Aplikasi Klasifikasi Penyakit Pink Eye pada Hewan Ternak Berbasis Android

Abstract

Abstract.

The purpose of this research is to develop an android-based application that can maintain the quality of livestock by classifying animals' eyes suspected of being affected by pink-eye disease through eye images. The provided features include scanning the animals' eyes, accessing related articles and products, tracking the detection history, as well as providing detailed history of classified images and information about the animals' conditions to the users. The main objective is to classify pink-eye disease in livestock quickly, accurately, and precisely. The results of this research can classify the health of livestock and identify indications of pink-eye disease. The development of this application utilizes technologies such as Figma, Visual Studio Code, Flutter, Dio, TensorFlow, Flask, Android, and Google Cloud Platform. According to the conclusion, the classification of pink-eye disease in goats and cows using deep learning, specifically the transfer learning method on the Convolutional Neural Network using the MobileNetV2 architecture pretrained on the ImageNet dataset, achieved an accuracy rate of 96%.

Keywords: application, android, livestock, classification, pink-eye, health

Abstrak

Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi berbasis android yang mampu menjaga kualitas ternak dengan melakukan klasifikasi mata ternak yang terindikasi terkena penyakit pink-eye melalui gambar mata ternak. Fitur yang diberikan seperti scan mata hewan, artikel, products, history yang dapat di-tracking oleh pengguna, serta detail history gambar yang telah diklasifikasikan dan keterangan kondisi ternak kepada pengguna, untuk mengklasifikasi penyakit mata pink-eye dengan cepat, tepat, dan akurat. Hasil penelitian ini dapat mengklasifikasikan kesehatan ternak serta menemukan indikasi terkena penyakit mata pink -eye. Pembuatan aplikasi ini menggunakan teknologi Figma, Visual Studio Code, Flutter, Dio, TensorFlow, Flask, Android, dan Google Cloud Platform. Dari kesimpulan, pada klasifikasi penyakit mata pink-eye pada kambing dan sapi menggunakan Deep Learning dengan metode transfer learning pada Convolutional Neural Network menggunakan arsitektur MobileNetV2 model Imagenet, mendapat tingkat akurasi sebesar 96%.

Kata kunci: aplikasi, android, ternak, klasifikasi, pink-eye, kesehatan