Sistem Deteksi Penyakit Mulut dan Kuku Pada Sapi Ternak Menggunakan Objek Deteksi YOLO
Muhammad Suha Luthfiansyah, Drs. Agus Harjoko, M.Sc., Ph.D.
2024 | Skripsi | ELEKTRONIKA DAN INSTRUMENTASI
Computer vision adalah ilmu yang bertujuan agar suatu komputer dapat
melihat suatu objek serupa dengan manusia, komputer memiliki kemampuan
untuk mendeteksi suatu objek pada citra visual yang ditangkap. YOLO(You Only
Look Once) merupakan pendekatan yang digunakan untuk mendeteksi gambar
maupun video secara real-time, penelitian ini menggunakan sistem YOLO sebagai
objek deteksi pada gejala-gejala penyakit mulut dan kuku yang terdapat di daerah
mulut dan kuku sapi ternak menggunakan metode YOLOv5 yang memiliki
kemampuan objek deteksi dan akurasi lebih tinggi dibanding versi sebelumnya
Penelitian ini menguji performa deteksi gejala penyakit mulut dan kuku
berdasarkan nilai accuracy, precision, recall, dan F1-score. Nilai akurasi sebesar
87,5% untuk semua kelas, dengan precision kelas kuku sehat sebesar 100%, 100%
untuk kelas mulut sehat, 95% untuk kelas mulut sakit, dan 80% untuk kelas kuku
sakit. Untuk nilai recall kelas kuku sehat mendapatkan 100%, 100% untuk kelas
mulut sehat, 86,36% untuk kelas mulut sakit dan 92,3% untuk kelas kuku sakit.
Dan untuk nilai F1-score kelas kuku sehat mendapat 100%, kelas mulut sehat
100%, 90,47% untuk kelas mulut sakit dan 85,71% untuk kelas kuku sakit
Computer vision is a field of study that aims to enable a computer to
perceive an object similarly to humans. Computers have the capability to detect
objects in captured visual images. YOLO (You Only Look Once) is an approach
used for real-time detection of images and videos. This research employs the
YOLO system for detecting symptoms of oral and hoof diseases in the mouth and
hoof areas of livestock, using the YOLOv5 method, which offers higher object
detection capability and accuracy compared to its previous versions.
The study evaluates the performance of detecting symptoms of mouth and
hoof disease based on accuracy, precision, recall, and F1-score values. The
accuracy value is 87,5% of all class. The precision for the healthy hoof class is
100%, 100% for the healthy mouth class, 95% for the diseased mouth class, and
80% for the diseased hoof class. The recall values are 100% for the healthy hoof
class, 100% for the healthy mouth class, 86,36% for the diseased mouth class,
and 92,3% for the diseased hoof class. The F1-score values are 100% for the
healthy hoof class, 100% for the healthy mouth class, 90,47% for the diseased
mouth class, and 85,71% for the diseased hoof class.
Kata Kunci : Mouth and Hoof disease, Machine Learning, YOLOv5