IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN TEKNIK AUGMENTASI DATA UNTUK DETEKSI PENYAKIT AYAM

Penyakit ayam merupakan salah satu permasalahan yang sering dihadapi oleh peternak ayam. Berbagai jenis penyakit seperti salmonella, coccidia dan tetelo dapat berdampak buruk pada produksi ayam, serta berpotensi membahayakan kesehatan manusia. Selain itu, terdapat penyakit ascariasis atau cacingan yang juga banyak menyerang ayam, namun penelitian terhadap penyakit ini masih jarang dilakukan sehingga jumlah sample yang tersedia sangat terbatas. Dalam bidang informatika identifikasi penyakit ayam dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi machine learning menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Namun, tingkat akurasi model sangat tergantung pada kualitas dan kuantitas dataset yang digunakan. Sehingga keterbatasan data citra pada penyakit ascariasis dapat mempengaruhi tingkat akurasi model. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan teknik augmentasi data dengan memanfaatkan Image Data Generator. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa model dari Algoritma CNN dalam mendeteksi berbagai penyakit ayam khususnya pada penyakit ascariasis sebagai data baru dalam dataset. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menerapkan teknik augmentasi data pada citra penyakit ayam guna mengatasi keterbatasan jumlah data dan meningkatkan ketepatan model dalam deteksi penyakit ayam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma CNN mampu bekerja dengan baik dalam deteksi penyakit ayam. Penggunaan teknik augmentasi data dengan Image Data Generator berhasil meningkatkan akurasi model dari 77,38% tanpa augmentasi menjadi 90% dengan augmentasi.