Sistem Deteksi Penyakit Kulit Kucing Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO) v8
Kucing adalah hewan peliharaan yang popular di Indonesia, dengan jumlah populasi mencapai 4,80 juta ekor pada tahun 2022. Meskipun menggemaskan dan menyenangkan, kucing rentan terkena penyakit, terutama penyakit kulit speerti jamur. Pemilik hewan masih banyak yang kurang memahami gejala penyakit kulit kucing, sehingga penanganan penyakit tidak tepat yang bisa memperparah kondisi kucing. Solusi untuk mengatasi permasalah tersebut dengan mengimplementasikan algoritma You Only Look Once (YOLO) v8 yang dapat dijalankan secara realtime untuk mendeteksi penyakit kulit kucing jamur, scabies, lain dan sehat melalui aplikasi android. Berdasarkan hasil uji didapatkan Map score sebesar 0.788, precission sebesar 0.727, recall sebesar 0.769, dan F1-Score sebesar 0.75. Hasil pengujian white box berhasil berjalan pada semua test case yang ada. Hasil blackbox testing yaitu aplikasi bisa berjalan sesuai yang diharapkan, selain itu hasil uji pada fitur camera detector dengan pengujian ditiga jarak yang berbeda didapatkan jarak yang paling optimal untuk melakukan pendeteksian penyakit kulit kucing secara real time yaitu 20 cm dengan akurasi pengujian sebesar 0.92. Hasil uji pada fitur import gambar menghasilkan keakuratan sebesar 0.92.
Cats are popular pets in Indonesia, with the population expected to reach 4.80 million by 2022. While they are adorable and cuddly, cats are prone to diseases, particularly skin conditions like fungus. Many pet owners are still unfamiliar with the symptoms of cat skin diseases, leading to improper disease management that can worsen the cat's condition. To address these issues, the You Only Look Once (YOLO) v8 algorithm has been implemented to detect cat skin diseases, such as fungus, scabies, and others, in real-time through an Android application. The test results revealed a Map score of 0.788, precision of 0.727, recall of 0.769, and F1-Score of 0.75. The white box testing yielded successful results for all test cases, while the black box testing confirmed the application's ability to function as expected. Additionally, the camera detector feature was tested at three different distances, with 20 cm identified as the most optimal distance for real-time detection of cat skin diseases, achieving a test accuracy of 0.92. Similarly, the image import feature also demonstrated an accuracy of 0.92 in test results.