Mikael, Mikael (2025) Identifikasi Katarak Mata Pada Kucing Dengan Menggunakan Convolutional Neural Network / Mikael / 51210063 / Pembimbing: Joko Susilo. INSTITUT BISNIS DAN INFORMATIKA KWIK KIAN GIE, JAKARTA. (Unpublished)
|
Text
HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version Download (284kB) |
|
|
Text
BaB I - PENDAHULUAN.pdf - Published Version Download (223kB) |
|
|
Text
BAB II - KAJIAN PUSTAKA.pdf - Published Version Download (307kB) |
|
|
Text
BAB III - METODE PENELITIAN.pdf - Published Version Download (292kB) |
|
|
Text
BAB IV - HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text
BAB V - KESIMPULAN DAN SARAN.pdf - Published Version Download (211kB) |
|
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (227kB) |
|
|
Text
LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (1MB) |
|
|
Text
ORIGINALITAS.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (357kB) |
|
|
Text
RESUME.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (414kB) |
|
|
Text
PERSETUJUAN RESUME.pdf - Published Version Download (262kB) |
Abstract
Kucing termasuk hewan peliharaan yang cukup rentan terhadap berbagai penyakit, khususnya penyakit mata katarak. Namun dalam penanganannya deteksi dini masih terhalang oleh keterbatasan metode diagnostic dan rendahnya pemahaman pemilik hewan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi katarak pada kucing. Selain itu tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan kesadaran pemilik kucing terhadap hewan peliharaannya. Dengan sistem ini diharapkan pemilik dapat dengan mudah untuk melakukan pendeteksian dini.Teori yang digunakan pada penelitian kali ini seperti menurut A. Rusdy Prasetyo et al (2023). A. Rusdy Prasetyo et al membuat model machine learning untuk Untuk Sistem Deteksi Katarak dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan mendapatkan akurasi sebesar 98.89%. Metode yang dipakai pada penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Penelitian ini melakukan pengumpulan data melalui wawancara dan studi literatur untuk mendapatkan informasi terkait pemahaman orang terhadap penyakit mata pada kucing dan teknologi machine learning, selain itu juga mengumpulkan beberapa citra mata kucing yang termasuk kedalam kategori mata normal dan mata katarak. Dari penelitian ini menghasilkan confussion matrix untuk model machine learning yang dibuat menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dari model yang dibuat menghasilkan akurasi sebesar 71%, Presisi sebesar 62% normal dan 77% katarak, recall sebesar 62% normal dan 77% katarak, f1-score sebesar 62% normal dan 77% katarak. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah dengan adanya teknologi machine learning pendeteksi katarak mata pada kucing ini diharapkan proses deteksi dini katarak pada kucing dapat dilakukan dengan lebih mudah dan dapat meningkatkan kesadaran pemilik kucing terhadap kesehatan mata hewan peliharaannya. Kata kunci: CNN, Computer Vison, Deep Learning, Katarak, Mata Kucing
| Item Type: | Other |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Kata kunci: CNN, Computer Vison, Deep Learning, Katarak, Mata Kucing |
| Subjects: | W Computer Science > Informatics W Computer Science > Information Security Management W Computer Science > Web Based W Computer Science > Computer - Business W Computer Science > Computer - Software W Computer Science > Database Management W Computer Science > Database Security W Computer Science > Decision Support System (DSS) |
| Depositing User: | Rijal Zaenal Abidin |
| Date Deposited: | 29 Jun 2026 09:05 |
| Last Modified: | 29 Jun 2026 09:05 |
| URI: | http://eprints.kwikkiangie.ac.id/id/eprint/5871 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
