2107411049, Fedya Ayesha Ramadhanty (2025) PENGEMBANGAN SISTEM PENDETEKSI PENYAKIT KULIT KUCING MENGGUNAKAN MODEL COMPUTER VISION AI. D4 thesis, Politeknik Negeri Jakarta.
![[thumbnail of Identitas Skripsi, Pembukaan (Bab 1) dan Penutup (Bab 5)]](https://repository.pnj.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Halaman Identitas Skripsi(BAB I, BAB V).pdf
Download (1MB)
![[thumbnail of Halaman Isi]](https://repository.pnj.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
HALAMAN ISI.pdf
Restricted to Hanya Civitas Akademika PNJ
Download (2MB)
![[thumbnail of Artikel Ilmiah]](https://repository.pnj.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Jurnal Multinetics_Fedya Ayesha Ramadhanty.pdf
Restricted to Hanya Staff Repositori
Download (287kB)
Abstrak
Penyakit kulit pada kucing merupakan masalah umum yang terjadi pada kesehatan dan kenyamanan hewan peliharaan kita. Pada penelitian ini, penulis bertujuan untuk membangun sebuah website berbasis model deteksi menggunakan YOLO v8 yang mampu mengenali tiga jenis penyakit kulit kucing, diantaranya yaitu scabies, ringworm, dan hairloss. Website ini dirancang untuk memudahkan pengguna dalam mengunggah gambar kucing mereka, bisa dari local atau gallery ataupun open camera. Berdasarkan evaluasi terhadap dataset pengujian, model YOLO v8 mencapai akurasi mAP 50 sebesar 90.7 persen. Ini bisa diartikan bahwa secara umum website berhasil mendeteksi penyakit kulit pada kucing dengan akurasi yang tinggi dalam konteks deteksi objek.
Tipe Dokumen: | Thesis / Skripsi / Tugas Akhir (D4) |
---|---|
Subjek: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data |
Bidang, Unit, atau Jurusan Yang Ditujukan: | Teknik Informatika dan Komputer > Teknik Informatika D4 |
User ID Pengunggah: | FEDYA AYESHA RAMADHANTY |
Date Deposited: | 09 Jul 2025 05:27 |
Last Modified: | 09 Jul 2025 05:27 |
URI: | https://repository.pnj.ac.id/id/eprint/26701 |