EPrints Universitas Amikom YogyakartaKLASIFIKASI PENYAKIT PADA UNGGAS AYAM BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN ALGORITMA CLAHE VISION TRANSFORMERSAndhika Pradana ByantaraFerdianandaauthorIndustri peternakan ayam memiliki peran penting dalam mendukung ketahanan pangan di Indonesia, terutama sebagai sumber utama protein hewani. Namun, sektor ini menghadapi tantangan serius berupa tingginya tingkat penyebaran penyakit unggas seperti Coccidiosis, New Castle Disease (NCD), dan Salmonella. Penyakit-penyakit tersebut dapat menyebabkan kematian massal pada unggas, menurunkan produktivitas dan menimbulkan kerugian ekonomi yang besar. Proses diagnosis penyakit unggas yang masih banyak dilakukan secara manual membutuhkan keahliuan khusus dan waktu yang relatif lama, sehingga berisiko menghambat deteksi dini dan penanganan yang cepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit unggas berbasis citra menggunakan pendekatan deep learning dengan arsitektur Vision Transformer (ViT). Vision Transformer dipilih karena kemampuannya dalam menangkap hubungan global antar bagian citra melalui mekanisme selfattention. Untuk meningkatkan kualitas citra, diterapkan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) sebagai tahap pra-pemrosesan. Peneltian ini dilakukan dengan bebebarapa skenario, yaitu tanpa CLAHE, CLAHE penuh pada channel RGB, dan CLAHE pada komponen luminance, guna menganalisis pengaruh peningkatan kontras terhadap kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Vision Transformer mampu mencapai akurasi klasifikasi di atas 97% pada seluruh skenario pengujian. Namun, penerapan CLAHE tidak memberika peningkatan performa yang signifikan dibanginkan penggunaan citra asli. Penelitian ini berkontribusi dalam penerapan Vision Transformer untuk deteksi penyakit unggas secara otomatis dan dapat dimanfaatkan oleh peternak, praktisi kesehatan hewan, serta peneliti sebagai sistem pendukung pengambilan keputusan. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan dataset yang lebih beragam dan kondisi pencahayaan yang lebih ekstrem.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum005 Pemrograman komputer, program dan data2026-02-23Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis

For work being deposited by its own author: In self-archiving this collection of files and associated bibliographic metadata, I grant EPrints Universitas Amikom Yogyakarta the right to store them and to make them permanently available publicly for free on-line. I declare that this material is my own intellectual property and I understand that EPrints Universitas Amikom Yogyakarta does not assume any responsibility if there is any breach of copyright in distributing these files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their copyright on the title page of their work.)

For work being deposited by someone other than its author: I hereby declare that the collection of files and associated bibliographic metadata that I am archiving at EPrints Universitas Amikom Yogyakarta) is in the public domain. If this is not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright that distributing these files or metadata may entail.

Clicking on the deposit button indicates your agreement to these terms.