Judul: Network-based Modeling for Breast Cancer Classification based on Molecular Data
Abstrak: Sel kanker merupakan sel yang memiliki pertumbuhan tidak terkendali. Keberadaan sel kanker di dalam tubuh ditandai dengan adanya estrogen-reseptor- positif (ER+). Salah satu jenis kanker yang banyak diderita saat ini adalah kanker payudara. Sekitar 67% hasil tes kanker payudara menunjukkan adanya ER+ (estrogen-reseptor positif). Selanjutnya, penanganan kanker payudara ditentukan berdasarkan jenisnya, yaitu: Luminal A, Luminal B, basal-like, dan HER-2 enriched. Saat ini, biomarker yang umum digunakan untuk mendeteksi keberadaan sel kanker maupun jenis sel kankernya adalah PAM50. Namun, penelitian- penelitian terkait biomarker tetap terus dilakukan untuk meningkatkan hasil identifikasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan berbasis jaringan (network) untuk menentukan biomarker potensial berdasarkan data Copy Number Alteration (CNA) dan ekspresi gen. Hasil pemilihan fitur tersebut dibandingkan dengan akurasi berbasis fitur PAM50 dari studi literatur. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa fitur dari metode seleksi berbasis jaringan ini mampu menghasilkan performa yang sebanding dengan fitur PAM50 dan dapat menjadi alternatif untuk melakukan klasifikasi jenis kanker payudara., Cancer is a disease characterized by uncontrolled cell growth. One of the characteristics of uncontrolled growth is the presence of estrogen-receptor-positive (ER+). About 67% of breast cancer test results have ER+. Breast cancer profiles are divided into 4 subtypes, namely: Luminal A, Luminal B, basal-like, and HER-2 enriched. Each category has a different effect on adjuvant chemotherapy. In this study, a network-based approach was used to select features/molecular biomarkers that have the potential to assist modeling and classifying sub-types of breast cancer. The molecular features used are Copy Number Alteration (CNA) and gene expression. The feature selection results were compared with the PAM50 feature- based accuracy from the literature study. The results indicate that the features selected from this network-based approach can obtain a comparable performance w.r.t. the original PAM50 features, and can be used as an alternative to perform breast cancer subtyping.
Keyword: breast cancer, breast cancer subtypes, classification, esterogen-receptor, network-based model

Judul: Klasifikasi Kanker Payudara Berdasarkan Citra Histopatologi Menggunakan Model Convolutional Neural Network
Abstrak: Kanker payudara menempati peringkat pertama sebagai jenis kanker yang paling umum diderita oleh perempuan di dunia. Kanker payudara memiliki kontribusi sebesar 11,7% dari total kasus baru kanker di dunia dan 16,6% di Indonesia secara keseluruhan yang tercatat pada tahun 2020. Pemeriksaan kanker umumnya menggunakan biopsi dengan melakukan pengambilan sampel jaringan yang dicurigai terdapat sel kanker. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dalam memprediksi status kanker payudara pada citra histopatologi dengan performa paling baik. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset BreakHis yang terdiri atas 7909 citra histopatologi jaringan tumor payudara dengan 2 kelas yaitu, jinak dan ganas. Tahapan dalam penelitian ini meliputi praproses data, pembagian data, hyperparameter tuning, pelatihan model, dan evaluasi model. Hasil dari penelitian ini adalah satu buah model convolutional neural network dengan arsitektur DenseNet201 yang dapat memproses klasifikasi kanker payudara pada citra histopatologi. Model ini memiliki akurasi senilai 98,74%.
Keyword: breast cancer, convolutional neural network, histopathology

Judul: Perencanan Lanskap Sunda Kalapa, Jakarta Utara Sebagai Kawasan W isata Sejarah
Abstrak: Perkembangan kota Jakarta dari waktu ke waktu sangatlah cepat, sehingga menyebabkan kota-kota tua banyak yang tergusur untuk dijadikan daerah baru yang lebih modern. Apabila hal tersebut tidak ditanggulangi secara dini maka keberadaan Kota Lama Jakarta akan hilang. Hal inilah yang melatar belakang untuk dilakukan tindakan perlindungan dan revitalisasi kawasan bersejarah Sunda Kalapa.
Keyword: