Judul: Classification of Cervical Cancer on Pap Smear  Image Using CNN and SVM
Abstrak: Kanker serviks menduduki peringkat empat untuk jenis kanker yang umum dijumpai pada wanita di seluruh dunia dan merupakan penyakit dengan angka kematian yang cukup tinggi di Indonesia. Tes skrining pap smear merupakan salah satu usaha pencegahan dini untuk mendeteksi kanker serviks. Tes skrining yang dilakukan secara manual masih rentan terjadi kesalahan observasi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dan support vector machine untuk identifikasi kanker serviks melalui citra pap smear. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 4049 citra sel bersumber dari SIPaKMeD yang terbagi menjadi lima kelas berdasarkan tingkat keganasan kanker. Model convolutional neural network digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra pap smear dan support vector machine digunakan untuk melakukan proses klasifikasi. Hasil penelitian ini adalah empat buah model klasifikasi kanker serviks pada citra pap smear menggunakan arsitektur Resnet50 dan algoritme support vector machine dengan skenario yang berbeda. Model klasifikasi dengan performa terbaik menghasilkan akurasi sebesar 97,09%., Cervical cancer is ranked fourth for a type of cancer that is commonly found in women worldwide and is a disease with a high mortality rate in Indonesia. Pap smear screening test is one of the early prevention efforts to detect cervical cancer. Manual screening test are still prone to observation errors. This study aims to create a convolutional neural network model and support vector machine model to identify cervical cancer through pap smear images. The data used in this study were 4049 cell images sourced from SIPaKMeD which were divided into 5 classes based on the level of cancer malignancy. The convolutional neural network model is used to extract features on the pap smear image and the support vector machine is used to carry out the classification process. The results of this study are four cervical cancer classification models on pap smear images using Resnet50 architecture and support vector machine algorithms with different scenarios. The classification model with the best performance has an accuracy of 97.09%.
Keyword: cervical cancer, convolutional neural network, pap smear, ResNet50, support vector machine

Judul: Cervical Cancer Histopathology Image Classification with Transfer Learning
Abstrak: Kanker mulut rahim (serviks) adalah kanker dengan jumlah kasus terbanyak kelima pada wanita di seluruh dunia dan merupakan masalah kesehatan perempuan di Indonesia dengan angka kejadian dan kematiannya yang tinggi. Tes skrining pap smear manual yang berfungsi sebagai pencegahan dan deteksi awal kanker serviks masih rawan akan terjadinya kesalahan observasi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dengan metode transfer learning untuk identifikasi kanker serviks pada citra pap smear. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset open source SIPaKMeD yang mengandung 4049 citra sel serviks normal, abnormal, dan jinak. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, hyperparameter tuning, pembuatan model prediksi, dan evaluasi model. Penelitian ini menghasilkan tiga model CNN berbeda dengan akurasi terbaik sebesar 99,04%., Cervical cancer is a cancer with the fifth highest number of cases in women worldwide and is a health problem in Indonesia with high incidence and death rate. Manual pap smear screening tests that function as prevention and early detection of cervical cancer are still prone to observation errors. This study aims to create a convolutional neural network with transfer learning method to identify cervical cancer on pap smear images. The data used in this study are the open source dataset SIPaKMeD that contains 4049 normal, abnormal, and benign cervical cell images. The study was carried out through several stages which are data preprocessing, data splitting, hyperparameter tuning, prediction model making, and model evaluation. Three different CNN models were made, having the best accuracy of 99.04%.
Keyword: cervical cancer, convolutional neural network, feature concatenation, pap smear, transfer learning

Judul: Distribusi Oksigen Terlarut secara Vertikal pada Lokasi
Abstrak: Oksigen terlarut di perairan berperan dalam aktivitas organisme akuatik. Penyediaan oksigen terlarut dapat berasal dari hasil fotosintesis fitoplankton, difusi dan oksigen bawaan dari aliran air yang masuk ke badan perairan (inflow). Bentuk aktivitas utama dalam pemanfaatan oksigen terlarut adalah respirasi dan dekomposisi yang akan mempengaruhi keseimbangan oksigen terlarut. Kegiatan budidaya KJA akan mempengaruhi ketersediaan oksigen terlarut. Hal ini dikarenakan adanya peningkatan jumlah bahan organik yang berasal dari sisa pakan dan sisa metabolisme yang akan meningkatkan aktivitas dekomposisi. Kondisi ini akan menyebabkan meningkatnya laju konsumsi oksigen di perairan hingga melebihi laju produksi oksigen sehingga dapat menyebabkan semakin menipisnya lapisan oksik di kolom perairan. Parameter fisika dan kimia seperti suhu, pH, klorofil-a dan kelimpahan fitoplankton akan sangat mempengaruhi keberadaan oksigen terlarut di perairan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan distribusi oksigen terlarut secara vertikal dalam berbagai kedalaman selama 24 jam. Penelitian ini dilakukan di Danau Lido selama dua hari dengan kondisi alam yang relatif sama, yaitu pada tanggal 27 dan 28 Mei 2011. Kedalaman yang diamati secara vertikal adalah kedalaman 0; 0,6; 1,6; 3,15; 4,25 meter. Analisa data yang digunakan meliputi penentuan tipe distribusi vertikal oksigen terlarut, persen saturasi, laju fotosintesis dan respirasi, dugaan besarnya pasokan oksigen dari aliran air dan difusi dari udara serta pemanfaatan oksigen terlarut untuk proses ekologis, serta ketersediaan oksigen terlarut di perairan. Berdasarkan hasil pengamatan yang dilakukan diketahui bahwa secara umum konsentrasi DO di danau Lido bervariasi menurut waktu dan kedalaman. Di lapisan permukaan, konsentrasi DO pada siang hari berkisar antara 6,52-7,10 mg/l dan pada malam hari antara 6,81-7,29 mg/l, sedangkan di kedalaman 4,25 m merata antara 0,65-1,29 mg/l. Secara vertikal tipe sebaran oksigen di danau Lido adalah tipe clinograde. Keberadaan DO yang fluktuatif merupakan hasil dari proses produksi dan konsumsi oksigen selama 24 jam. Produksi oksigen yang berasal dari fotosintesis berkisar antara 1,91-4,22 mg/l/hari dan respirasi berkisar antara 1,73-3,65 mg/l/hari. Respirasi yang terukur adalah respirasi oleh mikroorganisme. Suplai oksigen di danau Lido pada siang hari didominasi oleh aktivitas fotosintesis, sedangkan pada malam hari didominasi oleh difusi dan inflow. Ketersediaan oksigen terlarut di kedalaman 4,25 m sudah mencapai nilai negatif pada hasil DO sisa, sehingga dapat dikatakan telah terjadi defisit oksigen di kedalaman tersebut dan kondisi ini diduga dapat mencapai hingga dasar perairan. Kondisi perairan sudah mendekati anoksik sehingga, dapat membahayakan bagi kehidupan ikan-ikan di dalam perairan.
Keyword: