Judul: Deteksi Kanker Serviks Berdasarkan Citra Sel Pap Smear dengan Klasifikasi Naïve Bayes
Abstrak: One cause of the high mortality rate in patients with cervical cancer is late medical treatment. It can also be caused by the manual detection of cervical cancer that is ridden by potential procedural or human errors. One of the solutions that can be done is automating the detection of cervical cancer using pap smear cell image. This study uses the Naïve Bayes method to identify normal and abnormal cells and group them into seven more specific classes. The data used is single cell images from pap smear. This research focuses on a classification method and does not perform segmentation and feature extraction process. The results showed 97% accuracy for two-class classification and 9% for the seven-class classification. The low accuracy in classification of seven classes is caused by overlapping on the features used. Naïve Bayes gives satisfactory results on the two-class classification but for the seven-class classification this method has not given good results.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), pap smear cell image, Naïve Bayes classification, cervical cancer

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: Pengaruh Jumlah Lubang, Bentuk Pedal, dan Posisi Pemasangan Pedal pada Aerator Tipe Kincir terhadap Daya, Diameter Semburan, dan Luas Penutupan
Abstrak: Oksigen terlarut merupakan faktor yang sangat penting dalam perikanan intensif. Huet (1971 ) menyatakan bahwa ikan dapat hidup dan berkembang biak dengan baik jika kandungan oksigen terlarut dalarn air tidak kurang dari 4 ppm. Oksigen terlarut (dissolved oxygen) adalah jumlah mg/l gas oksigen yang terlarut dalam air. Oksigen yang terlarut dalam air dapat berkurang disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya respirasi hewan dan tumbuhan, dekomposisi bahan organik yang membutuhkan oksigen, reduksi yang disebabkan oleh gas-gas lainnya di dalam air (Welch, 1952). Untuk menghindari kekurangan oksigen terlarut dalam air maka perlu digunakan alat-alat aerasi.
Keyword: