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: Klasifikasi Kanker Serviks Pada Citra Pap Smear Menggunakan  Model Convolutional Neural Network
Abstrak: Kanker serviks menempati peringkat kedua sebagai jenis kanker yang paling banyak menyerang wanita dengan angka kematian sebesar 273.000 kasus per tahun. Pemeriksaan pap smear adalah salah satu upaya pencegahan kanker serviks. Pemeriksaan secara manual yang dilakukan dengan intensitas tinggi akan berdampak pada tingginya kesalahan pengamatan akibat kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dengan performa paling baik dalam mengidentifikasi kanker serviks pada citra pap smear. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari SIPaKMeD yang terdiri atas 4049 citra sel dan terbagi menjadi 5 kelas berdasarkan tingkat keganasan kanker serviks. Tahapan dalam penelitian ini meliputi praproses data, pembagian data, hyperparameter tuning, pelatihan model, dan evaluasi. Hasil dari penelitian ini adalah tiga model prediksi kanker serviks. Model dengan performa paling baik diraih oleh AlexNet dengan akurasi sebesar 99,02%.
Keyword: convolutional neural network, kanker serviks, pap smear, cervical cancer, convolutional neural network, pap smear

Judul: Pengaruh Lama Reaksi dan Laju Alir SO3 pada Produksi Surfaktan Methyl Ester Sulfonate Acid (Mesa) dari Metil Ester Jarak Pagar (Jatropha curcas L)
Abstrak: Surfactant is an active agent which could reduce surface tension. Surfactant could be found in cleaning agent, emulsifier, and homogenizer. Applications of surfactant are in detergent industry, food and beverage industry, and oil industry. According to its hydrophilic complex we could divide surfactant into four groups which is anionic surfactant, cationic surfactant, amphoteric surfactant, and non-ionic surfactant. Anionic surfactant is the most needed surfactant in the world Methyl ester sulfonates Acid (MESA) are one of the anionic surfactant which is renewable. One of the prospective feedstock of MESA is jatropha curcas. The dominant fatty acid of jatropha curcas oil is C16 unti 18. This fatty acid will have good detergency if it converted to surfactant. Jatropha curcas also doesn’t compete with food as a industry feedstock. Sulfonation method to produce MESA are falling film method with Single Tube Falling Film Reactor (STFR) 5 liter scale. The feedstock are jatropha curcas oil which is converted to methyl ester trough esterification process and continued with trans-esterification process (es-trans). The reactant which is used is sulfur trioxide (SO3). This reactant is chosen because it more reactive and produce less sludge than H2SO4 or Na2SO3 reactant. This research scope is only cover MESA production. MESA is an intermediate product for MES which is not purified yet. The goal of this research is to know the effect of reaction time and reactant flow rate to physic-chemical characteristic of MESA. The levels of reaction time are 30, 45, 60, 75, and 90 minutes. The SO3 reactant flow rate levels are 2,2, 2,8 dan 3,0 kg/hour. Analyses of MESA cover interfacial tension, surface tension reduction, iodine value, active matter content, acid value, and pH. . The range of interfacial tension of MESA are 1,1-4,43 dyne/cm. The
Keyword: