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: 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: 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: