Judul: Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Arsitektur Inception-V3 dan Machine Learning
Abstrak: Kanker payudara adalah penyakit yang timbul diakibatkan oleh sel jaringan payudara yang tumbuh secara tidak normal dan terus menerus. Penyakit ini merupakan penyakit dengan jumlah kenaikan yang besar sekitar 13 juta pertahun, dengan tingkat kematian persentase 9,60% dari total 65.858 kasus. Deteksi kanker payudara sejak dini untuk pencegahan perlu dilakukan, dengan harapan kanker payudara lebih mudah ditangani dan disembuhkan bahkan bisa dicegah sebelum memasuki stadium lanjut. Pada penelitian ini membangun model dengan teknik transfer learning untuk klasifikasi kanker payudara. Terdapat 4 metode yang diujikan yaitu ekstraksi fitur Inception-V3 dengan metode klasifikasi Radial Basic Function Neural Network, Feed Forward Neural Network, Logistic Regression dan ekstraksi fitur dengan melakukan perubahan pada hyperparameter layer. Penelitian ini membandingkan ke empat model tersebut untuk mendapatkan yang terbaik untuk mengatasi masalah klasifikasi kanker payudara. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data citra kanker payudara dengan zoom scale 40X, 100X, 200X dan 400X. Dataset bersumber dari The Laboratory University of Parana dengan P&D Laboratory Pathological Anatomy and Cytopathology, Parana, Brazil. Hasil penelitian ini menunjukkan metode ekstraksi fitur Inception-V3 dengan metode klasifikasi Logistic Regression pada data zoom scale 40X memberikan akurasi terbaik (93,00%), presisi (94,00%), dan recall (91,00%) F1-score (92,00%). Skenario pelatihan Inception-V3 dengan fine tunning dilakukan perubahan hyperparameter layer: 164 dan epoch 100 menghasilkan akurasi terbaik yaitu dengan akurasi 90,00%, presisi 78,00%, recall 91,00% dan F1-score 82,00%.
Keyword: Algoritme Machine Learning, Convolutional Neural network, Inception-V3, Kanker Payudara, Transfer Learning

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: Pengaruh Konsentrasi Katalis Methyl Ester Sulfonic Acid Terhadap Sifat Fisikokimia Gliserol Ester Oleat yang Dihasilkan
Abstrak: Glycerol is a by-product from palm olein biodiesel industry which could be value-added to obtain various products. One of the alternatives is to modify glycerol become glycerol ester oleat. Before processing, glycerol was first refined using 5% (v/v) phosphoric acid 85%. The refinery showed that glycerol content was increased from 49% to 80%. Glycerol was then esterified with oleic acid and catalyst methyl ester sulfonic acid (MESA) to obtain glycerol ester. Esterification was conducted at 240°C and nitrogen atmosphere using 200 rpm of mixing for 90 minutes. The best catalyst concentration used in esterification process is at 0,5% and resulting glycerol ester oleat with acid number 48,07 mg KOH/g sample, density of 0,9124 g/cm3, viscosity 68,32 cP (25°C), kinematic viscosity 36 cSt (40°C), flash point 230°C and pour point -15°C.
Keyword: glycerol ester, glycerol