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: 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: