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: 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: