Kanker serviks merupakan salah satu penyakit yang mematikan. Menurut WHO (world
health organization), kanker serviks menempati urutan ke-2 angka kematian yang tinggi setelah
kanker payudara dan diperkirakan bahwa 50.000 wanita menderita kanker serviks setiap tahun.
Saat ini banyak wanita penderita kanker serviks yang baru menyadari bahwa dirinya memiliki
penyakit kanker serviks pada saat sudah stadium lanjut atau stadium akhir, hal ini yang
menyebabkan angka kematian penderita kanker serviks sangat tinggi. Salah satu upaya untuk
mengurangi penderita kanker serviks adalah dengan mendeteksi potensi kanker serviks sejak
dini.Terdapat tiga metode deteksi dini kanker serviks diantaranya: pap smear, pemeriksaan
HPV dan IVA test. Salah satu cara deteksi dini kanker serviks guna menurunkan resiko kanker
serviks adalah dengan melalui pemeriksaan IVA (Inspeksi Visual Asam Asetat). Pemeriksaan
IVA banyak dilakukan karena cenderung lebih murah, serta pemeriksaan dan hasil test diolah
langsung, tanpa harus menunggu hasil laboratorium. Pada tugas akhir ini dilakukan pengolahan citra untuk mengetahui bentuk pola lesi putih berdasarkan data yang di dapat dari hasil pemeriksaan IVA test. Pengolahan citra dilakukan dengan metode Canny Edge Detection, kemudian data akan di klasifikasikan menggunakan Convolutional Neural Network untuk mengetahui diagnosis pra-kanker serviks. Hasil yang
didapatkan pada penelitian ini menghasilkan akurasi deteksi pra-kanker serviks mencapai 96%.
KATA KUNCI: kanker serviks, IVA test, pengolahan citra digital, Canny Edge Detection,
Convolutional Neural Network.