ABSTRAK Nama : Nabila Febri Viola NPM : 1706039654 Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Deteksi Refleksi Spekular dengan Filter Deviasi Standar dan Klasifikasi IVA dengan DenseNet pada Foto Serviks untuk Aplikasi Skrining Kanker Serviks IMERI FKUI Laporan ini menjelaskan tentang pelaksanaan kerja praktik yang dilakukan oleh penulis sebagai Machine Learning Developer di Klaster Medical Technology Indonesian Medical Education and Research Institute (IMERI). Pelaksanaan kerja praktik berlangsung selama delapan minggu sejak 22 Juni 2020 hingga 14 Agustus 2020 secara remote (bekerja dari rumah). Penulis dan dua orang lainnya bertanggung jawab atas pengembangan aplikasi CerviCam, yaitu aplikasi untuk skrining kanker serviks. Pekerjaan penulis selama menjalankan kerja praktik adalah mengembangkan model machine learning untuk mendeteksi lesi pra-kanker serviks melalui foto hasil pemeriksaan IVA yang diperoleh melalui kamera foto pada aplikasi Android. Dalam mengembangkan model machine learning, penulis bekerja sama dengan satu orang di kelompok kerja praktik yang memiliki tugas serupa, namun dengan pendekatan yang berbeda. Penulis membangun model klasifikasi foto hasil pemeriksaan IVA dengan menggunakan salah satu arsitektur deep learning yang populer, yaitu DenseNet. Selain itu, penulis juga melakukan deteksi refleksi spekular menggunakan filter deviasi standar saat eksplorasi data. Selama melaksanakan kerja praktik, penulis memperoleh banyak ilmu teknis maupun nonteknis baru. Selain mengasah pengetahuan yang telah didapatkan semasa kuliah dalam mengembangkan model machine learning, penulis juga mendapatkan ilmu kedokteran khususnya tentang serviks. Hasil akhir dari kerja praktik penulis adalah model klasifikasi deep learning yang digunakan pada aplikasi CerviCam. Kata kunci: deep learning; DenseNet; klasifikasi foto hasil pemeriksaan IVA; refleksi spekular; skrining kanker serviks