Pentingnya Pembaruan Aplikasi di Kalangan Pengguna Smartphone

Geraldy Yusuf PralampitaGeraldy Yusuf Pralampita menjadi salah satu peraih best paper dalam Kolokium 2020 lalu. Bersama Bapak Ahmad Raf’ie Pratama, S.T., MIT., Ph.D., Mas Geraldy mengangkat sebuah makalah dengan judul Analisis Kesadaran Pembaruan Aplikasi di Smartphone dengan Model KAB.

Seperti yang kita tahu, smartphone telah menjadi alat yang tidak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. Cepatnya kemajuan teknologi membuat developer secara rutin memperbarui aplikasi mereka agar tidak ketinggalan zaman. Hal ini juga bertujuan untuk menutup celah keamanan yang mungkin bisa berakibat buruk bagi pengguna smartphone. Namun, ternyata tidak semua pengguna smartphone memperbarui aplikasi yang terpasang pada smartphone secara berkala, padahal ini adalah sesuatu yang penting untuk dilakukan..

Melalui makalah Analisis Kesadaran Pembaruan Aplikasi di Smartphone dengan Model KAB ini, Mas Geraldy mencoba mengukur seberapa tinggi tingkat kesadaran masyarakat Indonesia dalam memperbarui aplikasi smartphone secara berkala. Plus, dengan penelitian ini akan terlihat perbedaan tingkat kesadaran keamanan berdasarkan faktor demografis dari pengguna smartphone.

Penelitian yang menggunakan sumber data primer dari hasil survei 277 orang pengguna smartphone di Indonesia ini menggunakan metode analisis Kruger-Kearney dan multiple regression. Ternyata, dari hasil penelitian, terlihat bahwa kesadaran masyarakat Indonesia ada di tingkat rata-rata dan masih bisa diperbaiki lagi ke depannya. Tingkat kesadaran ini dipengaruhi dua faktor utama, yakni jenis kelamin dan usia pengguna.

Yuk, mulai sekarang rajin meng-upgrade aplikasi di smartphone untuk meningkatkan keamanan perangkat sekaligus mendapatkan performa yang lebih cepat!

/by

Bingung Membedakan Jahe, Kunyit dan Lengkuas? Ini Solusinya!

membedakan jahe kunyit dan lengkuasAssalamualaikum Sobat Informatika!
Kalian masih ada gak nih yang bingung membedakan jahe kunyit dan lengkuas? Tenang, kalian tidak sendiri. Untungnya pada Informatics Expo 2020 kemarin, tim Mbuh dari mata kuliah Deep Learning membuat sebuah solusi berupa aplikasi yang bisa membedakan ketiga bumbu dapur yang memang mirip-mirip itu!

Idenya sendiri menurut tim yang beranggotakan Cut Husnul Fitri, Auliya Khanza Qorita dan Atika Tsamara ini berasal dari keresahan pribadi mereka yang juga sulit membedakan ketiga jenis rempah-rempah tersebut. Karena itu, mereka mulai mengembangkan sebuah aplikasi yang dinamai Herbs Image Classification sebagai solusinya.

Cara penggunaannya sangatlah sederhana, cukup masukkan foto salah satu dari jahe, kunyit dan lengkuas, kemudian sistem akan memproses citra dari foto tersebut. Setelah diproses, sistem akan langsung menampilkan hasil identifikasi. Dengan menggunakan pemodelan Convolutional Neural Network dan arsitektur Residual Network atau Resnet18, tingkat akurasi model citra multi-kelas yang digunakan bisa mencapai angka 98 persen!

Sayangnya nih, aplikasi karya tim Mbuh ini belum terpublikasi di internet sehingga belum bisa digunakan banyak orang. Tetap dukung ketiga perempuan ini deh agar lebih semangat mengembangkan karyanya biar bisa bermanfaat bagi masyarakat. Kalau bisa sih, sampai ada tambahan rempah-rempah lainnya.

Keren ya, berawal dari keresahan malah jadi karya yang membawa manfaat bagi kita yang juga masih sulit membedakan jahe kunyit, dan lengkuas. Kalian juga bisa, kok!

herbs image classification

Karya ini bisa dilihat di website Informatics Expo (informatics-expo.id/karya/488)

Tim Mbuh Deep Learning

Tim Mbuh

/by
,

TIM KRSBI UII Lolos ke Tahap Nasional

Universitas Islam Indonesia yang diwakili oleh 9 orang mahasiswa dari UKM Unisi Robotic, setelah melalui kerja keras yang panjang, berhasil lolos ke tahap nasional Kontes Robot Sepak Bola Indonesia Beroda (KRSBI-B). KRSBI-B merupakan sebuah kontes robot sepak bola tingkat perguruan tinggi yang diadakan oleh Pusat Prestasi Nasional Kemendikbud. Tidak main-main, kompetisi ini diselenggarakan untuk menjadi wadah dalam mengaplikasikan ilmu pengetahuan dan teknologi ke dalam dunia nyata, khususnya dalam bidang sepak bola robot. Dalam jangka panjang, kontes ini bertujuan untuk mengembangkan riset sebagai persiapan Indonesia menghadapi liga sepak bola robot dunia pada tahun 2050.

Pada periode yang telah lalu, kontes robot ini biasanya dilakukan dengan mempertandingkan 2 tim yang masing-masing memiliki 3 buah robot sepak bola full autonomous. Namun karena tahun ini kontes dilakukan secara daring, ada penyesuaian peraturan yang dilakukan. Tiap tim bertanding secara time trial di kampus masing-masing dalam waktu 3 menit untuk mencetak gol sebanyak-banyaknya dengan beberapa peraturan yang sudah ditetapkan.

UKM Unisi Robotic sendiri pada tahun ini hanya mengirimkan 1 tim yang terdiri dari 9 orang. Mereka terbagi menjadi 3 orang elektrik, 3 mekanik, dan 3 programmer. Dalam tim tersebut, Jurusan Informatika diwakili oleh July Arifianto, Andri Ruslam, dan Faiq Dhimas.

Tim KRI sudah melakukan persiapan sejak Agustus tahun lalu, namun sempat vakum saat lockdown covid-19, dan baru melanjutkan latihan pada awal September 2020. Persiapan yang dilakukan oleh tim dimulai dari tahap mekanikal, yaitu tahap manufakturing bentuk robot, kemudian masuk ke tahap elektrik dengan memasang sensor aktuator dan controller, dan terakhir membangun program.

Ada tiga tahapan yang dilakukan dalam pengembangan program untuk ditanam dalam robot-robot pesepak bola itu: low level untuk mengakses sensor dan mengendalikan aktuator, middle level untuk merancang program ROS (Robot Operating System), dan high level yang menentukan strategi permainan menggunakan localization, path planning, dan object detection (image processing).

Dalam kontes tahap nasional tersebut, tim dari informatika belum berhasil menyabet gelar juara. Meski begitu, prestasi yang berhasil dicapai oleh Tim Unisi Robotic tahun ini merupakan yang terbaik dari tahun-tahun sebelumnya. Berkaitan dengan itu, ada kesempatan bagi mahasiswa Informatika yang berminat di bidang robotika untuk bergabung mengembangkan bakatnya. Informasi lebih lanjut bisa didapatkan di akun Instagram @unisi_robotic

/by

Lima Mahasiswa Informatika Berhasil Menjadi Finalis PIMNAS XXXIII 2020

 

PIMNAS 2020

 

Alhamdulillah, prestasi membanggakan kembali ditorehkan mahasiswa-mahasiswi Jurusan Informatika. Beberapa mahasiswa Informatika berhasil lolos menjadi finalis Pekan Ilmiah Nasional (PIMNAS) XXXIII 2020 yang dilaksanakan 24-29 November 2020. Agenda ini dilaksanakan secara daring oleh Pusat Prestasi Nasional (PUSPRESNAS) bekerjasama dengan Universitas Gadjah Mada.

Berikut mahasiswa Informatika yang berhasil lolos:

  1. LUNA BUNGA KAROLINA (PKM-T)
    • Judul makalah: “Room of Disability” Aplikasi Cerdas Berbasis Android Guna Mempermudah Tutor dalam Menjangkau Murid Disabilitas
  2. MUHAMMAD FARHAN (PKM-K)
  3. MUHAMMAD THANTHAWI JAUHARI (PKM-K)
  4. MUHAMMAD YUSRIL NUGRAHA (PKM-K)
    • Judul makalah: Platform Reservasi Tempat Olahraga Berbasis Online sebagai Startup Prospektif di Yogyakarta
  5. NASUTION (PKM-M)
    • Judul makalah: Emosian (Aplikasi Penanganan Depresi Ringan Bagi Siswa MAN 1 Yogyakarta)

Selamat untuk para mahasiswa yang berhasil menjadi finalis PIMNAS XXXIII 2020. Selamat berjuang, semoga senantiasa diberikan hasil yang terbaik!

 

/by

Mahasiswa Informatika UII Lolos Pendanaan PKM-GFK

Albarra Lolos Pekan Kreativitas Mahasiswa

“Kesempatannya sih terbuka luas dan potensinya ada, tapi temen-temen kita yang kurang bisa memanfaatkan kesempatan itu,” tutur Albarra yang di tengah kesibukannya menyelenggarakan rangkaian webinar bersama asisten laboratorium Informatika, mendapat kabar gembira bahwa proposal PKM-nya pada bidang Gagasan Futuristik Konstruktif (GFK) disetujui untuk mendapatkan pendanaan.

GFK merupakan salah satu bidang dalam Program Kreativitas Mahasiswa yang bertujuan untuk memotivasi partisipasi mahasiswa dalam mengelola imajinasi dan persepsi yang futuristik namun konstruktif dengan upaya pencapaian tujuan SDGs di Indonesia. Keikutsertaan tim dari perguruan tinggi dalam PKM bidang ini dilakukan dengan memproduksi sebuah video yang siap unggah di YouTube. Tim bebas memilih topik yang berkaitan dengan satu dari 17 Sustainable Development Goals (SDG).

Bersama Natasya Mazida Rahman dan Palmy Prawinda Meliala yang berasal dari Teknik Industri angkatan 2016, Albarra mengajukan proyek dengan berjudul “Future Vending Machine for A Better Life Without Plastic Waste” yang merupakan turunan dari SDG nomor 14: Life Below Water.

Dalam video yang diajukan, Albarra bersama tim menceritakan secara visual betapa seriusnya permasalahan sampah di Yogyakarta dengan mengunjungi TPA Piyungan di Bantul. Narasi yang diangkat adalah bahwa sampah plastik dalam jumlah luar biasa banyak yang diproduksi setiap hari oleh manusia di darat, akan berdampak buruk bagi kehidupan makhluk hidup di bawah laut. Sebab, saat TPA tidak dapat lagi menampung jumlah sampah yang terus dibuang, laut akan menjadi tempat yang paling praktis untuk menjadi lokasi pembuangan selanjutnya.

Atas keresahan tersebut, Tim Albarra mengusulkan sebuah ide pembuatan vending machine yang dapat mengurangi produksi sampah plastik. Alih-alih menyediakan minuman yang dikemas dalam botol plastik dan kaleng kepada konsumen, vending machine itu hanya menyediakan minuman tanpa kemasan. Sehingga, konsumen harus membawa tempat minum yang dapat digunakan berulang kali untuk membeli minuman yang disediakan dalam vending machine tersebut.

Tidak seperti PKM bidang lain yang mengutamakan konten proposal sebagai acuan penilaian, dalam PKM GFK konten yang disajikan dalam videolah yang menjadi komponen utama penilaian. Sehingga proses pengerjaan pengajuan PKM tersebut didominasi dengan proses produksi video yang meliputi pencarian ide, penentuan daftar footage video yang diperlukan, proses pengambilan gambar, dan proses editing.

Albarra yang juga mengajukan proposal dalam PKM bidang lain mengaku bingung mengapa sedikit sekali yang berminat untuk mengikuti PKM GFK. Padahal, dibandingkan dengan bidang lain, PKM GFK justru jauh lebih mudah karena tim yang ikut serta hanya perlu memproduksi sebuah video saja. Lebih lanjut lagi, ia menyayangkan partisipasi mahasiswa Informatika yang rendah dalam PKM, terutama di bidang GFK itu sendiri. Menurutnya, salah satu penyebabnya adalah minimnya tekanan dari para pemangku kepentingan di Jurusan. Ia mengambil contoh, bahwa di Jurusan Teknik Industri, para mahasiswanya, terutama yang terdaftar sebagai asisten laboratorium sangat ditekan untuk mengikuti PKM. Menurutnya, mahasiswa Informatika selama ini lebih banyak dilibatkan oleh mahasiswa dari jurusan lain untuk menjadi teknisi dari ide mereka, sangat sedikit sekali yang menjadi inisiator dalam sebuah karya.

Sementara itu, ketika berbincang dari mana inspirasi untuk mengangkat tema sampah dan kehidupan di bawah laut daripada tema SDG lainnya, ia mengaku terinspirasi dari film NatGeo berjudul Before The Flood yang dibintangi oleh Leonardo DiCaprio.Film tersebut membahas perjalanan Leonardo Dicaprio sebagai Duta Perdamaian Dunia PBB dalam mencari penyebab-penyebab pemanasan global. Ia bersama tim merasa ada keunikan dalam masalah plastik karena sebetulnya plastik pada awalnya dibuat untuk menyelesaikan masalah pembalakan hutan dari industri kertas.

Terkait dengan dana yang didapatkan, Albarra belum tahu bagaimana pengelolaannya. Sebab, ia belum mendapatkan informasi mengenai tindak lanjut yang harus dilakukan oleh Tim PKM-GFK yang lolos pendanaan. Ia juga belum tahu apakah akan membuat produk fisik konsep vending machine-nya.

/by

Tiga Tim Informatika UII Lolos ke Final Gemastik XIII 2020

Lagi-lagi, prestasi membanggakan datang dari Jurusan Informatika.  Pada 24 September 2020 lalu, 3 dari 24 tim Informatika UII berhasil menjadi finalis Gemastik XIII 2020. Final akan dilaksanakan tanggal 21-24 Oktober 2020 secara daring.

Gemastik atau Pagelaran Mahasiswa Nasional Bidang Tekonologi Informasi dan Komunikasi, merupakan program Direktorat Kemahasiswaan, Direktorat Jenderal Pembelajaran dan Kemahasiswaan Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi. Tahun ini, Gemastik XIII 2020 dilaksanakan secara daring dengan Universitas Telkom sebagai tuan rumah.

Berikut mahasiswa Informatika UII yang berhasil menjadi finalis:

Kategori Keamanan Siber

Nama Tim: Orang Dalem

Muhammad Raffi Akhyari

Fauzan Awanda A

Daffa Nayaka Bagaskara Jusuf

Finalis Gemastik

Kategori Kota Cerdas

Nama Tim: Exousia

Amiin Majiid Nugroho

Dio Agus Nofrizal

Shinta Dewi Kusumaningrum

 

Finalis Gemastik

Kategori Karya Tulis Ilmiah TIK

Nama Tim: Emerald

Bella Tasya Kumala Dewi

Salsabila Zahirah Pranida

Anwaruddin Ridho Novianto

Finalis Gemastik

Selamat untuk para finalis! Tetap semangat berjuang di final, semoga diberikan hasil yang terbaik!

/by
, ,

Peserta Double-Degree Informatika UII Raih Gelar Mahasiswa Berprestasi dari NXU

Kabar bahagia datang dari mahasiswa Informatika UII yang mengikuti program double-degree di Nanjing Xiaozuang University. Selasa (19/5) dan (2/6) lalu, mereka telah berhasil mengikuti sidang akhir dan dinyatakan lulus sebagai mahasiswa berprestasi.

Mereka adalah Agung Ramadhan Putra, Rizal Hamdan, Nabhan Faisal Bariz, dan Sabika Amalina, mahasiswa Prodi Informatika Program Sarjana angkatan 2016 yang dikirim ke Nanjing Xiaozuang University untuk mengikuti program double-degree. Mereka telah berhasil lulus  melalui sidang Online Thesis Defense for International Student, yaitu sidang penentuan kelayakan mahasiswa untuk mendapatkan status lulus dari NXU alias sidang pendadaran.

Kegiatan ini dihadiri oleh mahasiswa yang sudah layak untuk mengikuti sidang akhir, dilihat dari kesiapan dokumen dan aplikasinya.  Sidang dibagi menjadi dua grup, yaitu sidang grup pertama yang dilaksanakan pada 19 Mei 2020 dan sidang grup kedua yang dilaksanakan pada 2 Juni 2020. Sidang pertama diikuti oleh Rizal, Sabika, dan Agung, sedangkan sidang kedua diikuti oleh Nabhan. Online Thesis Defense for International Student juga dihadiri oleh tiga dosen penguji, yakni Li Qing, Song Wan Li, dan Wu Haiyong, serta satu staff yang mengurusi bagian internasional, Wang Jing.

 

 

Sidang pendadaran kali ini memang berbeda karena dihelat selama masa pandemi COVID-19 sehingga harus terlaksana secara virtual. Menurut Agung, proses jalannya sidang sedikit terkendala karena mengunakan aplikasi tatap muka online, Tencent Meeting, yang memang berasal dari China. Terlebih saat ini, peserta sudah berada di negara masing-masing sehingga untuk menggunakan Tencent Meeting, peserta harus menyalakan VPN agar dapat berkomunikasi secara lancar.

“Berkomunikasi dengan alat yang seadanya membuat suara penguji kadang sulit terdengar sehingga banyak waktu terbuang hanya untuk mengulang pertanyaan dan jawaban,” ujar Agung.

Lulus tanpa wisuda membuat Agung dan teman-teman sedikit kecewa, namun tidak mematahkan semangat mereka untuk terus berprestasi. Terbukti, mereka berhasil mendapatkan reward sebagai mahasiswa berprestasi sebagai berikut: 

  • Agung 4500 RMB,
  • Sabika 3000 RMB,
  • Rizal 3000 RMB, dan
  • Nabhan 2500 RMB.

Ke depannya, Agung berharap semoga pandemi segera berakhir sehingga ia dan teman-teman bisa ikut wisuda di kampus Universitas Islam Indonesia. Aamin.

/by

Tim Mahasiswa Informatika dan FTI Juarai Kompetisi Inovasi Nasional

 

juara 3 Best Innovation kompetisi Nusantara Innovation Summit (NIS) 2020

Tim Mahasiswa UII yang terdiri dari Rahmat Al Kausar (Teknik Elektro 2016), Ahmed Joko Susilo (Teknik Industri 2016), dan Muhammad Ulil Albab Surya Negara (Informatika 2018) berhasil menyabet juara 3 pada kategori Best Innovation pada ajang kompetisi Nusantara Innovation Summit (NIS) 2020. Acara yang diselenggarakan pada 11-15 Maret dalam rangka Dies natalis ke-64 IPDN Jatinangor itu mengusung tema Inovasi untuk Pelosok Negeri dalam Era Revolusi Industri 4.0. Final kompetisi tersebut diikuti oleh 67 orang dari 25 tim yang telah terseleksi, dari perguruan tinggi seluruh Indonesia.

Harvestnesia

Tema yang diusung oleh tim mahasiswa UII adalah sebuah inovasi di bidang pertanian yang dinamai Harvestnesia. Harvestnesia merupakan sebuah konsep startup distribusi dan pemasaran produk pertanian berbasis kemitraan dengan para petani di Indonesia.

“Dengan kemitraan ini petani bisa mendapatkan pendampingan, harapannya agar kualitas produk pertanian yang dihasilkan bisa terjamin karena mengadopsi teknologi pertanian. Jadi nanti produk yang kami pasarkan harganya juga sesuai dengan kualitas sayurnya,” ujar Rahmat dilansir dari website resmi UII.

Rahmat menambahkan bahwa teknologi yang ditanamkan pada Harvestnesia dapat memberikan rekomendasi komoditas yang sedang diperlukan pasar agar dapat menghindari lonjakan stok sehingga menyebabkan anjloknya harga jual. Ia menekankan bahwa fokus dari inovasi ini adalah membantu petani yang masih awam terhadap teknologi agar lebih mudah dalam memasarkan produknya.

Bersama tim, Rahmat melakukan persiapan menghadapi lomba ini selama dua pekan. Persiapan yang dilakukan meliputi pematangan ide, proses rancang mockup, dan penyempurnaan menjadi prototipe.

“Alasan kami membuat inovasi ini karena sekarang jumlah petani mulai menurun dan alih fungsi lahan pun terjadi. Potensi alam kita besar tapi pertanian kita masih belum maksimal. Salah satunya karena permasalahan petani yang masih banyak menggunakan cara tradisional sehingga perkembangannya sedikit tertinggal dan kurang maksimal. Petani di Indonesia masih memerlukan penyuluhan sehingga sistem kemitraan ini dapat dijadikan sebagai solusi.” tambah Rahmat, dilansir dari website UII.

Rahmat berharap konsep startup ini dapat membantu sektor pertanian di Indonesia terus berkembang.

/by
,

Hibah Penelitian Tesis Magister dari DIKTI Pelaksanaan Tahun 2020

Tujuh Mahasiswa Program Studi Informatika Program Magister UII Konsentrasi Sains Data dan Informatika Medis Mendapatkan Hibah Penelitian Tesis Magister dari DIKTI Pelaksanaan Tahun 2020. 

Program Studi Informatika – Program Magister, Universitas Islam Indonesia 

 

Mahasiswa penerima hibah penelitian tesis bersama para dosen pembimbing

 

Hibah Penelitian Tesis Magister DIKTI ditujukan untuk meningkatkan aspek kompetensi dalam menyusun ide dan argumen yang saintifik dalam koridor kualitas keilmuan bagi pengajar maupun lulusan pascasarjana. Hal ini akan diukur dengan tercapainya indikator dalam menulis dan mempublikasikan hasil penelitiannya melalui artikel di publikasi internasional bereputasi. Selain itu, hibah ini diharapkan juga untuk menjadi akselerator dalam penyelesaian studi magister dan terciptanya iklim akademik yang lebih dinamis dan kondusif di lingkungan perguruan tinggi. 

Menerima Hibah Penelitian Tesis Magister dari DIKTI

Di tahun pelaksanaan 2020 ini, Program Studi Informatika Program Magister UII di bawah bimbingan dua dosennya, yaitu Dhomas Hatta Fudholi, Ph.D. dan Dr.Ing. Ridho Rahmadi, menjulangkan prestasi dalam memperoleh penerimaan hibah untuk tujuh usulan proposal penelitian tesis magister dengan dana pendanaan penelitian total hingga 250 juta rupiah. Ketujuh proposal yang didanai ini merupakan usulan bersama tujuh mahasiswa dari konsentrasi Sains Data dan Informatika Medis. Usulan-usulan yang didanai mengangkat tema-tema terkini pada bidang sains data yang berfokus kepada Deep Learning dan Causal Modeling. Pertama, pada fokus Deep Learning, penelitian-penelitian yang diusulkan akan membuat model piranti cerdas yang dapat secara otomatis mengenali pola wajah dan gesture, preferensi pengguna, entitas obat, dan juga pergerakan saham. Model-model ini akan menggunakan data-data lokal penciri keunikan lokal, seperti lokasi wisata dan budaya di Yogyakarta, bahasa Indonesia dengan segala variasi slank dan interferensi bahasa daerah, serta rona dan fisiologis bangsa Indonesia. Kedua, pada fokus Causal Modeling, penelitian-penelitian yang diusulkan akan mengeksplorasi model hubungan sebab akibat pada konteks kanker, mulai dari hal-hal yang dialami oleh pasien hingga kerabat dan keluarganya. Hasil eksplorasi yang menunjukkan sebuah klausa mekanisme apa menyebabkan apa, akan membantu dokter, perawat, peneliti dalam mengembangkan intervensi yang efisien seperti terapi dan obat. 

Ketujuh mahasiswa beserta judul proposal dan ringkasan penelitian yang mendapatkan pendanaan adalah sebagai berikut:

1. Mochamad Rezky Satyatama

Judul Proposal: Travelling Recommendation Through Deep Social Media Image Post Learning

Ringkasan: Indonesia sebagai negara kepulauan yang besar memiliki banyak potensi, diantaranya adalah keragaman budaya dan memiliki banyak destinasi wisata. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem rekomendasi travelling, untuk membantu para wisatawan dalam menentukan destinasi wisata yang sesuai dengan post dari social media mereka, terutama foto-foto travelling mereka sebelumnya. Sistem yang dikembangkan menggunakan pendekatan deep neural network untuk menganalisis konteks dari foto pengguna yang melihat tempat-tempat yang pernah dikunjungi sebelumnya dan memberikan rekomendasi yang disesuaikan dengan pariwisata di Indonesia.

2. Dede Brahma Arianto

Judul Proposal: Named Entity Recognition untuk Obat di Indonesia

Ringkasan: Bidang biomedis memiliki banyak literatur tentang obat, baik obat kimia maupun obat herbal. Peningkatan jumlah informasi digital melalui media website mempengaruhi penambahan artikel website yang memuat informasi tentang obat. Pengawasan keamanan obat dalam mendukung pengambilan keputusan secara individu perlu dilakukan. Hal ini bertujuan untuk mencegah Adverse Drug Event (ADE) yang terjadi karena kesalahan dalam mengkonsumsi obat sehingga menimbulkan efek samping setelah mengkonsumsi obat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model Named Entity Recognition (NER) nama obat di Indonesia yang dapat digunakan oleh lembaga pengawas dalam mendeteksi dan mengekstrak nama obat secara otomatis dengan pendekatan Bidirectional Long Short-Term Memory (BLSTM).

3. Maghfirah Suyuti

Judul Proposal: Detecting Classroom Fatigue Through Deep Image Learning

Ringkasan: Stres atau depresi merupakan salah satu jenis gangguan kesehatan mental. Penderitanya bisa memiliki rasa cemas yang tinggi akan kondisi yang ditakuti. Salah satu gejala seseorang mengalami depresi adalah kelelahan. Di Indonesia, kelelahan berlebihan yang menyebabkan depresi, belum mendapatkan perhatian yang serius dan banyak kasus depresi yang belum tertangani. Terdapat sekitar 5% dari anak-anak dan remaja di Indonesia menderita depresi pada suatu titik waktu tertentu. Anak- anak di bawah tekanan pada saat belajar di sekolah, berada pada risiko yang lebih tinggi terhadap depresi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan fatigue detector yang mampu menganalisis kelelahan seseorang dari kamera di sebuah ruangan dengan melihat gesture dan posisi duduknya, dengan pendekatan Deep Image Learning. Sistem ini diharapkan akan membantu mendeteksi jumlah siswa yang kelelahan pada ruang belajar. Dengan demikian, dapat diprediksi seberapa tinggi tingkat kejenuhan kelas karena kelelahan.

4. Nurdi Afrianto

Judul Proposal: Improved Multi-factor Stock Price Prediction Through Sentiment Analysis

Ringkasan: Pasar efisien menyiratkan bahwa harga semua sekuritas yang diperdagangkan mencerminkan semua informasi yang tersedia. Maka, informasi menjadi parameter utama yang digunakan untuk membuat keputusan investasi yang tepat. Informasi pada pasar modal dapat digunakan untuk membuat strategi investasi, menentukan nilai harga saham pada masa depan dan pembentukan portofolio. Kehadiran Big Data dipercaya dapat menyelesaikan berbagai permasalahan yang ada dengan cepat, menyelesaikan data rumit dan jumlah data yang banyak. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis dan dinamika hubungan antara isu dengan harga saham. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini menggunakan pendekatan Long Short-Term Memory (LSTM) yang merupakan bagian dari Deep Learning untuk analisis sequence.

5. Putri Mentari Endraswari

Judul Proposal: Identifikasi Hubungan Kausal antara Perasaan Beban Diri, Dukungan Sosial, dan Kebutuhan Spiritual Terhadap Cancer Related Fatigue Pada Pasien Kanker Payudara

Ringkasan: Pada tahun 2018, kematian yang diakibatkan oleh kanker payudara di Indonesia mencapai 17%. Kanker payudara menyebabkan CRF (Cancer Related Fatigue) atau gejala kelelahan dari efek samping pengobatan kanker itu sendiri. CRF dapat memberikan dampak negatif terhadap keadaan psikososial, spiritual, dan perasaan beban diri pada pasien. Untuk memahami lebih mendalam tentang CRF, kita perlu menjawab pertanyaan “Bagaimana mekanisme kausal (sebab-akibat) dari faktor-faktor yang berhubungan dengan CRF?”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan hubungan kausal antara CRF dengan faktor psikososial, spiritual, dan perasaan beban diri dengan menggunakan metode Stable Specification Search for Cross-Sectional Data with Latent Variable (S3C-Latent). Model akhir yang didapatkan diharapkan dapat menjadi sebuah referensi saintifik dan praktis dalam menangani pasien kanker payudara.

6. Rizki Surtiyan Surya

Judul Proposal: Pemodelan Hubungan Kausal dari Faktor-Faktor Beban Keluarga Dalam Merawat Pasien Kanker Dengan Metode S3C-Latent

Ringkasan: Dalam konteks merawat pasien kanker, keluarga adalah orang-orang yang relatif paling dekat dan intens dalam memberikan perhatian. Kanker adalah penyakit yang membutuhkan proses pengobatan yang berjangka dan bertahap. Dampaknya, keluarga yang merawat pasien kanker pun dapat merasakan beban yang beragam. Beban keluarga dalam merawat pasien kanker meliputi beban fisik, psikologis, sosial, dan keuangan. Untuk memahami lebih jauh ke dalam permasalahan ini, kita perlu mempelajari hubungan antara faktor-faktor tersebut. Sejauh ini, studi-studi yang telah dilakukan masih sebatas memodelkan prediksi dan analisis korelasi, dan belum melihat pada satu pertanyaan fundamental: bagaimana hubungan kausal (sebab-akibat) antara faktor-faktor tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan hubungan kausal faktor-faktor beban keluarga dalam merawat anggota keluarga yang menderita kanker. Melalui penelitian ini, kami berharap dapat merekomendasikan model kausal yang berguna untuk keluarga, dokter, tenaga kesehatan dan semua pihak yang terlibat dalam menangani pasien kanker.

7. Miftakhurrohmat

Judul Proposal: Rancang Bangun Aplikasi Presensi Kelas Berbasis Pola Wajah Tersenyum dan Informasi Lokasi serta Waktu dari Wifi Terdekat dengan Pendekatan Deep Learning

Ringkasan : Kehadiran siswa dalam suatu pembelajaran di kelas seringkali menjadi syarat wajib dalam dunia pendidikan, dan menjadi tolok ukur penilaian terhadap siswa. Di lingkungan perkuliahan Universitas Islam Indonesia sebagai contoh, aturan minimal 75 % kehadiran adalah syarat untuk dapat mengikuti ujian. Aturan ini belum disikapi positif secara menyeluruh oleh mahasiswa; terkadang masih dijumpai  praktik-praktik curang dalam presensi, seperti yang dikenal dengan istilah titip absen. Dalam konteks administrasi, presensi berbasis tanda tangan menggunakan buku berpotensi pemborosan dan juga memperpanjang tahapan administrasi seperti rekapitulasi manual untuk dimasukkan ke dalam sistem. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun aplikasi presensi kelas berbasis pengenalan pola wajah tersenyum, kesesuaian lokasi dan waktu presensi. Data presensi kemudian akan secara otomatis dikirim ke sistem akademik tanpa melalui proses rekapitulasi manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi potensi kecurangan di dalam mekanisme presensi, mengurangi penggunaan kertas, dan memudahkan rekapitulasi presensi. Penggunaan pola wajah tersenyum sebagai validasi presensi juga secara tidak langsung akan membawa suasana positif ke dalam kegiatan pembelajaran kelas. 

 

Sleman, 6 Februari 2020 

Program Studi Informatika – Program Magister Universitas Islam Indonesia 

/by

Fauzan Juara Kompetisi Keamanan Jaringan dan Sistem Informasi

Alhamdulillah, satu prestasi lagi dari mahasiswa Program Studi Informatika Program Sarjana. Ada Fauzan Awanda Alviansyah dari Angkatan 2017 yang pada tanggal 19-21 November lalu bertolak ke Cimahi, Jawa Barat untuk mengikuti Kompetisi Cyber Security yang diadakan oleh TNI Angkatan Darat. Fauzan mengikuti dan menjadi juara kompetisi Keamanan Jaringan dan Sistem Informasi bersama kedua temannya yang berasal dari kampus yang berbeda.

Kompetisi ini diadakan dalam rangka ulang tahun Pusdiklat Fordiklat TNI AD ke-74. Total peserta terdiri dari berbagai kalangan, seperti: TNI AD, TNI AU, TNI AL, dan umum dengan total peserta sebanyak 20 tim. Sistem kompetisi menggunakan sistem Jeopardy, di mana para peserta diberikan studi kasus untuk dipecahkan.

Tentu saja tidak hanya pengalaman, Fauzan dan teman satu timnya juga mendapatkan banyak relasi dan pengetahuan mengenai ketahanan siber di Indonesia serta mengantongi Juara 3 tingkat Nasional. Selamat untuk Fauzan dan tim!

Kompetisi Keamanan Jaringan dan Sistem Informasi TNI AD

/by