• Tentang UGM
  • Portal Akademik
  • Perpustakaan
  • e-Learning
  • OIA UGM
  • Kreativitas UGM
  • Pusat TI
  • English Version
Universitas Gadjah Mada Departemen Teknik Nuklir & Teknik Fisika
Fakultas Teknik
Universitas Gadjah Mada
  • Beranda
  • Profil
    • Sejarah
    • Visi dan Misi
    • Pengurus Departemen
    • Dosen Tetap
    • Tenaga Kependidikan
    • Dewan Penasehat
    • Akreditasi
  • Program Studi
    • Program Studi Sarjana Teknik Nuklir
    • Program Studi Sarjana Teknik Fisika
    • Program Studi Magister Teknik Fisika
  • Riset & PPM
    • Publikasi
      • Publikasi Sepuluh Tahun Terakhir
      • Publikasi Sampai Tahun 2011
    • Grup Riset DTNTF
      • Integrated Smart & Green Building (INSGREEB)
      • Sustainable Nuclear Energy Research Group
      • Mitigasi Kebencanaan dan Komunikasi Data
      • Pengelolaan Limbah Radioaktif
      • Rekayasa Keselamatan dan Kehandalan
      • Renewable Energy Group
      • Visual Sensor Research Group
    • Laboratorium
      • Laboratorium Teknologi Energi Nuklir
      • Laboratorium Teknologi Proses dan Kimia Nuklir
      • Laboratorium Energi Terbarukan
    • Pengabdian Pada Masyarakat
  • Akademik
    • Panduan Akademik Prodi S1 Teknik Nuklir
    • Panduan Akademik Program Studi S1 Teknik Fisika
    • Kalender Akademik T.A. 2021/2022
    • Portal Akademik Mahasiswa & Dosen – Simaster
    • Unduhan
  • Kemahasiswaan
    • Panduan Perilaku Mahasiswa
    • Prestasi Mahasiswa
    • Beasiswa
    • Lomba/Seminar
    • Pertukaran Mahasiswa
    • Keluarga Mahasiswa TNTF
    • Prasarana
  • Umum
    • Profil Alumni
    • Layanan Alumni
    • Tracer Study
    • Karir
    • Pendaftaran
    • Kerja Sama
    • Lingkungan
    • Kontak
  • Beranda
  • Prestasi
  • Terapkan Convolutional Neural Network, Tim yang Diketuai Mahasiswa Teknik Fisika Raih Juara 1 Medical National Essay Competition

Terapkan Convolutional Neural Network, Tim yang Diketuai Mahasiswa Teknik Fisika Raih Juara 1 Medical National Essay Competition

  • Prestasi
  • 25 April 2022, 09.35
  • Oleh: Nur Abdillah Siddiq
  • 0

Medical National Essay Competition (MEDNAT) merupakan event tahunan yang diadakan oleh Unit Kegiatan Mahasiswa Riset Politeknik Kesehatan Kemenkes Yogyakarta (UKM Riset Poltekkes Yogyakarta). Lomba ini sudah mencapai edisi ke 3 di tahun 2022 sejak pertama kalinya diadakan pada tahun 2020 dan dapat diikuti oleh seluruh mahasiswa di Indonesia dengan 1 tim maksimal 2 orang. Tema lomba MEDNAT #3 ini adalah “Peran Generasi Milenial Dalam Membangun Derajat Kesehatan Indonesia Untuk Menyongsong SDGs’30″. Tahapan dari lomba ini adalah pengumpulan esai utuh, penilaian oleh juri dan pengumuman juara dari 3 esai terbaik. Lomba MEDNAT #3 diikuti oleh 30 pendaftar yang dijuarai oleh UGM, Poltekkes Kemenkes Yogyakarta dan Universitas Brawijaya. Tim dari UGM yang diketuai mahasiswa Teknik Fisika yakni Muhammad Rizqiansyah (TF’18) dengan anggota Fauzian Sekar Indrasyah (Farmasi’19) berhasil meraih juara 1 pada Lomba Esai Nasional tersebut.

Gagasan yang diajukan oleh tim Rizqiansyah adalah “Herbpedia: Aplikasi Smartphone Berbasis Convolutional Neural Network Solusi Ketersediaan Informasi Tanaman Herbal di Indonesia”. Latar belakang dari gagasan ini adalah pentingnya pemanfaatan tanaman herbal sebagai upaya menanggulangi berbagai permasalahan kesehatan. Akan tetapi, terdapat banyak sekali hoaks dalam bentuk pseudosains yang tersebar melalui internet mengenai tanaman herbal sebagai obat, terutama yang bersumber dari grup Whatsapp. Hal ini sangat mengkhawatirkan karena tanaman herbal yang seharusnya bermanfaat malah menjadi racun bagi tubuh.

Berangkat dari latar belakang tersebut, tim Rizqiansyah membuat rancangan desain aplikasi smartphone yang mudah digunakan oleh masyarakat dalam mengakses informasi tanaman herbal yang terpercaya sekaligus pemanfaatannya. Fitur unggulan dari aplikasi ini yaitu pengguna dapat memindai foto tanaman herbal menggunakan kamera untuk mendapatkan informasi mengenai tanaman herbal terkait. Fitur unggulan ini menggunakan model Machine Learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network untuk mendapatkan prediksi yang akurat dari input berupa foto tanaman herbal. Masyarakat juga dapat berkontribusi di forum diskusi yang terdapat di aplikasi tersebut.

Rizqi berpesan kepada sivitas DTNTF “Hal yang paling penting menurut tim kami adalah kerjasama dan komunikasi. Hal tersebut sangat penting dikarenakan setiap orang memiliki ide dan gagasannya masing–masing sehingga perlu adanya perpaduan dan menghasilkan karya yang baik. Harapan kami, semoga dengan prestasi ini dapat menginspirasi rekan-rekan mahasiswa DTNTF dalam berkompetisi baik nasional maupun internasional. Selain itu, semoga gagasan kami bisa dikritisi untuk dapat dikembangkan lagi sehingga ide-ide yang dibuat dapat terealisasikan suatu saat nanti. Teruslah berkarya dengan tetap menjunjung tinggi toleransi dan kerendahan hati, semoga kita bisa memberikan manfaat ke lebih banyak orang dengan karya-karya kita.”

Leave A Comment Batalkan balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

*

Bahasa

  • Bahasa IndonesiaBahasa Indonesia

Berita Terbaru

  • [Student Exchange] Keimyung University, South Korea – Exchange Program Fall 2023
    16 Maret 2023
  • Lowongan Kerja SKK MIGAS dan KKKS
    16 Maret 2023
  • Call for Paper Astechnova International Energy Conference 2023
    16 Maret 2023
  • Mengenal profesi Instrument Engineer yang Banyak Menjadi Pilihan Karir Alumni Teknik Fisika
    9 Maret 2023
  • Integrasikan Blockchain dan IoT, Mahasiswa Teknik Fisika Raih Juara 3 Lomba Esai Nasional Accounting Fest 2023
    2 Maret 2023

Kategori

📅 Agenda

Universitas Gadjah Mada

Departemen Teknik Nuklir & Teknik Fisika
Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

Jl. Grafika 2, Yogyakarta 55281, Indonesia
Phone/Fax: +62-274-580882
Email: dtntf.ft@ugm.ac.id

IND | ENG

Tautan Eksternal

  • Astechnova
  • Fakultas Teknik
  • Universitas Gadjah Mada
  • Ujian Masuk UGM
  • Sahabat UGM

Mahasiswa

  • KMTNTF
  • MBKM Kemdikbud
  • Beasiswa UGM
  • Kreativitas Mahasiswa UGM
  • UGM Career
  • Office of International Affairs UGM

Sumber daya

  • Perpustakaan FT UGM
  • Perpustakaan UGM
  • eLearning (eLOK) UGM
  • eJournals
  • Electronic Theses & Dissertations

AKREDITASI

© DTNTF - Universitas Gadjah Mada

KEBIJAKAN PRIVASI/PRIVACY POLICY

[EN] We use cookies to help our viewer get the best experience on our website. -- [ID] Kami menggunakan cookie untuk membantu pengunjung kami mendapatkan pengalaman terbaik di situs web kami.I Agree / Saya Setuju