VOKASI NEWS – Ketertarikan terhadap AI (Artificial Intelligence) mengantarkan Keyesa meraih best paper dalam ajang KNV (Konferensi Nasional Vokasi) 2024.
AI kini telah menjadi salah satu teknologi paling berpengaruh dalam era modern. Penerapannya tidak hanya terbatas pada bidang industri dan ekonomi. Teknologi AI juga memberikan dampak besar di bidang kesehatan, khususnya terkait dengan diagnosa medis. Dalam dunia medis, AI dirancang agar dapat menganalisis data riwayat medis pasien dan memberikan diagnosis penyakit secara cepat dan akurat. Beberapa contoh penerapan AI di bidang kesehatan antara lain pengobatan kanker menggunakan terapi gen. Selain itu, AI juga dimanfaatkan dalam penggunaan robot dalam operasi bedah, diagnosa penyakit melalui citra medis (CT Scan, MRI, X-Ray, dsb) dan masih banyak lagi.
Pada KNV 2024 yang digelar pada Hari Selasa (24/9), topik kecerdasan buatan menjadi sorotan dalam kolaborasi 3 bidang yang ada di Fakultas Vokasi, Universitas Airlangga. Dengan mengusung tema “Menggali Potensi Kecerdasan Buatan : Peluang dan Tantangan di Era Digital”, berbagai ide dan inovasi penerapan kecerdasan buatan dipaparkan di acara tersebut. Salah satu inovasi yang mencuri perhatian adalah “Sistem Peningkatan Penanganan Penyakit Stroke dengan Menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN).” Karya tersebut berhasil menjadi salah satu best paper.
Talidah Nur Keyesa, Peraih Best Paper dalam KNV 2024
Penghargaan tersebut diraih oleh Talidah Nur Keyesa, Mahasiswa semester 5 Program Studi D4 Teknik Informatika, yang akrab dipanggil Keyesa. Keyesa menjelaskan, ketertarikan terhadap AI berawal dari mata kuliah Machine Learning yang ia pelajari saat ini. Ketertarikannya itu juga mendorong keyesa untuk berpartisipasi dalam acara KNV 2024. Bagi keyesa, acara KNV 2024 merupakan pengalaman yang berkesan terutama dalam kepenulisan artikel ilmiah yang dipublikasikan, sehingga ia merasa senang dan bersyukur ketika dinobatkan sebagai peraih Best Paper.
“Aku sendiri nggak nyangka bakal jadi peraih Best Paper, karena awalnya aku mempersiapkan diri untuk menjadi Best Presenter, aku sendiri juga sering menjadi MC dan Moderator di berbagai acara jadinya cukup optimis bakal jadi Best Presenter. Jadi, ketika dinobatkan sebagai Best Paper, pastinya perasaanku kaget, bahagia, dan sekaligus bersyukur atas nikmat yang diberikan Allah SWT karena sesuai dengan apa yang aku harapkan,” ungkap keyesa setelah dinobatkan sebagai salah satu peraih Best Paper KNV 2024.
Keyesa menjelaskan bahwa paper yang ia tulis merupakan salah satu bentuk penerapan teknologi AI. Penerapannya berupa sistem pakar yang bertujuan untuk meningkatkan intervensi dalam penanganan penyakit stroke. Mekanisme penerapannya adalah menggunakan algoritma machine learning yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem ini dirancang untuk mendeteksi tanda-tanda stroke secara dini berdasarkan pola kebiasaan dan riwayat kesehatan pasien. Keyesa berharap dapat memberikan kontribusi positif. Khususnya, dalam bidang kesehatan terapan dan informatika dalam penyelesaian masalah dengan memanfaatkan kemajuan teknologi.
Tantangan Keyesa Ketika Menulis
Keyesa mengungkapkan tantangan yang ia hadapi ketika menulis karya ilmiah. Tantangan yang dihadapi adalah pembagian waktu antara kesibukan kuliah dan tanggung jawabnya sebagai presenter di acara KNV 2024. Selain itu, ia juga merasa cukup kebingungan saat pertama kali menulis artikel ilmiah. Sebab, ia harus bisa menerjemahkan bahasa yang digunakan agar mudah dipahami oleh pembaca yang berlatar belakang non-IT
BACA JUGA: KNV 2024, Kolaborasi 3 Bidang Soroti Potensi Kecerdasan Buatan Era Digital
Tips Menulis ala ‘Keyesa’
Berangkat dari KNV 2024, Keyesa berharap tahun ini juga dapat berpartisipasi dalam kepenulisan artikel di ICVIAS 2024. Ia berharap dapat mencetak prestasi yang sama. Ia juga membagikan beberapa untuk menulis artikel yang baik.
“Tips dari aku pastinya gunakan bahasa yang mudah dipahami pembaca dan usahakan tidak berbelit-belit. Lalu, sampaikan poin-poin artikel secara jelas dan gamblang, dan terakhir tulislah data dengan lengkap berdasarkan dengan data pustaka dan sumber pendukung lainnya,” tutup Keyesa.
***
Penulis: Salma Aida Yasmi
Editor: Oky Sapto Mugi Saputro – Tim Branding Fakultas Vokasi UNAIR
