Mohon tunggu...
Yudistira ImamPutra
Yudistira ImamPutra Mohon Tunggu... Mahasiswa - Mahasiswa di Universitas Negeri Semarang

Saya menyukai konten konten olahraga dan jurnalistik

Selanjutnya

Tutup

Pendidikan

Deteksi Dini Penyakit Jantung dengan Sentuhan Teknolgi : Mahasiswa UNNES Manfaatkan Machine Learning dan Mensosialisasikannya

24 Desember 2024   16:33 Diperbarui: 24 Desember 2024   17:36 55
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Penyerahan Sertifikat Apresiasi oleh Perwakilan Organisasi STERNUM

 

Semarang, 22 Desember 2024 -- Mahasiswa Universitas Negeri Semarang (UNNES) kembali membuktikan kreativitasnya dalam mengintegrasikan teknologi dengan kebutuhan masyarakat. Pada tanggal 22 Desember 2024, sekelompok mahasiswa dari Program Studi Teknik Informatika mengadakan acara sosialisasi di hadapan organisasi yang menaungi olahraga dan seni mahasiswa kedokteran, STERNUM. Acara ini berlangsung secara daring melalui zoom dengan fokus pada pemanfaatan machine learning untuk mendeteksi dini penyakit jantung.

Sosialisasi tersebut diawali dengan pemaparan oleh tim mahasiswa mengenai pentingnya deteksi dini penyakit jantung, khususnya bagi mereka yang aktif dalam kegiatan olahraga. Mereka memaparkan bagaimana algoritma machine learning yang dikembangkan, yaitu Random Forest, mampu menganalisis dan mengklasifikasi risiko penyakit jantung berdasarkan data kesehatan seperti tekanan darah, gaya hidup, dan lain lain.

Tidak hanya memaparkan konsep teknologi, mahasiswa juga mendemonstrasikan aplikasi berbasis web yang mereka ciptakan. Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan pengguna, termasuk anggota organisasi STERNUM, dalam mengevaluasi risiko kesehatan mereka. Antarmuka yang sederhana namun informatif memungkinkan pengguna memasukkan data pribadi dengan mudah untuk mendapatkan hasil prediksi risiko jantung dalam hitungan detik.

Salah satu perwakilan dari Sternum, Bagus Andika Tri Nugroho, memberikan apresiasi atas inovasi ini. "Teknologi ini sangat relevan untuk membantu mahasiswa memahami potensi risiko kesehatan mereka sendiri, khususnya yang aktif di dunia olahraga. Namun, penggunaannya tetap perlu disertai dengan konsultasi medis untuk memastikan akurasi diagnosis," ujarnya.

Selain menerima tanggapan positif, tim mahasiswa juga mendapatkan masukan konstruktif dari para peserta. Misalnya, saran untuk menambahkan fitur yang dapat merekomendasikan langkah-langkah pencegahan, seperti pola makan sehat dan jenis olahraga yang sesuai berdasarkan tingkat risiko pengguna.

Acara ini juga diwarnai dengan sesi tanya jawab interaktif, perwakilan Organisasi STERNUM antusias mengajukan pertanyaan seputar teknis pengembangan aplikasi hingga cara penggunaan aplikasi. Tim mahasiswa menjelaskan bahwa data pelatihan untuk algoritma ini diambil dari dataset kesehatan internasional, namun tetap membutuhkan pengujian lebih lanjut untuk diaplikasikan pada populasi lokal.

Penyerahan Sertifikat Apresiasi oleh Perwakilan Organisasi STERNUM
Penyerahan Sertifikat Apresiasi oleh Perwakilan Organisasi STERNUM

Kegiatan sosialisasi ini merupakan bagian dari inisiatif kolaboratif antar komunitas mahasiswa dalam mendukung peningkatan kualitas kesehatan melalui inovasi teknologi. Dengan keberhasilan acara ini, mahasiswa UNNES berharap aplikasi yang mereka kembangkan dapat menjadi solusi praktis untuk meningkatkan kesadaran akan deteksi dini penyakit jantung di kalangan masyarakat, khususnya generasi muda.

Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H

Mohon tunggu...

Lihat Konten Pendidikan Selengkapnya
Lihat Pendidikan Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun