all informatika

Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Kristen Krida Wacana (UKRIDA) menyelenggarakan webinar sharing diseminasi penelitian Rita Wiryasaputra, S.T., M.Cs., Ph.D Dosen Program Studi Komputasi dan Sistem Cerdas (Informatika) pada Jumat, 7 November 2025

Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Kristen Krida Wacana (UKRIDA) menyelenggarakan webinar sharing diseminasi penelitian Rita Wiryasaputra, S.T., M.Cs., Ph.D Dosen Program Studi Komputasi dan Sistem Cerdas (Informatika) pada Jumat, 7 November 2025 secara virtual melalui Zoom Meeting dan Ir. Ivan Tanra, B.Eng., Ph.D sebagai moderator dalam acara tersebut. Webinar berlangsung pukul 10.00–12.00 WIB dengan topik yang sangat relevan dengan perkembangan teknologi kesehatan global, yaitu “An Intelligent Healthcare Framework for Decision Support of Cardiovascular Disease Prognosis.”

Rita Wiryasaputra, S.T., M.Cs., Ph.D, adalah dosen tetap Ukrida di bidang Software Engineering UKRIDA. beliau membagikan hasil penelitian disertasinya yang dilakukan selama studi S3 di Taiwan di bawah bimbingan Prof. Chao-Tung Yang dan Prof. Chin-Yin Huang. Penelitian tersebut berfokus pada pengembangan kerangka kerja cerdas (Intelligent Framework) berbasis Artificial Intelligence (AI) untuk mendukung pengambilan keputusan medis terhadap penyakit kardiovaskular (CVD).

Cardiovascular Disease (CVD) merupakan penyakit tidak menular paling mematikan di dunia. Berdasarkan data WHO, sekitar 17,8 juta orang meninggal akibat penyakit ini setiap tahun, melebihi angka kematian akibat kanker dan gangguan pernapasan. Melalui risetnya, Ibu Rita berupaya menghadirkan solusi inovatif untuk mendeteksi dini gejala CVD secara real time, terutama dalam kondisi darurat medis seperti serangan jantung, di mana golden hour hanya berlangsung 4–6 menit.

Penelitian ini menghasilkan rancangan model cerdas yang dapat digunakan di rumah sakit dengan jumlah sumber daya manusia terbatas, dan di dalam mobil ambulans untuk memantau kondisi pasien dari lokasi penjemputan hingga rumah sakit. Sistem ini bekerja melalui tiga lapisan utama: distributed layer yang mengumpulkan data ekspresi wajah dan catatan medis, kedua,  edge layer yang memproses data menggunakan Jetson Orin Nano dan teknologi containerization,  dan yang ketiga, application layer yang mengirimkan hasil analisis ke aplikasi web atau Line Messenger untuk kolaborasi cepat antar tenaga medis.

Menariknya, sistem ini memanfaatkan analisis ekspresi wajah non-invasif untuk mendeteksi tingkat nyeri dada pasien menggunakan metode YOLOv4 (You Only Look Once). Model yang diusulkan bersifat ringan dengan tingkat keakurasian hingga 96%. Pengukuran tingkat nyeri dilakukan dengan metode Prkachin and Solomon Pain Intensity (PSPI) yang menganalisis action unit pada wajah, khususnya area kening dan mulut.

Dengan pendekatan Explainable AI dan arsitektur yang terdistribusi, riset ini berpotensi besar dalam meningkatkan efektivitas layanan darurat, mempercepat diagnosis, serta membantu tenaga medis dalam pengambilan keputusan klinis berbasis data.

Melalui diseminasi akademik yang disemangati moto Lead to Impact, UKRIDA khususnya Program Studi Komputasi dan Sistem Cerdas (Informatika) menegaskan komitmennya dalam mendukung riset berbasis teknologi mutakhir. Semangat  ini merupakan wujud kontribusi perguruan tinggi Indonesia dalam bidang Artificial Intelligence for Healthcare, menuju sistem layanan kesehatan yang lebih inovatif, adaptif, dan berkelanjutan. 

Theresia Selli - 312019028