UNS Tambah Dua Guru Besar Jelang Dies Natalis, Ini Lho Sosok Mereka
Bidang kesehatan dan lingkungan.
Follow IDN Times untuk mendapatkan informasi terkini. Klik untuk follow WhatsApp Channel & Google News
Surakarta, IDN Times - Jelang Dies Natalis ke-46, Universitas Sebelas Maret (UNS) Surakarta menambah dua guru besar baru. Dua Guru Besar tersebut berasal dari Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) yaitu Prof. Nuryani, S.Si., M.Si., Ph.D. dan Prof. Dr. Ir. Prabang Setyono, S.Si, M.Si., C.EIA., IPM.
Kedua Guru Besar ini dikukuhkan dalam Sidang Senat Terbuka pada Selasa, 8 Maret 2022 secara luring dan daring di Auditorium G.P.H. Haryo Mataram UNS.
Baca Juga: RS UNS Buka Poliklinik Eksekutif, Jadi Rujukan Penyakit Gagal Jantung
1. Guru Besar bidang kesehatan
Prof. Nuryani, S.Si., M.Si., Ph.D. merupakan Guru Besar ke-21 FMIPA UNS dan ke-246 UNS. Ia dikukuhkan sebagai Guru Besar Bidang Ilmu Instrumentasi Medis Program Studi (Prodi) Fisika FMIPA dengan pidato pengukuhan berjudul Pengembangan Instrumentasi Medis Dengan Sistem Cerdas Berbasis Elektrokardiogram Dalam Mendukung Kemandirian Alat Kesehatan.
Elektrokardiogram pada dasarnya merupakan representasi aktifitas kelistrikan jantung, sebagai resultan sinyal listrik yang berasal dari bagian-bagian jantung, yang diukur dengan aras waktu. Data elektrokardiogram dapat memberikan informasi yang terkait gangguan jantung dan gangguan tubuh lainnya yang berhubungan dengan jantung.
“Suatu sistem yang dilengkapi dengan teknik kecerdasan komputasi (computational intelligence) tertentu untuk pengolahan data elektrokardiogram dapat digunakan sebagai sistem deteksi gangguan tubuh tertentu. Kecerdasan komputasi ini dapat melakukan suatu proses pembelajaran atau pengenalan pola data elektrokardiogram, yaitu pola elektrokardiogram yang tidak normal karena gangguan tubuh terterntu dan elektrokardiogram normal,” terang Prof. Nuryani, Selasa (8/3/2022).
Dengan kemampuan mengenali pola data eletrokardiogram dan kemampuan pengambilan keputusan maka sistem ini dapat memberikan informasi apakah gangguan tubuh tertentu terjadi atau tidak. Dengan demikian maka sistem ini dapat membantu pasien atau pengguna dalam mengidentifikasi gangguan tubuh tertentu dengan cepat karena sistem ini bekerja berbasis komputer. Sistem ini juga dikenal dengan sistem deteksi.
Sistem dengan prinsip kerja di atas di antaranya adalah untuk sistem deteksi hipoglikemia (gula darah rendah) dan sistem deteksi gangguan apnea tidur obstrukrif (obstructive sleep apnea, OSA). Untuk gangguan jantung sistem ini bisa untuk sistem deteksi gangguan jantung fibrilasi atrium (atrial fibrillation atau AF) dan premature ventricular contraction (PVC).
Dalam sistem deteksi ini dapat digunakan teknik kecerdasan tertentu atau hibrida/kombinasi dua teknik kecerdasan. Diantaranya adalah support vector machine (SVM), jaringan syaraf tiruan (JST), fuzzy inference system (FIS). Teknik kecerdasan lain juga bisa digunakan untuk meningkatkan kinerja teknik kecerdasan tersebut, misalnya menggunakan teknik particle swarm optimization (PSO).