NusamandiriNews, Jakarta – Pengembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk mendukung deteksi dini kelainan gastrointestinal terus dilakukan Universitas Nusa Mandiri (UNM) yang dikenal sebagai Kampus Digital Bisnis. Melalui penelitian GIVisNet, tim peneliti menguji lima model AI untuk mengolah dan mengidentifikasi citra gastrointestinal. Hasilnya, EfficientNet-B0 mencatat akurasi tertinggi sebesar 94,04 persen.
Capaian tersebut menjadi salah satu hasil penting dalam penelitian yang memperoleh dukungan hibah penelitian tahun anggaran 2026 Direktorat Jenderal Riset dan Pengembangan, Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi.
GIVisNet UNM
Penelitian diketuai Taopik Hidayat, dengan anggota Daniati Uki Eka Saputri, Nurul Khasanah, dan Faruq Aziz. Riset ini juga melibatkan mahasiswa Siti Zainab Amri dan Farros Althaf sebagai bagian dari ekosistem penelitian dan pengembangan teknologi AI di UNM.
Menurut Ketua peneliti GIVisNet, Taopik Hidayat, untuk menemukan pendekatan yang sesuai dalam pengembangan GIVisNet, tim menguji lima model AI, yakni ResNet18, ResNet50, MobileNetV2, EfficientNet-B0, dan DenseNet121.
“Setiap model diuji menggunakan data citra gastrointestinal dan parameter evaluasi yang telah ditetapkan dalam penelitian. Hasil pengujian menunjukkan adanya perbedaan performa antarmodel, dengan EfficientNet-B0 menghasilkan akurasi tertinggi 94,04 persen,” katanya dalam rilis yang diterima, pada Selasa (1/9).
Ia mengatakan hasil tersebut menjadi indikator penting dalam proses evaluasi, namun masih diperlukan tahapan penelitian dan validasi lebih lanjut.
“Capaian akurasi 94,04 persen menjadi salah satu indikator dalam proses evaluasi penelitian. Namun, hasil pengujian model tidak serta-merta dapat diartikan sebagai kemampuan sistem untuk menggantikan proses diagnosis oleh tenaga medis. Masih diperlukan pengujian dan validasi yang lebih komprehensif,” ujarnya.
Kembali, ia menegaskan bahwa pengembangan AI di bidang kesehatan tidak cukup hanya berorientasi pada angka akurasi. Karakteristik data, performa model, tujuan penelitian, serta tahapan validasi menjadi bagian penting yang harus diperhatikan sebelum teknologi diarahkan pada pemanfaatan klinis.
Pengembangan GIVisNet juga diperkuat melalui Focus Group Discussion (FGD) yang berlangsung di Asyana Hotel Kemayoran, Jakarta, pada Senin (24/8), silam. Forum tersebut mempertemukan tim peneliti, mahasiswa yang terlibat, serta dr. Robby Hertanto selaku CEO INCREASE Laboratorium Indonesia. Diskusi menjadi ruang untuk mengevaluasi perkembangan penelitian sekaligus memperoleh masukan dari perspektif akademik dan praktisi.
“Masukan tersebut menjadi bahan bagi tim dalam menentukan arah pengembangan GIVisNet pada tahapan selanjutnya, sehingga riset tidak hanya mempertimbangkan aspek teknis AI, tetapi juga relevansi terhadap kebutuhan bidang kesehatan,” ungkap Taopik.
Baca juga:UNM Kembangkan GIVisNet, Inovasi AI untuk Bantu Deteksi Dini Kelainan Gastrointestinal
Capaian akurasi 94,04 persen, papar Taopik, menjadi fondasi awal dalam perjalanan pengembangan GIVisNet. Bagi tim peneliti, hasil tersebut bukanlah titik akhir, melainkan bagian dari proses untuk menghasilkan model AI yang semakin baik, teruji, dan relevan.
“Sebagai Kampus Digital Bisnis, UNM terus mendorong pengembangan riset berbasis teknologi. Penelitian GIVisNet menjadi salah satu gambaran bagaimana AI, data, dan keilmuan akademik dipadukan untuk mengeksplorasi solusi di bidang kesehatan. Melalui ekosistem riset ini, UNM berkomitmen mendorong lahirnya inovasi yang tidak hanya memiliki nilai akademik, tetapi juga berpotensi memberikan kontribusi bagi masyarakat dan perkembangan teknologi di masa depan,” tutupnya.
