Ardhi Wicaksono Santoso, dosen di Departemen Teknik Elektronika dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada, bersama tim peneliti dari Universiti Malaysia Pahang, telah mengembangkan metode filter berbasis logika fuzzy untuk mereduksi noise speckle pada citra Synthetic Aperture Radar (SAR).​

Osteoartritis lutut (KOA) merupakan penyebab utama gangguan mobilitas dan disabilitas pada lansia. Terapi Gelombang Kejut Ekstrakorporeal (ESWT) dikenal memiliki efek regeneratif, namun bukti ilmiah mengenai dampaknya terhadap fungsi berjalan pasien KOA masih terbatas.​ Penelitian pra-eksperimental ini melibatkan 14 pasien KOA dengan derajat Kellgren–Lawrence 2 dan 3. Mereka menerima terapi ESWT piezo seminggu sekali selama enam minggu. Evaluasi irama langkah (cadence) dan kecepatan berjalan dilakukan sebelum terapi, pada minggu ketiga, dan satu minggu setelah sesi terakhir. Terdapat peningkatan signifikan pada irama langkah dan kecepatan berjalan antara sebelum terapi dengan evaluasi tengah (P = 0,004; P = 0,003) dan evaluasi akhir (P = 0,001; P = 0,001). Namun, tidak ditemukan perbedaan signifikan antara evaluasi tengah dan akhir.

Referensi: Biomolecular and Health Science Journal

Hanung Addi Chandra Utomo, mahasiswa Program Studi D4 Teknologi Jaringan Universitas Gadjah Mada, pada tahun 2023 berhasil menyelesaikan tugas akhirnya yang berjudul “Implementasi Sistem Konfigurasi Router Berbasis Natural Language Processing dengan Pendekatan Low Rank Adaptation Finetuning dan 8-Bit Quantization”. Penelitian ini dibimbing oleh Yuris Mulya Saputra, S.T., M.Sc., Ph.D.​

Konfigurasi router merupakan aspek krusial dalam pengelolaan jaringan komputer. Namun, proses ini seringkali kompleks dan memerlukan pemahaman mendalam tentang sintaksis khusus, yang dapat menjadi tantangan bagi pengguna non-teknis. Penerapan Natural Language Processing (NLP) menawarkan solusi dengan memungkinkan pengguna memberikan perintah dalam bahasa alami, yang kemudian diterjemahkan menjadi konfigurasi router yang sesuai.​ Penelitian ini memanfaatkan model GPT-J-6B yang telah dilatih dengan 6 miliar parameter. Model ini kemudian di-finetune menggunakan dataset konfigurasi router untuk meningkatkan kemampuannya dalam memahami dan menerjemahkan perintah dalam bahasa alami. Untuk mengoptimalkan proses finetuning, digunakan teknik Low Rank Adaptation (LoRA), yang memungkinkan penyesuaian model dengan efisiensi tinggi tanpa mengorbankan performa. Selain itu, diterapkan teknik 8-bit quantization untuk mengurangi penggunaan sumber daya saat menjalankan model, memungkinkan implementasi yang stabil dalam lingkungan seperti Google Colaboratory.​ Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem konfigurasi router berbasis NLP ini mencapai akurasi sebesar 98% dalam menerjemahkan perintah bahasa alami menjadi konfigurasi router yang tepat. Inovasi ini berpotensi besar dalam meningkatkan efisiensi manajemen jaringan, terutama bagi pengguna yang tidak memiliki latar belakang teknis mendalam.​

Baca selengkapnya: ETD UGM

Buku “Mudah Belajar Arduino dengan Pendekatan Berbasis Fritzing, Tinkercad, dan Proteus” merupakan karya kolaboratif dari Dr. Ir. Fahmizal, S.T., M.Sc., Prof. Dr. Drs. Afrizal Mayub, M.Kom., Ir. Muhammad Arrofiq, S.T., M.T., Ph.D., IPM., dan Febrian Ruciyanti. Diterbitkan oleh Deepublish pada tahun 2022, buku ini dirancang untuk memudahkan pembaca dalam memahami dan mengaplikasikan Arduino melalui pendekatan simulasi dan visualisasi yang interaktif.​

Salah satu penulis, Muhammad Arrofiq merupakan salah satu dosen di program studi Teknologi Rekayasa Internet, Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada. Beliau memiliki keahlian dalam sistem kontrol, mikrokontroler, dan pengembangan perangkat lunak tertanam, yang tercermin dalam pendekatan praktis dan aplikatif yang dijelaskan pada karya ini.

Buku ini mengintegrasikan tiga platform utama dalam pembelajaran Arduino, yaitu:

1. Fritzing, guna membantu dalam perancangan skematik dan layout PCB secara visual,
2. Tinkercad, memungkinkan untuk simulasi rangkaian elektronik secara real-time tanpa memerlukan perangkat keras fisik,
3. Proteus, digunakan untuk simulasi yang lebih kompleks, termasuk integrasi dengan mikrokontroler dan sistem tertanam lainnya.

Melalui buku yang dibuat oleh Muhammad Arrofiq ini memberikan pengalaman berlajar yang komprehensif, mulai dari desain hingga implementasi, sehingga cocok bagi pemula maupun mereka yang ingin memperdalam pengetahuan di bidang elektronika dan pemrograman.

Salah satu dosen program studi Teknologi Rekayasa Internet Nur Rohman Rosyid mengembangkan sebuah sistem monitoring jaringan yang inovatif dalam ranah Software-Defined Networing (SDN). SDN memungkinkan manajemen jaringan yang lebih fleksibel dan terpusat dengan cara memisahkan control plane dan data plane. Namun, kendala utama yang dihadapi adalah keterbatasan fitur pemantauan traffic pada controller SDN seperti ONOS yang hanya berfokus pada manajemen flow table. 

Riset ini memanfaatkan integrasi antara ONOS sebagai SDN controller, sFlow-RT sebagai traffic collector, Node.js sebagai web server, Vis.js untuk visualisasi topologi, dan Dygraph untuk grafik throughput. Maka aplikasi yang dibangun oleh Muhammad Ilham dan Nur Rohman Rosyid ini memiliki tiga fitur utama yaitu:

1. Topologi Jaringan: Ditampilkan secara interaktif berdasarkan data dari ONOS melalui API, divisualisasikan dengan pustaka vis.js.

2. Grafik Traffic: Visualisasi throughput traffic menggunakan data dari API sFlow-RT, divisualisasikan melalui dygraph.

3. Laporan Monitoring: Menyediakan ringkasan dan data historis mengenai kondisi lalu lintas jaringan.

Pada riset ini juga melalui proses pengujian aplikasi yang dilakukan dengan metode black-box testing yang menunjukkan bahwa semua fungsi aplikasi berjalan sesuai ekspektasi. Selain itu, dilakukan survei pengguna terhadap antarmuka dan kegunaan aplikasi, dan hasilnya menunjukkan bahwa, tampilan aplikasi dianggap informatif dan ramah pengguna, aplikasi sangat membantu dalam proses pemantauan lalu lintas jaringan SDN, serta fitur-fitur yang ditawarkan sesuai dengan kebutuhan manajemen jaringan berbasis SDN.

Ir. Budi Bayu Murti, S.T., M.T., merupakan dosen dari program studi Teknologi Rekayasa Internet yang telah berhasil mengembangkan sistem pemonitor gelombang otak untuk mendeteksi sinyal elektroensefalografi (EEG) yang berbasis mikrokontroler. Gelombang otak merupakan sinyal biolistrik yang mencerminkan aktivitas neurologis manusia. Pemantauan EEG secara real-time sangat penting dalam bidang biomedis untuk menganalisis kondisi mental dan kesehatan otak.

Sistem yang dikembangkan oleh Budi Bayu menggunakan sensor TGAM untuk mendeteksi sinyal EEG secara non-invasif. Perangkat ini juga menggunakan modul Bluethooth untuk transmisi data nirkabel, lalu untuk visualisasi data secara real-time menggunakan perangkat lunak yaitu LabVIEW. Dalam proses pembuatannya melalui tahap pengujian yang dilakukan dengan mengukur jangkauan dan rentang frekuensi sinyal EEG pada subjek manusia dalam berbagai kondisi mental.

Hasil dari riset ini menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan mentransmisikan sinyal EEG secara efektif melalui Bluethooth. Kemudian hasil riset dipublikasikan dalam Jurnal Listrik, Instrumentasi, dan Elektronika Terapan (JuLIET) Volume 2 Nomor 2 Tahun 2021 dengan judul “Pengembangan Sistem Pemonitor Gelombang Otak Nirkabel Berbasis Mikrokontroler”.