Ketercapaian Akademisi & Peneliti: Inovasi Pengolahan Citra Digital dan Deep Learning

Ketercapaian dan Evaluasi Diri Bidang Penelitian

1. Fokus dan Peta Jalan (Roadmap) Penelitian Sebagai dosen pengampu mata kuliah Pengolahan Citra Digital di Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan, fokus penelitian saya berada pada domain Computer Vision dan Image Processing, khususnya pada penerapan algoritma Machine Learning dan Deep Learning (seperti Convolutional Neural Network / CNN). Peta jalan (roadmap) penelitian saya diarahkan pada pengembangan teknologi deteksi dan klasifikasi otomatis yang dapat diimplementasikan untuk menyelesaikan permasalahan nyata di berbagai sektor strategis, mulai dari kesehatan (medis) hingga ketahanan pangan (agrikultur). Tujuan utama dari riset saya adalah menjembatani teori akademik dengan inovasi teknologi terapan yang bermanfaat langsung bagi masyarakat luas.

2. Ketercapaian dan Publikasi Dalam kurun waktu terakhir, konsistensi saya dalam meneliti telah menghasilkan capaian publikasi yang diakui secara nasional. Salah satu pencapaian utama saya adalah publikasi pada jurnal terakreditasi SINTA, yaitu pada Jurnal EXPLORE-IT yang diterbitkan oleh Universitas Yudharta Pasuruan, dengan judul "Sistem Pengembangan Deteksi Kanker Prostat Berbasis Image Processing dengan Metode Convolutional Neural Network" (Tautan: https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/article/view/3535). Penelitian ini membuktikan bahwa metode CNN dapat diandalkan dalam membantu diagnosa medis melalui pengolahan citra mikroskopis sel secara akurat.

Selain aktif meneliti secara mandiri, saya juga berhasil mengintegrasikan kegiatan pengajaran dan penelitian dengan cara mewajibkan output riset pada tugas Ujian Akhir Semester (UAS) di mata kuliah Pengolahan Citra Digital. Saya menargetkan dan membimbing mahasiswa untuk melakukan penelitian Computer Vision yang layak diseminasi. Strategi pembinaan ini terbukti sangat berhasil, di mana kolaborasi riset antara dosen dan mahasiswa sukses menembus forum nasional, yakni Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) yang diselenggarakan oleh Universitas Widyagama Malang, selama dua tahun berturut-turut dengan rincian sebagai berikut:

• Tahun 2024: Berhasil mempublikasikan artikel inovasi aksesibilitas berjudul "Pengembangan Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia Secara Real-Time Menggunakan K-Nearest Neighbors Classifier Berbasis Python" (Tautan: https://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/ciastech/article/view/6959).

• Tahun 2025: Produktivitas dan kualitas riset meningkat tajam dengan terpublikasinya dua makalah sekaligus pada forum CIASTECH (Universitas Widyagama Malang), yaitu:

  1. "Deteksi Multi Penyakit Padi Berbasis CNN MobileNetV2 pada Aplikasi Mobile dengan Solusi Terintegrasi" (Tautan: https://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/ciastech/article/view/7501).
     
     

  1. "Implementasi CNN dan Transfer Learning untuk Klasifikasi Makanan Lokal Indonesia pada Aplikasi Penghitung Kalori" (Tautan: https://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/ciastech/article/view/7511).

Puncak kebanggaan luaran penelitian di tahun 2025 adalah salah satu karya ilmiah kolaborasi kami berhasil meraih penghargaan Best Presenter Terbaik No 2 dengan Skor 78.50 pada ajang konferensi nasional (CIASTECH) tersebut. Penghargaan ini menjadi indikator dan bukti sahih bahwa kualitas riset dan proses bimbingan yang saya lakukan di Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan telah memenuhi, bahkan melampaui standar akademik nasional.

3. Evaluasi Diri Secara keseluruhan, saya mengevaluasi bahwa capaian di bidang penelitian sudah berjalan sangat progresif dan berdampak nyata. Saya telah berhasil membangun "atmosfer akademik" yang kuat, di mana mahasiswa yang awalnya hanya bertindak sebagai pembelajar kini bertransformasi menjadi mitra peneliti yang kritis dan produktif. Keberhasilan mendapatkan Best Paper menunjukkan bahwa topik riset Computer Vision yang kami angkat memiliki kebaruan (novelty) dan relevansi yang tinggi.

Kendati demikian, saya menyadari masih terdapat ruang untuk perbaikan. Saat ini, jangkauan diseminasi riset saya dan tim mahasiswa masih dominan di tingkat nasional (jurnal SINTA dan National Conference). Saya perlu terus memacu diri agar luaran riset pengolahan citra ini dapat menjangkau audiens global.

4. Rencana Tindak Lanjut Berdasarkan evaluasi diri di atas, rencana perbaikan dan tindak lanjut saya ke depan meliputi:

1. Peningkatan Level Publikasi: Menargetkan agar purwarupa penelitian Computer Vision di masa mendatang dapat dipublikasikan di konferensi internasional (IEEE/ACM) atau jurnal internasional bereputasi (Scopus).

2. Pemerolehan Hibah Kompetitif: Mengajukan proposal hibah penelitian (seperti hibah BIMA Kemdikbudristek) secara konsisten untuk mendapatkan pendanaan agar sistem-sistem (deteksi penyakit, pertanian, dll.) yang telah diteliti dapat dikembangkan menjadi purwarupa tingkat lanjut dan berpotensi memperoleh Hak Kekayaan Intelektual (HKI).

3. Hilirisasi dan Kolaborasi: Memperkuat kolaborasi riset antar-institusi serta menggandeng mitra industri atau komunitas terkait agar algoritma pengolahan citra digital yang kami bangun dapat benar-benar diimplementasikan ke dalam software atau aplikasi (mobile/web) yang bisa langsung dipakai oleh pengguna akhir.