Pos oleh :

dep_fisika

Seminar Rebon: Giant Magnetoresistance: Basic Concepts, Trends, and Application for Biosensor

Sejak fenomenanya ditemukan pertama kali oleh Allbert Fert (Perancis) dan Peter Grünberg (Jerman) pada tahun 1988, efek GMR telah merevolusi berbagai bidang teknologi seperti deteksi medan magnet, dan penyimpanan data. Setelah kesuksesan aplikasinya untuk kedua bidang tersebut, transduser berbasis GMR semakin dilirik untuk dijadikan sebagai kandidat bio-sensor yang bersifat real-time dan portabel. Sementara itu, bersamaan dengan semakin majunya pabrik chip, transduser berbasis GMR ini telah berkembang ke arah ukuran yang lebih kecil dan sedang dikembangkan dalam bentuk chip. Saat ini, untuk aplikasi bio-sensor, cip GMR sedang diuji cobakan untuk pendeteksian berbagai jenis biomolekul. read more

Seminar Rebon: Mengenal Lebih Dekat Vein Network

Dua jenis deformasi batuan, ductile and brittle, mempunyai sejarah perubahan strain tersendiri meski mengalami stress yang sama. Vein (mineral-mineral yang mengisi retakan-retakan batuan), dapat mencerminkan sifat ductile, dan brittle atau semi-brittle ductile ketika batuan mengalami deformasi, dan kinematika patahan. Dalam seminar rutin ini, akan disajikan kumpulan foto-foto epic dari vein-vein pada bongkah-bongkah batuan yang berumur 256 juta sampai 30 juta tahun lalu. Bongkah-bongkah tua yang merekam stress lampau (paleostress), yang juga dapat di gunakan dalam menjelaskan fenomena pola-pola patahan yang sekarang. read more

Hybrid Learning Method Based on Feature Clustering and Scoring for Enhanced COVID-19 Breath Analysis by an Electronic Nose

Shidiq Nur Hidayat, Trisna Juliana, Agus Budi Dharmawana, Mayumi Puspita, Lily Chandra, Abdul Rohman, Madarin Julia , Aditya Rianjanu, Dian Kesumapramudya Nurputra, Kuwat Triyana , Hutomo Suryo Wasisto
https://doi.org/10.1016/j.artmed.2022.102323
Journal : Artificial Intelligence in Medicine
Volume 129, July 2022, 102323

Abstract

Breath pattern analysis based on an electronic nose (e-nose), which is a noninvasive, fast, and low-cost method, has been continuously used for detecting human diseases, including the coronavirus disease 2019 (COVID-19). Nevertheless, having big data with several available features is not always beneficial because only a few of them will be relevant and useful to distinguish different breath samples (i.e., positive and negative COVID-19 samples). In this study, we develop a hybrid machine learning-based algorithm combining hierarchical agglomerative clustering analysis and permutation feature importance method to improve the data analysis of a portable e-nose for COVID-19 detection (GeNose C19). Utilizing this learning approach, we can obtain an effective and optimum feature combination, enabling the reduction by half of the number of employed sensors without downgrading the classification model performance. Based on the cross-validation test results on the training data, the hybrid algorithm can result in accuracy, sensitivity, and specificity values of (86 ± 3)%, (88 ± 6)%, and (84 ± 6)%, respectively. Meanwhile, for the testing data, a value of 87% is obtained for all the three metrics. These results exhibit the feasibility of using this hybrid filter-wrapper feature-selection method to pave the way for optimizing the GeNose C19 performance.

Proyek Penguatan Kapasitas Masyarakat untuk Mitigasi Bencana Erupsi Gunung Agung

Gunung Agung merupakan salah satu gunungapi aktif di Indonesia dengan karakter erupsi yang khas. Jeda waktu erupsi yang panjang di gunung ini menjadi tantangan tersendiri bagi masyarakat mempertahankan budaya kesiapsiagaan. Belajar dari respon masyarakat saat erupsi 1963 dan 2017, maka edukasi mitigasi bencana berkesinambungan menjadi hal penting dan segera. Untuk itu, lab/prodi geofisika Departemen Fisika bersama dengan MFRI Jepang dan Fakultas Pariwisata Universitas Udayana menginisiasi proyek penguatan kapasitas masyarakat untuk mitigasi bencana erupsi Gunung Agung. Penandatangani Minutes of Understanding tiga pihak yg dilakukan di rektorat Universitas Udayana pada Rabu 10 Agustus 2022 menandai dimulainya proyek ini. Pendanaan proyek ini diberikan oleh skema proyek grassroot JICA dengan durasi 3 tahun.

Departemen Fisika dengan PRTA BRIN Melangsungkan Diskusi Kerja Sama

Pada tanggal 2 Agustus 2022 Departemen Fisika mengadakan diskusi dengan Kepala Pusat Riset Teknologi Accelerator, BRIN. Pertemuan tersebut dilaksanakan di Ruang Sidang departemen Fisika. Dalam pertemuan tersebut hadir tim dari PRTA BRIN yaitu Kepala Pusat Riset Teknologi Akselerator BRIN, Muhammad Rifai, Ph.D, M.Eng, dan kepala  kelompok penelitian di bawah PRTA BRIN yaitu Dr. Imam Kambali, Ph.D,  Emy Mulyani, Ph.D, dan Idrus Abdul Kudus. M.Sc. Sedang dari Departemen Fisika hadir Dr. Kuwat Triyono, Ketua Departemen Fisika Dr. Edy Suharyadi serta para Kaprodi di Departemen Fisika. read more

Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat Departemen Fisika: Peningkatan Minat Terhadap Sains pada Siswa-siswa SMP

Tim dari Departemen Fisika, Universitas Gadjah Mada (UGM) melaksanakan program pengabdian kepada masyarakat di SMPIT Abu Bakar Full Day School Yogyakarta pada Kamis 21 Juli 2022. Kegiatan yang diikuti oleh sebanyak 120 orang Siswa SMP ini bertujuan untuk menumbuhkan minat dan motivasi siswa dalam mempelajari sains khususnya fisika. Tidak dipungkiri bahwa selama ini fisika dianggap pelajaran yang sulit dan membosankan sehingga diperlukan cara pengenalan yang tepat untuk menjelaskan fenomena-fenomena yang ada. read more