Rektor UGM, Prof. dr. Ova Emilia, menyampaikan bahwa sejak tahun 2023, UGM berkomitmen mengoptimalkan pemanfaatan AI dalam berbagai bidang, seperti pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat. Komitmen tersebut salah satunya diwujudkan melalui pengembangan UGM AI Society sebagai wadah kolaborasi lintas disiplin. “Sejak tahun 2023, UGM telah berkomitmen untuk mewujudkan universitas cerdas melalui optimalisasi pemanfaatan AI di bidang pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat. Salah satu upaya tersebut adalah menginisiasi pengembangan UGM AI Society,” jelasnya.

Ova menuturkan bahwa UGM telah melakukan berbagai riset AI yang telah berkembang dan memberikan kontribusi baik di tingkat nasional maupun internasional. “Pengembangan tersebut antara lain mencakup pemanfaatan AI dalam penanganan pandemi Covid-19, etika AI, dukungan terhadap diagnosis tuberkulosis, serta teknologi pertanian pintar,” tuturnya.

Adapun ia menuturkan bahwa kolaborasi ini menciptakan berbagai produk unggulan yang dikembangkan untuk menjawab kebutuhan nyata di masyarakat. Di antaranya aplikasi manajemen bencana, platform AI untuk analisis dan pengambilan keputusan berbasis data. Selain itu, terdapat juga teknologi smart agriculture yang mengintegrasikan Internet of Things (IoT), komputasi awan, dan AI.

Ia berharap, kolaborasi ini tidak berhenti pada pembangunan pusat teknologi, tetapi terus menghasilkan inovasi yang memberikan manfaat bagi Indonesia sekaligus berkontribusi terhadap perkembangan ilmu pengetahuan global. “Kami berharap sinergi ini akan terus melahirkan solusi inovatif di bidang AI, serta terobosan teknologi yang akan bermanfaat bagi Indonesia dan berkontribusi pada kemajuan ilmu pengetahuan di kancah global,” tuturnya.

Direktur Utama dan CEO Indosat Ooredoo Hutchison, Vikram Sinha, menuturkan bahwa Indonesia memiliki peluang besar untuk menjadi pencipta inovasi AI. Menurutnya, persoalan Indonesia bukan karena kekurangan talenta, melainkan kesempatan untuk mengembangkan kemampuan yang belum merata. Investasi pada manusia menjadi bagian penting agar Indonesia siap menghadapi perkembangan AI. Ia menambahkan, dalam pemanfaatannya perlu diarahkan untuk meningkatkan produktivitas masyarakat, termasuk pertanian, pendidikan, dan tenaga kesehatan. “Namun yang terpenting, masyarakat harus merasakan manfaatnya. Kami memproduksi di Indonesia untuk Indonesia dan untuk dunia,” tuturnya.

Adapun Indosat memilih UGM sebagai salah satu mitra karena memiliki komitmen kuat terhadap riset dan inovasi. Menurutnya, komitmen yang dibutuhkan dalam pengembangan pusat AI bukan sekadar dukungan finansial, tetapi juga waktu dan keseriusan seluruh pihak yang terlibat. “Ini soal penelitian, ini soal inovasi. Jadi, komitmennya bukan soal uang, melainkan soal waktu bagi semua orang,” jelasnya.

Vice President of Solutions Architecture and Engineering NVIDIA, Marc Hamilton, menjelaskan pentingnya keberadaan infrastruktur AI atau AI factory untuk mendukung pengembangan teknologi tersebut. Ia mengibaratkan AI factory seperti pabrik yang mengolah bahan baku berupa data menjadi model AI yang menghasilkan nilai. “AI Factory adalah konsep yang sangat menarik. Prinsip kerjanya sama seperti reaktor. Menerima bahan baku, mengolahnya, dan menghasilkan barang jadi,” ucapnya.

Menurutnya, Indonesia memiliki modal talenta yang besar. Ia menyebut terdapat lebih dari 500.000 pengembang perangkat lunak Indonesia yang terdaftar di GitHub. Akan tetapi, pengembangan AI membutuhkan infrastruktur komputasi yang lebih besar. Karenanya, akses terhadap AI Factory perlu diperluas agar mahasiswa, universitas, dan perusahaan di Indonesia dapat mengembangkan teknologi AI secara mandiri.

NVIDIA, lanjut Mark, juga menyediakan model terbuka yang dapat digunakan universitas maupun perusahaan untuk mengembangkan model AI sendiri. Hasil pelatihan menggunakan data institusi tetap menjadi milik institusi yang melakukan pelatihan tersebut. “Setiap universitas atau perusahaan di sini yang tidak mampu mengeluarkan dana sebesar satu miliar dolar dapat memulai dengan menggunakan model kami, kemudian mengembangkan model mereka sendiri, dan memiliki hasil yang diperoleh,” katanya.

Wakil Menteri Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi RI, Prof. Stella Christie, menegaskan pentingnya kedaulatan data dalam pengembangan AI di Indonesia. Ia mengingatkan agar Indonesia tidak menyerahkan data secara cuma-cuma kepada negara lain untuk meningkatkan kemampuan algoritma mereka. “Kita boleh memperdagangkan data kita. Kita boleh menjual data kita untuk mendapatkan imbalan, tetapi kita tidak boleh sama sekali memberikan data tersebut,” jelasnya.

Stella juga meminta pusat AI bersama di UGM memiliki target yang jelas dan berorientasi pada kebutuhan Indonesia. Menurutnya, keberadaan pusat AI ini tidak boleh hanya berhenti pada aktivitas dan pembangunan prototipe, tetapi harus mampu menghasilkan solusi yang benar-benar bermanfaat. Perkembangan AI saat ini mampu menyelesaikan persoalan dengan aturan yang kaku menuju persoalan yang semakin terbuka dan kompleks. Perkembangan ini menurutnya menuntut perguruan tinggi untuk dapat mengantisipasi perubahan dan mempersiapkan SDM lebih baik lagi. “Tugas utama sebuah pusat AI saat ini di atas segalanya adalah mengantisipasi. Mengantisipasi apa yang akan terjadi dan kapan hal itu akan terjadi,” ujarnya.

Ia juga menekankan pentingnya mengetahui persoalan yang hendak diselesaikan, waktu yang tepat untuk mengadopsi teknologi, serta pihak yang akan mengoperasikan AI dengan tetap menempatkan manusia sebagai pengendali.

Menteri Komunikasi dan Digital RI, Meutya Hafid, menuturkan bahwa UGM dipilih setelah melalui proses penjajakan terhadap sejumlah perguruan tinggi. Dalam hal ini, UGM menunjukkan keseriusan, kualitas riset, serta inovasi yang kuat, sehingga pada akhirnya menjadi mitra dalam pendirian AI Technology Center ini. “Keseriusan, mutu riset, dan juga inovasi yang kuat yang membuat hari ini kita bisa tiba pada tahap ini,” ujar Meutya.

Adapun AI Technology Center ini, kata Meutya, merupakan bagian dari inisiatif Indonesia AI Center of Excellence yang dipimpin oleh Kementerian Komunikasi dan Digital dengan dukungan Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi. Kolaborasi antara pemerintah, perguruan tinggi, industri, serta perusahaan teknologi penting dalam memperkuat kemampuan AI nasional, sekaligus menghasilkan solusi bagi persoalan nyata di Indonesia. Ia mendorong penerapan pendekatan sovereign cloud agar pengelolaan pusat data tetap berada dalam yurisdiksi Indonesia dan memenuhi standar keamanan yang diperlukan. “Kedaulatan AI tidak berarti Indonesia mengisolasi diri atau harus mengembangkan semua teknologi sepenuhnya sendiri. Kolaborasi dan kedaulatan dapat berjalan beriringan,” kata Meutya.

Menurutnya, keberhasilan pusat AI tidak cukup diukur dari banyaknya kegiatan pelatihan, maupun prototipe yang dihasilkan. Indikator utamanya adalah peningkatan kompetensi talenta, pemanfaatan solusi oleh publik dan industri, hingga lahirnya inovasi kekayaan intelektual yang dikembangkan Indonesia. “Keberhasilan harus terlihat dalam pengembangan talenta dan kompetensi, penerapan temuan-temuan penelitian terbaru, solusi yang dimanfaatkan oleh masyarakat dan industri, serta inovasi dan kekayaan intelektual yang dikembangkan oleh Indonesia,” tutup Meutya.

Penulis : Cyntia Noviana

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Firsto

Artikel UGM, Indosat, dan NVIDIA Resmi Luncurkan AI Technology Center  pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Inovasi yang dikembangkan tim mahasiswa UGM ini berupa incinerator portable skala rumah tangga dengan sistem filtrasi karbon aktif yang ramah lingkungan. Produk ini menjadi solusi inovatif untuk mengatasi permasalahan sampah rumah tangga yang selama ini belum tertangani secara optimal di Indonesia. Dengan mengusung sistem pembakaran tertutup (closed combustion system) yang dipadukan dengan teknologi penyaringan berbasis karbon aktif, alat ini mampu menekan emisi berbahaya selama proses pembakaran sehingga lebih aman dan ramah lingkungan.

Alat Incinerator portable dikembangkan oleh lima mahasiswa dari Fakultas Teknik dan Sekolah Vokasi UGM, yakni Amir Fren Afrizal, Rahma Alya Nabila Damayanti, Fa’iq Al-Baihaqi, Muhammad Lathif Adani, dan Muhammad Zulfa Azizi. Melalui inovasi ini, Tim Gelora berhasil menunjukkan bahwa teknologi sederhana yang berangkat dari persoalan sehari-hari dapat menghadirkan solusi yang berdampak bagi masyarakat sekaligus mendapat pengakuan di tingkat global.

Ketua Tim Gelora UGM, Amir Fren Afrizal, mengungkapkan rasa syukur atas penghargaan yang berhasil diraih. Menurutnya, capaian tersebut menjadi pengakuan internasional terhadap upaya tim dalam menghadirkan solusi atas persoalan pengelolaan sampah rumah tangga yang masih menjadi tantangan di Indonesia. “Kami merasa sangat terhormat bisa menerima Most Impact Award pada U21 RISE Awards. Proyek ini lahir dari keinginan untuk menghadirkan solusi yang praktis terhadap persoalan pengelolaan sampah domestik di Indonesia. Harapan kami, setiap rumah tangga dapat mengakses teknologi pengelolaan sampah yang lebih mudah, berkelanjutan, dan ramah lingkungan,” ujarnya dalam keterangan yang dibagikan, Kamis (6/8).

Atas penghargaan tersebut, Tim Gelora UGM memperoleh pendanaan awal (seed funding) sebesar 2.000 dolar Amerika Serikat. Dana tersebut akan dimanfaatkan untuk mengembangkan inovasi yang telah dibuat, mulai dari penyempurnaan aspek keamanan dan ketahanan produk hingga memperluas penerapannya melalui kolaborasi dengan berbagai mitra. “Penghargaan dan dukungan pendanaan akan sangat membantu kami meningkatkan kualitas produk agar lebih aman dan tahan lama. Hal ini sekaligus membuka peluang kolaborasi untuk memproduksi dan menerapkan inovasi ini dalam skala yang lebih luas,” jelas Amir.

Direktur Kemahasiswaan UGM, Dr. Hempri Suyatna, S.Sos., M.Si., menuturkan keberhasilan Tim Gelora menunjukkan bahwa mahasiswa tidak hanya mampu berprestasi secara akademik, tetapi juga menghasilkan inovasi yang memberikan manfaat langsung bagi masyarakat. Menurutnya, capaian tersebut sejalan dengan komitmen UGM dalam membentuk lulusan yang memiliki kapasitas intelektual sekaligus kepedulian sosial. “Hal ini membuktikan bahwa mahasiswa UGM tidak hanya memiliki kemampuan intelektual yang baik, tetapi juga mampu memberikan kontribusi bagi masyarakat, bangsa, dan negara,” tuturnya.

Lebih lanjut, ia menuturkan bahwa UGM akan terus memperkuat ekosistem inovasi melalui kolaborasi lintas fakultas dan direktorat. Pendampingan yang berkelanjutan diharapkan mampu mendorong inovasi mahasiswa berkembang menjadi produk yang lebih matang, bahkan berpotensi menjadi startup maupun solusi yang diadopsi masyarakat. “UGM akan terus mendorong agar inovasi mahasiswa berkembang lebih baik melalui kolaborasi, pembinaan, dan pendampingan. Harapannya, produk-produk yang dihasilkan tidak hanya memperoleh rekognisi di tingkat nasional maupun internasional, tetapi juga benar-benar diakui dan dimanfaatkan oleh masyarakat,” pungkas Hempri.

Selain Tim Gelora UGM, U21 RISE Awards 2026 juga memberikan penghargaan kepada tiga proyek mahasiswa dari universitas anggota Universitas 21 lainnya. Most Potential Award diraih oleh proyek Potastic dari University of Birmingham, Most Collaborative Award diberikan kepada La Raíz dari UC Chile, sedangkan People’s Choice for Innovation Award diraih oleh Craftscape HK dari University of Hong Kong.

Penulis : Cyntia Noviana

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Dok. Tim Gelora

Artikel Bawa Solusi Sampah Rumah Tangga, Tim Mahasiswa UGM Raih Penghargaan Internasional U21 RISE Awards pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Sebagai solusi pemanfaatan lahan pertanian yang efisien, Kepala Laboratorium Energi Terbarukan UGM, Ahmad Agus Setiawan, S.T., M.Sc., Ph.D., mengenalkan konsep agrivoltaic yang mengintegrasi panel surya di atas lahan pertanian. Konsep ini terinspirasi dari keberhasilan PLTS terapung di Waduk Cirata yang berkapasitas 149 MW hingga 190 MW.

Aas, demikian ia akrab disapa, teknologi ini diterapkan di desa pandowoharjo Sleman yang dioperasikan langsung oleh masyarakat dan dimanfaatkan langsung oleh petani setempat. Rencananya teknologi ini akan dibawa mahasiswa KKN UGM yang mengabdi di daerah terpencil. “Mereka membawa paket kombinasi panel surya sebagai sumber daya dan Starlink untuk menyediakan akses internet bagi masyarakat. Kita mengharapkan mahasiswa tumbuh bersama masyarakat,” ungkapnya dalam Seminar Internasional yang bertajuk ‘Smart Agrivoltaic Nusantara: Membangun Kedaulatan Pangan, Energi, dan Air Berbasis Teknologi Hijau dari Desa untuk Indonesia’ di Fakultas Teknik UGM, Rabu (24/6).

Inovasi teknologi agrivoltaic dikembangkan bersama Guru Besar Fakultas Teknologi Pertanian UGM, Prof. Dr. Bayu Dwi Apri Nugroho, S.T.P., M.Agr. Menurut Bayu, teknologi smart framing ini bertumpu pada tiga pilar utama, yaitu Management Information System (IMS) untuk pengambilan keputusan, Precision Agriculture (pertanian presisi), serta optimalisasi dan robotik.

Melalui penggunaan smart framing, Bayu menilai banyak keunggulan yang didapat, yaitu meningkatkan produktivitas, data informasi yang diperoleh secara real-time dan akurat, meningkatkan efisiensi, mempermudah monitoring dan kontrol, dan tentunya mampu meningkatkan kualitas produk. “Makanya dengan smart farming itu akan memudahkan kita dalam mendapatkan informasi melalui sensor yang dipasang. Seperti, tanah di sini itu kekurangan pupuk N, oleh karenanya yang diberikan adalah pupuk Nm bukan malah diberikan pupuk K,” ungkapnya.

Akan tetapi, dalam penerapan teknologi tersebut di lahan terbuka  jauh lebih menantang dibandingkan dengan di dalam greenhouse, karena terdapat faktor cuaca yang tidak menentu. Oleh karena itu, dalam penelitiannya, ia mengembangkan integrasi antara drone baik drone surveillance untuk pemetaan maupun drone sprayer untuk penyemprotan dengan sensor cuaca di atas tanah dan sensor tanah portabel di bawah tanah guna memberikan informasi real-time mengenai kebutuhan tanaman secara presisi.

Direktur Solar Research Institute (SRI) dari Malaysia, Prof Nofri Yenita Dahlan, Ph.D. mengungkapkan bahwa penggunaan teknologi agrivoltaic melalui solar farm dalam skala besar yang dimiliki oleh institutnya berhasil mengurangi tagihan listrik di kampus. Dalam hal ini, Nofri menjelaskan bahwa pertanian dapat membantu solar dan juga sebaliknya. Melalui tanaman merambat seperti pegaga yang ditanam di bawah panel surya setinggi dada untuk mencegah erosi tanah di area solar farm, serta penggunaan  listrik dari panel surya untuk menyuplai daya bagi teknologi pengontrol lingkungan di dalam greenhouse untuk budidaya tomat ceri secara otomatis berdasarkan sensor suhu. “Ya jadi dalam situasi ini solar dapat membantu untuk mengurangi penggunaan elektrik tadi,” terangnya

Direktur Direktorat Pengabdian kepada Masyarakat (DPkM) UGM, Dr. dr. Rustamadji, M.Kes., dalam sambutannya berharap teknologi tepat guna tersebut bisa dibawa oleh mahasiswa UGM melalui program KKN ke seluruh Indonesia. Ia menginginkan teknologi-teknologi tersebut dapat diterapkan langsung di masyarakat, agar pasokan energi dapat dinikmati oleh seluruh lapisan masyarakat dengan harga yang terjangkau yang disesuaikan oleh kemampuan mereka. “Penerapan teknologi tepat guna di masyarakat diharapkan tidak sekedar membawa teknologi, tetapi bagaimana menyiapkan masyarakat, kemudian membuat ekosistem yang mendukung untuk terselenggaranya teknologi tersebut,” tegasnya.

Penulis : Fatihah Salwa Rasyid

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Hanifah

Artikel UGM Kenalkan Pertanian Cerdas Lewat Teknologi Agrivoltaic pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Menjawab persoalan ini, tim peneliti Fakultas Teknologi Pertanian (FTP) Universitas Gadjah Mada mengembangkan teknologi pemilahan biji kopi berkulitas melalui pendekatan berbasis teknologi artificial intelligence (AI). Riset ini pun sudah dipublikasikan di Journal of Food Measurement and Characterization di Amerika Serikat.

Dr. Widiastuti Setyaningsih, S.T.P., M.Sc, selaku ketua tim, mengatakan inovasi teknologi yang dikembangkan ini memanfaatkan kombinasi spektroskopi dan AI. Teknologi ini bekerja dengan cara membaca karakteristik internal biji kopi tanpa perlu merusaknya. Pendekatan ini memungkinkan analisis dilakukan secara cepat sekaligus menjaga kondisi fisik sampel tetap utuh. Dalam praktiknya, teknologi ini mampu mengidentifikasi perbedaan antara peaberry dan non-peaberry secara lebih objektif. “Teknologi ini seperti membaca sidik jari kopi dari komposisi kimianya tanpa harus merusak bijinya,” tutur Widi.

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Near Infrared (NIR) Spectroscopy yang dikombinasikan dengan machine learning. Prosesnya dimulai dengan memancarkan cahaya ke biji kopi untuk menghasilkan spektrum yang merepresentasikan kandungan kimia di dalamnya. Spektrum tersebut kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi komponen seperti kadar air, lemak, protein, dan senyawa lainnya. Widi berujar data yang dihasilkan menjadi dasar bagi sistem AI untuk mengenali pola khas setiap jenis kopi. “Spektrum itu menyimpan informasi kimia yang menjadi dasar untuk membedakan karakter kopi,” ia menjelaskan.

Untuk meningkatkan akurasi, data spektrum yang diperoleh kemudian diolah menggunakan algoritma machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Linear Discriminant Analysis. Algoritma ini berfungsi mengenali pola perbedaan antara peaberry dan non-peaberry secara sistematis. Sebelum dianalisis, data terlebih dahulu diproses untuk menghilangkan gangguan dan menonjolkan fitur penting. Langkah ini membantu sistem dalam menghasilkan klasifikasi yang lebih tepat dan konsisten. “AI akan membaca pola dari data tersebut sehingga bisa membedakan dengan akurat antara peaberry dan kopi biasa,” Widi berujar.

Keunggulan utama dari metode ini terletak pada kemampuannya melakukan analisis secara cepat, objektif, dan presisi. Proses identifikasi dapat dilakukan tanpa bergantung pada pengamatan visual manusia yang rentan kesalahan. Selain itu, metode ini mampu menjaga kualitas biji kopi karena tidak memerlukan perlakuan yang merusak. Dengan tingkat akurasi yang tinggi, teknologi ini membuka peluang untuk meningkatkan efisiensi dalam proses sortasi. “Dengan pendekatan ini, proses pemisahan bisa dilakukan lebih cepat dan hasilnya lebih konsisten,” katanya.

Secara sederhana, perbedaan antara kopi peaberry dan non-peaberry terletak pada jumlah biji dalam satu buah kopi. Pada umumnya, satu buah kopi menghasilkan dua biji yang berbentuk pipih dan saling berhadapan, yang dikenal sebagai kopi reguler atau non-peaberry. Sementara itu, pada kopi peaberry hanya terbentuk satu biji tunggal yang berbentuk bulat akibat proses perkembangan alami di dalam buah. Jumlahnya pun relatif sedikit, hanya sekitar 5–7 persen dari total produksi, sehingga sering dianggap lebih eksklusif. “Peaberry itu kopi lanang, jadi dalam satu buah hanya ada satu biji, bentuknya bulat, berbeda dengan kopi biasa yang keping ganda,” jelasnya.

Selama ini, proses pemisahan kopi peaberry masih dilakukan melalui sortir manual yang mengandalkan ketelitian pekerja. Cara ini dinilai kurang efisien ketika harus menangani volume produksi yang besar karena membutuhkan waktu yang panjang. Selain itu, hasil sortir sering kali tidak konsisten karena bergantung pada subjektivitas masing-masing operator. Risiko kesalahan klasifikasi pun cukup tinggi, terutama ketika bentuk biji kopi terlihat mirip satu sama lain. “Selama ini pemisahan masih dilakukan secara manual lewat sortir visual, dan itu sangat bergantung pada subjektivitas pekerja,” ujar Widi.

Kesalahan dalam proses sortir dapat berdampak langsung pada kualitas dan nilai ekonomi produk kopi. Menurut Widi, biji kopi non-peaberry yang memiliki bentuk serupa berpotensi masuk ke kelompok peaberry, begitu pula sebaliknya. Kondisi ini menjadi krusial karena jumlah peaberry dalam satu panen relatif sedikit dibandingkan kopi reguler. Dengan proporsi yang hanya sekitar 5–7 persen, peaberry memiliki nilai jual yang lebih tinggi di pasar specialty coffee. Ketidaktepatan dalam pemisahan inilah dapat menyebabkan potensi kerugian bagi produsen. “Kalau proses pemisahannya tidak optimal, nilai premium dari peaberry bisa hilang begitu saja,” jelasnya.

Penerapan teknologi ini berpotensi membawa perubahan signifikan dalam industri kopi. Proses sortasi yang sebelumnya dilakukan secara manual dapat beralih menjadi otomatis dengan bantuan sistem berbasis data. Hal ini memungkinkan peningkatan efisiensi produksi sekaligus menjaga standar kualitas yang lebih stabil. Bagi industri specialty coffee, konsistensi kualitas menjadi faktor penting dalam menjaga kepercayaan konsumen. “Kalau kualitasnya konsisten, tentu akan lebih mudah menjaga standar kopi specialty,” ungkap Widi.

Selain berdampak pada aspek teknis, teknologi ini juga memiliki implikasi ekonomi yang cukup besar. Peaberry sebagai produk premium memiliki nilai jual lebih tinggi dibandingkan kopi biasa. Dengan proses sortasi yang lebih akurat, potensi peningkatan nilai produk menjadi semakin besar. Hal ini, menurut Widi, dapat memperkuat daya saing kopi Indonesia di pasar global. “Nilai jual kopi bisa meningkat karena kualitasnya lebih terjamin dan terklasifikasi dengan baik,” jelasnya.

Ke depan, teknologi ini dinilai memiliki peluang besar untuk diterapkan secara luas di sektor agroindustri. Sistem ini dapat diintegrasikan dengan mesin sortasi otomatis yang digunakan di pabrik maupun di tingkat petani. Bahkan, pengembangan alat yang lebih ringkas dan portabel memungkinkan penggunaannya langsung di lapangan. Inovasi ini mendukung transformasi digital dalam industri kopi yang semakin berbasis data. “Teknologi ini bisa dikembangkan jadi sistem yang terintegrasi, bahkan sampai ke level petani,” kata Widi.

Meski demikian, terdapat sejumlah tantangan yang perlu diperhatikan dalam implementasinya. Investasi awal untuk pengadaan alat dan infrastruktur masih menjadi pertimbangan utama bagi pelaku industri. Selain itu, diperlukan pengembangan basis data yang lebih besar agar model yang dihasilkan semakin kuat dan adaptif. Kesenjangan antara hasil riset di perguruan tinggi dan penerapannya di industri juga menjadi tantangan tersendiri. “Harapannya riset ini tidak berhenti di publikasi, tapi benar-benar bisa diadopsi dan dimanfaatkan oleh industri,” pungkasnya.

Penulis: Triya Andriyani

Foto: Freepik dan Dok. Humas

Artikel Peneliti UGM Kembangkan Metode Pemilahan Kopi Lanang dalam Hitungan Detik pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Dosen Departemen Manajemen FEB UGM, Luluk Lusiantoro, S.E., M.Sc., Ph.D., bersama tim peneliti FEB UGM mengembangkan sebuah aplikasi yang memanfaatkan AI untuk pengelolaan sampah. Aplikasi yang diberi nama Westa ini dirancang sebagai solusi untuk pengelolaan sampah. Diungkapnya pengembangan aplikasi ini berangkat dari keprihatinan terhadap kondisi pengelolaan sampah di Indonesia yang dinilai belum tertata dengan baik. “Proses identifikasi jenis sampah selama ini masih banyak dilakukan secara manual oleh petugas pengumpul sampah atau pengepul. Padahal, proses tersebut tidak mudah dan tidak banyak orang yang bersedia melakukannya,” ujarnya di Kampus UGM, Jum’at (13/3).

Melalui aplikasi Westa, Luluk menjelaskan proses mengidentifikasi sampah dapat dilakukan secara lebih cepat dan praktis. Pengguna cukup memotret sampah menggunakan kamera smartphone, kemudian sistem AI secara otomatis akan mengenali jenis sampah tersebut melalui teknologi computer vision. Aplikasi Westa, inipun dapat mengestimasi berat sampah yang dihasilkan.

Menurut Luluk, data mengenai berat sampah tersebut memiliki peran penting karena digunakan untuk menghitung estimasi emisi karbon yang dihasilkan dari limbah tersebut. Dalam mengembangkan aplikasi Westa ini, tim peneliti menggunakan emission factor dari Environmental Protection Agency sebagai acuan perhitungan emisi karbon, dan aplikasi ini juga dirancang untuk dapat mengidentifikasi merek produk yang menghasilkan sampah tersebut.

“Dengan mengidentifikasi merek produk, data sampah yang terkumpul dapat membantu menelusuri produsen yang produknya berkontribusi terhadap limbah. Kemampuan inipun berkaitan dengan konsep Extended Producer Responsibility (EPR) dalam ekonomi sirkular. Bahwa prinsip tersebut menekankan produsen tidak hanya bertanggung jawab pada tahap produksi dan distribusi, tetapi juga terhadap lingkungan setelah produk dikonsumsi,” terangnya.

Luluk menambahkan aplikasi Westa dilengkapi pula dengan fitur geotagging yang memungkinkan sistem mencatat lokasi ditemukannya sampah tertentu. Melalui fitur ini, data yang dihasilkan tidak hanya menunjukkan jenis sampah, tetapi juga memperlihatkan pola penyebaran sampah di berbagai wilayah.

Bahkan data yang terkumpul dari aplikasi Westa dapat menjadi dasar bagi pemerintah dan pemangku kepentingan dalam merumuskan kebijakan pengelolaan sampah yang lebih efektif. Melalui analisis data tersebut, pemerintah juga dapat mengidentifikasi produk yang menghasilkan limbah besar sehingga dapat mendorong produsen lebih bertanggung jawab dalam pengelolaan sampah. “Di masa depan, pengembangan Westa tidak hanya difokuskan pada organisasi atau institusi, tetapi juga diarahkan untuk dapat digunakan oleh masyarakat luas,” paparnya.

Aplikasi Westa diharapkan dapat dikembangkan hingga ke level konsumen individu. Melalui aplikasi ini, masyarakat dapat memotret sampah yang mereka hasilkan sehingga dapat melihat profil jenis sampah harian atau mingguan melalui dashboard aplikasi. Dengan mengetahui jenis sampah yang paling banyak dihasilkan, para pengguna dapat mengidentifikasi praktik overconsumption dan mempertimbangkan untuk mengurangi konsumsi yang tidak perlu sehingga jumlah limbah yang dihasilkan dapat ditekan.
“Kita berharap aplikasi Westa dapat berkembang menjadi sebuah waste circular ecosystem, yaitu ekosistem digital yang menyediakan data komprehensif mengenai profil sampah di Indonesia. Menjadi one stop waste circular ecosystem yang menyediakan data mengenai jenis dan jumlah sampah, tingkat daur ulang, dan dampak karbonnya sehingga dapat dimanfaatkan oleh berbagai pihak untuk mendukung pengelolaan sampah yang lebih berkelanjutan,” pungkasnya.

Reportase: Kurnia Ekaptiningrum/ Humas FEB UGM

Penulis : Agung Nugroho

Foto : Freepik & Dok.FEB UGM

Artikel Dosen UGM Kembangkan Aplikasi Identifikasi Jenis Sampah dan Sumbernya Berbasis AI pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Bayu menjelaskan DDR Madeena dirancang untuk hadir sebagai alat medis utama di Indonesia yang seharusnya tersedia di semua Rumah Sakit, Klinik, hingga Puskesmas. DDR Madeena ini adalah alat medis untuk keperluan cek kesehatan dimana data yang dihasilkannya berupa citra (gambar) visual. Dengan hasil berbentuk citra visual, baik dokter, pasien dan keluarga pasien dapat secara objektif dan transparan memperoleh informasi status dan kondisi kesehatan pasien. “Keterbukaan informasi dari penyelenggara layanan kesehatan kepada pasien dan keluarga dan informasi yang diperoleh secara cepat akan sangat membantu proses penanganan pasien bila terindikasi mengalami suatu penyakit,” ujarnya di Kampus UGM, Senin (9/2) usai mengikuti Forum Medical Expo 2026 di GIK UGM.

Bayu mengaku bersyukur karena PT Madeena telah memiliki Izin Produksi Alkes (IPAK) dan sertifikat Cara Produksi Alat Kesehatan yang Baik (CPAKB). PT Madeena juga telah memperoleh surat Ijin Distribusi Alkes. Produk DDR Madeena (Medical Image Digitizer), dan juga telah mendapat sertifikat Tingkat Komponen Dalam Negeri (TKDN) sebesar 57,62 persen,Iapun menjelaskan Teknologi Radiografi Digital muncul dalam berbagai bentuk produk alat radiologi di rumah sakit. Alat radiologi tersebut dikategorikan sebagai alat penunjang medis, namun harganya relatif sangat mahal karena fitur-fitur canggih yang dilekatkan, dan alat radiologi umumnya hanya tersedia di rumah sakit dan digunakan untuk keperluan skrining medis, medical check-up (MCU), diagnostik dan terapi.

Disebutnya, alat radiologi selama ini pada umumnya didatangkan sebagai produk impor, sehingga investasi rumah sakit dan pemerintah menjadi sangat mahal, yang berdampak pada keterbatasan Pemerintah dalam pengadaan alat radiologi, dan juga berdampak pada biaya layanan radiologi yang mahal dan terbatas. Namun, alat radiologi seperti Radiografi Digital dan CTScan yang sebenarnya sangat canggih tetap saja dikategorikan sebagai alat penunjang medis dan sering digunakan sebagai pemanis promosi layanan suatu rumah sakit.

Kini, ia bersama tim peneliti patut berbangga dengan kehadiran DDR Madeena sebagai hasil karyanya. Alat ini telah menunjukkan kinerja alat yang setara, bahkan mungkin lebih canggih dibanding produk alat radiologi yang saat ini tersedia dan digunakan di Rumah Sakit. ““Kami punya harapan agar produk DDR Madeena berkontribusi memanfaatkan anggaran Rp 47 Triliun yang dianggarkan Pemerintah untuk cek kesehatan gratis (CKG). Karena dengan kepercayaan itu, produk DDR Madeena akan baik dan produk alkes penunjang CKG buatan Madeena yang baru akan bisa diwujudkan,” harapnya.

Ia menyampaikan bahwa DDR Madeena hadir sebagai solusi pipeline yang cerdas dari suatu layanan kesehatan yang terintegrasi dengan menambahkan fitur-fitur canggih standar Madeena yaitu adopsi fitur Digital Industry 4.0 yang canggih, new normal, mobile system, alat portable-transportable, dilengkapi DICOM, PACS, aplikasi teleradiologi, dan AI-based diagnostic.

Menggandeng  PT Madeena Karya Indonesia, hasil kajian mereka terhadap pengembangan  DDR Madeena berkesempatan turut dipamerkan dalam  forum Medical Expo 2026  selama dua hari, 6-7 Februari 2026 di Gedung Inovasi & Kreativitas Universitas Gadjah Mada. Baginya, pencapaian ini dapat menjadi template bagaimana seharusnya Perguruan Tinggi dan Pemerintah melalui Kementerian Dikti Saintek atau BRIN mengelola kekayaan intelektual yang dihasilkan para peneliti, para akademisi dan para mahasiswanya. Disebutnya bahwa kekayaan intelektual tidak hanya paten, tetapi juga ekuitas personal. “Bersama para mahasiswa di FMIPA Fisika UGM dan PT Madeena membuktikan bahwa riset yang berkelanjutan, konsisten, terarah, sangat fokus, dan berorientasi untuk memberi solusi atas masalah bangsa atau global pasti akan berhasil. Inovasi DDR Madeena adalah salah satu contoh keberhasilan hasil riset Perguruan Tinggi, khususnya sains Fisika, yang bisa go komersial,” tuturnya.

Melalui PT Madeena, pihaknya telah merintis pula kerjasama dengan perusahaan global seperti Oneness International Group, yang memiliki akses finansial dan supply and chain komponen, serta teknologi global terkini. Sebagai akademisi dan periset, ia secara sistematis melakukan kerjasama riset pengembangan teknologi dan produk bersama peneliti-peneliti dari universitas ternama dunia. Sebagai Peneliti, Gede Bayu Suparta ua terus melakukan riset dan pengembangan teknologi dengan menggandeng banyak pihak, khususnya melalui Oneness International Group pada tingkat global. “Buktinya, produk DDR Madeena buatan Indonesia kini diperkuat dengan layanan AI-based diagnostic yang dikembangkan bersama partner-partner global. Pengalaman dan kompetensi Madeena dalam pengembangan DDR Madeena, juga telah mendorong mempercepat kerjasama pengembangan produk Ultrasonografi (USG) berbasis AI,” paparnya.

Penulis : Agung Nugroho

Artikel DDR Madena, Alat Radiografi Digital Karya Dosen UGM Siap Bersaing di Pasaran pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Riset pemanfaatan AI di bidang pertanian, peneliti UGM tengah mengembangkan pertanian cerdas. Salah satunya  Dosen di bidang Informatika Pertanian dari Fakultas Teknologi Pertanian, Ir. Andri Prima Nugroho, S.T.P., M.Sc., Ph.D., mengatakan teknologi AI bisa digunakan dalam berbagai skema pertanian. Seperti membantu model pemupukan yang disesuaikan dengan kearifan lokal, menyesuaikan kebutuhan tanaman melalui sensor dan menciptakan lingkungan yang sepenuhnya terkontrol.

Andri menjelaskan bahwa dosis pupuk yang dibutuhkan tanaman tidaklah matematis, atau bisa disamakan antara satu dengan yang lain, melainkan harus menyesuaikan dengan karakteristik tanaman dan budaya lokal yang sudah ditetapkan. “Kebutuhan tanaman langsung bisa dideteksi menggunakan sensor dan kamera termal, digunakan untuk mendeteksi Crop Water Stress Index (CWSI). Hal ini bukan bertujuan untuk menghilangkan stres sepenuhnya, tetapi menjaga stres pada level terukur agar tanaman tetap produktif dan tumbuh kembangnya optimal,” ujar Andri dalam keterangan yang dikirim Kamis (5/2) terkait dari hasil Diskusi diskusi pemetaan potensi riset AI di lingkungan UGM.

Pemanfaatan AI ini juga bisa digunakan pada pertanian dalam ruangan atau lebih dikenal indoor farming dengan mengontrol cahaya yang dibutuhkan agar meniru ritme dari cahaya alami yang mengikuti pola terbit dan terbenam matahari. “Supaya tanaman tidak ‘terkejut’,” paparnya.

Selanjutnya, Peneliti Eksplorasi Seismik dari FMIPA UGM Dr.rer.nat. Wiwit Suryanto, S.Si., M.Si., menjelaskan tim peneliti juga melakukan pemanfaatan AI pada kabel fiber optik sebagai sensor untuk berbagai keperluan pemantauan dan keamanan. Menurut penuturannya, kabel fiber optik dapat digunakan seperti “mikrofon” atau sensor getaran sepanjang kabel tersebut. “Teknologi ini akan memungkinkan pengambilan data secara real-time dari infrastruktur yang sudah ada tanpa perlu memasang ribuan sensor baru, sehingga lebih efisien,” ujarnya.

Selain itu, kabel fiber optik pun bisa dimanfaatkan untuk mitigasi tsunami dan gempa bumi dengan mendeteksi getaran, mendeteksi jenis kapal dan karakteristik getaran mesinnya, mencegah kerusakan kabel bawah laut akibat jangkar kapal dengan memberikan peringatan dini. “Saat kapal mendekat atau tersangkut, memantau pencurian ikan atau aktivitas ilegal di perbatasan bisa terdeteksi,” katanya.

Menurutnya salah satu keunggulan dari sistem ini mampu mengenali getaran ikan besar atau suara di dalam tanah bisa terdeteksi.Jangkauan pemantauannya pun sangat luas, bisa mencapai hingga 100 meter dari kabel. Riset yang tengah dikembangkan ini didukung oleh mitra dari Prancis dan sedang divalidasi menggunakan seismograf.

Bagi Wiwiet, penggunaan AI akan digunakan untuk membantu mengolah data getaran yang masif tersebut, untuk membedakan apakah itu kejadian gempa, kapal, ataupun dari ikan ikan besar seperti paus. “Kita bisa mendapatkan data real time dari apa yang ada di lautan Indonesia,” pungkas Wiwit.

Penulis : Leony

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Freepik

Artikel Peneliti UGM Manfaatkan AI untuk Pengembangan Pertanian Cerdas dan Sensor Deteksi Keamanan Bawah Laut pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Artikel Dosen UGM Kembangkan Nanosilika dari Panas Bumi untuk Penyubur Tanaman pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Tidak banyak alat yang mampu mendeteksi tingkat keamanan dan keaslian pangan dalam waktu cepat. Umumnya sampel produk pangan yang akan diuji tingkat keamanan dan keasliannya memerlukan waktu uji laboratorium berhari-hari.

Di tangan dosen Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Gadjah Mada, Dr. Widiastuti Setyaningsih, S.T.P., M.Sc., berhasil mengembangkan alat deteksi cepat tingkat keamanan, keaslian dan kualitas pangan dalam waktu cepat. Melalui riset “Green Analytical Method for Rapid Assessment of Food Safety, Authenticity, and Functional Quality in Diverse Food Systems,” Widiastuti mengembangkan metode analisis kimia inovatif yang mampu mengevaluasi keamanan pangan, keaslian produk, dan kualitas fungsional secara cepat dalam hitungan menit, bahkan detik dengan penggunaan bahan kimia yang sangat minimal atau bahkan tanpa bahan kimia sama sekali. Pendekatan ini menjadi terobosan penting sebagai alternatif metode konvensional yang umumnya memerlukan waktu analisis panjang hingga berhari-hari serta bergantung pada bahan kimia berbahaya yang berdampak negatif bagi lingkungan.

Widi, demikian ia akrab disapa, menyampaikan Inovasi yang dikembangkan berfokus pada tiga pilar utama, yaitu food safety (keamanan pangan), authenticity (keaslian pangan), dan functional quality (kualitas fungsional). Pendekatan ini dinilai relevan untuk menjawab tantangan pengawasan pangan modern yang menuntut kecepatan, ketepatan, dan keberlanjutan.

Selain cepat dan akurat, metode yang dikembangkan juga ramah lingkungan. Widi menerapkan teknik ekstraksi tingkat lanjut seperti ultrasound-assisted extraction dan microwave-assisted extraction, yang membutuhkan pelarut dalam jumlah jauh lebih sedikit. “Metode ini lebih cepat dan menggunakan solvent lebih minimal, sehingga lebih ramah lingkungan. Karena itulah disebut green analytical method,” jelasnya saat diwawancarai pada kamis (21/1). 

Proses analisis dan kuantifikasi juga dipercepat dengan pemanfaatan metode spektroskopi, yaitu teknik analisis yang memanfaatkan interaksi radiasi elektromagnetik dengan materi untuk mengkaji sifat kimia dan fisika suatu senyawa. Dibandingkan metode kromatografi konvensional, spektroskopi memungkinkan analisis dilakukan tanpa tahap ekstraksi yang panjang, bahkan dalam beberapa kasus bersifat non-destruktif terhadap sampel.

Meski demikian, Widi tetap mengembangkan metode kromatografi berkecepatan tinggi sebagai pembanding dan pelengkap. Pada kromatografi konvensional, proses analisis umumnya memerlukan waktu yang relatif lama. “Pada kromatografi konvensional, analisis bisa memakan waktu yang lama. Namun dengan Ultrahigh Performance Liquid Chromatography (UPLC), waktu analisis dapat dipangkas dari sekitar 30 menit menjadi hanya 3 menit,” jelasnya.

Lebih lanjut, metode yang dikembangkan tidak hanya mampu mengidentifikasi dan mengkuantifikasi senyawa bioaktif yang bermanfaat bagi kesehatan, tetapi juga mendeteksi berbagai senyawa berbahaya, seperti mikotoksin—termasuk aflatoksin dan okratoksin—serta NAPZA (Narkotika, Psikotropika, dan Zat Adiktif lainnya) yang berpotensi disalahgunakan dalam produk pangan. Melalui pengembangan ini, Widiastuti berharap metode yang dihasilkan dapat diadopsi oleh BPOM dan institusi terkait guna memperkuat sistem pengawasan keamanan pangan nasional.

Selain aspek keamanan, riset ini juga mencakup evaluasi kualitas fungsional pangan, seperti potensi antidiabetes dan antidepresan, pada berbagai sistem pangan. Sejumlah riset yang telah ia lakukan meliputi pengujian aktivitas antidepresan pada edible flowers yang didukung hibah L’Oréal, pengujian senyawa antidiabetes pada bunga rosella melalui hibah Kalbe. 

“Dalam proposal untuk Hitachi, saya mengusung konsep diverse food systems, artinya tidak terbatas pada satu jenis pangan. Edible flowers yang saya teliti juga sangat beragam, mulai dari bunga pisang, rosella, kecombrang, senggani, turi, hingga safflower,” jelasnya.

Menariknya, Widiastuti juga telah mengembangkan aplikasi berbasis web untuk analisis makroalga dan kakao. Melalui platform ini, laboratorium yang memiliki data spektroskopi dapat langsung mengunggah data mereka untuk memperoleh hasil analisis berupa interpretasi kualitas sampel secara cepat dan akurat. Aplikasi ini dirancang agar dapat diakses secara global dan digunakan secara gratis.

Menurut penuturannya, ia juga mengembangkan metode analisis yang dapat membedakan produk kopi dari luwak liar maupun yang sengaja ditangkar, serta metode deteksi adulterasi kokoa untuk dapat melihat apakah bubuknya murni/asli atau tidak, serta mengetahui makroalga jenis apa dan dari daerah Indonesia di bagian mana.  

Tak hanya pada bahan baku, metode analisis yang dikembangkannya juga diaplikasikan pada produk pangan olahan, seperti penentuan kandungan resveratrol, senyawa antioksidan, pada kue kering dan selai. Hal ini menegaskan bahwa pendekatan diverse food systems mencakup seluruh rantai pangan, dari bahan mentah hingga produk akhir.

Ke depan, Widiastuti berharap hasil risetnya dapat diadopsi secara luas oleh industri, laboratorium pemerintah, kementerian terkait, Bea Cukai, serta BPOM, sekaligus berkontribusi dalam perumusan kebijakan dan regulasi keamanan pangan berbasis data ilmiah. “Harapannya, riset saya tidak berhenti di laboratorium, tetapi benar-benar memberi manfaat nyata bagi masyarakat,” pungkasnya.

Penulis : Leony

Editor : Gusti Grehenson

Artikel Kembangkan Alat Deteksi Cepat untuk Keamanan dan Keaslian Pangan, Dosen UGM Raih Penghargaan Internasional Hitachi Award pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Dekan Fakultas Geografi UGM, Prof. Muhammad Kamal, S.Si., M.GIS., Ph.D., menegaskan bahwa inisiatif ini lahir dari persoalan klasik dalam manajemen bencana, yaitu ketimpangan distribusi bantuan. “Dalam banyak kejadian bencana, bantuan sering tidak merata karena tidak didukung data spasial yang akurat. Kami ingin mengubah pola tersebut dari berbasis asumsi menjadi berbasis data”, ujar Kamal, Sabtu (3/2).

Tim Geoportal Informasi Dasar Kebencanaan merupakan gabungan relawan dari Fakultas Geografi, Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik, serta Program Studi Sistem Informasi Geografis Sekolah Vokasi. Terdapat enam luaran peta yang dihasilkan, yakni peta status fasilitas kesehatan dan shelter, peta permukiman terdampak, peta kebutuhan (needs map), peta area terdampak banjir, peta perbandingan before-after kejadian banjir, dan peta aksesibilitas jaringan jalan.

Wakil Dekan Fakultas Geografi UGM, Dr. Sigit Heru Murti B.S., S.Si., M.Si., menjelaskan bahwa Fakultas Geografi berperan sebagai inisiator sekaligus koordinator teknis dalam pengembangan platform WebGIS partisipatif berbasis crowdsourcing. “Kami mengembangkan WebGIS agar masyarakat terdampak bisa melaporkan secara langsung kebutuhan mereka, lengkap dengan lokasi dan kontak person. Dosen dan mahasiswa di kampus bertindak sebagai ‘dapur data’ untuk memverifikasi laporan tersebut,” ungkap Sigit.

Ia menambahkan bahwa pengembangan sistem ini bukan hal baru. Model pemetaan partisipatif telah diterapkan sejak gempa Bantul 2006, kemudian berlanjut pada gempa Lombok serta gempa dan tsunami Palu.

Sementara itu, anggota tim peneliti lainnya dari Fakultas Geografi UGM, Dr. Nur Mohammad Farda, S.Si., M.Cs., menjelaskan bahwa tim relawan juga memperoleh dukungan citra satelit resolusi tinggi dari Disasters Charter PBB melalui kerja sama dengan BRIN untuk memetakan tingkat kerusakan secara cepat. “Kami melakukan interpretasi citra satelit dari portal Disasters Charter untuk mengidentifikasi permukiman terdampak banjir dan memetakan tingkat kerusakan secara cepat pada fase emergency,” jelas Farda.

Hasil pemetaan kebutuhan kemudian diadopsi oleh BNPB melalui Dashboard WebGIS InaRISK. Needs map pertama kali dirilis pada 6 Desember 2025, dan dalam kurun 12 jam telah menerima 54 laporan dari lokasi bencana. “Metode crowdsourcing adalah yang paling efektif pada tahap quick response, karena korban dapat melaporkan langsung apa yang mereka butuhkan dan di mana lokasinya. Dengan begitu, bantuan bisa disalurkan secara tepat sasaran dan dipantau secara spasial serta real time,” terang Kamal.

Dalam pelaksanaannya, tim menghadapi tantangan teknis berupa validasi data dan keterbaruan informasi. Pasalny, data yang berasal dari publik sangat rentan hoaks dan duplikasi, sehingga semua laporan harus diverifikasi terlebih dahulu sebelum ditampilkan di peta utama.

Untuk menghasilkan pemetaan kebencanaan berbasis data spasial ini diakui Kamal, pihaknya melibatkan kontribusi dosen dan mahasiswa dalam berbagai tim pemetaan. “Mahasiswa tidak hanya belajar SIG, penginderaan jauh, dan kartografi di kelas, tetapi menerapkannya langsung untuk menyelamatkan nyawa. Inilah kontribusi kami sesuai bidang keilmuan dalam membantu penanganan bencana di Sumatra,” pungkasnya.

Penulis : Jelita Agustine

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Tim Geoportal Informasi Kebencanaan

Artikel Tim Peneliti UGM Bikin Peta Informasi Kebencanaan di Sumatra Berbasis Data Spasial pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.