Alsan Yuny memilih sumber kolagen dari kulit domba dan kambing dikarenakan sumber bahan tersebut populer di masyarakat karena sebagai sumber daging yang banyak dikonsumsi. Sementara pengolahan kulit kambing dan domba selama ini lebih banyak digunakan sebagai bahan baku penyamakan. “Potensi hasil ikutan berapa kulit sebagai kolagen akan memberikan nilai tambah bagi usaha pemotongan kambing dan domba,” jelasnya.

Lebih jauh ia menjelaskan, untuk mendapatkan senyawa oligopeptida dari kolagen kulit kambing dan domba ini diisolasi dengan berbagai metode kemudian dilakukan proses hidrolisis dengan enzim pencernaan manusia. Selanjutnya, hasil pemotongan oligopeptida menjadi rantai pendek inilah yang kemudian mampu menghambat kerja Angiotensin Converting Enzyme yaitu Enzim yang merubah angiotensin 1 menjadi angiotensin 2 yang memicu tekanan darah tinggi. “Apabila kerja enzim ini dihambat dengan Oligopeptida maka bersamaan akan menurunkan tekanan darah,” paparnya.

Menurutnya, potensi pemurnian kolagen menjadi Oligopeptida punya peluang besar sebagai terapi gangguan tekanan darah tinggi melalui mekanisme biologis karena merupakan bahan natural yang tidak memberikan efek samping sebagaimana obat kimia selama ini.

Atas hasil penelitiannya ini, Yuny diundang oleh Jining medical University, Jining, Shandong Province, China sebagai Pembicara Utama dalam acara The 2026 International Symposium on Functional Foods and Health Promotion 25-26 Agustus 2026. Selain Yuny, Guru Besar Farmasi UGM, Prof Abdul Rohman menyampaikan presentasi terkait dengan pengembangan metode analisis untuk autentifikasi pangan.

Dekan School of Public Health Jining Medical University Prof. Leen Li menyambut baik dan mengapresiasi materi yang disampaikan oleh dua pakar UGM tersebut. Dekan Leen Li menegaskan Pemerintah Provinsi Shandong memberikan dukungan penuh untuk pengembangan pangan functional masa depan yang sangat dinantikan untuk mendukung gaya hidup sehat. Usai pelaksanaan Symposium dilanjutkan diskusi dan permintaan dukungan pada pakar UGM terkait rencana pembentukan laboratorium deteksi halal yang ingin dibangun oleh Kampus tersebut.

Seperti diketahui, Provinsi Shandong merupakan daerah pertanian di China yang menghasilkan banyak produk yang di ekspor ke Banyak Negara. Dukungan lembaga halal akan sangat bermanfaat agar market share produk produk pertanian dan peternakan mereka semakin meluas. Perintisan kerjasama ini telah diinisiasi Prof Yuny Erwanto sejak setahun lalu bersama dengan Mitra dari Korea dalam penelitian dan publikasi bersama.

Penulis : Gusti Grehenson

Foto : Dok. Peneliti dan shutterstock

Artikel Peneliti UGM Ungkap Potensi Kolagen Kulit Kambing dan Domba untuk Antioksidan dan Penurun Tensi  pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Berangkat dari hal tersebut, lima mahasiswa UGM yang tergabung dalam Tim SPECTRA dalam Program Kreativitas Mahasiswa bidang Riset Eksakta (PKM-RE) mengembangkan inovasi deteksi dini pada tanaman cabai sebagai langkah awal untuk mengetahui status penyakit menggunakan sensor multispektral dan analisis machine learning. Kelima mahasiswa yang berasal dari berbagai jurusan tersebut yaitu Hasan Rabbani (S1 Fisika) sebagai ketua tim, beserta empat anggota lainnya, yaitu Nur Johan Pratama (S1 Proteksi Tanaman), Priamitra Aditiya Satriamukti (S1 Proteksi Tanaman), Saktian Hutama (S1 Biologi), dan Zaskia Fakhira Priatna (S1 Biologi), dengan Prof. Dr. Eng. Kuwat Triyana, M.Si., dosen sekaligus dekan FMIPA UGM sebagai pembimbing.

Di tahap awal penelitian ini adalah dengan menumbuhkan 30 buah tanaman cabai sebagai sampel di wilayah Cangkringan, Sleman, DI Yogyakarta. Lokasi ini dipilih karena letaknya berada di kaki Gunung Merapi, sehingga sangat cocok untuk pertumbuhan tanaman. “Cabai harus ditanam di lingkungan dengan suhu harian yang normal, tidak terlalu tinggi dan tidak terlalu rendah, agar menghasilkan daun sehat dan dapat dianalisis sebagai sampel. Hal ini bertujuan agar hasil penelitian akurat,” ujar Priamitra, selaku anggota tim dalam rilis yang dikirimkan Jumat (28/8).

Sebanyak setengah dari total tanaman tersebut ditumbuhkan secara sehat di dalam kandang dengan perawatan rutin seperti penyiraman dan pemberian pupuk. Sedangkan sisanya akan dijadikan sampel yang akan diuji ke dalam tiga tahapan pokok. Selanjutnya, tim melakukan pemeliharaan kutu kebul di dalam kandang, dilanjutkan dengan penularan dengan virus kuning yang dibawa oleh kutu kebul. Kemudian, setelah kedua tahapan itu selesai, tahap terakhir adalah analisis menggunakan sensor multispektral dan machine learning.

Hasil sementara penelitian ini menunjukkan bahwa kutu kebul membawa virus kuning dan dapat menularkan tanaman cabai sehat. Selanjutnya daun dari masing-masing tanaman cabai, baik yang tertular virus maupun tidak, selanjutnya diuji menggunakan polymerase chain reactions (PCR) untuk mengetahui status penyakit secara valid. Setelah dipastikan, langkah berikutnya adalah pengambilan data dari daun tanaman cabai menggunakan sensor multispektral dan dilanjutkan dengan machine learning.

Cara kerja sensor ini sebenarnya cukup mudah, yaitu dengan menjepit daun menggunakan alat multispektral selama lima detik hingga keluar grafik pembacaan. Karakteristik cahaya yang dipantulkan oleh daun dapat digunakan untuk membedakan kondisi tanaman cabai yang sehat (tidak tertular virus kuning) atau sakit (tertular virus kuning). “Model yang dikembangkan juga mampu mencapai tingkat ketepatan hampir 80% untuk membedakan dua kondisi tersebut,” katanya.

Hasan selaku ketua tim menyebutkan bahwa penelitian ini penting dilakukan mengingat cara deteksi penyakit pada tanaman cabai, khususnya virus kuning, masih dilakukan secara sederhana dengan melihat langsung kondisi daun. Sekalipun bisa dilakukan analisis PCR, tidak dapat dipungkiri bahwa biaya yang dikeluarkan relatif besar dan perlu kemampuan khusus untuk mengoperasikannya. Terlebih, para petani memerlukan terobosan yang efisien, fleksibel, dan tentunya terjangkau. “Tujuan dari penelitian selama empat bulan ini sebenarnya untuk mengetahui sejauh mana sensor multispektral mampu mendeteksi tanaman cabai yang terserang virus kuning. Uji PCR dilakukan untuk memvalidasi bahwa sensor multispektral yang digunakan bekerja dengan baik,” pungkasnya.

Luaran penelitian ini menunjukkan bahwa kolaborasi antara sensor multispektral dan machine learning berpotensi menjadi cara baru untuk mendeteksi serangan virus pada tanaman cabai secara lebih cepat tanpa merusak tanaman. Hasan dan tim pun berharap agar ke depannya inovasi ini dapat berkembang lebih baik dan dapat dimanfaatkan oleh  seluruh lapisan masyarakat, khususnya para petani.

Penulis: Leony

Editor: Gusti Grehenson

Foto: Dok. PKM

Artikel Bantu Petani, Mahasiswa UGM Kembangkan Inovasi Deteksi Cepat Penyakit Cabai pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Artikel Antisipasi Ancaman Krisis Pangan 2050, Kerja Sama Riset Pertanian Lintas Negara Perlu Ditingkatkan pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Dari hasil penelitian menunjukkan penggunaan semen Jaliteng pada induk sapi Bali menghasilkan conception rate (CR) sebesar 95,50 persen. Angka tersebut lebih tinggi dibandingkan penggunaan semen sapi Bali yang menghasilkan CR sebesar 70 persen. Selain itu, nilai service per conception juga tercatat lebih rendah pada kelompok yang menggunakan semen Jaliteng.

Hal itu disampaikan  mahasiswa Program Doktor Ilmu Peternakan, Fakultas Peternakan (Fapet) UGM, Adi Tiya Warman, melalui disertasinya berjudul “Peningkatan Produktivitas Sapi Bali Melalui Perkawinan dengan Sapi Jaliteng di Kabupaten Lombok Tengah, Nusa Tenggara Barat”. 

Disertasi tersebut dipertahankan dalam sidang ujian tertutup pada Jumat (21/8). Bertindak sebagai promotor Prof. Ir. Panjono, S.Pt., M.P., Ph.D., IPM., ASEAN Eng, serta Prof. Ir. Tri Satya Mastuti Widi, S.Pt., M.P., M.Sc., Ph.D., ASEAN Eng dan Prof. Dr. Ir. Sigit Bintara, M.Si., IPU., ASEAN Eng sebagai ko-promotor.

Adi menuturkan, penelitian yang dilakukannya di Lombok Tengah dan Jawa Timur tersebut membandingkan produktivitas sapi Bali dengan sapi hasil perkawinan sapi Bali dan Jaliteng melalui metode inseminasi buatan. Selain dari sisi performa reproduksi, potensi lainnya pada pertumbuhan pedet hasil persilangan. Pedet hasil perkawinan Jaliteng dan sapi Bali diketahui memiliki sejumlah ukuran tubuh yang lebih besar dibandingkan pedet Bali murni. Saat sapih, panjang badan pedet dari hasil persilangan Jaliteng dan Bali mencapai rata-rata 88,15 cm, sedangkan pedet Bali memiliki rata-rata panjang badan 82,59 cm.

Di sisi lain, persilangan tersebut tetap mempertahankan sebagian besar karakter fenotipik khas sapi Bali. Beberapa karakter tersebut antara lain warna kaus kaki putih, cermin pantat putih, dan garis punggung hitam. Tentu, hal ini menunjukkan bahwa pemanfaatan sapi Jaliteng sebagai sumber genetik alternatif tetap memungkinkan dipertahankannya sejumlah karakteristik khas sapi Bali. “Sapi Jaliteng potensial menjadi pejantan alternatif dalam program pembibitan sapi Bali, terutama melalui pemanfaatan semen beku dalam program inseminasi buatan,”kata Adi.

Meski menunjukkan hasil yang menjanjikan, Adi menekankan perlunya penelitian lanjutan untuk melihat performa keturunan hasil persilangan setelah melewati masa sapih hingga mencapai usia dewasa. Kajian tersebut diperlukan untuk memperoleh gambaran yang lebih utuh mengenai produktivitas dan karakteristik keturunan sapi hasil perkawinan Jaliteng dan Sapi Bali.

Reportase : Satria/Humas Fapet

Penulis.     : Zabrina Kumara

Editor        : Gusti Grehenson
Foto.         : Detik dan Dok. Tim Pascasarjana Fapet

Artikel Lebih Unggul dan Tangguh, Persilangan Sapi Jaliteng Perkuat Mutu Genetik Sapi Bali pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Adapun pengembangan inovasi SEFTIN ini dilatarbelakangi oleh tingginya konsumsi daging ayam ras di Indonesia. Pada tahun 2025, tercatat konsumsi daging ayam ras mencapai 13,60 kg per kapita per tahun, sementara ketersediaannya mencapai 15,29 kg per kapita per tahun. Tingginya konsumsi dan ketersediaan tersebut perlu diimbangi dengan pengawasan mutu yang baik mengingat daging ayam merupakan bahan pangan yang mudah rusak. Sebab selama ini, penilaian kesegaran daging masih kerap dilakukan secara subjektif berdasarkan pengamatan indrawi.

Di bawah bimbingan Purwanto, M.Sc., Ph.D., Apt., SEFTIN dikembangkan oleh Novita Nurul Latifa, Nabila Aurora Banuwati, Nabila Putri Herviana, dan Andinar Zahranayla Y., merupakan mahasiswa dari Fakultas Farmasi, serta Asa Nanda Fitria mahasiswa dari Fakultas Teknologi Pertanian. Inovasi tersebut memanfaatkan sifat antosianin yang peka terhadap perubahan pH untuk memberikan indikator visual terhadap perubahan kondisi kimiawi pada permukaan daging selama penyimpanan.

Ketua tim, Novita Nurul Latifa, menuturkan bahwa mekanisme kerja untuk mengetahui tingkat kesegaran daging ayam cukup sederhana, yakni dengan melihat perubahan warna pada edible film yang kemudian dicocokkan dengan stiker skala warna yang telah terintegrasi pada indikator. “Tingkat kesegaran pangan dapat dideteksi melalui perubahan warna pada edible film, kemudian warna tersebut dicocokkan dengan stiker skala warna yang sudah terintegrasi pada indikator. Jadi, pengguna bisa mengetahui kondisi kesegaran pangan secara real time hanya dengan melihat perubahan warnanya,” ujarnya pada keterangan yang dibagikan, Senin (24/8).

Pengembangan inovasi ini dilakukan secara bertahap melalui rangkaian kegiatan PKM-K. Proses tersebut diawali dengan studi literatur sebagai landasan riset, kemudian dilanjutkan dengan survei pendahuluan kepada responden dari berbagai latar belakang profesi untuk memperoleh gambaran mengenai kebutuhan pasar. “Tim selanjutnya melakukan uji formulasi secara berulang hingga memperoleh formula yang dinilai efektif, dilanjutkan dengan produksi, pengujian produk, serta pengenalan dan pemasaran kepada masyarakat,” katanya.

Untuk meningkatkan kepraktisan dan kemudahan penggunaan, SEFTIN dikembangkan dalam bentuk stiker. Stiker tersebut dapat ditempelkan pada tutup kemasan, seperti kemasan thinwall, sehingga indikator perubahan warna dapat tetap terlihat dari luar tanpa pengguna perlu membuka kemasan.

Hasil pengujian menunjukkan edible film berbasis pati sagu dengan penambahan ekstrak antosianin ubi ungu mampu menunjukkan perubahan warna secara konsisten seiring dengan menurunnya tingkat kesegaran daging ayam. Perubahan warna tersebut terjadi karena antosianin memiliki sifat yang peka terhadap perubahan pH sehingga dapat merespons secara visual perubahan kondisi kimiawi pada permukaan daging selama penyimpanan.

Novita mengatakan, pada tahap pengembangan saat ini SEFTIN masih difokuskan untuk mendeteksi tingkat kesegaran daging ayam. Namun, inovasi tersebut memiliki peluang untuk dikembangkan pada berbagai jenis pangan berprotein tinggi lainnya. “Saat ini, SEFTIN baru dapat digunakan untuk mendeteksi tingkat kesegaran daging ayam, tetapi berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut ke jenis pangan berprotein tinggi lainnya,” tuturnya.

Secara keseluruhan, proses produksi SEFTIN terdiri atas tiga tahap utama. Tahap pertama berupa maserasi ubi ungu untuk memperoleh ekstrak antosianin. Tahap kedua merupakan pembuatan edible film dengan pati sagu sebagai matriks pembentuk film. Tahap terakhir adalah integrasi edible film dengan stiker untuk memudahkan penggunaan produk.

Pengembangan inovasi ini diharapkan dapat membantu mencegah konsumsi daging ayam yang sudah tidak layak melalui pemantauan kesegaran yang lebih objektif dan mudah digunakan oleh masyarakat. Mengusung slogan “See Freshness, Trust Quality”, tim berharap inovasi SEFTIN dapat terus dikembangkan menjadi produk komersial yang praktis, terjangkau, dan mudah digunakan oleh masyarakat maupun pelaku usaha pangan. “Pengembangan lebih lanjut juga diarahkan untuk meningkatkan kesiapan teknologi serta memperluas penerapan SEFTIN sebagai inovasi pemantauan kesegaran daging yang lebih objektif, berkelanjutan, dan terpercaya,” pungkasnya.

Penulis : Cyntia Noviana

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Tim PKM

Artikel Inovasi Mahasiswa UGM, Sagu dan Ubi Ungu Disulap Jadi Indikator Kesegaran Daging Ayam pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Dr. Nur Mohammad Farda selaku ketua tim pengembang, mengatakan pemanfaatan portal tersebut mendapat respons dari masyarakat. Hingga 21 Agustus 2026, Farda menyebut terdapat sekitar 1.400 laporan masyarakat yang masuk melalui platform tersebut. Jumlah tersebut lebih tinggi dibandingkan laporan pada penanganan bencana di Sumatera yang disebut berada di kisaran 300 laporan. “Hampir sekitar  1.400 an laporan,” tuturnya, Senin (24/8).

Teknologi AI dimanfaatkan pada portal ini diakui Farda untuk membantu merapikan dan menganalisis laporan masyarakat. Data yang telah dihimpun kemudian dapat digunakan untuk melihat wilayah yang terdampak lebih banyak serta mengidentifikasi kebutuhan yang perlu menjadi prioritas dalam penanganan logistik.

“Kalau data sudah rapi, ketika diposting dan disimpan, itu akan mempermudah tim logistik. Kemudian, ada juga proses analisis. Dari peta-peta yang tersedia, sistem dapat menganalisis daerah mana yang terdampak paling banyak dan apa saja yang menjadi prioritas logistik. Jadi, data tersebut dapat dikelompokkan untuk membantu proses penanganan,” ungkapnya.

Meski demikian, penggunaan AI dalam sistem ini tetap dibatasi. AI digunakan untuk membantu merapikan data dan melakukan analisis, sementara data awal berasal dari masyarakat dan relawan. Tim UGM juga tetap melakukan cleaning untuk memastikan data dan lokasi yang dilaporkan sesuai. “Data yang digunakan berasal dari warga atau volunteer. Kemudian, kami melakukan cleaning terhadap data, terutama untuk memastikan lokasi-lokasi yang dilaporkan sesuai. Jadi, dari sisi risiko AI, penggunaannya dibatasi pada proses perapian data dan analisis. Untuk analisis pun, AI hanya mengambil dan merangkum informasi dari peta-peta yang tersedia,” jelas Farda.

Salah satu tantangan dalam penggunaan portal adalah ketersediaan jaringan internet. Ketika terjadi gangguan jaringan akibat bencana, proses pengiriman laporan dapat ikut terkendala. Solusi sementara, data dapat disimpan terlebih dahulu dan dikirimkan ketika perangkat kembali mendapatkan sinyal. “Bagaimanapun,  dukungan konektivitas juga dapat diberikan melalui mobile tower atau menara jaringan bergerak,” imbuhnya.

Selain menghimpun laporan masyarakat, data pemetaan yang dikumpulkan UGM juga dapat ditampilkan dalam sistem BNPB melalui map services. Menurut Farda, mekanisme tersebut memungkinkan informasi yang dihimpun UGM dapat tersinkron dengan informasi kebencanaan yang digunakan BNPB.

Pengembangan UGM AI Tech4Disaster sendiri tidak berhenti pada pemetaan laporan masyarakat. Ke depan, teknologi tersebut masih akan dikembangkan untuk berbagai kebutuhan kebencanaan, termasuk analisis citra satelit, pemetaan longsor, manajemen shelter, manajemen logistik, hingga pemanfaatan IoT dan pengembangan berbagai model AI.

Farda berharap semakin banyak riset UGM yang memanfaatkan AI sehingga UGM dapat berkembang menjadi AI Factory dan menjadi salah satu institusi terdepan dalam pengembangan AI. Dalam konteks kebencanaan, pengembangan Tech4Disaster diharapkan dapat terus diperluas untuk mendukung penanganan berbagai jenis bencana. “Kontribusi UGM melalui teknologi tersebut merupakan bagian dari semangat UGm untuk kemanusiaan,” pungkasnya.

Penulis : M. Aidil Syahputra

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Antara dan Dok.Portal AI Tech4disaster

Artikel Bantu Optimalisasi Penanganan Bencana di NTT, UGM Luncurkan Portal Teknologi AI Tech4Disaster pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Pada kompetisi tahun ini, Tim Arjuna UGM berhasil meningkatkan peringkatnya dari posisi ke-12 pada tahun sebelumnya menjadi peringkat ke-10. Pencapaian tersebut diraih setelah melalui satu musim riset, pengembangan, pengujian, dan persiapan dengan membawa Surasakti AF-06, mobil listrik generasi ke-14 hasil pengembangan mahasiswa UGM. “Pencapaian ini menjadi bukti konsistensi dan kerja keras tim dalam mengembangkan mobil formula hasil karya mahasiswa UGM agar mampu bersaing dengan tim-tim terbaik dunia,” kata Pembina Komunitas, Ir. Rachmadi Norcahyo, Ph.D., dalam keterangan yang dikirim ke wartawan, Kamis (20/8).

Sementara itu, Kapten Tim Arjuna UGM 2026, Gamma Nasim, mengatakan peningkatan performa tersebut merupakan hasil evaluasi dari kompetisi tahun sebelumnya yang kemudian diterapkan dalam penyusunan strategi tim, baik dari aspek teknis maupun nonteknis. “Peningkatan performa di tahun ini tentu berkaca dari evaluasi tahun sebelumnya, yang membuat kami jauh lebih rapi dan matang dalam menyusun strategi tim,” ungkap Gamma. Adapun strategi tersebut, lanjut Gamma,  mencakup perancangan dan validasi desain berbasis data, manajemen waktu manufaktur, kesiapan static events, serta penguatan kerja sama tim.

Selain menempati peringkat 10 besar secara keseluruhan pada kategori kendaraan listrik (Electric Vehicle), Tim Arjuna UGM juga meraih sejumlah capaian dalam kompetisi tersebut, di antaranya Juara 2 Best Aerodynamic, Juara 3 Engineering Design Presentation, Juara 4 Business Plan Presentation, serta JAMA Chairman Awards pada kategori Electric Vehicle. Tak hanya itu, Tim Arjuna UGM juga tercatat sebagai 1st Overall EV Team from Southeast Asia.

Merespons prestasi ini, Gamma menyebut capaian tersebut merupakan bukti kerja keras dan kolaborasi tim dalam mengembangkan inovasi kendaraan listrik sekaligus berkompetisi di tingkat internasional. “Pencapaian ini menjadi bukti konkret dari kerja keras dan kerja sama tim Arjuna EV UGM dalam terus berinovasi dan berkarya di tingkat internasional, membuktikan bahwa mahasiswa Indonesia mampu bersaing secara global,” katanya.

Tak lupa, ia juga berharap bahwa capaian tersebut dapat menjadi titik awal bagi generasi penerus Arjuna EV UGM untuk melanjutkan pengembangan riset dan inovasi kendaraan listrik. “Ini menjadi titik awal baru dan pemantik semangat bagi generasi penerus di Arjuna EV UGM untuk terus melangkah lebih jauh dalam mengembangkan riset serta inovasi kendaraan listrik di masa depan,” tutupnya.

Penulis : Agito Sitepu

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Dok. Tim

Artikel Tim Arjuna UGM Raih Top 10 Formula SAE Japan 2026 pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

Karya inovasi yang dinamakan Polpay ini,  mengintegrasikan sensor sidik jari dengan perangkat Electronic Data Capture (EDC) yang memungkinkan pengguna melakukan autentikasi biometrik secara langsung saat bertransaksi. Data biometrik selanjutnya diproses menggunakan teknologi edge computing, kemudian dienkripsi dengan algoritma Advanced Encryption Standard 256-bit (AES-256) sebelum dikirimkan ke server melalui protokol SSL/TLS untuk pemrosesan lebih lanjut.

Ketua tim Polpay, Tiara Ramadhani, menjelaskan bahwa Polpay dikembangkan sebagai alternatif sistem pembayaran biometrik yang lebih terjangkau dibandingkan teknologi biometrik lainnya yang umumnya membutuhkan infrastruktur dengan biaya tinggi. Selain menawarkan transaksi yang cepat dan aman, Polpay dirancang sejalan dengan Blueprint Sistem Pembayaran Indonesia 2030 yang dicanangkan Bank Indonesia untuk mewujudkan ekosistem pembayaran digital yang modern, inklusif, dan terpercaya.

“Melalui inovasi ini, diharapkan masyarakat dapat menikmati pengalaman pembayaran yang lebih praktis dan aman, serta tidak lagi bergantung pada kartu maupun perangkat seluler,” ujar Tiara Ramadhani selaku ketua tim PKM, Sabtu (15/8).

Tiara bercerita dalam proses pengembangannya, Tim Polpay menghadapi berbagai tantangan dalam merancang dan menyempurnakan inovasi tersebut. Tim yang terdiri atas Tiara Ramadhani, Al Farabi Obiansyah, Marcelino Budi Prakasya, M. Fakhri Ghonim Setyanda, dan M. Rakhma Aifil Indira tersebut terus melakukan pengembangan untuk menghasilkan sistem pembayaran biometrik yang aman, praktis, dan terjangkau.

Bagi Farabi, tantangan utama yang mereka temukan pada saat pengembangan ide Polpay ini adalah proses untuk memastikan jika seluruh sistem yang digunakan oleh Polpay memiliki tingkat keamanan yang tinggi. “Tantangan utama dalam pembuatan Polpay adalah memastikan seluruh sistem yang ada memiliki tingkat keamanan yang tinggi,” katanya.

Lanjut Farabi, ide pengembangan inovasi ini berangkat dari persoalan bahwa Indonesia belum menerapkan pembayaran via sidik jari. Meskipun telah melalui berbagai proses, masih terdapat beberapa celah di dalam perlindungan data yang harus dikembangkan.

Berbicara mengenai pengembangan sistem, Marcelino mengatakan bahwa Tim Polpay terus menemukan berbagai hal yang dapat disempurnakan selama proses perancangan. Menurutnya, penerapan privacy-preserved architecture dan edge computing architecture menjadi bagian penting dalam memastikan keamanan serta privasi pengguna. “Pengembangan sistem ini membutuhkan riset yang mendalam dan waktu yang cukup panjang. Setiap hari, kami masih menemukan berbagai celah yang dapat diinovasikan, baik melalui pembaruan cara kerja software maupun penggunaan komponen yang lebih optimal,” ujar Marcelino

Selain aspek keamanan, Polpay juga dirancang untuk memenuhi kebutuhan pengguna akan proses pembayaran yang cepat. Untuk itu, sistem ini memanfaatkan teknologi edge computing guna mengurangi beban enkripsi pada server pusat sehingga proses transaksi dapat berlangsung lebih cepat.

Fakhri, anggota tim PKM, menjelaskan penerapan teknologi tersebut juga menjadi tantangan tersendiri bagi tim, terutama dalam menekan biaya agar Polpay tetap menjadi sistem pembayaran biometrik yang terjangkau. “Kami harus memutar otak untuk mencari solusi agar teknologi edge computing yang kami gunakan tetap dapat diterapkan dengan biaya yang terjangkau,” ujar Fakhri.

Sementara itu, Rakhma mengatakan  pengembangan Polpay saat ini telah membawa tim tersebut berhasil memperoleh pendanaan dalam PKM bidang Karsa Cipta. Ke depan, Tim Polpay akan mempersiapkan perjalanan mereka ke ajang Pekan Ilmiah Mahasiswa Nasional (PIMNAS) yang akan diselenggarakan di Universitas Diponegoro pada November mendatang.

Sejauh ini, Polpay telah berhasil lolos pendanaan PKM bidang Karsa Cipta dan tengah mempersiapkan diri menuju PIMNAS yang diselenggarakan di Universitas Diponegoro pada November mendatang.

Penulis : Zabrina Kumara

Editor   : Gusti Grehenson

Foto     : Magnific dan Dok.Tim PKM

Artikel Tanpa Kartu dan Ponsel, Mahasiswa UGM Kembangkan Pembayaran Digital Lewat Sidik Jari  pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.

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.

Solusi tersebut hadir dalam wujud “Stadiometer Cerdas Pendeteksi Stunting”. Inovasi ini merupakan alat ukur tinggi badan otomatis yang dikembangkan oleh mahasiswa Elektronika dan Instrumentasi 2023, Julio Pradipa Anandika. Berbeda dari meteran biasa, Julio menyebutkan alat ini memiliki fungsi ganda untuk mengukur tinggi badan balita secara presisi dan otomatis. Selain itu alatnya juga sekaligus mendeteksi status pertumbuhannya ke dalam tiga kategori, yakni normal, stunted (kerdil), dan severely stunted (sangat kerdil).

Secara fisik, Julio menjelaskan alat ini dirakit dari material sederhana seperti pipa paralon dan stiker polos sebagai casing luar. Di bagian dalam, terdapat sensor ultrasonik yang bekerja dengan menembakkan gelombang suara untuk mengukur jarak antara titik atas tiang dengan papan ukur sehingga kemudian tinggi badan dapat diinterpretasikan.

Ia menjelaskan pengaplikasiannya ialah subjek yang diukur hanya perlu melaporkan berdiri di depan tiang dengan posisi kepala menghadap depan. Kemudian, petugas pengukuran akan menekan tombol ‘klik’ yang terhubung pada layar tampilan untuk mengunci angka tinggi badan secara akurat, setelah memasukkan usia (dalam tahun dan bulan) serta jenis kelamin balita. “Hasil ukur lalu akan langsung timbul di layar beserta dengan interpretasinya terkait stunting,” ungkapnya, Kamis (13/8).

Untuk mendukung keberlanjutan pemakaian di Posyandu, tim KKN-PPM UGM lain, Jovita Muliowidjojo, menjelaskan bahwa inovasinya juga melengkapi inovasi ini dengan buku panduan operasional. Selain itu, dilampirkan pula dokumen rekomendasi tindak lanjut bagi anak yang terdeteksi stunting, serta tabel batas ambang tinggi badan berdasarkan jenis kelamin sebagai referensi tambahan bagi kader kesehatan.

Melalui inovasi ini, Jovita menyebutkan harapannya bahwa monitoring antropometri bulanan balita di posyandu dapat berjalan dengan semakin lancar dan praktis. Ia menjelaskan para perangkat desa menyambut inovasi ini dengan sangat antusias karena merasa sangat terbantu dalam efisiensi waktu pengukuran. “Alat ini diharapkan dapat terus disempurnakan dari segi desain dan direplikasi secara massal agar manfaatnya dapat terasa di lebih banyak Posyandu pada berbagai daerah,” sebutnya.

Selain daripada inovasi tersebut, Jovita menjabarkan keterlibatan tim dalam bermasyarakat. Tim KKN-PPM UGM Merapah Sambirejo 2026 berpartisipasi aktif dalam pelaksanaan kegiatan “Subuh Ceria” di Masjid Garut 2, Desa Dawung, Kecamatan Sambirejo, Kabupaten Sragen, Rabu (26/7). Ia menjelaskan bahwa kegiatan dihadiri oleh ratusan warga yang berasal dari lima kebayanan, yaitu Garut 1, Garut 2, Dawung, Jebugan, dan Daren. Rangkaian acara diawali dengan salat subuh berjamaah dan ceramah keagamaan, kemudian dilanjutkan dengan pembagian paket bahan pangan gratis berbasis voucher kepada para peserta.

Jovita menceritakan antusiasme, semangat, dan keceriaan warga setempat terlihat sepanjang kegiatan sosial keagamaan ini. Bahkan, sebagai bentuk apresiasi atas keterlibatan mahasiswa, panitia lokal turut menyuguhkan konsumsi serta membagikan paket bahan pangan kepada tim mahasiswa KKN. “Tim KKN kami juga membantu dalam pengemasan dan penataan ratusan paket bahan pangan yang berisi sayur-sayuran, telur, tempe, tahu, kerupuk, mie kering, bawang-bawangan, lain-lain,” sebutnya.

Menurutnya, peran aktif mahasiswa dalam kegiatan ini menjadi bentuk sinergi nyata antara pihak akademisi dan masyarakat desa, sekaligus mendukung pemenuhan kebutuhan pangan warga melalui kegiatan berbasis kemasyarakatan. Ke depannya, diharapkan bahwa kegiatan seperti ini dapat terus terlaksana dan menjangkau lebih banyak warga lokal untuk mempererat solidaritas dan kebersamaan, sekaligus memupuk semangat dan kepedulian sosial masyarakat.

Kontributor : Jovita Muliowidjojo/Tim KKN

Penulis : Hanifah

Editor : Gusti Grehenson

Foto : Tim KKN Merapah Sambirejo

Artikel KKN UGM Hadirkan Stadiometer Ultrasonik Penekan Stunting pertama kali tampil pada Universitas Gadjah Mada.