Dr Andi Kurniawan Nugroho ST MT (tengah diantara dua perempuan) selaku doktor Departemen Teknik Elektro ke-200 melakukan foto bersama dengan keluarga dan segenap keluarga besar Departemen Teknik Elektro beserta peneliti lainnya

Kampus ITS, ITS News – Satu lagi sosok doktor lahir dari Departemen Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Melalui riset disertasi yang  menghadirkan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN) untuk identifikasi stroke iskemik pada otak, Andi Kurniawan Nugroho genapi doktor Teknik Elektro ITS menjadi 200.

Dalam penjelasan awalnya, Andi menyampaikan, stroke iskemik merupakan jenis stroke yang menyebabkan tersumbatnya pembuluh darah sehingga aliran darah ke seluruh dan sebagian otak terhenti. Ia menambahkan bahwa 80 persen kasus stroke berasal dari proses iskemik yang disebabkan oleh sumbatan trombotik atau tromboembolik. “Lokasi yang sering terjadi pembekuan darah berada di arteri serebral ekstrakranial, jantung, arteri kecil, dan lain sebagainya,” terangnya.

Lelaki kelahiran Batam tersebut melanjutkan, stroke iskemik dapat mengakibatkan defisit neurologis dalam vokal maupun pola seperti tangga. Ia pun menambahkan bahwa gejala muntah maupun kehilangan kesadaran akan jarang terjadi. “Sehingga, alasan pemilihan data iskemik tersebut adalah sebagai awal mendeteksi sumbatan yang terjadi dalam otak sebelum pendarahan,” lanjutnya.

Dr Andi Kurniawan Nugroho ST MT menjelaskan penelitiannya di depan para peneliti dan keluarga besar Departemen Teknik Elektro

Lebih lanjut, Andi membeberkan bahwa metode yang selama ini digunakan oleh para ahli radiologi adalah Magnetic Resonance Imaging (MRI) yang merupakan metode non invasif yang dapat membedakan jaringan lunak di dalam otak. Keuntungan MRI sendiri adalah dapat menghasilkan citra yang membedakan jaringan menggunakan sifat fisik dan bio kimianya melalui mekanisme kontras yang digunakan dengan berbagai protokol dan parameter.

Pada proses MRI, dihasilkan tiga data berupa data sekuens MRI T1 weighted image (T1W), T2 weighted image (T2W), dan fluid-attenuated inversion recovery (Flair) sering digunakan dalam melakukan diagnosis awal stroke iskemik dan hemoragik oleh ahli radiologi. Untuk mendapatkan kualitas MRI yang baik, perlu dilakukan peningkatan citra lewat cara menaikkan resolusi citra pada MRI diperlukan adanya nilai kekuatan medan MRI yang besar untuk menghasilkan gambar scan yang jelas.

Penyampaian terima kasih kepada keluarga besar ITS yang disampaikan oleh Letjen TNI (Purn) Prof (HC) Dr dr Terawan Agus Putranto Sp Rad(K)l sebagai co-promotor disertasi milik Andi

Maka dari itu, dalam penelitiannya, Andi berhasil menciptakan sistem dengan metode pendekatan baru yang diusulkan teknik semi otomatis yang berbeda dengan penelitian sebelumnya. Dalam penelitian saat ini, ia menggunakan metode klasifikasi Quad Convolutional Layers (QCL) dan Hepta Convolutional Layer Neural Network (HCL-NN) yang menghasilkan penambahan layer konvolusi yang dapat meningkatkan akurasi klasifikasi. “Selain itu, klasifikasi tersebut dapat menyederhanakan proses hyperparameter tuning,” jelasnya.

Dengan adanya peningkatan sistem tersebut, ahli radiologi dapat meminimalisasi kesalahan dalam mendiagnosa pasien stroke. Selain itu, sistem klasifikasi otomatis tersebut dapat mencegah terjadinya multi interpretasi tentang letak, bentuk geometri, serta pergerakan fisiologi pasien stroke melalui pemeriksaan citra MRI. “Tentu inovasi ini akan menghasilkan akurasi yang tinggi dan bermanfaat untuk para tenaga medis Indonesia, khususnya ahli radiologi,” ujar dosen Departemen Teknik Elektro Universitas Semarang (USM) ini.

Pengucapan terima kasih yang disampaikan oleh Dr Andi Kurniawan Nugroho ST MT kepada dosen pembimbingnya, Prof Dr Ir Mauridhi Hery Purnomo MEng atas bimbingannya selama penelitian disertasi

Ke depannya, Andi berharap bahwa penelitian ini dapat dilanjutkan dan didukung dengan baik oleh instansi pendidikan yang berkaitan. Ia pun mengekspresikan kebahagiaannya atas dukungan yang diberikan oleh ITS dalam menunjang penelitiannya. “Terima kasih ITS atas kiprahnya dalam meningkatkan dan membantu saya dalam penelitian ini,” ucapnya penuh syukur. (*)

Reporter: Bima Surya Samudra
Redaktur: Gita Rama Mahardhika