Dari kebutuhan itulah SITUBA Tuberculosis Assistant hadir sebagai pendamping digital bagi pasien TBC di Surakarta. Platform berbasis website ini dirancang untuk mempercepat pendataan, meningkatkan akurasi laporan, sekaligus memantau perjalanan pengobatan pasien agar tindak lanjut bisa dilakukan lebih cepat dan tepat.

SITUBA dikembangkan oleh dosen-dosen dari UBSI (Universitas Bina Sarana Informatika) kampus Solo yang terdiri dari Candra Agustina, Sardiarinto, Supriyanta, Eka Rahmawati, dan Wawan Nugroho. Sistem ini dibuat untuk menyatukan alur pelaporan TBC, mulai dari kader di lapangan, kelurahan, puskesmas, hingga pemerintah daerah dalam satu sistem real-time.

Wawan mengungkapkan SITUBA hadir agar pasien TBC tidak merasa berjuang sendirian. Semua proses dari deteksi, pemantauan, sampai pendampingan pengobatan bisa terhubung dalam satu sistem.

“Lewat berbagai fitur unggulan, SITUBA memudahkan proses skrining lapangan, pendampingan minum obat, pengelolaan data pasien dan keluarga, hingga penyajian informasi dan edukasi seputar TBC. Sistem dashboard multi-role juga memungkinkan setiap pihak, dari kader hingga Pemda, memantau perkembangan kasus sesuai perannya masing-masing,” ungkap Wawan dalam keterangan pers, Senin (19/1).

Ia menambahkan, uji coba internal menunjukkan respons positif dari berbagai pihak.

“Instansi merasa terbantu karena data jadi terintegrasi dan tidak perlu laporan berulang. Kader juga merasakan skrining lebih cepat dan terarah, sementara pasien terbantu dengan pengingat kontrol dan akses edukasi,” jelasnya.

Platform ini sudah resmi diluncurkan sebagai inovasi digital pendamping pasien TBC. Ke depan, SITUBA diharapkan bisa digunakan lebih luas dan berkontribusi dalam mempercepat penanganan TBC di Surakarta. UBSI sebagai Kampus Digital Kreatif, hadir secara nyata di masyarakat dalam pengembangan dan penerapan teknologi.

Artikel Tak Perlu Berjuang Sendiri, Yuk Kenalan dengan SITUBA Pendamping Pasien TBC pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

SITUBA adalah website terpadu yang membantu proses pendataan, pemantauan, hingga pendampingan pasien TBC secara lebih terstruktur. Lewat satu sistem, pasien bisa terpantau dari tahap skrining, pengobatan, sampai tindak lanjut, tanpa harus terjebak laporan manual yang ribet.

Website ini dikembangkan oleh dosen Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI) kampus Solo, yang terdiri dari Candra Agustina, Sardiarinto, Supriyanta, Eka Rahmawati, dan Wawan Nugroho. SITUBA merupakan output dari hibah Penelitian Dana Yayasan (PDY) yang telah diluncurkan dan digunakan.

Wawan menjelaskan bahwa SITUBA dirancang agar pasien TBC tidak merasa berjalan sendiri. Semua proses, dari deteksi sampai pendampingan, bisa terhubung dalam satu sistem yang saling terintegrasi.

“SITUBA menawarkan manfaat seperti pendampingan pengobatan, pengingat kontrol, serta akses informasi dan edukasi seputar TBC. Semua data pasien juga terhubung langsung dengan kader, puskesmas, hingga kelurahan, sehingga respons bisa dilakukan lebih cepat,” jelasnya dalam keterangan pers, Senin (19/1).

Ia menambahkan adanya website ini diharapkan dapat menjawab persoalan klasik dalam penanganan TBC, terutama soal data yang selama ini terpisah-pisah dan koordinasi lintas pihak yang sering terkendala. Melalui SITUBA, alur pelaporan dari kader TBC, kelurahan, puskesmas, hingga pemerintah daerah dapat terhubung dalam satu sistem real-time.

“Dalam uji coba awal, respons dari instansi dan masyarakat terbilang positif. Pihak puskesmas dan kelurahan mengapresiasi integrasi data yang mengurangi duplikasi laporan, sementara pasien merasa terbantu dengan adanya pengingat kontrol serta akses informasi yang lebih mudah dipahami,” imbuhnya.

Dengan pendekatan digital yang lebih terintegrasi, SITUBA diharapkan bukan sekadar menjadi sistem pelaporan, tetapi benar-benar hadir sebagai teman digital yang menemani pasien TBC dari awal pengobatan hingga proses pemulihan. UBSI sebagai Kampus Digital Kreatif selalu berkontribusi dalam kemajuan dan efektivitas keseharian masyarakat.

Artikel SITUBA, Teman Digital Baru bagi Pasien TBC di Surakarta pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

Inovasi ini dikembangkan oleh tim mahasiswa S2 UNM yang terdiri dari Hendra Hermansyah, Candra Oktavianto, Tafrizi, Tri Junianto, dan Muhammad Azzam Azhari M. SmartTB dirancang sebagai sistem mobile dan backend yang mampu menganalisis citra rontgen dada (X-Ray) secara cepat dan akurat untuk skrining awal TBC.

Tidak hanya mengandalkan kecerdasan buatan, SmartTB juga mengintegrasikan consortium blockchain untuk mencatat seluruh proses pemeriksaan, validasi data, serta aktivitas lintas institusi kesehatan seperti rumah sakit, dinas kesehatan, hingga Kementerian Kesehatan. Dengan mekanisme ini, setiap data dan aktivitas tercatat dalam audit trail yang transparan, aman, dan tidak dapat dimanipulasi.

Kepala Nusa Mandiri Innovation Center (NIC), Fitra Septia Nugraha, menilai SmartTB sebagai bukti nyata kekuatan riset dan inovasi mahasiswa UNM. Menurutnya, kolaborasi AI dan blockchain dalam SmartTB menjawab tantangan besar digitalisasi layanan kesehatan, khususnya dalam penanganan penyakit menular seperti TBC.

“SmartTB menunjukkan bahwa mahasiswa Universitas Nusa Mandiri tidak hanya mampu berinovasi secara teknis, tetapi juga menghadirkan solusi strategis bagi persoalan nasional. Integrasi AI untuk skrining dan blockchain untuk keamanan data menjadikan inovasi ini sangat relevan dengan kebutuhan sistem kesehatan modern,” jelasnya dalam keterangan rilis yang diterima, pada Senin (19/1).

Ia menyampaikan, melalui NIC, UNM sebagai Kampus Digital Bisnis terus mendorong riset dan pengembangan teknologi agar karya mahasiswa dapat dikembangkan hingga tahap implementasi dan hilirisasi bersama mitra industri maupun pemerintah.

“Kehadiran SmartTB diharapkan mampu mempercepat proses deteksi dini TBC, meningkatkan akurasi skrining, serta mendukung program nasional eliminasi Tuberkulosis di Indonesia. Inovasi ini sekaligus menegaskan peran Universitas Nusa Mandiri (UNM) sebagai pusat lahirnya solusi teknologi berbasis riset untuk menjawab tantangan bangsa di era digital,” tutupnya.

Artikel Mahasiswa S2 UNM Ciptakan Teknologi Deteksi TBC Berbasi AI dan Blockchain pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

Prof. Hilman menjelaskan bahwa penggunaan teknologi kecerdasan artifisial (AI) dalam bidang medis semakin meningkat, mulai dari pemanfaatan citra medis (MRI, CT-Scan), ekspresi gen, hingga DNA sequencing untuk diagnosis, evaluasi efektivitas obat, dan konsultasi medis. Salah satu fokus penelitian terbaru adalah penerapan machine learning dalam deteksi kanker berbasis citra medis.

Namun, tantangan besar muncul akibat keterbatasan data dan ketidakseimbangan jumlah data antar kelas, yang sering menyebabkan model machine learning rentan mengalami overfitting. Untuk itu, ia memperkenalkan pendekatan Quantum Generative Adversarial Networks (QGAN) sebagai solusi inovatif.

“Dengan QGAN, kita dapat melakukan data augmentation secara lebih efektif, sehingga mampu mengatasi keterbatasan data medis. Pada riset kami dengan dataset kanker kulit HAM10000, pendekatan QGAN terbukti menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode klasik,” jelas Prof. Hilman pada presentasinya yang berlangsung hybrid di UNM kampus Margonda, Depok, Kamis (11/9).

Dalam paparannya, Prof. Hilman juga menyinggung perbedaan mendasar antara komputasi klasik dan kuantum. Quantum computing, dengan konsep superposisi dan entanglement, memungkinkan pemrosesan data dalam skala jauh lebih kompleks dengan sumber daya yang lebih efisien.

Pendekatan ini membuka peluang besar untuk mempercepat komputasi, menyelesaikan masalah dimensi data yang tinggi, serta meningkatkan akurasi dalam prediksi medis. “Rapid advancement pada teknologi quantum membuka jalan bagi integrasi dengan machine learning, sehingga kita dapat menangani masalah seperti imbalanced data maupun curse of dimensionality yang sulit dipecahkan dengan metode klasik,” tambahnya.

Selain riset di bidang kesehatan, Prof. Hilman dan timnya di BRIN juga mengembangkan machine learning untuk berbagai sektor, seperti:
1. Pertanian: deteksi penyakit tanaman teh, identifikasi klon teh, dan prediksi kualitas hasil panen.
2. Transportasi: prediksi kondisi pengemudi untuk mencegah kecelakaan, hingga pengembangan kendaraan otonom.
3. Lingkungan: prediksi kualitas air dengan citra digital, serta analisis curah hujan menggunakan model hybrid.
4. Energi: prediksi umur baterai lithium dengan model deep learning yang lebih robust.
5. Kesehatan: pencarian kandidat obat Covid-19 melalui text mining, hingga prediksi interaksi obat dan target (Drug-Target Interactions).

Melalui presentasinya, Prof. Hilman menekankan bahwa meskipun machine learning klasik saat ini lebih matang, potensi QML di masa depan sangat besar. Integrasi AI dengan komputasi kuantum diyakini akan menjadi terobosan dalam riset medis maupun bidang kritis lainnya.

ICITRI 2025 yang diadakan oleh UNM sebagai Kampus Digital Bisnis menjadi wadah penting bagi para peneliti global untuk bertukar gagasan, termasuk menghadirkan perspektif baru dari Indonesia melalui riset-riset unggulan BRIN di bawah kepemimpinan Prof. Hilman.

Artikel Prof. Hilman Paparkan Peran Quantum Machine Learning untuk Kesehatan di ICITRI 2025 pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

Kehadiran UBSI kampus Solo sebagai mitra strategis menunjukkan komitmen kampus dalam mendukung program kesehatan masyarakat. Deklarasi ini dihadiri oleh Kepala Puskesmas Nusukan, Lurah Kelurahan Nusukan, perwakilan Dinas Kesehatan, dan masyarakat setempat, diikuti oleh Dr. Candra Agustina, Kaprodi Sistem Informasi Akuntansi UBSI kampus Solo.

Program Kelurahan Peduli TBC akan mencakup sosialisasi, edukasi kesehatan, dan pendataan pasien suspek TBC di 46 RW Kelurahan Nusukan. Setiap RW akan mendapatkan pendampingan khusus.

Candra menjelaskan keterlibatan UBSI dalam kegiatan ini merupakan bentuk nyata kontribusi perguruan tinggi kepada masyarakat. UBSI berkomitmen untuk mendukung program kesehatan masyarakat, salah satunya dengan pendampingan dan pemanfaatan teknologi informasi dalam pengelolaan data kesehatan.

“Melalui kegiatan ini, kami ingin mahasiswa dan dosen juga dapat berperan aktif dalam mewujudkan masyarakat yang sehat dan tangguh.” ujarnya dalam keterangan rilis, Kamis (18/9).

Program ini tidak hanya berfokus pada pendataan, tetapi juga menekankan pentingnya pola hidup sehat, gerakan bebas rokok, pengendalian hipertensi dan diabetes, serta kepedulian lingkungan.

Sinergi antara pemerintah, tenaga kesehatan, masyarakat, dan perguruan tinggi diharapkan mampu mempercepat eliminasi TBC di Solo Raya. Partisipasi UBSI kampus Solo dalam deklarasi ini menegaskan komitmen kampus untuk selalu hadir di tengah masyarakat, mendukung program pemerintah, dan memberikan kesempatan bagi sivitas akademika untuk berkontribusi di bidang kesehatan dan sosial.

Artikel Deklarasi Kelurahan Peduli TBC, UBSI Kampus Solo Tunjukkan Kepedulian Kesehatan pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

Aplikasi ini dirancang biar nulis diary nggak lagi terasa “berat”, tapi justru fun dan bikin nagih. Ada sistem poin, reward shop, sampai “emotion tree” yang tumbuh sesuai aktivitas pengguna. Dengan sentuhan gamifikasi, aplikasi ini berhasil bikin anak muda lebih konsisten nge-jurnal harian mereka.

Penelitian melibatkan 32 partisipan usia 18–25 tahun selama sebulan penuh. Hasilnya cukup bikin wow: tingkat depresi, kecemasan, dan stres mereka menurun signifikan setelah rutin pakai aplikasi. Analisis statistik (paired t-test) nunjukin hasil ini valid secara ilmiah (p < 0,05).

“Dengan gamifikasi, kita bisa dorong anak muda lebih konsisten menulis diary. Hasilnya, mereka lebih sadar sama emosinya, lebih lega, dan beban stres berkurang,” jelas William Phedra, peneliti dari ITS dalam keterangan rilis yang diterima, pada Jumat (12/9).

Fitur aplikasi ini nggak cuma bikin user betah, tapi juga terbukti punya korelasi positif dengan kesehatan mental. Semakin rajin pengguna ngejurnal, semakin besar pula penurunan tingkat stres, kecemasan, maupun depresi. Bahkan dua psikolog klinis yang ikut memvalidasi riset ini ngasih jempol atas konsepnya, karena bisa jadi alat bantu tambahan buat terapi kesehatan mental.

Menurut Anny Yuniarti, timnya pengin riset ini bisa dikembangkan lebih lanjut. “Ke depan, kita mau tambah fitur lebih detail buat tracking emosi, jadi pengguna bisa makin paham pola perasaan mereka,” ungkapnya.

Riset ini menegaskan bahwa teknologi digital, jika diramu dengan pendekatan kreatif bisa jadi solusi nyata buat tantangan kesehatan mental generasi muda.

Artikel Banyak Riset Berkualitas di ICITRI 2025, Salah Satunya “Gamified Mobile Diary” buat Bantu Anak Muda Lawan Stres dan Depresi pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

Program ini bertajuk “Inovasi Teknologi SehatLink Untuk Pemantauan Kesehatan Keluarga Terintegrasi Bebas Stunting dan Penyakit Kronis Pada Kader PKK RW. 01 Kelurahan Ragunan,” dipimpin Sukmawati Anggraeni Putri, dibantu Titin Kristiana dan Setiaji. Inisiatif ini bertujuan untuk mendigitalisasi pencatatan kesehatan di Posyandu, menggantikan sistem manual yang rentan kesalahan dan kehilangan data.

Menurut Sukmawati Anggraeni Putri selaku ketua tim, pelatihan ini mencakup pengenalan sistem SehatLink, pembuatan akun, input data balita dan lansia, serta manajemen data.

“Para kader mendapat bimbingan langsung dari dosen, memastikan pemahaman menyeluruh dan kemampuan operasional mandiri,” tandasnya dalam rilis yang diterima, pada Rabu (10/9).

Ia menjelaskan pelatihan ini merupakan kontribusi nyata perguruan tinggi dalam mendukung transformasi layanan publik di tingkat akar rumput.

“Pemberdayaan kader Posyandu melalui teknologi adalah kunci untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan berbasis masyarakat,” ujarnya.

Ia menyampaikan bahwa dengan sistem ini, pelayanan kesehatan menjadi lebih cepat, akurat, dan terdokumentasi dengan baik.

Sementara itu, Ketua PKK RW 01 Kelurahan Ragunan, Ike Hertha Viscalia, mengapresiasi inisiatif ini. Ia menyatakan kegiatan ini sangat bermanfaat dalam meningkatkan kapasitas kader Posyandu di wilayah kami.

“Dengan sistem digital ini, proses pendataan menjadi lebih rapi, cepat, dan mudah untuk disampaikan ke pihak terkait seperti puskesmas atau kelurahan,” katanya.

Pada kesempatan ini, peserta pelatihan, Yusmin Maryani, juga mengungkapkan rasa antusiasnya. “Sebelumnya saya takut menggunakan teknologi, namun setelah mendapat bimbingan, saya lebih percaya diri. SehatLink sangat membantu dalam mencatat data balita dan lansia, sekaligus mempermudah laporan bulanan Posyandu,” ungkapnya.

Sukmawati menambahkan, digitalisasi Posyandu di RW 01 Kelurahan Ragunan ini menjadi contoh nyata kolaborasi antara perguruan tinggi dan masyarakat.

“Dengan dukungan Kemendikti Saintek, UNM berkomitmen untuk terus memperluas kegiatan pengabdian kepada masyarakat berbasis kebutuhan lapangan,” tutupnya.

Artikel Revolusi Kesehatan di Ragunan: UNM dan SehatLink Wujudkan Posyandu Digital pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

Dalam diskusi ini, peserta tidak hanya antusias mendengarkan, tetapi juga aktif mengajukan pertanyaan seputar penyakit kulit dan deteksi kanker kulit dengan bantuan teknologi.

Beberapa peserta menanyakan tentang jenis penyakit kulit yang rentan berkembang menjadi kanker, serta bagaimana masyarakat bisa membedakan gejala awal yang berbahaya.

Menjawab hal ini, dr. Faradibha kembali menekankan pentingnya deteksi dini dengan prinsip ABCDE (Asymmetry, Border, Color, Diameter, Evolving) dan kebiasaan menjaga kesehatan kulit sehari-hari.

Sementara itu, Nurul Khasanah memperkenalkan website DeepSkin http://www.deepskincancer.com yang dikembangkan sebagai salah satu luaran penelitian. Website ini memuat informasi dasar terkait kanker kulit sekaligus menjadi platform awal pengenalan sistem berbasis AI untuk membantu identifikasi lesi kulit jinak dan ganas.

“Website ini masih tahap awal, tapi kami rancang sebagai sistem informasi sekaligus wadah edukasi bagi masyarakat. Ke depan, potensinya bisa dikembangkan lebih jauh,” jelas Nurul.

Diskusi menjadi semakin menarik ketika beberapa peserta memberikan masukan agar sistem DeepSkin tidak hanya berhenti di website, tetapi juga dikembangkan menjadi aplikasi Android agar lebih mudah diakses. Bahkan ada yang menyarankan untuk menambahkan fitur chatbot berbasis AI serta komunikasi langsung dengan dokter spesialis kanker kulit.

“Masukan ini sangat berharga bagi kami. Memang tujuan penelitian ini tidak hanya menghasilkan model AI, tapi juga menyiapkan langkah menuju implementasi nyata di masyarakat. Pengembangan aplikasi mobile dan fitur interaktif tentu akan kami pertimbangkan dalam tahap riset selanjutnya,” ujarnya.

dr. Faradibha menambahkan, pengembangan aplikasi semacam ini bisa menjadi terobosan besar, asalkan tetap memperhatikan validasi medis dan etika kesehatan.

“Teknologi seperti DeepSkin dapat menjadi ‘asisten digital’ bagi dokter maupun masyarakat. Namun tetap harus ada pengawasan medis agar hasil analisis benar-benar bisa dipertanggungjawabkan, jelasnya.

Taopik Hidayat menutup sesi talkshow dengan menekankan bahwa diskusi interaktif ini membuktikan pentingnya kolaborasi antara dunia akademik, medis, dan masyarakat.

“Ide-ide dari peserta menjadi bahan refleksi sekaligus arah baru dalam pengembangan DeepSkin agar lebih aplikatif dan bermanfaat luas,” pungkas Taopik.

UNM sebagai Kampus Digital Bisnis, membuka ruang kolaborasi untuk merancang masa depan deteksi dini kanker kulit yang lebih cepat, mudah, dan inklusif bagi masyarakat.

Artikel Diskusi Interaktif FGD DeepSkin Bahas Aplikasi AI untuk Deteksi Kanker Kulit pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

Dalam sambutannya, Laela mengungkapkan bahwa capaian kegiatan ini tidak lepas dari kerja keras dan kontribusi seluruh tim peneliti.

Mulai dari tahap pengumpulan data, pengolahan, hingga penyusunan model penelitian, semuanya dilakukan secara kolaboratif hingga akhirnya forum diskusi penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.

“Saya mengucapkan rasa syukur dan terima kasih kepada seluruh tim peneliti UNM yang telah bekerja keras dan memberikan kontribusi dalam penelitian berfokus pada DeepSkin,” tutur Laela, Sabtu (30/8).

Laela menambahkan, Mulai dari pengumpulan data, pengolahan, hingga akhirnya kita bisa sampai di forum group discussion hibah penelitian hari ini,”

Ia juga menegaskan bahwa keberhasilan penelitian ini tidak hanya berasal dari tim internal, tetapi juga berkat dukungan berbagai pihak, termasuk Ketua Tim LPPM Universitas Nusa Mandiri serta Kemendikti Saintek.

“Kami menyadari penelitian ini tidak akan berhasil tanpa adanya dukungan dari Ketua Tim LPPM UNM dan Kemendikti Saintek yang telah memfasilitasi jalannya penelitian hingga forum ini terlaksana,” tambahnya.

Laela berharap, penelitian DeepSkin dapat memberikan manfaat yang lebih luas, tidak hanya bagi pengembangan ilmu pengetahuan di lingkungan akademisi, tetapi juga bagi masyarakat yang membutuhkan solusi teknologi dalam bidang kesehatan.

“Semoga penelitian ini dapat bermanfaat, baik untuk kalangan akademisi maupun masyarakat luas,” pungkasnya.

FGD hibah penelitian ini menjadi bagian dari komitmen Universitas Nusa Mandiri sebagai Kampus Digital Bisnis dalam menghadirkan riset inovatif berbasis teknologi digital yang relevan dengan kebutuhan zaman, sekaligus berkontribusi nyata untuk kemajuan bidang kesehatan.

Artikel Universitas Nusa Mandiri Tegaskan Komitmen Riset Kesehatan Digital Lewat FGD DeepSkin pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.

Dalam forum Focus Group Discussion (FGD) Hibah Penelitian, Nurul Khasanah, salah satu anggota tim peneliti, berbagi cerita soal bagaimana AI bisa menjadi “mata tambahan” bagi tenaga medis.

Menurut Nurul, kanker kulit di Indonesia masih menjadi penyakit berbahaya dengan tingkat kematian tinggi, bahkan mencapai 95% menurut data WHO. Masalahnya, deteksi dini biasanya harus melalui biopsi, yang mahal, butuh waktu, dan tidak nyaman bagi pasien.

“Lewat DeepSkin, kami ingin menunjukkan bahwa AI bisa jadi solusi pendukung. Dengan analisis citra digital, deteksi bisa lebih cepat, akurat, dan non-invasif,” ungkap Nurul, Sabtu (30/8).

Untuk melatih AI ini, tim peneliti mengumpulkan 13 ribu lebih foto kanker kulit dari dua sumber besar, yaitu ISIC dan Kaggle. Foto-foto itu kemudian diproses, dibersihkan, distandarisasi, lalu diuji dengan berbagai algoritma deep learning populer, mulai dari ResNet, Inception, hingga DenseNet.

Hasilnya? DenseNet169 jadi bintang utama. Setelah dimodifikasi, model ini mampu mengenali perbedaan antara kanker kulit jinak (benign) dan ganas (malignant) dengan akurasi mencapai 92,9%.

Tak berhenti di situ, penelitian ini juga sudah menghasilkan luaran konkret, seperti artikel ilmiah yang sedang dalam proses review di jurnal internasional bereputasi, website AI-powered medical system di https://www.deepskincancer.com, dan poster ilmiah hingga pengajuan Hak Kekayaan Intelektual (HKI).

Nurul menekankan bahwa penelitian ini masih terus berkembang, tapi arah tujuannya jelas, yaitu membantu dunia medis punya alat diagnosis awal yang lebih praktis dan terjangkau.

“Kami ingin DeepSkin benar-benar bermanfaat, bukan hanya untuk akademisi, tapi juga untuk masyarakat luas,” tutupnya.

Artikel DeepSkin: Ketika AI Ikut Membantu Dokter Mendeteksi Kanker Kulit pertama kali tampil pada JogjaHitz.com.