Surabaya — Prestasi membanggakan kembali ditorehkan oleh civitas akademika Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya (ITATS). Budanis Dwi Meilani, S.Kom., M.Kom., Dosen Program Studi Sistem Informasi ITATS, berhasil mempublikasikan riset inovatifnya di jurnal internasional bereputasi Ingénierie des Systèmes d’Information (ISI), yang diterbitkan oleh IIETA (International Information and Engineering Technology Association) pada Volume 31, Nomor 1, Januari 2026.
Penelitian yang berjudul “Multi-Model Convolutional Neural Network Architecture for Cervical Cell Image Classification” ini resmi diterima pada 20 Januari 2026 dan telah tersedia secara daring sejak 31 Januari 2026 dengan DOI: https://doi.org/10.18280/isi.310121.
Capaian ini bukan sekadar pencapaian pribadi – ini adalah bukti nyata kualitas dan profesionalisme dosen Program Studi Sistem Informasi ITATS yang mampu bersaing dan berkontribusi di panggung riset internasional. Di tengah era transformasi digital yang kian pesat, dosen Prodi SI ITATS tidak hanya mengajar di kelas, tetapi juga aktif menghasilkan inovasi yang relevan dan berdampak langsung bagi masyarakat luas.
Inovasi Riset: Arsitektur CNN Multi-Model untuk Klasifikasi Citra Sel Serviks
Dalam penelitiannya, Budanis Dwi Meilani mengusulkan sebuah kerangka kerja berbasis deep learning yang mengintegrasikan tiga arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) ringan secara paralel, yaitu MobileNet V3, EfficientNet V2, dan ShuffleNet V2. Ketiga model ini bekerja bersamaan sebagai feature extractor – masing-masing menangkap representasi visual yang berbeda dan saling melengkapi dari citra sel serviks hasil pemeriksaan pap smear.
Hasil ekstraksi fitur dari ketiga model kemudian digabungkan (feature fusion) untuk membentuk representasi yang jauh lebih kaya, sebelum akhirnya masuk ke tahap klasifikasi. Pendekatan multi-model atau ensemble learning ini dipilih karena satu arsitektur CNN tunggal sering kali tidak mampu menangkap keseluruhan kompleksitas fitur pada citra medis yang memiliki tekstur, pola, dan skala yang sangat beragam.
Dari Riset Akademik Menuju Solusi Kesehatan
Riset ini bukan hanya bermakna di atas kertas. Secara praktis, arsitektur CNN multi-model yang dikembangkan berpotensi besar menjadi alat bantu diagnosis berbasis AI (AI-powered diagnostic support system) bagi dokter dan tenaga medis di seluruh Indonesia – terutama di daerah-daerah yang kekurangan tenaga ahli patologi. Sistem ini mampu memberikan hasil analisis yang cepat, konsisten, dan objektif, membantu mempercepat proses deteksi dini kanker serviks secara masif.
Dari perspektif akademik, penelitian ini mempertegas bahwa kombinasi arsitektur CNN ringan dengan strategi optimasi yang tepat mampu menghasilkan performa klasifikasi citra medis yang kompetitif, bahkan tanpa harus bergantung pada model besar yang membutuhkan infrastruktur komputasi mahal.
Bangga Bersama Dosen Berprestasi ITATS
Keberhasilan Budanis Dwi Meilani mempublikasikan risetnya di jurnal internasional bereputasi adalah kebanggaan bersama bagi seluruh sivitas akademika yang percaya bahwa ilmu pengetahuan harus hadir untuk menjawab persoalan kehidupan.
Inovasi berbasis AI untuk deteksi dini kanker serviks ini bukan sekadar pencapaian akademis semata. Ini adalah bukti nyata bahwa dosen Sistem Informasi ITATS adalah tenaga pendidik yang profesional, kompeten, dan tidak berhenti berkontribusi – baik untuk dunia ilmu pengetahuan maupun untuk kebaikan masyarakat yang lebih luas.