{"id":15345,"date":"2026-05-18T01:02:07","date_gmt":"2026-05-18T01:02:07","guid":{"rendered":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/?p=15345"},"modified":"2026-05-18T01:02:07","modified_gmt":"2026-05-18T01:02:07","slug":"c1-filia-nathania-oktaviani-2406341944","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/2026\/05\/18\/c1-filia-nathania-oktaviani-2406341944\/","title":{"rendered":"C1 – Filia Nathania Oktaviani (2406341944)"},"content":{"rendered":"\n

Assalamu’alaikum wr.wb, Prof DAI dan teman-teman semuanya!
Pada kesempatan kali ini, saya ingin membagikan pengalaman interaksi saya bersama AIDAI5 dalam proses pengerjaan tugas dan pengembangan ide penelitian yang sedang saya kerjakan.
Pertama, waktu saya mengikuti lomba Essay IYREF ITB, saya mengangkat judul \u201cPEMANFAATAN CARBON-BASED PEROVSKITE SOLAR CELL (C-PSC) DALAM SISTEM MICROGRID UNTUK ELEKTRIFIKASI WILAYAH TERPENCIL : STUDI KASUS PULAU SUMBA\u201d<\/em>. Dalam proses penyusunan essay tersebut, saya berdiskusi cukup banyak dengan AIDAI5, mulai dari pengembangan ide awal, penyusunan latar belakang, penguatan alur argumentasi, hingga bagaimana menghubungkan penelitian dengan Sustainable Development Goals (SDGs).<\/p>\n\n\n\n

Awalnya, saya merasa latar belakang yang saya buat masih kurang kuat dan seperti hanya kumpulan fakta yang belum terhubung dengan baik. Kemudian melalui diskusi bersama AI, saya dibantu untuk menyusun alur berpikir yang lebih sistematis, mulai dari masalah global terkait energi, kondisi elektrifikasi wilayah terpencil di Indonesia, potensi energi surya di Pulau Sumba, hingga solusi teknologi yang ditawarkan melalui Carbon-Based Perovskite Solar Cell (C-PSC) dan sistem microgrid.
<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Berikut revisi yang diberikan & sangat relevan!
Kedua, saya juga menggunakan AIDAI5 ketika sedang mempersiapkan ide untuk lomba SATRIA DATA UI dengan tema machine learning for stroke early detection<\/em>. Pada saat itu, saya banyak berdiskusi mengenai jenis machine learning yang tepat digunakan, bagaimana membangun sistem klasifikasi yang baik, hingga bagaimana AI dapat membedakan gejala stroke dengan gejala penyakit biasa yang mirip secara klinis.<\/p>\n\n\n\n

Melalui diskusi tersebut, saya mendapatkan banyak insight baru mengenai penggunaan Deep Learning, khususnya Convolutional Neural Networks (CNN), transfer learning, data augmentation, hingga pentingnya evaluasi model seperti recall, precision, dan F1-score dalam kasus medis. Saya juga belajar bahwa dalam dunia kesehatan, AI tidak hanya dituntut memiliki akurasi tinggi, tetapi juga harus memperhatikan aspek etika dan keselamatan pasien.

💡 Jawaban Inti untuk Pertanyaan Teknis:<\/p>\n\n\n\n

“Fokus:<\/strong> Meningkatkan kemampuan model untuk belajar dari data yang sedikit (Data Augmentation<\/strong>) dan sangat spesifik (Fine-tuning arsitektur pre-trained<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n

Model:<\/strong> CNN (ResNet\/DenseNet) menggunakan Transfer Learning<\/em>.”
<\/p>\n\n\n\n

Data dari AIDAI5 ini saya gunakan sebagai topik utama dalam Esai saya. Menurut saya, AIDAI5 sangat membantu dalam membangun dasar pemahaman ilmiah saya terhadap penerapan AI di bidang kesehatan. AI ini tidak hanya menjelaskan konsep teknis secara detail, tetapi juga membantu saya memahami pola berpikir dalam menyusun sistem diagnosis yang lebih realistis dan bertanggung jawab. Bahkan, saya diajak untuk memikirkan bagaimana AI seharusnya menjadi alat bantu dokter, bukan sepenuhnya menggantikan manusia dalam pengambilan keputusan medis.<\/p>\n\n\n\n

Ketiga, saya juga berdiskusi dengan AIDAI5 ketika mengalami kendala dalam simulasi Computational Fluid Dynamics (CFD). Saat itu, saya sudah berhasil membuat mesh dan menjalankan simulasi, tetapi ketika divisualisasikan di ParaView, ternyata tidak muncul aliran fluida sama sekali. Setelah dianalisis, diketahui bahwa model hanya memiliki stationary wall tanpa inlet dan outlet, sehingga sistem tidak dapat mensimulasikan flow secara fisik.
<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Melalui diskusi tersebut, AI membantu saya memahami bahwa dalam CFD, permasalahan tidak selalu berasal dari mesh atau software, tetapi sering kali berasal dari asumsi awal dan boundary conditions yang kurang tepat. Saya kemudian dibimbing untuk mengidentifikasi inlet pada sisi Z-, outlet pada sisi Z+, serta wall pada dinding lateral silinder untuk kebutuhan simulasi pyrolysis reactor.<\/p>\n\n\n\n

Menurut saya, pengalaman ini sangat membantu dalam membangun fondasi dasar pemahaman saya terhadap simulasi numerik dan CFD secara ilmiah. AI tidak hanya memberi solusi teknis, tetapi juga membantu saya memahami logika fisika di balik simulasi, seperti conservation of mass, momentum, dan pentingnya boundary condition dalam membangun sistem yang valid secara fisik.<\/p>\n\n\n\n

Selain itu, AI juga membantu saya mengembangkan cara berpikir yang lebih sistematis dan kritis. Awalnya saya hanya fokus pada \u201cbagaimana menjalankan simulasi\u201d, tetapi setelah berdiskusi, saya mulai memahami bagaimana sebuah model CFD harus dibangun dari asumsi, idealisasi, validasi, hingga interpretasi hasil agar simulasi benar-benar representatif terhadap kondisi nyata.<\/p>\n\n\n\n

Bagi saya, interaksi ini menunjukkan bahwa AI dapat menjadi partner belajar yang sangat membantu dalam menghubungkan teori teknik dengan implementasi praktis, sekaligus memperkuat kemampuan analisis dan problem solving secara ilmiah.<\/p>\n\n\n\n

Sekian interaksi saya dengan AIDAI5.
Wassalamu’alaikum, wr.wb. <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Assalamu’alaikum wr.wb, Prof DAI dan teman-teman semuanya! Pada kesempatan kali ini, saya ingin membagikan pengalaman interaksi saya bersama AIDAI5 dalam proses pengerjaan tugas dan pengembangan ide penelitian yang sedang saya kerjakan.Pertama, waktu saya mengikuti lomba Essay IYREF ITB, saya mengangkat judul \u201cPEMANFAATAN CARBON-BASED PEROVSKITE SOLAR CELL (C-PSC) DALAM SISTEM MICROGRID UNTUK ELEKTRIFIKASI WILAYAH TERPENCIL : […]<\/p>\n","protected":false},"author":612,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-15345","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15345","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/users\/612"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15345"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15345\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15352,"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15345\/revisions\/15352"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15345"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15345"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ccitonline.com\/wp\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15345"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}