Rancang Inovasi AI-IoT untuk Green Smart Hospital, Tim Dosen Teknik Informatika Unila Raih Pendanaan Hibah Kompetitif BLU 2026

BANDAR LAMPUNG – Prestasi membanggakan kembali diraih oleh sivitas akademika Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Lampung (Unila). Tim periset yang diketuai oleh Ir. Gigih Forda Nama, S.T., M.T.I., IPM. berhasil memenangkan pendanaan pada ajang bergengsi Hibah Kompetitif Badan Layanan Umum (BLU) Unila Tahun Anggaran 2026.

Penelitian yang berhasil didanai ini mengangkat judul inovatif: “Implementasi AI-IoT (Artificial Intelligence – Internet of Things) dalam Transformasi Green Smart Hospital: Manajemen Energi dan Lingkungan Terintegrasi pada Infrastruktur IRC dan RSPTN Universitas Lampung”.

Keberhasilan ini merupakan wujud nyata dari dedikasi riset yang berkesinambungan dalam pengembangan Sistem Manajemen Energi Cerdas dan pemantauan Kualitas Lingkungan Dalam Ruang (Indoor Environmental Quality / IEQ), khususnya yang diterapkan pada infrastruktur fasilitas riset dan medis berskala besar.

Dalam pelaksanaan riset kolaboratif lintas disiplin ini, Ir. Gigih Forda Nama didampingi oleh tim periset unggul dari Fakultas Teknik Unila, yaitu:

• Ir. Trisya Septiana, S.T., M.T. (Teknik Informatika)
• Dr. Eng. Ir. Dikpride Despa, S.T., M.T., IPM., ASEAN Eng. (Program Profesi Insinyur)
• Rio Ariestia Pradipta, S.Kom., M.T.I. (Teknik Informatika)
• Herri Gusmedi, S.T., M.T. (Teknik Elektro)

Solusi Cerdas Berbasis Data untuk RSPTN Unila Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tingginya konsumsi energi serta urgensi standarisasi kualitas lingkungan yang sangat spesifik bagi fasilitas riset sekelas Integrated Research Center (IRC) dan Rumah Sakit Perguruan Tinggi Negeri (RSPTN) Unila.

Untuk menjawab tantangan tersebut, tim peneliti mengusulkan sebuah kerangka kerja cerdas yang mengintegrasikan jaringan multi-node IoT. Jaringan ini akan dilengkapi dengan sensor parameter elektrik (tegangan, arus, daya, energi) sekaligus sensor lingkungan (suhu, kelembapan, kualitas udara, kebisingan). Seluruh data dari sensor akan ditransmisikan secara kontinu ke sebuah platform terpusat.

Berbeda dengan sistem pemantauan konvensional, inovasi ini menggunakan algoritma Machine Learning sebagai mesin prediktif. Sistem ini diklaim mampu memprediksi beban puncak listrik secara otomatis, mendeteksi anomali sejak dini, dan memberikan rekomendasi kebijakan operasional yang presisi melalui visualisasi dashboard yang intuitif dan mudah dipantau.

Dampak Nyata bagi Unila Green Metric dan Kesehatan Nasional Implementasi riset ini diharapkan membawa dampak strategis yang luas. Dari sisi lingkungan, sistem ini akan mendorong langkah konkret dalam upaya pengurangan emisi gas rumah kaca dari sektor konsumsi listrik kampus. Akuisisi data yang akurat akan menjadi fondasi kuat bagi kebijakan efisiensi dan konservasi energi, sejalan dengan komitmen universitas dalam mendukung program Unila Green Metric.

Lebih dari itu, luaran dari riset ini diproyeksikan dapat menjadi purwarupa (prototype) model Transformasi Green Smart Hospital di Indonesia. Model implementasi teknologi AI dan IoT ini dirancang agar dapat direplikasi di berbagai fasilitas kesehatan nasional lainnya. Hal ini secara langsung memperkuat posisi Universitas Lampung sebagai pionir dalam inovasi teknologi kesehatan digital berbasis data yang berdampak pada peningkatan kualitas layanan medis secara menyeluruh.