Pengenalan TBC dari Suara Batuk Menggunakan Pembelajaran Mesin Mahasiswa ITS

by -11 views
by
Pengenalan TBC dari Suara Batuk Menggunakan Pembelajaran Mesin Mahasiswa ITS

Inovasi Deteksi Dini TBC Berbasis Suara Batuk

Tim mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya mengembangkan inovasi baru dalam mendeteksi dini penyakit Tuberkulosis (TBC). Inovasi ini menggunakan sistem tapis berbasis suara batuk, yang dirancang untuk memudahkan masyarakat dalam mengatasi keterbatasan akses terhadap alat screening.

Tim yang terdiri dari lima mahasiswa dari berbagai jurusan di ITS, yaitu Nathania Cahya Romadhona, Nikolas Stanislaus Sanjaya, Faisal Azmi Sirajudin, Miskiyah, dan M Rizki Dwi Kurnia Putra, menamakan inovasinya TBCare. Ketua tim, Nathania, menjelaskan bahwa ide ini lahir dari tingginya angka penderita TBC di Indonesia. Mereka ingin masyarakat dapat lebih mudah mengakses sistem screening TBC.

Salah satu gejala utama TBC adalah batuk kronis yang berlangsung selama lebih dari dua hingga tiga minggu. Oleh karena itu, metode screening berbasis suara batuk menjadi pendekatan medis yang inovatif dan hemat biaya.

“Kami memanfaatkan metode deep learning untuk mencari karakteristik akustik pada suara batuk pasien TBC. Data yang diperoleh kemudian diolah dengan Yet Another Mel Spectrogram Network (YAMNet) untuk memvalidasi jenis suara,” jelas Nathania.

Baca Juga:  'Bersenjatakan' Senyuman, Polwan Amankan Demo BBM di Monas dan DPR

Model yang digunakan memiliki akurasi dan performa yang unggul dalam klasifikasi dan validasi suara batuk dalam berbagai kondisi lingkungan. Selain itu, tim juga melakukan sejumlah modifikasi pada arsitektur deep learning. Modifikasi tersebut dilakukan dengan ekstraksi fitur akustik menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), lalu diproses sebagai input untuk model Long Short-Term Memory (LSTM). Tujuannya adalah untuk memperoleh tingkat akurasi yang lebih optimal dalam membedakan batuk TBC dan non-TBC.

Berdasarkan model tersebut, tim yang dibimbing oleh Dhany Arifianto ini juga merancang perangkat perekaman suara batuk yang terintegrasi dengan sistem Internet of Things (IoT). Alat ini dirancang agar dapat terhubung dengan basis data rumah sakit agar proses pengiriman dan pengelolaan data medis dapat dilakukan secara efisien dan berkelanjutan.

“Perangkat ini memiliki kemampuan pre-screening TB portable yang mudah dioperasikan oleh kader kesehatan di berbagai daerah,” ujar Nathania.

Menurut Nathania, inovasi ini telah melalui uji validasi medis yang menghasilkan tingkat klasifikasi batuk tuberkulosis dengan sensitivitas sebesar 76 persen. Sistem yang dikembangkan juga menggunakan data primer dari 17 pasien di Rumah Sakit Universitas Airlangga (RSUA).

Baca Juga:  Perampok Berlian Rp482 Triliun Ditangkap di 3 Negara

Saat ini, TBCare memiliki tingkat kesiapan teknologi (TKT) skala 6. Artinya, prototipe sistem ini masih dalam tahap pengujian di lingkungan relevan. Sistem akan siap diuji di lingkungan jika mencapai skala 7.

Inovasi TBCare membuat tim ini meraih medali emas untuk kategori Karsa Cipta dalam Pekan Ilmiah Nasional Mahasiswa (Pimnas) 2025 ke-38 pada November 2025. Nathania berharap agar inovasinya dapat mendukung eliminasi penyakit TBC pada tahun 2030.

About Author: Oban

Gravatar Image
Damar Alfian adalah seorang penulis dan kontren kreator di Bandung, Jawa Barat. Dia juga sebagai kontributor di beberapa media online.