Mahasiswa ITS Ciptakan Sistem Deteksi Dini TBC Lewat Suara Batuk, Akurat dan Terjangkau

POJOKSATU.id - Tim mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) menghadirkan inovasi deteksi dini penyakit tuberkulosis (TBC) melalui sistem skrining berbasis suara batuk.

Inovasi ini lahir dari keprihatinan terhadap tingginya kasus TBC di Indonesia yang masih menjadi penyumbang beban TBC terbesar kedua di dunia.

Sistem tersebut dirancang untuk menjawab keterbatasan akses masyarakat terhadap alat skrining dan diagnosis TBC yang selama ini cenderung mahal dan sulit dijangkau.

Padahal, TBC merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis (Mtb) yang berkembang biak di jaringan paru-paru.

Salah satu gejala utama TBC paru adalah batuk kronis yang berlangsung lebih dari dua hingga tiga minggu.

Berangkat dari kondisi itu, metode skrining berbasis suara batuk dinilai sebagai pendekatan medis inovatif yang lebih efisien, hemat biaya, dan berpotensi diterapkan secara luas di masyarakat.

Ketua tim, Nathania Cahya Romadhona, menjelaskan bahwa pengolahan sinyal suara batuk memiliki tantangan tersendiri.

Suara batuk bersifat inharmonik dengan pola spektral yang tidak beraturan, sementara sebagian besar sistem kecerdasan buatan masih berfokus pada fitur akustik tertentu, seperti Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC).

“Diperlukan pendekatan yang mampu menangkap kompleksitas sinyal batuk secara lebih komprehensif,” jelasnya.

Untuk menjawab tantangan tersebut, tim memanfaatkan metode deep learning guna mengekstraksi karakteristik akustik dari suara batuk pasien TBC.

Data suara kemudian diproses menggunakan Yet Another Mel Spectrogram Network (YAMNet) untuk memvalidasi jenis suara.

Nathania menyebut, model ini memiliki akurasi dan performa yang unggul dalam klasifikasi suara batuk di berbagai kondisi lingkungan.

Tim bimbingan dosen Dr Eng Dhany Arifianto ST MEng yang beranggotakan Nikolas Stanislaus Sanjaya, Faisal Azmi Sirajudin, Miskiyah, dan M. Rizki Dwi Kurnia Putra juga melakukan modifikasi pada arsitektur deep learning.

Modifikasi dilakukan melalui ekstraksi fitur MFCC yang selanjutnya diproses menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk membedakan batuk TBC dan non-TBC dengan tingkat akurasi yang lebih optimal.

Tak berhenti di situ, tim yang menamai inovasinya TBCare ini turut merancang perangkat perekaman suara batuk yang terintegrasi dengan sistem Internet of Things (IoT).

Perangkat tersebut dapat terhubung langsung dengan basis data rumah sakit, sehingga proses pengiriman dan pengelolaan data medis dapat dilakukan secara efisien dan berkelanjutan.

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

Inovasi TBCare telah melalui uji validasi medis dan menunjukkan tingkat sensitivitas klasifikasi batuk tuberkulosis sebesar 76 persen.

Sistem ini juga dikembangkan menggunakan data primer dari 17 pasien di Rumah Sakit Universitas Airlangga (RSUA) dengan tingkat kesiapterapan teknologi berada di level 6.

Capaian tersebut mengantarkan tim Program Kreativitas Mahasiswa kategori Karsa Cipta (PKM-KC) ITS meraih medali emas pada ajang Pekan Ilmiah Nasional Mahasiswa (Pimnas) 2025.

Lebih dari sekadar prestasi, inovasi ini turut mendukung pencapaian tujuan ke-3, ke-9, dan ke-10 Sustainable Development Goals (SDGs), terutama dalam mewujudkan kehidupan sehat dan mengurangi ketimpangan melalui teknologi.

Di akhir, Nathania berharap inovasi yang dikembangkan bersama timnya ini dapat menjadi bagian dari solusi nasional dalam mendukung target eliminasi penyakit TBC di Indonesia pada tahun 2030. ***

Mahasiswa ITS Ciptakan Sistem Deteksi Dini TBC Lewat Suara Batuk, Akurat dan Terjangkau

Berita Populer

Beasiswa Bakti Nusa 2026 Dibuka, Mahasiswa Angkatan 2023 Bisa Daftar hingga 18 Oktober

Koperasi Bakal Salurkan Gaji PNS dan Bayar Pensiun? Ini Rencana Pemerintah

Kemenag Buka 5 Program Non-Degree 2026, Gratis, Dapat Uang Saku hingga Akomodasi