SURABAYA – Mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) berhasil mengembangkan inovasi sistem skrining berbasis suara batuk untuk deteksi dini penyakit Tuberkulosis (TBC). Terobosan ini hadir sebagai respons terhadap tingginya kasus TBC di Indonesia yang menyumbang beban kasus terbesar kedua di dunia, sekaligus mengatasi keterbatasan akses alat skrining dan diagnosis standar di masyarakat.
TBC, yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis (Mtb) pada jaringan paru, memiliki gejala utama berupa batuk kronis yang berlangsung lebih dari dua hingga tiga minggu. Metode skrining berbasis suara batuk ini menawarkan pendekatan medis yang lebih hemat biaya dan mudah dijangkau untuk deteksi dini TBC Paru.
Ikuti artikel informatif lainnya di Mureks. mureks.co.id
Ketua tim pengembang, Nathania Cahya Romadhona, menjelaskan bahwa pengolahan sinyal batuk memiliki tantangan tersendiri karena sifatnya yang inharmonik dengan pola spektral tidak beraturan. Ia menambahkan, deteksi kecerdasan buatan yang ada saat ini masih berfokus pada model dengan fitur akustik seperti Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC).
“Diperlukan pendekatan yang mampu menangkap kompleksitas sinyal batuk secara lebih komprehensif,” ungkap Nathania, seperti yang Mureks catat dalam wawancara. Untuk menjawab tantangan tersebut, tim memanfaatkan metode deep learning guna mencari karakteristik akustik pada suara batuk pasien TBC. Data yang diperoleh kemudian diolah menggunakan Yet Another Mel Spectrogram Network (YAMNet) untuk memvalidasi jenis suara.
Nathania menegaskan, “Model ini memiliki akurasi dan performa yang unggul dalam klasifikasi dan validasi suara batuk dalam berbagai kondisi lingkungan.” Tim yang dibimbing oleh dosen Dhany Arifianto, dan beranggotakan Nikolas Stanislaus Sanjaya, Faisal Azmi Sirajudin, Miskiyah, serta M. Rizki Dwi Kurnia Putra, juga melakukan modifikasi pada arsitektur deep learning.
Modifikasi tersebut melibatkan ekstraksi fitur menggunakan MFCC yang kemudian diproses sebagai input untuk model Long Short-Term Memory (LSTM). Langkah ini bertujuan untuk “memperoleh tingkat akurasi yang lebih optimal dalam membedakan batuk TBC dan non-TBC,” jelas tim.
Inovasi yang diberi nama TBCare ini juga mencakup perancangan perangkat perekaman suara batuk yang terintegrasi dengan sistem Internet of Things (IoT). Perangkat ini dirancang agar dapat terhubung langsung dengan basis data rumah sakit, memungkinkan pengiriman dan pengelolaan data medis yang efisien dan berkelanjutan. “Perangkat ini memiliki kemampuan pra-skrining TB portable yang mudah dioperasikan oleh kader kesehatan di berbagai daerah,” tutur Nathania.
Setelah melalui uji validasi medis, inovasi TBCare menunjukkan tingkat klasifikasi batuk tuberkulosis dengan sensitivitas sebesar 76 persen. Mahasiswa program studi Teknologi Kedokteran ITS ini menambahkan, sistem yang dikembangkan menggunakan data primer dari tujuh belas pasien di Rumah Sakit Universitas Airlangga (RSUA) dengan tingkat kesiapterapan teknologi (TKT) 6.
Capaian gemilang ini mengantarkan tim Program Kreativitas Mahasiswa kategori Karsa Cipta (PKM-KC) ITS meraih medali emas dalam Pekan Ilmiah Nasional Mahasiswa (Pimnas) 2025 lalu. Menurut Mureks, karya ini juga secara signifikan mendukung pencapaian tujuan ke-3 (kehidupan sehat dan sejahtera), ke-9 (industri, inovasi, dan infrastruktur), dan ke-10 (mengurangi ketimpangan) dari Sustainable Development Goals (SDGs).
Nathania berharap, “agar inovasinya dapat mendukung eliminasi penyakit TBC pada tahun 2030.”
