ITS Kembangkan Teknologi Deteksi TBC Berbasis Suara Batuk dan IoT
Jum'at, 02 Januari 2026 - 16:40 WIB
loading...
Salah satu anggota tim TBCare ITS Nikolas Stanislaus Sanjaya (kanan) saat melakukan proses fabrikasi rangkaian elektronik pada perangkat lunak alat perekam suara batuk. Foto/ITS.
A
A
A
JAKARTA - Tim mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) menghadirkan inovasi deteksi dini penyakit TBC menggunakan sistem skrining berbasis suara batuk. Sistem ini dirancang untuk mengatasi keterbatasan akses terhadap alat skrining dan diagnosis standar yang mudah dijangkau masyarakat.
TBC merupakan penyakit yang disebabkan adanya perkembangbiakan bakteri Mycobacterium tuberculosis (Mtb) pada jaringan paru. Salah satu gejala utama TBC yakni batuk kronis yang berlangsung lebih dari dua sampai tiga minggu.
Guna melakukan deteksi dini terhadap gejala TBC Paru, metode skrining berbasis suara batuk menjadi pendekatan medis inovatif yang lebih hemat biaya dan mudah dijangkau oleh masyarakat.
Baca juga: ITS Siapkan 100 Beasiswa bagi Mahasiswa Palestina untuk Kuliah S1-S3
Ketua tim Nathania Cahya Romadhona menjelaskan, pengolahan sinyal batuk menghadapi tantangan karena suara batuk bersifat inharmonik yang memiliki pola spektral tidak beraturan.
Sementara itu, deteksi kecerdasan buatan yang saat ini dikembangkan masih berfokus pada model deteksi batuk dengan fitur akustik, seperti Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). “Diperlukan pendekatan yang mampu menangkap kompleksitas sinyal batuk secara lebih komprehensif,” tambahnya.
TBC merupakan penyakit yang disebabkan adanya perkembangbiakan bakteri Mycobacterium tuberculosis (Mtb) pada jaringan paru. Salah satu gejala utama TBC yakni batuk kronis yang berlangsung lebih dari dua sampai tiga minggu.
Guna melakukan deteksi dini terhadap gejala TBC Paru, metode skrining berbasis suara batuk menjadi pendekatan medis inovatif yang lebih hemat biaya dan mudah dijangkau oleh masyarakat.
Baca juga: ITS Siapkan 100 Beasiswa bagi Mahasiswa Palestina untuk Kuliah S1-S3
Ketua tim Nathania Cahya Romadhona menjelaskan, pengolahan sinyal batuk menghadapi tantangan karena suara batuk bersifat inharmonik yang memiliki pola spektral tidak beraturan.
Sementara itu, deteksi kecerdasan buatan yang saat ini dikembangkan masih berfokus pada model deteksi batuk dengan fitur akustik, seperti Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). “Diperlukan pendekatan yang mampu menangkap kompleksitas sinyal batuk secara lebih komprehensif,” tambahnya.
Lihat Juga :
