ITS Kembangkan Teknologi Deteksi TBC Berbasis Suara Batuk dan IoT
Jum'at, 02 Januari 2026 - 16:40 WIB
loading...
A
A
A
Dalam menjawab tantangan tersebut, Nathania mengungkapkan bahwa timnya 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. “Model ini memiliki akurasi dan performa yang unggul dalam klasifikasi dan validasi suara batuk dalam berbagai kondisi lingkungan,” ungkapnya.
Tim bimbingan dosen Dhany Arifianto yang beranggotakan Nikolas Stanislaus Sanjaya, Faisal Azmi Sirajudin, Miskiyah, dan M. Rizki Dwi Kurnia Putra itu juga melakukan sejumlah modifikasi pada arsitektur deep learning.
Baca juga: Hadir dengan Inovasi Baru, Tim Sapuangin ITS Siap Raih Juara di Shell Eco Marathon 2026
Hal tersebut dilakukan dengan ekstraksi fitur menggunakan MFCC lalu diproses sebagai input untuk model Long Short-Term Memory (LSTM). Modifikasi tersebut bertujuan untuk memperoleh tingkat akurasi yang lebih optimal dalam membedakan batuk TBC dan non-TBC.
Berdasarkan model tersebut, tim yang bernama TBCare ini juga merancang perangkat perekaman suara batuk yang terintegrasi dengan sistem Internet of Things (IoT).
Data yang diperoleh kemudian diolah dengan Yet Another Mel Spectrogram Network (YAMNet) untuk memvalidasi jenis suara. “Model ini memiliki akurasi dan performa yang unggul dalam klasifikasi dan validasi suara batuk dalam berbagai kondisi lingkungan,” ungkapnya.
Tim bimbingan dosen Dhany Arifianto yang beranggotakan Nikolas Stanislaus Sanjaya, Faisal Azmi Sirajudin, Miskiyah, dan M. Rizki Dwi Kurnia Putra itu juga melakukan sejumlah modifikasi pada arsitektur deep learning.
Baca juga: Hadir dengan Inovasi Baru, Tim Sapuangin ITS Siap Raih Juara di Shell Eco Marathon 2026
Hal tersebut dilakukan dengan ekstraksi fitur menggunakan MFCC lalu diproses sebagai input untuk model Long Short-Term Memory (LSTM). Modifikasi tersebut bertujuan untuk memperoleh tingkat akurasi yang lebih optimal dalam membedakan batuk TBC dan non-TBC.
Berdasarkan model tersebut, tim yang bernama TBCare ini juga merancang perangkat perekaman suara batuk yang terintegrasi dengan sistem Internet of Things (IoT).
Lihat Juga :
