Pengenalan TBC dari Suara Batuk Menggunakan Pembelajaran Mendalam Mahasiswa ITS
Tim mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya menghadirkan inovasi pengenalan dini penyakit TBC (TBC) menggunakan sistem penyaring berbasis suara batuk. Sistem ini dibuat untuk mempermudah masyarakat dalam mengatasi keterbatasan akses terhadap alatscreening.
Tim ini 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. Mereka memberi nama inovasinya TBCare.
Ketua tim, Nathania, menyatakan bahwa ide ini muncul karena tingginya jumlah penderita TBC di Indonesia. Oleh karena itu, mereka berharap masyarakat lebih mudah mengakses sistem tersebut.screening TBC dengan mudah.
Salah satu tanda utama tuberkulosis adalah batuk yang berlangsung terus-menerus selama lebih dari dua hingga tiga minggu. Oleh karena itu, metodescreeningpendekatan medis inovatif yang berbasis suara batuk merupakan cara yang lebih hemat biaya dan mudah diakses oleh masyarakat," ujar Nathania melalui pernyataannya, Jumat 2 Januari 2026.
Nathania melanjutkan, timnya menggunakan pendekatandeep learningUntuk mengidentifikasi karakteristik akustik dari suara batuk pasien TB. Data yang diperoleh selanjutnya diproses menggunakan Yet Another Mel Spectrogram Network (YAMNet) untuk memverifikasi jenis suara.
“Model ini menunjukkan akurasi dan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan serta memvalidasi suara batuk di berbagai kondisi lingkungan,” ujar mahasiswi jurusan Teknologi Kedokteran ITS itu.
Selain itu, timnya juga melakukan beberapa perubahan pada struktur arsitekturdeep learning. Hal ini dilakukan melalui pengambilan fitur suara menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), yang kemudian digunakan sebagai masukan untuk model Long Short-Term Memory (LSTM). Perubahan ini bertujuan agar dapat mencapai tingkat akurasi yang lebih baik dalam membedakan batuk TBC dan non-TBC.
Berdasarkan model tersebut, tim yang dipimpin oleh Dhany Arifianto juga mengembangkan perangkat pencatat suara batuk yang terintegrasi dengan sistem Internet of Things (IoT). Alat ini dirancang agar mampu terhubung ke basis data rumah sakit sehingga proses pengiriman dan pengelolaan data kesehatan dapat dilakukan secara efektif dan berkelanjutan.
“Perangkat ini memiliki kemampuan pre-sreening TB portableyang mudah digunakan oleh petugas kesehatan di berbagai wilayah,” ujar Nathania.
Menurut Nathania, inovasi ini telah melewati uji validasi medis yang menghasilkan tingkat klasifikasi batuk tuberkulosis dengan sensitivitas sebesar 76 persen. Sistem yang dibuat juga memanfaatkan data primer dari 17 pasien di Rumah Sakit Universitas Airlangga (RSUA).
Saat ini, TBCare memiliki tingkat kesiapan teknologi (TKT) sebesar 6. Artinya, prototipe sistem ini masih berada dalam tahap pengujian di lingkungan yang sesuai. Sistem akan siap untuk diuji di lingkungan jika mencapai skala 7.
Sebagai informasi, inovasi TBCare membawa tim ini meraih medali emas di kategori Karsa Cipta dalam Pekan Ilmiah Nasional Mahasiswa (Pimnas) 2025 yang ke-38 pada November 2025. Nathania berharap inovasinya dapat membantu mencapai penghapusan penyakit TBC pada tahun 2030.
