1 hour ago
1
Harianjogja.com, JOGJA—Upaya mendeteksi keberadaan nyamuk pembawa penyakit seperti demam berdarah dengue (DBD), malaria, dan virus West Nile berpotensi menjadi lebih cepat berkat inovasi perangkat portabel berbasis kecerdasan buatan yang mampu mengenali jenis nyamuk hanya dari suara kepakan sayapnya. Teknologi ini dikembangkan untuk membantu wilayah yang memiliki keterbatasan akses terhadap laboratorium dan sistem pemantauan kesehatan.
Perangkat tersebut dirancang agar dapat digunakan secara praktis di lapangan dengan biaya yang relatif terjangkau. Kemampuan bekerja tanpa internet juga membuat teknologi ini berpotensi dimanfaatkan di daerah terpencil yang selama ini menghadapi kendala dalam mendeteksi ancaman penyakit menular secara dini.
Inovasi tersebut dikembangkan oleh peneliti dari University of Wollongong (UOW), Australia. Peneliti UOW, dr Kiran Trivedi, memperkenalkan teknologi tersebut dalam ajang United Nations AI for Good Global Summit yang berlangsung di Jenewa.
Dalam forum internasional tersebut, Trivedi menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan dapat dimanfaatkan untuk memperkuat sistem kesehatan masyarakat, terutama di negara berkembang yang masih menghadapi tantangan dalam pengawasan penyakit yang ditularkan melalui nyamuk.
Nyamuk Paling Berbahaya Jadi Target Utama
Perangkat ini difokuskan untuk mengenali tiga kelompok nyamuk yang selama ini menjadi penyebar utama berbagai penyakit berbahaya di dunia, yakni Aedes, Anopheles, dan Culex. Ketiga jenis nyamuk tersebut diketahui berperan sebagai vektor sejumlah penyakit yang masih menjadi masalah kesehatan di banyak negara.
Aedes dikenal sebagai pembawa virus penyebab demam berdarah dengue. Sementara Anopheles menjadi vektor utama malaria, dan Culex berperan dalam penyebaran virus West Nile.
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyebut nyamuk sebagai hewan paling mematikan bagi manusia karena bertanggung jawab terhadap ratusan ribu kematian setiap tahun.
Dampak terbesar umumnya dirasakan negara-negara berkembang yang masih memiliki keterbatasan dalam sistem pengawasan, deteksi dini, dan fasilitas laboratorium.
WHO juga mencatat bahwa dengue masih menjadi salah satu penyakit dengan penyebaran tercepat di dunia. Aktivitas penularan penyakit tersebut masih tinggi sepanjang 2025 hingga 2026 di berbagai wilayah Asia, Amerika Latin, dan Afrika.
Saat ini sekitar 4 miliar penduduk dunia tinggal di kawasan yang memiliki risiko penularan dengue. Jumlah tersebut diperkirakan meningkat menjadi 5 miliar orang pada 2050 seiring perubahan iklim dan pertumbuhan kawasan perkotaan.
Secara global, WHO memperkirakan terdapat 100 juta hingga 400 juta infeksi dengue setiap tahun. Sebagian kasus memang tidak menunjukkan gejala, tetapi jutaan penderita tetap memerlukan penanganan medis dan ribuan lainnya meninggal dunia.
Suara Nyamuk Jadi Kunci Identifikasi
Berbeda dengan metode konvensional yang mengharuskan petugas mengambil sampel jentik atau nyamuk untuk diperiksa di laboratorium, teknologi ini memanfaatkan karakteristik unik suara kepakan sayap yang dimiliki setiap spesies nyamuk.
Menurut Trivedi, frekuensi suara yang dihasilkan setiap jenis nyamuk memiliki pola berbeda sehingga dapat digunakan sebagai penanda identitas.
Dengan bantuan model kecerdasan buatan, perangkat kemudian menganalisis pola suara tersebut dan mencocokkannya dengan data yang telah dipelajari sebelumnya.
Proses identifikasi dapat dilakukan dalam hitungan detik tanpa harus menangkap nyamuk atau mengirim sampel ke laboratorium.
Tetap Berfungsi Tanpa Internet
Salah satu keunggulan utama perangkat ini terletak pada penggunaan teknologi tiny machine learning (TinyML), yakni model kecerdasan buatan yang dapat dijalankan langsung pada perangkat berukuran kecil dengan kebutuhan daya yang rendah.
Teknologi tersebut memungkinkan proses analisis dilakukan secara lokal tanpa koneksi internet maupun layanan komputasi awan.
"Ketika orang berpikir tentang AI, mereka membayangkan sistem besar yang berjalan di cloud. TinyML memungkinkan kami menempatkan kecerdasan langsung ke perangkat. Teknologi ini dapat mengidentifikasi nyamuk dalam hitungan detik, tanpa internet, tanpa biaya cloud, dan tanpa masalah privasi," ujar Trivedi.
Kemampuan tersebut membuat perangkat dapat digunakan di lokasi yang memiliki keterbatasan infrastruktur telekomunikasi.
Prototipe yang dikembangkan memanfaatkan papan sirkuit Arduino yang dilengkapi mikrofon dan layar bawaan.
Dalam pengujian awal, model AI yang dilatih menggunakan rekaman suara nyamuk berhasil mencapai tingkat akurasi sekitar 88,3 persen. Peneliti meyakini angka tersebut masih dapat ditingkatkan melalui penggunaan mikrofon yang lebih sensitif serta penambahan data rekaman dengan kualitas yang lebih baik.
Menuju Pemantauan Nyamuk Secara Langsung
Pengembangan teknologi ini tidak hanya ditujukan untuk penggunaan individual. Peneliti juga membayangkan ribuan perangkat serupa dapat ditempatkan di berbagai lokasi untuk membentuk jaringan pemantauan nyamuk yang bekerja selama 24 jam.
Data yang diperoleh dari perangkat-perangkat tersebut dapat dikirimkan ke sistem pemetaan sehingga petugas kesehatan memperoleh gambaran lokasi peningkatan populasi nyamuk secara langsung.
"Sama seperti aplikasi navigasi yang menunjukkan kondisi lalu lintas secara langsung, sistem ini dapat memperlihatkan lokasi berkumpulnya nyamuk pembawa penyakit," jelas Trivedi.
Informasi tersebut dapat membantu pemerintah maupun otoritas kesehatan menemukan titik rawan lebih cepat sehingga langkah pengendalian dapat dilakukan sebelum penyebaran penyakit meluas.
Pengembangan sistem pemantauan berbasis kecerdasan buatan ini menjadi salah satu pendekatan yang dinilai berpotensi memperkuat pengawasan penyakit menular, terutama di wilayah yang selama ini menghadapi keterbatasan akses terhadap laboratorium dan sarana kesehatan modern.
Cek Berita dan Artikel yang lain di Harian Jogja, dan edisi cetak versi elektronik kami hadir di Epaper Harian Jogja.
