FTMM NEWS – Demam Berdarah Dengue (DBD) terus menjadi ancaman serius bagi kesehatan masyarakat perkotaan setiap tahun, khususnya di Kota Surabaya. Oleh karena itu, Pemerintah Kota Surabaya menjalankan berbagai upaya, seperti menjalin kerja sama dengan pengurus PKK dan membentuk Kader Surabaya Hebat (KSH). Namun demikian, kinerja KSH belum sepenuhnya optimal. Saat ini, kader masih berfokus pada pengecekan dan pencatatan saja. Di sisi lain, masyarakat juga belum aktif melaporkan keberadaan jentik nyamuk di lingkungan rumah mereka.
Oleh sebab itu, permasalahan ini menuntut adanya sarana yang memungkinkan warga melakukan pemantauan jentik secara mandiri. Dengan demikian, warga dapat berperan aktif dalam memantau kondisi lingkungan rumah. Selain itu, KSH dapat mengurangi beban kerja dengan berfokus pada validasi laporan warga. Selanjutnya, KSH hanya perlu turun langsung ke lokasi jika laporan menunjukkan adanya jentik. Pada akhirnya, warga dan KSH dapat menjalankan proses ini melalui aplikasi cerdas.
Pemanfaatan Teknologi Computer Vision untuk Deteksi Jentik
Dalam hal ini, aplikasi cerdas memanfaatkan teknologi computer vision yang mutakhir. Sistem kecerdasan buatan mengenali pola morfologi jentik Aedes aegypti secara otomatis. Selain itu, algoritma mengekstraksi fitur visual tanpa memerlukan pemeriksaan laboratorium yang kompleks. Oleh karena itu, masyarakat cukup memotret genangan air menggunakan kamera ponsel.
Selanjutnya, sistem langsung menganalisis gambar tersebut dan memberikan hasil klasifikasi secara cepat dan akurat. Dengan demikian, proses identifikasi jentik menjadi lebih praktis dan efisien.
Early Warning System untuk Pencegahan DBD
Secara keseluruhan, penerapan teknologi ini membentuk ekosistem early warning system yang tangguh. Sebagai contoh, ketika sistem mendeteksi genangan yang mengandung jentik nyamuk, sistem langsung mengirimkan peringatan kepada KSH. Dengan demikian, KSH dapat segera melakukan penanganan lanjutan.
Selain itu, KSH juga dapat memantau peta persebaran risiko secara real-time. Oleh karena itu, tim dapat mengambil keputusan yang lebih cepat dan tepat. Pada akhirnya, sistem ini berpotensi menyelamatkan lebih banyak nyawa melalui deteksi dini.
Sebagai penutup, kolaborasi antara mahasiswa dan masyarakat menjadi kunci keberhasilan solusi ini. Dengan demikian, inovasi ini diharapkan mampu membantu mengatasi permasalahan DBD di wilayah Surabaya secara lebih efektif.
Referensi / Daftar Pustaka
Gunara, N. P., Joelianto, E., Ahmad, I. (2023). Identification of Aedes aegypti and Aedes albopictus eggs based on image processing and elliptic fourier analysis. Scientific Report.
Kemenkes RI. (2024). Laporan Kasus DBD Nasional 2024. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
Penulis : Kevin Yehezkiel Harianja (S1 Teknologi Sains Data)
Editor: Angga I. Pratama
