Kendari – Universitas Mandila Waluya, khususnya Unit Teknologi Informasi (UTI), kembali membuktikan komitmennya sebagai lembaga pendidikan yang tidak hanya fokus pada pengajaran, tetapi juga pengembangan riset inovatif yang berdampak sosial. Pada Rabu, 3 April 2026, kampus yang terletak di jantung Kota Kendari ini secara resmi meluncurkan hasil penelitian terbaru yang menggabungkan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) dengan diagnosa medis untuk mendeteksi penyakit tropis sejak dini.
Penelitian berjudul “Sistem Deteksi Dini Penyakit Dengue dan Malaria Berbasis Machine Learning dan Analisis Data Epidemiologis” ini merupakan kolaborasi erat antara dosen-dosen berpengalaman di Unit TI dengan mahasiswa tingkat akhir program studi Teknologi Informasi. Proyek yang telah berlangsung selama dua tahun ini kini memasuki fase implementasi pilot di beberapa fasilitas kesehatan di wilayah Sulawesi Tenggara.
Latar Belakang Penelitian dan Relevansi Lokal
Sulawesi Tenggara, khususnya Kota Kendari dan sekitarnya, merupakan wilayah yang rentan terhadap penyakit-penyakit tropis seperti dengue dan malaria. Berdasarkan data dari Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Tenggara tahun 2025, terdapat peningkatan signifikan dalam kasus demam berdarah dengue (DBD) dan malaria di wilayah ini. Peningkatan ini tidak lepas dari kondisi iklim tropis, kepadatan penduduk, serta terbatasnya akses masyarakat terhadap diagnosis medis yang cepat dan akurat.
“Kami memilih untuk fokus pada kedua penyakit ini karena relevansinya dengan kondisi geografis dan epidemiologis lokal kami. Sebagai kampus yang berada di Kendari, kami merasa memiliki tanggung jawab moral untuk berkontribusi langsung pada kesejahteraan masyarakat sekitar,” ungkap Dr. Agus Suryanto, Kepala Unit Teknologi Informasi Universitas Mandala Waluya, saat konferensi pers peluncuran penelitian pada Kamis pagi di Auditorium Kampus Utama.
Ide awal penelitian ini muncul dari diskusi akademik reguler antara tim dosen dan mahasiswa yang menyadari adanya gap dalam sistem deteksi dini penyakit di fasilitas kesehatan primer. Banyak kasus yang terlewatkan atau terdiagnosis terlambat karena keterbatasan sumber daya manusia dan teknologi diagnosis konvensional yang membutuhkan waktu lama.
Metodologi dan Teknologi yang Digunakan
Tim penelitian yang dipimpin oleh Dr. Agus Suryanto, didampingi oleh Dr. Rina Kusumawati (spesialis data science) dan Ir. Bambang Setiawan (ahli software engineering), mengembangkan sistem berbasis machine learning dengan memanfaatkan algoritma decision tree, random forest, dan neural network.
Sistem ini dirancang untuk menganalisis data pasien meliputi gejala klinis, hasil laboratorium darah sederhana, data demografis, dan riwayat perjalanan pasien. Algoritma kemudian memproses informasi tersebut untuk memberikan rekomendasi tingkat risiko (risk stratification) dan saran langkah diagnosis berikutnya.
“Yang menarik dari sistem kami adalah aksesibilitasnya. Kami merancangnya agar dapat diakses melalui aplikasi mobile yang sederhana, bahkan dengan konektivitas internet terbatas. Ini penting mengingat tidak semua fasilitas kesehatan primer di daerah terpencil memiliki infrastruktur digital yang canggih,” jelas Dr. Rina Kusumawati dalam sesi presentasi teknis yang diselenggarakan di ruang Meeting Room UTI, Rabu sore.
Dataset yang digunakan dalam training model AI ini berasal dari kolaborasi dengan tiga rumah sakit dan lima puskesmas di Kendari dan sekitarnya. Total 8.743 record pasien dengan diagnosis terkonfirmasi dengue dan malaria dikumpulkan dalam periode 18 bulan terakhir, dengan persetujuan penuh dari komisi etik penelitian universitas.
Keterlibatan Mahasiswa dan Pembelajaran Praktis
Salah satu aspek menonjol dari penelitian ini adalah intensitas keterlibatan mahasiswa. Lima mahasiswa program studi Teknologi Informasi angkatan 2023-2024, yaitu Reza Pratama, Siti Nurhaliza, Muhammad Fajar Ismail, Dwi Putri Handayani, dan Agus Hermanto, terlibat penuh dalam setiap tahap penelitian mulai dari pengumpulan data, preprocessing, model development, hingga testing dan deployment.
“Bagi kami, pengalaman ini jauh lebih berharga daripada hanya menyelesaikan tugas akhir konvensional. Kami belajar tentang problem-solving nyata, etika dalam penelitian, manajemen proyek, dan yang terpenting, bagaimana teknologi yang kami pelajari di kelas bisa memberikan dampak langsung pada masyarakat,” ungkap Reza Pratama, salah satu mahasiswa peneliti, saat kami menemui dirinya di laboratorium UTI pada hari peluncuran.
Mahasiswa-mahasiswa ini tidak hanya aktif dalam coding dan analisis data, tetapi juga terlibat dalam fokus group discussion (FGD) dengan tenaga medis di fasilitas kesehatan untuk memahami kebutuhan pengguna sistem secara mendalam. Pengalaman ini menjadi bagian penting dari kurikulum pembelajaran mereka dan mencerminkan komitmen UTI terhadap pendekatan pembelajaran berbasis proyek.
Hasil dan Akurasi Sistem
Hasil testing menunjukkan hasil yang sangat menjanjikan. Model AI yang dikembangkan mencapai akurasi 94,7% dalam deteksi dengue dan 91,3% dalam deteksi malaria. Sensitivitas dan spesifisitas juga berada di atas standar klinis yang diterima secara internasional. Untuk dengue, sensitivitas mencapai 93,2% sementara spesifisitas 95,1%. Pada malaria, sensitivitas 89,8% dan spesifisitas 92,4%.
“Angka-angka ini menunjukkan bahwa sistem kami dapat diandalkan untuk screening awal dan risk stratification. Tentunya, sistem ini bukan pengganti diagnosis medis profesional, tetapi sebagai alat bantu untuk mempercepat dan mengoptimalkan proses diagnosis,” terang Ir. Bambang Setiawan dalam presentasi hasil risetnya.
Keunggulan lain dari sistem ini adalah kemampuannya dalam memberikan penjelasan (explainability) mengapa sistem membuat rekomendasi tertentu. Fitur ini sangat penting untuk memastikan tenaga medis dapat mempercayai dan memahami rekomendasi sistem sebelum membuat keputusan klinis.
Dukungan Institusional dan Rencana Implementasi
Rektor Universitas Mandala Waluya, Prof. Dr. H. Muhammad Zakaria, M.Si., memberikan sambutan penuh dukungan terhadap penelitian ini. “Penelitian seperti ini adalah wujud nyata dari tri dharma perguruan tinggi kami. Kami tidak hanya mendidik generasi muda, tetapi juga berkontribusi aktif dalam penyelesaian masalah sosial masyarakat. Universitas Mandala Waluya berkomitmen untuk terus mendukung penelitian-penelitian inovatif yang berdampak,” kata Prof. Zakaria dalam sambutan resminya.
Pihak kampus telah mengalokasikan dana lanjutan senilai 250 juta rupiah untuk fase implementasi pilot program di lima fasilitas kesehatan selama enam bulan ke depan. Selain itu, tim penelitian juga telah mendapat persetujuan dari Kepala Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Tenggara, Dr. Hj. Siti Aminah, untuk melakukan uji coba terbatas dengan monitoring dan evaluasi ketat.
“Pemerintah Daerah sangat apresiatif terhadap inisiatif akademis seperti ini. Kami melihat potensi besar untuk mengurangi beban penyakit tropis di masyarakat kita. Kedepannya, tidak menutup kemungkinan bahwa sistem ini dapat kami adopsi dan integrasikan ke dalam sistem informasi kesehatan daerah yang lebih luas,” ungkap Dr. Hj. Siti Aminah dalam video konferensi yang disiarkan langsung ke auditorium kampus.
Tantangan dan Rencana Pengembangan Lebih Lanjut
Meskipun hasil penelitian sangat positif, tim peneliti mengakui beberapa tantangan yang masih perlu diatasi. Salah satunya adalah aspek keamanan data dan privasi pasien, mengingat sistem menangani informasi kesehatan yang sangat sensitif. “Kami telah mengimplementasikan enkripsi end-to-end dan mekanisme anonymisasi data yang ketat. Namun, kami juga menyadari bahwa cybersecurity adalah kebutuhan yang terus berkembang, sehingga kami berkomitmen untuk regular security audit dan updates,” jelas Dr. Rina Kusumawati.
Tantangan lain adalah soal literasi digital di fasilitas kesehatan primer. Tidak semua tenaga medis memiliki kemampuan yang sama dalam menggunakan sistem berbasis teknologi. Untuk itu, tim peneliti sudah menyiapkan program pelatihan komprehensif yang akan dilaksanakan sebelum implementasi penuh.
Dalam jangka panjang, tim penelitian berencana untuk memperluas model AI ini tidak hanya untuk dengue dan malaria, tetapi juga untuk penyakit tropis lainnya seperti chikungunya dan demam berdarah kuning. “Visi kami adalah menciptakan sebuah platform integrated yang dapat menjadi decision support system komprehensif untuk semua penyakit menular di wilayah tropis,” tambah Dr. Agus Suryanto dengan antusiasme yang tinggi.
Pengakuan Nasional dan Publikasi Akademik
Penelitian ini telah mendapat pengakuan dari komunitas akademis nasional. Hasil awal sudah dipublikasikan dalam dua jurnal terakreditasi nasional dan sedang dalam proses review untuk submisi ke jurnal internasional bereputasi. Tim juga telah mengajukan paten untuk sistem dan algoritma yang dikembangkan.
“Publikasi dan paten adalah bentuk apresiasi kami terhadap kerja keras tim, khususnya mahasiswa-mahasiswa kami. Ini juga menjadi referensi dan inspirasi bagi penelitian-penelitian sejenis di universitas lain,” ungkap Dr. Agus Suryanto.
Dampak Ekonomi dan Sosial
Dari perspektif ekonomi, sistem ini berpotensi mengurangi biaya kesehatan secara keseluruhan melalui deteksi dini yang lebih efisien. Dari sisi sosial, teknologi ini diharapkan dapat meningkatkan akses diagnosa berkualitas ke fasilitas kesehatan yang tersebar di daerah-daerah terpencil.
“Kami memproyeksikan bahwa dengan implementasi penuh, sistem ini dapat mengurangi waktu diagnosis rata-rata dari tiga hingga lima hari menjadi hanya satu hingga dua jam. Ini berarti pasien bisa mendapat intervensi medis lebih cepat dan outcome klinis bisa lebih baik,” papar Ir. Bambang Setiawan dengan penuh keyakinan.
Penutup
Penelitian “Sistem Deteksi Dini Penyakit Dengue dan Malaria Berbasis Machine Learning dan Analisis Data Epidemiologis” yang diluncurkan oleh Universitas Mandala Waluya ini menunjukkan bahwa perguruan tinggi di daerah seperti Kendari bukan hanya menjadi lembaga pendidikan pasif, tetapi juga motor penggerak inovasi yang relevan dan berdampak. Kolaborasi sinergis antara dosen peneliti berpengalaman, mahasiswa berbakat, dan dukungan institusional yang kuat telah menghasilkan solusi teknologi yang nyata dan aplikatif.
Dengan memasuki fase implementasi pilot, penelitian ini kini akan diuji di lapangan dengan kondisi nyata. Kesuksesan fase ini bukan hanya akan membuka peluang pendanaan lebih besar, tetapi juga akan memperkuat posisi Universitas Mandala Waluya sebagai pusat inovasi teknologi informasi yang berorientasi pada kesejahteraan masyarakat.
Perjalanan riset ini juga menjadi inspirasi bagi peneliti dan mahasiswa lain di lingkungan kampus untuk terus berinovasi dan mengembangkan solusi teknologi yang tidak hanya akademis, tetapi juga praktis dan bermanfaat bagi kehidupan nyata masyarakat luas.
