Mahasiswa ITS kembangkan AERIS identifikasi wilayah berisiko DBD

Mahasiswa ITS Luncurkan AERIS untuk Prediksi Wilayah Berisiko DBD di Surabaya

Mahasiswa ITS kembangkan AERIS identifikasi wilayah – Kota Surabaya menjadi salah satu daerah yang terus berupaya meningkatkan sistem pencegahan penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD). Salah satu inisiatif yang menarik adalah pengembangan AERIS oleh sejumlah mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Sistem ini menggabungkan teknologi Web Geographic Information System (WebGIS) dan algoritma machine learning untuk mengidentifikasi area yang berpotensi menjadi zona rawan penyakit tersebut. AERIS dirancang sebagai alat bantu yang dapat mendukung upaya pemerintah dan warga dalam mengantisipasi wabah DBD sebelum terjadi.

“Dengan inovasi ini, para mahasiswa mencoba mengubah pendekatan dari responsif ke preventif,” kata Rifqi Pangestu Wiguna, Ketua Tim Pengembang AERIS, Selasa di Surabaya, Jawa Timur.

AERIS, singkatan dari Aedes Aegypti Environmental Risk System, dirancang untuk menganalisis data secara dinamis dan prediktif. Dalam pengembangan ini, Rifqi menjelaskan bahwa sistem mampu memprediksi risiko DBD berdasarkan berbagai faktor lingkungan dan demografis. Hasil analisis menunjukkan bahwa lima kecamatan di Surabaya diprediksi akan menjadi area dengan risiko tinggi pada tahun 2026, yaitu Tambaksari, Rungkut, Tandes, Sawahan, dan Semampir.

Prediksi ini dibangun dari data kasus DBD Kota Surabaya selama periode 2019 hingga 2024. Data tersebut diakuisisi oleh Dinas Kesehatan (Dinkes) Kota Surabaya dan kemudian diproses menggunakan teknologi machine learning. Sistem juga mempertimbangkan beberapa variabel penting, seperti curah hujan, topografi, kepadatan penduduk, serta sebaran genangan air. Selain itu, ada enam variabel tambahan yang memperkaya analisis, seperti kelembapan udara, kecepatan angin, dan jenis permukaan tanah.

Menurut Rifqi, integrasi variabel yang lebih banyak memungkinkan AERIS memberikan prediksi yang lebih akurat. Ia menjelaskan bahwa setiap variabel diambil dari data historis dan kondisi lingkungan saat ini. Misalnya, curah hujan tinggi sering dikaitkan dengan peningkatan populasi nyamuk Aedes aegypti, yang menjadi penyebab utama penularan DBD. Sementara itu, topografi dataran rendah dan kondisi saluran drainase yang buruk dapat meningkatkan risiko genangan air yang menjadi tempat berkembang biak nyamuk tersebut.

Sistem AERIS juga memanfaatkan data kepadatan penduduk untuk memprediksi kemungkinan penyebaran penyakit. Dengan jumlah penduduk yang tinggi, kepadatan populasi memperbesar kemungkinan interaksi antar manusia dan nyamuk, sehingga memengaruhi tingkat penularan. Dinkes Surabaya telah memberikan dukungan dalam mengumpulkan data kasus, sementara mahasiswa ITS bertugas mengolah informasi tersebut menjadi model prediksi yang berbasis geografis.

Rifqi menyebutkan bahwa penggunaan WebGIS memungkinkan visualisasi risiko secara spasial. Hal ini membantu pihak terkait memahami distribusi wilayah rawan dan memprioritaskan tindakan pencegahan. Selain itu, integrasi machine learning memberikan keunggulan dalam menghitung pola data secara otomatis, sehingga mengurangi kesalahan manual. Teknologi ini juga mampu mengadaptasi perubahan dinamis, seperti variasi musim hujan atau pergeseran sebaran genangan air.

Pengembangan AERIS: Kombinasi Teknologi dan Pengetahuan Lokal

Pengembangan AERIS tidak hanya bergantung pada data numerik, tetapi juga memperhatikan kondisi lokal. Rifqi menegaskan bahwa tim melakukan survei lapangan untuk memvalidasi data yang diperoleh. Misalnya, mereka mengamati tingkat peningkatan genangan air di beberapa kecamatan yang menjadi fokus prediksi. Selain itu, data kepadatan penduduk diolah dari survei sosial dan rencana pembangunan kota yang berkelanjutan.

Tim ITS juga melibatkan ahli geografi dan penyakit menular dalam pengembangan model. Hal ini memastikan bahwa AERIS tidak hanya mengandalkan teknologi, tetapi juga mempertimbangkan aspek kesehatan masyarakat. Rifqi menambahkan bahwa sistem ini bisa menjadi referensi untuk pemerintah daerah dalam merancang kebijakan pencegahan DBD. Selain itu, masyarakat bisa memanfaatkan hasil prediksi untuk meningkatkan kesadaran dan tindakan pencegahan di rumah.

Adapun hasil prediksi AERIS menunjukkan bahwa Tambaksari dan Rungkut memiliki risiko tertinggi. Dua kecamatan tersebut dikenal dengan kondisi drainase yang tidak optimal dan daerah padat penduduk. Sementara itu, Tandes dan Sawahan juga masuk dalam zona berisiko, terutama karena terdapat banyak titik genangan air di sekitar permukiman warga. Keempat kecamatan ini akan menjadi fokus utama program pencegahan yang direncanakan oleh pihak terkait.

Rifqi menjelaskan bahwa AERIS bisa berubah setiap tahun berdasarkan data baru. Dengan demikian, sistem ini tidak statis, tetapi dinamis untuk menyesuaikan dengan kondisi setiap musim dan perubahan lingkungan. Ia berharap AERIS dapat menjadi alat yang berguna bagi para pelaku kesehatan masyarakat, serta membantu mengurangi angka kasus DBD di Surabaya. Selain itu, inisiatif ini juga memberikan contoh bagaimana teknologi digital bisa diintegrasikan dalam manajemen kesehatan publik.

Diskusi tentang AERIS juga menarik perhatian pihak swasta dan organisasi kesehatan. Beberapa perusahaan teknologi lokal menyatakan minat untuk bekerja sama dalam pengembangan sistem tersebut. Rifqi menuturkan bahwa mereka sedang berupaya memperluas cakupan AERIS ke wilayah lain di Indonesia, seperti Yogyakarta dan Bandung. Hal ini menunjukkan potensi AERIS untuk menjadi solusi nasional dalam pencegahan DBD.

Dengan AERIS, Surabaya menjadi salah satu kota yang mengadopsi pendekatan modern dalam menghadapi penyakit tropis ini. Sistem ini diharapkan menjadi bagian dari upaya nasional dalam mencegah penularan DBD melalui data prediktif dan teknologi informatif. Selain itu, AERIS juga bisa membantu masyarakat mengambil langkah lebih awal untuk meminimalkan risiko kesehatan di lingkungan sekitar.