SURABAYA (Suarapubliknews) ~ Upaya pencegahan demam berdarah dengue (DBD) kini mendapat dukungan teknologi berbasis kecerdasan buatan. Mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya mengembangkan Aedes Aegypti Environmental Risk System (AERIS), sebuah sistem yang mampu memprediksi wilayah berisiko tinggi DBD menggunakan teknologi Web Geographic Information System (WebGIS) dan machine learning.
Berdasarkan hasil analisis AERIS, terdapat lima kecamatan di Surabaya yang diprediksi memiliki risiko tinggi kasus DBD pada 2026, yakni Kecamatan Tambaksari, Rungkut, Tandes, Sawahan, dan Semampir.
Ketua Tim Pengembang AERIS, Rifqi Pangestu Wiguna, menjelaskan bahwa inovasi tersebut dikembangkan untuk membantu pemerintah dan masyarakat melakukan langkah pencegahan lebih dini sebelum terjadi peningkatan kasus. “Melalui inovasi ini, kami berupaya menggeser pendekatan dari responsif menjadi preventif,” ujarnya.
Menurut Rifqi, sistem AERIS memanfaatkan data kasus DBD Kota Surabaya periode 2019 hingga 2024 yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Surabaya. Data tersebut kemudian dipadukan dengan berbagai faktor lingkungan dan kependudukan, seperti curah hujan, topografi, kepadatan penduduk, sebaran titik genangan air, serta sejumlah variabel pendukung lainnya.
Data yang terkumpul kemudian diolah menggunakan beberapa metode machine learning untuk menghasilkan prediksi tingkat risiko DBD pada masing-masing wilayah. “Hasil analisis menunjukkan bahwa risiko DBD cenderung terkonsentrasi pada kawasan dengan kepadatan penduduk yang tinggi. Selain itu, keberadaan genangan air juga menjadi salah satu faktor yang paling berpengaruh terhadap potensi munculnya kasus DBD,” kata mahasiswa angkatan 2023 tersebut.
Karena itu, menurut Rifqi, upaya pengelolaan genangan air dan pemberantasan sarang nyamuk masih menjadi langkah yang sangat relevan untuk menekan risiko penyebaran penyakit tersebut.
Untuk menguji keakuratan sistem, tim menggunakan data aktual kasus DBD pada Maret 2025 yang tidak dimasukkan dalam proses pelatihan model. Hasilnya, AERIS mampu mengidentifikasi sembilan dari sepuluh kecamatan dengan jumlah kasus DBD tertinggi secara tepat.
“Keberhasilan tersebut menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data dan kecerdasan buatan memiliki potensi besar untuk mendukung pengambilan keputusan di bidang kesehatan masyarakat,” jelasnya.
Selain menghasilkan prediksi, AERIS juga menyajikan informasi dalam bentuk peta digital interaktif berbasis WebGIS. Melalui platform tersebut, pengguna dapat melihat persebaran kasus DBD, kondisi curah hujan, lokasi fasilitas kesehatan, hingga peta prediksi risiko penyakit pada tingkat kecamatan.
Rifqi berharap sistem yang dikembangkan bersama timnya dapat menjadi salah satu alat bantu bagi pemerintah daerah maupun instansi terkait dalam merancang strategi pencegahan DBD yang lebih tepat sasaran. “Kami berharap AERIS dapat menjadi salah satu alat pendukung pengambilan keputusan yang berbasis data sehingga langkah pencegahan dapat dilakukan lebih cepat dan efektif,” tuturnya.
Pengembangan AERIS sekaligus menunjukkan bagaimana teknologi geospasial dan kecerdasan buatan dapat dimanfaatkan untuk menjawab persoalan kesehatan masyarakat. Inovasi ini juga sejalan dengan komitmen ITS dalam mendukung pembangunan berkelanjutan, khususnya pada sektor kesehatan dan pengembangan kota yang lebih tangguh terhadap berbagai risiko lingkungan. (feb, tama dini)
