Bayi kuning sering dianggap sebagai kondisi yang lumrah terjadi pada bayi baru lahir. Namun, di balik perubahan warna kulit yang tampak sederhana itu, terdapat risiko medis yang tidak bisa disepelekan. Keterlambatan deteksi dan penanganan hiperbilirubinemia dapat berdampak serius bagi kesehatan bayi, terutama ketika akses pemeriksaan masih terbatas atau harus bergantung pada prosedur yang membutuhkan fasilitas tertentu.

Berangkat dari persoalan tersebut, mahasiswa Program Studi Teknologi Rekayasa Komputer Sekolah Vokasi (TRK SV) IPB University mengembangkan alat dan sistem monitoring hiperbilirubinemia berbasis Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan (AI) bernama Biligun. Inovasi ini dirancang untuk membantu proses deteksi dini bayi kuning secara noninvasif, cepat, praktis, dan terhubung dengan aplikasi pintar.

Tim pengembang diketuai oleh M. Iqbal Faturrahman, dengan anggota Jeremia Andreas Pudiwan, Dwi Putra Kunto Anggoro, Sarah Aninditya, Evan Nathanael Irawan, Indah Puspita Sari, Selpi Anjeli, dan Puspita. Pengembangan alat ini dilaksanakan di Laboratorium IoT Sekolah Vokasi IPB University dan rampung pada awal Juni 2026.

Karya mahasiswa TRK SV IPB ini berada di bawah bimbingan Dr. Ir. Irmansyah, M.Si. Adapun penelitian ini diinisiasi oleh Aep Setiawan, S.Si., M.Si., dosen Program Studi TRK SV IPB University, yang juga berperan sebagai mitra penelitian.

Nilai penting dari inovasi ini terletak pada cara kerjanya yang memadukan teknologi visual, komputasi mini, kecerdasan buatan, dan konektivitas digital. Perangkat menggunakan kamera untuk menangkap citra permukaan kulit bayi tanpa perlu jarum, tanpa rasa sakit, dan tanpa kontak invasif. Citra tersebut kemudian diproses menggunakan Raspberry Pi melalui tahapan preprocessing sebelum dianalisis dengan metode Convolutional Neural Network (CNN).

CNN memungkinkan sistem mengenali pola warna kulit secara lebih terstruktur untuk memperkirakan kadar bilirubin dalam tubuh bayi. Dengan pendekatan ini, teknologi tidak hanya berfungsi sebagai alat bantu pengambilan gambar, tetapi juga sebagai sistem analisis awal yang dapat membantu tenaga kesehatan memperoleh gambaran kondisi bayi secara lebih cepat.

Dari sisi penggunaan, alat ini dirancang agar tetap sederhana bagi pengguna. Setelah perangkat dinyalakan dan melewati proses booting, sistem akan melakukan pemindaian kulit bayi. Selanjutnya, perangkat menjalankan kalibrasi warna otomatis untuk menyesuaikan hasil pembacaan dengan kondisi pencahayaan di sekitar. Apabila hasil deteksi belum optimal, sistem akan mengulang pemindaian secara otomatis. Jika hasil sudah memadai, nilai prediksi kondisi bayi akan ditampilkan melalui layar LCD yang tertanam pada perangkat.

Integrasi IoT menjadi keunggulan lain dari alat ini. Pengguna cukup menekan satu tombol scan untuk mengunggah hasil pembacaan beserta data gambar pemindaian secara real-time ke aplikasi pendamping. Dengan sistem ini, data hasil skrining tidak hanya berhenti di perangkat, tetapi dapat terdokumentasi dan dipantau secara digital.

Untuk mendukung efisiensi penggunaan, perangkat juga dilengkapi fitur sleep mode dengan hitungan mundur 15 detik serta suspend mode saat tidak aktif digunakan. Setelah itu, perangkat dapat dimatikan melalui tombol power. Desain ini menunjukkan bahwa pengembangan alat tidak hanya mempertimbangkan aspek teknologi, tetapi juga kemudahan operasional dan efisiensi energi.

“Pengembangan lebih lanjut diharapkan dapat memungkinkan alat ini digunakan secara langsung pada bayi dan diterapkan secara luas di fasilitas pelayanan kesehatan, termasuk di daerah 3T (Tertinggal, Terdepan, dan Terluar). Dengan demikian, proses skrining awal dapat dilakukan secara lebih cepat dan efisien sehingga mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih tepat,” kata Aep.

Harapan besar dari pengembangan alat ini adalah lahirnya instrumen skrining awal yang lebih mudah dijangkau oleh fasilitas kesehatan tingkat pertama, seperti puskesmas, klinik ibu dan anak, maupun layanan kesehatan di wilayah dengan keterbatasan akses. Dalam konteks pelayanan kesehatan bayi baru lahir, kecepatan deteksi menjadi faktor penting karena keputusan medis sering kali harus diambil sejak dini.

Kehadiran sistem monitoring hiperbilirubinemia berbasis medical IoT ini juga menunjukkan bagaimana teknologi rekayasa komputer dapat menjawab kebutuhan nyata di sektor kesehatan. Inovasi mahasiswa tidak lagi berhenti pada prototipe teknis, tetapi diarahkan untuk menyentuh persoalan sosial yang lebih luas: keselamatan bayi, ketenangan orang tua, dan pemerataan akses layanan kesehatan.

Apabila dikembangkan lebih lanjut dan divalidasi secara klinis, alat ini berpotensi menjadi bagian dari ekosistem deteksi dini yang lebih praktis, terjangkau, dan adaptif terhadap kebutuhan fasilitas pelayanan kesehatan di Indonesia. Dari laboratorium kampus, inovasi ini membawa pesan penting bahwa teknologi dapat menjadi jembatan antara kemampuan akademik, kebutuhan medis, dan perlindungan kehidupan sejak hari pertama seorang anak dilahirkan. (*)

Dilarang keras mengambil konten (tulisan, foto, infografis, video, dan sebagainya) yang dimuat di situs web ini, melakukan crawling atau pengindeksan otomatis untuk platform AI (artificial intelligence) dan platform digital lainnya, tanpa izin tertulis dari direksi yang berwenang di situs web ini.