Mahasiswa FMIPA UGM Ciptakan Inovasi Sistem Deteksi Autisme Berbasis Analisis Foto Wajah
Deteksi dini autisme semakin menjadi perhatian penting karena semakin cepat kondisi ini teridentifikasi, semakin efektif pula penanganannya. Namun, diagnosis langsung dari dokter seringkali memerlukan biaya yang cukup tinggi, yang menjadi kendala bagi banyak keluarga. Menjawab tantangan ini, Doni Tan Hero, mahasiswa Magister Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Gadjah Mada (FMIPA UGM) angkatan 2022, mengembangkan sistem deteksi autisme berbasis analisis foto wajah dengan teknik Local Binary Patterns (LBP) dan Histogram of Oriented Gradients (HOG).
“Sistem ini tidak memberikan hasil yang 100% akurat, sehingga keputusan akhir tetap harus dari tim medis. Namun, sistem ini bisa digunakan sebagai langkah skrining awal,” jelas Doni. Ia berharap penelitian ini dapat bekerja sama dengan tenaga medis untuk menciptakan metode deteksi yang lebih akurat dan bermanfaat bagi masyarakat.
Doni mempresentasikan inovasinya dalam kompetisi My Thesis in 3 Minutes yang diselenggarakan oleh FMIPA UGM. Berkat inovasi ini, ia berhasil menjadi salah satu finalis, menunjukkan potensi pengembangan teknologi untuk mendukung deteksi dini autisme yang lebih mudah dan terjangkau.
Hasil penelitian Doni mengenai deteksi dini autisme menunjukkan penerapan SDGs poin 1 dan 3, yaitu Tanpa Kemiskinan, serta Kehidupan Sehat dan Sejahtera. Sistem deteksi ini menawarkan solusi biaya rendah, sehingga dapat membantu meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Penelitian Doni juga menunjukkan penerapan SDGs poin 4, yaitu Pendidikan Berkualitas, yang ditunjukkan dengan berhasilnya FMIPA UGM dalam menyediakan akses pendidikan yang memicu inovasi. Tak hanya itu, pemanfaatan teknologi dalam riset ini juga sejalan dengan SDGs poin 9, yaitu Industri, Inovasi, dan Infrastruktur.
Penulis: Azzah Nurfatin
Dokumentasi: Hero Prakosa Wibowo Priyanto
Editor: Sulaiman Nurhidayat