https://journal.uwgm.ac.id/index.php/abdimasmahakam E-ISSN: 2549-5755 Juni 2019, Vol. 5 No. 02
Received: March 2021 Accepted: Mei 2021 Published: Juli 2021 Article DOI: http://dx.doi.org/10.24903/sj.v5i2.1399

## Peningkatan Literasi Pengetahuan Kesehatan dan Teknologi untuk Pencegahan dan Deteksi Penyakit Menggunakan Digital Image processing
Lia Farokhah Institut Teknologi dan Bisnis ASIA Malang farokhah@asia.ac.id
Achmad Noercholis Institut Teknologi dan Bisnis ASIA Malang anoercholis@gmail.com
Fadhli Almuiini Ahda Institut Teknologi dan Bisnis ASIA Malang fadhlial@asia.ac.id
Muhammad Rofiq Institut Teknologi dan Bisnis ASIA Malang rofiq@asia.ac.id

## Danang Arbian Sulistyo
Institut Teknologi dan Bisnis ASIA Malang danangarbian@gmail.com

## Abstrak
Pada era sekarang, penyakit muncul bervariasi. Alat kesehatan di Indonesia sangat bergantung dengan  impor  karena  beberapa  produk  yang  dibutuhkan  tidak  diproduksi  di  dalam  negeri. Selain  itu,  harganya  menjadi  cukup  mahal.  Adapun  tujuan  dari  pengabdian  ini  adalah meningkatkan  literasi  mengikuti  model The  European  Health  Literacy  Survey:  the  12 subdimensions .  Adopsi  model  ini  diharapkan  akan  pada  tahap  dimensi  menilai  atau mengevaluasi  informasi  yang  relevan  dengan  kesehatan.  Metode  yang  digunakan  adalah edukasi masyarakat khususnya perguruan tinggi yang memiliki fokus keilmuan teknologi dan kesehatan  untuk  meningkatkan  literasi  kesehatan.  Adapun  hasil  yang  didapatkan  selama pengabdian  melalui  kolaborasi  webinar  adalah  cukup  bagus  untuk  meningkatkan  literasi kesehatan. Hal ini didasarkan atas fakta saat proses tanya jawab dalam penggalian informasi. kolaborasi  dua  keilmuan  yaitu  kesehatan  dan  teknologi  bisa  membuat  alat  deteksi  maupun pencegahan penyakit yang lebih murah namun akurat menggunakan sistem cerdas.
Kata Kunci : literasi kesehatan; sistem cerdas; alat kesehatan; kolaborasi keilmuan.
https://journal.uwgm.ac.id/index.php/abdimasmahakam E-ISSN: 2549-5755 Juni 2019, Vol. 5 No. 02

## Pendahuluan
Dunia  Kesehatan  terus  diuji  dengan  berbagai  penyakit  baru  atau  penyakit  yang  sudah  ada. Penyediaan  dan  perbaikan  tempat  kesehatan  di  Indonesia  terus  ditingkatkan.  Salah  satu indikatornya adalah perbaikan puskesmas sebagai fasilitas kesehatan pertama. Akreditasi atau identik  dengan  layanan  sudah  mencapai  indikator  90,32%(Kemenkes,  2020)  .  Disisi  lain, penyediaan laboratorium, alat kesehatan,tenaga kesehatan terus ditingkatkan untuk mendukung layanan  kesehatan.  Namun  ada  salah  satu  indikator  kelemahan  yang  terjadi  yaitu  masih minimnya  alat  kesehatan  dan  industri  farmasi  yang  tersedia  dibandingkan    dengan  industri kosmetik dan obat tradisional(Kemenkes, 2020).
Alat  kesehatan  dan  industri  farmasi  merupakan  dua  hal  yang  saling  terkait  dimana  alat kesehatan berhubungan dengan penanganan dan analisis penyakit yang ringan sampai kritis. sedangkan industri farmasi berhubungan dengan penyediaan obat untuk mengobati penyakit. Keilmuan dibidang kesehatan sudah berkembang pesat dan menghasilkan alat kesehatan yang mahal.  Di  Indonesia,  alat  kesehatan  lebih  banyak  diimpor  (Hadyan,  2020)  dan  90% mahal(Tempo,  2014).  Indonesia  cukup  tergantung  dengan  alat  import  untuk  memenuhi kebutuhan Kesehatan.
Perkembangan alat-alat kesehatan dan obat tidak jauh dari perkembangan keilmuan yang saling berkolaborasi  dimana  ilmu  teknologi  yang  ditanam  pada  alat  kesehatan  untuk  analisis.  Alat analisis  penyakit  baik  pencegahan  maupun  deteksi  penyakit  bisa  didapat  dari  keilmuan teknologi.  Hal  ini  dipelajari  di  kurikulum  perguruan  tinggi  dengan  program  studi  Teknik Informatika  khususnya  sistem  cerdas.  Namun,  satu  keilmuan  tidak  akan  bisa  memasuki berbagai  bidang  karena  keterbatasan  pengetahuan  yang  ada.  Misalkan  keilmuan  teknologi sistem cerdas akan sulit dan membutuhkan penyesuaian jika memasuki dunia kesehatan karena ada istilah dan keilmuan yang tidak dikuasai di tentang dunia kesehatan. Adapun masalah yang dihadapi  oleh  kedua  instansi  yang  saling  berkolaborasi  yaitu  Instansi  Institut  teknologi  dan Bisnis Asia Malang dengan  Institut Teknologi, Sains,  Kesehatan RS Dr.  Soepraoen Malang adalah keterbatasan pengetahuan pada silang bidang dimana program studi teknik informatika ingin  membuat  penelitian  dibidang  kesehatan  tetapi  ada  beberapa  kendala  pengetahuan  dan istilah  dalam  dunia  kesehatan.  Disisi  lain,  pihak  perguruan  tinggi  dengan  program  studi kesehatan  belum  memanfaatkan  keilmuan  lain  yang  ternyata  bisa  mengurangi  harga  alat kesehatan yang mahal.
Adapun permasalahan lain, ada banyak perguruan tinggi dengan berbagai program studi. Fokus program  studi  biasanya  sektoral  tertentu  sesuai  konsentrasi.  Banyak  bidang  keilmuan  di perguruan  tinggi  bisa  saling  berkolaborasi  untuk  menyelesaikan  permasalahan  bersama misalkan dunia kesehatan. Perguruan tinggi dengan program studi yang berbeda keilmuan yang bisa berkolaborasi harus terus dikuatkan. Hal ini bisa menghasilkan penyelesaian masalah yang lebih  murah  dan  akurat  sehingga  bisa  menutupi  ketergantungan  import  alat  kesehatan  di Indonesia. Kolaborasi keilmuan kesehatan dan teknologi sistem cerdas bisa menambah validasi dan  analisis  penyakit  bahkan  melakukan  pencegahan.  Adapun  beberapa  implementasi penggunaan  teknologi  sistem  cerdas  dalam  bidang  kesehatan  mental  (Tivatansakul  et  al., 2014)(Farokhah,  2020)  maupun  medis  (Kadampur  &  Al  Riyaee,  2020)(Jaiswal  et  al., 2019)(Mercu et al., 2009; Rosmiati & Siregar, 2015)(Fadlil et al., 2020; Rahmadewi & Kurnia,
https://journal.uwgm.ac.id/index.php/abdimasmahakam E-ISSN: 2549-5755 Juni 2019, Vol. 5 No. 02
2016). Adapun dokumentasi saat webinar kolaborasi ditunjukkan oleh gambar 1, gambar 2 dan gambar 3.

## Gambar 1 Judul Webinar
Gambar 2. Beberapa peserta webinar
Gambar 3. Pihak Perguruan tinggi teknologi dan kesehatan
Dari paparan masalah diatas, diadakan webinar kolaborasi antara Institut teknologi dan Bisnis Asia  Malang  dengan  Institut  Teknologi,  Sains,  Kesehatan  RS  Dr  Soepraoen  Malang  untuk berbagi keilmuan untuk merumuskan kontribusi dengan tema Image processing untuk dunia kesehatan.  Adapun  tujuan  webinar  ini  adalah  meningkatkan  literasi  kesehatan.  Literasi kesehatan ini mengikuti model The European Health Literacy Survey: the 12 subdimensions . Adapsi model ini diharapkan akan pada tahap dimensi menilai atau mengevaluasi informasi
https://journal.uwgm.ac.id/index.php/abdimasmahakam E-ISSN: 2549-5755 Juni 2019, Vol. 5 No. 02
yang  relevan  dengan  kesehatan(Osborn  &  Thompson,  2001).  Evaluasi  alat  kesehatan  yang digunakan  secara  umum  oleh  tenaga  kesehatan  di  tambahkan  kolaborasi  keilmuan  sistem cerdas.

## Metode
Adapun metode yang digunakan dalam pengabdian masyarakat ini adalah edukasi masyarakat Metode inti  mengikuti model The European Health Literacy Survey: the 12 subdimensions . Adopsi model ini diharapkan akan pada tahap dimensi menilai atau mengevaluasi informasi yang  relevan  dengan  Kesehatan.  Adapun  kegiatan  webinar  ini  dimulai  dengan  pengetahuan tentang implementasi sistem cerdas khususnya image processing   dan computer vision dalam dunia  kedokteran  seperti  pencegahan  serangan  jantung  melalui  foto  citra  yang  diambil  dari suatu smartphone , setelah difoto maka hasil analisis akan keluar. Kedua, implementasi pada deteksi penyakit corona melalui citra paru-paru, deteksi jenis darah menggunakan citra foto.

## Hasil dan Pembahasan
Penjelasan  inti  materi  yang  dibahas  adalah  keilmuan image  processing      pada  hermatologi darah.  Adapun  peningkatan  pengetahuan  ditunjukkan  oleh  beberapa  pertanyaan  yaitu pertanyaan  terkait  proses  yang  biasa  dilakukan.  Pertanyaan  pertama  adalah  apakah  analisis darah menggunakan mikroskop harus dihilangkan karena memakai teknologi sistem cerdas? Adapun  jawabannya  adalah  mikroskop  tetap  dipakai  sebagai  alat  pengambilan  sampel, keilmuan  teknologi  membantu  mempercepat  analisis.  Pertanyaan  kedua  adalah  teknologi image processing ini mulai bisa digunakan untuk membantu tenaga kesehatan? Jawabannya adalah pada tahap analisis.
Adapun pertanyaan terkait implementasi kolaborasi keilmuan dibagi menjadi dua yaitu apakah image  processing bisa  mendeteksi  penyakit  sumsum  tulang  belakang  dan  apakah image processing bisa membedakan jenis darah?. Adapun jawaban pertanyaan tersebut adalah bisa. Secara garis besar kita membutuhkan dataset dari semua jenis klasifikasi darah atau penyakit sumsum  tulang yang ada.  Contoh  dari datasetnya adalah jenis darah ada  berapa macam  dan setiap citra darah jenis darah akan dikumpulkan dan diolah dengan machine learning. Selanjutnya, pertanyaan terkait profesi mereka yaitu apakah image processing dalam dunia Kesehatan  akan  menggantikan  tenaga  kesehatan?.  Jawaban  dari  pertanyaan  tersebut  adalah tidak  karena  masing-masing  keilmuan  mempunyai  fokus  dan  pengetahuan  masing-masing. Adapun sedikit dampaknya adalah berkurangnya petugas laboratorium atau dokter tetapi tidak signifikan. Hasil analisis dari luaran teknologi harus divalidasi oleh ahli bidang kesehatan. Disisi  lain,  dua  pertanyaan  terkait  teknologi  yang  ada  dipasaran  dan  rencana  kolaborasi keilmuan  yaitu  apakah  alat  kedokteran  yang  ada  sekarang  tidak  bisa  memenuhi  kebutuhan deteksi  penyakit  ada  pencegahan  penyakit?.  Alat  kedokteran  yang  sudah  ada  sangat  banyak tetapi harganya terhitung mahal dan masih bergantung pada sektor impor. Kolaborasi keilmuan dengan  metode image  processing membuat  semuanya  lebih  murah  dan  mudah.  Adapun pertanyaan rencana kolaborasi adalah apakah bisa dilakukan penelitian Bersama antara pihak ITSK RS Dr  Soepraoen dan Institut ASIA Malang dalam bidang kesehatan dan memanfaatkan image  processing ?  Hal  ini  sangat  bisa  dilakukan  mengingat  kedua  keilmuan  bisa  saling berkolaborasi untuk menemukan solusi lebih murah dalam dunia kesehatan. Hasil dari proses tanya jawab dan pemaparan image processing untuk  dunia kesehatan  maka bisa dianalisis bahwa  peserta  webinar  dari  perguruan  tinggi  teknologi,  sains  dan  kesehatan    memiliki
https://journal.uwgm.ac.id/index.php/abdimasmahakam E-ISSN: 2549-5755 Juni 2019, Vol. 5 No. 02
ketertarikan  dalam  keilmuan  kolaborasi  antara  teknologi  dan  ilmu  kesehatan  sehingga menggali  proses,  permasalahan,  dampak  yang  terjadi.  Selain  itu  diakhiri  dengan  riset kolaborasi.

## Simpulan dan rekomendasi
Pada  pengabdian  dengan  berkolaborasi  antara  perguruan  tinggi  kesehatan  yang  memiliki program  studi  teknologi  dan  kesehatan  memiliki  dampak  yang  cukup  bagus  untuk meningkatkan  literasi  kesehatan.  Hal  ini  didasarkan  atas  fakta  saat  proses  tanya  jawab penggalian informasi pada acara. Adapun pengembangan kedepan adalah kerjasama penelitian dengan kolaborasi  dua keilmuan yaitu Kesehatan dan teknologi  untuk  membuat  alat deteksi maupun pencegahan penyakit yang lebih murah namun akurat menggunakan sistem cerdas.
https://journal.uwgm.ac.id/index.php/abdimasmahakam E-ISSN: 2549-5755 Juni 2019, Vol. 5 No. 02

## Daftar Pustaka
Fadlil, A., Aji, W. S., & Nugroho, A. S. (2020). Sistem Monitoring Kolesterol Melalui Iris Mata dengan Metode Pengolahan Citra. Jurnal Rekayasa Elektrika , 16 (1), 36–43. https://doi.org/10.17529/jre.v16i1.15657
Farokhah, L. (2020). Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Variasi Intensitas Emosi pada Dynamic Image Sequence. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 4 (6), 1070–1076. https://doi.org/10.29207/resti.v4i6.2644
Hadyan, R. (2020). Duh! Ternyata 94 Persen Alat Kesehatan Masih Diimpor .
https://ekonomi.bisnis.com/read/20201003/257/1300198/duh-ternyata-94-persen-alat- kesehatan-masih-diimpor
Jaiswal, A. K., Tiwari, P., Kumar, S., Gupta, D., Khanna, A., & Rodrigues, J. J. P. C. (2019). Identifying pneumonia in chest X-rays: A deep learning approach. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation , 145 , 511–518. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.05.076
Kadampur, M. A., & Al Riyaee, S. (2020). Skin cancer detection: Applying a deep learning based model driven architecture in the cloud for classifying dermal cell images. Informatics in Medicine Unlocked , 18 (November 2019), 100282. https://doi.org/10.1016/j.imu.2019.100282
Kemenkes. (2020). Profil Kesehatan Indoneisa 2019. In Kementerian Kesehatan Republik Indonesia .
Mercu, U., Yogyakarta, B., Digital, P. C., & Buana, U. M. (2009). Deteksi penyakit kepala permanen melalui sketsa figur manusia menggunakan pengolahan citra digital . 2009 (semnasIF), 68–75.
Osborn, M., & Thompson, E. M. (2001). What have we learnt from the Alder Hey affair? Asking for consent would halt decline in voluntary necropsies. BMJ (Clinical Research Ed.) , 322 (7301), 1542–1543.
Rahmadewi, R., & Kurnia, R. (2016). Klasifikasi Penyakit Paru Berdasarkan Citra Rontgen dengan Metoda Segmentasi Sobel. Jurnal Nasional Teknik Elektro , 5 (1), 7. https://doi.org/10.25077/jnte.v5n1.174.2016
Rosmiati, M., & Siregar, S. (2015). Deteksi penyakit melalui iris mata menggunakan watershed algorhytm dengan simulasi matlab . 6–8.
Tempo. (2014). 90 Persen Alat Diimpor, Biaya Kesehatan Mahal . https://nasional.tempo.co/read/616241/90-persen-alat-diimpor-biaya-kesehatan- mahal/full&view=ok
Tivatansakul, S., Ohkura, M., Puangpontip, S., & Achalakul, T. (2014). Emotional healthcare system: Emotion detection by facial expressions using Japanese database. 2014 6th Computer Science and Electronic Engineering Conference, CEEC 2014 - Conference Proceedings , 41–46. https://doi.org/10.1109/CEEC.2014.6958552