Perangkap nyamuk pintar Universitas Dhaka membuka peluang peringatan dini dengue

Umpan suara menangkap 49 nyamuk Aedes dalam uji coba di kampus

Perangkap nyamuk yang dikembangkan di Universitas Dhaka menangkap 49 nyamuk Aedes selama uji coba di luar ruangan, dibandingkan dengan satu ekor yang tertangkap perangkap serupa tanpa suara, menurut laboratorium riset universitas yang mengembangkan proyek tersebut. Perangkat bernama MAST-CloudNet ini menggabungkan umpan suara, kamera, dan kecerdasan buatan untuk membantu mengidentifikasi lokasi berkembang biaknya vektor dengue.

Para peneliti berencana memasang 10 hingga 15 perangkap di kawasan permukiman di bawah Dhaka South City Corporation selama Juni dan Juli 2027. Tujuannya adalah mengubah jumlah tangkapan nyamuk menjadi peta yang dapat memperingatkan pihak berwenang tentang peningkatan aktivitas Aedes dan membantu mereka menentukan lokasi upaya pencegahan.

Universitas mengumumkan pengembangan tersebut pada 16 Oktober 2026. Para penelitinya mengatakan studi itu diterbitkan pada 8 Oktober di IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement dengan judul "MAST-CloudNet: IoT-Enabled Acoustic Trap With Real-Time AI Surveillance of Aedes." Penelitian tersebut didanai Dana Riset Universitas Dhaka.

Perangkat ini menargetkan nyamuk jantan dengan meniru suara kepakan sayap nyamuk betina. Meski nyamuk betina menggigit manusia dan menularkan dengue, nyamuk jantan dapat menjadi petunjuk lebih awal tentang populasi nyamuk baru karena mencapai usia dewasa lebih cepat dan cenderung berada di dekat lokasi perkembangbiakan.

Karena itu, proyek ini berfungsi sebagai alat pemantauan: tujuan utamanya menunjukkan lokasi peningkatan aktivitas nyamuk agar pihak yang bertanggung jawab atas pencegahan dapat merespons. Uji coba yang direncanakan di kawasan permukiman akan menguji seberapa efektif pendekatan ini di luar kampus universitas.

Bagaimana suara menjadi hitungan nyamuk

MAST-CloudNet memancarkan suara pada frekuensi 350 hingga 500 hertz, meniru kepakan sayap nyamuk Aedes betina. Hertz mengukur berapa kali sesuatu bergetar setiap detik. Dalam perangkat ini, suara berfungsi sebagai umpan bagi nyamuk jantan yang mencari betina.

Kipas menarik nyamuk yang mendekat ke dalam perangkap dan membuatnya menempel pada kertas perekat kuning. Kamera di dalam perangkat memotret serangga tersebut, lalu mengirimkan gambar melalui internet ke server cloud, yakni komputer jarak jauh yang memproses informasi.

Model kecerdasan buatan memeriksa foto untuk mengidentifikasi dan menghitung nyamuk Aedes. Hasilnya ditampilkan di dasbor web sehingga pengguna dapat memantau tangkapan dari jarak jauh, tanpa perlu mendatangi setiap perangkap hanya untuk membaca jumlah tangkapannya.

Sistem ini menggabungkan beberapa tahapan yang jika tidak, harus dikerjakan secara terpisah: memikat serangga, menangkapnya, memotretnya, dan menghasilkan catatan yang dapat digunakan. Jika perangkap dipasang di beberapa lokasi, dasbor pusat dapat menunjukkan kawasan pantauan mana yang mencatat lebih banyak aktivitas Aedes.

Mengapa peneliti memantau nyamuk jantan

Nyamuk Aedes jantan menjadi dewasa sebelum betina dan tetap berada di dekat lokasi perkembangbiakan, menurut para peneliti. Karena itu, peningkatan jumlah nyamuk jantan yang tertangkap dapat menandakan munculnya generasi baru nyamuk di sekitar lokasi tersebut.

Bagi warga suatu kawasan, manfaat praktisnya adalah petunjuk lebih awal mengenai lokasi yang perlu diperiksa untuk mencari tempat perkembangbiakan. Alih-alih membagi upaya pemeriksaan secara merata di semua lokasi pantauan, pihak berwenang dapat menggunakan peningkatan jumlah tangkapan untuk membantu memprioritaskan kawasan tertentu.

Jumlah nyamuk yang tertangkap mengukur aktivitas serangga. Risiko dengue juga melibatkan nyamuk betina yang menggigit manusia dan membawa virus. Para peneliti menggunakan nyamuk jantan sebagai sinyal awal pertumbuhan populasi vektor, dengan harapan upaya pencegahan dapat diarahkan sebelum populasi tersebut bertambah lebih jauh.

Peta yang direncanakan akan menyatukan sinyal-sinyal lokal tersebut. Beberapa perangkap yang mencatat peningkatan tangkapan di lokasi permukiman berdekatan dapat membantu pihak berwenang mengidentifikasi konsentrasi aktivitas Aedes dan mengatur respons yang lebih terarah.

Hasil pengujian

Uji laboratorium di dalam kandang menemukan bahwa perangkap yang menggunakan suara menangkap rata-rata hampir lima kali lebih banyak nyamuk Aedes dibandingkan perangkap serupa tanpa suara. Para peneliti kemudian mengoperasikan perangkat tersebut di luar ruangan selama tiga hari berturut-turut di kampus Universitas Dhaka.

Uji coba di luar ruangan berlangsung di tengah hujan lebat, angin kencang, dan kebisingan perkotaan. Tim mengatakan perangkat terus beroperasi selama pengujian. Deskripsi proyek dari laboratorium itu memuat perbandingan hasil: 49 nyamuk Aedes di perangkap aktif dan satu di perangkap kontrol tanpa suara.

Laboratorium tersebut juga melaporkan selektivitas sasaran sebesar 83,1%. Selektivitas menggambarkan seberapa besar bagian tangkapan yang terdiri atas serangga yang menjadi target. Hal ini penting karena perangkap pemantauan lebih bermanfaat jika berfokus pada nyamuk sasaran, bukan menangkap banyak serangga lain.

Hasil laboratorium dan uji di luar ruangan diperoleh dalam kondisi pengujian yang berbeda. Eksperimen di dalam kandang menghasilkan peningkatan rata-rata hampir lima kali lipat, sedangkan perbandingan di luar ruangan mencatat 49 berbanding satu dalam uji coba singkat di kampus. Tahap berikutnya akan menilai kinerja di lebih banyak lokasi sebelum penerapan yang lebih luas.

Perangkat seharga Tk12.000 dengan cadangan baterai

Setiap unit MAST-CloudNet membutuhkan biaya perakitan sekitar Tk12.000, menurut para peneliti. Sebagai perbandingan, mereka menyebut perangkap lampu CDC berharga sekitar Tk25.000 dan perangkap BG-Sentinel sekitar Tk20.000.

Berdasarkan angka tersebut, perangkat universitas ini berharga Tk13.000 lebih murah daripada perangkap CDC, atau 52% lebih rendah. Harganya Tk8.000 lebih murah daripada perangkap BG-Sentinel, atau 40% lebih rendah. Selisih ini dapat berarti ketika sebuah organisasi membutuhkan beberapa titik pemantauan, bukan hanya satu perangkat.

Satu set berisi 10 hingga 15 unit akan membutuhkan biaya perakitan sekitar Tk120.000 hingga Tk180.000 dengan harga per unit yang disebutkan. Perhitungan ini hanya mencakup perangkap; penerapan juga memerlukan pengaturan konektivitas, pemrosesan server, pemeliharaan, dan kunjungan lapangan.

Perangkat ini dapat beroperasi dengan baterai selama sekitar empat setengah jam ketika terjadi pemadaman listrik. Server pusatnya dapat memproses data dari beberapa perangkap, dan tim memperkirakan penggunaan kapasitas komputasi bersama dalam jaringan yang lebih besar dapat menurunkan biaya operasional per unit.

Uji coba di kawasan permukiman direncanakan pada 2027

Kawasan permukiman di bawah Dhaka South City Corporation diusulkan sebagai lokasi pengujian besar berikutnya. Para peneliti berniat memasang 10 hingga 15 perangkat selama Juni dan Juli 2027, lalu menggunakan jumlah tangkapan yang diperoleh untuk memetakan konsentrasi nyamuk Aedes yang mulai muncul.

Lokasi permukiman dan tanggal pemasangan secara pasti belum diumumkan. Uji coba yang lebih besar ini dimaksudkan untuk memberikan evaluasi lapangan lebih lanjut sebelum penerapan komersial, termasuk pengalaman mengoperasikan beberapa perangkap di kawasan berpenghuni.

Proyek ini memiliki beberapa tonggak waktu:

• 8 Oktober 2026: Studi MAST-CloudNet diterbitkan, menurut pengumuman universitas.
• 16 Oktober 2026: Universitas mengumumkan perangkat dan hasil pengujiannya.
• Juni dan Juli 2027: Pemasangan 10 hingga 15 perangkap yang direncanakan di kawasan permukiman di bawah Dhaka South City Corporation.

Bagi warga, hasil yang diharapkan adalah informasi lebih spesifik tentang lokasi peningkatan aktivitas Aedes. Bagi para peneliti, pemasangan di kawasan permukiman akan memberikan pengujian lebih luas terhadap pengumpulan dan perbandingan catatan nyamuk di seluruh jaringan yang beroperasi.

Versi berikutnya akan memproses data di dalam perangkap

Laboratorium universitas juga tengah mengembangkan penerusnya yang disebut MAAS-IoT. Prototipe detektor optik yang sedang dikerjakan telah merekam kepakan sayap nyamuk Aedes jantan hidup. Detektor optik menggunakan cahaya untuk mendeteksi gerakan, sehingga peneliti dapat mengukur pola kepakan sayap.

MAST-CloudNet mengirim foto ke server jarak jauh untuk dianalisis. Perangkat penerusnya dikembangkan agar dapat mengklasifikasikan serangga langsung di dalam perangkat menggunakan komputer kecil yang disebut mikrokontroler. Pendekatan ini kerap disebut edge AI karena pemrosesan dilakukan di lokasi informasi dikumpulkan.

Laboratorium menyatakan bahwa klasifikasi di dalam perangkat, jaringan LoRa, dan wadah yang sesuai untuk penggunaan lapangan masih dalam tahap pengembangan. LoRa menyediakan komunikasi radio jarak jauh dengan penggunaan daya rendah. Konektivitas LoRaWAN yang direncanakan tim akan memungkinkan catatan nyamuk berukuran ringkas dikirimkan tanpa setiap perangkap bergantung pada koneksi Wi-Fi terdekat.

Penggunaan tenaga surya dan perlindungan yang lebih baik dari paparan matahari serta hujan juga direncanakan. Laboratorium menyebut jaringan pemantauan otonom bertenaga surya sebagai tujuan jangka panjangnya. Prototipe optik yang berfungsi merupakan komponen awal dari upaya tersebut, sementara sistem kamera saat ini menjadi titik awal evaluasi lapangan.

Rekayasa dan zoologi berpadu dalam satu perangkat

Proyek ini melibatkan Microsystems and Nanoengineering Lab di Departemen Teknik Elektro dan Elektronika Universitas Dhaka serta Genome-Guided Vector Control and Innovation Lab di Departemen Zoologi.

Kolaborasi ini memadukan pengetahuan tentang perilaku nyamuk dengan elektronika, pencitraan, dan pemrosesan data. Umpan suara bergantung pada pemahaman tentang respons nyamuk jantan terhadap nada kepakan sayap betina. Kipas, kamera, koneksi internet, dan perangkat lunak klasifikasi mengubah respons tersebut menjadi catatan yang dapat dilihat dari jarak jauh.

Wakil Rektor Universitas Dhaka, Profesor ABM Obaidul Islam, menyambut baik pengembangan ini dan mengatakan bahwa identifikasi kawasan dengan peningkatan populasi Aedes akan membantu pihak berwenang mengambil langkah pencegahan. Ia juga mendorong penyempurnaan lebih lanjut agar perangkat dapat digunakan secara efektif di lapangan.

Langkah praktis berikutnya adalah beralih dari pengujian singkat di kampus ke pemantauan di kawasan permukiman. Penerapan yang diusulkan pada 2027 akan memberi tim kesempatan untuk menilai konsistensi pengoperasian perangkat serta manfaat catatan gabungannya dalam menemukan peningkatan aktivitas nyamuk.

Poin Utama

• MAST-CloudNet menggunakan suara, kipas, kamera, dan AI cloud untuk memikat, menangkap, serta mengidentifikasi nyamuk Aedes.
• Uji coba di luar ruangan di kampus menangkap 49 nyamuk Aedes di perangkap aktif, dibandingkan dengan satu di perangkap kontrol tanpa suara.
• Laboratorium melaporkan selektivitas sasaran sebesar 83,1%; uji laboratorium di dalam kandang menemukan rata-rata tangkapan dengan suara hampir lima kali lebih banyak.
• Setiap unit membutuhkan biaya perakitan sekitar Tk12.000 dan memiliki cadangan baterai selama kurang lebih empat setengah jam.
• Para peneliti berencana memasang 10 hingga 15 perangkap di kawasan permukiman Dhaka Selatan selama Juni dan Juli 2027.
• Prototipe penerusnya telah merekam kepakan sayap nyamuk jantan hidup; klasifikasi di dalam perangkat, jaringan radio, dan wadah untuk penggunaan lapangan masih dalam pengembangan.