Tembus Hibah BIMA Kemdiktisaintek 2026, Dosen Teknik Informatika Unila Kembangkan Explainable AI (XAI) untuk Deteksi Dini Penyakit Retina
BANDAR LAMPUNG – Inovasi di bidang Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk dunia kesehatan kembali ditorehkan oleh akademisi Program Studi Teknik Informatika, Universitas Lampung (Unila). Tim peneliti yang dipimpin oleh Ir. Titin Yulianti, S.T., M.Eng. berhasil meraih pendanaan bergengsi pada Hibah Kompetitif Nasional BIMA dari Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi (Kemdiktisaintek) Tahun 2026 melalui Skema Hibah Fundamental.
Penelitian multidisiplin ini mengusung judul “Pengembangan Model Deep Learning Klasifikasi Penyakit pada Retina dengan Integrasi Explainable AI untuk Mendukung Keputusan Klinis”.
Gagasan ini tidak hanya sejalan dengan Rencana Induk Riset Nasional (RIRN) pada fokus rekayasa keteknikan, tetapi juga merupakan bentuk dukungan nyata terhadap prioritas program Asta Cita pemerintah di bidang pengembangan teknologi kecerdasan buatan.
Solusi atas “Black Box” AI di Dunia Medis Penyakit pada retina, seperti Diabetic Retinopathy dan Glaukoma, merupakan salah satu penyebab utama kebutaan di dunia. Dalam beberapa tahun terakhir, pemanfaatan Deep Learning (DL) sangat populer digunakan untuk mendeteksi penyakit ini secara otomatis berbasis pengolahan citra medis.
Namun, implementasi DL di rumah sakit kerap menghadapi kendala besar: sifatnya yang black box (kotak hitam). Algoritma DL seringkali tidak memberikan penjelasan logis mengapa sebuah keputusan diagnosis diambil, sehingga menurunkan tingkat kepercayaan dokter spesialis mata (oftamologis) dan terbentur regulasi medis yang ketat.
Menjawab tantangan tersebut, penelitian Ir. Titin Yulianti dan tim berfokus pada integrasi Explainable AI (XAI).
“Dengan teknologi XAI, hasil prediksi dari model Deep Learning akan diterjemahkan ke dalam bentuk visual yang dapat dipahami. Model tidak hanya menjustifikasi ‘sakit’ atau ‘sehat’, tetapi juga menunjukkan area spesifik pada citra retina yang menjadi dasar diagnosis, sehingga dapat dipercaya dan dimanfaatkan sepenuhnya sebagai sistem pendukung keputusan klinis,” jelas perwakilan tim peneliti.
Tahapan Riset dan Kolaborasi Lintas Institusi Untuk merealisasikan sistem cerdas yang akurat dan tervalidasi secara medis, penelitian ini dirancang dalam empat tahapan metodologi yang komprehensif:
- Pengumpulan dan Analisis Data: Menghimpun dataset citra retina berkualitas tinggi sebagai basis data pelatihan model.
- Pra-proses dan Pemodelan DL: Melakukan rekayasa pengolahan citra dan merancang arsitektur Deep Learning yang optimal untuk klasifikasi penyakit.
- Integrasi XAI: Menerapkan algoritma Explainable AI untuk menghasilkan interpretasi visual (pemetaan fitur) dari hasil deteksi model.
- Evaluasi dan Validasi Klinis: Menguji ketepatan model dan XAI menggunakan metrik kualitatif, yang divalidasi langsung secara medis oleh dokter spesialis mata (oftamologis).
Penelitian berskala nasional ini merupakan wujud kolaborasi kuat lintas disiplin ilmu dan lintas institusi. Tim periset beranggotakan pakar dari bidang Informatika, Elektro, dan Kedokteran:
- Ketua Peneliti: Ir. Titin Yulianti, S.T., M.Eng. (Teknik Informatika, Universitas Lampung)
- Anggota Peneliti 1: Elvira Sukma Wahyuni, S.Pd., M.Eng. (Teknik Elektro, Universitas Islam Indonesia)
- Anggota Peneliti 2: dr. Rani Himayani, Sp.M. (Pendidikan Dokter, Universitas Lampung)
Keberhasilan meraih pendanaan Hibah BIMA 2026 ini semakin memperkuat posisi Program Studi Teknik Informatika Unila sebagai pusat pengembangan teknologi AI yang solutif dan berdampak langsung pada peningkatan kualitas layanan kesehatan di masyarakat.
