Pengawasan Nyamuk Aedes aegypti Menggunakan Ovitrap Dengan Metode Image Processing

Berdasarkan data Kementrian Kesehatan Republik Indonesia tahun 2020, kasus DBD (Demam Berdarah Dengue) tersebar di 472 kabupaten dalam 34 provinsi, sebanyak 95.893 kasus dan 661 angka kematian akibat DBD. Kasus Demam berdarah ini kian meningkat setiap tahunnya. Menurut keterangan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), salah satu potensi DBD ditularkan ke manusia melalui gigitan Aedes aegypti betina yang terinfeksi. Gejala demam berdarah yang ringan dapat menyebabkan suhu badan tinggi, bintik merah pada kulit, rasa sakit pada otot serta sendi. Sementara itu demam berdarah dapat berakibat komplikasi yang dikenal dengan istilah dengue hemorrhagic fever, yang dapat menyebabkan Menorrhagia atau pendarahan yang berlebihan, serta Hipotensi atau penurunan tekanan darah secara ekstrem, bahkan menyebabkan kematian. Dengan urgensi terhadap DBD yang ditularkan oleh nyamuk ini, banyak masyarakat yang masih menggunkan cara manual untuk membasmi nyamuk, seperti menggunakan raket nyamuk ataupu kelambu. Cara itu dinilai kurang efektif dengan memakan banyak waktu dan tenaga serta hasil yang kurang maksimal. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah inovasi teknologi sebagai solusi alternatif dalam pemecahan masalah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan masyarakat dalam membasmi nyamuk secara manual. Dalam tulisan ini, penulis mengembangkan inovasi teknologi menggunakan ovitrap dengan metode image processing. Alat yang diciptakan nantinya dapat menarik perhatian nyamuk dengan lampu uv, setelah itu nyamuk akan mati karena tersedot kedalam ovitrap. Selain itu, alat ini juga dapat mengambil gambar nyamuk yang terperangkap dan melakukan perhitungan serta pengklasifikasian nyamuk, yang kemudian ditampilkan pada aplikasi berbasis dekstop. Alat ini diharapkan dapat membantu masyarakat maupun Juru Pemantau Jentik (Jumatik) untuk menciptakan lingkungan yang terhindar dari bahaya DBD

Automating the Surveillance of Mosquito Vectors from Trapped Specimens Using Computer Vision Techniques

Among all animals, mosquitoes are responsible for the most deaths worldwide. Interestingly, not all types of mosquitoes spread diseases, but rather, a select few alone are competent enough to do so. In the case of any disease outbreak, an important first step is surveillance of vectors (i.e., those mosquitoes capable of spreading diseases). To do this today, public health workers lay several mosquito traps in the area of interest. Hundreds of mosquitoes will get trapped. Naturally, among these hundreds, taxonomists have to identify only the vectors to gauge their density. This process today is manual, requires complex expertise/ training, and is based on visual inspection of each trapped specimen under a microscope. It is long, stressful and self-limiting. This paper presents an innovative solution to this problem. Our technique assumes the presence of an embedded camera (similar to those in smart-phones) that can take pictures of trapped mosquitoes. Our techniques proposed here will then process these images to automatically classify the genus and species type. Our CNN model based on Inception-ResNet V2 and Transfer Learning yielded an overall accuracy of 80% in classifying mosquitoes when trained on 25,867 images of 250 trapped mosquito vector specimens captured via many smart-phone cameras. In particular, the accuracy of our model in classifying Aedes aegypti and Anopheles stephensi mosquitoes (both of which are deadly vectors) is amongst the highest. We present important lessons learned and practical impact of our techniques towards the end of the paper