EDUCARE.CO.ID – Teknologi kecerdasan buatan kembali menunjukkan potensinya dalam membantu bidang kesehatan. Kali ini, tim mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB) meraih Silver Medal dalam National Essay Competition (NESCO) 3 Tahun 2026 melalui inovasi ALVA, platform berbasis AI untuk mendukung deteksi dini risiko Alzheimer.
Kompetisi kategori mahasiswa dengan subtema kesehatan tersebut mempertemukan ratusan peserta dari berbagai wilayah Indonesia. Sebanyak 661 peserta yang tergabung dalam 202 tim mengikuti kompetisi yang diselenggarakan Pusat Riset Siswa, Mahasiswa dan Akademisi (PRISMA) bersama Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana.
Babak final berlangsung pada 19 September 2026 di Lecture Building Universitas Udayana, Bali.
Berdasarkan laman resmi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya, tim ALVA membawa karya berjudul “ALVA: Platform AI Berbasis Analisis Suara Bahasa Nusantara sebagai Inovasi Deteksi Dini dalam Penanganan Alzheimer untuk Menekan Krisis Kognitif Nasional”.
Lima Mahasiswa FILKOM UB Kembangkan ALVA
Tim ALVA terdiri atas lima mahasiswa FILKOM UB. Mereka yaitu:
- Dzaky Adiwangsa Amry – Program Studi Teknik Komputer angkatan 2025
- Farrel Wicasa Alfiannov – Program Studi Teknik Informatika angkatan 2025
- Senja Cahya Tirta – Program Studi Teknik Informatika angkatan 2025
- Mochamad Ilham Ramadhan – Program Studi Teknologi Informasi angkatan 2025
- Chessa Febriani Virdayanti – Program Studi Teknologi Informasi angkatan 2025
Dalam proses pengembangan dan persiapan kompetisi, tim mendapat bimbingan dari Yuita Arum Sari, S.Kom., M.Kom., Ph.D., dosen FILKOM Universitas Brawijaya.
ALVA Manfaatkan Analisis Suara untuk Deteksi Risiko Alzheimer
ALVA atau Alzheimer Voice Assistant merupakan platform kesehatan digital yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk membantu mengenali risiko Alzheimer melalui pola bicara dan penggunaan bahasa.
Gagasan ini muncul dari persoalan keterlambatan deteksi gangguan kognitif. Tim juga melihat masih terbatasnya teknologi analisis suara yang mampu menyesuaikan karakteristik bahasa Indonesia dan bahasa daerah.
ALVA memanfaatkan teknologi Speech Biomarker dan model Machine Learning untuk membaca karakteristik suara pengguna.
Salah satu prosesnya menggunakan Story Recall Test. Pengguna mendengarkan sebuah cerita, kemudian menceritakan kembali isi cerita tersebut. Sistem lalu mengolah data suara untuk melihat karakteristik bicara dan penggunaan bahasa yang berkaitan dengan perubahan fungsi kognitif.
Hasil analisis kemudian mengelompokkan risiko ke dalam tiga tingkat, yakni rendah, sedang, dan tinggi. Informasi tersebut berfungsi sebagai gambaran awal yang dapat mendukung pengguna untuk melakukan pemeriksaan lebih lanjut kepada tenaga kesehatan.
Tim ALVA Soroti Pentingnya Deteksi Sejak Awal
Dzaky Adiwangsa Amry selaku ketua tim menjelaskan bahwa Alzheimer tidak hanya menjadi persoalan kelompok usia lanjut. Karena itu, kesadaran terhadap deteksi dini perlu terus meningkat.
Menurutnya, sebagian gangguan kognitif baru mendapat perhatian ketika kondisi sudah berkembang lebih jauh. Padahal, deteksi lebih awal dapat membantu proses penanganan dan mendukung kualitas hidup penderita.
“ALVA hadir sebagai solusi pendeteksi dini yang memanfaatkan analisis suara dan bahasa, sehingga masyarakat dapat mengetahui risiko Alzheimer sejak awal melalui proses yang sederhana dan tidak invasif,” ujarnya.
Tim merancang ALVA bukan hanya untuk melakukan skrining awal. Platform tersebut juga memiliki sejumlah fitur pendukung pemantauan kondisi pengguna.
Tak Hanya Skrining, ALVA Punya Fitur Pemantauan
ALVA mengintegrasikan fitur Longitudinal Monitoring untuk mencatat perkembangan kondisi kognitif pengguna dari waktu ke waktu.
Platform ini juga membawa konsep AI Personal Memory Mapping. Fitur tersebut membantu pengguna menyusun dan menyimpan kenangan melalui foto, video, serta rekaman suara.
Selain itu, tim mengembangkan konsep Personalized Therapy yang mencakup latihan kognitif, terapi musik, serta aktivitas berbasis kenangan.
Pengembangan ALVA juga mencakup rencana integrasi Smart Band. Perangkat tersebut dapat mendukung pemantauan indikator kesehatan sekaligus memperkuat keterlibatan keluarga dalam proses pendampingan.
Tim ALVA Siapkan Pengembangan dan Validasi Teknologi
Penghargaan Silver Medal di NESCO 3 menjadi capaian sekaligus langkah awal bagi tim ALVA untuk mengembangkan inovasi lebih jauh.
Ke depan, tim berencana memperluas dataset suara bahasa Nusantara agar sistem dapat mengenali karakteristik bahasa yang lebih beragam.
Tim juga akan melanjutkan proses validasi teknologi serta membuka peluang kolaborasi dengan tenaga kesehatan dan komunitas lansia.
Langkah tersebut penting agar ALVA tidak berhenti sebagai gagasan kompetisi, tetapi dapat berkembang menjadi inovasi teknologi kesehatan yang memiliki manfaat lebih luas bagi masyarakat Indonesia.
Prestasi di NESCO 3 juga memperlihatkan bagaimana mahasiswa FILKOM UB mencoba menjawab persoalan kesehatan melalui pendekatan teknologi. Perpaduan AI, analisis suara, dan pemantauan kognitif menjadi salah satu upaya mereka untuk menghadirkan solusi deteksi dini yang lebih mudah diakses.