Perubahan pola aktivitas, rutinitas, dan kondisi fisiologis pada gangguan bipolar dapat muncul secara bertahap dan tidak selalu disadari sejak awal. Berangkat dari tantangan tersebut, tim mahasiswa Universitas Gadjah Mada (UGM) mengembangkan BIPO-SENSE, prototipe sistem bantu pemantauan risiko dini yang dirancang untuk membantu pengguna dan pendamping mengenali perubahan pola lebih awal tanpa menggantikan diagnosis atau keputusan tenaga profesional.
BIPO-SENSE dikembangkan melalui Program Kreativitas Mahasiswa bidang Karsa Cipta (PKM-KC) 2026 oleh Edi Mustofa Yulianto sebagai ketua tim bersama Adzira Gadis Salsabillah, Elyne Kusuma Mahardika, Ihsannabigh Mayka Iskandar, dan Ja’far Shodiq Hibatullah. Tim bekerja di bawah pendampingan Prof. Dr. Eng. Ir. Herianto, S.T., M.Eng., IPU., ASEAN Eng. Kolaborasi ini mempertemukan perspektif Teknik Industri, Psikologi, Elektronika dan Instrumentasi, Teknik Elektro, serta Teknologi Informasi.
Program ini mengusung judul resmi “BIPO-SENSE: Smart Bipolar Detection Berbasis Deep Learning & Multi-Sensor Terintegrasi Multi-Modal Therapy Menggunakan Haptic, Audiotherapy, Circadian Lighting, & Caregiver Alert”. Untuk komunikasi publik, BIPO-SENSE diposisikan sebagai ekosistem teknologi bantu yang menghubungkan perangkat gelang, aplikasi pendamping, serta dukungan multimodal berupa getaran, audio, pencahayaan sirkadian, dan peringatan pendamping berbasis persetujuan pengguna.
Tim menekankan bahwa BIPO-SENSE bukan alat diagnosis dan bukan pengganti dokter, psikolog, maupun psikiater. Informasi yang ditampilkan ditempatkan sebagai dukungan pemantauan, sedangkan keputusan klinis tetap berada pada tenaga profesional. Pendekatan ini menjadi penting agar teknologi kesehatan mental tetap preventif, empatik, dan bertanggung jawab.
Hingga tahap laporan kemajuan, prototipe fungsional BIPO-SENSE telah mencapai 100%. Pengujian relawan dilakukan setelah memperoleh persetujuan etik KE/FK/1293/EC/2026 dan difokuskan pada kelayakan, keamanan dasar, kenyamanan, fungsi teknis, serta kemudahan penggunaan. Dari rangkaian pengujian perangkat aktual, tim memperoleh 55.377 pembacaan sensor inti sebagai dasar evaluasi teknis dan pengayaan data pengembangan.
Pada jalur kecerdasan buatan, performa model klasifikasi aktivitas meningkat dari 91,65% pada tahap awal menjadi 96,20% setelah penyempurnaan menggunakan tambahan data perangkat aktual, dengan evaluasi pada set uji terkunci yang sama. Angka tersebut merupakan performa klasifikasi aktivitas, bukan akurasi diagnosis gangguan bipolar.
Secara terpisah, phantom testing menggunakan data simulasi dengan gangguan terkontrol menghasilkan ketepatan status 96,24% pada 50.000 sampel. Hasil ini digunakan untuk menilai ketahanan jalur pemrosesan perangkat lunak secara rekayasa dan tidak diposisikan sebagai bukti efektivitas klinis.
Umpan balik pengguna juga menjadi bagian penting dari pengembangan. Rata-rata skor System Usability Scale (SUS) mencapai 71,875 dari 100, sementara fungsi inti, pembacaan sensor, dan penyelesaian tugas pengujian tercatat berjalan sesuai skenario. Temuan tersebut digunakan sebagai dasar pengembangan generasi berikutnya tanpa mengurangi ketercapaian prototipe PKM-KC saat ini.
Ke depan, tim memfokuskan tahapan program pada penyelesaian laporan akhir, dokumentasi teknis, diseminasi, dan proses perlindungan paten. Pengembangan lanjutan diarahkan pada perluasan pengujian dan peningkatan kesiapterapan teknologi agar BIPO-SENSE dapat berkembang sebagai inovasi kesehatan digital yang semakin matang, tetap non-diagnostik, dan selalu menempatkan keselamatan serta persetujuan pengguna sebagai prioritas. (Penulis: Tim BIPO-SENSE)