JAKARTA (POSBERITAKOTA) – Mahasiswa S1 Teknik Tenaga Listrik Institut Teknologi PLN (ITPLN), Dionisius Aprisal Fenanlampir, mencuri perhatian setelah meraih juara 3 dalam kompetisi nasional ‘Sustainable Livestock Transformation Research and Innovation Competition for Young Scientists’ yang digelar Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) bekerjasama dengan Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO).
Seperti diketahui bahwa Dionisius menghadirkan riset berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk memprediksi penyebaran penyakit hewan lintas provinsi di Indonesia dan dipresentasikan dalam kompetisi yang merupakan bagian dari International Strategic Meeting on Scientific Pathways for Sustainable Livestock Industry Transformation 2026 yang digelar BRIN dan FAO.
“Berkat machine learning dan hanya menggunakan data publik, model yang saya bangun berhasil memprediksi 100 persen provinsi yang baru terinfeksi selama periode pengujian, malah dua minggu sebelum kasus muncul,” tutur Dionisius dalam keterangannya di Jakarta, Minggu, (29/3/2026).
Dijelaskan Dionisius terkait risetnya itu tidak hanya berhenti pada PMK. Dirinya merancang sebuah framework atau kerangka kerja yang dapat diterapkan untuk berbagai penyakit hewan lain seperti flu burung H5N1, Lumpy Skin Disease hingga African Swine Fever.
“Sedangkan PMK hanya pembuktian konsep. Visi besarnya adalah membangun infrastruktur surveilans kesehatan hewan berbasis AI di Indonesia,” ungkapnya.
Dionisius juga menyoroti dua persoalan utama yang ingin diselesaikan melalui riset tersebut. Pertama, belum adanya sistem peringatan dini berbasis AI untuk penyakit hewan di Indonesia. Kedua, keterbatasan akses data surveilans yang masih terkunci dalam sistem pemerintah.
“Respons kita selama ini reaktif. Peternak kecil kehilangan ternak tanpa sempat bersiap. Padahal data ada, tapi tidak terbuka untuk peneliti,” urainya.
Kembali diungkap Dionisius, ketertarikannya pada issue ini berangkat dari pengalaman pribadi. Pada 2025, keluarganya kehilangan seluruh ternak babi akibat African Swine Fever. “Dari situlah, saya kemudia berpikir bagaimana kalau peternak punya alat yang bisa memberi peringatan sebelum virus datang,” katanya.
Adapun keunikan riset ini, imbuh Dionisius, terletak pada skalabilitas dan penggunaan data publik. Framework yang dibangun dapat direplikasi untuk berbagai jenis penyakit dengan menyesuaikan fitur data. “Ini membuktikan bahwa keterbatasan data bukan alasan untuk tidak membangun sistem prediksi,” tuturnya.
Dalam kompetisi tersebut, Dionisius mengaku mendapat pengalaman berharga, terutama saat berdiskusi dengan panel juri internasional dari FAO dan BRIN. “Mereka tidak hanya menilai, tapi juga memberi perspektif tentang masa depan peternakan berkelanjutan,” imbuhnya.
Makanya, ia mengaku tidak menyangka bisa meraih juara 3, mengingat latar belakangnya bukan dari bidang peternakan atau veteriner. “Hal ini bukti bahwa pendekatan lintas disiplin punya tempat di dunia riset,” ujarnya.
Untuk kedepannya, Dionisius berencana mengembangkan risetnya dalam tiga tahap. Mulai dari validasi model di tingkat kabupaten, ekspansi ke penyakit lain seperti H5N1 hingga pembangunan platform data terbuka bernama Livestock Disease Data Commons.
Apabila diterapkan secara luas, ia berharap sistem ini dapat menjadi peringatan dini bagi peternak dan membantu pemerintah dalam pengendalian wabah secara lebih cepat dan tepat sasaran.
“Dengan lead time dua minggu, vaksin bisa disiapkan lebih awal dan pergerakan ternak bisa dibatasi secara terarah. Peternak tidak lagi menghadapi wabah tanpa peringatan,” tutupnya. © RED/AGUS SANTOSA
