SOLARENERGI.ID – Prof. Sugiono, S.T., M.T., Ph.D., dosen Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya (UB) bersama tim mahasiswa mengembangkan Mind Matrix, aplikasi pemantauan kesehatan mental berbasis teknologi digital. Inovasi ini menggabungkan teknologi Heart Rate Variability (HRV) dan asesmen psikologis digital untuk membantu memantau kondisi mental pekerja industri secara berkala dan berkelanjutan.
Menurut Prof. Sugiono, pengembangan Mind Matrix berangkat dari pentingnya kesehatan mental di lingkungan kerja, khususnya pada industri padat karya. Selama ini, pengukuran kondisi mental pekerja umumnya hanya dilakukan satu atau dua kali dalam setahun sehingga dinilai belum mampu menggambarkan kondisi psikologis secara menyeluruh.
“Kondisi mental seseorang itu dinamis dan berubah dari waktu ke waktu. Pengukuran sesaat belum tentu menggambarkan kondisi sebenarnya, sehingga kami ingin menghadirkan sistem yang mampu memprofiling kondisi mental secara berkelanjutan,” jelas Prof. Sugiono.
Ia menambahkan bahwa sumber tekanan mental seseorang tidak selalu berasal dari lingkungan kerja. Karena itu, diperlukan pendekatan yang mampu melihat kondisi mental agar penanganan yang diberikan dapat lebih tepat sasaran.
“Bisa jadi seseorang justru merasa nyaman di tempat kerja, tetapi mengalami tekanan di luar pekerjaan. Hal seperti ini yang ingin kami identifikasi agar treatment yang diberikan tidak salah sasaran,” tambahnya.
Dalam pengembangannya, Mind Matrix memadukan dua metode pengukuran, yakni objektif dan subjektif. Pengukuran objektif dilakukan menggunakan teknologi HRV melalui perangkat wearable untuk membaca variasi detak jantung pengguna sebagai indikator kondisi stres. Sementara itu, pengukuran subjektif dilakukan melalui kuesioner DASS-42 pada aplikasi yang memuat 42 pertanyaan terkait stres, kecemasan, dan depresi.
Prof. Sugiono menjelaskan sistem kerja aplikasi dibuat sesederhana mungkin agar mudah digunakan. Pengguna hanya perlu memakai smartwatch cosmo atau alat pendeteksi detak jantung selama sekitar tiga menit untuk melakukan tes HRV. Setelah itu, pengguna dapat mengisi kuesioner singkat di aplikasi terkait kondisi sehari-hari.
“Pengukuran HRV hanya membutuhkan waktu sekitar tiga menit, sedangkan kuesioner dapat diisi kapan saja melalui aplikasi. Jadi sistem ini dapat memberikan gambaran kondisi mental yang lebih menyeluruh,” ujar Prof. Sugiono.
Beberapa contoh pertanyaan DASS-42 dalam aplikasi di antaranya seperti “Apakah Anda mudah marah karena hal-hal kecil?”, “Apakah Anda sulit bersantai?”, “Apakah tidur Anda nyaman?”, hingga “Apakah Anda merasa pesimis atau sedih?”. Pertanyaan tersebut dibuat singkat dan sederhana agar mudah dipahami pengguna awam.
Untuk yang di layar pengukuran subjektifnya dengan instrumen DASS-42
Setelah pengguna menyelesaikan tes, aplikasi akan menampilkan skor kondisi mental beserta grafik perkembangan stres, kecemasan, dan depresi. Seluruh data akan otomatis tersimpan dalam sistem sehingga perusahaan dapat memantau kondisi pekerja dari waktu ke waktu melalui website manajemen yang telah disediakan.
Saat ini, Mind Matrix telah bekerja sama dengan PT Jatim Autocomp Indonesia (PT JAI) sebagai mitra implementasi awal. Sistem yang dikembangkan telah dipersonalisasi sesuai kebutuhan perusahaan dan diuji coba pada sejumlah sampel pekerja.
Athallah Farrel Asyarif mahasiswa teknik industri sekaligus salah satu tim pengembang berharap aplikasi ini dapat terhubung dengan lebih banyak perangkat wearable seperti Apple Watch, Samsung, maupun Huawei agar lebih mudah digunakan secara luas ke depannya.
Selain itu, tim sedang mengembangkan integrasi berbasis Artificial Intelligence (AI) untuk membantu menganalisis hasil HRV dan DASS-42 secara bersamaan. Saat ini, interpretasi hasil masih memerlukan bantuan tenaga profesional seperti dokter atau psikolog.
“Harapannya nanti AI dapat membantu memberikan rekomendasi treatment secara otomatis berdasarkan data yang terkumpul,” ungkap Prof. Sugiono.
Ke depan, Prof. Sugiono juga berharap inovasi ini tidak hanya diterapkan di lingkungan industri, tetapi juga dapat dimanfaatkan lebih luas di lingkungan pendidikan dan masyarakat umum.
“Kalau databasenya semakin besar dan sistem analisisnya semakin matang, tentu sangat memungkinkan untuk digunakan lebih luas, termasuk di lingkungan pendidikan dan masyarakat,” pungkas Athallah.
