Kanker kandung kemih atau Bladder Cancer(BCa) menempati urutan ke-10 dengan prevalensi 573.000kasus baru pada tahun 2020. Tingginya jumlah kasus tersebutmenunjukkan perlunya perhatian lebih terhadappermasalahan kanker kandung kemih. Deteksi dini merupakankunci peningkatan survival rate dan efektivitas terapi. Namun,metode konvensional deteksi dini seperti ELISA memilikiketerbatasan berupa biaya tinggi, single-use, dan belummencapai ambang batas klinis. Penelitian ini mengembangkansistem Detection On The Spot Bladder Cancer (DOTS BCa)berbasis fluoresensi Carbon Quantum Dots (CDs) terkonjugasiantibodi anti-47 kDa dengan klasifikasi fuzzy logic Mamdani.Sistem mengintegrasikan sensor AS-7341, LED UV 395 nm,dan ESP32-C3 untuk pengukuran intensitas fluoresensi padalima kanal (480, 515, 555, 590, 630 nm). Model fuzzy dirancangdengan 45 aturan menggunakan tiga himpunan linguistik dandefuzzifikasi Centroid of Area. Pengujian pada 30 sampel urin(15 positif, 15 negatif) menunjukkan akurasi 90%, sensitivitas93,33%, spesifisitas 86,67%, dan presisi 87,5%. Analisis ROCdan Youden Index digunakan untuk menentukan thresholdkeputusan klinis 61,8% dengan J-Index 0,800. Output kontinumemungkinkan stratifikasi risiko yang adaptif, memberikaninterpretasi hasil lebih rinci dibanding metode binerkonvensional. Sistem DOTS BCa terbukti efektif sebagaiperangkat skrining non-invasif, portabel, dan terjangkaudengan potensi tinggi untuk deteksi dini kanker kandungkemih.Kata Kunci— Kanker Kandung Kemih, Carbon QuantumDots, Fuzzy Logic, Deteksi Dini
Copyrights © 2025