Tuberkulosis (TB) paru masih menjadi masalah kesehatan utama di Indonesia. Kualitas spesimen
dahak sangat penting untuk diagnosis yang akurat, karena spesimen yang tidak layak dapat
menyebabkan kesalahan diagnosis. Aplikasi berbasis kecerdasan buatan (AI) bernama "Layak Sputum"
dikembangkan untuk secara otomatis menilai kelayakan spesimen dan memberikan rekomendasi
pengambilan ulang jika diperlukan. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan
platform Google AppSheet untuk menganalisis 14 spesimen dari pasien screening TB di Puskesmas
Denpasar Utara III. Hasil aplikasi dibandingkan dengan Tes Cepat Molekuler (TCM) untuk menilai
kesesuaiannya. Aplikasi mencapai tingkat kesesuaian sebesar 71,4% dengan TCM. Beberapa
ketidaksesuaian ditemukan, seperti pada spesimen 0196T yang dinyatakan tidak layak oleh aplikasi
namun positif TB melalui TCM, menunjukkan bahwa TCM lebih sensitif dalam mendeteksi DNA bakteri
TB. Penyesuaian algoritma aplikasi diperlukan untuk meningkatkan akurasi, termasuk
mempertimbangkan risiko paparan TB. Penelitian ini menunjukkan potensi aplikasi "Layak Sputum"
dalam mendukung diagnosis TB paru.
Kata kunci: Diagnosis tuberkulosis paru, Aplikasi kecerdasan buatan (AI), Kualitas spesimen dahak.