Chandra

    FOLLOW  

Pemanfaatan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam Memerangi Deforestasi

Teknologi | Monday, 29 May 2023, 14:21 WIB

Hutan hujan tropis Indonesia merupakan salah satu yang terbesar di dunia. Hutan-hutan ini memainkan peran penting dalam meregulasi iklim bumi serta menjaga stabilitas ekosistem dan keanekaragaman hayati. Sayangnya, hutan yang disanjung akan keanekaragaman hayatinya ini semakin terancam eksistensinya dari tahun ke tahun. Salah satu masalah utama yang dihadapi hutan hujan tropis di Indonesia adalah deforestasi. Deforestasi adalah situasi hilangnya tutupan lahan hutan yang berimplikasi pada hilangnya struktur dan fungsi hutan itu sendiri. Hal ini dapat berupa kegiatan seperti penebangan hutan dengan tujuan mengalihgunakan lahan untuk pertanian, perkebunan, peternakan, permukiman, maupun kegiatan industrial.

Upaya pemantauan dan deteksi deforestasi hutan di Indonesia umumnya dilakukan dengan metode konvensional, yaitu dengan mengklasifikasikan objek pada citra dengan panca indra penglihatan. Kekurangan dari metode ini tentu saja adalah ketergantungannya pada pengalaman dari seorang operator dan dapat memakan waktu yang lama. Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah melahirkan berbagai inovasi yang dapat mempermudah proses tersebut. Salah satunya adalah dengan algoritma machine learning (pembelajaran mesin). Sederhananya, cara kerja metode pembelajaran mesin adalah dengan terus menerus memberikan data pada mesin (komputer) untuk "dipelajari" secara berulang sehingga dihasilkan pola-pola tertentu yang akan diingat oleh model. Dengan menganalisis data citra satelit, algoritma pembelajaran mesin dapat mendeteksi perubahan pada tutupan vegetasi dan mengidentifikasi area di mana deforestasi sedang terjadi atau kemungkinan terjadi di masa depan. Informasi ini dapat membantu intervensi pelestarian secara lebih efektif dan pengalokasian sumber daya secara lebih efisien.

Pendekatan yang menjanjikan dalam mengatasi deforestasi adalah menggunakan pembelajaran mesin untuk mengembangkan model prediktif. Model ini dapat memanfaatkan data historis citra satelit yang mencakup pola deforestasi serta faktor-faktor lain yang relevan seperti pertumbuhan populasi, pembangunan ekonomi, dan kondisi iklim untuk memprediksi tingkat deforestasi di masa depan. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, model tersebut dapat belajar mengenali pola-pola yang mengarah pada deforestasi dan menghasilkan prediksi yang akurat.

Selain itu, penggunaan citra satelit juga dapat digunakan untuk memantau dan mendeteksi deforestasi secara real-time. Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis perubahan pada tutupan vegetasi dari waktu ke waktu, mengidentifikasi area di mana deforestasi sedang terjadi, dan memberikan notifikasi kepada pihak yang terkait untuk segera mengambil tindakan. Dengan adanya sistem pemantauan real-time ini, intervensi dapat dilakukan secara lebih cepat dan efektif untuk mencegah kerusakan lebih lanjut pada hutan.

Melalui penerapan algoritma pembelajaran mesin dalam pemantauan dan deteksi deforestasi, beberapa manfaat dapat dicapai. Pertama, kemampuan prediktif model dapat membantu para pemangku kepentingan dalam mengambil langkah-langkah preventif yang lebih efektif. Mereka dapat mengidentifikasi area yang berpotensi mengalami deforestasi di masa depan dan mengambil tindakan yang tepat untuk mencegahnya. Kedua, sistem pemantauan real-time akan memungkinkan respons yang lebih cepat terhadap perubahan yang terjadi di lapangan. Ketika deforestasi terdeteksi, pihak terkait dapat segera merespon dan mengambil langkah-langkah penegakan hukum atau perlindungan lingkungan yang diperlukan.

Deforestasi hutan di Indonesia adalah masalah serius yang perlu segera diatasi. Dengan memanfaatkan data yang tersedia dan teknologi informasi yang canggih, langkah-langkah preventif dan penegakan hukum yang tepat dapat diambil untuk menjaga keberlanjutan hutan hujan tropis, menjaga stabilitas ekosistem, dan melindungi keanekaragaman hayati.