Ulvi Azzahra

    FOLLOW  

Prediksi Polusi: Menggagas Perubahan dengan Machine Learning di Perkotaan

Teknologi | Thursday, 14 Dec 2023, 20:27 WIB

Prediksi Polusi: Menggagas Perubahan dengan Machine Learning di Perkotaan

Dalam era urbanisasi yang pesat, kepadatan penduduk di perkotaan yang tinggi memberikan tantangan-tangtangan tersendiri yang jika tidak ditangani dari sekarang dapat membahayakan kelangsungan kehudupan di masa depan nantinya. Salah satu tantangan yang mencuri perhatian serta menimbukan kekhawatiran adalah polusi udara. Polusi udara seolah-olah sudah menjadi sebuah identitas yang melekat pada kehidupan perkotaan. Berbagai cara dilakukan guna mengatasi permasalahan polusi udara, namun seiring berjalannya waktu ditambah dengan kehadiran teknologi yang semakin maju, mendorong atau “mentrigger” kita untuk menemukan pendekatan yang lebih inovatif untuk mengurangi dan mengatasi tantangan ini, penerapan machine learning contohnya.

Machine learning (ML) adalah bidang ilmu dalam kepentingan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model statistik yang dapat dikembangkan oleh sistem komputer untuk menjalankan tugas secara otomatis dan berdasarkan data. Pemanfaatan machine learning dapat menganalisis serta mengidentifikasi suatu pola dari data tertentu sehingga mampu memutuskan tindakan konkret mana yang lebih tepat untuk menangani tantangan polusi udara.

Untuk mendapatkan data yang relevan dan real, penggunaan data sensor udara dan cuaca dapat dimanfaatkan untuk memahami konteks yang lebih luas. Data udara dapat mencakup parameter seperti konsentrasi polutan (misalnya, PM2.5, CO2), suhu udara, kelembaban, dan tekanan udara. Data ini dapat diperoleh dari sensor udara atau stasiun pemantauan udara. Sedangkan , data cuaca mencakup suhu, kecepatan angin, curah hujan, dan kelembaban.

Data cuaca dapat diperoleh dari stasiun cuaca, satelit, atau model iklim. Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah preprocessing data, pemilihan model yang paling sesuai dan menginterpretasikan data dengan baik, melatih model, pengujian dan analisis hasil model hingga ke tahap pengimplementasian model dalam sistem pemantauan udara atau cuaca untuk memberikan informasi yang lebih advance kepada pihak terkait.

Implementasi model machine learning bukan hanya sekadar aspek teknis, melainkan juga sebuah inovasi dalam tindakan. Integrasi model dalam infrastruktur pemantauan udara kota dan uji kinerja model dengan data real-time menjadi langkah-langkah kunci untuk mencapai hasil yang signifikan. Dengan mendalamnya analisis terhadap hasil prediksi dan temuan, langkah ini tidak hanya mengidentifikasi sumber polusi dan tren pola udara, tetapi juga mengajukan solusi canggih.

Solusi canggih tersebut melibatkan pengembangan aplikasi interaktif untuk memvisualisasikan data dan strategi berbasis data guna memitigasi serta mengurangi polusi udara. Selain itu, dampak positifnya juga mencakup edukasi masyarakat dan pemangku kepentingan melalui platform berbasis data serta perumusan kebijakan berdasarkan temuan dan analisis yang diperoleh.