Network
PRIANGANTIMURNEWS - Artificial Intelligence (AI) saat ini memiliki peran yang sangat penting hampir di semua bidang, khususnya dalam kasus simulasi dan prediksi.
Kemajuan AI yang merupakan kecerdasan buatan manusia ini, salah satunya mampu melakukan Prediksi Bencana (prediksi bencana alam) yang bermanfaat sebagai antisipasi dan edukasi bencana alam.
Elmo Juanara, mahasiswa Indonesia yang tengah melanjutkan studi doktoral (S3) di Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST), Ishikawa, Jepang.
Baca Juga: Dahsyat! Ini 17 Manfaat Kumis Kucing untuk Kesehatan dan Cara Mengolahnya
Menyampaikan bahwa AI memiliki peran penting untuk Prediksi Bencana karena memiliki kecepatan berpikir dengan database dan algoritma yang kuat.
“AI itu memiliki kelebihan dalam kemampuan mengelola data, jika AI dilatih untuk membantu memprediksi sesuatu,” ungkap Elmo.
“Program itu akan melampaui manusia dalam berpikir serta dalam kecepatan berpikir. Sebab AI memiliki basis data yang kuat dan algoritma yang juga kuat,” tambahnya.
“Sementara bencana (bencana alam), manusia kadang kala luput atau kurang dapat memprediksinya karena keterbatasan kemampuan,” sambungnya
"dengan kemampuan dan algoritma dari AI ini, maka data-data bencana alam yang sebelumnya ditambah pemodelan fisik simulasi dari bencana itu sendiri," paparnya
“Semuanya dapat digabungkan, dikembangkan oleh AI. Sehingga dengan pengalaman data historis dan data simulasi yang dilakukan akan menghasilkan prediksi yang akurat,” ungkapnya.
Baca Juga: Polresta Bogor Kota Tangkap Selebgram Muda CN, Alasan Promosikan Judi Online di Instagram
Elmo yang juga telah fokus pada penelitian bidang AI dan bencana alam sejak duduk dibangku magisternya di Shizuoka University, Jepang.
Menyampaikan bahwa banyak AI atau metode yang dapat digunakan untuk memprediksi bencana alam, seperti apa yang sedang teliti tentang Prediksi Bencana Tsunami.
"Dalam memprediksi ada beberapa metode yang dapat dipakai. Sebagai contoh dalam penelitian yang saya pelajari saat ini adalah tentang Tsunami," papar Elmo.
“Jadi dalam bencana Tsunami, kita dapat memprediksi ketinggian ketinggian Tsunami, juga memprediksi konsentrasi udara (indonesia) akan mencapai daratan tempat tinggal masyarakat,” jelasnya
“Prediksi Tsunami itu, bisa dilakukan oleh beberapa AI. Salah satunya AI bernama Neural Network (Jaringan Saraf),” ungkapnya.
“AI mampu membantu mengklasifikasikan output atau mampu memprediksi sesuai dengan input yang diberikan untuk standarnya,” tambahnya.
"Kemudian karena Tsunami itu adalah gelombang udara yang mengacu pada deret waktu (deret waktu)," tutupnya
Sehingga prediksi ini dapat menggunakan metode AI Long Short Term Memory (LSTM) atau RNM (Recurrent Neural Network).
“Sementara AI Deep Learning, dapat membantu memprediksi gelombang Tsunami,” ungkapnya.
Bisa memprediksi bencana alam tsunami
Dapat disimpulkan bahwa satu penelitian Prediksi Bencana tersebut, dapat menggunakan metode dan AI yang berbeda-beda dalam memprediksi objek bencana alamnya yang berbeda.
Kondisi tersebut dapat membantu edukasi masyarakat tentang pengetahuan bencana alam, seperti Tsunami yang beberapa kali terjadi di Indonesia dan memakan banyak korban.
“Misalkan kita melihat ketinggian penggenangan Tsunami akan menggenangi dari pantai hingga ke daratan mikroorganisme,” ujarnya.
Baca Juga: Polresta Bogor Kota Tangkap Selebgram Muda CN, Sebab Promosikan Judi Online di Instagram
“Ketika angka menunjukkan penggenangan angka masuk ke 10, 30, 100 meter atau bahkan satu kilometer. Maka dari itu radiusnya masyarakat pun harus ikut berpartisipasi dan menjauh,” ungkapnya.
“Jika bencana alam lain yang diprediksi adalah Gempa Bumi, makan kekuatan kerusakannya juga dapat diprediksi. Sehingga solusinya infrastruktur daerah pemukiman pantai harus diperkuat,” jelasnya.
Contoh lain dari kecanggihan AI adalah satelit yang mampu mendeteksi kemungkinan gunung api tersebut meletus, menggabungkan aktivitasnya.
Elmo menjelaskan bahwa AI juga dapat menghitung berapa kerusakan dan kerugian secara material yang akan dialami jika bencana tersebut terjadi di wilayah atau negara tersebut.
Dirinya juga menyampaikan simulasi yang pernah di uji di Jepang tentang model AI yang dapat digunakan untuk memprediksi Tsunami yang terjadi di Tohoku, Jepang 2011 lalu.
"Jadi setelah tahun 2011 itu, Jepang memilih untuk memasang S-Net atau merupakan jaringan yang mampu merekam gelombang Tsunami melalui perubahan udara," kata Elmo.
“Data yang berjumlah 3.000an itu kemudian dipakai untuk pelatihan, dengan diuji coba bersama data Tsunami tahun-tahun sebelumnya,” tambahnya.
Baca Juga: Bursa Transfer! Persib Bandung Tepis Rumornya Pemain Persija Jakarta Jadi Bidikan
“Itu berhasil memprediksi kemungkinan Tsunami, dan tidak sampai satu detik dengan akurasi yang sangat tinggi,” jelasnya.
Elmo menyampaikan bahwa Indonesia perlu mengejar perkembangan algoritma AI yang berkembang pesat, tetapi juga perlu menyusun data dengan cepat dan pasti.
“Algoritma AI itu berkembang semakin canggih dan kita mungkin akan kesulitan untuk mencapainya.Tetapi kita mengambil algoritma sederhana terlebih dahulu,” ungkapnya.
“Serta Indonesia yang paling penting memiliki data base bencana alam yang tersusun dan terekam dengan baik, sehingga data tersebut dapat diproses dan dibor menggunakan metode AI,” ungkapnya.
“Sehingga dapat menghasilkan prediksi yang akurat. Prediksi yang akurat berasal dari model dan data base yang bagus,” tambahnya.
Baca Juga: Sinyal Transfer Agresif Persija Jakarta! Persib Bandung Coba Digerogoti Bintang Senior Masuk List
“Basis data itu harus terus diperbanyak, diperbarui dan dikumpulkan agar model AI-nya dapat berkembang semakin cerdas,” paparnya.
Dirinya juga menyampaikan bahwa sangat penting bagi Indonesia untuk terus melakukan perekaman-perekaman aktivitas tektonik dan aktivitas non tektonik.
Meski tidak ada bencana pada saat itu, namun aktivitas-aktivitasnya dapat dikumpulkan dan sangat bermanfaat untuk simulasi dan prediksi bencana oleh AI.
Sehingga AI ini mampu membantu Pengambilan Keputusan (pengambilan keputusan) atau Pengambilan Kebijakan dari pemerintah dimana keadaan darurat (genting) akibat bencana alam terjadi.
Tetapi Elmo juga menyampaikan bahwa Ai juga memiliki sisi lemahnya sendiri dalam akurasi prediksi.
“Tidak semua model mencapai 100 persen mencapai tingkat akurasi, tetapi beberapa AI juga memiliki Margin Error. Itu pula yang perlu dipahami masyarakat Indonesia,” ungkapnya.
Tingkat kesalahan itu terjadi bisa karena AI itu sendiri yang memiliki margin error, atau kedua karena data yang pada dasarnya tidak lengkap sehingga menghasilkan tingkat akurasi yang rendah***
Kunci: Kecerdasan Buatan, Prediksi Bencana, AI, bencana alam, Tsunami, Elmo Juanara, Indonesia, Jepang, prediksi, kecerdasan.
Elmo Juanara, mahasiswa Indonesia yang kuliah di JAIST, Jepang menyampaikan peran penting AI dalam Disaster Prediction./Instagram @elmojuanara
