"Kecerdasan artifisial dapat menyediakan sebuah evidence-based forecasting terhadap kondisi karhutla yang sedang dan akan terjadi dengan menggunakan berbagai macam input data yang dimiliki oleh semua instansi pemangku kepentingan pencegahan karhutla," kata Kepala BPPT Hammam Riza dalam seminar virtual (webinar) Implementasi Kecerdasan Artifisial dalam Pelaksanaan Operasi TMC untuk Pencegahan Karhutla di Jakarta, Selasa.
Dengan implementasi kecerdasan artifisial ke dalam sistem pengambilan keputusan, diharapkan tim Balai Besar Teknologi Modifikasi Cuaca (BBTMC) BPPT dapat melaksanakan operasi TMC di waktu dan tempat yang tepat dalam mencegah terjadinya karhutla.
Pemanfaatan kecerdasan artifisial tersebut juga dapat membantu BBTMC dalam merencanakan suatu kegiatan operasi TMC secara lebih efektif dan efisien sehingga mampu mengurangi risiko bencana kabut asap akibat karhutla.
Informasi yang disediakan dari implementasi kecerdasan artifisial itu juga tidak hanya dapat digunakan oleh BBTMC, tetapi juga oleh pemangku kepentingan lain dalam rangka antisipasi terbakarnya hutan dan lahan di provinsi-provinsi rawan karhutla.
Baca juga: BNPB ingatkan provinsi rawan untuk lakukan pencegahan dini karhutla
Baca juga: Pemerintah pakai kecerdasan buatan awasi tambang mineral dan batu bara
Ia menjelaskan, dengan implementasi kecerdasan artifisial ke dalam sistem operasi TMC, maka diharapkan peran TMC sebagai pencegahan karhutla dengan melakukan pembasahan lahan gambut di musim transisi, sehingga mempersulit berkembangnya titik api, bukan untuk memadamkan api di musim kering di mana kemunculan awan-awan potensial sangat sedikit.
Untuk mendukung implementasi kecerdasan artifisial, BPPT berinvestasi dalam infrastruktur kecerdasan artifisial, baik terkait super computing resources maupun juga pengadaan data center yang dapat menampung dan mengolah data-data yang ada, khususnya terkait kebakaran hutan dan lahan.
Salah satu perangkat yang sudah digunakan dalam implementasi kecerdasan artifisial di BBTMC adalah supercomputer NVIDIA DGX A100. Ke depannya diharapkan pemanfaatan infrastruktur kecerdasan artifisial di BPPT dapat lebih ditingkatkan sehingga memberikan hasil yang optimal.
Deputi Bidang Teknologi Pengembangan Sumber Daya (TPSA) BPPT Yudi Anantasena mengatakan operasi TMC seharusnya dilakukan pada musim-musim transisi di mana jumlah awan-awan potensial masih tersedia dan kondisi lahan gambut tidak terlalu kering, bukan pada musim kering di mana sulit ditemukan awan potensial.
Baca juga: Kecerdasan buatan untuk deteksi kanker payudara dari pelajar Indonesia
Baca juga: 2021, KAI kembangkan kecerdasan buatan untuk perawatan kereta
Sejak 2020, BPPT telah mulai mengembangkan sistem informasi prakiraan parameter-parameter karhutla yang menggunakan sistem kecerdasan artifisial di dalamnya.
Dia menuturkan implementasi kecerdasan artifisial ke dalam sistem operasi TMC memerlukan dukungan data dari berbagai pemangku kepentingan.
Data-data tersebut dapat dijadikan input data ke dalam sistem kecerdasan artifisial sehingga dapat diperoleh suatu informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan mengenai operasi TMC, sehingga operasi TMC dapat dilaksanakan dengan lebih efektif dan efisien.
Saat ini sudah banyak data yang dimiliki dan diinformasikan oleh berbagai pihak seperti Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK), Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (Lapan), Badan Restorasi Gambut dan Mangrove (BRGM), dan BPPT dalam rangka pemantauan keadaan karhutla.
Baca juga: Pemerintah optimis kecerdasan artifisial ungkit ekonomi masa depan
Baca juga: Alat deteksi COVID-19 berbasis AI potensi diterapkan di Indonesia
Baca juga: UGM perbarui kecerdasan buatan GeNose pertajam kemampuan deteksi
Pewarta: Martha Herlinawati Simanjuntak
Editor: Budhi Santoso
Copyright © ANTARA 2021
