BRIN kembangkan teknologi analisis iklim berbasis lokasi dan waktu

'Knowledge' yang dihasilkan dapat digunakan untuk peramalan variabel iklim secara simultan pada waktu mendatang

Jakarta (ANTARA) - Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) mengembangkan sebuah model yang menganalisis variabel iklim secara empirik dan divisualisasikan dalam sebuah grafik.

"Iklim merupakan fenomena atmosfer dalam jangka panjang, dan dari iklim tersebut didapatkan variabel yang bisa diamati berdasarkan lokasi dan waktu," kata Pusat Riset Sains Data dan Informasi BRIN Devi Munandar di Jakarta, Senin.

Baca juga: BRIN angkat 158 pegawai baru

Devi mengatakan, riset yang digunakan adalah data mining dengan melalui tiga tahapan proses, yaitu pre-process, PCA-MTS, dan post-processing.

Data mining adalah suatu proses penambangan atau pengumpulan informasi penting dari suatu data yang besar menggunakan metode statistika. Kemudian matematika, hingga memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan.

Devi memaparkan penelitiannya tentang Model Integrasi Principal Component Analysis dengan Multivariate Time Series (Vector Autoregressive Integrated - VARI) menggunakan data mining pada peramalan data iklim di Jawa Barat.

Objek dari penelitian itu adalah membangun prosedur pemodelan PCA-MTS (VARI) terhadap data iklim yang diperoleh dari POWER NASA (data satelit). Terdiri dari lima lokasi iklim wilayah Jawa Barat, yaitu Lembang, Bogor, Tasikmalaya, Sukabumi, dan Indramayu pada tahun 2001 hingga 2022.

"Dengan interval waktu bulanan sebagai transformasi dari data harian. Lokasi wilayah berdasarkan analisis kondisi iklim dengan Sistem Informasi Dokumen Elektronik Jawa Barat atau SIDEBAR, serta melibatkan Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) Jawa Barat,” kata Devi.

Baca juga: Kemarin, P2G soal makan siang gratis hingga konservasi bunga raflesia

Variabel lima lokasi iklim wilayah di Jawa Barat dari tahun 2001-2022 tersebut, antara lain indeks sinar ultraviolet, suhu, titik embun. Ada pula kelembaban penyinaran matahari, tekanan udara, dan kelembaban permukaan tanah.

Devi menjelaskan penerapan model PCA-MTS (VARI) menggunakan pendekatan data mining untuk peramalan iklim pada lima wilayah di Jawa Barat. Peramalan iklim itu dilakukan untuk melihat perubahan iklim pada 12 bulan ke depan.

Pada proses post-processing, interpretasi dan visualisasi model PCA-VARI merepresentasikan peramalan menggunakan impulse response function (IRF). Hal ini untuk melihat pengaruh antar lokasi variabel iklim.

Menurutnya, pengaruh satu wilayah direspons oleh wilayah lain dengan perubahan peningkatan atau penurunan standar deviasi dari setiap variabel iklim di wilayah tersebut.

"Selanjutnya, knowledge yang dihasilkan dapat digunakan untuk peramalan variabel iklim secara simultan pada waktu mendatang,” pungkas Devi.

Baca juga: Kota Pontianak miliki daya saing tertinggi kedua di Kalimantan