PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 11 Jam 7 Menit 30 Detik

Bagaimana Data Science Memprediksi Cuaca

Belajar Data Science di Rumah 31-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-05-2024-07-31-163742_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Perkembangan ilmu Data Science telah memberikan pengalaman yang berbeda dalam berbagai sektor. Ilmu ini adalah ilmu yang berkaitan dengan data, dimana setiap keputusan yang direkomendasikan akan berdasarkan pada insight dari data. Tanpa disadari, penggunaan Data Science tidak hanya dimanfaatkan di lingkungan perusahaan saja, namun juga mulai diterapkan dalam kehidupan sehari-hari.


Melihat prediksi cuaca adalah hal yang kerap kali dilakukan oleh masyarakat ketika ingin melakukan kegiatan tertentu, khususnya jika kegiatan tersebut dilakukan secara outdoor. Data Science telah membawa kemajuan signifikan dalam prediksi cuaca, sehingga menjadikannya lebih akurat dan andal.


Prediksi cuaca yang lebih baik akan memiliki banyak manfaat dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari perencanaan aktivitas harian hingga keselamatan publik. Lalu bagaimana Data Science memprediksi cuaca? Yuk, simak pembahasannya!


1. Pengumpulan Data Cuaca

Tahapan awal dalam proses analisis data adalah mengumpulkan data, begitupun dalam proses prediksi cuaca,  kita bisa mengumpulkan data cuaca dari berbagai sumber, misalnya:

  • Satelit Cuaca. Dari sumber ini kita bisa mengumpulkan data atmosfer dari luar angkasa, seperti suhu, kelembaban, dan kecepatan angin.

  • Stasiun Cuaca. Sumber ini dapat digunakan untuk mengukur parameter cuaca di lokasi-lokasi tertentu di seluruh dunia, seperti tekanan udara, suhu, dan curah hujan.

  • Sensor IoT. Sensor cuaca Internet of Things (IoT) yang tersebar di berbagai tempat akan memberikan data real-time tentang kondisi cuaca lokal.


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Pengolahan dan Analisis Data

Setelah tahapan pengumpulan data, selanjutnya data yang telah dikumpulkan akan diolah dan dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan tren cuaca. Ada berbagai teknik yang bisa digunakan untuk mengolah data cuaca, misalnya:

  • Pemrosesan Big Data. Penggunaan teknik big data akan sangat bermanfaat untuk menangani volume besar data cuaca yang dikumpulkan setiap hari.

  • Machine Learning. Praktisi data bisa melatih model Machine Learning pada data historis untuk mengenali pola cuaca dan memprediksi kondisi masa depan.

  • Analisis Statistik. Metode statistik akan digunakan untuk menganalisis data dan mengidentifikasi hubungan antara variabel cuaca.


3. Model Prediksi Cuaca

Model prediksi cuaca digunakan untuk memperkirakan kondisi cuaca di masa depan berdasarkan data yang telah diolah. Model numerik akan menggunakan persamaan matematika yang kompleks untuk mensimulasikan atmosfer dan memprediksi perubahan cuaca.


Model Ensemble merupakan model yang menggabungkan beberapa model prediksi untuk meningkatkan akurasi dengan mengurangi ketidakpastian. Sementara model nowcasting akan memanfaatkan data real-time untuk memberikan prediksi cuaca jangka pendek yang sangat akurat.


Contoh penggunaan model ini:

  • Model numerik seperti GFS (Global Forecast System) dan ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) digunakan oleh lembaga meteorologi untuk membuat prakiraan cuaca global.

  • Model nowcasting digunakan untuk memprediksi cuaca dalam beberapa jam ke depan, yang sangat berguna untuk peringatan cuaca ekstrem.


4. Penyampaian Informasi Cuaca

Prediksi cuaca yang dihasilkan disampaikan kepada publik melalui berbagai saluran. Ada beberapa contoh media yang bisa digunakan untuk menyampaikan prediksi cuaca, seperti aplikasi cuaca, media massa, dan notifikasi real time. Aplikasi cuaca yang terdapat pada smartphone ini menyediakan informasi cuaca real-time dan prakiraan cuaca harian.


Sementara dengan memanfaatkan media massa, penyampaian informasi cuaca dapat melalui televisi, radio, dan surat kabar. Untuk notifikasi real time akan memberikan pemberitahuan melalui SMS atau aplikasi tentang kondisi cuaca ekstrem seperti badai atau banjir.


Contoh penyampaian informasi ini misalnya:

  • Aplikasi cuaca seperti AccuWeather dan Weather Channel memberikan prakiraan cuaca harian dan peringatan cuaca buruk.

  • Layanan SMS dari lembaga meteorologi nasional memberikan peringatan dini tentang cuaca ekstrem kepada masyarakat di daerah rawan.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Data Science memainkan peran penting dalam kehidupan sehari-hari, misalnya dalam memprediksi cuaca. Melalui penggunaan model prediksi yang canggih, Data Science memungkinkan prakiraan cuaca yang lebih akurat dan andal, sehingga bisa digunakan sebagai dasar untuk perencanaan aktivitas harian, keselamatan publik, dan berbagai sektor industri. Untuk lebih memahami tentang algoritma Data Science, kamu bisa memulai perjalanan tersebut dengan mempelajari Data Science bersama DQLab


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login