SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 5 Jam 22 Menit 23 Detik

Contoh Machine Learning untuk Pelayanan Publik

Belajar Data Science di Rumah 16-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-07-2024-01-16-124420_x_Thumbnail800.jpg

Bukan rahasia lagi jika kini semakin banyak aktivitas yang memanfaatkan machine learning untuk efisiensi. Begitu juga dalam sektor pelayanan publik. Mulai dari kebutuhan transportasi dan lalu lintas, hingga manajemen bencana alam sudah bisa menggunakan machine learning. Bagaimana contoh penggunaannya? Yuk, langsung simak pada pembahasan berikut ini!


1. Pengelolaan Transportasi dan Lalu Lintas

Machine Learning

Machine learning digunakan untuk mengoptimalkan aliran lalu lintas dan pengelolaan transportasi umum. Dengan menganalisis data lalu lintas secara real-time, sistem dapat mengidentifikasi pola lalu lintas, memprediksi kemacetan, dan memberikan rekomendasi rute alternatif. Contohnya sistem lampu lalu lintas pintar yang menyesuaikan waktu lampu berdasarkan kondisi lalu lintas.


Cara kerjanya, data lalu lintas dikumpulkan secara real-time dari berbagai sumber seperti kamera CCTV, sensor jalan, GPS kendaraan, dan aplikasi navigasi. Data ini meliputi kecepatan kendaraan, kepadatan lalu lintas, waktu tempuh, dan bahkan kondisi cuaca.


Kemudian data dianalisis menggunakan algoritma machine learning. Sistem ini belajar dari data historis untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam lalu lintas, seperti jam sibuk, rute yang sering macet, dan faktor-faktor yang mempengaruhi aliran lalu lintas.


Berdasarkan analisis ini, sistem dapat memprediksi kemacetan dan masalah lalu lintas sebelum terjadi. Algoritma dapat memberikan rekomendasi untuk pengambilan keputusan, seperti penyesuaian lampu lalu lintas, perubahan jalur, atau pengalihan rute.


2. Layanan Administrasi Publik

Machine Learning

Machine learning dapat digunakan untuk mengotomatiskan proses pengurusan dokumen. Algoritma ini dapat mengklasifikasikan, mengurutkan, dan memproses dokumen berdasarkan isi dan kepentingannya. Misalnya, sistem dapat otomatis mengidentifikasi aplikasi yang masuk, mengekstrak informasi penting, dan menugaskannya ke departemen yang relevan.


Selain itu, machine learning membantu dalam menganalisis dan memproses permintaan yang diajukan oleh warga. Ini dapat berupa permintaan informasi, keluhan, atau permintaan layanan. Sistem ini dapat memahami konten permintaan dan mengarahkannya ke departemen yang tepat untuk ditindaklanjuti.


Instansi pemerintah juga bisa menggunakan chatbots berbasis AI dan machine learning untuk menyediakan layanan pelanggan. Chatbots ini dapat menjawab pertanyaan, memberikan informasi, dan bahkan membantu pengguna dalam mengisi formulir atau melakukan transaksi.


Bahkan, dengan analisis data yang besar dan kompleks, machine learning dapat membantu pembuat kebijakan dalam mengambil keputusan yang lebih tepat. Sistem ini menganalisis tren, pola, dan umpan balik dari warga untuk menginformasikan keputusan yang lebih baik.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


3. Pengelolaan SDA dan Lingkungan

Machine Learning

Penggunaan machine learning dalam pengelolaan sumber daya alam dan lingkungan merupakan langkah maju yang signifikan dalam upaya pelestarian dan manajemen sumber daya secara berkelanjutan. Machine learning memungkinkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data lingkungan yang besar dan kompleks dengan cara yang lebih efisien dan akurat.


Misalkan untuk proses monitoring kualitas data. Sensor dan satelit awalnya akan mengumpulkan data tentang polutan udara, seperti partikel halus, ozon, nitrogen dioksida, dan sulfur dioksida. Kemudian algoritma machine learning menganalisis data ini dan memprediksi tingkat polusi udara di masa depan berdasarkan pola historis dan kondisi saat ini.


Selanjutnya informasi ini membantu pemerintah dan organisasi lingkungan dalam mengambil tindakan preventif, seperti mengeluarkan peringatan kesehatan publik atau mengatur pembatasan emisi.


Contoh lainnya untuk pengelolaan limbah. Machine learning digunakan untuk mengklasifikasi jenis limbah dan memprediksi volume limbah yang akan dihasilkan, memungkinkan perencanaan yang lebih efektif dalam pengumpulan dan pengolahan limbah. Sistem dapat merancang dan mengoptimalkan proses pengolahan limbah, termasuk penggunaan energi dan pemulihan sumber daya.


4. Manajemen Bencana dan Keadaan Darurat

Machine Learning

Machine learning berperan penting dalam memprediksi bencana alam. Dengan menganalisis data cuaca dan geologis yang luas dan kompleks, algoritma machine learning mampu mengidentifikasi pola atau perubahan yang mungkin mengindikasikan terjadinya bencana alam seperti banjir, gempa bumi, atau badai.


Misalnya, untuk prediksi banjir, sistem dapat menganalisis data historis curah hujan, tingkat air sungai, dan kondisi tanah untuk memprediksi kemungkinan banjir. Demikian pula, dalam kasus gempa bumi, analisis data seismik dapat memberikan informasi tentang kemungkinan gempa berikutnya. Prediksi ini sangat penting karena memberikan waktu bagi otoritas dan masyarakat untuk bersiap, baik dalam hal evakuasi maupun penyiapan sumber daya dan infrastruktur.


Dengan informasi dari model prediktif, pemerintah dapat mengambil langkah-langkah preventif untuk mengurangi dampak bencana. Misalnya, jika model memprediksi banjir besar di area tertentu, pemerintah daerah dapat memperkuat tanggul, mengosongkan reservoir untuk mengurangi tekanan air, dan menyediakan pasokan darurat bagi masyarakat yang berpotensi terdampak. 


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Ingin mengenal lebih lanjut contoh machine learning di bidang lainnya? Kalian bisa pelajari di  DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login