Fungsi Machine Learning pada Sektor Lingkungan

Machine learning sebagai salah satu cabang dalam kecerdasan buatan, memiliki peran yang semakin krusial dalam berbagai aspek lingkungan dan keberlanjutan. Dengan kemampuannya menganalisis data dalam volume besar dan mengidentifikasi pola yang kompleks, machine learning sangat dibutuhkan untuk menjaga ekosistem alam dan menghadapi tantangan lingkungan.

Dalam artikel ini, akan dijelaskan empat contoh machine learning dalam bidang lingkungan. Dari pemantauan kualitas udara hingga manajemen sumber daya air, teknologi ini memberikan kontribusi penting dalam memastikan keberlanjutan lingkungan kita. Yuk segera cari tahu perannya dengan menyimak pembahasan berikut ini!

1. Prediksi Kualitas Udara

Machine learning bisa digunakan dalam prediksi kualitas udara dengan memanfaatkan data historis dan data saat ini untuk memprediksi tingkat polusi udara di masa depan. Salah satu metode yang relevan adalah Random Forest. Metode ini menggabungkan berbagai faktor yang mempengaruhi kualitas udara, seperti emisi kendaraan, cuaca, dan topografi, untuk membuat prediksi yang lebih akurat. Algoritma ini mampu mengatasi masalah non-linier dan kompleksitas dalam data kualitas udara.

Selain itu, Neural Networks juga dapat digunakan untuk memodelkan pola dan tren dalam data kualitas udara. Metode ini akan mengidentifikasi hubungan antara berbagai variabel, seperti konsentrasi berbagai jenis polutan dan faktor cuaca, untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Contohnya, digunakan untuk memprediksi tingkat partikulat PM2.5 berdasarkan suhu, kelembaban, dan tingkat emisi industri di suatu daerah.

Ada juga Support Vector Machines (SVM) yang dapat digunakan untuk memisahkan kelas-kelas berbeda dari data kualitas udara, misalnya, untuk mengklasifikasikan apakah tingkat polusi udara akan melebihi ambang batas tertentu. SVM sangat populer untuk proses klasifikasi dan dapat membantu dalam pemantauan dan pengambilan tindakan preventif jika tingkat polusi diperkirakan akan meningkat di masa depan.

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

2. Manajemen Sampah

Machine learning dalam manajemen sampah dibutuhkan untuk mengoptimalkan pengumpulan, pemilahan, dan pengolahan sampah. Salah satu aplikasi utamanya dengan menggunakan algoritma Optimization Algorithms, seperti algoritma genetika atau algoritma pencarian biner, untuk merencanakan rute truk pengangkut sampah yang paling efisien. Dengan ini emisi gas buang dan biaya operasional bisa menjadi minimal.

Selain itu, machine learning juga digunakan dalam Visual Recognition untuk mengenali dan mengklasifikasikan jenis sampah berdasarkan gambar. Contohnya, model pengenalan gambar berbasis Convolutional Neural Networks (CNN) dapat digunakan untuk memisahkan jenis sampah yang berbeda secara otomatis, seperti kertas, plastik, dan logam, dalam fasilitas pemrosesan sampah. Hal ini memungkinkan untuk meningkatkan efisiensi dalam daur ulang dan penggunaan kembali sampah.

Dalam upaya mengurangi sampah yang tidak terdaur ulang, machine learning juga dapat digunakan dalam Waste Prediction. Algoritma machine learning dapat memprediksi volume sampah yang akan dihasilkan oleh suatu wilayah dalam jangka waktu tertentu. Dari sini, pemerintah dapat merencanakan infrastruktur pengolahan sampah yang sesuai dengan kebutuhan populasi dan mengurangi dampak negatif lingkungan akibat pertumbuhan sampah.

3. Pengelolaan Energi

Salah satu contoh penerapannya adalah dalam Smart Grids, di mana algoritma machine learning digunakan untuk memprediksi permintaan energi dan mengatur pasokan energi secara efisien. Algoritma seperti Reinforcement Learning dapat digunakan untuk mengatur sistem distribusi energi secara dinamis, mengoptimalkan penggunaan energi dan menghindari kelebihan beban.

Selain itu, juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan operasi dan mengurangi konsumsi energi. Algoritma seperti Clustering Analysis biasanya dimanfaatkan untuk mengidentifikasi pola konsumsi energi yang tidak efisien dan memberikan rekomendasi untuk mengurangi konsumsi energi secara signifikan. Misalnya, dalam data center, algoritma ini dapat membantu mengatur penyebaran beban kerja untuk mengurangi penggunaan energi yang berlebihan.

Bahkan juga dimanfaatkan untuk Energy Forecasting, yaitu memprediksi konsumsi energi di masa depan berdasarkan data historis dan variabel-variabel seperti cuaca, aktivitas industri, dan musim. Contohnya, algoritma Time Series Forecasting seperti ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau model LSTM (Long Short-Term Memory) dalam jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk membuat perkiraan yang akurat tentang konsumsi energi di rumah tangga, bisnis, atau industri.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Pemantauan Pencemaran Air

Machine learning dapat digunakan dalam pemantauan kualitas air. Sensor dan perangkat yang terhubung ke jaringan dapat mengumpulkan data tentang parameter kualitas air seperti tingkat polutan, suhu air, pH, dan banyak lagi. Algoritma machine learning, seperti Decision Trees dan Neural Networks, dapat digunakan untuk menganalisis data ini secara real-time dan mendeteksi anomali atau peningkatan pencemaran.

Machine learning juga berperan dalam prediksi pencemaran air. Dengan menganalisis data historis kualitas air dan faktor-faktor eksternal seperti cuaca dan curah hujan, algoritma machine learning dapat memprediksi perubahan tingkat pencemaran air dimasa depan. Sehingga pemerintah bisa mengambil tindakan pencegahan dan mitigasi sebelum terjadi pencemaran yang serius.

Machine learning dapat membantu mengoptimalkan sistem pengolahan air limbah. Algoritma seperti Cluster Analysis dapat mengidentifikasi pola dalam data yang membantu dalam peningkatan efisiensi sistem, sementara Deep Learning dapat digunakan untuk memantau kualitas air limbah dan mengidentifikasi keberadaan zat berbahaya.

Machine learning ternyata memiliki peran yang cukup signifikan di kehidupan ya. Bahkan untuk keberlangsungan lingkungan kita. Untuk bisa menerapkannya dengan maksimal, kalian tentu perlu mempelajarinya secara bertahap. Kalian bisa mulai dengan memperkuat praktik machine learning dulu 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