Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Penerapan Machine Learning Pada Mitigasi Bencana

Belajar Data Science di Rumah 15-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/014589c0df5d17075f1b9a23d5a4884e_x_Thumbnail800.jpeg

Kemampuan machine learning untuk mempelajari pola dan keteraturan dari data dapat digunakan untuk menghasilkan prediksi atau keputusan. Sehingga sangat dibutuhkan terutama dalam mitigasi bencana. Dalam bidang ini, teknologi machine learning dapat membantu pihak-pihak terkait dalam melakukan prediksi dan pemantauan bencana, evakuasi dan penanganan darurat, bantuan dan distribusi logistik, serta pemulihan pasca bencana.


Dengan menggunakan machine learning, maka keputusan yang dibuat lebih tepat dan efektif. Terlebih dalam situasi bencana, informasi yang akurat dan cepat dapat menyelamatkan nyawa dan mengurangi kerusakan yang ditimbulkan. Artikel kali ini akan membahas lebih detail peran machine learning dalam membantu mitigasi bencana. Yuk simak penjelasan berikut!


1. Prediksi dan Pemantauan Bencana

Machine Learning

Image by bmkg.go.id


Prediksi dan pemantauan bencana adalah salah satu aplikasi machine learning yang penting dalam mitigasi bencana. Melalui penggunaan teknologi machine learning, kalain dapat memprediksi kejadian bencana dan memantau daerah-daerah yang rawan terkena bencana alam.


Pertama dengan mengumpulkan data terkait kejadian bencana yang telah terjadi sebelumnya. Data tersebut dapat mencakup informasi tentang lokasi, waktu, intensitas, dan dampak dari bencana. Selanjutnya, algoritma pada machine learning mempelajari pola dan tren yang terkait dengan kejadian tersebut, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat tentang kemungkinan terjadi di masa depan.


Selain itu, teknologi pemantauan cuaca, citra satelit, dan sensor bencana alam juga dapat digunakan untuk memantau kejadian bencana dan memberikan peringatan dini kepada masyarakat. Contohnya, dengan menggunakan data citra satelit, kalian dapat memonitor pergerakan massa tanah yang terkait dengan longsor dan memperkirakan daerah-daerah yang berpotensi terkena dampak. Data cuaca juga dapat digunakan untuk memprediksi kejadian banjir dengan memperhatikan curah hujan dan debit air di suatu daerah.


Tidak hanya itu, dengan menggunakan teknologi big data dan machine learning, kalian dapat mempelajari data lingkungan seperti topografi, geologi, dan vegetasi, sehingga dapat menentukan daerah-daerah yang paling rawan terkena bencana alam. Selanjutnya, informasi ini dapat digunakan untuk mengembangkan sistem peringatan dini yang lebih efektif dan memperkuat infrastruktur di daerah-daerah yang rentan terhadap bencana.


2. Evakuasi dan Penanganan Darurat

Machine Learning

Image by bmkg.go.id


Evakuasi dan penanganan darurat adalah salah satu aspek penting dalam mitigasi bencana. Dalam situasi darurat, ketepatan waktu dan tindakan yang tepat dapat menyelamatkan nyawa dan meminimalkan kerugian. Dalam hal ini, machine learning dapat digunakan untuk membantu meningkatkan efektivitas evakuasi dan penanganan darurat.


Salah satu aplikasinya dalam evakuasi dan penanganan darurat adalah penggunaan sistem prediksi ketersediaan sumber daya medis dan logistik. Dalam situasi darurat, kebutuhan akan peralatan medis dan logistik dapat meningkat secara tiba-tiba dan sangat cepat. Dengan menggunakan teknologi ini, data dari sistem manajemen bencana dapat dianalisis untuk memperkirakan kebutuhan sumber daya medis dan logistik di daerah-daerah yang terkena dampak. Dengan begitu, pihak terkait dapat melakukan persiapan yang lebih baik dan mengirimkan sumber daya yang tepat pada waktu yang tepat.


Selain itu, machine learning dapat membantu memprediksi tingkat kerusakan dan kerentanan bangunan dan infrastruktur. Kemampuan tersebut dapat digunakan untuk mengevaluasi risiko dan membuat keputusan tentang lokasi evakuasi dan sumber daya yang dibutuhkan untuk melakukan penanganan darurat. Algoritma machine learning dapat mempelajari pola dan faktor yang berkontribusi terhadap kerusakan bangunan dan infrastruktur selama bencana, seperti kekuatan gempa, kecepatan angin, atau intensitas hujan.


Machine learning juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memantau lokasi para korban yang terjebak di dalam reruntuhan bangunan atau bencana lainnya. Sistem pemantauan kamera, sensor atau citra satelit dapat digunakan untuk mengidentifikasi lokasi korban, menentukan kondisinya dan memandu tim penyelamat untuk mengevakuasi dengan lebih cepat dan aman.


Baca juga : Apa Itu Decision Tree di Machine Learning Model?


3. Bantuan dan Distribusi Logistik

Machine Learning

Image by bmkg.go.id


Machine learning dapat membantu meningkatkan efisiensi distribusi logistik dengan memperkirakan rute pengiriman yang paling efektif. Algoritma pada machine learning dapat mempelajari pola dan faktor yang berkontribusi terhadap kelancaran distribusi logistik, seperti lalu lintas jalan, kondisi cuaca, atau aksesibilitas jalan. Dengan memanfaatkannya, kalian dapat menentukan rute pengiriman yang paling efektif dan meminimalkan waktu dan biaya yang diperlukan untuk mengirimkan bantuan logistik.


Selain itu, juga dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah relawan yang diperlukan dalam proses bantuan dan distribusi logistik. Dalam situasi bencana, jumlah relawan yang mendaftar untuk membantu dapat meningkat. Dengan menggunakan teknologi machine learning, data dari sistem manajemen bencana dapat dianalisis untuk memperkirakan jumlah relawan yang diperlukan dalam proses bantuan dan distribusi logistik, sehingga kalian dapat mengorganisir relawan dengan lebih baik.


4. Pemulihan Pasca Bencana

Machine Learning

Image by bmkg.go.id


Dalam situasi pasca bencana, tanah yang tergenang air atau yang tergerus dapat meningkatkan risiko longsor atau banjir, sehingga dapat menyebabkan kerusakan dan korban jiwa yang lebih besar. Dalam hal ini, teknologi machine learning dapat digunakan untuk menganalisis data topografi, curah hujan, dan ketersediaan tanah longsor untuk memprediksi risiko longsor atau banjir pasca bencana.


Selain itu, juga dapat membantu dalam melakukan identifikasi kerusakan dan kerentanan infrastruktur pasca bencana. Dalam situasi bencana, infrastruktur dapat mengalami kerusakan yang signifikan, sehingga dapat mempengaruhi proses pemulihan. Oleh karena itu, pemanfaatannya dapat digunakan untuk menganalisis data dari sensor atau citra satelit untuk mengidentifikasi kerusakan dan kerentanan pada infrastruktur pasca bencana. Dengan begitu, pihak-pihak terkait dapat melakukan tindakan perbaikan yang tepat dan memastikan infrastruktur tersebut lebih tahan terhadap bencana di masa depan.


Baca juga : Apa Sih Perbedaan Antara AI vs Machine Learning?


Ternyata, dengan menerapkan machine learning sebaik mungkin akan membantu menyelamatkan banyak nyawa dalam keadaan bencana ya? Nah, untuk bisa menerapkannya dengan maksimal, kalian perlu mempelajarinya secara bertahap. Kalian bisa mulai belajar 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. 


Ingin mempelajari Machine Learning lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir.


Kunjungi halaman https://dqlab.id/live-class untuk informasi lebih lanjut ya!


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