Laksanakan Penelitian Multidisiplin, Peneliti UNG Kembangkan Teknologi Informasi Machine Learning
GORONTALO - Peneliti program studi ilmu lingkungan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) melaksanakan proyek penelitian multidisiplin, yang fokus pada pengembangan teknologi informasi untuk lingkungan hidup. Proyek penelitian yang berjudul The Jurisdictional Forest Cover Benchmark maps for Indonesia lead by Dr Murray Collins dari Space Intelligence Ltd dan melibatkan dua insitusi lainnya institusi yakni, Prof Dr Edward Mitchard dari The University of Edinburg UK dan UNG.
Ketua tim peneliti UNG Dr. Iswan Dunggio, S.P., M.Si menjelaskan proyek penelitian multidisiplin mengembangkan teknologi informasi, berupa penggunaan Machine Learning (ML) untuk mendeteksi cadangan karbon dan serapan karbon secara cepat dan presisi dalam skala luas.
Dengan menggunakan Machine Learning, perubahan dalam penutupan lahan atau degradasi ekosistem yang mengurangi serapan karbon dapat dideteksi lebih cepat dan lebih akurat. Ini akan membantu dalam mengambil tindakan yang lebih cepat untuk melindungi area yang penting bagi penyerapan karbon.
“Teknik Machine Learning dapat digunakan untuk mengoptimalkan praktik pengelolaan lahan yang meningkatkan serapan karbon. Misalnya, Machine Learning dapat membantu petani menentukan tanaman yang paling efektif dalam menyerap karbon atau mengidentifikasi metode pertanian yang meminimalkan emisi karbon,” ujar Iswan.
Dalam pelaksanaan proyek penelitian, peneliti UNG bersama Space Intelligence dan University of Edinburg menggunakan data satelit dan drone untuk memantau hutan. Algoritma Machine Learning kemudian menganalisis data ini untuk menghitung jumlah karbon yang diserap oleh hutan.
“Pengambilan data karbon dilakukan dengan cara mengukur ketinggian pohon, kepadatan daun, dan perubahan dalam tutupan hutan dari waktu ke waktu selama kurun waktu 10 tahun (2013-2024) di seluruh wilayah Indonesia,” jelasnya.
Menurut Iswan, dengan menggunakan Machine Learning untuk memantau dan mendeteksi deforestasi serta degradasi hutan secara real-time, Indonesia dapat lebih efektif dalam melindungi hutan-hutannya dari penebangan liar dan konversi lahan yang tidak berkelanjutan. Ini tidak hanya menjaga serapan karbon tetapi juga melestarikan biodiversitas yang kaya.
“Untuk manfaat secara global, Machine Learning ini memantau dan melindungi hutan-hutan ini, serta meningkatkan serapan karbon, maka penelitian ini berkontribusi langsung terhadap pengurangan emisi karbon global, membantu dalam menstabilkan iklim dunia dan menjaga suhu bumi di bawah ambang batas kritis yang bermanfaat bagi semua negara, membantu melestarikan spesies-spesies ini, yang merupakan bagian dari warisan alam dunia,” terang Iswan.
Dengan mitigasi dampak perubahan iklim dan perlindungan terhadap sumber daya alam, kegiatan ini mendukung stabilitas iklim dan kesejahteraan jangka panjang, baik di tingkat lokal maupun global.Penelitian ini berkontribusi signifikan terhadap kesejahteraan masyarakat melalui deteksi dini kerusakan lingkungan hidup seperti pengurangan polusi udara, meningkatkan kesehatan, mendukung pertanian berkelanjutan yang memastikan ketahanan pangan dan peningkatan pendapatan petani. (**)
