Perlu AI Agar Prediksi Cuaca Ekstrem Lebih Presisi

NarayaPost – Meningkatnya kejadian cuaca ekstrem, seperti curah hujan berintensitas tinggi hingga mengakibatkan bencana hidrometeorologi, merupakan dampak nyata dari perubahan iklim global.

Hal tersebut dikatakan oleh Peneliti Ahli Utama Pusat Riset Iklim dan Atmosfer Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Prof Eddy Hermawan, dalam acara Media Lounge Discussion (MELODI) di Gedung BJ Habibie, Jakarta, Rabu (4/2/2026).

“Global warming bukan lagi teori, tetapi sudah menjadi aksi nyata di atmosfer.”

“Hal itu ditandai dengan kenaikan muka laut, peningkatan cuaca ekstrem, hingga munculnya ancaman baru seperti siklon tropis, ada Seroja, Cempaka, Dahlia, seperti yang terjadi di Indonesia, khususnya di wilayah Jakarta dan pantai utara jawa saat ini,” ungkap Eddy.

Eddy menjelaskan, penyebab hujan ekstrem dengan durasi pendek (jam-an), dipicu gelombang atmosfer ekuatorial seperti Kelvin wave, dan lainnya.

Sedangkan hujan ekstrem berdurasi panjang yang terjadi harian bahkan mingguan, dipicu oleh La Niña dan Indian Ocean Dipole (IOD), bukan sekadar gelombang atmosfer.

BACA JUGA: BMKG Bantah Operasi Modifikasi Cuaca Bikin Cuaca Tak Stabil

“Kalau hujannya berhari-hari, itu bukan sekadar gelombang atmosfer, tapi karena La Niña dan Indian Ocean Dipole (IOD).”

“Itu yang membuat hujan terus-menerus,” jelasnya.

Prof Edy juga menerangkan penyebab siklon masuk wilayah Indonesia.

Menurutnya, kawasan Indonesia berada pada jalur Asian Monsoon.

Uap air dari Asia bergerak masuk, karena wilayah Jakarta dan sekitarnya berupa dataran aluvial, pantai landai, serta mengalami pemanasan hingga lebih dari 12 jam per hari, sehingga membentuk pusat tekanan rendah.

“Kondisi itu membuat Jakarta menjadi lokasi ideal terbentuknya pusaran atmosfer.

Di lapisan sekitar 500 hektopascal, atau ketinggian 5,8 kilometer, terjadi pusaran angin yang sangat kuat,” ulasnya.

Pusaran tersebut merupakan hasil pertemuan angin baratan dan timuran yang memutar atmosfer di atas Jakarta selama berjam-jam.

Dampaknya, hujan tidak hanya deras, tetapi juga terkonsentrasi lama di satu wilayah. 

Perlu AI dan Big Data

Sebagai upaya mitigasi bencana hidrometeorologi, Eddy menekankan pentingnya transformasi sistem peringatan dini.

Prediksi cuaca ekstrem ke depan tidak cukup lagi menggunakan pendekatan konvensional.

“Kita harus masuk ke AI, big data, machine learning, deep learning, agar prediksi lebih presisi, tepat waktu, dan terlokalisasi,” ucapnya.

Ia berharap hasil-hasil riset atmosfer BRIN dapat menjadi dasar mitigasi, pemetaan risiko, serta bahan pengambilan kebijakan, agar pengelolaan bencana hidrometeorologi di Indonesia semakin berbasis sains.

Selain faktor atmosfer, Eddy menyoroti lemahnya daya tahan lingkungan.

Menurutnya, perubahan tutupan lahan dari hutan hijau menjadi ‘hutan beton,’ membuat air kehilangan ruang resapan.

Ia menekankan, banjir Jakarta tidak hanya soal hujan, tetapi juga soal ketidaksiapan lanskap perkotaan menghadapi beban hidrometeorologi ekstrem.

Prediksi Berbasis Spasial

BRIN mengembangkan model prediksi curah hujan menggunakan model spatial autoregressive Exogenous (SAR-X), yang diintegrasikan ke dalam web aplikasi interaktif berbasis RShiny.

Hal ini sebagai upaya mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya pilar ke-13 mengenai penanganan perubahan iklim (climate action).

Periset Pusat Riset Komputasi BRIN Annisa Nur Falah mengatakan, penelitian ini dilatarbelakangi kondisi iklim di Indonesia yang semakin tidak menentu.

Pola curah hujan yang tidak menentu di setiap daerah dapat menimbulkan berbagai dampak, salah satunya banjir.

Oleh karena itu, diperlukan prediksi curah hujan yang lebih akurat dan mampu menggambarkan kondisi masing-masing wilayah.

Ia mengatakan, pendekatan spasial merupakan langkah strategis dalam memprediksi curah hujan.

BACA JUGA: 2025 Dinobatkan Jadi Tahun Terpanas Ketiga

“Pola curah hujan di Indonesia tidak berdiri sendiri, melainkan saling berkaitan antar-daerah.”

“Ketika suatu daerah mengalami hujan, wilayah di sekitarnya juga bisa terdampak, sehingga diperlukan model berbasis spasial yang mampu menangkap keterkaitan antarwilayah,” ungkap Annisa, saat menerima kunjungan mahasiswa Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI) ke BRIN Kawasan Sains dan Teknologi Samaun Samadikun, Bandung, Selasa (3/2/2026).

Ia dan tim menggunakan model SAR-X yang mempertimbangkan pengaruh wilayah sekitar serta variabel iklim lain, seperti curah hujan, suhu udara, kelembapan, radiasi matahari, kecepatan angin, dan tekanan permukaan.

Data yang digunakan berasal dari NASA POWER yang memiliki data besar dengan cakupan wilayah Pulau Jawa, dan dianalisis menggunakan data harian periode 1 Januari 1984 hingga 6 Juli 2023.

Untuk mengelola data iklim berskala besar tersebut, peneliti menerapkan metode knowledge discovery in databases (KKD).

“Melalui metode KKD, kami melakukan pembersihan data, pengolahan, dan penyajian hasil sehingga data iklim yang besar dapat diolah secara sistematis dan siap digunakan dalam pemodelan,” terang Annisa.

Hasil penelitian menunjukkan, model prediksi curah hujan yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi tinggi dengan nilai mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 3,33 persen.

“Nilai MAPE sebesar 3,33 persen menunjukkan model yang dikembangkan memiliki akurasi yang sangat akurat karena kurang dari sepuluh persen,” imbuhnya.

Selain menghasilkan model prediksi, penelitian ini juga dikembangkan dalam bentuk web aplikasi sederhana berbasis RShiny, yang digunakan untuk menampilkan hasil pemodelan dan visualisasi curah hujan secara spasial antar-wilayah.

Hasil penelitian ini diharapkan dapat terus dikembangkan dan dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan kebijakan berbasis data, khususnya dalam mitigasi risiko bencana, serta upaya terhadap dampak perubahan iklim di Indonesia. (*)