Penelitian Dilakukan Oleh Eddy Hermawan, Seorang Peneliti Ahli Utama di Pusat Riset Iklim dan Atmosfer Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), tentang Prediksi Curah Hujan Ekstrem di Wilayah Jakarta
Peneliti Ahli Utama di Pusat Riset Iklim dan Atmosfer Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Eddy Hermawan, melakukan penelitian mengenai model baru berbasis pembelajaran mendalam (deep learning) untuk memprediksi curah hujan ekstrem. Penelitian ini bertujuan untuk memperkuat strategi mitigasi risiko banjir di Jakarta.
Eddy menyampaikan hasil penelitiannya dalam The 3rd International Conference on Radioscience, Equatorial Atmospheric Science and Environment (INCREASE) 2023. Ia menggunakan sejumlah teknik deep learning yang komprehensif, seperti gradient boosting machines, termasuk XGBoost, CatBoost, dan LightGBM, serta jaringan deep learning seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bayesian Neural Networks (BNN).
Data yang digunakan untuk analisis diperoleh dari pengamatan meteorologi multilokal di Jakarta. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa mesin peningkat gradien, terutama XGBoost, CatBoost, dan LightGBM menunjukkan kinerja prediktif yang menjanjikan dalam konteks intensitas curah hujan harian. Namun, teknik deep learning seperti LSTM dan BNN memiliki kemampuan prediktif yang lebih baik dalam memprediksi curah hujan ekstrem.
Eddy menyatakan bahwa potensi pendekatan deep learning dapat memberikan sumber daya yang lebih berharga bagi pemerintah daerah dan pemangku kepentingan dalam mengurangi dampak buruk banjir. Dengan meningkatkan prediksi kejadian curah hujan ekstrem, penelitian ini berkontribusi dalam mengatasi tantangan besar yang ditimbulkan oleh perubahan iklim di Indonesia dan wilayah rentan lainnya. INCREASE 2023 menjadi ajang berbagi pengetahuan mengenai dinamika iklim dan atmosfer di Benua Maritim. Penelitian ini diharapkan dapat mendorong pengelolaan bencana yang lebih kuat dan pembuatan kebijakan berdasarkan bukti.