Mahasiswa Unair Ciptakan Alat Pendeteksi Banjir Berbasis "Machine Learning"

KOMPAS.com - Banjir merupakan bencana yang kerap terjadi di Indonesia ketika musim hujan datang. Permasalahan ini melatarbelakangi tim mahasiswa Universitas Airlangga dalam membuat inovasi alat pendeteksi banjir berbasis machine learning guna menangani permasalahan banjir di Surabaya.

“Inovasi ini muncul karena kekhawatiran kami terhadap masalah banjir di Indonesia, khususnya Kota Surabaya. Terhitung ada 118 titik di wilayah Kota Surabaya yang sering tergenang banjir sepanjang tahunnya,” ujar M. Assadam, selaku ketua tim, yang dilansir dari Unair News.

Inovasi ini membawa tim yang berisi M. Assadam Rizqi Saputra dari Program Studi Manajemen dan Devi Rizky Aditya dari program studi Teknologi Sains Data meraih juara 3 dalam kompetisi Soedirman Science Competition 2023.

Sadam menuturkan, inovasi ini bisa memprediksi banjir secara real time dengan menggunakan metode ensemble dalam machine learning. Metode ini dapat mengirimkan data dan menghasilkan output lebih cepat daripada metode lainnya.

Terlebih, metode ini juga meningkatkan akurasi dan meminimalisasi bias dalam pembentukan model prediksi.

Selain dapat memprediksi banjir, alat ini juga dapat mengurangi polusi akibat penggunaan daya yang tidak efisien. Hal ini karena alat tersebut memanfaatkan energi surya yang merupakan Energi Baru Terbarukan (EBT).

“Nantinya, persentase prediksi banjir ini akan dibuat secara open access untuk publik. Para pengguna bisa mengaksesnya melalui tiga media, yaitu website desa terkait, SMS, dan alarm. Jadi, mereka akan lebih mudah dan cepat mendapatkan informasi,” jelasnya.

Ia juga berharap agar inovasi ini memberikan sumbangsih pada poin Sustainable Development Goals (SDGs) nomor 3 terkait dengan perubahan iklim.

“Semoga hadirnya inovasi ini mampu menyelesaikan salah satu dampak perubahan iklim yaitu banjir khususnya di kota-kota besar seperti Surabaya,” ucapnya.

Sadam juga berharap agar inovasi ini bisa mendapatkan dukungan dari berbagai pihak dan bisa diimplementasikan secara nyata untuk mengatasi permasalahan banjir di daerah rawan banjir, seperti Kota Surabaya.