FTMM NEWS – Air menjadi kebutuhan utama bagi semua makhluk hidup yang ada di bumi. Pada kawasan perkotaan, masyarakat sangat bergantung pada air bersih, sementara kebutuhan terus meningkat setiap tahun. Ketersediaan air bersih menurun karena pembangunan yang mengabaikan area resapan air. Kondisi tersebut memicu krisis air bersih pada banyak negara. Hanya sekitar satu persen dari total air bumi yang layak untuk konsumsi manusia dan data WHO mencatat sekitar 663 juta orang masih kesulitan memperoleh air bersih (Savitri & Nursalim, 2023).
Melihat kondisi tersebut, Teknologi Sains Data berperan krusial dalam mendukung pemerintah serta masyarakat untuk menghadapi bahaya kekurangan air bersih. Salah satu contoh penerapannya adalah pemanfaatan machine learning untuk memprediksi kemungkinan terjadinya krisis air di berbagai daerah. Keunggulan utama machine learning terletak pada kemampuannya mengolah data yang kompleks serta mengenali pola yang sulit ditemukan melalui pendekatan tradisional (Nurhidayanti15,+A.+3816-Article+Text-LITA, n.d.). Teknologi machine learning bekerja dengan cara mengolah data seperti curah hujan, suhu, kelembapan udara, dan penggunaan air.
Mungkinkah Ilmu TSD Bisa Meningkatkan Kualitas Air
Algoritma cerdas kemudian menganalisis pola dari data historis untuk memprediksi waktu dan lokasi risiko kekeringan meningkat. Dengan hasil prediksi tersebut, pengelola sumber daya air dapat membuat keputusan lebih cepat, seperti mengatur alokasi air atau merencanakan program konservasi. Proses analisis berbasis data ini meningkatkan efektivitas pengelolaan air tanpa perlu menunggu krisis terjadi.
Selain memprediksi kekeringan, Teknologi Sains Data juga berkontribusi dalam menjaga kualitas air. Model machine learning juga dapat membantu mendeteksi potensi pencemaran air dengan menganalisis data sensor kualitas air. Sistem dapat mengenali perubahan kadar pH, oksigen, atau logam berat yang mengindikasikan kontaminasi. Melalui deteksi ini, memungkinkan tindakan pencegahan dilakukan lebih dini sehingga masyarakat tetap mendapatkan pasokan air yang aman dan layak konsumsi.
Secara keseluruhan, pemanfaatan machine learning dalam prediksi krisis air menunjukkan bahwa teknologi dapat menjadi alat penting dalam menjaga keberlanjutan lingkungan. Integrasi antara data besar, kecerdasan buatan, dan pengelolaan sumber daya alam mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDG) poin 6 tentang Air Bersih dan Sanitasi Layak. Dengan analisis data yang akurat, pengambilan keputusan menjadi lebih cerdas dan berdampak langsung pada ketahanan air di masa depan.
DAFTAR PUSTAKA
nurhidayanti15,+A.+3816-Article+Text-LITA. (n.d.).
Savitri, L., & Nursalim, R. (2023). Klasifikasi Kualitas Air Minum menggunakan Penerapan Algoritma Machine Learning dengan Pendekatan Supervised Learning. Diophantine Journal of Mathematics and Its Applications, 2(01), 30–36. https://doi.org/10.33369/diophantine.v2i01.28260
Penulis : Raden Rara Dyah Ayu Nabila
Editor : Andri Hariyanto
