Perubahan iklim menjadi salah satu fenomena yang saat ini banyak diperbincangkan. Emisi gas rumah kaca (GRK) merupakan penyebab utama dari fenomena ini.
Untuk mengatasi masalah ini, penting bagi kita untuk memprediksi dan mengurangi emisi secara efektif. Teknologi analisis data, terutama melalui metode machine learning dan analisis deret waktu, telah muncul sebagai alat yang sangat berguna dalam upaya ini.
Salah satu pendekatan yang banyak digunakan adalah model regresi dan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Model regresi memungkinkan analisis hubungan antara variabel yang berbeda, seperti pertumbuhan ekonomi dan tingkat emisi.
Dengan menggunakan data historis, model ini dapat memprediksi tren emisi di masa depan. Misalnya, sebuah studi di Rwanda menggunakan data dari satelit Sentinel-5P untuk memprediksi emisi karbon dengan akurasi yang tinggi.
Hasilnya menunjukkan bahwa model regresi dapat memberikan estimasi emisi yang berguna bagi pemerintah dalam merencanakan kebijakan lingkungan yang lebih baik. Di sisi lain, model ARIMA digunakan untuk menganalisis data deret waktu emisi GRK pada sektor energi di Indonesia.
Penelitian menunjukkan bahwa model ini memiliki kekuatan dalam menangkap pola historis dan memberikan prediksi yang akurat untuk jangka waktu tertentu. Dengan menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), para peneliti dapat memprediksi tingkat emisi hingga tahun 2030, memberikan informasi berharga bagi pengambilan keputusan dalam pengurangan penggunaan sumber daya energi.
Selain itu, machine learning juga memainkan peran penting dalam prediksi emisi karbon dari kendaraan pribadi. Sebuah aplikasi penghitung emisi menggunakan model neural network untuk memperkirakan emisi berdasarkan jarak tempuh, jenis kendaraan, dan bahan bakar yang digunakan.
Dengan memberikan rekomendasi kendaraan alternatif jika emisi melebihi ambang batas harian, aplikasi ini mendorong individu untuk berpartisipasi aktif dalam pengurangan emisi karbon. Penggunaan teknologi analisis data tidak hanya membantu dalam memprediksi emisi, tetapi juga mendukung implementasi kebijakan mitigasi perubahan iklim.
Dengan data yang akurat dan analisis yang tepat, pemerintah dapat merancang strategi yang lebih efektif untuk menurunkan emisi GRK. Ini termasuk pengembangan infrastruktur energi terbarukan dan promosi kendaraan ramah lingkungan.
Baca Juga:Â Masa Depan Indonesia yang Lebih Bersih: Peran Mobil Listrik dalam Mengurangi Emisi Gas Rumah KacaÂ
Daftar Pustaka
Bayu, Luthfi Krisna. (2024). LKP: Studi Kasus Analisis Prediktif Emisi Carbon di Rwanda Menggunakan Machine Learning Model Regression. Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.
Umami, F., Cipta, H., & Husein, I. (2019). Data Analysis Time Series for Forecasting the Greenhouse Effect. ZERO: Jurnal Sains, Matematika Dan Terapan, 3(2), 86-93.
Larasati, N. (2023). Prediksi Emisi Karbon Kendaraan Pribadi Dan Rekomendasi Kendaraan Alternatif Menggunakan Machine Learning Dengan Model Neural Network. Seminar Nasional Pendidikan Ipa Dan Matematika, 615-625.
Penulis: Gizha Pradipta
Mahasiswa Prodi Teknologi Sains Data, Universitas Airlangga
Editor: Siti Sajidah El-Zahra
Bahasa: Rahmat Al Kafi
Ikuti berita terbaru Media Mahasiswa Indonesia di Google News
