Perubahan iklim adalah tantangan global yang memengaruhi
kehidupan manusia, lingkungan, dan ekosistem di seluruh dunia. Dampaknya tampak
nyata melalui fenomena seperti suhu ekstrem, cuaca tidak menentu, banjir,
kekeringan, dan kenaikan permukaan laut. Untuk memahami, memprediksi, dan
merespons tantangan ini secara efektif, dunia kini bergantung pada big data
dan teknologi iklim (climate tech)—kombinasi teknologi data tinggi
dan analitik canggih yang mampu menerjemahkan jutaan titik data menjadi wawasan
praktis. Bid TIK Polda Kepulauan Riau
Apa Itu Big Data & Climate Tech?
Big data adalah kumpulan data sangat besar dan
kompleks yang tidak bisa diolah dengan metode tradisional saja. Dalam konteks
iklim, data ini mencakup catatan suhu, pola angin, curah hujan, kadar gas rumah
kaca, citra satelit, dan banyak lagi — semuanya berasal dari berbagai sumber
sensor dan instrumen di seluruh dunia.
Climate tech merujuk pada inovasi teknologi yang
memanfaatkan data, AI, dan sistem analitik untuk memahami fenomena iklim dan
mendukung solusi berkelanjutan terhadap perubahan iklim. Ketika big data
dipadukan dengan machine learning atau kecerdasan buatan, ini
menciptakan kemampuan analisis prediktif yang luar biasa kuat.
Bagaimana Big Data Membantu Prediksi Perubahan Iklim
1. Integrasi Data dari Beragam Sumber
Prediksi perubahan iklim modern membutuhkan data dari
berbagai sumber, termasuk:
- Satelit
cuaca dan iklim
- Stasiun
observasi atmosfer
- Sensor
laut dan permukaan
- Model
iklim historis yang diarsipkan
Data yang besar dan beragam ini membantu peneliti
mendapatkan gambaran menyeluruh tentang kondisi iklim dunia saat ini dan di
masa lalu. Dengan menggabungkan berbagai sumber data, model iklim dapat
menghasilkan wawasan yang lebih komprehensif. Wikipedia
2. Pemrosesan Big Data dengan AI dan Machine Learning
Big data sendiri belum cukup tanpa sistem yang mampu
menganalisisnya. Di sinilah machine learning dan AI memainkan peran
penting. Algoritma canggih seperti neural networks dan deep learning
mampu:
- Mengenali
pola non-linier dari data historis
- Mengidentifikasi
tren tersembunyi yang sulit dilihat oleh manusia
- Memberikan
prediksi jangka panjang terkait suhu, curah hujan, atau kejadian ekstrim
Contohnya, AI dapat dilatih menggunakan data dari sensor
cuaca, radar, dan catatan iklim historis untuk memprediksi fenomena seperti
badai, kekeringan, dan pola curah hujan di masa depan — jauh lebih cepat dan
sering lebih akurat dibanding metode konvensional. puskarsa.uma.ac.id
3. Model Prediktif untuk Cuaca Ekstrem
Big data memungkinkan pembangunan model prediksi cuaca
ekstrem yang lebih detail. Dengan jumlah data yang sangat besar, sistem
dapat memetakan kemungkinan terjadinya peristiwa seperti:
- Gelombang
panas yang parah
- Banjir
bandang
- Topan
tropis
Model ini menggunakan variabel seperti tekanan atmosfer,
suhu permukaan laut, pola angin, dan data vegetasi untuk menghitung
probabilitas kejadian ekstrem itu. Ini sangat berguna untuk mitigasi bencana
dan kesiapsiagaan masyarakat. Teknik Komputer & Jaringan
4. Analisis Tren Jangka Panjang
Selain prediksi jangka pendek, big data dapat membantu
memetakan tren iklim jangka panjang seperti:
- Peningkatan
suhu rata-rata tahunan
- Perubahan
pola musiman
- Trend
kenaikan permukaan laut
Dengan menganalisis kumpulan data raksasa ini secara
statistik dan AI, ilmuwan dan pembuat kebijakan bisa merumuskan strategi
adaptasi iklim yang lebih efektif berdasarkan bukti nyata. puskarsa.uma.ac.id
Contoh Aplikasi Climate Tech dan Big Data
1. Platform Pemantauan Real-Time
Beberapa platform teknologi iklim modern mengintegrasikan
big data dari berbagai sumber untuk memantau kondisi iklim secara real-time.
Ini memungkinkan pemerintah, lembaga mitigasi bencana, dan lembaga penelitian
untuk:
- Mendapatkan
peringatan dini
- Melihat
pola perubahan secara cepat
- Memberi
rekomendasi tindakan pencegahan
Contoh open-source seperti PRISM mengintegrasikan data
risiko iklim dengan peta interaktif untuk memantau bahaya klimatologis dan
kerentanan sosial. Wikipedia
2. Prediksi Dampak pada Sektor Nyata
Big data membantu sektor-sektor seperti pertanian, energi,
dan transportasi memahami dampak perubahan iklim terhadap operasi mereka.
Misalnya, model prediksi cuaca berbasis data besar bisa digunakan untuk:
- Menentukan
jadwal tanam yang optimal
- Mengurangi
risiko gagal panen
- Mengoptimalkan
pasokan energi terbarukan yang tergantung cuaca
Ini memungkinkan industri membuat keputusan berbasis data
untuk beradaptasi dengan iklim yang berubah. Jurnal Universitas Dharma Andalas
3. Inisiatif Global & Kebijakan Iklim
Data iklim besar juga memberi landasan ilmiah bagi pembuat
kebijakan global dalam perjanjian iklim internasional, seperti target emisi
atau mitigasi Bumi 1,5–2 °C dari era pra-industri — yang sebagian besar
strategi itu disusun berdasarkan model data besar ini.
Seiring semakin banyaknya data yang tersedia dan kemampuan
komputasi yang meningkat, pembuat kebijakan kini dapat membuat keputusan yang
lebih akurat — seperti perencanaan kota tahan iklim, kebijakan pengurangan
emisi, dan dukungan untuk masyarakat rentan.
Tantangan dalam Penggunaan Big Data untuk Iklim
1. Volume & Kompleksitas Data
Jumlah data perubahan iklim sangat besar dan kompleks,
sehingga memerlukan:
- Infrastruktur
komputasi yang kuat
- Penyimpanan
data yang besar
- Sistem
yang mampu memproses data multilapis dari berbagai sumber
Hal ini membuat akses dan analisis sering kali sulit bagi
lembaga yang tidak memiliki sumber daya besar.
2. Kualitas & Konsistensi Data
Tidak semua data yang masuk memiliki kualitas yang sama.
Sensor yang berbeda, metode pengukuran yang bervariasi, serta adanya missing
data dapat memengaruhi hasil analisis. Butuh teknik validasi dan
normalisasi data agar prediksi menjadi andal.
3. Keterbatasan Akses & Kolaborasi Global
Beberapa negara dan organisasi besar memiliki akses ke
infrastruktur data iklim yang kuat, sementara negara berkembang sering kali
kekurangan sumber daya ini. Hal ini menciptakan kesenjangan dalam kemampuan
prediksi dan mitigasi risiko iklim di berbagai wilayah. Reuters
Kesimpulan: Data adalah Kunci Adaptasi & Mitigasi
Iklim
Big data dan climate tech bukan sekadar jargon
teknologi — mereka adalah pondasi ilmiah untuk memahami dan merespons
perubahan iklim secara efektif. Dengan memadukan teknologi analitik, AI,
dan data berjumlah sangat besar, ilmuwan dan pemimpin dunia kini dapat:
- Memperkirakan
perubahan ekstrem lebih cepat dan akurat
- Menyusun
strategi adaptasi berbasis bukti
- Mengoptimalkan
sektor kritis seperti pertanian, energi, dan mitigasi bencana
Di era di mana data menjadi kekuatan penting, pemanfaatan
big data dalam climate tech membuka harapan baru untuk bumi yang lebih
tangguh dan lestari.
Referensi :
- AI
Bisa Memprediksi Perubahan Iklim! — Bid TIK Polda Kepri
https://bidtik.kepri.polri.go.id/ai-bisa-memprediksi-perubahan-iklim/
(Penggunaan machine learning dalam prediksi iklim) Bid TIK Polda Kepulauan Riau - Integrasi
Machine Learning dalam Sistem Prediksi Perubahan Iklim — Puskarsa UMA
https://puskarsa.uma.ac.id/2025/01/07/integrasi-machine-learning-dalam-sistem-prediksi-perubahan-iklim-di-indonesia/
(Analisis big data & prediksi variabel iklim) puskarsa.uma.ac.id - Platform
for Real-time Impact and Situation Monitoring (PRISM) — Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Platform_for_Real-time_Impact_and_Situation_Monitoring
(Open source pemantauan risiko iklim) Wikipedia - Machine
Learning dalam Pemantauan Perubahan Iklim Global — Teknologi Gue Nih
https://www.teknologigue.com/2025/11/machine-learning-dalam-pemantauan.html
(Contoh penggunaan algoritma AI untuk data iklim) Teknologi Gue - ECMWF
Membuka Akses Data Real-Time untuk Peringatan Cuaca Ekstrem — Reuters
https://www.reuters.com/sustainability/climate-energy/forecaster-opens-access-real-time-data-boost-extreme-weather-warnings-2025-10-01/
(Akses data untuk prediksi cuaca ekstrem di negara berkembang) Reuters