Pada Tahun 2022 Kementrian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi telah mengadakan kegiatan besar/kegiatan bergengsi tingkat Universitas yaitu Program Kreativitas Mahasiswa (PKM). Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) adalah forum yang dibentuk oleh Direktorat Kemahasiswaan dan Studi di bawah Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi (Kemenristek Dikti) Republik Indonesia untuk memfasilitasi calon mahasiswa Indonesia untuk belajar dan berkembang serta menerapkan ilmu pengetahuan dan teknologi yang dipelajari dalam perkuliahan kepada masyarakat luas. PKM terdiri atas 8 kategoti pendanaan dan 2 kategori intensif yang prosesnya dimulai dari tingkat program studi sampai seleksi nasional dari berbagai universitas oleh reviewer nasional.
Sebagai program studi yang saat ini sedang berkembang, Prodi Sains Informasi Geografi Bersama dengan mahasiswa sangat antusias dalam mengikuti kegiatan PKM, dimulai dari tahap pengenalan, pembinaan, seleksi tingkat prodi, hingga pendampingan seleksi tingkat universitas. Serangkaian usaha tersebut kemudian berhasil mengantarkan 1 tim PKM kategori Riset-Ekstakta mendapat pendanaan. Tim PKM RE SaIG ini terdiri atas Arrafi Malika Ardy sebagai Ketua, Muh Fikri Nurwan Hakiki, Muh. Fiqri Abdi Rabbi, Rafly Ortega Jaya, dan saya sebagai anggota, dengan Bapak Arif Ismail sebagai dosen pembimbing.
Topik PKM RE yang diangkat oleh kelompok PKM Saig ini adalah Pemetaan Stok Karbon dan Prediksi Kebakaran Pada Lahan Gambut Di kabupaten Bengkalis Menggunakan Machine Learning berbasis Cloud Computing. PKM ini bertujuan untuk Mengidentifikasi potensi cadangan karbon dan prediksi kebakaran lahan gambut di KHG Pulau Bengkalis hasil pengolahan data remote sensing menggunakan metode machine learning. Dalam pengerjaan PKM ini, saya berperan dalam pengumpulan dan pengolahan data angin dan data hotspot. Data Angin dan Hotspot/Titik Api Kebakaran merupan data sekunder yang diperoleh dari BMKG dan Pengolahan data NOAA. Pengerjaan PKM ini kami laksanakan secara blended atau gabungan antara kegiatan offline dan online yang dilaksanakan selama 4 bulan dari bulan Mei -- September. Tahapan pengerjaan PKM ini meliputi Pengumpulan Data, Proses Analisis Spasial, Pembuatan model machine learning, proses PKP2, dan diakhiri dengan pengumpulan Laporan akhir.
KKN Rekognisi UPI 2022: Kontribusi Mahasiswa Terhadapa Riset Lahan Gambut
Secara rinci, latar belakang dari penlitian PKM adalah mitigasi terhadap kebakaran lahan dan peranan lahan gambut sebagai penambung karbon yang dapat mencegah terjadi perubahan iklim. Untuk lokasi penelitian kami adalah Kawasan Kesatuan Hidrologis Gambut Pulau Bengkalis, Provinsi Riau. Berdasarkan latar belakang sebelumnya, kami mengajukan proposal penelitian PKM bertujuan menerapkan model prediksi machine learning agar dapat membantu dalam perencanaan pengelolaan lahan gambut terutama dalam mitigasi bencana pada lahan gambut yang dipengaruhi cuaca dan iklim. Serta dapat memberikan akses luas terkait estimasi kebakaran lahan dan stok karbon karena dapat diakses dimana saja dan kapan saja menggunakan internet.
Kemudian untuk tahapa penelitian dimulai dengan pengumpulan data. dari berbagai sumber, yakni google earth engine untuk pengunduhan dataset biomass, aksesibilitas, dan lainnya, kemudian website scihub copernicus untuk mendownload data sentinel-2 yang menghasilkan data lingkungan seperti indeks vegetasi dan indeks kebasahan, lalu data BMKG untuk perolehan interpolasi data kecepatan angin. Langkah selanjutnya ialah analisis CSI dan WSI. Selanjutnya, kedua indeks tersebut akan dijadikan dataset untuk prediksi yang memerlukan training menggunakan algoritma machine learning. Algoritma yang kami gunakan dalam penelitian ini, ialah random forest dan support vector machine. Proses penelitian ini kemudian menghasilkan hasil penelitian berupa Model Prediksi Kebekaran Lahan Gambut dan Prediksi Kandungan Stok Karbon pada lahan gambut yang kemudian ditampilkan menggunakan Earth Engine App.
KKN Rekognisi UPI 2022: Kontribusi Mahasiswa Terhadapa Riset Lahan Gambut
Penulis : Izma Maulana Ahmad Lugina