Salah satu dari Program Pengembangan Akademik yang diadakan oleh Pusat Prestasi Nasional yang pada tahun ini merupakan bagian dari Merdeka Belajar - Kampus Merdeka (MBKM). PKM tahun 2022 bertujuan untuk ikut mendukung program MBKM. Penjabaran konversi sks dari masing-masing bidang PKM dapat dilihat dalam pedoman PKM masing-masing bidang. Â 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. Mahasiswa dari berbagai Fakultas di Universitas Pendidikan Indonesia sangat antusias untuk mengikuti kegiatan PKM ini. Â Sebagai program studi yang saat ini sedang berkembang, Prodi Sains Informasi Geografi bersama dengan mahasiswa sangat antusias dalam mengikuti kegiatan PKM. Prodi Sains Informasi Geografi mengirimkan sekitar 15 Proposal dari 15 Tim.
Kemudian, setelah melawati tahapan seleksi dan reviewer nasional, salah satu tim PKM dengan skema pendanaan Riset Ekstakta. Tim PKM yang beranggotakan 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.
Pengerjaan PKM dilaksanakan 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. Untuk lokasi penelitian kami adalah Kawasan Kesatuan Hidrologis Gambut Pulau Bengkalis, Provinsi Riau. Pada proses penyusunan PKM saya memiliki tugas untuk melakukan analisis Carbon Stock Index dan Wildfire Susceptibility Index. Saya juga bertugas untuk pemodelan machine learning dan Pembangunan Earth Engine App.
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. Sementara itu tahapannya terdiri atas pengumpulan data, pengolahan data dan analisis spasial, pembangunan model machine learning, dan pembutana GEE App. Pada proses pengunduhan 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. CSI yang merupakan indeks stok karbon digunakan untuk mengetahui persebaran stok karbon di wilayah kajian yang dihasilkan dari data above and belowground biomass. selanjutnya, WSI yang merupakan indeks kerentanan kebakaran digunakan untuk mengetahui persebaran kerentanan kebakaran di wilayah kajian yang dihasilkan dari beberapa parameter, seperti data kekeringan, curah hujan, kecepatan angin, aksesibilitas, dan kepadatan penduduk.
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. Selanjutnya, dilakukan pemodelan machine learning dan Pembangunan Earth Engine App. Seperti yang terlihat di diagram, pertama, dilakukan input data parameter, lalu akan dilakukan training data dan pemisahan data, yakni 70% training dan 30% test yang dilanjutkan dengan training algoritma machine learning. algoritma yang memiliki keakuratan paling positif akan dipilih untuk memprediksi stok karbon dan kerentanan kebakran di wilayah kajian. dan hasilnya akan diinput ke earth engine app. 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.
