Prediksi Artificial Intelligence untuk Mengantisipasi Dampak El Nino

Seingat saya sudah sejak Agustus lalu hujan tidak turun di area tempat tinggal kami. Dan saya yang tidak terlalu rajin dan teliti menyiram tanaman di halaman rumah kami yang tergolong luas, baru sadar ada beberapa tanaman yang tadinya berwarna hijau segar, kini kuning kering hampir mati. 

Rerumputan hijau yang sengaja dibiarkan muncul dari sela-sela lantai semen di sekitar halaman, biasanya seminggu sekali harus dipotong agar rapi, sekarang terlihat juga berwarna kuning kering dan mati. Tidak perlu lagi di potong.

Air PDAM pun mulai sering tidak mengalir. Kalau mengalir kadang airnya keruh. Konon katanya sumber airnya surut. Beruntung kami masih punya bak dan drum air besar untuk menampung air. 

Untungnya lagi menurut berita di Instagram PDAM Bandung, mereka dapat membagikan air bersih gratis kepada penduduk jika diminta secara kolektif. Ada yang gratis ada yang berbayar. Entah apa bedanya karena di area kami belum ada permintaan kiriman air bersih ke PDAM.

Yang kurang menyenangkan adalah sampah plastik dan kertas yang mampir ke rumah kami dibawa angin. Kalau dedaunan kering dari pepohonan di pinggir jalan sekitar rumah memang wajar jatuhnya ke halaman rumah kami. 

Tetapi sampah plastik, kertas, kertas tisu yang entah berasal dari mana, cukup menjengkelkan. Begitulah masyarakat kita. Masih banyak yang belum sadar akan tanggung jawab mengenai kebersihan lingkungan.

Itu hanyalah tiga efek kemarau panjang (El Nino) yang dirasakan rakyat seperti saya. Mengenai efeknya pada kesehatan, belum terlalu berasa di area kami. Aktivitas warga sekitar masih biasa-biasa saja.

Sebenarnya, sekarang ini, di saat El Nino sedang bersama kita mampir ke Indonesia, apakah tidak terlambat jika kita bicara antisipasi dampak El Nino?

Antisipasi seharusnya dipersiapkan jauh-jauh hari agar efeknya tidak terlalu buruk. Namanya juga antisipasi.

Menurut situs National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), fenomena El Nino dapat terjadi rata-rata setiap dua sampai tujuh tahun, tetapi tidak ada jadwal yang teratur.

Teknologi artificial intelligence (AI) dapat membantu mengurangi kemungkinan dampak buruk akibat El Nino dengan memprediksi kapan El Nino kira-kira akan datang, berapa lama akan berlangsung, apa dampaknya, dan memberikan rekomendasi apa yang harus dilakukan jauh-jauh hari sebelum kejadian.

Beberapa contoh:

• Dalam contoh kasus tanaman padi, maka infrastruktur pertanian dapat direncanakan sedemikian rupa agar tanah pertanian terairi dengan cukup selama El Nino berlangsung. Jika diperkirakan akan berlangsung cukup lama, maka antisipasi lainnya dapat disiapkan. Misal menanam tanaman perkebunan lain yang lebih dapat bertahan selama kemarau, yang dapat menggantikan nasi, misalkan jagung.
• Membantu perusahaan-perusahaan terkait untuk mengerti situasi yang akan berdampak langsung pada supply chain (rantai pasokan) mereka, sehingga mereka dapat mengambil keputusan lebih awal sebagai antisipasi terhadap situasi tersebut. Misalnya dengan cara pengaturan budget yang menyesuaikan dengan kondisi. Jangan sampai ongkos produksi ditargetkan tinggi, padahal pasokan terhadap bahan-bahan mentah untuk produksi diperkirakan akan menurun akibat El Nino. Perusahaan dapat mencari strategi yang lebih baik agar terhindar dari kerugian.
• Mencegah Kerugian Akibat Perjanjian Ekspor yang Tidak Terpenuhi
  Sebagai contoh, ekspor tanaman perkebunan yang terdampak El Nino baik secara langsung maupun tidak langsung. Andai dampak penurunan produksi diketahui lebih awal sebelum El Nino datang, para eksportir dapat mempersiapkan diri, misalnya dengan bekerja sama dengan produsen dari belahan dunia lain dalam pengadaan produk.
• Mencegah atau Mengurangi Dampak Kekurangan Air Bersih
  Artificial Intelligence dapat membantu menghitung kebutuhan air bersih suatu wilayah, membandingkannya dengan sumber air, dan mensimulasikan dampak El Nino pada sumber air itu. Dengan demikian seharusnya dapat dicari solusinya jauh-jauh hari agar terhindar dari kekurangan air bersih.

Jika El Nino sudah diketahui bagaimana terjadinya, maka akan dapat disimulasikan kejadiannya. Simulasi itu dapat menghasilkan data yang dapat dipelajari oleh mesin (machine learning). Metoda ini dapat dipakai jika data histori dari kejadian-kejadian sebelumnya tidak mencukupi untuk dipelajari polanya. 

Dari hasil mempelajari data itu (machine learning) dapat dihasilkan suatu prediksi yang lebih akurat dibandingkan metode analisis biasa. 

Kalau sudah terjadi, bukan antisipasi lagi namanya, tetapi terima dan jalani saja dampak dari fenomena El Nino ini. Namun demikian kita semua tetap bertanggung jawab untuk tidak memperburuk keadaan, di antaranya dengan melakukan hal-hal berikut:

Menjaga Lingkungan

Ini penting agar tidak mudah terjadi kebakaran yang tidak disengaja hanya karena hal-hal yang sebagian besar orang Indonesia menganggap sepele, misalkan membuang sembarangan puntung rokok yang masih menyala. Dalam kondisi kering seperti sekarang, bukankah itu dapat memicu kebakaran?

Jangan membuang sampah sembarangan, terutama yang mudah dibawa angin. Sampah-sampah seperti kertas tisu bekas pakai yang dibawa angin, dapat menyebar penyakit.

Menggunakan Air Dengan Bijak

Jangan biarkan air terbuang percuma karena pipa bocor yang tidak diperbaiki. Air bekas cucian bisa ditampung untuk menyiram halaman agar tidak terlalu berdebu dan kering. Air cucian beras atau bekas mencuci sayuran dapat dipakai untuk menyiram tanaman.

Tidak perlu menampung air berlebihan karena air mentah yang kelamaan disimpan juga bisa jadi tempat berkembang biak cacing-cacing air.

Jaga Kesehatan

Jaga kesehatan dengan cara makan-makanan bergizi, tidur cukup, olahraga cukup, dan sebisa mungkin hindari makan di tempat terbuka yang makanannya tidak ditutup sehingga memungkinkan debu dan lalat mampir ikut mencicipi.

Dan masih banyak lagi hal kecil lainnya yang dapat dilakukan untuk mencegah atau setidaknya mengurangi dampak negatif El Nino.

Referensi:

https://oceanservice.noaa.gov/

https://climate.ai/blog/how-ai-technology-can-help-mitigate-the-negative-impacts-of-el-nino/