BMKG Mulai Pakai AI Prediksi Musim Hujan

Pemanfaatan AI tersebut membuat prediksi berbasis data empiris menjadi lebih presisi.

Kepala BMKG, Dwikorita Karnawati mengatakan teknologi AI sudah mulai digunakan secara operasional dalam Climate Outlook 2025. Pemanfaatan AI tersebut membuat prediksi berbasis data empiris menjadi lebih presisi.

"Inovasi ini memastikan informasi BMKG tetap andal dan berguna bagi masyarakat,” kata Dwikorita dalam keterangannya, Jumat (29/8).

Ia mengakui kondisi netral pada fenomena El Niño–Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD) yang membuat arah musim hujan lebih sulit diprediksi karena tidak aktifnya dominasi driver iklim regional tersebut.

Menurut Dwikorita, kondisi netral ENSO dan IOD menuntut kewaspadaan lebih tinggi.

Misalnya saja, kemarau tahun ini justru ditandai banjir di Jabodetabek pada Juli, sementara di Sumatera dan Kalimantan terjadi kebakaran hutan dan lahan. Hal ini membuktikan bahwa pengetahuan tentang ENSO dan IOD saja tidak cukup.

"Kita harus mengantisipasi faktor regional dan anomali lokal dengan pendekatan baru, termasuk melalui teknologi AI,” ujarnya.

Sementara itu, Deputi Bidang Klimatologi BMKG, Ardhasena Sopaheluwakan, menambahkan bahwa meski prediksi iklim tidak mudah, di wilayah tropis Indonesia terdapat sinyal prediktabilitas dari informasi karakter laut yang bisa dimanfaatkan untuk memprediksi pola hujan.

“Yang terpenting adalah bagaimana kita mengkomunikasikan tingkat kepastian maupun ketidakpastian kepada pengguna. Sangat penting bagi informasi yang kita hasilkan untuk digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan atau perencanaan, daripada masyarakat dan pemangku kepentingan tidak punya pegangan informasi sama sekali,” ujar Ardhasena.

Penggunaan AI menjadi langkah terobosan dalam penyusunan prediksi curah hujan 2025/2026 yang lebih cepat, detail, dan presisi hingga tingkat kabupaten untuk prediksi iklim.

Dengan demikian, informasi yang dihasilkan diharapkan dapat lebih relevan dan bermanfaat bagi sektor pertanian, energi, kesehatan, infrastruktur, serta kebencanaan yang sangat bergantung pada kondisi iklim.