Upaya mitigasi kebakaran hutan di Indonesia terus berkembang seiring meningkatnya kebutuhan akan sistem prediksi yang akurat. Dalam penelitian berjudul “Forecasting Locations of Forest Fires in Indonesia Through Nonparametric Predictive Inference with Parametric Copula: A Case Study” mengangkat isu krusial terkait kebakaran hutan di Indonesia yang masih menyisakan ketidakpastian dalam sistem prediksi dan penanganannya. Penelitian ini dilakukan oleh dosen Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Riau (UIR), Assoc. Prof. Dr. Evizal, S.T., M.Eng bersama tim.
Penelitian ini mengajukan hipotesis bahwa metode Nonparametric Predictive Inference (NPI) yang dikombinasikan dengan parametric copula mampu menghasilkan prediksi lokasi kebakaran hutan dan lahan yang lebih reliabel dibandingkan pendekatan konvensional. Kombinasi kedua metode tersebut tidak hanya mempertimbangkan peluang terjadinya kebakaran pada suatu titik, tetapi juga mampu menangkap hubungan atau ketergantungan spasial antar lokasi hotspot yang selama ini sering diabaikan dalam model prediksi.
Pendekatan ini menjadi alternatif yang menjanjikan di tengah dominasi metode machine learning dalam pemodelan kebakaran hutan. Meskipun algoritma machine learning memiliki kemampuan mengenali pola yang kompleks, model tersebut umumnya membutuhkan data pelatihan dalam jumlah besar, rentan mengalami overfitting, dan sering kali menghasilkan prediksi yang sulit diinterpretasikan tingkat ketidakpastiannya. Sebaliknya, metode NPI menawarkan pendekatan yang lebih fleksibel karena tidak bergantung pada asumsi distribusi data tertentu (distribution-free). Ketika dipadukan dengan model copula parametrik yang mampu menggambarkan hubungan antar variabel secara lebih realistis, hasil prediksi menjadi tidak hanya akurat, tetapi juga disertai ukuran ketidakpastian yang jelas.
Metode NPI memberikan rentang probabilitas (probability interval) yang menunjukkan tingkat keyakinan terhadap kemungkinan terjadinya kebakaran. Informasi ini jauh lebih bernilai bagi pengambil kebijakan karena memungkinkan mereka memahami tingkat risiko secara lebih komprehensif sebelum mengambil keputusan dalam upaya mitigasi maupun penanggulangan kebakaran.
Untuk menguji performa model, penelitian memanfaatkan data hotspot dari satelit MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sepanjang tahun 2020 yang mencatat lebih dari 16.000 titik kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi metode NPI dengan copula parametrik mampu menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Hal tersebut ditunjukkan oleh nilai selisih probabilitas (probability difference) yang sangat kecil, yakni kurang dari 0,001.
Nilai tersebut mengindikasikan bahwa hasil prediksi yang dihasilkan model hampir identik dengan kondisi aktual di lapangan, sehingga memberikan tingkat kepercayaan yang tinggi terhadap kemampuan model dalam memetakan potensi kebakaran. Perbedaan karakteristik ini menunjukkan bahwa strategi prediksi kebakaran perlu disesuaikan dengan kondisi geografis, ekologis, dan pola spasial masing-masing wilayah. Dengan kata lain, pendekatan one-size-fits-all tidak lagi relevan dalam pengembangan sistem peringatan dini kebakaran hutan dan lahan.
Pada akhirnya, penelitian ini menegaskan bahwa inovasi dalam bidang statistika memiliki peran strategis dalam menjawab tantangan lingkungan yang semakin kompleks. Melalui integrasi metode Nonparametric Predictive Inference dan parametric copula, penelitian ini membuka peluang baru bagi pengembangan sistem prediksi kebakaran hutan yang tidak hanya lebih akurat, tetapi juga lebih informatif dalam menggambarkan tingkat ketidakpastian.
Sumber Gambar : voaindonesia.com
