Peneliti Harvard Ciptakan AI untuk Prediksi Gempa Susulan

KOMPAS.com - Para peneliti dari Harvard kembangkan kecerdasan buatan atau artificial intelegence (AI) yang diharapkan dapat memprediksi lebih tepat terjadinya gempa-gempa susulan.

Ide ini muncul karena gempa susulan diketahui bisa lebih merusak daripada gempa utama. Karenanya, penting bagi para ahli untuk memprediksi dengan lebih tepat gempa susulan.

Saat ini para ahli gempa atau seismolog memang telah memiliki metode untuk meramalkan besaran kekuatan dan waktu gempa susulan. Sayangnya, masih belum banyak yang bisa memprediksi dengan tepat di mana gempa akan terjadi dengan metode tersebut.

Untuk mengatasi masalah ini, sekelompok ilmuwan meneliti apa yang mereka sebut dengan program "pembelajaran mendalam."

Dalam program ini, mereka mempelajari puluhan ribu data terkait gempa bumi dan gempa susulan untuk melihat apakah mereka bisa memperbaiki prediksi yang ada sekarang.

"Dengan menggunakan pendekatan yang ada saat ini, peramalan lokasi gempa susulan memiliki ketepatan sekitar tiga persen pada seluruh set data pengujian. Pendekatan jaringan kami memiliki presisi sekitar enam persen," kata Phoebe DeVries, salah satu penulis dalam studi ini.

"Pendekatan ini lebih akurat karena dikembangkan tanpa adanya keyakinan di mana gempa susulan akan terjadi," kata DeVries yang juga bekerja di program pasca-doktoral di Harvard.

Meniru Otak Manusia

Para peneliti menggunakan jenis kecerdasan buatan yang dimodelkan pada cara kerja otak manusia dalam membuat koneksi.

Baca juga: Peneliti Yogyakarta Buat Alat Simulasi Sederhana Bangunan Tahan Gempa

"(Program ini memungkinkan para peneliti untuk memetakan kaitan) antara karakteristik gempa bumi besar - bentuk patahan, seberapa banyak bagian yang tergelincir, bagaimana hal itu menimbulkan tekanan pada bumi - dan di mana gempa susulan terjadi," kata Brendan Meade, profesor ilmu bumi dan planet di Harvard.

Para peneliti menguji jaringan data tersebut dengan cara menyembunyikan sekitar seperempat informasi dari data set yang mereka miliki, kemudian memberikan informasi lainnya kepada program komputer.

Mereka kemudian menguji seberapa baik kinerja program dalam memprediksi lokasi gempa susulan berdasarkan seperempat informasi yang belum diberikan kepada program itu.

Hasilnya, para peneliti menemukan bahwa enam persen dari area yang diidentifikasi oleh program sebagai berisiko tinggi ternyata memang benar-benar mengalami gempa susulan.

Hasil ini naik dari tiga persen ketepatan bila menggunakan metode yang ada.

Masih Terlalu Dini

Meski terlihat memiliki hasil positif, tapi Gregory Beroza, seorang profesor geofisika di Universitas Stanford, memperingatkan tentang hasil tersebut.

"Mungkin terlalu dini untuk menyimpulkan... pemahaman fisik yang memicu gempa susulan," tutur Beroza.

Dalam artikel yang diterbitkan di jurnal Nature, Beroza mengatakan jika penelitian tersebut hanya berfokus pada satu set perubahan yang disebabkan oleh gempa bumi yang mempengaruhi terjadinya tempat gempa susulan.

"Alasan lain untuk berhati-hati adalah bahwa analisis penulis bergantung pada faktor-faktor yang penuh ketidakpastian," tulis Beroza.

Baca juga: Viral Pesan tentang Gempa Jawa, LIPI Tegaskan Itu Hoaks

Menanggapi kritik tersebut, DeVries mengakui bahwa memang ada faktor tambahan yang bisa mempengaruhi lokasi terjadinya gempa susulan.
"(Masih) banyak yang masih harus dikerjakan (lebih lanjut)," kata DeVries.

"Kami sangat setuju bahwa pekerjaan ini hanyalah tahap awal yang memotivasi, bukan akhir," katanya.

Senada dengannya, Beroza pun mengatakan kalau penelitian ini telah membentuk "tempat berpijak" untuk studi lanjutan tentang bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu memprediksi suatu kejadian.

"Penerapan metode pembelajaran mesin memberikan potensi bagi kita untuk menarik kesimpulan dari sumber informasi yang besar dan kompleks ini, tetapi kita masih berada di tahap awal," jelasnya.