Mahasiswa program studi Sains Data kembali menorehkan prestasi di kancah internasional melalui publikasi paper ilmiah berjudul “Carbon Emission Potential Classification Using Ensemble Learning and Multi-Source Satellite Data Integration” pada forum internasional IEEE AGERS 2025 dan terindeks IEEE Xplore.
Paper tersebut ditulis oleh tim peneliti yang terdiri dari Khulika Malkan, Mikhael Setia Budi, dan Rizal Wahyu Pratama di bawah bimbingan Bapak Sudianto Sudianto, S.Pd., M.Kom. dan Ibu Aina Latifa Riyana Putri, S.Si., M.Mat. Penelitian ini menjadi salah satu kontribusi akademik dalam pengembangan teknologi berbasis data science dan remote sensing untuk monitoring lingkungan perkotaan.
Konferensi internasional IEEE AGERS 2025 sendiri merupakan ajang yang membahas bidang geoscience, remote sensing, elektronika, artificial intelligence (AI), hingga Internet of Things (IoT). Pada tahun 2025, konferensi tersebut diselenggarakan oleh Telkom University Purwokerto pada 17–18 Desember 2025 dengan format hybrid, yakni online dan offline.
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya perhatian dunia terhadap isu perubahan iklim dan emisi karbon, khususnya di wilayah perkotaan. Melalui riset tersebut, mahasiswa Sains Data mencoba memanfaatkan teknologi AI dan data satelit untuk membantu proses monitoring lingkungan secara lebih efektif dan efisien.
“Isu perubahan iklim dan emisi karbon sekarang semakin menjadi perhatian global, terutama di wilayah perkotaan. Saya melihat bahwa teknologi AI dan data satelit punya potensi besar untuk membantu memonitor kondisi lingkungan secara lebih cepat dibanding metode konvensional,” ungkapnya.
Dalam penelitian ini, berbagai sumber data satelit dan data spasial diintegrasikan secara bersamaan. Data tersebut meliputi konsentrasi NO₂ dari Sentinel-5P, kepadatan penduduk dari WorldPop, intensitas cahaya malam dari VIIRS, hingga struktur wilayah perkotaan dari GHSL dan ESA WorldCover. Seluruh data diproses menggunakan Google Earth Engine dan dianalisis menggunakan beberapa model ensemble learning seperti Random Forest, Gradient Boosting, dan XGBoost.
Pendekatan tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan potensi emisi karbon di wilayah perkotaan secara lebih menyeluruh. Menurutnya, kota menjadi salah satu penyumbang emisi karbon terbesar akibat aktivitas kendaraan, industri, pembangunan, dan pertumbuhan penduduk yang terus meningkat.
“Kalau tidak dipantau dengan baik, dampaknya bisa mempengaruhi kualitas udara, kesehatan masyarakat, dan memperparah perubahan iklim,” jelasnya.
Proses penelitian hingga publikasi paper berlangsung kurang lebih selama tiga bulan. Tahapan yang dilakukan dimulai dari studi literatur, pengumpulan data, preprocessing, eksperimen model machine learning, hingga penyusunan paper menggunakan template IEEE. Setelah melalui proses submit di sistem EDAS dan revisi berdasarkan masukan reviewer, paper akhirnya berhasil diterima dan dipublikasikan di IEEE Xplore pada Maret 2026.
Meski demikian, proses penelitian tidak berjalan tanpa hambatan. Tantangan terbesar yang dihadapi adalah proses integrasi berbagai dataset dengan format dan resolusi yang berbeda, serta tuning model machine learning agar hasil klasifikasi optimal dan tidak mengalami overfitting.
Selain dukungan dosen pembimbing dan tim peneliti, keberhasilan penelitian ini juga didukung oleh lingkungan akademik Telkom University Purwokerto serta masukan dari reviewer dan Technical Program Committee AGERS 2025.
Keberhasilan paper diterima di forum internasional IEEE memberikan kesan tersendiri bagi peneliti. Ia mengaku bersyukur karena pencapaian tersebut menjadi pengalaman berharga sekaligus motivasi untuk terus berkembang di bidang riset.
Penelitian ini juga dinilai memiliki potensi implementasi nyata dalam membantu pemerintah memonitor emisi karbon di wilayah perkotaan. Hasil klasifikasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi wilayah dengan potensi emisi tinggi sehingga mendukung pengambilan kebijakan berbasis data, seperti pengembangan ruang hijau maupun pengurangan emisi transportasi.
Kedepannya, penelitian ini direncanakan untuk dikembangkan ke arah prediksi atau forecasting emisi karbon menggunakan pendekatan deep learning dan analisis temporal agar monitoring lingkungan dapat dilakukan secara lebih detail dan akurat.
Melalui pencapaian ini, ia juga mengajak mahasiswa lain untuk berani mencoba melakukan riset dan publikasi internasional.
“Jangan takut mencoba riset dan publikasi internasional meskipun awalnya terasa sulit. Yang penting konsisten, mau belajar, dan jangan takut gagal di awal,” pesannya.
Prestasi ini menjadi bukti komitmen Telkom University Purwokerto dalam mendukung pengembangan riset, inovasi, dan publikasi ilmiah internasional. Melalui kontribusi mahasiswa dan dosen dalam bidang teknologi serta lingkungan, Telkom University Purwokerto terus mendorong terciptanya solusi berbasis data dan teknologi yang berdampak nyata bagi masyarakat dan pembangunan berkelanjutan.
Writer : Widya | Editor : Ella