{"id":7291,"date":"2025-07-07T03:35:00","date_gmt":"2025-07-07T03:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/?p=7291"},"modified":"2026-07-10T03:37:12","modified_gmt":"2026-07-10T03:37:12","slug":"doktor-fmipa-ui-ciptakan-model-ai-untuk-prediksi-intensitas-hujan-berbasis-cctv","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/doktor-fmipa-ui-ciptakan-model-ai-untuk-prediksi-intensitas-hujan-berbasis-cctv\/","title":{"rendered":"Doktor FMIPA UI Ciptakan Model AI untuk Prediksi Intensitas Hujan Berbasis CCTV"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Dr. Iqbal, doktor baru dari Program Studi Ilmu Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia (FMIPA UI), berhasil menciptakan inovasi model kecerdasan buatan (AI) berbasis deep learning, yang mampu mengubah fungsi kamera pengawas (CCTV) menjadi alat prediksi intensitas hujan secara real-time dan akurat. Temuan ini menawarkan solusi pengukuran curah hujan yang efektif dan berbiaya rendah, guna menjawab tantangan pengamatan hujan di berbagai wilayah yang selama ini belum terjangkau.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dr. Iqbal menyelesaikan studi doktoralnya dengan predikat cumlaude setelah mempertahankan disertasi berjudul \u201cEstimasi Intensitas Hujan Berbasis Citra Kamera Pengawas Menggunakan Model Hybrid Deep Learning\u201d dalam sidang terbuka promosi doktor yang dilaksanakan pada Senin, 7 Juli 2025 di Aula Prof. Dr. G.A. Siwabessy FMIPA UI, Depok.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model AI yang dikembangkan menggabungkan teknologi pemrosesan citra canggih, yaitu VGG19 dan ResNet34, yang dimodifikasi untuk meningkatkan fokus sistem dalam mengenali bagian-bagian penting dari gambar CCTV. Sistem hybrid ini mampu beradaptasi dengan perubahan pencahayaan dan posisi kamera, sehingga dapat memprediksi intensitas hujan secara konsisten, baik pada siang cerah maupun malam dengan minim cahaya.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"400\" src=\"https:\/\/physics.sci-ui.id\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-136.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7293\" srcset=\"https:\/\/physics.sci-ui.id\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-136.png 600w, https:\/\/physics.sci-ui.id\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-136-300x200.png 300w, https:\/\/physics.sci-ui.id\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-136-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cTujuan penelitian ini adalah menghadirkan sistem estimasi curah hujan yang merata dan mudah diakses. Dengan memanfaatkan infrastruktur yang sudah ada seperti CCTV, kita dapat memperluas jaringan pengamatan hujan tanpa perlu investasi besar untuk perangkat keras baru,\u201d ujar Dr. Iqbal.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Model ini telah diuji dengan lebih dari 25.000 citra pelatihan dan menunjukkan performa unggul dengan tingkat kesalahan yang sangat rendah serta akurasi tinggi, melampaui model serupa. Keunggulan lainnya adalah kemampuannya bekerja optimal dalam kondisi pencahayaan rendah dan sudut kamera yang tidak ideal.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Inovasi ini memiliki potensi besar untuk mendukung sektor transportasi, pertanian, kesehatan, hingga sistem peringatan dini bencana, terutama di daerah yang belum memiliki alat pengukur curah hujan memadai. Penggunaan CCTV yang sudah tersebar luas sebagai sensor cuaca berbasis AI menjadi solusi praktis dan inovatif.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cModel hybrid ini membuktikan bahwa deep learning dapat diaplikasikan untuk menyelesaikan masalah sosial, mulai dari mitigasi banjir hingga mendukung sistem transportasi cerdas,\u201d tambah Dr. Iqbal.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"400\" src=\"https:\/\/physics.sci-ui.id\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-137.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7294\" srcset=\"https:\/\/physics.sci-ui.id\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-137.png 600w, https:\/\/physics.sci-ui.id\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-137-300x200.png 300w, https:\/\/physics.sci-ui.id\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-137-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sidang promosi doktor Dr. Iqbal dipimpin oleh Dekan FMIPA UI, Prof. Dede Djuhana, Ph.D., di bawah bimbingan promotor Prof. Alhadi Bustamam, Ph.D., dengan ko-promotor I Dr. Adhi Harmoko Saputro, Ph.D. (Departemen Fisika FMIPA UI), serta ko-promotor II Dr. Ardhasena Sopaheluwakan, M.Sc. (BMKG).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prof. Alhadi Bustamam menyatakan, \u201cTemuan ini memperluas cakupan riset di bidang pengolahan citra digital, pembelajaran mesin, dan meteorologi terapan. Secara praktis, inovasi ini menawarkan solusi efisien dan terjangkau yang dapat digunakan dalam sistem peringatan dini dan transportasi cerdas (ITS).\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dr. Iqbal, doktor baru dari Program Studi Ilmu Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia (FMIPA UI), berhasil menciptakan inovasi model kecerdasan buatan (AI) berbasis deep learning, yang mampu mengubah fungsi kamera pengawas (CCTV) menjadi alat prediksi intensitas hujan secara real-time dan akurat. Temuan ini menawarkan solusi pengukuran curah hujan yang efektif dan [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":7292,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-7291","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":7}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7291","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7291"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7291\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7295,"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7291\/revisions\/7295"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7292"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7291"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7291"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/physics.sci-ui.id\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7291"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}