Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) mengoptimalkan penggunaan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk mempercepat analisis, prediksi, dan respons bencana di Indonesia. Salah satu model AI yang digunakan BMKG adalah teknologi Natural Language Processing (NLP).
Pada April 2022 lalu, BMKG membuat sebuah aplikasi bernama Laporan Netizen tentang Cuaca dan Bencana BMKG (Lencana). BMKG turut memanfaatkan AI dalam pengelolaannya. Aplikasi itu merupakan kombinasi pengelolaan data oleh BMKG dengan bantuan masyarakat internet (netizen) di Indonesia.
Setelah inisiasi pemanfaatan AI pada aplikasi tersebut, pada 26 November 2025 BMKG mengoptimalkan kecerdasan artifisial untuk mempercepat analisis, prediksi, dan respons bencana di Indonesia. Hal itu disampaikan Kepala BMKG, Teuku Faisal Fathani, saat menjadi narasumber pada sesi klaster penanggulangan bencana dan konflik sosial dalam dialog multipihak “Towards a Smart Governance” yang digelar Kementerian Koordinator Bidang Pembangunan Manusia dan Kebudayaan di Jakarta.
“Tentunya BMKG menerapkan AI. Menggunakan machine learning dan deep learning agar dapat membaca semua fenomena itu, kemudian memberikan informasi yang tepat, akurat, dan real-time di lokasi spesifik di seluruh Indonesia,” ujarnya.
Pada acara In House Training (IHT): Efficient HPC Usage with LiCO yang digelar di Ruang Auditorium BMKG, Jakarta, 25 Februari 2026, BMKG juga memperkuat kapasitas teknis sumber daya manusianya guna menjawab tantangan pengelolaan data cuaca dan iklim yang semakin kompleks. Menurut Deputi Bidang Infrastruktur MKG, Michael Andreas Purwoadi, transformasi teknologi di bidang meteorologi global berkembang sangat pesat, termasuk integrasi kecerdasan buatan dalam sistem pemodelan cuaca oleh berbagai lembaga meteorologi dunia.
“Transformasi ke arah pemanfaatan AI dalam sistem pemodelan bukan lagi sebuah pilihan, melainkan keharusan di tengah pesatnya perkembangan teknologi prediksi cuaca. Saat ini, model AI hadir sebagai pelengkap bagi model konvensional, yang penggunaannya harus diregulasi agar dapat dimanfaatkan secara bertanggung jawab,” ujar Michael.
Aplikasi Lencana BMKG
Lencana BMKG adalah aplikasi media sosial yang bekerja dengan mengumpulkan laporan cuaca dan bencana dari netizen. Selain itu, juga hasil pengamatan BMKG di berbagai titik di Indonesia secara near real-time yang divisualisasikan ke dalam peta.
Sumber data Lencana BMKG berasal dari laporan user via aplikasi Lencana BMKG, media sosial Twitter yang dihimpun dan dianalisis menggunakan AI dengan metode NLP, serta data titik pengamatan BMKG di seluruh Indonesia.
Laman utama aplikasi ini menunjukkan sebuah peta yang memiliki beberapa keterangan seperti pengamatan cuaca BMKG, laporan netizen, dan Info cuaca BMKG. Pada aplikasi ini, netizen dapat memberikan laporan berupa kondisi cuaca, gempa, dan banjir yang terjadi di daerah masing-masing. Fitur linimasa pada aplikasi memperlihatkan laporan-laporan yang diberikan oleh netizen setiap harinya di berbagai provinsi.
Bagaimana teknologi NLP bekerja?
Dikutip dari penjelasan Direktorat Pusat Teknologi Informasi, Natural Language Processing (NLP) adalah cabang ilmu AI yang fokus pada kemampuan mesin (komputer) untuk memahami, menganalisis, dan memproses bahasa alami manusia. NLP memungkinkan komputer untuk menginterpretasi bahasa manusia yang kompleks, yang terkenal memiliki banyak ambiguitas dan variasi gaya. NLP bertujuan menjembatani komunikasi antara manusia dan mesin tanpa perlu penggunaan bahasa pemrograman yang rumit.
NLP kini juga di kembangkan dalam dunia pendidikan, termasuk di Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (Umsida). Diambil dari laman resmi Umsida pada 9 Februari 2026, Alfan Rosid, salah seorang dosen Prodi Informatika Umsida yang aktif di bidang riset AI, mengatakan NLP memegang peran penting dalam membangun komunikasi antara manusia dan mesin.
“Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang membuat komputer bisa memahami, menganalisis, dan menghasilkan bahasa manusia. Dengan NLP, komputer dapat berbicara dengan manusia menggunakan bahasa sehari-hari, seperti dalam aplikasi chatbot, penerjemahan otomatis, atau analisis sentimen di media sosial,” jelasnya.
NLP memberikan kontribusi besar dalam pengolahan data. Terutama dalam menganalisis data teks dalam jumlah besar, NLP mampu menyaring informasi yang relevan, seperti pandangan masyarakat di media sosial. Selain itu, dalam analisis data media sosial, institusi atau lembaga pengelola dapat mengetahui sentimen atau opini dari masyarakat tentang produknya.
Menurut Alfan, terdapat juga tantangan yang mungkin akan dihadapi. Tantangan utama terletak pada bias dalam model, jika data tersebut tidak seimbang atau mengandung kecenderungan tertentu, maka hasil analisis yang dihasilkan juga dapat menyimpang. Hal lainnya berupa persoalan isu privasi dan keamanan data. Dalam proses pengembangan sistem NLP, data yang digunakan seringkali berasal dari interaksi pengguna seperti percakapan atau input teks.
“Ada kekhawatiran mengenai data pribadi yang digunakan tanpa izin atau disalahgunakan, misalnya dalam chatbot atau aplikasi yang memproses data pengguna untuk meningkatkan akurasi model,” lanjutnya.
