Pelestarian satwa liar dan habitatnya membutuhkan pendekatan yang holistik dan terinformasi secara data untuk mengatasi tantangan-tantangan kompleks. Dari pemantauan populasi hingga perencanaan strategi konservasi, data science telah memainkan peran utama dalam menyediakan alat dan wawasan yang diperlukan bagi para konservasionis.
Apa saja Peran Data Science Dalam Konservasi Satwa Liar Dunia?
Setidaknya, ada 5 hal yang dapat dilakukan dengan data science. Melalui penggunaan teknologi, seperti Big Data Analysis, pemodelan prediktif, dan pemantauan jejak digital, kita dapat membentuk kebijakan dan tindakan yang lebih efektif untuk melindungi keragaman hayati di planet ini. Yuk, mari kita bahas satu per satu!
1. Memantau dan Melacak Populasi Satwa Liar.
Pemantauan dan pelacakan populasi satwa liar menjadi kunci dalam upaya pelestarian alam. Di sini, data science menjadi alat yang tak ternilai untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data secara luas. Melalui teknik-teknik seperti Big Data Analysis dan algoritma machine learning, para konservasionis dapat memperoleh pemahaman yang mendalam tentang kesehatan populasi satwa liar, mengidentifikasi ancaman potensial, dan merencanakan strategi konservasi yang efektif.
Algoritma machine learning menjadi fondasi dalam menciptakan model yang memberikan estimasi populasi yang akurat serta mampu melacak perubahan populasi seiring waktu. Misalnya, proyek ‘Wildbook’ menggunakan data science untuk memonitor dan melacak spesies-spesies terancam seperti pari manta dan hiu paus dengan menganalisis foto-foto yang menampilkan pola unik pada tubuh satwa-satwa tersebut. Dengan demikian, data science membantu para konservasionis dalam membuat keputusan yang terinformasi dan tepat dalam melindungi keanekaragaman hayati.
2. Pemodelan Prediktif untuk Perencanaan Konservasi.
Perencanaan konservasi memerlukan penggunaan data historis dan teknik-teknik machine learning untuk membuat prediksi tentang perubahan habitat dan populasi di masa depan. Dengan pemodelan prediktif, para konservasionis dapat mengidentifikasi potensi dampak dari perubahan lingkungan dan merancang strategi adaptif yang lebih efektif.
Melalui sistem informasi geografis (SIG) dan analisis data, para ahli konservasi dapat memetakan area-area yang rentan terhadap perubahan dan mengidentifikasi tindakan yang diperlukan untuk meminimalkan kerugian. Misalnya, dengan memprediksi bagaimana perubahan iklim akan mempengaruhi distribusi spesies dan tempat tinggalnya, konservasionis dapat merancang strategi perlindungan yang lebih efektif.
3. Memerangi Kejahatan terhadap Satwa Liar.
Kejahatan terhadap satwa liar, seperti perburuan ilegal dan perdagangan spesies terancam, merupakan ancaman serius bagi konservasi satwa liar. Data science digunakan untuk menganalisis pola kejahatan tersebut dan mengidentifikasi pelaku serta jaringan kriminal yang terlibat.
Dengan menggunakan algoritma machine learning, para penegak hukum dapat memantau jejak digital yang terkait dengan kegiatan ilegal, seperti unggahan media sosial, platform jual-beli online, atau jalur transportasi yang sering dipakai untuk perdagangan satwa liar. Data science memainkan peran penting dalam memfasilitasi tindakan penegakan hukum yang lebih efisien dan efektif dalam melawan kejahatan terhadap satwa liar.
4. Restorasi dan Pengelolaan Habitat.
Pemulihan dan pengelolaan habitat yang efektif menjadi kunci dalam pelestarian kehidupan liar. Data science memberikan wawasan mendalam tentang kesehatan habitat, fragmentasi yang terjadi, dan dampak dari aktivitas manusia. Dengan data dari penginderaan jauh, seperti citra satelit, konservasionis dapat memantau perubahan dalam penggunaan lahan, deforestasi, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi kualitas habitat.
Analisis berbasis data memandu para konservasionis dalam membuat keputusan terinformasi mengenai strategi restorasi dan pengelolaan habitat. Data science membantu mengoptimalkan upaya-upaya untuk mengembalikan serta mengelola habitat satwa liar, membawa manfaat besar bagi keberlangsungan hidup spesies-spesies tersebut.
5. Sistem Pendukung Keputusan Konservasi.
Konservasionis sering dihadapkan pada tantangan dalam menentukan cara terbaik untuk membagi sumber daya dan mengutamakan tindakan yang harus diambil. Data science hadir sebagai solusi dengan menciptakan sistem pendukung keputusan konservasi (CDSS). CDSS menggunakan analisis data dan pemodelan untuk mengevaluasi potensi dampak dari berbagai strategi konservasi serta merekomendasikan pendekatan yang paling efektif.
Dengan mempertimbangkan banyak variabel, seperti faktor ekologi, sosial, dan ekonomi, CDSS membantu konservasionis dalam membuat keputusan yang lebih terinformasi dan tepat. Ini membantu dalam mengoptimalkan alokasi sumber daya dan strategi konservasi, serta menghasilkan dampak positif yang lebih besar terhadap keanekaragaman hayati.
Kesimpulan
Dalam upaya pelestarian alam dan keanekaragaman hayati, peran data science menjadi semakin penting dan terbukti memainkan peran krusial. Dari memantau dan melacak populasi satwa liar hingga memprediksi perubahan masa depan dalam habitat, kejahatan terhadap satwa liar, restorasi habitat, hingga sistem pendukung keputusan konservasi, data science telah memberikan fondasi yang kuat bagi para konservasionis dalam membuat keputusan yang terinformasi dan merancang strategi konservasi yang lebih efektif.
Dengan dukungan teknologi ini, diharapkan langkah-langkah konservasi yang diambil akan semakin terfokus, adaptif, dan mampu memberikan dampak positif yang lebih besar dalam melindungi kehidupan liar di planet ini.
Kamu tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai machine learning? Mau mendalami data science dan penerapannya dalam beragam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData? Kamu nda dapat mendaftar dalam kursus Data Science bersama Algoritma Data Science. Algoritma menyajikan serangkaian program yang akan membimbingmu untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang kamu minati.
Tunggu apa lagi, mari kunjungi algorit.ma dan bergabung dengan Algoritma sekarang!
Referensi:
- https://www.nature.org/en-us/about-us/where-we-work/united-states/massachusetts/stories-in-massachusetts/data-science-wildlife-photos/
- https://www.linkedin.com/pulse/role-data-science-wildlife-conservation-aditya-singh-tharran-gvrme/
- https://www.linkedin.com/pulse/big-data-analytics-helping-world-wildlife-muqbil-ahmar/
. . .
Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma Data Science School. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 klien korporat.
Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.
Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.
Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!
Bagikan artikel ini
