Pengamatan iklim berbasis komunitas tidak berhenti pada upaya memperbanyak sensor di berbagai wilayah. Ketepatan pemasangan, konsistensi pengukuran, serta mekanisme penjaminan kualitas menentukan apakah data tersebut benar-benar dapat digunakan untuk membaca perubahan iklim. Persoalan itu menjadi salah satu pembahasan utama dalam talkshow “Adaptasi Mitigasi Perubahan Iklim: Pengumpulan Data Iklim Mikro dan Penggunaan AI untuk Forecasting Data Iklim” pada Rural ICT Camp 2026 yang digelar Common Room Networks Foundation bersama Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) di Aula 2 Balai Riset Perikanan Budidaya Air Payau dan Penyuluhan Perikanan (BRPBAPPP) Maros, Sulawesi Selatan, Selasa (15/9/2026).
Direktorat Perubahan Iklim Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), Dr. Supari menempatkan standardisasi sebagai dasar utama dalam membangun sistem pengamatan iklim yang dapat diandalkan. “Kita harus menggunakan standar WMO agar data pengamatan iklim dari berbagai wilayah bisa kita bandingkan secara konsisten. Standar ini juga membantu kita menjaga rekaman data dalam jangka panjang,” ujar Supari dalam rekonstruksi substansi pembahasannya. Standar tersebut juga membuka peluang integrasi data dari stasiun pemerintah, swasta, dan komunitas ke dalam sistem observasi nasional maupun jaringan global.
Menurut Supari, kualitas data menentukan manfaat informasi iklim bagi berbagai sektor. “Kita membutuhkan data yang terstandar untuk mendukung perencanaan musim tanam, pemetaan risiko bencana hidrometeorologi, dan berbagai kebutuhan mitigasi perubahan iklim,” katanya. Karena itu, pengamatan iklim perlu menghasilkan data yang konsisten secara spasial dan temporal, bukan sekadar catatan angka dari perangkat yang berbeda-beda. BMKG juga mengatur spesifikasi instrumen dan lingkungan pemasangan agar hasil pengukuran merepresentasikan kondisi atmosfer yang sebenarnya.
Aturan tersebut mencakup berbagai parameter pengamatan. Sensor suhu dan kelembapan, misalnya, perlu ditempatkan pada ketinggian 1,25 hingga 2 meter dan menggunakan pelindung radiasi. Alat pengukur angin perlu dipasang pada tiang setinggi 10 meter di area terbuka, sementara alat pengukur curah hujan harus berada jauh dari penghalang dan terpasang secara horizontal. Ketentuan teknis tersebut menjadi penting karena kesalahan kecil dalam penempatan sensor dapat mengubah hasil pengukuran secara signifikan.
Pengalaman pengembangan Citizen Weather Station (CWS) di kawasan Bandung Raya memperlihatkan persoalan tersebut secara nyata. Praktisi AI dan IoT, Rois Solihin bersama timnya telah mengembangkan sekitar 300 sensor IoT dan menemukan bahwa jumlah perangkat tidak otomatis menghasilkan data yang lebih baik. “Kita tidak bisa hanya mengejar lebih banyak data. Kita harus memastikan bahwa data yang kita kumpulkan benar dan bisa kita gunakan. Karena itu, prinsipnya adalah Right Data, bukan sekadar More Data,” ujar Rois. Ia menemukan bahwa pemasangan sensor suhu di atas atap seng tanpa radiation shield dapat menghasilkan pembacaan hingga 7 derajat Celsius lebih tinggi dari kondisi sebenarnya.
Rois juga membawa berbagai pengalaman teknis dari lapangan. Komunitas menghadapi korosi komponen elektronik di wilayah pesisir, gangguan serangga yang membuat sarang di dalam pelindung sensor, serta gangguan hewan pada perangkat hidro-meteorologi di sungai. Penggunaan modul LoRa 868/915 MHz juga menghadirkan potensi interferensi frekuensi, sementara baterai dan panel surya dapat mengalami penurunan kinerja ketika menghadapi suhu ekstrem atau cuaca mendung berkepanjangan. “Kita harus memperhitungkan kondisi lingkungan sejak awal ketika merancang dan memasang sensor komunitas,” lanjutnya.
Kualitas data tersebut kemudian menentukan kemampuan sistem kecerdasan buatan dalam melakukan forecasting. Model AI membutuhkan data deret waktu yang berkesinambungan. Ketika sensor berhenti bekerja atau menghasilkan data bias, model dapat menerima input yang keliru dan menghasilkan prediksi yang menyimpang. “Kita harus membersihkan dan memastikan kualitas data sebelum memasukkannya ke model AI. Kalau kita memberikan data yang salah, model juga akan menghasilkan prediksi yang salah,” ujar Rois.
Untuk mempertemukan sensor komunitas berbiaya rendah dengan standar pengamatan BMKG, Prihartini dari BMKG menawarkan sejumlah mekanisme penjaminan kualitas. “Kita bisa menguji sensor komunitas dengan melakukan pengukuran paralel di stasiun BMKG. Dengan cara ini, kita bisa membandingkan pembacaan sensor komunitas dengan instrumen standar,” ujar Prihartini. Komunitas juga dapat melakukan kalibrasi laboratorium untuk mengetahui bias sensor dan menentukan faktor koreksi sebelum perangkat digunakan untuk menghasilkan data jangka panjang.
Prihartini juga mendorong komunitas menggunakan metode observasi redundan untuk menjaga keandalan data. “Komunitas bisa memasang beberapa sensor pada satu lokasi untuk membandingkan hasil pengukuran. Kita dapat menggunakan nilai median atau majority voting untuk mengurangi pengaruh data pencilan,” katanya. Pendekatan tersebut melengkapi sistem kontrol kualitas BMKG yang bekerja melalui tiga tingkat pemeriksaan, mulai dari pemeriksaan jangkauan fisik dan pencilan temporal maupun spasial, koreksi bias antarsasiun, hingga pemeriksaan bias internal stasiun.
Pembahasan juga mempertemukan pendekatan ilmiah dengan pengetahuan masyarakat dalam membaca perubahan cuaca dan iklim. BMKG melihat kearifan lokal seperti Lontara di Sulawesi Selatan, Pranatamangsa di Jawa, serta Pangkola atau Kenenong di Aceh sebagai pengetahuan yang lahir dari pengamatan fenomena alam secara berulang. Melalui Sekolah Lapang Iklim, BMKG berupaya mempertemukan pengetahuan tersebut dengan informasi ilmiah agar masyarakat dapat menggunakan keduanya dalam mengambil keputusan. Pengalaman di tingkat lokal turut menunjukkan bagaimana data komunitas dapat mendukung sistem peringatan dini dan keselamatan warga.
Talkshow tersebut kemudian menghasilkan sejumlah rencana kolaborasi antara BMKG dan Common Room. Kedua pihak akan mengembangkan Training of Trainers Sekolah Lapang Iklim bagi fasilitator desa, pemuda, dan relawan komunitas, sekaligus membuka kesempatan bagi komunitas untuk melakukan pengukuran paralel sensor CWS di stasiun klimatologi Maros dan Ciputat. BMKG juga membuka mekanisme pengajuan tarif kalibrasi Rp0 untuk kegiatan sosial, pendidikan, kemanusiaan, dan nonkomersial berbasis komunitas, sementara para peserta mendorong replikasi model Kabupaten Bantaeng yang menggunakan data iklim untuk menyesuaikan kalender tanam dan melindungi 7.067 hektare lahan pertanian dari ancaman kekeringan ekstrem.***
