Liputan6.com, Jakarta - Pagi hari di Indonesia jelang akhir pekan, Jumat (8/12/2023), langitnya diprakirakan sebagian besarnya berawan, cerah berawan, dan kabut, kecuali hujan ringan di Ternate dan Manado. Demikianlah prediksi cuaca Indonesia hari ini.
Kemudian siang nanti, laporan cuaca Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), langit Indonesia sebagiannya diprakirakan berawan, cerah berawan, hujan ringan, hujan sedang, dan hujan petir.
Baca Juga
Hujan dengan intensitas ringan siang hari nanti diprediksi guyur beberapa wilayah Indonesia, di antaranya Banda Aceh, Denpasar, Serang, Gorontalo, Bandung, dan Palangkaraya.
Advertisement
Waspada hujan petir diprakirakan turun di Yogyakarta, Pontianak, dan Banjarmasin pada siang nanti.
Cuaca Indonesia malam hari nanti diprediksi sebagiannya bakal berawan, cerah berawan, hujan ringan, hujan sedang, dan hujan petir. Wilayah Bandung, Semarang, Palangkaraya, Mataram, Kota Jayapura, Manokwari, Pekanbaru, dan Kendari diprakirakan hujan ringan malam nanti.
Cuaca hujan sedang diprediksi guyur Medan serta waspada hujan petir di Samarinda dan Tarakan malam hari nanti.
Berikut informasi prakiraan cuaca Indonesia selengkapnya yang dikutip Liputan6.com dari laman resmi BMKG www.bmkg.go.id:
 Kota |  Pagi |  Siang |  Malam |
 Banda Aceh |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |  Cerah Berawan |
 Denpasar |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |  Berawan |
 Serang |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |  Berawan |
 Bengkulu |  Cerah Berawan |  Cerah |  Cerah Berawan |
 Yogyakarta |  Berawan |  Hujan Petir |  Berawan |
 Jakarta Pusat |  Cerah Berawan |  Cerah Berawan |  Berawan |
 Gorontalo |  Cerah |  Hujan Ringan |  Cerah Berawan |
 Jambi |  Kabut |  Berawan |  Cerah Berawan |
 Bandung |  Berawan |  Hujan Ringan |  Hujan Ringan |
 Semarang |  Cerah Berawan |  Cerah Berawan |  Cerah Berawan |
 Surabaya |  Berawan |  Hujan Sedang |  Berawan |
 Pontianak |  Cerah |  Hujan Petir |  Cerah Berawan |
 Banjarmasin |  Cerah Berawan |  Hujan Petir |  Berawan |
 Palangkaraya |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |  Hujan Ringan |
 Samarinda |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |  Hujan Petir |
 Tarakan |  Cerah Berawan |  Cerah Berawan |  Hujan Petir |
 Pangkal Pinang |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |  Berawan |
 Tanjung Pinang |  Berawan |  Cerah Berawan |  Cerah Berawan |
 Bandar Lampung |  Cerah Berawan |  Cerah Berawan |  Cerah |
 Ambon |  Berawan |  Hujan Sedang |  Berawan |
 Ternate |  Hujan Ringan |  Hujan Ringan |  Berawan |
 Mataram |  Berawan |  Hujan Sedang |  Hujan Ringan |
 Kupang |  Cerah Berawan |  Berawan |  Berawan |
 Kota Jayapura |  Berawan |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |
 Manokwari |  Berawan |  Berawan |  Hujan Ringan |
 Pekanbaru |  Kabut |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |
 Mamuju |  Berawan |  Berawan |  Berawan |
 Makassar |  Berawan |  Hujan Ringan |  Berawan |
 Kendari |  Cerah Berawan |  Hujan Ringan |  Hujan Ringan |
 Manado  |  Hujan Ringan |  Cerah Berawan |  Cerah Berawan |
 Padang |  Cerah Berawan |  Berawan |  Berawan |
 Palembang |  Cerah Berawan |  Berawan |  Cerah Berawan |
 Medan |  Cerah Berawan |  Hujan Sedang |  Hujan Sedang |
NASA dan IBM Berkolaborasi Kembangkan Model AI untuk Aplikasi Cuaca dan Iklim
Sebelumnya, NASA dan IBM bekerja sama membangun model dasar AI (kecerdasan buatan) untuk aplikasi cuaca dan iklim.Â
Mereka menggabungkan pengetahuan dan keterampilan masing-masing di bidang ilmu kebumian dan AI untuk model tersebut.
Mengutip Engadget, Senin, 4 Desemebr 2023, mereka mengeklaim bahwa model tersebut akan menawarkan 'keunggulan signifikan dibandingkan teknologi yang sudah ada'.
Model AI saat ini, seperti GraphCast dan Fourcastnet, bisa menghasilkan prakiraan cuaca lebih cepat daripada model meteorologi tradisional. Namun, IBM mencatat bahwa ini adalah emulator AI (bukan model dasar).Â
Seperti namanya, model dasar adalah teknologi dasar yang mendukung aplikasi AI generatif.Â
"Emulator AI dapat membuat prediksi cuaca berdasarkan kumpulan data pelatihan, tetapi tidak memiliki aplikasi lebih dari itu. Mereka juga tidak dapat mengkodekan fisika yang menjadi inti prakiraan cuaca," kata IBM.
NASA dan IBM berharap model dasar AI yang mereka bangun memiliki aksesibilitas lebih luas, waktu inferensi lebih cepat, dan keragaman data lebih besar. Selain itu juga meningkatkan keakuratan perkiraan untuk aplikasi iklim lainnya.
Advertisement
Harapan pada Model Dasar NASA dan IBM
Model ini juga diharapkan mampu memprediksi fenomena meteorologi, menyimpulkan informasi beresolusi tinggi berdasarkan data beresolusi rendah, dan "mengidentifikasi kondisi yang kondusif untuk segala hal mulai dari turbulensi pesawat hingga kebakaran hutan."
Ini mengikuti model dasar lain miliki NASA dan IBM yang dikerahkan pada bulan Mei lalu. Dengan memanfaatkan data dari satelit NASA untuk kecerdasan geospasial, IBM berpendapat bahwa ini merupakan model geospasial terbesar pada platform AI sumber terbuka Hugging Face.
Sejauh ini, model AIÂ tersebut telah digunakan untuk melacak dan memvisualisasikan aktivitas penanaman dan pertumbuhan pohon di kawasan menara air (lanskap hutan yang menahan air) di Kenya.
Tujuannya adalah untuk menanam lebih banyak pohon dan mengatasi masalah kelangkaan air. Model ini juga digunakan untuk menganalisis pulau panas perkotaan di Uni Emirat Arab.
Sebelumnya, tim peneliti DeepMind Google telah menciptakan algoritma prediksi cuaca berbasis pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI), yang dikenal sebagai GraphCast. Alat ini dilaporkan menjadi sebuah terobosan baru di dunia pelaporan cuaca
Dalam waktu kurang dari satu menit, GraphCast mampu memprediksi variabel cuaca untuk kurun waktu 10 hari, mengungguli teknologi prediksi pola cuaca tradisional dengan tingkat kebenaran mencapai 90 persen.
GraphCast, AI Milik Google Mampu Prediksi Cuaca Kurang dari Semenit
Cara kerja GraphCast melibatkan pengambilan dua kondisi cuaca terkini dari Bumi, termasuk variabel dari waktu pengujian dan enam jam sebelumnya.
Dengan memanfaatkan data ini, program artificial intelligence dapat memprediksi kondisi cuaca dalam enam jam ke depan, memberikan keunggulan dalam kecepatan dan akurasi prediksi.
Dilansir Engadget, Rabu, 15 November 2023, GraphCast telah membuktikan kemanjurannya dalam praktik, seperti memprediksi pendaratan Badai Lee di Long Island 10 hari sebelum terjadi.
Kecepatan prediksi ini menjadi unggul karena GraphCast tidak harus mengatasi kompleksitas fisika dan dinamika fluida seperti model prediksi cuaca tradisional.
Kelebihan GraphCast tidak hanya terbatas pada kecepatan dan skala prediksi. Program ini juga dapat memprediksi peristiwa cuaca buruk, seperti siklon tropis dan gelombang suhu ekstrem.Â
Dengan kemampuan untuk dilatih ulang menggunakan data terbaru, GraphCast diharapkan semakin meningkat dalam memprediksi osilasi pola cuaca yang terkait dengan perubahan iklim.
Advertisement