Salah satu peran penting bagi kehidupan makhluk hidup di permukaan bumi ini didominasi
oleh kualitas udara, latar belakang yang mendasar terletak pada tingginya tingkat pencemaran
udara yang ada di Indonesia, karena menurut pedoman terbaru WHO pada September 2021
kualitas udara di Indonesia 3 (tiga) kali lebih rendah dari standar yang telah ditetapkan.
Kondisi ini membuat masyarakat lebih sulit untuk mengantisipasi kualitas udara terkini,
semakin diperparah pada era pandemi Covid-19 yang penyebaran nya begitu cepat melalui
udara. Penelitian ini dapat meningkatkan tingkat akurasi informasi konsentrasi Partikulat
(PM10) dan Partikulat (PM2.5) diseluruh wilayah Indonesia, termasuk untuk mendeteksi
Sinar Ultraviolet (UV), kadar kimia dalam air hujan, dan lapisan ozon. Menjadi urgensi
penelitian yang perlu diperhatikan, karena jika tidak dapat melakukan monitoring kualitas
udara dengan cepat dan akurat, akan menyebabkan kerusakan material yang signifikan
bahkan resiko kematian akan meningkat, ditafsir oleh WHO bisa mencapai 264.301 jiwa.
Agar dapat turut serta meminimalisir kekhawatiran masyarakat, dan meningkatkan pelayanan
manajemen bencana terkait kualitas udara, maka dilakukan penelitian dengan metode
pengumpulan data, karena Artificial Intelligence membutuhkan data yang sangat banyak
maka dibutuhkan 3000 foto langit di berbagai lokasi Indonesia untuk dapat memprediksi baik
dan buruknya kualitas udara dalam jangka waktu pendek, dan hasil yang lebih akurat. Semua
data ini akan diolah menggunakan TensorFlow untuk memperkecil ukuran foto dan
penerapan machine learning di setiap device, proses pengumpulan data ini secara sustainable
dapat dimanfaatkan secara maksimal untuk melatih sistem hingga tingkat akurasinya
mencapai 99%.
Kata Kunci : Manajemen Bencana, Kualitas Udara, Artificial Intelligence, TensorFlow,
Green Economy