Pemanfaatan Machine Learning dalam Mengenali Arus Balik (Rip Current) di Pantai Drini Yogyakarta: Utilization of Machine Learning in Recognizing Rip Currents at Drini Beach, Yogyakarta - Andiy Suwito; Gentio Harsono; Khoirol Imam Fatoni; Martinus Dwi Aryanto Widodo; Haposan Simatupang; Haryo Mustoko (Jurnal Hidrografi Indonesia, 2026)
Arus balik (rip current) merupakan salah satu fenomena oseanografi paling berbahaya bagi keselamatan pengunjung pantai, termasuk di Pantai Drini, Yogyakarta, yang dicirikan oleh gelombang yang kuat dan topografi dasar laut yang beragam. Identifikasi arus balik secara manual seringkali tidak efektif karena bergantung pada pengamatan visual subjektif dan kondisi lingkungan yang dinamis, yang seringkali tidak menggambarkan situasi sebenarnya. Studi ini membahas penggunaan teknologi Teknik Pembelajaran Mesin (Machine Learning) untuk mendeteksi arus balik secara lebih cepat, akurat, dan real-time. Metode yang digunakan meliputi pemrosesan citra berbasis pembelajaran mendalam (deep learning), analisis pola gelombang, dan penggunaan data lingkungan seperti kecepatan angin, tinggi gelombang, dan arus permukaan. Hasil menunjukkan bahwa model AI mampu mengenali pola visual arus balik dengan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga berpotensi menjadi sistem peringatan dini yang efektif. Implementasi teknologi ini di Pantai Drini diharapkan dapat meningkatkan keselamatan wisatawan, mendukung pengelolaan wilayah pesisir, dan menjadi inovasi dalam mitigasi bencana di wilayah pesisir Indonesia.