Universitas Bunda Mulia Selenggarakan Kuliah Umum “Potential Research for Geo-Hydrometeorology Based on AI”
Tangerang, 20 Februari 2026 – Universitas Bunda Mulia (UBM) Kampus Serpong melalui Himpunan Mahasiswa Sains Data sukses menyelenggarakan kuliah umum bertajuk “Potential Research for Geo-Hydrometeorology Based on AI” pada Jumat, 20 Februari 2026. Kegiatan ini menghadirkan narasumber ahli di bidang Geo-Hydrometeorology dan Artificial Intelligence, Dr. Ir. Markus Simanjuntak, S.Kom., M.T., CADS., CRMP, yang saat ini aktif sebagai peneliti di BMKG serta memiliki rekam jejak riset dan publikasi internasional yang luas di bidang AI, machine learning, dan pemodelan kebumian.
Kuliah umum ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya kebutuhan analisis berbasis teknologi dalam menghadapi fenomena alam seperti banjir, tanah longsor, kekeringan, dan cuaca ekstrem. Geo-Hydrometeorology sebagai bidang interdisipliner memerlukan pendekatan analisis data berskala besar yang mampu memberikan prediksi akurat dan mendukung mitigasi bencana. Perkembangan Artificial Intelligence (AI), khususnya Machine Learning dan Deep Learning, membuka peluang besar dalam pemodelan dan prediksi fenomena tersebut.
Kegiatan kuliah umum ini diselenggarakan secara kolaboratif dengan melibatkan mahasiswa dari Program Studi Sains Data, Kecerdasan Buatan, Sistem Informasi, dan Informatika. Melalui penyelenggaraan kuliah umum ini, Universitas Bunda Mulia bertujuan untuk memberikan pemahaman kontekstual mengenai peran Artificial Intelligence (AI) dalam bidang Geo-Hydrometeorology, memperluas wawasan mahasiswa terkait potensi riset dan penerapan AI dalam pemodelan serta mitigasi bencana, serta mendorong minat dan keterlibatan mahasiswa dalam penelitian berbasis solusi nyata yang berorientasi pada keberlanjutan lingkungan dan pengurangan risiko bencana di masa depan.
Kegiatan ini memperoleh respons yang sangat positif dan menunjukkan bahwa pelaksanaan acara berjalan dengan baik. Mahasiswa tidak hanya mendapatkan pemahaman teoritis, tetapi juga wawasan praktis mengenai peluang riset, pengembangan model prediktif, serta potensi kolaborasi lintas disiplin yang relevan dengan kebutuhan industri dan lembaga pemerintah. Antusiasme dan apresiasi peserta terhadap kualitas materi serta kompetensi narasumber mencerminkan bahwa kegiatan ini berhasil meningkatkan motivasi belajar, menumbuhkan minat penelitian, serta memperkuat kesiapan mahasiswa dalam menghadapi tantangan pengembangan teknologi berbasis data di masa depan.
