Pengembangan Sistem Early Warning untuk Bencana Banjir Berbasis IoT dan Machine Learning

1. Relevance & Importance

Topik sangat relevan dengan kebutuhan mitigasi bencana di Indonesia, terutama mengingat frekuensi banjir yang tinggi di berbagai daerah.

2. Research Objectives

• Objectives jelas dan measurable
• Timeline realistis (24 bulan)
• Deliverables well-defined

3. Methodology Excellence

Metodologi well-designed menggabungkan:

4. Team Capability

Tim peneliti kompeten dengan track record:

• 5 publikasi internasional dalam 3 tahun terakhir
• 2 penelitian sebelumnya di bidang IoT dan disaster management
• Kolaborasi dengan BNPB dan BPBD

5. Innovation & Impact

• Innovation tinggi: Integrasi IoT + ML + Real-time processing
• Potential impact: Dapat menyelamatkan nyawa dan mengurangi kerugian ekonomi
• Scalability: Dapat di-deploy di berbagai lokasi rawan banjir

6. Budget

Budget allocation reasonable dan well-justified dengan rincian lengkap untuk:

• Hardware & sensors
• Software development
• Field testing
• Publication & dissemination

📋 Minor Revisions Needed:

1. Risk Analysis & Mitigation

Perluas risk analysis dengan:

• Risk probability & impact matrix
• Detailed mitigation strategies untuk setiap risk
• Contingency plans

2. Sustainability Plan

Tambahkan detail tentang:

• Long-term maintenance strategy
• Operational cost estimation
• Partnership untuk sustainability (BPBD, local government)
• Revenue model (jika applicable)

3. Dissemination Strategy

Jelaskan rencana dissemination:

• Target: 2 publikasi internasional (Q1/Q2)
• 1 patent application
• Workshop untuk stakeholders
• Technology transfer plan

✓ Dengan revisi minor ini, proposal sangat layak didanai dengan expected high impact.