Kenapa Sistem Peringatan Dini Banjir Harus Diperkuat AI?

Mengapa Kecerdasan Buatan Menjadi Kunci Penguatan Sistem Peringatan Dini Banjir?

Tempatdonasi.com – Transformasi teknologi dalam manajemen bencana alam telah mencapai babak baru dengan hadirnya kecerdasan buatan. Proyek yang dikembangkan Badan Antariksa Amerika Serikat (NASA) bernama Transient Artifact and Continuous Learning System atau disingkat TACLS, resmi diluncurkan pada tanggal 23 Juni 2026. Inisiatif ini menandai era baru pemanfaatan akal imitasi untuk memprediksi bencana banjir bandang dengan lebih akurat dan cepat.

Wahyu Eka Styawan, yang menjabat sebagai Juru Kampanye Urban serta Kebijakan Tata Ruang untuk Walhi Nasional, menilai bahwa peralihan dari sistem berbasis sensor konvensional menuju teknologi AI merupakan langkah krusial dalam mitigasi bencana. Menurutnya, perubahan ini bukan sekadar peningkatan teknis, melainkan pergeseran fundamental dalam cara kita mengelola risiko banjir.

Transisi ini merupakan kebutuhan strategis untuk mengubah paradigma manajemen banjir dari yang semula reaktif menjadi lebih proaktif, prediktif, dan berbasis bukti ilmiah.

Ungkapan tersebut disampaikan Wahyu kepada Tempo pada hari Selasa, 7 Juli 2026. Ia menjelaskan bahwa sistem tradisional memiliki keterbatasan signifikan dalam hal akurasi dan kecepatan respons. Tingkat ketepatan analisis banjir konvensional umumnya hanya mencapai angka 70 hingga 80 persen. Sebaliknya, model yang menggunakan kecerdasan buatan mampu meningkatkan rasio akurasi tersebut hingga menyentuh angka 90 persen.

Keunggulan AI dalam Memproses Data Kompleks

Selain tingkat akurasi yang lebih tinggi, sistem konvensional juga menghadapi masalah keterlambatan dalam mengolah pembaruan data. Hal ini menyebabkan respons terhadap potensi bencana menjadi tidak optimal. Model fisik maupun empiris yang selama ini digunakan dinilai belum mampu menangkap hubungan kompleks antara berbagai faktor pemicu banjir. Faktor-faktor tersebut meliputi perubahan tutupan lahan, dinamika aliran sungai, pola curah hujan, serta dampak perubahan iklim global.

Kecerdasan buatan menawarkan solusi melalui pemodelan kenaikan muka air yang menggabungkan berbagai sumber informasi. Data yang diintegrasikan mencakup citra satelit, sensor lapangan, dan informasi meteorologi terkini. Dengan adanya waktu peringatan yang lebih panjang, peluang bagi pemerintah dan masyarakat untuk menyiapkan langkah mitigasi serta evakuasi menjadi jauh lebih besar.

Salah satu keunggulan utama AI adalah kemampuannya mengolah data dalam jumlah masif secara bersamaan. Sistem ini dapat memproses input dari sensor Internet of Things (IoT), citra satelit Sentinel-1 SAR, hingga data historis cuaca yang telah dikumpulkan selama bertahun-tahun. Pendekatan Explainable Artificial Intelligence (XAI) juga memberikan transparansi dengan memperjelas faktor-faktor yang memengaruhi potensi banjir, seperti alih fungsi lahan, sedimentasi sungai, maupun intensitas hujan ekstrem.

AI sebagai Dasar Evaluasi Kebijakan Lingkungan

Dalam perspektif WALHI, pemanfaatan AI oleh otoritas kebencanaan seharusnya tidak terbatas pada kemampuan prediksi waktu dan lokasi banjir saja. Wahyu menambahkan bahwa teknologi AI seharusnya mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang meningkatkan risiko banjir secara komprehensif. Dengan sistem pintar, regulator semestinya bisa mengantisipasi dampak perubahan tutupan hutan, kerusakan daerah aliran sungai, alih fungsi kawasan resapan, ekspansi pertambangan dan perkebunan, hingga pembangunan yang mengabaikan daya dukung lingkungan.

Bila hanya dimanfaatkan untuk mempercepat evakuasi, teknologi hanya akan membuat negara semakin adaptif terhadap bencana tanpa menyelesaikan akar persoalannya. Wahyu menegaskan bahwa AI seharusnya menjadi dasar evaluasi kebijakan, penindakan pelaku perusakan lingkungan, serta pencegahan lahirnya izin-izin pembangunan yang meningkatkan risiko bencana.

Implementasi TACLS dan Tantangan di Indonesia

Laporan premium Tempo juga mengulas bagaimana machine learning TACLS milik NASA dilatih dengan data historis selama 30 tahun dari jaringan satelit global (GNSS). Hasil analisis teknologi ini diterjemahkan ke dalam model visual, agar bisa ditafsirkan oleh peneliti meteorologi. Keputusan akhir soal peringatan dini tetap berada di tangan analis manusia. Fungsi AI hanya untuk identifikasi awal, begitu pernyataan NASA.

Seluruh proses analisis TACLS diprakirakan dapat berlangsung cepat, bahkan hampir real-time, selama 15 menit. Setelah diuji dengan data kondisi awal cuaca ekstrem di masa lalu, persisnya dari periode 2017 hingga 2023, TACLS terbukti bisa menebak 93 persen kejadian banjir bandang. Di Negeri Abang Sam, National Weather Service mulai mengintegrasikan TACLS ke dalam sistem prakiraan banjir bandang di California Selatan. Perangkat lunak TACLS, termasuk data pelatihannya, bakal disediakan sebagai open source yang dapat dimanfaatkan oleh peneliti lain.

Sekretaris Utama Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), Guswanto, mengatakan lembaganya juga menggenjot digitalisasi sistem peringatan dini banjir. Namun, sistem berbasis AI itu tak mudah diterapkan di Indonesia. Salah satu tantangannya adalah kualitas dan ketersediaan data, ucapnya. Integrasi antarsistem juga menjadi aspek penting yang perlu diperhatikan untuk memastikan efektivitas teknologi ini di tingkat nasional.