BRIN: Model simulasi prakirakan potensi bencana hingga jumlah korban

Jakarta (ANTARA) - Profesor riset Organisasi Riset Penerbangan dan Antariksa Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Muhammad Rokhis Khomaruddin mengatakan model simulasi berbasis pengindraan jauh (indraja) dapat memprakirakan potensi bencana hingga jumlah korban bencana untuk memperkuat mitigasi bencana.

"Hasil model simulasi berbasis penginderaan jauh tidak hanya dapat memperkirakan potensi bencana di masa mendatang, tetapi dapat juga memperkirakan penyebab terjadi bencana dan memperkirakan potensi jumlah korban jiwa terhadap suatu bencana," kata Rokhis dalam acara virtual Orasi Pengukuhan Profesor Riset di Lingkungan BRIN Tahun 2021 di Jakarta, Kamis.

Dalam orasi ilmiahnya yang berjudul "Iptek Penginderaan Jauh untuk Meningkatkan Kualitas Deteksi Permasalahan Lingkungan dalam Mendukung Mitigasi Bencana di Indonesia", Rokhis menuturkan penerapan model simulasi telah dilakukan untuk DKI Jakarta dengan performa baik.

Baca juga: BRIN kukuhkan tiga profesor riset

Hasil peningkatan ilmu pengetahuan dan teknologi (iptek) pengindraan jauh tersebut adalah model simulasi perubahan dan permasalahan lingkungan untuk meningkatkan analisis potensi bencana di masa mendatang, analisis penyebab bencana, dan penentuan rekomendasi untuk penanganan bencana.

Model simulasi perubahan lingkungan dengan pengindraan jauh memiliki kelebihan, antara lain perubahan lingkungan dapat dideteksi dari tahun ke tahun karena keunggulan data historis yang baik.

Uji validasinya juga bersifat lebih mudah, misalnya jika memiliki data pengindraan jauh antara tahun 2000–2020, maka data tahun 2000–2015 dapat digunakan untuk membangun model prediksi, sedangkan tahun 2020 digunakan untuk validasi, sehingga jaminan mutu model simulasi perubahan lingkungan dapat ditunjukkan.

Cakupan data pengindraan jauh sangat luas, sehingga model simulasi perubahan dapat dilakukan dengan lebih cepat dibandingkan model konvensional untuk analisis pada luasan yang sama.

Selain itu, pengaturan simulasi perubahan lingkungan secara spasial dengan data pengindraan jauh lebih murah dibandingkan pengaturan simulasi pada laboratorium.

Kota dan Kabupaten Pekalongan merupakan salah satu area yang menarik terkait permasalahan banjir robnya yang semakin meluas dari tahun ke tahun. Metode simulasi perubahan lingkungan digunakan untuk estimasi meluasnya banjir rob di Pekalongan.

Metode simulasi diimplementasikan dengan memanfaatkan hasil analisis perubahan bentuk lahan, perubahan penurunan muka tanah (land subsidence), dan perubahan penutup lahan.

Model simulasi perubahan lingkungan tersebut juga menemukan penyebab meluasnya banjir rob, yaitu hilangnya beting gisik dan penurunan permukaan tanah.

Rokhis yang merupakan pakar bidang Teknologi Penginderaan Jauh dan Geomatika itu mengatakan dengan dukungan teknologi, riset model simulasi perubahan lingkungan juga dapat memecahkan masalah akurasi dan ketidakpastian (uncertainly) dapat diselesaikan.

Model simulasi adalah kunci dalam peningkatan kualitas deteksi permasalahan lingkungan untuk mitigasi bencana. Deteksi permasalahan lingkungan dapat dimanfaatkan untuk mengetahui akar permasalahan bencana, sehingga dapat disimulasi dan digunakan untuk mitigasi bencana di masa mendatang.

Dengan perkembangan teknologi machine learning, artificial intelegence, dan internet of things (IOT) yang semakin pesat membuat riset model simulasi perubahan lingkungan sudah dapat diterapkan. Hal tersebut membuat masalah akurasi dan ketidakpastian dapat diselesaikan serta mitigasi bencana di Indonesia dapat semakin akurat, cepat, dan murah.

Baca juga: BRIN kukuhkan empat profesor riset

Rokhis menuturkan ada beberapa tantangan dalam pengembangan pengindraan jauh untuk deteksi permasalahan lingkungan dalam upaya mitigasi bencana di Indonesia, yaitu peningkatan akurasi dan meminimalisasi ketidakpastian dalam penerapan metode untuk wilayah lain.

Tantangan berikutnya adalah pemanfaatan teknologi big data, sistem otomatisasi, dan IOT, serta komunikasi hasil-hasil riset ke para pemangku kepentingan yang menggunakannya.

Data dan informasi yang tersedia dalam big data dan sistem IOT dapat digunakan langsung sebagai pembelajaran dalam pengolahan data pengindraan jauh terkait deteksi permasalahan lingkungan untuk mitigasi bencana.