gambar hanya ilustrasi
Pontianak - Upaya penanggulangan kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Barat kini mendapatkan suntikan teknologi mutakhir berbasis kecerdasan buatan. Langkah inovatif ini diinisiasi oleh pengembang teknologi lokal, Hajon Mahdy melalui Hotama Technologies. Pengembang asal Kalimantan Barat tersebut menghibahkan sistem kecerdasan buatan atau artificial intelligence yang dirancang khusus untuk memprediksi potensi kebakaran hutan dan lahan di wilayah tersebut. Teknologi canggih ini diserahkan secara gratis sebagai wujud kepedulian terhadap kelestarian lingkungan dan keselamatan masyarakat setempat.
Sistem pendeteksi dini yang dikembangkan oleh Hotama Technologies ini memanfaatkan pendekatan analisis prediktif berbasis kecerdasan buatan. Melalui metode tersebut, sistem mampu mengolah berbagai variabel lingkungan dan data historis guna menghasilkan pemetaan tingkat risiko kebakaran hutan dan lahan pada suatu wilayah untuk periode tertentu. Istimewanya, teknologi ini diklaim memiliki kemampuan proyeksi hingga 24 bulan ke depan. Proyeksi jangka panjang ini diharapkan memberikan waktu yang cukup bagi para pemangku kepentingan untuk merancang strategi pencegahan yang lebih matang.
Kemampuan proyeksi hingga 24 bulan ke depan bukan berarti sistem ini dapat menentukan secara pasti kapan dan di mana kebakaran akan terjadi secara absolut. Hajon Mahdy menjelaskan bahwa teknologi tersebut bekerja dengan menghasilkan gambaran probabilitas serta kalkulasi tingkat risiko pada zona-zona tertentu. Informasi berbasis data ilmiah inilah yang nantinya menjadi landasan bagi instansi terkait dalam mengambil keputusan taktis dan strategis di lapangan sebelum titik api muncul.
Selama ini, pola penanganan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia, khususnya di Kalimantan Barat, cenderung bersifat reaktif ketika titik api sudah muncul ke permukaan. Melalui teknologi kecerdasan buatan ini, paradigma penanganan tersebut ingin diubah menjadi lebih preventif. Dengan ketersediaan data yang memadai, teknologi kecerdasan buatan dapat membantu membaca pola cuaca dan kondisi lahan untuk memberikan peringatan risiko jauh lebih awal, sehingga petugas memiliki waktu yang cukup untuk melakukan mitigasi darurat.
Salah satu komponen paling krusial dalam sistem ini adalah kehadiran fitur bernama Peat Fire Vulnerability Index atau indeks kerentanan kebakaran gambut. Fitur ini dirancang secara khusus untuk memetakan tingkat kerawanan pada kawasan lahan gambut. Karakteristik lahan gambut di Kalimantan Barat memiliki keunikan sekaligus tingkat kesulitan yang tinggi dalam penanganan kebakaran jika dibandingkan dengan lahan mineral biasa. Saat gambut mengalami kekeringan ekstrem, api dapat merambat di bawah permukaan tanah sehingga sangat sulit dideteksi dan ditangani secara cepat.
Melalui indeks tersebut, sistem akan mengintegrasikan berbagai indikator fisik lapangan yang memengaruhi kondisi lahan gambut. Data-data tersebut kemudian diolah bersama model prediksi kecerdasan buatan untuk menghasilkan klasifikasi kerentanan wilayah yang rinci. Integrasi ini memungkinkan sistem memberikan informasi lebih awal mengenai wilayah gambut yang mengalami penurunan kualitas kelembapan dan berpotensi mengalami peningkatan risiko kebakaran sebelum titik api pertama benar-benar muncul di lapangan.
Data prediktif yang dihasilkan oleh sistem ini nantinya dapat menjadi instrumen pendukung dalam merumuskan kebijakan mitigasi yang lebih efisien. Pemerintah daerah maupun satgas kebencanaan dapat menggunakannya untuk menentukan prioritas rute patroli darat, merencanakan operasi pembasahan kembali lahan gambut yang mulai mengering, mengelola cadangan sumber air di sekitar area rawan, hingga menempatkan personel serta peralatan pemadaman di titik-titik strategis yang memiliki tingkat kerentanan paling tinggi.
Secara teknis, sistem yang dibangun oleh Hotama Technologies ini mengusung tiga lapisan informasi utama yang saling terintegrasi. Lapisan pertama berfokus pada deteksi kondisi riil saat ini. Lapisan kedua menyajikan pemetaan komprehensif mengenai tingkat kerentanan kawasan gambut. Sementara lapisan ketiga menyediakan prediksi risiko kebakaran untuk masa mendatang. Dengan kombinasi ketiga lapisan informasi ini, para pengambil kebijakan tidak hanya mendapatkan data tentang kejadian yang sedang berlangsung, tetapi juga memiliki gambaran wilayah yang membutuhkan perhatian jangka panjang.
Kehadiran teknologi inovatif ini pun telah diperkenalkan secara luas dalam forum diskusi strategis penanganan kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan Barat. Diskusi tersebut melibatkan berbagai instansi penting, mulai dari Palang Merah Indonesia Kalimantan Barat, Balai Pengelola Ekosistem Gambut dan Mangrove Kementerian Lingkungan Hidup, hingga Balai Wilayah Sungai Kalimantan I Kementerian Pekerjaan Umum. Selain itu, perwakilan dari Pemerintah Provinsi Kalimantan Barat, Bank Indonesia, serta Bank Kalbar turut hadir untuk memberikan masukan terkait implementasi teknologi ini.
Walaupun teknologi ini dihibahkan secara cuma-cuma, keberhasilan operasional sistem ini sepenuhnya bergantung pada kolaborasi aktif lintas sektoral. Hajon menegaskan bahwa kecerdasan buatan membutuhkan pasokan data yang berkualitas, akurat, dan terintegrasi dari berbagai lembaga. Oleh karena itu, sinergi dalam penyediaan data sangat diharapkan agar sistem kecerdasan buatan ini dapat bekerja dengan akurasi yang maksimal. Masyarakat umum dan pihak berwenang kini dapat mengakses sistem informasi terpadu risiko karhutla ini secara langsung melalui tautan https://sistem-terpadu-risiko-karhutla-kalb.vercel.app yang disediakan oleh pengembang.
Tantangan kebakaran hutan di Kalimantan Barat memang masih menjadi pekerjaan rumah yang besar. Berdasarkan data pemantauan dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, jumlah titik panas yang terpantau di wilayah Kalimantan Barat tercatat mencapai 2.610 titik. Sementara itu, laporan dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kalimantan Barat mencatat luasan lahan yang terbakar sepanjang periode Januari hingga Juli telah mencapai 38.310 hektare. Kehadiran inovasi teknologi analisis risiko berbasis kecerdasan buatan ini diharapkan mampu menekan angka kerusakan hutan dan menghemat anggaran penanggulangan bencana di masa depan.
