Penulis: Mulawarman | Editor: Yobie Hadiwijaya
KREDONEWS.COM, JAKARTA-Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia, khususnya pada ekosistem gambut, kembali menjadi sorotan tajam. Assistant Professor of Engineering dari University of Nottingham, Prof. Bagus Muljadi, menyatakan secara blak-blakan bahwa karhutla di lahan gambut bukanlah bencana yang datang tiba-tiba, melainkan fenomena alam yang sangat bisa diprediksi secara fisis dan saintifik.
Prof. Bagus menyayangkan sikap regulator yang kerap menganggap karhutla sebagai rutinitas musiman tanpa adanya tindakan mitigasi yang berbasis data.
Kelompok risetnya bahkan telah berhasil merancang program komputer canggih yang mampu memetakan probabilitas risiko kebakaran di Kalimantan.
“Jika Anda melihat ke Instagram saya, hari ini saya mengunggah program komputer yang digunakan oleh grup kami untuk memprediksi di mana kebakaran gambut di Kalimantan akan terjadi, bahkan 20 hari sebelum kebakarannya terjadi,” ungkap Prof. Bagus dalam berbagai kesempatan wawancara juga di akun sosial medianya.
Menurutnya, penanganan karhutla harus bergeser dari sekadar merespons api yang sudah membesar—yang memakan biaya ratusan juta per jam untuk pemadaman—menjadi pencegahan presisi berbasis data teknologi.
Prof. Bagus menilai bahwa metode pengeboman air (water bombing) yang sering diandalkan pemerintah itu memakan biaya sangat mahal, tetapi tingkat keberhasilannya kecil untuk memadamkan bara api di bawah permukaan tanah gambut (smoldering). Oleh karena itu, penggunaan data citra satelit dan pemodelan waktu nyata (real-time) sangat penting untuk mencegat pergerakan api sebelum menyebar.
Ada banyak sekali penelitian serupa di luar negeri. Bahkan, pengembangan teknologi prediksi kebakaran lahan gambut berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan pembelajaran mesin (Machine Learning) saat ini sedang menjadi tren global di dunia sains internasional.
Sebagai catatan, riset yang dipimpin oleh Prof. Bagus Muljadi sendiri sebenarnya merupakan kolaborasi internasional bertajuk PEATFR, yang melibatkan gabungan akademisi dari University of Nottingham (Inggris) bersama kampus top nasional seperti ITB dan IPB.
Selain proyek PEATFR, berikut adalah beberapa riset dan implementasi teknologi serupa yang dikembangkan oleh lembaga dan ilmuwan di berbagai belahan dunia.***
