Penulis: Melani Nur’aini (2400061), Naziha ‘Ayna Yasmin (2508807), dan Zamani Ibrahim                (2503666) Editor: Nendeh Rizka Nurfadilah (2508823)  1. Pendahuluan Bencana alam merupakan fenomena yang dapat menimbulkan kerugian bagi kehidupan manusia, lingkungan, serta pembangunan wilayah. Banjir, tanah longsor, kekeringan, kebakaran hutan, hingga gempa bumi merupakan beberapa jenis bencana yang membutuhkan upaya penanganan secara tepat. Salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk mengurangi risiko bencana adalah memperkirakan potensi kejadian bencana agar tindakan antisipasi dapat dipersiapkan sebelum dampak yang lebih besar terjadi. Perkembangan teknologi digital memberikan peluang untuk mendukung upaya tersebut, salah satunya melalui pemanfaatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Kecerdasan buatan merupakan teknologi yang memungkinkan komputer mempelajari pola dari data, melakukan analisis, serta menghasilkan prediksi berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam bidang kebencanaan, AI dapat dimanfaatkan untuk mengolah data cuaca, curah hujan, kondisi topografi, citra satelit, hingga catatan kejadian bencana sebelumnya. Albahri et al. (2024) membahas berbagai penerapan AI dalam pengelolaan bencana alam, termasuk prediksi, penilaian risiko, sistem peringatan dini, serta perencanaan respons. Pemanfaatan teknologi ini dapat membantu proses pengambilan keputusan melalui analisis data yang lebih sistematis. Perkembangan AI juga membuka peluang untuk meningkatkan analisis risiko bencana melalui integrasi dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) serta teknologi penginderaan jauh. Jones et al. (2023) menjelaskan bahwa AI dapat membantu mengolah data iklim, mengidentifikasi genangan banjir dari citra satelit, serta mempercepat proses penyusunan informasi mengenai potensi bahaya dan dampaknya. Dalam perspektif geografi, pemanfaatan teknologi tersebut relevan karena risiko bencana berkaitan dengan karakteristik fisik wilayah, penggunaan lahan, persebaran penduduk, serta aktivitas manusia. Meskipun menawarkan berbagai peluang, penggunaan AI dalam prediksi bencana masih menghadapi sejumlah tantangan. Kualitas data, ketepatan model, keterbatasan infrastruktur, serta ketidakpastian fenomena alam dapat memengaruhi hasil analisis. Oleh karena itu, AI perlu dipahami sebagai teknologi pendukung yang membantu manusia memperkirakan potensi bahaya, bukan sebagai sistem yang mampu memastikan seluruh kejadian bencana secara mutlak. Berdasarkan uraian tersebut, artikel ini bertujuan membahas pemanfaatan kecerdasan buatan dalam prediksi bencana, peluang penggunaannya, tantangan penerapannya, serta prospek pengembangannya dalam mendukung mitigasi bencana.  2. Pembahasan Pemanfaatan Kecerdasan Buatan dalam Prediksi Bencana Pemanfaatan AI dalam prediksi bencana dilakukan dengan mengolah berbagai data untuk mengenali pola yang berkaitan dengan kemungkinan terjadinya suatu fenomena. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah machine learning, yaitu metode yang memungkinkan komputer mempelajari pola dari data untuk menghasilkan klasifikasi atau prediksi. Sementara itu, deep learning menggunakan jaringan saraf berlapis untuk mempelajari pola yang lebih kompleks. Kedua pendekatan tersebut dapat diterapkan pada analisis kebencanaan sesuai dengan karakteristik data dan tujuan penggunaannya. AI dapat digunakan dalam prediksi banjir, pemetaan kerawanan tanah longsor, pemantauan kebakaran hutan, serta analisis kekeringan. Pada prediksi banjir, sistem dapat mengolah data curah hujan, debit sungai, tinggi muka air, serta kondisi permukaan wilayah untuk memperkirakan potensi genangan. Pada tanah longsor, data kemiringan lereng, jenis tanah, tutupan lahan, curah hujan, serta riwayat kejadian longsor dapat digunakan untuk mengidentifikasi wilayah yang memiliki tingkat kerawanan berbeda. Salah satu contoh penerapan teknologi tersebut dilakukan oleh National Institute of Water and Atmospheric Research (NIWA), yang kini menjadi bagian dari Earth Sciences New Zealand. NIWA mengembangkan model machine learning untuk mempercepat pemetaan potensi genangan banjir. Menurut NIWA (2024), pemetaan menggunakan model fisik dapat membutuhkan waktu hingga 24 jam, sedangkan pendekatan machine learning yang dikembangkan dapat menghasilkan peta dalam sekitar satu hingga dua menit. Percepatan ini berpotensi membantu penyediaan informasi untuk kesiapsiagaan dan respons bencana.

Gambar 1. Prediksi Genangan Banjir Menggunakan Machine Learning.

Sumber: NIWA — Earth Sciences New Zealand (2024).

Gambar 1 menunjukkan peta prediksi genangan banjir di Westport, Selandia Baru, yang ditampilkan di atas citra wilayah. Area berwarna biru menggambarkan perkiraan genangan, sedangkan gradasi warna menunjukkan kedalaman air berdasarkan skala pada gambar. Peta tersebut memperlihatkan bahwa hasil pengolahan AI dapat disajikan dalam bentuk informasi spasial untuk membantu mengenali lokasi yang berpotensi terdampak. Informasi mengenai persebaran dan perkiraan kedalaman genangan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam perencanaan evakuasi serta penanganan banjir. Namun, hasil prediksi tetap perlu dibandingkan dengan kondisi aktual agar informasi yang digunakan sesuai dengan situasi di lapangan. Peluang Pemanfaatan AI dalam Mitigasi Bencana Salah satu peluang utama pemanfaatan AI adalah kemampuannya dalam mengolah data dalam jumlah besar secara cepat. Data yang berasal dari stasiun cuaca, sensor lingkungan, citra satelit, peta, serta catatan kejadian bencana dapat dianalisis untuk menemukan pola yang relevan. Hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk mendukung identifikasi wilayah rawan, penentuan prioritas penanganan, serta penyusunan langkah mitigasi yang sesuai dengan kondisi setempat. Jones et al. (2023) membahas penggunaan AI untuk mendeteksi genangan banjir melalui citra satelit. Penelitian tersebut membandingkan hasil deteksi genangan dari Copernicus Emergency Management Service dengan hasil prediksi model AI. Perbandingan ini memperlihatkan bagaimana model AI dapat membantu mengenali pola genangan dari data penginderaan jauh secara otomatis.

Gambar 2. Perbandingan Deteksi Genangan Banjir dengan Model AI.

Sumber: Jones et al. (2023), npj Climate and Atmospheric Science..

Gambar 2 terdiri atas dua bagian. Bagian (a) menunjukkan hasil deteksi genangan yang berasal dari Copernicus Emergency Mapping Service, sedangkan bagian (b) menunjukkan prediksi dari model AI. Warna kuning menggambarkan area air atau genangan, sementara warna ungu menunjukkan daratan. Pada gambar, hasil prediksi AI memperlihatkan area genangan yang lebih menyambung dibandingkan hasil deteksi pada bagian pertama. Perbandingan tersebut menunjukkan potensi AI dalam membantu proses identifikasi genangan secara otomatis. Meskipun demikian, hasil yang lebih luas atau menyambung tidak selalu berarti lebih akurat. Ketepatan model perlu dinilai melalui perbandingan dengan data acuan serta pengujian yang sesuai. Peluang lainnya adalah integrasi AI dengan Sistem Informasi Geografis. SIG memungkinkan hasil analisis ditampilkan dalam bentuk peta sehingga persebaran potensi bahaya dapat dipahami secara spasial. Informasi tersebut dapat membantu pemerintah mengenali permukiman yang berada di wilayah rawan, menentukan lokasi fasilitas penting, serta menyusun rencana evakuasi. Integrasi data spasial dengan AI juga dapat mendukung perencanaan penggunaan lahan yang mempertimbangkan risiko bencana. Dalam konteks Indonesia, pemanfaatan AI berpotensi mendukung analisis banjir, tanah longsor, kekeringan, serta kebakaran hutan dan lahan. Keragaman kondisi geografis Indonesia membutuhkan analisis yang mempertimbangkan karakteristik setiap wilayah. Data topografi, penggunaan lahan, curah hujan, serta persebaran permukiman dapat digunakan untuk menghasilkan informasi yang sesuai dengan kebutuhan daerah. Namun, keberhasilan penerapannya tetap bergantung pada ketersediaan data lokal, kemampuan teknis, serta koordinasi antarlembaga. Pemantauan Banjir dan Penduduk yang Berisiko Pemanfaatan AI dalam kebencanaan tidak hanya berkaitan dengan prediksi sebelum bencana terjadi, tetapi juga mendukung pemantauan ketika bencana berlangsung. Salah satu contohnya adalah penggunaan data satelit untuk memetakan wilayah yang kemungkinan terdampak banjir serta memperkirakan jumlah penduduk yang terpapar. Informasi tersebut dapat membantu pihak terkait menentukan prioritas penanganan dan mengalokasikan sumber daya secara lebih terarah. United Nations Satellite Centre (UNOSAT) mengembangkan dashboard pemantauan banjir berbasis data satelit yang digunakan untuk mendukung respons darurat. Dashboard yang diberitakan oleh United Nations in Myanmar (2021) dirancang untuk membantu menjawab kapan banjir terjadi, di mana wilayah terdampak berada, serta siapa yang berpotensi terkena dampaknya.

Gambar 3. Dashboard Pemantauan Banjir Berbasis AI.

Sumber: United Nations in Myanmar / UNOSAT (2021).

Gambar 3 menampilkan dashboard pemantauan banjir yang memuat peta wilayah terdampak, estimasi luas genangan, luas wilayah yang dipantau, serta perkiraan jumlah penduduk yang terpapar. Peta membantu menunjukkan persebaran wilayah yang berpotensi terdampak, sedangkan angka dan grafik menyajikan ringkasan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan. Informasi ini dapat digunakan untuk membantu menentukan wilayah prioritas dalam penyaluran bantuan serta perencanaan respons darurat. Meskipun demikian, estimasi yang ditampilkan merupakan hasil analisis berbasis data dan perlu dipahami sesuai dengan cakupan, periode, serta keterbatasan dashboard tersebut. Integrasi AI dan Data Geospasial dalam Analisis Dampak Bencana Data geospasial memiliki peran penting dalam memahami perubahan kondisi wilayah akibat bencana. Citra satelit dapat digunakan untuk mengamati permukaan bumi dalam cakupan yang luas, termasuk wilayah yang sulit dijangkau secara langsung. Ketika citra dari waktu berbeda dibandingkan, perubahan seperti perluasan genangan banjir dapat diidentifikasi. Jika dikombinasikan dengan AI, proses pengolahan citra berpotensi dilakukan secara lebih otomatis sehingga informasi mengenai wilayah terdampak dapat tersedia lebih cepat. Contoh perubahan tersebut terlihat pada banjir besar yang melanda Rio Grande do Sul, Brasil, pada 2024. NASA mendokumentasikan perubahan kondisi wilayah di sekitar Porto Alegre melalui citra satelit sebelum dan sesudah banjir. Peristiwa tersebut memperlihatkan bagaimana penginderaan jauh dapat digunakan untuk memahami luasnya dampak banjir terhadap lingkungan.

Gambar 4. Perbandingan Citra Satelit Sebelum dan Sesudah Banjir di Porto Alegre, Brasil.

Sumber: NASA Science

Gambar 4 memperlihatkan perbandingan kondisi wilayah di sekitar Sungai Jacuí, Porto Alegre, serta Laguna Patos sebelum dan sesudah banjir. Pada citra setelah banjir, area berwarna cokelat menunjukkan perluasan air yang membawa sedimen dan menggenangi wilayah di sekitarnya. Perubahan tersebut memperlihatkan bagaimana citra satelit dapat membantu mengidentifikasi perluasan genangan serta perubahan lingkungan akibat banjir. Informasi spasial seperti ini dapat mendukung penilaian dampak bencana dan perencanaan pemulihan wilayah. Namun, citra sebelum dan sesudah banjir merupakan bukti pengamatan perubahan wilayah, bukan bukti bahwa AI digunakan untuk menghasilkan citra tersebut. Peran AI terletak pada kemungkinan pengolahan dan analisis citra secara otomatis untuk membantu identifikasi wilayah terdampak. Tantangan dalam Penerapan Kecerdasan Buatan Meskipun memiliki potensi yang besar, penerapan AI dalam prediksi bencana menghadapi sejumlah tantangan. Salah satu tantangan utama adalah kualitas data. Model AI membutuhkan data yang memadai, akurat, serta relevan dengan kondisi wilayah yang dianalisis. Data yang tidak lengkap atau tidak mewakili variasi kondisi lingkungan dapat menyebabkan hasil prediksi menjadi kurang tepat. Selain itu, perubahan pola curah hujan, penggunaan lahan, maupun kondisi lingkungan dapat memengaruhi kemampuan model yang sebelumnya dilatih menggunakan data historis. Tantangan lainnya adalah ketidakpastian hasil prediksi. Bencana merupakan fenomena kompleks yang dipengaruhi oleh berbagai faktor alam dan aktivitas manusia. Oleh sebab itu, AI tidak dapat menjamin bahwa bencana akan terjadi secara pasti pada waktu dan lokasi tertentu. Hasil prediksi perlu dipahami sebagai perkiraan berbasis data yang memiliki tingkat ketidakpastian. Pengujian model, evaluasi berkala, serta perbandingan dengan data pengamatan aktual diperlukan untuk menilai keandalan hasilnya. Jones et al. (2023) juga menekankan pentingnya mempertimbangkan keterbatasan metode AI, kebutuhan data, serta ketidakpastian dalam pemodelan risiko iklim. Hasil analisis yang tidak dijelaskan dengan baik dapat menyulitkan pengguna dalam memahami alasan suatu wilayah dikategorikan berisiko tinggi. Kondisi ini perlu diperhatikan karena keputusan kebencanaan berkaitan dengan keselamatan masyarakat, penentuan lokasi evakuasi, serta distribusi bantuan. Selain aspek teknis, keterbatasan infrastruktur dan sumber daya manusia juga dapat menghambat pemanfaatan AI. Tidak semua wilayah mempunyai jaringan sensor, akses data, perangkat komputasi, serta tenaga ahli yang memadai. Karena itu, penerapan teknologi perlu disesuaikan dengan kebutuhan dan kemampuan daerah. Hasil analisis AI sebaiknya tetap diperiksa oleh ahli kebencanaan agar keputusan yang diambil mempertimbangkan kondisi lapangan serta kebutuhan masyarakat. Prospek AI dalam Pengembangan Mitigasi Bencana Ke depan, pemanfaatan AI berpeluang dikembangkan melalui integrasi data penginderaan jauh, SIG, informasi meteorologi, serta sensor lingkungan. Penggabungan berbagai sumber data dapat memberikan gambaran yang lebih menyeluruh mengenai kondisi wilayah dan faktor yang memengaruhi risiko bencana. Dengan dukungan data yang memadai, teknologi tersebut dapat digunakan untuk memantau perubahan lingkungan, memperkirakan potensi bahaya, serta menyajikan informasi yang mendukung perencanaan mitigasi. Dalam perspektif geografi, integrasi AI dengan data geospasial dapat membantu menghubungkan karakteristik fisik wilayah dengan persebaran penduduk serta penggunaan lahan. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengenali kawasan yang perlu mendapatkan perhatian lebih, mengidentifikasi fasilitas penting di wilayah rawan, serta mendukung penyusunan rencana evakuasi. Penggunaan AI bersama data satelit juga berpotensi mempercepat pemetaan area terdampak sehingga informasi dapat digunakan untuk mendukung respons bencana. Meskipun demikian, teknologi yang mampu menghasilkan prediksi belum tentu secara otomatis mengurangi dampak bencana. Informasi harus disampaikan melalui sistem komunikasi yang mudah dijangkau dan dipahami masyarakat. Pemerintah, lembaga kebencanaan, peneliti, serta masyarakat perlu bekerja sama agar hasil analisis dapat ditindaklanjuti melalui tindakan yang sesuai. Dengan demikian, pengembangan AI perlu diarahkan pada sistem yang dapat dipercaya, transparan, serta sesuai dengan kebutuhan pengguna. Evaluasi model, pembaruan data, pengawasan ahli, dan edukasi kebencanaan merupakan bagian penting dalam penerapannya. AI sebaiknya digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan, bukan sebagai pengganti seluruh pertimbangan manusia. Melalui pendekatan tersebut, pemanfaatan AI dapat mendukung mitigasi bencana yang lebih terencana dan berkelanjutan.  3. Penutup Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk mendukung prediksi bencana melalui kemampuan mengolah data, mengenali pola, serta menghasilkan informasi yang dapat digunakan dalam penilaian risiko. Penerapannya pada banjir dan berbagai ancaman lainnya dapat membantu proses pemantauan wilayah, pemetaan genangan, serta pengembangan sistem peringatan dini. Integrasi AI dengan Sistem Informasi Geografis dan penginderaan jauh juga memungkinkan hasil analisis disajikan dalam bentuk peta yang mendukung pemahaman terhadap persebaran potensi bahaya. Contoh penerapan yang dibahas memperlihatkan bahwa AI dapat membantu mempercepat pemetaan genangan banjir, mengidentifikasi air pada citra satelit, serta mendukung penyajian informasi wilayah terdampak dan penduduk yang berisiko. Namun, citra satelit dan dashboard pemantauan tidak selalu menggunakan AI pada setiap prosesnya. Oleh karena itu, fungsi AI perlu dibedakan dari fungsi penginderaan jauh dan pemetaan konvensional agar penjelasan mengenai teknologi yang digunakan tetap tepat. Meskipun menawarkan peluang, efektivitas AI masih dipengaruhi oleh kualitas data, ketepatan model, ketidakpastian fenomena alam, ketersediaan infrastruktur, serta kesiapan sumber daya manusia. Hasil prediksi tidak dapat diperlakukan sebagai kepastian mutlak sehingga perlu diuji dan dievaluasi secara berkala. Pemanfaatan teknologi ini juga harus mempertimbangkan keterjelasan hasil analisis, pemerataan akses informasi, serta kemampuan masyarakat dalam memahami peringatan yang disampaikan. Dengan demikian, AI perlu dikembangkan sebagai bagian dari sistem penanggulangan bencana yang terintegrasi dengan ilmu kebumian, teknologi geospasial, kebijakan pemerintah, serta partisipasi masyarakat. Pemanfaatan teknologi yang didukung data berkualitas, pengawasan ahli, dan komunikasi risiko yang efektif berpotensi memperkuat kesiapsiagaan serta mendukung upaya pengurangan risiko bencana secara berkelanjutan. Daftar Pustaka Albahri, A. S., Khaleel, Y. L., Habeeb, M. A., Ismael, R. D., Hameed, Q. A., Deveci, M., Homod, R. Z., Albahri, O. S., Alamoodi, A. H., & Alzubaidi, L. (2024). A systematic review of trustworthy artificial intelligence applications in natural disasters. Computers and Electrical Engineering, 118, Article 109409. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109409 Cleland, D. (2024, October 3). AI flood maps: Forecasting where and when, in real-time. ArcGIS StoryMaps. https://storymaps.arcgis.com/stories/74b76789244249158b03c9c6e3c865b5 Jones, A., Kuehnert, J., Fraccaro, P., Meuriot, O., Ishikawa, T., Edwards, B., Stoyanov, N., Remy, S. L., Weldemariam, K., & Assefa, S. (2023). AI for climate impacts: Applications in flood risk. npj Climate and Atmospheric Science, 6, Article 63. https://doi.org/10.1038/s41612-023-00388-1 National Institute of Water and Atmospheric Research. (2024, October 29). Forecasting floods in a fraction of the time with AI. Earth Sciences New Zealand. https://niwa.co.nz/news/forecasting-floods-fraction-time-ai United Nations in Myanmar. (2021, September 20). A game changer for faster and better flood emergency response in Myanmar. https://myanmar.un.org/en/145072-game-changer-faster-and-better-flood-emergency-response-myanmar Voiland, A. (2024, May 9). Floods engulf Porto Alegre. NASA Earth Observatory. https://science.nasa.gov/earth/earth-observatory/floods-engulf-porto-alegre-152795/