7cloud.asia – Sistem prediksi banjir yang akurat mendapat perhatian serius dalam berbagai studi ilmiah. Berdasarkan basis data jurnal internasional SCOPUS, ada sekitar 472 artikel (1970-2025) yang membahas metode pemetaan dan prediksi banjir.
Dari berbagai studi tersebut, setidaknya ada empat metode pendekatan utama yang bisa digunakan untuk memetakan dan memprediksi banjir.
Masing-masing metode memiliki kelebihan dan keterbatasan masing-masing, antara lain:
1. Machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI)
Machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI) bisa memprediksi dan memetakan risiko banjir lebih akurat dengan tingkat akurasi 87 persen.
Model yang bisa digunakan, seperti Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Artificial Neural Networks (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN), dan Spatio-Temporal Attention Gated Recurrent Unit (STA-GRU).
Pendekatan ini memiliki kemampuan analisis big data dan bisa memahami pola yang sulit dilihat manusia. Modelnya juga bisa diperbarui secara real-time, jadi lebih adaptif terhadap perubahan iklim.
Kekurangannya, metode ini butuh data dan daya komputasi berkualitas tinggi untuk melatih model. Selain itu, beberapa model sering dianggap sebagai black box—yang hasilnya sulit untuk ditafsirkan secara langsung.
Baca: Bencana hidrometeorologi yang makin sering terjadi
2. Pendekatan spasial multi kriteria
Metode ini membuat peta risiko banjir berdasarkan berbagai faktor, seperti curah hujan, topografi (bentuk dan unsur permukaan tanah), serta jenis tanah.
Dengan menggunakan alat berupa Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Multi-Criteria Decision-Making (MCDM), data-data ini diberi bobot dan di-overlay untuk menentukan wilayah mana yang paling rawan banjir.
Kelebihan pendekatan ini, mudah dipahami karena divisualisasikan dalam peta spasial dan tidak perlu komputer atau sistem canggih untuk mengoperasikannya. Sementara kelemahan utamanya adalah cenderung subjektif karena mengandalkan penilaian pembobotan manusia.
Metode ini juga kurang bisa menangkap dinamika perkembangan banjir dari waktu ke waktu. Beberapa penelitian menunjukkan metode ini memiliki tingkat akurasi sekitar 78 persen.
3. Pemodelan hidrologi dan hidrodinamika
Metode ini bisa disebut “simulasi banjir” yang mencoba memahami bagaimana air bergerak di permukaan.
Model yang sering digunakan untuk simulasi hidrologi, di antaranya Rainfall-Runoff-Inundation (RRI), Soil and Water Assessment Tools (SWAT), serta Hydrologic Engineering Center – Hydrologic Modeling System (HEC-HMS).
Adapun simulasi hidrodinamika memakai 1D/2D Hydrodynamic Modeling (HEC-RAS, TELEMAC-2D, LISFLOOD-FP) dan Storm Water Management Model (SWMM).
Pendekatan ini memiliki akurasi yang tinggi mencapai 98 persen. Model ini juga bisa digunakan untuk mensimulasikan berbagai skenario perubahan iklim dan perubahan penggunaan lahan.
Namun, kelemahan utama pendekatan ini adalah butuh data input yang sangat spesifik dan waktu komputasi yang lebih lama. Selain itu, model ini memerlukan kalibrasi dan validasi agar hasil yang diperoleh benar-benar menyerupai kondisi lapangan.
Baca: Banjir lahar dingin dan banjir bandang jadi perhatian serius BNPB
4. Statistik dan Non-Stationary
Pendekatan ini mirip dengan melihat pola di masa lalu untuk memperkirakan risiko banjir di masa yang akan datang.
Dengan memakai teknik, seperti Flood Frequency Analysis (FFA), Log-Pearson Type III Distribution, dan Bayesian Statistical Methods, para peneliti bisa menganalisis data historis banjir untuk memprediksi kemungkinan kejadian ekstrem berikutnya.
Keunggulan pendekatan ini terletak pada kemampuannya menganalisis tren jangka panjang dan memprediksi kemungkinan terjadinya banjir. Namun, tingkat kesalahan cukup besar, 37-47 persen.
Selain itu, metode ini memiliki kelemahan tidak bisa menangkap aspek spasial serta kurang mempertimbangkan perubahan hidrologi yang terjadi akibat perubahan lingkungan dari waktu ke waktu.
Optimasi langkah untuk prediksi banjir akurat
Jepang adalah salah satu negara yang patut di contoh sebagai “laboratorium hidup” dalam mengatasi banjir. Meski sering mengalami cuaca ekstrem, mereka cepat tanggap dan memiliki sistem mitigasi yang baik.
Pemerintah Jepang memanfaatkan studi-studi ilmiah yang dilakukan oleh universitas atau lembaga penelitian dengan baik.
Misalnya dalam dokumen Tokyo Climate Change Adaptation Plan, pemerintah Jepang memperhitungkan skenario banjir paling ekstrem untuk membangun infrastruktur drainase secara bertahap pada lokasi-lokasi yang telah diidentifikasi berdasarkan riset.
Baca: Perubahan iklim ancam produksi pangan
Mereka juga mengembangkan sistem peringatan dini untuk memperingatkan masyarakat sebelum banjir terjadi, menerapkan aturan pembangunan rumah yang lebih tahan banjir, dan membangun lebih banyak area hijau dan resapan air dalam tata ruang wilayah.
Di Indonesia, biang banjir yang kompleks memerlukan pendekatan sistem prediksi yang lebih canggih. Salah satu model yang bisa dipakai adalah model hybrid—kombinasi model hidrologi-hidrodinamika dan machine learning.
Model hidrologi-hidrodinamika penting untuk menganalisis faktor-faktor fisik yang memengaruhi banjir, seperti perubahan lahan dan iklim, sedangkan machine learning bisa mempelajari pola banjir dari data historis.
Dengan metode ini, BMKG misalnya, bisa memberikan perkiraan yang lebih detail dan akurat soal area yang akan tergenang dan seberapa dalam genangannya saat banjir melanda.
Berbagai universitas di Indonesia sebenarnya sudah banyak melakukan riset soal banjir, termasuk mengenai sistem prediksi. Masalahnya, hasil riset kampus kurang dilirik dalam pengambilan kebijakan.
Seharusnya, kajian ilmiah lebih sering masuk dalam dokumen perencanaan pembangunan, agar kebijakan yang diambil benar-benar berbasis data, bukan sekadar reaktif setiap kali banjir datang.
Sudah saatnya kita berinvestasi dalam sistem prediksi berbasis data yang lebih akurat dan strategi mitigasi yang lebih proaktif. Jangan sampai banjir terus menjadi “tamu tak diundang” yang datang tanpa peringatan, sementara kita hanya bisa pasrah dan menunggu air surut.
Artikel ini telah terbit di The Conversation, Penulis: Munajat Nursaputra (Lecturer and Researcher in Geospatial Information Systems for Forestry and Environment, Universitas Hasanuddin)
Leave a Reply