PONTIANAK — Penanganan kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Provinsi Kalimantan Barat mendapat dorongan baru melalui pemanfaatan teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI). Sistem yang dirancang untuk melakukan prediksi dan pemetaan risiko karhutla itu dihibahkan secara gratis selama 24 bulan oleh pengembang teknologi asal Kalbar, menurut keterangan tertulis yang diterima media.
Pendekatan preventif menggunakan predictive analytics
Sistem yang dikembangkan mengandalkan metode predictive analytics berbasis AI untuk mengolah beragam variabel—baik faktor meteorologis, kondisi lahan, maupun data historis kebakaran—dengan tujuan menghasilkan peta probabilitas dan tingkat risiko kebakaran pada wilayah tertentu dalam rentang waktu tertentu. Model ini bukan dimaksudkan untuk memberikan kepastian absolut kapan dan di mana api akan muncul, melainkan memberikan indikasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan mitigasi dini.
"Dengan data yang cukup, AI dapat membantu membaca pola dan memberikan gambaran risiko jauh lebih awal, sehingga kita memiliki waktu untuk melakukan mitigasi,"
Kata-kata itu disampaikan oleh pengembang teknologi yang menghibahkan sistem tersebut, yang menekankan bahwa kemampuan proyeksi hingga 24 bulan dirancang sebagai alat bantu perencanaan dan prioritisasi penanggulangan karhutla.
Fokus khusus pada kawasan gambut: Peat Fire Vulnerability Index
Salah satu fitur utama pada sistem ini adalah Peat Fire Vulnerability Index (PFVI), sebuah indeks yang dirancang untuk memetakan tingkat kerentanan kebakaran pada kawasan gambut. Indeks ini penting karena gambut memiliki karakteristik kebakaran berbeda dari lahan mineral; ketika mengering, api dapat menyala dan menjalar pada lapisan bawah permukaan sehingga sulit dideteksi dan dipadamkan.
| Aspek | Peran dalam PFVI |
|---|---|
| Kondisi kelembapan gambut | Menentukan potensi penyalaan dan perambatan api |
| Penggunaan lahan | Mengidentifikasi aktivitas yang meningkatkan risiko |
| Sejarah kebakaran | Memberi bobot probabilitas berdasarkan pola masa lalu |
Dampak bagi pencegahan dan tata kelola
Pemanfaatan AI untuk memperkirakan risiko karhutla membuka beberapa peluang praktis bagi pemerintah daerah, satuan tugas kebakaran, kelompok masyarakat, dan pemangku kepentingan lainnya. Dengan proyeksi risiko lebih awal, otoritas dapat:
- Memprioritaskan patroli dan sumber daya pemadaman di zona berisiko tinggi.
- Melakukan sosialisasi dan upaya pencegahan kepada masyarakat lokal yang berada di area rawan.
- Mengelola penggunaan lahan dan rencana pengeringan gambut dengan mempertimbangkan indikator risiko.
Namun, kebermanfaatan sistem ini sangat tergantung pada ketersediaan dan kualitas data yang masuk. Sistem perlu diperbarui secara berkala agar proyeksi tetap relevan seiring perubahan kondisi lapangan.
Ketersediaan gratis selama dua tahun dan implikasinya
Pemberian akses gratis selama 24 bulan oleh pengembang membuka kesempatan bagi pemerintahan daerah dan pemangku kepentingan untuk menguji dan mengintegrasikan teknologi tanpa beban biaya awal. Masa uji coba itu juga menjadi periode penting untuk menilai kecocokan model dengan kondisi lokal, kapasitas institusi, serta kebutuhan pelatihan bagi petugas lapangan.
Meski demikian, transisi dari fase hibah ke adopsi jangka panjang memerlukan perencanaan anggaran, peningkatan kapasitas sumber daya manusia, serta jaminan ketersediaan data berkelanjutan agar sistem tetap operasional dan akurat.
Catatan teknis dan kewaspadaan
Pakar kebakaran dan pengelolaan lahan menekankan bahwa teknologi bukan pengganti tindakan nyata di lapangan. AI memberikan alat bantu informasi; keputusan operasional tetap bergantung pada koordinasi antar-lembaga, kesiapsiagaan satuan tugas, serta keterlibatan masyarakat lokal dalam pencegahan.
Di Kalimantan Barat, di mana area gambut menyimpan risiko kebakaran yang kompleks, kombinasi antara teknologi, kebijakan tata kelola lahan yang baik, dan penguatan kapasitas respons menjadi kunci menekan frekuensi dan dampak karhutla.
Kesimpulan: Inisiatif penggunaan AI dan pengembangan PFVI di Kalbar merupakan langkah preventif yang menjanjikan, namun efektivitasnya bergantung pada kualitas data, kesiapan institusi, dan kesinambungan dukungan teknis setelah periode hibah berakhir.
