Kebakaran hutan dan lahan (Karhutla) di Kalimantan, khususnya pada ekosistem lahan gambut, merupakan ancaman ekologis dan ekonomi yang berulang setiap tahun. Pendekatan pemadaman konvensional sering kali terkendala oleh luasnya cakupan area terpencil dan dinamika api bawah permukaan (subsurface smoldering fire). Penelitian ini mengusulkan kerangka kerja komprehensif berbasis Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) yang mengintegrasikan Machine Learning (ML) untuk prediksi risiko, Computer Vision (CV) berbasis Unmanned Aerial Vehicle (UAV) serta satelit untuk deteksi dini, dan pemodelan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk analisis kelembapan gambut.
Studi kasus difokuskan pada kawasan ex-PLG (Proyek Lahan Gambut) di Kabupaten Pulang Pisau dan Kapuas, Kalimantan Tengah. Hasil pengujian eksperimental menunjukkan bahwa model XGBoost mampu memprediksi indeks risiko kebakaran dengan tingkat akurasi mencapai 91,4%, sementara sistem deteksi asap berbasis YOLOv8 pada drone otonom mempercepat waktu deteksi anomali termal hingga 78% dibandingkan pemantauan manual. Pendekatan ini menawarkan transisi paradigma dari respons reaktif menuju manajemen mitigasi proaktif yang terukur.
Ekosistem hutan rawa gambut di Kalimantan memegang peranan krusial sebagai penyerap karbon global sekaligus pengatur hidrologi regional. Namun, degradasi ekosistem akibat alih fungsi lahan dan drainase kanal telah mengubah lahan gambut menjadi sangat rentan terhadap kebakaran, terutama saat musim kemarau panjang yang dipengaruhi oleh fenomena iklim seperti El Niño. Karakteristik kebakaran gambut di Kalimantan berbeda dengan kebakaran hutan mineral biasa; api merambat di bawah permukaan tanah (ground fire) tanpa memperlihatkan nyala api besar atau asap tebal di permukaan, sehingga sangat sulit dideteksi secara visual konvensional.
Upaya penanggulangan Karhutla di Indonesia sering kali menghadapi tantangan berupa:
Keterlambatan respons akibat luasnya cakupan wilayah dan aksesibilitas geografis yang ekstrem.
Keterbatasan data real-time mengenai tinggi muka air (TMA) tanah gambut di titik-titik terpencil.
Efisiensi pengerahan sumber daya pemadaman (Manggala Agni, helikopter water bombing, dan satgas darat) yang belum berbasis optimasi spasial.
Makalah ini bertujuan untuk merancang, menguji, dan mengevaluasi kerangka kerja penanggulangan Karhutla berbasis Artificial Intelligence (AI) dengan studi kasus spesifik di wilayah Kalimantan Tengah.
Studi Kasus Spesifik: Kawasan Lahan Gambut Pulang Pisau & Kapuas, Kalimantan Tengah
Wilayah ex-PLG (Proyek Lahan Gambut) di Kabupaten Pulang Pisau dan Kabupaten Kapuas dipilih sebagai lokasi studi kasus karena memiliki riwayat Karhutla masif, struktur kubah gambut yang dalam, serta jaringan kanal drainase yang rentan mengalami kekeringan ekstrem.
Karakteristik Lapangan dan Permasalahan :
- Tipe Bahan Bakar Alami: Serasah kering dan lapisan gambut kering dengan ketebalan bervariasi antara 1 hingga 5 meter.
- Faktor Pemicu Utama: Penurunan muka air tanah gambut di bawah ambang batas kritis (-40 cm dari permukaan tanah) dan aktivitas pembukaan lahan tanpa terkendali.
- Kendala Eksisting: Pemantauan pos pantau menara api manual memiliki radius pandang yang sangat terbatas (blind spot yang luas), sementara laporan titik panas (hotspot) satelit konvensional sering kali terlambat mendeteksi fase awal pembakaran bawah permukaan.
Metodologi Pengumpulan Data dan Eksperimen
Baca juga : Prabowo Terus Pelototi Karhutla
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental dengan membagi alur pengumpulan data dan arsitektur model ke dalam tiga tahapan utama:
a. Kerangka Pengumpulan Data Spasial dan Sensor IoT
Pengumpulan data primer dan sekunder dilakukan melalui tiga kanal utama:
- Data Penginderaan Jauh (Satelit): Menggunakan citra multispektral Sentinel-2 dan MODIS/VIIRS untuk mengekstrak Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), serta anomali suhu permukaan bumi (Land Surface Temperature / LST).
Jaringan Sensor IoT Lapangan: Pemasangan 25 unit nodul sensor berbasis ESP32 di lokasi strategis Pulang Pisau untuk mengukur kelembapan tanah gambut (soil moisture), suhu tanah pada kedalaman 30 cm, dan tinggi muka air (TMA) secara real-time yang dikirimkan melalui jaringan LoRaWAN.
Data Historis Karhutla: Rekaman data titik panas (hotspot FIRMS NASA) periode 2018–2025 di wilayah Kalimantan Tengah.
b. Metodologi Pemodelan Risiko (Pra-Bencana)
Untuk memprediksi zona kerentanan kebakaran harian, dikembangkan model Machine Learning menggunakan algoritma XGBoost (Extreme Gradient Boosting) dan Random Forest.
- Variabel Target ($Y$): Status kejadian kebakaran (1 = Terbakar, 0 = Tidak Terbakar) pada grid spasial $1 imes 1 ext{ km}$.
- Variabel Fitur ($X$): Curah hujan harian, suhu udara, kelembapan udara, indeks kekeringan SPI (Standardized Precipitation Index), nilai NDWI, dan data TMA dari sensor IoT.
- Pembagian Dataset: Data dibagi menjadi 80% untuk pelatihan (training) dan 20% untuk pengujian (testing), dengan validasi silang 5-fold (5-fold cross-validation).
c. Metodologi Deteksi Dini Berbasis Computer Vision (Saat Bencana)
Pengujian deteksi dini dilakukan menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) jenis fixed-wing dan quadcopter yang dilengkapi kamera termal inframerah dan optik RGB.
Model YOLOv8 (You Only Look Once version 8) dilatih menggunakan dataset kustom yang terdiri dari 15.000 citra asap hutan tropis dan anomali termal lahan gambut.
Pengujian lapangan dilakukan dengan menerbangkan drone secara otonom di atas zona rawan Kabupaten Kapuas untuk mengukur akurasi deteksi plume asap dini dan kecepatan latensi inferensi Edge-AI pada perangkat on-board (NVIDIA Jetson Nano).
Hasil dan Pembahasan
a. Performa Model Prediksi Risiko Kebakaran (XGBoost)
Berdasarkan pengujian model Machine Learning untuk pemetaan risiko harian di wilayah studi kasus Pulang Pisau dan Kapuas, diperoleh hasil performa sebagai berikut:
Model Machine Learning
Baca juga : Listrik Mati, Air Tak Ada, Udara Sesak
Model XGBoost menunjukkan performa superior dalam mengenali pola non-linear antara penurunan tinggi muka air tanah gambut dan lonjakan indeks kekeringan vegetasi. Peta risiko harian yang dihasilkan berhasil mendahului kemunculan hotspot satelit konvensional dengan rentang waktu 2 hingga 4 hari lebih awal.
b. Efektivitas Deteksi Dini Berbasis Computer Vision (YOLOv8)
Pengujian sistem deteksi berbasis udara (Edge-AI UAV) menunjukkan hasil yang signifikan dalam mengatasi hambatan visual hutan gambut:
Akurasi Deteksi Asap Dini: Model YOLOv8 mencapai mAP@0.5 (Mean Average Precision) sebesar 94,2% pada jarak terbang 120 meter.
Latensi Waktu Respons: Waktu pemrosesan inferensi rata-rata mencapai 24 milidetik per frame, memungkinkan drone memberikan peringatan koordinat GPS titik api secara real-time ke posko pengendali darat tanpa ketergantungan koneksi internet satelit berkecepatan tinggi.
Mitigasi Asap Palsu: Algoritma mampu membedakan dengan akurat antara kabut air pagi hari (mist/fog) dan kepulan asap halus akibat pembakaran bawah permukaan gambut (smoldering).
c. Analisis Optimalisasi Jalur Pemadaman
Baca juga : Dampak Karhutla Sudah Lebih Dari Seperempat Abad
Dengan menerapkan pendekatan optimasi berbasis Reinforcement Learning yang dikombinasikan dengan data kontur kanal air ex-PLG, sistem berhasil merekomendasikan rute penarikan selang dan pendistribusian logistik air tercepat bagi tim darat. Waktu mobilisasi penanganan awal di area terisolasi berhasil dipangkas hingga 45% dibandingkan navigasi manual konvensional.
Kesimpulan
- Model prediksi risiko berbasis XGBoost memberikan tingkat akurasi tinggi (91,4%) dalam memetakan zona rawan berbasis data spasial dan sensor IoT gambut.
- Integrasi Computer Vision (YOLOv8) pada UAV otonom mengatasi kendala keterbatasan pandangan manual serta mempercepat deteksi dini subsurface fire.
- Kerangka kerja ini direkomendasikan untuk diadopsi secara luas oleh instansi terkait (KLHK, BNPB, BRGM, dan BPBD Daerah) guna menekan kerugian ekologis dan ekonomi akibat Karhutla di Kalimantan secara berkelanjutan.
Powered by Froala Editor
Update berita dan artikel RM.ID menarik lainnya di Google News
Dapatkan juga update berita pilihan dan breaking news setiap hari dari RM.id. Mari bergabung di Grup Telegram "Rakyat Merdeka News Update", caranya klik link https://t.me/officialrakyatmerdeka kemudian join. Anda harus install aplikasi Telegram terlebih dulu di ponsel.