Oleh: Haura Azalia Putri Fardian
Banjir rob telah menjadi ancaman serius bagi masyarakat di wilayah pesisir, khususnya di sepanjang pantai utara Jawa Tengah. Fenomena ini tidak hanya mengganggu aktivitas sehari-hari, tetapi juga berdampak signifikan terhadap infrastruktur dan lingkungan. Menanggapi tantangan ini, Telkom University bekerja sama dengan University of Wollongong (UOW) Australia mengembangkan sebuah sistem inovatif bernama Tide-Eye. Sistem ini dirancang untuk memantau dan memitigasi dampak banjir rob melalui integrasi teknologi canggih seperti Internet of Things (IoT), drone, dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI).
Latar Belakang Pengembangan Tide-Eye
Wilayah pesisir utara Jawa Tengah, termasuk kota-kota seperti Pekalongan, Semarang, dan Demak, sering menghadapi banjir rob akibat kenaikan permukaan air laut dan penurunan tanah. Kondisi ini diperparah oleh perubahan iklim dan aktivitas manusia yang menyebabkan degradasi lingkungan. Banjir rob yang terjadi hampir setiap hari menimbulkan kerugian ekonomi, kerusakan infrastruktur, dan masalah kesehatan bagi penduduk setempat. Oleh karena itu, diperlukan solusi yang efektif untuk memantau dan mengurangi dampak dari bencana ini.
Teknologi di Balik Tide-Eye
Tide-Eye merupakan sistem yang menggabungkan berbagai teknologi untuk memberikan solusi komprehensif dalam penanganan banjir rob. Sistem ini terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu Internet of Things (IoT), drone, dan kecerdasan buatan (AI). IoT digunakan dengan menempatkan perangkat seperti radar dan kamera di lokasi strategis untuk memantau ketinggian air laut serta air di area pemukiman secara real-time. Data yang dikumpulkan kemudian dikirim ke pusat pengolahan untuk dianalisis lebih lanjut. Selain itu, drone beresolusi tinggi juga digunakan untuk mengambil gambar dan video dari area terdampak banjir, sehingga memungkinkan penilaian cepat terhadap situasi lapangan dan identifikasi area yang paling parah terkena dampak. Data yang diperoleh dari perangkat IoT dan drone kemudian dianalisis menggunakan algoritma kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksi pola, memprediksi potensi banjir, serta memberikan peringatan dini kepada masyarakat dan pihak berwenang.
Implementasi dan Manfaat Tide-Eye
Sistem Tide-Eye telah diimplementasikan di tiga kota di Jawa Tengah yaitu, Pekalongan, Semarang, dan Demak. Pemilihan lokasi ini didasarkan pada tingginya frekuensi dan dampak banjir rob di daerah tersebut. Dengan adanya Tide-Eye, pekerja infrastruktur air dan penduduk setempat dapat memantau ketinggian air laut dan risiko banjir rob secara real-time melalui dashboard monitoring yang disediakan. Informasi ini memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat waktu untuk meningkatkan efisiensi infrastruktur mitigasi banjir, mengurangi dampak negatif, dan bahkan mencegah terjadinya banjir sebelum mencapai pemukiman.
Selain itu, Tide-Eye juga berfungsi sebagai sistem peringatan dini (Early Warning System/EWS) yang memberikan informasi terkait penyebaran banjir dan dampaknya. Hal ini sangat penting untuk koordinasi antara berbagai pihak, termasuk Balai Besar Wilayah Sungai (BBWS), pemerintah daerah, dan masyarakat, dalam upaya penanganan dan evakuasi saat terjadi banjir.
Tantangan dan Rencana ke Depan
Meskipun Tide-Eye telah menunjukkan potensi besar dalam penanganan banjir rob, implementasinya tidak lepas dari tantangan. Beberapa di antaranya meliputi pemeliharaan perangkat di lapangan, integrasi data dari berbagai sumber, dan memastikan respons cepat dari pihak terkait saat peringatan dini dikeluarkan. Ke depan, pengembangan Tide-Eye direncanakan akan diperluas jangkauan sistemnya ke wilayah pesisir lainnya yang rentan terhadap banjir rob, serta terus mengoptimalkan teknologi yang digunakan agar lebih efisien dan akurat.
Tide-Eye merupakan bukti nyata bagaimana inovasi teknologi dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan lingkungan dan bencana alam. Melalui kolaborasi antara institusi akademik, pemerintah, dan masyarakat, solusi seperti Tide-Eye diharapkan dapat memberikan dampak positif yang berkelanjutan bagi wilayah yang rentan terhadap bencana, serta menjadi model bagi upaya serupa di wilayah lain.
#MCPRDailyNews
