Dari banjir ke banjir, mengapa kita masih gagap menghadapi bencana?

Gagap Bencana: Mengapa Sistem Prediksi dan Mitigasi Banjir Indonesia Masih Tertinggal?

Banjir di Indonesia bukan lagi sekadar bencana musiman, melainkan krisis hidrometeorologi yang kian ekstrem. Fenomena terendamnya wilayah Jabodetabek (dengan ketinggian air mencapai 3 meter) hingga lumpuhnya Kota Makassar selama lima hari di area yang diklaim “bebas banjir,” menjadi bukti nyata: Sistem mitigasi Indonesia masih bersifat reaktif dan gagap akibat lemahnya akurasi prediksi.

Tren Banjir 20 Tahun Terakhir: Lonjakan Drastis Polutan Air

Dalam dua dekade terakhir, banjir telah mendominasi lebih dari separuh total bencana tahunan di Indonesia.

• Tahun 2000-an Awal: Proporsi kejadian banjir hanya berkisar 20% – 30% dari total bencana tahunan.
• Tahun 2012: Angka ini melonjak tajam hingga 54,5%.
• Tahun 2024: Meningkat menjadi 55,1%.

Tiga Faktor Utama Pemicu Banjir:

1. Perubahan Iklim: Memicu anomali cuaca dan curah hujan ekstrem.
2. Krisis Drainase: Buruknya sistem saluran air di kawasan urban.
3. Alih Fungsi Lahan yang Masif: Konversi area resapan hijau menjadi aspal dan beton, membuat air hujan langsung berubah menjadi limpasan permukaan (runoff) menuju permukiman.

Akar Masalah: Kelemahan Data Perencanaan Daerah

Sistem mitigasi di Indonesia sulit berkembang karena dokumen perencanaan krusial (RTRW, RDTR, RPPLH, dan KLHS) masih menggunakan pendekatan data yang usang:

• Ketergantungan Data Kualitatif: Pemerintah daerah mayoritas mengandalkan platform InaRISK dari BNPB yang hanya memetakan tingkat bahaya secara umum (Rendah, Sedang, Tinggi). Data ini tidak mampu menyajikan detail luas area terdampak, kedalaman genangan, serta kecepatan aliran air.
• Kajian Risiko Bencana (KRB) Statis: Pemetaan risiko masih berbasis morfologi lahan statis, tanpa mengintegrasikan dampak dinamis dari perubahan tata guna lahan terkini dan proyeksi perubahan iklim.

Membedah 4 Metode Prediksi Banjir Berdasarkan Studi Global

Berdasarkan basis data jurnal internasional Scopus (1970–2025), terdapat sekitar 472 artikel ilmiah yang merumuskan empat metode pendekatan utama untuk memetakan risiko banjir:

1. Machine Learning (ML) & Artificial Intelligence (AI)

Menggunakan model algoritma canggih seperti Random Forest, SVM, XGBoost, ANN, CNN, dan STA-GRU.

• Tingkat Akurasi: 87%
• Kelebihan: Mampu mengolah big data, mengenali pola hidrologi yang rumit, dan dapat diperbarui secara real-time.
• Kekurangan: Membutuhkan pasokan data berkualitas tinggi, daya komputasi besar, dan bersifat black box (proses pengambilan keputusan algoritmanya sulit ditafsirkan secara langsung).

2. Pendekatan Spasial Multi Kriteria (MCDM)

Membuat peta risiko dengan meng-overlay variabel curah hujan, topografi, dan jenis tanah menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP).

• Tingkat Akurasi: 78%
• Kelebihan: Mudah dipahami karena visualisasi spasialnya sederhana dan tidak membutuhkan komputer berspesifikasi tinggi.
• Kekurangan: Bersifat subjektif (bergantung pada pembobotan manusia) dan gagal menangkap dinamika perubahan banjir dari waktu ke waktu.

3. Pemodelan Hidrologi & Hidrodinamika

Metode simulasi fisik pergerakan air. Menggunakan perangkat lunak hidrologi (RRI, SWAT, HEC-HMS) dan hidrodinamika 1D/2D (HEC-RAS, TELEMAC-2D, LISFLOOD-FP, SWMM).

• Tingkat Akurasi: Paling Tinggi (98%)
• Kelebihan: Sangat presisi dan mampu mensimulasikan berbagai skenario ekstrem akibat perubahan iklim atau tata guna lahan.
• Kekurangan: Memerlukan input data lapangan yang sangat spesifik, waktu komputasi lama, serta proses kalibrasi yang rumit.

4. Pendekatan Statistik & Non-Stationary

Menganalisis data historis menggunakan teknik Flood Frequency Analysis (FFA), Log-Pearson Type III, dan metode Bayesian.

• Tingkat Akurasi: Paling Rendah (Memiliki tingkat kesalahan 37% – 47%)
• Kelebihan: Baik untuk melihat tren probabilitas kejadian ekstrem dalam jangka panjang.
• Kekurangan: Tidak mampu menangkap aspek spasial (lokasi detail) dan mengabaikan perubahan kondisi lingkungan fase terkini.

Solusi Belajar dari Jepang dan Optimalisasi di Indonesia

Jepang berhasil menjadi “laboratorium hidup” penanggulangan banjir karena mereka menerapkan Tokyo Climate Change Adaptation Plan. Dokumen ini memperhitungkan skenario banjir paling ekstrem untuk membangun infrastruktur drainase bawah tanah, memperketat regulasi bangunan, dan memperbanyak ruang terbuka hijau secara berkala berbasis riset ilmiah.

Untuk mengadopsi kesuksesan tersebut, Indonesia perlu melakukan transformasi kebijakan melalui langkah berikut:

• Implementasi Model Hybrid: Mendorong BMKG dan pemerintah daerah untuk mengombinasikan Model Hidrologi-Hidrodinamika (untuk menganalisis fisik lahan) dengan Machine Learning (untuk menganalisis data historis). Kombinasi ini mampu memprediksi secara presisi daerah mana saja yang akan tergenang beserta estimasi kedalamannya.
• Hilirisasi Riset Akademis ke Kebijakan Publik: Menghentikan ego sektoral dengan cara mengintegrasikan hasil riset prediksi banjir dari berbagai universitas nasional ke dalam dokumen perencanaan pembangunan daerah. Kebijakan mitigasi harus berbasis data ilmiah (data-driven policy), bukan sekadar respons kepanikan sesaat setiap kali musim hujan tiba.

sumber:
https://theconversation.com/dari-banjir-ke-banjir-mengapa-kita-masih-gagap-menghadapi-bencana-251466