Memprediksi Banjir Bandang Pasca Kebakaran Hutan dengan AI: Studi Perintis dalam Geoteknik

      Kebakaran hutan telah menjadi ancaman yang semakin meningkat secara global, tidak hanya karena kehancuran langsung yang ditimbulkannya, tetapi juga karena bahaya sekunder yang muncul setelahnya, seperti banjir bandang dan aliran puing. Peristiwa ini, terutama di area antarmuka hutan-perkotaan, dapat menyebabkan kerugian besar pada kehidupan, infrastruktur, dan lingkungan. Memahami kapan dan dalam kondisi apa bencana ini akan terjadi adalah krusial untuk perencanaan tanggap darurat yang efektif.

      Sebuah studi perintis oleh Mahta Movasat dan Ingrid Tomac (2024) yang diterbitkan di arXiv mengeksplorasi penggunaan model pembelajaran mesin (ML) untuk memprediksi dan mengklasifikasikan waktu terjadinya banjir bandang pasca kebakaran hutan. Penelitian ini berfokus pada data eksperimental multi-parameter yang meniru kondisi lapangan secara terkontrol. Pendekatan ini menawarkan wawasan penting mengenai perilaku tanah dan potensi bahaya erosi, membuka jalan bagi sistem penilaian dan peringatan dini yang lebih canggih.

Ancaman Tersembunyi di Balik Kebakaran Hutan: Tanah Hidrofobik

      Salah satu faktor utama yang membedakan banjir bandang pasca kebakaran hutan dari aliran lumpur alami adalah fenomena hidrofobisitas tanah. Setelah terbakar, lapisan tanah di permukaan atau tepat di bawahnya menjadi hidrofobik, artinya menolak air daripada menyerapnya. Fenomena ini paling sering terjadi pada lereng bukit berpasir, di mana bahan organik yang terbakar melapisi butiran pasir.

      Ketika hujan turun di tanah hidrofobik, air cenderung menggenang di permukaan dan mengalir sebagai limpasan permukaan, bukannya meresap ke dalam tanah. Limpasan ini dengan cepat mengikis tanah yang terbakar dan endapan lepas, mengubahnya menjadi aliran puing yang dahsyat atau banjir bandang. Sifat hidrofobik tanah secara signifikan meningkatkan erosi, membuat aliran puing pasca kebakaran jauh lebih intens, berdurasi lebih panjang, dan lebih merusak dibandingkan aliran lumpur alami. Oleh karena itu, memahami pemicu dan kondisi awal aliran puing menjadi sangat penting.

Pembelajaran Mesin: Jembatan Menuju Prediksi yang Lebih Baik

      Kompleksitas perilaku tanah pasca kebakaran, terutama respons hidrologi dan mekanisnya, menjadikannya domain yang ideal untuk pendekatan pemodelan canggih. Model tradisional seringkali bergantung pada asumsi fisik dan hubungan yang telah ditentukan sebelumnya, yang mungkin tidak sepenuhnya menangkap nuansa sistem yang saling bergantung ini. Di sinilah pembelajaran mesin (ML) unggul.

      Algoritma ML dapat secara langsung mengidentifikasi pola, korelasi, dan tren mendasar dari data, bahkan dalam sistem yang rumit tanpa asumsi yang telah ditetapkan. Kemampuan ini meningkatkan kapasitas prediktif model melalui pelatihan dan memungkinkan generalisasi ke skenario yang belum pernah terjadi sebelumnya. Hal ini sangat menguntungkan di lingkungan yang tidak pasti, seperti penilaian bahaya geoteknik. Studi ini menerapkan beberapa algoritma ML, termasuk regresi linear berganda (MLR), regresi logistik (LR), Support Vector Classifier (SVC), pengelompokan K-means, dan analisis komponen utama (PCA).

Eksperimen Laboratorium: Mengungkap Mekanisme Tanah

      Untuk mengatasi keterbatasan data lapangan yang sangat bervariasi, penelitian ini menggunakan lingkungan eksperimental yang terkontrol ketat. Para peneliti merancang flume eksperimental untuk meniru kondisi lapangan, di mana lapisan pasir hidrofobik buatan ditempatkan di atas dan di bawah permukaan tanah. Flume ini kemudian dimiringkan pada berbagai sudut dan dikenai berbagai intensitas serta durasi hujan.

      Studi ini secara spesifik menganalisis 36 uji flume eksperimental dengan dua konfigurasi lapisan tanah hidrofobik di dalam 2 cm tanah teratas: tata letak H-Top (lapisan hidrofobik 2 cm langsung di permukaan) dan tata letak H-Sub (lapisan hidrofobik 1 cm di bawah lapisan hidrofilik 1 cm). Variabel kunci yang diselidiki meliputi intensitas hujan (RI), kemiringan lereng (𝛿), nilai ambang batas masuk air (𝛹 wev ), dan ukuran butir tanah (D 50 ). Meskipun pengaturan eksperimental berskala laboratorium lebih kecil dari peristiwa lapangan, tujuannya adalah untuk memahami mekanisme dasar inisiasi ketidakstabilan lereng dan aliran puing, dengan fokus pada proses erosi pada permukaan berpasir dengan sudut lereng, ukuran partikel pasir, dan ukuran tetesan hujan skala penuh.

      ARSA Technology, dengan keahliannya dalam solusi AI dan IoT, dapat mengembangkan sistem pemantauan berbasis sensor canggih yang serupa untuk mengumpulkan data multi-parameter secara real-time. Platform ARSA AI Box Series, misalnya, dapat digunakan untuk memproses aliran data sensor ini langsung di lokasi (edge), memberikan wawasan instan tanpa ketergantungan cloud, yang penting untuk lingkungan kritis.

Wawasan dari Pembelajaran Mesin: Prediksi dan Klasifikasi Bahaya

      Hasil dari model pembelajaran mesin sangat menjanjikan untuk penilaian bahaya pasca kebakaran hutan:

• Prediksi Debit Total: Regresi linear berganda (MLR) secara efektif memprediksi debit total air dan sedimen. Meskipun prediksi erosi kurang akurat, terutama untuk pasir kasar, model ini tetap memberikan dasar yang kuat untuk memahami volume material yang dipindahkan.
• Klasifikasi Kegagalan: Regresi logistik (LR) dan Support Vector Classifier (SVC) mencapai akurasi yang baik dalam mengklasifikasikan hasil kegagalan (terjadinya aliran puing). Ini didukung oleh teknik pengelompokan (K-means clustering) dan reduksi dimensi (Principal Component Analysis) yang membantu mengidentifikasi pola dalam data.
• Sensitivitas Tanah: Analisis sensitivitas mengungkapkan bahwa pasir halus sangat rentan terhadap erosi, terutama di bawah intensitas hujan rendah dengan durasi panjang.
• Momen Kritis: Temuan kunci lainnya adalah bahwa 10 menit pertama hujan intensitas tinggi adalah yang paling krusial untuk debit dan potensi kegagalan.

      Implikasi praktis dari temuan ini sangat besar. Dengan prediksi yang lebih akurat tentang kapan dan di mana banjir bandang pasca kebakaran kemungkinan besar akan terjadi, otoritas dapat meningkatkan perencanaan tanggap darurat, menempatkan sumber daya dengan lebih strategis, dan bahkan merancang infrastruktur yang lebih tangguh. ARSA Technology dapat mengintegrasikan model prediktif semacam ini ke dalam solusi Custom AI Solutions untuk memberikan peringatan dini yang disesuaikan untuk lembaga pemerintah dan operator infrastruktur.

Membangun Masa Depan Lebih Aman dengan AI dan IoT

      Penelitian ini menegaskan potensi besar pembelajaran mesin dalam rekayasa geoteknik, terutama untuk mengatasi tantangan kompleks seperti prediksi banjir bandang pasca kebakaran hutan. Dengan memahami hubungan yang rumit antara hidrofobisitas tanah, intensitas hujan, kemiringan lereng, dan ukuran butir, kita dapat mengembangkan sistem peringatan dan strategi mitigasi yang lebih efektif.

      ARSA Technology berkomitmen untuk membangun masa depan yang lebih aman melalui solusi AI dan IoT yang praktis, terbukti, dan menguntungkan. Kami menghadirkan AI Video Analytics dan sistem AI di tepi jaringan (edge AI) untuk pemerintah dan perusahaan, yang dirancang untuk beroperasi dengan akurasi tinggi, keandalan, dan kontrol data. Kami percaya bahwa teknologi harus menghasilkan dampak nyata di dunia nyata, mengurangi risiko, dan meningkatkan keamanan.

      Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana solusi AI dan IoT kami dapat membantu mengatasi tantangan operasional Anda, kami mengundang Anda untuk menghubungi tim ARSA.

      Sumber: Movasat, M., & Tomac, I. (2024). Predicting the post-wildfire mudflow onset using machine learning models on multi-parameter experimental data. arXiv preprint arXiv:2602.11194.