Dari Banjir ke Banjir, Mengapa Kita Masih Gagap Menghadapi bencana?

Pendekatan sistem prediksi banjir

Sistem prediksi banjir yang akurat mendapat perhatian serius dalam berbagai studi ilmiah. Berdasarkan basis data jurnal internasional SCOPUS, ada sekitar 472 artikel (1970-2025) yang membahas metode pemetaan dan prediksi banjir.

Dari berbagai studi tersebut, setidaknya ada empat metode pendekatan utama yang bisa digunakan dengan kelebihan dan keterbatasan masing-masing, antara lain:

1. Machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI)

Machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI) bisa memprediksi dan memetakan risiko banjir lebih akurat dengan tingkat akurasi 87%.

Model yang bisa digunakan, seperti Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Artificial Neural Networks (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN), dan Spatio-Temporal Attention Gated Recurrent Unit (STA-GRU).

Pendekatan ini memiliki kemampuan analisis big data dan bisa memahami pola yang sulit dilihat manusia. Modelnya juga bisa diperbarui secara real-time, jadi lebih adaptif terhadap perubahan iklim.

Kekurangannya, metode ini butuh data dan daya komputasi berkualitas tinggi untuk melatih model. Selain itu, beberapa model sering dianggap sebagai black box—yang hasilnya sulit untuk ditafsirkan secara langsung.

2. Pendekatan spasial multi kriteria

Metode ini membuat peta risiko banjir berdasarkan berbagai faktor, seperti curah hujan, topografi (bentuk dan unsur permukaan tanah), serta jenis tanah. Dengan menggunakan alat berupa Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Multi-Criteria Decision-Making (MCDM), data-data ini diberi bobot dan di-overlay untuk menentukan wilayah mana yang paling rawan banjir.

Kelebihan pendekatan ini, mudah dipahami karena divisualisasikan dalam peta spasial dan tidak perlu komputer atau sistem canggih untuk mengoperasikannya. Sementara kelemahan utamanya adalah cenderung subjektif karena mengandalkan penilaian pembobotan manusia.

Metode ini juga kurang bisa menangkap dinamika perkembangan banjir dari waktu ke waktu. Beberapa penelitian menunjukkan metode ini memiliki tingkat akurasi sekitar 78%.

3. Pemodelan hidrologi dan hidrodinamika