Mengelola Hutan secara Benar agar Tetap Bisa Menjadi Sumber Pangan yang Melimpah

Doc: ist

Ket. hutan

DEPOK – Pemerintah diingatkan sangat penting memelihara hutan Indonesia yang multifungsi, tidak hanya sebagai pengatur iklim dan hotspot keanekaragaman hayati, tetapi sebagai sumber daya ekonomi yang melimpah. Penegasan ini dikemukakan Guru Besar Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia Prof Dr Rokhmatuloh.

Dia optimistis dengan tren positif dalam pemulihan hutan berkat kebijakan, seperti perhutanan sosial dan program Deforestation and forest Degradation (REDD+), yang menunjukkan komitmen pemerintah dan masyarakat. Potensi hasil hutan kayu dan nonkayu sangat besar. Ini mulai dari komoditas ekspor unggulan hingga produk bernilai tinggi bagi masyarakat adat.

“Namun, potensi ini hanya dapat dimanfaatkan secara optimal jika hutan dikelola secara lestari," kata Prof Rokhmatuloh di Kampus UI Depok, Kamis. Di sinilah kata dia peran vital penginderaan jauh, yang mendukung manajemen hutan berbasis bukti (evidence-based forest management).

Pada era industri 4.0, integrasi penginderaan jauh dengan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin dan cloud computing menjadi kunci. Kemajuan ini memungkinkan analisis data yang cepat, otomatis, dan akurat, serta memfasilitasi penggunaan drone untuk akuisisi citra resolusi tinggi secara fleksibel dan hemat biaya.

Secara keseluruhan, penginderaan jauh telah menjadi fondasi penting dalam pengelolaan kehutanan modern, mendukung pengambilan kebijakan berbasis data dan meningkatkan transparansi pengelolaan sumber daya alam. Keunggulan AI dalam analisis otomatis meningkatkan akurasi pemetaan dan pemantauan hutan secara real-time.

Platform cloud computing seperti Google Earth Engine (GEE), yang menyediakan akses ke ribuan petabyte data satelit, memungkinkan analisis lintas waktu dan wilayah secara efisien, mendukung komunitas ilmiah dan pembuat kebijakan.
Lebih lanjut jelasnya kombinasi big data dan ML tidak hanya mempercepat pemrosesan data, tetapi juga memungkinkan pemodelan prediktif.

Ini sangat mendukung perencanaan kehutanan berbasis proyeksi, seperti estimasi stok karbon, pertumbuhan pohon, dan habitat satwa. Penerapan Deep Learning (DL) pada pengolahan data penginderaan jauh di bidang kehutanan, terutama dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), mampu melakukan klasifikasi tutupan lahan, deteksi perubahan hutan, dan pemetaan spesies vegetasi dengan akurasi tinggi.

Prof. Rokhmatuloh juga menyoroti aplikasi DL yang lebih jauh, termasuk deteksi deforestasi otomatis menggunakan data time-series dan pemanfaatan U-Net untuk memetakan batas-batas hutan dan mengidentifikasi regenerasi vegetasi pasca-kebakaran.