ITS Kembangkan AI untuk Deteksi Dini Risiko Jebolnya Tanggul Lumpur Sidoarjo

SURABAYA – Dua dekade setelah semburan lumpur panas terjadi di Porong, Sidoarjo, kondisi tanggul penahan lumpur masih membutuhkan pemantauan secara rutin. Untuk membantu mendeteksi potensi masalah lebih awal, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) mengembangkan Sidoarjo Disaster Assessment AI (SIDA-AI).

Sistem berbasis kecerdasan buatan (AI) ini menggabungkan citra drone atau Unmanned Aerial Vehicle (UAV), sensor Internet of Things (IoT), serta data prakiraan cuaca untuk memantau kondisi tanggul dan lingkungan di sekitarnya secara real time.

Tim pengembang SIDA-AI, Kurnia Cahya Febryanto, mengatakan kondisi penurunan tanah menjadi salah satu risiko yang perlu diperhatikan. Berdasarkan data Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo (PPLS), penurunan muka tanah di titik paling rentan mencapai rata-rata 0,5 meter per tahun.

Sementara di sepanjang tanggul yang memiliki panjang sekitar 11 kilometer, laju penurunan tanah berkisar 20 hingga 50 sentimeter per tahun.

“Risiko diperparah dengan kapasitas alir Kali Porong yang mengalami penyempitan akibat sedimentasi sungai,” ujar Kurnia.

Menurut Kurnia, pemantauan yang hanya dilakukan secara berkala juga memiliki keterbatasan. Perubahan yang terjadi secara perlahan bisa saja tidak langsung terlihat saat pemeriksaan.

Misalnya, jarak bebas antara permukaan air dan puncak tanggul semakin menipis, muka air masih terlihat normal, tetapi pada saat yang sama terdapat prakiraan hujan lebat. Jika kondisi tersebut terjadi bersamaan, risiko terhadap tanggul dapat meningkat.

“Gabungan dari kondisi-kondisi tersebut membuatnya semakin berbahaya,” kata mahasiswa program doktoral Departemen Teknik Informatika ITS tersebut.

Gabungkan Data Drone dan Sensor

Untuk mengantisipasi kondisi tersebut, SIDA-AI dikembangkan dengan pendekatan agentic AI, yakni AI yang dapat mengolah berbagai informasi dan membantu menentukan tindakan berdasarkan kondisi yang terdeteksi.

Kurnia menjelaskan, sistem tersebut menggabungkan data dari berbagai sumber sehingga kondisi fisik tanggul dapat dibandingkan dengan faktor lingkungan yang memengaruhi tingkat risikonya.

Pengembang perangkat keras SIDA-AI, Irfan Mirda, mengatakan sistem ini memiliki dua lapisan utama. Lapisan pertama disebut lapisan persepsi, yang bertugas mengolah data hasil pemantauan.

Melalui citra drone, lapisan tersebut dapat mendeteksi kondisi fisik tanggul, seperti retakan, rembesan, dan tingkat kejenuhan tanah.

Selain itu, sistem juga menghitung sisa freeboard, yaitu jarak aman antara permukaan air dan bagian atas tanggul. Penurunan muka tanah juga dihitung menggunakan metode Digital Elevation Model (DEM) differencing dari citra drone yang diambil pada waktu berbeda.