Lebih dari 2,6 juta hektare lahan gambut Indonesia telah rusak akibat kebakaran hutan dan lahan (karhutla) sejak 2015 hingga 2024 — setara dengan luas tiga kali wilayah Bali. Angka ini tidak hanya statistik bencana, tapi juga jejak kumulatif kegagalan sistemik: regulasi yang longgar, pemantauan manual yang terlambat, dan investasi pencegahan yang masih jauh di bawah kebutuhan nyata.
Apa Itu AI untuk Deteksi Dini Karhutla?
Teknologi deteksi dini karhutla berbasis kecerdasan buatan kini mulai diuji di Kalimantan Tengah dan Riau. Sistem ini menggabungkan citra satelit resolusi tinggi, sensor IoT di titik rawan, serta model pembelajaran mesin yang dilatih pada pola suhu, kelembaban tanah, dan anomali asap selama 12 tahun terakhir. Berbeda dari peringatan satelit konvensional yang baru aktif saat api terdeteksi, AI ini bisa memprediksi risiko kebakaran hingga 72 jam sebelumnya — dengan akurasi 83% berdasarkan uji coba Badan Restorasi Gambut dan Mangrove (BRGM) pada musim kemarau 2023.
Baca juga: Samsung Siap Luncurkan Foldable 'Passport' Z Fold 8 Wide
Dilansir Tempo Tekno, salah satu platform lokal bernama FireWatch-ID telah diintegrasikan ke dalam sistem Pusat Pengendalian Operasi (Pusdalops) KLHK sejak April 2024. Platform ini tidak hanya menampilkan titik panas, tetapi juga memberi rekomendasi prioritas respons berdasarkan kerentanan ekosistem, akses jalan, dan kapasitas tim lapangan. Namun, penggunaannya masih terbatas pada 17 kabupaten dari total 249 kabupaten/kota di wilayah rawan gambut.
Mengapa Ini Penting
Teknologi AI bukan obat ajaib — ia adalah cermin yang memperjelas ketimpangan antara inovasi dan implementasi. Di satu sisi, Indonesia memiliki salah satu ekosistem AI paling dinamis di Asia Tenggara: startup seperti SensingEarth dan SatNOGS.ID sudah mengembangkan algoritma deteksi kebakaran berbasis open-source data Sentinel-2. Di sisi lain, infrastruktur dasar masih rapuh: 62% stasiun cuaca otomatis di wilayah gambut tidak beroperasi optimal karena gangguan listrik dan keterbatasan pemeliharaan, menurut laporan BRGM 2023.
Baca juga: Windows 11 Bisa Ditunda Selamanya: Kendali Kembali ke Pengguna
Yang lebih krusial: AI tidak bisa menggantikan kebijakan tata kelola lahan. Sejak 2016, izin konsesi gambut di bawah Peraturan Menteri LHK No. 10/2017 belum sepenuhnya dievaluasi ulang. Data Kementerian ATR/BPN menunjukkan 41% lahan gambut berizin masih dalam status 'tidak aktif' atau 'belum direstorasi', namun tetap rentan terbakar karena drainase lama dan kurangnya penutupan kanal. AI mendeteksi api — tapi tidak bisa menutup kanal atau mencabut izin yang tidak dipatuhi.
Walhi dalam siaran persnya awal Mei 2024 menegaskan: 'Prioritaskan pencegahan, bukan deteksi'. Pernyataan itu bukan anti-teknologi, melainkan kritik tajam terhadap pendekatan reaktif yang masih mendominasi anggaran penanggulangan bencana. Dari total Rp1,8 triliun anggaran KLHK untuk mitigasi karhutla 2024, hanya 12% dialokasikan untuk restorasi gambut dan penguatan kapasitas masyarakat adat — sementara 68% terserap untuk operasional helikopter water bombing dan patroli darat.
Konteks Indonesia
Di Indonesia, teknologi deteksi karhutla tidak berdiri sendiri — ia bersaing dengan realitas agraria, politik lokal, dan ekonomi subsisten. Petani kecil di Kabupaten Pulang Pisau, Kalimantan Tengah, misalnya, masih mengandalkan pembakaran terkendali untuk membersihkan lahan karena tidak ada alternatif mekanis yang terjangkau. Harga alat bajak tanah berbasis biochar masih dua kali lipat dari biaya bakar-buka lahan tradisional. Sementara itu, startup AI lokal kesulitan mengakses data cuaca historis resmi karena sistem BMKG belum sepenuhnya terbuka untuk integrasi API publik — batasan teknis yang justru memperlambat pelatihan model lokal.
Ini menjelaskan mengapa solusi teknologi sering gagal di lapangan: bukan karena algoritmanya buruk, tapi karena tidak dibangun bersama komunitas pengguna. FireWatch-ID, misalnya, baru mulai mengadopsi bahasa daerah dalam notifikasi peringatan sejak Februari 2024 — setelah dua tahun uji coba menunjukkan 74% petugas desa di wilayah gambut tidak membaca notifikasi karena format teks terlalu teknis dan tidak menggunakan istilah lokal seperti 'tanah kering retak' atau 'daun rumbia menggulung' sebagai indikator awal.
Perkembangan teknologi deteksi dini memang menggembirakan. Namun, pertanyaannya bukan lagi soal 'apakah AI bisa mendeteksi lebih cepat', melainkan 'siapa yang memutuskan bagaimana hasil deteksi itu digunakan — dan untuk siapa?'. Ketika prediksi AI menyebut Desa Sumber Makmur berisiko tinggi, apakah petugas lapangan mendapat tambahan anggaran operasional? Apakah warga setempat dilibatkan dalam simulasi evakuasi? Atau justru data itu hanya menjadi lampiran laporan triwulanan?