Dari Ceramah ke Dunia Virtual: Masa Depan Pendidikan Bencana di Indonesia

Bencana banjir bukan hanya urusan udara yang meluap—ia adalah persoalan ketidaksiapan kolektif yang sering berulang. Indonesia, yang sering dilanda banjir tahunan, belum memiliki sistem edukasi kebencanaan yang benar-benar imersif dan berdampak pada masyarakat umum. Di tengah keterbatasan metode konvensional seperti ceramah, leaflet, atau latihan simulasi fisik, muncul satu inovasi menarik: Virtual Reality (VR) untuk simulasi mitigasi banjir.

Makalah dari Arda Surya Editya (2022) yang dipublikasikan dalam Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual mengupas pengembangan sistem edukasi berbasis VR yang menyimulasikan skenario banjir secara interaktif. Artikel ini tidak hanya merangkum isi penelitian, tetapi menyuguhkan refleksi kritis, perbandingan global, serta relevansi praktis di lapangan.

Mengapa Butuh Simulasi Banjir Berbasis VR?

Indonesia secara geografis sangat rentan terhadap bencana hidrometeorologi. Namun, pelatihan mitigasi bencana umumnya dilakukan secara terbatas, mahal, atau sulit. Untuk terjadinya banjir, misalnya, kita memerlukan udara dalam jumlah besar dan pengaturan lokasi yang rumit. Belum lagi, pendekatan “ceramah” atau instruksi satu arah terbukti kurang membekas pada peserta, apalagi anak-anak dan remaja.

Penyempurnaan teknologi VR hadir sebagai solusi. Dengan menciptakan simulasi banjir secara digital yang bisa "dimasuki" pengguna , maka pelatihan menjadi lebih realistis, emosional, dan menarik. Pengguna bisa belajar sambil bermain, bukan sekadar mendengarkan teori.

Rancang Bangun Sistem: Dari Wawancara hingga Prototipe

Penelitian ini tidak dibangun di ruang hampa. Tahapan awal dimulai dengan wawancara bersama Dinas Penanggulangan Bencana Sidoarjo, yang menyampaikan tiga masalah utama:

1. Tidak adanya media edukasi yang interaktif untuk mitigasi banjir.
2. Sulitnya menyelenggarakan simulasi fisik karena keterbatasan sumber daya (udara, lokasi).
3. Edukasi seputar barang berharga dan bekal keluar tidak efektif tanpa pengalaman langsung.

Dari sinilah lahirlah gagasan untuk menciptakan sistem edukasi berbasis Virtual Reality dan gamifikasi , yang tidak hanya mengajarkan teori, namun juga melatih keterampilan bertahan dalam suasana banjir secara virtual.

Teknologi di Balik Simulasi

Aplikasi ini dibangun menggunakan Unity sebagai game engine dan bahasa pemrograman C# . Perangkat keras yang dibutuhkan cukup sederhana, yaitu VR-Box untuk menampilkan tampilan 3D dan joystick Bluetooth untuk mengontrol pemain.

Pemain akan berperan sebagai relawan bencana yang harus menyelamatkan warga dan mengumpulkan bekal sebelum menuju lokasi evakuasi. Game ini mengadaptasi genre first-person shooter (FPS) namun bukan untuk pertempuran, melainkan untuk eksplorasi dan aksi cepat dalam kondisi darurat.

Elemen Gamifikasi: Belajar Lewat Tantangan

Agar sistem ini tidak terasa seperti “kuliah digital”, peneliti menambahkan elemen gamifikasi seperti:

• Poin dan level : Pemain akan mendapat skor untuk setiap tindakan yang benar, seperti menyelamatkan lansia, membawa dokumen penting, atau menemukan jalur evakuasi.
• Petunjuk dan NPC : Tersedia karakter non-pemain yang memberikan Arah. Jika pemain mengabaikannya atau melakukan kesalahan, skor akan turun.
• Target akhir : Jika skor pemain di atas 60, maka dianggap berhasil. Di bawah itu, pemain dinyatakan kalah.

Peta permainan didesain menyerupai kota nyata dengan sekolah, rumah sakit, dan rumah warga. Ditambahkan pula efek cuaca seperti hujan dan petir agar simulasi terasa lebih hidup dan menegangkan.

Hasil Uji Coba: Apa Kata Pengguna?

Simulasi ini diuji kepada 40 responden dari kalangan mahasiswa, dosen, dan karyawan Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo. Prosesnya sederhana: mereka mencoba simulasi selama 10 menit, lalu menjawab survei menggunakan skala Likert.

Hasil:

• 80% menyatakan sistem sangat membantu dan menghibur .
• 10% menyebut sistem cukup membantu dan menghibur .
• 10% menyebut sistem berfungsi normal .

Tingkat kepuasan yang tinggi menunjukkan bahwa teknologi VR bukan hanya alat canggih, tetapi juga dapat diakses dan dinikmati oleh pengguna awam—selama sistemnya dirancang dengan baik dan mendalam.

Analisis Kritis: Potensi dan Tantangan

Kelebihan:

1. Imersif dan realistis : Membawa pengguna langsung ke kondisi darurat, bukan sekadar teori.
2. Murah dan fleksibel : Dibanding latihan fisik, simulasi ini bisa dilakukan kapan saja di ruang tertutup.
3. Daya tarik edukatif : Terutama bagi generasi muda yang akrab dengan teknologi dan game.

Tantangan:

1. Keterbatasan perangkat : Tidak semua masyarakat memiliki VR Box atau joystick Bluetooth.
2. Skalabilitas terbatas : Aplikasi ini masih diuji pada cakupan kecil dan belum diuji untuk kalangan anak-anak atau lansia.
3. Aspek emosional : Walaupun realistis, tetap tidak bisa menggantikan tekanan psikologis dalam situasi banjir nyata.

Studi Banding: VR untuk Pendidikan di Negara Lain

Simulasi VR untuk mitigasi bencana juga telah digunakan secara luas di negara lain. Beberapa contoh:

• Schild dkk. (2019) menggunakan simulasi multiplayer pelatihan untuk penyelamatan korban tenggelam, dan terbukti meningkatkan pengetahuan pengguna.
• Liu dkk. (2020) mengembangkan VR untuk melatih teknisi industri, yang berhasil mengurangi biaya kerusakan mesin karena kesalahan operasional.
• Proyek EPICSAVE di Eropa menciptakan game VR kolaboratif untuk pelatihan darurat medis, dan diterapkan dalam kurikulum pelatihan paramedis.

Artinya, tren dunia sudah bergerak ke arah pembelajaran berbasis imersi digital, dan Indonesia melalui penelitian ini telah mengambil langkah awal yang tepat.

Potensi Pengembangan Lanjutan

Peneliti menyarankan agar sistem ini dikembangkan lebih jauh, termasuk:

1. Integrasi dengan perangkat VR canggih seperti Oculus dan Meta Quest .
2. Penambahan level dan skenario baru , misalnya simulasi banjir malam hari, gempa susulan, atau evakuasi massal.
3. Kolaborasi lintas sektor , termasuk dengan BNPB, BPBD, dan dinas pendidikan agar masuk ke kurikulum sekolah.

Selain itu, fitur pelaporan dan feedback pengguna secara real-time dapat ditambahkan untuk memperbaiki kelemahan sistem dan meningkatkan pengalaman belajar.

Relevansi Industri dan Pemerintahan

Dalam konteks pemerintahan, sistem ini bisa menjadi alat pelatihan murah dan efektif untuk kader relawan bencana, linmas, hingga petugas RT/RW . Sedangkan untuk industri edutech, aplikasi seperti ini bisa dijual atau didistribusikan secara gratis sebagai bagian dari program tanggung jawab sosial perusahaan (CSR).

Dengan regulasi yang mendukung dan sinergi antar lembaga, Indonesia dapat membangun ekosistem pelatihan bencana yang berbasis teknologi, efisien, dan adaptif terhadap tantangan zaman.

Penutup: Teknologi Tidak Hanya Untuk Hiburan

Jika dulu kita menganggap Virtual Reality hanya cocok untuk game dan hiburan, penelitian ini membuktikan bahwa VR bisa menyelamatkan nyawa—secara tidak langsung. Melalui edukasi yang imersif, masyarakat bisa belajar menghadapi bencana dengan cara yang menyenangkan, terukur, dan efisien.

Simulasi mitigasi banjir berbasis VR bukanlah solusi tunggal, tetapi merupakan bagian penting dari revolusi edukasi kebencanaan yang lebih partisipatif dan kontekstual. Kini, saatnya pemerintah dan masyarakat bersinergi agar teknologi semacam ini tak hanya berhenti di laboratorium atau kampus, tetapi bisa menjangkau sekolah, balai desa, dan rumah tangga.

Referensi

Editya, AS (2022). Pengembangan simulasi mitigasi bencana banjir menggunakan teknologi Virtual Reality. Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual, 7 (2), 169–178.

 

Pendahuluan

Seiring transformasi menuju industri 4.0, tantangan dalam menjaga keandalan operasional sistem manufaktur menjadi semakin kompleks. Salah satu sektor yang paling terdampak adalah industri otomotif, di mana downtime sekecil apa pun dapat menyebabkan kerugian besar dan gangguan rantai pasokan. Dalam konteks inilah, makalah karya Soltanali et al. (2019), yang berjudul Operational reliability evaluation-based maintenance planning for automotive production line, menawarkan pendekatan menyeluruh yang memadukan metode statistik dan simulasi Monte Carlo untuk merancang strategi pemeliharaan berbasis keandalan.

Tantangan Keandalan dalam Lini Produksi Otomotif

Produksi otomotif melibatkan ribuan komponen dan subsistem yang harus bekerja secara sinkron. Salah satu sistem kritikal yang dievaluasi dalam studi ini adalah fluid-filling system, yang mencakup subsistem seperti:

• Hydraulic-pneumatic circuit
• Electrical circuit
• Filling head set

Setiap subsistem memiliki komponen-komponen vital, seperti pompa vakum, ABS, starter, mini-valves, coupling, dan O-rings & seals. Kegagalan satu komponen saja dapat mengakibatkan terhentinya seluruh lini produksi.

Metodologi Evaluasi Keandalan

1. Struktur Statistik

Penilaian keandalan dimulai dari pengumpulan data gangguan nyata dari sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS) di pabrik otomotif Iran. Data tersebut mencakup frekuensi, waktu antar gangguan (time between failure atau TBF), dan waktu perbaikan.

Proses analisis mencakup:

• Uji homogenitas dan tren: Menggunakan uji MIL-Hdbk-189 dan Laplace untuk menguji asumsi data independent and identically distributed (iid).
• Pemodelan distribusi: Mayoritas data cocok dengan distribusi Weibull, menunjukkan tren peningkatan kegagalan (fase wear-out).
• Estimasi parameter: Menggunakan pendekatan Maximum Likelihood Estimation (MLE).

2. Simulasi Monte Carlo

Metode simulasi berbasis algoritma Kamat dan Raily (K-R) digunakan untuk memprediksi keandalan sistem dengan pendekatan stokastik:

• Melibatkan generasi waktu kegagalan acak berdasarkan distribusi parameter.
• Menilai status fungsional subsistem pada setiap iterasi.
• Mengulang proses hingga 3.000 kali untuk meminimalkan error prediksi.

3. Model Optimasi Interval Pemeliharaan

Model optimasi berbasis biaya total ekspektasi dihitung untuk menentukan interval pemeliharaan ideal. Biaya yang diperhitungkan meliputi:

• Biaya inspeksi dan penggantian
• Biaya downtime
• Biaya kerugian produksi

Hasil dan Temuan Kunci

Statistik Keandalan

• Subsystem dengan frekuensi kegagalan tertinggi: Filling head set (42%), Electrical circuit (35%), Hydraulic-pneumatic (23%).
• TBF rata-rata:
  • Filling head set: 225 jam (setiap 9 hari)
  • Electrical: 336 jam (setiap 14 hari)
  • Hydraulic: 639 jam (setiap 26 hari)

Estimasi Parameter Weibull (contoh):

• Mini-valves: Shape = 2.04, Scale = 1,090.67
• Valves: Shape = 1.70, Scale = 4,474.96

Semakin besar parameter shape (>1), semakin besar laju kegagalan seiring waktu.

Simulasi Monte Carlo

• Akurasi tinggi: Error simulasi hanya 1,59% untuk 3.000 iterasi.
• Prediksi keandalan sangat dekat dengan model statistik.
• Distribusi hasil lebih informatif (mean, deviasi, distribusi kumulatif).

Perencanaan Pemeliharaan Optimal

Berdasarkan ambang keandalan 85%, interval pemeliharaan ideal sebagai berikut:

• Hydraulic-pneumatic circuit: Valves (1.000 jam), PCS (750 jam), Vacuum pump (716 jam)
• Electrical circuit: Starter (230 jam), ABS (98 jam), Sensors (204 jam)
• Filling head set: Mini-valves (460 jam), Coupling (550 jam), O-rings & seals (105 jam)

Jika keandalan ditingkatkan ke 90%, interval semakin pendek: misalnya ABS disarankan diperiksa tiap 65 jam.

Model Biaya Total

Untuk horizon 2.000 jam, total biaya ekspektasi minimum diperoleh pada:

• Mini-valves: 4 kali inspeksi dengan biaya $52.09
• Valves: 2 inspeksi, $23.43
• Starter: 2 inspeksi, $63.91

Studi Kasus: O-rings & Seals

O-rings adalah komponen sederhana namun krusial. Dengan TBF minimum 1,5 jam dan bentuk distribusi yang menunjukkan kecenderungan wear-out, pemeliharaan harus difokuskan secara ketat. Kerusakan akibat korosi fluida, kesalahan operator, dan tekanan berulang menunjukkan perlunya pendekatan desain ulang dan pelatihan operator.

Implikasi Industri

Dampak Praktis:

• Pengambilan keputusan berbasis data: Tidak lagi mengandalkan intuisi teknisi.
• Efisiensi biaya: Biaya total turun drastis dengan optimasi interval.
• Pencegahan kerusakan besar: Deteksi dini komponen lemah seperti ABS atau O-rings.

Potensi Integrasi Teknologi:

• Penggabungan data dari sensor IoT untuk pemeliharaan prediktif.
• Integrasi dengan sistem CMMS berbasis AI untuk otomatisasi jadwal.
• Visualisasi simulasi untuk pelatihan teknisi dan manajemen.

Kritik dan Rekomendasi

Kelebihan Studi:

• Kombinasi statistik dan simulasi yang saling melengkapi.
• Fokus pada data operasional nyata, bukan hanya rancangan produk.
• Pendekatan sistematis terhadap optimasi biaya dan keandalan.

Keterbatasan:

• Tidak mempertimbangkan korelasi antar komponen.
• Tidak ada pembahasan soal pemodelan kegagalan sistem non-seri.
• Studi hanya dilakukan pada satu fasilitas otomotif (kasus Iran).

Rekomendasi Lanjutan:

• Uji lapangan pada berbagai jenis lini produksi (SUV, EV, dll).
• Pengembangan model pemeliharaan berbasis machine learning.
• Ekspansi ke sistem modular atau berbasis jaringan (networked systems).

Kesimpulan

Studi ini menunjukkan bahwa evaluasi keandalan berbasis data statistik dan simulasi Monte Carlo bukan hanya layak, tetapi sangat efektif dalam meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan produksi otomotif. Dengan memperhitungkan frekuensi gangguan, parameter distribusi kegagalan, serta optimalisasi berbasis biaya dan keandalan, perusahaan dapat merancang interval pemeliharaan yang presisi, hemat, dan strategis.

Dalam era industri 4.0, integrasi metode ini dengan teknologi cerdas seperti AI dan IoT akan menjadi keharusan. Strategi pemeliharaan bukan lagi reaktif, tapi proaktif dan berbasis prediksi.

Sumber: Soltanali, H., Rohani, A., Tabasizadeh, M., Abbaspour-Fard, M.H., & Parida, A. (2019). Operational reliability evaluation-based maintenance planning for automotive production line. Quality Technology & Quantitative Management. https://doi.org/10.1080/16843703.2019.1567664

Sensor Tinggi Air Sungai: Inovasi Lokal untuk Peringatan Dini Banjir yang Efektif

Membangun Sistem Peringatan Murah, Cepat, dan Andal dari Komunitas untuk Komunitas

Banjir telah lama menjadi mimpi buruk tahunan di banyak negara tropis, termasuk Filipina. Tak hanya memporak-porandakan rumah dan infrastruktur, tapi juga merenggut ribuan nyawa setiap dekade. Di tengah keterbatasan teknologi mahal dan akses sistem peringatan dini berbasis radar atau satelit, sekelompok peneliti dari Cebu Normal University menggagas sesuatu yang sederhana, murah, dan tepat guna: sistem sensor tinggi air sungai berbasis konduktivitas udara.

Penelitian ini bukan hanya contoh sains terapan berbasis komunitas, tetapi juga bukti bahwa teknologi tidak harus rumit untuk menyelamatkan nyawa. Artikel ini mengupas secara kritis ide, metode, hasil, dan potensi dari penelitian tersebut dengan membandingkannya dengan pendekatan global serta kebutuhan nyata di lapangan.

Latar Belakang: Krisis Banjir dan Kekosongan Sistem Peringatan

Filipina, seperti Indonesia, berada di jalur topan dan memiliki ratusan DAS (daerah aliran sungai) aktif. Data tahun 1990–2014 menunjukkan bahwa hampir 32% bencana alam di negara ini disebabkan oleh banjir, dengan tingkat kematian sebesar 5,9%. Meskipun ada badan seperti PAGASA yang menyediakan informasi cuaca dan peta bahaya, masih banyak wilayah yang tidak memiliki sistem real-time untuk memperingatkan warga sebelum air sungai meluap.

Sebagian besar pendekatan masih bersifat struktural, seperti bendungan atau drainase. Namun, seperti saran Bank Dunia, solusi informasi teknologi berbasis non-struktural justru lebih fleksibel dan murah untuk diterapkan di daerah padat penduduk.

Ide Dasar: Sensor Air Sungai Berbasis Konduktivitas

Konsep alat yang dikembangkan peneliti cukup sederhana namun cerdas: air sungai mengandung ion-ion yang membuatnya lebih konduktif dibandingkan air bersih (air keran). Saat udara menyentuh kabel terbuka pada alat, arus listrik mengalir dan membunyikan alarm dengan tingkat kekuatan yang berbeda sesuai ketinggian udara.

Tiga tingkat peringatan disusun berdasarkan tinggi udara terhadap permukaan sungai:

• Level 1 (Waspada): 2 meter di bawah bibir sungai.
• Level 2 (Siaga): 1 meter di bawah permukaan sungai.
• Level 3 (Awas): Udara sudah menyentuh permukaan—banjir sangat mungkin terjadi.

Setiap level mengaktifkan buzzer berbeda yang membunyikan suara dengan volume meningkat. Sistem ini tidak bergantung pada internet atau daya listrik permanen, cukup baterai dan komponen dasar kelistrikan.

Eksperimen: Mungkinkah Efektif Alat Ini?

Peneliti menguji alat di miniatur lingkungan yang meniru komunitas nyata dan mengisi aliran air dari tiga sungai utama di Cebu: Butuanon, Cubacub, dan Cansaga. Air keran digunakan sebagai pembanding (kontrol).

Beberapa parameter utama yang diuji:

• Tingkat kenaikan suara buzzer saat udara menyentuh sensor.
• Jarak dengar dari 5 m, 10 m, hingga 20 m.
• Efektivitas latar suara 60 dBA , menyerupai kondisi kota saat hujan.

Hasil Menarik:

1. Air menghasilkan suara alarm sungai lebih keras dibandingkan air keran.
   • Sungai Cubacub memberikan hasil paling signifikan dengan kenaikan 25,5 dBA pada level tertinggi.
2. Semakin tinggi tingkat banjir, semakin keras bel berbunyi.
   • Level 3 (Awas) mencapai 85–88 dBA pada jarak 5 meter, cukup untuk membangun seluruh lingkungan.
3. Daya dengar menurun secara signifikan ketika jarak diperbesar.
   • Pada jarak 20 m, penurunan mencapai 8–9 dBA. Meski masih terdengar, perlunya penguatan suara untuk wilayah yang lebih luas.

Hasil statistik menunjukkan bahwa alat bekerja lebih baik di air sungai karena ion dan konduktivitasnya jauh lebih tinggi dibandingkan air bersih biasa.

Nilai Tambah: Inovasi Murah dengan Potensi Luas

Keunggulan:

• Biaya sangat murah. Semua komponen bisa dibeli di toko elektronik lokal.
• Bisa dirakit oleh komunitas. Tidak membutuhkan teknisi atau insinyur untuk instalasi.
• Tidak tergantung sinyal atau listrik PLN. Ideal untuk desa terpencil.

Tantangan:

• Belum diuji dalam kondisi cuaca ekstrem nyata. Studi ini berbasis simulasi di lingkungan miniatur.
• Tingkat keawetan alat belum diketahui. Khususnya di udara berlumpur atau banjir besar.
• Belum ada integrasi ke sistem komunikasi darurat. Saat ini hanya berbasis suara lokal.

Studi Banding: Apakah Konsep Serupa Pernah Diterapkan?

Di negara-negara maju, sistem peringatan banjir perlu mengandalkan radar hujan, satelit, dan sensor otomatis berbasis IoT. Contohnya:

• Jerman dan Belanda menggunakan deteksi dini banjir yang terintegrasi dengan aplikasi warga.
• Bangladesh memanfaatkan radio komunitas untuk menyebarkan peringatan saat sungai naik.
• India mengembangkan sensor berbasis Arduino untuk sekolah dan desa rawan banjir.

Namun, semua itu relatif mahal dan membutuhkan jaringan. Alat yang dikembangkan dari tim Cebu memiliki keunggulan: sistem lokal, offline, murah, dan langsung dirasakan manfaatnya oleh masyarakat sekitar.

Dampak Sosial dan Potensi Replikasi

Dengan alat ini, masyarakat tak lagi hanya menjadi korban pasif. Mereka bisa membangun, menginstal, dan merespons peringatan dari lingkungan mereka sendiri.

Lebih dari itu, alat ini bisa menjadi sarana edukasi STEM (Science, Technology, Engineering, and Math) bagi pelajar dan komunitas. Penelitian ini bahkan menyarankan agar alat seperti ini dimasukkan ke dalam program bencana pelatihan atau kurikulum sains sekolah.

Rekomendasi untuk Implementasi Nyata

1. Uji lapangan di wilayah banjir musiman. Seperti Jakarta Utara, Samarinda, atau pesisir Bengawan Solo.
2. Integrasi dengan aplikasi lokal. Gunakan modul Wi-Fi atau SMS gateway agar sinyal peringatan dapat menjangkau HP warga.
3. Peningkatan daya suara. Tambahkan megafon kecil atau pengerasan suara terarah untuk mencakup radius lebih besar.
4. Pendidikan komunitas. Ajak masyarakat merakit alat sendiri agar rasa kepemilikannya meningkat.
5. Dukung dengan kebijakan lokal. Pemerintah desa dapat mengalokasikan dana darurat untuk instalasi alat ini di titik rawan banjir.

Kesimpulan: Teknologi Rendah, Dampak Tinggi

Penelitian ini menunjukkan bahwa inovasi tidak selalu datang dari laboratorium mahal atau institusi besar. Kadang-kadang, solusi yang paling berdampak justru lahir dari eksploitasi lokal dan kreativitas komunitas. Alat deteksi banjir berbasis sensor air sungai ini layak mendapat perhatian lebih besar karena menawarkan:

• Solusi nyata untuk persoalan tahunan.
• Cara sederhana memahami sains dan teknologi.
• Jembatan antara komunitas dan kesiapsiagaan bencana.

Jika dikembangkan lebih lanjut, bukan tidak mungkin alat ini menjadi standar baru peringatan banjir di negara-negara berkembang, termasuk Indonesia.

Referensi (Gaya APA)

Callanga, C., Alegrado, CA, Hurano, K., Tenio, GS, Velarde, P., & Galon, CMV (2020). Sensor ketinggian air sungai sebagai sistem peringatan banjir sungai. Jurnal Internasional Ilmu Fisika, 15 (4), 138–150.

Transformasi prakiraan Cuaca dari Informasi ke Aksi

Ketika Jakarta diterpa hujan lebat, berita tentang banjir dan ribuan warga terdampak nyaris menjadi rutinitas musiman. Meskipun Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) secara rutin merilis prakiraan cuaca, sering kali informasi tersebut gagal diterjemahkan menjadi tindakan nyata di lapangan. Di sini Impact-Based Forecast (IBF) menawarkan sebuah pendekatan revolusioner: alih-alih sekedar menceritakan bahwa "akan hujan", IBF menyampaikan "apa dampaknya" dan "apa yang harus dilakukan".

Penelitian Younggy HM Hutabarat yang dimuat dalam Jurnal Widya Climago (2020) merupakan salah satu tonggak awal pengembangan sistem IBF di Indonesia. Fokusnya adalah Jakarta, kota megapolitan yang setiap musim hujan selalu menghadapi risiko banjir dengan skala yang kompleks dan variatif.

Mengapa Prakiraan Berbasis Dampak Penting bagi Jakarta?

Jakarta bukan hanya pusat pemerintahan dan perekonomian, tetapi juga wilayah dengan tingkat kerentanan bencana yang sangat tinggi. Sekitar 40% dari total wilayah Jakarta berada di bawah permukaan laut. Selain itu, topografi yang datar, aliran 13 sungai, dan pesatnya pembangunan membantu daya resap tanah dan memperbesar potensi banjir.

Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) mencatat bahwa lebih dari 95% bencana di Indonesia adalah bencana hidrometeorologi—banjir, longsor, dan badai. Di Jakarta sendiri, pada tahun 2015–2019, terjadi lebih dari 100 kejadian banjir yang menimpa hampir 100.000 warga. Fakta ini menunjukkan bahwa hanya mengandalkan prakiraan konvensional tidak cukup. Masyarakat membutuhkan informasi yang bisa langsung diterjemahkan menjadi tindakan preventif .

Dari ramalan Konvensional ke Sistem Berbasis Dampak

prakiraan cuaca biasanya menyebutkan intensitas hujan, kecepatan angin, atau suhu udara. Namun, masyarakat umum—apalagi di wilayah tropis seperti Indonesia—sering mengabaikannya karena informasi ini terasa terlalu teknis dan tidak relevan secara langsung.

Model Impact-Based Forecast mengubah pendekatan tersebut. Informasi cuaca kini dikaitkan dengan:

• Skala dampak : mulai dari dampak minimal, minor, signifikan, hingga parah.
• Tingkat kemungkinan terjadinya (likelihood) : sangat rendah, rendah, sedang, dan tinggi.

Melalui matriks ini, informasi prakiraan tidak lagi hanya disampaikan sebagai kemungkinan hujan, tetapi juga risiko yang ditimbulkan dan langkah antisipatif yang harus dilakukan.

Pendekatan Penelitian: Data, Model, dan Matriks Risiko

Penelitian ini menggunakan tiga sumber utama:

1. Data banjir Jakarta 2015–2019 : Untuk mengidentifikasi pola dan intensitas kejadian banjir.
2. Prakiraan data dari model GFS (Global Forecast System) : Dengan resolusi 0,25° × 0,25°, digunakan untuk memprediksi parameter atmosfer hingga tiga hari ke depan.
3. Matriks dampak dan respon dari BNPB : Digunakan untuk mengklasifikasikan dampak banjir dan menentukan strategi respon.

Dengan kombinasi ketiganya, peneliti melakukan analisis komposit atas lima parameter cuaca yang dianggap berpengaruh terhadap banjir:

• Curah hujan
• Kelembapan relatif (RH)
• Suhu udara
• CAPE (Energi Potensial Konvektif yang Tersedia)
• Kecepatan vertikal (gerakan udara vertikal)

Temuan Utama: Ketika Hujan Bukan Lagi Satu-satunya Penentu

Salah satu temuan menarik dari penelitian ini adalah bahwa hujan—meskipun menjadi penyebab utama banjir—ternyata bukan satu-satunya indikator paling andal dalam model GFS . Model ini justru menunjukkan prediksi yang lebih stabil dan akurat untuk parameter lain seperti kelembapan dan suhu udara.

Hasil Utama:

• Curah hujan hanya memiliki probabilitas 20–25% untuk memprediksi banjir, tergolong kemungkinan sangat rendah .
• RH dan suhu memiliki probabilitas 50–55%, termasuk dalam kemungkinan rendah .
• CAPE berada di kisaran 43–45%, juga dalam kategori kemungkinan rendah .
• Kecepatan vertikal sekitar 35–38%, masuk kemungkinan rendah .

Artinya, model GFS lebih baik dalam menggambarkan kondisi atmosfer seperti kelembapan dan energi konvektif daripada hujan langsung. Hal ini membuka kemungkinan untuk menggunakan kombinasi variabel sebagai prekursor banjir yang lebih efektif daripada hanya mengandalkan hujan saja.

Dampak Praktis: Integrasi IBF dalam Kebijakan dan Sistem Peringatan

Informasi dari IBF tidak hanya bersifat teknis, tetapi diarahkan untuk bisa langsung dimanfaatkan oleh masyarakat dan pemangku kepentingan. Dalam IBF, setiap kombinasi antara tingkat dampak dan probabilitas kejadian akan menghasilkan peringatan berwarna :

• Hijau : tidak ada peringatan
• Kuning : waspada
• Oranye : waspada
• Merah : awas

Misalnya, meskipun curah hujan diprediksi kemungkinannya rendah, namun bila dampaknya parah (parah), sistem tetap dapat mengeluarkan peringatan oranye atau merah. Inilah yang membedakan IBF dari sistem prakiraan biasa— risiko yang ditentukan bukan hanya dari kemungkinan kejadian, tapi juga besarnya dampak yang bisa terjadi.

Inovasi yang Disarankan: Aplikasi Mobile IBF

Dalam penutup studinya, Hutabarat mengusulkan agar hasil prakiraan IBF disampaikan dalam aplikasi mobile . Ini bukan sekadar ide visual, tetapi usulan strategi agar masyarakat bisa menerima peringatan berbasis dampak langsung di ponsel pintar mereka. Dengan demikian, tindakan preventif bisa dilakukan lebih cepat, bahkan sebelum banjir terjadi.

Aplikasi semacam ini idealnya memuat:

• Peta risiko banjir berbasis IBF
• Tingkat peringatan berdasarkan warna
• Rekomendasi tindakan sesuai skenario dampak
• Notifikasi real-time ketika situasi memburuk

Perbandingan Internasional: Belajar dari Karibia hingga Bangladesh

Indonesia bukan satu-satunya negara yang mulai mengadopsi IBF. Studi internasional menunjukkan hasil yang serupa:

• Karibia menggunakan Platform Dewetra Karibia , yang memadukan data sosial-ekonomi, kerentanan, dan risiko meteorologi.
• Nepal dan Bangladesh mengembangkan sistem peringatan warna-warni dengan rekomendasi perilaku spesifik bagi masyarakat.
• Kenya fokus pada penguatan tindakan berbasis perkiraan untuk meminimalkan kerusakan banjir.

Dari sini dapat disimpulkan bahwa keberhasilan IBF sangat bergantung pada:

• Kolaborasi antar lembaga: BMKG, BNPB, BPBD, dan dinas teknis lainnya.
• Penguatan pendidikan masyarakat.
• Integrasi data spasial dan historis untuk prediksi berbasis dampak yang lebih akurat.

Kritik dan Saran Pengembangan

Penelitian ini menjadi pionir penting, namun ada beberapa hal yang bisa menjadi perhatian untuk pengembangan selanjutnya:

1. Model GFS belum optimal untuk prediksi hujan tropis
   memerlukan integrasi dengan model lokal seperti WRF atau Himawari yang lebih sensitif terhadap pola hujan mikro di Indonesia.
2. Data bencana masih terbatas di Jakarta
   Perlunya ekspansi riset IBF ke kota-kota lain yang rawan banjir seperti Surabaya, Medan, dan Makassar agar lebih representatif secara nasional.
3. Belum menguji faktor sosial-ekonomi secara langsung
   Meskipun dampak dibagi ke dalam tingkat empat, penelitian ini belum secara eksplisit mempertimbangkan variabel sosial seperti kepadatan penduduk atau tingkat kemiskinan yang sangat mempengaruhi risiko banjir.
4. Belum ada validasi terhadap tindakan nyata
   Keberhasilan IBF idealnya diukur dari berapa banyak korban atau kerugian yang bisa dikurangi berkat peringatan dini—dan ini memerlukan studi jangka panjang.

Kesimpulan: Prakiraan Cuaca yang Menggerakkan Tindakan

Prakiraan Berbasis Dampak bukan sekadar evolusi dari sistem informasi cuaca, tapi revolusi dalam mitigasi bencana . Jakarta sebagai kota dengan kompleksitas perkotaan dan risiko hidrometeorologi tinggi memerlukan pendekatan seperti ini untuk menanggulangi dampak banjir yang semakin tidak terduga akibat perubahan iklim.

Penelitian Younggy HM Hutabarat berhasil mengangkat potensi IBF secara ilmiah dan praktis, sekaligus membuka ruang untuk pengembangan sistem prediksi yang lebih cerdas, tanggap, dan proaktif.

Jika prakiraan cuaca bisa diterjemahkan menjadi keputusan yang cepat dan tepat, maka kita telah melangkah satu langkah lebih dekat menuju kota yang benar-benar tangguh menghadapi bencana.

Referensi

Hutabarat, YHM (2020). Pengembangan sistem informasi prakiraan cuaca berbasis dampak menggunakan model prakiraan cuaca numerik untuk wilayah Jakarta. Jurnal Widya Climago, 2 (2), 56–68.

Pendahuluan

Dalam dunia kelistrikan modern yang semakin kompleks, keandalan distribusi daya listrik menjadi prioritas utama. Operator sistem distribusi (DSO) kini dituntut untuk tidak hanya menjaga kontinuitas suplai, tetapi juga menekan biaya operasional melalui strategi pemeliharaan yang lebih cerdas dan efisien. Di tengah tantangan ini, tesis Johan Setréus bertajuk Development of a Simulation Module for the Reliability Computer Program RADPOW (KTH Royal Institute of Technology, 2006), memberikan kontribusi besar dengan mengembangkan modul simulasi berbasis Monte Carlo Simulation (MCS) dalam program RADPOW.

Apa Itu RADPOW dan Mengapa Penting?

RADPOW merupakan perangkat lunak yang dikembangkan untuk menilai keandalan sistem distribusi listrik secara kuantitatif. Sebelum pengembangan oleh Setréus, RADPOW hanya mengandalkan pendekatan analitis. Meskipun pendekatan ini cepat dan efisien untuk sistem sederhana, ia kurang mampu menangkap kompleksitas dan dinamika pada jaringan besar dengan banyak komponen yang saling terhubung.

Kebutuhan akan Simulasi

Pendekatan berbasis Monte Carlo memungkinkan dilakukannya eksperimen virtual yang mengacak kemungkinan gangguan (failure) untuk mengukur dampak aktualnya pada sistem secara statistik. Inilah kekuatan utama MCS: mengubah keandalan sistem dari nilai deterministik menjadi distribusi probabilistik.

Tujuan Penelitian

Tesis ini memiliki tiga kontribusi utama:

1. Membuat antarmuka grafis berbasis Windows untuk RADPOW.
2. Mengembangkan rutin analisis sensitivitas berbasis input acak.
3. Mengimplementasikan modul simulasi Monte Carlo dalam RADPOW sebagai modul mandiri bernama "Sim".

Metodologi dan Validasi

Setréus membandingkan hasil dari tiga pendekatan:

• Evaluasi analitik RADPOW versi lama.
• Evaluasi sensitivitas berbasis input acak.
• Simulasi Monte Carlo melalui modul Sim.

Sistem Uji:

Dua sistem digunakan untuk validasi:

• Test System 1: Jaringan sederhana dengan dua load points.
• Sistem Birka: Sistem nyata yang lebih kompleks.

Hasil simulasi dibandingkan dengan perangkat lunak komersial NEPLAN, dan hasilnya sangat konsisten.

Konsep Kunci dalam Simulasi Keandalan

Definisi Umum:

• Reliability (R(t)): Probabilitas komponen tetap berfungsi hingga waktu t.
• Failure Rate (\lambda(t)): Laju kegagalan per satuan waktu.
• MTTF: Mean Time To Failure.

Model Distribusi:

• Distribusi Eksponensial: Cocok untuk estimasi waktu hidup komponen.
• Distribusi Normal: Digunakan untuk parameter tak pasti.

Indeks Keandalan:

• SAIFI, SAIDI, CAIDI, AENS, ASAI: Mengukur frekuensi, durasi, dan energi yang hilang akibat gangguan.

Keunggulan Pendekatan Simulasi

Berbeda dengan perhitungan deterministik, metode simulasi memungkinkan:

• Memasukkan ketidakpastian waktu gangguan dan waktu pemulihan.
• Menyusun skenario realistis untuk perencanaan pemeliharaan preventif.
• Mengetahui kontribusi individual komponen terhadap total gangguan.

Analogi Nyata:

Bayangkan menguji 10.000 skenario kegagalan di jaringan PLN Jakarta secara digital, lalu melihat berapa banyak pelanggan yang terdampak, berapa jam blackout terjadi, dan bagaimana variasinya. Pendekatan seperti inilah yang disimulasikan oleh RADPOW versi Sim.

Studi Kasus: Test System 1

Salah satu ilustrasi dalam tesis adalah sistem uji sederhana dengan dua skenario:

• 1a: Disconnector dalam keadaan terbuka.
• 1b: Disconnector tertutup.

Dengan mensimulasikan berbagai kejadian, seperti gangguan aktif (misalnya sambaran petir) atau pasif (misalnya kesalahan perangkat lunak), sistem menunjukkan dampak kegagalan dalam hal jam gangguan dan jumlah pelanggan yang terpengaruh. Misalnya:

• Gangguan permanen karena kesalahan pasif pada breaker menyebabkan gangguan 6 jam.
• Gangguan sementara akibat overloading bisa dipulihkan hanya dalam 1 jam.

Hasil Simulasi dan Akurasi

Setelah mengimplementasikan metode Monte Carlo di modul Sim RADPOW, dilakukan perbandingan hasil dengan versi analitik dan perangkat NEPLAN.

Temuan Kunci:

• Akurasi tinggi: Hasil simulasi sangat mendekati pendekatan analitik.
• Fleksibilitas lebih tinggi: Simulasi memungkinkan skenario rumit yang sulit dianalisis secara analitik.
• Distribusi hasil: Memberikan rata-rata, deviasi standar, dan varian—menyediakan informasi lebih kaya.

Implikasi Industri dan Manajerial

Bagi pengelola jaringan distribusi seperti PLN, aplikasi model ini bisa sangat krusial:

• Optimasi investasi: Mengetahui komponen mana yang paling rentan dan layak diprioritaskan untuk pemeliharaan.
• Peningkatan layanan pelanggan: Prediksi durasi dan frekuensi gangguan secara lebih akurat.
• Integrasi dengan smart grid: Data simulasi dapat digunakan untuk pengambilan keputusan otomatis berbasis AI.

Kritik dan Saran Pengembangan

Kelebihan:

• Simulasi berbasis acak memberikan kedalaman analisis.
• Validasi dengan perangkat komersial meningkatkan kredibilitas.
• Antarmuka Windows membuatnya lebih ramah pengguna.

Keterbatasan:

• Komponen diasumsikan tidak saling berkorelasi (independen).
• Waktu simulasi relatif lama untuk sistem besar.
• Tidak mempertimbangkan dinamika jaringan real-time.

Rekomendasi:

• Integrasi dengan model berbasis pembelajaran mesin (ML).
• Penambahan analisis ekonomi dalam modul (biaya blackout, biaya pemeliharaan).
• Uji coba pada data nyata dari sistem distribusi negara berkembang.

Kesimpulan

Tesis Johan Setréus adalah fondasi kuat menuju pengembangan perangkat lunak keandalan sistem distribusi listrik berbasis simulasi. Dengan implementasi Monte Carlo Simulation dalam RADPOW, analisis tidak lagi terbatas pada nilai rata-rata, tapi mampu menangkap dinamika ketidakpastian secara komprehensif.

Dalam konteks kebutuhan energi masa depan dan tekanan terhadap efisiensi operasional, pendekatan seperti ini bukan lagi opsional, melainkan keharusan.

Sumber: Setréus, Johan. Development of a Simulation Module for the Reliability Computer Program RADPOW. Master Thesis. KTH Royal Institute of Technology, 2006. [Dokumen tersedia dalam PDF; tautan DOI tidak tersedia].

Pendahuluan: Ketika Kota Tak Lagi Menyerap Air

Sejak tahun 2015, banjir telah merenggut 4.701 jiwa dan menelan kerugian ekonomi hampir 73 miliar dolar AS di Tiongkok, sementara hanya 64 dari 654 kota yang memiliki kerangka hukum Sponge City.

Pada 20 Juli 2021, kota Zhengzhou diguyur hujan ekstrem sebesar 201,9 mm hanya dalam satu jam. Peristiwa ini memperkirakan lebih dari 300 orang dan menyebabkan kerugian ekonomi langsung mencapai 40,9 miliar yuan. Tragedi ini menyadarkan dunia bahwa infrastruktur drainase konvensional tidak lagi mampu menghadapi perubahan iklim. Kota-kota di Tiongkok pun mulai beralih pada konsep Sponge City Program (SCP) sebagai solusi perkotaan untuk memulihkan siklus udara dan meredam banjir.

Dalam ulasan ini, kami membedah secara kritis hasil studi Chen Zeng dan kolega (2023), yang menelusuri sejauh mana program ini efektif setelah delapan tahun dijalankan. Artikel ini tidak hanya memuat isi jurnal, tetapi berisi interpretasi, kasus nyata, serta rekomendasi agar SCP benar-benar bisa menyerap tantangan masa depan.

Mengapa Sponge City Dibutuhkan?

SCP lahir dari krisis yang nyata. Lebih dari 98 persen kota besar di Tiongkok pernah mengalami penampungan besar. Banjir bukan hanya persoalan infrastruktur, tapi juga kesehatan masyarakat. Studi menunjukkan bahwa banjir memicu peningkatan penyakit menular seperti diare dan leptospirosis, bahkan di negara-negara maju seperti Inggris dan Amerika Serikat.

Kerugian ekonominya pun masif. Dalam satu dekade terakhir, rata-rata kerugian akibat banjir di Tiongkok melampaui 10 miliar dolar AS per tahun. Ironisnya, angka tertinggi justru muncul setelah program Sponge City resmi diluncurkan pada tahun 2015.

SCP mengadopsi pendekatan pembangunan berdampak rendah (low-impact development ), seperti penggunaan taman hujan, atap hijau, dan paving berpori untuk menyerap dan menyimpan air hujan alih-alih langsung membuangnya ke saluran kota.

Apa Kata Penelitian?

Chen Zeng dkk. menggunakan pendekatan dokumenter interpretatif, menganalisis lebih dari 190 sumber literatur, baik dari jurnal internasional maupun sumber domestik Tiongkok. Mereka juga memanfaatkan data dari National Disaster Reduction Center dan visualisasi spasial menggunakan ArcGIS untuk menilai efektivitas SCP dalam mengurangi risiko banjir.

Metode ini kuat secara literatur, namun memiliki keterbatasan dalam menggali kondisi lapangan secara langsung karena tidak melibatkan wawancara mendalam dengan pengelola kota atau warga yang terdampak.

Temuan Utama: Antara Harapan dan Realitas

Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun konsep Sponge City diterima secara luas, realisasinya masih terbatas. Kurang dari 10 persen kota di Tiongkok telah menetapkan peraturan lokal terkait implementasi SCP. Bahkan di kawasan utara yang kering, pengembangan infrastruktur penyerap udara sangat minim meskipun tren hujan ekstrem meningkat di wilayah tersebut.

Contoh yang paling mencolok adalah Zhengzhou, kota yang menggelontorkan 58,4 miliar yuan untuk membangun infrastruktur SCP. Namun, saat hujan ekstrem Juli 2021 datang, kota itu tetap lumpuh. Ini menandakan bahwa kapasitas desain sistem tidak cukup untuk menangani skenario cuaca yang semakin ekstrem.

Di sisi lain, tidak adanya undang-undang nasional yang mengatur SCP membuat pelaksanaannya sangat bergantung pada inisiatif lokal. Berbeda dengan Amerika Serikat yang memiliki Undang-Undang Air Bersih, Tiongkok belum memiliki kerangka hukum tunggal yang mengatur semua aspek pembangunan dan pemeliharaan sponsor kota.

Belajar dari Zhengzhou: Ketika Spons Tak Lagi Menyerap

Zhengzhou menjadi studi kasus yang penting. Di kota ini, curah hujan ekstrem melebihi batas desain infrastruktur SCP. Sistem kereta bawah tanah terendam, dan ratusan orang terjebak di dalamnya. Lebih dari 300 nyawa melayang, sebagian besar karena keterlambatan dalam peringatan dini dan kurangnya prosedur pertolongan.

Pelajaran dari peristiwa ini jelas: desain SCP harus mempertimbangkan kemungkinan kejadian cuaca ekstrem yang lebih langka, misalnya yang terjadi sekali dalam seribu tahun, bukan hanya sekali dalam seratus. Lebih jauh lagi, tidak cukup hanya membangun elemen hijau, tetapi juga harus memastikan sistem peringatan dan manajemen risiko berjalan dengan baik.

Bagaimana Negara Lain Mengelola Banjir Kota?

Beberapa negara memiliki pendekatan serupa dengan SCP, tetapi dengan fondasi regulasi dan teknis yang lebih kuat. Di Amerika Serikat, penggunaan pendekatan pembangunan berdampak rendah dilindungi oleh undang-undang air bersih dan didukung oleh insentif fiskal. Inggris menggunakan pendekatan sistem drainase perkotaan berkelanjutan (SUDS) yang tekanan integrasi antara udara dan tata ruang kota. Australia memiliki strategi desain perkotaan ramah air (WSUD) yang menggabungkan air hujan, air limbah, dan konservasi sumber daya.

Apa yang bisa dipelajari dari pengalaman mereka adalah pentingnya integrasi hukum dan kelembagaan, serta penguatan data pemantauan sebagai dasar pengambilan keputusan adaptif.

Kendala Utama Sponge City di Tiongkok

Masalah utama terletak pada fragmentasi fiskal dan kelembagaan. Pendanaan SCP sering kali berasal dari anggaran lokal, menyebabkan ketimpangan antara kota besar dan kecil. Selain itu, pemeliharaan elemen hijau seperti taman hujan dan sumur resapan memerlukan keahlian teknis yang belum merata di seluruh kota.

Tidak adanya sistem pemantauan nasional yang terintegrasi membuat evaluasi kinerja antar kota menjadi sulit. Bahkan warga sendiri sering kali belum menyadari manfaat ruang terbuka hijau yang "basah", dan justru mengeluh ketika taman kota tergenang air karena dianggap tidak nyaman.

Rekomendasi Strategis: Agar Spons Tak Mengering

Pertama, Tiongkok perlu menetapkan kerangka hukum nasional untuk SCP. Aturan ini harus mencakup standar layanan minimum dan penyesuaian terhadap proyeksi perubahan iklim, misalnya menggunakan skenario IPCC untuk merancang kapasitas sistem hingga tahun 2080.

Kedua, perlu diterapkannya insentif fiskal, seperti tarif air yang lebih rendah bagi bangunan yang mengadopsi atap hijau atau teknologi penampung air hujan. Ini bisa menumbuhkan partisipasi sektor swasta.

Ketiga, integrasi teknologi pertukaran seperti sensor IoT dan digital twin kota sangat penting. Dengan ini, kota dapat memantau kelembaban tanah secara real-time dan melakukan simulasi evakuasi sebelum musim hujan tiba.

Keempat, pendekatan sosial harus diperkuat. Keterlibatan masyarakat dalam mengelola taman hujan atau fasilitas SCP lainnya penting agar warga merasa memiliki dan ikut merawat.

Terakhir, perlu dilakukan penelitian lanjutan mengenai dampak SCP terhadap kesehatan masyarakat, ekonomi sirkular udara, serta perubahan perilaku masyarakat dalam menghadapi risiko banjir.

Kesimpulan: Kota yang Menyerap atau Tenggelam?

Delapan tahun sejak dimulai, Sponge City masih menjadi konsep yang menjanjikan namun belum sepenuhnya terbukti ampuh. Evaluasi Chen Zeng dan rekannya menyatakan bahwa infrastruktur saja tidak cukup. Regulasi nasional, edukasi masyarakat, pemantauan yang transparan, dan kapasitas institusi lokal harus berjalan beriringan.

Zhengzhou adalah contoh nyata bahwa pembangunan fisik tanpa kesiapan sosial dan kelembagaan dapat berakhir pada tragedi. Kota masa depan harus mampu tidak hanya menyerap udara, tetapi juga menyerap kompleksitas perubahan iklim dan dinamika sosial ekonomi yang menyertainya.

Jika tidak, kota sponsor hanyalah nama tanpa fungsi—basah oleh ambisi, tetapi kering dalam aksi.

Referensi

Chen, Z., Aboagye, EM, Li, H., & Che, S. (2023). Komentar dan rekomendasi tentang Sponge City—solusi Tiongkok untuk mencegah risiko banjir . Heliyon, 9, e12745.

Pendahuluan: Ketika Kota Tak Lagi Menyerap Air

Sejak tahun 2015, banjir telah merenggut 4.701 jiwa dan menelan kerugian ekonomi hampir 73 miliar dolar AS di Tiongkok, sementara hanya 64 dari 654 kota yang memiliki kerangka hukum Sponge City.

Pada 20 Juli 2021, kota Zhengzhou diguyur hujan ekstrem sebesar 201,9 mm hanya dalam satu jam. Peristiwa ini memperkirakan lebih dari 300 orang dan menyebabkan kerugian ekonomi langsung mencapai 40,9 miliar yuan. Tragedi ini menyadarkan dunia bahwa infrastruktur drainase konvensional tidak lagi mampu menghadapi perubahan iklim. Kota-kota di Tiongkok pun mulai beralih pada konsep Sponge City Program (SCP) sebagai solusi perkotaan untuk memulihkan siklus udara dan meredam banjir.

Dalam ulasan ini, kami membedah secara kritis hasil studi Chen Zeng dan kolega (2023), yang menelusuri sejauh mana program ini efektif setelah delapan tahun dijalankan. Artikel ini tidak hanya memuat isi jurnal, tetapi berisi interpretasi, kasus nyata, serta rekomendasi agar SCP benar-benar bisa menyerap tantangan masa depan.

Mengapa Sponge City Dibutuhkan?

SCP lahir dari krisis yang nyata. Lebih dari 98 persen kota besar di Tiongkok pernah mengalami penampungan besar. Banjir bukan hanya persoalan infrastruktur, tapi juga kesehatan masyarakat. Studi menunjukkan bahwa banjir memicu peningkatan penyakit menular seperti diare dan leptospirosis, bahkan di negara-negara maju seperti Inggris dan Amerika Serikat.

Kerugian ekonominya pun masif. Dalam satu dekade terakhir, rata-rata kerugian akibat banjir di Tiongkok melampaui 10 miliar dolar AS per tahun. Ironisnya, angka tertinggi justru muncul setelah program Sponge City resmi diluncurkan pada tahun 2015.

SCP mengadopsi pendekatan pembangunan berdampak rendah (low-impact development ), seperti penggunaan taman hujan, atap hijau, dan paving berpori untuk menyerap dan menyimpan air hujan alih-alih langsung membuangnya ke saluran kota.

Apa Kata Penelitian?

Chen Zeng dkk. menggunakan pendekatan dokumenter interpretatif, menganalisis lebih dari 190 sumber literatur, baik dari jurnal internasional maupun sumber domestik Tiongkok. Mereka juga memanfaatkan data dari National Disaster Reduction Center dan visualisasi spasial menggunakan ArcGIS untuk menilai efektivitas SCP dalam mengurangi risiko banjir.

Metode ini kuat secara literatur, namun memiliki keterbatasan dalam menggali kondisi lapangan secara langsung karena tidak melibatkan wawancara mendalam dengan pengelola kota atau warga yang terdampak.

Temuan Utama: Antara Harapan dan Realitas

Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun konsep Sponge City diterima secara luas, realisasinya masih terbatas. Kurang dari 10 persen kota di Tiongkok telah menetapkan peraturan lokal terkait implementasi SCP. Bahkan di kawasan utara yang kering, pengembangan infrastruktur penyerap udara sangat minim meskipun tren hujan ekstrem meningkat di wilayah tersebut.

Contoh yang paling mencolok adalah Zhengzhou, kota yang menggelontorkan 58,4 miliar yuan untuk membangun infrastruktur SCP. Namun, saat hujan ekstrem Juli 2021 datang, kota itu tetap lumpuh. Ini menandakan bahwa kapasitas desain sistem tidak cukup untuk menangani skenario cuaca yang semakin ekstrem.

Di sisi lain, tidak adanya undang-undang nasional yang mengatur SCP membuat pelaksanaannya sangat bergantung pada inisiatif lokal. Berbeda dengan Amerika Serikat yang memiliki Undang-Undang Air Bersih, Tiongkok belum memiliki kerangka hukum tunggal yang mengatur semua aspek pembangunan dan pemeliharaan sponsor kota.

Belajar dari Zhengzhou: Ketika Spons Tak Lagi Menyerap

Zhengzhou menjadi studi kasus yang penting. Di kota ini, curah hujan ekstrem melebihi batas desain infrastruktur SCP. Sistem kereta bawah tanah terendam, dan ratusan orang terjebak di dalamnya. Lebih dari 300 nyawa melayang, sebagian besar karena keterlambatan dalam peringatan dini dan kurangnya prosedur pertolongan.

Pelajaran dari peristiwa ini jelas: desain SCP harus mempertimbangkan kemungkinan kejadian cuaca ekstrem yang lebih langka, misalnya yang terjadi sekali dalam seribu tahun, bukan hanya sekali dalam seratus. Lebih jauh lagi, tidak cukup hanya membangun elemen hijau, tetapi juga harus memastikan sistem peringatan dan manajemen risiko berjalan dengan baik.

Bagaimana Negara Lain Mengelola Banjir Kota?

Beberapa negara memiliki pendekatan serupa dengan SCP, tetapi dengan fondasi regulasi dan teknis yang lebih kuat. Di Amerika Serikat, penggunaan pendekatan pembangunan berdampak rendah dilindungi oleh undang-undang air bersih dan didukung oleh insentif fiskal. Inggris menggunakan pendekatan sistem drainase perkotaan berkelanjutan (SUDS) yang tekanan integrasi antara udara dan tata ruang kota. Australia memiliki strategi desain perkotaan ramah air (WSUD) yang menggabungkan air hujan, air limbah, dan konservasi sumber daya.

Apa yang bisa dipelajari dari pengalaman mereka adalah pentingnya integrasi hukum dan kelembagaan, serta penguatan data pemantauan sebagai dasar pengambilan keputusan adaptif.

Kendala Utama Sponge City di Tiongkok

Masalah utama terletak pada fragmentasi fiskal dan kelembagaan. Pendanaan SCP sering kali berasal dari anggaran lokal, menyebabkan ketimpangan antara kota besar dan kecil. Selain itu, pemeliharaan elemen hijau seperti taman hujan dan sumur resapan memerlukan keahlian teknis yang belum merata di seluruh kota.

Tidak adanya sistem pemantauan nasional yang terintegrasi membuat evaluasi kinerja antar kota menjadi sulit. Bahkan warga sendiri sering kali belum menyadari manfaat ruang terbuka hijau yang "basah", dan justru mengeluh ketika taman kota tergenang air karena dianggap tidak nyaman.

Rekomendasi Strategis: Agar Spons Tak Mengering

Pertama, Tiongkok perlu menetapkan kerangka hukum nasional untuk SCP. Aturan ini harus mencakup standar layanan minimum dan penyesuaian terhadap proyeksi perubahan iklim, misalnya menggunakan skenario IPCC untuk merancang kapasitas sistem hingga tahun 2080.

Kedua, perlu diterapkannya insentif fiskal, seperti tarif air yang lebih rendah bagi bangunan yang mengadopsi atap hijau atau teknologi penampung air hujan. Ini bisa menumbuhkan partisipasi sektor swasta.

Ketiga, integrasi teknologi pertukaran seperti sensor IoT dan digital twin kota sangat penting. Dengan ini, kota dapat memantau kelembaban tanah secara real-time dan melakukan simulasi evakuasi sebelum musim hujan tiba.

Keempat, pendekatan sosial harus diperkuat. Keterlibatan masyarakat dalam mengelola taman hujan atau fasilitas SCP lainnya penting agar warga merasa memiliki dan ikut merawat.

Terakhir, perlu dilakukan penelitian lanjutan mengenai dampak SCP terhadap kesehatan masyarakat, ekonomi sirkular udara, serta perubahan perilaku masyarakat dalam menghadapi risiko banjir.

Kesimpulan: Kota yang Menyerap atau Tenggelam?

Delapan tahun sejak dimulai, Sponge City masih menjadi konsep yang menjanjikan namun belum sepenuhnya terbukti ampuh. Evaluasi Chen Zeng dan rekannya menyatakan bahwa infrastruktur saja tidak cukup. Regulasi nasional, edukasi masyarakat, pemantauan yang transparan, dan kapasitas institusi lokal harus berjalan beriringan.

Zhengzhou adalah contoh nyata bahwa pembangunan fisik tanpa kesiapan sosial dan kelembagaan dapat berakhir pada tragedi. Kota masa depan harus mampu tidak hanya menyerap udara, tetapi juga menyerap kompleksitas perubahan iklim dan dinamika sosial ekonomi yang menyertainya.

Jika tidak, kota sponsor hanyalah nama tanpa fungsi—basah oleh ambisi, tetapi kering dalam aksi.

Referensi

Chen, Z., Aboagye, EM, Li, H., & Che, S. (2023). Komentar dan rekomendasi tentang Sponge City—solusi Tiongkok untuk mencegah risiko banjir . Heliyon, 9, e12745.