AI Bisa Bantu Indonesia Hadapi Risiko Iklim, dari Prediksi Cuaca hingga Mitigasi Bencana

AKURAT.CO Hujan deras yang datang tanpa kesiapan dapat mengganggu aktivitas masyarakat, melumpuhkan transportasi, merusak rumah, hingga menghentikan kegiatan usaha. Di tengah risiko cuaca ekstrem yang perlu diantisipasi, kemampuan memahami pola lingkungan dan mengambil keputusan tepat waktu menjadi semakin penting. Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) berpotensi membantu Indonesia memperkuat upaya tersebut, mulai dari analisis cuaca hingga perencanaan mitigasi bencana.

AI untuk mitigasi bencana bukan sekadar teknologi yang digunakan untuk memperkirakan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Nilai utamanya terletak pada kemampuan mengubah data menjadi informasi yang membantu pemerintah, petugas, pelaku usaha, dan masyarakat mengambil tindakan sebelum risiko berkembang menjadi kerugian yang lebih besar.

Laporan DBS Group Research bertajuk Intentional AI: Connecting Intelligence, Capital and Outcomes menyoroti perubahan cara memandang nilai kecerdasan buatan. Ketika kemampuan AI semakin mudah diakses, keunggulan tidak lagi hanya ditentukan oleh kecanggihan teknologi, tetapi juga oleh kemampuannya menyelesaikan persoalan nyata, termasuk tantangan ketahanan iklim.

Baca Juga: Vietnam Targetkan 10.000 Talenta AI hingga 2030, Siswa dan ASN Wajib Dibekali Keterampilan Kecerdasan Buatan

Baca Juga: Profil Meta AI: Asisten Kecerdasan Buatan Resmi dari Meta

Bagaimana AI dapat membantu Indonesia menghadapi risiko iklim?

AI berpotensi membantu menganalisis data cuaca dan lingkungan, mengenali pola risiko, serta mendukung pengambilan keputusan dalam mitigasi bencana. Informasi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai salah satu masukan untuk memperkuat sistem peringatan dini, mempersiapkan respons darurat, dan membantu masyarakat mengantisipasi dampak cuaca ekstrem.

Namun, AI bukan alat yang dapat memastikan semua bencana terjadi atau tidak terjadi. Kemampuannya bergantung pada kualitas data, metode analisis, ketidakpastian kondisi lingkungan, serta kesiapan pihak yang menggunakan informasi tersebut.

Dalam praktiknya, teknologi ini dapat membantu mengolah kumpulan data dalam jumlah besar untuk menemukan pola yang sulit dikenali melalui pemeriksaan manual. Data historis cuaca, pengamatan lingkungan, dan informasi geografis, misalnya, dapat menjadi masukan untuk analisis risiko apabila tersedia dalam format yang sesuai dan memiliki kualitas memadai.

Hasil analisis tersebut dapat mendukung pekerjaan para ahli dalam memahami kemungkinan perubahan kondisi lingkungan. Meski demikian, interpretasi prakiraan dan keputusan operasional tetap membutuhkan pengetahuan meteorologi, pemahaman kondisi setempat, serta pertimbangan manusia.

Dari prediksi cuaca hingga mitigasi bencana, bagaimana prosesnya?

Kemampuan memperkirakan risiko baru memberikan manfaat ketika informasi tersebut dapat digunakan untuk menentukan tindakan. Karena itu, pemanfaatan AI perlu dipahami sebagai bagian dari rangkaian kerja yang menghubungkan pengamatan, analisis, komunikasi, dan respons.

Secara sederhana, alurnya dapat meliputi beberapa tahap berikut:

• Pengumpulan data: menghimpun data cuaca, pengamatan lingkungan, dan informasi wilayah yang relevan.

• Analisis risiko: menggunakan model analitis untuk membantu mengenali pola dan memperkirakan kemungkinan kondisi tertentu.

• Penyusunan informasi: menerjemahkan hasil analisis menjadi informasi yang dapat dipahami pengambil keputusan.

• Penyampaian peringatan: menyampaikan informasi risiko kepada petugas dan masyarakat melalui saluran komunikasi yang tersedia.

• Tindakan mitigasi: mempersiapkan evakuasi jika diperlukan, melindungi aset, mengamankan fasilitas penting, atau menjalankan prosedur kesiapsiagaan.

• Evaluasi: menilai ketepatan informasi dan efektivitas respons untuk memperbaiki langkah berikutnya.

Rangkaian tersebut menunjukkan bahwa AI tidak bekerja sendirian. Sistem pengamatan yang memadai, prosedur peringatan, komunikasi yang dapat diandalkan, dan respons masyarakat sama pentingnya dengan kemampuan analisis teknologi.

Sebagai contoh, informasi mengenai potensi hujan ekstrem dapat membantu petugas menentukan wilayah yang perlu mendapat perhatian lebih awal. Akan tetapi, informasi tersebut baru berguna secara operasional apabila dapat diterjemahkan menjadi langkah yang sesuai dengan kondisi wilayah dan disampaikan kepada pihak yang membutuhkan.

Mengapa prediksi yang akurat belum tentu mencegah bencana?

Salah satu persoalan penting dalam penggunaan AI untuk mitigasi bencana adalah perbedaan antara kemampuan memprediksi risiko dan kemampuan mengurangi dampaknya. Keduanya berkaitan, tetapi tidak sama.

Sebuah sistem dapat menghasilkan informasi risiko yang berguna, tetapi manfaatnya berkurang jika peringatan terlambat diterima, masyarakat tidak memahami pesan yang disampaikan, atau petugas tidak memiliki sumber daya untuk merespons. Dengan kata lain, kualitas prediksi merupakan bagian dari solusi, bukan keseluruhan solusi.

Persoalan ini sejalan dengan gagasan utama laporan DBS Group Research. Dalam laporan Intentional AI: Connecting Intelligence, Capital and Outcomes, DBS menekankan bahwa penciptaan nilai AI semakin bergantung pada kemampuan menghubungkan kecerdasan dengan hasil yang terukur. Dalam konteks iklim, hasil tersebut bukan sekadar prakiraan yang lebih canggih, melainkan kesiapan yang lebih baik dalam menghadapi risiko.

Karena itu, keberhasilan penerapan AI seharusnya tidak hanya dinilai dari performa model atau banyaknya data yang dapat diolah. Pertanyaan yang lebih penting ialah apakah informasi yang dihasilkan membantu mempercepat respons, memperbaiki keputusan, dan mengurangi kerentanan masyarakat.

Apa yang diungkap laporan DBS tentang peluang AI dan ketahanan iklim?

DBS Group Research mengidentifikasi ketahanan iklim sebagai salah satu tantangan penting di Asia yang sekaligus berpotensi menjadi pendorong inovasi, investasi, dan pertumbuhan jangka panjang. Perspektif ini menempatkan persoalan lingkungan bukan hanya sebagai urusan kebijakan publik, tetapi juga sebagai bidang penerapan teknologi yang memiliki nilai ekonomi.

Laporan tersebut menyoroti bahwa prakiraan cuaca yang lebih akurat akan menciptakan nilai ketika dapat meningkatkan ketahanan terhadap risiko iklim. Artinya, teknologi perlu dihubungkan dengan kebutuhan nyata, mulai dari keputusan operasional hingga perlindungan masyarakat dan kegiatan ekonomi.

Laporan yang sama juga menyebut perusahaan AI menghimpun sekitar US$270 miliar dalam pendanaan modal ventura pada 2025. Hampir 80% pendanaan tersebut mengalir ke Amerika Utara, sedangkan Asia menerima sekitar 5,7%.

Angka itu menggambarkan distribusi pendanaan perusahaan AI secara umum, bukan investasi khusus untuk teknologi iklim. Meski demikian, temuan tersebut memberikan konteks tentang peluang Asia untuk menciptakan nilai melalui penerapan teknologi pada sektor ekonomi riil, termasuk bidang yang membutuhkan solusi terhadap risiko lingkungan.