Pemanfaatan Big Data dalam Analisis Risiko Infrastruktur Hijau di Kawasan Rentas Bencana

Infrastruktur hijau telah menjadi solusi penting dalam menghadapi tantangan lingkungan dan bencana alam. Namun, membangun infrastruktur hijau yang tahan terhadap risiko bencana bukanlah tugas mudah, terutama di kawasan rentan bencana seperti daerah pesisir, pegunungan rawan longsor, atau wilayah dengan curah hujan tinggi. Di sinilah peran big data menjadi kunci untuk menghadirkan inovasi berbasis data dalam perencanaan, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur hijau.

Mengapa Infrastruktur Hijau dan Mengapa Big Data?

Infrastruktur hijau, seperti taman kota, hutan buatan, atau lahan basah buatan, dirancang untuk mengurangi dampak lingkungan sambil menyediakan manfaat ekologis dan sosial. Namun, infrastruktur ini sering terancam oleh risiko bencana seperti banjir, gempa bumi, dan perubahan iklim yang semakin ekstrem. Di sisi lain, big data---data dalam volume besar, kecepatan tinggi, dan berbagai bentuk---dapat memberikan wawasan yang lebih dalam tentang pola risiko bencana. Data dari satelit, sensor cuaca, catatan historis bencana, hingga data sosial seperti tingkat kepadatan penduduk dan pola urbanisasi dapat diolah untuk memberikan peta risiko yang lebih akurat.

Bagaimana Big Data Membantu?

Prediksi Risiko yang Lebih Akurat

Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin (machine learning), big data memungkinkan para ilmuwan dan insinyur untuk memprediksi risiko bencana dengan tingkat akurasi yang tinggi. Misalnya, data curah hujan selama 10 tahun terakhir dapat dianalisis untuk memprediksi kemungkinan banjir di suatu wilayah (Utami, 2022; Amin, 2016).

Optimalisasi Desain Infrastruktur Hijau

Big data juga dapat membantu dalam merancang infrastruktur hijau yang lebih adaptif. Misalnya, analisis data topografi dan pola aliran air dapat digunakan untuk menentukan lokasi optimal pembangunan taman hujan (rain garden) yang mampu menyerap limpasan air secara maksimal (Yufahri & Widjajanti, 2022; Sumaryana et al., 2022).

Pemantauan Real-Time

Sensor dan perangkat IoT (Internet of Things) yang terhubung dengan big data memungkinkan pemantauan kondisi infrastruktur secara real-time. Data ini membantu mendeteksi potensi kerusakan atau kegagalan sebelum bencana terjadi. Misalnya, sensor kelembapan tanah dapat memberikan peringatan dini terhadap risiko longsor (Wibisono et al., 2023).

Perencanaan Tanggap Darurat yang Efektif

Selama bencana, data sosial seperti lokasi populasi rentan, akses jalan, dan tingkat kerusakan infrastruktur dapat digunakan untuk menyusun strategi tanggap darurat yang lebih efektif (Mintiea & Pigawati, 2018; Rachmadian et al., 2021).

Kasus Studi: Infrastruktur Hijau di Kawasan Pesisir

Salah satu contoh penerapan big data dalam analisis risiko infrastruktur hijau terjadi di kawasan pesisir Indonesia yang rawan tsunami. Dengan menggabungkan data elevasi tanah, pola gelombang laut, dan vegetasi pantai, para peneliti mampu merancang hutan mangrove yang tidak hanya berfungsi sebagai penahan tsunami tetapi juga mendukung ekosistem lokal. Data satelit dari BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika) dikombinasikan dengan data sosial tentang persebaran penduduk pesisir. Hasilnya, area yang paling membutuhkan perlindungan diidentifikasi dengan presisi, sehingga pembangunan infrastruktur hijau menjadi lebih tepat sasaran (Adnan et al., 2023; Fatchurohman, 2023).

Tantangan dan Masa Depan

Meski memiliki banyak manfaat, penerapan big data dalam infrastruktur hijau masih menghadapi tantangan, seperti:

1. Ketersediaan Data Berkualitas: Tidak semua kawasan memiliki data yang lengkap dan konsisten.
2. Kesenjangan Teknologi: Infrastruktur digital seperti sensor dan jaringan internet masih belum merata.
3. Biaya Implementasi: Pengumpulan dan pengolahan data berskala besar memerlukan investasi awal yang signifikan.

Namun, dengan semakin murahnya teknologi penyimpanan dan analisis data, serta meningkatnya kesadaran akan pentingnya infrastruktur hijau, big data diperkirakan akan menjadi tulang punggung perencanaan infrastruktur di masa depan (Nashrulloh, 2021; Aditya, 2021).

Kesimpulan

Pemanfaatan big data dalam analisis risiko infrastruktur hijau adalah langkah revolusioner dalam mendukung ketahanan kawasan rentan bencana. Dengan analisis berbasis data, pemerintah dan pemangku kepentingan dapat merancang solusi yang lebih efektif, adaptif, dan berkelanjutan. Indonesia, sebagai negara dengan tingkat risiko bencana yang tinggi, memiliki peluang besar untuk memanfaatkan big data demi menciptakan infrastruktur hijau yang tidak hanya melindungi masyarakat tetapi juga memelihara lingkungan (Adnan et al., 2023; Irwan, 2023).

Aksi Anda

Sebagai pembaca, Anda juga bisa berkontribusi. Dorong komunitas Anda untuk mendukung penggunaan teknologi dan data dalam perencanaan kota, atau ikut serta dalam program edukasi yang mengajarkan pentingnya infrastruktur hijau di era digital. Bersama, kita dapat membangun masa depan yang lebih hijau dan tangguh.

Referensi

 Utami, T. (2022). Fasilitas dan pemanfaatan ruang terbuka hijau publik Kelurahan Pondok Kelapa. Jurnal Pendidikan Teknik Bangunan, 2(2). https://doi.org/10.17509/jptb.v2i2.51784

 Mintiea, N., & Pigawati, B. (2018). Hubungan karakteristik permukiman dengan bentuk adaptasi masyarakat terhadap rob di pesisir Kota Semarang. Jurnal Pembangunan Wilayah dan Kota, 14(3). https://doi.org/10.14710/pwk.v14i3.20259

 Priyono, S., & Rosari, D. (2023). Analisis risiko bencana erupsi Gunungapi Merapi terhadap rencana tata ruang Kabupaten Sleman Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha, 11(1). https://doi.org/10.23887/jjpg.v11i1.52229

 Wibisono, D., et al. (2023). Destana Patra: Desa tangguh bencana berbasis masyarakat pesisir di Desa Sungai Kupah, Kalimantan Barat. Jurnal Penelitian dan Pengembangan Sains dan Humaniora, 6(3). https://doi.org/10.23887/jppsh.v6i3.51562

 'Aina, A., et al. (2022). Mitigasi daerah rawan bencana longsor berbasis pemetaan sistem informasi geografis di Kecamatan Bumiaji. Matrapolis: Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 3(2). https://doi.org/10.19184/matrapolis.v3i2.32097

 Nashrulloh, A. (2021). Fleksibilitas infrastruktur smart cloud dalam kinerja sistem informasi manufaktur berorientasi layanan berbasis big data. Integrated, 3(2). https://doi.org/10.17509/integrated.v3i2.64619

 Adnan, A. (2023). Implementasi blue economy di Indonesia dengan memanfaatkan teknologi big data. Sensistek, 6(2). https://doi.org/10.62012/sensistek.v6i2.31735

 Aditya, D. (2021). Infrastruktur cloud pintar dalam sistem layanan informasi berbasis big data. Integrated, 3(1). https://doi.org/10.17509/integrated.v3i1.64423

 Shafiyah, M., et al. (2022). Big data infrastructure design optimizes using Hadoop technologies based on application performance analysis. Sistemasi, 11(1). https://doi.org/10.32520/stmsi.v11i1.1510

 Amin, S. (2016). Analisis genangan banjir di kawasan sekitar kolam retensi dan rencana pengendaliannya, studi kasus: Kolam Retensi Siti Khadijah Palembang. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 27(2). https://doi.org/10.5614/jrcp.2016.27.2.1

 Fatchurohman, M. (2023). Data pesawat udara tanpa awak untuk pendukung analisis dinamika pesisir dan erosi pantai. Jurnal Spatial: Wahana Komunikasi dan Informasi Geografi, 23(2). https://doi.org/10.21009/spatial.232.04

 Ningsih, I. (2023). Kajian karakteristik bencana tanah longsor di Kabupaten Ogan Komering Ulu Selatan. Geoid, 19(1). https://doi.org/10.12962/j24423998.v19i1.15647

 Akbar, T. (2020). Bahaya kesehatan dan keselamatan kerja penggunaan kompor gas dua tungku pada industri berskala kecil menggunakan metode FMEA (Failure Modes and Effects Analysis). Window of Health: Jurnal Kesehatan, 3(4). https://doi.org/10.33096/woh.v3i4.639

 Yufahri, I., & Widjajanti, R. (2022). Kajian lahan terbangun pada kawasan rawan bencana longsor di Kecamatan Tembalang, Kota Semarang. Teknik PWK (Perencanaan Wilayah Kota), 2022. https://doi.org/10.14710/tpwk.2022.31334

 Sumaryana, A., et al. (2022). Dampak perubahan tutupan lahan terhadap suhu permukaan di Perkotaan Temanggung: Menuju realisasi program infrastruktur hijau. Majalah Geografi Indonesia, 2022. https://doi.org/10.22146/mgi.70978

 Safitri, F., & Jordan, A. (2022). Evaluasi infrastruktur hijau pengendali banjir berdasarkan preferensi stakeholder di Kelurahan Sempaja Selatan. Jurnal Lingkungan Binaan Indonesia, 11(3). https://doi.org/10.32315/jlbi.v11i3.179

 Hambali, A., et al. (2021). Pembangunan prototipe sumur resapan di kawasan perumahan padat penduduk Kota Pangkalpinang. Abdi Insani, 8(2). https://doi.org/10.29303/abdiinsani.v8i2.406

 Rachmadian, T., et al. (2021). Web-Tana: Inovasi pembelajaran sebagai aksi pengurangan risiko bencana bagi siswa di era digital 4.0. Jurnal Integrasi dan Harmoni Inovatif Ilmu-Ilmu Sosial (JIHI3S), 1(7). https://doi.org/10.17977/um063v1i7p803-814

 Dahlan, A. (2022). Kajian kebijakan infrastruktur hijau: Studi kasus kawasan cekungan Bandung. Jurnal Arsitektur Lansekap, 8(2). https://doi.org/10.24843/jal.2022.v08.i02.p15

 Firdausiyah, S., et al. (2023). Prioritas pengembangan infrastruktur desa Kedungrejo sebagai kawasan industri perikanan Muncar. Jurnal Penataan Ruang, 18(1). https://doi.org/10.12962/j2716179x.v18i1.15859

 Irwan, A. (2023). Rencana keberlangsungan usaha pada kawasan ekonomi strategis Kota Palu. Jurnal Multidisiplin Indonesia, 2(9). https://doi.org/10.58344/jmi.v2i9.549

 Andini, P. (2023). Studi pencarian kebutuhan infrastruktur di Kecamatan Karanganyar Kabupaten Ngawi. Jurnal Lingkungan Binaan Indonesia, 12(2). https://doi.org/10.32315/jlbi.v12i2.229

Muhammad Aqeela Addimaysqi - 162112133050 - SD-A1 - Teknologi Sains Data