Mitigasi Bencana Banjir di Indonesia: Tantangan Akurasi Prediksi dan Strategi Pencegahan

Indonesia secara konsisten menghadapi tantangan serius dalam pengelolaan bencana banjir. Kejadian banjir yang semakin sering dan meluas, seperti yang baru-baru ini terjadi di Bekasi, Jawa Barat, dan sebelumnya di Makassar, Sulawesi Selatan, menunjukkan kelemahan sistem mitigasi dan prediksi bencana yang ada. Banjir yang mampu merendam permukiman warga hingga pusat perbelanjaan, bahkan area perumahan elite yang diklaim bebas banjir, mengungkap urgensi peningkatan kapasitas dalam menghadapi ancaman ini. Kerugian ekonomi dan sosial yang diakibatkannya semakin besar, menuntut transformasi signifikan dalam pendekatan pengelolaan bencana banjir.

Tren Banjir dan Faktor Penyebab

Data menunjukkan tren peningkatan signifikan kejadian banjir dalam dua dekade terakhir. Proporsi banjir terhadap total bencana nasional meningkat drastis dari sekitar 20-30 persen pada awal tahun 2000-an menjadi lebih dari 50 persen pada tahun 2012 dan 2024. Fenomena ini disebabkan oleh beberapa faktor yang saling terkait, terutama curah hujan ekstrem akibat perubahan iklim, sistem drainase yang buruk, dan perubahan fungsi lahan yang tak terkendali. Urbanisasi yang pesat menyebabkan pengurangan lahan resapan air, sehingga air hujan yang seharusnya terserap tanah kini mengalir dan menyebabkan banjir di pemukiman warga.

Kelemahan Sistem Prediksi dan Mitigasi

Sistem prediksi dan mitigasi banjir di Indonesia masih jauh dari ideal. Dokumen perencanaan daerah seperti RTRW, RDTR, RPPLH, dan KLHS seringkali mengandalkan data kualitatif dari InaRISK BNPB, yang hanya memberikan gambaran umum tingkat bahaya banjir tanpa detail informasi penting seperti luas area terdampak, kedalaman genangan, dan pola aliran air. Kajian Risiko Bencana (KRB) pun masih berbasis morfologi lahan, mengabaikan dampak perubahan fungsi lahan dan perubahan iklim. Hal ini mengakibatkan langkah-langkah mitigasi yang dilakukan seringkali terlambat dan kurang efektif.

Pendekatan Sistem Prediksi Banjir: Studi Kasus dan Alternatif

Berbagai metode pendekatan prediksi banjir telah diteliti secara internasional, diantaranya:

• Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI): Metode ini menawarkan akurasi hingga 87 persen, mampu menganalisis big data dan beradaptasi dengan perubahan iklim. Namun, membutuhkan data berkualitas tinggi dan daya komputasi besar.
• Pendekatan Spasial Multi Kriteria: Metode ini relatif sederhana, mudah dipahami, dan divisualisasikan dalam peta spasial. Namun, akurasinya sekitar 78 persen dan cenderung subjektif karena bergantung pada penilaian manusia.
• Pemodelan Hidrologi dan Hidrodinamika: Metode simulasi banjir ini menawarkan akurasi tinggi (98 persen) dan mampu mensimulasikan berbagai skenario. Namun, membutuhkan data input yang spesifik dan waktu komputasi yang lama.
• Statistik dan Non-Stationary: Metode ini menganalisis data historis untuk memprediksi kejadian ekstrem, namun tingkat kesalahan cukup tinggi (37-47 persen) dan kurang mempertimbangkan perubahan lingkungan.

Suksesnya Jepang dalam mitigasi bencana banjir patut dipelajari. Jepang mengoptimalkan studi ilmiah untuk pengembangan infrastruktur dan sistem peringatan dini, serta menerapkan aturan pembangunan yang lebih tangguh terhadap banjir.

Di Indonesia, model hybrid yang menggabungkan model hidrologi-hidrodinamika dan machine learning bisa menjadi solusi. Hal ini memungkinkan prediksi yang lebih detail dan akurat mengenai area dan kedalaman genangan. Penting juga untuk meningkatkan kolaborasi antara peneliti, pemerintah, dan lembaga terkait agar hasil riset dapat diimplementasikan dalam kebijakan pembangunan.

Kesimpulan dan Rekomendasi

Mengatasi masalah banjir di Indonesia memerlukan pendekatan yang komprehensif dan terintegrasi. Investasi dalam sistem prediksi yang akurat dan strategi mitigasi yang proaktif sangatlah krusial. Pemanfaatan teknologi, pengelolaan data yang efektif, dan kolaborasi antar berbagai pihak menjadi kunci keberhasilan dalam mengurangi risiko dan dampak bencana banjir di masa depan. Tidak cukup hanya bereaksi setelah bencana terjadi, Indonesia perlu berinvestasi dalam pencegahan dan mitigasi yang terencana dan berbasis data ilmiah untuk membangun ketahanan terhadap bencana banjir.