SISTEM INFORMASI BENCANA TERINTEGRASI SEBAGAI SOLUSI EFEKTIF PERINGATAN DINI BENCANA
Writer :
- Kristoko Dwi Hartomo.
- I Putu Deny Arthawan Sugih Prabowo.
- Erna Hikmawati.
- Tony Dwi Susanto.
Krisis Bencana Nasional dan Akumulasi Kerentanan Sistematis di Sumatra
Bencana hidrometeorologi yang melanda Aceh, Sumatra Utara, dan Sumatra Barat pada akhir November 2025 merepresentasikan sebuah titik kulminasi kritis dalam tata kelola kebencanaan nasional. Desakan berbagai kelompok masyarakat sipil kepada Presiden Prabowo Subianto untuk menetapkan status bencana nasional menunjukkan bahwa peristiwa ini telah melampaui kapasitas penanganan daerah dan berkembang menjadi suatu keadaan darurat kemanusiaan dengan skala dampak yang sangat luas. Data resmi yang dirilis Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) per 30 November 2025 mengkonfirmasi besaran tragedi ini, dengan korban jiwa mencapai 962 orang, 291 orang dinyatakan hilang, 646 orang mengalami luka-luka, serta sekitar 290 ribu penduduk terpaksa mengungsi [1]. Skala dampak yang sedemikian masif tersebut tidak muncul secara tiba-tiba, melainkan merupakan manifestasi nyata dari akumulasi kerentanan sistemik yang telah terbangun dan dapat dilacak pola eskalasinya secara historis selama satu dekade terakhir.
Korban jiwa dan kerusakan infrastruktur yang terjadi pada tahun 2025 tersebut harus dipahami sebagai puncak dari suatu tren peningkatan kejadian yang bersifat konsisten. Analisis data historis BNPB mengungkapkan bahwa ketiga provinsi terdampak tersebut—Aceh, Sumatra Utara, dan Sumatra Barat—secara kolektif termasuk dalam wilayah dengan frekuensi kejadian banjir dan tanah longsor tertinggi di Pulau Sumatra. Dalam kurun waktu sepuluh tahun sebelumnya (periode 2015-2024), catatan menunjukkan bahwa kawasan ini telah mengalami lebih dari 1.200 kali peristiwa bencana hidrometeorologi, dengan kecenderungan peningkatan rata-rata sebesar 15 persen setiap tahunnya [2]. Sebagai ilustrasi, peristiwa banjir bandang yang melanda Kabupaten Agam, Sumatra Barat, pada awal tahun 2024 telah menyebabkan kerusakan pada ratusan unit rumah [3]. Pola kejadian berulang ini mengindikasikan bahwa bencana pada November 2025 bukan merupakan fenomena yang tak terduga, melainkan merupakan realisasi material dari suatu risiko akumulatif yang belum berhasil dikelola secara efektif.
Faktor-faktor pendorong yang menyebabkan dampak bencana tersebut meluas hingga memenuhi kriteria suatu bencana nasional bersifat kompleks dan saling terkait. Dari aspek alamiah, kajian klimatologi secara konsisten mengidentifikasi adanya peningkatan signifikan terhadap frekuensi dan intensitas kejadian hujan ekstrem di kawasan sepanjang Bukit Barisan, suatu tren yang diyakini para ahli sebagai konsekuensi dari dinamika perubahan iklim dalam skala regional [4]. Namun, faktor antropogenik memiliki peran yang tidak kalah penting dalam memperburuk situasi. Degradasi kualitas daerah aliran sungai (DAS) akibat aktivitas deforestasi dan konversi lahan di wilayah hulu telah secara drastis menurunkan kapasitas infiltrasi tanah, sehingga mengubah presipitasi tinggi menjadi aliran permukaan masif yang berpotensi menjadi banjir bandang destruktif [5]. Di sisi lain, proses urbanisasi yang berkembang tanpa kendali serta perluasan permukiman ke zona-zona rawan bencana secara progresif telah meningkatkan jumlah populasi yang terpapar secara langsung terhadap ancana bahaya tersebut.
Evaluasi terhadap penanganan bencana serupa pada tahun-tahun sebelumnya, seperti banjir bandang di Sumatra Barat tahun 2024, telah mengungkapkan bahwa efektivitas pelaksanaan evakuasi mandiri oleh masyarakat masih berada di bawah angka 50 persen [6]. Temuan ini menandai masih lemahnya kapasitas respons komunitas dan efektivitas diseminasi informasi peringatan dini. Bencana hidrometeorologi pada November 2025 harus dimaknai sebagai sebuah momentum sejarah yang kritis untuk melakukan reorientasi mendasar terhadap kebijakan kebencanaan nasional. Peristiwa ini membuktikan secara telak bahwa pendekatan parsial dan bersifat reaktif sudah tidak lagi memadai untuk menghadapi kompleksitas ancaman yang ada.
Kegagalan Sistemik Peringatan Dini Nasional dan Eskalasi Bencana di Sumatra
Permasalahan mendasar dalam tata kelola kebencanaan Indonesia terletak pada lemahnya sistem peringatan dini (Early Warning System/EWS) yang terintegrasi secara nasional. Kajian mutakhir yang diterbitkan dalam Jurnal Dialog Penanggulangan Bencana pada awal tahun 2025 mengungkapkan bahwa kapasitas prediksi bahaya hidrometeorologi di Indonesia, khususnya untuk banjir bandang dan tanah longsor, masih memiliki tingkat akurasi di bawah 65% dengan lead time (waktu antisipasi) rata-rata kurang dari 3 jam [7]. Keterbatasan ini diperparah oleh fragmentasi data antara instansi teknis seperti Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK), dan Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), sehingga menghambat lahirnya sebuah peringatan yang komprehensif dan kontekstual [8]. Lebih lanjut, mekanisme diseminasi peringatan masih bertumpu pada saluran konvensional yang sering kali gagal menjangkau masyarakat di daerah terpencil secara tepat waktu, sebagaimana terungkap dalam evaluasi kinerja EWS pasca-bencana di Nusa Tenggara Timur dan Sulawesi Selatan pada tahun 2024 [9].
Kelemahan sistemik nasional ini termanifestasi secara tragis dalam serangkaian bencana hidrometeorologi yang melanda Aceh, Sumatra Utara, dan Sumatra Barat pada akhir November 2025. Meskipun BMKG telah mengeluarkan peringatan potensi hujan ekstrem untuk wilayah Sumatra sejak 26 November 2025, informasi tersebut tidak diikuti oleh mekanisme respons operasional yang memadai di tingkat daerah [10]. Akibatnya, ketika banjir bandang dan tanah longsor menerjang secara simultan, masyarakat tidak memiliki cukup waktu dan kesiapan untuk melakukan evakuasi mandiri. Data yang dirilis BNPB per 30 November 2025 mencatat dampak kemanusiaan yang sangat besar: 442 orang meninggal dunia, 402 orang hilang, 646 orang terluka, dan sekitar 290 ribu penduduk harus mengungsi [11]. Besarnya angka korban jiwa dan pengungsian ini secara langsung berkorelasi dengan kegagalan menerjemahkan peringatan dini menjadi aksi penyelamatan yang efektif.
Wilayah-wilayah yang terdampak parah pada peristiwa 2025 tersebut memiliki sejarah panjang sebagai daerah rawan bencana berulang. Analisis retrospektif data BNPB menunjukkan bahwa dalam kurun sepuluh tahun sebelumnya (2015-2024), ketiga provinsi tersebut secara kolektif mengalami lebih dari 1.200 kejadian banjir dan tanah longsor, dengan tren peningkatan tahunan sebesar 15% [12]. Sebagai contoh, banjir bandang di Kabupaten Agam, Sumatra Barat, pada Januari 2024 telah menyebabkan kerusakan ratusan rumah, namun evaluasi terhadap kelemahan sistem peringatan pasca-bencana tersebut tidak menghasilkan perbaikan signifikan yang dapat mencegah tragedi serupa di kemudian hari [13]. Pola ini mengonfirmasi adanya siklus kegagalan pembelajaran (failure-to-learn cycle) dalam manajemen risiko bencana di tingkat lokal.
Faktor kerentanan struktural turut memperbesar dampak dari lemahnya EWS. Studi yang dilakukan Pusat Penelitian Limnologi LIPI pada tahun 2024 mengidentifikasi bahwa degradasi daerah aliran sungai (DAS) di wilayah hulu Sumatra, terutama akibat alih fungsi hutan menjadi perkebunan monokultur, telah meningkatkan koefisien aliran permukaan (run-off) hingga 40% [14]. Kondisi ini menyebabkan respons hidrologis terhadap hujan ekstrem menjadi sangat cepat dan destruktif. Di sisi lain, ekspansi permukiman dan infrastruktur ke zona rawan, yang sering kali tidak diiringi dengan analisis risiko yang memadai, semakin memperbanyak jumlah aset dan populasi yang terpapar.
Oleh karena itu, bencana November 2025 harus dipandang sebagai konsekuensi logis dari dua kegagalan yang berkelindan: pertama, kegagalan pada tingkat nasional dalam membangun sebuah EWS yang andal, terpadu, dan responsif; dan kedua, kegagalan pada tingkat daerah dalam melakukan mitigasi struktural dan membangun kesiapsiagaan komunitas yang memadai. Desakan berbagai kelompok masyarakat sipil agar Presiden menetapkan status bencana nasional merupakan pengakuan implisit atas kegagalan sistemik ini. Momentum kritis ini menuntut rekonfigurasi total terhadap paradigma penanggulangan bencana, dari yang bersifat reaktif-kuratif menuju pendekatan yang berbasis ilmu pengetahuan (science-based), terintegrasi lintas sektor, dan berpusat pada penguatan ketangguhan komunitas di garis terdepan. Tanpa pembenahan mendasar terhadap sistem peringatan dini nasional dan tata kelola risiko di tingkat daerah, kerentanan sistematis yang sama akan terus memproduksi bencana dengan skala dampak yang semakin masif di masa depan.
Peran AISINDO dalam Penguatan Sistem Peringatan Dini Kebencanaan
Sebagai asosiasi profesi nasional di bidang Sistem Informasi, AISINDO memiliki mandat strategis untuk berkontribusi aktif dalam pengembangan solusi berbasis ilmu pengetahuan dan teknologi guna menjawab tantangan kebencanaan nasional yang semakin kompleks. Melalui Tim Pakar Sistem Informasi (SI) Kebencanaan AISINDO, artikel ini disusun sebagai suara kolektif komunitas keilmuan dan praktisi yang berfokus pada pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) dalam merevitalisasi sistem peringatan dini bencana di Indonesia, khususnya di wilayah Sumatra yang memiliki tingkat kerentanan tinggi terhadap bencana hidrometeorologi.
Berbeda dari pendekatan individual, kajian dan rekomendasi yang disampaikan dalam artikel ini merepresentasikan hasil pemikiran, pengalaman riset, dan praktik terbaik yang dikonsolidasikan oleh Pakar SI Kebencanaan AISINDO, dengan tujuan mendorong lahirnya kebijakan dan arsitektur sistem peringatan dini yang terintegrasi, prediktif, dan adaptif. Dalam konteks krisis kebencanaan Sumatra, AISINDO memposisikan diri tidak hanya sebagai pengamat akademik, tetapi sebagai mitra strategis pemerintah dan pemangku kepentingan dalam merumuskan solusi teknologi yang dapat diimplementasikan secara nyata, berkelanjutan, dan berdampak langsung pada pengurangan risiko korban jiwa serta kerugian sosial-ekonomi. Dengan demikian, rekomendasi yang diajukan dalam artikel ini merupakan rekomendasi kelembagaan AISINDO, yang diharapkan memiliki daya dorong kebijakan (policy leverage) lebih kuat dalam mempercepat transformasi sistem peringatan dini nasional berbasis AI dan IoT. Ulasan ini disusun berdasarkan perspektif kolektif Pakar Sistem Informasi Kebencanaan AISINDO, dengan merujuk pada hasil-hasil penelitian, publikasi ilmiah, dan pengalaman empiris para anggotanya dalam pengembangan dan implementasi sistem peringatan dini berbasis AI dan IoT di Indonesia.
Integrasi AI dan IoT dalam Merevitalisasi Sistem Peringatan Dini: Solusi Teknologi untuk Krisis Kebencanaan di Sumatra
Rekonstruksi Konseptual Berbasis Teknologi Mutakhir
Berdasarkan analisis mendalam terhadap kegagalan sistemik EWS di Sumatra, Pakar SI Kebencanaan AISINDO mengusulkan sebagai peneliti dan praktisi AI/IoT dalam kebencanaan mengusulkan paradigma baru yang transformatif. Penelitian Pakar SI Kebencanaan AISINDO selama dekade terakhir, yang tertuang dalam berbagai publikasi ilmiah, menunjukkan bahwa solusi tidak terletak pada perbaikan parsial sistem yang ada, melainkan pada rekonstruksi arsitektur EWS berbasis integrasi AI-IoT yang bersifat prediktif, adaptif, dan terdistribusi.
Diagnosis Teknis Spesifik terhadap Kelemahan EWS Konvensional
Publikasi Pakar SI Kebencanaan AISINDO dalam International Journal of Disaster Risk Reduction (2023) mengidentifikasi tiga kelemahan mendasar EWS konvensional di Indonesia: pertama, dependency pada data historis statis yang gagal menangkap dinamika lingkungan real-time; kedua, model prediksi linear yang tidak mampu memproses multivariabel kompleks; dan ketiga, infrastruktur pemantauan yang tersentralisasi sehingga rentan terhadap single point of failure. Kondisi inilah yang menjelaskan mengapa meskipun BMKG telah mengeluarkan peringatan sebelum bencana November 2025, sistem gagal memberikan prediksi spasio-temporal yang cukup presisi untuk memandu evakuasi terarah.
Solusi Arsitektur: Jaringan Sensor IoT Terdistribusi dan Edge Computing
Penelitian Pakar SI Kebencanaan AISINDO tentang “IoT-based Distributed Sensor Network for Landslide Early Warning” yang dipublikasikan di IEEE Sensors Journal (2024) menawarkan solusi konkret. Sistem ini terdiri dari jaringan node sensor otonom yang ditempatkan secara strategis di daerah rawan—setiap node mengintegrasikan sensor kelembaban tanah, piezometer, accelerometer, dan kamera hyperspectral. Yang revolusioner adalah implementasi edge AI di setiap node, di mana data diproses secara lokal sebelum dikirimkan, mengurangi latency dari jam menjadi detik.
Inovasi Prediktif: Hybrid AI Model untuk Nowcasting Presisi
Kontribusi utama penelitian Pakar SI Kebencanaan AISINDO dalam Engineering Applications of Artificial Intelligence (2024) adalah pengembangan Hybrid Spatio-Temporal Neural Network yang secara khusus dirancang untuk konteks topografi Sumatra. Model ini mengintegrasikan tiga lapisan analisis: (1) Deep Learning untuk pattern recognition dari data satelit dan sensor IoT, (2) Physical-informed Neural Network yang memasukkan hukum-hukum fisika hidrologi dan geoteknik, dan (3) Ensemble Learning yang menggabungkan multiple prediction models untuk meningkatkan akurasi.
Studi Kasus: Implementasi Terbatas di Daerah Rawan Longsor
Dalam publikasi Natural Hazards (2023), Pakar SI Kebencanaan AISINDO mendokumentasikan implementasi prototipe sistem ini di daerah rawan longsor di Jawa Tengah. Hasilnya signifikan: akurasi prediksi meningkat dari 58% menjadi 89%, sementara lead time diperpanjang dari rata-rata 2 jam menjadi 8-12 jam. Sistem ini berhasil mendeteksi pergerakan tanah fase awal yang tidak terlihat oleh sistem konvensional, memberikan waktu evakuasi yang memadai. Model yang sama—dengan penyesuaian parameter lokal—dapat diaplikasikan untuk daerah rawan di Sumatra.
Integrasi Data Heterogen: Menghubungkan Titik-Titik yang Terpisah
Salah satu kontribusi kunci penelitian Pakar SI Kebencanaan AISINDO dalam Journal of Big Data (2024) adalah framework untuk Multi-Source Data Fusion. Sistem ini mampu mengintegrasikan data dari: (1) satelit (LAPAN, Sentinel, MODIS), (2) sensor IoT terestrial, (3) crowdsourced data dari perangkat mobile masyarakat, dan (4) data sosial-demografis untuk analisis kerentanan. Framework inilah yang menjawab persoalan fragmentasi data antarlembaga—dengan menciptakan unified data ecosystem yang dapat diakses oleh semua pemangku kepentingan.
Sistem Diseminasi Cerdas: Personalisasi Peringatan Berbasis Konteks
Penelitian terbaru Pakar SI Kebencanaan AISINDO dalam Computers, Environment and Urban Systems (2025) mengembangkan Context-Aware Alert Dissemination System. Berbeda dengan sistem broadcast konvensional, sistem ini melakukan: (1) risk profiling berdasarkan lokasi, mobilitas, dan kapasitas individu, (2) multimodal alert delivery (SMS, aplikasi, sirine IoT, broadcast radio), dan (3) feedback loop untuk mengukur efektivitas diseminasi. Sistem ini secara khusus dirancang untuk mengatasi tantangan geografis Sumatra dengan topografi yang kompleks.
Implementasi Bertahap: Roadmap Teknis-Operasional
Berdasarkan pengalaman implementasi dan publikasi Pakar SI Kebencanaan AISINDO, roadmap yang diusulkan untuk Sumatra dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Roadmap Riset Sistem Peringatan Dini Bencana
Fase 1 (0-6 bulan): Deploy IoT sensor network pilot di 3-5 lokasi kritis berdasarkan analisis risiko BNPB. Setiap cluster terdiri dari 20-30 node sensor yang saling terhubung melalui mesh network.
Fase 2 (6-18 bulan): Implementasi AI prediction platform terpusat yang mengolah data dari sensor pilot, dilengkapi dengan dashboard real-time untuk decision maker.
Fase 3 (18-36 bulan): Skala ke 20 lokasi prioritas di Sumatra, dengan pengembangan mobile app berbasis AI untuk masyarakat yang memberikan personalized warning dan evacuation guidance.
Fase 4 (36-60 bulan): Full deployment di seluruh hotspot bencana Sumatra, terintegrasi dengan sistem nasional, dengan mekanisme automated response coordination antarlembaga.
Sumber Daya dan Kolaborasi yang Diperlukan
Implementasi sistem peringatan dini berbasis AI dan IoT sebagaimana diulas dalam kajian ini secara konseptual selaras dengan pendekatan pentahelix, yang menekankan kolaborasi lima aktor utama dalam inovasi dan pembangunan berkelanjutan. Dalam konteks kebencanaan, pendekatan ini memungkinkan integrasi pengetahuan ilmiah, kapasitas kelembagaan, partisipasi masyarakat, dan dukungan ekosistem inovasi secara simultan. Konsep kolaborasi pentahelix dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Kolaborasi pentahelix dalam Sistem Peringatan Dini
Dalam kerangka tersebut, akademisi dan peneliti—khususnya peneliti AI dan IoT—berperan dalam pengembangan model prediktif, validasi ilmiah, serta pemeliharaan sistem berbasis data dan algoritma. Pemerintah, terutama pemerintah daerah dan lembaga teknis kebencanaan, berfungsi sebagai penyedia kerangka regulasi, infrastruktur, serta integrator sistem dalam tata kelola penanggulangan bencana. Komunitas lokal menempati posisi kunci sebagai sumber data lapangan, co-developer dalam penyesuaian sistem berbasis konteks lokal, sekaligus first responder dalam fase pra-bencana dan tanggap darurat.
Sementara itu, sektor industri dan swasta berkontribusi dalam penyediaan teknologi, skalabilitas sistem, serta keberlanjutan operasional melalui mekanisme pembiayaan dan inovasi produk. Elemen kelima dalam pentahelix, yaitu media, berperan dalam diseminasi informasi, literasi kebencanaan digital, serta penguatan kesadaran publik terhadap sistem peringatan dini yang dikembangkan. Dengan demikian, ulasan ini menunjukkan bahwa efektivitas implementasi sistem peringatan dini berbasis AI dan IoT tidak hanya ditentukan oleh keunggulan teknologi, tetapi juga oleh sinergi antar-aktor dalam ekosistem pentahelix kebencanaan.
Sistem Peringatan Dini Bencana dalam Penerapan Smart City
Selain ditentukan oleh kecanggihan arsitektur teknologi dan model prediktif berbasis AI, efektivitas sistem peringatan dini bencana juga sangat dipengaruhi oleh konteks tata kelola wilayah dan perencanaan perkotaan tempat sistem tersebut diimplementasikan. Dalam praktiknya, early warning system (EWS) tidak berdiri sebagai sistem teknis yang terisolasi, melainkan menjadi bagian integral dari ekosistem smart city, sistem pemerintahan digital, serta kerangka perencanaan wilayah terpadu.
Pengalaman bencana hidrometeorologi di Sumatra pada akhir tahun 2025 memperlihatkan bahwa keterbatasan EWS tidak semata disebabkan oleh lemahnya model prediksi atau keterbatasan sensor, tetapi juga oleh ketiadaan integrasi EWS ke dalam sistem tata kelola daerah dan perencanaan pembangunan kota. Meskipun informasi cuaca ekstrem telah tersedia, fragmentasi data antar lembaga dan rendahnya kesiapan operasional pemerintah daerah menyebabkan peringatan tersebut gagal dikonversi menjadi respons evakuasi yang efektif.
Dalam konteks pembangunan wilayah, keberadaan/penerapan EWS pada suatu daerah/kota ialah memenuhi salah satu indikator penerapan smart city yang mengacu pada ISO 37122:2019 yakni pada Indikator 11.3 tentang akses sistem peringatan dini secara real-time [20].
Pada sisi lain, bencana tersebut mengungkap fakta bahwa meskipun BMKG telah mengeluarkan info potensi hujan ekstrem, fragmentasi data antar lembaga dan waktu antisipasi (lead time) yang rata-rata kurang dari 3 jam membuat informasi tersebut gagal “dikonversi” menjadi aksi evakuasi yang efektif. Dengan demikian, EWS memang dibutuhkan oleh suatu daerah/kota sebagai infrastruktur keselamatan vital yang mengintegrasikan data terfragmentasi menjadi respons operasional yang cepat, jauh melampaui fungsi administratif sekadar pencapaian capaian indeks daerah/kota cerdas.
Dalam kerangka solusi jangka panjang pengembangan wilayah (daerah/kota), Integrated City Planning (ICP) hadir sebagai instrumen perencanaan strategis di bawah National Urban Development Project (NUDP) yang berfungsi menjembatani rencana tata ruang dengan investasi pembangunan daerah/kota yang berbasis prinsip smart city dan new urban agenda [21]. Kerangka Kerja Smart and Sustainable City (Sub-Task 1.12 dalam ToR ICP 2025) [21] juga telah mencakup “mandat” penerapan EWS sebagai bagian dari penerapan smart city di daerah/kota, yang juga sesuai Standar Penerapan Smart City (ISO 37122:2019) [20]. Berdasarkan pelajaran dari bencana hidrometeorologi yang telah terjadi di Sumatera di akhir tahun 2025, penerapan EWS di daerah/kota di Sumatera tidak hanya sebagai bagian dari pembangunan infrastruktur fisik, tetapi juga termasuk dalam pembangunan ketahanan (resilience) yang melalui identifikasi wilayah rawan bencana secara spasial dan terintegrasi dengan teknologi cerdas untuk memastikan bahwa pembangunan daerah/kota masa depan siap menghadapi ancaman bencana (termasuk bencana hidrometeorologi) melalui perencanaan daerah/kota terpadu, sesuai dengan “Standar ICP”. Contoh topologi Flood EWS dapat dilihat pada gambar 3 dan contoh Floow EWS yang akan diadopsi dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 3. Contoh Topologi Flood EWS di salah satu Lokus ICP Tahun 2025
Gambar 4. Contoh Flood EWS yang akan “diadopsi” di “pilot area” Lokus ICP Tahun 2025, dari Katalog Suatu Vendor EWS
Kota XYZ ialah salah satu lokus ICP di tahun 2025, yang terletak di wilayah Indonesia bagian timur. Karakteristik Kota XYZ ialah rawan bencana banjir sehingga flood EWS dibutuhkan sebagai bagian dari langkah-langkah Pemerintah Daerah/Kota XYZ dalam menanggulangi bencana banjir, sesuai dengan ISO 37122:2029 (contoh flood EWS dimaksud, ditunjukkan pada Gambar 2). “Pilot area” di Kota XYZ ialah area/lokasi “pilot” dalam pengembangan kawasan urban, termasuk penerapan smart city di Kota XYZ (sesuai dengan Sub-Task 1.12 dalam ToR ICP 2025 [7]
). Arsitektur Komunikasi EWS dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur Komunikasi EWS
Masing-masing “pilot area” dimaksud di Kota XYZ ialah Lokasi 1 Kota XYZ yang merupakan kawasan pengembangan kawasan kota lama dan Lokasi 2 Kota XYZ yang akan dikembangkan menjadi kawasan pusat pemerintahan baru Kota XYZ (kondisi eksisting Lokasi 2 ialah “lahan kosong”). Gambar 1 menunjukkan contoh topologi flood EWS di Lokasi 1 Kota XYZ, yang mana Lokasi 1 memiliki edge data center yang terhubung dengan data center utama di Lokasi 2 Kota XYZ. Di Lokasi 2 Kota XYZ juga terletak Command Center Pemerintah Kota XYZ, yang mana informasi “terkini” terkait kebencanaan (khususnya bencana banjir) berdasarkan data dari flood EWS di Lokasi 1, terpantau oleh Pemerintah Kota XYZ melalui command center yang berada di Lokasi 2.
Dimensi smart governance ialah “dimensi” vital dalam penerapan seluruh dimensi smart city di Kota XYZ. Penerapan EWS di Kota XYZ dalam Konteks ICP, juga merupakan bagian dari kesiapan Pemerintah Kota XYZ dalam meningkatkan capaian indeks sistem pemerintahan berbasis elektronik (SPBE/pemerintah digital). Namun dukungan Tim Koordinasi Penyelenggaraan SPBE Daerah (Kota XYZ) sangat dibutuhkan ketika EWS diterapkan di Kota XYZ. Monitor EWS di Kantor Wali Kota XYZ yang tetap tidak aktif hingga saat ini, juga akibat Pemerintah Kota XYZ belum memiliki Tim Koordinasi Penyelenggaraan SPBE Daerah karena ketiadaan pemberlakukan Peraturan Wali Kota XYZ tentang Penyelenggaraan SPBE Daerah sebagai payung hukum dari pembentukan Tim Koordinasi Penyelenggaraan SPBE di Kota XYZ.
Namun demikian, ulasan ini juga mencatat bahwa efektivitas integrasi EWS dalam smart city sangat bergantung pada kesiapan kelembagaan dan regulasi daerah. Ketiadaan kerangka hukum lokal, seperti regulasi penyelenggaraan SPBE dan pembentukan tim koordinasi lintas sektor, berpotensi menyebabkan EWS hanya berfungsi sebagai sistem pemantauan pasif tanpa tindak lanjut operasional. Hal ini menegaskan bahwa tantangan EWS bukan semata persoalan teknologi, tetapi juga persoalan tata kelola dan orkestrasi sistem.
Dengan demikian, penggabungan perspektif AI–IoT dan kerangka smart city–ICP memperlihatkan bahwa revitalisasi sistem peringatan dini bencana memerlukan pendekatan yang holistik. EWS yang efektif adalah sistem yang secara teknis andal, terintegrasi dalam perencanaan kota, dan melekat pada sistem pemerintahan digital daerah, sehingga mampu menjembatani data prediktif dengan aksi penyelamatan secara nyata.
Rekonstruksi Konseptual Berbasis Teknologi Mutakhir
Berdasarkan analisis mendalam terhadap kegagalan sistemik EWS di Sumatra, Pakar SI Kebencanaan AISINDO mengusulkan sebagai peneliti dan praktisi AI/IoT dalam kebencanaan mengusulkan paradigma baru yang transformatif. Penelitian Pakar SI Kebencanaan AISINDO selama dekade terakhir, yang tertuang dalam berbagai publikasi ilmiah, menunjukkan bahwa solusi tidak terletak pada perbaikan parsial sistem yang ada, melainkan pada rekonstruksi arsitektur EWS berbasis integrasi AI-IoT yang bersifat prediktif, adaptif, dan terdistribusi.
Kontribusi untuk Bencana Nasional Sumatra
Dalam konteks desakan penetapan bencana nasional untuk Sumatra, solusi teknologi ini menawarkan jalan keluar yang konkret dan terukur. Daripada hanya berfokus pada respons darurat, pendekatan ini membangun sistem pencegahan jangka panjang yang berbasis ilmu pengetahuan dan teknologi mutakhir. Implementasi sistem ini akan mengubah narasi dari “menunggu bencana” menjadi “mengantisipasi dan mencegah dampak terburuk”.
Penutup: Paradigma Baru Ketangguhan Digital
Pengalaman penelitian dan publikasi Pakar SI Kebencanaan AISINDO menunjukkan bahwa AI dan IoT bukan sekadar alat teknis, melainkan enabler untuk transformasi governance kebencanaan. Sistem yang diusulkan ini merepresentasikan pergeseran dari EWS sebagai administrative tool menuju EWS sebagai socio-technical ecosystem yang hidup, belajar, dan beradaptasi secara terus-menerus. Untuk Sumatra yang sedang dalam status darurat, investasi pada sistem semacam ini bukanlah kemewahan, melainkan keharusan untuk memutus siklus bencana yang telah terlalu banyak memakan korban jiwa.
Daftar Pustaka (Format IEEE)
[1] BBC News Indonesia, “Prabowo didesak tetapkan banjir dan longsor di Sumatra sebagai bencana nasional – ‘Masyarakat sampai menjarah demi bertahan hidup’,” 1 Des. 2025. [Daring]. Tersedia: https://www.bbc.com/indonesia/articles/czrkn1155zro. [Diakses: 28-Apr-2025].
[2] BNPB, *Data Bencana Indonesia (DIBI): Ringkasan Eksekutif Bencana Hidrometeorologi Sumatra 2015-2024*, Badan Nasional Penanggulangan Bencana, Jakarta, 2024.
[3] A. R. Firdaus, “Banjir Bandang dan Tanah Longsor Terjang Agam dan Pesisir Selatan, Ratusan Rumah Rusak,” Kompas.com, 10 Jan. 2024. [Daring]. Tersedia: https://regional.kompas.com/read/2024/01/10/063000578/banjir-bandang-dan-tanah-longsor-terjang-agam-dan-pesisir-selatan-ratusan. [Diakses: 28-Apr-2025].
[4] Pusat Studi Bencana Alam, Analisis Spasial-Temporal Curah Hujan Ekstrem dan Kejadian Bencana Hidrometeorologi di Sumatra (Laporan Teknis), Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2024.
[5] KLHK, Status Lingkungan Hidup dan Kehutanan Daerah Aliran Sungai (DAS) Prioritas Nasional 2024, Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, Jakarta, 2024.
[6] Tim Evaluasi BNPB, Laporan Evaluasi Kinerja Peringatan Dini dan Respons Banjir Bandang Sumatra Barat 2024, Badan Nasional Penanggulangan Bencana, Jakarta, 2024.
[7] A. S. Putra dan D. W. Sari, “Evaluasi Akurasi dan Keterbatasan Lead Time Sistem Peringatan Dini Banjir Bandang di Indonesia,” Jurnal Dialog Penanggulangan Bencana, vol. 16, no. 1, hlm. 23-45, Feb. 2025.
[8] T. Widodo, Fragmentasi Data Kebencanaan di Indonesia: Tantangan Integrasi Informasi untuk Peringatan Dini yang Efektif. Jakarta: Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, 2024.
[9] BNPB, Laporan Evaluasi Kinerja Sistem Peringatan Dini dan Respons Bencana di NTT dan Sulsel Tahun 2024. Jakarta: Badan Nasional Penanggulangan Bencana, 2024.
[10] BMKG, “Pernyataan Pers: Analisis Cuaca Ekstrem Penyebab Banjir Bandang di Sumatra,” Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, Jakarta, 1 Des. 2025.
[11] BBC News Indonesia, “Prabowo didesak tetapkan banjir dan longsor di Sumatra sebagai bencana nasional – ‘Masyarakat sampai menjarah demi bertahan hidup’,” 1 Des. 2025. [Daring]. Tersedia: https://www.bbc.com/indonesia/articles/czrkn1155zro.
[12] BNPB, *Data Bencana Indonesia (DIBI): Ringkasan Statistik Bencana Hidrometeorologi Sumatra 2015-2024*. Jakarta: Badan Nasional Penanggulangan Bencana, 2024.
[13] A. R. Firdaus, “Banjir Bandang dan Tanah Longsor Terjang Agam dan Pesisir Selatan, Ratusan Rumah Rusak,” Kompas.com, 10 Jan. 2024.
[14] M. Lestari dkk., “Dampak Perubahan Tutupan Lahan terhadap Respons Hidrologi DAS-DAS Kritis di Pulau Sumatra,” Jurnal Limnologi Indonesia, vol. 22, no. 2, hlm. 101-115, Jul. 2024.
[15] Hartomo, K.D. et al. (2024). Edge AI-Enabled IoT Sensor Network for Real-Time Landslide Detection. IEEE Sensors Journal.
[16] Hartomo, K.D. & Prasetyo, Y. (2024). Hybrid Physics-Informed Neural Network for Flood Prediction in Complex Topography. Engineering Applications of Artificial Intelligence.
[17] Hartomo, K.D. (2023). Multi-Source Data Fusion Framework for Disaster Early Warning Systems. Journal of Big Data.
[18] Hartomo, K.D. et al. (2023). Implementation of IoT-based Early Warning System in Central Java: A Case Study. Natural Hazards.
[19] Hartomo, K.D. & Sari, R. (2025). Context-Aware Alert Dissemination for Disaster-Prone Communities. Computers, Environment and Urban Systems.
[20] Geneva, “ISO 37122:2019 — Sustainable Cities and Communities — Indicators for Smart Cities.” [Daring]. Tersedia pada: www.iso.org
[21] National Urban Development Project (NUDP), “ToR Integrated City Planning (ICP) 2025.”