BANGSAONLINE.com – Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya menjelaskan bahwa pemantauan terhadap kondisi tanggul penahan lumpur panas di Porong, Sidoarjo, yang terjadi sejak 20 tahun lalu harus terus dilakukan.
Oleh sebab itu, kampus yang terletak di Kota Pahlawan tersebut kini mengembangkan Sidoarjo Disaster Assessment AI (SIDA-AI) yang menggabungkan citra Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dan sensor Internet of Things (IoT).
Tim pengembang SIDA-AI, Kurnia Cahya Febryanto, menjelaskan bahwa Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo (PPLS) mencatat penurunan muka tanah di titik paling rentan mencapai rata-rata 0,5 meter per tahun. Sementara laju di sepanjang tanggul 11 kilometer bervariasi antara 20 sampai 50 sentimeter per tahun.
“Risiko diperparah dengan kapasitas alir Kali Porong yang mengalami penyempitan akibat sedimentasi sungai,” jelas Kurnia, Selasa (22/9/2026).
Di sisi lain, lanjut Kurnia, pola inspeksi berkala memiliki keterbatasan alami dalam membaca perubahan yang berlangsung perlahan. Pola pemantauan tersebut berpotensi membuat kondisi yang tampak normal seperti jarak bebas menipis, muka air normal, dan prakiraan hujan lebat, sering luput dari deteksi.
“Gabungan dari kondisi-kondisi tersebut membuatnya semakin berbahaya,” ungkap mahasiswa program doktoral Departemen Teknik Informatika ITS tersebut.
Kondisi ini kemudian menjadi dasar pengembangan SIDA-AI yang mengadopsi pendekatan agentic artificial intelligence (AI). Sistem ini memadukan citra UAV dan sensor IoT, serta data prakiraan cuaca dan dirancang untuk menghasilkan pemantauan kondisi secara real time.
“Dengan mengintegrasikan berbagai sumber data, SIDA-AI menghubungkannya dengan faktor lingkungan yang memengaruhi tingkat risiko,” kata Kurnia.
Sementara itu, pengembang perangkat keras SIDA-AI, Irfan Mirda, menguraikan bahwa SIDA-AI dibangun menggunakan arsitektur dua lapis. Lapisan pertama merupakan lapisan persepsi yang terdiri atas sejumlah model deterministik. Lapisan ini berfungsi mengolah data hasil pengamatan untuk mendeteksi berbagai kondisi fisik tanggul, seperti retakan, rembesan, dan saturasi berdasarkan citra UAV.
Irfan mengungkapkan bahwa selain mendeteksi kondisi fisik tanggul, lapisan persepsi juga mengolah sejumlah indikator penting lainnya. Dirinya menambahkan bahwa sistem menghitung sisa freeboard dan laju penurunan tanah menggunakan metode DEM differencing dari citra UAV multitemporal.
“Sementara itu, sensor IoT digunakan untuk memantau muka air dan pendangkalan Kali Porong secara real-time,” jelas Irfan.
Data dan indikator yang dihasilkan lapisan persepsi selanjutnya diproses oleh lapisan kedua, yakni lapisan agentic AI. Irfan menjelaskan bahwa lapisan ini berfungsi mengorkestrasi seluruh indikator yang telah diperoleh sebelumnya. Dengan memanfaatkan model bahasa besar, sistem dapat menilai tingkat risiko pada setiap segmen tanggul sekaligus menyusun rekomendasi tindakan berdasarkan kondisi yang teridentifikasi.
Agar rekomendasi yang dihasilkan tetap sesuai dengan standar penanganan yang berlaku, Irfan menuturkan bahwa setiap rekomendasi ditambatkan pada prosedur penanganan PPLS. Mekanisme tersebut menggunakan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) guna memastikan SIDA-AI memiliki landasan prosedural yang jelas. Inovasi itu pun telah mendapat pengakuan melalui raihan Juara 1 AIDeaNation 2026 yang diselenggarakan oleh Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), beberapa waktu lalu. (msn)
