Kerusakan lingkungan di hulu sungai menjadi salah satu faktor utama yang memicu bencana ekologis di Sumatera Barat dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu peristiwa yang paling mendapat sorotan adalah banjir bandang di Kota Padang pada 27 November 2025. Berdasarkan pemberitaan medi, bencana tersebut dipicu oleh degradasi ekosistem di daerah aliran sungai (DAS) Air Dingin, termasuk deforestasi, pembukaan lahan tidak terkendali, dan praktik perambahan di kawasan hutan lindung. WALHI Sumbar melaporkan adanya 15 titik kerusakan berdasarkan analisis citra satelit tanggal 27 Juli 2025, yang menunjukkan hilangnya tutupan vegetasi, penebangan pohon, dan konversi lahan untuk pertanian maupun pariwisata.
Laporan tersebut menunjukkan bahwa kerusakan hulu DAS telah mencapai skala yang signifikan. Bila tidak dideteksi dan ditangani lebih awal, kondisi semacam ini menimbulkan risiko besar, terutama bagi wilayah yang memiliki topografi curam dan sensitif seperti Sumbar. Pemetaan kerusakan lingkungan menjadi kunci dalam upaya mitigasi, karena memberikan gambaran akurat mengenai perubahan penggunaan lahan, tingkat erosi, pergerakan massa tanah, hingga indikator kerentanan bencana. Dalam konteks ini, teknologi pemetaan dan pemantauan lingkungan memegang peranan penting.
Berbagai inovasi digital seperti citra satelit, sistem informasi geografis (GIS), drone, machine learning, dan sensor berbasis Internet of Things (IoT) kini menjadi instrumen utama dalam membaca dinamika lingkungan. Pada masa lalu, pemantauan dilakukan melalui survei lapangan yang memakan waktu dan biaya besar. Kini, teknologi dapat menyediakan data yang lebih cepat, murah, dan akurat. Tulisan ini membahas lima teknologi utama yang dapat diterapkan dalam pemetaan kerusakan lingkungan di Sumbar, baik untuk pencegahan bencana maupun perencanaan pemulihan ekosistem secara menyeluruh.
1. Citra Satelit dan Teknologi Penginderaan Jauh (Remote Sensing)
Penginderaan jauh merupakan teknologi paling fundamental untuk mendeteksi perubahan lingkungan dalam skala luas. Satelit memungkinkan pemantauan tutupan lahan dari waktu ke waktu dengan resolusi yang bervariasi, mulai dari 10 meter hingga 30 meter. Data ini sangat membantu untuk mengidentifikasi deforestasi, perubahan bentang lahan, area bekas longsor, hingga penyebaran permukiman ilegal di kawasan lindung.
Beberapa sumber citra satelit yang umum digunakan antara lain:
a. Landsat (NASA/USGS)
Landsat menyediakan citra gratis dengan resolusi 30 meter. Meskipun resolusinya sedang, data ini ideal untuk memantau perubahan besar seperti hilangnya ribuan hektare hutan atau ekspansi lahan pertanian pada lereng bukit. Dengan interval perekaman 16 hari, Landsat memungkinkan pemantauan reguler kondisi hutan di Sumbar.
b. Sentinel-2 (ESA)
Sentinel-2 memiliki resolusi 10 meter dengan cakupan multi-spektral yang lebih kaya. WALHI Sumbar memanfaatkan data serupa untuk mengidentifikasi titik-titik kerusakan pada DAS Air Dingin. Analisis menggunakan indeks vegetasi, seperti NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), memungkinkan penghitungan tingkat penurunan tutupan vegetasi secara kuantitatif.
c. Data BRIN dan INA-GEO
BRIN melalui Pusat Pemanfaatan dan Penginderaan Jauh menyediakan akses ke data satelit dan pemetaan nasional. INA-GEO mendukung analisis spasial lintas sektor yang dapat membantu pemerintah daerah mengevaluasi tingkat kerusakan lingkungan.
Citra satelit efektif digunakan dalam konteks Sumbar karena provinsi ini memiliki 70% wilayah berupa perbukitan dan pegunungan yang sulit dijangkau. Dengan citra satelit, luas deforestasi dan perubahan tata guna lahan dapat dipetakan secara akurat dan cepat, termasuk pada kasus banjir bandang 2025 yang menunjukkan hilangnya vegetasi secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir.
2. Sistem Informasi Geografis (GIS) dan Pemetaan Spasial
GIS merupakan teknologi penting untuk mengolah berbagai data lingkungan menjadi peta tematik dan model spasial. Sistem ini tidak hanya menampilkan perubahan lahan, tetapi juga menganalisis keterkaitan antar variabel seperti curah hujan, kemiringan lereng, jenis tanah, dan kepadatan vegetasi.
Beberapa platform GIS yang umum digunakan:
a. ArcGIS dan QGIS
Keduanya digunakan untuk pemodelan multi-bencana, seperti kombinasi antara banjir, longsor, dan erosi. Untuk Sumbar yang rawan longsor, GIS sangat bermanfaat untuk menentukan zona risiko berdasarkan kemiringan lereng dan kondisi hidrologis.
b. Geoportal BNPB dan InaRISK
Geoportal BNPB menyediakan peta interaktif bencana, termasuk data kerusakan akibat banjir bandang Sumbar 2025. InaRISK memungkinkan perhitungan tingkat risiko bencana pada tingkat kabupaten hingga desa.
c. Penerapan di Sumbar
GIS telah digunakan BPBD Sumbar untuk memetakan kawasan rawan banjir di Kecamatan Padang Barat, Padang Utara, dan Koto Tangah. Dengan GIS, pemerintah dapat menghitung kapasitas tampungan DAS, menentukan buffer zone yang hilang, dan mengidentifikasi area kritis yang harus direstorasi.
Keunggulan GIS terletak pada kemampuannya mengintegrasikan berbagai sumber data. Analisis spasial sangat efektif untuk menyusun kebijakan mitigasi, seperti menentukan lokasi rehabilitasi hutan, penataan ulang daerah sempadan sungai, hingga rencana relokasi permukiman.
3. Drone dan Aerial Imaging
Penggunaan drone berkembang pesat dalam pemetaan ekologis karena mampu menghasilkan citra beresolusi sangat tinggi—bahkan mencapai skala sentimeter. Drone menjadi solusi ideal untuk wilayah pegunungan seperti Bukit Barisan di Sumbar, yang sulit dijangkau secara manual.
Beberapa kegunaan drone meliputi:
a. Penilaian Kerusakan Pascabencana
BNPB menggunakan drone untuk memetakan kerusakan infrastruktur dan lingkungan pasca banjir bandang di Kabupaten Agam dan Kota Padang. Drone membantu mendokumentasikan material kayu gelondongan yang terbawa arus, salah satu indikator adanya pembalakan liar di hulu sungai.
b. Deteksi Longsor dan Retakan Tanah
Di daerah kemiringan ekstrem, drone dapat menangkap perubahan kecil pada permukaan tanah yang berpotensi memicu longsor.
c. Validasi Data Satelit
Drone berfungsi sebagai ground-truth untuk mengonfirmasi temuan citra satelit, sehingga analisis menjadi lebih akurat.
Kelebihan utama drone adalah kemampuannya memberikan informasi real-time dengan detail visual yang tinggi. Drone juga relatif ekonomis untuk area terbatas, sehingga cocok digunakan untuk survei intensif di lokasi yang dianggap paling kritis.
4. Machine Learning dan Kecerdasan Buatan (AI) untuk Analisis Data
Seiring meningkatnya volume data lingkungan, analisis manual menjadi tidak lagi memadai. Machine learning memungkinkan pemrosesan data satelit dan GIS dalam jumlah besar serta menghasilkan prediksi otomatis. Beberapa model yang umum digunakan adalah Random Forest, Support Vector Machine, dan Convolutional Neural Network (CNN).
Penerapan machine learning untuk Sumbar antara lain:
a. Klasifikasi Tutupan Lahan Otomatis
Model dapat membedakan antara hutan, perkebunan, lahan terbangun, dan area terbuka secara akurat. Hal ini membantu memantau konversi lahan di DAS Kuranji dan Air Dingin.
b. Prediksi Risiko Banjir dan Longsor
Dengan menggabungkan data topografi, curah hujan, dan kondisi tanah, model machine learning dapat memprediksi titik-titik rawan banjir. Penelitian ITB terkait mitigasi siklon Senyar 2025 menunjukkan bahwa model ML mencapai akurasi lebih dari 80%.
c. Deteksi Dini Pembalakan Liar
AI dapat mendeteksi pola perubahan vegetasi yang tidak wajar dalam kurun mingguan. Peringatan dini ini penting untuk mencegah kerusakan lanjutan.
d. Pengembangan Dashboard Interaktif
Platform seperti Google Earth Engine memudahkan integrasi data satelit dengan algoritma ML sehingga hasil analisis dapat dilihat langsung melalui dashboard.
Keunggulan teknologi ini terletak pada kecepatannya. Dengan satu algoritma yang berjalan di cloud, analisis kawasan seluas satu provinsi dapat dilakukan hanya dalam hitungan menit.
5. Sensor IoT dan Sistem Pemantauan Real-Time
Sensor berbasis IoT menjadi pelengkap penting dalam sistem peringatan dini. Berbeda dari citra satelit atau drone yang memberikan informasi spasial, sensor menyediakan data faktual secara langsung mengenai kondisi fisik lingkungan.
Beberapa jenis sensor yang digunakan:
a. Sensor Curah Hujan Otomatis
BMKG memasang sensor otomatis yang mengirimkan data setiap beberapa menit. Sensor ini penting untuk mendeteksi anomali curah hujan, terutama di daerah pegunungan Sumbar.
b. Sensor Ketinggian Air Sungai
Sensor ini dipasang pada jembatan atau bantaran sungai untuk membaca kenaikan debit sungai secara real-time. Bila dikombinasikan dengan sistem peringatan dini berbasis SMS atau radio, warga dapat memperoleh notifikasi beberapa menit sebelum banjir.
c. Sensor Kelembapan dan Stabilitas Tanah
Sensor ini membantu mendeteksi potensi longsor akibat tanah jenuh air. Penerapannya mulai diuji pada daerah lereng di Koto Tangah yang terdampak banjir 2025.
Integrasi IoT semakin efektif dengan adanya koneksi satelit seperti Starlink yang digunakan BNPB pada daerah terpencil di Sumbar. Dengan begitu, seluruh data dapat masuk ke pusat pemantauan meski jaringan seluler tidak stabil.
Kombinasi Teknologi untuk Sistem Pemetaan Menyeluruh
Tidak ada satu teknologi pun yang dapat bekerja efektif jika berdiri sendiri. Efektivitas pemetaan lingkungan akan optimal bila dilakukan melalui integrasi beberapa teknologi sekaligus, misalnya:
Citra satelit untuk cakupan luas
GIS untuk analisis spasial
Drone untuk verifikasi detail
Machine learning untuk prediksi
Sensor IoT untuk pemantauan real-time
Model seperti ini sudah diterapkan oleh BNPB melalui InaRISK, dan dapat dikembangkan untuk konteks Sumbar dengan melibatkan BRIN, WALHI, dan pemda. Langkah selanjutnya perlu memasukkan teknologi ini dalam kebijakan restorasi hutan, penataan DAS, serta pengawasan kawasan lindung.
Daftar Pustaka Terverifikasi
Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). (2024). Sistem Informasi Pemantauan Cuaca dan Hidrologi. Informasi terkini dan data pemantauan dapat diakses melalui situs resmi BMKG.
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB). (2024). InaRISK: Sistem Informasi Risiko Bencana Indonesia. Platform ini tersedia di portal InaRISK BNPB.
Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN). (2023). Data Penginderaan Jauh Indonesia. Informasi mengenai data ini tersedia di situs Pusat Data Penginderaan Jauh BRIN.
Bappenas. (2021). Rencana Aksi Nasional Penurunan Emisi Gas Rumah Kaca. Kementerian PPN/Bappenas. Dokumen ini dapat diakses melalui portal resmi Bappenas.
European Space Agency. (2024). Sentinel-2 User Guide. Panduan pengguna untuk data satelit Sentinel-2 dapat ditemukan di situs Copernicus Sentinel Handbook.
Kompas.id. (2025). Banjir bandang Padang dan kerusakan lingkungan di DAS Air Dingin.
NASA & USGS. (2024). Landsat Missions. Informasi program misi Landsat tersedia di situs web NASA Landsat Science.
WALHI Sumatera Barat. (2025). Laporan Analisis Tutupan Lahan Sumbar
