Indonesia termasuk salah satu negara paling rawan bencana alam di dunia. Letak geografis di cincin api, iklim tropis dengan curah hujan tinggi, serta bentang alam berupa pegunungan dan sungai besar membuat Indonesia sangat rentan terhadap dua ancaman utama yakni banjir bandang dan longsor. Risiko ini semakin meningkat akibat perubahan iklim, urbanisasi cepat, dan alih fungsi lahan yang tidak terkendali. Kombinasi faktor alam dan aktivitas manusia menjadikan bencana hidrometeorologi ini semakin sering dan semakin merusak dari tahun ke tahun.

Banjir dan Longsor di Indonesia Selama Tahun 2025

Berdasarkan data Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), hingga akhir November 2025 Indonesia telah mengalami hampir 3.000 kejadian bencana. Lebih dari 92% diantaranya merupakan bencana hidrometeorologi seperti banjir, cuaca ekstrem, dan tanah longsor. Angka ini memperjelas bahwa banjir bandang dan longsor terus menunjukkan tren peningkatan di berbagai daerah.

Provinsi seperti Jawa Barat, Jawa Tengah, Kalimantan Selatan, hingga sejumlah wilayah Sumatera mencatat kejadian berulang dengan dampak yang semakin besar dari tahun ke tahun. Hujan ekstrem dengan durasi panjang, ditambah perubahan pola cuaca, membuat debit air di sungai-sungai besar naik secara drastis dan memicu banjir bandang yang menghantam pemukiman dalam waktu singkat.

Di sisi lain, longsor terutama terjadi pada kawasan dengan kontur curam, seperti daerah pegunungan dan perbukitan di Sumatera. Tanah yang jenuh air setelah hujan berkepanjangan kehilangan stabilitasnya, sehingga lebih mudah bergerak dan menimbulkan longsor berskala besar.

Penyebab Banjir dan Longsor: Alam dan Aktivitas Manusia

Banjir bandang dan longsor tidak hanya terjadi karena kondisi alam. Hujan ekstrem, intensitas curah hujan yang tinggi, dan tingginya kelembaban tanah adalah faktor alami yang sulit dihindari. Namun, kerusakan ekosistem akibat aktivitas manusia memperbesar skalanya. Alih fungsi hutan menjadi pemukiman atau perkebunan, berkurangnya area resapan, pembangunan di lereng curam, serta tata ruang yang tidak sesuai kaidah membuat air hujan tidak lagi tertahan oleh sistem alam.

Di beberapa wilayah Sumatera, misalnya, deforestasi dan pembukaan lahan baru secara masif menyebabkan tanah kehilangan akar yang seharusnya menjadi pengikat alami. Akibatnya, ketika hujan ekstrem datang, tanah mudah bergerak dan memicu longsor besar. Sementara itu, sungai-sungai yang menyempit akibat sedimentasi dan pembangunan liar makin meningkatkan potensi banjir bandang.

Dampak Banjir dan Longsor: Lebih dari Sekadar Kerusakan Fisik

Banjir dan longsor dapat mengakibatkan kerusakan fisik yang parah, seperti  rumah hanyut, jembatan runtuh, akses jalan terputus, serta fasilitas publik lumpuh total. Tidak hanya itu, dampak bencana alam ini jauh lebih luas. Dimulai dari ekonomi lokal terhenti, rantai distribusi terganggu, sekolah ditutup, dan warga kehilangan mata pencaharian. Selain itu, proses evakuasi sering mengalami kendala karena kurangnya informasi data real-time mengenai kondisi lapangan.

Lebih jauh lagi, banjir dan longsor membawa risiko kesehatan seperti penyakit kulit, ISPA, hingga kontaminasi air. Pada jangka panjang, banyak keluarga terpaksa pindah dari kawasan yang sudah tidak lagi layak huni.

Situasi ini menunjukkan betapa pentingnya sistem pemantauan risiko dan peringatan dini yang dapat memberikan informasi cepat dan akurat berbasis data sebelum bencana terjadi untuk mengurangi dampak bencana.

AI Sebagai Senjata Baru Indonesia Melawan Banjir dan Longsor

Teknologi kecerdasan buatan (AI) kini menjadi pilar penting dalam manajemen bencana modern. Dengan kemampuan memproses data dalam skala besar dan memberikan insight secara real time, AI dapat membantu Indonesia tidak hanya memahami potensi risiko, tetapi juga merespons bencana dengan lebih cepat dan tepat. Penerapan AI mencakup seluruh siklus penanggulangan bencana. Dimulai dari mitigasi untuk memprediksi dan mengurangi risiko, respons untuk mempercepat pengambilan keputusan saat bencana terjadi, hingga pemulihan untuk mempercepat proses rekonstruksi dan normalisasi pasca-bencana.

Tahap Mitigasi: Prediksi Banjir dan Longsor Menggunakan Data Real-Time

Pada tahap ini, AI mampu mengolah berbagai jenis data dalam hitungan detik. Data yang digunakan termasuk curah hujan, debit air sungai, kelembaban tanah, kemiringan lereng, hingga citra geospasial.

Melalui algoritma Machine Learning, sistem dapat:

1. Memprediksi kemungkinan banjir berdasarkan peningkatan debit air sungai.
2. Menghitung probabilitas longsor menggunakan data kelembaban tanah dan topografi.
3. Memberikan peringatan dini kepada pemerintah dan masyarakat.

Dengan kemampuan memproses data secara instan, AI dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dibanding metode manual, sehingga upaya mitigasi dapat dilakukan lebih cepat.

Saat Bencana Terjadi: AI Mempercepat Evakuasi dan Respons

Ketika banjir atau longsor terjadi, waktu adalah faktor paling kritis. Di sinilah Computer Vision memainkan peran besar. Dengan analisis otomatis dari CCTV, drone, atau citra satelit, AI dapat mengidentifikasi titik banjir paling parah, area longsor yang masih aktif, jalur evakuasi yang aman, dan lokasi yang membutuhkan pertolongan pertama.

Selain itu, NLP (Natural Language Processing) dapat memproses laporan warga dari media sosial, pesan singkat, atau call center untuk mendeteksi lokasi yang membutuhkan bantuan segera. Dengan menggabungkan data visual dan laporan masyarakat, proses evakuasi dapat dilakukan lebih cepat dan tepat sasaran.

Pasca Bencana: Analisis Kerusakan dan Kebutuhan Posko

Usai banjir dan longsor, proses penilaian kerusakan sering memakan waktu berhari-hari. AI dapat mempercepat proses ini. Deep Learning menganalisis citra satelit dan drone untuk memetakan tingkat kerusakan bangunan, jembatan, jalan, dan fasilitas umum.

Sementara itu, teknologi NLP dapat memproses data kebutuhan posko seperti permintaan makanan, obat-obatan, atau tenda dari berbagai sumber. Hasilnya adalah perencanaan bantuan yang lebih tepat dan efektif.

AI membantu mempercepat pemulihan dan memastikan masyarakat mendapatkan bantuan yang relevan tanpa penundaan.

Negara yang Telah Menggunakan AI untuk Deteksi Bencana Alam

Banyak negara telah membuktikan efektivitas AI dalam penanggulangan bencana, seperti Jepang yang memanfaatkan AI untuk memprediksi banjir dan longsor melalui sensor tanah serta citra satelit. Kemudian Amerika Serikat menggunakan AI untuk memantau banjir dan kebakaran hutan secara real-time dari satelit dan drone. India juga telah menerapkan sistem prediksi banjir nasional berbasis Machine Learning, sementara Filipina memakai Deep Learning untuk memetakan risiko longsor secara lebih akurat. Hal ini menunjukkan bahwa AI telah menjadi standar global dalam mitigasi bencana dan menjadi sebuah peluang besar bagi Indonesia untuk mengadopsinya secara lebih luas.

AI Memberikan Kekuatan Baru untuk Melawan Bencana Alam 

Dengan kemampuan memproses data curah hujan, debit sungai, kelembaban tanah, hingga citra satelit secara real-time, AI mampu memprediksi risiko secara cepat, membantu proses evakuasi saat bencana terjadi, dan mempercepat analisis kerusakan setelah bencana. Teknologi ini bukan hanya meningkatkan ketahanan sistem, tetapi juga menyelamatkan nyawa.

GITS.ID Sebagai Solusi Teknologi yang Tumbuh Bersama Kebutuhan Sistem

Sebagai mitra engineering, GITS.ID membantu organisasi merancang platform AI yang fault-tolerant, elastis, dan memiliki observabilitas menyeluruh. Setiap komponen dari data engineering, manajemen siklus model, deployment otomatis, hingga monitoring real-time dibangun agar sistem mampu beradaptasi ketika kebutuhan tumbuh, trafik meningkat, atau lingkungan operasional berubah, seperti untuk memprediksi bencana alam. 

Jika Anda ingin mengembangkan sistem AI yang tahan banting, scalable, dan siap digunakan dalam situasi bencana nyata, GITS.ID siap membantu merancang, membangun, dan mengoperasikannya secara end-to-end.