MEDIABERITA, SURABAYA – Dua dekade setelah semburan lumpur panas muncul di Porong, Sidoarjo, pemantauan kondisi tanggul penahan masih menghadapi tantangan. Perubahan kondisi tanah dan lingkungan yang berlangsung perlahan membuat potensi risiko tidak selalu mudah teridentifikasi melalui inspeksi berkala.
Menjawab persoalan tersebut, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) mengembangkan Sidoarjo Disaster Assessment AI (SIDA-AI), sebuah sistem berbasis kecerdasan buatan yang menggabungkan teknologi citra Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dan sensor Internet of Things (IoT) untuk memantau kondisi tanggul secara real time.
Tim pengembang SIDA-AI Kurnia Cahya Febryanto SKom MKom menjelaskan, berdasarkan catatan Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo (PPLS), penurunan muka tanah di titik paling rentan mencapai rata-rata 0,5 meter per tahun. Sementara di sepanjang tanggul sepanjang 11 kilometer, laju penurunan tanah berada pada kisaran 20 hingga 50 sentimeter per tahun.
Menurut Kurnia, kondisi tersebut semakin berisiko karena kapasitas aliran Kali Porong mengalami penyempitan akibat sedimentasi sungai. Faktor lingkungan tersebut berpotensi memperbesar ancaman terhadap stabilitas kawasan tanggul.
“Risiko diperparah dengan kapasitas alir Kali Porong yang mengalami penyempitan akibat sedimentasi sungai,” kata Kurnia.
Ia menjelaskan, pola inspeksi berkala yang selama ini dilakukan memiliki keterbatasan dalam mendeteksi perubahan yang berlangsung secara perlahan.
Kondisi seperti jarak bebas tanggul yang semakin menipis, muka air yang masih terlihat normal, hingga prakiraan hujan lebat dapat menjadi faktor yang terlewat dalam proses pemantauan.
“Gabungan dari kondisi-kondisi tersebut membuatnya semakin berbahaya,” ujar mahasiswa program doktoral Departemen Teknik Informatika ITS tersebut.
Berangkat dari kondisi itu, SIDA-AI dikembangkan dengan pendekatan agentic artificial intelligence (AI). Sistem ini mengintegrasikan berbagai sumber data, mulai dari citra UAV, sensor IoT, hingga data prakiraan cuaca untuk menghasilkan analisis kondisi tanggul secara lebih menyeluruh.
“Dengan mengintegrasikan berbagai sumber data, SIDA-AI menghubungkannya dengan faktor lingkungan yang memengaruhi tingkat risiko,” tutur Kurnia.
Pengembang perangkat keras SIDA-AI Irfan Mirda ST MKom menjelaskan, sistem tersebut dibangun menggunakan arsitektur dua lapis.
Lapisan pertama berupa lapisan persepsi yang terdiri atas sejumlah model deterministik untuk mengolah data hasil pengamatan.
Lapisan tersebut berfungsi menganalisis kondisi fisik tanggul melalui citra UAV, termasuk mendeteksi retakan, rembesan, serta tingkat saturasi tanah. Selain itu, sistem juga 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 yang dihasilkan lapisan persepsi kemudian diproses oleh lapisan kedua, yaitu agentic AI. Lapisan ini berfungsi mengorkestrasi seluruh indikator yang telah diperoleh untuk melakukan penilaian tingkat risiko pada setiap segmen tanggul.
Dengan memanfaatkan model bahasa besar, sistem tersebut mampu menyusun rekomendasi tindakan berdasarkan kondisi yang teridentifikasi.
Agar rekomendasi tetap sesuai dengan standar penanganan yang berlaku, setiap hasil analisis ditautkan dengan prosedur penanganan PPLS melalui pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Melalui mekanisme tersebut, SIDA-AI memiliki landasan prosedural dalam memberikan rekomendasi terkait kondisi tanggul. Inovasi ini juga telah memperoleh pengakuan melalui raihan Juara 1 AIDeaNation 2026 yang diselenggarakan oleh Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN).
Pengembangan SIDA-AI menjadi bagian dari upaya ITS dalam mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya poin 11 mengenai Kota dan Permukiman Berkelanjutan serta poin 13 tentang Penanganan Perubahan Iklim.
Ke depan, tim pengembang berharap teknologi tersebut dapat segera memasuki tahap pengujian dan implementasi bersama Pusat Pengendalian Lumpur Sidoarjo (PPLS).
