Alat Deteksi Asap dan Api Pakai AI: Inovasi DEPISA dari Politeknik Negeri Banjarmasin

Peneliti dari Politeknik Negeri Banjarmasin mengembangkan alat deteksi asap dan api berbasis kecerdasan artifisial (AI) bernama DEPISA. Inovasi ini dirancang untuk menangkap tanda awal kebakaran hutan sehingga api bisa dipadamkan sebelum meluas.

DEPISA, Alat Deteksi Dini Kebakaran Hutan Berbasis AI

DEPISA lahir dari lingkungan kampus vokasi di Kalimantan Selatan, salah satu wilayah yang akrab dengan persoalan kebakaran hutan dan lahan. Alat ini bekerja dengan mengenali tanda-tanda asap dan api, lalu menerjemahkannya menjadi peringatan dini.

Inti pendekatannya sederhana: semakin cepat asap terdeteksi, semakin besar peluang api dipadamkan sebelum membesar. Di lapangan, selisih waktu beberapa menit saja bisa menentukan apakah titik api berubah menjadi kebakaran besar atau tidak.

Pengembangan DEPISA dilakukan oleh peneliti di lingkungan Politeknik Negeri Banjarmasin. Teknologi ini diposisikan sebagai alat bantu pemantauan, bukan pengganti petugas di lapangan.

Mengapa Deteksi Dini Menjadi Titik Krusial

Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia kerap dimulai dari titik kecil yang luput dari pengawasan. Pada lahan gambut, misalnya, api bisa membara di bawah permukaan tanah dan baru terlihat setelah asap mengepul tebal.

Karena itu, kemampuan mendeteksi asap lebih awal punya nilai besar. Sistem berbasis kamera dan AI dapat memantau kawasan secara terus-menerus tanpa mengenal jam kerja, sesuatu yang sulit dilakukan manusia secara manual.

Pendekatan serupa sudah lazim dipakai di sejumlah negara untuk pemantauan hutan. Sensor visual menangkap gambar, lalu model AI memilah apakah objek yang terlihat merupakan asap, kabut, atau debu biasa. Tantangannya ada pada akurasi: kabut pagi dan asap bisa tampak mirip di kamera.

Di sinilah nilai pengembangan lokal seperti DEPISA. Model AI perlu dilatih dengan kondisi lapangan setempat, termasuk karakteristik lahan, cuaca, dan jenis vegetasi yang berbeda dari negara lain.

Kronologi dan Konteks Pengembangan

Informasi yang tersedia menyebut DEPISA sebagai inovasi hasil riset peneliti Politeknik Negeri Banjarmasin. Alat ini dirancang untuk mendeteksi asap dan api dengan bantuan AI, dan diharapkan membantu mencegah kebakaran meluas.

Belum ada keterangan rinci soal spesifikasi perangkat, jangkauan sensor, atau tahap uji coba di lapangan. Yang jelas, arah pengembangannya adalah pemantauan dini terhadap kemunculan asap dan api.

Konteksnya penting. Kalimantan Selatan memiliki sejarah panjang persoalan karhutla, terutama pada musim kemarau. Lahan gambut yang kering menjadi lokasi rawan yang sulit dipadamkan begitu api masuk ke lapisan bawah tanah.

Pengembangan alat semacam ini juga sejalan dengan kebutuhan daerah akan sistem peringatan dini yang murah dan bisa dioperasikan sendiri. Ketergantungan pada pemantauan satelit punya keterbatasan, terutama saat tutupan awan tebal dan resolusi waktu yang tidak selalu real-time.

Pihak yang Terlibat dan Harapan atas Teknologi Ini

Aktor utama di balik DEPISA adalah para peneliti di Politeknik Negeri Banjarmasin. Sebagai institusi pendidikan vokasi, kampus ini memang diarahkan menghasilkan terapan yang bisa langsung dipakai masyarakat.

Harapan yang menyertai inovasi ini cukup jelas: teknologi deteksi dini bisa menjadi lapisan pertahanan pertama sebelum kebakaran membesar. Alat ini diposisikan sebagai bagian dari upaya pencegahan, bukan sekadar respons setelah api menyala.

Beberapa hal yang biasanya menjadi perhatian dalam pengembangan alat sejenis:

• Akurasi deteksi: membedakan asap kebakaran dari kabut, debu, atau asap kendaraan.
• Kecepatan peringatan: seberapa cepat informasi sampai ke petugas setelah asap terdeteksi.
• Ketahanan perangkat: kemampuan beroperasi di kondisi panas, berdebu, dan lembap.
• Kemudahan operasional: apakah alat bisa dipasang dan dirawat oleh petugas daerah.
• Biaya: harga per unit menentukan seberapa luas kawasan yang bisa dipantau.

Pembahasan seputar pemanfaatan AI untuk mitigasi bencana juga mengemuka di berbagai forum, termasuk diskusi teknologi terapan di Indonesia seperti yang diberitakan ANTARA News. Arahnya sama: teknologi dipakai untuk mempercepat pengambilan keputusan di lapangan.

Dampak yang Diharapkan dan Langkah Selanjutnya

Jika berhasil diuji dan diterapkan luas, DEPISA berpotensi memperpendek jarak antara kemunculan titik api dan respons petugas. Dampak langsungnya adalah berkurangnya luas area yang terbakar, sekaligus menekan kabut asap yang kerap mengganggu kesehatan dan penerbangan.

Namun, sebuah alat baru berguna bila masuk ke dalam sistem. Deteksi asap hanya berarti jika ada tim yang bergerak cepat setelah peringatan diterima. Tanpa alur koordinasi yang jelas antara alat, pusat kendali, dan petugas lapangan, peringatan bisa berhenti sebagai data.

Langkah berikutnya yang wajar dinantikan adalah uji coba lapangan, pengukuran akurasi, dan pembahasan soal penerapan di kawasan rawan. Publikasi hasil uji akan menjadi penentu apakah teknologi ini siap dipakai lebih luas atau masih perlu penyempurnaan.

Yang juga tak kalah penting, biaya produksi dan perawatan. Alat deteksi yang bagus tetapi mahal akan sulit dipasang dalam jumlah banyak, padahal pemantauan kebakaran menuntut cakupan luas dan titik sebanyak mungkin.

Analisis Redaksi

Inovasi seperti DEPISA menunjukkan satu hal yang sering luput dalam perdebatan soal AI: teknologi ini tidak harus selalu soal model bahasa besar atau aplikasi konsumen. Pemanfaatan yang paling berdampak justru bisa datang dari persoalan konkret di daerah, seperti kebakaran lahan yang berulang setiap tahun.

Kekuatan pendekatan ini terletak pada kedekatan peneliti dengan masalahnya. Kampus di Kalimantan Selatan memahami karakter lahan dan cuaca setempat, sesuatu yang sulit ditiru pengembang dari luar. Model AI yang dilatih dengan data lokal berpeluang lebih akurat daripada solusi impor yang generik.

Tetapi, jangan buru-buru merayakan. Tantangan terbesar alat deteksi bukanlah membuat prototipe, melainkan menjaga agar ia tetap berfungsi di lapangan: listrik, sinyal, perawatan, dan yang terpenting, kesiapan institusi merespons peringatan. Tanpa itu, inovasi bagus hanya berhenti sebagai berita kampus. Ujian sesungguhnya baru dimulai setelah alat ini keluar dari laboratorium.