Kenapa Sampai Sekarang Kita Masih Gagap Hadapi Banjir?

Dari berbagai studi tersebut, setidaknya ada empat metode pendekatan utama yang bisa digunakan dengan kelebihan dan keterbatasan masing-masing, antara lain:

1. Machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI)

Machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI) bisa memprediksi dan memetakan risiko banjir lebih akurat dengan tingkat akurasi 87 persen.

Model yang bisa digunakan, seperti Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Artificial Neural Networks (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN), dan Spatio-Temporal Attention Gated Recurrent Unit (STA-GRU).

Pendekatan ini memiliki kemampuan analisis big data dan bisa memahami pola yang sulit dilihat manusia. Modelnya juga bisa diperbarui secara real-time, jadi lebih adaptif terhadap perubahan iklim.

Kekurangannya, metode ini butuh data dan daya komputasi berkualitas tinggi untuk melatih model. Selain itu, beberapa model sering dianggap sebagai black box—yang hasilnya sulit untuk ditafsirkan secara langsung.

2. Pendekatan spasial multi kriteria

Metode ini membuat peta risiko banjir berdasarkan berbagai faktor, seperti curah hujan, topografi (bentuk dan unsur permukaan tanah), serta jenis tanah. Dengan menggunakan alat berupa Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Multi-Criteria Decision-Making (MCDM), data-data ini diberi bobot dan di-overlay untuk menentukan wilayah mana yang paling rawan banjir.

Kelebihan pendekatan ini, mudah dipahami karena divisualisasikan dalam peta spasial dan tidak perlu komputer atau sistem canggih untuk mengoperasikannya. Sementara kelemahan utamanya adalah cenderung subjektif karena mengandalkan penilaian pembobotan manusia.

Metode ini juga kurang bisa menangkap dinamika perkembangan banjir dari waktu ke waktu. Beberapa penelitian menunjukkan metode ini memiliki tingkat akurasi sekitar 78 persen.

3. Pemodelan hidrologi dan hidrodinamika

Metode ini bisa disebut “simulasi banjir” yang mencoba memahami bagaimana air bergerak di permukaan. Model yang sering digunakan untuk simulasi hidrologi, di antaranya Rainfall-Runoff-Inundation (RRI), Soil and Water Assessment Tools (SWAT), serta Hydrologic Engineering Center - Hydrologic Modeling System (HEC-HMS).

Adapun simulasi hidrodinamika memakai 1D/2D Hydrodynamic Modeling (HEC-RAS, TELEMAC-2D, LISFLOOD-FP) dan Storm Water Management Model (SWMM).

Pendekatan ini memiliki akurasi yang tinggi mencapai 98 persen. Model ini juga bisa digunakan untuk mensimulasikan berbagai skenario perubahan iklim dan perubahan penggunaan lahan. Namun, kelemahan utama pendekatan ini adalah butuh data input yang sangat spesifik dan waktu komputasi yang lebih lama. Selain itu, model ini memerlukan kalibrasi dan validasi agar hasil yang diperoleh benar-benar menyerupai kondisi lapangan.

4. Statistik dan Non-Stationary