Transformasi prakiraan Cuaca dari Informasi ke Aksi
Ketika Jakarta diterpa hujan lebat, berita tentang banjir dan ribuan warga terdampak nyaris menjadi rutinitas musiman. Meskipun Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) secara rutin merilis prakiraan cuaca, sering kali informasi tersebut gagal diterjemahkan menjadi tindakan nyata di lapangan. Di sini Impact-Based Forecast (IBF) menawarkan sebuah pendekatan revolusioner: alih-alih sekedar menceritakan bahwa "akan hujan", IBF menyampaikan "apa dampaknya" dan "apa yang harus dilakukan".
Penelitian Younggy HM Hutabarat yang dimuat dalam Jurnal Widya Climago (2020) merupakan salah satu tonggak awal pengembangan sistem IBF di Indonesia. Fokusnya adalah Jakarta, kota megapolitan yang setiap musim hujan selalu menghadapi risiko banjir dengan skala yang kompleks dan variatif.
Mengapa Prakiraan Berbasis Dampak Penting bagi Jakarta?
Jakarta bukan hanya pusat pemerintahan dan perekonomian, tetapi juga wilayah dengan tingkat kerentanan bencana yang sangat tinggi. Sekitar 40% dari total wilayah Jakarta berada di bawah permukaan laut. Selain itu, topografi yang datar, aliran 13 sungai, dan pesatnya pembangunan membantu daya resap tanah dan memperbesar potensi banjir.
Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) mencatat bahwa lebih dari 95% bencana di Indonesia adalah bencana hidrometeorologi—banjir, longsor, dan badai. Di Jakarta sendiri, pada tahun 2015–2019, terjadi lebih dari 100 kejadian banjir yang menimpa hampir 100.000 warga. Fakta ini menunjukkan bahwa hanya mengandalkan prakiraan konvensional tidak cukup. Masyarakat membutuhkan informasi yang bisa langsung diterjemahkan menjadi tindakan preventif .
Dari ramalan Konvensional ke Sistem Berbasis Dampak
prakiraan cuaca biasanya menyebutkan intensitas hujan, kecepatan angin, atau suhu udara. Namun, masyarakat umum—apalagi di wilayah tropis seperti Indonesia—sering mengabaikannya karena informasi ini terasa terlalu teknis dan tidak relevan secara langsung.
Model Impact-Based Forecast mengubah pendekatan tersebut. Informasi cuaca kini dikaitkan dengan:
- Skala dampak : mulai dari dampak minimal, minor, signifikan, hingga parah.
- Tingkat kemungkinan terjadinya (likelihood) : sangat rendah, rendah, sedang, dan tinggi.
Melalui matriks ini, informasi prakiraan tidak lagi hanya disampaikan sebagai kemungkinan hujan, tetapi juga risiko yang ditimbulkan dan langkah antisipatif yang harus dilakukan.
Pendekatan Penelitian: Data, Model, dan Matriks Risiko
Penelitian ini menggunakan tiga sumber utama:
- Data banjir Jakarta 2015–2019 : Untuk mengidentifikasi pola dan intensitas kejadian banjir.
- Prakiraan data dari model GFS (Global Forecast System) : Dengan resolusi 0,25° × 0,25°, digunakan untuk memprediksi parameter atmosfer hingga tiga hari ke depan.
- Matriks dampak dan respon dari BNPB : Digunakan untuk mengklasifikasikan dampak banjir dan menentukan strategi respon.
Dengan kombinasi ketiganya, peneliti melakukan analisis komposit atas lima parameter cuaca yang dianggap berpengaruh terhadap banjir:
- Curah hujan
- Kelembapan relatif (RH)
- Suhu udara
- CAPE (Energi Potensial Konvektif yang Tersedia)
- Kecepatan vertikal (gerakan udara vertikal)
Temuan Utama: Ketika Hujan Bukan Lagi Satu-satunya Penentu
Salah satu temuan menarik dari penelitian ini adalah bahwa hujan—meskipun menjadi penyebab utama banjir—ternyata bukan satu-satunya indikator paling andal dalam model GFS . Model ini justru menunjukkan prediksi yang lebih stabil dan akurat untuk parameter lain seperti kelembapan dan suhu udara.
Hasil Utama:
- Curah hujan hanya memiliki probabilitas 20–25% untuk memprediksi banjir, tergolong kemungkinan sangat rendah .
- RH dan suhu memiliki probabilitas 50–55%, termasuk dalam kemungkinan rendah .
- CAPE berada di kisaran 43–45%, juga dalam kategori kemungkinan rendah .
- Kecepatan vertikal sekitar 35–38%, masuk kemungkinan rendah .
Artinya, model GFS lebih baik dalam menggambarkan kondisi atmosfer seperti kelembapan dan energi konvektif daripada hujan langsung. Hal ini membuka kemungkinan untuk menggunakan kombinasi variabel sebagai prekursor banjir yang lebih efektif daripada hanya mengandalkan hujan saja.
Dampak Praktis: Integrasi IBF dalam Kebijakan dan Sistem Peringatan
Informasi dari IBF tidak hanya bersifat teknis, tetapi diarahkan untuk bisa langsung dimanfaatkan oleh masyarakat dan pemangku kepentingan. Dalam IBF, setiap kombinasi antara tingkat dampak dan probabilitas kejadian akan menghasilkan peringatan berwarna :
- Hijau : tidak ada peringatan
- Kuning : waspada
- Oranye : waspada
- Merah : awas
Misalnya, meskipun curah hujan diprediksi kemungkinannya rendah, namun bila dampaknya parah (parah), sistem tetap dapat mengeluarkan peringatan oranye atau merah. Inilah yang membedakan IBF dari sistem prakiraan biasa— risiko yang ditentukan bukan hanya dari kemungkinan kejadian, tapi juga besarnya dampak yang bisa terjadi.
Inovasi yang Disarankan: Aplikasi Mobile IBF
Dalam penutup studinya, Hutabarat mengusulkan agar hasil prakiraan IBF disampaikan dalam aplikasi mobile . Ini bukan sekadar ide visual, tetapi usulan strategi agar masyarakat bisa menerima peringatan berbasis dampak langsung di ponsel pintar mereka. Dengan demikian, tindakan preventif bisa dilakukan lebih cepat, bahkan sebelum banjir terjadi.
Aplikasi semacam ini idealnya memuat:
- Peta risiko banjir berbasis IBF
- Tingkat peringatan berdasarkan warna
- Rekomendasi tindakan sesuai skenario dampak
- Notifikasi real-time ketika situasi memburuk
Perbandingan Internasional: Belajar dari Karibia hingga Bangladesh
Indonesia bukan satu-satunya negara yang mulai mengadopsi IBF. Studi internasional menunjukkan hasil yang serupa:
- Karibia menggunakan Platform Dewetra Karibia , yang memadukan data sosial-ekonomi, kerentanan, dan risiko meteorologi.
- Nepal dan Bangladesh mengembangkan sistem peringatan warna-warni dengan rekomendasi perilaku spesifik bagi masyarakat.
- Kenya fokus pada penguatan tindakan berbasis perkiraan untuk meminimalkan kerusakan banjir.
Dari sini dapat disimpulkan bahwa keberhasilan IBF sangat bergantung pada:
- Kolaborasi antar lembaga: BMKG, BNPB, BPBD, dan dinas teknis lainnya.
- Penguatan pendidikan masyarakat.
- Integrasi data spasial dan historis untuk prediksi berbasis dampak yang lebih akurat.
Kritik dan Saran Pengembangan
Penelitian ini menjadi pionir penting, namun ada beberapa hal yang bisa menjadi perhatian untuk pengembangan selanjutnya:
- Model GFS belum optimal untuk prediksi hujan tropis
memerlukan integrasi dengan model lokal seperti WRF atau Himawari yang lebih sensitif terhadap pola hujan mikro di Indonesia. - Data bencana masih terbatas di Jakarta
Perlunya ekspansi riset IBF ke kota-kota lain yang rawan banjir seperti Surabaya, Medan, dan Makassar agar lebih representatif secara nasional. - Belum menguji faktor sosial-ekonomi secara langsung
Meskipun dampak dibagi ke dalam tingkat empat, penelitian ini belum secara eksplisit mempertimbangkan variabel sosial seperti kepadatan penduduk atau tingkat kemiskinan yang sangat mempengaruhi risiko banjir. - Belum ada validasi terhadap tindakan nyata
Keberhasilan IBF idealnya diukur dari berapa banyak korban atau kerugian yang bisa dikurangi berkat peringatan dini—dan ini memerlukan studi jangka panjang.
Kesimpulan: Prakiraan Cuaca yang Menggerakkan Tindakan
Prakiraan Berbasis Dampak bukan sekadar evolusi dari sistem informasi cuaca, tapi revolusi dalam mitigasi bencana . Jakarta sebagai kota dengan kompleksitas perkotaan dan risiko hidrometeorologi tinggi memerlukan pendekatan seperti ini untuk menanggulangi dampak banjir yang semakin tidak terduga akibat perubahan iklim.
Penelitian Younggy HM Hutabarat berhasil mengangkat potensi IBF secara ilmiah dan praktis, sekaligus membuka ruang untuk pengembangan sistem prediksi yang lebih cerdas, tanggap, dan proaktif.
Jika prakiraan cuaca bisa diterjemahkan menjadi keputusan yang cepat dan tepat, maka kita telah melangkah satu langkah lebih dekat menuju kota yang benar-benar tangguh menghadapi bencana.
Referensi
Hutabarat, YHM (2020). Pengembangan sistem informasi prakiraan cuaca berbasis dampak menggunakan model prakiraan cuaca numerik untuk wilayah Jakarta. Jurnal Widya Climago, 2 (2), 56–68.