Menjadi negara tropis dengan curah hujan yang cukup tinggi terutama di musim hujan, Indonesia tidak pernah terlepas dari ancaman bencana banjir, terutama di wilayah perkotaan seperti DKI Jakarta. Pemantauan dan peringatan dini terhadap bencana banjir menjadi salah satu cara mitigasi penting mengurangi dampak negatif dari banjir dan tindakan penanggulangan yang lebih dini dan sesuai.
Penggunaan internet dan interaksi antara ruang fisis dan siber telah terintegrasi dalam tingkat konvergensi yang tinggi. Sistem fisis dapat berinteraksi dengan dunia digital berkat teknologi sensor yang saat ini telah berkembang pesat. Wahana internet of things (IoT) menjadikan sistem sensor, mikroelektronika, dan teknologi informasi bekerja secara real-time dan terus-menerus.
Interaksi antara ruang fisis dan siber juga diperlukan untuk menghadapi ancaman banjir. Aspek meteorologis dan hidrologis berupa intensitas curah hujan, tinggi permukaan, dan debit air dapat diukur oleh suatu sistem pemantauan yang dilengkapi dengan perangkat transimisi data yang dipasang di titik rawan atau kritis sehingga akan menghasilkan sistem peringatan dini bencana banjir.
Sistem yang terhubung dengan internet mampu menghasilkan data dan informasi mengenai curah hujan, tinggi permukaan, dan debit air di saluran air secara real time dan terus-menerus. “Tujuan dari kegiatan uji coba sistem ini yaitu dihasilkannya purwarupa berbasis IoT untuk aplikasi sistem peringatan dini bencana banjir dan terimplementasinya produk teknologi tepat guna hasil dari kegiatan di masyarakat,” kata Dr.Eng. Muhammad Iqbal, S.T., M.T.
Rancangan sistem sensor terdiri atas tipping bucket untuk mengukur curah hujan, radar untuk mengukur debit dan level air serta kamera untuk mendapatkan citra. Catu daya yang dihasilkan panel surya yaitu 20 Wp dan baterai VRLA 12 VDC. Uji coba sistem dilakukan di Laboratorium Rekayasa Sumber Daya Air FTSL ITB. Terdapat dashboard yang menampilkan data dan informasi sistem baik secara real time maupun historis.
Diharapkan data dan informasi yang dikumpulkan melalui sistem pemantauan curah hujan, tinggi permukaan, dan debit air ditambah dengan data spasial dapat diolah dengan suatu algoritma pembelajaran mesin sehingga dapat memberikan prediksi akan ancaman banjir di suatu lokasi. “Hal ini akan bermanfaat luas bagi pemerintah setempat dan masyarakat luas terhadap potensi munculnya bencana banjir sehingga dapat mengambil tindakan penanggulangan yang lebih dini dan lebih sesuai,” tutur Dr. Eng. Muhammad Iqbal.
Tergabung dalam Kelompok Keahlian Material Fungsional Maju Fakultas Teknologi Industri (FTI) ITB.
