BRIN Riset Ketersediaan Air di IKN, Ini Dampaknya Jika Tidak Tercukupi

Jakarta –

Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) melakukan penelitian persentase ketersediaan air di wilayah Ibu Kota Nusantara (IKN) dan sekitarnya. Riset tersebut dilakukan melalui Pusat Riset Iklim dan Atmosfer BRIN.

Kajian ini dilakukan menggunakan pendekatan metode Artificial Neural Network (ANN) atau Jaringan Saraf Tiruan (JST). Kajian dilakukan menggunakan data satelit selama Januari hingga Desember 2022.

Seberapa Banyak Ketersediaan Air di IKN?

Berdasarkan studi yang dilakukan oleh BRIN, ketersediaan air di IKN dan sekitarnya menunjukkan ketersediaan air tinggi atau high water (HW) 0,51%, air vegetasi atau vegetation water (VW) sebanyak 20,41%, dan non air atau non water (NW) 79,08%.

Peneliti Ahli Utama Pusat Riset Iklim dan Atmosfer BRIN, Laras Toersilawati mengatakan, contoh dampak apabila ketersediaan air di IKN tidak tercukupi yakni perubahan iklim dan lingkungan. Kondisi ini mengakibatkan berkurangnya hujan, baik jumlah hari hujan maupun curah hujan. Hal ini juga menimbulkan penurunan kualitas air menjadi asam dan tercemar zat besi.

Terlebih, menurutnya ketersediaan air yang tidak tercukupi juga dapat menimbulkan dampak sosial serta lingkungan terhadap peningkatan kebutuhan air. Pasalnya, pendatang yang tertarik ke IKN dapat meningkatkan kebutuhan air bersih.

Apa yang Bisa Dilakukan Pemerintah?

Laras menyebut, untuk mengatasi kemungkinan kelangkaan air di IKN, maka pemerintah dapat membangun bendungan dan sistem perpipaan baru, serta embung.

Ia juga mengusulkan agar pemerintah membangun hutan kota dan melakukan konservasi lahan melalui reboisasi atau penanaman pohon pengganti. Sebab,terjadi alih lahan dari hutan industri eucalyptus menjadi lahan terbangun.

“Penerapan Kota Spons (Sponge City) dengan cara mengelola air hujan secara alami, menyerap dalam tanah, dan memanfaatkan kembali. Serta tak kalah penting melakukan edukasi dan sosialisasi kepada masyarakat akan pentingnya menghemat dan tidak mencemari air, ini bisa menjadi solusinya,” jelas Laras, dikutip melalui keterangan tertulis BRIN, pada Rabu (1/9/2025).

Metode Kajian BRIN

Penelitian BRIN menggunakan citra Sentinel-2A yang dianalisis langsung melalui Google Earth Engine (GEE) untuk menghitung tiga indeks spektral, yakni Indeks Air Permukaan Tanah (LSWI), Indeks Perbedaan Vegetasi Ternormalisasi (NDVI), serta Indeks Perbedaan Air Ternormalisasi (NDWI).

Ketiga indeks tersebut digunakan sebagai prediktor dalam model ANN atau JST.

“JST atau ANN ini merupakan sistem pemrosesan informasi dengan karakteristik yang mirip dengan jaringan saraf biologis, yaitu jaringan saraf pada otak manusia,” jelas Laras.

Ia mengatakan, JST semula dirancang sebagai alat pengenalan pola dan analisis data yang unggul daripada metode statistik konvensional yang mengharuskan data berdistribusi normal.

Lebih komprehensif Laras menjelaskan, model yang dibuat mengikuti tahapan-tahapan dalam jaringan saraf tiruan, yakni menentukan arsitektur jaringan saraf tiruan yang meliputi lapisan masukan dan keluaran, penyiapan data sampel, pelatihan data sampel, serta pengujian data yang sudah dan belum dilatih.

Ia menilai, penginderaan jauh dengan satelit digunakan untuk mendeteksi perubahan kadar air dalam tanah atau vegetasi dengan menggunakan indeks inframerah dekat (NIR) 0,7-1,3 μm dan SWIR.

Tiga metode citra satelit multiband dipakai dalam penelitian untuk memperkirakan badan air permukaan, yakni NDVI; NDWI; dan LSWI.

(nah/twu)