.webp)
Memasuki musim kemarau, risiko kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia biasanya meningkat. Kondisi cuaca yang lebih kering membuat area hutan dan lahan gambut menjadi lebih mudah terbakar sehingga diperlukan pemantauan dini.
Untuk mendukung upaya pencegahan tersebut, peneliti dari IPB University mengembangkan Sistem OLAP Hotspot Karhutla, sebuah inovasi berbasis analisis data yang membantu memetakan pola titik panas dari waktu ke waktu.
Sistem ini dirancang untuk melengkapi sistem pemantauan milik pemerintah dengan kemampuan analisis data yang lebih mendalam, sehingga dapat membantu pengambil kebijakan memahami tren kemunculan hotspot (titik panas) dan potensi kebakaran secara lebih akurat.
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Analisis Data Hotspot Lebih Mendalam
Sistem OLAP Hotspot Karhutla dikembangkan sebagai alat bantu untuk menganalisis data historis titik panas berdasarkan berbagai dimensi, seperti waktu, lokasi, dan tingkat kepercayaan hotspot.
Inovasi ini memanfaatkan teknologi online analytical processing (OLAP) yang memungkinkan analisis data dalam jumlah besar secara cepat dan terstruktur. Teknologi tersebut juga dipadukan dengan pengelolaan data spasial sehingga pengguna dapat melihat pola kemunculan hotspot secara lebih jelas.
"Inovasi ini kami kembangkan untuk membantu pemangku kebijakan memahami pola dan tren hotspot karhutla," ujar Prof Imas Sukaesih Sitanggang, ketua tim peneliti sekaligus Guru Besar Ilmu Komputer di Sekolah Sains Data, Matematika, dan Informatika (SSMI) IPB University.
Menurutnya, ketersediaan data saja tidak cukup apabila tidak diolah menjadi informasi yang mudah dipahami dan dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.
Melengkapi Sistem Pemantauan Karhutla Nasional
Sistem OLAP Hotspot Karhutla dirancang untuk melengkapi Sistem Pemantauan Karhutla (SiPongi+) yang selama ini digunakan oleh Kementerian Kehutanan.
Dengan teknologi OLAP, pengguna dapat melakukan analisis data secara fleksibel melalui fitur drill-down dan roll-up sehingga informasi dapat ditelusuri dari tingkat nasional hingga ke wilayah yang lebih spesifik seperti provinsi, kabupaten, bahkan desa.
Selain itu, sistem ini mampu mengintegrasikan data historis dengan data terkini. Hal ini memungkinkan pengguna menganalisis tren kemunculan hotspot sekaligus memprediksi potensi kebakaran di masa mendatang.
Melalui pendekatan analitik dan visualisasi data yang interaktif, sistem ini diharapkan dapat memperkuat sistem peringatan dini karhutla di Indonesia serta mendukung langkah pencegahan yang lebih tepat sasaran dan berkelanjutan.
