Perubahan kondisi tanah dan lingkungan yang berlangsung secara perlahan dapat menjadi ancaman apabila tidak terdeteksi sejak awal.
Kurnia menjelaskan, inspeksi berkala memiliki keterbatasan dalam membaca perubahan yang terjadi secara bertahap.
Kondisi seperti menipisnya jarak bebas tanggul, muka air yang masih normal, hingga prakiraan hujan lebat berpotensi luput dari perhatian jika tidak dianalisis secara terpadu.
“Gabungan dari kondisi-kondisi tersebut membuatnya semakin berbahaya,” ungkap mahasiswa program doktoral Departemen Teknik Informatika ITS ini.
Melalui SIDA-AI, ITS berupaya mengatasi keterbatasan pemantauan konvensional dengan menggabungkan berbagai sumber data dalam satu sistem.
Kurnia mengatakan, teknologi tersebut mengadopsi pendekatan agentic artificial intelligence, yakni sistem AI yang mampu mengolah berbagai indikator, menilai tingkat risiko, serta menyusun rekomendasi tindakan berdasarkan kondisi yang terdeteksi.
“Dengan mengintegrasikan berbagai sumber data, SIDA-AI menghubungkannya dengan faktor lingkungan yang memengaruhi tingkat risiko,” papar Kurnia.
Pengembang perangkat keras SIDA-AI, Irfan Mirda ST MKom, menjelaskan bahwa sistem tersebut dibangun menggunakan arsitektur dua lapis.
Lapisan pertama berfungsi sebagai lapisan persepsi yang mengolah data hasil pengamatan.
Melalui citra UAV, sistem dapat mendeteksi kondisi fisik tanggul, termasuk retakan, rembesan, dan tingkat kejenuhan tanah atau saturasi.
Selain itu, sistem menghitung sisa freeboard atau jarak aman antara permukaan air dan puncak tanggul.
Laju penurunan tanah juga dianalisis menggunakan metode DEM differencing dari citra UAV yang diambil pada waktu berbeda.
