PUBLIKKALTIM.COM – Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) menyoroti ketersediaan air di Wilayah Ibu Kota Nusantara (IKN) dan sekitarnya.
Berdasarkan kajian terbaru BRIN, hanya 0,51 persen wilayah IKN yang tergolong memiliki air permukaan tinggi (high water/HW).
Peneliti Ahli Utama Pusat Riset Iklim dan Atmosfer BRIN, Laras Toersilawati, menjelaskan bahwa kajian ini dilakukan menggunakan citra satelit Sentinel-2A sepanjang Januari hingga Desember 2022.
Analisis dilakukan melalui platform Google Earth Engine (GEE) dengan menghitung tiga indeks spektral utama, yakni Indeks Air Permukaan Tanah (LSWI), Indeks Perbedaan Vegetasi Ternormalisasi (NDVI), dan Indeks Perbedaan Air Ternormalisasi (NDWI).
Hasilnya, wilayah IKN didominasi oleh lahan non-air (non-water/NW) sebesar 79,08 persen, sementara air vegetasi (vegetation water/VW) hanya 20,41 persen, dan air permukaan tinggi hanya 0,51 persen.
“Minimnya ketersediaan air ini bisa berdampak besar terhadap lingkungan dan iklim mikro di sekitar IKN, mulai dari berkurangnya curah hujan hingga penurunan kualitas air akibat kandungan logam berat seperti besi,” ujar Laras dalam keterangan resminya belum lama ini.
Laras menambahkan, krisis air tidak hanya berdampak pada aspek lingkungan, tetapi juga berpotensi memunculkan dampak sosial seiring meningkatnya kebutuhan air bersih akibat masuknya pendatang ke wilayah IKN.
“Masyarakat yang pindah ke IKN akan meningkatkan permintaan air bersih. Jika tidak diantisipasi, ini bisa menimbulkan konflik sumber daya,” lanjutnya.
Untuk mengatasi potensi krisis ini, BRIN merekomendasikan sejumlah langkah strategis yang bisa ditempuh pemerintah, antara lain:
- Pembangunan bendungan, embung, dan sistem perpipaan baru.
- Konservasi lahan melalui reboisasi dan penghijauan kembali, terutama di area bekas hutan industri eucalyptus yang beralih fungsi menjadi kawasan terbangun.
- Pembangunan hutan kota sebagai penyeimbang ekosistem air.
- Penerapan konsep “Kota Spons” (Sponge City) untuk mengelola air hujan secara alami, menyerap air ke dalam tanah, serta mendaur ulang air hujan untuk penggunaan ulang.
- Edukasi publik tentang pentingnya penghematan air dan upaya menjaga kebersihan sumber air.
Laras juga menjelaskan bahwa kajian ini menggunakan model Artificial Neural Network (ANN) atau Jaringan Saraf Tiruan (JST), yang mampu memproses data non-linear tanpa syarat distribusi normal.
Teknologi ini dinilai lebih unggul dalam mengenali pola kompleks dalam data spasial dibanding metode statistik konvensional.
“ANN dirancang menyerupai jaringan saraf otak manusia dan sangat efektif dalam mengenali pola-pola tersembunyi dalam data spasial seperti perubahan kadar air pada vegetasi dan tanah,” pungkasnya.(*)
