Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) kembali menjadi permasalahan lingkungan yang memicu perhatian di Indonesia pada pertengahan tahun 2026 ini. Namun, perkembangan kecerdasan buatan (AI) kini dinilai membuka peluang baru untuk mendeteksi risiko kebakaran lebih dini sebagai bagian dari upaya pencegahan.
Dikutip dari artikel milik Greenpeace Indonesia, 18 Juli 2026, dalam sejarahnya, karhutla dengan luas terbakar paling kecil terjadi pada 2017, dengan luas sebesar 160 ribu hektare atau setara hampir tiga kali luas Jakarta. Bahkan, dalam titik terendah, skala karhutla tetap mengerikan. Peristiwa ini hampir terjadi setiap tahun dengan skala yang semakin besar.
Dikutip dari laman resmi Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), berdasarkan analisis dan pemantauan BMKG dalam Rapat Koordinasi Pemerintah dan Perusahaan Pemegang Hak Guna Usaha dalam Penanggulangan dan Penanganan Puncak Kebakaran Hutan dan Lahan Tahun 2026, bulan September 2026 masih menjadi fase kritis karhutla di Indonesia. Kondisi cuaca yang masih didominasi kekeringan, pengaruh El Niño, serta tingginya jumlah titik panas (hotspot) menjadi faktor yang perlu diwaspadai.
Dalam pemantauan BMKG, terdapat tiga faktor utama yang perlu menjadi perhatian bersama, yakni kondisi kering yang masih dominan, tingginya potensi karhutla terutama di Sumatera dan Kalimantan, serta mulai terdeteksinya sebaran asap di sejumlah wilayah.
Pencegahan karhutla dengan teknologi
Merujuk dari artikel resmi milik Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (UMY) yang ditulis 27 Juli 2026, pakar kebijakan lingkungan UMY, Rijal Ramdani, kombinasi antara kondisi kering akibat El Niño dan sumber api dari aktivitas manusia membuat risiko karhutla meningkat selama musim kemarau. Semakin kering kondisi vegetasi dan lahan, semakin besar kemungkinan api kecil berkembang menjadi kebakaran yang sulit dikendalikan.
“Karena itu, masyarakat perlu memahami bahwa dalam kondisi sangat kering, aktivitas yang menghasilkan api sekecil apa pun dapat menjadi pemicu kebakaran. Pencegahan harus dilakukan sebelum api muncul dan meluas,” katanya.
Dikutip dari laman resmi Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) RI, 8 September 2026, anggota Komisi IV DPR RI Firman Soebagyo menilai pengendalian karhutla perlu bergeser dari pola pemadaman setelah kebakaran menjadi upaya pencegahan dan deteksi dini. Dia berpendapat, teknologi dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi potensi kebakaran lebih cepat sehingga penanganan dapat dilakukan sebelum api meluas.
“Pencegahan dilakukan lebih awal, sehingga dengan deteksi dini itu perlu teknologi. Sekarang kita punya satelit, atau kemudian juga kita punya peralatan-peralatan yang canggih. Dengan menggunakan teknologi modern ini, itu semua bisa dipantau,” kata Firman saat diwawancarai Parlementaria di Gedung Nusantara II, Kompleks Parlemen, Senayan, Jakarta.
Ia menilai kemampuan teknologi tersebut perlu dimanfaatkan secara maksimal untuk memantau kawasan yang memiliki potensi kebakaran.
Sementara itu, Universitas Islam Negeri (UIN) Palangka Raya telah mengembangkan drone berbasis kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) untuk mendeteksi dan memetakan titik api di lahan gambut. Kabar di laman Kementerian Agama Republik Indonesia, 23 Agustus 2026, itu menyebutkan bahwa teknologi ini dikembangkan untuk memperkuat deteksi dini dan mitigasi karhutla di Kalimantan.
Teknologi tersebut menjadi bagian dari Crisis Command Center (CCC) Karhutla UIN Palangka Raya yang diluncurkan Direktur Jenderal Pendidikan Islam Kementerian Agama Amien Suyitno. CCC dikembangkan melalui riset bertajuk Development of AI Camera-Equipped Drone System for Targeted Peatland Fire Control and Disaster Mitigation During Extended Dry Seasons in Kalimantan.
“Kami ingin teknologi ini tidak berhenti di laboratorium. AI dan drone ini dikembangkan untuk membantu mendeteksi titik rawan lebih cepat, sehingga pencegahan dan penanganan karhutla dapat dilakukan sebelum kebakaran meluas,” ujar Jhelang, salah seorang periset teknologi itu.
Pada tahap pertama di 2026, tim berfokus pada perancangan sistem, pengumpulan dataset dari kasus karhutla nyata, serta pelatihan model AI menggunakan metode YOLO (You Only Look Once). Kemudian tahap kedua, penelitian akan memperkaya dataset melalui pengujian skala laboratorium sekaligus menyempurnakan kemampuan drone.
"Sistem AI nantinya diintegrasikan dengan edge computer yang dipasang pada drone. Dengan sistem ini, pemrosesan data dapat dilakukan langsung saat drone beroperasi di lapangan sehingga potensi smouldering maupun kemunculan api dapat diidentifikasi lebih cepat," jelasnya.
Integrasi AI dengan drone tersebut juga memungkinkan pemantauan dilakukan pada wilayah yang sulit dijangkau melalui pengamatan langsung di darat.
Riset pemanfaatan dan risiko AI dalam mencegah karhutla
Penelitian Nicolas Caron, “AI for Wildfire Management: From Prediction to Detection, Simulation, and Impact Analysis—Bridging Lab Metrics and Real-World Validation” (2025), menyebut AI berpotensi meningkatkan pengelolaan kebakaran hutan melalui peramalan, pemodelan penyebaran, dan pengambilan keputusan. Jika diterapkan secara tepat di lapangan, AI dapat membantu mengurangi risiko terhadap manusia serta kerusakan ekologis dan ekonomi.
Namun, penerapan AI masih menghadapi sejumlah tantangan, seperti keterbatasan dataset, kemampuan model yang sulit digeneralisasi, kurangnya interpretabilitas, dan bias.
Penggunaan AI dalam pengelolaan kebakaran hutan dapat dibagi menjadi beberapa kategori yang saling terhubung, di mana masing-masing memainkan peran krusial dalam memprediksi, mendeteksi, memodelkan, dan menganalisis peristiwa kebakaran hutan.
Sementara itu, penelitian Ali Edwar (2025), berjudul “Strategi Mitigasi Kebakaran Hutan dan Lahan Berbasis Artificial Intelligence di Riau”, berhasil mengembangkan aplikasi terintegrasi berbasis AI untuk mitigasi karhutla dengan performa model, usabilitas, dan hasil operasional yang baik. Fitur interpretabilitas, retraining otomatis, dan pelatihan pengguna juga dinilai efektif meningkatkan adopsi serta kepercayaan terhadap teknologi.
Penelitian tersebut menunjukkan potensi AI dan Sistem Informasi Geografis (SIG) sebagai solusi proaktif dalam mitigasi karhutla. Melalui Machine Learning (ML), AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi pola, memprediksi risiko, dan memberikan peringatan dini.
Penelitian ini menunjukkan AI dapat memprediksi kebakaran hutan dengan akurasi hingga 96%, signifikan untuk konservasi hutan. Model AI penting untuk manajemen risiko kebakaran hutan, membantu pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya dengan mengintegrasikan komponen statis dan dinamis.
Kendati demikian, terdapat beberapa risiko utama dalam pengimplementasian aplikasi berbasis AI. Dua diantaranya adalah interpretabilitas model (blackbox) yaitu kompleksitas model AI dapat menyulitkan operator memahami alasan di balik prediksi. Risiko lainnya berupa kesenjangan pengetahuan pengguna. Dengan kata lain, operator lapangan yang kurang familiar dengan teknologi AI berisiko melakukan kesalahan interpretasi atau pengoperasian aplikasi.
