Reading Time: 8 minutes
Oleh: M. Izzuddin
Bencana sering kali diperlakukan sebagai sesuatu yang datang tiba-tiba. Ketika banjir datang, api membesar, asap memenuhi udara, atau lahan terbakar, perhatian publik segera diarahkan pada keadaan darurat: siapa yang harus memadamkan, siapa yang harus dievakuasi, berapa banyak bantuan yang harus disalurkan, dan berapa besar kerugian yang harus ditanggung. Padahal, tidak semua bencana sepenuhnya datang tanpa tanda. Dalam banyak kasus, risiko telah tumbuh jauh sebelum peristiwa tersebut disebut sebagai bencana.
Kebakaran hutan dan lahan adalah salah satu contohnya. Perubahan curah hujan, temperatur, kelembapan tanah, tinggi muka air, kondisi vegetasi, hingga sejarah kebakaran dapat memberikan petunjuk mengenai meningkatnya risiko. Persoalannya bukan semata-mata apakah kita memiliki pengetahuan mengenai tanda-tanda tersebut, tetapi apakah pengetahuan itu digunakan untuk mengambil keputusan sebelum keadaan berubah menjadi bencana.
Karena itu, mitigasi seharusnya tidak dipahami sebagai pekerjaan setelah bencana terjadi. Mitigasi adalah pekerjaan untuk membaca risiko, memperkirakan konsekuensinya, menyiapkan kapasitas, dan mengambil keputusan sebelum kerugian menjadi sangat besar. Dalam kerangka ini, bencana memang tidak selalu dapat dihilangkan, tetapi dampaknya dapat diperkecil. Hal yang paling mendasar adalah terkait pengetahuan, kapasitas fiskal negara, kapasitas teknologi, dan pengetahuan masyarakat dapat ditempatkan dalam satu sistem mitigasi yang terorganisasi atau terkonsolidasi.
Mitigasi Dimulai dari Cara Kita Memahami Bencana
Cara sebuah negara memahami bencana akan menentukan bagaimana negara tersebut melakukan mitigasi. Jika bencana dipandang sebagai kejadian alam yang tidak dapat diprediksi, maka kebijakan cenderung bersifat reaktif: menunggu kejadian, merespons keadaan darurat, kemudian menghitung kerugian. Tetapi jika bencana dipahami sebagai hasil dari pertemuan antara bahaya, kerentanan, paparan, dan kapasitas manusia dalam mengelola risiko, maka ruang intervensinya menjadi jauh lebih luas.
Dalam konteks kebakaran hutan di lahangambut, misalnya. Api bukan satu-satunya persoalan. Kondisi ekosistem sebelum api muncul merupakan bagian penting dari persoalan itu sendiri. Gambut yang mengalami pengeringan, kondisi hidrologis yang berubah, rendahnya kelembapan tanah, temperatur yang meningkat, serta rendahnya curah hujan dapat menciptakan kondisi yang semakin rentan terhadap kebakaran. Dengan demikian, persoalan terpentingnya yang seharusnya menajdi pembahasan adalah tidak hanya urusan memadamkan api an sich, tetapi juga memperhitungkan estimasi ‘kapan atau faktor apa yang menyebabkan’ sebuah lanskap mulai berada dalam kondisi berisiko tinggi.
Pernyataan tersebut tentu membutuhkan disiplin pengetahuan yang berbeda-beda. Ilmu hidrologi diperlukan untuk memahami perubahan tinggi muka air; meteorologi untuk membaca curah hujan dan temperatur; ilmu tanah untuk memahami kelembapan; ekologi untuk membaca kondisi ekosistem; statistika untuk membaca kecenderungan historis; teknologi informasi dan machine learning untuk melakukan pemodelan; sementara ilmu sosial diperlukan untuk memahami bagaimana masyarakat merespons perubahan lingkungan. Artinya, mitigasi yang serius membutuhkan pendekatan interdisipliner.
Namun, interdisipliner tidak cukup hanya dimaknai sekadar sebagai mengumpulkan banyak disiplin ilmu dalam satu meja. Paling penting adalah bagaimana setiap pengetahuan bekerja dalam satu rantai keputusan: data dikumpulkan, risiko dianalisis, kecenderungan diprediksi, peringatan diberikan, kemudian keputusan mitigasi dilakukan. Di titik inilah pengetahuan memperoleh fungsi politiknya: bukan hanya untuk menjelaskan peristiwa kebakaran, tetapi untuk menentukan apa yang harus dilakukan sebelum keadaan menjadi lebih buruk.
Salah satu contoh pendekatan tersebut dapat dilihat dalam penelitian Mahdiyasa, Melly, Pasaribu, Taufik, dan Muljadi (2025) berjudul Peatfr: An R package to forecast tropical peatland fire risk with stochastic, machine learning, and optimisation methods, yang diterbitkan dalam jurnal Ecological Informatics. Penelitian tersebut mengembangkan perangkat PeatFR untuk melakukan prediksi risiko kebakaran gambut tropis dengan menggabungkan pendekatan stokastik, machine learning, dan optimasi. Secara ringkas, PeatFR semacam perangkat yang memanfaatkan indeks kerentanan kebakaran gambut serta pembaruan parameter otomatis yang mengintegrasikan dengan beberapa metodologi untuk menghadirkan sistem peringatan dini yang komprehensif.
Jika ditarik lebih dalam, penelitian tersebut bukan hanya membahas perangkat lunaknya, tetapi juga cara berpikir di belakangnya. PeatFR mengintegrasikan proses data imputation, time-series forecasting, dan penghitungan risiko kebakaran. Artinya, PeatFR terlebih dahulu dapat membantu melengkapi data lingkungan yang tidak lengkap (data imputation), kemudian membaca pola perubahan data dari waktu ke waktu untuk memperkirakan kondisi di masa depan (time-series forecasting). Hasil perkiraan tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi tingkat risiko kebakaran gambut dan mendukung sistem peringatan dini. Data mengenai tinggi muka air, kelembapan tanah, curah hujan, dan temperatur udara digunakan untuk membaca kondisi yang berpengaruh terhadap risiko kebakaran. Parameter-parameter dialam penelitian tersebut kiranya untuk memproyeksikan dinamika variabel lingkungan, sampai memastikan perhitungan prediksi menghasilkan tingkat akurasi dan adaptasi tinggi terhadap data lapangan. Penelitian tersebut mendasarkan penerapannya pada pengguanan data kawasan Sabangau, Kalimantan Tengah.
Di sinilah sebuah prinsip penting bagi mitigasi dapat dirumuskan. Pendekatan dan variabel yang ada pada contoh penelitian tersbeut menggunakan data historis kawasan sebagai unsur penting untuk memprediksi. Sejarah tidak seharusnya hanya menjadi catatan tentang bencana yang pernah terjadi, tetapi harus menjadi bahan untuk membaca bencana yang mungkin terjadi kembali.
Dari Data Menjadi Prediksi, dan Tindakan
Teknologi prediksi seperti PeatFR menunjukkan bahwa data historis dapat digunakan untuk membangun sistem yang lebih antisipatif. Kebakaran yang terjadi pada masa lalu meninggalkan pola. Kondisi hidrologis, cuaca, kelembapan tanah, dan temperatur dapat diamati dari waktu ke waktu. Ketika berbagai informasi tersebut diolah menjadi model, kita memperoleh kemampuan untuk membaca kemungkinan meningkatnya risiko.
Namun, prediksi tidak boleh berhenti menjadi angka atau peta. Peringatan dini yang hanya memberi tahu bahwa risiko kebakaran meningkat tetapi tidak diikuti keputusan apa pun pada dasarnya hanya menghasilkan pengetahuan tanpa tindakan. Karena itu, hubungan antara prediksi dan kebijakan harus dibuat secara eksplisit. Misalnya, ketika suatu wilayah diproyeksikan memasuki tingkat risiko kebakaran tinggi, maka sistem tersebut semestinya secara otomatis menjadi dasar bagi peningkatan patroli, pemantauan titik rawan, penguatan sumber air, pembasahan kembali wilayah gambut, pembatasan aktivitas tertentu, kesiapan kelompok masyarakat, dan pengalokasian sumber daya pemadaman. Dengan kata lain, peringatan dini harus menjadi pemicu keputusan, bukan sekadar informasi.
Di sini kita dapat melihat perubahan penting dalam paradigma kebencanaan. Pendekatan lama bekerja dengan urutan; bencana terjadi, kemudian negara memberi respon. Pendekatan mitigasi berbasis pengetahuan seharusnya bekerja dengan urutan; resiko dibaca, kemungkinan kejadian diprediksi, kapasitas diperkuat, kemudian tindakan dilakukan sebelum bencana membesar.
PeatFR tidak berarti bahwa seluruh kebakaran dapat diprediksi dengan kepastian mutlak. Penelitian tersebut justru perlu dibaca secara proporsional: ia menunjukkan potensi pendekatan berbasis data untuk melakukan forecasting atau prediksi resiko kebakaran gambut dan mendukung sistem peringatan dini. Bahwa jurnal tersebut menjelaskan keluaran PeatFR dapat digunakan untuk early warning system, pemetaan bahaya kebakaran, serta pengambilan keputusan dalam pengelolaan dan restorasi gambut.
Dengan demikian, teknologi hadir seharusnya tidak ditempatkan sebagai pengganti manusia, melainkan sebagai alat untuk memperkuat kemampuan manusia dalam mengambil keputusan. Data dapat memberitahu kapan reesiko meningkat. Sementara pemodelan dapat membantu memperkirakan apa yang mungkin terjadi. Tetapi keputusan mengenai apa yang harus dilakukan tetap merupakan keputusan politik dan kelembagaan.
Di titik inilah persoalan teknologi bertemu dengan persoalan pengambilan kebijakan. Sebab sistem peringatan dini tidak akan banyak berarti apabila para pengambil kebijakan tidak memiliki kemampuan untuk bertindak ketika peringatan tersebut muncul.
Siapa yang Membayar Ketika Mitigasi Gagal?
Barangkali, hal penting lainnya, persoalan tentang mitigasi juga terkai tentang sumber daya. Memasang alat pemantauan, membangun sistem peringatan dini, menjaga tata air gambut, menyediakan tenaga lapangan, melakukan patroli, menyiapkan evakuasi, memulihkan ekosistem, dan menyediakan pelayanan kesehatan,semuanya membutuhkan biaya.
Tetapi terdapat satu pertanyaan yang sering terlambat diajukan: berapa biaya yang harus dibayar apabila mitigasi gagal?
Pertanyaan ini menjadi penting ketika membaca laporan terbaru dari Center of Economic and Law Studies (CELIOS) yang berjudul The Hidden Cost of Fire: Economic and Health Impacts of Forest and Land Fires in Indonesia 2026. Laporan trsebut menghitung konsekuensi ekonomi serta kesehatan akibat kebakaran hutan dan lahan di Indonesia sepanjang Januari–Agustus 2026.
Menurut CELIOS, total biaya ekonomi dan kesehatan akibat kebakaran hutan dan lahan pada periode tersebut diperkirakan mencapai Rp39,29–123,1 triliun. Estimasi itu mencakup sekitar Rp29,54 triliun kerugian dari aset fisik dan aktivitas ekonomi serta sekitar Rp269,86 miliar potensi kehilangan penerimaan pajak daerah. Untuk biaya kesehatan, CELIOS memperkirakan sekitar Rp9,75 triliun untuk masyarakat yang mengalami kondisi kesehatan terkait kebakaran dan, apabila masyarakat yang mengalami gejala turut diperhitungkan, biaya kesehatan dapat mencapai Rp93,56 triliun. (Celios)
Angka-angka tersebut penting bukan semata-mata karena besaran nominalyaa. Ia mengubah cara kita memahami konsekuensi dari persoalan yang mestinya dapat dihitung berdasarkan ketersediaan sumberdaya pengetahuan dan lain sebaghainya. Artinya kapasitas fiskal merupakan bagian dari kapasitas mitigasi negara. Negara dapat memiliki teknologi prediksi paling canggih sekalipun, tetapi apabila tidak memiliki anggaran untuk melakukan tindakan berdasarkan prediksi tersebut, teknologi itu kehilangan daya transformasinya. Sebaliknya, negara dapat memiliki anggaran besar, tetapi tanpa basis pengetahuan yang memadai, anggaran tersebut berpotensi habis untuk respons berulang terhadap bencana yang sama.
Karena itu, pengetahuan dan fiskal harus bekerja bersama. Sederhananya, Data menentukan di mana risiko berada. Prediksi membantu menentukan kapan risiko meningkat. Kapasitas fiskal menentukan seberapa jauh tindakan yang dapat dilakukan oleh negara. Sementara kebijakan menentukan siapa yang harus bertanggung jawab. Pada titik inilah persoalan mitigasi menjadi persoalan keadilan. Kita tidak cukup hanya menaruh perhatian pada berapa besar kerugian akibat kebakaran. Namun, terpenting adalah memahami siapa yang paling banyakj memperoleh manfaat dari pemanfaatan suatu lanskap, siapa yang paling rentan ketika lanskap rusak, dan siapa yang pada akhirnya membayar biaya kerusakan tersebut?
Jika keuntungan ekonomi dari suatu lanskap terkonsentrasi pada aktor tertentu, sementara biaya ekologis, kesehatan, ekonomi, dan fiskal tersebar kepada masyarakat luas, maka persoalan yang kita hadapi bukan hanya persoalan bencana. Kita sedang berhadapan dengan persoalan tata kelola ekonomi dan keadilan distribusi dari suatu resiko., Mitigasi tidak hanya untuk persoalan mengatasi kebakaran dan memadamkan api saja. Ia juga harus menekanakna bagaimana para pengambil kebijakan negara agar mampu mencegah struktur ekonomi dan tata kelola ruang yang membuat sebagian masyarakat terus-menerus menanggung risiko terbsar dari adanya bencana.
Masyarakat Bukan Sekedar Objek: Mendekolonisasi Konservasi
Ada satu hal yang tidak boleh hilang ketika kita berbicara tentang teknologi dan kapasitas negara, yakni masyarakat yang hidup di dalam dan sekitar ekosistem. Dalam banyak pendekatan konservasi, masyarakat lokal terlalu sering ditempatkan sebagai objek. Mereka dipandang sebagai kelompok yang harus diberi edukasi, diawasi, atau bahkan dibatasi agar tidak merusak ekosistem. Cara pandang semacam ini menyimpan persoalan kolonial.Seolah-olah pengetahuan yang sah selalu datang dari lembaga formal, laboratorium, universitas, atau negara. Sementara pengalaman masyarakat di dalam lanskap dianggap sebagai pengetahuan kelas berikutnya. Padahal masyarakat yang hidup dalam suatu ekosistem memiliki pengetahuan yang dibangun melalui pengalaman panjang, sebagaimana pengetahuan turun temurun penjagaan bentang alam hutan oleh komunitas masyarakat adat. Mereka mengenali perubahan musim, sumber air, kondisi tanah, perilaku vegetasi, tanda-tanda kekeringan, wilayah yang mudah terbakar, serta cara mengendalikan api. Pengetahuan tersebut tidak selalu hadir dalam bentuk tabel, algoritma, atau jurnal ilmiah. Ia hadir dalam ingatan kolektif, praktik sehari-hari, kebiasaan bertani atau pengelolaan lahan, tata kelola air, dan kelembagaan sosial. Karena itu, masyarakat lokal seharusnya tidak diposisikan semata-mata sebagai objek konservasi. Mereka adalah bagian dari infrastruktur sosial-ekologis dari yang disebut mitigasi.
Dalam konteks kebakaran, masyarakat bahkan dapat dilihat sebagai firefighter pertama di tingkat tapak. Mereka berada paling dekat dengan lanskap, mengetahui perubahan yang terjadi dari hari ke hari, dan sering kali menjadi pihak pertama yang melihat tanda-tanda kebakaran. Pengetahuan tersebut seharusnya tidak disingkirka, melainkan mesti diorganisasi dan dikonsolidasikan agar menjadi lebih padu dalam ruang mitigasi kebencanaan.
Justru sebaliknya, teknologi seperti PeatFR dapat dipertemukan dengan pengetahuan lokal. Data tinggi muka air, curah hujan, temperatur, dan kelembapan tanah dapat dibaca bersama dengan pengalaman masyarakat tentang perubahan musim, kondisi kanal, sumber air, dan lokasi rawan. Model prediksi dapat diperkuat oleh pengamatan lapangan. Peringatan berbasi peringatan digital dapat dihubungkan dengan jaringan sosial masyarakat di tingkat tapak. Dengan demikian, kita tidak perlu memilih antara teknologi modern dan pengetahuan lokal. Yang dibutuhkan adalah perjumpaan pengetahuan.
Tetapi dekolonisasi konservasi tidak berhenti pada pengakuan terhadap pengetahuan masyarakat lokal. Kita juga harus melihat apakah masyarakat masih memiliki ruang untuk menggunakan pengetahuan tersebut. Ketika ekspansi ekonomi mengubah bentang alam, menutup akses terhadap sumber air, menghilangkan ruang kelola, merusak tata air, atau melemahkan kelembagaan masayrakat lokal, yang hilang bukan hanya tutupan vegetasi. Lebih dari itu, yang ikut hilang adalah kapasitas masyarakat untuk melakukan mitigasi.
Di sinilah terdapat sebuah paradoks besar: aktivitas ekonomi yang meningkatkan tekanan terhadap ekosistem dapat sekaligus melemahkan kemampuan sosial untuk menjaga ekosistem tersebut. Karena itu, konservasi tidak boleh hanya bertanya, “bagaimana menjaga hutan dari masyarakat?” Pertanyaan yang lebih mendasar adalah: bagaimana menjaga ekosistem sekaligus mempertahankan masyarakat yang memiliki pengetahuan dan kemampuan untuk menjaganya?
Jika masyarakat benar-benar diposisikan sebagai subjek, maka kebijakan konservasi harus memberi ruang bagi mereka untuk terlibat dalam pemantauan, pencegahan, pengelolaan air, pemadaman awal, pemulihan ekosistem, serta pengambilan keputusan mengenai lanskap tempat mereka hidup. Lebih lanjut, mitigasi yang kuat bukanlah sistem yang mengandalkan satu teknologi, satu lembaga, atau satu pendekatan saja. Ia merupakan pertemuan antara ilmu pengetahuan, teknologi, kapasitas fiskal, kebijakan publik, dan pengetahuan masyarakat lokal setempat.
Bencana mungkin tidak selalu dapat dicegah sepenuhnya. Tetapi banyak dampaknya dapat diperkecil apabila kita berhenti menunggu bencana untuk kemudian bertindak. Kita dapat membaca sejarah kebakaran untuk memahami pola resiko. Kita dapat menggunakan teknologi seperti PeatFR untuk mengubah data menjadi prediksi. Kita dapat menggunakan hasil analisis sebagaimana yang dilakukan oleh CELIOS untuk menghitung biaya yang selama ini tidak nampak. Kita dapat menggunakan kapasitas fiskal negara untuk membiayai tindakan sebelum kerugian membesar. Lebih penting lagi, kita dapat mengakui masyarakat lokal bukan sebagai ancaman bagi konservasi, tetapi sebagai bagian dari kapasitas ekologis dan sosial untuk membaca bencana dan mengelola resiko.
Pada akhirnya, ukuran keberhasilan mitigasi bukanlah seberapa cepat negara memadamkan api setelah api membesar. Ukuran keberhasilannya adalah seberapa banyak risiko yang berhasil dikenali, seberapa banyak kerugian yang berhasil dihindari, dan seberapa kuat suatu bentangan lanskap tetap terjaga daya tahannya sebelum bencana terjadi.Sebab bencana mungkin tidak selalu bisa dihapus dari kehidupan manusia. Tetapi membiarkan risiko tumbuh tanpa tindakan bukanlah takdir. Itu adalah pilihan kebijakan.
Sumber Referensi:
- Mahdiyasa, A. W., Melly, Pasaribu, U. S., Taufik, M., & Muljadi, B. P. (2025). Peatfr: An R package to forecast tropical peatland fire risk with stochastic, machine learning, and optimisation methods. Ecological Informatics, 92, 103532. Science Direct Journal.
- Huda, Nailul; Yudhistira A., Bhima. The Hidden Cost of Fire: Economic and Health Impacts of Forest and Land Fires in Indonesia 2026. CELIOS
