Teknologi Remote Sensing Sebagai Bekal Mahasiswa Dalam Menghadapi Dunia Pasca Kampus di Era Millenial

Teknologi Remote Sensing Sebagai Bekal Mahasiswa Dalam Menghadapi Dunia Pasca Kampus di Era Millenial

Revolusi Industri

Pada era globalisasi telah muncul berbagai teknologi yang sangat menunjang dalam pemenuhan kebutuhan dan keinginan manusia, salah satunya yaitu munculnya Internet. Kemunculan Internet telah membawa dampak perubahan yang cukup signifikan, khusunya dalam bidang teknologi informasi. Dilansir dari Detik.com, Yudhianto (2017) telah mencatat ada sekitar 132 juta pengguna internet di Indonesia. Sementara sekitar angka 40% merupakan penggila media sosial, serta yang lebih hebat lagi adalah pengguna tersebut didominasi oleh kalangan generasi Millenial.

Dunia kini memasuki era revolusi industri 4.0, yakni menekankan pada pola digital economy, artificial intelligence, big data, robotic, dan lain sebagainya atau dikenal dengan fenomena disruptive innovation. Namun, masih banyak masyarakat yang masih belum bisa memanfaatkan kemajuan teknologi pada era millenial ini, terutama pada kaum terpelajar seperti mahasiswa. Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi mencatat sekitar 8,8% dari total 7 juta pengangguran di Indonesia merupakan lulusan sarjana. Kondisi tersebut sangat menkhawatirkan mengingat persaingan untuk mendapatkan pekerjaan akan semakin ketat dengan adanya revolusi Industri 4.0. Pada kondisi seperti ini, perlu adanya kemampuan teknologi mumpuni yang harus dimiliki setiap generasi millenial di negeri ini.

Model Baru Akuisisi Data

Banyak sekali teknologi yang bisa dikuasai sebagai strategi dalam menghadapi dunia pasca kampus di era millenial, salah satunya adalah teknologi remote sensing atau penginderaan jauh. Remote sensing atau penginderaan jauh (inderaja) merupakan metode pengukuran atau akuisisi data dari sebuah objek atau fenomena oleh sebuah alat tanpa melakukan kontak secara fisik dengan objek atau fenomena yang diamatinya atau bisa dibilang bahwa metode remote sensing menggunakan alat jarak jauh, misalnya pesawat udara, kapal, satelit, dll. Contoh penggunaan penginderaan jauh atau remote sensing antara lain yaitu pengamatan bumi oleh satelit, monitor janin dengan peralatan kedokteran, pengamatan benda ruang angkasa oleh teropong, dll.

Diantara berbagai alat remote sensing tersebut, salah satu alat yang memiliki kegunaan secara luas adalah penggunaan citra satelit. Pengembangan teknologi observasi bumi, khususnya remote sensing dengan satelit, telah membantu menyediakan dan menghasilkan banyak data (big data) untuk keperluan penelitian dan penerapan yang bermacam-macam (Omari et al., 2018). Ada lebih dari seribu satelit aktif yang mengorbit bumi pada saat ini dan cukup banyak jumlah satelit yang digunakan untuk keperluan remote sensing, diantaranya yaitu Landsat 8, Aster, Worldview, Sentinel, Hyperion, dll.

Setiap satelit telah dilengkapi dengan satu atau lebih instrumen sensor/band tergantung dengan tujuannya, contohnya seperti Landsat 8 yang memilik 11 band dimana setiap band memiliki karakteristik yang berbeda untuk mengamati objek berdasarkan panjang gelombagnya. Variasi sensor pada satelit ditujukan untuk mengumpulkan banyak jenis data dari permukaan bumi (Huang, et al 2017). Remote sensing banyak digunakan dalam berbagai bidang, beberapa bidang yang paling umum menggunakan data dan metode remote sensing adalah eksplorasi sumber daya alam, perencanaan pembangunan/ tata kota, lingkungan, dan yang terbaru adalah di sektor bisnis.

Penerapan Remote Sensing

Dalam bidang eksplorasi sumber daya alam, seperti eksplorasi migas, geothermal, dan bahan tambang lain, citra satelit seringkali digunakan dalam tahap awal eksplorasi. Dalam eksplorasi geothermal survei dan pemetaan dengan remote sensing dapat menghasilkan informasi mengenai kondisi struktur geologi yang umum pada lokasi penelitian; adanya patahan atau lipatan, lokasi anomali termal dan manifestasinya, serta untuk memberikan tolak ukur geografis untuk menjadi panduan dalam survei lapangan dan pemetaan geologi lanjutan. Umumnya pada eksplorasi geothermal digunakan satelit Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) & Thermal Infrared Sensor (TIRS), hal tersebut ditujukan untuk memetakan lokasi potensi geothermal berdasarkan anomali termal/panas.

Pada lokasi yang banyak mengandung anomali termal menunjukkan daerah tersebut memiliki manifestasi panas bumi, seperti mata air panas, tanah beruap, dan fumarol. Secara geologi, daerah yang memiliki manifestasi panas bumi dipercaya memiliki potensi panas bumi yang dapat dikembangkan. Pendekatan tersebut sangat memudahkan untuk melakukan pemantauan secara intensif terhadap kondisi daerah penelitian yang memiliki luasan area sekitar ratusan kilometer persegi dengan hanya menggunakan data remote sensing (Darge et al., 2018).

Dalam bidang lingkungan, salah satu fungsi remote sensing adalah untuk memetakan daerah berdasarkan kualitas udaranya. Pemetaan yang digunakan adalah dengan memperkirakan persebaran aerosol di udara pada setiap daerah dan menentukan konsentrasinya. Aerosol merupakan sistem poli-dispersi yang tersuspensi di atmosfer dengan komposisi berupa partikel padatan dan cairan berukuran mikroskopik dan membawa gas. Partikel ini berukuran antara 10^-3 um - 10² um (Whitby, 1978). Konsentrasi aerosol di udara dapat mempengaruhi kualitas udara pada setiap daerah.

Pada pemetaan tersebut, digunakan sensor Aerosol Optical Depth (AOD) dan Visible Near-Infrared (VNIR) Atmospheric Correction Method (ACM) untuk memetakan persebaran aerosol atau kandungan debu dan kotoran di udara di lokasi penelitian. Pada banyak penelitian sebelumnya, telah terbukti bahwa perhitungan persebaran aerosol di udara dengan remote sensing memiliki galat yang kecil. Hal tersebut berarti bahwa pendekatan remote sensing dalam penyelsaian masalah lingkungan tersebut cukup efektif (Ou et al., 2016). Hal tersebut juga dapat dipertimbangkan dalam menyelesaikan permasalah pada sektor perencaan dan tata kelola kota untuk menentukan daerah layak pemukiman dan khusus industri agar kesehatan warganya dapat terjaga dengan baik.

Inovasi dan Eksekusi

Pada saat ini, data remote sensing dan analisis Geographic Information System (GIS) sangat penting untuk keperluan bisnis. Big data pada remote sensing merupakan modal utama perusahaan start-up dalam merintis karir dalam bidang bisnis, seperti contohnya “unicorn” di Indonesia yang merupakan start-up company dengan penghasilan fantastis. Mereka menggunakan dan mengolah data informasi geografis yang didapatkan dari citra satelit yang berfungsi sebagai media komunikasi untuk mendistribusikan, mempublikasikan, mengintegrasikan, dan menyediakan informasi dalam bentuk teks, peta digital kepada masyarakat luas hanya dengan kontrol melalui jaringan internet (Prahasta, 2007).

Gambar 1 Kiri: pemetaan daerah potensi geothermal (yang dilingkari) di Ethiopia dengan metode remote sensing (Darge et al., 2018). Tengah: pemetaan persebaran aerosol di udara kota Abu Dhabi dengan metode remote sensing (Omari et al., 2018). Kanan: Data Gojek Map (bisnis) hasil olahan data remote sensing dengan aplikasi GIS (Pratama, 2017).

            Sumber data remote sensing sangat mudah didapat pada saat ini. Dengan menggunakan google dan masuk ke akun resmi salah satu satelit; seperti Landsat 8 (https://landlook.usgs.gov/viewer.html), kita bisa mengunduh data citra satelit dengan gratis dan mengolahnya dengan aplikasi GIS yang bisa diunduh secara gratis di internet (ArcGIS, QGIS, dll) dengan tujuan dan kegunaan yang bermacam-macam, khususnya untuk bidang bisnis yang sedang menjadi trend pada saat ini. Jika kita bergerak di dunia bisnis, entah pada jenjang tingkat tinggi atau pemula, dengan menggunakan big data dari remote sensing, kita bisa mengetahui karakteristik lapangan secara luas, seperti persebaran populasi penduduk, kondisi geografis, dll, sehingga kita bisa memperkirakan langkah yang tepat untuk mengembangkan usaha disana.

Seperti contohnya kita sedang mengembangkan bisnis penjualan makanan, dengan menggunakan metode remote sensing dan GIS, kita bisa menentukan titik-titik atau lokasi padat penduduk dengan mempertimbangkan jalur akses, serta cuaca lokasi setempat yang dapat mendukung jalannya proses jual beli. Jika kita ingin membuat usaha dengan metode “jemput bola”, kita juga bisa membuat aplikasi persebaran tempat makan atau warteg. Dilansir dari Okezone News, terdapat 34.725 warteg bertebaran di wilayah jabodetabek. Maka kita harus memilah dan memilih tempat makan yang memiliki potensi pelanggan ramai dan berada di lokasi strategis dari data remote sensing dan olahan GIS. Dengan terpetakannya lokasi tempat makan tersebut, kita bisa mengirimkan dan menitipkan makanan produk kita untuk dijual di tempat makan tersebut dengan kemungkinan laku terjual yang lebih baik.

Jika kita bergerak sebagai aktivis lingkungan, kita bisa menghasilkan data karakteristik lingkungan di suatu daerah, dimana data tersebut dapat digunakan sebagai bukti kondisi lingkungan daerah yang diteliti. Dengan adanya bukti kondisi lingkungan tersebut, kita bisa memberikan informasi ini kepada kawan terdekat dan membangun komunitas dimana para relawan lingkungan berkumpul untuk menjaga lingkungan bersama dan menyadarkan masyarakat tentang kondisi lingkungannya agar lingkungan sekitar tetap terjaga dan kondisinya tidak semakin memburuk. Banyak sekali peran lain yang dapat kita perankan di dunia pasca kampus dan dapat ditunjang dengan remote sensing.

Sebagai generasi millenial dan terpelajar, kita seharusnya bisa memanfaatkan peristiwa seperti ini dengan baik. Hal yang dapat mendorong keberhasilan dalam menghadapi dunia pasca kampus di era millenial adalah belajar teknologi dengan baik, salah satunya yaitu memperdalam kemampuan pemetaan data dengan citra satelit, karena data dan metode yang digunakan relatif mudah diolah dengan biaya yang murah, bahkan gratis dan dapat menghasilkan big data secara efisien. Dengan ide dan inovasi yang lebih baik, berbagai permasalahan akan mudah diselesaikan dengan pendekatan remote sensing dan semua kalangan masyarakat dapat berkontribusi didalamnya.

Referensi:

·         Darge et al. (2018). Detection of Geothermal Anomalies Using Landsat 8 TIRS data in Tulu Moye Geothermal Prospect, Main Ethiopian Rift. Addis Ababa, Ethiopia: Elsevier. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.08.027.

·         Huang, Chen, Yu, Xiang-zhi, Gu. (2017). Agricultural Remote Sensing Big Data: Management and Applications. Beijing: Elsevier. DOI: https://doi.org/10.1016/S2095-3119(17)61859-8.

·         Okezone News. (2010). 34.725 Warteg Bertebaran di Wilayah Jabodetabek. https://news.okezone.com/read/2010/12/06/338/400401/34-725-warteg-bertebaran-di-jabodetabek. (25 Maret 2019).

·         Omari, Abuelgasim, Alhebsi. (2018). Aerosol Optical Depth Retrieval Over The City of Abu Dhabi, United Arab Emirates (UAE) Using Landsat-8 OLI Images, Atmospheric Pollution Research. Abu Dhabi, UAE: Elsevier. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apr.2019.01.015

·         Ou, Yang, Chen, Zhao, Yan, Zhang. (2016). Landsat 8-Based Inversion Methods For Aerosol Optical Depths in The Beijing area, Atmospheric Pollution Research. Beijing, China: Elsevier. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.apr.2016.09.004

·         Prahasta, E. (2002). Sistem Informasi Geografis: Konsep-Konsep Dasar. Bandung: Informatika.

·         Pratama, Bayu. (2017). Peran GIS Dalam Masyarakat Masa Kini. https://www.kompasiana.com/mbapra/58e50cde08b0bd4f359588c5/peran-gis-dalam-masyarakat-saat-ini (20 Maret 2019).

·         Seftiawan, Dhifta. (2018). 630.000 Sarjana Masih Menganggur.

https://www.pikiran-rakyat.com/pendidikan/2018/03/26/630000-orang-sarjana-masih-menganggur-421873  (19 Maret 2019)

·         USGS. (2014). Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensors (TIRS), United States Geological Survey (USGS). https://landsat.usgs.gov/what-are-best-spectral-bands-use-my-study (16 Maret 2019)

·         Whitby, K.T., (1978). The physical characteristics of sulfur aerosols. Atmospheric Environment (1967) 12, 135 - 159. DOI: https://doi.org/10.1016/0004-6981(78)90196-8

·         Yudhianto. (2017). 132 Juta Penggila Internet Indonesia, 40% Penggila Medsos. https://inet.detik.com/cyberlife/d-3659956/132-juta-pengguna-internet-indonesia-40-penggila-medsos. (17 Maret 2019)