Teknologi Big Data dan Machine Learning: Solusi Cerdas Tata Ruang Berkelanjutan di Sulawesi Tenggara!

Sulawesi Tenggara menghadapi tantangan besar terkait eksternalitas negatif, seperti polusi dan degradasi lingkungan, akibat perkembangan industri yang pesat, yang memerlukan solusi tata ruang yang tepat. Sayangnya, ketersediaan data konvensional untuk dukungan pengambilan kebijakan ekonomi hijau cukup terbatas. Dengan memanfaatkan teknologi geospatial big data dan machine learning, pemetaan ekonomi hijau kini dapat dilakukan sampai di level desa. Inovasi ini membuka peluang untuk merumuskan kebijakan yang lebih akurat dalam mengurangi dampak eksternalitas negatif, sambil tetap mendukung pertumbuhan ekonomi hijau di seluruh wilayah.

Sulawesi Tenggara tengah dihadapkan pada tantangan serius akibat dampak eksternalitas negatif dari pertumbuhan ekonominya yang cepat, seperti degradasi lingkungan, pencemaran udara, dan ketimpangan sosial. Tantangan ini menjadi fokus dalam Forkestra 2024, sebuah inisiatif festival ekonomi yang diusung oleh KPwBI Provinsi Sulawesi Tenggara. Festival ini bertujuan menjadi forum pembahasan bersama pemangku kebijakan utama terkait perekonomian daerah.

Forkestra juga berupaya memberikan rekomendasi kebijakan yang tepat guna mendorong pertumbuhan ekonomi yang berkualitas, berkelanjutan, dan berbasis data. Dalam konteks ini, pemanfaatan geospatial big data dan teknologi machine learning menjadi sangat relevan untuk mendukung penataan tata ruang yang lebih optimal di wilayah ini.

Apa Itu Geospatial Big Data?

Geospatial big data merupakan kumpulan data spasial yang mencakup informasi lokasi geografis dan berbagai atribut yang berhubungan dengan lingkungan, sosial, dan ekonomi. Data ini diperoleh dari berbagai sumber, termasuk citra satelit, GPS, sensor, serta teknologi remote sensing, yang memungkinkan pengumpulan data dalam jumlah besar secara real-time dan historis. Data geospatial memberikan gambaran menyeluruh tentang kondisi fisik dan sosial suatu wilayah, yang mencakup pola penggunaan lahan, perubahan lingkungan, hingga distribusi penduduk.

Teknologi ini, apabila diintegrasikan dengan machine learning, mampu memproses dan menganalisis data spasial dalam skala besar untuk mengidentifikasi tren, membuat prediksi, serta memberikan rekomendasi kebijakan berbasis bukti (Shi et al., 2020; Li et al., 2017).

Pemanfaatan Geospatial Big Data dan Machine Learning untuk Penataan Tata Ruang

Penelitian berjudul "Pemanfaatan Geospatial Big Data dan Machine Learning untuk Optimalisasi Penataan Tata Ruang di Sulawesi Tenggara" menggunakan geospatial big data untuk memetakan indikator ekonomi hijau hingga level desa, guna mendukung pengambilan kebijakan yang lebih tepat dan akurat. Dengan pendekatan weighted sum model, tiga indeks utama berhasil dibangun: indeks pembangunan ekonomi, indeks kualitas lingkungan, dan indeks kesejahteraan sosial. Data ini kemudian dianalisis menggunakan machine learning untuk mengelompokkan desa-desa di Sulawesi Tenggara berdasarkan karakteristik ekonomi, sosial, dan lingkungannya.

Penelitian ini menemukan bahwa di wilayah urban seperti Kota Kendari dan sekitarnya, yang memiliki aktivitas ekonomi tinggi namun kualitas lingkungan yang rendah, perlu adanya kebijakan yang memprioritaskan pembukaan ruang hijau. Pengembangan ekowisata berkelanjutan di wilayah tersebut dapat menjadi solusi untuk meningkatkan kualitas lingkungan tanpa mengorbankan pertumbuhan ekonomi (Mundaca et al., 2016). Di sisi lain, wilayah dengan aktivitas ekonomi menengah dan polusi udara tinggi, seperti beberapa bagian Kolaka Utara dan Bombana, membutuhkan intervensi kebijakan yang berfokus pada pengembangan energi terbarukan untuk mengurangi emisi karbon (Shi et al., 2020).

Adapun wilayah dengan ekonomi rendah namun kualitas udara yang baik, seperti Konawe Utara dan Kolaka Timur, dapat difokuskan pada pertanian berkelanjutan serta reforestasi untuk memperbaiki keseimbangan lingkungan dan meningkatkan kesejahteraan sosial (Goyal et al., 2015). Untuk desa-desa dengan kualitas lingkungan sangat baik, seperti di sebagian wilayah Pulau Buton dan Muna, sebaiknya memprioritaskan konservasi lingkungan dan pengembangan ekowisata berbasis konservasi (Li et al., 2017).

Kontribusi untuk Kebijakan Penataan Tata Ruang

Salah satu kontribusi penting dari penelitian ini adalah pengembangan dashboard interaktif berbasis web, yang memungkinkan pemangku kebijakan mengakses dan memvisualisasikan data tata ruang secara real-time. Dashboard ini menyediakan informasi yang detail tentang kondisi ekonomi, lingkungan, dan sosial di tingkat desa, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih efisien dan berbasis data. Dalam konteks penataan tata ruang, penggunaan geospatial big data ini memungkinkan identifikasi risiko lingkungan dan potensi ekonomi di berbagai wilayah, sehingga intervensi kebijakan dapat dilakukan lebih tepat sasaran.

Dengan integrasi teknologi geospatial big data dan machine learning, tata ruang di Sulawesi Tenggara dapat dioptimalkan untuk mendukung pembangunan berkelanjutan. Hasil penelitian ini sejalan dengan tujuan FORKESTRA 2024 untuk menciptakan sinergi antara pertumbuhan ekonomi dan keberlanjutan lingkungan, serta mendukung pengambilan kebijakan yang berbasis bukti guna mengurangi dampak negatif pembangunan yang tidak terencana.

Penerapan kebijakan berbasis data ini diharapkan tidak hanya akan meningkatkan kualitas tata ruang, tetapi juga memastikan bahwa setiap wilayah mendapatkan intervensi kebijakan yang sesuai dengan kebutuhan spesifiknya, baik dari segi ekonomi, lingkungan, maupun kesejahteraan sosial. Melalui pendekatan ini, pertumbuhan ekonomi yang lebih adil dan berkelanjutan dapat tercapai di Sulawesi Tenggara, sejalan dengan visi FORKESTRA 2024.

Mundaca, L., Neij, L., Worrell, E. & McNeil, M., 2016. The effectiveness of energy efficiency measures in addressing climate change. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 61, pp.449-465.

Shi, W., Zhu, D., Zhao, J. & Wu, W., 2020. Green infrastructure design for improving air quality in urban environments. Urban Forestry & Urban Greening, 54, pp.126-136.

Goyal, M., Singh, K. & Tiwari, S., 2015. Application of remote sensing and GIS in agricultural land use mapping. Agriculture and Forestry, 3, pp.84-95.

Li, Z., Xu, X., Liu, M. & Cao, Y., 2017. Harnessing remote sensing big data for regional sustainability assessment. Ecological Indicators, 78, pp.405-415.