SURABAYA — Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) mengembangkan metode berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk mengekstraksi garis pantai di wilayah pesisir utara Pulau Jawa (Pantura) menggunakan citra satelit Sentinel-2. Inovasi ini bertujuan meningkatkan akurasi pemantauan perubahan garis pantai yang dinamis akibat faktor alam maupun aktivitas manusia.

Pengembangan teknologi tersebut disampaikan dalam siaran pers BRIN pada 1 April 2026.

Penelitian dilakukan oleh tim periset BRIN dengan memanfaatkan model deep learning U-Net untuk memisahkan area darat dan laut secara otomatis dari citra satelit. Metode ini diterapkan di sepanjang pesisir Pantura yang memiliki karakteristik kompleks, mulai dari pantai berpasir, berlumpur, hingga kawasan dengan intervensi infrastruktur yang intensif.

Peneliti Pusat Riset Teknologi Hidrodinamika BRIN, Edwin Adi Wiguna, menjelaskan bahwa kawasan Pantura merupakan wilayah strategis dengan kepadatan penduduk tinggi, namun juga rentan terhadap berbagai tekanan lingkungan seperti abrasi, banjir rob, serta penurunan muka tanah.

“Pemanfaatan model U-Net memungkinkan identifikasi batas darat dan laut secara lebih presisi. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi tinggi dengan nilai Intersection over Union mencapai sekitar 92 persen,” ujar Edwin.

Dalam prosesnya, citra Sentinel-2 diolah melalui beberapa tahapan, mulai dari penyusunan dataset, pelatihan model, hingga segmentasi citra. Model U-Net menghasilkan klasifikasi piksel yang membedakan wilayah darat dan laut, kemudian diproses lebih lanjut menggunakan algoritma deteksi tepi untuk memperoleh garis pantai secara detail.

Hasil penelitian menunjukkan performa sangat baik pada pantai berpasir dan berkerikil. Namun, tantangan masih ditemukan pada wilayah pantai berlumpur, terutama di kawasan tambak, karena memiliki kemiripan karakteristik spektral dengan perairan dangkal.

Secara kuantitatif, rata-rata deviasi hasil ekstraksi garis pantai terhadap data referensi mencapai sekitar 55,73 meter, dengan kesalahan maksimum hingga 326,45 meter pada kondisi tertentu, khususnya di area kompleks dan berlumpur. Meski demikian, model tetap menunjukkan konsistensi dalam menangani kompleksitas wilayah pesisir Pantura.

Edwin menambahkan, teknologi ini memiliki potensi besar untuk mendukung pemantauan garis pantai secara rutin dan efisien.

“Pendekatan ini dapat dimanfaatkan untuk observasi garis pantai secara berkala dengan biaya lebih rendah, sehingga membantu pemerintah dalam pengambilan kebijakan berbasis data, terutama terkait mitigasi abrasi, banjir rob, dan perubahan garis pantai,” tambahnya.

Melalui inovasi ini, Badan Riset dan Inovasi Nasional terus mendorong pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan dan penginderaan jauh guna mendukung pengelolaan wilayah pesisir yang adaptif, berkelanjutan, serta memperkuat ketahanan terhadap dampak perubahan iklim.