Sentinel Seri 4: Ketika Teknologi Mampu Mengetahui Apa Yang Tidak Terlihat

MediaSuaraMabes | Jakarta – Perkembangan teknologi penginderaan dan pengolahan data telah mengubah cara manusia memahami bumi. Teknologi modern tidak lagi sebatas menghasilkan gambar atau menangkap objek yang terlihat secara langsung, tetapi juga memungkinkan manusia memperoleh informasi mengenai fenomena yang tidak dapat diamati dengan mata.

Gagasan tersebut menjadi pokok bahasan SENTINEL Seri 4 yang ditulis Brigjen (Purn.) MJP Hutagaol, Jakarta, 22 September 2026. Seri ini mengangkat tema “Ketika Teknologi Dapat Mengetahui Apa yang Tidak Terlihat”, dengan menempatkan perjalanan dari sensor, data, model hingga pengetahuan sebagai fokus utama.

Sebelumnya, SENTINEL telah membahas posisi manusia dalam membaca bumi dari ruang angkasa, kepemilikan kemampuan pengamatan dari langit, serta bagaimana informasi hasil pengamatan dapat menjadi bagian dari kekuatan dan pengambilan keputusan.

Pada seri keempat ini, pembahasan diarahkan pada pertanyaan yang lebih mendasar: apakah teknologi hanya mampu mengetahui sesuatu yang dapat dilihat?

Jawabannya tidak.

Dari lingkungan laut hingga habitat ikan

Salah satu contoh yang disoroti adalah pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dalam memahami ekosistem laut.

Satelit tidak harus melihat ikan secara langsung dari orbit. Sistem pengamatan dapat membaca sejumlah parameter lingkungan, antara lain warna laut, konsentrasi klorofil, suhu permukaan laut, salinitas, arus, serta tinggi muka laut.

Data tersebut kemudian dapat dikombinasikan dengan pengetahuan kelautan dan model ekosistem untuk memperkirakan wilayah dengan kondisi lingkungan yang sesuai bagi organisme laut tertentu, termasuk habitat ikan.

Dengan demikian, teknologi bekerja melalui rangkaian pengukuran dan pemodelan: sensor membaca lingkungan, data dianalisis untuk menemukan pola, kemudian model digunakan untuk memperkirakan kondisi yang berkaitan dengan kehidupan laut.

Dalam konteks ini, satelit tidak selalu melihat objeknya secara langsung. Teknologi dapat membaca jejak lingkungan yang berkaitan dengan keberadaan atau aktivitas objek tersebut.

Air tanah dan jejak gravitasi

Contoh lainnya adalah pemantauan perubahan penyimpanan air di bumi.

Misi GRACE dan GRACE-FO memanfaatkan pengukuran perubahan medan gravitasi bumi. Perubahan distribusi massa, termasuk perubahan jumlah air dalam suatu wilayah, dapat memengaruhi gerak relatif satelit.

Dari pengukuran tersebut, para ilmuwan dapat memperkirakan perubahan penyimpanan air dalam skala regional.

Fenomena ini menunjukkan bahwa sesuatu yang tidak terlihat secara langsung bukan berarti tidak dapat dipelajari.

Air tanah, misalnya, tidak selalu dapat diamati dari permukaan. Namun perubahan massanya dapat meninggalkan pengaruh yang dapat diukur melalui medan gravitasi.

Membaca bagian dalam bumi

Teknologi serupa digunakan untuk memahami struktur bagian dalam bumi.

Melalui tomografi seismik, ilmuwan memanfaatkan karakteristik gelombang gempa yang merambat melalui bumi. Gelombang tersebut mengalami perubahan sesuai dengan material dan struktur yang dilaluinya.

Dengan menggabungkan data dari berbagai gempa dan sejumlah sensor, ilmuwan dapat membangun model mengenai struktur interior bumi.

Manusia tidak perlu membelah bumi untuk mempelajari bagian dalamnya. Informasi diperoleh dengan membaca bagaimana gelombang bergerak melewati material di bawah permukaan.

Gunung api dan perubahan yang sangat kecil

Pemantauan gunung api juga memperlihatkan bagaimana berbagai jenis data dapat digabungkan.

Radar satelit dapat mendeteksi perubahan permukaan bumi yang sangat kecil. Informasi tersebut kemudian dapat dianalisis bersama data kegempaan, gas, suhu, GPS, dan data geologi.

Tidak ada satu jenis sensor yang selalu mampu menjelaskan seluruh fenomena. Karena itu, pemantauan modern semakin bergantung pada penggabungan berbagai sumber data untuk membangun gambaran yang lebih komprehensif mengenai suatu sistem.

Dari pengamatan cuaca menuju prakiraan

Dalam meteorologi, satelit juga tidak sekadar menghasilkan gambar awan.

Sistem observasi modern dapat menyediakan berbagai parameter atmosfer dan laut, seperti suhu, kelembapan, angin, tekanan, karakteristik awan, serta suhu permukaan laut.

Data tersebut kemudian diproses melalui model numerik. Komputer menghitung kemungkinan perkembangan sistem atmosfer berdasarkan kondisi awal dan prinsip-prinsip fisika yang digunakan dalam model.

Dari proses tersebut, manusia dapat memperoleh prakiraan mengenai arah pergerakan badai, perkembangan sistem cuaca, serta wilayah yang berpotensi terdampak.

Artinya, manusia tidak benar-benar “melihat masa depan”. Yang dilakukan adalah mengukur kondisi saat ini, menerapkan pemahaman mengenai hukum fisika, kemudian memodelkan kemungkinan perkembangan sistem tersebut.

Sensor menjadi mesin penghasil pengetahuan

SENTINEL Seri 4 menggambarkan proses tersebut dalam sebuah rangkaian:

Sensor → Pengukuran → Data → Korelasi → Pola → Model → Prediksi → Keputusan.

Perubahan besar terjadi ketika manusia tidak lagi hanya mengandalkan penglihatan langsung.

Berbagai teknologi sensor kini dapat berfungsi sebagai “indra buatan”, mulai dari radar, inframerah, multispektral, hiperspektral, gravitasi, magnetik, seismik hingga radio.

Masing-masing sensor menangkap karakteristik fenomena yang berbeda. Ketika data tersebut digabungkan dan diproses menggunakan komputasi, algoritma, kecerdasan buatan atau model ilmiah, sinyal yang semula berdiri sendiri dapat diolah menjadi informasi dan pengetahuan.

Inilah pergeseran dari “melihat” menjadi “memahami”.

Prediksi bukan kepastian

Namun, kemampuan teknologi tersebut tetap memiliki batas.

Model sebaik apa pun dibangun berdasarkan data, asumsi dan parameter tertentu. Karena itu, hasil prediksi selalu memiliki tingkat ketidakpastian.

Menurut gagasan yang disampaikan dalam SENTINEL Seri 4, teknologi yang matang bukan hanya menghasilkan prediksi, tetapi juga harus mampu menjawab tiga pertanyaan penting: seberapa kuat bukti yang tersedia, seberapa besar ketidakpastiannya, dan apa yang masih belum diketahui.

Dalam proses tersebut, manusia tetap memiliki peran penting.

Kecerdasan buatan dapat membantu menemukan pola dan komputer dapat memproses data dalam skala yang sangat besar. Sensor juga mampu menangkap fenomena yang tidak dapat ditangkap indera manusia.

Namun data tetap perlu ditafsirkan, model perlu divalidasi, dan keputusan harus mempertimbangkan konteks.

Tantangan Indonesia

Pada akhirnya, pembahasan SENTINEL Seri 4 membawa isu tersebut ke konteks Indonesia.

Pertanyaannya bukan sekadar apakah Indonesia mampu menggunakan teknologi yang telah tersedia, tetapi juga sejauh mana kemampuan nasional dapat dibangun untuk melakukan pengukuran, pengolahan data, pemodelan, serta menghasilkan pengetahuan secara mandiri.

Ekosistem tersebut melibatkan banyak unsur, mulai dari ilmuwan, insinyur, perguruan tinggi, lembaga penelitian, industri, sensor, satelit, data, infrastruktur komputasi, kecerdasan buatan hingga sistem pengambilan keputusan.

Dalam perspektif tersebut, kekuatan teknologi tidak hanya ditentukan oleh siapa yang memiliki sensor atau satelit.

Yang tidak kalah penting adalah kemampuan mengubah sinyal menjadi data, data menjadi informasi, informasi menjadi pengetahuan, pengetahuan menjadi prediksi, dan prediksi menjadi dasar pengambilan keputusan.

SENTINEL dan cara baru membaca bumi

SENTINEL dalam seri ini tidak lagi hanya dipahami sebagai simbol “penjaga”. Ia menggambarkan kemampuan manusia menggunakan teknologi untuk membaca bumi melalui berbagai fenomena yang tidak selalu terlihat secara langsung.

Pesan utamanya sederhana, tetapi mendasar:

Jangan hanya bertanya, “Apa yang kita lihat?”

Pertanyaan berikutnya adalah:

“Apa yang dapat kita ketahui dari apa yang kita ukur?”

Perkembangan teknologi penginderaan, komputasi, pemodelan dan kecerdasan buatan pada akhirnya bukan semata-mata membuat manusia mampu melihat lebih jauh.

Teknologi memungkinkan manusia mengukur lebih banyak, menemukan pola yang sebelumnya sulit dikenali, serta membangun pengetahuan tentang fenomena yang tidak dapat diamati secara langsung.

SENTINEL Seri 4 — Dari Sensor → Data → Model → Pengetahuan.

— MJP —