Teknologi sebagai Sekutu : Era Baru Rekayasa Gemba

Jika kita merasa sudah cukup memahami perilaku gempa, sebuah studi tentang gempa Hyuga-nada di Jepang pada tahun 2024 dan 2025 memberikan perspektif yang mengejutkan. Penelitian yang dipublikasikan di Earth and Planetary Science Letters ini mengungkap evolusi selip megathrust yang "tidak terduga". Studi ini menemukan bahwa segmen patahan subduksi dapat bertransisi secara mekanis antara mode selip cepat (menimbulkan gempa) dan selip lambat (aseismik) dalam rentang waktu yang sangat singkat, hanya dalam hitungan hari hingga bulan.

Apa artinya ini bagi kita di Indonesia? Artinya, kita tidak bisa berpuas diri. Bahkan di Jepang, negara dengan pemantauan sesismik dan riset kegempaan paling maju di dunia, bumi masih menyimpan kejutan. Perilaku gempa jauh lebih dinamis dan kompleks dari yang kita bayangkan. Temuan ini menggarisbawahi betapa berbahayanya jika kita hanya bergantung pada prediksi. Satu-satunya strategi pertahanan yang paling logis dan andal adalah memastikan bahwa setiap bangunan yang kita dirikan, mulai dari rumah tinggal, sekolah, hingga gedung perkantoran, dirancang dan dibangun untuk mampu bertahan dari guncangan terkuat yang mungkin terjadi, kapan pun itu datang.

Di tengah tantangan tersebut, kemajuan teknologi menawarkan harapan baru. Sebuah artikel ulasan dalam jurnal Engineering Structures menyoroti bagaimana Machine Learning (ML) atau kecerdasan buatan telah merevolusi rekayasa kegempaan. Machine Learning (ML), dengan kemampuannya memproses dan belajar dari data dalam jumlah masif, membuka peluang luar biasa.

Aplikasi ML dalam konteks ini sangat luas, di antaranya:

• Evaluasi Kinerja Seismik: Model ML dapat memprediksi respons dan potensi kerusakan sebuah struktur bangunan dengan lebih cepat dan akurat.
• Optimalisasi Desain: Algoritma ML dapat membantu para insinyur menemukan desain struktur tahan gempa yang paling efisien, baik dari segi biaya maupun kinerja.
• Penilaian Cepat Pascabencana: Teknologi ini dapat digunakan untuk analisis cepat tingkat kerusakan bangunan di suatu wilayah setelah gempa terjadi, mempercepat upaya tanggap darurat

Meskipun masih ada tantangan terkait kelangkaan data berkualitas tinggi dan generalisasi model ML, teknologi ini mengubah paradigma. Ia berpotensi mentransformasi desain tahan gempa dari sebuah proses yang rumit dan mahal menjadi lebih terstandarisasi, berbasis data, dan pada akhirnya lebih mudah diakses.