Belajar dari Merek Ayam Goreng Lokal Yogyakarta yang Digemari Mahasiswa Berkantong Tipis

Oleh Duddy Fachrudin 

Kemarin ketika mengikuti Chicken & Egg Run di Yogyakarta ada yang menyita perhatian saya. Setelah berlari kurang lebih 1 kilometer, dua orang yang usianya lebih tua, mungkin 10-11 tahun, menyalip saya. Keduanya memiliki badan berotot dan nampak berlari dengan santai karena sesekali terlihat mengobrol. Mereka berdua lantas meninggalkan saya di belakang karena saya kemudian menurunkan pace yang terlalu kencang di kilometer pertama. Khawatir jika glikogen dalam tubuh cepat habis, padahal masih ada 9 kilometer lagi.

Salah satu dari kedua orang tersebut muncul di beranda instagram. Benar orang ini, persis sekali. Rasa penasaran kemudian menyeruak ingin mencari tahu lebih lanjut. Konten instagramnya didominasi hasil jepretannya dan foto-foto lari. Namun di bionya tertulis salah satu brand ayam goreng. Ternyata setelah ditelusuri, ia seorang pemilik gerai ayam goreng cepat saji di Yogyakarta. Mereknya cukup terkenal, apalagi di kalangan mahasiswa yang berkantong tipis. Olive Chicken namanya.

Usia bisnis ayam goreng itu kini sudah 15 tahun dan gerainya di kota istimewa itu terus bertumbuh. Uniknya jumlah gerai yang semakin banyak itu bukan karena sistem waralaba atau franchise dan tanpa investor luar. Ia membangun usahanya selangkah demi selangkah, karena jika membuka sistem waralaba akan terbebani dengan balik modal atau return on investment (ROI).

Dalam mindfulness, model bisnis yang dijalankan Olive Chicken termasuk dalam sikap non-striving. Bahasa jawanya ora kemrungsung. Biasanya sikap striving memiliki karakteristik terburu-buru, jor-joran, dan ambisius, namun ora kemrungsung berarti memiliki arah dan tujuan yang jelas, positioning, dan kualitas yang terjaga, serta manajemen terkendali. Ekspansi bisnis pun tidak berlebihan, sehingga merek ini melekat pada kota Yogyakarta, meskipun tersedia juga di daerah Jawa Tengah, namun dibatasi. 

Kalau dalam filosofi Zen, bertumbuh bertahap secara sederhana dan organik merupakan bagian dari kehidupan yang tak terpisahkan. Alih-alih terobsesi dengan hypergrowth melalui mekanisme marketing yang brutal sampai "membakar uang", model bisnis seperti ini menekankan kestabilan. Slow is smooth... smooth is fast. Mirip di dunia lari, agar bisa berlari cepat, justru porsi latihan paling banyak adalah easy run, bukan interval atau speed.      

Karena menganut sistem ini, maka beberapa investor terpaksa kecele memble mendapat penolakan untuk menanamkan uangnya. Bahkan infonya, usaha ayam goreng kesukaan mahasiswa berkantong tipis ini juga tidak memiliki hutang sama sekali, termasuk pinjaman kepada bank. Di saat bisnis lain memikirkan bagaimana membuka puluhan cabang baru, seperti gerai es krim M*x*e dengan modal pinjaman, maka Olive memilih untuk setia berproses memastikan ayam gorengnya selalu tersedia untuk mahasiswa berkantong tipis. 

Gambar: Foto pribadi       

Mindfulness dan Future Skills: Apa Pentingnya?

Oleh Duddy Fachrudin 

Seringkali ketika diminta untuk menjadi narasumber, panitia meminta saya untuk mengirimkan curriculum vitae (CV). Sebagai generasi jadul yang tidak kreatif dan malas untuk merangkum CV maka halaman dokumen tersebut berjumlah cukup banyak. Isinya sebagian besar hanyalah pengalaman hidup yang sekedar mampir dan hadir. Dan saya sebenarnya agak malu saat panitia menyebutkan bahwa CV yang jumlahnya berlembar-lembar itu sebagai suatu prestasi. Karena selain isinya cuma "resume", semua yang tertulis pun hanyalah kebetulan.

Seperti kebetulan saja belajar mindfulness karena saya pun mengalami overthinking seperti kebanyakan orang. Bukan karena memang ahli dalam mindfulness. Meskipun kemudian orang-orang mengatakan ahli dalam bidang tersebut. Padahal aslinya tidak seperti itu. Saya cuma belajar untuk kemudian dikembangkan kepada diri sendiri. Selain itu, kebetulan juga tesisnya tentang mindfulness. Sudah.

Semuanya tentang kebetulan. Dan mengalir begitu saja. Tapi...

Untuk saat ini, di jaman yang acapkali membuat kita "overwhelming" ini, kita memang butuh skill atau kecakapan tertentu yang dibutuhkan untuk menjalani kehidupan. Seperti diskusi kemarin bersama Mas Dio Irmansyah, mahasiswa berprestasi dari UMMADA Cirebon tentang mindfulness dan budaya scrolling. Mas Dio menjelaskan bahwa sebagai manusia jaman now, scrolling sudah menjadi budaya bahkan kebutuhan sehari-hari.

Maka di saat ini, memiliki skill adalah suatu kewajiban. Salah satunya agar bisa beradaptasi dan tidak tergerus arus. Mindfulness yang dulu dipelajari hanyalah suatu kebetulan bagi saya. Tapi kini bagi siapapun yang hidup di era digital ini, mindfulness bisa jadi merupakan keterampilan yang wajib dimiliki. Bahkan kemampuan ini menjadi bagian dalam area kompetensi lima pada Standar Kompetensi Dokter Indonesia (SKDI) yang terbaru.[1]

Mindfulness juga menjadi bagian dalam keterampilan masa depan. Dalam bukunya yang berjudul Future Skills, Perttu Pölönen, seorang komposer, futuris, dan inventor, memasukkan mindfulness ke dalam skill terkait well-being dan self-knowledge. Pölönen menekankan pentingnya menjaga kesehatan mental, memahami emosi diri sendiri, dan tahu kapan harus "berhenti sejenak" di tengah gempuran dunia digital yang serba cepat. Ini adalah inti dari mindfulness. 

Bahkan keterampilan mengembangkan kesadaran penuh itu juga sebenarnya tersirat dengan ke-10 future skills lainnya, yaitu communication dan storytelling, passion dan character, persevance dan patience, compassion dan honesty, moral courage dan ethics, critical thinking dan interpretation, creativity dan improvisation, problem solving dan adaptability, entrepreneurship dan team work, serta curiosity dan experimentation. Sementara satu skill terakhir, yaitu technology dan the future tidak terlalu berkaitan dengan kemampuan mindfulness.[2]

Sementara itu Florian Rampelt, dkk dalam makalahnya "Future Skills 2030: An Updated Framework for Future Skills", membagi keterampilan di masa depan ke dalam lima bagian:

Pertama, fundamental future skills 

Membentuk landasan komprehensif berupa kompetensi yang langgeng, yang menjadi dasar bagi semua future skills lainnya. Keterampilan ini memungkinkan individu untuk berkomunikasi secara efektif, belajar secara berkelanjutan, berpikir kritis, serta bertindak secara kreatif dan reflektif. Manajemen diri serta penalaran etis atau pengambilan keputusan sesuai etika juga merupakan bagian dari keterampilan dasar.

Kedua transformative future skills

Secara khusus berfokus pada upaya aktif membentuk perubahan, inovasi, dan keberlanjutan. Keterampilan ini memungkinkan individu untuk memahami sistem yang kompleks, menghadapi ketidakpastian dan bangkit dari kegagalan (resilien), serta mengembangkan solusi yang berkelanjutan dan visioner untuk tantangan masa depan.

Ketiga community oriented future skills

Mencakup kompetensi yang diperlukan untuk mengatasi tantangan secara kolaboratif dan berpartisipasi secara bertanggung jawab dalam masyarakat yang beragam, demokratis, dan saling terhubung. Keterampilan ini mengedepankan dialog, partisipasi, dan tanggung jawab sebagai fondasi kohesi sosial.

Keempat digital future skills

Mengacu pada kompetensi terkait penggunaan teknologi digital, informasi, dan data secara percaya diri dan kritis. Keterampilan ini memungkinkan individu untuk menggunakan media digital dengan percaya diri, menilai informasi dan data secara aman, serta memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dengan cara yang berlandaskan pengetahuan, bertanggung jawab, dan etis.

Kelima technological future skills 

Merupakan kompetensi khusus tingkat ahli yang berkaitan dengan teknologi-teknologi utama yang krusial bagi pembangunan ekonomi, keamanan, dan daya saing. Keterampilan ini memungkinkan pengembangan, tata kelola, dan penggunaan sistem teknologi yang kompleks secara bertanggung jawab, serta pembentukan inovasi teknologi secara aktif—mulai dari sains data dan sistem otonom hingga rekayasa AI dan keamanan siber.[3]

Mindfulness dapat masuk ke dalam fundamental, transformative, dan community oriented future skills. Manajemen diri yang berawal dari konsep pengenalan diri tentu membutuhkan keterampilan mindfulness. Pun dengan resiliensi yang sangat berkorelasi hingga dipengaruhi oleh fleksibilitas psikologis yang konsepnya berbasis mindfulness.[4] Terakhir, keterhubungan dengan orang lain atau stakeholder membutuhkan rasa hormat dan empati, mindfulness lagi-lagi dibutuhkan dalam kompetensi ini.[5]

Pada akhirnya untuk apa kita homo sapiens ini perlu terus belajar dan mengembangkan diri dan memiliki future skills? 

Keterampilan ini tidak hanya relevan dan dibutuhkan di dunia kerja, tapi juga menghadapi isu serta tantangan jaman. Isu perubahan iklim, kesehatan mental, dunia kecerdasan buatan, disinformasi, dan budaya demokrasi yang ada di dalam kehidupan bermasyarakat. Dan yang terpenting, kita belajar dan terus berkembang sebagai cara untuk mensyukuri nikmat dan karunia-Nya, berupa ilmu, pengetahuan, dan pemahaman.

Yarfa‘illâhulladzîna âmanû mingkum walladzîna ûtul-‘ilma darajât... (Al-Mujadalah:11) [6]

Referensi:
[1] Konsil Kesehatan Indonesia. (2026). Keputusan Ketua Konsil Kesehatan Indonesia Nomor HK.01.02/KKI/1291/2026 tentang Standar Kompetensi Dokter. Konsil Kesehatan Indonesia.
[2] https://www.ouka.fi/en/media/17473/download

[3] Rampelt, F., etal. (2026). Future Skills 2030. An Updated Framework for Future Skills. Available at: https://www.stifterverband.org/medien/future-skills-2030-ENG.
[4] Amelia, N., Fachrudin, D., & Primanagara, R. (2025). Hubungan Fleksibilitas Psikologis Dengan Resiliensi Pada Mahasiswa Kedokteran Universitas Swadaya Gunung Jati. Prepotif: Jurnal Kesehatan Masyarakat, 9(3), 9705–9721. https://doi.org/10.31004/prepotif.v9i3.49564

[5] Fachrudin, D., & Azhar, T. N. (2021). Mindfulness dalam Pendidikan Dokter. https://www.mindfulnesia.id/2021/04/mindfulness-dalam-pendidikan-dokter.html
[6] Al-Quran

Sumber gambar:

https://virtuzone.com/blog/technologies-of-the-future/

Saat Kru Topi Jerami Menjadi Psikolog Bagi Nico Robin

Oleh Duddy Fachrudin dan AI 

Kejadian di Enies Lobby saat Luffy dan teman-temannya menolong Nico Robin adalah studi kasus yang sangat menarik jika dilihat dari sudut pandang sains psikologi dan neurosains. Ada lima hikmah psikologi yang bisa dipelajari dalam kasus Robin.

Pertama: Learned Helplessness (Ketidakberdayaan yang Dipelajari)

Secara psikologis, Robin mengalami fenomena "ketidakberdayaan yang dipelajari". Teori ini dikembangkan oleh psikolog Martin Seligman. Seseorang yang berkali-kali mengalami trauma hebat dan kegagalan dalam mencari keselamatan (seperti Robin yang dikhianati selama 20 tahun) akhirnya "belajar" bahwa tidak ada gunanya mencoba lagi.

Robin merasa bahwa kemana pun ia pergi, ia akan membawa malapetaka. Secara mental, otaknya sudah "menyerah" untuk bertahan hidup karena ia percaya hasilnya akan selalu sama: kematian atau pengkhianatan.

Kedua: Trauma Masa Kecil dan Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD)

Robin menunjukkan gejala trauma yang mendalam. Sejak kecil, ia melihat kehancuran total kampung halamannya (Pulau Ohara). Pada penderita trauma berat, bagian otak, yaitu amygdala (pusat rasa takut) menjadi sangat aktif, sementara prefrontal cortex (bagian otak untuk berpikir logis) seringkali kalah. Ini menyebabkan Robin merasa bahwa satu-satunya cara menyelamatkan teman-temannya adalah dengan mengorbankan dirinya sendiri, sebuah pemikiran yang didorong oleh rasa takut yang luar biasa.

Ketiga: Kekuatan Social Support (Dukungan Sosial)

Langkah Luffy meminta Sogeking alias Usoop membakar bendera Pemerintah Dunia adalah tindakan psikologis yang sangat kuat.

Robin merasa tidak layak hidup karena dunia memusuhinya. Saat Luffy menantang seluruh dunia, secara psikologis Luffy sedang menghancurkan "penjara mental" Robin. Luffy menunjukkan bahwa musuh Robin bukanlah kutukan dalam dirinya, melainkan faktor eksternal.

Ketika Luffy berteriak agar Robin mengatakan "Aku ingin hidup!", dukungan tanpa syarat ini memicu pelepasan hormon Oksitosin (hormon ikatan dan kepercayaan) dalam jumlah besar di otak Robin. Oksitosin ini berfungsi menurunkan hormon Kortisol (hormon stres), yang akhirnya memungkinkan Robin untuk berani berharap kembali.

Teriakan tersebut juga membangun kesadaran Robin untuk hadir sepenuhnya pada momen saat ini dan terlepas dari jebakan pikirannya sendiri yang merasa tidak berdaya dan ingin mati.

Keempat: Katarsis (Pelepasan Emosi)

Momen Robin berteriak "Ikitai!" (Aku ingin hidup!) adalah sebuah Katarsis.

Bayangkan sebuah bendungan yang sudah penuh sesak dengan air selama 20 tahun. Teriakkan tersebut adalah pembukaan pintu airnya. Secara psikologis, mengungkapkan keinginan terdalam secara verbal setelah sekian lama dipendam adalah langkah pertama menuju penyembuhan trauma.

Kelima: Sense of Belonging (Rasa Memiliki)

Menurut Hierarki Kebutuhan Maslow, setelah kebutuhan dasar (makan/minum) terpenuhi, manusia membutuhkan rasa aman dan rasa memiliki (belongingness).

Luffy tidak menolong Robin karena Robin "berguna" (sebagai pembaca Poneglyph), tetapi karena Robin adalah "temannya". Pengakuan ini sangat krusial dalam psikologi manusia untuk membangun kembali harga diri (self-esteem) seseorang yang hancur.

Secara psikologi, Luffy dan kru topi jerami lainnya bukan hanya membebaskan Robin dari penjara fisik, tapi juga melakukan intervensi terhadap kondisi learned helplessness dan trauma berat Robin dengan memberikan dukungan sosial yang ekstrem, yang memicu perubahan kimiawi dan mental bagi Robin untuk memilih hidup.

Sumber gambar:

https://www.reddit.com/r/OnePiece/comments/ghdfub/ive_been_watching_some_onepiece_clips_lately_and/

Siaga Bencana Sejak Saat Ini

Oleh Tauhid Nur Azhar 

Saat saya mengetik WA ini, hujan telah mengguyur rumah saya di dataran tinggi Bandung Utara selama sekitar 12 jam hampir tanpa jeda. Setelah pada minggu lalu cuaca ekstrem dengan curah hujan tinggi telah "merendam" sebagian kawasan pesisir utara Jawa Tengah dan mengakibatkan jalur KA utara nyaris lumpuh; maka mungkin kini anomali cuaca ini mulai bergeser ke barat. 

Sebenarnya menurut saya pribadi, kondisi ini bukanlah semata anomali karena ekstremnya saja, tapi juga harus dimaknai sebagai suatu kondisi akumulatif yang merupakan keluaran dari serangkaian peristiwa yang faktornya saling berkelindan satu sama lain. 

Adanya beberapa pemantik perubahan iklim yang ditengarai merupakan faktor antropogenik, seperti efek rumah kaca, berkurangnya area tutupan hijau hutan tropis sebagai unit carbon capture yang efektif, sampai ledakan populasi yang terkonsentrasi hanya di satu wilayah dengan beban akumulatif yang bersumber dari banyak faktor kausalitas; secara logika memang bisa memicu terjadinya dinamika yang derajat volatilitasnya bagi kita dapat dianggap anomali. 

Sementara dari perspektif alam bisa saja hal itu adalah siklus normalisasi dan normalitas siklikal sebagai respon adaptif seiring dengan berbagai perubahan variabel yang tentu menjadi elemen terintegrasi sebuah sistem tertutup. 

Bagi kita; baca: manusia; dalam dekade ketiga abad ke-21 ini, tantangan kebencanaan telah bermetamorfosis menjadi krisis multidimensi yang diperparah oleh perubahan iklim antropogenik, ulah kita juga. 

Pemanasan global telah mengganggu keseimbangan termal atmosfer, memicu frekuensi dan intensitas cuaca ekstrem yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam catatan sejarah modern. Fenomena iklim global seperti El Niño Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD) kini berinteraksi dengan pola lokal, menciptakan anomali yang sulit diprediksi dengan metode konvensional. 

Di tengah lanskap risiko yang semakin volatil ini, paradigma penanggulangan bencana nasional sedang mengalami pergeseran sistematim; dari pendekatan semula yang bersifat responsif dan berpusat pada tanggap darurat (emergency response), menuju pendekatan yang proaktif, preventif, dan berbasis data (data-driven mitigation). 

Tulang punggung dari transformasi ini adalah integrasi antara data historis kebencanaan yang dikelola oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) melalui Data Informasi Bencana Indonesia (DIBI) dan teknologi prediksi mutakhir yang dikembangkan oleh Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG).

Dalam kesempatan ini saya ingin mengulas dan mengkaji mengenai ekosistem prediksi kebencanaan di Indonesia, menelusuri bagaimana data mentah kejadian bencana diubah menjadi wawasan prediktif (predictive insights), dan bagaimana teknologi canggih seperti Kecerdasan Artifisial (AI), Pemodelan Numerik (Numerical Weather Prediction), dan Impact-Based Forecasting (Prakiraan Berbasis Dampak) diimplementasikan untuk keselamatan bersama.

Data menunjukkan bahwa biaya pemulihan pascabencana jauh melampaui investasi yang diperlukan untuk sistem peringatan dini yang efektif. Namun, efektivitas sistem peringatan dini sering kali terhambat oleh fragmentasi data. 

BMKG memiliki data mengenai "apa yang akan terjadi di langit" (potensi bahaya), sementara BNPB memegang data mengenai "apa yang ada di bumi" (kerentanan dan paparan). Tanpa integrasi yang koheren, informasi cuaca ekstrem sering gagal diterjemahkan menjadi aksi mitigasi yang konkret di lapangan.

Berdasa potensi sistem dan data eksisting kita dapat melakukan langkah-langkah strategis seperti membedah pola statistik bencana nasional berdasarkan data DIBI BNPB tahun 2024-2025 untuk mengidentifikasi ancaman dominan dan wilayah prioritas. Juga menganalisis transformasi digital BMKG dalam mengadopsi teknologi Big Data, AI, dan teknologi modifikasi cuaca; sebagaimana yang saat ini tengah diterapkan untuk mengurangi dampak masif dari banjir DKI Jakarta. 

Untuk itu kita juga perlu mengkaji implementasi Impact-Based Forecasting (IBF) dan platform InaRISK sebagai jembatan antara data bahaya dan kerentanan.

​Lalu merumuskan pembelajaran strategis, terutama dengan mengambil intisari dari studi kasus bencana besar di Sumatera dan keberhasilan operasi modifikasi cuaca di Jawa sebagai landasan perbaikan kebijakan di masa depan. 

​Berdasarkan data yang dihimpun dalam Data Informasi Bencana Indonesia (DIBI) BNPB, lanskap kebencanaan Indonesia pada periode 2024 hingga 2025 menunjukkan dominasi mutlak bencana hidrometeorologi basah. 

Hingga pertengahan Oktober 2025 saja, Indonesia telah mencatat angka kejadian bencana yang mengejutkan, menembus 2.590 kejadian. Angka ini merepresentasikan eskalasi frekuensi kejadian ekstrem yang signifikan dibandingkan rata-rata dekade sebelumnya. 

​Analisis mendalam terhadap jenis bencana mengungkapkan bahwa banjir, cuaca ekstrem, dan tanah longsor secara konsisten menempati porsi terbesar dari total kejadian, sering kali mencakup lebih dari 90% kejadian bencana tahunan. 

Secara spesifik, data Badan Pusat Statistik (BPS) yang terintegrasi dengan pemantauan BNPB menyoroti bahwa banjir adalah ancaman paling persisten bagi wilayah pedesaan, dengan 18,3% desa di seluruh nusantara terdampak langsung oleh genangan air.

Dalam konteks kebencanaan, meski gempa bumi memiliki potensi kerugian fisik tertinggi, banjir memiliki jangkauan dampak ekonomi yang hampir setara namun dengan frekuensi kejadian yang jauh lebih tinggi (tahunan vs episodik). Hal ini menegaskan bahwa ketahanan ekonomi nasional sangat bergantung pada kemampuan manajemen sumber daya air dan mitigasi risiko hidrometeorologi.

Tidak ada peristiwa yang lebih menggambarkan kegentingan situasi kebencanaan Indonesia daripada rangkaian bencana banjir dan tanah longsor yang melanda wilayah Sumatra (Aceh, Sumatra Utara, dan Sumatra Barat) pada akhir tahun 2025 hingga awal 2026. Peristiwa ini bukan sekadar anomali cuaca, melainkan sebuah mega-disaster yang menguji batas kemampuan sistem penanggulangan bencana nasional.

Dipicu oleh intensitas hujan ekstrem yang berinteraksi dengan degradasi lingkungan di daerah hulu, banjir bandang menerjang pemukiman dengan kekuatan destruktif. Data BNPB per 21 Januari 2026 mencatat statistik korban jiwa yang memilukan, menjadikan peristiwa ini sebagai salah satu bencana dengan tingkat fatalitas tertinggi pasca-tsunami Palu 2018. 

Skala bencana ini memaksa BNPB untuk menggelar operasi logistik darurat terbesar dalam beberapa tahun terakhir. Hingga 19 Januari 2026, data distribusi logistik menunjukkan mobilisasi sumber daya lintas moda yang luar biasa. 

​Total logistik tersalurkan mencapai 1.757,03 ton (99,76% dari ketersediaan), yang dikirim melalui 56 sorti pesawat charter BNPB dan 64 sorti pesawat Hercules TNI AU, serta 55 unit truk dan 7 kapal laut. 

​Operasi pemulihan bencana Sumatera ini juga menyoroti tantangan geografis Indonesia. Di Aceh dan Sumatra Utara, ketergantungan pada transportasi udara sangat tinggi akibat putusnya akses jalan darat oleh longsor, yang pada gilirannya meningkatkan biaya operasi tanggap darurat secara eksponensial.

Di sisi lain, data DIBI BNPB juga memungkinkan kita untuk melihat kerentanan sektoral yang spesifik. Propinsi seperti Jawa Timur, yang memegang predikat sebagai propinsi dengan populasi sapi potong terbanyak pada 2025, dan Aceh dengan populasi kerbau terbesar, menghadapi risiko ekonomi unik. Bencana banjir di wilayah ini tidak hanya mengancam manusia tetapi juga aset peternakan yang menjadi tulang punggung ekonomi pedesaan. 

Dengan 18,3% desa terdampak banjir, tantangan pembangunan desa kini tidak bisa dilepaskan dari mitigasi bencana. Dana Desa perlu diarahkan lebih strategis untuk infrastruktur tahan bencana, bukan sekadar pembangunan fisik standar.

Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) telah merespons eskalasi ancaman bencana dengan melakukan transformasi teknologi yang radikal. Meninggalkan metode konvensional yang sangat bergantung pada analisis manual prakirawan, BMKG kini beroperasi sebagai entitas berbasis data raksasa (Big Data Entity).

​Sistem prediksi modern BMKG memproses arus data yang masif secara real-time melalui observasi in-situ, dimana data dari 191 stasiun sinoptik berawak dan lebih dari 10.800 peralatan otomatis (AWS, ARG) di seluruh Indonesia. 

Data juga didapatkan dari sistem penginderaan jauh yang mengintegrasikan data satelit cuaca Himawari-9 (Jepang) dan jaringan radar cuaca (C-Band dan X-Band) yang memberikan citra tutupan awan dan intensitas hujan setiap 10 menit. Serta dilengkapi denga arsip data iklim selama lebih dari 30 tahun yang menjadi basis pelatihan (training dataset) bagi algoritma kecerdasan artifisial. 

Jantung dari kemampuan prediksi BMKG adalah Numerical Weather Prediction (NWP). BMKG mengoperasikan model Weather Research and Forecasting (WRF), sebuah sistem prediksi cuaca mesoskala yang memecahkan persamaan diferensial fisika atmosfer (persamaan primitif) untuk mensimulasikan evolusi cuaca.

Salah satu lompatan terbesar adalah peningkatan resolusi spasial model. Jika model global seperti GFS (Global Forecast System) beroperasi pada resolusi kasar (sekitar 13-27 km), model WRF yang dijalankan BMKG telah dikonfigurasi untuk mencapai resolusi hingga 3 km atau bahkan lebih rapat untuk wilayah-wilayah strategis. 

Resolusi 3 km memungkinkan model untuk menangkap fenomena cuaca skala lokal yang dipengaruhi oleh topografi kompleks Indonesia, seperti hujan orografis di pegunungan atau angin darat-laut di pesisir, yang sebelumnya "hilang" dalam model resolusi rendah.

Model ini menggunakan sistem asimilasi data 4D-Var atau 3D-Var, yang menggabungkan data observasi real-time ke dalam kondisi awal model untuk meminimalkan kesalahan prediksi. 

BMKG juga telah melangkah lebih jauh dengan mengintegrasikan Kecerdasan Artifisial (AI) ke dalam rantai prediksinya.

​Long Short-Term Memory (LSTM), pernah diuji melalui studi implementasi di Bekasi yang menunjukkan bahwa model Deep Learning berbasis LSTM ini sangat efektif untuk prediksi curah hujan jangka pendek (nowcasting). 

LSTM, sebagai varian dari Recurrent Neural Network (RNN), memiliki kemampuan untuk "mengingat" pola urutan data masa lalu dalam jangka waktu panjang, sehingga mampu mengenali pola temporal curah hujan yang non-linear dan kompleks yang sering gagal ditangkap oleh metode statistik klasik seperti ARIMA. 

Aplikasi berbasis model AI juga telah digunakan melalui kerjasama lintas sektoral dengan *KORIKA*, Kemenkes, dan KemenLH, untuk memprediksi parameter spesifik yang berdampak pada sektor kehidupan; dalam hal ini kesehatan, seperti prediksi zona rawan Demam Berdarah Dengue (DBD) berbasis iklim, dan rekomendasi waktu tanam presisi untuk petani.

Di ranah geofisika, BMKG mengelola Indonesia Tsunami Early Warning System (InaTEWS), sebuah sistem yang dirancang BPPT sebelum diintegrasikan ke BRIN; untuk memberi peringatan dini tsunami yang amat krusial mengingat bencana yang terjadi berkelindan erat dengan respon berbasis waktu.

Sistem ini wajib mengeluarkan peringatan dini tsunami dalam waktu kurang dari 3 menit setelah gempa terjadi. InaTEWS mengintegrasikan data dari seismograf broadband, akselerograf (untuk guncangan kuat), tide gauge (pasang surut), dan pemodelan skenario tsunami pra-komputasi. Meskipun tantangan vandalisme terhadap buoy di laut lepas masih ada, BMKG beralih ke metode pemodelan cepat dan penguatan jaringan sensor darat serta Water Level sensor untuk memastikan akurasi. 

Salah satu tantangan komunikasi terbesar dalam mitigasi bencana adalah menerjemahkan jargon meteorologi ke dalam bahasa risiko yang dipahami publik. Informasi "Hujan lebat 100 mm" sering kali abstrak bagi masyarakat awam. Inilah yang mendasari adopsi Impact-Based Forecasting (IBF) oleh BMKG.

IBF merevolusi output prakiraan dari berbasis fenomena (weather-based) menjadi berbasis dampak (risk-based). Jika dulu narasinya adalah: "Besok akan turun hujan lebat disertai angin kencang di Jakarta Selatan." Maka narasi berbasis IBF: "Peringatan Hujan Lebat di Jakarta Selatan. Berpotensi menyebabkan banjir setinggi 50-100 cm di Kelurahan X dan Y. Jalan Z tidak dapat dilalui kendaraan kecil. Waspada pohon tumbang."

​Pergeseran ini krusial untuk memicu respon yang tepat. Penelitian psikososial menunjukkan bahwa masyarakat lebih cenderung mengambil tindakan evakuasi jika mereka memahami konsekuensi spesifik dari ancaman tersebut terhadap keselamatan dan aset mereka. 

Sementara itu secara teknis, untuk memastikan interoperabilitas data antar-lembaga dan antar-negara, BMKG mengadopsi standar WMO Cataloguing of Hazardous Events (WMO-CHE). Dimana standar ini memberikan kode unik (Universal Unique Identifier/UUID) untuk setiap kejadian cuaca ekstrem.

UUID ini memungkinkan pelacakan kejadian dari hulu (deteksi cuaca) hingga hilir (pencatatan dampak kerugian di DIBI BNPB). Ini menutup celah data yang selama ini terfragmentasi, di mana data cuaca dan data bencana tersimpan dalam silo yang berbeda dan sulit dikorelasikan secara statistik. 

Integrasi ini sedang diujicobakan dengan melibatkan BPBD di Jawa Barat sebagai pilot project untuk menyusun SOP baku pelaporan dampak yang selaras dengan data cuaca. 

Studi evaluasi terhadap model IBF di Indonesia menunjukkan hasil yang menjanjikan. Dalam pengujian terhadap 172 kejadian bencana historis, model IBF berhasil memprediksi 74% kejadian dengan tepat, terutama untuk kategori dampak "Parah" (Severe) dan "Signifikan" (Significant). Akurasi tinggi pada kategori dampak berat ini sangat vital karena di situlah potensi kerugian jiwa terbesar berada. 

Keberhasilan IBF sangat bergantung pada kualitas data "penyebut" risiko, yaitu kerentanan. Di sinilah peran platform InaRISK milik BNPB menjadi krusial. InaRISK bukan sekadar peta statis, melainkan basis data spasial dinamis yang memetakan profil risiko di seluruh Indonesia.

​Komponen data InaRISK meliputi antara lain; Hazard (bahaya), dimana terdapat peta zona rawan banjir, longsor, likuifaksi, tsunami, dll. Lalu ada variabel Vulnerability (kerentanan), yang berisi data demografi (jumlah penduduk, kelompok rentan lansia/balita), data ekonomi (PDRB), dan data fisik (jumlah rumah, sekolah, fasilitas kesehatan).

Juga elemen Capacity (kapasitas) yang menampilkan indeks ketahanan daerah, keberadaan jalur evakuasi, dan posko bencana. 

Dengan mengintegrasikan layer curah hujan prediksi BMKG di atas layer kerentanan InaRISK, sistem dapat secara otomatis menghitung estimasi "Jiwa Terpapar" dan "Potensi Kerugian Rupiah" sebelum hujan turun.

Untuk menjangkau masyarakat luas, BNPB mengembangkan aplikasi InaRISK Personal. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan asesmen risiko personal kepada pengguna gawai pintar berbasis lokasi (GPS). Pengguna dapat melihat potensi bencana di lokasi mereka sedang berada (misal, "Anda berada di Zona Merah Tsunami").

Aplikasi ini juga dilengkapi dengan fitur pelaporan kejadian bencana oleh warga, yang berfungsi sebagai verifikasi lapangan (ground-truthing) bagi data satelit dan model. Serta ada sistem penilaian resiko serta panduan mitigasi untuk membantu proses evakuasi dan penyelamatan diri. 

Meskipun visi integrasi ini jelas, tantangan teknis masih ada. Perbedaan format data, resolusi spasial, dan frekuensi pembaruan data antara BMKG (data raster cuaca dinamis) dan BNPB (data vektor kerentanan yang lebih statis) memerlukan arsitektur middleware yang canggih. Selain itu, akurasi data InaRISK di tingkat mikro (desa/RT) sangat bergantung pada pembaruan data berkala oleh pemerintah daerah, yang kapasitasnya bervariasi di seluruh Indonesia.

Menarik juga untuk disimak, upaya mitigatif khas yang dikembangkan Indonesia semenjak jaman BPPT, dimana BPPT memperkenalkan teknologi modifikasi cuaca melalui operasi modifikasi cuaca. 

Operasi Modifikasi Cuaca (OMC) secara historis dikenal sebagai "Hujan Buatan", teknologi yang telah berevolusi perannya. Jika dulu fokus utamanya adalah mengisi waduk saat kemarau atau memadamkan kebakaran hutan (Karhutla), kini OMC menjadi sistem andalan untuk mitigasi banjir di wilayah strategis.

Konsep dasarnya adalah Redistribusi Curah Hujan. Teknologi ini tidak "menghilangkan" hujan, melainkan mempercepat proses hujan. Dengan menyemaikan inti kondensasi (biasanya garam/NaCl atau Kapur Tohor/CaO) ke dalam awan Cumulonimbus yang sedang tumbuh di atas laut atau daerah aman, hujan dipaksa turun sebelum awan tersebut mencapai wilayah target yang padat penduduk (seperti Jakarta). 

Contoh kongkret dari keberhasilan OMC antara lain adalah upaya menghadapi potensi hujan ekstrem di akhir Oktober tahun 2025, BNPB dan BMKG menggelar OMC selama 3 hari (23-25 Oktober). Menggunakan pesawat Cessna Caravan 208B (PK-YNA), tim melakukan penyemaian 800 kg CaO dan 800 kg NaCl dalam beberapa sorti penerbangan. Hasilnya signifikan: analisis radar BMKG menunjukkan pengurangan curah hujan hingga 81% di wilayah target, dan laporan kejadian banjir di lokasi tersebut menjadi nihil setelah operasi dimulai. 

Sebagai penutup tulisan ini, marilah kita renungkan dan pikirkan dengan tenang; bahwa sesungguhnya perjalanan Indonesia dalam membangun sistem prediksi kebencanaan adalah cerminan dari perjuangan manusia beradaptasi dengan alam yang dinamis. 

Integrasi data DIBI BNPB dan teknologi prediksi BMKG merepresentasikan lompatan kuantum dari era "merespons setelah terjadi" menuju era "mengantisipasi sebelum terjadi". ​Analisis terhadap data tahun 2024-2025 menunjukkan dualitas realitas: di satu sisi, teknologi seperti AI, NWP resolusi tinggi, dan Operasi Modifikasi Cuaca telah terbukti mampu menyelamatkan aset dan jiwa manusia, seperti terlihat di Jawa Barat dan Jakarta. Namun di sisi lain, tragedi kemanusiaan di Sumatra mengingatkan kita bahwa teknologi hanyalah alat. 

Tanpa pemulihan ekosistem hulu, infrastruktur yang tangguh, dan kesiapsiagaan komunitas yang merata, ancaman bencana akan terus mengintai pembangunan nasional.

Menjemput tahun 2045, Indonesia mencanangkan visi untuk menjadi negara maju yang tangguh bencana. Rencana Induk Penanggulangan Bencana (RIPB) 2020-2044 menjadi cetak biru strategis. Target utamanya bukan meniadakan bencana (yang mustahil secara geologis), melainkan mereduksi secara maksimal korban jiwa dan meminimalkan kerugian ekonomi.

Sumber gambar:
https://rri.co.id/features/695966/jenis-jenis-bencana-alam

Dialektika: Strategi Sederhana Untuk Mencegah Bunuh Diri

Oleh Duddy Fachrudin

Pilu termangu membaca lini masa tentang mereka yang memilih untuk mengakhiri hidupnya. Sejenak berita ini bersirobok dengan ingatan tentang Marsha Linehan yang selalu berjuang untuk tidak mati layaknya pecundang.

Oma Marsha, seorang psikolog juga penyintas BPD (borderline personality disorder), pernah didiagnosis skizofrenia dan mendapat intervensi elektrokonvulsif alias pengobatan yang menghantarkan aliran listrik ke kepala manusia.

Ia berjuang untuk mengalahkan sekaligus berdamai dengan masalahnya. Dialektika rasa dikembangkan untuk menyeimbangkan segala gelisah dan hidupnya yang nirmakna. 

"Rasanya hidup ini terlalu berat. Aku sudah tidak kuat."

Premis pertama berupa thanatos, hasrat untuk meninggalkan jasmani. Apalagi disertai dengan: Aku mau mati saja.

Dan aku mau melihat akhir dari petualangan One Piece.

Kalimat kedua ialah eros, dorongan untuk hidup. Mereka seolah bertentangan. Namun sejatinya tiada yang meniadakan. Integrasi keduanya melahirkan dialektika yang membuat sudut pandang jiwa menjadi luas.

Hal inilah yang dibangun lalu dikembangkan oleh Oma Marsha. Pikirannya mengajaknya untuk bunuh diri. Dan kemudian ia berkata: i did not want to die a coward.

Perlahan Oma Marsha bangkit lalu memilih untuk melanjutkan hidup dengan penuh makna. Dengan bekerja sebagai psikolog ia banyak bertemu dengan mereka yang juga memiliki masalah yang sama. Dikembangkannya suatu intervensi psikologi bernama Dialectical Behavior Therapy yang tujuan awalnya adalah menstabilkan perilaku-perilaku destruktif seperti melukai diri dan bunuh diri.

Maka belajar dari rentetan berita pilu serta Marsha Linehan pada akhirnya membawa kita pada suatu tugas perkembangan manusia yang perlu dipenuhi di usia remaja, yaitu kemampuan dalam berpikir abstrak.

Kemampuan ini memungkinkankan individu menyerhanakan suatu konsep, menganalisis, lalu menemukan solusi atas permasalahan tersebut. Keterampilan ini juga jika dilatih terus menerus akan melahirkan metakognitif, yang merupakan bagian dari HOTS, high order thinking skills.

Apapun masalah itu yang seringkali membuatmu termangu, keluh tak akan membantu. Berjalanlah dalam diam lalu berkata: aku diciptakan Tuhan dengan kasih sayang, dan aku tidak akan mati layaknya pecundang.

Terima kasih Oma Marsha.

Sumber gambar:

https://drsafehands.com/blog/dialectical-behavioral-therapy/

Sumber video:

https://www.instagram.com/duddyfahri/