Oleh: ‎Khusnul Yaqin*

‎‎Di era kecerdasan buatan (AI) yang kapasitas kognitif dan komputasionalnya diproyeksikan meningkat jutaan kali lipat dibanding hari ini, para pengelola perairan tidak lagi dapat bertumpu pada paradigma lama yang deterministik, linear, dan reaktif. Pendekatan yang berangkat dari penerimaan kondisi perairan apa adanya--lalu mengelola sisa-sisa masalah yang ditinggalkannya--terbukti terlalu lambat dan secara epistemik tidak sepadan dengan laju degradasi perairan global. Ke depan, pengelolaan perairan harus berangkat dari satu asumsi mendasar: masa depan perairan bukan sesuatu yang ditunggu, melainkan sesuatu yang dikonstruksi secara sadar.

‎‎Selama beberapa dekade, praktik pengelolaan perairan cenderung berorientasi ke kondisi apa adanya yang terjadi di perairan. Data dikumpulkan, dianalisis, lalu digunakan untuk merespons masalah yang sudah terjadi. Logika ini mungkin memadai ketika tekanan terhadap perairan masih rendah dan perubahan berlangsung perlahan. Namun, di tengah percepatan perubahan iklim, ekspansi populasi manusia, dan eksploitasi sumber daya yang masif, pendekatan semacam ini menjadi usang. Perairan rusak bukan hanya karena kekurangan data, melainkan juga karena keterlambatan berpikir ke depan.

‎‎Sejumlah pemikir AI menegaskan bahwa kekuatan utama AI bukan terletak pada kemampuannya mengotomasi masa lalu, tetapi pada kapasitasnya membangun possible futures. AI unggul bukan karena ia sekadar mengingat data historis, melainkan karena mampu mensimulasikan kemungkinan, mengeksplorasi berbagai skenario, dan membaca pola nonlinier yang melampaui kemampuan nalar manusia dalam waktu singkat. Dengan kata lain, AI bekerja di ruang kemungkinan. Jika demikian, pengelolaan perairan yang masih mengandalkan pola “monitor–evaluasi–tindak lanjut” secara inheren tertinggal satu zaman.

‎‎Masalahnya menjadi semakin kompleks karena sistem perairan—baik sungai, danau, muara, maupun laut—merupakan sistem kompleks adaptif. Ia tidak tunduk pada relasi sebab–akibat tunggal. Perubahan kecil di hulu dapat bereskalasi menjadi dampak besar di hilir; intervensi yang efektif pada satu skala dapat gagal total ketika diperluas ke skala lain. Muara, misalnya, bukan sekadar perpanjangan sungai atau laut, melainkan ruang peralihan dengan logika ekologisnya sendiri. Karena itu, pendekatan deterministik akan runtuh dengan sendirinya ketika berhadapan dengan realitas perairan.

‎‎Di sinilah para pengelola perairan perlu melakukan pergeseran epistemik yang serius. Kompleksitas tidak boleh lagi diperlakukan sebagai gangguan metodologis, melainkan harus diterima sebagai kondisi ontologis dari sistem perairan. Artinya, ketidakpastian bukan sesuatu yang harus dieliminasi sepenuhnya, tetapi sesuatu yang harus dikelola secara cerdas. AI membuka peluang untuk itu, tetapi hanya jika diletakkan dalam kerangka pengelolaan yang tepat.

‎‎Dalam konteks inilah kebutuhan akan laboratorium kualitas perairan dengan paradigma baru menjadi tidak terelakkan. Laboratorium semacam ini tidak boleh direduksi menjadi laboratorium kualitas air semata—yang sibuk mengukur pH, oksigen terlarut, atau nutrien pada sistem tertutup seperti kolam, tambak, atau embung. Reduksi semacam ini bukan hanya menyempitkan makna perairan, tetapi juga menyesatkan arah kebijakan. Perairan bukan sekadar air; perairan adalah relasi hidup antara air, organisme, dan dinamika ruang–waktu yang membingkainya.

‎‎Dengan demikian, kualitas perairan tidak boleh dipahami hanya sebagai kualitas cairan yang mengalir, tetapi sebagai kualitas kehidupan yang dimungkinkan oleh suatu perairan. Air yang secara kimia tampak “baik” bisa saja secara ekologis “buruk” jika organisme kehilangan kapasitas hidupnya, jika jejaring trofik runtuh, atau jika tekanan kronis membuat sistem berada di ambang kolaps. Di titik ini, kualitas perairan adalah konsep ekologis yang utuh, bukan sekadar indikator teknis dalam sistem tertutup.

Kecerdasan artifisial memadukan data ekologis, sensor perairan, dan simulasi masa depan untuk membantu manusia merancang pengelolaan sungai, pesisir, dan laut sebagai sistem hidup yang berkelanjutan.

‎‎Para pakar AI juga menekankan bahwa sistem cerdas hanya akan bermakna jika dipasangkan dengan domain intelligence yang tepat. Dalam pengelolaan perairan, domain itu adalah ekologi perairan dan segala bentuk ilmu turunannya yang terintegrasi seperti ekotoksikologi perairan. Karena itu, laboratorium kualitas perairan harus berfungsi sebagai simpul integrasi data fisika, kimia, biologi, ekotoksikologi, dan spasial--yang disinergikan dengan AI berkapasitas besar. AI di sini bukan sekadar alat bantu analisis statistik, melainkan mesin konstruksi masa depan yang mampu memproyeksikan respons ekosistem terhadap berbagai tekanan: beban limbah, perubahan tata guna lahan, eksploitasi populasi, hingga tekanan iklim.

‎‎Tanpa laboratorium integratif semacam ini, para pengelola perairan akan terus terjebak pada kesalahan klasik: melakukan scale up data dari sistem sempit ke sistem luas tanpa memahami perbedaan logika ekologisnya. Kolam dan tambak dijadikan model untuk sungai, sungai dipakai untuk membaca muara, dan muara disederhanakan untuk menjelaskan laguna. Padahal setiap sistem memiliki dinamika internal, ambang kritis, dan pola respons yang berbeda. Ironisnya, AI justru mampu memperjelas batas-batas ini--asal ia diberi ekosistem data yang benar dan tidak direduksi sejak awal.

‎‎Namun, ada satu peringatan penting dari para ahli AI yang tidak boleh diabaikan: sistem cerdas paling berbahaya bukan yang salah menghitung, melainkan yang salah memahami konteks. Karena itu, laboratorium kualitas perairan tidak boleh sepenuhnya diserahkan kepada algoritma. Ia harus tetap dipandu oleh kesadaran ekologis manusia. AI berfungsi mempercepat, memperluas, dan mempertajam nalar; tetapi arah normatif--perairan seperti apa yang ingin diwujudkan--tetap menjadi tanggung jawab manusia sebagai pengelola dan penjaga kehidupan.

‎‎Ketika para pengelola perairan berani bersinergi dengan AI pada level ini, maka transformasi mendasar menjadi mungkin. Pengelolaan perairan tidak lagi berhenti pada pengelolaan kerusakan, tetapi beralih menjadi perancangan masa depan perairan. Dengan dukungan disiplin future studies**, pengelola perairan tidak hanya memprediksi risiko, tetapi juga menawarkan arah: ambang ekologis apa yang tidak boleh dilampaui, skenario apa yang harus dihindari, dan bentuk perairan seperti apa yang layak diwariskan kepada generasi berikutnya.

‎‎Pada akhirnya, AI yang jutaan kali lebih cerdas dari hari ini tidak akan menyelamatkan perairan dengan sendirinya. Yang menentukan adalah keberanian para pengelola perairan untuk mengubah cara berpikir: dari mengelola kondisi hari ini apa adanya menuju mengkonstruksi masa depan. Laboratorium kualitas perairan--yang memahami perairan sebagai sistem hidup dan disinergikan dengan AI--adalah fondasi utama perubahan itu. Tanpa fondasi ini, kecerdasan buatan hanya akan mempercepat kesalahan lama dengan kecepatan baru.

*Penulisa adalah Guru Besar Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan Universitas Hasanuddin.

‎

‎Catatan

‎**Future studies (kajian masa depan) adalah bidang interdisipliner yang secara sistematis mempelajari kemungkinan, probabilitas, dan preferensi masa depan untuk membantu manusia mengantisipasi, memilih, dan mengkonstruksi arah masa depan, bukan sekadar meramalkannya. Bidang ini tidak bertanya apa yang pasti akan terjadi, melainkan apa saja yang mungkin terjadi, apa yang diinginkan, dan apa yang seharusnya diupayakan, dengan memadukan sains, teknologi, sosial, nilai, dan etika.‎‎Tokoh-tokohnya adalah Herman Kahn, Alvin Toffler, Bertrand de Jouvenel, Sohail Inayatullah, dan lain-lain.

‎