Chicago guna rangkaian sensor banjir & AI untuk urus banjir bandar secara masa nyata. Begini cara model ini boleh diterjemah untuk bandar-bandar di Malaysia.
Sensor Pintar & AI: Apa Yang Chicago Boleh Ajar Malaysia
Pada tahun 2023, Jabatan Meteorologi Malaysia laporkan lebih 40 episod hujan lebat signifikan dalam masa kurang 12 bulan. Setiap kali, cerita yang sama berulang: jalan tenggelam, kereta rosak, rumah dinaiki air, dan trafik lumpuh. Namun data sebenar di mana air bertakung, berapa cepat ia naik, dan kawasan mana paling kritikal – hampir tak wujud secara terperinci.
Di Chicago, masalahnya serupa: hujan ekstrem, banjir kilat di kawasan perumahan, dan tekanan kepada infrastruktur. Bezanya, bandar itu memutuskan untuk membina satu sistem data masa nyata menggunakan rangkaian sensor banjir, analitik dan AI untuk bantu kerajaan bertindak lebih awal, bukan sekadar ‘padam api’ selepas insiden.
Artikel ini kupas projek sensor banjir di Chicago, dan terjemahkan pelajaran praktikalnya untuk konteks Malaysia – daripada KL, Shah Alam dan Johor Bahru sehinggalah ke bandar-bandar kecil yang berisiko banjir. Fokusnya mudah: bagaimana kerajaan boleh guna AI, IoT dan data masa nyata untuk urus banjir bandar dengan lebih bijak, selari dengan aspirasi Malaysia Digital Economy Blueprint dan agenda bandar pintar.
Apa Sebenarnya Chicago Sedang Buat Dengan Sensor Banjir?
Bandar Chicago melancarkan satu projek rintis di selatan bandar yang akan melibatkan kira-kira 50 sensor banjir dipasang di lokasi strategik. Fasa pertama dah mula dengan 10 sensor di sekitar kawasan Chatham, sebuah kejiranan yang kerap dilanda banjir.
Teras projek ini:
- Sensor banjir IoT yang boleh dipasang dalam masa kurang 20 minit, tanpa perlu korek tanah atau pendawaian rumit.
- Rangkaian 5G (melalui Verizon) untuk hantar data bacaan paras air dan keadaan sekeliling secara masa nyata.
- Platform analitik & AI (dibangunkan syarikat Hyfi) untuk menganalisis pola banjir, keterukan, kekerapan dan kesan kepada infrastruktur kritikal.
- Enjin amaran pintar yang boleh memaklumkan pihak berkuasa, penyelamat dan komuniti sebelum keadaan menjadi lebih buruk.
Seorang jurutera pembetungan Chicago, Brendan Schreiber, terangkan bahawa hujan ekstrem yang sepatutnya hanya berlaku sekali dalam 100 tahun (1% kebarangkalian setahun) kini muncul lebih kerap, dengan kejadian lebih 6 inci hujan dalam masa singkat. Ini bunyinya sangat dekat dengan realiti Malaysia bila monsun atau ribut petang ‘luar biasa’ berlaku.
Projek Chicago ini berjalan hingga hujung 2026 untuk kumpul data beberapa musim hujan, supaya bandar boleh merancang strategi mitigasi yang lebih tepat – bukan lagi berdasarkan andaian kasar.
Dari Sensor ke AI: Bagaimana Data Banjir Jadi Keputusan Pintar
Untuk urus banjir bandar, sensor sahaja tak cukup. Data mentah perlu ditukar kepada maklumat yang boleh diambil tindakan, dan inilah peranan AI, analitik serta integrasi dengan sistem kerajaan.
1. Pemantauan masa nyata di lapangan
Setiap sensor mengukur perkara seperti:
- paras air di longkang, sungai kecil atau jalan
- kadar kenaikan paras air
- tempoh air bertakung
- kadangkala digabung dengan data hujan & radar cuaca
Data ini dihantar secara masa nyata ke pusat data. Di sini, sistem analitik akan:
- mengesan anomali – contohnya paras air naik terlalu cepat berbanding biasa
- membandingkan dengan sejarah – adakah kawasan ini memang hotspot banjir atau masalah baru?
- memetakan impak – adakah air mengancam sekolah, hospital, stesen LRT, atau jalan utama?
Sensor hanyalah langkah pertama. Nilai sebenar datang bila data tersebut digabungkan dengan analitik untuk beri gambaran menyeluruh keadaan banjir bandar.
2. AI sebagai ‘otak’ peramal banjir bandar
Dengan data beberapa bulan atau tahun, model AI boleh:
- meramal kawasan mana yang berisiko banjir jika ramalan hujan tertentu berlaku
- menganggarkan berapa lama air akan surut berdasarkan pola sebelum ini
- mengenal pasti infrastruktur yang paling sering terjejas (contoh: simpang tertentu, terowong, parkir bawah tanah)
- mencadangkan tindakan mitigasi – contohnya mengosongkan parkir, tutup jalan tertentu lebih awal, atau kerahkan pam bergerak
Ini selari dengan trend AI dalam sektor awam: dari hanya reaktif kepada proaktif dan prediktif. Bukannya tunggu gambar banjir tular di media sosial, baru hendak bertindak.
3. Enjin amaran & koordinasi respons
Data dan analitik tadi disambungkan kepada enjin amaran yang boleh:
- hantar notifikasi automatik kepada pasukan PBT, APM, bomba, PDRM atau PLUS
- memaparkan status banjir di peta bandar untuk pusat kawalan operasi
- menyalurkan maklumat ringkas kepada orang awam melalui aplikasi, portal atau papan tanda digital di jalan raya
Dalam projek di New Orleans (yang menggunakan teknologi sama), data sensor diintegrasi dengan aplikasi pengguna yang menunjukkan lokasi banjir jalanan kepada penduduk secara langsung. Pendekatan ini sangat relevan jika Malaysia ingin bina aplikasi bandar pintar yang benar-benar berguna – bukan sekadar paparkan info generik.
Kenapa Ini Penting Untuk Malaysia: Dari KL Sampai Kota Bharu
Banjir di Malaysia bukan lagi isu luar bandar semata-mata. Banjir bandar (urban flooding) semakin kerap, terutama di:
- Lembah Klang (KL, Shah Alam, Klang, Hulu Langat)
- Johor Bahru & Pasir Gudang
- Georgetown & Seberang Perai
- Kota Bharu, Kuantan, Alor Setar dan lain-lain bandar utama
Kita dah banyak bercakap tentang ‘bandar pintar’ dalam Malaysia Digital Economy Blueprint, tapi realitinya orang ramai akan menilai bandar pintar melalui perkhidmatan asas: bolehkah teknologi bantu kurangkan kerosakan banjir, selamatkan nyawa, dan lindungi harta benda?
Inilah sebab saya rasa projek seperti Chicago sangat relevan:
-
Selari dengan Dasar & Blueprint Negara
Penggunaan sensor alam sekitar, rangkaian 5G, analitik data dan AI memenuhi fokus blueprint terhadap:- bandar pintar
- kerajaan digital dan tadbir urus berasaskan data
- penggunaan AI dalam sektor awam untuk keselamatan dan daya tahan (resilience)
-
Menutup jurang data dalam pengurusan banjir
Banyak PBT dan agensi air di Malaysia masih bergantung kepada:- laporan manual
- pemerhatian fizikal
- gambar di media sosial
Sistem sensor + AI boleh sediakan laporan standard dan objektif, yang membantu bila memohon bajet infrastruktur atau menilai keutamaan projek mitigasi.
-
Meningkatkan kepercayaan rakyat kepada kerajaan
Rakyat nampak beza antara:- sekadar kenyataan “kami sedang memantau”
- dengan paparan masa nyata: “paras air di Jalan X kini 20cm dan dijangka naik ke 40cm dalam 30 minit; laluan alternatif Y disarankan.”
Maklumat yang tepat dan boleh disahkan ini membina kredibiliti.
Bagaimana Sebuah Bandar di Malaysia Boleh Bermula
Ramai penggubal dasar dan pegawai kerajaan tanya soalan yang sama: “Baik, ini menarik. Tapi macam mana nak mula secara praktikal dan terurus?” Jawapan pendek: mulakan kecil, data-centrik, dan disambungkan kepada objektif jelas.
Langkah 1: Pilih kawasan rintis yang betul
Bandar tak perlu pasang ratusan sensor terus. Ikut jejak Chicago & New Orleans:
- pilih 1–2 kawasan hotspot banjir yang berulang (contoh: satu taman perumahan dan satu simpang utama)
- pasang 20–50 sensor di titik strategik (longkang utama, culvert, terowong, persimpangan rendah)
- jalankan rintis selama 12–24 bulan untuk melalui beberapa musim hujan dan monsun
Kuncinya: pilih kawasan di mana data boleh terus diterjemah kepada tindakan nyata, seperti ubah laluan trafik, susun jadual kutipan sampah, atau rancang kerja menaik taraf parit.
Langkah 2: Integrasi dengan pusat data & pasukan respons
Sensor tanpa integrasi hanya jadi ‘gadget mahal’. Untuk beri impak:
- hubungkan data dengan pusat kawalan bandar atau bilik gerakan bencana
- wujudkan dashboard mudah difahami oleh pegawai on-call, bukan hanya data saintifik untuk pakar akademik
- tetapkan SOP berdasarkan trigger data – contoh:
- jika paras air melebihi X cm untuk lebih Y minit, hubungi APM/bomba
- jika dua sensor bersebelahan naik serentak, maklumkan polis trafik untuk tutup laluan
Di sinilah AI dalam sektor awam menunjukkan nilai sebenar: ia boleh mengautomasi pengesanan dan cadangan tindakan, bukan sekadar memaparkan graf cantik.
Langkah 3: Libatkan komuniti & universiti
Chicago melibatkan organisasi komuniti seperti Greater Chatham Initiative dan universiti untuk analisis lanjutan. Malaysia juga patut buat perkara sama:
- bekerjasama dengan universiti tempatan (UM, UTM, USM, UTHM dan lain-lain) untuk membangunkan model ramalan banjir tempatan
- beri akses terhad kepada data (tanpa jejak peribadi) kepada penyelidik dan inovator
- libatkan persatuan penduduk untuk mengenal pasti lokasi sensor dan menilai keberkesanan langkah mitigasi
Apabila komuniti terlibat dari awal, mereka lebih bersedia menerima sebarang tindakan seperti penutupan jalan, projek menaik taraf parit, atau perubahan guna tanah.
Cabaran Sebenar: Bukannya Teknologi, Tapi Tadbir Urus & Data
Terus terang, teknologi sensor IoT dan AI bukan lagi luar biasa. Kos sensor semakin turun, rangkaian 4G/5G tersedia luas, dan platform analitik boleh dibina atau dibeli. Cabaran sebenar di pihak kerajaan biasanya:
-
Siapa pemilik data?
Adakah data dimiliki PBT, JPS, syarikat utiliti, MAMPU, atau agensi pusat lain? Tanpa kejelasan, projek rintis sukar dikembangkan. -
Bagaimana nak kongsi data dengan selamat?
Kerajaan perlu rangka dasar pengurusan data yang jelas:- jenis data yang boleh dikongsi secara terbuka (open data)
- jenis yang hanya untuk agensi tertentu
- kaedah anonimisasi dan perlindungan privasi
-
Kapasiti dalaman untuk guna AI
Banyak pihak berkuasa sibuk dengan operasi harian, sukar nak fokus pada analitik dan pembelajaran mesin. Solusi praktikal:- bina pasukan kecil data & AI di peringkat bandar/negeri
- guna model kerjasama dengan sektor swasta dan universiti
- pastikan pindah ilmu, bukan hanya bergantung pada vendor
-
Bukti nilai (ROI) yang jelas
Pegawai kewangan akan tanya: “Berapa faedahnya?” Dari pengalaman projek luar negara, bandar boleh kira:- pengurangan tuntutan insurans dan pampasan kerosakan infrastruktur
- penjimatan masa respon kecemasan
- kurang gangguan ekonomi akibat penutupan jalan atau premis perniagaan
Bila angka ini jelas, lebih mudah dapat sokongan politik dan bajet.
Langkah Seterusnya Untuk Pembuat Dasar di Malaysia
Jika anda terlibat dalam perancangan bandar, pengurusan bencana, air, atau agenda bandar pintar, projek Chicago sebenarnya satu ‘template’ yang boleh diadaptasi, bukan ditiru bulat-bulat.
Beberapa langkah praktikal yang boleh diambil dalam 6–12 bulan akan datang:
-
Kenal pasti 1–2 bandar untuk rintis sistem sensor banjir + AI
Contoh: satu bandar besar (KL/ Johor Bahru) dan satu bandar sederhana (Kuantan/Alor Setar). -
Bentuk pasukan kerja merentas agensi
Libatkan PBT, JPS, MetMalaysia, APM, BOMBA, MAMPU, unit ICT negeri dan rakan akademik. -
Rangka dokumen keperluan yang jelas
Fokus pada hasil seperti:- masa amaran awal banjir yang lebih panjang
- peta risiko banjir bandar yang dikemas kini secara dinamik
- integrasi dengan pusat kawalan trafik dan pengangkutan awam
-
Pastikan projek sejajar dengan Malaysia Digital Economy Blueprint & pelan bandar pintar negeri
Ini akan memudahkan mendapatkan pembiayaan daripada dana transformasi digital, CSR syarikat telekomunikasi, atau kerjasama antarabangsa. -
Rancang komunikasi dengan rakyat
Projek yang baik patut dapat dilihat dan dirasa oleh rakyat. Sediakan cara mudah untuk orang awam:- lihat status banjir di kawasan mereka
- terima amaran awal melalui aplikasi, SMS atau papan tanda digital
- memberi maklum balas tentang keberkesanan sistem
Ini bukan lagi soal sama ada kerajaan perlu guna AI dalam pengurusan banjir, tetapi sejauh mana serius kita mahu menjadikan data dan AI sebagai ‘asas infrastruktur’ seperti jalan dan longkang.
Penutup: Banjir Tak Menunggu Kita Catch Up Dengan Teknologi
Chicago sedang gunakan rangkaian kira-kira 50 sensor, analitik dan AI untuk faham banjir bandar dengan lebih terperinci, lalu mengubah cara mereka merancang infrastruktur dan mengurus kecemasan. Malaysia berdepan risiko banjir yang sama – malah dalam banyak kes, lebih teruk – tapi kita masih bergantung kuat pada laporan manual dan tindakan reaktif.
Jika bandar-bandar di Malaysia serius dengan agenda AI dalam kerajaan dan sektor awam, projek seperti sistem sensor banjir pintar patut menjadi antara projek utama: nyata, boleh diukur, dan kesannya terus dirasai rakyat.
Soalannya sekarang bukan lagi “perlukah kita buat?”, tetapi bandar mana yang berani mula dahulu – dan bila?