Pengadaan Jasa Konsultasi Pengembangan GeoAI

Pantau Gambut mengelola dan menganalisis data spasial-temporal untuk memantau dinamika kebakaran hutan dan lahan gambut di Indonesia, khususnya di wilayah Sumatra dan Kalimantan. Kompleksitas data yang terus meningkat, baik dari citra satelit maupun data pendukung lainnya, menuntut pendekatan analitik yang lebih adaptif, efisien, dan terintegrasi.

Pengembangan sistem GeoAI diharapkan dapat meningkatkan kecepatan deteksi, konsistensi analisis, serta ketersediaan informasi kebakaran gambut guna mendukung riset, pemantauan, advokasi kebijakan, dan diseminasi informasi publik. Sistem ini diposisikan sebagai decision-support system yang memperkuat kapasitas organisasi, bukan sebagai pengganti analisis manusia.

Sistem GeoAI akan memanfaatkan data penginderaan jauh (antara lain VIIRS dan MODIS) serta data spasial lainnya untuk menghasilkan analisis berbasis spasialtemporal yang dapat diakses dan dipahami oleh berbagai pemangku kepentingan, termasuk peneliti, jurnalis, dan pengambil kebijakan.

Kegiatan pengadaan jasa konsultasi ini merupakan fase awal (Phase 1) dari pengembangan sistem GeoAI Pantau Gambut. Phase 1 difokuskan pada perancangan sistem, pengembangan prototipe inti (Prototipe GeoAI pada Phase 1 dimaknai sebagai sistem fungsional terbatas yang mencakup pipeline data, model analitik inti, dan mekanisme interpretasi hasil, namun belum ditujukan sebagai sistem operasional penuh atau sistem publik.), serta penguatan kesiapan organisasi untuk pengembangan lanjutan. Sistem GeoAI pada fase ini diposisikan sebagai decision-support system yang menekankan kualitas desain, keterpahaman model, dan keberlanjutan, bukan sebagai sistem operasional penuh.

Prinsip Teknis Pengembangan GeoAI

Konsultan diharapkan memahami bahwa sistem GeoAI yang dikembangkan bersifat:

Decision-support system, bukan sistem penentu keputusan otomatis.
Augmentative, memperkuat analisis manusia.
Iteratif, menyesuaikan kualitas dan ketersediaan data.
Transparan, terutama terkait keterbatasan dan potensi kesalahan model.

Ekspektasi Teknis Minimum (tanpa mempreskripsikan pendekatan teknis tertentu)

Data & Pipeline

Kemampuan mengelola data spasial-temporal dari berbagai sumber (misal satelit penginderaan jauh, data spasial pendukung, data historis).
Penjelasan mengenai:
1. kualitas dan resolusi data,
2. keterbatasan temporal,
3. potensi bias data.
Pipeline data yang terdokumentasi dan dapat direplikasi.

Model GeoAI / Machine Learning

Pendekatan model harus relevan dengan karakteristik data spasial-temporal.
Konsultan wajib menjelaskan:
1. alasan pemilihan pendekatan/model,
2. kelebihan dan keterbatasannya,
3. risiko kesalahan (false positive / false negative).
4. model tidak harus kompleks, namun harus dapat dijelaskan (interpretable).

Evaluasi & Validasi

Evaluasi performa model tidak hanya berbasis metrik kuantitatif, tetapi juga evaluasi kontekstual.
Penjelasan keterbatasan model wajib disertakan dalam laporan.

Sistem & Integrasi

Arsitektur sistem harus modular dan memungkinkan pengembangan lanjutan.
Integrasi WebGIS dan dashboard bersifat opsional dan bertahap, tergantung kesepakatan fase kerja.
Pengembangan antarmuka visual minimum untuk interpretasi dan validasi hasil analisis GeoAI merupakan bagian dari ekspektasi teknis minimum, meskipun tidak harus berbentuk dashboard publik penuh.

Dokumentasi & Transfer Pengetahuan

Konsultan wajib menyediakan:

Dokumentasi teknis (arsitektur, pipeline, model).
Dokumentasi non-teknis (alur penggunaan, interpretasi hasil).
Materi pelatihan untuk staf teknis dan non-teknis.

Tata Kelola Data, Etika, dan Risiko

Seluruh data, model, dan kode adalah milik Pantau Gambut.

Konsultan wajib menjaga kerahasiaan data dan tidak menggunakan data di luar kontrak.
Risiko etis yang harus dipertimbangkan:
1. penyalahgunaan data,
2. misinterpretasi hasil,
3. dampak advokasi berbasis data yang tidak lengkap.

Indikator Capaian Teknis (Indikatif)

Indikator capaian teknis berikut bersifat indikatif dan digunakan sebagai panduan penilaian kualitas capaian Phase 1, bukan sebagai target numerik sistem operasional penuh.