Indonesia 
English 
Yogyakarta, 17 Juli 2026 – Tim peneliti Universitas Gadjah Mada (UGM) mengembangkan inovasi kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang mampu “membaca” dan mengenali secara otomatis bagian-bagian yang terukir pada panel relief Candi Borobudur. Hasil riset ini telah diterima untuk diterbitkan pada jurnal ilmiah internasional bereputasi Engineering, Technology & Applied Science Research (ETASR) Q2 dan menjadi salah satu langkah dalam mendukung pelestarian warisan budaya dunia melalui pemanfaatan teknologi.
Riset ini dilakukan oleh tim yang terdiri atas Lukman Awaludin, Wahyono, Niken Wirasanti, dan Agus Harjoko sebagai penulis korespondensi. Lukman Awaludin, Wahyono, dan Agus Harjoko berasal dari Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika (DIKE), sedangkan Niken Wirasanti berasal dari Departemen Arkeologi, Universitas Gadjah Mada. Kolaborasi lintas disiplin tersebut mempertemukan keahlian di bidang komputasi dengan ilmu arkeologi untuk mendukung pelestarian warisan budaya.
Candi Borobudur, yang diakui sebagai Situs Warisan Dunia UNESCO, memiliki ribuan panel relief yang menggambarkan berbagai narasi kosmologi Buddha pada empat tingkat galerinya. Namun, mengenali dan mendokumentasikan relief tersebut bukanlah perkara mudah. Ratusan tahun pelapukan batu membuat tepian pahatan menjadi semakin halus sehingga sulit dikenali, sementara warna batu andesit yang seragam menyebabkan objek pahatan sukar dibedakan dari latar batu di sekelilingnya. Dokumentasi secara manual pun membutuhkan waktu, ketelitian, dan tenaga ahli yang tidak sedikit.
Untuk mengatasi tantangan tersebut, sistem yang dikembangkan tim peneliti UGM tidak hanya mengandalkan informasi warna dari citra biasa. Sistem ini juga memanfaatkan estimasi kedalaman permukaan pahatan serta jejak tepi ukiran, kemudian memadukan berbagai informasi tersebut agar komputer dapat mengenali bagian-bagian relief dengan lebih akurat. Menariknya, estimasi kedalaman tersebut diperoleh langsung dari citra biasa tanpa memerlukan pemindai atau perangkat khusus yang mahal.
Kesederhanaan inilah yang menjadi salah satu keunggulan pendekatan yang dikembangkan. Alih-alih memerlukan peralatan mahal dan data pelatihan dalam jumlah sangat besar, metode yang dirancang tim peneliti UGM justru bekerja secara efisien dan tetap andal meskipun jumlah contoh data terbatas. Hal ini menjadi penting bagi upaya pelestarian cagar budaya di Indonesia yang kerap dihadapkan pada keterbatasan sumber daya. Menjaga Borobudur tidak hanya dilakukan melalui perawatan fisik, tetapi juga melalui dokumentasi digital yang akurat agar generasi mendatang tetap dapat mempelajari dan memahami kekayaan nilai yang terkandung di dalamnya. Dengan bantuan AI, proses pencatatan dan analisis relief dapat dilakukan dalam skala yang lebih luas dan konsisten, sehingga membuka peluang baru bagi arkeolog, konservator, maupun pegiat pendidikan untuk mempelajari ikonografi relief tanpa harus selalu bersentuhan langsung dengan permukaan candi yang rapuh. Ke depan, tim membuka peluang untuk mengembangkan riset ini lebih lanjut guna mendukung pelestarian relief dan pengembangan teknologi digital di bidang warisan budaya.
Riset ini menjadi bukti nyata kontribusi DIKE UGM terhadap pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya SDG 4 (Pendidikan Berkualitas) melalui perluasan akses pengetahuan tentang relief Borobudur untuk pembelajaran dan penelitian, SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur) melalui pengembangan inovasi AI yang efisien untuk konservasi, SDG 11 (Kota dan Permukiman yang Berkelanjutan) melalui upaya pelindungan dan pelestarian warisan budaya dunia, serta SDG 17 (Kemitraan untuk Mencapai Tujuan) melalui kolaborasi lintas disiplin antara bidang teknologi dan arkeologi. Melalui riset ini, DIKE UGM terus memperkuat kontribusinya dalam pengembangan teknologi yang mendukung pelestarian warisan budaya melalui kolaborasi lintas keilmuan dan inovasi yang berdampak bagi masyarakat. Informasi lebih lanjut mengenai penelitian ini dapat dibaca pada saat paper terbit di Engineering, Technology & Applied Science Research (ETASR).
Author: Lukman Awaludin
Editor: Hikmah Nursidik
#SDGs4 #SDGs9 #SDGs11 #SDGs 17
