DeepBIM Bawa Mahasiswa Arsitektur ITB Juara Nasional, AI Digunakan untuk Audit Model Bangunan

BANDUNG, KEBONCINTA.COM — Tiga mahasiswa Program Studi Arsitektur Institut Teknologi Bandung meraih juara pertama tingkat nasional dalam Wiratman BIM Building Competition atau WBBC 2026. Prestasi tersebut diraih melalui inovasi DeepBIM, sistem jaminan mutu pemodelan bangunan yang menggabungkan Building Information Modeling dengan kecerdasan buatan.

Ketiga mahasiswa yang tergabung dalam Tim BIMaxxing itu adalah Ignacio Kevin Alberiann, Hilmi Nufal Azizi, dan Asybel Bintang. Mereka mengembangkan DeepBIM ketika mengerjakan proyek Lattice Hotel Summarecon Gedebage.

Dalam proses koordinasi model bangunan, tim mencatat mampu menyelesaikan sekitar 84,22 persen konflik antarelemen atau clash. Ribuan titik konflik yang sebelumnya teridentifikasi berhasil dikurangi menjadi hanya ratusan titik.

Capaian itu menjadi salah satu bukti teknis yang dibawa tim saat mempertahankan gagasannya di hadapan juri. Grand final dan penyerahan penghargaan WBBC 2026 dilaksanakan di Jakarta pada 15 Juli 2026.

Apa itu DeepBIM?

Building Information Modeling atau BIM merupakan metode pengelolaan informasi bangunan secara digital. Model yang disusun tidak hanya menggambarkan bentuk tiga dimensi, tetapi juga dapat memuat data struktur, material, sistem mekanikal dan elektrikal, tahapan pekerjaan, hingga informasi biaya.

Dalam proyek bangunan yang kompleks, berbagai disiplin harus bekerja menggunakan satu model yang saling terhubung. Konflik dapat terjadi, misalnya ketika jalur pipa bertabrakan dengan balok struktur atau instalasi listrik melewati ruang yang seharusnya digunakan untuk sistem lain.

Jika konflik tersebut terlambat diketahui, perbaikan di lapangan dapat menambah biaya, memperpanjang waktu konstruksi, dan memunculkan risiko pekerjaan ulang. DeepBIM dikembangkan untuk membantu pemeriksaan model dilakukan secara lebih terukur sebelum persoalan muncul pada tahap pembangunan.

Sistem buatan Tim BIMaxxing mempunyai dua lapisan utama. Lapisan pertama berfungsi sebagai auditor yang memeriksa kepatuhan informasi di dalam model. Pemeriksaan ini membantu memastikan data yang dibutuhkan telah tersedia dan disusun sesuai dengan persyaratan proyek.

Lapisan kedua berupa agen kecerdasan buatan yang dapat menghubungkan model dari perangkat lunak Revit dengan data biaya melalui bahasa alami. Pengguna nantinya dapat memberikan instruksi atau pertanyaan dengan bahasa sehari-hari, kemudian sistem membantu menelusuri informasi model dan data biaya yang berkaitan.

Bukan sekadar memakai fitur AI yang tersedia

Tim menegaskan DeepBIM bukan sekadar penggunaan fitur kecerdasan buatan yang sudah disediakan oleh aplikasi lain. Mereka membangun sistem dengan menggabungkan auditor kepatuhan model dan agen AI yang mampu bekerja menggunakan beberapa sumber data.

Integrasi tersebut diarahkan untuk mempercepat pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan pemeriksaan manual berulang. Arsitek, perencana, dan pelaksana konstruksi berpeluang menggunakannya untuk menemukan ketidaksesuaian informasi sekaligus melihat kaitan perubahan model dengan kebutuhan biaya.

“Kami ingin menguji apakah gagasan yang kami kembangkan bisa bertahan di forum kompetitif nasional, bukan hanya di ruang studio,” ujar Ignacio.

Dalam tim, Ignacio bertindak sebagai ketua dan berfokus pada penalaran struktur serta sistem Mechanical, Electrical, and Plumbing atau MEP. Hilmi menangani desain dan lanskap, sedangkan Asybel bertanggung jawab terhadap pengembangan BIM dan teknologi.

Jumlah anggota yang hanya tiga orang membuat setiap mahasiswa harus menguasai lebih dari satu tugas. Mereka juga menyusun BIM Execution Plan atau BEP untuk mengatur pembagian pekerjaan, alur koordinasi, dan hasil yang harus dicapai sejak awal proyek.

Pendampingan dosen memperkuat gagasan

Pengembangan DeepBIM mendapatkan pendampingan dari dosen Arsitektur ITB, Fauzan Alfi Agirachman, yang memiliki keahlian di bidang BIM. Pendampingan tidak hanya menyangkut persoalan teknis, tetapi juga membantu tim menempatkan inovasinya secara kredibel dan logis.

Ketika anggota tim terlalu berfokus pada detail teknis, dosen pembimbing membantu mereka melihat kembali tujuan utama sistem dan kebutuhan industri yang ingin dijawab. Pendampingan juga dilakukan saat tim mempersiapkan presentasi untuk tahap final.

WBBC merupakan kompetisi bagi mahasiswa aktif politeknik dan universitas dari bidang teknik sipil maupun disiplin terkait. Peserta ditantang menerapkan BIM dalam perencanaan bangunan terintegrasi, mulai dari pemodelan, analisis, koordinasi, hingga penyusunan keluaran berbasis model.

Kompetisi tersebut menjadi ruang bagi mahasiswa untuk membuktikan bahwa inovasi konstruksi tidak hanya berkaitan dengan desain fisik. Pengelolaan data, otomatisasi pemeriksaan, dan pemanfaatan AI kini semakin penting dalam proses perencanaan bangunan.

Masih membutuhkan pengujian lebih lanjut

Kemenangan dalam kompetisi menunjukkan potensi DeepBIM, tetapi belum berarti sistem tersebut telah digunakan secara komersial dalam proyek konstruksi. Pengembangan menuju penerapan nyata masih membutuhkan pengujian terhadap ketepatan hasil, keamanan data, kemampuan integrasi, dan konsistensi sistem pada proyek yang berbeda.

Rekomendasi yang diberikan kecerdasan buatan juga tetap perlu diverifikasi oleh tenaga profesional.