Di jantung setiap pabrik yang sibuk, gudang logistik yang masif, atau fasilitas produksi berteknologi tinggi, terdapat sebuah denyut nadi yang tak terlihat namun vital: kesehatan mesin-mesinnya. Selama puluhan tahun, departemen pemeliharaan sering kali dipandang sebagai "pemadam kebakaran"—tim reaktif yang dipanggil hanya ketika bencana terjadi. Namun, sebuah revolusi senyap telah mengubah lanskap ini secara fundamental. Analisis mendalam terhadap kerangka kerja "Sistem dan Manajemen Pemeliharaan" mengungkap sebuah pergeseran paradigma: dari sekadar pusat biaya yang memperbaiki kerusakan, menjadi pusat intelijen strategis yang mendorong profitabilitas dan keunggulan kompetitif. Ini adalah kisah tentang bagaimana kunci pas dan obeng berevolusi menjadi papan catur strategis di tingkat korporat.

Dari Kunci Pas ke Papan Catur Strategis: Revolusi Senyap di Jantung Industri

Secara tradisional, pemeliharaan adalah kegiatan pendukung yang sederhana, memastikan mesin dapat digunakan saat dibutuhkan.¹ Ia ditempatkan sebagai subsistem di bawah sistem produksi, yang pada gilirannya menopang sistem bisnis secara keseluruhan.¹ Namun, pandangan ini menyembunyikan kebenaran yang krusial: fondasi yang rapuh akan meruntuhkan seluruh bangunan di atasnya. Kegagalan dalam sistem pemeliharaan secara langsung merusak sistem produksi, yang pada akhirnya menggerogoti kesehatan bisnis.

Perjalanan evolusi strategi pemeliharaan menggambarkan pergeseran dari reaktivitas menuju proaktivitas yang canggih. Titik awalnya adalah pendekatan yang paling dasar: Perawatan Korektif, atau yang lebih dikenal dengan istilah run-to-failure.¹ Ini adalah filosofi "perbaiki jika rusak." Meskipun sederhana, strategi ini membawa risiko downtime yang tidak terduga, biaya perbaikan darurat yang membengkak, dan efek domino yang bisa menghentikan seluruh lini produksi.

Langkah maju pertama adalah Perawatan Pencegahan (Preventive Maintenance), sebuah upaya untuk mencegah kegagalan sebelum terjadi.¹ Pendekatan ini bekerja berdasarkan jadwal yang telah ditentukan, baik berdasarkan waktu (misalnya, servis setiap enam bulan) maupun penggunaan (misalnya, ganti oli setiap 10.000 jam operasi).¹ Ini seperti melakukan pemeriksaan kesehatan rutin—sebuah langkah cerdas untuk mengurangi kemungkinan "serangan jantung" mendadak pada mesin. Namun, pendekatan ini memiliki kelemahan: ia sering kali terlalu konservatif, menyebabkan penggantian komponen yang sebenarnya masih berfungsi dengan baik, sebuah bentuk pemborosan yang tersembunyi.

Lompatan kuantum terjadi dengan lahirnya strategi yang lebih cerdas, seperti Perawatan Berdasarkan Kondisi (Condition-Based Maintenance).¹ Di sini, alih-alih mengandalkan jadwal yang kaku, tindakan pemeliharaan dipicu oleh kondisi aktual mesin. Dengan menggunakan sensor untuk memantau getaran, suhu, atau parameter kunci lainnya, mesin seolah-olah "berbicara" dan memberi tahu kapan ia membutuhkan perhatian. Ini adalah pergeseran dari monolog terjadwal menjadi dialog dinamis dengan aset.

Pergeseran ini lebih dari sekadar perubahan teknis; ini adalah evolusi filosofis dalam cara perusahaan mengelola risiko. Awalnya, risiko kegagalan diterima sebagai bagian tak terhindarkan dari bisnis. Kemudian, perusahaan mencoba mengendalikan risiko melalui jadwal yang kaku. Kini, di puncak evolusinya, manajemen pemeliharaan modern tidak lagi hanya bertanya, "Apakah mesin ini akan rusak?" melainkan, "Apa dampak bisnis dari potensi kerusakan ini, dan bagaimana kita secara proaktif memitigasi risiko tersebut dengan biaya paling optimal?" Ini adalah transisi dari sekadar manajemen aset menjadi manajemen risiko strategis yang terintegrasi dengan tujuan bisnis.¹

Membaca Takdir Mesin: Sains di Balik Prediksi Kegagalan

Bagaimana para insinyur bisa "meramal" masa depan sebuah mesin? Jawabannya terletak pada disiplin ilmu yang disebut keandalan (reliability), sebuah bidang yang memadukan statistik dan rekayasa untuk memahami dan memprediksi siklus hidup peralatan. Alih-alih menggunakan bola kristal, mereka menggunakan data dan model matematis untuk memetakan probabilitas kegagalan dari waktu ke waktu.

Salah satu alat visual yang paling kuat dalam ilmu keandalan adalah Kurva Bak Mandi (Bathtub Curve).¹ Kurva ini menceritakan biografi sebuah mesin dalam tiga babak yang berbeda:

• Fase Awal (Mortalitas Bayi): Tepat setelah dipasang, sebuah mesin memiliki tingkat kegagalan yang relatif tinggi. Ini sering disebabkan oleh cacat produksi yang tersembunyi, kesalahan pemasangan, atau material yang tidak sesuai standar.¹
• Fase Kehidupan Normal (Kegagalan Acak): Setelah melewati fase awal, mesin memasuki periode terpanjang dalam hidupnya di mana tingkat kegagalan relatif konstan dan rendah. Kegagalan pada tahap ini cenderung terjadi secara acak (random failure) dan tidak dapat diprediksi oleh jadwal.¹
• Fase Penuaan (Aus): Seiring berjalannya waktu, komponen mulai aus dan lelah. Tingkat kegagalan mulai meningkat tajam. Pada tahap inilah kegagalan menjadi lebih dapat diprediksi.¹

Memahami di babak mana sebuah aset berada secara fundamental mengubah strategi pemeliharaan yang paling efektif. Menerapkan perawatan pencegahan berbasis waktu pada mesin di fase "kehidupan normal" adalah tindakan sia-sia; Anda bisa saja membuang komponen yang masih sehat dan menggantinya dengan yang baru yang mungkin memiliki cacat "bayi". Sebaliknya, untuk mesin yang memasuki fase "penuaan", penggantian terjadwal adalah strategi yang brilian karena Anda dapat dengan andal memprediksi kapan komponen akan mencapai akhir masa pakainya.

Di balik kurva ini, terdapat bahasa matematika yang presisi. Konsep seperti Fungsi Keandalan () dapat dianalogikan sebagai "peluang sebuah mesin untuk bertahan hidup hingga ulang tahun berikutnya," sementara Laju Kerusakan () adalah "risiko kematiannya pada hari tertentu".¹ Metrik seperti Mean Time To Failure (MTTF) menjadi semacam "rata-rata harapan hidup" untuk komponen yang tidak dapat diperbaiki.¹ Dengan menganalisis data kegagalan historis, para insinyur dapat membangun model-model ini untuk setiap kelas aset, memungkinkan mereka menerapkan strategi pemeliharaan yang paling tepat secara bedah, bukan satu pendekatan untuk semua.

Kalkulus Kritis: Seni Menyeimbangkan Biaya dan Kinerja

Pemeliharaan bukanlah upaya untuk mencapai kesempurnaan teknis dengan segala cara; ia adalah sebuah latihan optimalisasi ekonomi. Setiap keputusan pemeliharaan adalah keputusan investasi. Pertanyaannya bukan "Bisakah kita mencegah semua kegagalan?" tetapi "Berapa banyak yang harus kita investasikan dalam pemeliharaan untuk mencapai total biaya kepemilikan terendah?"

Grafik biaya pemeliharaan total menggambarkan dilema ini dengan sempurna.¹ Di satu sisi, ada biaya pencegahan (tenaga kerja, suku cadang, inspeksi). Di sisi lain, ada biaya kegagalan (produksi yang hilang, perbaikan darurat, kerusakan reputasi). Terlalu sedikit berinvestasi dalam pencegahan akan membuat biaya kegagalan meroket. Terlalu banyak berinvestasi adalah pemborosan sumber daya. Tujuannya adalah menemukan "titik optimum"—frekuensi dan mutu pemeliharaan yang menghasilkan total biaya terendah.

Untuk mengukur efektivitas aset secara holistik, industri modern mengandalkan metrik yang kuat bernama Overall Equipment Effectiveness (OEE).¹ OEE berfungsi seperti rapor komprehensif untuk sebuah mesin, yang tidak hanya mengukur apakah mesin itu "berjalan" atau "mati", tetapi seberapa baik ia bekerja. OEE adalah hasil perkalian dari tiga faktor kritis:

• Availability (Ketersediaan): Dari total waktu yang dijadwalkan, berapa persen waktu mesin benar-benar siap berproduksi? Waktu hilang di sini karena kerusakan (equipment failure) dan waktu untuk persiapan atau penyesuaian (setup and adjustment loss).
• Performance (Kinerja): Saat mesin berjalan, seberapa cepat ia berproduksi dibandingkan dengan kecepatan idealnya? Kinerja menurun karena penghentian kecil (idling and minor stoppage) atau karena mesin sengaja dijalankan pada kecepatan yang lebih rendah (reduced speed).
• Quality (Kualitas): Dari semua unit yang diproduksi, berapa persen yang memenuhi standar kualitas tanpa cacat? Kerugian di sini berasal dari produk cacat dalam proses (defects in process) dan hasil yang berkurang selama masa awal produksi (reduced yield).

Keenam faktor kerugian ini, yang dikenal sebagai Six Big Losses, adalah "enam pencuri produktivitas" yang diam-diam menggerogoti profitabilitas perusahaan.¹ Keindahan OEE adalah ia menciptakan bahasa universal yang menjembatani kesenjangan antara departemen pemeliharaan, operasi, dan manajemen puncak. Diskusi tidak lagi berkisar pada "mesin rusak lagi," melainkan pada "kita kehilangan 15% potensi pendapatan karena reduced speed losses, dan inilah rencana kita untuk mengatasinya." OEE mengubah pemeliharaan dari masalah teknis menjadi percakapan bisnis strategis.

Menjadi Detektif Kegagalan: Metodologi Canggih Mengungkap Akar Masalah

Manajemen pemeliharaan modern telah beralih dari sekadar memperbaiki gejala ke memberantas akar penyebab penyakit. Para profesional kini bertindak seperti detektif forensik, menggunakan metodologi canggih untuk menyelidiki setiap kegagalan dan memastikan itu tidak akan pernah terjadi lagi.

Salah satu alat proaktif yang paling kuat adalah FMEA (Failure Modes and Effects Analysis). Proses FMEA secara sistematis menanyakan, "Dengan cara apa saja sistem atau komponen ini bisa gagal?".¹ Tim kemudian menganalisis potensi efek dari setiap mode kegagalan dan merancang pertahanan untuk mencegahnya. Ini adalah latihan "berpikir seperti penjahat" untuk mengantisipasi masalah sebelum muncul.

Ketika kegagalan sudah terjadi, alat investigasi utamanya adalah RCA (Root Cause Analysis). RCA adalah proses tanpa henti untuk bertanya "Mengapa?" hingga akar masalah yang sebenarnya terungkap.¹ Sebagai contoh:

• Masalah: Pompa terlalu panas. (Penyebab dangkal)
• Mengapa? Pelumasan tidak cukup.
• Mengapa? Jadwal pelumasan terlewat.
• Mengapa? Teknisi baru tidak tahu jadwalnya.
• Mengapa? Pelatihan untuk teknisi baru tidak mencakup prosedur pelumasan spesifik untuk pompa ini. (Akar Masalah Sistemik)

Dengan menggali hingga ke akar masalah, perbaikan yang dilakukan jauh lebih berdampak. Alih-alih hanya mendinginkan pompa, perusahaan memperbaiki program pelatihannya, yang tidak hanya mencegah terulangnya kegagalan ini tetapi juga seluruh kelas kegagalan serupa di masa depan.

Penggunaan sistematis alat-alat seperti FMEA dan RCA menandai pergeseran budaya yang mendalam—dari budaya menyalahkan (blame culture) ke budaya belajar (learning culture). Fokusnya bukan lagi "siapa yang melakukan kesalahan," melainkan "apa dalam sistem kita yang memungkinkan kesalahan ini terjadi?" Ini adalah investasi dalam pembelajaran organisasi yang menghasilkan keuntungan berlipat ganda dalam hal keselamatan, keandalan, dan ketangguhan operasional.

Manusia di Pusat Mesin: Kebangkitan Operator sebagai Garda Terdepan

Di tengah semua teknologi dan metodologi canggih, elemen yang paling transformatif dalam pemeliharaan modern mungkin adalah faktor manusia. Filosofi Total Productive Maintenance (TPM) telah merevolusi lantai pabrik dengan meruntuhkan tembok antara "mereka yang mengoperasikan" dan "mereka yang memperbaiki".¹ TPM adalah konsep yang melibatkan seluruh karyawan, dari manajer puncak hingga operator di lini depan, dalam upaya bersama untuk memaksimalkan efektivitas peralatan.

Pilar utama dari TPM adalah Pemeliharaan Otonom (Autonomous Maintenance), di mana operator diberdayakan untuk melakukan tugas-tugas pemeliharaan dasar pada mesin mereka sendiri.¹ Ini bukan berarti mengubah operator menjadi teknisi ahli, melainkan memberi mereka kepemilikan dan tanggung jawab atas "wilayah" mereka. Kegiatan ini meliputi:

• Pembersihan awal dan inspeksi: Membersihkan mesin bukan hanya tentang kebersihan; itu adalah bentuk inspeksi yang paling mendasar. Saat membersihkan, operator melihat, menyentuh, dan mendengarkan mesinnya, memungkinkan mereka mendeteksi anomali kecil seperti baut kendor, getaran aneh, atau kebocoran oli.
• Pelumasan dan pengencangan: Melakukan tugas-tugas rutin yang menjaga mesin dalam kondisi prima.
• Perbaikan sederhana: Mengatasi masalah-masalah kecil sebelum berkembang menjadi masalah besar.

Fondasi dari semua ini adalah prinsip 5S (atau 6S dalam beberapa literatur), yang merupakan singkatan dari istilah Jepang: Seiri (Ringkas), Seiton (Rapi), Seiso (Resik/Bersih), Seiketsu (Rawat), dan Shitsuke (Rajin).¹ 5S menciptakan lingkungan kerja yang terorganisir dan bersih, di mana setiap penyimpangan dari kondisi normal dapat segera terlihat.

Keajaiban TPM terletak pada efek psikologisnya. Dengan memberikan operator rasa kepemilikan, TPM memanfaatkan salah satu motivator manusia yang paling kuat: rasa bangga dan penguasaan. Hal ini melepaskan tingkat perhatian, kepedulian, dan inovasi dari lini depan yang tidak akan pernah bisa dicapai oleh departemen pemeliharaan terpusat sendirian. Teknisi pemeliharaan, yang dibebaskan dari tugas-tugas rutin, kini dapat memfokuskan energi mereka pada analisis yang lebih kompleks, pemecahan masalah tingkat lanjut, dan proyek perbaikan proaktif. Seluruh organisasi menjadi lebih pintar, lebih kolaboratif, dan pada akhirnya, lebih produktif.

Papan Catur Strategis: Mengintegrasikan Pemeliharaan untuk Kemenangan Bisnis

Pada akhirnya, semua elemen—strategi, ilmu keandalan, optimalisasi biaya, analisis kegagalan, dan pemberdayaan manusia—harus diikat menjadi satu kesatuan yang koheren di tingkat strategis. Fungsi perencanaan dan penjadwalan bertindak sebagai sistem saraf pusat, mengubah permintaan kerja yang masuk menjadi alur kerja yang terorganisir dan efisien.¹ Mengelola backlog (tumpukan pekerjaan yang belum selesai) dan menetapkan prioritas yang jelas berdasarkan kekritisan aset adalah kunci untuk beralih dari mode pemadam kebakaran ke mode proaktif.¹

Struktur organisasi pemeliharaan itu sendiri adalah sebuah keputusan strategis. Apakah perusahaan harus mengadopsi model terpusat (dekonsentrasi) untuk standarisasi, atau model terdesentralisasi (delegasi atau devolusi) untuk kecepatan respons yang lebih tinggi?.¹ Jawabannya tergantung pada konteks bisnis, geografi, dan tujuan strategis perusahaan.

Namun, jalan menuju keunggulan pemeliharaan tidaklah mudah. Kerangka kerja yang disajikan dalam analisis ini adalah cetak biru yang kuat, tetapi implementasinya di dunia nyata penuh dengan tantangan. Banyak perusahaan kekurangan data kegagalan historis yang akurat, yang merupakan bahan bakar untuk analisis keandalan yang canggih. Mengubah budaya organisasi untuk merangkul kepemilikan operator dalam TPM bisa menjadi perjuangan berat melawan kebiasaan lama. Selain itu, investasi awal dalam teknologi pemantauan kondisi dan pelatihan ekstensif bisa menjadi penghalang yang signifikan. Cetak biru ini menyediakan peta, tetapi perjalanan itu sendiri membutuhkan kemauan politik, ketekunan, dan kepemimpinan yang kuat dari puncak organisasi.

Jika berhasil diterapkan, dampaknya bisa luar biasa. Sebuah perusahaan manufaktur yang mengadopsi pendekatan manajemen pemeliharaan terintegrasi ini dapat secara realistis menargetkan pengurangan downtime tak terduga hingga 80%, meningkatkan OEE sebesar 15-25%, dan mengurangi biaya pemeliharaan keseluruhan sebesar 20-30% dalam jangka waktu tiga hingga lima tahun. Angka-angka ini bukan hanya metrik internal; mereka secara langsung diterjemahkan menjadi kapasitas produksi yang lebih tinggi, biaya per unit yang lebih rendah, pengiriman yang lebih andal, dan keunggulan kompetitif yang nyata di pasar global yang semakin ketat. Pemeliharaan telah menyelesaikan perjalanannya—dari ruang bawah tanah yang berminyak ke ruang rapat dewan direksi.

Setiap pengendara di Indonesia pasti pernah merasakannya: frustrasi melintasi jalan yang baru saja diperbaiki, namun dalam hitungan bulan sudah kembali berlubang dan retak. Fenomena ini sering kali memicu pertanyaan sinis tentang kualitas material atau pengerjaan. Namun, sebuah penelitian mendalam dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya mengungkap akar masalah yang lebih fundamental, sebuah musuh tak kasat mata yang membuat setiap proyek perbaikan jalan berisiko usang bahkan sebelum dimulai.¹

Penelitian yang tertuang dalam tesis magister oleh Luky Susantio ini membongkar sebuah masalah sistemik yang disebut "celah waktu kritis"—jeda panjang antara saat kondisi jalan pertama kali disurvei hingga momen tim perbaikan benar-benar tiba di lokasi. Selama jeda waktu ini, jalan terus mengalami kerusakan. Akibatnya, rencana perbaikan yang dirancang berdasarkan data survei awal menjadi tidak lagi relevan dengan kondisi jalan yang sesungguhnya.¹

Ini bukan sekadar masalah teknis; ini adalah masalah efisiensi anggaran negara dan keselamatan publik. Tesis ini tidak hanya mengidentifikasi masalah, tetapi juga menawarkan solusi berbasis data: sebuah metode untuk memprediksi kondisi jalan di masa depan secara akurat. Penelitian ini secara sistematis menguji tiga metode penilaian kondisi jalan yang berbeda untuk menemukan mana yang paling jitu dalam meramal kerusakan. Temuannya mengejutkan dan berpotensi mengubah total strategi pemeliharaan infrastruktur jalan di Indonesia.

Celah Waktu Kritis: Musuh Tersembunyi dalam Proyek Perbaikan Jalan

Ketika sebuah ruas jalan dilaporkan rusak, serangkaian proses birokrasi dan teknis yang panjang dimulai. Pertama, tim survei turun ke lapangan untuk mengumpulkan data kerusakan. Data ini kemudian dianalisis untuk menyusun rencana penanganan, lengkap dengan estimasi biaya. Setelah itu, usulan anggaran harus melalui berbagai tahap persetujuan, diikuti proses lelang untuk menunjuk kontraktor pelaksana. Seluruh rangkaian ini, dari survei hingga mobilisasi alat berat, bisa memakan waktu berbulan-bulan.¹

Masalahnya, jalan tidak menunggu. Setiap hari, permukaan aspal terus "disiksa" oleh beban lalu lintas yang sering kali melebihi kapasitas rancangannya, ditambah lagi dengan paparan cuaca ekstrem seperti hujan dan panas.¹ Keretakan halus yang tercatat saat survei bisa melebar menjadi retakan kulit buaya. Jalan yang awalnya hanya mengalami kerusakan ringan bisa merosot ke kategori rusak sedang dalam waktu singkat.

Akibatnya, terjadi ketidaksesuaian fatal. Tim perbaikan datang dengan rencana dan material untuk menambal kerusakan ringan, padahal kondisi jalan di hadapan mereka sudah membutuhkan penanganan yang lebih serius. Perbaikan yang dilakukan pun menjadi tidak efektif, ibarat memberikan obat batuk untuk pasien radang paru-paru. Umur perbaikan menjadi pendek, jalan cepat rusak kembali, dan anggaran publik terbuang dalam siklus perbaikan yang tak berkesudahan.

Penelitian ini secara cerdas menggeser fokus dari upaya mustahil untuk mempercepat birokrasi menjadi sebuah pendekatan yang lebih realistis: bagaimana jika kita bisa "melihat" kondisi jalan di masa depan? Daripada merencanakan perbaikan berdasarkan kondisi masa lalu (saat survei), kita merencanakannya berdasarkan prediksi akurat tentang kondisi jalan pada saat perbaikan akan dilaksanakan. Di sinilah letak terobosan dari studi ini—mengubah masalah logistik menjadi tantangan prediksi ilmiah.¹

Tiga "Kacamata" untuk Melihat Kerusakan Jalan: IRI, SDI, dan PCI

Untuk bisa memprediksi masa depan, kita harus terlebih dahulu mampu mengukur kondisi saat ini dengan tepat. Dalam dunia rekayasa sipil, ada berbagai metode untuk menilai kesehatan jalan. Penelitian ini membandingkan tiga metode utama yang relevan dengan konteks Indonesia, yang dapat diibaratkan sebagai tiga "kacamata" dengan cara pandang yang berbeda terhadap kerusakan jalan.¹

• International Roughness Index (IRI): "Tes Kenyamanan Berkendara"
  Metode ini tidak berfokus pada apa yang terlihat oleh mata, melainkan pada apa yang dirasakan oleh pengendara. IRI adalah standar global untuk mengukur ketidakrataan atau kekasaran permukaan jalan, yang secara langsung memengaruhi kenyamanan dan keamanan berkendara.1 Pengukurannya tidak dilakukan dengan inspeksi visual, melainkan menggunakan model matematika dari sebuah "mobil seperempat" (quarter-car) standar yang disimulasikan melaju dengan kecepatan 80 km/jam. Hasilnya adalah indeks dalam satuan meter per kilometer (m/km) yang merepresentasikan total gerakan vertikal yang dialami suspensi kendaraan. Semakin tinggi nilai IRI, semakin bergelombang jalan tersebut, dan semakin tidak nyaman perjalanan Anda. Di lapangan, data ini sering kali dikumpulkan oleh kendaraan khusus yang dilengkapi alat seperti NAASRA Roughnessmeter.1
• Surface Distress Index (SDI): "Daftar Periksa Visual ala Bina Marga"
  Ini adalah metode yang diusulkan oleh Direktorat Jenderal Bina Marga Kementerian Pekerjaan Umum, dirancang khusus untuk kebutuhan di Indonesia.1 SDI adalah sistem penilaian berbasis survei visual yang lebih sederhana. Petugas survei mengamati dan menilai empat parameter utama kerusakan di setiap 100 meter jalan: persentase luas retak, rata-rata lebar retak, jumlah lubang per kilometer, dan kedalaman alur bekas roda (rutting). Setiap parameter diberi skor, yang kemudian diakumulasikan menjadi nilai SDI. Metode ini praktis dan fokus pada jenis kerusakan yang paling umum ditemui di jalan-jalan Indonesia.1
• Pavement Condition Index (PCI): "Pemeriksaan Kesehatan Total Standar Global"
  Jika SDI adalah daftar periksa ringkas, maka PCI adalah sebuah medical check-up yang komprehensif. Dikembangkan oleh Korps Zeni Angkatan Darat AS dan distandarisasi secara internasional, PCI adalah metode penilaian visual yang sangat detail.1 Survei PCI mengidentifikasi hingga 19 jenis kerusakan yang berbeda—mulai dari retak buaya, retak memanjang, amblas, hingga pengelupasan permukaan. Setiap kerusakan dinilai berdasarkan tingkat keparahannya (rendah, sedang, atau tinggi) dan luasannya (densitas). Data-data ini kemudian diolah melalui serangkaian kurva dan perhitungan untuk menghasilkan skor tunggal antara 0 (gagal total) hingga 100 (sempurna). Secara teori, PCI memberikan gambaran paling lengkap tentang kondisi visual perkerasan.1

Ketiga metode ini memberikan tiga perspektif berbeda: IRI mengukur kinerja fungsional, SDI mengukur kerusakan visual kunci secara praktis, dan PCI mengukur kerusakan visual secara holistik. Pertanyaan besarnya adalah, kacamata mana yang memberikan pandangan paling jernih untuk meramal masa depan?

Membaca Masa Depan Aspal: Kecanggihan Model Prediksi Marko

Setelah memilih tiga metode pengukuran, peneliti memerlukan sebuah "mesin waktu" statistik untuk melakukan prediksi. Pilihan jatuh pada sebuah alat matematika canggih yang disebut Proses Markov (Markov Process).¹

Secara sederhana, Proses Markov dapat diibaratkan seperti ramalan cuaca untuk aspal. Model ini bekerja berdasarkan sebuah prinsip elegan: kondisi jalan di masa depan (misalnya, semester depan) hanya bergantung pada kondisinya saat ini, bukan pada seluruh riwayat kerusakannya di masa lalu. Artinya, jika sebuah segmen jalan saat ini berada dalam kondisi "Sedang", probabilitasnya untuk berubah menjadi "Rusak Ringan" pada periode berikutnya dapat dihitung tanpa perlu tahu apakah dua tahun lalu kondisinya "Baik" atau "Sangat Baik".¹

Kunci dari model ini adalah Matriks Probabilitas Transisi (Transition Probability Matrix - TPM). Matriks ini berfungsi seperti sebuah "buku contekan" statistik yang berisi semua kemungkinan probabilitas sebuah segmen jalan berpindah dari satu kondisi ke kondisi lainnya dalam satu interval waktu (dalam penelitian ini, satu semester).¹ Misalnya, matriks ini bisa memberi tahu kita bahwa ada probabilitas 51% sebuah jalan dalam kondisi "Baik" akan turun menjadi "Sedang" di semester berikutnya.

Untuk membangun matriks ini, peneliti tidak menebak-nebak. Luky Susantio dengan cermat menganalisis data historis kondisi jalan dari ruas Sadang-Gresik selama beberapa periode. Ia melacak berapa banyak segmen jalan yang bertransisi dari "Baik" ke "Sedang", dari "Sedang" ke "Rusak Ringan", dan seterusnya. Dari data historis ini, ia membangun tiga matriks probabilitas transisi yang unik, satu untuk setiap metode penilaian (IRI, SDI, dan PCI).¹

Dengan matriks ini, proses prediksi menjadi sebuah perhitungan yang kuat. Peneliti mengambil data kondisi jalan saat ini (dinyatakan sebagai persentase jalan dalam kondisi Baik, Sedang, Rusak Ringan, dll.), lalu mengalikannya dengan Matriks Probabilitas Transisi. Hasilnya adalah sebuah proyeksi atau ramalan tentang bagaimana persentase kondisi jalan tersebut akan berubah di semester berikutnya.¹ Inilah mesin yang akan menguji metode mana yang paling akurat.

Ujian di Jalur Pantura: Metode Mana yang Terbukti Paling Akurat?

Panggung pengujian untuk ketiga metode ini adalah lokasi yang sangat nyata dan menantang: ruas jalan nasional Sadang-Bts. Kota Gresik sepanjang 5,239 km, bagian dari jalur Pantura yang padat.¹ Karakteristik wilayah dengan jenis tanah berkapur memberikan konteks dunia nyata yang relevan pada penelitian ini.¹

Kompetisi pun dimulai. Peneliti mengambil data kondisi jalan aktual dari semester kedua tahun 2014 sebagai titik awal (current state). Kemudian, dengan menggunakan mesin prediksi Proses Markov yang telah dibangun untuk masing-masing metode, ia menghasilkan tiga ramalan berbeda untuk kondisi jalan di semester pertama tahun 2015.¹

Inilah momen penentuan. Ramalan-ramalan tersebut kemudian dibandingkan dengan data kondisi jalan yang sebenarnya, yang diperoleh dari survei lapangan aktual pada semester pertama 2015. Metode yang prediksinya paling mendekati kenyataan akan dinobatkan sebagai pemenang. Hasilnya sangat menentukan dan cukup mengejutkan.

Prediksi yang menggunakan metode PCI, yang secara teori paling detail karena mencatat 19 jenis kerusakan, ternyata menjadi peramal yang paling buruk. Rata-rata selisih antara hasil prediksi dengan kondisi nyata di lapangan mencapai angka 36,3%. Ini adalah sebuah margin kesalahan yang sangat besar, ibarat seorang ahli cuaca yang meramalkan cerah padahal terjadi badai. Tingkat detail visual yang tinggi ternyata tidak menjamin akurasi prediksi.¹

Metode SDI, standar praktis yang diusulkan Bina Marga, menunjukkan performa yang jauh lebih baik. Selisih rata-rata antara prediksi dan kenyataannya adalah 10,5%. Angka ini cukup baik, namun masih menyisakan ruang kesalahan yang dapat memengaruhi ketepatan alokasi anggaran pemeliharaan.¹

Pemenang sesungguhnya, dengan selisih yang signifikan, adalah IRI (International Roughness Index). Metode yang hanya mengukur "rasa" atau kenyamanan jalan ini terbukti menjadi peramal paling jitu. Selisih rata-rata antara prediksinya dengan kondisi aktual di lapangan hanya 6,6%.¹ Ini adalah tingkat akurasi yang luar biasa dalam konteks manajemen aset infrastruktur.

Temuan ini menghadirkan sebuah paradoks yang menarik: metode yang paling tidak detail secara visual (IRI) justru menjadi prediktor terbaik. Sementara metode yang paling kaya akan data visual (PCI) justru yang paling tidak akurat. Hal ini menunjukkan bahwa untuk tujuan prediksi, mengukur dampak fungsional kumulatif dari semua kerusakan (seperti yang dilakukan IRI) ternyata lebih andal daripada sekadar membuat katalog visual dari setiap jenis kerusakan. Getaran yang dirasakan mobil adalah indikator yang lebih stabil dan dapat diprediksi dari waktu ke waktu dibandingkan penampakan retakan atau lubang secara individual.

Mengapa Temuan Ini Bisa Mengubah Wajah Infrastruktur Indonesia?

Implikasi dari temuan sederhana ini sangat luas dan dapat memicu sebuah reformasi dalam cara Indonesia mengelola aset jalannya. Dengan beralih ke pendekatan prediktif berbasis IRI, pemerintah dapat mengubah strategi pemeliharaan jalan dari sekadar pengeluaran reaktif yang sering kali boros menjadi sebuah investasi strategis yang cerdas dan terukur.

Bayangkan skenarionya: alih-alih merencanakan perbaikan berdasarkan data yang sudah kedaluwarsa, Kementerian Pekerjaan Umum dapat menggunakan model prediksi ini untuk mengalokasikan sumber daya dengan presisi bedah. Mereka dapat mengirimkan tim dan material yang tepat untuk menangani tingkat kerusakan yang akan terjadi, bukan yang sudah terjadi.

Dampak ekonominya sangat besar. Perbaikan yang tepat sasaran akan jauh lebih tahan lama, memutus siklus tambal sulam yang memboroskan anggaran. Umur layanan jalan nasional dapat diperpanjang, dan dana yang dihemat dapat dialihkan untuk pembangunan infrastruktur baru atau program prioritas lainnya. Dalam jangka panjang, ini adalah langkah menuju efisiensi anggaran negara yang signifikan.

Bagi publik, manfaatnya terasa langsung di jalan raya. Jalan akan terasa lebih mulus lebih lama, mengurangi keausan pada kendaraan pribadi dan menekan biaya operasional untuk kendaraan logistik. Yang lebih penting, jalan yang lebih terawat berarti perjalanan yang lebih aman, dengan risiko kecelakaan akibat kerusakan jalan yang lebih rendah. Ini adalah investasi langsung pada keselamatan dan kualitas hidup jutaan warga Indonesia.

Sebuah Catatan Kritis: Jalan Menuju Kesempurnaan Prediksi

Meskipun temuannya sangat menjanjikan, penelitian ini, seperti halnya karya ilmiah yang baik, juga mengakui batasan dan jalan untuk perbaikan di masa depan. Penulis sendiri memberikan beberapa catatan penting yang perlu dipertimbangkan sebelum menerapkan model ini dalam skala nasional.¹

Pertama, akurasi model Markov sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data historis yang digunakan untuk membangun Matriks Probabilitas Transisi. Penulis menyarankan bahwa penggunaan sampel data yang lebih besar dan dari rentang waktu yang lebih panjang akan menghasilkan model yang lebih kuat dan andal.¹

Kedua, meskipun Proses Markov terbukti efektif dalam studi ini, penulis merekomendasikan eksplorasi metode prediksi lain di masa depan. Dunia ilmu data terus berkembang, dan mungkin ada model statistik atau kecerdasan buatan lain yang dapat memberikan akurasi yang lebih tinggi lagi.¹

Terakhir, studi ini difokuskan pada satu ruas jalan spesifik di Jawa Timur. Meskipun prinsip-prinsipnya dapat diterapkan secara universal, implementasi skala nasional akan memerlukan kalibrasi dan validasi model untuk berbagai kondisi geografis, iklim, dan karakteristik lalu lintas yang ada di seluruh nusantara.

Catatan-catatan ini tidak mengurangi nilai temuan penelitian, melainkan menunjukkannya sebagai sebuah langkah awal yang solid menuju sistem manajemen infrastruktur yang lebih cerdas dan berbasis data.

Kesimpulan: Dampak Nyata untuk Anggaran dan Keselamatan Publik

Penelitian oleh Luky Susantio ini memberikan sebuah pesan yang jelas dan kuat bagi para pengambil kebijakan di bidang infrastruktur: masalah jalan rusak yang berulang bukanlah takdir, melainkan sering kali merupakan akibat dari perencanaan yang didasarkan pada informasi yang sudah usang. Solusinya bukanlah sekadar bekerja lebih cepat, tetapi bekerja lebih cerdas.

Dengan membuktikan bahwa metode IRI, yang dikombinasikan dengan model prediksi Markov, mampu meramalkan kondisi jalan dengan akurasi yang mengesankan (selisih hanya 6,6%), penelitian ini membuka jalan bagi sebuah revolusi senyap dalam pemeliharaan jalan.

Jika diterapkan secara nasional, adopsi metode prediksi berbasis IRI ini tidak hanya sekadar inovasi teknis. Ini adalah sebuah reformasi strategis yang berpotensi menghemat anggaran pemeliharaan jalan secara signifikan dan memastikan setiap rupiah yang dibelanjakan menghasilkan jalan yang lebih aman, lebih andal, dan lebih tahan lama bagi jutaan rakyat Indonesia dalam lima tahun ke depan.

Sumber Artikel:

https://repository.its.ac.id/47038/

Mengapa Temuan Ini Penting untuk Kebijakan

Laporan FAO–ILO–UNECE (2023) menegaskan bahwa sektor kehutanan adalah salah satu yang paling berisiko terhadap kecelakaan kerja dan penyakit akibat kerja. Aktivitas seperti penebangan pohon, penggunaan mesin berat, operasi di medan yang sulit dan terpencil, serta paparan panas, bahaya kimia atau biologis (serangga, jamur, virus) menjadi sumber masalah OSH yang sistemik. Tambahan lagi, perubahan iklim memperparah kondisi kerja, misalnya suhu ekstrem atau curah hujan yang tidak menentu menambah beban risiko di lapangan.

Bagi Indonesia, laporan ini sangat relevan karena kondisi praktisnya sangat mirip: banyak pekerja kehutanan bekerja di area terpencil, dengan pengawasan yang terbatas, alat pelindung tidak selalu memadai, dan pelatihan sering umum, tidak spesifik risiko lokal. Regulasi kehutanan dan lingkungan ada, tetapi kebijakan OSH yang adaptif terhadap konteks lokal (cuaca, budaya kerja, kondisi geografis) belum sepenuhnya hadir.

Dalam konteks ini, artikel Pengenalan Karir Surveyor di Bidang Perkebunan, Kehutanan dan Lingkungan menunjukkan bahwa seseorang dapat dilatih sebagai surveyor yang menguasai teknologi penginderaan jauh, drone, LiDAR, dan analisis spasial—keterampilan ini sangat krusial untuk mitigasi risiko dan pemantauan di hutan. Gelombang teknologi tersebut bisa menjadi bagian dari kebijakan OSH kehutanan yang lebih maju.

Dengan demikian, kebijakan publik harus mengadopsi pendekatan OSH yang bukan hanya regulatif tetapi juga preventif, responsif terhadap kondisi lokal, dan mendukung teknologi serta tenaga kerja kompeten.

Implementasi di Lapangan: Dampak, Hambatan, dan Peluang

Dampak

Implementasi praktik OSH kehutanan yang baik sudah mulai terlihat manfaatnya di beberapa negara maju, misalnya di Eropa dan Kanada, pengurangan kecelakaan saat penggunaan mesin berat atau penebangan pohon berhasil dicapai. Turunnya insiden cedera berat, peningkatan produktivitas karena absensi lebih rendah, dan penciptaan citra industri kehutanan yang lebih profesional adalah beberapa dampak positif.

Di Indonesia, dampak positif bisa sangat besar jika praktik tersebut diterapkan lebih luas. Contohnya, pekerja kehutanan yang dilengkapi pelatihan survei lahan dan pemetaan risiko (seperti yang diajarkan di kursus surveyor Diklatkerja) lebih siap menghadapi situasi tidak terduga di lapangan — misalnya medan tidak rata, kondisi cuaca ekstrem, dan risiko terpeleset atau terluka karena tumbuhan atau binatang liar.

Hambatan

Walau potensi manfaat besar, ada hambatan nyata, antara lain:

• Data yang terbatas dan kurangnya pelaporan: Banyak insiden kecil di kebun atau hutan tidak tercatat resmi, apalagi data penyakit akibat kerja yang jangka panjang.

• Pelatihan yang tidak spesifik: Pelatihan sering generic OSH, bukan disesuaikan risiko kehutanan (misalnya penanganan alat berat hutan, pestisida, environt mental hazard biologis).

• Akses sumber daya dan APD: Di area terpencil, APD mungkin susah diperoleh atau mahal, peralatan keselamatan tidak selalu tersedia atau dipakai secara konsisten.

• Keterbatasan pengawasan dan regulasi lokal: Pemerintah pusat mungkin sudah punya regulasi, tetapi implementasinya di tingkat kabupaten/kecamatan sering jauh di bawah standar.

• Persepsi budaya risiko: Pekerja terkadang melihat risiko sebagai bagian dari pekerjaan, sehingga pelanggaran kecil dianggap normal.

Peluang

Ada juga peluang yang bisa dimanfaatkan:

• Digitalisasi dan teknologi pemantauan: GPS, drone, sensor cuaca, aplikasi mobile untuk pelaporan cepat insiden atau bahaya — ini bisa meningkatkan respons dan transparansi.

• Pendidikan dan pelatihan spesifik: Kursus seperti yang disebutkan di Diklatkerja mengenai surveyor kehutanan bisa diperluas menjadi OSH kehutanan — pelatihan alat berat, pemetaan risiko medan, dan sistem inspeksi rutin.

• Kolaborasi antar lembaga dan masyarakat: Pemerintah, LHK, komunitas lokal, perusahaan kehutanan bisa bekerja sama untuk membuat standar lokal yang realistis.

• Insentif kebijakan dan pendanaan: Subsidi untuk APD, insentif untuk kontraktor atau pengelola hutan yang mematuhi standar OSH, dukungan keuangan untuk pelatihan di daerah terpencil.

Rekomendasi Kebijakan Praktis

Berikut rekomendasi kebijakan yang bisa diambil berdasarkan laporan + kondisi Indonesia:

1. Pelatihan OSH kehutanan yang khusus dan rutin
   Pemerintah dan lembaga pelatihan seperti Diklatkerja harus mengembangkan modul pelatihan OSH yang spesifik untuk sektor kehutanan — termasuk keselamatan penggunaan alat berat, penanganan pestisida, risiko biologis, ergonomi di medan berat.

2. Regulasi lokal yang adaptif & audit berkala
   Standar OSH kehutanan perlu dibakukan di tingkat provinsi/kabupaten agar sesuai kondisi geografi dan iklim. Audit eksternal dan inspeksi berkala wajib dilakukan dan hasilnya dipublikasikan agar transparan.

3. Penguatan penggunaan APD dan akses logistik di daerah terpencil
   Kebijakan subsidi APD, sistem distribusi bahan keselamatan ke daerah terpencil, dan penyediaan sarana keselamatan dasar di lapangan.

4. Penggunaan teknologi pemantauan dan pelaporan
   Membangun platform pelaporan OSH berbasis smartphone atau sistem cloud, sensor untuk pengawasan kondisi cuaca, penggunaan drone untuk memantau area hutan yang sulit dijangkau.

5. Insentif dan sanksi berbasis performa OSH
   Memberikan penghargaan atau insentif fiskal/tender kepada pengelola kehutanan yang memiliki rekam keselamatan baik, dan sanksi bagi pelanggaran serius.

6. Kolaborasi dengan masyarakat lokal dan pemangku kepentingan
   Libatkan masyarakat adat dan lokal dalam identifikasi bahaya, pelatihan, dan pengawasan — mereka sering memiliki pengetahuan lokal yang bisa menambah keamanan praktis di lapangan.

Kritik terhadap Potensi Kegagalan Kebijakan

Walaupun kebijakan di atas terlihat ideal, ada sejumlah risiko yang bisa membuatnya gagal:

• Biaya tinggi dan kesenjangan sumber daya: Pelatihan, teknologi, APD, audit eksternal semua memerlukan biaya — kontraktor kecil dan masyarakat lokal mungkin tidak mampu menanggung. Tanpa subsidi, kebijakan ini bisa menjadi beban.

• Ketidakmerataan akses dan literasi: Daerah terpencil sering kekurangan akses internet, pelatih berkualitas, atau infrastruktur pendukung — sehingga digitalisasi bisa justru memperbesar kesenjangan.

• Regulasi tanpa penegakan nyata: Undang-undang dan regulasi ada, tetapi jika pengawasan lemah, sanksi jarang diberlakukan, kebijakan menjadi tidak efektif.

• Budaya risiko yang sudah melekat: Jika pekerja dan manajemen sudah terbiasa dengan risiko tertentu, perubahan perilaku akan sulit; pelanggaran kecil dianggap normal.

• Evaluasi hasil yang kurang sistematis: Banyak kebijakan OSH yang tidak memiliki indikator kinerja OSH kehutanan yang jelas dan tidak melakukan evaluasi jangka panjang terhadap dampaknya.

Penutup

Laporan “Occupational Safety and Health in the Future of Forestry Work” memberi pelajaran penting: sektor kehutanan menghadapi tantangan OSH yang sangat besar, dan banyak praktik keamanan masih jauh dari standar yang ideal.

Indonesia memiliki kesempatan untuk mengambil langkah proaktif melalui kebijakan adaptif, pelatihan spesifik, penggunaan teknologi dan APD, serta penguatan budaya keselamatan yang melibatkan semua pemangku kepentingan.

Jika kebijakan bisa dirumuskan dan diterapkan dengan komitmen kuat — khususnya memperhatikan konteks lokal dan kesenjangan sumber daya — maka visi kehutanan yang aman bukan hanya mimpi, melainkan target yang dapat dicapai.

Sumber

FAO, ILO & UNECE. (2023). Occupational Safety and Health in the Future of Forestry Work. Forestry Working Paper No. 37. Rome.

Mengapa Temuan Ini Penting untuk Kebijakan

Penelitian “Safety in Building Construction Works: A Review of the Causes of Accidents and Safety Regulations Requirements in Kenya” menunjukkan bahwa meskipun regulasi keselamatan (K3) tersedia, banyak proyek konstruksi tetap memiliki kecelakaan serius. Penyebab utama antara lain jatuh dari ketinggian, tertimpa material, dan kegagalan struktur sementara. Faktor mendasar adalah kelalaian manusia (human error) dan pelaksanaan standar K3 yang tidak konsisten.

Untuk Indonesia, ini bukan hanya masalah teknis, tetapi masalah kebijakan publik: sektor konstruksi telah menjadi salah satu kontributor utama kecelakaan kerja nasional, dan dampaknya meluas — mulai dari kerugian ekonomi besar sampai hilangnya kepercayaan pekerja terhadap standar keselamatan. Tanpa mekanisme yang memastikan regulasi benar-benar diinternalisasi dalam budaya organisasi, kebijakan K3 hanya bersifat formalitas administratif saja.

Tokoh kebijakan dan pemangku kepentingan perlu melihat hasil penelitian ini sebagai sinyal bahwa regulasi saja tidak cukup — harus ada kebijakan yang menguatkan lapisan implementasi: pelatihan teknis, pengawasan rutin, pertanggungjawaban, dan partisipasi pekerja. Sebagai contoh, artikel Mencegah Kecelakaan Kerja Melalui SDM Kompeten Dalam Sistem Manajemen Keselamatan Konstruksi menggarisbawahi bahwa adanya SDM yang kompeten dalam SMKK (Sistem Manajemen Keselamatan Konstruksi) adalah faktor yang krusial agar regulasi tidak hanya ada di atas kertas. 

Regulasi juga perlu fleksibel agar bisa diterapkan pada berbagai tipe proyek dan kondisi lapangan, bukan hanya proyek besar atau terstandarisasi. Ketika regulasi terlalu kaku dan tidak mempertimbangkan realitas lokal — misalnya kondisi geografis, kemampuan finansial kontraktor kecil, dan budaya kerja — maka kepatuhannya rendah. Kebijakan yang berhasil akan memperhitungkan aspek-aspek ini.

Implementasi di Lapangan: Dampak, Hambatan, dan Peluang

Dampak Positif

Implementasi K3 yang baik dapat membawa banyak manfaat:

• Penurunan angka kecelakaan kerja secara signifikan. Proyek yang memasukkan prosedur keselamatan lapangan, audit reguler, dan pelatihan yang sesuai kondisi lapangan, menunjukkan angka kecelakaan yang jauh lebih rendah.

• Peningkatan produktivitas. Pekerja yang merasa aman dan dilindungi lebih efisien, absensi lebih rendah, dan morale kerja lebih baik.

• Reputasi perusahaan meningkat, yang bisa berdampak positif pada tender, izin, dan peluang kerja di proyek pemerintah atau publik.

Hambatan

Beberapa hambatan nyata yang muncul di lapangan adalah:

1. Pelatihan teknis dan praktik yang kurang spesifik
   Banyak pelatihan menangani teori umum K3, bukan risiko spesifik proyek seperti bekerja di ketinggian atau penggunaan alat berat. Pelatihan yang generic sering dirasa tidak relevan oleh pekerja.

2. Kurangnya pengawasan dan audit berkala
   Untuk sebagian proyek, audit keselamatan dilakukan hanya sekali atau sebagai bentuk laporan administratif, bukan inspeksi nyata di lapangan. Pengawasan oleh pihak ketiga atau pemerintah kadangkala dianggap menambah beban.

3. Anggaran dan APD yang tidak memadai
   Kontraktor kecil/kecamatan sering mengurangi anggaran keselamatan untuk menekan biaya, sehingga APD kadang dipotong atau kualitasnya rendah.

4. Budaya kerja yang permisif terhadap pelanggaran kecil
   Karena deadline, target waktu, maupun tekanan produktivitas, pelanggaran kecil dianggap “tidak penting” dan sering diabaikan.

Peluang

Meski hambatan besar, peluang banyak terbuka agar implementasi K3 bisa jauh lebih efektif:

• Adopsi teknologi digital seperti dashboard pelaporan keselamatan real-time, penggunaan sensor, aplikasi mobile untuk pelaporan bahaya, yang bisa mempercepat deteksi dan tanggapan terhadap risiko. Artikel BIM Meningkatkan Keselamatan Kerja pada Proyek Konstruksi di Jerman menunjukkan bagaimana penggunaan BIM dan sistem digital bisa memperjelas titik-titik berisiko sehingga mitigasi bisa dilakukan lebih awal. 

• Pelatihan dan sertifikasi berbasis SMK3 dan ISO 45001, guna meningkatkan standar dan kepatuhan. Contohnya proyek konstruksi di Bali yang menerapkan SMK3 berstandar ISO menunjukkan bahwa kombinasi regulasi + audit + pelatihan bisa menaikkan skor keselamatan dan menurunkan kecelakaan. Artikel Meningkatkan Kinerja Proyek Konstruksi dengan Penerapan SMK3 Berstandar ISO 45001 di Bali menyajikan data lapangan tentang ini. 

• Penguatan sistem manajemen internal seperti SMKK (Sistem Manajemen Keselamatan Konstruksi), audit proyek, dan sistem pelaporan yang kredibel. Diklatkerja mempunyai kursus dan modul yang relevan seperti Pengantar dan Praktik Audit Sistem Manajemen Keselamatan Konstruksi (SMKK) yang dapat menjadi kerangka kerja untuk memperbaiki audit dan pengawasan. 

Rekomendasi Kebijakan Praktis

Berkaca dari dampak, hambatan, dan peluang, berikut langkah-langkah kebijakan praktis yang bisa ditempuh untuk memperkuat implementasi K3:

1. Mewajibkan kursus dan sertifikasi K3 spesifik proyek
   Semua proyek konstruksi wajib melibatkan pelatihan yang sesuai karakteristik proyek (ketinggian, penggunaan alat berat, risiko pekerjaan listrik), bukan hanya pelatihan umum. Lembaga seperti Diklatkerja bisa difungsikan sebagai penyelenggara sertifikasi untuk tenaga kerja dan pengawas proyek.

2. Memasukkan SMKK / SMK3 yang berstandar nasional dan audit berkala sebagai syarat tender publik
   Dokumen tender proyek pemerintah harus mensyaratkan sistem manajemen keselamatan yang telah tervalidasi, dengan audit eksternal rutin, dan pelaporan publik terhadap performa keselamatan.

3. Subsidi atau insentif untuk kontraktor kecil dalam penggunaan APD dan teknologi keselamatan
   Kontraktor kecil yang sulit menanggung biaya APD berkualitas atau implementasi teknologi keselamatan bisa diberikan subsidi atau insentif (pajak, prioritas tender) agar mereka tidak tertinggal.

4. Digitalisasi pelaporan dan monitoring keselamatan proyek
   Membuat platform nasional atau lokal yang memungkinkan pelaporan insiden, audit, penggunaan APD, dan kepatuhan K3 secara real-time. Integrasi sensor, aplikasi mobile, dan dashboard visual akan meningkatkan transparansi dan respons cepat.

5. Perkuat budaya keselamatan di organisasi proyek
   Kebijakan yang menjadikan K3 sebagai bagian dari budaya kerja: rapat keselamatan harian, keterlibatan pekerja dalam identifikasi bahaya, reward untuk kepatuhan keselamatan, dan sanksi terhadap pelanggaran.

Kritik terhadap Potensi Kegagalan Kebijakan

Walau rekomendasi di atas terlihat ideal, terdapat risiko-risiko yang bisa menghambat penerapan nyata:

• Kepatuhan administratif semata
  Banyak kontraktor bisa saja memenuhi persyaratan regulasi secara formal tanpa benar-benar menjalankan protokol keamanan.

• Ketimpangan sumber daya dan literasi
  Kontraktor kecil dan proyek di daerah terpencil mungkin tidak memiliki akses ke teknologi keselamatan, pelatihan spesifik, atau audit yang kredibel.

• Overload regulasi tanpa dukungan pengawasan
  Jika regulasi semakin banyak tetapi pengawasannya lemah, maka regulasi bisa menjadi beban administratif saja, bukan pengendali risiko.

• Resistensi budaya kerja
  Perubahan perilaku pekerja dan manajemen sering memerlukan waktu panjang. Jika tidak ada pendekatan yang sensitif terhadap budaya lokal dan kondisi proyek, resistensi bisa tinggi.

• Biaya implementasi
  Pengadaan APD berkualitas, penggunaan teknologi, audit eksternal, dan pelatihan yang berkualitas semuanya memerlukan anggaran tambahan. Tanpa dukungan insentif atau subsidi, biaya bisa menjadi penghalang besar.

Penutup

Hasil penelitian “Safety in Building Construction Works: A Review of the Causes of Accidents and Safety Regulations Requirements in Kenya” membawa pesan penting bagi pembuat kebijakan di Indonesia: regulasi adalah langkah awal, tetapi tidak cukup. Keberhasilan keselamatan kerja tergantung pada sejauh mana regulasi itu diimplementasikan, diawasi, dan diperkuat melalui pelatihan dan teknologi.

Untuk memajukan sektor konstruksi yang aman dan produktif, Indonesia perlu:

• Menjadikan K3 bukan sebagai kewajiban administratif, tetapi bagian dari budaya organisasi.

• Memperkuat peran lembaga pelatihan seperti Diklatkerja dalam menyediakan pelatihan dan sertifikasi praktis yang relevan.

• Mendorong digitalisasi audit dan pelaporan keselamatan.

• Menetapkan insentif dan sanksi yang nyata agar kepatuhan menjadi sesuatu yang dihargai dan dipatuhi.

Dengan langkah-langkah ini, visi zero accident in construction industry bukan mimpi, melainkan target yang dapat dicapai melalui kebijakan yang kuat dan konsisten.

Sumber

Elsebaei, A. (2020). Safety in Building Construction Works: A Review of the Causes of Accidents and Safety Regulations Requirements in Kenya.

Setiap pengemudi mengenali suara dan rasanya: guncangan keras yang tiba-tiba, dentuman dari suspensi, dan keluhan spontan yang menyertainya saat ban menghantam lubang yang tak terlihat. Pertanyaan yang muncul kemudian hampir selalu sama, "Mengapa jalan ini tidak pernah diperbaiki?" Selama bertahun-tahun, jawaban atas pertanyaan ini seringkali diasumsikan berkisar pada birokrasi yang lamban atau anggaran yang tidak mencukupi. Namun, sebuah penelitian mendalam mengungkap akar masalah yang lebih fundamental: kesenjangan informasi.

Pihak berwenang yang bertanggung jawab atas pemeliharaan jalan seringkali bekerja dengan data yang sudah usang. Metode tradisional untuk mengukur kondisi jalan—menggunakan truk khusus yang dilengkapi pemindai laser dan peralatan canggih—sangatlah mahal dan memakan waktu.¹ Akibatnya, survei seringkali hanya dilakukan setahun sekali, bahkan di beberapa ruas jalan hanya setiap tiga atau empat tahun sekali dan hanya mencakup satu arah lajur. Data yang dikumpulkan di musim panas bisa jadi sama sekali tidak relevan setelah jalanan dihantam musim hujan atau siklus cuaca ekstrem lainnya. Para perencana pada dasarnya membuat keputusan perbaikan bernilai miliaran rupiah berdasarkan potret kondisi jalan yang sudah kedaluwarsa.

Namun, bagaimana jika masalah triliunan rupiah ini dapat dipecahkan dengan alat yang sudah ada di saku jutaan orang? Sebuah tim peneliti dari Swedia mengajukan pertanyaan ini dan menemukan jawabannya. Melalui sebuah sistem bernama Roadroid, mereka berhasil mengubah ponsel pintar biasa menjadi alat pemantau kondisi jalan yang efisien, terukur, dan hemat biaya. Ini bukan sekadar inovasi teknologi; ini adalah sebuah revolusi yang berpotensi mendemokratisasi data infrastruktur dan mengubah cara kita merawat aset paling vital bagi perekonomian: jalan raya.¹

Dari Truk Kayu ke Saku Anda: Kisah Tak Terduga di Balik Revolusi Pemetaan Jalan

Kisah di balik inovasi ini tidak dimulai di laboratorium canggih, melainkan dari sebuah pengamatan sederhana. Pada sebuah konferensi di Washington tahun 2001, para peneliti pendiri Roadroid melihat presentasi tentang proyek di Kanada yang memantau kecepatan truk pengangkut kayu. Logikanya sederhana: jika truk melaju lambat, kemungkinan besar kondisi jalannya buruk. Sebuah ide pun tercetus: daripada hanya mengukur kecepatan, bagaimana jika kita bisa mengukur getaran yang dialami truk secara langsung?.¹

Bekerja sama dengan Royal Institute of Technology, prototipe pertama lahir antara tahun 2002 dan 2003. Upaya ini terbilang heroik namun canggung. Mereka memasang akselerometer beresolusi tinggi di poros belakang kendaraan, lalu menghubungkannya dengan serangkaian kabel ke sebuah komputer pribadi portabel di dalam mobil. Hasil awalnya menjanjikan. Analisis menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengklasifikasikan kondisi jalan dengan benar hingga 70% dibandingkan dengan rata-rata inspeksi visual oleh para ahli, dan yang terpenting, hasilnya objektif dan dapat diulang.¹

Namun, pada tahun 2006, proyek ini menemui jalan buntu. Sistemnya terlalu rumit untuk digunakan oleh pengguna akhir. Kabel-kabel yang menjuntai di bawah sasis mobil sangat rentan terhadap kerusakan di lingkungan yang keras dan basah. Ketergantungan pada komponen-komponen terpisah seperti PC mobil dengan sistem operasi Windows 98, GPS eksternal, dan modem GSM membuat solusi ini tidak praktis dan sulit diskalakan. Pengembangan pun terhenti.¹

Empat tahun kemudian, pada 2010, lanskap teknologi telah berubah secara drastis. Kemunculan ponsel pintar menjadi momen pencerahan. Semua periferal yang sebelumnya merepotkan—akselerometer, GPS, kemampuan komunikasi data—kini telah terintegrasi dalam satu perangkat ringkas yang pas di saku. Ide yang sempat tertidur itu bangkit kembali. Tim peneliti menyadari bahwa rintangan terbesar mereka bukanlah pada konsep, melainkan pada ketersediaan teknologi. Ponsel pintar adalah jawaban yang mereka tunggu, platform yang memungkinkan ide visioner mereka menjadi kenyataan yang praktis dan dapat diakses oleh semua orang.¹

Bagaimana Ponsel Anda 'Merasakan' Jalan Rusak? Mengupas Teknologi di Balik Layar

Inti dari teknologi Roadroid adalah sensor yang sudah ada di setiap ponsel pintar: akselerometer. Bayangkan sensor ini sebagai sebuah neraca digital super sensitif di dalam ponsel Anda yang dapat merasakan setiap guncangan, getaran, dan gerakan. Saat mobil melaju, akselerometer ini merekam profil getaran vertikal yang dihasilkan oleh permukaan jalan. Data mentah inilah yang kemudian diolah oleh aplikasi untuk menghasilkan gambaran kondisi jalan.¹

Untuk melayani berbagai kebutuhan, dari pengumpulan data massal hingga survei teknis, sistem Roadroid menawarkan dua metode perhitungan utama:

• eIRI (estimated International Roughness Index): Ini dapat dianggap sebagai "Mode Survei Cepat". Algoritma ini dirancang untuk fleksibel, mampu mengolah data dari kendaraan yang melaju pada kecepatan bervariasi antara 20 hingga 100 km/jam. Mode ini ideal untuk pengumpulan data skala besar secara crowdsourcing, di mana banyak pengguna dapat menyumbangkan data dari perjalanan sehari-hari mereka tanpa perlu kondisi khusus. Hasilnya adalah perkiraan Indeks Kekasaran Internasional (IRI), sebuah standar global untuk kondisi jalan.¹
• cIRI (calculated International Roughness Index): Ini adalah "Mode Akurasi Tinggi". Untuk mendapatkan hasil yang presisi, mode ini memerlukan kondisi yang lebih terkontrol. Pengemudi harus menjaga kecepatan stabil di kisaran 60 hingga 80 km/jam. Mode ini menggunakan simulasi matematis yang disebut Quarter-Car Simulation (QCS) untuk menghitung nilai IRI yang sangat mendekati hasil dari peralatan profesional. Sebelum digunakan, aplikasi juga perlu dikalibrasi sesuai dengan karakteristik kendaraan untuk memastikan akurasi tertinggi.¹

Data yang terkumpul dari ribuan perjalanan ini tidak akan berarti tanpa cara yang mudah untuk memahaminya. Di sinilah platform visualisasi berbasis web berperan. Data getaran yang telah dienkripsi dan dikompresi diunggah dari ponsel ke server. Di sana, data tersebut secara otomatis dipetakan ke geometri jalan yang ada, seperti dari OpenStreetMap. Hasilnya adalah sebuah peta interaktif yang hidup. Jalanan tidak lagi hanya garis abu-abu, melainkan urat-urat berwarna yang berdenyut dengan data kondisi real-time. Warna hijau menandakan jalan yang mulus, kuning untuk kondisi cukup baik, merah untuk tidak nyaman, dan hitam untuk rusak parah yang memerlukan perhatian segera.¹

Untuk menyederhanakan analisis, para peneliti juga mengembangkan Roadroid Index (RI). Metrik cerdas ini meringkas data kompleks menjadi sebuah laporan yang mudah dibaca. RI menampilkan persentase dari setiap kelas kondisi jalan (hijau, kuning, merah, hitam) dalam satu ruas jalan, sebuah kota, atau bahkan seluruh wilayah. Ini memungkinkan pihak berwenang untuk membandingkan kondisi antar wilayah secara objektif dan melacak perubahan dari waktu ke waktu, misalnya, membandingkan kondisi jalan pada kuartal keempat dengan rata-rata sepanjang tahun untuk mengevaluasi dampak musim hujan.¹

Bukan Sekadar Klaim: Seberapa Akurat Pengukuran 'Kelas Rakyat' Ini?

Pertanyaan paling krusial bagi setiap teknologi baru adalah validitasnya. Bisakah sebuah ponsel pintar benar-benar bersaing dengan peralatan seharga miliaran rupiah? Jawabannya ternyata sangat meyakinkan. Sebuah studi independen yang dilakukan oleh University of Auckland pada tahun 2013 menemukan bahwa data dari aplikasi Roadroid memiliki korelasi sebesar 81% dengan sistem pengukuran laser profesional yang diterima industri.¹

Untuk memberikan gambaran, angka 81% ini setara dengan meminta dua ahli jalan yang berbeda untuk menilai serangkaian ruas jalan; delapan dari sepuluh kali, kesimpulan mereka akan sangat cocok satu sama lain. Bedanya, satu "ahli" menggunakan truk berteknologi laser yang mahal, sementara yang lain hanya menggunakan ponsel pintar biasa. Ini menunjukkan bahwa untuk sebagian besar aplikasi pemantauan, akurasi yang ditawarkan sudah lebih dari cukup.

Namun, penting untuk memahami batasan dan nuansa dari teknologi ini. Studi korelasi internal yang dilakukan oleh tim Roadroid sendiri menemukan koefisien determinasi () sebesar 0,5 saat membandingkan data eIRI mereka dengan data laser. Secara sederhana, ini menunjukkan adanya hubungan yang "cukup kuat" antara kedua set data, namun bukan pengganti satu-ke-satu yang sempurna. Artinya, meskipun sangat berguna untuk pemantauan berkelanjutan dan identifikasi titik masalah, teknologi ini belum dimaksudkan untuk menggantikan sepenuhnya pengukuran laser presisi tinggi (Kelas 1) yang diperlukan untuk perencanaan perkerasan jalan strategis.¹ Sebaliknya, ia hadir untuk melengkapi metode tersebut, mengisi kekosongan informasi antara survei presisi yang jarang dilakukan dan inspeksi visual yang subjektif.

Para peneliti juga secara terbuka mengakui beberapa keterbatasan. Misalnya, mobil berukuran sangat kecil (minicars) cenderung lebih sensitif terhadap getaran, yang dapat memengaruhi hasil jika tidak dikalibrasi dengan benar. Selain itu, korelasi cenderung sedikit menurun pada permukaan jalan yang sangat kasar, seperti jalan dengan lapisan aspal kasar (chip seal) atau jalan berbatu.¹ Namun, di sisi lain, penelitian dari University of Pretoria mengonfirmasi bahwa ketika variabel kunci seperti kecepatan, tekanan ban, dan muatan kendaraan distandarisasi, sistem Roadroid mampu menghasilkan data yang sangat konsisten dan dapat diandalkan.¹

Mengubah Wajah Perawatan Jalan: Dampak Nyata dari Swedia hingga Jalur Sepeda

Bukti terbesar dari potensi sebuah teknologi terletak pada penerapannya di dunia nyata. Di Swedia, Asosiasi Otomotif (Motormännen) meluncurkan proyek ambisius untuk menggunakan Roadroid dalam memetakan 92.000 kilometer jalan nasional. Proyek skala masif yang didanai oleh Administrasi Transportasi Swedia ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menunjukkan secara tepat lokasi-lokasi jalan yang rusak di seluruh negeri, membuktikan skalabilitas dan kepercayaan yang diberikan oleh lembaga-lembaga besar terhadap teknologi ini.¹

Fleksibilitas platform ini memungkinkannya diterapkan dalam berbagai skenario yang sebelumnya sulit atau tidak mungkin untuk diukur. Beberapa contoh dampaknya antara lain:

• Peringatan Dini Kerusakan Musiman: Di negara-negara dengan musim dingin, siklus beku-cair adalah periode paling merusak bagi jalan. Dengan pemantauan berkelanjutan, Roadroid dapat memberikan peringatan dini tentang kapan dan di mana kerusakan mulai terjadi, memungkinkan intervensi cepat sebelum masalah menjadi lebih parah.¹
• Pengawasan Kinerja Kontraktor: Data objektif dari Roadroid dapat digunakan sebagai dasar untuk kontrak berbasis kinerja. Misalnya, untuk memverifikasi apakah pekerjaan pembersihan salju atau perbaikan lubang telah memenuhi standar kualitas yang disepakati, mengubah evaluasi subjektif menjadi metrik yang terukur.¹
• Solusi untuk Negara Berkembang: Di banyak negara berkembang, penggunaan peralatan survei yang mahal seringkali tidak praktis. Roadroid telah menunjukkan hasil yang menjanjikan bahkan di jalan kerikil di Afghanistan, menyediakan alat yang terjangkau dan mudah digunakan untuk inventarisasi dan perencanaan pemeliharaan di area yang paling membutuhkan.¹
• Inovasi untuk Mobilitas Perkotaan: Salah satu aplikasi paling inovatif adalah pemetaan kualitas jalur sepeda. Area ini sebelumnya hampir tidak memiliki standar pengukuran objektif. Dengan memasang ponsel pada trailer sepeda khusus, kota-kota kini dapat mengumpulkan data yang andal tentang kenyamanan dan keamanan jalur sepeda mereka, mendorong perencanaan perkotaan yang lebih baik dan lebih adil bagi semua pengguna jalan.¹

Untuk melengkapi data getaran, aplikasi ini juga memungkinkan pengguna mengambil foto dengan penanda geografis. Sebuah gambar lubang atau retakan di jalan, yang diposisikan secara akurat di peta, memberikan konteks visual yang sangat berharga bagi tim pemeliharaan, mempercepat proses verifikasi dan perbaikan.¹

Jalan yang Lebih Baik, Dimulai dari Data di Genggaman Anda

Roadroid dan teknologi serupa menandai pergeseran paradigma fundamental dalam manajemen infrastruktur. Kita beralih dari model reaktif—di mana perbaikan dilakukan setelah kerusakan menjadi parah dan dilaporkan oleh warga—ke model proaktif dan prediktif. Dengan aliran data yang berkelanjutan, pihak berwenang dapat melihat tren kerusakan, mengidentifikasi area yang memburuk dengan cepat, dan mengalokasikan sumber daya untuk pemeliharaan preventif sebelum masalah kecil menjadi bencana yang mahal.

Jika diterapkan dalam skala nasional, temuan ini bisa mengurangi biaya operasional dan pemeliharaan kendaraan serta jalan secara signifikan, sekaligus meningkatkan kenyamanan dan keselamatan lalu lintas dalam waktu kurang dari lima tahun. Ini bukan lagi sekadar tentang menambal lubang, tetapi tentang menciptakan sistem infrastruktur yang cerdas dan responsif.

Visi masa depan bahkan lebih jauh lagi. Para peneliti membayangkan sebuah ekosistem di mana data kondisi jalan ini disiarkan secara real-time melalui standar Sistem Transportasi Cerdas (ITS). Informasi ini dapat langsung masuk ke sistem navigasi di mobil Anda, secara dinamis menyarankan rute alternatif untuk menghindari jalan yang rusak parah atau memberikan peringatan dini saat mendekati bahaya. Apa yang terdengar seperti fiksi ilmiah kini berada dalam jangkauan teknologi.¹

Jadi, lain kali Anda merasakan guncangan di jalan, ingatlah bahwa getaran itu bukan lagi sekadar keluhan tanpa suara. Di tangan yang tepat, itu adalah data—data yang bisa membangun jalan yang lebih baik untuk kita semua.

Sumber Artikel:

https://doi.org/10.17265/1934-7359/2015.04.012

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Penelitian Mayandari dan Inayah (2023) memberikan kontribusi penting bagi bidang kesehatan dan keselamatan kerja, khususnya di industri konstruksi. Studi ini secara kuantitatif mengidentifikasi faktor paling berpengaruh yang memicu kecelakaan kerja pada proyek konstruksi. Dengan menguji berbagai variabel (usia, pendidikan, masa kerja, pengetahuan K3, tindakan tidak aman, penggunaan APD, dan lingkungan kerja), penelitian ini menyajikan bukti empiris bahwa di antara semua faktor tersebut, perilaku tindakan tidak aman memiliki dampak paling signifikan terhadap kejadian kecelakaan

Hasilnya memperlihatkan bahwa faktor pengetahuan K3 pekerja, konsistensi penggunaan Alat Pelindung Diri (APD), dan kondisi lingkungan kerja juga memiliki hubungan signifikan dengan angka kecelakaan. Namun, variabel seperti umur, tingkat pendidikan formal, dan lama pengalaman kerja tidak menunjukkan hubungan yang bermakna secara statistik terhadap kecelakaan dalam konteks proyek ini. Temuan ini berkontribusi dengan memperjelas fokus upaya pencegahan: alih-alih terjebak pada faktor demografis, perhatian utama sebaiknya diarahkan pada peningkatan perilaku aman, kepatuhan penggunaan APD, peningkatan pengetahuan K3, serta perbaikan kondisi lingkungan kerja di lapangan.

Secara praktis, kontribusi studi ini terletak pada rekomendasi berbasis data untuk industri konstruksi. Dengan bukti bahwa 97,1% pekerja yang berperilaku tidak aman pernah mengalami kecelakaan kerja (bandingkan dengan hanya 2,9% pada pekerja yang berperilaku aman), jelas bahwa intervensi keselamatan harus difokuskan untuk mengubah perilaku tidak aman di lapangan. Demikian pula, tingkat pengetahuan K3 terbukti berpengaruh: tercatat 73,5% pekerja berpengetahuan rendah pernah mengalami kecelakaan, jauh lebih tinggi dibanding 26,5% pada pekerja berpengetahuan baik. Fakta kuantitatif ini memberi landasan kuat bagi penyusunan kebijakan pelatihan dan supervisi di proyek konstruksi. Secara keseluruhan, studi ini memperkaya literatur K3 dengan data lokal Indonesia, menggarisbawahi bahwa aspek human error (tindakan tidak aman) adalah prioritas utama yang harus ditangani untuk menekan angka kecelakaan konstruksi.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun memberikan wawasan berharga, penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang membuka peluang pertanyaan lanjutan. Pertama, ruang lingkup penelitian terbatas pada satu proyek konstruksi (Puskesmas Ketabang) dengan 60 responden, sehingga generalisasi temuan ke seluruh industri konstruksi harus dilakukan dengan hati-hati. Karakteristik proyek yang spesifik (lokasi di Surabaya, jenis bangunan fasilitas kesehatan) mungkin mempengaruhi faktor-faktor risiko; konteks proyek lain (misalnya pembangunan infrastruktur besar atau perumahan) berpotensi menunjukkan pola berbeda. Oleh karena itu, muncul pertanyaan terbuka: Apakah faktor dominan serupa akan ditemukan di proyek dan daerah lain? Penelitian lanjutan dengan sampel lebih luas dan beragam diperlukan untuk memvalidasi temuan ini dalam skala nasional.

Kedua, desain cross-sectional berarti data faktor dan kejadian kecelakaan dikumpulkan bersamaan, sehingga hubungan kausal langsung sulit dipastikan. Misalnya, meskipun tindakan tidak aman berhubungan kuat dengan kecelakaan, arah hubungan ini perlu didalami lebih lanjut: Apakah perilaku tidak aman memang menjadi penyebab utama kecelakaan, atau justru pengalaman kecelakaan yang mendorong perubahan perilaku menjadi lebih aman? Studi longitudinal dapat menjawab dinamika tersebut. Selain itu, pengukuran variabel mengandalkan kuesioner dan laporan diri responden. Hal ini menyisakan potensi bias pelaporan – ada kemungkinan pekerja tidak mengungkapkan semua insiden (misalnya kecelakaan ringan) atau memberikan jawaban yang dianggap “aman”. Kondisi ini memunculkan pertanyaan: Seberapa akurat data perilaku dan kecelakaan yang dilaporkan, dan bagaimana cara memastikan pengukuran yang lebih objektif ke depannya?

Ketiga, faktor-faktor yang diteliti belum mencakup semua dimensi yang mungkin relevan. Sebagai contoh, aspek budaya keselamatan kerja, kualitas pengawasan manajemen, maupun beban kerja dan stres tidak disertakan dalam analisis. Padahal, faktor-faktor organisasional dan psikososial tersebut berpotensi kuat memengaruhi perilaku tidak aman dan kejadian kecelakaan. Ketiadaan variabel ini mengarah pada pertanyaan terbuka berikutnya: Apakah ada faktor tersembunyi lain yang turut berkontribusi pada kecelakaan konstruksi di luar variabel yang sudah diteliti? Menjawab pertanyaan ini membutuhkan studi tambahan dengan memasukkan variabel-variabel baru serta pendekatan mixed-method (menggabungkan survei kuantitatif dengan wawancara/kualitatif) untuk menggali lebih dalam alasan di balik perilaku tidak aman di proyek konstruksi.

Selain itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor usia, pendidikan formal, dan masa kerja tidak signifikan pengaruhnya terhadap kecelakaan. Hal ini menarik karena bertentangan dengan asumsi umum bahwa pekerja lebih muda atau kurang berpengalaman cenderung lebih rawan celaka. Pertanyaan pun muncul: Apakah temuan non-signifikan ini berlaku luas, ataukah dipengaruhi oleh karakteristik unik sampel? Bisa jadi rentang usia responden tidak cukup beragam, atau tingkat pendidikan yang relatif homogen di proyek tersebut membuat pengaruhnya sukar diamati. Pertanyaan ini membuka ruang bagi riset di populasi berbeda (misal: proyek dengan pekerja usia lebih tua, atau perbandingan antara proyek yang menerapkan pelatihan K3 formal vs. yang tidak) untuk mengevaluasi kembali peran faktor demografis dalam kecelakaan kerja.

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan

Berdasarkan temuan dan keterbatasan di atas, berikut adalah lima rekomendasi arah riset berkelanjutan yang dapat dilakukan, lengkap dengan justifikasi ilmiah dan usulan metodologi:

1. Intervensi Pelatihan Keselamatan Kerja: Mengingat rendahnya tingkat pengetahuan K3 berhubungan dengan tingginya kecelakaan, riset eksperimental dapat dirancang untuk menguji efektivitas program pelatihan K3 intensif. Misalnya, membandingkan kelompok pekerja konstruksi yang diberikan pelatihan keselamatan komprehensif dengan kelompok kontrol tanpa pelatihan, lalu memantau perbedaan frekuensi unsafe action dan insiden kecelakaan selama proyek berlangsung. Hasil perbandingan ini akan memberikan bukti kausal apakah peningkatan pengetahuan melalui pelatihan memang menurunkan perilaku tidak aman dan kejadian kecelakaan.
2. Penerapan Program Behavior-Based Safety (BBS): Karena tindakan tidak aman terbukti sebagai faktor dominan kecelakaan, penelitian lanjutan sebaiknya fokus pada upaya mengubah perilaku pekerja di lapangan. Program BBS yang menekankan observasi rutin dan umpan balik terhadap perilaku kerja dapat diuji pada proyek konstruksi. Riset dapat berbentuk studi longitudinal di mana satu proyek menerapkan intervensi BBS (misal: supervisi dan feedback intensif), sementara proyek pembanding tanpa BBS. Pengukuran perbedaan angka tindakan tidak aman dan kecelakaan antar kedua proyek akan menunjukkan efektivitas BBS; jika berhasil, akan terlihat penurunan signifikan yang mendukung temuan awal bahwa modifikasi perilaku adalah kunci pencegahan kecelakaan jangka panjang.
3. Studi Kepatuhan dan Inovasi APD: Tingginya angka kecelakaan pada pekerja yang tidak memakai APD lengkap menunjukkan perlunya strategi peningkatan kepatuhan penggunaan APD. Penelitian ke depan dapat mengeksplorasi metode inovatif untuk mendorong penggunaan APD, misalnya pemanfaatan smart helmet atau sensor yang mendeteksi penggunaan safety harness. Studi kuasi-eksperimental bisa dilakukan dengan menerapkan teknologi tersebut di satu lokasi proyek dan membandingkannya dengan lokasi serupa tanpa teknologi. Selain itu, memahami kendala pekerja dalam memakai APD (apakah karena tidak nyaman, tidak tersedia, atau budaya kerja) juga penting. Hasil penelitian ini diharapkan memberikan rekomendasi praktis untuk meningkatkan kepatuhan APD dan pada gilirannya menurunkan angka kecelakaan.
4. Evaluasi Pengaruh Lingkungan Kerja: Mengacu pada temuan bahwa lingkungan kerja tidak kondusif (misal: area kerja licin, penerangan kurang) berhubungan signifikan dengan kecelakaan, riset lanjutan dapat berfokus pada intervensi perbaikan lingkungan fisik. Sebagai contoh, dilakukan field experiment dengan menambahkan rambu dan simbol keselamatan, rutinitas housekeeping untuk menjaga kebersihan area, serta peningkatan penerangan di lokasi proyek, kemudian mengamati dampaknya terhadap penurunan kecelakaan atau near-miss. Studi before-after semacam ini akan menunjukkan apakah perbaikan kondisi lingkungan kerja memang secara nyata menurunkan risiko kecelakaan. Jika terbukti efektif, temuan ini akan memperkuat pentingnya engineering controls dan investasi pada fasilitas keselamatan di lokasi proyek sebagai langkah pencegahan jangka panjang.
5. Studi Lintas Proyek dan Analisis Faktor Organisasional: Untuk memastikan bahwa temuan faktor dominan ini berlaku umum, direkomendasikan studi multi-situs di berbagai proyek konstruksi dengan karakteristik berbeda (skala proyek, tipe konstruksi, lokasi geografis). Penelitian multi-centre semacam ini dapat mengadopsi instrumen survei yang sama untuk faktor individu dan lingkungan, ditambah variabel organisasional seperti budaya keselamatan dan dukungan manajemen. Dengan melibatkan ratusan responden dari berbagai proyek, analisis multivariat yang lebih komprehensif dapat dilakukan untuk melihat kombinasi faktor mana yang paling kuat memprediksi kecelakaan. Metode ini juga akan menjawab apakah faktor seperti usia atau pengalaman kerja mungkin menjadi signifikan dalam konteks berbeda.

Semua rekomendasi di atas menekankan kesinambungan dari temuan saat ini menuju perbaikan jangka panjang. Fokus utamanya adalah mengubah kondisi dan perilaku kerja di sektor konstruksi secara sistematis melalui intervensi berbasis bukti. Dengan demikian, penelitian ke depan tidak hanya menguji ulang temuan sekarang, tetapi juga membangun strategi konkret untuk menurunkan kecelakaan kerja secara berkelanjutan.

Penelitian ini menunjukkan arah yang jelas: faktor manusia (terutama perilaku tidak aman) memegang peranan sentral dalam kecelakaan konstruksi. Untuk mencapai potensi jangka panjang berupa pengurangan drastis angka kecelakaan, semua pemangku kepentingan perlu berinvestasi pada intervensi yang menyasar faktor dominan tersebut. Temuan kuantitatif seperti perbedaan proporsi kecelakaan yang mencolok antara pekerja aman vs. tidak aman menegaskan bahwa perubahan dapat dicapai dengan fokus yang tepat.

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi Kementerian Ketenagakerjaan, asosiasi kontraktor dan perusahaan konstruksi, serta perguruan tinggi atau lembaga riset K3 untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil.

 https://doi.org/10.5281/zenodo.8097535.