Pengantar: Paradoks Hijau di Tengah Krisis Iklim

Rumah, sebagai sarana fundamental untuk mempertahankan hidup dan mengembangkan kepribadian ¹, telah berevolusi seiring dengan perkembangan budaya, kebutuhan, dan pendapatan masyarakat. Perubahan bentuk dan material yang digunakan telah melahirkan berbagai tipe hunian, dari rumah tradisional hingga rumah modern bertingkat. Namun, di balik perkembangan arsitektur kontemporer, tersembunyi sebuah krisis lingkungan yang semakin mendesak.

Dewasa ini, pembangunan dan aktivitas manusia secara global diidentifikasi sebagai salah satu penyebab utama pemanasan global. Khususnya, sektor konstruksi bangunan adalah produsen emisi karbon dioksida terbesar di dunia.¹ Lebih spesifik lagi, analisis menunjukkan bahwa proses produksi material bangunan menyumbang 94,36% dari seluruh emisi tidak langsung yang dihasilkan oleh pembangunan.¹ Angka ini menegaskan bahwa dampak lingkungan sebuah bangunan tidak hanya terjadi saat digunakan, tetapi dimulai jauh sebelum pintu pertamanya dipasang.

Menanggapi tantangan global ini, munculah konsep arsitektur hijau atau green building, sebuah pendekatan perencanaan yang bertujuan meminimalkan dampak buruk terhadap kesehatan manusia dan lingkungan, sekaligus menghemat sumber daya sepanjang siklus hidup bangunan.¹ Meskipun kesadaran akan pentingnya bangunan ramah lingkungan telah meningkat di Indonesia, para peneliti mencatat bahwa edukasi dan kemauan publik untuk mengimplementasikan aspek hijau secara menyeluruh masih menjadi tantangan signifikan.¹

Dalam konteks inilah, sebuah penelitian komprehensif yang diterbitkan dalam EMARA: Indonesian Journal of Architecture melakukan perbandingan mengejutkan antara rumah-rumah bersejarah—yang dicontohkan dari era awal 1900-an dengan karakteristik kayu, bukaan udara luas, dan kolam tadah hujan—dengan rumah modern—yang dibangun di tahun 2000-an dan ditandai dengan properti multi-lantai, kedekatan dengan jalan, dan ketergantungan pada sistem pendingin udara.¹

Temuan Sentral yang Mengejutkan

Hasil observasi acak terhadap bangunan representatif ini menghasilkan sebuah kontradiksi yang menampar keras klaim kemajuan modernitas. Penelitian tersebut, yang menilai hunian berdasarkan enam aspek kunci bangunan hijau Green Building Council Indonesia (GBCI) dalam kerangka Greenship Homes, menemukan bahwa rumah bersejarah menunjukkan tingkat integrasi aspek keberlanjutan yang jauh lebih tinggi dibandingkan rumah kontemporer.¹

Secara kuantitatif, perbedaan ini sangat mencolok: rumah bersejarah mencetak 41 poin dalam implementasi aspek hijau, sementara rumah modern hanya berhasil mengumpulkan 22 poin.¹

Perbedaan skor sebesar 19 poin ini bukan sekadar angka teknis, melainkan cerminan filosofi arsitektur yang bertolak belakang. Skor rendah pada rumah modern (22 dari potensi skor maksimal 77, atau hanya sekitar 28.5% kepatuhan) mengimplikasikan bahwa dorongan pasar, terutama kendala ketersediaan lahan yang memicu pembangunan multi-lantai dan padat, telah mengalahkan pertimbangan lingkungan dalam praktik pembangunan abad ke-21. Tujuan dari resensi ini adalah untuk membedah enam kriteria GBCI tersebut guna memahami mengapa kearifan lokal masa lalu mampu mengalahkan teknologi modern dalam konteks keberlanjutan.¹

 

Mengungkap Rahasia Skor Ganda: Kearifan Lokal Melawan Efisiensi Modern

Penelitian ini menganalisis implementasi aspek hijau di kedua jenis rumah melalui lensa enam kategori utama yang digariskan oleh GBCI dalam kerangka Greenship Homes ¹:

1. Pengembangan Situs yang Sesuai (Appropriate Site Development).
2. Efisiensi dan Konservasi Energi (Energy Efficiency and Conservation).
3. Konservasi Air (Water Conservation).
4. Sumber Daya Material dan Siklusnya (Material Resources and Cycle).
5. Kesehatan dan Kenyamanan Ruang Dalam (Indoor Health and Comfort).
6. Manajemen Lingkungan Bangunan (Building Environment Management).

Perbedaan total 19 poin antara rumah bersejarah (41 poin) dan rumah modern (22 poin) menegaskan kesenjangan yang signifikan dalam memprioritaskan praktik berkelanjutan.¹ Kesenjangan ini setara dengan lonjakan efisiensi sekitar 86% jika diukur dari basis skor rumah modern. Jika dianalogikan dengan penggunaan energi sehari-hari, mencapai skor 41 poin dari 22 poin dalam bangunan hijau ibarat menaikkan efisiensi termal rumah sehingga penghuni bisa mengurangi ketergantungan pada pendingin ruangan, yang secara langsung dapat memotong tagihan listrik hingga setengahnya tanpa mengorbankan kenyamanan.¹

Kemenangan rumah tua didominasi oleh keunggulan di empat dari enam kriteria, sementara satu kriteria menunjukkan kegagalan universal.¹ Secara ringkas, kemenangan rumah bersejarah ditentukan secara signifikan dalam: Pengembangan Situs (11 vs 5 poin), Sumber Daya Material (5 vs 2 poin), Kesehatan dan Kenyamanan Interior (10 vs 6 poin), dan Manajemen Lingkungan Bangunan (6 vs 1 poin).¹ Angka-angka ini tidak hanya menunjukkan keunggulan, tetapi juga mengindikasikan bahwa arsitektur tradisional memiliki kepekaan bawaan terhadap lingkungan yang tampaknya hilang dalam desain kontemporer.¹

 

Mengapa Rumah Kuno Unggul dalam Kenyamanan dan Tata Ruang?

Dua kategori dengan selisih skor terbesar—Kesehatan Interior dan Pengembangan Situs—menjadi kunci mengapa rumah bersejarah dianggap lebih "hijau" dan, yang lebih penting, lebih sehat untuk ditinggali.

A. Kenyamanan Interior: Kualitas Hidup yang Dikorbankan

Dalam kriteria Kesehatan dan Kenyamanan Ruang Dalam (Indoor Health and Comfort), rumah tua bersinar dengan mencetak 10 dari 13 poin.¹ Skor ini jauh mengungguli rumah modern yang hanya meraih 6 poin.¹ Keunggulan ini didorong oleh karakteristik arsitektur pasif yang terintegrasi secara holistik dalam desain rumah lama.

Rumah-rumah bersejarah dirancang dengan fokus kuat untuk memberikan lingkungan hidup yang sehat dan nyaman bagi penghuninya. Ini terlihat dari fitur desainnya, seperti bukaan udara yang sangat luas (expansive air apertures) yang memaksimalkan sirkulasi udara segar, serta integrasi ruang hijau di dalam interior.¹ Desain ini secara inheren mengurangi kelembaban, meminimalkan kebutuhan ventilasi mekanis, dan memaksimalkan pencahayaan alami—tiga faktor yang sangat penting bagi kesehatan holistik penghuni.¹ Desain tradisional berpusat pada penyesuaian diri terhadap iklim tropis, memastikan kenyamanan termal tanpa konsumsi energi eksternal.

Sebaliknya, rumah modern yang mencetak skor lebih rendah (6/13) menunjukkan adanya potensi pertukaran antara kenyamanan modern dan kesehatan internal.¹ Karakteristik rumah modern, seperti pengurangan bukaan udara dan ketergantungan pada sistem pendingin udara (AC), menandai pergeseran paradigma. Penghuni rumah modern mungkin menikmati kemudahan teknologi, tetapi mereka melakukannya dengan mengorbankan kualitas udara alami dan cahaya matahari langsung. Ketergantungan pada AC ini menghilangkan hubungan intrinsik antara desain bangunan dan lingkungan, yang pada gilirannya menurunkan skor mereka dalam aspek kesehatan dan kenyamanan.¹

B. Pengembangan Situs yang Tepat: Perencanaan yang Hilang

Dalam kriteria Appropriate Site Development, rumah bersejarah mencetak skor hampir sempurna, yakni 11 dari 13 poin.¹ Angka ini jauh melampaui rumah modern yang tertinggal dengan hanya 5 dari 13 poin.¹

Skor superior rumah bersejarah mencerminkan perencanaan tapak yang cermat dan pemanfaatan ruang yang teliti.¹ Rumah-rumah ini, yang sering merupakan gabungan desain rumah panggung dan darat, menunjukkan perhatian yang besar terhadap infrastruktur pendukung, manajemen air limpasan (stormwater management), dan optimalisasi karakteristik tapak. Meticulous planning ini memastikan bahwa bangunan berintegrasi dengan lingkungan alam sekitarnya, bukan mendominasinya.¹

Sebaliknya, skor rendah pada rumah modern (5/13) mencerminkan dampak dari urbanisasi dan tekanan ekonomi lahan. Rumah-rumah kontemporer, yang sering kali dibangun di tahun 2000-an, cenderung berdekatan dengan jalan raya, minim ruang hijau dan vegetasi, dan diprioritaskan untuk efisiensi spasial—seringkali berbentuk properti multi-lantai akibat keterbatasan lahan.¹ Prioritas untuk memaksimalkan penggunaan lahan di area urban telah menyebabkan pengembang mengorbankan ruang terbuka hijau dan perencanaan tapak yang optimal. Defisit dalam pengembangan situs ini adalah bukti bahwa kendala ekonomi lahan secara langsung merusak prinsip-prinsip keberlanjutan dan kesehatan dasar yang diwariskan oleh praktik bangunan bersejarah.

 

Titik Paling Rapuh Arsitektur Kontemporer: Manajemen Lingkungan dan Material

Analisis ini juga menyoroti area di mana arsitektur modern menunjukkan kerentanan terbesar, yang berpotensi menimbulkan dampak lingkungan jangka panjang yang mahal.

A. Kegagalan Total dalam Manajemen Lingkungan Bangunan

Kriteria Building Environment Management (BEM) mencatat skor paling memprihatinkan dalam keseluruhan penelitian. Rumah modern hanya meraih 1 dari 12 poin dalam kategori ini.¹ Sebagai perbandingan, rumah bersejarah—meskipun masih perlu perbaikan—mencetak 6 poin.¹

Skor yang hanya 1 poin ini menunjukkan implementasi praktik manajemen yang sangat terbatas dalam konstruksi modern.¹ BEM mencakup aspek-aspek kritis seperti desain berkelanjutan, kegiatan hijau, dan yang paling penting, manajemen limbah dan keamanan lingkungan selama dan setelah proses pembangunan. Skor serendah ini mengimplikasikan bahwa konstruksi kontemporer seringkali mengabaikan dampak jangka panjang, perencanaan pengelolaan sampah yang efisien, dan penerapan standar keamanan lingkungan yang ketat.

Kegagalan untuk memprioritaskan manajemen lingkungan (skor 1/12) menunjukkan bahwa arsitektur modern saat ini beroperasi dengan model take-make-dispose yang tidak berkelanjutan. Biaya lingkungan jangka panjang, seperti penanganan limbah konstruksi yang masif dan polusi, pada akhirnya akan ditanggung oleh masyarakat dan pemerintah. Hal ini merupakan sinyal bahwa tren urbanisasi saat ini akan terus menghasilkan dampak lingkungan yang semakin besar tanpa adanya regulasi dan kesadaran yang ketat mengenai siklus hidup bangunan.

B. Sumber Daya Material dan Siklus yang Tidak Berkelanjutan

Dalam Material Resources and Cycle, rumah modern hanya berhasil mencetak 2 dari 11 poin, jauh di bawah rumah tua yang meraih 5 poin.¹

Keunggulan rumah bersejarah dalam aspek ini sebagian besar bersifat alami. Rumah-rumah lama ditandai dengan penggunaan material kayu yang mudah didaur ulang dan seringkali mengandalkan praktik yang memprioritaskan penggunaan material yang bersumber secara lokal.¹ Penggunaan material lokal ini secara signifikan mengurangi jejak karbon yang terkait dengan transportasi material jarak jauh, yang merupakan kontributor utama emisi tidak langsung dari sektor konstruksi.¹

Sebaliknya, skor rendah pada rumah modern (2/11) mencerminkan minimnya implementasi penggunaan material berkelanjutan dan daur ulang sumber daya.¹ Meskipun material modern mungkin menawarkan kekuatan struktural dan estetika tertentu, jika material tersebut tidak ramah lingkungan, prosesnya tidak bersumber secara etis, atau sulit didaur ulang, ia akan berkontribusi besar terhadap masalah emisi karbon global yang sudah diidentifikasi sejak tahap produksi material bangunan.¹ Ini menunjukkan bahwa rumah modern tidak hanya tidak efisien saat digunakan, tetapi juga sangat merusak lingkungan sejak tahap konstruksi awal.

Tantangan Bersama: Ketika Konservasi Energi dan Air Terabaikan

Salah satu temuan yang paling mengejutkan bagi peneliti adalah area di mana baik rumah tua maupun modern sama-sama menunjukkan kinerja yang kurang optimal. Area ini menyoroti kebutuhan akan integrasi teknologi cerdas untuk melengkapi kearifan tradisional.

A. Kontradiksi Efisiensi Energi: Titik Perbaikan Universal

Dalam kriteria Efisiensi dan Konservasi Energi, baik rumah tua maupun modern menunjukkan tingkat implementasi yang sebanding dan rendah, dengan keduanya mencetak hanya 6 dari 15 poin.¹

Fenomena ini adalah sebuah anomali. Meskipun rumah tua unggul dalam desain pasif (ventilasi alami, bukaan luas) yang secara inheren harus lebih hemat energi, skornya setara dengan rumah modern yang didominasi oleh sistem pendingin udara.¹ Analisis mendalam menunjukkan bahwa meskipun rumah tua mungkin unggul dalam kondisi termal pasif (misalnya, reduksi panas), mereka kemungkinan kekurangan aspek teknologi aktif modern seperti sub metering (pengukuran konsumsi energi yang detail) atau integrasi sistem hemat energi terstandarisasi.

Skor rendah 6/15 menggarisbawahi pentingnya mempromosikan teknologi hemat energi dan praktik bangunan berkelanjutan dalam konstruksi kontemporer.¹ Ini adalah area krusial di mana hanya mengandalkan desain pasif saja tidak cukup. Untuk mencapai efisiensi energi yang optimal, tradisi harus dipadukan dengan solusi teknologi aktif, pengukuran ketat, dan kesadaran akan penggunaan energi dari peralatan elektronik rumah tangga.

B. Konservasi Air: Upaya yang Masih Minimal

Konservasi Air juga menunjukkan kinerja yang relatif rendah secara keseluruhan, dengan rumah tua mencetak 3 dari 13 poin dan rumah modern 2 dari 13 poin.¹

Rumah bersejarah sebenarnya menunjukkan pendekatan proaktif terhadap konservasi sumber daya dengan fitur seperti kolam tadah hujan (rainwater storage ponds).¹ Meskipun demikian, skor 3/13 menunjukkan bahwa upaya ini mungkin belum diintegrasikan secara sistematis dan efisien sesuai dengan standar bangunan hijau modern. Sementara itu, skor 2/13 pada rumah modern menggarisbawahi perlunya perhatian yang jauh lebih besar terhadap praktik konservasi air di seluruh pengembangan perumahan kontemporer.¹

Tantangan bersama di bidang energi dan air ini adalah bukti nyata bahwa masa depan keberlanjutan harus merupakan perpaduan antara kearifan pasif tradisional (memaksimalkan udara segar, material lokal) dengan solusi teknologi aktif dan manajemen sumber daya modern (metering, daur ulang air abu-abu, dan teknologi hemat energi).

 

Opini Jurnalistik dan Kritik Realistis

Temuan ini menyajikan perspektif kritis terhadap tren arsitektur di Indonesia. Keunggulan mutlak arsitektur tradisional (41 poin) dalam aspek kesehatan, perencanaan tapak, dan material lokal adalah tamparan keras bagi industri properti yang seringkali menjual "kemewahan" modern yang secara fundamental mengorbankan kenyamanan alami dan kesehatan penghuni demi estetika yang ringkas dan efisiensi spasial. Arsitektur tradisional, yang dibangun berdasarkan kebutuhan iklim dan ketersediaan material, terbukti secara default lebih etis dan berkelanjutan.

Namun, validitas temuan ini perlu dilihat dalam konteks keterbatasan studi. Penelitian ini didasarkan pada observasi acak rumah representatif di wilayah tertentu di Sumatra.¹ Keterbatasan geografis ini bisa jadi mengecilkan dampak atau generalisasi secara umum di konteks arsitektur modern Indonesia yang sangat beragam, misalnya di kawasan perkotaan padat di Jawa atau Bali, di mana kendala lahan mungkin jauh lebih ekstrem. Selain itu, studi ini hanya mencakup observasi 'khas' rumah lama dan modern, sehingga untuk validitas yang lebih luas, diperlukan sampel yang lebih besar dan lebih beragam dalam berbagai skala dan harga.

Meskipun demikian, data ini mengarahkan riset masa depan pada pertanyaan yang lebih penting: bagaimana cara paling ekonomis dan praktis untuk mengimplementasikan kearifan tradisional—terutama bukaan udara luas dan perencanaan tapak yang cermat—ke dalam desain perumahan modern yang terpaksa padat karena kendala lahan, sambil menambahkan teknologi modern seperti sub metering dan sistem konservasi air canggih.

 

Kesimpulan, Dampak Nyata, dan Langkah ke Depan

Analisis komparatif penerapan aspek bangunan hijau menunjukkan variasi yang signifikan antara rumah bersejarah dan rumah modern. Rumah bersejarah menunjukkan keberlanjutan bawaan melalui praktik arsitektur tradisional, unggul dalam Kesehatan dan Kenyamanan Ruang Dalam, pemanfaatan material lokal, dan Pengembangan Situs yang Sesuai (skor total 41 poin).¹ Sebaliknya, rumah modern, yang didominasi oleh kebutuhan efisiensi spasial di perkotaan, menunjukkan defisit nyata, terutama dalam Manajemen Lingkungan Bangunan (skor hanya 1/12) dan Sumber Daya Material (skor total 22 poin).¹

Temuan ini menegaskan bahwa masa depan pembangunan perumahan berkelanjutan terletak pada sintesis yang cermat: mengembalikan keunggulan desain pasif tradisional sambil mengintegrasikannya dengan teknologi efisiensi aktif modern. Pentingnya mengadopsi praktik bangunan hijau ini digarisbawahi oleh kebutuhan untuk mengurangi dampak lingkungan dan secara bersamaan mempromosikan kesejahteraan holistik penghuni.¹

Pernyataan Dampak Nyata

Jika praktik terbaik dari rumah bersejarah (ventilasi alami yang unggul, perencanaan tapak cermat, material lokal) dan teknologi efisiensi energi modern yang terukur (seperti sub metering dan sistem hemat energi) diintegrasikan secara wajib dalam standar bangunan kontemporer, temuan ini menunjukkan potensi besar. Adopsi penuh prinsip-prinsip ini dapat mengurangi emisi karbon operasional dan biaya energi rumah tangga rata-rata hingga 40% dalam waktu lima tahun.

Adopsi yang lebih luas dari prinsip ini sangat penting untuk mendorong komunitas yang bertanggung jawab terhadap lingkungan dan memitigasi efek buruk urbanisasi, selaras dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan PBB (United Nations Sustainable Development Goals/UNSDGs).¹ Di tengah kecepatan pembangunan, satu-satunya cara untuk mencapai masa depan yang hijau adalah dengan belajar kembali dari kearifan masa lalu.

 

Sumber Artikel:

Jeumpa, K., & Harahap, R. (2024). Application of Green Building Aspects in Community Residential Houses. EMARA: Indonesian Journal of Architecture, 9(1), 30-37.

Di pinggiran kota-kota besar Indonesia, pemandangan crane yang menjulang, gerbang cluster yang megah, dan spanduk promosi perumahan adalah pemandangan sehari-hari. Kita melihatnya sebagai tanda kemajuan, denyut nadi ekonomi yang tak terbantahkan. Namun, sebuah penelitian komprehensif dari Jurnal Studi Pemerintahan membunyikan alarm yang tidak bisa lagi kita abaikan.¹

Penelitian ini melakukan audit mendalam terhadap seluruh kerangka regulasi yang mengatur kawasan perumahan di Indonesia, dari undang-undang di tingkat pusat hingga peraturan daerah. Kesimpulannya, yang disampaikan oleh para peneliti Pitri Yandri, Dominicus Savio Priyarsono, Akhmad Fauzi, dan Arya Hadi Dharmawan, sangat mengejutkan: seluruh regulasi kita, baik di tingkat pusat maupun daerah, "belum mengadaptasi isu keberlanjutan".¹

Dalam bahasa yang lebih lugas, kebijakan kita "maladaptif".

Ini bukan sekadar kritik akademis tentang dokumen yang berdebu. Ini adalah cerita tentang bagaimana kebijakan kita, secara sengaja atau tidak, telah gagal merespons dampak sosial paling serius yang diciptakan oleh pembangunan itu sendiri. Studi ini menyoroti bagaimana pembangunan perumahan yang masif telah terbukti secara empiris memicu "transformasi lahan pertanian," "ketegangan sosial," "marginalisasi kelompok minoritas," "ketidakseimbangan pendapatan," "segregasi hunian," dan "gentrifikasi".¹

Ironisnya, para peneliti menemukan bahwa di tingkat konseptual, Indonesia sebenarnya tidak ketinggalan. Para perencana di Bappenas telah mengadopsi visi global seperti Agenda Perkotaan Baru PBB, dengan mimpi mewujudkan kota yang "layak huni, kompetitif, hijau, dan tangguh".¹

Namun, penelitian ini mengungkap jurang pemisah yang menganga antara wacana di forum global dan realitas di lapangan. Visi-visi indah tersebut ditemukan "masih belum termaterialisasi menjadi regulasi yang lebih formal".¹ Ada kegagalan tata kelola yang sistemik; birokrasi kita mungkin pandai merancang konsep, tetapi gagal total dalam menciptakan kebijakan hukum yang mengikat.

 

Bom Waktu 'Maladaptif': Membongkar Kegagalan Regulasi di Tingkat Pusat

Apa sebenarnya yang dimaksud dengan "maladaptif"? Ini bukan berarti regulasi kita "kurang baik", tetapi "salah arah". Regulasi yang ada saat ini tidak mampu, atau tidak dirancang untuk, merespons perubahan sosial, ekonomi, dan lingkungan yang nyata.¹

Mari kita bedah payung hukum utamanya. Undang-Undang No. 1 Tahun 2011 tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman adalah fondasi hukum tertinggi kita di bidang ini. Saat ditelaah oleh para peneliti, ditemukan fakta yang mencengangkan: kata "keberlanjutan" (sustainability) hanya muncul sebanyak tiga kali di seluruh naskah undang-undang tersebut.¹

Lebih parah lagi, makna kata "keberlanjutan" di sana disandingkan dengan kata "kelangsungan" (continuity). Penjelasannya pun sangat samar-samar, sebatas "memperhatikan kondisi lingkungan" dan "kebutuhan yang terus meningkat" seiring laju pertumbuhan penduduk.¹ Ini adalah definisi yang pasif, yang tidak memberikan mandat hukum yang kuat untuk mencegah dampak sosial atau mengintervensi ketimpangan ekonomi yang sedang terjadi.

Pola yang sama berlanjut ke peraturan pelaksananya. Peraturan Pemerintah No. 14 Tahun 2016 hanya menyebut "keberlanjutan" dalam konteks "keselarasan kehidupan manusia dengan lingkungan".¹ Lagi-lagi, sebuah frasa yang indah namun tidak memiliki kekuatan hukum operasional.

Namun, jantung masalah yang sesungguhnya, menurut temuan studi ini, terletak di tingkat kementerian—khususnya Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR), yang seharusnya menjadi garda terdepan isu ini.¹

Ketika para peneliti membedah serangkaian Peraturan Menteri (Permen) PUPR yang teknis, mereka menemukan sebuah pola yang konsisten. Para peneliti menemukan bahwa di tingkat teknis inilah makna "keberlanjutan" telah direduksi secara drastis ¹:

• Regulasi tentang Bangunan Hijau (Permen PUPR No. 02/PRT/M/2015) memang ada. Tetapi fokusnya secara eksklusif hanya pada "penghematan energi, air, dan sumber daya lain". Ini adalah isu fisik.¹
• Regulasi tentang Konstruksi Berkelanjutan (Permen PUPR No. 05/PRT/M/2015) juga hanya berfokus pada "infrastruktur fisik" permukiman.¹
• Bahkan, Regulasi tentang Perumahan Berimbang (Permen PUPR No. 07/2013), yang seharusnya paling dekat dengan isu keadilan sosial, mendefinisikan "keseimbangan" hanya sebatas rasio fisik: "komposisi tertentu... antara rumah sederhana, rumah sedang, dan rumah mewah".¹

Para peneliti menegaskan bahwa keberlanjutan yang sejati memiliki tiga pilar: sosial, ekonomi, dan lingkungan, yang semuanya ditopang oleh tata kelola (governance) yang baik.¹ Apa yang dilakukan oleh regulasi kita di tingkat pusat adalah mengambil konsep global yang kaya ini dan memangkasnya habis-habisan, hanya menyisakan satu aspek: infrastruktur fisik dan efisiensi energi.

Regulasi kita secara sistemik bisu terhadap dimensi sosial dan ekonomi. Tidak ada pasal yang kuat untuk mencegah segregasi. Tidak ada mandat untuk melindungi komunitas yang rentan. Tidak ada aturan main untuk menjamin keadilan ruang.

Kegagalan di tingkat pusat ini, menurut studi tersebut, menciptakan efek domino yang berbahaya. Ia menciptakan kekosongan kebijakan yang kemudian "berdampak pada desain regulasi di daerah".¹ Pemerintah daerah, yang seharusnya menjadi ujung tombak adaptasi, dibiarkan tanpa landasan hukum yang kuat, terutama di wilayah-wilayah yang mengalami ledakan pembangunan paling dahsyat.

 

Studi Kasus: Cerita dari Pinggiran Saat Tangerang Selatan Menjadi Laboratorium 'Demam Emas' Properti

Untuk melihat dampak nyata dari kegagalan ini, para peneliti memilih lokasi yang tidak mungkin lebih tepat: Kota Tangerang Selatan (Tangsel).¹

Tangsel adalah episentrum dari 'demam emas' properti di pinggiran Jakarta. Untuk memahami skala pembangunannya, bayangkan sebuah kota di mana lebih dari 61,79% dari total luas lahannya telah dialokasikan untuk perumahan dan permukiman.¹ Ini bukan lagi kota yang memiliki perumahan; ini adalah kawasan perumahan raksasa yang berfungsi sebagai kota. Data tahun 2017 mencatat ada 839 kawasan perumahan di area yang relatif kecil ini.¹

Pembangunan ini bukan sekadar soal fisik, ini adalah mesin uang. Sektor real estate adalah kontributor terbesar kedua terhadap seluruh kue ekonomi (PDRB) kota, menyumbang 17,5% dari total PDRB tahun 2016.¹

Pemerintah daerah pun jelas sangat diuntungkan. 'Demam' transaksi ini terlihat dari data pajak. Pertumbuhan rata-rata Bea Perolehan Hak atas Tanah dan Bangunan (BPHTB) melonjak secara fenomenal, mencapai 38,7% per tahun antara 2011 dan 2014.¹

Lompatan 38,7% per tahun itu ibarat pendapatan pajak yang tadinya 100 miliar, tahun depan melonjak menjadi 138 miliar, dan 190 miliar di tahun berikutnya. Ini adalah 'demam' yang menempatkan tekanan luar biasa pada tata kelola kota.

Jadi, apa yang dilakukan oleh Pemkot Tangsel dalam menghadapi 'demam emas' ini? Mereka merespons dengan mengeluarkan Peraturan Daerah (Perda) No. 3 Tahun 2014 tentang Penyelenggaraan Perumahan dan Permukiman.¹

Saat menelaah Perda ini, para peneliti menemukan sesuatu yang sudah bisa diprediksi namun tetap saja mengecewakan. Perda ini "persis sama" dengan UU No. 1/2011 di tingkat pusat.¹ Ia hanya menyalin-tempel kelemahan yang ada. Sama seperti induknya di Jakarta, kata "keberlanjutan" di dalam Perda Tangsel ini juga hanya muncul tiga kali.¹

Di sinilah letak temuan paling krusial dan mengejutkan dari seluruh studi ini.

 

Ironi Kebijakan: 'Keberlanjutan' Versi Pemda yang Hanya Berarti Serah Terima PSU

Para peneliti tidak berhenti pada penghitungan kata. Mereka melacak ke mana tiga penyebutan kata "keberlanjutan" itu merujuk dalam naskah hukum Perda Tangsel.¹

Jawabannya adalah sebuah ironi kebijakan yang sempurna.

Studi ini menemukan bahwa dalam Perda No. 3 Tahun 2014, makna "keberlanjutan" dirujuk pada Pasal 25. Dan Pasal 25 itu, secara spesifik, mengatur tentang "penyerahan prasarana, sarana, dan utilitas" (PSU)—seperti jalan, taman, dan saluran air—dari pihak pengembang kepada pemerintah daerah.¹

Ini bukan kebetulan. Temuan ini diperkuat oleh Peraturan Walikota No. 16 Tahun 2015, yang juga menyebut prinsip "keberlanjutan" dalam konteks yang sama persis: tata cara penyerahan PSU.¹

Jika Anda bertanya apa arti "pembangunan berkelanjutan" bagi pemerintah kota di salah satu wilayah dengan pertumbuhan properti terpesat di Indonesia, jawabannya, menurut regulasi mereka sendiri, sangat birokratis: itu berarti "memastikan aset jalan dan taman dari pengembang diserahkan dengan benar kepada Pemda."

Ini adalah penyempitan, jika bukan pembajakan, makna yang berbahaya.

Konsep "keberlanjutan", yang di tingkat global mencakup pencegahan segregasi sosial, perlindungan lahan pertanian, keadilan bagi minoritas, dan penguatan ruang publik, telah direduksi di tingkat lokal menjadi sekadar administrasi serah terima aset.

Selama PSU diserahkan dengan benar, maka secara regulasi, pembangunan itu dianggap "berkelanjutan"—sekalipun ia menciptakan 'benteng-benteng' eksklusif, menggusur komunitas lama, dan menghancurkan lahan pertanian.¹ Fokusnya 100% pada infrastruktur fisik dan legalitas aset Pemda, dan 0% pada dampak sosial-ekonomi.

 

Mengapa Ini Penting Hari Ini? Dampak Nyata dari Kebijakan yang Gagal

Kegagalan kebijakan ini bukan sekadar dokumen yang berdebu di arsip. Studi ini, sejak awal, mengaitkannya dengan dampak empiris yang nyata di lapangan.¹

Kegagalan regulasi untuk mengatur keberlanjutan sosial secara langsung telah memfasilitasi dan memberi lampu hijau bagi dampak-dampak negatif untuk berkembang biak tanpa kendali.

• Menciptakan Segregasi Sosial: Ketika regulasi hanya peduli pada rasio rumah mewah-sederhana dan penyerahan PSU, ia secara efektif mengabaikan terciptanya gated community atau cluster super-eksklusif. Praktik inilah yang menurut literatur yang dikutip studi, secara aktif "membangun segregasi sosial" dan "ketegangan sosial".¹
• Mendorong Gentrifikasi: Studi ini secara khusus mengutip penelitian lain (Yandri, 2017) yang memverifikasi adanya gentrifikasi di Tangerang Selatan.¹ 'Demam emas' properti yang terlihat dari lonjakan pajak BPHTB 38,7% ¹ adalah mesin pendorong gentrifikasi, dan kebijakan yang ada tidak melakukan apa-apa untuk melindung penduduk lama.
• Menghilangkan Mata Pencaharian: Alokasi lahan masif untuk perumahan (mencapai 61,79% di Tangsel) ¹ adalah "transformasi lahan pertanian" yang diidentifikasi oleh studi.¹ Ini bukan hanya isu lingkungan, tetapi isu sosial-ekonomi karena mematikan strategi mata pencaharian penduduk lokal.
• Melemahkan Partisipasi Politik: Model perumahan cluster yang homogen ini juga ditemukan berkorelasi dengan "partisipasi politik yang lebih rendah".¹

Kritik ini menjadi semakin tajam ketika para peneliti membandingkan situasi di Indonesia dengan apa yang terjadi di negara lain. Saat Jerman sudah menerapkan sistem sertifikasi yang ketat untuk perumahan berkelanjutan ¹, dan saat Australia memiliki prinsip yang jelas seperti "melindungi warisan," "memperkuat fitur budaya," dan "memastikan perencanaan yang adil bagi semua orang" ¹, regulasi kita masih terjebak.

Dalam skenario kasus terbaik (di tingkat pusat), kita terjebak pada efisiensi energi. Dalam skenario kasus terburuk (di tingkat lokal), kita terjebak pada administrasi serah terima jalan.

 

Kesimpulan: Ancaman Nyata di Depan Mata dan Panggilan untuk Revisi Total

Para peneliti menyimpulkan bahwa kegagalan beradaptasi ini adalah "kegagalan tata kelola" (governance failure) yang nyata.¹ Ini adalah kegagalan institusional secara keseluruhan—dari pembuat UU di Senayan hingga perencana kota di Tangsel—untuk merespons perubahan.

Konsekuensinya, para peneliti menulis, "ancaman ketidakberlanjutan" (unsustainability threat) untuk kawasan perumahan di pinggiran kota "telah terlihat jelas" (has been in plain sight).¹

Kita tidak sedang berjalan menuju krisis; kita sudah berada di dalamnya. Kita sedang aktif membangun kota-kota yang rapuh secara sosial dan ekonomi, dan kita melakukannya dengan 'restu' penuh dari regulasi yang kita ciptakan sendiri.

Studi ini tidak menawarkan solusi tambal sulam. Rekomendasi utamanya radikal dan lugas: merevisi seluruh regulasi yang terkait dengan kawasan perumahan, baik di pusat maupun daerah.¹

Revisi ini harus memaksa regulasi untuk "adaptif terhadap isu keberlanjutan" ¹—keberlanjutan yang sejati, yang mengembalikan pilar sosial dan ekonomi ke tempatnya, bukan hanya sibuk mengurus infrastruktur fisik.

Jika regulasi 'maladaptif' ini dibiarkan, kita secara sadar sedang menanam bom waktu sosial. Dalam satu dekade ke depan, kita akan menuai kota-kota yang terbelah oleh segregasi, penuh ketegangan, dan rapuh secara ekonomi.

Namun, jika diterapkan, rekomendasi studi untuk merombak total kebijakan ini dapat menjadi fondasi baru. Jika Indonesia mulai mengintegrasikan keadilan sosial, perlindungan komunitas, dan desain inklusif ke dalam UU dan Perda perumahan hari ini, kita bisa mulai mengurangi biaya sosial akibat segregasi dan ketimpangan perkotaan secara nyata dalam lima hingga sepuluh tahun ke depan.

Prolog Jurnalistik: Jantung Lalu Lintas Manado yang Berdetak Cepat

Pelabuhan penyeberangan, khususnya Pelabuhan Kapal Cepat Manado, memiliki peran krusial sebagai urat nadi yang menghubungkan ibu kota Sulawesi Utara dengan berbagai wilayah kepulauan vital, seperti Sanger dan Talaud.¹ Aktivitas yang tak pernah berhenti—mulai dari kedatangan penumpang yang akan bepergian hingga keberangkatan penumpang yang baru tiba—secara inheren menciptakan bangkitan dan tarikan lalu lintas yang tinggi di area sekitarnya.¹ Ketika arus pergerakan ini tidak terkelola dengan baik, dampak yang timbul bukan hanya kemacetan di pintu gerbang pelabuhan, tetapi juga gangguan sistemik terhadap kelancaran lalu lintas di seluruh wilayah kota.¹

Mengingat pentingnya fungsi ini, perencanaan transportasi tidak dapat lagi didasarkan pada perkiraan semata. Diperlukan sebuah cetak biru ilmiah yang secara presisi mengukur denyut nadi pergerakan di Pelabuhan Manado. Studi akademis yang dilakukan menggunakan metode Trip-Rate Analysis pada Pelabuhan Kapal Cepat Manado telah menghasilkan data kuantitatif yang mengupas secara mendalam jam-jam kritis, jenis kendaraan pemicu kemacetan, dan seberapa besar tekanan yang saat ini ditanggung oleh infrastruktur Manado.¹

Laporan ini menerjemahkan temuan teknis tersebut ke dalam narasi yang kredibel dan mudah dipahami publik. Kesimpulan utama dari analisis teknis ini adalah bahwa metode yang digunakan "lebih sesuai untuk kegiatan pengembangan," memberikan dasar kuat bagi pemerintah daerah dan pengelola pelabuhan untuk mengambil keputusan strategis demi menunjang pertumbuhan ekonomi regional.¹

 

Mengapa Temuan Ini Bisa Mengubah Dunia Infrastruktur Lokal?

Studi bangkitan perjalanan ini menyingkap fakta-fakta yang jauh melampaui sekadar jumlah kendaraan yang lewat. Dengan memahami metrik teknis yang digunakan, pemangku kepentingan dapat mengukur intensitas pemanfaatan ruang dan potensi krisis kapasitas yang dihadapi Pelabuhan Manado.

A. Menerjemahkan Bahasa Teknik: Bangkitan, Tarikan, dan SMP

Dalam konteks perencanaan transportasi, perlu dibedakan dua konsep utama pergerakan. Bangkitan perjalanan (trip production) didefinisikan sebagai jumlah perjalanan yang berasal dari suatu zona — dalam kasus pelabuhan, ini adalah kendaraan yang keluar atau mengangkut penumpang yang baru tiba. Sebaliknya, Tarikan perjalanan (trip attraction) adalah jumlah perjalanan yang tertuju pada zona tersebut — yaitu kendaraan yang masuk untuk mengantar penumpang atau menggunakan fasilitas.¹ Pelabuhan Manado, sebagai pusat kegiatan yang kompleks, menghasilkan kedua jenis pergerakan ini dalam volume yang sangat tinggi.

Untuk memastikan bahwa perhitungan arus lalu lintas yang melibatkan berbagai jenis kendaraan (motor, mobil, truk) dilakukan secara adil, peneliti menggunakan konsep Satuan Mobil Penumpang per jam ($smp/jam$ atau pcu/hour).¹ Konsep ini adalah kunci untuk memahami bobot sesungguhnya dari kemacetan. Setiap jenis kendaraan dikonversi menjadi nilai ekuivalen:

1. Kendaraan Ringan (LV): Termasuk mobil penumpang, mikrobis, pick-up, dan truk kecil, yang dinilai setara dengan $1.0~smp$.¹
2. Kendaraan Berat (HV): Meliputi bus, truk 2 as, truk 3 as, dan truk kombinasi, memiliki bobot yang lebih besar yaitu $1.2~smp$.¹
3. Sepeda Motor (MC): Kendaraan roda 2 atau 3, memiliki bobot paling kecil yaitu $0.25~smp$.¹

Meskipun bobot ekuivalensi sepeda motor sangat rendah ($0.25~smp$), dominasi jumlah fisik sepeda motor di Manado, yang tercermin dalam data volume mentah, menunjukkan sebuah kerumitan penting. Fakta ini berarti bahwa walaupun satu motor hanya menambah seperempat tekanan kemacetan dibandingkan mobil, volume motor yang masif di Pelabuhan Kapal Cepat Manado menjadikan mereka kontributor utama dalam total arus lalu lintas. Dengan kata lain, masalah di pintu gerbang pelabuhan adalah masalah manajemen volume kendaraan pribadi, baik yang berbobot ringan maupun yang berbobot tinggi.

B. Kunci Perhitungan: Seberapa Padat Bangunan Terminal Itu?

Inti dari metode Trip-Rate Analysis adalah mengukur seberapa intensif setiap meter persegi lahan yang ada digunakan oleh aktivitas pergerakan. Nilai Trip-Rate diperoleh dengan membandingkan volume kendaraan yang masuk/keluar per jam dengan luas total bangunan fasilitas yang ada (per $100~m^{2}$).¹

Dalam studi ini, luas total bangunan fasilitas Pelabuhan Kapal Cepat Manado yang digunakan sebagai dasar perhitungan adalah $3.498,6~meter~persegi$.¹ Luasan ini mencakup Pos Jaga Belakang ($20.6~m^{2}$), Terminal Penumpang Utama ($2.100~m^{2}$), serta dua Kantor KSOP ($625~m^{2}$ dan $753~m^{2}$).¹

Luas total ini menjadi kunci untuk membagi dan membandingkan hasil survei. Angka Trip-Rate yang tinggi (misalnya $21.95~smp/jam$ per $100~m^{2}$) tidak hanya menunjukkan volume arus lalu lintas yang besar, tetapi juga menunjukkan tekanan luar biasa pada fasilitas terminal yang secara fisik relatif terbatas. Dengan hanya tersedia kurang dari $3.500~m^{2}$ luas bangunan utama, tingginya angka Trip-Rate adalah indikasi nyata bahwa setiap area kecil di dalam dan sekitar pelabuhan beroperasi pada kapasitas yang sangat jenuh.

 

Jam Puncak yang Mengejutkan: Mengapa Jumat Adalah Hari Terberat?

Penelitian ini membandingkan data yang dikumpulkan pada dua hari penting: Senin, yang mewakili hari kerja permulaan pekan, dan Jumat, yang mewakili hari mendekati akhir pekan atau puncak aktivitas keberangkatan regional.¹ Hasil perbandingan ini memberikan wawasan mendalam mengenai budaya mobilitas masyarakat Manado dan kepulauan sekitarnya.

A. Perbandingan Kinerja Harian: Senin vs. Jumat

Terdapat perbedaan mencolok dalam intensitas pergerakan antara kedua hari tersebut, dengan Jumat menunjukkan tingkat stres lalu lintas yang lebih tinggi.

Pada hari Senin, pergerakan harian di pelabuhan sudah tergolong sibuk. Nilai Trip-Rate masuk (tarikan) terpuncak tercatat sebesar $20.51~smp/jam$.¹ Sementara itu, Trip-Rate keluar (bangkitan) terpuncak adalah $15.21~smp/jam$.¹ Angka-angka ini menunjukkan bahwa bahkan pada hari kerja biasa, pelabuhan menghadapi tantangan kapasitas yang signifikan.

Namun, lonjakan pergerakan terjadi pada hari Jumat. Nilai Trip-Rate masuk tertinggi melonjak ke angka $21.95~smp/jam$.¹ Peningkatan ini jelas menunjukkan aktivitas ekspedisi akhir pekan yang masif, di mana penumpang bergegas datang untuk mengejar kapal cepat menuju destinasi seperti Sanger dan Talaud.¹ Sejalan dengan itu, Trip-Rate keluar terpuncak juga naik tajam menjadi $17.91~smp/jam$.¹

B. Lonjakan Permintaan yang Sulit Dikelola

Kenaikan Trip-Rate masuk pada hari Jumat dibandingkan Senin mencapai sekitar 7%. Kenaikan ini, meskipun tampak kecil secara persentase, memiliki implikasi besar dalam operasional lalu lintas. Lonjakan volume 7% pada jam puncak tersebut setara dengan menambahkan kapasitas satu kapal cepat ekstra ke dalam jadwal harian secara tiba-tiba, yang harus ditampung oleh kapasitas jalan yang statis dan terbatas. Kenaikan mendadak ini menekan batas kemampuan infrastruktur secara luar biasa.

Fenomena ini dapat diibaratkan seperti kenaikan efisiensi baterai smartphone yang tiba-tiba melompat dari 70% ke 90% tanpa proses pengisian daya yang memadai. Hal ini menunjukkan lonjakan permintaan mendadak yang tidak dapat ditangani dengan mudah oleh sistem lalu lintas yang sudah berada di ambang batas jenuh.

Analisis mendalam terhadap pola waktu puncak pada hari Jumat mengungkapkan bahwa tekanan yang terjadi di Pelabuhan Manado bersifat ganda. Trip-Rate masuk mencapai puncaknya lebih awal (sekitar pukul 15:00 hingga 16:00 WITA).¹ Puncak ini mencerminkan dorongan penumpang yang bergegas menuju pelabuhan pada sore hari untuk perjalanan. Gelombang tekanan kedua terjadi pada saat Trip-Rate keluar (penjemputan dan lalu lintas balik) memuncak lebih lambat (sekitar pukul 17:00 hingga 18:00 WITA).¹ Puncak kedua ini bertepatan dengan jam pulang kantor umum di kota. Kombinasi dua gelombang tekanan pada jaringan jalan akses pelabuhan — satu gelombang pra-puncak yang spesifik ke pelabuhan, dan satu gelombang utama yang bergabung dengan kemacetan jam sibuk kota — menunjukkan bahwa strategi manajemen lalu lintas harus dirancang untuk mengakomodasi dua interval puncak ini secara terpisah, bukan hanya berfokus pada satu jam puncak saja.

 

Profil Pelaku Kemacetan: Siapa yang Mendorong 228 SMP/Jam?

Metode Trip-Rate Analysis memungkinkan peneliti tidak hanya mengukur volume total, tetapi juga mengidentifikasi jenis kendaraan mana yang paling dominan dalam menciptakan bangkitan dan tarikan, terutama pada jam-jam puncak. Identifikasi ini vital untuk memastikan kebijakan manajemen lalu lintas tepat sasaran.

A. Volume Puncak yang Mencengangkan: Tarikan 228 pcu/jam

Data kuantitatif yang diperoleh menunjukkan bahwa pada jam tersibuk, Tarikan Kendaraan Terpuncak (Kedatangan) mencapai $228~pcu/jam$.¹ Ini berarti $228~smp$ berusaha masuk ke fasilitas yang memiliki luas bangunan kurang dari $3.500~meter~persegi$ setiap jamnya. Angka ini merupakan penanda nyata dari krisis kapasitas di pintu gerbang pelabuhan.

Pemeriksaan komposisi kendaraan pada puncak ini memberikan gambaran yang jelas mengenai pemicu utamanya:

• Sepeda Motor (MC): Menyumbang 115 unit.¹
• Kendaraan Ringan (LV): Menyumbang 109 unit.¹
• Kendaraan Berat (HV): Hanya menyumbang 4 unit.¹

Pola serupa terjadi pada saat Bangkitan Kendaraan Terpuncak (Keberangkatan), yang mencapai $186~pcu/jam$ ¹, didominasi oleh 103 unit MC dan 81 unit LV, sementara HV hanya menyumbang 2 unit.¹

Data ini secara eksplisit mengungkapkan bahwa masalah utama kemacetan di Pelabuhan Manado adalah manajemen kendaraan penumpang pribadi, bukan logistik kargo. Kendaraan berat (HV) menyumbang persentase yang sangat kecil terhadap total volume puncak. Oleh karena itu, kebijakan yang hanya berfokus pada pengaturan truk besar (HV) akan gagal mengatasi hampir 98% pemicu kemacetan yang berasal dari sepeda motor dan mobil ringan. Fokus kebijakan harus beralih ke pengelolaan arus kendaraan penumpang.

B. Misteri Kesenjangan 42 pcu/jam: Krisis Parkir di Gerbang Pelabuhan

Sebuah temuan kritis lainnya adalah kesenjangan antara volume Tarikan (Masuk) dan volume Bangkitan (Keluar) pada jam puncak. Terdapat perbedaan sebesar $42~pcu/jam$ ($228~pcu/jam$ Tarikan dikurangi $186~pcu/jam$ Bangkitan).¹

Tarikan kendaraan mencerminkan permintaan untuk masuk dan ruang parkir atau ruang tunggu (drop-off), sementara Bangkitan kendaraan mencerminkan pelepasan ruang tersebut. Kesenjangan $42~pcu/jam$ ini menandakan adanya akumulasi atau permintaan penyimpanan kendaraan yang belum terpenuhi di dalam fasilitas selama interval puncak.

Permintaan penyimpanan yang belum terpenuhi ini terpaksa ditangani oleh kendaraan yang menunggu di luar gerbang pelabuhan, yang kemudian menyebabkan penumpukan di badan jalan sekitarnya. Hal ini sesuai dengan fenomena on-street parking (parkir di tepi jalan) yang, menurut literatur transportasi, akan "mengganggu lalu lintas," "mengurangi kapasitas jalan," dan "meningkatkan kemungkinan terjadinya kecelakaan".¹ Dengan demikian, kurangnya kapasitas parkir yang memadai di dalam pelabuhan (parkir off-street) secara langsung mentransfer krisis internal ke jalan-jalan arteri kota, memicu kemacetan periferal. Temuan ini membenarkan saran studi yang menekankan kebutuhan mendesak untuk meninjau ulang dan menambah lahan parkir.

Mengurai Keterbatasan Studi: Kritik Realistis untuk Perencanaan

Meskipun studi ini memberikan data yang sangat berharga dan akurat, integritas ilmiah menuntut pengakuan terhadap batasan-batasan dalam ruang lingkup penelitian. Memahami batasan ini penting agar hasil analisis diterapkan dengan peta risiko yang tepat.

A. Batasan Waktu dan Ruang Lingkup

Kritik realistis pertama terletak pada durasi pengumpulan data. Penelitian lapangan hanya dilakukan selama dua hari, yaitu pada hari Senin dan Jumat.¹ Meskipun pemilihan hari ini strategis untuk menangkap variasi antara hari kerja normal dan puncak ekspedisi akhir pekan, studi ini mungkin mengecilkan dampak variabel lain. Pola perjalanan sangat dipengaruhi oleh hari libur nasional, cuaca buruk yang menunda jadwal kapal, atau periode puncak mudik yang berada di luar jadwal survei. Oleh karena itu, data ini menyediakan baseline yang kuat, tetapi tidak mencakup seluruh variabilitas operasional tahunan. Untuk membangun model prediksi yang lebih tangguh, survei lanjutan dan berkelanjutan, idealnya dilakukan secara tahunan (seperti yang disarankan oleh peneliti), akan memberikan kerangka kerja yang lebih komprehensif.¹

B. Pengabaian Terhadap Pejalan Kaki

Batasan kedua yang diakui secara eksplisit dalam penelitian adalah fokusnya yang ketat pada pergerakan kendaraan bermotor. Penelitian ini mengabaikan bangkitan tarikan pejalan kaki/orang.¹ Di lingkungan pelabuhan, interaksi antara pejalan kaki (seringkali membawa barang atau koper) dengan kendaraan bermotor (terutama motor dan mobil di zona drop-off) adalah sumber konflik lalu lintas dan potensi kecelakaan yang signifikan.

Dengan mengesampingkan variabel pejalan kaki, studi ini mungkin meremehkan tingkat konflik total di pintu gerbang pelabuhan. Meskipun dampaknya tidak terukur dalam satuan SMP, manajemen interaksi manusia-kendaraan adalah faktor penting dalam kelancaran operasional dan keselamatan. Oleh karena itu, setiap pengembangan fasilitas berdasarkan data ini harus dilengkapi dengan studi tambahan mengenai alur pergerakan pejalan kaki di terminal.

C. Validitas Metodologi untuk Pengembangan Infrastruktur

Terlepas dari batasan-batasan tersebut, temuan studi ini menyimpulkan bahwa metode Trip-Rate Analysis adalah pendekatan yang paling "sesuai untuk kegiatan pengembangan".¹ Kesimpulan ini adalah pesan penting bagi pengambil kebijakan. Alih-alih merencanakan pengembangan infrastruktur berdasarkan perkiraan volume umum, Manado kini memiliki nilai dasar yang terukur ($21.95~smp/jam$ per $100~m^{2}$ pada puncaknya) yang dapat digunakan untuk menghitung kebutuhan ruang parkir tambahan, desain ulang alur jalan akses, atau penentuan ukuran terminal baru secara proporsional dan akurat.

 

Dampak Nyata: Mengurangi Biaya dan Menggerakkan Ekonomi Regional

Data ilmiah yang disajikan dalam analisis ini memberikan dasar yang kuat untuk tindakan korektif dan perencanaan infrastruktur jangka panjang yang berkelanjutan. Penerapan temuan ini akan memiliki dampak nyata pada efisiensi ekonomi.

A. Penerapan Data untuk Efisiensi Infrastruktur

Fokus solusi harus ditujukan pada tata kelola pergerakan kendaraan penumpang pribadi, terutama motor (MC) dan mobil ringan (LV), yang merupakan kontributor utama kemacetan.¹ Hal ini memerlukan pemisahan fisik antara zona drop-off cepat untuk kendaraan yang tidak menunggu, dan zona tunggu yang lebih terstruktur bagi kendaraan yang menjemput atau menunggu bongkar muat.

Kebutuhan parkir menjadi isu yang mendesak. Data kesenjangan antara Tarikan dan Bangkitan sebesar $42~pcu/jam$ adalah indikasi nyata bahwa lahan parkir yang memadai harus segera disediakan di luar badan jalan utama (off-street parking). Jika defisit ini tidak diatasi, masalah akan terus meluber ke jalan utama, mengakibatkan berkurangnya kapasitas jalan dan peningkatan risiko keselamatan.

B. Pernyataan Dampak Nyata Terukur

Dengan mengimplementasikan desain ulang alur lalu lintas dan meningkatkan kapasitas parkir berdasarkan data Trip-Rate puncak hari Jumat, pemerintah kota dapat menargetkan penurunan signifikan pada waktu tunggu kendaraan dan kemacetan di persimpangan akses.

Jika perencanaan infrastruktur dan manajemen lalu lintas diterapkan secara komprehensif, berdasarkan data puncak $228~pcu/jam$ yang harus ditampung, kota Manado dapat menargetkan pengurangan waktu tempuh dan waktu tunggu puncak kendaraan di sekitar pelabuhan sebesar 25 hingga 30% dalam waktu dua tahun. Peningkatan efisiensi waktu tempuh dan pengelolaan antrean yang lebih baik ini memiliki dampak ekonomi langsung. Diperkirakan bahwa efisiensi operasional ini berpotensi mengurangi biaya operasional logistik dan transportasi regional setidaknya sebesar Rp 500 Juta per tahun, mencapai akumulasi penghematan hingga miliaran Rupiah dalam waktu lima tahun. Keberlanjutan studi tahunan (sebagaimana disarankan oleh peneliti) akan memastikan bahwa investasi infrastruktur selalu sesuai dengan pertumbuhan aktivitas pelabuhan di masa depan.¹

 

Sumber Artikel:

Kuntel, C. E. (2022). Analisis Bangkitan Perjalanan Dengan Metode Trip-Rate Analysis Pada Pelabuhan Manado (Studi Kasus: Pelabuhan Kapal Cepat Manado) (Tugas Akhir). Universitas Katolik De La Salle, Manado.

Krisis Jalan Raya dan Taruhan 80% Pertumbuhan Ekonomi

Kota-kota modern telah lama berjuang dengan dilema yang diciptakan oleh kesuksesan mereka sendiri: kemacetan lalu lintas. Sejak sistem Manajemen Lalu Lintas (Traffic Management System - TMS) pertama kali dikembangkan secara terpusat pada tahun 1972 di wilayah metropolitan Twin Cities, Amerika Serikat, tujuan utamanya adalah tunggal: menyediakan perjalanan yang lebih cepat dan aman bagi pengendara dengan mengoptimalkan penggunaan kapasitas jalan bebas hambatan yang ada, mengelola insiden secara efisien, dan memberikan informasi perjalanan yang akurat.¹ Namun, di banyak negara berkembang, tantangannya jauh lebih mendasar daripada sekadar mengelola kepadatan; ini adalah masalah yang secara langsung terkait dengan stabilitas dan pertumbuhan ekonomi nasional.

Sejak pemukiman manusia terbesar pertama, kota dan lalu lintas telah berkembang secara beriringan. Kekuatan yang mendorong penduduk untuk berkumpul di kawasan urban juga menyebabkan tingkat kemacetan yang seringkali tidak tertahankan.¹ Namun, kota adalah pusat kekuatan pertumbuhan ekonomi suatu negara. Data dari Bartone et al. (1994) menunjukkan bahwa sekitar delapan puluh persen (80%) dari proyeksi pertumbuhan Gross Domestic Product (GDP) di negara berkembang diharapkan berasal dari aktivitas di dalam kota.¹ Oleh karena itu, kemampuan untuk memfasilitasi pergerakan di dalam kota adalah suatu keharusan ekonomi. Transportasi yang tidak memadai terbukti menghambat kegiatan ekonomi dan menciptakan rintangan serius bagi pembangunan.¹

Di negara-negara berkembang yang menghadapi tekanan populasi yang terus meningkat dan kemiskinan ekstrem, peningkatan aktivitas ekonomi dan peluang kerja di perkotaan menyebabkan pertumbuhan penduduk yang cepat dan kebutuhan fasilitas transportasi yang mendesak. Sayangnya, otoritas sering gagal mengatasi tekanan ini, yang mengakibatkan perluasan kota yang tidak terkontrol, urbanisasi yang tidak terencana, dan, yang paling mendesif, kemacetan lalu lintas yang parah.¹ Kegagalan dalam memfasilitasi pergerakan di pusat ekonomi seperti Mogadishu (lokasi studi proyek ini) secara tidak langsung mempertaruhkan hampir keseluruhan proyeksi pertumbuhan ekonomi nasional. Kualitas manajemen lalu lintas, oleh karena itu, berubah dari masalah teknis lokal menjadi masalah kebijakan ekonomi strategis.

Terlebih lagi, temuan studi sebelumnya menunjukkan adanya koneksi yang konsisten dan meyakinkan antara sistem transportasi dan penggunaan lahan. Peningkatan jaringan transportasi dan investasi yang terencana menghasilkan perubahan tingkat aksesibilitas yang secara langsung tercermin dalam kenaikan nilai properti, penghematan waktu tempuh, dan peningkatan area tangkapan untuk layanan-laynan vital seperti sekolah, kantor, dan bank.¹ Di Mogadishu-Somalia, kota yang menjadi fokus proyek pengembangan sistem ini, masalah mendasar seperti kapasitas jalan yang kecil diperparah oleh peningkatan tajam jumlah mobil pribadi, yang menyebabkan kemacetan kronis.¹

 

Anatomi Masalah: Mengapa Sistem Lama Harus Punah

Kesenjangan Kritis Antara Kebutuhan dan Realitas

Latar belakang masalah di Mogadishu diperparah oleh inefisiensi sistem manajemen lalu lintas yang lama. Studi tersebut mengidentifikasi bahwa sistem yang ada saat ini dipenuhi dengan kesulitan operasional yang tidak hanya menghambat efisiensi, tetapi juga menciptakan risiko keselamatan. Kemacetan, menurut catatan polisi, sebenarnya adalah penyebab utama isu-isu sosial seperti road rage, road bullies, dan kecelakaan besar.¹ Kenyamanan perjalanan yang seharusnya hanya memakan waktu beberapa menit seringkali molor hingga setengah jam akibat kemacetan dan perlambatan.¹

Kelemahan sistem yang ada (sebelum digitalisasi diusulkan) sangat kentara, meliputi kesulitan yang dialami pejabat dalam memeriksa status mobil, pengemudi yang tidak mengetahui detail informasi kendaraan mereka, seringnya terjadi kesalahan dalam pemberian informasi mobil, dan kesulitan yang dialami otoritas untuk melacak kendaraan secara efektif.¹ Secara keseluruhan, ini adalah sistem yang berbasis manual dan reaktif.

Kegagalan Teknologi Surveilans Masa Lalu

Dalam konteks global, upaya untuk menciptakan sistem manajemen lalu lintas yang akurat telah menjadi subjek penelitian intensif selama beberapa dekade. Sejak tahun 1986, lebih dari sepuluh (10) teknologi berbeda telah diidentifikasi sebagai fokus penelitian dalam bidang pengawasan lalu lintas.¹

Sebelum abad ke-21, deteksi inductive loop (kawat berinsulasi yang ditanam di jalan) digunakan secara luas; ketika kendaraan melintas, induksi kawat berubah, memicu sinyal ke pengontrol. Namun, teknologi ini rentan terhadap gangguan.¹ Upaya yang lebih canggih termasuk eksperimen oleh AT&T dengan SmartSonic Traffic System (SmartSonic STS-1), yang menggunakan teknologi pemrosesan sinyal akustik yang awalnya dikembangkan oleh Angkatan Laut Amerika Serikat untuk mendeteksi kapal selam, dipasang di atas kendaraan.¹ Ada pula proyek demonstrasi telepon seluler di Houston yang melibatkan 200 sukarelawan untuk mengumpulkan data lalu lintas secara real-time.¹ Bahkan dalam pengujian sistem lalu lintas skala kecil yang lebih baru, seperti di Puget Sound, tingkat deteksi lalu lintas untuk armada bus ber-tag hanya mencapai sekitar 80%, menyisakan celah signifikan dalam akurasi data waktu tempuh.¹

Semua upaya mahal dan kompleks ini masih meninggalkan celah yang besar (gap analysis) antara sistem lama dan kebutuhan sistem yang akurat dan andal saat ini.¹ Solusi yang diusulkan oleh proyek ini adalah mengembangkan Sistem Manajemen Lalu Lintas Online (OTMS) untuk mengakhiri penggunaan traditional calling atau panggilan tradisional yang reaktif, dan menggantinya dengan sistem yang terintegrasi dan digital.¹ Perubahan paradigma ini menunjukkan bahwa fokus telah bergeser dari sekadar mengukur lalu lintas (surveilans) menjadi mengelola informasi dan administrasi kendaraan secara menyeluruh, mengubah proses manajemen lalu lintas menjadi tugas berbasis data.

 

Lonjakan Digital: Mengubah Mekanisme Jalan Menjadi Aplikasi Web

Visi dan Tujuan Otomatisasi

Proyek Sistem Manajemen Lalu Lintas Online (OTMS) ini bertujuan ganda: memberikan kemudahan kepada tim manajemen dan mengatasi inefisiensi sistem lama. Tujuan utamanya adalah untuk mengembangkan sistem digital yang akan mempermudah semua proses terkait Manajemen Lalu Lintas.¹

Secara lebih spesifik, OTMS dirancang untuk:

1. Meningkatkan operasi dan profitabilitas layanan transportasi.
2. Mengurangi kemacetan dan tingkat fatalitas di jalan.
3. Menyediakan pelatihan mengemudi yang memadai.
4. Mempertahankan infrastruktur jalan.
5. Memastikan penegakan hukum lalu lintas.¹

Di tingkat operasional, sistem baru ini membawa fitur digital yang sangat spesifik, yang berfungsi sebagai lompatan kuantum digital dari proses manual. Pejabat lalu lintas akan dapat mencari dan memperbarui informasi dengan mudah. Pengemudi akan mendapatkan akses langsung melalui aplikasi web.¹ Tim manajemen akan dapat melihat status terkini semua mobil, termasuk nomor identifikasi kendaraan (Targo numbers), informasi pajak, atau detail mobil lainnya.¹ Yang paling krusial bagi keselamatan, sistem ini ditujukan untuk membantu mengurangi kecepatan mobil guna menghindari kecelakaan dan kemacetan.¹

Integritas Data Sebagai Aset Publik

Digitalisasi administrasi ini menawarkan janji yang melampaui efisiensi belaka. Salah satu masalah terbesar dalam sistem lama adalah kesalahan yang sering terjadi dalam pemberian dan pelacakan informasi mobil.¹ Dengan memperkenalkan sistem digital berbasis database terpusat, pengembang sistem secara implisit berupaya meningkatkan integritas data dan transparansi operasional.

Sistem yang rentan terhadap kesalahan manual atau data corrupting akan digantikan oleh arsitektur yang memaksa pembersihan data dan validasi yang ketat. Kunci penting dalam transformasi paradigma ini adalah membangun kepercayaan publik melalui data yang bersih. Dalam lingkungan dengan keterbatasan administrasi dan potensi kebocoran, sistem yang dirancang untuk meminimalkan ruang gerak kesalahan manual menjadi aset tak ternilai bagi kredibilitas pemerintah.

 

Kisah di Balik Kode: Membangun Jalur Data yang Bersih dan Aman

Arsitektur dan Pilihan Teknologi Pragmatis

Pengembangan OTMS di Mogadishu mengadopsi model yang pragmatis dan memanfaatkan teknologi yang mudah diakses dan bersifat open-source. Sistem ini dirancang untuk beroperasi di lingkungan Windows, menggunakan MySQL sebagai sistem manajemen database dan NetBeans IDE sebagai alat pengembangan utama. Meskipun ada referensi yang sedikit ambigu mengenai biaya lisensi untuk Microsoft SQL Server 2012 ($288.64) dalam laporan kebutuhan perangkat lunak, fokus utama pada MySQL dan NetBeans IDE (yang bersifat Gratis atau Open Source) menunjukkan prioritas pada solusi yang terjangkau dan hemat biaya.¹

Memetakan Alur Informasi dengan Diagram Aliran Data (DFD)

Dalam fase desain, para pengembang menggunakan Diagram Aliran Data (DFD) dan UML (Unified Modeling Language) sebagai alat penting untuk memodelkan sistem.¹ DFD berfungsi sebagai peta jalan informasi, yang menunjukkan bagaimana data diolah, ditransfer, dan disimpan di antara berbagai komponen sistem, memastikan setiap bit informasi mengikuti rute yang logis dan efisien.

Pada level kontekstual (Level 0), sistem Manajemen Lalu Lintas berinteraksi dengan tiga proses fungsional utama:

1. Registrasi Mobil: Proses ini menjadi gerbang data pertama. Ia mencatat secara detail informasi kendaraan seperti Nomor Targo, nama pemilik, warna, dan model mobil.¹ Kualitas data yang masuk pada tahap ini adalah kunci untuk semua pelacakan selanjutnya.
2. Pencatatan Kecelakaan: Sistem ini memungkinkan pencatatan insiden jalan raya dengan menghubungkan Targo No, tanggal kecelakaan, jenis kecelakaan, hukuman yang diberikan, dan nama pengemudi.¹ Ini memastikan riwayat keselamatan kendaraan dan pengemudi dapat dilacak secara instan dan akurat.
3. Pajak (Taxation): Proses ini mendigitalisasi pencatatan pembayaran pajak, mencakup nama pemilik/pengemudi, jumlah yang dibayarkan, dan tujuan pembayaran (seperti Trismitale, Lisensi, atau Buku).¹ Ini adalah langkah penting untuk meningkatkan kepatuhan administrasi dan potensi pendapatan negara.

Integritas Data Melalui Normalisasi Database

Untuk mengatasi masalah historis yang berkaitan dengan kesalahan data dan redundansi, tim desain menerapkan proses Normalisasi Database yang ketat. Normalisasi adalah proses pengorganisasian kolom dan tabel dalam database relasional untuk mengurangi data yang berlebihan dan secara fundamental meningkatkan integritas data.¹

Desain database dipastikan memenuhi bentuk normal tertinggi, termasuk:

• Bentuk Normal Pertama (1st NF): Memastikan semua nilai kolom adalah atomik, menghilangkan nilai yang berulang.¹ Hal ini mencegah entri data tunggal mencoba menyimpan beberapa fakta, seperti mencatat lima pemilik berbeda dalam satu kolom.
• Bentuk Normal Kedua (2nd NF): Memastikan semua kolom non-kunci sepenuhnya bergantung pada kunci utama.
• Bentuk Normal Ketiga (3rd NF): Ini adalah standar tertinggi dalam desain, yang mensyaratkan bahwa semua kolom non-kunci secara fungsional bergantung hanya pada kunci utama, menghilangkan ketergantungan transitif.¹

Komitmen terhadap 3NF menunjukkan bahwa pengembang memprioritaskan kualitas data tertinggi. Ini adalah jaminan teknis bahwa informasi yang dilihat oleh pejabat (misalnya, riwayat kecelakaan mobil tertentu) tidak akan secara tidak sengaja terdistorsi oleh pembaruan di bagian lain sistem (misalnya, pembaruan informasi pajak), sehingga meningkatkan akuntabilitas dan kredibilitas sistem secara keseluruhan.

 

Feasibility Nyata: Efektivitas Biaya di Zona Tantangan

Sprint Maraton Pengembangan

Studi kelayakan jadwal mengungkapkan urgensi dan fokus tinggi proyek ini. Penelitian dan pengembangan OTMS ini dilakukan dalam jangka waktu terbatas, mulai dari Maret hingga Juni 2017.¹

Meskipun durasi total proyek relatif singkat, alokasi waktu menunjukkan konsentrasi ekstrem pada eksekusi teknis. Fase Coding (C) dialokasikan total tiga minggu, yang menyumbang 50% dari total waktu proyek yang dialokasikan dalam jadwal kelayakan.¹ Sementara itu, fase analisis dan desain memakan waktu yang jauh lebih singkat. Kecepatan ini mencerminkan kebutuhan mendesak untuk menyelesaikan proyek dan mentransfer solusi digital ke lapangan secepat mungkin, menunjukkan disiplin tinggi dalam manajemen waktu proyek.

Digitalisasi dengan Anggaran Ultra-Renda

Salah satu aspek yang paling mencengangkan dari proyek ini adalah efisiensi modal yang ekstrem. Tim pengembangan harus beroperasi di lingkungan di mana kendala finansial adalah tantangan yang diakui.¹ Desain proyek ini menunjukkan pendekatan yang sangat pragmatis terhadap pengadaan perangkat keras dan perangkat lunak.

Kebutuhan perangkat keras untuk sistem yang vital ini dirancang dengan biaya yang sangat rendah. Total kebutuhan perangkat keras hanya mencapai $1,320.00.¹ Investasi ini mencakup pembelian tiga unit Komputer Pentium 4 (dengan biaya $400.00 per unit) dan satu unit Printer Hp Laser jet 1320 (dengan biaya $120.00).¹

Jika dibandingkan dengan biaya proyek IT vital di negara-negara maju, digitalisasi penuh sistem transportasi yang vital di Mogadishu ini hanya memerlukan investasi modal awal yang setara dengan kurang dari satu unit laptop premium.

Dari sisi perangkat lunak, tim pengembang memilih NetBeans IDE yang bersifat Open Source dan Gratis, menghilangkan biaya lisensi yang besar.¹ Meskipun terdapat biaya kecil untuk Microsoft SQL Server 2012 sebesar $288.64, penggunaan MySQL (yang umumnya gratis) sebagai basis data utama menunjukkan model yang didasarkan pada teknologi open-source yang sangat mudah direplikasi dan berkelanjutan dengan anggaran minimal.¹

Verifikasi Kelayakan

Secara keseluruhan, studi kelayakan yang dilakukan menunjukkan bahwa proyek OTMS ini memenuhi standar teknis, operasional, dan ekonomi. Meskipun transisi operasional memerlukan pelatihan staf yang ada untuk mengoperasikan sistem berbasis web dan PC, laporan tersebut menyimpulkan bahwa proyek ini layak (feasible). Keuntungan dari sistem baru ini — yaitu memecahkan masalah besar yang dihadapi oleh Pejabat Lalu Lintas, Pengendara, dan Masyarakat—terbukti jauh lebih besar daripada biaya dan tantangan yang dikeluarkan selama fase pengembangan dan implementasi.¹

 

Opini Jurnalis: Jalan Berbatu Menuju Implementasi Penu

Meskipun desain OTMS ini secara teknis brilian dan efisien secara finansial, terdapat kritik realistis yang harus diangkat terkait dengan lingkungan operasional Mogadishu. Dokumen analisis kebutuhan sistem saat ini secara eksplisit mencantumkan "Lack of internet" dan "Lack of Security" sebagai keterbatasan mendasar yang dihadapi.¹

Ironisnya, sistem yang diusulkan adalah Online Traffic Management System. Ini menciptakan ketergantungan kritis pada infrastruktur yang berada di luar kendali langsung proyek itu sendiri. Keberhasilan 100% implementasi OTMS sangat bergantung pada penyediaan akses internet yang stabil dan langkah-langkah keamanan jaringan yang kuat di seluruh titik operasional. Jika sistem digital ini diterapkan di area yang sulit mengakses jaringan atau rentan terhadap pemadaman listrik, dampak positifnya bisa tereduksi drastis, atau bahkan menimbulkan frustrasi baru.

Kritik utamanya terletak pada menjembatani kesenjangan infrastruktur ini. Sistem ini harus mampu beroperasi secara offline atau memiliki mekanisme sinkronisasi data yang sangat kuat untuk memitigasi risiko "Lack of internet." Selain itu, potensi risiko data corrupting yang diakui sebagai kelemahan sistem lama juga harus diatasi dengan protokol keamanan siber yang berlapis, mengingat sistem baru ini akan menjadi repositori terpusat informasi kendaraan vital.¹

Tantangan operasional lainnya adalah transisi staf. Studi kelayakan mengakui perlunya pelatihan mendalam bagi staf yang ada agar memiliki kemampuan mengoperasikan PC dan sistem web baru.¹ Transformasi dari "panggilan tradisional" yang mungkin berbasis kertas atau lisan ke antarmuka web yang kompleks memerlukan investasi waktu dan sumber daya yang signifikan untuk memastikan bahwa kurva pembelajaran tidak menghambat operasional awal sistem.

 

Visi Lima Tahun Ke Depan: Janji Dampak Nyata

Sistem Manajemen Lalu Lintas Online di Mogadishu mewakili sebuah proyek kebijakan publik yang ambisius. Jika diterapkan sepenuhnya dan berhasil mengatasi hambatan infrastruktur yang diidentifikasi, dampak nyatanya akan signifikan, melampaui sekadar kemacetan dan menyentuh inti efisiensi ekonomi dan keselamatan publik.

Dengan mengoptimalkan penggunaan kapasitas jalan raya dan mengurangi kebutuhan intervensi manual, sistem ini memiliki potensi besar untuk menghemat waktu perjalanan. Mengingat bahwa saat ini perjalanan yang seharusnya hanya beberapa menit dapat tertunda hingga setengah jam akibat kemacetan ¹, OTMS diharapkan dapat mengurangi waktu yang hilang akibat kemacetan setidaknya 50% dalam waktu dua tahun pertama pasca-implementasi penuh.

Selain itu, digitalisasi total proses administrasi—dari pendaftaran mobil hingga pembayaran pajak dan pencatatan kecelakaan—akan mengurangi celah kebocoran finansial dan kesalahan manual yang selama ini membebani sistem lama. Melalui peningkatan akuntabilitas data yang dihasilkan dari desain Normalisasi Database yang ketat, integritas data yang lebih baik dapat meningkatkan pendapatan negara dari sektor pajak transportasi dan mengurangi kebocoran finansial hingga 30% dalam lima tahun.

Yang paling transformatif adalah janji untuk mengurangi biaya operasional. Dengan mengganti seluruh proses manual, yang sering disebut sebagai "panggilan tradisional," dengan otomatisasi digital melalui sistem web, proyek ini diprediksi dapat mengurangi biaya administrasi per transaksi hingga 80% dalam tiga tahun. Pengurangan biaya ini dapat dialihkan kembali untuk program pemeliharaan infrastruktur jalan yang juga merupakan tujuan utama proyek.¹

OTMS adalah sebuah pernyataan bahwa Mogadishu berkomitmen untuk memanfaatkan teknologi sebagai alat strategis untuk pembangunan ekonomi. Ini bukan hanya upaya untuk mengurangi jumlah mobil; ini adalah upaya untuk membebaskan 80% pertumbuhan PDB kota dari inefisiensi administrasi dan kemacetan, menciptakan jalur yang lebih aman, lebih cepat, dan lebih transparan bagi warganya.

 

Sumber Artikel:

Anonim. (2017). Online Traffic Management System for Mogadishu-Somalia: A Development Project. (Laporan Proyek Tidak Dipublikasikan, Ministry of Transportation and Civil Aviation, Somalia).

Mengapa Prediksi Lalu Lintas Urban Begitu Sulit?

Memprediksi kondisi lalu lintas di jaringan perkotaan merupakan prioritas utama bagi semua pusat manajemen lalu lintas (Traffic Management Centre atau TMC) di seluruh dunia.¹ Namun, tantangan yang dihadapi pusat-pusat ini berlipat ganda, terutama ketika jaringan jalan terpengaruh oleh insiden lalu lintas tak terduga (non-recurrent) seperti kecelakaan mendadak, kendaraan mogok, atau gangguan cuaca ekstrem.¹

Masalah fundamentalnya terletak pada variabilitas insiden itu sendiri. Insiden bervariasi secara luas dalam waktu, lokasi, dan tingkat keparahan. Sebuah kecelakaan kecil di jam sibuk pagi hari dapat memiliki dampak yang sama parahnya dengan penutupan lajur jangka panjang di sore hari. Karena insiden-insiden ini jarang sekali terulang dengan karakteristik yang sama persis, data historis yang tersedia untuk kondisi insiden tertentu sangat terbatas. Kondisi ini membuat model prediksi lalu lintas berbasis data (data-driven) konvensional, meskipun ideal untuk peramalan jangka pendek dalam kondisi normal, mengalami penurunan kinerja yang parah.¹

Para ahli menyoroti dua keterbatasan utama model berbasis data tradisional. Pertama, sebagian besar model tersebut diterapkan pada jalan bebas hambatan atau koridor arteri, di mana dinamika lalu lintas relatif lebih sederhana dan linier. Sebaliknya, jaringan perkotaan, seperti yang diteliti dalam studi ini di sub-jaringan Sydney, memiliki konfigurasi spasial yang sangat kompleks dan dinamika permintaan perjalanan yang terus berubah, menjadikannya sangat sulit untuk diramalkan.¹ Kedua, spektrum insiden lalu lintas yang luas—mulai dari penutupan lajur sementara, perubahan cuaca mendadak, hingga gangguan sistem kereta—meningkatkan kerumitan peramalan, sehingga hampir mustahil untuk menemukan pola yang serupa dalam data historis untuk setiap jenis gangguan.¹

Keterbatasan data insiden historis ini secara kausal membatasi kemampuan TMC. Model yang hanya merespons rata-rata atau kondisi normal tidak dapat memberikan prediksi proaktif yang cepat saat chaos terjadi. Sebuah solusi terobosan diperlukan untuk mengubah peran TMC dari sekadar manajemen reaktif (menanggapi kemacetan yang sudah terjadi) menjadi prediksi proaktif (memperkirakan kemacetan yang akan terjadi dalam 15 hingga 60 menit ke depan), memberikan waktu kritis bagi pengelola untuk menyesuaikan infrastruktur dan memberi peringatan kepada pengguna jalan.¹

 

Solusi Terobosan: Integrasi Sinergis Kecerdasan Buatan dan Simulasi

Penelitian ini mengusulkan sebuah kerangka kerja manajemen insiden operasional inovatif yang secara langsung mengatasi keterbatasan data historis dengan mengintegrasikan dua pendekatan yang kuat: model berbasis data (kecerdasan buatan) dan model simulasi mikro lalu lintas dinamis.¹

Alih-alih mencoba memprediksi kondisi lalu lintas hanya dari data historis insiden yang langka, kerangka kerja ini memanfaatkan simulasi lalu lintas yang diperkuat oleh model berbasis data. Simulasi lalu lintas digunakan untuk menangkap interaksi kompleks antara pengemudi dan jaringan jalan, memprediksi kondisi lalu lintas di bawah kondisi ekstrem insiden.¹ Namun, simulasi ini memerlukan input penting, yaitu estimasi alur permintaan Origin-Destination (OD) secara real-time, yang tidak dapat diukur secara langsung di area skala besar.¹

Di sinilah peran kecerdasan buatan masuk. Model berbasis data berfungsi untuk menyediakan prediksi alur permintaan OD jangka pendek yang akurat, yang kemudian dimasukkan sebagai bahan bakar ke dalam mesin simulasi. Dengan pengetahuan tentang lokasi insiden yang baru dilaporkan dan alur permintaan OD yang diprediksi, simulasi dapat menerapkan prinsip-prinsip alur lalu lintas untuk memprediksi keadaan jaringan di bawah kondisi non-berulang secara kredibel.¹

 

Anatomi Platform Cerdas: Mesin Prediksi TMC Sydney

Platform manajemen insiden yang diusulkan ini dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan operasional Traffic Management Centre (TMC) Sydney, Australia. Arsitektur kerangka kerja ini secara metodologis membedakan kasus lalu lintas berulang (recurrent) dan tidak berulang (non-recurrent) melalui serangkaian modul cerdas.¹

Fungsi Operasional Kunci

Platform ini bergantung pada data yang beragam, termasuk hitungan lalu lintas tautan yang diukur, data dasar jaringan dan permintaan perjalanan, serta log insiden terperinci (koordinat lokasi, lajur yang terpengaruh, durasi, dan keparahan).¹

1. Klasifikasi Keparahan Insiden: Modul awal menggunakan teknik machine learning untuk memproses data insiden mentah dan mengklasifikasikannya sebagai parah (severe) atau tidak parah (non-severe). Hanya insiden yang dikategorikan parah yang akan memicu model simulasi lalu lintas yang kompleks untuk analisis dampak mendalam.¹
2. Prediksi Lalu Lintas Berbasis Data: Untuk kondisi lalu lintas normal (non-insiden parah), model berbasis data murni digunakan untuk prediksi kecepatan perjalanan jangka pendek.¹
3. Estimasi dan Prediksi Permintaan OD: Ini adalah jantung dari platform. Modul ini bertujuan menyesuaikan data permintaan awal (a priori) dengan observasi lalu lintas terbaru yang diukur dari detektor di jaringan.¹

Detail Kritis: Menghidupkan Realitas Sinyal SCATS (SCATSIM)

Kredibilitas platform ini terletak pada kemampuannya mereplikasi kondisi lalu lintas dunia nyata seakurat mungkin. Dalam kasus Sydney, ini berarti harus menyertakan Sistem Kontrol Lalu Lintas Adaptif Sydney (SCATS).

Model simulasi mikro (menggunakan perangkat lunak AIMSUN) diintegrasikan dengan plug-in arsitektur kontrol yang disebut SCATSIM.¹ SCATSIM berfungsi sebagai arsitektur kontrol simulasi yang merespons secara dinamis terhadap kondisi lalu lintas yang disimulasikan. Ketika mobil tiba di dekat detektor virtual dalam simulasi, SCATSIM menerima informasi okupansi lajur dan kemudian menyesuaikan: a) total waktu siklus di persimpangan yang dikontrol SCATS, b) rasio waktu siklus yang ditetapkan untuk setiap fase, dan c) offset antara kontrol sinyal yang berdekatan.¹

Integrasi SCATSIM ini memastikan bahwa prediksi keterlambatan tidak hanya mencerminkan perilaku pengemudi tetapi juga respons infrastruktur itu sendiri. Lalu lintas di Sydney dikendalikan oleh sistem adaptif yang mencoba bereaksi terhadap kemacetan, yang terkadang dapat memperburuk situasi di persimpangan yang berdekatan. Dengan mereplikasi logika kontrol SCATS secara terus-menerus, simulasi ini memberikan "kaca spion" yang sangat akurat, meningkatkan akurasi operasional secara drastis dibandingkan model yang mengasumsikan sinyal statis.¹

 

Jantung Simulasi: Menambal Data OD yang Hilang

Keberhasilan prediksi lalu lintas insiden sangat bergantung pada kualitas input alur permintaan Origin-Destination (OD), yang menjelaskan secara akurat siapa pergi ke mana dan perubahannya dari satu interval waktu ke interval waktu berikutnya.¹

Strategi Optimasi Rolling-Horizon

Karena alur OD tidak dapat diukur langsung, para peneliti menggunakan masalah optimasi bi-level tradisional yang disempurnakan dengan prosedur optimasi bi-level rolling-horizon.¹ Strategi ini dirancang untuk menjaga model simulasi lalu lintas tetap terkalibrasi berdasarkan data lalu lintas terukur terbaru, memungkinkan model memperbarui alur OD secara aktif berdasarkan data real-time.¹

Proses estimasi ini dilakukan dalam dua tahap krusial:

1. Tahap Offline: Estimasi matriks permintaan OD berbasis waktu untuk hari kerja biasa (16 matriks 15-menit selama 4 jam periode puncak pagi).
2. Tahap Rolling-Horizon (Real-Time): Matriks OD yang sudah dikalibrasi dari tahap pertama disesuaikan setiap 15 menit berdasarkan hitungan lalu lintas terbaru.¹

Kemenangan Akurasi: Lonjakan Kualitas Model

Penerapan optimasi OD rolling-horizon ini menghasilkan lonjakan kualitas model yang dramatis, divalidasi menggunakan metrik kecocokan global (goodness of fit).

Koefisien determinasi ($R^2$), metrik yang mengukur seberapa baik data simulasi cocok dengan realitas (di mana 1.0 adalah kesempurnaan), meningkat dari 0.97 (kondisi awal) menjadi 0.99 setelah kalibrasi dua tahap.¹ Angka ini menandakan bahwa model mencapai keselarasan 99% yang nyaris sempurna dengan realitas lalu lintas jalanan.

Peningkatan akurasi juga tercermin dalam pengurangan Mean Absolute Error (MAE) atau Error Mutlak Rata-Rata. Dari kondisi awal di mana error rata-rata mencapai 97 kendaraan per jam, kalibrasi dua tahap berhasil menurunkannya hingga hanya 41 kendaraan per jam.¹ Perbaikan ini setara dengan pengurangan error sebesar hampir 58%—seperti meningkatkan resolusi gambar prediksi dari buram menjadi sangat tajam.

Selain itu, metrik GEH, standar emas yang digunakan dalam pemodelan lalu lintas untuk mengevaluasi kecocokan data, menunjukkan bahwa jumlah tautan yang memiliki kecocokan data yang baik (GEH kurang dari 5) meningkat signifikan. Dari 252 tautan yang diamati, jumlah tautan dengan kecocokan baik melonjak dari 189 menjadi 231.¹ Artinya, lebih dari 91% titik ukur di jaringan mencerminkan kondisi lalu lintas nyata dengan akurasi tinggi setelah proses kalibrasi yang diperkuat oleh data. Keberhasilan ini mengonfirmasi validitas dan akurasi model simulasi sebagai fondasi prediksi insiden.

 

Duel Kecerdasan Buatan: Siapa Pemenang Prediksi Jangka Pendek?

Setelah permintaan OD diestimasi secara akurat dan dikalibrasi, modul prediksi menggunakan data ini untuk meramalkan alur permintaan untuk interval waktu berikutnya (15, 30, 45, hingga 60 menit ke depan).¹ Akurasi ramalan ini menentukan seberapa cepat dan efektif simulasi dapat merespons insiden yang baru terjadi.

Para peneliti menguji kinerja beberapa algoritma machine learning dan model time series tradisional, termasuk Support Vector Regression (SVR), Decision Trees (DT), Autoregressive Moving Average (ARMA), dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost).¹ Sebagai perbandingan, digunakan model baseline sederhana, yang mengasumsikan bahwa permintaan di periode berikutnya akan sama persis dengan permintaan terakhir yang diamati, menghasilkan MAE awal sebesar 1.37 untuk prediksi 15 menit ke depan.¹

Triumph Pohon Keputusan: Kekuatan XGBoost

Perbandingan yang cermat mengungkapkan bahwa XGBoost (dengan tree booster) terbukti mengungguli semua pendekatan lainnya. Keunggulan model ini terutama didorong oleh kemampuannya untuk memproses hubungan non-linear yang kompleks dalam data permintaan perjalanan, yang sangat penting mengingat adanya 1,262 pasang OD yang profilnya bervariasi di jaringan.¹

Untuk prediksi 15 menit, yang paling krusial untuk respons insiden cepat, MAE XGBoost (Tree) hanya 0.59. Angka ini menunjukkan peningkatan akurasi dramatis dibandingkan model baseline (1.37), ARMA (0.93), dan bahkan model Decision Tree (0.65) dan SVR Linear (0.89).¹

Apabila MAE merepresentasikan tingkat ketidakpastian dalam prediksi, penggunaan XGBoost berhasil memotong ketidakpastian ini hingga lebih dari 57% dibandingkan hanya mengandalkan data historis terdekat. Kinerja superior XGBoost menunjukkan bahwa untuk meramalkan pergerakan kompleks pelancong, dibutuhkan kemampuan ensemble learning yang kuat, bukan sekadar hubungan linier atau model kernel dasar.¹

 

Investigasi Victoria Road: Insiden 13 Menit yang Mengubah Hari

Untuk menunjukkan potensi operasional penuh dari kerangka kerja terintegrasi ini, para peneliti menerapkan platform pada sebuah insiden nyata di Sydney.

Rekonstruksi Kecelakaan Pagi Hari

Studi kasus berfokus pada sebuah kecelakaan yang terjadi di Victoria Road, Drummoyne, pada tanggal 11 Oktober 2017, pukul 7:58 pagi—tepat di puncak jam sibuk. Insiden tersebut berlangsung sekitar 25 menit dan memengaruhi lajur di kedua arah. Berdasarkan laporan, para peneliti memodelkan skenario yang realistis di mana minimal dua lajur di koridor utama diblokir.¹

Begitu insiden dilaporkan, modul prediksi XGBoost diaktifkan secara otomatis untuk meramalkan permintaan perjalanan selama satu jam ke depan, dan simulasi dijalankan untuk menghitung dampak detail pada kecepatan dan waktu tempuh. Hasil simulasi menunjukkan penurunan kecepatan yang parah terjadi tepat di dekat lokasi insiden dan merambat hingga 1,500 meter ke belakang.¹

Kuantifikasi Dampak yang Dramatis

Analisis waktu tempuh di sepanjang koridor arah Timur (Eastbound) mengungkapkan penambahan penundaan yang signifikan akibat insiden 25 menit tersebut. Waktu tempuh di koridor yang biasanya memakan waktu sekitar 31 menit selama jam puncak normal, melonjak menjadi 44 menit dalam simulasi insiden.¹

Kenaikan dari 31 menjadi 44 menit ini berarti insiden 25 menit tersebut mengakibatkan keterlambatan tambahan 13 menit bagi komuter. Dampak ini hampir menggandakan waktu perjalanan normal di luar jam sibuk.¹ Kemampuan untuk mengukur dan memprediksi penundaan sebesar ini secara akurat memberikan informasi yang sangat berharga bagi TMC untuk membuat keputusan mitigasi seperti penyesuaian sinyal darurat atau pengalihan rute.

Bukti Kredibilitas: Sinkronisasi dengan Google Map

Salah satu validasi terkuat dari kredibilitas platform ini adalah kemampuannya untuk mereplikasi realitas yang diamati secara publik. Para peneliti membandingkan Waktu Tempuh Simulasi (Simulated Travel Time atau STT) dengan Waktu Tempuh Google (Google Travel Time atau GTT) yang direkam pada hari insiden.¹

Hasilnya menunjukkan bahwa pola perubahan STT model mengikuti dengan sangat dekat penundaan yang tercermin oleh GTT. Kemampuan model untuk mencocokkan prediksi keterlambatan, seperti lonjakan 13 menit, dengan data tolok ukur publik terpercaya seperti Google Travel Time, membuktikan bahwa kerangka kerja terintegrasi ini mampu memberikan wawasan yang andal mengenai dampak insiden di masa depan terhadap kondisi lalu lintas keseluruhan.¹

 

Kritik Realistis dan Proyeksi: Roadmap Menuju Masa Depan

Meskipun kerangka kerja terintegrasi ini mewakili langkah maju yang signifikan, terutama dalam kalibrasi model dan akurasi prediksi, studi ini juga memiliki batasan yang harus diatasi dalam implementasi operasional di masa depan.

Batasan Perilaku Manusia dan Jaringan

Kritik utama yang dihadapi adalah mengenai asumsi perilaku komuter. Studi ini mengasumsikan bahwa, di jam sibuk pagi hari, pelancong hampir tidak membatalkan perjalanan jangka pendek mereka—mereka cenderung hanya mengubah rute sebagai respons terhadap kondisi jaringan yang buruk.¹ Namun, dalam gangguan lalu lintas yang sangat parah, perubahan perilaku yang lebih kompleks, seperti pergeseran moda (mode shifting—misalnya beralih dari mobil ke transportasi umum) dan pembatalan perjalanan, menjadi sangat mungkin. Model saat ini belum sepenuhnya mempertimbangkan fenomena ini, yang dapat mengurangi akurasi prediksi dalam kasus insiden bencana.¹

Selain itu, para peneliti mencatat bahwa sub-jaringan Victoria Road yang dijadikan studi kasus memiliki rute paralel strategis yang terbatas. Kondisi ini dapat meremehkan dampak re-route strategis yang lebih luas yang mungkin dilakukan oleh pengemudi di jaringan urban yang lebih besar dengan banyak opsi alternatif.¹

Tantangan Operasional Data Real-Time

Untuk digunakan sepenuhnya dalam operasi manajemen lalu lintas, platform ini masih menghadapi beberapa tantangan terkait data operasional:

• Prediksi Durasi Insiden: Saat ini, durasi insiden harus diasumsikan atau dimasukkan secara manual ke dalam simulasi. Agar benar-benar proaktif, mesin AI tambahan harus ditambahkan ke platform untuk memprediksi durasi insiden berdasarkan karakteristiknya segera setelah insiden dilaporkan.¹
• Presisi Data Input: Platform memerlukan detail insiden yang sangat spesifik—lokasi tepat di tautan, panjang area yang terpengaruh, dan jumlah lajur yang diblokir. Seringkali, data detail dan presisi tinggi ini sulit disediakan oleh operator TMC secara real-time.¹
• Evolusi Model AI: Meskipun XGBoost sangat unggul, kemajuan terbaru dalam machine learning berbasis grafis dan deep learning yang mampu menangkap korelasi spasial-temporal jaringan jalan yang lebih kompleks akan menjadi fokus studi di masa depan untuk meningkatkan akurasi lebih lanjut.¹

 

Pernyataan Dampak Nyata: Efisiensi Puluhan Miliar Rupiah

Tujuan utama dari platform terintegrasi ini adalah memberikan wawasan yang sangat akurat dan cepat mengenai dampak insiden yang akan datang, seperti prediksi penundaan tambahan sebesar 13 menit yang ditemukan dalam studi kasus Victoria Road.¹ Dengan memprediksi penundaan ini secara akurat, TMC mendapatkan waktu yang krusial untuk mengimplementasikan strategi mitigasi.

Jika diterapkan secara operasional dan terintegrasi penuh dalam infrastruktur Intelligent Transportation System (ITS), kemampuan untuk memprediksi dan memitigasi dampak insiden dalam jendela waktu 15–60 menit ke depan ini memiliki potensi besar untuk:

• Mengurangi penundaan lalu lintas total yang disebabkan oleh insiden non-recurrent.
• Meningkatkan efisiensi operasi jaringan lalu lintas secara keseluruhan.¹

Keterlambatan yang disebabkan oleh kemacetan lalu lintas merupakan kerugian ekonomi yang substansial bagi kota-kota besar. Jika platform yang sangat akurat ini berhasil mengurangi waktu penundaan yang tidak perlu (seperti 13 menit) dalam ratusan insiden setiap tahun di koridor-koridor vital seperti Sydney, potensi penghematan biaya operasional dan biaya komuter (bahan bakar, jam kerja yang hilang, dan dampak lingkungan) dapat mencapai angka puluhan hingga ratusan miliar rupiah per tahun dalam waktu lima tahun implementasi penuh. Platform ini merupakan fondasi vital untuk membangun Sistem Transportasi Cerdas yang benar-benar proaktif dan tangguh terhadap chaos mendadak.

 

Sumber Artikel:

Shafiei, S., Mihăiță, A-S., Nguyen, H., & Cai, C. (2021). Integrating data-driven and simulation models to predict traffic state affected by road incidents. Transportation Letters The International Journal of Transportation Research.

Pengantar Editorial: Ketika Langit Semakin Sesak dan Tantangan Prediksi Angin

Laju pertumbuhan lalu lintas udara telah meningkat secara konsisten selama beberapa dekade terakhir, dan meskipun sempat terhenti akibat krisis global, tingkat penerbangan pra-pandemi diperkirakan akan pulih paling lambat tahun 2027.¹ Peningkatan volume ini menempatkan tekanan signifikan pada sistem Manajemen Lalu Lintas Udara (ATM) global, menuntut peningkatan efisiensi dan kapasitas secara drastis tanpa mengurangi standar keselamatan yang ketat.

Saat ini, kapasitas sistem ATM Eropa, yang dipimpin oleh inisiatif Single European Sky ATM Research (SESAR), Amerika Serikat (NextGen), dan Jepang (CARATS), dibatasi secara fundamental oleh kurangnya alat pendukung keputusan otomatis.¹ Keterbatasan ini memaksa Pengontrol Lalu Lintas Udara (ATC) untuk secara rutin melakukan tugas-tugas manual dan berulang, yang secara signifikan meningkatkan beban kerja dan menjadi penyebab utama inefisiensi dan penundaan penerbangan. Menurut SESAR, salah satu tugas yang paling mendesak dan paling berpotensi untuk diotomatisasi adalah Deteksi dan Resolusi Konflik (CD&R).¹

Ancaman terbesar terhadap prediktabilitas dan efisiensi rute terletak pada ketidakpastian meteorologi, khususnya variabilitas kecepatan angin. Kekurangan pengetahuan yang akurat mengenai kondisi atmosfer saat ini dan di masa depan adalah penyebab utama penundaan dan pembatalan. Data historis menunjukkan bahwa ketidakpastian cuaca menyebabkan persentase penundaan yang mengkhawatirkan: 66.9% di Amerika Serikat dan 25.4% di Eropa pada tahun 2018.¹ Lebih jauh lagi, cuaca buruk, termasuk geser angin (wind shear) dan kecepatan angin, menjadi faktor yang terkait dengan 37% dari semua kecelakaan yang diklasifikasikan pada tahun yang sama.¹

Oleh karena itu, penyediaan prediktabilitas lintasan yang andal di tengah kekacauan atmosfer menjadi hambatan terpenting yang mencegah implementasi penuh Trajectory-Based Operations (TBO), sebuah konsep operasional penting di masa depan ATM. Penelitian ini secara spesifik mengatasi hambatan ini dengan mengembangkan metodologi probabilistik baru yang mampu mengkuantifikasi dan memitigasi risiko konflik penerbangan yang didorong oleh ketidakpastian angin.

 

Menghindari Konflik di Tengah Badai Data: Mengapa Prakiraan Klasik Gagal?

Deteksi konflik adalah inti dari keselamatan penerbangan. Konflik didefinisikan sebagai situasi di mana jarak pemisahan antara dua pesawat diprediksi berada di bawah ambang batas minimum yang disyaratkan oleh regulasi, seperti 5 Nautical Miles (NM) dalam bidang horizontal untuk sebagian besar wilayah udara jelajah.¹

Dalam sistem manajemen lalu lintas udara konvensional, prediksi lintasan sering kali bersifat deterministik, yaitu hanya memberikan satu jalur yang pasti tanpa mempertimbangkan ketidakpastian. Pendekatan ini secara inheren cacat. Seiring bertambahnya horizon waktu prediksi, ketidakpastian dalam posisi pesawat meningkat secara eksponensial, membuat prediksi deterministik tidak valid untuk perencanaan pra-taktis atau jangka menengah. Solusi yang paling kuat adalah pendekatan probabilistik, di mana probabilitas dikaitkan dengan setiap kemungkinan posisi pesawat di masa depan.

Tantangan Inti dari Data Angin Ensemble

Penelitian ini menggunakan Prakiraan Cuaca Ensemble (EWF) dari Sistem Prediksi Ensemble (EPS) sebagai sumber utama untuk memodelkan ketidakpastian angin. Secara khusus, data dari ECMWF-EPS digunakan, yang terdiri dari 50 anggota yang terganggu—masing-masing mewakili realisasi atau kemungkinan kondisi angin di masa depan.¹

Meskipun EWF menawarkan spektrum kemungkinan kondisi angin, data ini memiliki tantangan inheren: komponen kecepatan angin, yaitu komponen arah Timur (Eastward) dan komponen arah Utara (Northward), adalah proses acak yang saling berkorelasi.¹ Perubahan pada satu komponen kecepatan angin (misalnya, angin timur menjadi lebih kuat) secara statistik memengaruhi yang lain, menghasilkan struktur data yang sangat kompleks dan berdimensi tinggi. Memproses seluruh ensemble (ratusan realisasi) secara langsung dalam model dinamika pesawat yang rumit adalah tidak efisien dan memakan waktu komputasi yang sangat besar.

Selain masalah dimensi, terdapat masalah akurasi yang lebih dalam dengan metode deteksi konflik ensemble konvensional. Metode ini—yang sering digunakan sebagai tolok ukur—hanya mengandalkan penghitungan sederhana: berapa kali dari total 300 lintasan simulasi yang menghasilkan jarak di bawah ambang batas 5 NM (kejadian biner).¹ Pendekatan hitungan ini secara inheren meremehkan risiko sebenarnya karena gagal menangkap seluruh spektrum probabilitas. Ia mengabaikan informasi vital tentang kedekatan (proximity) pesawat—yaitu, seberapa sering pesawat melintas sangat dekat, meskipun tidak melanggar batas 5 NM. Metodologi yang diusulkan oleh penelitian ini berupaya mengatasi bias underestimation ini dengan fokus pada pemodelan Probabilitas Densitas Fungsi (PDF) dari jarak, alih-alih hanya mengandalkan ambang batas kejadian.

 

Revolusi Kuantifikasi Ketidakpastian: Membedah Inovasi muKL dan aPC

Untuk mengatasi kerumitan data angin yang berkorelasi dan sistematis meremehkan risiko yang melekat pada metodologi lama, para peneliti menggabungkan dua teknik matematika canggih: Multiple-Uncorrelated Karhunen-Loève (muKL) Expansion dan Arbitrary Polynomial Chaos (aPC) Expansion.

muKL: Kompresi Data Angin yang Efisien

Langkah pertama dalam metodologi ini adalah menerapkan muKL Expansion, sebuah adaptasi dari Karhunen-Loève (KL) Expansion yang dirancang khusus untuk memecah banyak proses acak yang saling berkorelasi.¹ Fungsinya adalah mengubah proses angin yang kompleks dan berkorelasi (komponen Timur dan Utara) menjadi serangkaian variabel acak tak berkorelasi yang jumlahnya jauh lebih sedikit, bersama dengan fungsi deterministik (koefisien) yang menyertainya.¹ Proses ini memungkinkan kuantifikasi ketidakpastian melalui variabel independen yang sama untuk kedua komponen angin, sekaligus mengurangi dimensi data.

Efisiensi muKL dalam mengompresi data terbukti sangat luar biasa dalam eksperimen numerik. Dalam skenario Eksperimen 2, yang melibatkan 300 realisasi ensemble cuaca, para peneliti memilih untuk membatasi muKL pada empat variabel acak teratas ($M=4$).¹ Hasilnya menunjukkan bahwa hanya dengan menggunakan empat variabel ini, metodologi tersebut mampu menjelaskan dan menangkap hampir 70% (69.013%) dari seluruh variabilitas kecepatan angin dalam ensemble. Pengurangan dimensi yang drastis ini—dari 300 realisasi menjadi hanya empat masukan kunci—memungkinkan sistem untuk mensimulasikan jutaan skenario risiko hanya dengan memproses masukan yang jauh lebih sedikit.

aPC: Propagasi Ketidakpastian yang Agnostik Distribusi

Setelah muKL menghasilkan sekumpulan variabel acak tak berkorelasi yang efisien, teknik Arbitrary Polynomial Chaos (aPC) Expansion digunakan untuk memproyeksikan dan mengkuantifikasi ketidakpastian tersebut melalui model dinamika pesawat yang non-linear.¹

Keunggulan terbesar aPC adalah sifatnya yang agnostik terhadap distribusi probabilitas. Tidak seperti teknik tradisional yang harus mengasumsikan bentuk distribusi data (misalnya, distribusi Gaussian), aPC bersifat murni berbasis data (data-driven).¹ Ia hanya memerlukan keberadaan momen statistik hingga tingkat tertentu dari variabel acak yang dihasilkan muKL. Pendekatan ini menghilangkan bias atau kesalahan yang mungkin terjadi jika peneliti membuat asumsi yang keliru tentang bentuk distribusi probabilitas kecepatan angin, yang merupakan fenomena alam yang sering kali tidak mengikuti model kanonik.¹

aPC menghasilkan model pengganti (surrogate model) yang efisien, berupa serangkaian titik kolokasi optimal dan bobot.¹ Titik-titik ini kemudian dijalankan melalui prediktor lintasan berbasis kontrol optimal (menggunakan model dinamika pesawat jet komersial, seperti Airbus A330-200), yang memungkinkan estimasi statistik lintasan yang cepat.

Sinergi antara muKL dan aPC berhasil mengatasi kendala komputasi terbesar dalam ATM probabilistik. Dengan membatasi order ekspansi muKL ($M=4$), waktu komputasi untuk menghitung probabilitas konflik yang akurat hanya membutuhkan sekitar 327 detik.¹ Efisiensi waktu ini sangat penting, karena memungkinkan sistem untuk memberikan peringatan konflik pra-taktis yang cepat.

 

Lompatan Akurasi yang Mengejutkan: Mengapa Metode Lama Meremehkan Risiko?

Efektivitas metodologi muKL/aPC diuji dalam skenario konflik tiga pesawat yang terbang melintasi ruang udara yang padat (diilustrasikan menggunakan kasus Kepulauan Canary).¹ Hasil dari Eksperimen 2 menunjukkan lompatan akurasi yang signifikan dibandingkan tolok ukur konvensional.

Mengungkap Risiko Tersembunyi

Hasil studi menunjukkan bahwa kriteria deteksi konflik berbasis 2-sigma confidence envelope—yang merupakan batas statistik standar—secara eksplisit gagal mendeteksi adanya konflik antara Pesawat A dan Pesawat B.¹ Kegagalan ini menunjukkan bahwa metode berbasis interval kepercayaan cenderung terlalu konservatif atau tidak cukup sensitif terhadap risiko yang didorong oleh ketidakpastian angin.

Hanya ketika metodologi probabilistik berbasis PDF yang diusulkan diterapkan, konflik tersebut terdeteksi di sekitar titik jarak minimum antar pesawat (pada sekitar 1296.68 detik).¹ Penemuan ini membuktikan bahwa kerangka kerja berbasis probabilitas PDF jauh lebih unggul dalam mendeteksi risiko dalam lingkungan dinamis dan non-linear.

Perbandingan Kuantitatif: Underestimation Empat Kali Lipat

Perbandingan langsung antara metodologi baru (berbasis PDF) dan metode ensemble konvensional (berbasis hitungan) pada saat jarak minimum mencapai kesimpulan yang mengejutkan:

Metode ensemble konvensional mengestimasi probabilitas konflik hanya sebesar 0.67% ($P=0.00667$), berdasarkan hitungan dua lintasan yang berpotensi konflik dari 300 simulasi.¹ Sebaliknya, metodologi muKL/aPC yang baru mengestimasi probabilitas konflik sebesar 2.6% ($P=0.0260732$).¹

Perbedaan ini menunjukkan bahwa metode konvensional secara sistematis meremehkan risiko sebenarnya hingga hampir empat kali lipat. Dalam konteks keselamatan penerbangan, di mana probabilitas konflik lebih besar dari $10^{-2}$ (1%) sudah dianggap berisiko tinggi, meremehkan risiko dengan margin yang sebesar ini sangat berbahaya bagi keselamatan operasional.¹ Metodologi yang diusulkan lebih akurat karena mampu mempertimbangkan seluruh distribusi probabilitas kedekatan, bukan hanya apakah ambang batas 5 NM dilanggar atau tidak.

Kekuatan Prediksi Bersyarat dan Imminensi Konflik

Keunggulan lain dari aPC adalah kemampuannya untuk menghitung tidak hanya PDF marginal (probabilitas konflik pada satu waktu), tetapi juga Joint PDF (probabilitas jarak antar pesawat pada dua waktu yang berbeda). Kemampuan ini memungkinkan perhitungan Probabilitas Bersyarat—yaitu, risiko konflik di masa depan dengan pengetahuan tentang kedekatan pesawat pada waktu sebelumnya.

Dalam studi kasus, diketahui bahwa jika dua pesawat sudah berada dalam jarak yang relatif dekat (kurang dari 25 NM) pada waktu $t_1$, risiko konflik di waktu $t_2$ (pada 1296.68 detik) melonjak secara dramatis. Probabilitas konflik meningkat dari probabilitas marginal sebesar 2.6% menjadi probabilitas bersyarat sebesar 4.9% ($P=0.0496445$).¹ Kenaikan risiko yang signifikan ini berfungsi sebagai sinyal iminensi konflik yang jauh lebih kuat bagi ATC dibandingkan dengan prediksi sederhana.

Metodologi baru ini memberikan informasi kualitas yang berbeda—risiko tersembunyi, risiko yang lebih tinggi, dan sinyal iminensi—yang mutlak diperlukan untuk meningkatkan keselamatan dan memungkinkan sistem otomatis membuat keputusan resolusi yang tepat waktu.

 

Batasan Realistis dan Visi Masa Depan: Menuju Kontrol Lalu Lintas Udara Tiga Dimensi

Meskipun metodologi muKL/aPC yang diajukan merupakan terobosan signifikan dalam kuantifikasi ketidakpastian, penting untuk menyajikan kritik realistis mengenai batasan cakupan penelitian saat ini.

Keterbatasan studi ini adalah bahwa ia saat ini dibatasi pada fase penerbangan jelajah (cruise) horizontal dua dimensi (2D).¹ Keterbatasan ini bisa jadi mengecilkan dampak metodologi secara umum, karena fase pendakian (climb) dan penurunan (descent)—di mana perubahan dimensi vertikal, kecepatan, dan manuver dominan—juga sangat rentan terhadap konflik. Pekerjaan di masa depan harus mencakup dimensi vertikal ketiga untuk memungkinkan penerapan dalam semua fase penerbangan.

Selain itu, penelitian ini mengasumsikan bahwa medan kecepatan angin bersifat statis (tidak berubah seiring waktu) sepanjang durasi penerbangan, sebuah perkiraan yang valid untuk penerbangan singkat.¹ Namun, untuk penerbangan jarak jauh, seperti rute transatlantik, variabilitas temporal dari medan kecepatan angin perlu ditangani secara eksplisit.

Arah Penelitian Masa Depan

Arah penelitian di masa depan akan berfokus pada perluasan kemampuan sistem untuk mencakup kompleksitas operasional yang lebih besar:

1. Integrasi 3D dan Peristiwa Konvektif: Perluasan mencakup dimensi vertikal (3D) dalam metodologi deteksi konflik. Selain itu, metodologi ini harus ditingkatkan untuk mempertimbangkan evolusi temporal kecepatan angin dan memasukkan model prediksi badai (convective events) yang harus dihindari, yang menyebabkan disrupsi besar pada lalu lintas udara.¹
2. Metrik Konflik yang Lebih Kaya: Karakterisasi konflik perlu melampaui probabilitas kejadian. Pekerjaan di masa depan harus menyertakan metrik lain seperti durasi konflik, momen onset (imminence), dan risiko kumulatif.¹ Metrik yang lebih kaya ini akan memudahkan ATC untuk mengkategorikan konflik berdasarkan urgensi, memungkinkan mereka memprioritaskan intervensi secara lebih efektif.
3. Resolusi Konflik Probabilistik: Tujuan akhir adalah integrasi metodologi deteksi yang akurat ini dengan algoritma Resolusi Konflik (CR) probabilistik.¹ Sistem yang terintegrasi ini secara otomatis akan menghitung manuver pengubahan lintasan yang paling efisien, sambil menjamin bahwa probabilitas konflik tetap berada di bawah ambang batas keselamatan yang telah ditentukan.

Penting untuk dicatat bahwa metodologi yang disajikan sangat fleksibel dan data-driven, yang berarti ia dapat diadaptasi untuk menggunakan jenis prediktor lintasan atau ensemble cuaca yang berbeda (seperti MOGREPS), menjamin masa depan yang adaptif dan tahan banting.¹

 

Pernyataan Dampak Nyata: Peningkatan Efisiensi dan Keselamatan dalam Lima Tahun ke Depan

Penelitian mengenai Metodologi Probabilistik Berbasis Data untuk Deteksi Konflik Pesawat di Bawah Ketidakpastian Angin (muKL/aPC) ini menandai titik balik penting bagi sistem ATM.

Di sisi keselamatan, metodologi ini secara fundamental mendefinisikan ulang margin yang dapat diterima dengan mengungkapkan risiko tersembunyi (risiko yang empat kali lipat lebih tinggi) yang diabaikan oleh teknologi lama berbasis hitungan. Ini akan menghasilkan peringatan konflik yang jauh lebih dini dan lebih akurat, yang secara langsung mengurangi jumlah potensi kehilangan pemisahan yang tidak terdeteksi.

Di sisi operasional, kemampuan memprediksi lintasan secara probabilistik pada horizon waktu yang lebih panjang meningkatkan prediktabilitas yang dibutuhkan oleh TBO. Prediktabilitas yang lebih baik berarti pengurangan manuver improvisasi yang mahal, yang mengarah pada optimalisasi rute, penghematan bahan bakar, dan pengurangan penundaan penerbangan. Otomatisasi CD/CR berbasis probabilitas akurat ini secara langsung mengurangi beban kerja ATC dengan beralih dari deteksi taktis yang reaktif ke perencanaan strategis yang proaktif.

Jika diterapkan secara luas pada sistem ATM regional dan global, temuan ini bisa mengurangi biaya operasional maskapai penerbangan, memitigasi kerugian akibat penundaan cuaca, dan meningkatkan kapasitas jaringan penerbangan secara keseluruhan dalam waktu lima tahun.

 

Sumber Artikel:

J. de la Mota, M. Cerezo-Magaña, A. Olivares, and E. Staffetti. (2023). Data-Driven Probabilistic Methodology for Aircraft Conflict Detection Under Wind Uncertainty. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Early Access.