Transformasi digital kini menjadi keniscayaan di hampir semua sektor industri. Namun, penelitian dan praktik lapangan menunjukkan bahwa keberhasilan transformasi digital tidak hanya bergantung pada teknologi, tetapi juga pada pola pikir (mindset) yang mendasari penggunaannya. Sebagaimana diungkapkan oleh Tsedal Neeley dan Paul Leonardi dalam Harvard Business Review, organisasi yang ingin berkembang di era digital perlu mengembangkan digital mindset—suatu cara berpikir dan berperilaku yang memungkinkan individu dan tim melihat peluang melalui data, algoritma, dan kecerdasan buatan.

Kasus perusahaan Atos, Philips, Moderna, dan Unilever menunjukkan bahwa adopsi teknologi tanpa perubahan mindset akan menghasilkan transformasi yang dangkal. Sebaliknya, ketika budaya belajar, integrasi sistem, dan adaptasi manusia berjalan serempak, digitalisasi dapat mengubah bukan hanya proses bisnis, tetapi juga daya tahan dan ketangkasan organisasi.

 

Apa Itu Digital Mindset?

Digital mindset bukan sekadar kemampuan mengoperasikan perangkat lunak atau memahami analitik data.
Ia adalah cara berpikir yang memandang teknologi sebagai peluang strategis untuk menciptakan nilai baru.
Individu dengan digital mindset melihat pola dalam data, memahami potensi algoritma, dan menggunakan AI untuk mempercepat inovasi serta pengambilan keputusan.

Penelitian menunjukkan bahwa karyawan dengan digital mindset cenderung memiliki:

• Produktivitas dan kepuasan kerja lebih tinggi,

• Peluang promosi yang lebih besar, serta

• Kesiapan lebih baik menghadapi disrupsi teknologi.

Sementara bagi organisasi, keberadaan mindset ini menciptakan budaya fleksibel, kolaboratif, dan berbasis pembelajaran berkelanjutan.

 

Belajar dari Atos: Transformasi yang Dimulai dari Pembelajaran

Ketika Thierry Breton memimpin Atos pada 2008, ia menyadari bahwa pertumbuhan perusahaan tidak akan berlanjut tanpa reformasi digital. Ia meluncurkan program Digital Transformation Factory—pelatihan bersertifikat berbasis AI dan data analytics yang bersifat sukarela. Keberhasilan program ini bukan karena sistemnya canggih, melainkan karena motivasi karyawan untuk belajar tumbuh secara organik.

Lebih dari 70.000 karyawan mendapatkan sertifikasi dalam tiga tahun, membuktikan bahwa transformasi sejati terjadi ketika individu menginternalisasi nilai digital, bukan sekadar menjalani pelatihan formal.

 

Membangun Budaya Pembelajaran Berkelanjutan

Contoh lain datang dari Philips, yang beralih dari produsen perangkat kesehatan menjadi penyedia solusi digital. Perusahaan ini menciptakan sistem AI-powered learning platform yang menyesuaikan materi pelatihan dengan kebutuhan dan ritme tiap individu. Pendekatan ini memperkuat pembelajaran sosial (social learning)—di mana karyawan saling berbagi pengetahuan, menciptakan ekosistem belajar yang adaptif dan inklusif.

Transformasi budaya ini menegaskan bahwa teknologi hanya akan efektif jika diimbangi dengan kesiapan manusia untuk terus belajar.

 

Integrasi Sistem dan Proses: Pelajaran dari Moderna dan Unilever

Moderna menjadi contoh ideal bagaimana integrasi sistem digital dapat mempercepat inovasi. Dengan arsitektur berbasis cloud, data yang terbuka, dan algoritma AI untuk R&D, perusahaan ini berhasil mengembangkan lebih dari 20 algoritma baru hanya beberapa bulan setelah pandemi COVID-19 dimulai. Seperti dikatakan CEO Stéphane Bancel, “Digitization only makes sense once the processes are done.” Artinya, digitalisasi harus dimulai dari restrukturisasi proses kerja—bukan sekadar implementasi perangkat lunak.

Sementara itu, Unilever membuktikan bahwa transformasi digital juga dapat diterapkan dalam skala global. Dengan membentuk lebih dari 300 tim agile lintas negara, perusahaan berhasil memadukan data global dan fleksibilitas lokal. Pendekatan ini menunjukkan bahwa organisasi besar sekalipun dapat menjadi gesit bila didukung oleh mindset digital yang terdistribusi di seluruh level.

 

Tantangan: Membangun Kepercayaan dan Kapasitas Belajar

Digital transformation sering menghadapi resistensi.
Menurut Neeley dan Leonardi, tantangan utama terletak pada dua aspek:

1. Tingkat kepercayaan (buy-in) terhadap manfaat transformasi, dan

2. Kapasitas belajar (capacity to learn) para karyawan.

Organisasi perlu menilai posisi setiap individu dalam digital adoption matrix: apakah mereka terinspirasi, frustrasi, acuh, atau tertekan.
Manajer berperan penting dalam memindahkan anggota tim menuju kuadran “terinspirasi”—melalui komunikasi, pelatihan, dan pemberian peran bermakna dalam proyek digital

.

Mengelola Perubahan Sebagai Proses Permanen

Era digital tidak memiliki “titik akhir transformasi.” Teknologi, data, dan perilaku pelanggan terus berubah, sehingga organisasi harus melihat perubahan sebagai kondisi permanen. Pemimpin perlu membangun budaya yang mampu beradaptasi terus-menerus, bukan sekadar bereaksi terhadap tren. Dengan kata lain, transformasi digital bukan tujuan akhir, melainkan cara hidup organisasi modern.

 

Kesimpulan

Membangun digital mindset berarti menggeser paradigma dari sekadar menguasai alat menjadi menguasai cara berpikir baru.
Organisasi yang berhasil adalah yang mampu menyatukan teknologi, manusia, dan budaya belajar dalam satu arah perubahan yang berkelanjutan.

Seperti disimpulkan Neeley dan Leonardi, digital transformation bukan sekadar proyek IT, tetapi proyek manusia.
Ketika individu di seluruh level memiliki rasa ingin tahu, keberanian bereksperimen, dan kesiapan untuk terus belajar, maka transformasi digital akan menjadi bagian alami dari evolusi organisasi — bukan sekadar slogan perubahan.

 

Daftar Pustaka 

Neeley, T., & Leonardi, P. (2022). Developing a digital mindset. Harvard Business Review, 100(4), 63–80.

Davenport, T. H., & Westerman, G. (2018). Why so many high-profile digital transformations fail. Harvard Business Review. 

Leonardi, P. M. (2021). The digital mindset: What it really takes to thrive in the age of data, algorithms, and AI. Harvard Business Review Press.

Nadella, S. (2017). Hit refresh: The quest to rediscover Microsoft’s soul and imagine a better future for everyone. Harper Business.

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2023). The digital transformation of SMEs. Paris: OECD Publishing.

Westerman, G., Bonnet, D., & McAfee, A. (2014). Leading digital: Turning technology into business transformation. Harvard Business Review Press.

World Economic Forum. (2024). Future readiness of organizations: Leading in the age of AI. Geneva: WEF.

Di persimpangan jalan mana pun di dunia, sebuah drama yang penuh frustrasi terjadi setiap hari. Puluhan pengemudi mobil, masing-masing sendirian, mendapatkan lampu hijau, sementara sebuah bus yang membawa 60 penumpang—guru, perawat, dan pekerja—terjebak di lampu merah. Sistem yang mengatur pergerakan kita ini pada dasarnya buta. Sistem ini tidak bisa membedakan antara satu unit logam yang membawa satu orang dan satu unit logam yang membawa enam puluh orang.

Bagi banyak dari kita, ini hanyalah keluhan harian. Namun bagi Roozbeh Mohammadi, seorang peneliti di Aalto University, Finlandia, ini adalah kegagalan sistemik yang mendesak untuk dipecahkan.

Latar belakang penelitian Mohammadi, yang diselesaikannya pada tahun 2022, memberikan konteks yang mencengangkan. Dalam kata pengantarnya, ia mencatat bahwa ia menulis disertasi ini saat dunia sedang melewati "pandemi dunia yang mengerikan," "perang di sisi timur Eropa," dan "harga bensin yang tumbuh cepat".¹ Ini bukan sekadar catatan pribadi; ini adalah penetapan panggung sosio-ekonomi. Ketika harga bahan bakar melonjak, setiap detik mesin menyala di lampu merah bukan lagi sekadar pemborosan waktu, tetapi menjadi beban ekonomi yang nyata bagi warga.

Lebih mendalam lagi, Mohammadi mendedikasikan karyanya untuk 176 korban tak berdosa dari Ukraine International Airlines Flight 752.¹ Terdapat hubungan tematik yang kuat antara tragedi kemanusiaan ini dan inti penelitiannya. Tragedi penerbangan itu adalah kegagalan sistem yang mengorbankan nyawa manusia. Sistem manajemen lalu lintas yang ada saat ini, dengan caranya sendiri, juga merupakan sistem yang gagal menghargai faktor manusia.

Disertasi Mohammadi bukanlah sekadar proposal akademis untuk membuat lalu lintas 10% lebih lancar. Ini adalah argumen fundamental untuk merombak total filosofi di balik lampu lalu lintas kita—mengalihkannya dari sistem 'dingin' yang menghitung aset (mobil) menjadi sistem 'hangat' yang menghargai nyawa (manusia).

 

Masalah Inti: Kebutaan Sistemik di Persimpangan Jalan

Selama puluhan tahun, sistem manajemen lalu lintas perkotaan telah "didominasi oleh kendaraan" (vehicle-dominated).¹ Dalam praktiknya, ini berarti bahwa metrik kesuksesan sebuah persimpangan adalah 'vehicular throughput'—berapa banyak unit kendaraan yang berhasil melewatinya dalam satu jam. Sistem ini tidak pernah dirancang untuk mengukur 'user throughput'—berapa banyak orang yang berhasil melewatinya.¹

Menurut penelitian tersebut, kondisi ini terjadi karena dua alasan utama. Pertama, adanya "kurangnya perhatian pada pengguna" dalam filosofi desain lalu lintas historis. Kedua, dan ini yang paling penting, keterbatasan teknis yang fundamental: "alat pengumpul data konvensional tidak berdaya (powerless) untuk mengumpulkan data kendaraan individu maupun data pengguna kendaraan".¹

Kata 'powerless' adalah kuncinya. Ini bukanlah pilihan kebijakan; ini adalah keterbatasan fisik. Sensor tradisional yang ditanam di bawah aspal (inductive loops) pada dasarnya adalah detektor logam canggih. Mereka dapat dengan andal mendeteksi "satu unit logam besar" telah tiba di garis berhenti. Namun, mereka secara fisik "buta" terhadap apa yang ada di dalamnya. Sensor tersebut tidak memiliki cara untuk membedakan antara sedan yang dikemudikan seorang diri dan bus kota yang penuh sesak.

Akibatnya, sistem ini menciptakan ketidakadilan (inequity) yang sistematis dan terprogram. Sistem yang buta ini akan memperlakukan 50 orang di dalam bus memiliki urgensi yang sama dengan satu orang di dalam mobil. Disertasi ini berargumen bahwa paradigma yang telah berusia puluhan tahun ini salah secara fundamental dan mendesak untuk diubah.

 

Terobosan dari Finlandia: Menggunakan 'Connected Vehicle' sebagai Mata Baru untuk Kota

Solusi yang diajukan untuk mengatasi kebutaan sistemik ini adalah teknologi Connected Vehicles (CV). Dalam konteks ini, CV tidak hanya berarti mobil canggih dari pabrikan; CV bisa berupa bus umum yang dilengkapi pemancar, atau bahkan smartphone yang ada di dalam setiap kendaraan yang menjalankan aplikasi navigasi.¹

Intinya adalah kendaraan-kendaraan ini dapat mengumpulkan dan mengirimkan "data kendaraan dan penggunanya secara real-time" ke infrastruktur lampu lalu lintas.¹

Kemampuan baru inilah yang, menurut disertasi tersebut, "memfasilitasi pengembangan strategi manajemen lalu lintas berbasis pengguna (user-centred)".¹ Untuk pertama kalinya, sistem lampu lalu lintas dapat melihat ke dalam kendaraan.

Namun, penelitian ini memperingatkan agar tidak jatuh ke dalam perangkap yang mudah. Godaannya adalah menggunakan data yang kaya ini hanya untuk membuat sistem 'vehicle-dominated' yang lama menjadi sedikit lebih efisien. Mohammadi menantang asumsi dasar tersebut. Daripada hanya mengoptimalkan aliran kendaraan sedikit lebih baik, data baru ini memungkinkan kita untuk mengubah tujuan dari sistem itu sendiri.

Tujuan barunya: memaksimalkan aliran pengguna.¹ Untuk mencapai ini, disertasi tersebut mengusulkan dua strategi utama yang revolusioner.

 

Kontribusi Pertama: Berhenti Menghitung Mobil, Mulai Menghitung Manusia

Kontribusi ilmiah pertama, yang dirinci dalam Publikasi I, disebut User-Based Signal Timing Optimisation (UBSTO) atau Optimasi Waktu Sinyal Berbasis Pengguna.¹

Cara kerjanya paling baik dijelaskan melalui narasi kontras:

• Sistem Lama (Vehicle-Dominated): Lampu lalu lintas mendeteksi 10 unit kendaraan di Jalur A (jalan arteri) dan 5 unit kendaraan di Jalur B (jalan pengumpan). Logikanya sederhana: "10 lebih banyak dari 5. Berikan lampu hijau ke Jalur A."
• Sistem Baru (UBSTO): Sistem CV 'melihat' data pengguna. Jalur A memiliki 10 mobil, dengan total 12 pengguna (sebagian besar komuter solo). Jalur B memiliki 4 mobil dan 1 bus kota, dengan total 55 pengguna. Logika baru mengambil alih: "55 pengguna jauh lebih banyak dari 12 pengguna. Segera berikan lampu hijau ke Jalur B."

Tujuannya bergeser 180 derajat: dari "memaksimalkan vehicular throughput" (jumlah kendaraan) menjadi "memaksimalkan user throughput" (jumlah total orang).¹

Ini lebih dari sekadar efisiensi teknis; ini adalah alat insentif perilaku. Jika sistem lalu lintas kota Anda secara konsisten dan dapat diprediksi memberi prioritas pada kendaraan yang lebih penuh—seperti bus dan carpool—maka pengguna jalan akan belajar. Perilaku ride-sharing dan penggunaan angkutan umum secara langsung dihargai dengan penghematan waktu nyata.¹ Algoritma ini, yang tersembunyi di dalam kotak kontrol lalu lintas, secara efektif menjadi alat kebijakan publik yang aktif untuk mendorong mobilitas bersama (shared mobility).

Temuan dari penelitian ini mengkonfirmasi hipotesis tersebut. Strategi UBSTO terbukti "meningkatkan rata-rata total user throughput dan mengurangi rata-rata total user delay" secara signifikan dibandingkan dengan strategi tradisional yang hanya menghitung kendaraan.¹

 

Kontribusi Kedua: Prioritas Cerdas untuk Bus (Tidak Semua Bus Diciptakan Sama)

Kontribusi besar kedua (Publikasi II) mengatasi masalah spesifik angkutan umum melalui User-based Transit Signal Priority (TSP) yang cerdas.¹

Banyak kota sudah memiliki sistem TSP, tetapi sistem ini seringkali 'bodoh'. Sistem TSP tradisional memberikan prioritas pada setiap bus yang mendekat, tanpa pandang bulu. Ini berarti bus yang kosong atau bus yang datang lebih awal dari jadwal tetap akan memicu lampu hijau paksa. Tindakan ini seringkali memperburuk kemacetan secara tidak proporsional bagi ratusan mobil lain, menciptakan apa yang oleh para peneliti disebut sebagai "eksternalitas negatif".¹

Strategi baru yang diusulkan jauh lebih 'pintar'. Sistem ini hanya memberikan prioritas kepada bus yang memenuhi dua kriteria spesifik secara bersamaan:

1. Bus tersebut "tertinggal dari jadwal (behind the schedule)".¹
2. Bus tersebut memiliki "jumlah penumpang yang lebih tinggi (higher number of passengers)".¹

Di sinilah letak kecerdasan adaptif dari sistem ini. Sistem ini secara dinamis menimbang kebutuhan (bus terlambat) versus dampak sosial (bus penuh penumpang).

Hal ini juga memecahkan masalah klasik "permintaan prioritas yang saling bertentangan" (conflicting priority requests).¹ Bayangkan dua bus tiba di persimpangan yang sama dari arah yang berlawanan (misalnya, satu ingin lurus, satu ingin belok kiri). Sistem lama mungkin macet atau memilih secara acak. Sistem baru ini dapat membuat keputusan yang adil dan berbasis data: "Bus A terlambat 10 menit dan membawa 40 penumpang. Bus B tepat waktu dan hanya membawa 5 penumpang. Prioritas jelas diberikan kepada Bus A."

Yang terpenting, strategi ini dirancang tidak hanya untuk menguntungkan bus. Sistem ini secara eksplisit "mempertimbangkan pengguna bus serta pengendara mobil lainnya".¹ Dengan hanya memberikan prioritas saat benar-benar dibutuhkan, sistem ini berhasil mengurangi penundaan bagi semua orang, bukan hanya memindahkan kemacetan dari jalur bus ke jalur mobil.¹

 

Di Balik Penghematan Waktu: Mengukur Pengurangan 'Biaya Sosial Total'

Manfaat dari sistem yang lebih cerdas ini melampaui penghematan waktu. Publikasi II juga mengevaluasi sesuatu yang disebut "total social cost" (biaya sosial total).¹

Biaya sosial bukanlah konsep abstrak; ini adalah jumlah kerugian kolektif yang kita semua bayar akibat kemacetan. Penelitian ini mendefinisikannya sebagai gabungan dari beberapa faktor ¹:

• Waktu tunggu (penundaan perjalanan).
• Konsumsi bahan bakar (bensin atau solar yang terbuang percuma saat idle).
• Emisi (polusi udara dari knalpot yang menyala tanpa bergerak).

Hubungan antara penundaan dan biaya sosial sangat jelas: Penundaan yang lama sama dengan mesin yang terus menyala (idle). Mesin yang idle berarti bahan bakar terbuar sia-sia. Bahan bakar yang terbakar sia-sia berarti emisi yang dilepaskan tanpa tujuan. Semua ini meningkatkan biaya sosial total.

Dengan mengubah logika prioritas untuk menggerakkan jumlah orang terbanyak secepat mungkin (terutama di dalam bus besar yang efisien), sistem UBSTO dan TSP baru ini secara drastis mengurangi total waktu idle kumulatif di persimpangan. Ini secara langsung mengurangi pembakaran bahan bakar dan emisi polusi. Ini adalah jawaban langsung terhadap konteks awal penelitian: harga bensin yang mahal.¹

Hasilnya? Strategi TSP baru yang diusulkan ini terbukti mampu mengurangi total biaya sosial lebih dari 10% dibandingkan dengan skenario baseline.¹ Pengurangan 10% ini bukanlah angka dalam spreadsheet akademis; itu adalah dampak nyata di persimpangan dekat rumah Anda. Itu berarti lebih sedikit asap knalpot yang Anda hirup saat menunggu, dan bus Anda tidak lagi membakar bahan bakar secara percuma hanya untuk menunggu giliran.

 

Temuan Mengejutkan: Revolusi Ini Tidak Membutuhkan GPS Mahal (HP Anda Cukup)

Pada titik ini, banyak perencana kota mungkin akan skeptis. Sistem yang canggih seperti ini terdengar sangat mahal. Tentunya sistem ini membutuhkan GPS tingkat militer yang sangat presisi di setiap kendaraan?

Kontribusi ketiga (Publikasi III) menjawab pertanyaan praktis ini, dan jawabannya sangat mengejutkan. Penelitian ini menguji dampak akurasi data pada sistem.¹

Temuan utamanya adalah bahwa "data CV, seperti yang dihasilkan oleh GPS seluler (ponsel), cukup akurat untuk digunakan".¹

Ini adalah temuan yang sangat penting dan berlawanan dengan intuisi. Logika awam menyarankan bahwa sistem yang lebih canggih (yang melacak individu) pasti membutuhkan data yang lebih akurat. Namun, penelitian ini menemukan sebaliknya. Sistem baru yang melihat data dari setiap individu (disebut disaggregated input controller) ternyata "kurang sensitif terhadap kesalahan data" dibandingkan dengan sistem lama yang mencoba mengestimasi satu angka agregat (seperti total panjang antrian).¹

Alasannya kemungkinan besar berkaitan dengan hukum bilangan besar (law of large numbers). Ketika sistem menerima data dari ratusan ponsel, beberapa data mungkin sedikit melenceng ke kiri, dan beberapa sedikit melenceng ke kanan. Kesalahan-kesalahan kecil dan acak ini cenderung saling meniadakan, menghasilkan gambaran rata-rata yang sangat akurat tentang di mana kerumunan itu berada.

Sebaliknya, sistem lama yang bergantung pada satu estimasi agregat (misalnya, sensor tanam yang memperkirakan ada 20 mobil dalam antrian) akan gagal total jika satu estimasi itu salah.

Implikasi dari temuan ini sangat besar. Ini meruntuhkan hambatan biaya dan implementasi. Kota-kota tidak perlu menunggu puluhan tahun bagi produsen mobil untuk memasang sensor mahal di setiap kendaraan baru. Mereka dapat mulai menerapkan revolusi ini dengan memanfaatkan teknologi yang sudah ada di saku sebagian besar warga mereka saat ini.

 

Memecahkan Masalah 'Ayam-dan-Telur': Sistem Ini Bekerja Meski Hanya 15% Mobil yang Terhubun

Ada satu lagi hambatan praktis besar: masalah "ayam-dan-telur" dalam adopsi teknologi. Mengapa sebuah kota harus berinvestasi dalam sistem baru ini jika hanya sebagian kecil mobil yang 'terhubung'? Dan mengapa warga harus membeli teknologi 'terhubung' jika infrastruktur kota belum mendukungnya?

Kontribusi keempat (Publikasi IV) secara brilian mengatasi masalah "tingkat penetrasi rendah" (low penetration rate) ini.¹

Solusinya adalah "metode estimasi kendaraan berbasis data" (data-driven vehicle estimation).¹ Ini pada dasarnya adalah model machine learning (AI) yang dilatih khusus untuk satu tugas: 'menebak' jumlah kendaraan yang tidak terhubung (mobil 'bodoh') yang berada di antara dua kendaraan yang terhubung (mobil 'pintar').

Jika mobil 'pintar' A melaporkan posisinya di 100 meter sebelum lampu merah, dan mobil 'pintar' B melaporkan posisinya 30 meter di belakang A, AI dilatih untuk memperkirakan berapa banyak mobil 'bodoh' yang kemungkinan besar berada di celah 30 meter di antara mereka, berdasarkan kecepatan, waktu, dan kepadatan lalu lintas.

Temuan kuncinya sangat menjanjikan: metode AI ini terbukti "dapat memberikan estimasi jumlah kendaraan yang akurat, bahkan pada tingkat penetrasi CV yang rendah (serendah 15%)".¹

Ini adalah jembatan yang menghubungkan teori akademis dengan praktik dunia nyata. Sebuah kota tidak perlu menunggu hingga tahun 2040 ketika 100% mobil di jalan adalah CV. Mereka dapat meluncurkan sistem ini sekarang. Dengan hanya 15% dari mobil yang mentransmisikan data—atau bahkan hanya data anonim dari aplikasi seperti Google Maps atau Waze yang sudah digunakan orang—model AI ini dapat 'mengisi kekosongan' data dan memperkirakan keseluruhan antrian dengan cukup akurat untuk menjalankan strategi UBSTO dan TSP yang baru.

 

Dampak Nyata: Bagaimana Lampu Merah Anda Bisa Mendorong Anda Berbagi Tumpangan

Bagian "Transferabilitas dan kepraktisan" dari disertasi ini merangkum apa arti semua ini bagi komuter harian.¹ Ini adalah inti dari segalanya.

Sistem yang diusulkan ini berfungsi sebagai "insentif untuk mendorong shared mobility" (mobilitas bersama).¹ Bagaimana caranya? Sederhana: karena "jumlah pengguna yang tinggi dalam satu kendaraan meningkatkan peluang kendaraan tersebut menerima prioritas" di lampu lalu lintas.¹

Hasil akhirnya adalah "pengurangan keterlambatan (reduction in delay)" dan "penghematan waktu (time saving)" yang nyata dan terukur bagi siapa saja yang memilih untuk naik bus, carpool, atau layanan ride-sharing.¹

Singkatnya, penelitian ini menguraikan sistem di mana:

• Jika Anda memutuskan untuk beralih dari mengemudi sendiri ke naik bus, algoritma baru ini secara aktif bekerja untuk membuat perjalanan Anda lebih cepat.
• Sistem ini menghargai efisiensi sosial (lebih banyak orang per kendaraan) dengan efisiensi pribadi (penghematan waktu Anda).
• Seiring waktu, ini membuat mobilitas bersama menjadi pilihan yang lebih menarik secara rasional ¹, yang berpotensi mengubah seluruh pola komuter perkotaan.

 

Kritik Realistis: Apa yang (Secara Krusial) Hilang dari Penelitian Ini?

Tentu saja, tidak ada penelitian yang sempurna. Disertasi ini jujur tentang batasannya, yang digariskan dalam "Rekomendasi untuk penelitian masa depan".¹ Bagian ini juga berfungsi sebagai kritik realistis terhadap penerapan temuan ini di dunia nyata.

Kritik 1: Pengguna Jalan yang Paling Rentan Diabaikan

Batasan terbesar dari penelitian ini adalah bahwa penelitian ini belum memasukkan "pejalan kaki dan pengendara sepeda" ke dalam desain dan evaluasinya.1 Ini adalah kekurangan yang sangat besar untuk sebuah studi yang mengklaim berpusat pada "pengguna" (user-centred) dan "adil" (equitable). Pejalan kaki dan pengendara sepeda adalah pengguna jalan yang paling rentan.

Jika sistem ini diterapkan secara naif, sistem yang mengoptimalkan pergerakan pengguna di dalam kendaraan ini berpotensi memperburuk situasi bagi pejalan kaki. Bayangkan skenario di mana sistem UBSTO memutuskan untuk memberikan waktu hijau 30 detik ekstra untuk jalur yang penuh dengan bus. Waktu hijau ekstra itu harus diambil dari suatu tempat—dan kemungkinan besar dicuri dari waktu 'BERJALAN' bagi pejalan kaki di penyeberangan. Ini menciptakan eksternalitas negatif baru yang harus dipecahkan oleh penelitian selanjutnya.

Kritik 2: Efek Jaringan yang Belum Terbukti

Batasan kedua adalah skala. Penelitian ini, seperti banyak studi perintis lainnya, diuji pada "satu persimpangan atau jaringan yang lebih kecil".1 Lalu lintas kota adalah jaringan yang sangat kompleks dan saling terhubung. Mengoptimalkan satu persimpangan secara brilian dapat secara tidak sengaja menyebabkan kemacetan parah di persimpangan berikutnya (dikenal sebagai "efek limpahan" atau spillover effect 1).

Keefektifan sistem ini di seluruh jaringan kota yang kompleks—seperti Jakarta, London, atau Helsinki—masih perlu dibuktikan dalam implementasi skala besar.

 

Kesimpulan: Visi Lima Tahun untuk Kota Anda

Disertasi Roozbeh Mohammadi lebih dari sekadar penyesuaian algoritma; ini adalah cetak biru untuk mengubah infrastruktur lalu lintas kita dari sistem manajemen 'aset' (mobil) menjadi sistem manajemen 'manusia' (pengguna).

Penelitian ini secara elegan memecahkan hambatan terbesar yang selama ini menghalangi kemajuan:

1. Hambatan Data: Membuktikan bahwa GPS ponsel yang ada saat ini sudah cukup akurat.¹
2. Hambatan Adopsi: Menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja efektif hanya dengan 15% kendaraan yang terhubung.¹
3. Hambatan Kebijakan: Menyediakan mekanisme insentif berbasis pasar yang menghargai mobilitas bersama.¹

Jika diterapkan secara bertahap, temuan ini dapat secara fundamental mengubah kalkulus komuter harian. Dalam lima tahun ke depan, kota-kota yang cukup berani untuk mengadopsi logika "berpusat pada pengguna" ini tidak hanya akan melihat pengurangan emisi dan penghematan bahan bakar yang nyata di persimpangan mereka.¹ Mereka juga akan menyaksikan pergeseran perilaku yang nyata dari warganya.

Ketika bus dan carpool secara konsisten dan dapat diprediksi mengalahkan mobil berisi satu orang, warga akan merespons. Sistem lalu lintas akan berhenti menjadi sumber frustrasi kolektif dan mulai menjadi alat aktif yang mendorong kita semua menuju masa depan yang lebih efisien, lebih hemat bahan bakar, dan, yang terpenting, lebih adil.

 

Sumber Artikel:

http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-64-0858-3

Di balik deru klakson, kepulan asap knalpot, dan lautan lampu rem yang tak berujung di kota-kota besar, terdapat sebuah krisis sistemik. Kemacetan bukan lagi sekadar ketidaknyamanan harian; ia telah bermetastasis menjadi penyakit kronis perkotaan yang membakar miliaran rupiah bahan bakar, merampas waktu produktif, dan secara signifikan menurunkan kualitas hidup.¹

Akar masalahnya, seperti yang diidentifikasi dalam berbagai studi, adalah ketidakseimbangan yang fundamental. Pertumbuhan ekonomi dan laju urbanisasi yang pesat telah memicu ledakan jumlah kendaraan bermotor di jalanan.¹ Sayangnya, kapasitas infrastruktur jalan tidak mampu mengimbangi laju pertumbuhan tersebut. Kita tidak bisa terus-menerus membangun jalan baru. Solusinya, tampaknya, bukanlah melebarkan aspal, melainkan membuat aspal yang ada menjadi jauh lebih cerdas.

Sebuah makalah ilmiah baru yang diterbitkan oleh David dari Universitas Komputer Indonesia menyajikan sebuah cetak biru konseptual yang ambisius untuk mengatasi kebuntuan ini.¹ Proposal ini menguraikan arsitektur sistem pengelolaan lalu lintas generasi baru, yang bertumpu pada dua pilar teknologi transformatif.

Pilar pertama adalah Internet of Things (IoT), yang diusulkan berfungsi sebagai "sistem saraf" digital. Ini adalah jaringan sensor, kamera, dan perangkat terhubung yang ditanam di sepanjang arteri kota untuk merasakan denyut nadi lalu lintas secara real-time.¹ Pilar kedua adalah Komputasi Awan (Cloud Computing), yang berperan sebagai "otak" pusat—sebuah infrastruktur masif yang mampu menyimpan, memproses, dan menganalisis volume data yang tak terbayangkan yang dikirim oleh sistem saraf IoT.¹

Tujuannya jelas: menciptakan sebuah sistem yang tidak hanya merespons kemacetan, tetapi juga memprediksi dan mencegahnya, seraya mengoptimalkan seluruh arus kendaraan di kota. Ini adalah langkah konkret menuju visi smart city (kota pintar) yang lebih efisien, terhubung, dan berkelanjutan.¹

 

Pertanyaan Kritis: Apakah Teknologi Benar-Benar Mampu Mengatasinya?

Sebelum kita terhanyut dalam janji teknologi, makalah ini melakukan sesuatu yang mengejutkan dan membangun kredibilitas: ia berhenti sejenak dan mengajukan pertanyaan skeptis terhadap dirinya sendiri. Di bagian "Rumusan Masalah", penulis secara jujur menantang premisnya sendiri.¹

Makalah tersebut menyatakan, "Meskipun Penggunaan komputasi awan dan IoT terlihat sangat efisien, kita juga perlu berfikir untuk menambahkan poin-poin penting masalah lain...".¹ Pertanyaan intinya dirumuskan dengan tajam: Apakah penerapan metode canggih ini benar-benar dapat mengurangi kemacetan? Apakah ia mampu meningkatkan efisiensi transportasi secara keseluruhan? Dan yang paling penting, apakah ia menjamin peningkatan keselamatan bagi pengguna jalan?.¹

Ini bukanlah sebuah makalah yang mengklaim telah menemukan peluru perak. Ini adalah sebuah proposal akademis yang matang, yang menetapkan tolok ukur kesuksesannya sendiri. Penulis tidak mengasumsikan bahwa teknologi secara otomatis setara dengan solusi. Sebaliknya, ia menegaskan bahwa tiga pilar kesuksesan—pengurangan kemacetan, peningkatan efisiensi, dan peningkatan keselamatan—adalah hipotesis yang harus divalidasi dan dibuktikan melalui implementasi nyata.¹

Untuk menjawab tantangan yang ditetapkannya sendiri, makalah ini kemudian menguraikan pendekatan penyelesaian masalah dalam tujuh langkah komprehensif. Ini adalah cetak biru operasional yang dirancang untuk mengubah teori menjadi kenyataan.¹

 

Arsitektur Sistem: Membangun 'Sistem Saraf' Digital untuk Kota

Inti dari proposal ini adalah penciptaan ekosistem digital yang hidup, yang meniru cara kerja sistem saraf biologis. Ia harus mampu merasakan, memproses, dan bereaksi. Makalah ini membedah arsitektur tersebut langkah demi langkah.

Mata dan Telinga di Jalanan (Pengumpulan Data IoT)

Langkah pertama dan paling fundamental adalah "Pengumpulan Data Lalu Lintas Secara Real-Time".¹ Tanpa data yang baik, "otak" sistem tidak dapat berfungsi.

Begini cara kerjanya: Jaringan sensor nirkabel IoT akan dipasang di berbagai titik strategis di seluruh kota. Lokasi-lokasi ini mencakup persimpangan jalan yang kritis, jalur utama yang padat, dan area yang teridentifikasi sebagai rawan kemacetan.¹

Sensor-sensor ini bukan sekadar penghitung mobil. Mereka adalah "mata dan telinga" canggih yang mengukur berbagai parameter penting secara bersamaan ¹, termasuk:

• Volume kendaraan: Berapa banyak mobil, motor, dan truk yang lewat.
• Kecepatan rata-rata: Seberapa lancar atau padat arusnya.
• Kondisi cuaca: Apakah hujan, yang dapat mempengaruhi kecepatan.
• Kualitas udara: Tingkat polusi di lokasi tertentu.

Semua data mentah ini, menurut arsitektur sistem, kemudian ditangkap oleh perangkat elektronik yang disebut "Data Logger". Dari sana, data logger mentransfer informasi yang terkumpul ke pusat data melalui koneksi internet, yang pada dasarnya mengalirkan denyut nadi kota ke komputasi awan.¹

'Otak' Mulai Bekerja (Analisis Pola di Cloud)

Setelah data mentah dari ribuan sensor membanjiri sistem, langkah kedua dimulai: "Analisis Pola Lalu Lintas".¹ Di sinilah peran komputasi awan menjadi sangat vital.

Mengapa cloud? Karena infrastruktur cloud bersifat fleksibel, terdistribusi, dan yang terpenting, scalable (terukur).¹ Otoritas lalu lintas kota tidak perlu membangun pusat data fisik yang masif dan mahal, yang mungkin akan langsung kewalahan oleh besarnya data (Big Data). Sebaliknya, mereka dapat memanfaatkan kapasitas pemrosesan cloud yang nyaris tak terbatas untuk memproses data dalam jumlah besar dan kompleks dengan kecepatan tinggi.¹

Di dalam lingkungan cloud inilah algoritma canggih dan teknik Machine Learning (ML) atau pembelajaran mesin mulai bekerja.¹ Algoritma ini dirancang untuk menyisir data dan mengidentifikasi tren serta pola yang tidak terlihat oleh mata manusia ¹, seperti:

• Mengidentifikasi waktu-waktu puncak kemacetan yang sebenarnya.
• Memetakan jalur-jalur spesifik yang sering mengalami penumpukan.
• Menganalisis faktor-faktor kausalitas—misalnya, apakah kemacetan di rute X selalu berkorelasi dengan kondisi cuaca tertentu atau kecelakaan di rute Y.¹

Di sinilah letak salah satu poin paling cerdas dari proposal ini. Dengan memasukkan data "kualitas udara" ¹ ke dalam analisis, sistem ini melampaui manajemen lalu lintas tradisional. Ini membuka kemungkinan untuk "manajemen kesehatan perkotaan".

Bayangkan sebuah skenario di mana algoritma mendeteksi tingkat polusi berbahaya di dekat zona sekolah. Sistem tidak hanya berfokus pada "rute tercepat", tetapi juga "rute tersehat". Ia dapat secara otomatis memprioritaskan pengalihan rute kendaraan berat atau truk diesel menjauh dari area sensitif tersebut, sejalan dengan visi kota yang berkelanjutan.¹

 

Dari Reaktif Menjadi Prediktif: Mesin Waktu Digital di Balik Kemudi

Sistem manajemen lalu lintas tradisional bersifat reaktif—mereka merespons kemacetan yang sudah terjadi. Inovasi sesungguhnya dalam cetak biru ini terletak pada pergeseran paradigma menjadi proaktif dan prediktif.¹

Langkah ketiga dalam proposal ini adalah "Pengembangan Algoritma Prediktif".¹

Algoritma ini dirancang untuk berfungsi sebagai semacam mesin waktu digital. Mereka tidak hanya melihat apa yang terjadi sekarang, tetapi juga memproyeksikan apa yang akan terjadi di masa depan.¹ Untuk melakukan ini, model prediksi memanfaatkan dua aliran data secara bersamaan: data historis (pola kemacetan dari masa lalu) dan data real-time (kondisi yang masuk dari sensor IoT saat ini).¹

Model-model ini memproyeksikan berbagai skenario lalu lintas di masa depan dengan mempertimbangkan variabel-variabel kunci ¹, seperti:

• Waktu dalam sehari dan hari dalam seminggu.
• Kondisi cuaca saat ini dan yang diperkirakan.
• Kejadian khusus, seperti pertandingan sepak bola, konser besar, atau kecelakaan yang baru saja dilaporkan.¹

Untuk mempermudah pemahaman, bayangkan perbedaannya seperti ini: Analisis lalu lintas tradisional ibarat melihat foto kemacetan yang terjadi kemarin. Anda tahu itu terjadi, tetapi Anda tidak bisa berbuat apa-apa. Sistem prediktif ini, di sisi lain, lebih mirip aplikasi prakiraan cuaca canggih. Ia dapat memberi Anda peringatan, "Akan ada badai kemacetan di rute Anda dalam 30 menit ke depan, berdasarkan peningkatan volume saat ini dan data historis."

Kemampuan untuk "memperkirakan kemungkinan terjadinya kemacetan" ¹ inilah yang mengubah permainan. Sistem kini dapat memberikan peringatan dini kepada pengendara atau, yang lebih penting, mengambil tindakan otomatis untuk mencegah kemacetan itu terjadi.¹

 

Dari Prediksi Menjadi Aksi: Sang Dirigen Orkestra di Persimpangan

Jika data adalah musik dan cloud adalah kesadaran sang dirigen, maka langkah-langkah berikutnya adalah momen ketika dirigen mengangkat tongkatnya. Di sinilah prediksi diubah menjadi aksi nyata di jalanan.

Optimalisasi Sinyal Lalu Lintas Dinamis

Langkah keempat adalah "Optimalisasi Pengaturan Sinyal Lalu Lintas".¹ Ini adalah salah satu aplikasi praktis yang paling berdampak. Sensor IoT yang terpasang di persimpangan ¹ terus-menerus melaporkan jumlah kendaraan dan kecepatan rata-rata ke cloud. Di cloud, algoritma optimasi yang kompleks berjalan tanpa henti.¹

Hasilnya? Sistem secara dinamis "menentukan pengaturan sinyal lalu lintas yang paling efisien untuk setiap persimpangan" pada saat itu juga.¹ Ini adalah kontrol sinyal lalu lintas yang adaptif.

Kita dapat menggunakan analogi untuk menjelaskan lompatan ini. Lampu lalu lintas tradisional berfungsi seperti metronom yang kaku. Ia mungkin diatur untuk menyala merah setiap 60 detik, tidak peduli apakah jalanan di depannya padat atau benar-benar sepi di jalur persimpangan. Ini sangat tidak efisien.

Sistem yang diusulkan dalam makalah ini mengubah lampu lalu lintas menjadi dirigen orkestra yang hidup dan cerdas. Ia "mendengarkan" (melalui sensor IoT) kepadatan dan ritme "musik" (arus kendaraan) secara real-time.¹ Jika jalur utara-selatan padat sementara jalur timur-barat kosong, ia tidak akan membuang waktu berharga memberikan lampu hijau ke jalan yang kosong. Ia akan secara dinamis menyesuaikan tempo (durasi lampu) untuk mengurangi penumpukan, melancarkan arus, dan mencegah "disonansi" (kemacetan total)

Rekomendasi Rute Alternatif Cerdas

Secara bersamaan, langkah kelima adalah "Pemberian Rekomendasi Rute Alternatif".¹ Kecerdasan prediktif yang sama digunakan untuk memberikan rekomendasi rute terbaik bagi pengendara individu melalui aplikasi seluler atau sistem navigasi di dalam kendaraan.¹

Ini menciptakan sebuah ekosistem lalu lintas yang terkoordinasi. Sistem tidak hanya mengendalikan infrastruktur (lampu lalu lintas), tetapi juga memandu perilaku pengguna (rekomendasi rute). Ketika sistem memprediksi potensi kemacetan ¹, ia dapat secara proaktif "memecah" arus lalu lintas sebelum menumpuk dengan menyarankan rute alternatif kepada ribuan pengemudi secara bersamaan.

 

Sistem yang Belajar: Mengapa Uji Coba Sangat Krusial

Sebuah cetak biru, secanggih apa pun, pada akhirnya hanyalah teori di atas kertas. Makalah ini secara realistis mengakui bahwa sistem harus diuji dan divalidasi di dunia nyata yang kacau.

Karena itu, dua langkah terakhir dari pendekatan tujuh langkah sangat penting ¹:

• Langkah 6: Pengujian dan Validasi Sistem. Ini melibatkan pelaksanaan uji coba sistem dalam berbagai skenario untuk mengukur efektivitasnya secara kuantitatif dalam mengurangi kemacetan dan meningkatkan keselamatan.¹
• Langkah 7: Evaluasi Dampak dan Penyesuaian Sistem. Setelah diterapkan, sistem harus terus dikaji dampaknya. Berdasarkan feedback (umpan balik) dan data terbaru, penyesuaian harus dilakukan.¹

Kedua langkah ini menegaskan bahwa sistem yang diusulkan bukanlah sistem "pasang dan lupakan". Langkah 1 hingga 5 adalah operasi harian sistem. Langkah 6 dan 7 adalah evolusi sistem.

Ini adalah inti dari machine learning dalam arti sebenarnya. Dengan terus-menerus mengevaluasi (Langkah 7) apakah prediksi (Langkah 3) dan aksinya (Langkah 4) benar-benar mengurangi kemacetan (Langkah 6), sistem belajar dari keberhasilan dan kegagalannya. Algoritma prediktif menjadi lebih pintar, lebih akurat, dan lebih efisien seiring berjalannya waktu. Ini adalah sistem yang benar-benar adaptif.¹

 

Dampak Sebenarnya: Siapa yang Diuntungkan dari Jalanan yang Lebih Cerdas?

Jadi, mengapa semua ini penting? Siapa yang pada akhirnya diuntungkan jika cetak biru ini diimplementasikan? Bagian kesimpulan dari makalah ini menguraikan dampak luasnya bagi berbagai pemangku kepentingan.¹

1. Masyarakat dan Pengguna Jalan

Penerima manfaat utama adalah warga kota. Dengan mengurangi waktu tunggu dan kemacetan serta meningkatkan keselamatan, visi utamanya adalah menciptakan sistem transportasi yang "lebih cerdas, terhubung, dan berkelanjutan". Pada akhirnya, tujuannya adalah "meningkatkan kualitas hidup warganya".1

2. Transportasi Umum

Makalah ini secara khusus menyoroti dampaknya bagi angkutan publik. Diharapkan sistem ini dapat "membantu masyarakat yang menggunakan transportasi umum untuk memudahkan sopir angkutan dalam memilih [rute]".1 Jika sopir angkutan umum mendapatkan data rute prioritas yang memungkinkan mereka menghindari kemacetan, transportasi publik akan menjadi lebih cepat dan lebih dapat diandalkan. Ini, pada gilirannya, dapat mendorong lebih banyak orang beralih dari kendaraan pribadi, menciptakan lingkaran umpan balik positif (positive feedback loop) yang semakin mengurangi kemacetan.

3. Dunia Bisnis dan Perekonomian

Bagi dunia bisnis, terutama sektor logistik dan pengiriman, dampaknya langsung terasa. Rute yang dapat diprediksi dan waktu tempuh yang lebih singkat berarti operasi yang lebih efisien dan biaya bahan bakar yang lebih rendah.

Namun, makalah ini menyoroti keuntungan finansial yang lebih dalam: model cloud computing itu sendiri.¹ Tujuan dari arsitektur cloud adalah untuk "meningkatkan kehandalan, fleksibilitas, dan skalabilitas sistem tanpa meningkatkan biaya komputasi secara signifikan".¹

Ini adalah poin krusial. Pemerintah kota tidak perlu "mengurangi investasi pada infrastruktur fisik" yang masif, seperti membangun pusat data yang mahal.¹ Mereka dapat "menyewa" kekuatan komputasi sesuai kebutuhan. Ini membebaskan sumber daya untuk "fokus pada pengembangan inovasi serta layanan yang lebih baik bagi pelanggan".¹ Dengan kata lain, cetak biru ini bukan hanya cetak biru teknis, tetapi juga cetak biru finansial untuk implementasi smart city yang hemat biaya.

 

Visi Masa Depan dan Pernyataan Dampak Nyata

Pada intinya, implementasi sistem pengelolaan lalu lintas berbasis IoT dan komputasi awan menawarkan solusi yang lebih efisien, terukur (scalable), dan fleksibel untuk menghadapi tantangan transportasi perkotaan yang semakin kompleks.¹

Namun, penting untuk menggarisbawahi realisme yang diusung oleh makalah ini. Ini adalah sebuah proposal.¹ Seperti yang dipertanyakan oleh penulisnya sendiri di awal, efektivitasnya dalam mengurangi kemacetan dan meningkatkan keselamatan ¹ masih harus divalidasi secara ketat melalui pengujian skenario di dunia nyata.¹

Jika cetak biru konseptual ini diterapkan dan divalidasi secara penuh, dampaknya akan melampaui sekadar mengurangi waktu tunggu di lampu merah. Kita berbicara tentang sebuah sistem yang dapat secara proaktif mencegah kemacetan sebelum terjadi, mengurangi emisi karbon dengan mengoptimalkan rute (berdasarkan data kualitas udara ¹), dan menghemat miliaran rupiah dalam biaya bahan bakar yang terbuang.

Dalam lima tahun penerapan, sistem adaptif yang terus belajar ini dapat menjadi fondasi operasional untuk smart city yang benar-benar cerdas dan berkelanjutan, mengubah arteri kota yang tersumbat menjadi sistem peredaran darah yang mengalir lancar.¹

 

Sumber Artikel:

https://doi.org/10.13140/RG.2.2.20028.86402

Sebelum kita menyelami solusinya, kita harus memahami mengapa masalah ini begitu mendesak. Paper penelitian ini melukiskan gambaran yang suram tentang status quo. Seiring dengan pertumbuhan populasi global dan urbanisasi yang pesat, volume kendaraan di jalan raya telah meledak.¹

Masalahnya, infrastruktur kita—terutama sistem kontrol lalu lintas—gagal mengimbangi. Sistem tradisional, yang mengandalkan "sinyal waktu tetap" (fixed-time signals), pada dasarnya adalah teknologi usang.¹ Sistem ini tidak mampu beradaptasi dengan kondisi lalu lintas yang dinamis dan kompleks.

Bayangkan sebuah persimpangan sibuk pada pukul 6 sore. Jalan utama macet total, sementara jalan kecil di persimpangan itu kosong. Namun, sistem timer tetap akan tetap memberi lampu hijau 30 detik ke jalan yang kosong, memaksa ratusan mobil di jalan utama menunggu tanpa alasan. Inilah inefisiensi yang terjadi miliaran kali setiap hari di seluruh dunia.

Dampaknya, seperti yang digarisbawahi oleh para peneliti, sangat besar dan bersifat multidimensi ¹:

• Dampak Ekonomi: Kemacetan berarti pemborosan bahan bakar, keterlambatan pengiriman barang, dan hilangnya jam kerja produktif yang tak ternilai harganya.
• Dampak Lingkungan: Kendaraan yang terjebak dalam kondisi idle (diam tapi menyala) mengeluarkan emisi gas rumah kaca yang tidak perlu, berkontribusi langsung pada polusi udara dan perubahan iklim.
• Dampak Sosial: Waktu tunggu yang lama meningkatkan stres, frustrasi di kalangan komuter, mengurangi kualitas hidup, dan—yang paling kritis—dapat menghambat pergerakan layanan darurat seperti ambulans, yang dapat berakibat fatal.¹

Sistem yang ada saat ini terbukti "tidak memadai" (inadequate) dalam menghadapi tantangan modern.¹ Kita tidak bisa terus membangun lebih banyak jalan; kita perlu membuat jalan yang ada menjadi lebih pintar.

 

Membangun 'Otak' Digital untuk Persimpangan Jalan

Di sinilah letak inti dari terobosan Rohilla dan Kumar. Mereka tidak hanya mengusulkan pembaruan perangkat lunak; mereka mengusulkan penggantian total "otak" sistem dengan arsitektur machine learning (ML) yang canggih.¹

Ini bukan sekadar satu program "AI" yang monolitik. Cara terbaik untuk memahaminya adalah sebagai sistem "dua-otak" yang kooperatif, yang masing-masing memiliki peran berbeda namun saling melengkapi, seperti yang dijelaskan dalam metodologi penelitian.

Otak 1: Si Peramal (Neural Networks)

Bagian pertama dari sistem ini adalah Neural Network (Jaringan Saraf). Pikirkan ini sebagai "mata di langit" atau "peramal" sistem. Tugasnya adalah menganalisis data lalu lintas historis dan real-time untuk satu tujuan: "mengantisipasi volume lalu lintas" di masa depan.¹

Dengan mempelajari pola selama berminggu-minggu atau berbulan-bulan, ia "belajar" bahwa "setiap Jumat pukul 5 sore, persimpangan ini akan padat dari arah utara," atau "setelah hujan, kecepatan rata-rata turun 20%." Ia tidak mengambil keputusan, tetapi ia memberikan prediksi krusial kepada otak kedua.

Otak 2: Si Ahli Strategi (Reinforcement Learning)

Bagian kedua, dan mungkin yang paling penting, adalah agen Reinforcement Learning (RL), atau "Pembelajaran Penguatan".¹ Jika Neural Network adalah si peramal, RL adalah "si ahli strategi" atau "pengambil keputusan" di lapangan.¹

Agen RL ini menerima dua masukan: prediksi volume lalu lintas dari Neural Network dan data kondisi real-time dari sensor jalan. Tugasnya adalah secara aktif memutuskan: "Kapan waktu terbaik untuk mengubah lampu?"

Ia "belajar" melalui proses trial and error yang ketat, di mana ia diberi "penghargaan" (reward) karena mengurangi waktu tunggu dan "hukuman" (punishment) karena menyebabkan kemacetan. Seiring waktu, ia menemukan strategi optimal untuk meminimalkan kemacetan dalam skenario apa pun—sesuatu yang mustahil dilakukan oleh timer tetap.

Untuk membangun sistem canggih ini, para peneliti memanfaatkan toolkit modern yang dapat diakses: bahasa pemrograman Python, beserta pustaka (libraries) open-source yang kuat seperti TensorFlow, Keras, dan Scikit-learn.¹ Ini adalah poin penting: solusi ini tidak memerlukan perangkat lunak eksklusif yang mahal, sehingga lebih mudah untuk diskalakan dan diterapkan secara global.

 

Di Dalam Laboratorium: Cara Peneliti 'Mengajari' AI Mengatur Jala

Tentu saja, Anda tidak bisa begitu saja melepaskan AI yang baru lahir ke persimpangan jalan yang sibuk. Para peneliti harus "melatih" sistem ini secara ekstensif dalam lingkungan yang terkendali. Proses ini terdiri dari dua langkah utama.¹

Langkah 1: Memberi Makan Sang Mesin (Pengumpulan Data)

Kecerdasan buatan hanya secerdas data yang dikonsumsinya. Untuk itu, para peneliti mengusulkan pengumpulan data dari beragam sumber untuk menciptakan gambaran lalu lintas yang paling lengkap ¹:

• Kamera Lalu Lintas: Bertindak sebagai "mata" visual, memantau kepadatan dan jumlah kendaraan secara terus-menerus.
• Detektor Loop Induktif: Ini adalah sensor yang ditanam di bawah aspal, yang secara akurat menghitung setiap kendaraan yang lewat dan mengukur kecepatannya.
• Data Historis: Catatan lalu lintas dari sistem manajemen kota selama bertahun-tahun, yang digunakan untuk melatih "Si Peramal" (Neural Network) dalam mengenali pola jangka panjang.
• Data Crowdsourced: Informasi real-time dari aplikasi navigasi seperti Google Maps dan Waze, yang memberikan gambaran instan tentang kemacetan atau kecelakaan yang baru saja terjadi.

Kombinasi data historis dan real-time inilah yang memberikan sistem ini kekuatan supernya: kemampuan untuk mengantisipasi dan bereaksi.

Langkah 2: 'Kota Digital' Bernama SUM

Setelah data terkumpul, pelatihan dimulai. Di sinilah letak kejeniusan metodologi mereka. Para peneliti menggunakan perangkat lunak bernama SUMO (Simulation of Urban Mobility) untuk menciptakan "kota digital"—replika virtual dari area perkotaan yang nyata.¹

Di dalam sandbox digital yang aman ini, agen Reinforcement Learning (RL) "dilepaskan" untuk mengelola lalu lintas. Awalnya, ia gagal total, menyebabkan kemacetan virtual yang parah. Tetapi setiap kali ia membuat keputusan yang baik (misalnya, memperpanjang lampu hijau 5 detik dan berhasil mengurai antrean), ia mendapat "penghargaan" digital. Setiap kali ia membuat keputusan buruk (misalnya, memotong jalur padat dan menyebabkan kebuntuan), ia mendapat "hukuman".¹

Setelah mensimulasikan ribuan jam sibuk, skenario kecelakaan, dan hari-hari normal, agen RL tersebut "belajar" strategi optimal untuk menjaga lalu lintas tetap mengalir. Ia menjadi ahli strategi ulung, siap untuk diuji coba melawan data dunia nyata.

 

Momen Pembuktian: AI Melawan Timer Tradisional (Dan Menang Telak)

Inilah inti dari penelitian ini: adu performa. Para peneliti mengadu sistem ML mereka yang baru dilatih dengan sistem kontrol tradisional (timer tetap) dalam tiga skenario simulasi yang ketat, menggunakan data lalu lintas dunia nyata.¹ Hasilnya, yang dirangkum dalam data kinerja sistem, sangatlah jelas dan meyakinkan.¹

Skenario 1: Lalu Lintas Normal

Dalam kondisi lalu lintas sehari-hari, sistem tradisional memaksa pengemudi menunggu rata-rata 45 detik di persimpangan. Sistem ML, dengan kemampuannya beradaptasi, memangkas waktu tersebut menjadi hanya 30 detik.¹

Ini bukan sekadar penghematan 15 detik. Ini adalah lompatan efisiensi sebesar 33,3%. Ini seperti memangkas sepertiga dari total waktu henti Anda di setiap lampu merah. Jika perjalanan harian Anda biasanya memakan waktu 30 menit, bayangkan penghematan kumulatifnya.

Namun, data yang lebih mengesankan adalah throughput—jumlah kendaraan yang berhasil melewati persimpangan per jam. Sistem lama hanya mampu memproses 1.000 kendaraan per jam. Sistem ML berhasil "memompa" 1.300 kendaraan per jam.¹ Ini adalah peningkatan kapasitas sebesar 30%. Secara metaforis, ini setara dengan menambahkan satu lajur jalan virtual di persimpangan, tanpa perlu mengeluarkan biaya miliaran untuk pengecoran aspal.

Skenario 2: Jam Sibuk (Ujian Sebenarnya)

Di sinilah sistem tradisional mulai runtuh. Selama jam sibuk puncak, ketika volume kendaraan membeludak, timer tetap tidak bisa berbuat apa-apa. Waktu tunggu rata-rata melonjak menjadi 70 detik yang menyakitkan. Sistem ML, yang melihat lonjakan ini datang, bekerja keras menyesuaikan timing secara dinamis dan berhasil menahan waktu tunggu di angka 50 detik—sebuah peningkatan efisiensi sebesar 28,6%.¹

Tetapi cerita sebenarnya ada pada throughput. Di bawah tekanan, sistem tradisional "tersedak"—kapasitasnya turun dari 1.000 (normal) menjadi hanya 900 kendaraan per jam. Sebaliknya, sistem ML justru bersinar di bawah tekanan. Ia secara aktif mengelola antrean dan berhasil mendorong 1.200 kendaraan per jam.¹

Ini adalah temuan kunci: sistem "bodoh" menjadi kurang efisien saat paling dibutuhkan, sementara sistem "pintar" menjadi lebih efisien, mencatatkan peningkatan throughput sebesar 33,3% tepat di tengah kekacauan.

Skenario 3: Skenario Insiden (Momen Pahlawan AI)

Ini adalah skenario yang paling dramatis dan paling penting. Sebuah insiden—seperti kecelakaan atau mobil mogok—terjadi di dekat persimpangan, memblokir sebagian jalan.

Sistem tradisional benar-benar lumpuh. Ia tidak tahu ada kecelakaan. Ia terus menjalankan timer bodohnya, menyebabkan antrean menumpuk dengan cepat. Waktu tunggu rata-rata meroket menjadi 90 detik (satu setengah menit). Kapasitasnya anjlok menjadi hanya 800 kendaraan per jam.¹ Ini adalah resep untuk kelumpuhan total (gridlock).

Sekarang, saksikan AI beraksi. Sistem ML, melalui sensornya, segera mendeteksi anomali: antrean tidak bergerak, kepadatan melonjak di satu titik. "Si Ahli Strategi" (RL) langsung mengambil alih. Ia menulis ulang aturan saat itu juga, secara dinamis mengubah prioritas sinyal untuk mengalihkan lalu lintas dari lajur yang diblokir dan membersihkan rute darurat.

Hasilnya? Waktu tunggu rata-rata dipangkas menjadi 65 detik. Dan yang paling menakjubkan, throughput melonjak menjadi 1.100 kendaraan per jam.¹ Dibandingkan dengan sistem tradisional yang hanya 800 vph, ini adalah peningkatan kapasitas sebesar 37,5%.

Ini adalah "momen pahlawan" dari AI. Peningkatan ini adalah perbedaan antara kelumpuhan jaringan jalan dan pemulihan yang cepat. Ini berarti ambulans dan truk pemadam kebakaran dapat mencapai lokasi insiden, karena AI secara aktif bekerja membersihkan rute bagi mereka, sementara sistem lama justru memperburuk masalah.

 

Kritik Realistis: Apakah Ini Siap Diterapkan di Jakarta Besok?

Meskipun hasil simulasi ini sangat menjanjikan dan menunjukkan "kekuatan transformatif" ¹, kita perlu bersikap realistis. Seperti halnya penelitian akademis, ada kesenjangan antara simulasi yang terkendali dan penerapan di dunia nyata yang kacau.

Para peneliti sendiri secara jujur mengidentifikasi area untuk "pekerjaan di masa depan," yang menyoroti keterbatasan studi saat ini ¹:

1. Tantangan Skalabilitas: Para penulis menyatakan bahwa pekerjaan di masa depan akan fokus pada "memperluas sistem ke jaringan yang lebih besar".¹ Ini secara implisit menunjukkan bahwa penelitian saat ini kemungkinan besar berfokus pada satu atau beberapa persimpangan terisolasi. Mengelola satu persimpangan itu relatif mudah. Namun, mengelola seluruh jaringan kota (seperti Jakarta atau Surabaya) adalah masalah yang jauh lebih kompleks. Keputusan AI di persimpangan A dapat secara tidak sengaja menyebabkan "efek riak" kemacetan di persimpangan Z, lima kilometer jauhnya. Sistem ini belum terbukti mampu menangani kompleksitas jaringan skala kota.
2. Tantangan Kelengkapan Data: Studi ini menyebutkan perlunya "menggabungkan parameter lalu lintas tambahan".¹ Ini adalah pengakuan bahwa model saat ini mungkin masih memiliki "titik buta" terhadap banyak variabel dunia nyata. Sistem ini dilatih untuk melihat kendaraan, tetapi bagaimana dengan pejalan kaki, jalur sepeda, atau kondisi cuaca? Hujan lebat yang tiba-tiba memperlambat semua orang, atau konser besar yang melepaskan 50.000 orang sekaligus, adalah variabel yang harus diperhitungkan oleh sistem yang benar-benar cerdas.
3. Tantangan Akurasi: Meskipun kinerja model prediksinya (Neural Network) kuat, dengan $R^{2}$ 0.89 pada data pengujian ¹, selalu ada ruang untuk perbaikan. Para penulis mencatat perlunya "meningkatkan akurasi model".¹ Dalam manajemen lalu lintas, kesalahan 11%—atau bahkan 5%—bisa berakibat fatal. Prediksi yang salah dapat menyebabkan kecelakaan. Akurasi yang mendekati sempurna adalah suatu keharusan sebelum sistem ini dapat sepenuhnya menggantikan pengawasan manusia.

 

Dampak Nyata: Masa Depan Tanpa Kemacetan?

Meskipun ada keterbatasan, penelitian oleh Rohilla dan Kumar ini memberikan sebuah visi yang kuat dan berbasis data tentang masa depan mobilitas perkotaan. Ini bukan lagi fiksi ilmiah. Teknologi intinya sudah ada, dibangun di atas perangkat lunak open-source yang dapat diakses.¹

Kesimpulannya jelas: sistem adaptif berbasis machine learning secara fundamental lebih unggul daripada sistem timer tetap yang kaku. Peningkatan kinerja yang ditunjukkan—terutama peningkatan throughput 37,5% selama skenario insiden—sangatlah signifikan.¹

Jika diterapkan dalam skala besar di wilayah perkotaan utama, temuan ini menunjukkan potensi untuk secara langsung mengurangi rata-rata waktu tunggu komuter di persimpangan sibuk hingga sepertiganya. Dalam lima tahun, adopsi teknologi ini dapat menghemat jutaan jam kerja produktif yang hilang, mengurangi emisi karbon secara signifikan dengan meminimalkan waktu idle kendaraan, dan yang terpenting, membuat kota-kota kita lebih aman dengan memprioritaskan layanan darurat secara cerdas.

Penelitian ini adalah langkah maju yang besar. Ini mengubah lampu lalu lintas dari penjaga gerbang yang "bodoh" menjadi manajer lalu lintas yang "cerdas" dan proaktif.

 

Sumber Artikel:

https://doi.org/10.17605/OSF.IO/2P46A

Indonesia merupakan salah satu negara dengan tingkat bahaya seismik tertinggi di dunia. Letaknya di pertemuan empat lempeng tektonik utama — Indo-Australia, Eurasia, Pasifik, dan Filipina — menjadikan wilayah ini sangat rentan terhadap gempa bumi dan tsunami.

Dalam beberapa dekade terakhir, serangkaian gempa besar seperti Aceh (2004), Yogyakarta (2006), Padang (2009), Lombok (2018), dan Palu (2018) memperlihatkan betapa besarnya dampak gempa terhadap infrastruktur dan keselamatan masyarakat.

Kerugian yang ditimbulkan tidak hanya berupa korban jiwa dan kerusakan fisik, tetapi juga gangguan terhadap aktivitas sosial dan ekonomi. Sektor pendidikan, kesehatan, hingga layanan publik sering lumpuh pascagempa karena kerusakan struktur bangunan yang tidak dirancang atau diperkuat sesuai standar tahan gempa. Situasi ini menunjukkan bahwa ketahanan infrastruktur terhadap beban seismik bukan lagi sekadar isu teknis, melainkan agenda strategis nasional yang berkaitan langsung dengan keselamatan publik dan keberlanjutan pembangunan.

Seiring meningkatnya kesadaran terhadap risiko bencana, fokus keilmuan dan praktik teknik sipil di Indonesia kini bergeser dari sekadar pembangunan baru menuju penguatan dan rehabilitasi bangunan eksisting. Banyak infrastruktur yang dibangun sebelum diterapkannya standar gempa modern (seperti SNI 1726:2019) tidak lagi memenuhi ketentuan desain terkini. Hal ini menimbulkan kebutuhan mendesak untuk melakukan perkuatan struktur (structural strengthening) atau bahkan penggantian sistem struktural (retrofit and replacement technologies) agar bangunan dapat berfungsi dengan aman dalam jangka panjang.

Artikel ini menyoroti berbagai pendekatan rekayasa dan inovasi material untuk meningkatkan ketahanan seismik. Topik yang dibahas tidak hanya mencakup metode teknis seperti shear wall, base isolation, dan fiber-reinforced polymer (FRP), tetapi juga prinsip evaluasi struktural dan pemilihan teknologi perkuatan yang sesuai dengan kondisi bangunan dan karakteristik tanah di wilayah gempa tinggi.

Lebih jauh, penguatan struktur bukan sekadar aktivitas teknis; ia merupakan proses manajemen risiko yang multidisipliner.
Keputusan untuk memperkuat, mengganti, atau bahkan merelokasi bangunan harus mempertimbangkan aspek ekonomi, sosial, dan keselamatan. Pendekatan ini menuntut kolaborasi antara insinyur, arsitek, pembuat kebijakan, dan masyarakat pengguna agar tercapai keseimbangan antara kinerja teknis dan keberlanjutan pembangunan.

Dengan memahami pentingnya strategi perkuatan dan penerapan teknologi pengganti, kita dapat melihat bahwa ketahanan seismik adalah investasi jangka panjang — bukan hanya untuk melindungi bangunan, tetapi juga untuk menjaga fungsi vital kehidupan masyarakat ketika bencana datang. Inilah alasan mengapa inovasi di bidang rekayasa struktur menjadi salah satu pilar utama menuju pembangunan infrastruktur Indonesia yang tangguh dan berketahanan.

 

Konsep Dasar Ketahanan Seismik

Ketahanan seismik (seismic resilience) adalah konsep yang melampaui sekadar “ketahanan struktur terhadap runtuh.” Ia mencakup kemampuan sistem bangunan untuk mempertahankan fungsi dan keselamatan penghuninya selama dan setelah terjadinya gempa. Pendekatan modern terhadap desain dan perkuatan struktur tidak hanya berfokus pada kekuatan (strength), tetapi juga pada daktilitas, disipasi energi, dan kemampuan pemulihan fungsi setelah bencana.

1. Prinsip Utama Desain Tahan Gempa

Desain tahan gempa modern didasarkan pada prinsip bahwa tidak ada struktur yang benar-benar bebas risiko terhadap gempa besar.
Tujuannya bukan untuk menghilangkan kerusakan, melainkan mengendalikannya agar tidak mengakibatkan kegagalan total.
Dalam konteks ini, tiga elemen dasar menjadi panduan utama:

• Kekakuan (stiffness): kemampuan struktur menahan deformasi lateral agar getaran tidak menimbulkan perpindahan berlebihan.

• Kekuatan (strength): kapasitas material dan elemen struktur untuk menahan gaya internal akibat beban gempa.

• Daktilitas (ductility): kemampuan elemen struktur mengalami deformasi besar tanpa kehilangan kekuatan secara tiba-tiba.

Ketiga aspek ini saling berkaitan dan harus seimbang. Struktur yang terlalu kaku dapat mengalami patahan getas, sementara struktur yang terlalu fleksibel bisa mengalami simpangan besar dan gagal pada sambungan. Desain yang ideal adalah yang mampu menyerap energi gempa secara terkendali — melalui mekanisme plastis yang terencana.

2. Pendekatan Performance-Based Seismic Design

Dalam praktik rekayasa modern, standar internasional dan nasional (seperti SNI 1726:2019) mengadopsi konsep performance-based seismic design (PBSD). Pendekatan ini menilai kinerja struktur berdasarkan tingkat kerusakan yang dapat diterima (damage limit states), bukan hanya terhadap gaya maksimum. Tujuannya adalah agar desain atau perkuatan struktur sesuai dengan fungsi bangunan dan tingkat risiko yang dihadapi.

Ada empat tingkat kinerja yang umum digunakan:

1. Operational (OP): bangunan tetap berfungsi penuh pascagempa kecil.

2. Immediate Occupancy (IO): kerusakan ringan, bangunan aman untuk ditempati.

3. Life Safety (LS): kerusakan sedang, tetapi struktur tidak runtuh dan penghuni dapat menyelamatkan diri.

4. Collapse Prevention (CP): kerusakan berat, namun bangunan tidak mengalami keruntuhan total.

Bangunan rumah sakit, pusat data, dan fasilitas darurat biasanya dirancang untuk mencapai tingkat Immediate Occupancy bahkan setelah gempa besar, sedangkan gedung komersial atau hunian umumnya ditargetkan pada tingkat Life Safety. Pendekatan berbasis kinerja ini memberikan fleksibilitas dalam desain maupun retrofit, karena memungkinkan insinyur menyesuaikan strategi dengan tingkat risiko dan anggaran yang tersedia.

3. Dinamika Respons Struktur terhadap Gempa

Gempa bumi menimbulkan gerakan tanah dinamis yang menghasilkan percepatan, gaya inersia, dan deformasi pada struktur.
Respons bangunan terhadap beban ini bergantung pada tiga faktor utama:

• Karakteristik tanah dasar (soil condition): tanah lunak dapat memperbesar amplitudo getaran, sedangkan tanah keras meredamnya.

• Periode alami struktur (natural period): waktu yang diperlukan struktur untuk berosilasi secara alami. Bila periode ini berdekatan dengan frekuensi gempa dominan, terjadi resonansi yang meningkatkan risiko kerusakan.

• Massa dan distribusi kekakuan struktur: bangunan tinggi atau tidak simetris lebih rentan terhadap simpangan besar dan efek torsi.

Pemahaman terhadap dinamika ini menjadi dasar dalam analisis respons gempa, baik melalui metode statik ekuivalen maupun analisis dinamis menggunakan response spectrum atau time history analysis.

4. Evaluasi Ketahanan pada Bangunan Eksisting

Untuk bangunan lama atau yang belum memenuhi standar modern, dilakukan evaluasi kapasitas seismik (seismic capacity assessment) guna menentukan apakah struktur tersebut perlu diperkuat atau diganti sebagian.
Tahapan evaluasi biasanya meliputi:

• Identifikasi sistem struktur dan material eksisting.

• Penilaian kondisi aktual (melalui nondestructive testing atau simulasi numerik).

• Analisis kapasitas elemen terhadap gaya lateral.

• Penentuan tingkat kinerja (performance level) aktual.

Hasil evaluasi ini menjadi dasar pemilihan strategi perkuatan (strengthening), penggantian (replacement), atau kombinasi keduanya.
Prinsip utamanya adalah mencapai keseimbangan antara biaya perbaikan dan peningkatan tingkat keamanan struktur.

5. Relevansi bagi Konteks Indonesia

Dalam konteks Indonesia, penerapan konsep ketahanan seismik memiliki dimensi sosial dan ekonomi yang signifikan. Banyak bangunan publik seperti sekolah, rumah sakit, dan perkantoran pemerintah dibangun sebelum diberlakukannya SNI terbaru.
Kondisi ini menjadikan program nasional retrofit seismik sebagai kebutuhan mendesak, bukan pilihan.

Selain itu, keragaman kondisi tanah, bentuk bangunan, dan praktik konstruksi di setiap daerah menuntut pendekatan adaptif berbasis risiko lokal. Pendekatan ini harus terintegrasi dengan kebijakan perencanaan wilayah, sistem perizinan bangunan, dan program mitigasi bencana daerah.

Dengan memahami prinsip dasar ketahanan seismik, para insinyur dan pembuat kebijakan dapat merancang strategi penguatan yang tidak hanya aman secara teknis, tetapi juga efisien, kontekstual, dan berkelanjutan.

 

Strategi Perkuatan Struktur 

Perkuatan struktur (structural strengthening) merupakan upaya rekayasa untuk meningkatkan kapasitas bangunan dalam menahan beban lateral akibat gempa bumi. Tujuannya bukan hanya agar bangunan tidak runtuh, tetapi juga agar mampu menahan deformasi besar tanpa kehilangan kekuatan dan fungsi. Pendekatan ini menjadi penting terutama bagi bangunan eksisting yang dirancang sebelum adanya standar gempa modern, atau yang mengalami degradasi material akibat usia dan lingkungan.

Setiap metode perkuatan harus mempertimbangkan tiga aspek utama: kinerja struktural yang diinginkan, kelayakan teknis di lapangan, dan efisiensi biaya. Oleh karena itu, tidak ada solusi tunggal yang dapat diterapkan untuk semua jenis bangunan; pemilihan teknik harus disesuaikan dengan karakteristik struktur, tingkat kerusakan, serta tujuan perkuatan.

Berikut beberapa strategi yang umum diterapkan dan dibahas dalam materi video sumber.

1. Penambahan Elemen Struktural Baru

Salah satu pendekatan klasik dan paling efektif untuk meningkatkan ketahanan seismik adalah dengan menambahkan elemen struktural baru seperti dinding geser (shear wall), sistem pengaku baja (bracing system), atau kolom tambahan.

• Dinding geser (shear wall) berfungsi menambah kekakuan lateral dan menahan gaya geser akibat gempa.
  Aplikasinya umum pada gedung beton bertulang, terutama untuk memperkuat inti tangga atau lift.
  Tantangan utamanya adalah memastikan integrasi antara dinding baru dengan struktur lama agar gaya dapat tersalurkan secara efektif.

• Sistem bracing baja (X, V, atau K bracing) banyak digunakan pada struktur baja.
  Selain menambah kekakuan, bracing juga meningkatkan daktilitas sistem karena mampu menahan gaya tarik dan tekan bergantian selama gempa.

• Penambahan kolom dan balok baja ringan digunakan pada bangunan bertingkat rendah yang membutuhkan peningkatan kekuatan tanpa menambah berat struktur secara signifikan.

Pendekatan ini cocok untuk bangunan yang secara geometris masih proporsional dan memiliki pondasi yang cukup kuat untuk menerima beban tambahan.

2. Penggunaan Material Komposit: Fiber Reinforced Polymer (FRP)

Perkembangan teknologi material membawa perubahan besar dalam dunia retrofit struktur.
FRP (Fiber Reinforced Polymer) menjadi salah satu inovasi paling populer karena sifatnya yang ringan, kuat, tahan korosi, dan mudah diaplikasikan.

FRP dapat diaplikasikan pada elemen kolom, balok, dan dinding menggunakan sistem laminasi atau wrapping, baik dengan serat karbon (CFRP), serat kaca (GFRP), maupun serat aramid (AFRP).
Keunggulan utamanya adalah peningkatan kekuatan lentur, geser, dan daktilitas tanpa menambah dimensi struktur secara signifikan.

Metode ini sangat efektif untuk bangunan dengan keterbatasan ruang atau yang tetap beroperasi selama proses retrofit.
Namun, keberhasilannya sangat bergantung pada kualitas ikatan (bonding) antara FRP dan permukaan beton, serta kondisi lingkungan yang dikontrol dengan baik.

3. Perkuatan Sambungan dan Elemen Kritis

Dalam banyak kasus keruntuhan bangunan akibat gempa, sambungan (joint) menjadi titik lemah utama.
Kegagalan pada sambungan kolom-balok atau dinding-lantai sering kali menyebabkan mekanisme keruntuhan yang tidak diinginkan.
Oleh karena itu, perkuatan sambungan menjadi fokus penting dalam strategi peningkatan ketahanan seismik.

Beberapa teknik yang digunakan antara lain:

• Steel jacketing, yaitu pelapisan elemen dengan baja untuk meningkatkan kapasitas tekan dan daktilitas.

• Concrete jacketing, yakni penambahan lapisan beton baru dengan tulangan tambahan di sekitar elemen eksisting.

• Carbon wrapping (CFRP wrapping) untuk meningkatkan kapasitas geser dan mencegah retak mendalam pada sendi.

Tujuan utama dari perkuatan sambungan adalah menciptakan mekanisme plastis yang terkontrol, sehingga gaya gempa dapat diserap tanpa menyebabkan keruntuhan total pada elemen utama.

4. Sistem Isolasi Dasar (Base Isolation)

Salah satu inovasi paling signifikan dalam desain dan retrofit bangunan tahan gempa adalah penerapan base isolation system.  Teknologi ini bekerja dengan memisahkan struktur atas dari getaran tanah menggunakan perangkat elastomer atau bantalan geser berlapis baja-karet.

Saat gempa terjadi, lapisan isolator menyerap energi dan memperpanjang periode alami bangunan, sehingga percepatan yang diterima oleh struktur berkurang drastis. Dengan cara ini, kerusakan pada elemen struktural dan non-struktural dapat diminimalkan secara signifikan.

Base isolation paling cocok diterapkan pada bangunan penting seperti rumah sakit, pusat data, atau fasilitas tanggap darurat yang harus tetap berfungsi setelah gempa.
Meskipun biayanya relatif tinggi, efektivitasnya dalam melindungi aset bernilai tinggi menjadikannya investasi jangka panjang yang rasional.

5. Penguatan dengan Sistem Tambahan Peredam Energi (Supplemental Energy Dissipation Systems)

Selain isolasi dasar, sistem peredam energi aktif maupun pasif juga mulai banyak digunakan.
Beberapa contoh termasuk:

• Viscous dampers, yang menggunakan fluida untuk menyerap energi getaran.

• Tuned mass dampers (TMD), yaitu massa tambahan yang dipasang di puncak bangunan untuk menyeimbangkan getaran.

• Metallic yielding dampers, yang bekerja dengan deformasi plastis terkontrol pada elemen logam.

Sistem-sistem ini dapat diintegrasikan pada gedung baru maupun retrofit, terutama pada struktur tinggi yang rentan terhadap simpangan besar.
Kelebihannya adalah efisiensi dalam mengurangi percepatan puncak dan peningkatan kenyamanan penghuni selama gempa.

6. Pertimbangan Teknis dan Ekonomi

Pemilihan strategi perkuatan harus melalui analisis kelayakan teknis dan ekonomi.
Setiap metode memiliki keunggulan dan keterbatasan:

• Concrete jacketing relatif murah tetapi menambah berat struktur.

• FRP wrapping efisien dan ringan tetapi mahal dan membutuhkan tenaga ahli.

• Base isolation sangat efektif tetapi tidak ekonomis untuk bangunan kecil.

Pendekatan terbaik sering kali berupa kombinasi beberapa teknik untuk mencapai keseimbangan antara keamanan, biaya, dan kelayakan operasional. Selain itu, aspek non-struktural seperti arsitektur, estetika, dan fungsionalitas bangunan juga perlu dipertimbangkan agar solusi retrofit tidak mengganggu pengguna.

7. Arah Pengembangan Ke Depan

Perkembangan digital engineering kini membuka peluang baru dalam proses retrofit. Teknologi seperti Building Information Modeling (BIM), Finite Element Analysis (FEA), dan Structural Health Monitoring (SHM) memungkinkan evaluasi dan simulasi perilaku struktur secara lebih presisi. Integrasi data lapangan dengan model numerik membantu insinyur memilih metode perkuatan yang paling efektif dan hemat biaya.

Dengan kemajuan material, komputasi, dan kebijakan nasional, strategi perkuatan di Indonesia akan bergerak menuju sistem adaptif, berbasis data, dan berkelanjutan. Fokus ke depan bukan hanya membangun kembali setelah gempa, tetapi membangun lebih kuat dan cerdas sebelum gempa berikutnya datang.

 

Teknologi Pengganti dan Inovasi Modern 

Dalam konteks modern, peningkatan ketahanan seismik bangunan tidak hanya dilakukan dengan memperkuat struktur lama, tetapi juga melalui penerapan teknologi pengganti yang menawarkan sistem baru dengan efisiensi material, ketangguhan, dan kemampuan beradaptasi terhadap gempa yang lebih tinggi. Teknologi pengganti (replacement technologies) umumnya digunakan ketika perkuatan tradisional tidak lagi cukup untuk mencapai target kinerja yang diinginkan, atau ketika biaya rehabilitasi melebihi nilai investasi bangunan.

Prinsip dasar dari pendekatan ini adalah “build back better” — membangun kembali dengan standar dan teknologi yang lebih baik daripada sebelumnya, bukan sekadar mengembalikan ke kondisi semula. Pendekatan ini menjadi bagian penting dari strategi rekonstruksi pasca-bencana di berbagai negara, termasuk Indonesia, yang memiliki ribuan bangunan tua di zona rawan gempa.

1. Beton Kinerja Tinggi (High-Performance Concrete – HPC)

Salah satu inovasi paling signifikan dalam teknologi material adalah penggunaan beton kinerja tinggi (HPC).
Beton jenis ini dirancang untuk memiliki kekuatan tekan di atas 60 MPa, ketahanan retak yang lebih baik, serta durabilitas tinggi terhadap siklus beban dinamis.
HPC banyak digunakan dalam proyek rehabilitasi gedung tinggi, jembatan, dan fasilitas publik yang memerlukan kombinasi antara kekuatan dan daya tahan jangka panjang.

Keunggulan utama HPC terletak pada mikrostruktur yang padat dan homogen, yang dicapai melalui penggunaan silica fume, fly ash, dan superplasticizer. Selain memperkuat elemen struktural, material ini juga memperpanjang umur layanan bangunan karena lebih tahan terhadap korosi dan penetrasi air.

Pada bangunan eksisting, HPC dapat digunakan sebagai lapisan pengganti atau injeksi struktural untuk memperbaiki elemen yang telah mengalami degradasi. Dengan demikian, HPC tidak hanya berfungsi sebagai material konstruksi baru, tetapi juga sebagai agen rekondisi struktural untuk sistem yang melemah akibat usia.

2. Beton Mengalir Sendiri (Self-Compacting Concrete – SCC)

Selain HPC, SCC (Self-Compacting Concrete) menjadi solusi efektif untuk proyek retrofit yang menuntut presisi tinggi dan kemudahan pengerjaan. SCC memiliki kemampuan mengalir tanpa getaran (self-flowing) dan mampu mengisi cetakan dengan rapat bahkan pada daerah yang sulit dijangkau.

Dalam konteks retrofit, SCC sering digunakan untuk:

• Jacketing kolom dan balok tanpa harus membongkar struktur lama,

• Injeksi perbaikan retak atau rongga internal, serta

• Pengecoran ulang elemen struktural di ruang terbatas seperti basement atau tumpuan jembatan.

SCC memungkinkan peningkatan kekuatan tanpa mengganggu fungsi bangunan, menjadikannya sangat berguna untuk proyek perkuatan di fasilitas publik yang tetap beroperasi selama konstruksi.

3. Sistem Peredam Energi Cerdas (Smart Dampers)

Perkembangan teknologi sensor dan otomasi menghasilkan sistem baru yang dikenal sebagai smart dampers atau intelligent damping systems. Berbeda dari passive dampers konvensional, sistem ini dapat merespons kondisi gempa secara real-time dengan menyesuaikan kekakuan dan redaman melalui kontrol elektronik.

Jenis yang umum digunakan antara lain:

• Magnetorheological (MR) dampers, yang mengubah viskositas fluida dengan medan magnet,

• Semi-active hydraulic dampers, yang menyesuaikan gaya redaman berdasarkan percepatan aktual, dan

• Hybrid active–passive systems, yang menggabungkan kontrol sensor otomatis dengan sistem peredam mekanis.

Teknologi ini sudah diuji pada gedung-gedung tinggi di Jepang dan Korea Selatan, dan mulai dievaluasi untuk penerapan di Indonesia, terutama di proyek smart building dan fasilitas vital seperti rumah sakit atau pusat komando darurat.

Keunggulan smart dampers adalah efisiensi energi yang tinggi serta kemampuannya untuk mengurangi percepatan puncak hingga 40–60% dibanding sistem pasif.
Meskipun biaya awalnya relatif tinggi, nilai manfaatnya besar dalam mengurangi potensi kerusakan struktural dan biaya pascagempa.

4. Sistem Retrofit Modular

Konsep retrofit modular adalah pendekatan inovatif yang memungkinkan perkuatan dilakukan secara bertahap dengan unit-unit modular yang dapat dipasang dan diganti tanpa membongkar keseluruhan struktur. Metode ini cocok untuk bangunan publik yang memiliki fungsi vital dan tidak boleh berhenti beroperasi, seperti rumah sakit, sekolah, atau gedung pemerintahan.

Salah satu bentuk aplikasinya adalah modular steel bracing dan bolt-on energy dissipating frames, di mana unit peredam energi dan pengaku dipasang sebagai komponen tambahan eksternal.
Keuntungan utama sistem ini adalah:

• Waktu pemasangan yang cepat,

• Gangguan minimal terhadap pengguna,

• Fleksibilitas untuk diperluas atau ditingkatkan sesuai kebutuhan masa depan.

Selain itu, pendekatan modular juga mendukung prinsip keberlanjutan karena sebagian besar komponennya dapat didaur ulang atau digunakan kembali pada bangunan lain.

5. Teknologi Pemantauan Kesehatan Struktur (Structural Health Monitoring – SHM)

Teknologi pengganti tidak hanya mencakup sistem fisik, tetapi juga integrasi pemantauan digital terhadap kondisi struktur melalui Structural Health Monitoring (SHM). SHM menggunakan kombinasi sensor getaran, akselerometer, dan sistem IoT (Internet of Things) untuk mengumpulkan data kinerja struktur secara berkelanjutan.

Hasil pemantauan ini memungkinkan insinyur mendeteksi potensi kerusakan sebelum kegagalan terjadi, sehingga strategi perkuatan dapat direncanakan secara proaktif. Pada proyek retrofit modern, SHM menjadi komponen penting karena menyediakan data aktual tentang efektivitas sistem peredam dan performa sambungan setelah gempa.

Integrasi SHM dengan Building Information Modeling (BIM) menciptakan pendekatan baru yang dikenal sebagai “digital twin for resilience”, yaitu model digital dinamis yang merepresentasikan kondisi nyata bangunan dari waktu ke waktu.

6. Adaptasi Teknologi untuk Konteks Indonesia

Indonesia memiliki tantangan unik dalam penerapan teknologi pengganti — mulai dari variasi geotektonik hingga keterbatasan sumber daya teknis di daerah.
Oleh karena itu, adaptasi teknologi harus memperhatikan:

• Ketersediaan material lokal, seperti pengembangan FRP berbasis serat bambu atau basalt,

• Kondisi tanah dan infrastruktur eksisting,

• Kapasitas tenaga kerja konstruksi lokal, serta

• Kelayakan biaya dan dukungan kebijakan.

Pusat penelitian di ITB, UGM, dan PUPR telah mulai mengembangkan sistem isolasi dasar lokal dengan material karet alam Indonesia serta sistem retrofit modular berbasis baja ringan.
Pendekatan ini diharapkan dapat memperluas penerapan teknologi retrofit di berbagai kota menengah dan daerah rawan gempa di Indonesia.

7. Arah Masa Depan: Ketahanan Seismik Adaptif dan Berkelanjutan

Ke depan, arah penelitian dan implementasi teknologi pengganti akan bergerak menuju ketahanan seismik adaptif dan berkelanjutan (adaptive and sustainable seismic resilience). Artinya, bangunan masa depan tidak hanya kuat, tetapi juga mampu menyesuaikan diri terhadap perubahan lingkungan dan siklus gempa berulang.

Integrasi teknologi cerdas, material baru, dan analisis berbasis data akan menjadikan infrastruktur Indonesia tidak hanya tahan gempa, tetapi juga efisien energi, mudah diperbaiki, dan memiliki umur layanan lebih panjang.

 

Tantangan Implementasi di Indonesia

Meski kesadaran terhadap pentingnya ketahanan seismik di Indonesia terus meningkat, implementasi nyata dari teknologi perkuatan dan pengganti struktur masih menghadapi berbagai hambatan. Tantangan tersebut muncul dari aspek teknis, regulatif, ekonomi, hingga budaya konstruksi di lapangan. Pemahaman yang menyeluruh terhadap hambatan-hambatan ini penting agar strategi penguatan bangunan dapat diimplementasikan secara efektif dan berkelanjutan di seluruh wilayah Indonesia.

1. Kesenjangan Teknologi dan Kapasitas Teknis

Salah satu kendala paling mendasar adalah keterbatasan kapasitas teknis di tingkat daerah.
Banyak tenaga kerja konstruksi dan bahkan sebagian konsultan teknik belum memiliki pengalaman mendalam dalam menerapkan sistem modern seperti FRP wrapping, base isolation, atau smart dampers.

Selain itu, sebagian besar proyek retrofit di Indonesia masih mengandalkan metode konvensional berbasis beton dan baja, dengan sedikit adopsi terhadap material komposit atau sistem digital analisis struktur.
Kurangnya pelatihan dan laboratorium pengujian di daerah juga memperlambat transfer teknologi dari riset ke lapangan.

Beberapa universitas teknik besar seperti ITB, UGM, dan ITS telah mulai mengembangkan pusat pelatihan ketahanan seismik, namun diseminasi pengetahuan ke tingkat teknisi dan pelaksana proyek masih menjadi tantangan besar.
Tanpa peningkatan kapasitas sumber daya manusia, adopsi teknologi canggih akan terus terbatas pada proyek berskala besar di kota utama.

2. Biaya Awal yang Tinggi dan Keterbatasan Insentif

Kendala lain yang signifikan adalah tingginya biaya investasi awal.
Teknologi seperti base isolation, energy dissipation system, atau smart monitoring memerlukan material khusus dan perangkat impor yang mahal.
Hal ini membuat pelaku konstruksi di sektor publik maupun swasta sering kali menunda penerapan teknologi perkuatan canggih.

Di sisi lain, belum ada mekanisme insentif fiskal atau regulatif yang kuat untuk mendorong penggunaan teknologi tahan gempa di bangunan eksisting.
Misalnya, pembebasan pajak impor untuk material FRP atau subsidi untuk proyek retrofit sekolah dan rumah sakit di wilayah rawan gempa masih sangat terbatas.

Negara seperti Jepang dan Selandia Baru telah menunjukkan bahwa dukungan kebijakan dan insentif pemerintah dapat mempercepat modernisasi bangunan publik secara signifikan.
Indonesia masih membutuhkan kebijakan sejenis agar program retrofit nasional dapat berjalan dengan skala yang lebih luas.

3. Keterbatasan Data dan Evaluasi Bangunan Eksisting

Implementasi program retrofit berskala nasional juga terganjal oleh minimnya data teknis bangunan eksisting.
Sebagian besar bangunan publik lama — seperti sekolah, rumah sakit, dan kantor pemerintahan — tidak memiliki dokumen desain asli, laporan inspeksi, atau catatan perawatan struktural.

Tanpa data tersebut, evaluasi kapasitas seismik menjadi sulit dilakukan secara akurat.
Akibatnya, banyak proyek perkuatan dilakukan berdasarkan perkiraan visual semata tanpa analisis numerik mendalam.
Kondisi ini menimbulkan risiko teknis serta potensi pemborosan sumber daya.

Perlu adanya basis data nasional bangunan publik yang mencakup informasi struktural, material, usia, serta catatan kerusakan akibat gempa sebelumnya.
Dengan sistem data terbuka semacam ini, proses evaluasi dan prioritas retrofit dapat dilakukan lebih cepat dan terukur.

4. Hambatan Regulasi dan Koordinasi Antar-Lembaga

Kerangka regulasi di Indonesia untuk bangunan tahan gempa telah berkembang melalui SNI 1726:2019 dan pedoman PUPR terkait perkuatan struktur.
Namun, koordinasi antar-lembaga pelaksana — seperti pemerintah daerah, kementerian teknis, dan lembaga pendidikan — masih belum optimal.

Banyak daerah yang belum memiliki peraturan turunan atau panduan teknis retrofit sesuai kondisi lokal.
Di sisi lain, mekanisme perizinan bangunan belum sepenuhnya mengintegrasikan aspek ketahanan seismik sebagai syarat utama.
Akibatnya, pengawasan mutu konstruksi sering kali tidak konsisten antara tahap perencanaan dan pelaksanaan.

Upaya harmonisasi kebijakan dan penyusunan guideline nasional retrofit menjadi kebutuhan mendesak agar proyek penguatan struktur dapat berjalan seragam, efisien, dan akuntabel di seluruh wilayah Indonesia.

5. Tantangan Sosial dan Kesadaran Publik

Selain faktor teknis, dimensi sosial juga berperan besar dalam keberhasilan implementasi.
Masih banyak masyarakat, terutama di daerah rawan gempa, yang menganggap bangunan tahan gempa sebagai beban biaya tambahan, bukan sebagai investasi keselamatan jangka panjang.
Pandangan ini sering membuat pemilik bangunan enggan melakukan retrofit atau memilih material murah yang tidak sesuai standar.

Kurangnya kampanye publik dan edukasi mengenai manfaat ekonomi dari bangunan tahan gempa juga memperkuat persepsi keliru ini.
Padahal, penelitian menunjukkan bahwa biaya retrofit hanya sekitar 5–15% dari total nilai bangunan, sementara potensi kerugian akibat gempa bisa mencapai lebih dari 60% dari nilai aset.

Edukasi masyarakat dan pelatihan komunitas konstruksi lokal menjadi elemen penting dalam membangun budaya ketahanan seismik (seismic culture) yang berkelanjutan.

6. Studi Kasus: Tantangan Implementasi di Wilayah Rawan Gempa

Beberapa daerah seperti Yogyakarta, Lombok, dan Palu memberikan contoh nyata tentang kompleksitas implementasi retrofit di lapangan:

• Yogyakarta (2006): Program retrofit sekolah mengalami kendala karena keterbatasan dana dan waktu. Banyak bangunan hanya diperkuat sebagian tanpa analisis struktural menyeluruh.

• Lombok (2018): Rehabilitasi pascagempa menghadapi masalah logistik material serta kurangnya tenaga ahli lokal.

• Palu (2018): Tantangan terbesar adalah rekonstruksi pada tanah dengan fenomena likuefaksi, yang membutuhkan desain pondasi baru dan teknologi isolasi khusus.

Dari kasus tersebut terlihat bahwa keberhasilan retrofit tidak hanya ditentukan oleh metode teknis, tetapi juga oleh manajemen proyek, dukungan kebijakan, dan kesiapan sumber daya lokal.

7. Arah Perbaikan: Sinergi Teknologi dan Kebijakan

Untuk mengatasi tantangan-tantangan tersebut, diperlukan pendekatan yang lebih integratif antara teknologi, kebijakan, dan pendidikan.
Beberapa langkah strategis yang dapat dikembangkan antara lain:

• Membangun sistem sertifikasi dan pelatihan retrofit nasional untuk tenaga teknis di seluruh Indonesia.

• Memberikan insentif fiskal dan dukungan pembiayaan untuk proyek perkuatan bangunan publik dan swasta.

• Mengembangkan riset material lokal (misalnya FRP berbasis bambu atau vulkanik) agar biaya dapat ditekan tanpa mengurangi kinerja struktural.

• Menerapkan sistem pemantauan digital (SHM) pada proyek retrofit untuk evaluasi jangka panjang.

• Meningkatkan kesadaran publik melalui kampanye edukatif mengenai pentingnya bangunan tahan gempa.

Dengan sinergi antara inovasi teknologi dan kebijakan publik, Indonesia dapat membangun ekosistem ketahanan seismik nasional yang bukan hanya reaktif terhadap bencana, tetapi juga proaktif dalam mencegah kerugian besar di masa depan.

 

Kesimpulan dan Rekomendasi Kebijakan 

Upaya memperkuat ketahanan seismik bangunan di Indonesia bukan lagi sebatas kebutuhan teknis, melainkan bagian integral dari strategi nasional menuju pembangunan infrastruktur yang tangguh dan berkelanjutan. Dengan posisi geologis Indonesia yang kompleks, bencana gempa bumi akan selalu menjadi ancaman permanen terhadap keselamatan manusia, kelangsungan layanan publik, dan stabilitas ekonomi. Oleh karena itu, memperkuat struktur yang ada dan mengadopsi teknologi pengganti modern merupakan langkah penting dalam memperkuat fondasi ketahanan nasional.

1. Refleksi atas Pembahasan

Dari berbagai kajian dan temuan yang dibahas sebelumnya, beberapa poin utama dapat disimpulkan:

• Ketahanan seismik adalah konsep multidimensi, mencakup aspek teknis, sosial, ekonomi, dan kebijakan publik.

• Teknologi perkuatan dan pengganti struktur seperti FRP wrapping, base isolation, smart dampers, dan sistem modular retrofit menawarkan solusi inovatif untuk memperpanjang umur dan meningkatkan performa bangunan eksisting.

• Hambatan implementasi masih mencakup kapasitas teknis yang belum merata, biaya awal yang tinggi, serta regulasi yang belum sepenuhnya terintegrasi dengan kebutuhan di lapangan.

• Kesenjangan regional dan sosial-ekonomi memperparah risiko karena banyak bangunan publik di daerah belum memenuhi standar terbaru SNI 1726:2019.

Temuan-temuan ini menunjukkan bahwa transformasi ketahanan seismik di Indonesia membutuhkan pendekatan lintas sektor — antara rekayasa, tata kelola, dan inovasi teknologi.

2. Arah Strategis Penguatan ke Depan

Agar program peningkatan ketahanan seismik lebih efektif dan inklusif, perlu dikembangkan arah strategis yang menekankan pada penerapan teknologi adaptif, sistem pembiayaan inovatif, serta sinergi kelembagaan.

Beberapa arah strategis yang direkomendasikan:

1. Transformasi menuju sistem perkuatan berbasis data dan risiko.
   Penggunaan Building Information Modeling (BIM) dan Structural Health Monitoring (SHM) harus diperluas untuk menciptakan basis data nasional tentang kondisi struktur dan prioritas retrofit.

2. Integrasi retrofit dalam kebijakan pembangunan berkelanjutan.
   Program retrofit harus menjadi bagian dari National Action Plan for Disaster Risk Reduction (NAP-DRR) dan strategi pembangunan kota tangguh (resilient city framework).

3. Pengembangan teknologi lokal berbiaya efisien.
   Penelitian terhadap material lokal — seperti FRP berbasis serat bambu atau sistem isolasi karet alam — dapat menekan biaya tanpa mengurangi kinerja seismik.

4. Kolaborasi lintas sektor antara pemerintah, universitas, dan industri.
   Kerja sama ini penting untuk mempercepat transfer teknologi dari riset ke aplikasi praktis, terutama di wilayah dengan kapasitas teknis rendah.

5. Peningkatan kapasitas SDM dan sertifikasi profesi.
   Dibutuhkan sistem pelatihan nasional bagi insinyur, arsitek, dan teknisi konstruksi mengenai desain dan implementasi retrofit modern.

6. Insentif fiskal dan pembiayaan kreatif.
   Pemerintah dapat mempertimbangkan potongan pajak, kredit lunak, atau skema public-private partnership (PPP) untuk proyek retrofit bangunan vital dan publik.

3. Pendekatan Kelembagaan dan Sosial

Keberhasilan penguatan ketahanan seismik juga bergantung pada kesiapan institusional dan kesadaran masyarakat. Program retrofit yang efektif harus melibatkan masyarakat sejak tahap perencanaan, dengan memastikan bahwa solusi teknis disesuaikan dengan kebutuhan sosial dan budaya lokal.

Selain itu, pembentukan lembaga koordinatif khusus yang berfokus pada manajemen risiko infrastruktur dapat menjadi langkah strategis. Lembaga ini dapat berperan dalam mengintegrasikan kebijakan antarinstansi — mulai dari perizinan, pembiayaan, hingga pengawasan mutu konstruksi.

Di sisi masyarakat, edukasi tentang manfaat jangka panjang bangunan tahan gempa perlu diperkuat melalui kampanye publik dan pelatihan komunitas. Tujuannya bukan hanya menciptakan kesadaran, tetapi juga membangun budaya keselamatan struktural (structural safety culture) yang berkelanjutan di seluruh lapisan masyarakat.

4. Perspektif Jangka Panjang: Menuju Infrastruktur Resilien Nasional

Dalam konteks Visi Indonesia Emas 2045, pembangunan infrastruktur nasional tidak hanya harus masif, tetapi juga resilien — tahan terhadap guncangan alam, sosial, dan ekonomi. Ketahanan seismik menjadi bagian kunci dari visi tersebut, karena infrastruktur yang tangguh berarti masyarakat yang aman, ekonomi yang stabil, dan pembangunan yang berkelanjutan.

Dengan menggabungkan inovasi rekayasa, kebijakan adaptif, dan partisipasi masyarakat, Indonesia dapat bergerak menuju sistem pembangunan yang bukan hanya membangun lebih banyak, tetapi juga membangun dengan lebih bijak. Seperti yang sering ditekankan dalam prinsip mitigasi modern: “Earthquakes don’t kill people — poorly designed buildings do.” Oleh karena itu, komitmen terhadap penguatan struktur harus menjadi simbol dari tanggung jawab moral dan teknis bangsa dalam melindungi warganya.

 

Penguatan struktur dan penerapan teknologi pengganti bukanlah sekadar proyek teknis, tetapi investasi peradaban.
Bangunan yang kokoh dan berketahanan adalah wujud dari kemampuan bangsa untuk belajar dari bencana dan beradaptasi dengan masa depan.

Jika inovasi teknologi, kebijakan publik, dan kesadaran sosial dapat berjalan beriringan, maka Indonesia akan mampu menciptakan ekosistem infrastruktur yang tidak hanya berdiri tegak menghadapi gempa, tetapi juga menjadi fondasi kokoh bagi kemajuan berkelanjutan.

 

Daftar Pustaka

Badan Standardisasi Nasional. (2019). SNI 1726:2019 - Tata cara perencanaan ketahanan gempa untuk struktur bangunan gedung dan non-gedung. Jakarta: BSN.

Direktorat Jenderal Bina Konstruksi, Kementerian PUPR. (2020). Panduan teknis perkuatan struktur bangunan eksisting terhadap beban gempa. Jakarta: Kementerian PUPR.

Federal Emergency Management Agency (FEMA). (2006). FEMA 547: Techniques for the seismic rehabilitation of existing buildings. Washington, DC: U.S. Department of Homeland Security.

Housner, G. W., & Jennings, P. C. (1982). Earthquake design criteria. In Earthquake Engineering Research Institute Monograph (Vol. 4). Berkeley, CA: EERI.

Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat. (2022). Program Nasional Penguatan Bangunan Publik di Wilayah Rawan Gempa. Jakarta: PUPR.

Priyono, H., & Iswanto, B. (2023). Penerapan Teknologi Fiber-Reinforced Polymer pada Perkuatan Struktur Gedung Bertingkat di Indonesia. Jurnal Rekayasa Sipil Indonesia, 11(2), 88–103.

World Bank. (2021). Building resilient infrastructure for inclusive growth in Southeast Asia. Washington, DC: World Bank Publications.

Dalam dua dekade terakhir, struktur kepemimpinan teknologi di banyak organisasi berkembang menjadi semakin kompleks. Setelah kehadiran Chief Information Officer (CIO) pada 1980-an, muncul berbagai jabatan baru seperti Chief Technology Officer (CTO), Chief Data Officer (CDO), Chief Analytics Officer (CAO), Chief Digital Officer (CDigO), hingga Chief AI Officer (CAIO). Fenomena ini mencerminkan meningkatnya pentingnya teknologi dalam strategi bisnis, tetapi juga menimbulkan fragmentasi kepemimpinan dan kebingungan peran di tingkat eksekutif.

Sebuah studi oleh Thoughtworks dan MIT Chief Data Officer Symposium menemukan bahwa lebih dari 80% pemimpin teknologi dan data mengakui adanya tumpang tindih fungsi dan kebingungan tanggung jawab dalam organisasi mereka. Hanya 12% responden yang menyatakan struktur kepemimpinan teknologinya benar-benar jelas. Situasi ini membuat banyak organisasi kesulitan memanfaatkan potensi penuh teknologi dan data untuk inovasi bisnis.

Davenport dan rekan-rekannya mengusulkan solusi yang kini mulai diadopsi oleh sejumlah perusahaan besar: konsolidasi peran-peran teknologi di bawah satu kepemimpinan terpadu, yang mereka sebut sebagai SuperTech Leader. Pemimpin ini tidak hanya mengawasi sistem IT, tetapi juga mengintegrasikan fungsi data, analitik, AI, keamanan siber, dan digitalisasi dalam satu visi bisnis yang kohesif.

 

SuperTech Leadership: Menyatukan Bisnis dan Teknologi 

Transformasi digital modern menuntut bentuk kepemimpinan baru yang melampaui batas tradisional antara teknologi dan bisnis.
Selama bertahun-tahun, organisasi cenderung memisahkan fungsi-fungsi teknologi ke dalam berbagai jabatan khusus CIO untuk infrastruktur, CDO untuk data, CAO untuk analitik, hingga CAIO untuk kecerdasan buatan. Fragmentasi ini awalnya dianggap sebagai solusi untuk mengelola kompleksitas digital, tetapi kini justru menimbulkan masalah koordinasi, tumpang tindih tanggung jawab, dan hilangnya arah strategis yang menyeluruh.

Menurut Thomas H. Davenport dan rekan-rekannya, model baru yang lebih adaptif adalah SuperTech Leadership sebuah pendekatan yang mengintegrasikan seluruh fungsi teknologi di bawah satu kepemimpinan strategis. SuperTech leader bukan sekadar “pemimpin teknologi dengan cakupan lebih luas,” melainkan arsitek organisasi digital yang memahami hubungan antara teknologi, data, strategi bisnis, dan inovasi manusia.

1. Definisi dan Karakteristik SuperTech Leader

SuperTech leader dapat dipahami sebagai pemimpin tingkat eksekutif yang memiliki tanggung jawab menyeluruh terhadap strategi teknologi, data, AI, dan transformasi digital organisasi. Ia bukan hanya pengelola sistem, tetapi juga pembentuk visi strategis berbasis data yang menyatukan seluruh aspek bisnis dan teknologi.

Menurut survei HBR (2024), ada tiga kompetensi utama yang membedakan seorang SuperTech leader dari pemimpin teknologi konvensional:

1. Kepemimpinan strategis dan komunikasi lintas fungsi — kemampuan untuk menjembatani bahasa bisnis dan bahasa teknis, serta mengoordinasikan visi lintas departemen.

2. Pemahaman mendalam terhadap strategi bisnis — tidak hanya tahu “bagaimana teknologi bekerja,” tetapi juga “mengapa teknologi penting” dalam konteks pertumbuhan, efisiensi, dan inovasi.

3. Orientasi pada penciptaan nilai (value creation) — fokus bukan pada proyek teknologi, tetapi pada dampak bisnis yang dapat diukur, seperti peningkatan produktivitas, kepuasan pelanggan, atau efisiensi operasional.

Dalam praktiknya, SuperTech leader berperan sebagai chief integrator yang menghubungkan keputusan strategis dengan kapabilitas teknis, memastikan bahwa setiap inisiatif digital mengarah pada tujuan bisnis yang jelas.

2. Evolusi dari CIO Menuju SuperTech

Konsep SuperTech merupakan kelanjutan alami dari evolusi jabatan Chief Information Officer (CIO).
Selama dua dekade, peran CIO berkembang dari sekadar pengelola infrastruktur IT menjadi mitra strategis dalam transformasi digital.
Namun, seiring bertambahnya jabatan baru yaitu CDO, CAO, CTO, dan lainnya banyak organisasi kehilangan kejelasan arah dan fokus.

SuperTech leadership hadir untuk mengembalikan kesatuan arah strategis tersebut. Ia menyatukan fungsi-fungsi yang sebelumnya terpisah dan mengubah cara pandang organisasi terhadap teknologi: dari “fungsi pendukung” menjadi pilar utama pertumbuhan dan inovasi.

Dalam beberapa kasus, SuperTech leader memegang peran ganda misalnya CIO sekaligus CDO sehingga dapat mengelola infrastruktur, data, dan analitik dalam satu ekosistem. Model ini terbukti berhasil di perusahaan seperti CarMax, TIAA, dan Vista Equity Partners, di mana penggabungan peran justru mempercepat integrasi digital dan mengurangi biaya koordinasi antar-unit teknologi.

3. Peran Strategis dalam Ekosistem Organisasi Digital

SuperTech leader berfungsi sebagai pengarah arsitektur digital organisasi.
Ia menetapkan arah bagi:

• Infrastruktur dan sistem inti (melalui kebijakan teknologi yang terintegrasi),

• Data governance dan analitik,

• Inovasi berbasis AI dan otomatisasi, serta

• Keamanan siber dan tata kelola etika teknologi.

Kepemimpinan ini bersifat lintas disiplin. SuperTech tidak bekerja sendirian, tetapi membangun jaringan kepemimpinan kolaboratif yang melibatkan business unit heads, kepala risiko, dan tim teknologi. Dengan demikian, organisasi mampu menghindari jebakan “digital silos” dan memastikan bahwa keputusan strategis selalu berbasis data dan kolaborasi lintas fungsi.

Selain itu, SuperTech leader juga memainkan peran penting dalam membangun budaya organisasi digital (digital-first culture).
Ia mendorong semua karyawan bukan hanya tim teknologi untuk memahami nilai data, memanfaatkan alat digital, dan berpartisipasi aktif dalam inovasi. Dengan kata lain, SuperTech bukan hanya pemimpin teknologi, melainkan penggerak transformasi manusia di era digital.

4. SuperTech sebagai Model Kepemimpinan Masa Depan

Davenport dan rekan-rekannya menegaskan bahwa era pasca-pandemi telah mempercepat kebutuhan akan kepemimpinan terpadu.
Organisasi kini tidak lagi memiliki kemewahan untuk memisahkan fungsi teknologi dari strategi inti bisnis. AI, data, dan keamanan siber telah menjadi pilar kelangsungan organisasi, bukan tambahan.

Dalam konteks ini, SuperTech leadership menjadi model kepemimpinan masa depan yang berorientasi pada:

• Kecepatan pengambilan keputusan — dengan menghapus rantai komunikasi yang panjang antar fungsi digital.

• Kohesi strategi digital dan bisnis — semua inisiatif teknologi mengacu pada tujuan organisasi yang sama.

• Akuntabilitas yang jelas — satu pemimpin bertanggung jawab atas hasil transformasi digital secara menyeluruh.

SuperTech leader bukan hanya posisi jabatan, tetapi juga kerangka berpikir baru: cara memandang teknologi sebagai sistem nilai yang hidup, menyatu dengan arah strategis organisasi.

5. Relevansi bagi Dunia Bisnis dan Pemerintahan di Indonesia

Dalam konteks Indonesia, model SuperTech memiliki relevansi tinggi karena banyak organisasi masih menjalankan fungsi digital, data, dan TI secara terpisah. Banyak lembaga publik, universitas, dan perusahaan BUMN memiliki jabatan CIO, CDO, dan CAO yang bekerja secara paralel tanpa koordinasi yang erat. Akibatnya, program transformasi digital sering berjalan lambat dan tidak konsisten.

Dengan mengadopsi pendekatan SuperTech, organisasi dapat:

• Menyatukan visi digital dan data ke dalam strategi bisnis nasional,

• Mengurangi redundansi dalam proyek IT dan data analytics,

• Meningkatkan akuntabilitas serta efektivitas transformasi digital lintas lembaga, dan

• Mendorong koordinasi antara kebijakan teknologi, AI, dan keamanan informasi di tingkat eksekutif.

Model kepemimpinan terpadu seperti ini juga dapat mendukung kebijakan nasional seperti Satu Data Indonesia dan Digital Governance Framework dengan memastikan arah digitalisasi yang lebih terstruktur dan terukur.

SuperTech leadership mencerminkan pergeseran paradigma dari kepemimpinan teknologi yang terfragmentasi menuju kepemimpinan digital yang holistik dan kolaboratif. Pemimpin di era ini dituntut untuk menggabungkan kompetensi strategis, pemahaman teknologi, dan kepemimpinan manusia dalam satu visi yang terarah. Mereka bukan sekadar mengelola sistem digital, tetapi membangun organisasi yang hidup di dalamnya organisasi yang berinovasi, belajar, dan tumbuh dengan kecepatan dunia teknologi itu sendiri.

 

Tantangan dan Kritik terhadap Model SuperTech 

Meskipun model SuperTech leadership menghadirkan banyak keuntungan strategis, penerapannya tidak tanpa tantangan.
Konsolidasi peran teknologi ke dalam satu kepemimpinan bisa memunculkan risiko baru terkait tata kelola, beban kerja, dan keseimbangan kekuasaan di dalam organisasi. Banyak perusahaan, terutama yang berskala besar dan kompleks, masih memandang struktur multi-peran sebagai cara menjaga spesialisasi dan pengawasan yang lebih ketat.

Dalam konteks ini, kritik terhadap model SuperTech berakar pada tiga isu utama: (1) risiko konsentrasi kekuasaan teknologi, (2) hilangnya fungsi pengawasan lintas peran, dan (3) kesenjangan kompetensi kepemimpinan.

1. Risiko Konsentrasi Kekuasaan Teknologi

Konsolidasi peran yang terlalu luas dapat menimbulkan kekhawatiran terhadap sentralisasi kekuasaan digital. Seorang pemimpin yang mengendalikan fungsi IT, data, keamanan, dan AI sekaligus memiliki pengaruh besar terhadap arah organisasi, terutama dalam hal pengambilan keputusan berbasis data. Jika tidak diimbangi dengan mekanisme akuntabilitas yang kuat, hal ini dapat menyebabkan ketimpangan kekuasaan dan risiko penyalahgunaan otoritas teknologi.

Sebagian ahli tata kelola organisasi berpendapat bahwa pemisahan peran (misalnya antara CDO dan CIO) berfungsi sebagai “checks and balances” yang memastikan tidak ada satu unit yang mendominasi. Scott Hallworth dari Hewlett-Packard menegaskan bahwa perbedaan fungsi antara Chief Digital Officer dan Chief Data Officer dapat membantu organisasi besar menjaga keseimbangan antara kecepatan digitalisasi dan kehati-hatian dalam tata kelola data.

Oleh karena itu, model SuperTech perlu diterapkan dengan struktur pengawasan yang memadai, seperti digital governance board atau executive data council, agar tetap transparan dan akuntabel.

2. Hilangnya Mekanisme Pengawasan dan Spesialisasi

Kritik lain menyebutkan bahwa SuperTech leadership dapat mengikis kedalaman keahlian dan independensi fungsi spesialis. Ketika satu pemimpin mengelola banyak domain sekaligus, perhatian strategis bisa terpecah, dan beberapa area kritikal seperti keamanan siber atau tata kelola data berisiko tidak mendapatkan perhatian memadai.

Selain itu, ada kekhawatiran bahwa konsolidasi bisa menghapus peran pengawas independen yang biasanya berfungsi sebagai filter kebijakan teknologi. Sebagai contoh, dalam struktur tradisional, CISO (Chief Information Security Officer) dapat menolak atau menunda proyek digital yang berisiko tinggi terhadap keamanan informasi. Dalam struktur terintegrasi, keputusan semacam itu mungkin lebih sulit dikontrol karena berada di bawah satu rantai kepemimpinan yang sama.

Organisasi yang berhasil menerapkan model SuperTech, seperti TIAA dan Vista Equity Partners, mengatasi risiko ini dengan memperkuat governance committee dan cross-functional review board. Langkah tersebut memastikan bahwa setiap kebijakan teknologi tetap diuji secara independen oleh berbagai pihak di dalam organisasi.

3. Tantangan Kompetensi dan Kapasitas Pemimpin

SuperTech leadership menuntut sosok yang memiliki kombinasi langka antara pengetahuan teknologi mendalam dan kemampuan bisnis strategis. Keterampilan ini sulit ditemukan karena sebagian besar pemimpin teknologi tumbuh dari jalur karier teknis yang kuat tetapi kurang berpengalaman dalam strategi bisnis, atau sebaliknya. Survei HBR (2024) mencatat bahwa hanya sekitar 10–15% CIO global yang dianggap memiliki kemampuan penuh untuk menjalankan peran SuperTech secara efektif.

Tantangan ini menjadi semakin nyata di negara berkembang, termasuk Indonesia, di mana masih terbatas jumlah pemimpin yang mampu mengintegrasikan pemikiran teknologi dan bisnis secara utuh. Banyak organisasi masih memisahkan antara “pihak IT” dan “pihak manajemen”  sebuah warisan struktural yang membuat transformasi digital sulit dilakukan secara menyeluruh.

Untuk menjembatani kesenjangan ini, perlu ada investasi besar dalam pengembangan kepemimpinan digital lintas disiplin, baik melalui program pelatihan nasional, universitas, maupun lembaga seperti Diklatkerja. Pelatihan yang menggabungkan business acumen, digital fluency, dan strategic leadership akan menjadi kunci mencetak pemimpin SuperTech masa depan.

4. Tantangan Budaya Organisasi

Konsolidasi juga sering berbenturan dengan budaya organisasi yang hierarkis atau silo-based. Dalam organisasi besar, setiap fungsi teknologi biasanya memiliki identitas dan dinamika kerja sendiri. Upaya menggabungkan semuanya di bawah satu kepemimpinan sering menghadapi resistensi internal, terutama dari pejabat atau tim yang kehilangan otonomi dan ruang pengaruh.

Keberhasilan implementasi SuperTech sangat bergantung pada kemampuan pemimpin dalam mengelola perubahan budaya (cultural change management). Ia harus membangun narasi bersama bahwa konsolidasi bukanlah pengurangan peran, melainkan penyelarasan tujuan. Pemimpin yang mampu menumbuhkan rasa kepemilikan bersama terhadap transformasi akan lebih mudah mendapatkan dukungan lintas fungsi.

Pendekatan yang digunakan Microsoft dan DBS Bank menjadi contoh penting. Kedua organisasi ini tidak hanya melakukan restrukturisasi peran, tetapi juga mengembangkan budaya “shared mission” antara teknologi dan bisnis, sehingga seluruh unit merasa menjadi bagian dari strategi digital bersama.

5. Adaptasi untuk Konteks Indonesia

Dalam konteks Indonesia, tantangan penerapan model SuperTech tidak hanya bersifat struktural tetapi juga sistemik. Banyak organisasi publik dan BUMN memiliki struktur manajemen yang sangat berlapis dan terikat pada regulasi birokrasi. Perubahan peran di tingkat eksekutif sering memerlukan penyesuaian hukum dan kebijakan internal yang kompleks.

Selain itu, kapasitas SDM digital di tingkat menengah ke atas masih belum merata. Data Indonesia Digital Talent Outlook (2024) menunjukkan bahwa hanya 8% profesional teknologi di Indonesia memiliki pengalaman strategis di level manajemen atas. Artinya, untuk mengimplementasikan model SuperTech secara efektif, Indonesia perlu memperkuat ekosistem kepemimpinan digital nasional, termasuk pelatihan lintas sektor antara pemerintah, swasta, dan akademisi.

Di sisi lain, ada peluang besar: konsep SuperTech sejalan dengan arah kebijakan nasional seperti Digital Leadership Development Program oleh Kemenkominfo dan Indonesia Digital Economy Framework 2045. Jika diintegrasikan dengan strategi pembangunan nasional, SuperTech leadership bisa menjadi katalis menuju tata kelola digital yang lebih efisien dan responsif.

6. Menjaga Keseimbangan antara Integrasi dan Pengawasan

Kritik yang paling konstruktif terhadap model SuperTech bukan menolak ide konsolidasi, melainkan menekankan perlunya keseimbangan antara integrasi dan pengawasan. Organisasi perlu menghindari jebakan ekstrem baik terlalu banyak jabatan yang terpisah, maupun terlalu terpusat pada satu orang. Kunci keberhasilan terletak pada desain tata kelola yang cerdas: satu pemimpin memegang arah strategis, sementara fungsi-fungsi teknis tetap memiliki otonomi profesional dalam batas yang jelas.

Dengan struktur seperti ini, organisasi dapat menikmati manfaat koordinasi dan kecepatan pengambilan keputusan, tanpa kehilangan integritas dan transparansi yang diperlukan dalam pengelolaan teknologi tingkat tinggi.

 

Implikasi bagi Organisasi di Indonesia

Perubahan lanskap digital global menempatkan Indonesia dalam fase penting untuk menata kembali strategi kepemimpinan teknologinya. Transformasi digital yang tengah berlangsung di berbagai lembaga pemerintahan, BUMN, dan perusahaan swasta menunjukkan bahwa tantangan utama bukan hanya adopsi teknologi, tetapi koordinasi antarfungsi digital yang belum terintegrasi secara efektif.

Model SuperTech leadership menawarkan arah baru bagi organisasi di Indonesia untuk membangun tata kelola teknologi yang lebih efisien, kolaboratif, dan strategis. Pendekatan ini dapat menjadi solusi bagi beberapa persoalan klasik transformasi digital nasional—mulai dari tumpang tindih program, duplikasi anggaran, hingga lambatnya pengambilan keputusan lintas direktorat.

1. Membangun Tata Kelola Digital yang Terpadu

Banyak lembaga publik di Indonesia masih menerapkan struktur teknologi yang terpisah: direktorat TI, direktorat data, dan unit digitalisasi sering berjalan sendiri-sendiri. Kondisi ini menyebabkan kebijakan digitalisasi nasional sulit dieksekusi secara sinkron.
SuperTech leadership dapat membantu menyatukan arah strategis tersebut dengan menciptakan satu pusat pengambilan keputusan digital di tingkat pimpinan eksekutif.

Misalnya, pada proyek nasional seperti Satu Data Indonesia atau Digital Government Architecture, pendekatan ini memungkinkan integrasi lintas kementerian dan lembaga dengan lebih efektif. Pemimpin teknologi nasional tidak hanya mengelola sistem, tetapi juga memandu arah kebijakan digital berdasarkan data yang terkonsolidasi dan terbuka.

2. Penguatan Kapasitas Kepemimpinan Digital Nasional

Agar model ini berhasil, Indonesia perlu memperkuat kapasitas SDM digital di tingkat strategis. SuperTech leadership menuntut kombinasi keterampilan yang jarang dimiliki secara bersamaan penguasaan teknologi, visi bisnis, dan kepemimpinan kolaboratif. Kesenjangan ini menjadi tantangan utama yang perlu dijembatani melalui program pengembangan kepemimpinan digital lintas sektor.

Inisiatif seperti Digital Leadership Academy (Kominfo) dan National Digital Talent Program bisa menjadi wadah penting untuk mencetak generasi pemimpin digital yang mampu memimpin lintas domain. Di sektor swasta, pelatihan yang menggabungkan data strategy, AI governance, dan business transformation akan memperkuat kemampuan manajerial dalam mengelola organisasi berbasis data.

Selain pelatihan formal, kolaborasi antara dunia industri dan akademisi perlu diperluas agar lahir ekosistem pembelajaran berkelanjutan yang mendukung tumbuhnya pemimpin digital baru.

3. Adaptasi untuk Sektor BUMN dan Pemerintahan

BUMN dan lembaga publik di Indonesia menghadapi tantangan unik: birokrasi yang kompleks dan budaya organisasi yang masih hierarkis. Penerapan model SuperTech di lingkungan ini membutuhkan pendekatan bertahap dan berbasis tata kelola (governance-based approach).

Langkah pertama adalah mengidentifikasi fungsi teknologi yang masih tumpang tindih dan menyatukannya ke dalam struktur koordinasi terpadu di bawah pimpinan yang memiliki kewenangan lintas sektor Langkah berikutnya adalah memastikan adanya accountability mechanism misalnya komite transformasi digital lintas direktorat untuk menjaga transparansi dan objektivitas keputusan.

Beberapa BUMN besar seperti Telkom Indonesia dan PLN mulai mengarah ke pola ini, dengan mengonsolidasikan fungsi teknologi, data, dan inovasi di bawah Chief Digital Transformation Officer (CDTO). Pendekatan ini terbukti mempercepat integrasi layanan, efisiensi biaya, dan peningkatan respons terhadap kebutuhan pelanggan.

4. Penguatan Kolaborasi antara Pemerintah dan Swasta

SuperTech leadership tidak dapat berdiri sendiri tanpa ekosistem pendukung. Pemerintah dan sektor swasta perlu bekerja sama membangun arsitektur kolaborasi digital nasional yang memungkinkan berbagi data, inovasi, dan praktik terbaik lintas industri.
Kolaborasi ini penting untuk mempercepat adopsi AI, analitik, dan keamanan siber di seluruh sektor.

Model kemitraan seperti public–private digital consortium dapat menjadi solusi praktis. Dengan melibatkan universitas, startup, dan lembaga penelitian, Indonesia dapat membangun laboratorium inovasi kepemimpinan digital yang mempersiapkan pemimpin masa depan dengan kompetensi SuperTech.

5. Mendorong Transformasi yang Human-Centered

Konsep SuperTech bukan semata soal efisiensi atau konsolidasi struktur, tetapi tentang menempatkan manusia di pusat transformasi digital. Pemimpin SuperTech harus memastikan bahwa setiap kebijakan dan inovasi teknologi meningkatkan kemampuan manusia, bukan menggantikannya. Di Indonesia, hal ini berarti memberdayakan pegawai negeri, pekerja industri, dan masyarakat untuk beradaptasi dengan perubahan digital melalui literasi dan pelatihan berkelanjutan.

Transformasi digital yang inklusif akan memperkuat produktivitas nasional sekaligus mengurangi kesenjangan digital antarwilayah.
Kepemimpinan yang memadukan teknologi dan empati menjadi kunci agar digitalisasi tidak hanya efisien, tetapi juga adil dan berkelanjutan.

 

Kesimpulan

SuperTech leadership mewakili arah baru dalam kepemimpinan organisasi modern sebuah paradigma yang menuntut integrasi antara strategi bisnis, teknologi, dan tata kelola digital dalam satu visi terpadu. Bagi Indonesia, pendekatan ini bisa menjadi pendorong utama akselerasi transformasi digital nasional, terutama jika diiringi dengan reformasi budaya organisasi dan penguatan kapasitas kepemimpinan digital.

Konsolidasi peran teknologi di tingkat eksekutif bukan sekadar penyederhanaan struktur, melainkan investasi strategis untuk membangun organisasi yang adaptif, inovatif, dan berkelanjutan. Dengan menerapkan prinsip SuperTech leadership, organisasi di Indonesia dapat melangkah lebih jauh tidak hanya menjadi pengguna teknologi, tetapi juga pencipta nilai baru di era ekonomi digital global.

 

Daftar Pustaka:

Davenport, T. H., Spens, J., & Gupta, S. (2024). Why companies should consolidate tech roles in the C-suite. Harvard Business Review, 102(2), 54–62.

Davenport, T. H., & Westerman, G. (2018). Why so many high-profile digital transformations fail. Harvard Business Review. 

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2023). The digital transformation of SMEs. Paris: OECD Publishing.

Schein, E. H., & Schein, P. A. (2017). Organizational culture and leadership (5th ed.). Wiley.

World Economic Forum. (2024). Future readiness of organizations: Leading in the age of AI. Geneva: WEF.

Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia. (2024). Digital Leadership Academy: Roadmap 2024–2029. Jakarta: Kominfo.

Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas). (2025). Rencana Induk Produktivitas Nasional 2025–2029. Jakarta: Kementerian PPN/Bappenas.

World Bank. (2024). Digital government for development: Building capacity and trust. Washington, DC: World Bank Group.