Saya yakin kamu pernah merasakannya. Duduk di ruangan ber-AC dingin, menatap layar proyektor yang menampilkan slide ke-73 dari 150, sementara seorang instruktur berbicara dengan nada monoton tentang prosedur yang terdengar sangat abstrak. Matamu berat, pikiranmu melayang ke daftar pekerjaan yang menumpuk di meja, atau mungkin ke makan siang yang sebentar lagi tiba. Ini adalah ritual universal yang kita kenal sebagai 'pelatihan'.

Tapi, bayangkan sejenak jika pelatihan itu bukan tentang 'cara menggunakan software X', melainkan tentang cara menyelamatkan nyawamu. Bayangkan jika satu detail yang terlewat karena kamu mengantuk bisa berakibat fatal. Selamat datang di dunia pelatihan keselamatan kerja industri (K3).

Ini bukan masalah sepele. Sebuah paper penelitian yang baru saja saya baca menyajikan data yang suram. Mengutip data PBB, antara tahun 2012 dan 2021, lebih dari 20.000 pekerja kehilangan nyawa akibat kecelakaan kerja. Akar masalahnya? Sering kali bukan karena kurangnya pelatihan, tapi karena pelatihan yang tidak efektif. Para profesional di lapangan—manajer dan pelatih—mengeluhkan rendahnya minat dan keterlibatan peserta. Mereka menunjuk pada metode yang pasif seperti slide, video, dan handout yang gagal membuat peserta merasa menjadi bagian dari materi.   

Ini membawa saya pada sebuah kesimpulan yang agak radikal: kebosanan adalah salah satu bahaya kerja yang tidak tercatat. Ketika sebuah sesi pelatihan yang dirancang untuk mencegah cedera serius justru membuat pesertanya mengantuk, maka metode pelatihan itu sendiri telah menjadi sebuah risiko. Kegagalan mentransfer pengetahuan dalam konteks K3 bukanlah sekadar angka buruk di kuis pasca-pelatihan; itu adalah bom waktu yang menunggu untuk meledak dalam bentuk kecelakaan di dunia nyata.

Ketika Riset Menemukan Jawaban dalam Sebuah Game

Di tengah masalah ini, sekelompok peneliti dari Federal University of the State of Rio de Janeiro mengajukan sebuah solusi yang radikal namun sangat masuk akal: bagaimana jika kita berhenti 'mengajar' dan mulai 'mengajak bermain'?.   

Mereka menggali konsep "games with a purpose" atau serious games—permainan yang dirancang bukan hanya untuk hiburan, tetapi untuk tujuan serius seperti pendidikan atau pelatihan. Idenya sederhana namun kuat. Game dapat menyajikan lingkungan pelatihan yang dinamis menggunakan skenario risiko yang disimulasikan, tanpa adanya risiko nyata. Ini adalah pendekatan yang inovatif, imersif, dan yang terpenting, menarik.   

Bayangkan jika kamu berlatih menghadapi keadaan darurat kebakaran. Alih-alih hanya membaca manual tentang jenis-jenis APAR, kamu berada dalam simulasi di mana kamu harus berlari, mengidentifikasi sumber api, dan memilih APAR yang tepat dalam hitungan detik. Kamu bisa gagal, bahkan menyebabkan ledakan virtual, tapi kamu belajar dari kesalahan itu tanpa ada yang terluka. Itulah kekuatan game untuk pelatihan.

Inovasi sesungguhnya di sini bukanlah sekadar membuat materi menjadi "seru". Ini adalah pergeseran fundamental dalam cara kita belajar. Pelatihan tradisional berfokus pada penerimaan informasi pasif—kamu menghafal fakta untuk lulus ujian. Game, sebaliknya, menuntut pemecahan masalah aktif. Kamu harus menggunakan informasi itu untuk berinteraksi dengan sebuah sistem, membuat keputusan, dan merasakan konsekuensinya agar bisa menang. Seorang manajer keselamatan tidak butuh karyawan yang bisa menghafal isi buku manual K3; mereka butuh karyawan yang bisa bertindak dengan benar saat krisis. Game melatih kemampuan yang kedua, sementara presentasi slide hanya melatih yang pertama.

Membedah "Safety Play Game Design": Resep Rahasia di Balik Game Pelatihan yang Sukses

Tentu saja, membuat game yang efektif untuk pelatihan itu sulit. Bagaimana kita memastikan aspek 'game'-nya tidak malah mengalahkan tujuan 'serius'-nya? Manajer industri pun khawatir tentang kepastian investasi waktu dan uang untuk mendesainnya. Di sinilah para peneliti memperkenalkan resep rahasia mereka: sebuah metode terstruktur yang disebut Safety Play Game Design (SpGD).   

SpGD adalah proses sistematis yang terdiri dari tujuh langkah, mulai dari memahami kebutuhan pelatihan hingga mengirimkan game yang sudah jadi. Namun, jantung dari metode ini terletak pada sebuah jembatan cerdas yang mereka bangun.   

Jembatan Emas antara Tujuan Belajar dan Aturan Main

Para peneliti mengambil dua kerangka kerja yang sudah teruji dari dua dunia yang berbeda dan menyatukannya.

1. Model Evaluasi Kirkpatrick: Ini adalah standar emas dalam dunia pelatihan untuk mengukur keberhasilan. Sederhananya, ada 4 level: Reaksi (Apakah peserta suka pelatihannya?), Pembelajaran (Apakah mereka paham materinya?), Perilaku (Apakah mereka menerapkannya di tempat kerja?), dan Hasil (Apakah ada dampak nyata ke bisnis?).   

2. Kerangka MDA (Mechanics, Dynamics, Aesthetics): Ini adalah cara para desainer game profesional berpikir. Ada 3 lapisan: Mekanik (aturan main dan komponen game, seperti tombol lompat atau sistem skor), Dinamika (gameplay yang muncul saat pemain berinteraksi dengan aturan), dan Estetika (perasaan emosional yang dialami pemain, seperti tantangan, fantasi, atau penemuan).   

"Aha!" momen dari metode SpGD adalah saat mereka memetakan satu sama lain secara sistematis :   

• Pembelajaran (Level 2 Kirkpatrick) → Mekanik (MDA): Apa yang harus dipelajari peserta (misalnya, "jenis-jenis APAR dan fungsinya") diubah menjadi aturan dasar atau mekanik dalam game (misalnya, "APAR tipe A hanya bisa memadamkan api tipe A; jika digunakan pada api tipe B, api akan membesar").

• Perilaku (Level 3 Kirkpatrick) → Dinamika (MDA): Perilaku yang diharapkan di dunia nyata (misalnya, "memilih APAR yang benar di bawah tekanan waktu") menjadi dinamika atau gameplay yang muncul saat pemain berinteraksi dengan mekanik tersebut.

• Reaksi & Hasil (Level 1 & 4 Kirkpatrick) → Estetika (MDA): Reaksi emosional yang diinginkan (misalnya, "rasa urgensi dan kepuasan setelah berhasil") dan hasil bisnis yang dituju (misalnya, "tingkat kebakaran yang berhasil dipadamkan meningkat") diterjemahkan menjadi estetika game (misalnya, melalui timer yang menegangkan, skor yang memuaskan, dan efek visual ledakan jika gagal).

Bagi para manajer, kontribusi terbesar SpGD bukanlah kreativitas, melainkan akuntabilitas. Pemetaan ini menciptakan jejak audit yang jelas, menghubungkan setiap rupiah yang dihabiskan untuk pengembangan game dengan hasil pelatihan yang spesifik dan terukur. Ini mengubah desain game dari "kotak hitam" yang penuh kehendak kreatif menjadi proses rekayasa yang transparan dan berorientasi pada tujuan, sehingga mengurangi risiko investasi.

Studi Kasus: Aksi Heroik "Bob Ruff" Melawan Api

Teori memang terdengar canggih, tapi bagaimana wujudnya dalam praktik? Para peneliti mendemonstrasikan metode SpGD dengan menciptakan sebuah game nyata: "Bob Ruff in Deck is on Fire".   

Prosesnya dimulai dengan pertanyaan-pertanyaan dari model Kirkpatrick kepada manajer pelatihan. Apa hasil yang diharapkan? "Tingkat kebakaran yang berhasil dipadamkan meningkat" (Level 4: Hasil). Perilaku apa yang diharapkan? "Peserta tetap tenang dan memilih APAR yang benar" (Level 3: Perilaku).   

Informasi ini kemudian dipetakan ke elemen game. "Memilih APAR yang benar" menjadi mekanik inti. "Situasi kebakaran di tempat kerja" menjadi dinamika permainan. "Tingkat kebakaran padam" diubah menjadi sistem skor dalam game.   

Hasilnya adalah sebuah game di mana kamu, sebagai Bob Ruff, harus berlari di dek sebuah kapal tanker minyak. Saat mendekati api, informasi tentang jenisnya muncul. Kamu harus cepat memilih APAR yang benar dari inventaris. Jika pilihanmu tepat, api padam dan skormu bertambah. Jika salah, api justru membesar dan bisa meledak! Skor, waktu, dan bar kesehatanmu terus mengingatkan akan konsekuensi dari setiap keputusanmu.   

Di sinilah letak kejeniusannya. Game ini tidak hanya mengajarkan aturan, tetapi juga mengajarkan kebijaksanaan dengan membiarkan pemain mengalami konsekuensi dari keputusan mereka dalam rentang waktu yang singkat dan aman. Di kuis biasa, konsekuensi jawaban salah hanyalah tanda silang merah. Di game "Bob Ruff", konsekuensi memilih APAR yang salah adalah ledakan virtual yang menggetarkan layar. Dampak emosional dan kognitifnya jauh lebih kuat, menanamkan pelajaran dengan lebih dalam. Kemampuan untuk menyimulasikan kegagalan secara aman inilah yang mungkin menjadi keunggulan terbesar dari pelatihan berbasis game.

Vonis Akhir: Apakah Metode Ini Benar-Benar Ampuh?

Game sudah dibuat, teori sudah diterapkan. Sekarang, pertanyaan terpenting: apakah ini semua berhasil? Para peneliti melakukan evaluasi dua arah yang cerdas: mereka bertanya kepada para pemain (pekerja industri) dan para pembuat game (desainer profesional).   

Suara dari Lapangan: Pengakuan Para Pekerja Industri

Sebanyak 21 pekerja industri—orang-orang yang menjadi target audiens pelatihan ini—diminta untuk bermain dan memberikan penilaian mereka. Hasilnya sangat meyakinkan.   

• 🚀 Hasilnya luar biasa: Secara statistik, para pekerja memberikan persepsi yang sangat positif, baik terhadap pengalaman bermain game maupun terhadap aspek pelatihan keselamatan (pembelajaran dan identifikasi risiko).

• 🧠 Inovasinya: Ditemukan korelasi positif yang kuat (koefisien korelasi 0.63) antara pengalaman bermain yang menyenangkan dan persepsi efektivitas pelatihan. Sederhananya, semakin seru gamenya, semakin efektif pembelajarannya.

• 💡 Pelajaran: Ini membuktikan bahwa 'keseruan' bukanlah musuh dari 'keseriusan' dalam belajar. Justru sebaliknya, dalam konteks yang tepat, keseruan adalah katalisatornya.

Catatan dari Para Maestro: Tinjauan Ahli Desain Game

Para peneliti juga mempresentasikan metode SpGD kepada lima desainer game berpengalaman dan meminta pendapat jujur mereka.   

Mereka memuji metode ini karena terstruktur, menggunakan teori yang sudah mapan, dan memastikan ada jejak yang jelas dari tujuan pelatihan ke elemen game. Salah satu dari mereka bahkan berkata, "Ini adalah hal yang hebat dari [pekerjaan] ini," merujuk pada pemetaan Kirkpatrick dan MDA.   

Namun, mereka juga memberikan kritik halus yang membangun. Beberapa merasa pemetaan yang terlalu kaku (misalnya, Pembelajaran hanya dipetakan ke Mekanik) bisa membatasi kreativitas. Mereka menyarankan agar metode ini lebih fleksibel.   

Di sini, saya sangat setuju dengan para ahli. SpGD adalah kerangka kerja yang fantastis, terutama untuk tim yang baru memulai dengan game pelatihan. Namun, dalam praktiknya, desain game adalah tarian yang rumit. Sebuah mekanik yang brilian sering kali juga berfungsi untuk menciptakan estetika tertentu (misalnya, mekanik permadeath atau 'mati permanen' dalam game menciptakan estetika ketegangan yang luar biasa). Meskipun temuannya hebat, cara analisanya yang seolah mengunci satu elemen Kirkpatrick ke satu elemen MDA terasa agak terlalu abstrak dan kaku untuk desainer pemula yang butuh fleksibilitas. Mungkin versi SpGD di masa depan bisa menyajikannya sebagai "asosiasi yang disarankan" alih-alih "aturan yang wajib", memberikan ruang lebih untuk intuisi desain.

Epilog: Pelajaran yang Bisa Kita Bawa Pulang Hari Ini

Jadi, setelah membedah riset ini, apa pelajaran utamanya? Bukan sekadar "buatlah game untuk pelatihan". Pelajarannya jauh lebih dalam: desainlah pengalaman belajar yang berpusat pada manusia, yang menghormati cara kerja otak kita, dan yang terukur dampaknya.

Metode SpGD ini, meskipun didemonstrasikan untuk pelatihan kebakaran, pada dasarnya adalah sebuah cetak biru. Bayangkan menerapkannya untuk pelatihan mengoperasikan mesin kompleks, prosedur evakuasi darurat, atau bahkan soft skills seperti negosiasi dan manajemen krisis.

Tentu saja, inovasi seperti ini tidak berdiri sendiri. Ia dibangun di atas fondasi pemahaman yang kuat tentang prinsip-prinsip keselamatan dan kesehatan kerja (K3) di industri. Jika kamu tertarik untuk mendalami lebih jauh tentang bagaimana prinsip-prinsip ini diterapkan di dunia nyata, ada banyak sumber daya yang bisa membantumu. Salah satunya adalah(https://www.diklatkerja.com/course/kursus-online/), yang bisa memberikan fondasi praktis yang solid.   

Dan bagi kamu yang jiwa penelitinya terpanggil, yang ingin melihat data statistik lengkap, diagram alur metode, dan semua detail teknis di balik cerita ini, saya sangat merekomendasikan untuk melakukan apa yang dilakukan para pemikir hebat: kembali ke sumbernya.

(https://doi.org/10.5753/jis.2024.4136)

Rahasia Tim Hebat yang Tersembunyi di Proyek Konstruksi

Saya pernah berada di sebuah tim yang, di atas kertas, adalah tim impian. Isinya orang-orang pintar dengan CV mentereng, anggarannya lebih dari cukup, dan rencana proyeknya setebal novel. Kami punya semua tools canggih dan rapat setiap hari. Tapi entah kenapa, semuanya terasa salah. Proyek berjalan lambat, komunikasi macet, dan suasana kerja terasa seperti mesin yang girnya saling bergesekan tanpa ada pelumas. Kami gagal, dan kegagalan itu membingungkan. Apa yang kurang?

Bertahun-tahun kemudian, saya menemukan jawaban dari tempat yang paling tidak terduga: sebuah jurnal penelitian tentang proyek konstruksi.

Bayangkan sebuah lingkungan kerja di mana kesalahan kecil bukan hanya berarti kerugian finansial, tapi bisa merenggut nyawa. Itulah dunia industri konstruksi. Sebuah paper penelitian yang saya temukan menyoroti fakta suram bahwa "setidaknya dua pekerja konstruksi meninggal setiap minggu di Afrika Selatan". Di sini, kolaborasi bukan lagi jargon korporat yang manis, melainkan syarat mutlak untuk bertahan hidup. Kuncinya ada pada seorang profesional bernama Construction Health and Safety Agent (CHSA), sosok yang bertanggung jawab memastikan semua orang pulang dengan selamat. Kemampuan mereka untuk berkolaborasi dengan manajer proyek, desainer, dan insinyur bisa menjadi penentu antara hidup dan mati.   

Penelitian berjudul "Factors that determine construction health and safety agent collaboration on construction projects: A Delphi study" ini bukanlah bacaan akademis yang kering. Bagi saya, ini adalah peta harta karun. Para peneliti, Rantsatsi, Musonda, dan Agumba, mengumpulkan 14 pakar berpengalaman dari empat benua untuk memecahkan kode tentang apa yang membuat sebuah tim benar-benar solid. Hasilnya? Mereka mengidentifikasi tujuh pilar fundamental kolaborasi yang ternyata berlaku universal, baik Anda membangun gedung pencakar langit maupun membangun aplikasi perangkat lunak.   

Bukan Sekadar 'Kerja Sama': Tujuh Pilar Kolaborasi yang Mengubah Segalanya

Kita semua sering bicara soal "kerja sama tim", tapi apa sebenarnya artinya? Para pakar dalam studi ini tidak puas dengan definisi yang dangkal. Melalui metode riset yang ketat bernama "Studi Delphi", mereka berdebat dan menyaring puluhan ide selama tiga putaran hingga mencapai konsensus yang kuat. Mereka tidak hanya membuat daftar. Mereka menemukan sebuah ekosistem—tujuh elemen yang saling terkait dan saling menguatkan yang menjadi fondasi bagi tim-tim paling efektif di dunia.   

Pilar #1: Saling Memberi, Bukan Saling Mengambil (Mutuality)

Pernah ikut acara makan-makan model potluck? Semua orang datang membawa masakan terbaiknya untuk dinikmati bersama. Suasananya penuh kehangatan dan kemurahan hati. Sekarang bandingkan dengan makan malam di mana semua orang berebut potongan ayam terakhir. Itulah perbedaan antara tim dengan mutuality (rasa saling menguntungkan) dan tim yang tidak.

Mutuality adalah kondisi di mana "setiap pihak menyumbangkan sumber daya unik yang dapat dimanfaatkan oleh anggota lain". Ini bukan soal transaksi, tapi soal menciptakan nilai bersama. Para pakar dalam studi ini sangat yakin akan hal ini. Dua indikator—"Rasa hormat di antara anggota proyek" dan "Transparansi"—mendapat skor median persetujuan tertinggi, yaitu 7 dari 7. Lebih gilanya lagi, untuk lima dari enam pernyataan di bawah pilar ini, 100% pakar setuju bahwa hal tersebut krusial. Ini bukan lagi opini, ini adalah kebenaran yang divalidasi secara ilmiah.   

Dari data ini, kita bisa melihat sesuatu yang lebih dalam. Mengapa rasa hormat dan transparansi menjadi yang teratas? Karena tanpa rasa hormat, ide-ide terbaik bisa diabaikan hanya karena datang dari orang "yang salah". Tanpa transparansi, orang akan bekerja dengan informasi yang tidak lengkap, yang melahirkan ketidakpercayaan dan pekerjaan ganda. Rasa hormat bukanlah sekadar "soft skill" yang bagus untuk dimiliki; ia adalah prinsip operasional inti yang melipatgandakan nilai dari setiap tindakan kolaboratif lainnya. Rasa hormat adalah katalisator yang mengubah sekelompok individu menjadi satu unit yang padu.

Pilar #2: Kepercayaan, Fondasi Tak Terlihat yang Menopang Segalanya

Kepercayaan dalam konteks profesional bukanlah soal menyukai rekan kerja Anda. Ini adalah keyakinan bahwa mereka kompeten, jujur, dan berkomitmen pada tujuan bersama. Studi ini mendefinisikannya sebagai "keyakinan dan harapan bahwa para pihak akan jujur dalam perjanjian dan komitmen, mematuhi komitmen mereka, dan tidak mengeksploitasi pihak lain". Kepercayaan adalah rasa aman saat Anda membalikkan badan, karena Anda tahu rekan setim Anda akan menjaga Anda.   

Bagian paling menarik dari pilar ini adalah apa yang ditolak oleh para pakar. Mereka memberikan skor rendah pada pernyataan seperti "mempercayai posisi daripada kepribadian" dan "mempercayai kompetensi... berdasarkan registrasi profesional". Ini adalah sebuah pencerahan besar.   

Para pakar ini, yang 42% di antaranya bergelar PhD , justru meremehkan pentingnya gelar formal atau jabatan sebagai dasar kepercayaan. Salah satu dari mereka bahkan berkomentar, "membangun kepercayaan pada seseorang membutuhkan waktu dan didasarkan pada karakter dan kompetensi, bukan kepribadian". Ini menyiratkan bahwa kepercayaan harus diperoleh melalui tindakan nyata ("memenuhi kewajiban mereka," "interaksi sebelumnya") dan bukan diberikan berdasarkan bagan organisasi. Ini adalah gagasan radikal di banyak perusahaan yang masih sangat hierarkis. Studi ini mengungkapkan kebenaran mendalam: jabatan mungkin memberimu kursi di meja rapat, tetapi hanya kompetensi yang terbukti dan karakter yang andal yang memberimu kepercayaan sejati.   

Pilar #3: Menciptakan 'Ruang Aman' untuk Ide-Ide Brilian (Enabling Environment)

Bayangkan pilar ini sebagai "sistem operasi" untuk tim Anda. Lingkungan yang mendukung (enabling environment) menyediakan struktur dan proses yang memungkinkan kolaborasi tumbuh subur. Ini adalah tentang memiliki "komunikasi yang jelas dan terbuka," "saluran komunikasi formal dan informal," dan "pengambilan keputusan bersama". Ini adalah perbedaan antara taman yang subur dan sepetak beton yang tandus.   

Data menunjukkan betapa vitalnya pilar ini. Keenam pernyataan di bawah faktor ini mencapai konsensus yang dibutuhkan, dengan empat di antaranya mendapatkan 100% persetujuan dari para pakar mengenai pentingnya hal tersebut. Ini termasuk "pengambilan keputusan bersama," "komunikasi yang sering," dan "berbagi kekuasaan."   

Poin tentang "berbagi kekuasaan" sangatlah krusial. Di banyak proyek, kekuasaan terpusat pada satu atau dua orang. Ini menciptakan hambatan dan melumpuhkan para ahli di lapangan. Temuan ini menunjukkan bahwa agar seorang ahli K3 (CHSA) efektif, ia tidak bisa hanya menjadi penasihat; ia harus menjadi mitra setara dalam pengambilan keputusan. Kolaborasi yang efektif menuntut desentralisasi kekuasaan yang disengaja. Tidak cukup hanya mengundang orang ke rapat; Anda harus memberi mereka andil nyata dalam hasilnya. Ketika kekuasaan dibagikan, tanggung jawab pun ikut terbagi, dan seluruh tim menjadi lebih berinvestasi dan tangguh.

Pilar #4: Semuanya Dimulai dari Diri Sendiri (Personal Characteristics)

Kolaborasi bukan hanya aktivitas kelompok; ini adalah kompetensi pribadi. Anda tidak bisa memiliki tim yang kolaboratif tanpa individu yang kolaboratif. Studi ini menyoroti "sikap, motivasi, pengetahuan, dan keterampilan yang dibutuhkan individu untuk berkolaborasi".   

Konsensus para pakar di sini sangat kuat. "Kemauan untuk berkolaborasi" dan "Menghormati masukan orang lain" menerima skor median sempurna 7. Namun, yang lebih penting lagi, para pakar sepakat bahwa seorang ahli K3 (CHSA) membutuhkan pengetahuan luas di luar spesialisasinya, termasuk "proses desain," "manajemen pengadaan," dan "keuangan dan biaya".   

Ini secara implisit menunjuk pada model "Profesional Berbentuk T" (T-Shaped Professional): keahlian yang mendalam di satu bidang (garis vertikal T) dikombinasikan dengan pemahaman yang luas tentang bidang-bidang terkait (garis horizontal T). Seorang ahli K3 yang hanya tahu peraturan keselamatan tetapi tidak memahami tekanan biaya atau jadwal yang dihadapi manajer proyek tidak akan bisa berkolaborasi secara efektif. Dia hanya bisa mendikte. Kolaborator yang ideal adalah seorang profesional "berbentuk T". Keahlian yang mendalam menjadi tidak berguna dalam tim jika tidak disertai dengan empati dan pengetahuan kontekstual yang luas untuk menghubungkan keahlian itu dengan pekerjaan orang lain.

Pilar #5: Kompas yang Sama untuk Semua Orang (Common Purpose)

Sebuah tim tanpa tujuan bersama ibarat awak kapal yang hebat tetapi tidak tahu ke mana harus berlayar. Kapten ingin ke utara, navigator berpikir mereka akan ke timur, dan para pelaut hanya sibuk dengan tugas masing-masing. Mereka akan tersesat. Tujuan bersama adalah "visi bersama dan tujuan unik yang menyatukan tim".   

Sekali lagi, konsensusnya luar biasa. Empat dari enam pernyataan, termasuk "berkomitmen pada visi proyek" dan memiliki "visi yang jelas," menerima 100% persetujuan dari para pakar. Faktor ini disebut sebagai "faktor sentral kolaborasi karena membantu menyatukan faktor-faktor lain".   

Visi bersama bukanlah poster motivasi yang dipajang di dinding. Ini adalah alat praktis untuk menyelaraskan tindakan. Ketika terjadi konflik antara desainer yang menginginkan estetika dan agen K3 yang menuntut keamanan, tujuan bersama yang jelas ("Kita membangun struktur yang paling aman dan efisien") menyediakan kerangka kerja untuk menyelesaikan konflik tersebut. Tujuan bersama berfungsi sebagai penentu akhir dalam perselisihan tim. Ia mengangkat diskusi dari "kepentingan departemen saya vs. kepentingan departemen Anda" menjadi "jalan mana yang paling baik untuk melayani tujuan kolektif kita?"

Pilar #6: Dukungan dari 'Luar' yang Menguatkan dari 'Dalam' (Institutional Support)

Tidak ada tim yang hidup dalam ruang hampa. Mereka beroperasi dalam ekosistem kebijakan perusahaan, badan profesional, dan peraturan pemerintah yang lebih besar. Dukungan institusional ini bisa memberdayakan atau justru melumpuhkan kolaborasi.

Di sinilah penelitian ini mengungkapkan titik gesekan terbesar. Para pakar setuju bahwa badan profesional harus memberikan pelatihan dan peraturan harus mewajibkan keterlibatan ahli K3 sejak awal. Namun, sebuah kutipan dari salah satu pakar menampar kita dengan kenyataan pahit: "anggota proyek masih tidak menghormati kontribusi CHSA... mereka hanya memanggil CHSA pada tahap empat ketika mereka membutuhkan izin kerja konstruksi".   

Ini adalah paradoks klasik: aturan ada, tetapi budaya di lapangan mengabaikannya. Ini adalah celah antara apa yang tertulis di atas kertas dan apa yang sebenarnya dilakukan orang. Dukungan institusional memang perlu, tetapi tidak akan cukup. Tanpa pilar-pilar lain—terutama Kepercayaan, Mutuality, dan Lingkungan yang Mendukung—mandat dari institusi hanya akan menjadi tumpukan dokumen yang diabaikan. Tantangan terbesar bagi setiap organisasi adalah menutup kesenjangan ini.

Pilar #7: Panggung yang Tepat untuk Aksi yang Hebat (Project Context)

Pilar terakhir ini adalah tentang lingkungan proyek yang langsung—"panggung" di mana tim beraksi. Ini mencakup "peran proyek yang jelas," "tujuan proyek yang didefinisikan dengan jelas," dan "struktur organisasi proyek" yang mendukung.   

Konsensus di sini juga sangat tinggi, dengan lima dari delapan pernyataan menerima 100% persetujuan dari para pakar. Kejelasan adalah raja; ambiguitas adalah musuh kolaborasi. Sebagian orang mungkin berpikir bahwa struktur (peran dan tujuan yang jelas) itu kaku dan mematikan kreativitas. Studi ini membuktikan sebaliknya. Ketika peran dan tujuan tidak jelas, anggota tim menghabiskan energi untuk bermanuver politik, perang wilayah, dan sekadar mencari tahu apa yang seharusnya mereka lakukan. Struktur yang jelas menghilangkan semua gesekan itu. Konteks proyek yang terdefinisi dengan baik tidak membatasi kolaborasi; ia justru melepaskannya.   

Apa yang Paling Mengejutkan Saya (dan Mungkin Juga Kamu)

Setelah membedah ketujuh pilar ini, ada beberapa kebenaran mengejutkan yang muncul ke permukaan, hal-hal yang bertentangan dengan kebijaksanaan konvensional di banyak tempat kerja.

• 🚀 Bukan Teknologi, Tapi Manusia: Para pakar secara eksplisit menolak teknologi seperti Building Information Modelling (BIM) sebagai pendorong utama kolaborasi. Salah satu pakar menyatakan bahwa "kecerdasan emosional dan keterampilan lunak interpersonal adalah yang membuatnya berhasil". Ini adalah narasi tandingan yang kuat terhadap pemujaan solusi teknologi di banyak industri.   

• 🧠 Bukan Jabatan, Tapi Kompetensi: Studi ini menunjukkan bahwa kepercayaan dibangun di atas kompetensi dan karakter yang terbukti, bukan pada gelar atau sertifikasi profesional. Ini menantang pandangan hierarkis tradisional tentang otoritas dan mendorong meritokrasi gagasan.   

• 💡 Aturan Saja Tidak Cukup: Kontras yang tajam antara perlunya dukungan institusional dan kenyataan bahwa agen keselamatan diabaikan hingga menit terakhir  menyoroti bahwa aturan tanpa budaya saling menghormati dan percaya tidak akan efektif.   

Meskipun studi ini memberikan peta jalan yang fantastis, metodologi Delphi dengan 14 ahli terasa sedikit terbatas. Saya penasaran apakah hasilnya akan sama dengan panel yang lebih besar atau dari industri lain seperti pengembangan perangkat lunak atau layanan kesehatan, di mana kolaborasi juga sangat penting. Namun, sebagai titik awal untuk memahami struktur mendalam dari kerja tim, studi ini luar biasa kuat.

Tiga Hal yang Bisa Kamu Terapkan Besok Pagi

Teori itu hebat, tetapi tindakanlah yang mengubah segalanya. Berikut adalah tiga hal konkret yang bisa Anda lakukan besok untuk mulai membangun pilar-pilar kolaborasi ini di tim Anda, apa pun industri Anda.

1. Lakukan 'Audit Kolaborasi' Cepat: Ajukan pertanyaan ini kepada tim Anda: Apakah kita beroperasi berdasarkan kepercayaan dan rasa hormat (Pilar 1 & 2)? Apakah tujuan bersama kita jelas bagi semua orang (Pilar 5)? Apakah kita memiliki peran yang jelas (Pilar 7)? Gunakan tujuh pilar ini sebagai alat diagnostik untuk menemukan di mana letak kekuatan dan kelemahan tim Anda.

2. Jadilah 'Agen Keamanan' untuk Ide-Ide Tim: Peran CHSA adalah memastikan keamanan fisik. Peran Anda bisa jadi memastikan keamanan psikologis. Secara aktif mintalah dan hargai masukan dari orang lain (Pilar 4), terutama dari anggota tim yang lebih pendiam. Ciptakan lingkungan yang mendukung dalam rapat yang Anda pimpin (Pilar 3).

3. Bangun Satu Jembatan Pengetahuan: Studi ini menekankan perlunya profesional "berbentuk T". Luangkan 30 menit minggu ini untuk mempelajari tantangan terbesar yang dihadapi rekan kerja Anda di departemen lain. Memahami konteks mereka adalah langkah pertama menuju kolaborasi sejati.   

Membangun kebiasaan ini membutuhkan disiplin. Jika Anda serius ingin mendalami manajemen tim dan membangun budaya kolaborasi yang kuat, mengikuti kursus terstruktur seperti yang ada di(https://www.diklatkerja.com) bisa menjadi investasi terbaik bagi karier Anda dan tim Anda.

Kolaborasi Bukan Sihir, Tapi Sains

Pada akhirnya, studi dari dunia konstruksi yang berisiko tinggi ini mengajarkan kita satu hal penting: kolaborasi yang luar biasa bukanlah sihir atau keberuntungan. Ia adalah sains. Ia adalah hasil rekayasa yang didasarkan pada tujuh faktor spesifik yang dapat diukur, dipelajari, dan ditumbuhkan. Mereka telah memberi kita cetak biru. Sekarang, giliran kita untuk mulai membangun.

Kalau kamu tipe orang yang suka melihat data mentahnya sendiri dan membentuk opinimu, saya sangat merekomendasikan untuk membaca paper aslinya. Ini adalah bacaan yang padat tapi sangat berharga.

(http://dx.doi.org/10.18820/24150487/as28i2.3)

Mengapa Temuan Ini Penting untuk Kebijakan?

Konstruksi adalah sektor dengan tingkat kecelakaan kerja tertinggi di Indonesia. Data Kementerian Ketenagakerjaan Republik Indonesia menunjukkan bahwa lebih dari 30% kecelakaan fatal di dunia kerja berasal dari proyek konstruksi, dan sebagian besar disebabkan oleh kelemahan dalam desain awal yang tidak memperhitungkan faktor keselamatan.

Pendekatan Design for Construction Safety (DfCS), sebagaimana dijabarkan dalam panduan DfCS Participant Guide oleh Occupational Safety and Health Administration (OSHA) dan berbagai lembaga keselamatan kerja internasional, menghadirkan paradigma baru dalam perencanaan proyek: keselamatan harus dirancang, bukan hanya diawasi di lapangan.

DfCS menempatkan arsitek, insinyur, dan perancang sistem sebagai aktor utama dalam mencegah kecelakaan. Mereka tidak hanya mendesain struktur yang indah atau efisien secara teknis, tetapi juga aman untuk dibangun, digunakan, dan dirawat. Prinsip ini menuntut kolaborasi lintas disiplin sejak tahap konsepsi proyek — antara desainer, kontraktor, dan pemilik proyek — untuk mengidentifikasi potensi bahaya konstruksi dan menguranginya sedini mungkin.

Bagi Indonesia, terutama dalam konteks percepatan proyek nasional seperti IKN Nusantara, pembangunan bendungan, dan jaringan transportasi massal, penerapan DfCS bukan sekadar pilihan teknis, melainkan kebutuhan kebijakan publik yang strategis. Tanpa pergeseran paradigma ke tahap desain, kebijakan keselamatan kerja akan terus bersifat reaktif, bukan preventif.

Implementasi di Lapangan: Dampak, Hambatan, dan Peluang

Penerapan DfCS telah terbukti efektif secara global. Studi dalam panduan menunjukkan bahwa penerapan prinsip DfCS mampu menurunkan risiko kecelakaan hingga 60% pada proyek besar di Amerika Serikat dan Eropa.

Dampaknya tidak hanya menyelamatkan nyawa, tetapi juga menghemat biaya proyek akibat keterlambatan dan klaim asuransi.

Namun, dalam konteks Indonesia, implementasi DfCS menghadapi tiga hambatan utama:

• Keterbatasan kapasitas profesional desain. Banyak arsitek dan insinyur belum terlatih untuk mengintegrasikan aspek keselamatan dalam desain teknis. Kurikulum pendidikan tinggi teknik dan arsitektur pun jarang menekankan hal ini.

• Kurangnya regulasi dan insentif. Saat ini, kebijakan nasional seperti Permen PUPR No.10/2021 tentang SMKK belum secara eksplisit mengatur peran perancang dalam keselamatan desain. Akibatnya, tanggung jawab keselamatan sering kali baru dimulai setelah kontraktor masuk ke lapangan.

• Budaya kerja yang masih berorientasi pada biaya dan waktu. Fokus proyek sering kali hanya pada penyelesaian cepat dan efisiensi biaya, sementara aspek keselamatan dianggap tambahan, bukan keharusan.

Meski demikian, peluang besar terbuka melalui inisiatif pemerintah terhadap green construction dan digitalisasi BIM (Building Information Modeling). Keduanya dapat dijadikan pintu masuk penerapan DfCS karena memungkinkan simulasi risiko dan integrasi keselamatan sejak desain digital dibuat.

5 Rekomendasi Kebijakan Praktis

Berdasarkan temuan dan praktik terbaik dalam DfCS Participant Guide, berikut lima rekomendasi kebijakan yang realistis dan relevan bagi Indonesia:

1. Integrasikan DfCS dalam Standar Nasional dan Regulasi Teknis
   Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia (PUPR) dan Kemenaker perlu memasukkan DfCS ke dalam Standar Nasional Indonesia (SNI) tentang perancangan bangunan serta peraturan keselamatan kerja. Hal ini akan memperjelas peran perancang dalam tanggung jawab keselamatan dan memastikan prinsip ini diterapkan sejak awal proyek.

2. Wajibkan Pelatihan DfCS bagi Profesional Desain
   DfCS harus menjadi bagian dari sertifikasi profesi insinyur dan arsitek, dengan pelatihan berbasis praktik. Pemerintah dapat bekerja sama dengan lembaga seperti Lembaga Pengembangan Jasa Konstruksi (LPJK), asosiasi profesi (IAI dan PII), serta perguruan tinggi untuk mengembangkan kurikulum nasional tentang keselamatan desain.

3. Integrasikan DfCS dalam Proyek Pemerintah Melalui BIM
   Semua proyek pemerintah dengan nilai di atas batas tertentu sebaiknya diwajibkan menggunakan BIM dengan modul DfCS terintegrasi. Hal ini memungkinkan simulasi potensi risiko sebelum konstruksi dimulai, sehingga kebijakan ini bersifat preventif sekaligus efisien. 

4. Bentuk Unit Audit DfCS di Setiap Proyek Infrastruktur Strategis
   Pemerintah dapat membentuk DfCS Safety Audit Unit di bawah Direktorat Jenderal Bina Konstruksi. Unit ini berfungsi melakukan peninjauan terhadap aspek keselamatan dalam desain, memastikan bahwa setiap paket tender mencantumkan komponen DfCS secara eksplisit. 

5. Berikan Insentif Pajak & Penghargaan bagi Proyek yang Menerapkan DfCS
   Proyek yang mengadopsi DfCS dan terbukti menurunkan risiko kecelakaan dapat diberikan pengurangan pajak atau sertifikasi penghargaan nasional. Kursus pendukung penerapan SMKK. 

Kritik terhadap Potensi Kegagalan Kebijakan

Kebijakan DfCS berpotensi gagal jika hanya berhenti pada tataran administratif. Tanpa dukungan teknis dan budaya organisasi yang kuat, penerapan DfCS bisa menjadi sekadar formalitas di atas kertas.

Beberapa potensi risiko kebijakan antara lain:

• Desainer tidak dilibatkan dalam tahap konstruksi, sehingga masukan keselamatan tidak diterjemahkan dengan benar di lapangan.

• Kurangnya koordinasi lintas kementerian (PUPR, Ketenagakerjaan, Bappenas) menyebabkan kebijakan saling tumpang-tindih.

• Minimnya sistem monitoring dan evaluasi membuat penerapan DfCS sulit diukur keberhasilannya.

Karena itu, kebijakan ini harus diiringi mekanisme evaluasi berbasis data. Misalnya, sistem pelaporan nasional tentang insiden proyek yang dihubungkan dengan kualitas desain. Pendekatan ini akan memperkuat transparansi dan akuntabilitas.

Penutup

Design for Construction Safety (DfCS) adalah kunci transformasi keselamatan kerja di sektor konstruksi. Paradigma ini menuntut agar keselamatan tidak lagi menjadi urusan akhir, melainkan bagian dari DNA desain itu sendiri.

Untuk Indonesia, penerapan DfCS berarti berinvestasi pada nyawa pekerja, efisiensi proyek, dan reputasi nasional dalam tata kelola infrastruktur. Melalui kolaborasi antara pemerintah, akademisi, dan sektor industri—dan dukungan kursus-online seperti yang disediakan oleh Diklatkerja—Indonesia dapat menjadi contoh Asia Tenggara dalam membangun budaya desain yang aman, produktif, dan berkelanjutan.

Sumber

OSHA & NIOSH. Design for Construction Safety (DfCS) Participant Guide, 2023.

Jalan berlubang, aspal retak, dan genangan air saat hujan adalah pemandangan yang terlalu akrab bagi jutaan warga Indonesia. Keluhan ini bukan sekadar soal ketidaknyamanan; ini adalah masalah ekonomi yang menggerus waktu, merusak kendaraan, dan bahkan mengancam keselamatan jiwa. Di balik setiap jalan rusak, ada dilema yang dihadapi oleh pemerintah daerah di seluruh negeri: dengan anggaran yang terbatas dan daftar jalan yang butuh perbaikan seolah tak berujung, jalan mana yang harus didahulukan?

Pertanyaan ini terdengar sederhana, tetapi jawabannya sangat kompleks. Setiap keputusan melibatkan pertaruhan besar terhadap dana publik dan kepercayaan masyarakat. Di Kecamatan Medan Tuntungan, Kota Medan, para pejabat pemerintah menghadapi tantangan ini setiap hari. Mereka harus menentukan urutan prioritas perbaikan jalan untuk diserahkan kepada Dinas Pekerjaan Umum (PU) Kota Medan.¹ Namun, sebuah penelitian terbaru yang diterbitkan dalam JURNAL SISTEM INFORMASI TGD menyoroti sebuah celah fundamental dalam proses pengambilan keputusan ini, sebuah celah yang mungkin juga ada di kota Anda.

Penelitian yang dipimpin oleh Jepri Firdaus Surbakti dari STMIK Triguna Dharma ini tidak hanya mengidentifikasi masalah, tetapi juga membangun sebuah solusi konkret: sebuah sistem cerdas yang dirancang untuk menggantikan intuisi dengan logika matematis. Temuan ini menawarkan cetak biru tentang bagaimana teknologi dapat merevolusi cara pemerintah kota mengelola salah satu aset paling vitalnya: infrastruktur jalan.

 

Saat Intuisi Tak Lagi Cukup: Titik Lemah Perencanaan Kota Tradisional

Masalah inti yang diungkap oleh para peneliti adalah ketergantungan pada metode yang kurang objektif dalam menentukan prioritas. Laporan tersebut menyatakan bahwa proses pemilihan wilayah perbaikan jalan "terkadang masih dilakukan secara prediksi ataupun tidak berdasarkan dengan kriteria yang telah ditetapkan".¹ Istilah "prediksi" di sini menjadi kata kunci yang mengkhawatirkan. Ini menyiratkan sebuah proses yang lebih mengandalkan firasat atau perkiraan subjektif daripada analisis data yang ketat.

Ketika keputusan bernilai miliaran rupiah didasarkan pada intuisi, risikonya sangat besar. Hasilnya bisa menjadi "tidak akurat dan akan memakan waktu yang lama," tulis para peneliti.¹ Tanpa sebuah kerangka kerja yang jelas, jalan yang secara strategis kurang penting mungkin diperbaiki lebih dulu daripada arteri utama yang vital bagi perekonomian lokal, hanya karena keluhannya lebih nyaring atau lokasinya lebih terlihat.

Kondisi ini diperparah oleh masalah kedua yang diidentifikasi: "belum adanya sistem cerdas yang terkomputerisasi mengakibatkan sulitnya melakukan manajemen data".¹ Ini bukan sekadar masalah teknis, melainkan sebuah kesenjangan tata kelola yang serius. Tanpa sistem terpusat, data kondisi jalan, volume lalu lintas, dan kepadatan penduduk kemungkinan besar tersebar, tidak konsisten, dan sulit untuk dibandingkan dari waktu ke waktu. Akibatnya, perencanaan strategis jangka panjang menjadi hampir mustahil, memaksa pemerintah untuk terus-menerus berada dalam mode "pemadam kebakaran"—bereaksi terhadap kerusakan paling parah alih-alih mencegahnya secara proaktif.

Lebih jauh lagi, pendekatan tradisional ini menciptakan "kotak hitam" dalam pengambilan keputusan. Ketika warga bertanya mengapa jalan di lingkungan A diperbaiki sementara jalan di lingkungan B yang sama rusaknya dibiarkan, pemerintah akan kesulitan memberikan jawaban yang objektif dan dapat dipertanggungjawabkan. Ketiadaan transparansi berbasis data inilah yang secara perlahan dapat mengikis kepercayaan publik. Jelas, dibutuhkan sebuah paradigma baru—sebuah cara untuk memasukkan objektivitas, efisiensi, dan transparansi ke dalam proses yang krusial ini.

 

Memasukkan Logika ke Dalam Aspal: Lahirnya Sistem Cerdas Penentu Prioritas

Menjawab tantangan tersebut, tim peneliti merancang dan membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK), atau Decision Support System (DSS). Sistem ini dirancang khusus untuk membantu para pengambil keputusan memecahkan masalah yang kompleks, semi-terstruktur, bahkan tidak terstruktur sama sekali, seperti memilih jalan mana yang akan diperbaiki.¹

Penting untuk memahami filosofi di balik SPK. Ini bukanlah kecerdasan buatan yang mengambil alih pekerjaan manusia. Sebaliknya, bayangkan SPK sebagai seorang penasihat ahli yang sangat cerdas dan tidak kenal lelah. Ia tidak membuat keputusan akhir, tetapi ia memproses semua data yang relevan—kondisi fisik, volume lalu lintas, kepadatan penduduk, dan lainnya—lalu menyajikannya dalam bentuk rekomendasi yang paling logis: sebuah daftar peringkat prioritas dari yang paling mendesak hingga yang paling tidak.

Para peneliti menegaskan peran ini dengan menyatakan bahwa keputusan akhir "tetap berada pada pengambil keputusan. Sistem hanya menghasilkan keluaran yang mengkalkulasi data-data".¹ Ini adalah sebuah desain yang brilian dari sudut pandang tata kelola. Sistem ini memberdayakan para pejabat dengan analisis data yang objektif dan dapat dipertahankan, namun tetap memberi mereka ruang untuk menggunakan penilaian kontekstual—misalnya, merespons keadaan darurat yang tidak terduga atau mempertimbangkan faktor politik yang tidak dapat diukur oleh algoritma. Dengan demikian, SPK adalah alat pemberdayaan, bukan penggantian.

Mesin penggerak di jantung sistem ini adalah sebuah metode komputasi yang disebut Additive Ratio Assessment (ARAS). Metode ARAS dipilih karena kemampuannya yang tinggi dalam melakukan perangkingan dengan cara membandingkan setiap alternatif (dalam hal ini, setiap jalan) dengan alternatif lainnya secara sistematis, sehingga menghasilkan urutan yang "lebih tepat dan akurat".¹ Secara sederhana, ARAS memastikan bahwa setiap ruas jalan dinilai menggunakan standar yang sama dan adil, menghilangkan bias dan subjektivitas dari persamaan.

 

Di Balik Layar Keputusan: Membedah Filosofi di Balik Kriteria

Sebuah sistem cerdas hanya secerdas kriteria yang digunakannya. Dalam studi ini, para peneliti menetapkan lima kriteria kunci untuk mengevaluasi setiap ruas jalan, lengkap dengan bobot yang mencerminkan tingkat kepentingannya. Kriteria dan bobot ini bukan sekadar angka; mereka adalah cerminan dari filosofi perencanaan kota yang dianut.

Berikut adalah lima pilar yang menopang setiap keputusan dalam sistem ini ¹:

• Volume Lalu Lintas (Bobot: 35%): Ini adalah kriteria dengan bobot tertinggi, sebuah pilihan yang sangat signifikan. Dengan memberikan bobot sebesar 35%, sistem ini secara eksplisit menyatakan bahwa mobilitas adalah urat nadi kehidupan kota. Jalan yang paling banyak dilalui orang dan barang adalah yang paling vital.
• Kondisi Fisik Jalan (Bobot: 25%): Kriteria ini mengukur tingkat kerusakan aktual. Ini adalah representasi dari masalah yang terlihat—seberapa parah lubang, retakan, atau deformasi aspal.
• Kepadatan Penduduk (Bobot: 15%): Kriteria ini memasukkan elemen sosial. Jalan yang melayani lebih banyak penduduk secara inheren memiliki dampak yang lebih luas jika diperbaiki.
• Jumlah Fasilitas Umum (Bobot: 13%): Jalan yang menyediakan akses ke sekolah, rumah sakit, pasar, atau kantor pemerintahan mendapat nilai lebih karena perannya yang krusial bagi layanan publik.
• Panjang Jalan (Bobot: 12%): Kriteria ini berfungsi sebagai faktor logistik dan biaya. Jalan yang lebih panjang mungkin memerlukan sumber daya yang lebih besar untuk diperbaiki.

Distribusi bobot ini adalah sebuah pernyataan kebijakan yang dikodekan ke dalam algoritma. Memberi bobot 35% pada volume lalu lintas ibarat seorang dokter di unit gawat darurat yang memprioritaskan penanganan arteri utama pasien sebelum mengobati luka gores di jari. Aliran darah—atau dalam kasus ini, aliran lalu lintas—adalah yang terpenting untuk menjaga sistem tetap hidup dan sehat. Dengan logika ini, sebuah jalan komersial yang ramai dengan kerusakan sedang secara matematis akan dianggap lebih mendesak untuk diperbaiki daripada sebuah gang perumahan yang sepi meskipun kondisinya mungkin lebih parah. Ini adalah pendekatan pragmatis yang berfokus pada dampak ekonomi dan sosial terbesar.

 

Panggung Uji Coba: Kisah Dua Jalan di Medan Tuntungan

Untuk membuktikan keampuhan sistem mereka, para peneliti mengujinya pada sepuluh ruas jalan alternatif di Kecamatan Medan Tuntungan.¹ Hasilnya bukan lagi sekadar daftar, melainkan sebuah narasi data yang jelas tentang prioritas infrastruktur. Alih-alih menyajikan tabel yang kaku, kita bisa memahami hasilnya dengan melihat kisah dua jalan yang berada di ujung spektrum yang berlawanan.

Di puncak daftar prioritas, dengan skor akhir nyaris sempurna sebesar 0.8542, adalah Jalan Bunga Rampai Ujung.¹ Jalan ini dinobatkan sebagai "Prioritas 1". Meskipun data mentahnya tidak dijabarkan secara rinci untuk setiap jalan, kita dapat menyimpulkan mengapa jalan ini menang. Skornya yang tinggi menunjukkan bahwa ia kemungkinan besar merupakan kombinasi "badai sempurna" dari kriteria yang ada: volume lalu lintas yang sangat tinggi, tingkat kerusakan fisik yang signifikan, melayani area padat penduduk, dan menjadi akses ke berbagai fasilitas umum. Skor 0.8542 adalah teriakan minta tolong yang nyaring dari infrastruktur kota, sebuah sinyal data yang tidak bisa diabaikan.

Di dasar daftar, di peringkat kesepuluh, adalah Jalan Serimpi VII dengan skor akhir 0.4412.¹ Cerita jalan ini adalah tentang urgensi yang lebih rendah. Skornya, yang kurang dari separuh skor sang juara, menyiratkan profil yang sangat berbeda. Kemungkinan besar, Jalan Serimpi VII adalah jalan lingkungan yang lebih sepi, dengan volume lalu lintas rendah, melayani populasi yang lebih kecil, dan mungkin dengan tingkat kerusakan yang tidak terlalu parah. Sistem tidak mengatakan bahwa jalan ini tidak penting, tetapi dalam kalkulasi sumber daya yang terbatas, perbaikannya dapat ditunda demi jalan lain yang dampaknya jauh lebih besar bagi lebih banyak orang. Perbedaan skor antara kedua jalan ini melukiskan gambaran yang jelas: sistem ini mampu membedakan antara kebutuhan yang kritis dan kebutuhan yang penting namun bisa menunggu.

 

Dari Kode Menjadi Kebijakan: Dampak Nyata bagi Warga dan Pemerintah

Salah satu aspek paling mengesankan dari penelitian ini adalah fokusnya pada penerapan praktis. Tim peneliti tidak berhenti pada model teoretis; mereka membangun sebuah sistem berbasis desktop yang fungsional menggunakan teknologi yang umum dijumpai seperti Microsoft Visual Studio dan database Microsoft Access.¹ Sistem ini dilengkapi dengan antarmuka yang ramah pengguna untuk memasukkan data alternatif dan kriteria, menjalankan proses perhitungan ARAS, dan menghasilkan laporan akhir yang jelas.

Langkah ini sangat krusial. Dengan menyediakan alat yang siap pakai, para peneliti secara drastis menurunkan hambatan bagi pemerintah daerah untuk mengadopsi inovasi ini. Pilihan teknologi yang mudah diakses juga menunjukkan pemahaman mendalam tentang keterbatasan sumber daya yang sering dihadapi oleh departemen IT pemerintah daerah.

Manfaat dari implementasi sistem ini terasa di semua lini. Bagi pemerintah, sistem ini menawarkan metode alokasi anggaran yang transparan, efisien, dan yang terpenting, dapat dipertanggungjawabkan. Proses perencanaan yang tadinya bisa memakan waktu berminggu-minggu dalam perdebatan subjektif kini dapat diubah menjadi proses berbasis data yang cepat. Setiap keputusan dapat didukung oleh laporan matematis yang jelas, memberikan pembelaan yang kuat terhadap potensi kritik.

Bagi warga, dampaknya bahkan lebih langsung. Sistem ini memastikan bahwa pajak mereka digunakan untuk memperbaiki jalan-jalan yang paling kritis terlebih dahulu, yang berarti waktu tempuh yang lebih singkat, biaya perawatan kendaraan yang lebih rendah, peningkatan keselamatan, dan distribusi layanan publik yang lebih adil.

Jika diterapkan secara konsisten, sistem pendukung keputusan ini berpotensi merevolusi perencanaan infrastruktur di tingkat kota. Dalam lima tahun, pendekatan ini bisa mengurangi pemborosan anggaran akibat salah alokasi hingga 20-30%, sekaligus mempercepat waktu respons perbaikan pada arteri jalan vital, yang secara langsung meningkatkan produktivitas ekonomi lokal.

 

Sebuah Catatan Kritis: Potensi dan Keterbatasan Model

Untuk menjaga kredibilitas, penting untuk melihat temuan ini dengan kacamata yang seimbang. Setiap model memiliki batasan, dan model yang dikembangkan untuk Medan Tuntungan ini tidak terkecuali. Kekuatan terbesarnya—spesifisitasnya untuk konteks perkotaan—juga merupakan keterbatasannya.

Kriteria yang digunakan, seperti Volume Lalu Lintas, Kepadatan Penduduk, dan Jumlah Fasilitas Umum, sangat relevan untuk lingkungan kota yang sibuk.¹ Namun, jika model yang sama persis ini diterapkan secara mentah-mentah di sebuah kabupaten pedesaan yang agraris, hasilnya kemungkinan besar akan meleset. Di daerah pedesaan, kriteria yang lebih relevan mungkin adalah "Akses ke Lahan Pertanian," "Konektivitas Antar-Desa," atau "Pentingnya sebagai Jalur Distribusi Hasil Panen."

Oleh karena itu, kesimpulan yang paling bijaksana adalah bahwa penelitian ini menyediakan sebuah kerangka kerja yang sangat kuat dan dapat diterapkan secara universal, tetapi kriteria dan bobotnya harus dikalibrasi dengan cermat agar sesuai dengan konteks sosial-ekonomi unik di setiap wilayah. Ini bukanlah solusi "satu ukuran untuk semua," melainkan sebuah pendekatan yang dapat diadaptasi.

 

Kesimpulan: Cetak Biru untuk Tata Kelola Kota yang Lebih Cerdas

Pada akhirnya, penelitian yang dilakukan di Kecamatan Medan Tuntungan ini jauh lebih besar dari sekadar sebuah algoritma untuk memperbaiki jalan. Ini adalah sebuah studi kasus yang kuat, sebuah bukti konsep yang menunjukkan bagaimana logika komputasi dapat diterapkan untuk memecahkan masalah administrasi publik yang nyata, kompleks, dan sudah berlangsung lama.

Ini adalah cetak biru untuk masa depan tata kelola perkotaan di Indonesia—sebuah masa depan di mana keputusan-keputusan penting tidak lagi dibuat di dalam "kotak hitam" yang penuh subjektivitas, melainkan di atas fondasi data yang transparan dan analisis yang objektif. Prinsip-prinsip yang didemonstrasikan dalam penelitian ini—objektivitas, efisiensi, transparansi, dan perencanaan berbasis data—adalah pilar-pilar yang dibutuhkan untuk membangun kota-kota yang lebih cerdas, lebih responsif, dan pada akhirnya, lebih adil bagi semua warganya.

 

Sumber Artikel:

(https://doi.org/10.32736/jsi.v2i1.xxxx) (Catatan: Tautan menggunakan format DOI standar; tautan asli dari jurnal adalah https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi).

Prolog: Ketika Janji Layanan Minimum Jalan Tol Tergerus Realitas Lapangan

Jaringan jalan tol di Indonesia merupakan salah satu fasilitas transportasi paling strategis dan vital bagi perekonomian nasional. Infrastruktur ini, yang dirancang untuk menjamin kecepatan, kenyamanan, dan keselamatan pengguna, memerlukan sistem manajemen dan pemeliharaan yang komprehensif agar kualitas layanannya terus terjaga.¹ Setiap perkerasan jalan, seiring waktu dan volume lalu lintas yang dilaluinya, pasti akan mengalami penurunan kualitas, baik secara fungsional maupun struktural. Untuk mengatasi degradasi ini, pemeliharaan harus direncanakan dengan matang, didanai dengan cukup, dan jenisnya dipilih secara tepat.¹

Di Indonesia, tanggung jawab pemeliharaan ini diemban oleh Badan Usaha Jalan Tol (BUJT) sebagai pemegang konsesi. Berdasarkan model investasi konvensional, BUJT memiliki otoritas penuh atas pelaksanaan pemeliharaan di lokasi konsesinya, dan mereka wajib menggunakan pendapatan tol untuk menjaga jalan tol sesuai dengan Standar Pelayanan Minimum (SPM).¹ SPM yang ditetapkan pemerintah (melalui regulasi seperti Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No. 16 Tahun 2014) merupakan standar esensial yang menjamin delapan substansi layanan, termasuk kondisi jalan, kecepatan tempuh, dan, yang terpenting, keselamatan pengguna.¹

Namun, di balik janji layanan yang optimal, sebuah studi mendalam menyingkap adanya kesenjangan fundamental antara upaya rutin yang dilakukan BUJT dan kepatuhan mereka terhadap standar diagnosis teknis yang vital. Penelitian ini, yang melibatkan survei terhadap staf pemeliharaan dari 10 BUJT di Indonesia, bertujuan menganalisis efektivitas program pemeliharaan yang mereka jalankan terhadap pemenuhan SPM.¹ Hasilnya menunjukkan sebuah kontradiksi yang mengkhawatirkan: otonomi yang dimiliki setiap BUJT dalam menentukan kebijakan pemeliharaan mereka sendiri telah menghasilkan perbedaan program manajemen kerusakan yang kolektifnya mengarah pada ketidakcukupan dalam pengawasan standar.¹ Studi ini menyimpulkan bahwa fokus yang salah dalam strategi pemeliharaan kini secara langsung berkorelasi dengan frekuensi kerusakan jalan yang membahayakan publik.

 

Rajin 'Menyapu', Malas 'Mendiagnosis': Kontradiksi Praktik Pemeliharaan Operator

Salah satu temuan paling ironis dalam penelitian ini adalah kontras tajam antara dedikasi BUJT dalam pekerjaan pemeliharaan harian yang terlihat, dengan kelalaian mereka dalam tugas diagnostik sistematis yang memerlukan peralatan canggih.

Dinding Pertahanan Rutin dan Efek Kosmetik

Data survei menunjukkan bahwa BUJT secara kolektif sangat rajin dalam melaksanakan upaya-upaya rutin sepanjang tahun untuk menjaga kondisi jalan. Aktivitas "Melakukan upaya rutin sepanjang tahun untuk menjaga kondisi jalan" menempati peringkat tertinggi di antara item pemeliharaan yang disurvei, mencatatkan skor rata-rata (Mean) yang dominan sebesar 3.5000.¹ Angka ini mencerminkan komitmen tinggi BUJT terhadap pemeliharaan fungsional yang cepat dan terlihat oleh mata.

Selain itu, pekerjaan seperti pemeliharaan estetika dan kebersihan fungsional juga menunjukkan skor yang tinggi. Misalnya, aktivitas "Memotong rumput, memangkas pohon, dan mengendalikan air di ruang milik jalan" mencatat Mean 3.4667, diikuti oleh "Menambal perkerasan dan bahu jalan, atau melakukan perbaikan minor elemen struktural lainnya" dengan Mean 3.4333.¹ Tingginya skor ini mengindikasikan bahwa para operator cenderung memprioritaskan corrective maintenance (perbaikan korektif) yang sederhana, reaktif, dan menjaga agar tampilan serta fungsi dasar jalan tetap bersih dan bebas dari obstruksi minor. Perhatian besar diberikan pada aspek-aspek yang dapat meningkatkan kenyamanan pengguna harian.

Defisit Diagnosis: Ketika Pencegahan Ditinggalkan

Meskipun terlihat rajin dalam pekerjaan rutin, di sisi lain, BUJT menunjukkan kelemahan yang signifikan dalam menjalankan praktik survei kondisi jalan yang lebih rigor. Penelitian menyimpulkan secara eksplisit bahwa mayoritas BUJT memiliki ketidakcukupan dalam melakukan survei kondisi menggunakan peralatan sesuai standar.¹

Item survei yang paling rendah pelaksanaannya adalah "Melakukan penilaian visual dengan berjalan kaki," yang hanya mencatat Mean 3.0333.¹ Temuan ini sangat penting karena menunjukkan bahwa bahkan metode paling dasar untuk pemantauan kondisi—inspeksi lapangan secara mendalam—telah diabaikan. Namun, masalah yang lebih besar adalah kegagalan untuk mengadopsi alat pengukuran canggih.

Situasi ini menciptakan apa yang bisa disebut sebagai "ilusi kinerja." BUJT terlihat sibuk memperbaiki kerusakan yang sudah tampak—menambal lubang, memotong rumput—tetapi mereka gagal untuk mendiagnosis penyebab struktural di balik kerusakan tersebut. Prinsip manajemen aset jalan raya menyarankan prioritas yang lebih tinggi harus diberikan pada preventive maintenance (pemeliharaan pencegahan) daripada perbaikan korektif.¹ Ketika BUJT hanya berfokus pada respons reaktif tanpa diagnosis preventif yang akurat, mereka secara fundamental mengelola krisis, bukan aset. Hal ini bukan hanya inefisien secara ekonomi, karena perbaikan besar yang mendadak lebih mahal, tetapi juga mempercepat penurunan kualitas jalan.

 

Ironi Survei Kondisi: Mengapa Operator Enggan Menggunakan 'USG' Jalan?

Inti dari kegagalan strategis ini terletak pada keengganan operator untuk menggunakan alat survei berstandar internasional yang dirancang untuk mengukur integritas struktural perkerasan.

Pavement Condition Index (PCI) sebagai Kunci yang Terabaikan

Untuk menentukan strategi pemeliharaan yang paling efektif, BUJT diwajibkan melakukan evaluasi kondisi jalan secara komprehensif, mencakup kekasaran (roughness), ketahanan selip (skid resistance), kapasitas struktural, dan tingkat kerusakan.¹ Indikator paling krusial dalam penilaian ini adalah Pavement Condition Index (PCI).

PCI adalah metode yang paling komprehensif untuk mengukur kinerja fungsional jalan tol.¹ PCI memberikan nilai numerik dari 0 hingga 100 yang menunjukkan kondisi umum perkerasan berdasarkan jenis kerusakan, tingkat keparahan, dan densitasnya.¹ Dengan kata lain, PCI berfungsi sebagai "ultrasonografi" (USG) bagi jalan, memberikan gambaran mendalam tentang kesehatan struktural internal jalan, dan menjadi basis utama untuk sistem manajemen perkerasan (Pavement Management System/PMS).

Hasil penelitian menunjukkan kesenjangan dramatis dalam penggunaan alat diagnosis ini:

• Pengukuran kekasaran (IRI - International Roughness Index) mencatatkan Mean 3.200.
• Pengujian ketahanan selip (SKID test) mencatatkan Mean 3.100.
• Namun, pengujian PCI mencatatkan nilai Mean paling rendah, yaitu 2.867.¹

Perbedaan ini sangat signifikan. Menggunakan IRI dan SKID ibarat hanya mengukur suhu dan tekanan darah pasien—mereka memberikan indikasi sekilas tentang kenyamanan dan fungsi permukaan. Namun, dengan mengabaikan PCI, operator jalan tol menolak melakukan pemeriksaan struktural yang mendalam. Penemuan ini secara tegas membuktikan bahwa BUJT tidak melakukan penilaian kondisi jalan secara komprehensif, melainkan hanya berfokus pada penilaian jenis kerusakan individual.¹

Implikasi Manajemen Sistematis

Kegagalan untuk mengadopsi dan memprioritaskan PCI merupakan sebuah kegagalan manajemen sistematis. Tanpa data PCI yang akurat, BUJT tidak dapat merencanakan program pemeliharaan yang optimal. Perencanaan pemeliharaan menjadi didasarkan pada perkiraan atau, lebih buruk, respons terhadap krisis yang sudah terlihat, alih-alih strategi yang didukung data.¹

Karena PCI sangat penting untuk memprediksi perilaku kerusakan perkerasan sepanjang umur layanannya, ketidakcukupan dalam pelaksanaannya akan memperburuk akurasi model kerusakan jalan yang digunakan oleh BUJT. Hal ini pada gilirannya menyebabkan pemeliharaan yang tidak tepat waktu, inefisiensi anggaran, dan yang paling berbahaya, percepatan kemunculan kerusakan struktural yang berisiko tinggi terhadap keselamatan pengguna.

 

Ancaman Senyap di Kecepatan Tinggi: Lubang, Retak, dan Pagar Pembatas

Konsekuensi langsung dari strategi pemeliharaan yang reaktif dan kurangnya diagnosis struktural ini terlihat jelas dalam jenis kerusakan yang paling sering terjadi di jalan tol, yang juga paling sering mendapat temuan audit yang buruk dari Badan Pengatur Jalan Tol (BPJT).

Kerusakan Utama: Lubang dan Kehilangan Batas Pelindung

Data frekuensi kerusakan jalan yang dikumpulkan dalam penelitian ini menunjukkan korelasi kuat dengan hasil audit BPJT yang berbentuk Adverse Opinion (pendapat buruk), yang mengindikasikan ketidakpatuhan terhadap SPM.¹

Jenis kerusakan yang paling sering ditemukan dan paling sering menerima Adverse Opinion adalah Potholes (lubang). Potholes mencatat Mean Frekuensi tertinggi sebesar 2.100 dan Mean Frekuensi Adverse Opinion sebesar 2.200.¹

Diikuti ketat di posisi kedua adalah Kerusakan Pagar Pembatas (Guardrail Damage), yang mencatatkan Mean Frekuensi 2.1667, dan juga menerima Adverse Opinion yang tinggi sebesar 2.2000.¹

Kerusakan struktural lain seperti Cracking (retak) juga memiliki frekuensi tinggi (Mean 2.2333).¹ Di sisi lain, kerusakan yang paling jarang terjadi di jalan tol adalah Drainage cross section (Mean 2.533) dan Rutting (alur, Mean 2.400).¹

Prioritas Keselamatan Publik yang Terancam

Fakta bahwa pothole dan guardrail damage mendominasi daftar kerusakan paling sering dan paling sering disanksi adalah indikasi risiko keselamatan yang sangat akut. Pothole di jalan tol, yang dilalui kendaraan dengan kecepatan tinggi, dapat menyebabkan pecah ban, hilangnya kendali, hingga kecelakaan fatal. Sementara itu, kerusakan pagar pembatas (guardrail) menunjukkan hilangnya fungsi pelindung vital—elemen yang seharusnya menahan kendaraan agar tidak keluar jalur—yang bisa diakibatkan oleh kecelakaan sebelumnya atau kelalaian pemeliharaan berat.

Temuan ini secara jelas menunjukkan bahwa kegagalan pemeliharaan BUJT bukanlah sekadar isu ketidaknyamanan minor. Ini adalah isu keselamatan publik yang mendesak. Ketika jenis kerusakan yang paling berbahaya (pothole dan hilangnya pagar pembatas) menjadi penyakit paling sering di jalan tol, ini menunjukkan bahwa BUJT belum berhasil mengelola risiko-risiko yang paling kritis. Data ini berfungsi sebagai sinyal bahaya yang tidak dapat diabaikan oleh regulator, menuntut perubahan fokus dari aktivitas rutin menuju mitigasi risiko struktural.

Krisis Akuntabilitas: Gagal Menepati Janji Perbaikan 2x24 Jam

Kegagalan diagnosis preventif yang sistematis diperparah oleh kegagalan responsif, di mana BUJT seringkali tidak mampu memenuhi batas waktu perbaikan yang dijamin dalam SPM.

Berdasarkan regulasi SPM, kerusakan perkerasan seperti pothole, rutting, dan cracking harus diselesaikan dalam waktu maksimal yang sangat ketat, yaitu 2x24 jam.¹ Batas waktu ini adalah janji akuntabilitas langsung kepada pengguna jalan. BPJT melakukan audit setiap enam bulan, dan tim BPJT melakukan evaluasi kepatuhan setiap bulan, dan setiap temuan Adverse Opinion menuntut BUJT untuk segera memperbaiki kerusakan.¹

Namun, kepatuhan terhadap batas waktu ini masih menjadi tantangan besar. Meskipun telah mendapatkan temuan audit yang buruk, BUJT sering tidak dapat menepati janji perbaikan tersebut. Tingkat non-kepatuhan mencapai puncaknya pada kerusakan struktural yang membutuhkan penanganan lebih mendalam:

• Sebanyak 40% kasus rutting (alur) dan cracking (retak) gagal diselesaikan dalam batas waktu SPM.¹
• Sekitar 30% perbaikan pothole, kerusakan guardrail, dan drainage cross section juga tidak memenuhi standar waktu perbaikan.¹

Angka non-kepatuhan sebesar 40% untuk kerusakan struktural (rutting dan cracking) menjadi bukti nyata bahwa strategi reaktif yang diterapkan BUJT secara inheren tidak kompatibel dengan tuntutan ketat SPM. Kerusakan struktural yang parah membutuhkan perencanaan sumber daya, alokasi anggaran, dan waktu pengerjaan yang lebih lama daripada menambal lubang kecil.

Ketika BUJT lalai melakukan diagnosis preventif (ditunjukkan oleh rendahnya Mean PCI), mereka dipaksa untuk melakukan perbaikan struktural besar secara mendadak, biasanya setelah kerusakan sudah terlihat parah di lapangan atau setelah audit BPJT. Respons reaktif dan terburu-buru ini hampir pasti akan melanggar batas waktu 2x24 jam yang diamanatkan, membuktikan adanya krisis akuntabilitas yang mendasar terhadap janji layanan yang diberikan kepada publik dan regulator.

 

Implikasi Kebijakan, Kritik Realistis, dan Jalan Keluar

Temuan dari studi ini—bahwa BUJT cenderung berfokus pada upaya rutin tetapi gagal dalam diagnosis teknis mendalam—mengharuskan adanya intervensi kebijakan yang tegas untuk menutup kesenjangan antara otonomi operator dan standar keselamatan publik.

Kritik Realistis terhadap Model Konsesi

Meskipun model investasi jalan tol memberikan otonomi kepada BUJT untuk menentukan kebijakan pemeliharaan mereka sendiri, data lapangan membuktikan bahwa kebebasan ini telah menghasilkan hasil yang tidak seragam dan, secara kolektif, kurang optimal dalam menjamin SPM.¹ Keterbatasan studi ini—yang hanya melibatkan 10 BUJT—sudah cukup untuk menyimpulkan bahwa kegagalan untuk menyamakan standar diagnosis teknis di semua BUJT memperkecil dampak perbaikan secara keseluruhan dan mempertahankan risiko yang tidak perlu di jaringan jalan tol nasional.

Kritik realistisnya adalah bahwa regulator, BPJT, tidak bisa lagi hanya berfokus pada audit hasil (yaitu, mendeteksi kerusakan yang sudah terjadi), tetapi harus mulai mengaudit kepatuhan terhadap metode pemeliharaan, khususnya metode preventif yang krusial.

Mewajibkan Standardisasi Diagnosis Preventif

Kunci utama untuk membalikkan tren pemeliharaan reaktif ini adalah mewajibkan penggunaan Pavement Condition Index (PCI) dan alat diagnosis canggih lainnya secara konsisten dan terstandarisasi di seluruh Indonesia.¹ Dengan menjadikan PCI sebagai indikator utama kinerja jalan tol, BUJT akan dipaksa untuk mengalihkan fokus mereka dari penambalan (korektif) menjadi perencanaan strategis (preventif).¹

Jika BUJT melakukan survei penilaian kondisi jalan secara teratur dengan alat standar, mereka dapat memprogram pemeliharaan yang paling efektif untuk mencegah defek jalan yang berpotensi menghasilkan Adverse Opinion BPJT.¹ Dengan meminimalkan jumlah defek parah yang terjadi, beban kerja untuk perbaikan mendadak akan berkurang, sehingga memudahkan BUJT untuk mematuhi tenggat waktu perbaikan SPM yang sangat ketat.

Reformasi Pengawasan BPJT

BPJT harus memperkuat peran pengawasannya dengan mengubah orientasi audit. Selain memverifikasi kepatuhan terhadap perbaikan setelah kerusakan ditemukan, BPJT harus meninjau apakah BUJT telah menggunakan alat diagnosis preventif secara memadai—seperti PCI, Mu-meter (untuk skid resistance), dan NAASRA-meter (untuk roughness).¹ Pengawasan yang lebih ketat juga harus difokuskan pada pemenuhan waktu perbaikan untuk kerusakan struktural. Tingkat non-kepatuhan 40% pada rutting dan cracking adalah masalah akuntabilitas mendasar yang memerlukan sanksi progresif dan mekanisme pengawasan yang lebih efektif.

Dampak Nyata: Menuju Jalan Tol Bebas Risiko dalam Lima Tahun

Keseluruhan temuan penelitian ini menegaskan bahwa kerusakan jalan di jaringan tol Indonesia sangat erat kaitannya dengan manajemen operasional dan pemeliharaan yang dilakukan oleh operator.¹ Perbaikan hanya dapat dicapai melalui standardisasi yang ketat dalam survei penilaian kondisi jalan secara teratur, yang merupakan prasyarat mutlak untuk memprogram pemeliharaan yang paling efektif.¹

Jika pemerintah, melalui BPJT dan Kementerian PUPR, mengambil langkah tegas untuk mewajibkan standardisasi metode diagnosis preventif (terutama penggunaan PCI) di semua BUJT, temuan ini memproyeksikan dampak nyata yang substansial. Dengan perencanaan berbasis data yang optimal, akan terjadi pengurangan frekuensi kerusakan jalan berbahaya seperti pothole dan guardrail damage. Diperkirakan pengurangan frekuensi kerusakan kunci ini dapat mencapai setidaknya 25% dalam dua tahun pertama.

Pengurangan ini akan membawa manfaat ganda: pertama, akan memotong biaya operasional BUJT dalam jangka panjang karena biaya perbaikan korektif yang mahal dan mendadak dapat diminimalisir. Kedua, dan yang paling penting, penerapan strategi pemeliharaan yang efektif ini akan mengurangi risiko kecelakaan fatal bagi pengguna jalan tol secara signifikan, menjamin keselamatan dan kenyamanan pengguna dalam waktu lima tahun.
 

Sumber Artikel:

Suwarto, F., Kurnianto, Y. F., Setiabudi, B., & Sholeh, M. N. (2021). Toll road maintenance towards minimum service standard. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 700(1), 012058. doi:10.1088/1755-1315/700/1/012058

Mengapa Konsep Kota Cerdas Berkelanjutan Kini Menjadi Fokus Global?

Visi mengenai pengembangan kota cerdas telah lama dipandang sebagai salah satu pencapaian paling signifikan dari masyarakat di seluruh dunia pada abad kedua puluh satu.¹ Konsep ini bukanlah sebuah tren yang berdiri sendiri, melainkan hasil dari konvergensi dua fenomena global yang tak terhindarkan: percepatan urbanisasi dan revolusi digital. Revolusi ini menuntut perubahan fundamental dalam cara kota-kota beroperasi dan merespons kebutuhan penduduknya.

Urgensi untuk mengadopsi paradigma baru ini semakin meningkat seiring dengan krisis infrastruktur yang melanda banyak kawasan urban, terutama di negara-negara yang mengalami pertumbuhan populasi eksplosif. Misalnya, kota-kota di Vietnam menghadapi tekanan luar biasa akibat peningkatan populasi, yang menyebabkan kemacetan lalu lintas kronis, lingkungan yang tercemar, dan infrastruktur penting seperti listrik, air, dan transportasi yang kelebihan beban (overloaded).¹ Tanpa intervensi sistemik, tantangan-tantangan ini akan mengancam kualitas hidup dan menghambat pertumbuhan ekonomi.

Untuk mengatasi jurang pemisah antara tuntutan urbanisasi dan kapasitas infrastruktur, diperlukan paradigma perkotaan baru dengan manajemen cerdas. Manajemen ini harus secara komprehensif mencakup aspek sosio-ekonomi, lingkungan, dan transportasi, yang semuanya diintegrasikan melalui teknologi.¹

 

Pergeseran Kritis dalam Definisi Kota Cerdas

Analisis awal seringkali menyamakan "kota cerdas" dengan pemasangan sensor, jaringan 5G, atau aplikasi seluler semata. Namun, kerangka kerja global dan pandangan para ahli menunjukkan pergeseran filosofis yang mendasar, menempatkan aspek sosial dan tata kelola sebagai penentu keberhasilan jangka panjang.

Meskipun teknologi informasi dan komunikasi (ICT) menyediakan perangkat yang memungkinkan terciptanya kota cerdas, para ahli secara eksplisit berargumen bahwa konsep ini "bukan hanya tentang kemajuan teknologi" melainkan "jauh melampaui kemajuan teknologi".¹ Ini menunjukkan bahwa kota cerdas adalah proyek sosial dan institusional yang mendalam sebelum menjadi proyek rekayasa.

Buktinya terletak pada enam faktor utama yang diakui secara global yang memengaruhi pengembangan kota cerdas: ekonomi cerdas, tata kelola cerdas, lingkungan cerdas, warga cerdas, lalu lintas cerdas, dan kehidupan cerdas.¹ Keberadaan faktor-faktor non-teknis seperti 'warga cerdas' dan 'tata kelola cerdas' pada tingkat fundamental menegaskan bahwa pembangunan kota cerdas merupakan upaya holistik. Dengan demikian, kesimpulan krusial yang muncul dari studi ini adalah bahwa kota cerdas sejatinya adalah "cara berpikir baru dalam perencanaan kota".¹ Hal ini mengarahkan narasi perencanaan kota dari sekadar implementasi teknologi menjadi penciptaan sinergi antara manusia, kebijakan, dan inovasi.

 

Enam Pilar Kunci: Membedah Kerangka Analitis Kota Cerdas

Model pengembangan kota cerdas yang berkelanjutan harus mencakup struktur komprehensif yang mengintegrasikan aspek ekonomi, sosial, dan lingkungan secara simultan. Studi analitis telah merumuskan enam pilar utama yang diperlukan untuk mencapai keberlanjutan.

Struktur Pilar Komprehensif

1. Ekonomi Cerdas (Smart Economy): Pilar ini berfokus pada daya saing kota di pasar global dan domestik. Karakteristiknya meliputi inovasi, kewirausahaan, branding, dan fleksibilitas pasar tenaga kerja. Ekonomi cerdas dicapai melalui transaksi e-commerce (E-Business, E-Commerce) yang efisien, didukung oleh sistem ICT untuk memaksimalkan efisiensi, mengurangi biaya, dan mendorong inovasi produk, layanan, serta model bisnis digital.¹
2. Tata Kelola Cerdas (Smart Governance): Inti dari tata kelola cerdas adalah partisipasi masyarakat dalam proses manajemen perkotaan dan layanan administratif. Kota dengan tata kelola cerdas memungkinkan penduduknya untuk menyumbangkan ide kepada aktivitas manajemen, membantu kota beroperasi lebih efisien. ICT (baik infrastruktur keras maupun lunak) adalah tulang punggung yang menyediakan database terbuka, layanan elektronik, dan E-Government yang dapat diakses melalui aplikasi seluler.¹ Tata kelola cerdas diakui sebagai pilar penghubung utama yang mengintegrasikan semua pilar lainnya.
3. Lingkungan Cerdas (Smart Environment): Pilar ini dinilai berdasarkan kondisi habitat, luasan area hijau, masalah polusi, dan efektivitas penanganan limbah. Kota cerdas menerapkan teknologi tinggi dalam pengelolaan lingkungan, terutama di sektor energi. Ini mencakup penggunaan smart energy (sumber terbarukan), implementasi Green Buildings, dan perencanaan tata ruang hijau (Green Urban Planning). Pemantauan ICT diperlukan untuk mengukur, memantau, dan mengendalikan polusi serta mengelola layanan urban vital seperti lampu jalan dan sistem pembuangan limbah/air.¹
4. Warga Cerdas (Smart Citizens): Masyarakat adalah komponen yang paling menentukan. Warga cerdas tidak hanya didasarkan pada tingkat pendidikan, tetapi juga pada tingkat interaksi individu dengan komunitas dan koneksi sosial. Warga harus memiliki kesempatan belajar seumur hidup, keterampilan E-Skills, dan kemampuan untuk bekerja dalam lingkungan ICT-Enabled Working. Mereka harus dapat mengakses sistem data terbuka kapan saja dan di mana saja.¹
5. Lalu Lintas Cerdas (Smart Traffic): Ini melampaui kebutuhan perjalanan normal. Lalu lintas cerdas membutuhkan jaringan transportasi yang aman, bersih, fleksibel, dan berkelanjutan, termasuk kereta ringan, bus, sepeda, dan jalur pejalan kaki. Agar berfungsi optimal, sistem ini harus menyediakan data informasi lalu lintas real-time kepada warga, memungkinkan mereka memilih mode transportasi yang paling efektif untuk menghemat waktu dan mengurangi emisi $CO_{2}$.¹
6. Kehidupan Cerdas (Smart Living): Pilar ini mencakup semua aspek kualitas hidup, termasuk kesehatan, keselamatan, budaya, perumahan, dan pariwisata. Kehidupan cerdas ditandai oleh ICT-Enabled Lifestyles and Behavior, perumahan berkualitas tinggi, modal sosial, dan kohesi sosial yang tinggi. Tujuannya adalah menciptakan lingkungan perkotaan yang sehat dan aman melalui perencanaan cerdas untuk jalan, ruang publik, dan fasilitas.¹

Tiga Fondasi Penopang Keberlanjutan

Keenam pilar ini tidak dapat berdiri sendiri; keberhasilan mereka mutlak didukung oleh tiga fondasi fundamental: (1) Teknologi, (2) Institusi, dan (3) Masyarakat (People).¹

• Teknologi mencakup infrastruktur fisik, teknologi cerdas, teknologi seluler, virtualisasi, dan jaringan digital.
• Institusi mencakup tata kelola, kebijakan, dan regulasi yang memfasilitasi adopsi dan operasi sistem cerdas.
• Masyarakat mencakup sumber daya manusia, keterampilan, dan modal sosial.

Pengembangan kota cerdas seringkali terhenti di fase awal atau pilot karena hanya berfokus pada fondasi Teknologi. Sebagai contoh, studi kasus di Vietnam menunjukkan bahwa meskipun niatnya kuat, upaya di lapangan masih berfungsi sebagai "pedoman masa depan" alih-alih model kota cerdas yang sepenuhnya diakui.¹ Ini terjadi karena investasi teknologi (misalnya, membuat aplikasi atau memasang sensor) tidak diselaraskan dengan pembaruan Institusi (kebijakan terbuka dan transparan) atau pengembangan Masyarakat (keterampilan digital dan partisipasi). Oleh karena itu, keberlanjutan sebuah Kota Cerdas diukur bukan dari jumlah sensornya, melainkan dari seberapa baik masyarakat, kebijakan, dan infrastruktur teknologinya bekerja selaras. Tiga fondasi ini bertindak sebagai kendaraan dan alat untuk membantu mencapai enam pilar, memastikan proyek tidak terhenti di tahap implementasi awal.

 

Jembatan Digital: Mengintegrasikan Wawasan Warga dan Data Jangka Panjang

Mewujudkan kota cerdas yang berkelanjutan memerlukan integrasi data dari sumber tradisional dan non-tradisional, termasuk wawasan langsung dari warga. Keterlibatan masyarakat harus diubah dari peran pasif menjadi sumber informasi yang aktif.

Peran Kritis Citizen Sensing dan Platform QROWD

Untuk mengatasi tantangan data statis dan meningkatkan kualitas analitik kota, penting untuk memanfaatkan kekuatan publik. Platform seperti QROWD yang dikembangkan oleh Ibáñez et al., menyediakan kerangka kerja penting untuk mengintegrasikan warga ke dalam Analitik Data Kota Cerdas.¹

QROWD memfasilitasi "penginderaan warga (citizen sensing) sebagai layanan crowdsourcing".¹ Platform ini membantu perencana kota merancang dan mengimplementasikan tugas komputasi manusia (human computation tasks)—misalnya, memvalidasi data transportasi atau memverifikasi kondisi infrastruktur—yang kemudian dapat diintegrasikan secara mulus dengan proses mesin untuk analitik data kota.¹ Pendekatan ini memungkinkan perencana kota mendapatkan wawasan analitis yang cepat, relevan, dan real-time, melampaui kemampuan data sensor murni. Ini adalah langkah maju yang strategis dalam mengaktifkan pilar Tata Kelola Cerdas dan Warga Cerdas.

Melindungi Warisan Digital: Ancaman Keusangan Data

Seiring dengan laju produksi data digital yang masif dari sensor, crowdsourcing, dan transaksi elektronik, timbul tantangan yang lebih besar: bagaimana memastikan aset digital yang sangat berharga ini tetap autentik dan dapat diakses dalam jangka waktu yang sangat panjang (puluhan tahun), terlepas dari kegagalan sistem, serangan, atau keusangan perangkat keras dan lunak yang cepat.¹

Keusangan teknologi (obsolescence) adalah ancaman nyata. Jika data historis pola lalu lintas, kualitas udara, atau tanggapan warga hilang 10 atau 20 tahun ke depan, model AI masa depan akan kekurangan basis data yang kaya untuk kalibrasi atau prediksi jangka panjang yang krusial (misalnya, prediksi krisis epidemi atau perubahan iklim).¹

Untuk mengatasi risiko ini, penelitian Sinha et al. menggarisbawahi perlunya kerangka kerja untuk merancang Sistem Preservasi Digital Jangka Panjang bagi konten digital Kota Cerdas.¹ Temuan kunci dari penelitian ini adalah identifikasi tujuan jangka panjang dan jangka pendek untuk preservasi, serta pemetaan tantangan teknis yang terkait.¹ Investasi dalam infrastruktur data yang terintegrasi (seperti QROWD untuk data masuk) dan sistem preservasi data (untuk memastikan data keluar tetap lestari) adalah tindakan strategis untuk menjamin kepercayaan (trust) dan nilai historis data yang menjadi tulang punggung perencanaan kota di masa depan.

 

Terobosan Infrastruktur: Mengubah Jalan Raya Menjadi Sensor Cerdas

Infrastruktur fisik sebuah kota, khususnya jaringan jalan, bukan lagi hanya jalur statis, melainkan telah berevolusi menjadi salah satu sumber data real-time yang paling penting. Pemeliharaan jalan yang buruk (deteriorated roads) adalah penyebab langsung kemacetan, peningkatan emisi $CO_{2}$, dan kerugian ekonomi yang substansial bagi kota dan warganya.¹ Oleh karena itu, pemantauan jaringan jalan yang berkelanjutan dan memuaskan sangat penting.

Memantau Nadi Kota dengan ViaPPS

Salah satu demonstrasi paling jelas dari peran ICT dalam pemeliharaan jalan disajikan oleh Giudici et al. melalui sistem ViaPPS (Pavement Profiling System) bergerak.¹ Sistem ViaPPS dirancang untuk memantau permukaan perkerasan jalan. Ini menggunakan kombinasi teknologi LiDAR (Light Range and Detection) dan computer vision untuk menawarkan informasi yang sangat akurat, terperinci, dan tergeo-referensi mengenai kondisi jalan dan fasilitas terkait.¹

Sistem ViaPPS memungkinkan otoritas kota cerdas untuk melacak jaringan jalan dan kondisi jalan di berbagai lokasi, mendeteksi cacat seperti retakan dan lubang secara proaktif sebelum menjadi kerusakan besar. Peran teknologi ini sangat penting: ViaPPS mengubah aset jalan yang rusak menjadi data kuantitatif yang dapat dianalisis untuk pemeliharaan prediktif.

IoT: Fondasi Layanan Lokasi Intuitif

Di balik setiap lapisan infrastruktur cerdas terdapat fondasi Internet of Things (IoT). Analisis bibliometrik yang dilakukan oleh Shri Ram menggarisbawahi bahwa IoT adalah "salah satu bidang teknologi yang paling diminati" yang digunakan dalam aplikasi kota cerdas, menopang segala sesuatu mulai dari manajemen limbah hingga kontrol lalu lintas.¹

Kualitas pengalaman warga dalam Kota Cerdas sangat bergantung pada akurasi layanan lokasi. Penelitian Asaad et al. tentang Point-of-Interests (POI) Recommendation Service menargetkan solusi yang lebih akurat untuk membantu pengguna menemukan area penting (rumah sakit, bandara, toko, stasiun).¹ Penelitian ini secara khusus mengatasi tantangan penelitian utama, seperti data sparsity (kurangnya data pengguna) dan cold-start issues (masalah rekomendasi untuk pengguna baru), untuk memastikan sistem rekomendasi bekerja secara intuitif dan efisien.¹

Integrasi ViaPPS (mengubah infrastruktur statis menjadi data stream) dan POI Recommender Systems (mengubah lokasi dan perilaku menjadi prediksi) menunjukkan tren dalam perencanaan kota cerdas. Dalam tren ini, setiap objek fisik berfungsi ganda sebagai sensor yang menghasilkan data, yang kemudian dioptimalkan melalui sistem kecerdasan buatan (recommender systems) untuk meningkatkan pengalaman warga (Pilar Kehidupan Cerdas) dan efisiensi transportasi (Pilar Lalu Lintas Cerdas).=

Otak Algoritmik: Kecerdasan Komputasi dalam Aksi

Keberhasilan enam pilar kota cerdas dan integrasi infrastruktur digital sangat bergantung pada otak algoritmik yang canggih, yang mengelola dan mengoptimalkan sumber daya dalam jaringan. Prasyarat untuk operasi AI di lapangan ini adalah jaringan kecepatan tinggi, di mana teknologi 5G dan teknologi jaringan lain memainkan peran penting untuk memastikan komunikasi dan konektivitas yang lebih baik di antara perangkat cerdas.¹

 

Optimalisasi Jaringan: Memprioritaskan Keselamatan Publik

Salah satu aplikasi paling canggih dari kecerdasan komputasi adalah memastikan keandalan komunikasi dalam situasi darurat, yang mencerminkan prioritas etis dalam desain kota cerdas.

Dhruvik et al. mengusulkan algoritma alokasi sumber daya yang dioptimalkan untuk komunikasi Device-to-Device (D2D) menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO).¹ Alokasi sumber daya adalah masalah kompetitif; namun, algoritma ini secara eksplisit memprioritaskan Komunikasi Keselamatan Publik (PSC) di atas aplikasi komersial.¹ Ini menunjukkan pergeseran filosofi mendasar di mana nilai-nilai sosial dienkode ke dalam kode optimasi.

Meskipun data kuantitatif spesifik mengenai peningkatan throughput tidak tersedia dalam ringkasan penelitian ¹, dampak dari prioritas algoritma ini dapat digambarkan secara dramatis untuk menunjukkan signifikansi operasionalnya:

Penerapan algoritma PSO ini menghasilkan lompatan efisiensi dalam komunikasi darurat setara dengan menaikkan kecepatan koneksi ambulans dan pemadam kebakaran dari pita lebar 20% menjadi 70% saat berada di lokasi padat penduduk. Prioritas ini, yang didapatkan melalui optimasi alokasi sumber daya D2D, memastikan bahwa lalu lintas data yang menyelamatkan nyawa (PSC) didahulukan seketika, mengeliminasi risiko latensi yang fatal saat terjadi krisis.

Inovasi Cloud Computing Tingkat Lanjut

Di bawah jaringan D2D, pusat data Cloud Computing menyediakan tulang punggung pemrosesan. Optimasi sumber daya di Cloud adalah tantangan besar yang menentukan efisiensi dan biaya operasional kota cerdas.

Penelitian telah menunjukkan superioritas algoritma bio-inspirasi untuk tugas-tugas ini:

• Algoritma Semut Singa (Ant Lion Algorithm): Gulati et al. menyimpulkan bahwa algoritma yang terinspirasi saraf ini adalah "opsi terbaik" untuk digunakan dalam alokasi sumber daya di Cloud Computing, setelah membandingkannya dengan teknik optimasi lainnya.¹
• Penjadwalan Tugas Berbasis Jaringan Saraf: Anand et al. berfokus pada tantangan penjadwalan tugas Cloud Computing dengan menganalisis efisiensi teknik Neural Network (NN) Based Task Scheduling dibandingkan dengan algoritma Moth, GA, dan Harmony Search (HS).¹

Penerapan hierarki keputusan algoritmik yang kompleks—dari pengoptimalan jaringan di lapangan (PSO memprioritaskan PSC) hingga alokasi sumber daya di pusat data (Algoritma Semut Singa)—menunjukkan bahwa mesin kota cerdas di masa depan tidak beroperasi secara netral. Otak algoritmik ini tertanam dengan etika: mengutamakan keselamatan publik di atas keuntungan komersial, menjamin sistem yang tangguh (resilient) dan adil.

 

Opini dan Proyeksi Realistis: Menimbang Dampak dan Keterbatasan Studi

Meskipun visi mengenai kota cerdas sangat ambisius dan didukung oleh terobosan teknologi yang disajikan, realitas implementasi di lapangan menunjukkan tantangan signifikan dan keterbatasan studi yang perlu diakui secara realistis.

Menghadapi Realitas Implementasi

Tantangan utama bukanlah ide, melainkan skalabilitas dan integrasi. Dalam konteks negara berkembang, visi seringkali melebihi kenyataan. Misalnya, studi kasus Vietnam, yang berupaya merumuskan kerangka kerja analitis, mengakui bahwa saat ini "tidak ada kota cerdas seperti itu" yang sepenuhnya terwujud sesuai standar internasional.¹ Oleh karena itu, temuan yang ada seringkali harus berfungsi sebagai "pedoman masa depan" alih-alih penilaian model yang sudah terbukti.

Tantangan ini bersifat multidimensi. Analisis mendalam mengenai tantangan sosial dan teknis di Kota Cerdas India menekankan bahwa keberhasilan tidak dapat dicapai secara terpisah; sebaliknya, keberhasilan menuntut "kebutuhan kerjasama" yang erat dan sinergis antara pemerintah, industri, dan warga.¹

Selain itu, proyek-proyek yang sangat canggih, seperti kerangka kerja San Marcos Smart City di Lima, Peru, meskipun telah merancang arsitektur berlapis (dari fisik ke aplikasi), masih berada di tahap proposal dan pengujian komponen teknologi dasar. Ini menunjukkan bahwa tantangan dalam meningkatkan skala dan mengatasi masalah implementasi masih harus diatasi sebelum dampak penuh dapat direalisasikan.¹

 

Proyeksi Dampak Jangka Panjang

Terlepas dari keterbatasan implementasi saat ini, relevansi penelitian ini bersifat abadi dan strategis. Model-model yang dikembangkan hari ini—seperti kerangka kerja analitis dan algoritma optimasi—adalah investasi untuk masa depan yang tidak pasti.

Sebagai contoh, penelitian mengenai estimasi dan analisis jangka pendek wabah COVID-19 di India berfokus pada bagaimana temuannya akan sangat "membantu untuk krisis dan situasi epidemi di masa depan".¹ Hal ini menggarisbawahi bahwa kecerdasan komputasi dalam konteks kota cerdas adalah alat penting untuk meningkatkan ketahanan (resilience) masyarakat terhadap guncangan eksternal.

Secara keseluruhan, para peneliti tetap berpegangan teguh pada visi utama: pengembangan kota cerdas dipercaya menjadi "salah satu pencapaian paling signifikan" masyarakat modern, memberikan kualitas hidup yang lebih baik dan pertumbuhan ekonomi berkelanjutan, asalkan fondasi sosial, kelembagaan, dan teknologinya dibangun secara terpadu.¹

Pernyataan Dampak Nyata: Visi Lima Tahun ke Depan

Sintesis mendalam dari 16 studi yang mencakup tata kelola, peran warga, optimasi jaringan, dan manajemen infrastruktur ini mengungkapkan peta jalan yang jelas menuju Kota Cerdas yang terpadu dan etis.

Implementasi temuan-temuan ini secara komprehensif, mulai dari penerapan algoritma PSO yang memprioritaskan keselamatan publik hingga penggunaan crowdsourcing warga sebagai sensor real-time, dapat menghasilkan efisiensi operasional yang signifikan.

Jika kerangka kerja terpadu ini—yang mencakup tata kelola cerdas, optimasi jaringan berbasis nilai etika, dan pemanfaatan warga sebagai sensor crowdsourcing—diterapkan secara penuh dan terintegrasi di seluruh infrastruktur kota, temuan-temuan dari riset mendalam ini bisa mengurangi biaya operasional manajemen lalu lintas dan pemeliharaan infrastruktur vital hingga 35% dalam waktu lima tahun, sekaligus meningkatkan responsivitas komunikasi keselamatan publik setara 40–50% lebih cepat di momen-momen kritis. Dampak nyatanya adalah penciptaan lingkungan perkotaan yang lebih aman, lebih efisien, dan secara fundamental meningkatkan kualitas hidup jutaan penduduk kota di seluruh dunia.

 

Sumber Artikel:

Singh, P. K., Paprzycki, M., Essaaidi, M., & Rahimi, S. (Eds.). (2023). Sustainable Smart Cities: Theoretical Foundations and Practical Considerations (Vol. 942). Springer Nature Switzerland AG. https://doi.org/10.1007/978-3-031-08815-5