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

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

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

 

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

 

Jalan yang Lebih Baik, Dimulai dari Data di Genggaman Anda

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

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

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

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

 

Sumber Artikel:

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

Kontribusi Utama terhadap Bidang

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

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

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

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

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

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

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

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

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan

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

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

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

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

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

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

 

Paper ini menyajikan studi kasus mendalam mengenai upaya restrukturisasi kurikulum di Departemen Teknik Sipil Universitas Aveiro (Portugal) sebagai respons terhadap masalah kritikal dalam industri konstruksi: tingginya tingkat kecelakaan fatal dan serius. Laporan ini secara eksplisit mengidentifikasi akar masalah—yang telah lama diakui—sebagai kurangnya konten terstruktur mengenai Kesehatan dan Keselamatan (K3), pencegahan risiko, dan manajemen risiko dalam kurikulum teknik sipil tingkat sarjana dan pascasarjana.  

Jalur logis penelitian ini dimulai dari kewajiban regulasi yang diberlakukan di tingkat Eropa. Arahan kunci, khususnya Temporary or Mobile Construction Sites Directive (Directive 92/57/EEC), menciptakan kerangka hukum yang menuntut pendekatan koordinasi K3 di semua fase proyek, mulai dari persiapan desain hingga eksekusi. Arahan ini secara krusial tidak hanya melibatkan koordinator K3, tetapi juga mewajibkan semua peserta proyek—termasuk insinyur sipil—untuk memiliki pengetahuan yang memadai guna menjalankan tugas mereka dan menegakkan rantai liabilitas. Kekurangan pengetahuan ini, sebagaimana terungkap dalam studi terdahulu, seringkali menyebabkan kegagalan perencanaan langkah-langkah pencegahan risiko yang benar sepanjang siklus hidup konstruksi (desain, eksekusi, dan penggunaan).

Untuk mengatasi tantangan pendidikan yang kompleks ini, Universitas Aveiro merombak kurikulum teknik sipilnya sesuai dengan agenda Bologna, bertransformasi dari program lima tahun menjadi Sarjana tiga tahun dan Master dua tahun. Intervensi kunci adalah pengenalan kerangka 4-unit studi K3 yang berjenjang.  

Kerangka kurikulum ini dirancang untuk memisahkan antara penanaman budaya umum (melalui unit wajib seperti Construction Management and Safety Coordination) dan pengembangan kompetensi spesialis (melalui unit pilihan seperti Construction Design and Execution Safety Coordination).  

Metode penelitian yang digunakan adalah survei self-rating berdasarkan skala Likert lima poin (1=sangat buruk; 5=sangat baik), yang dilakukan pada semester kedua tahun akademik 2008-2009. Populasi target dibagi menjadi dua kelompok utama: mahasiswa Sarjana tingkat ketiga (sebagai baseline awal) dan mahasiswa Master yang telah terpapar unit K3 (baik wajib maupun pilihan). Survei ini bertujuan untuk mengevaluasi perubahan dan evolusi sikap serta pengetahuan mahasiswa terhadap manajemen risiko K3. Hasil temuan menyimpulkan bahwa metode dan silabus yang diterapkan berhasil menanamkan budaya manajemen risiko K3 yang positif, dengan kompetensi mendalam dicapai melalui unit spesialisasi.  

Sorotan Data Kuantitatif Secara Deskriptif

Analisis data kuantitatif yang dikumpulkan pada awal dan akhir semester kedua tahun akademik 2008-2009 mengungkapkan kesenjangan pengetahuan mendasar pada kelompok baseline dan peningkatan kompetensi yang sangat berbeda antara kelompok unit wajib dan unit pilihan.

Kesenjangan Baseline dan Profil Risiko Rendah Awal: Survei awal terhadap mahasiswa Sarjana tingkat ketiga menunjukkan kurangnya kesiapan yang signifikan. Hasilnya menunjukkan bahwa 65.5% dari mahasiswa ini menilai sikap mereka terhadap pencegahan risiko konstruksi sebagai poor atau very poor. Lebih lanjut, sekitar 76% secara kolektif menilai pengetahuan mereka tentang regulasi hukum dan manajemen risiko K3 sebagai sangat terbatas. Temuan ini menunjukkan hubungan kuat antara kurikulum teknik sipil tradisional yang tidak terintegrasi dan profil risiko pengetahuan rendah (koefisien korelasi yang sangat mendekati 0.0), menunjukkan potensi kuat untuk objek penelitian baru dalam validasi kurikulum pra-Bologna.  

Dampak Diferensial Spesialisasi: Perbedaan paling dramatis muncul ketika membandingkan hasil survei pasca-intervensi antara kelompok yang hanya mengambil unit wajib dan kelompok yang mengambil unit pilihan spesifik (yang mencakup penempatan praktis dan seminar spesialis).  

Indicator K3 : Kelompok Unit Wajib: Kelompok Unit Pilihan : Rasio Peningkatan

Sikap terhadap Pencegahan Risiko : 42.9% : 73.3% : 1.71

Pengetahuan Regulasi Legal K3 : 28.6% : 73.3% : 2.56

Pengetahuan Manajemen Risiko K3 35.7% : 86.7% : 2.43

Evolusi Sikap (Post-Intervention) 71.4% : 100% : 1.40

Data menunjukkan bahwa pada Pengetahuan Manajemen Risiko K3, kelompok unit pilihan mencapai tingkat good atau very good sebesar 86.7%, jauh melampaui kelompok unit wajib yang mencapai 35.7%. Disparitas ini menghasilkan rasio peningkatan sebesar 2.43, yang secara kuantitatif mengindikasikan bahwa spesialisasi konten kurikulum memiliki koefisien korelasi positif yang sangat kuat (di atas jika diukur melalui model regresi) dengan perolehan kompetensi manajemen risiko, menunjukkan potensi kuat untuk objek penelitian baru dalam optimalisasi sumber daya pendidikan.  

Selain itu, evolusi sikap menunjukkan hasil yang luar biasa pada unit pilihan, di mana 100% mahasiswa menilai evolusi sikap mereka terhadap manajemen risiko K3 sebagai good (46.7%) atau very good (53.3%) pasca-intervensi. Kinerja akademik juga mendukung temuan ini; mahasiswa unit pilihan menunjukkan hasil ujian yang superior, dengan 20.0% memperoleh nilai very good dan 46.7% memperoleh nilai good. Hasil ini memvalidasi bahwa kedalaman materi dan metode pengajaran interaktif (seperti seminar spesialis dan penempatan lapangan) secara langsung menghasilkan hasil akademik yang superior.  

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Kontribusi paper ini terhadap bidang pendidikan teknik sipil dan manajemen risiko konstruksi sangat signifikan, terutama dalam menyediakan kerangka kerja yang teruji untuk mencapai kepatuhan regulasi melalui pendidikan formal.

Model Kurikulum Berjenjang (Structured Curriculum Model)

Kontribusi utama adalah penyediaan model empiris yang terstruktur mengenai bagaimana pendidikan K3 dapat diintegrasikan secara efektif ke dalam kerangka Teknik Sipil pasca-Bologna. Model 4-unit ini secara strategis memisahkan pengetahuan K3 dasar, yang wajib bagi semua insinyur (memenuhi peran liabilitas), dari kompetensi spesialis yang diperlukan untuk fungsi koordinator K3 (memenuhi peran kepemimpinan regulasi). Ini memastikan bahwa lulusan yang minimal hanya mengikuti unit wajib memperoleh pemahaman tentang kewajiban dan langkah-langkah keselamatan umum, sedangkan mereka yang melanjutkan ke unit pilihan secara teoritis siap menjalankan fungsi yang disyaratkan oleh Directive 92/57/EEC dari fase desain awal.  

Validasi Spesialisasi Konten K3

Studi ini secara kuantitatif memvalidasi hipotesis bahwa pengetahuan K3 spesifik (termasuk penilaian risiko mendalam, dan penyusunan instrumen K3 formal seperti Health and Safety Plan) memerlukan unit studi yang terdedikasi. Sebagaimana ditunjukkan oleh disparitas kuantitatif yang telah dibahas (rasio peningkatan 2.43), integrasi K3 yang superfisial dalam mata kuliah manajemen umum tidak cukup untuk mengembangkan kompetensi yang diperlukan untuk peran koordinator yang efektif. Tingkat kompetensi yang diakui sendiri oleh mahasiswa pada unit pilihan (hingga 86.7% good/very good) secara definitif menegaskan bahwa kedalaman dan spesialisasi materi adalah kunci.  

Bukti Metodologi Inklusif dan Praktik

Paper ini juga memberikan kontribusi metodologis yang berharga dengan menyoroti efektivitas penggunaan spesialis industri dalam pengajaran. Unit pilihan yang paling berhasil mengintegrasikan seminar yang disampaikan oleh spesialis eksternal, yang dinilai sangat tinggi oleh mahasiswa (66.7% very good), serta penempatan praktis satu minggu di lokasi konstruksi. Pendekatan ini menunjukkan bahwa transfer pengetahuan K3 praktis dan retensi sikap positif sangat bergantung pada interaksi langsung dengan keahlian industri.  

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun model kurikulum ini menunjukkan keberhasilan yang jelas, penelitian ini secara eksplisit mengidentifikasi dua keterbatasan utama yang harus dijadikan titik awal untuk penyelidikan akademik di masa depan.

Kesenjangan Pengalaman Praktis dan Desain

Keterbatasan paling kritis yang diakui oleh penulis adalah kesenjangan antara kompetensi akademis dan kesiapan profesional. Studi ini menyimpulkan bahwa meskipun mahasiswa unit pilihan telah menunjukkan pengetahuan dan sikap yang mendalam, pendidikan mereka "perlu dikomplemen dengan pengalaman di lokasi dan desain". Hal ini berarti bahwa gelar Master, bahkan dengan unit spesialisasi, hanya memberikan kesiapan teoritis untuk diintegrasikan ke dalam tim koordinasi. Penelitian ini tidak mengukur dampak pelatihan (misalnya, keterampilan interpersonal koordinator, pengambilan keputusan di bawah tekanan, atau penanganan konflik peran) setelah alumni mulai bekerja di industri.  

Risiko Persepsi Diri yang Tidak Realistis (Unreal Perception)

Penulis menyoroti masalah validitas instrumen penilaian diri. Terdapat indikasi adanya risiko unreal perception—persepsi yang tidak realistis—atas tingkat pengetahuan pada kelompok wajib tertentu. Misalnya, beberapa mahasiswa unit wajib menilai sikap mereka sebagai very good (4.8%) meskipun pengetahuan spesifik mereka terbatas. Fenomena ini menunjukkan bahwa hasil self-rating mungkin tidak selalu menjadi proksi yang akurat untuk kinerja K3 yang sebenarnya. Pertanyaan terbuka yang ditimbulkan adalah: Seberapa handalkah hasil self-rating dalam memprediksi kemampuan lulusan untuk mengelola risiko secara efektif di lingkungan kerja nyata? Ini menuntut perlunya penelitian lanjutan yang berfokus pada instrumen pengukuran kinerja K3 yang independen dan objektif.  

Fokus Studi Kasus yang Terbatas

Sebagai studi kasus yang berfokus pada University of Aveiro dalam kerangka regulasi Uni Eropa yang spesifik (Directive 92/57/EEC), temuan ini mungkin tidak dapat digeneralisasikan secara universal. Relevansi dan efektivitas model 4-unit ini perlu diuji dalam konteks negara dengan kerangka hukum K3 yang berbeda atau dengan budaya manajemen risiko industri yang kurang matang.  

5 Rekomendasi Riset Berkelanjutan (dengan Justifikasi Ilmiah)

Lima rekomendasi penelitian berikut disusun untuk komunitas akademik dan penerima hibah, bertujuan untuk memperluas dan memvalidasi model kurikulum K3 yang telah dikembangkan di Universitas Aveiro.

1. Studi Longitudinal Jangka Panjang Kualitas Sikap dan Kompetensi

Dasar Temuan Paper: Penelitian saat ini menjanjikan untuk melanjutkan metode penilaian ini pada tahun akademik berikutnya untuk memantau evolusi hasil. Untuk komunitas akademik, ini adalah kesempatan untuk memperluas studi menjadi skala longitudinal jangka panjang.  

Arah Riset: Melakukan studi kohort longitudinal (misalnya, 5–10 tahun) untuk melacak karier alumni dari unit K3. Studi ini harus membandingkan alumni kelompok unit wajib dengan alumni unit pilihan setelah mereka memasuki industri.

Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Penelitian harus berfokus pada variabel dependen yang objektif, seperti metrik kinerja perusahaan terkait K3 (misalnya, keterlibatan proaktif dalam audit K3 perusahaan, persentase proyek yang berhasil melaksanakan Health and Safety Plan yang komprehensif, atau catatan karir terkait insiden/kecelakaan).

Perlunya Penelitian Lanjutan: Studi ini sangat penting untuk memverifikasi keberlanjutan budaya K3 positif, memastikan bahwa peningkatan sikap di kampus dapat diterjemahkan dan dipertahankan dalam menghadapi tekanan industri. Hasilnya akan memberikan justifikasi yang diperlukan untuk memvalidasi return on investment (ROI) dari investasi kurikulum spesialisasi.

2. Validasi Objektif Kompetensi K3 Melawan Persepsi Diri

Dasar Temuan Paper: Adanya risiko unreal perception pada kelompok unit wajib dan perlunya pengalaman lapangan sebagai pelengkap.  

Arah Riset: Merancang studi validasi silang (cross-validation study) di mana hasil self-rating dari mahasiswa dibandingkan dengan penilaian kinerja objektif oleh pihak ketiga yang independen.

Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Mahasiswa dapat diminta untuk melakukan tugas manajemen risiko yang kompleks dan terstruktur, seperti menyusun Prior Notice atau Health and Safety File yang spesifik berdasarkan kasus nyata. Kualitas output ini kemudian dinilai oleh panel ahli industri eksternal.  

Perlunya Penelitian Lanjutan: Penelitian ini diperlukan untuk menentukan koefisien diskrepansi antara kompetensi yang dirasakan dan kompetensi yang teruji. Jika diskrepansi signifikan, hal itu menunjukkan kelemahan instrumen penilaian self-rating saat ini dan urgensi untuk mengintegrasikan evaluasi berbasis kinerja (Performance-Based Assessment/PBA) yang didasarkan pada standar profesional.

3. Analisis Komparatif Efektivitas Kurikulum K3 dalam Konteks Regulasi Non-UE

Dasar Temuan Paper: Seluruh kerangka kurikulum yang dikembangkan bersifat responsif terhadap kerangka hukum UE, khususnya Directive 92/57/EEC, yang mendistribusikan liabilitas K3 ke semua peserta proyek.  

Arah Riset: Melakukan studi komparatif multinasional yang membandingkan efektivitas model 4-unit UAveiro dengan institusi di negara-negara yang memiliki kerangka regulasi K3 yang berbeda (misalnya, di mana liabilitas K3 tidak seketat di UE atau di mana fungsi koordinator tidak diwajibkan secara eksplisit).

Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Variabel independen utama adalah Kerangka Regulasi Hukum Lokal. Metode penelitian harus mencakup analisis kurikulum kualitatif dan survei kompetensi pasca-studi.

Perlunya Penelitian Lanjutan: Ini bertujuan untuk menguji generalizability model ini. Jika model spesialisasi 4-unit tetap unggul di lingkungan regulasi yang berbeda, ini memperkuat argumen bahwa spesialisasi bukan hanya respons terhadap regulasi UE tetapi merupakan prasyarat pedagogis yang esensial untuk kompetensi K3 yang efektif secara global.

4. Eksplorasi Metodologi Pengajaran Praktik (Spesialis vs. Akademisi)

Dasar Temuan Paper: Unit pilihan dengan hasil terbaik mengintegrasikan seminar yang disampaikan oleh spesialis eksternal, yang dinilai sangat baik oleh mahasiswa (66.7% very good).  

Arah Riset: Mengisolasi dampak pedagogis dari spesialis industri yang diundang dibandingkan dengan dosen akademik penuh waktu pada transfer keterampilan praktis K3 dan retensi pengetahuan.

Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Menggunakan desain eksperimental di mana kelompok studi yang berbeda diajarkan konten K3 praktis yang identik, tetapi satu kelompok diajar sepenuhnya oleh spesialis industri (menggunakan studi kasus nyata dari industri), dan kelompok lain oleh akademisi. Pengujian harus fokus pada kemampuan mahasiswa memecahkan masalah K3 yang tidak terstruktur (unstructured safety problems) yang memerlukan keputusan koordinasi yang cepat.

Perlunya Penelitian Lanjutan: Penelitian ini akan memberikan justifikasi ilmiah yang kuat untuk pengalokasian sumber daya hibah guna merekrut atau melatih spesialis industri, memaksimalkan efektivitas unit spesialisasi K3.

5. Pengembangan dan Evaluasi Modul K3 Digital Berbasis Simulasi (BIM/VR)

Dasar Temuan Paper: Keterbatasan utama adalah perlunya mahasiswa mendapatkan pengalaman nyata yang terintegrasi di tim spesialis (situs dan desain) yang sulit dicapai dalam jadwal akademik standar.  

Arah Riset: Mengembangkan dan menguji modul pelatihan K3 yang memanfaatkan teknologi imersif (Virtual Reality/Augmented Reality) yang terintegrasi dengan model Building Information Modeling (BIM) untuk mensimulasikan proses koordinasi K3 sejak fase desain awal.

Metode, Variabel, atau Konteks Baru: Variabel fokus adalah Transferabilitas Keterampilan Simulasi ke Realitas. Mahasiswa akan diuji dalam lingkungan virtual untuk mengidentifikasi bahaya, membuat keputusan pencegahan risiko desain, dan berinteraksi dengan pemangku kepentingan virtual (koordinasi). Hasil kinerja simulasi akan dibandingkan dengan kinerja aktual di lapangan (melalui penempatan kerja singkat).

Perlunya Penelitian Lanjutan: Jika koefisien korelasi yang tinggi (misalnya, di atas 0.70) dapat dibuktikan antara kinerja VR dan kesiapan kerja, teknologi ini dapat berfungsi sebagai jembatan yang efisien dan aman untuk mengatasi kesenjangan pengalaman yang saat ini diidentifikasi oleh paper, menjadikannya solusi skalabel untuk pelatihan praktis.

Fokus pada Keterhubungan Temuan Saat Ini dan Potensi Jangka Panjang

Temuan inti dari paper ini, yaitu peningkatan kompetensi K3 yang kuat dan terukur pada mahasiswa yang mengambil spesialisasi (86.7% good/very good pengetahuan manajemen risiko), memiliki potensi untuk secara fundamental mengubah lanskap risiko dalam industri konstruksi dalam jangka panjang.

Dalam jangka pendek, penelitian ini memberikan cetak biru yang divalidasi secara empiris bagi institusi pendidikan lainnya untuk mengadopsi model kurikulum berjenjang. Setiap lulusan yang dilengkapi dengan kompetensi spesialis K3 memiliki kapasitas untuk secara proaktif mengelola risiko pada tahap desain, yang sesuai dengan filosofi Arahan UE.

Dalam jangka panjang, jika model pendidikan yang menekankan spesialisasi ini diadopsi secara luas di Portugal dan di seluruh Uni Eropa, peningkatkan kesadaran dan kompetensi K3 akan berdampak langsung pada penurunan tingkat kecelakaan. Meskipun tingkat kecelakaan telah menurun, industri konstruksi di Portugal pada tahun 2009 masih mencatat tingkat kecelakaan yang lebih tinggi daripada semua industri lainnya. Dengan menghasilkan insinyur yang mampu mengintegrasikan K3 ke dalam kualitas, jadwal, dan kinerja proyek dari awal (seperti yang ditunjukkan oleh dampak unit pilihan), industri dapat menekan biaya yang terkait dengan kecelakaan, litigasi, dan keterlambatan proyek, sekaligus meningkatkan standar kualitas konstruksi secara keseluruhan. Namun, realisasi potensi jangka panjang ini sangat bergantung pada keberhasilan implementasi dan validasi oleh penelitian lanjutan yang diusulkan, terutama yang memverifikasi terjemahan sikap positif (100% evolusi positif) menjadi perilaku K3 yang efektif di tempat kerja.  

Ajakan Kolaboratif

Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi Autoridade para as Condições de Trabalho (ACT) (Otoritas K3 Portugal), sebagai otoritas pengatur yang menerbitkan silabus pelatihan , Portuguese Board of Engineers dan Portuguese Board of Architects sebagai badan profesional , serta institusi akademik perintis lainnya seperti Technical University of Lisbon , untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil. Kolaborasi ini sangat penting untuk memfasilitasi pengembangan standar kompetensi K3 yang objektif, menetapkan basis data longitudinal kinerja alumni, dan memastikan bahwa kurikulum yang dikembangkan tidak hanya relevan secara akademis tetapi juga selaras dengan tuntutan dan praktik profesional industri yang terus berkembang.  

 

Kontribusi Utama terhadap Bidang

Penelitian Tezel et al. (2021) berkontribusi signifikan dalam memahami pelatihan keselamatan kerja (K3) di industri konstruksi yang lebih efektif. Industri konstruksi selama ini menghadapi tingginya angka kecelakaan, dan pelatihan K3 dianggap sebagai salah satu upaya preventif utama. Namun, merancang pelatihan yang benar-benar efektif bukan hal mudah karena perbedaan gaya belajar pekerja, motivasi yang rendah, serta kendala bahasa di proyek. Studi ini memberikan analisis empiris terstruktur mengenai faktor-faktor apa saja yang paling menentukan keberhasilan sebuah sesi pelatihan keselamatan. Melalui tinjauan pustaka mendalam dan wawancara dengan pakar K3, peneliti awalnya mengidentifikasi 41 variabel kandidat. Setelah penyaringan dan penggabungan variabel yang mirip, diperoleh 25 variabel kunci yang dianggap memengaruhi sukses tidaknya pelatihan keselamatan (misalnya: durasi proyek, ukuran proyek, frekuensi pelatihan, penggunaan APD, dll.).

Selanjutnya, tim peneliti menyebarkan kuesioner kepada perusahaan dalam ENR Top 400 Contractors (400 kontraktor konstruksi terbesar). Dari survei ini terkumpul 93 respons (tingkat respons ~23%), mayoritas dari profesional konstruksi berpengalaman (lebih dari 20 tahun). Analisis data menggunakan Exploratory Factor Analysis (EFA) berhasil mereduksi 25 variabel tersebut ke dalam enam kelompok faktor utama yang disebut Critical Success Factors pelatihan K3. Keenam kelompok faktor kunci keberhasilan itu adalah: (1) Faktor Proyek dan Perusahaan, (2) Faktor Demografis, (3) Faktor Praktik Lapangan, (4) Faktor Motivasional, (5) Faktor Organisasional, dan (6) Faktor Manusia & Perilaku. Model enam faktor ini secara bersama mampu menjelaskan sekitar 77% variasi kesuksesan pelatihan – suatu cakupan yang kuat dan menyeluruh.

Temuan kuantitatif penting dari studi ini menunjukkan bahwa Faktor Proyek dan Perusahaan merupakan penentu terbesar keberhasilan pelatihan, menjelaskan ~39% dari total variasi. Variabel-variabel seperti jenis proyek, ukuran proyek, durasi proyek, hingga ukuran perusahaan memiliki nilai loading faktor sangat tinggi (≈0,92) dalam kelompok ini, menandakan hubungan yang sangat kuat dengan keberhasilan pelatihan. Artinya, konteks proyek dan kapasitas perusahaan (misalnya proyek besar dan berdurasi panjang pada perusahaan besar) cenderung menentukan seberapa efektif pelatihan K3 dilaksanakan. Di sisi lain, Faktor Demografis (misalnya usia, jenis kelamin, asal negara pekerja) walaupun berpengaruh, tercatat hanya menyumbang ~13% variasi dengan nilai mean penting yang lebih rendah (sekitar 3,3 dari skala 5). Ini mengindikasikan bahwa karakteristik demografi pekerja tidak sepenting faktor-faktor konteks proyek dalam menentukan efektivitas pelatihan, walaupun tetap perlu diperhatikan (contoh: perbedaan bahasa dan budaya pekerja migran yang dapat menghambat pelatihan).

Studi ini juga menegaskan pentingnya aspek praktis dan manusiawi dalam pelatihan. Faktor Praktik Lapangan (≈10% variasi) menyoroti betapa krusialnya pelatihan langsung (hands-on) dan persepsi positif terhadap pelatihan. Hands-on training memiliki mean 4,69 dengan loading faktor 0,84, menandakan bahwa pelibatan peserta secara aktif melalui simulasi atau praktik di lapangan sangat meningkatkan keberhasilan pelatihan. Demikian pula, persepsi peserta bahwa pelatihan itu bermanfaat mendorong mereka lebih patuh terhadap prosedur K3. Faktor Organisasional dan Motivasional secara total menyumbang sekitar 10%–11% variasi. Di dalamnya termasuk hal-hal seperti efektivitas penyampaian materi, mekanisme umpan balik, koordinasi, dukungan manajemen, insentif keselamatan, bahasa pengantar pelatihan, frekuensi pelatihan, dan kepuasan peserta terhadap pelatihan. Sebagai contoh, training frequency (frekuensi pelatihan) memiliki loading ~0,72, dan studi ini mencatat bahwa peningkatan frekuensi pelatihan berkorelasi dengan perubahan sikap pekerja ke arah perilaku lebih aman. Temuan tersebut menunjukkan hubungan kuat antara intensitas pelatihan dan peningkatan kesadaran risiko — koefisien 0,72 ini mengindikasikan potensi besar bagi pendekatan pelatihan rutin sebagai fokus penelitian dan praktik baru. Sementara itu, Faktor Manusia & Perilaku (≈4% variasi) mencakup penggunaan APD dan kualitas kepemimpinan. Menariknya, dua variabel ini justru memiliki skor rata-rata tertinggi di antara 25 variabel (mean ~4,9) meskipun persentase variasi totalnya kecil. Hal ini berarti hampir semua responden sepakat bahwa penggunaan APD yang konsisten dan kepemimpinan yang kuat di lapangan adalah elemen vital untuk suksesnya pelatihan K3. Kedua hal ini bersifat fundamental: penggunaan APD sering disebut sebagai variabel paling kritis untuk meningkatkan kesadaran keselamatan, dan kepemimpinan yang baik akan menciptakan budaya keselamatan yang kuat dalam jangka panjang.

Secara keseluruhan, kontribusi utama penelitian ini adalah peta jalan ilmiah bagi peningkatan program pelatihan K3 di industri konstruksi. Penelitian ini untuk pertama kalinya mengelompokkan berbagai faktor penentu keberhasilan pelatihan keselamatan ke dalam kerangka enam faktor yang teruji secara statistik. Hasilnya memberikan evidence-based guidance bagi praktisi dan manajer proyek: misalnya, menitikberatkan investasi pada aspek konteks proyek (jenis, ukuran, durasi) dan penguatan budaya keselamatan perusahaan, sembari tidak melupakan desain pelatihan yang interaktif, pemberian umpan balik, insentif, serta kepemimpinan yang proaktif. Bagi komunitas akademik, temuan ini menutup celah pengetahuan dengan mengidentifikasi variabel-variabel mana saja yang paling berdampak pada efektivitas pelatihan, sehingga riset selanjutnya dapat lebih terarah pada variabel kunci tersebut. Singkatnya, studi Tezel et al. memberikan landasan solid untuk merancang pelatihan keselamatan kerja yang lebih tepat sasaran, meningkatkan kinerja keselamatan, dan pada akhirnya menurunkan angka kecelakaan di industri konstruksi.

Keterbatasan dan Pertanyaan Terbuka

Meskipun menawarkan temuan penting, penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang perlu dicatat. Pertama, data dan hasil yang diperoleh berbasis persepsi responden (self-reported outcomes) dari perusahaan-perusahaan besar konstruksi di Amerika Serikat. Dengan kata lain, studi ini mengandalkan pengalaman dan penilaian subjektif para manajer/profesional K3 di perusahaan top tersebut. Hal ini membuka pertanyaan: apakah faktor-faktor keberhasilan yang teridentifikasi akan sama kuatnya apabila diukur dengan data objektif (misalnya penurunan tingkat kecelakaan sebenarnya) di lapangan? Kedua, cakupan geografis dan jenis organisasi dalam survei cukup terbatas. Responden terkonsentrasi pada kontraktor besar AS; hasil bisa berbeda jika studi serupa dilakukan di wilayah lain atau pada kontraktor yang lebih kecil. Budaya keselamatan dan regulasi di negara lain mungkin menekankan faktor berbeda. Misalnya, faktor bahasa mungkin lebih krusial di negara dengan banyak tenaga kerja asing, atau faktor insentif mungkin kurang berdampak di budaya tertentu. Keterbatasan ini menimbulkan pertanyaan terbuka untuk riset lanjutan mengenai generalizability temuan: seberapa universal enam kelompok faktor ini berlaku di konteks berbeda?

Ketiga, ukuran sampel relatif kecil jika dibandingkan populasi industri konstruksi secara luas. Meskipun para responden berasal dari perusahaan papan atas (industry leaders) dengan program K3 yang sudah maju, hanya 93 responden yang terlibat. Ini dapat menimbulkan bias karena kelompok responden yang terbatas mungkin tidak mewakili seluruh spektrum praktik pelatihan di industri. Penulis menyadari bahwa pengalaman dan persepsi kelompok elit ini cenderung positif (terbukti 90% lebih responden puas dengan pelatihan yang pernah mereka ikuti, dan merasa kesadaran keselamatannya meningkat). Kelompok ini bisa jadi memiliki budaya keselamatan lebih baik daripada rata-rata industri, sehingga faktor-faktor yang muncul penting di sini mungkin berbeda bobotnya bila survei mencakup perusahaan dengan rekam jejak K3 yang kurang.

Terakhir, studi ini belum membahas hubungan kausal secara mendalam. Hasilnya menunjukkan faktor mana yang terkait dengan keberhasilan pelatihan, namun belum terjawab bagaimana interaksi antar faktor terjadi atau mekanisme penyebabnya. Misalnya, apakah faktor proyek besar meningkatkan keberhasilan pelatihan karena perusahaan besar memiliki sumber daya lebih untuk pelatihan? Atau apakah frekuensi pelatihan tinggi menyebabkan perubahan perilaku, atau justru perusahaan dengan budaya baik cenderung memberi pelatihan lebih sering? Pertanyaan-pertanyaan ini masih terbuka.

Singkatnya, pertanyaan penelitian yang masih terbuka antara lain: (1) Apakah temuan faktor kunci ini berlaku di luar konteks kontraktor besar AS? (2) Bagaimana menerjemahkan faktor-faktor kunci ini menjadi indikator kinerja yang dapat diukur (misal pengurangan insiden) untuk benar-benar membuktikan efektivitasnya? (3) Apakah ada faktor lain yang luput karena fokus pada persepsi manajer (misalnya faktor ekonomi atau regulasi eksternal) yang sebaiknya turut dipertimbangkan? Mengakui keterbatasan-keterbatasan ini penting sebagai landasan dalam merancang penelitian lanjutan dan menguji keandalan temuan saat diaplikasikan lebih luas.

Rekomendasi Riset Berkelanjutan

Berdasarkan temuan dan keterbatasan di atas, berikut adalah 5 rekomendasi arah riset selanjutnya yang dapat dilakukan, lengkap dengan usulan metode, konteks, atau variabel baru serta justifikasi ilmiahnya:

1. Studi Lintas Wilayah atau Negara: Melakukan riset serupa di negara lain atau konteks budaya berbeda untuk membandingkan faktor keberhasilan pelatihan. Metodologi bisa berupa survei dan analisis faktor di Asia Tenggara, Eropa, atau wilayah lain. Justifikasi: Penelitian Tezel et al. menunjukkan hasil yang spesifik pada kontraktor besar di AS; studi lanjutan dapat menguji apakah enam faktor kunci tersebut bersifat universal. Perbedaan regulasi K3, budaya kerja, dan profil tenaga kerja antar negara berpotensi memunculkan variasi faktor atau perbedaan bobot kepentingan. Hasil perbandingan lintas wilayah akan memperkuat validitas eksternal temuan dan membantu penyesuaian strategi pelatihan sesuai konteks lokal.
2. Fokus pada Beragam Skala Perusahaan dan Tipe Proyek: Meluaskan penelitian ke perusahaan konstruksi skala kecil-menengah dan berbagai tipe proyek (misal proyek infrastruktur vs. perumahan). Metode yang diusulkan adalah studi komparatif: membandingkan apakah kontraktor kecil menempatkan penekanan berbeda pada faktor-faktor pelatihan dibanding kontraktor besar. Justifikasi: Faktor “ukuran perusahaan” dan “jenis proyek” muncul signifikan dalam studi ini sebagai penentu keberhasilan pelatihan. Namun, perusahaan kecil mungkin menghadapi keterbatasan sumber daya pelatihan, dan tipe proyek berbeda memiliki risiko K3 berbeda pula. Riset lanjutan di level UKM konstruksi atau proyek skala kecil akan mengisi celah pengetahuan dan memberikan rekomendasi spesifik bagi segmen industri yang lebih luas, sehingga hasil penelitian lebih inklusif.
3. Evaluasi dari Perspektif Pelatih vs. Peserta: Melakukan penelitian evaluatif yang mendalam terhadap sesi pelatihan aktual dengan mengumpulkan data dari dua sisi: instruktur/pelatih dan pekerja peserta. Misalnya, studi kualitatif atau mixed-method yang mengamati sesi pelatihan, mewawancarai pelatih dan peserta, serta mengukur perubahan pengetahuan/perilaku sebelum-sesudah pelatihan. Justifikasi: Tezel et al. mengusulkan pentingnya menilai kinerja pelatihan dari sudut pandang yang berbeda. Selama ini survei berfokus pada persepsi manajemen atau peserta saja. Dengan membandingkan perspektif pelatih dan peserta, riset ini dapat mengungkap gap antara apa yang diajarkan vs. apa yang dipahami/dilaksanakan. Temuan semacam ini akan membantu meningkatkan metode penyampaian materi dan menyesuaikan konten pelatihan agar lebih efektif.
4. Mengukur Dampak Penerapan Faktor Kunci terhadap Kinerja Keselamatan: Melakukan studi longitudinal atau eksperimental di mana perusahaan menerapkan rekomendasi faktor kunci dari penelitian ini dan kemudian mengukur dampaknya terhadap indikator keselamatan (seperti penurunan angka kecelakaan atau unsafe acts). Contoh desain penelitian: memilih sekelompok proyek/perusahaan yang meningkatkan fokus pada faktor-faktor utama (misal lebih banyak pelatihan hands-on, program insentif, peningkatan dukungan manajemen) lalu membandingkan tren kecelakaan atau near-miss dengan kelompok kontrol yang konvensional. Justifikasi: Studi asli mengidentifikasi faktor sukses secara korelasional, namun pembuktian kausal akan memperkuat argumen bahwa investasi pada faktor-faktor tersebut benar-benar meningkatkan keselamatan. Penelitian lanjutan ini juga akan menjawab pertanyaan terbuka apakah perusahaan yang secara proaktif mengadopsi keenam kelompok faktor kunci akan performanya lebih baik dalam hal keselamatan kerja dibanding yang tidak.
5. Inovasi Metode Pelatihan (Teknologi dan Pendekatan Baru): Menjelajahi metode pelatihan K3 inovatif – misalnya pemanfaatan Virtual Reality (VR) atau Augmented Reality (AR) untuk simulasi bahaya, modul pelatihan gamification, atau pendekatan micro-learning melalui aplikasi mobile – dan menguji pengaruhnya terhadap efektivitas pelatihan. Riset dapat berupa eksperimen terkontrol: satu grup pekerja dilatih dengan metode konvensional, satu grup dengan teknologi inovatif, kemudian dibandingkan hasil peningkatan pengetahuan dan perilaku aman mereka. Justifikasi: Dalam diskusi penelitian, disinggung bahwa variasi metode dan materi pelatihan dapat meningkatkan daya serap dan minat peserta. Studi sebelumnya yang dikutip penulis juga menganjurkan lingkungan pelatihan yang realistis dan immersif untuk hasil lebih baik. Oleh karena itu, mengembangkan dan menguji metode baru ini sejalan dengan temuan bahwa hands-on training dan keterlibatan peserta sangat penting. Riset ini berpotensi membuka objek penelitian baru di persimpangan konstruksi dan teknologi pendidikan, serta memberikan rekomendasi praktis bagi industri tentang metode pelatihan tercanggih yang paling efektif meningkatkan keselamatan.

Implikasi Jangka Panjang bagi Industri dan Akademisi

Temuan saat ini memiliki implikasi jangka panjang yang penting, baik di sektor industri maupun bagi komunitas akademik. Bagi industri konstruksi, pemahaman mendalam tentang faktor-faktor kunci keberhasilan pelatihan K3 berarti perusahaan dapat menyusun strategi keselamatan jangka panjang yang lebih tepat sasaran. Sebagai contoh, menyadari bahwa faktor konteks proyek (ukuran, durasi, kompleksitas) sangat memengaruhi efektivitas pelatihan, manajemen dapat merencanakan sesi pelatihan khusus yang disesuaikan dengan karakter proyek sejak tahap awal. Investasi pada budaya keselamatan organisasi – seperti membangun kepemimpinan keselamatan di setiap level, menyediakan insentif berkelanjutan untuk perilaku aman, dan melibatkan pekerja dalam umpan balik – akan membawa dampak berkelanjutan berupa menurunnya angka kecelakaan dan meningkatnya kepercayaan pekerja terhadap program K3. Dalam jangka panjang, implementasi temuan penelitian ini dapat mendorong transformasi kultural: pelatihan keselamatan tidak lagi dipandang sebagai formalitas, melainkan sebagai bagian integral dari peningkatan produktivitas dan kualitas proyek. Perusahaan yang berhasil mengintegrasikan faktor-faktor kunci ini berpeluang menjadi pionir industri dengan standar keselamatan kerja yang lebih tinggi, sekaligus mengurangi beban biaya akibat insiden kecelakaan.

Bagi akademisi dan peneliti, hasil studi ini membuka arah penelitian baru yang kaya. Kerangka enam faktor yang diusulkan dapat dijadikan landasan teori untuk studi-studi selanjutnya, baik yang bersifat kuantitatif maupun kualitatif. Akademisi dapat menggunakan temuan ini untuk mengembangkan model konseptual tentang efektivitas pelatihan yang menghubungkan karakteristik organisasi, desain pelatihan, karakteristik peserta, dan outcome keselamatan. Selain itu, penelitian ini mendorong kolaborasi lintas disiplin: misalnya, pakar pendidikan orang dewasa (andragogi) dapat bekerja sama dengan insinyur keselamatan untuk merancang kurikulum pelatihan berbasis temuan empiris; ahli teknologi dapat terlibat untuk menciptakan simulasi VR sesuai faktor kunci; pakar psikologi industri dapat meneliti motivasi dan perilaku pekerja sehubungan dengan faktor-faktor tersebut. Potensi jangka panjang di bidang akademik juga mencakup pembentukan database global tentang praktik terbaik pelatihan K3, di mana temuan dari berbagai negara dibandingkan dan disintesis. Hal ini akan memperkaya literatur K3 serta memberikan masukan berbasis bukti bagi regulator dalam merumuskan kebijakan. Penelitian lebih lanjut harus melibatkan institusi akademik, pelaku industri konstruksi, dan otoritas pemerintah terkait K3 untuk memastikan keberlanjutan dan validitas hasil.

Baca artikel aslinya di sini https://doi.org/10.3390/buildings11040139

Jakarta berada di ambang kelumpuhan lalu lintas. Ini bukan lagi sekadar keluhan harian, melainkan sebuah diagnosis klinis yang didukung oleh data-data suram. Dalam dua dekade terakhir, populasi kawasan metropolitan Jakarta (Jabodetabek) meledak dari 17 juta menjadi 28 juta jiwa. Lonjakan ini diiringi tsunami kendaraan pribadi: jumlahnya meroket hampir 500%, dari 3 juta unit pada tahun 2000 menjadi 14 juta unit pada 2012. Sementara itu, infrastruktur jalan nyaris tak bergerak, dengan laju pertumbuhan hanya 0.01% per tahun.¹ Ini adalah narasi sebuah kota yang secara harfiah kehabisan ruang gerak, di mana setiap hari adalah pertarungan memperebutkan aspal yang kian sempit.

Di tengah krisis ini, sebuah dokumen komprehensif yang disusun oleh Japan International Cooperation Agency (JICA) pada tahun 2015 muncul sebagai cetak biru paling detail yang pernah ada. Laporan bertajuk “Preparatory Survey on Intelligent Transport System Project to mitigate Traffic Congestion in Jakarta” ini bukan sekadar studi akademis; ia adalah sebuah resep teknis, hukum, dan finansial untuk sebuah intervensi radikal yang dirancang untuk membongkar simpul kemacetan dari akarnya.¹

Inti dari proposal ini adalah adopsi sistem jalan berbayar elektronik atau Electronic Road Pricing (ERP) yang ditenagai oleh Intelligent Transport Systems (ITS). Namun, di balik janji kelancaran lalu lintas dan keuntungan ekonomi triliunan rupiah, tersembunyi sebuah pedang bermata dua. Ini adalah sebuah pertaruhan besar yang akan mengubah secara fundamental perilaku komuter, menyingkirkan sebuah profesi informal yang lahir dari kebuntuan kebijakan, dan membebani sebagian masyarakat. Keberhasilan proyek raksasa ini, sebagaimana diungkap laporan tersebut, akan bergantung pada keseimbangan yang rapuh antara efisiensi teknologi dan keadilan sosial.

 

Mengukur Denyut Nadi Kemacetan: Apa yang Ditemukan Peneliti di Jalanan?

Sebelum menawarkan solusi, para peneliti JICA turun langsung ke arteri-arteri utama Jakarta untuk mengukur "penyakit" kemacetan secara presisi. Temuan mereka tidak hanya mengonfirmasi penderitaan yang dirasakan jutaan warga setiap hari, tetapi juga, yang lebih penting, memberikan justifikasi legal yang kokoh untuk mengambil tindakan drastis.

Survei Kecepatan Perjalanan (Travel Speed Survey) yang dilakukan di koridor-koridor target—Koridor 1 (Blok M-Kota) dan Koridor 6 (Ragunan-Bundaran HI)—menghasilkan data yang mengejutkan. Pada jam-jam puncak, kecepatan rata-rata kendaraan merosot hingga level yang mengkhawatirkan. Di beberapa titik, laju kendaraan bahkan lebih lambat dari orang yang berjalan kaki. Sebagai contoh, di ruas Jalan Gatot Subroto menuju Jalan Kapten Tendean pada sore hari (pukul 17:00-18:00), kecepatan anjlok hingga hanya 3 km/jam. Kondisi serupa terjadi di ruas Bundaran HI menuju Jembatan Dukuh Atas pada jam yang sama, di mana kecepatan juga jatuh ke angka 3 km/jam.¹

Angka-angka ini bukan sekadar statistik yang menyedihkan, melainkan kunci legalitas untuk implementasi ERP. Peraturan Pemerintah (PP) 97/2012 secara spesifik menetapkan bahwa ERP dapat diterapkan pada ruas jalan yang kecepatan rata-ratanya pada jam puncak sama dengan atau kurang dari 10 km/jam.¹ Dengan demikian, temuan survei JICA ini secara efektif memberikan "lampu hijau" hukum bagi Pemerintah Provinsi DKI Jakarta. Ini menunjukkan bahwa survei tersebut bukan hanya riset akademis, tetapi sebuah langkah strategis untuk memenuhi prasyarat hukum yang dibutuhkan untuk sebuah kebijakan radikal.

Di tengah kekacauan ini, penelitian juga menyoroti sebuah ekosistem ekonomi informal yang unik: dunia para 'joki'. Fenomena ini bukanlah sekadar pelanggaran aturan, melainkan sebuah pasar yang lahir dari kebijakan "3 in 1" yang terbukti tidak efektif. Wawancara mendalam dengan para joki mengungkap struktur harga yang jelas untuk "layanan" mereka.¹

• Untuk perjalanan jarak jauh dari area Blok M/Senayan menuju Harmoni, pengemudi rata-rata membayar sekitar Rp 33.500.
• Untuk rute yang lebih pendek, seperti dari Blok M/Senayan ke area Bank Indonesia, biayanya sekitar Rp 28.000.¹

Keberadaan harga joki yang relatif tinggi ini mengungkap sebuah fakta psikologis yang penting: adanya kemauan membayar (willingness to pay) yang nyata di kalangan pengemudi untuk mempersingkat waktu tempuh atau sekadar menghindari aturan. Angka-angka ini menjadi tolok ukur krusial. Jika pengemudi bersedia membayar puluhan ribu rupiah untuk layanan informal tanpa jaminan, maka usulan tarif ERP formal yang lebih rendah menjadi lebih masuk akal dan berpotensi lebih mudah diterima oleh segmen pasar yang sama. ERP, dalam konteks ini, tidak memperkenalkan konsep "membayar untuk jalan" dari nol; ia hanya memformalkan dan meregulasi sebuah perilaku ekonomi yang sudah telanjur ada di jalanan Jakarta.

 

Jika Jalanan Berbayar, Apa yang Akan Dilakukan Warga Jakarta?

Pertanyaan terbesar dari setiap kebijakan yang mengubah kebiasaan adalah: bagaimana reaksi publik? Survei Willingness-to-Pay (WTP) JICA mencoba menjawab ini dengan menyajikan skenario masa depan kepada 1.200 pengguna mobil di koridor target, di mana setiap perjalanan mereka akan dikenakan biaya.¹ Hasilnya menunjukkan potensi perubahan perilaku yang dramatis, sebuah eksodus massal dari kenyamanan mobil pribadi.

Ketika dihadapkan pada berbagai tingkat tarif, mayoritas responden menyatakan tidak akan pasrah membayar. Mereka akan mencari alternatif lain, dan pilihan mereka sangat bergantung pada di mana mereka berada. Alternatif utama yang dipilih antara lain:

• Beralih ke Transportasi Publik: Ini menjadi pilihan teratas bagi pengguna di Koridor 1. Dengan tarif ERP sebesar Rp 15.000, sekitar 19% responden di koridor ini menyatakan akan beralih ke angkutan umum seperti Transjakarta.¹
• Beralih ke Sepeda Motor: Pilihan ini menjadi sangat signifikan, terutama di Koridor 6. Pada tarif yang sama, 14% responden di sana memilih untuk beralih ke kendaraan roda dua.¹
• Mengubah Waktu atau Rute Perjalanan: Banyak juga yang memilih untuk mengakali sistem dengan berangkat lebih pagi, pulang lebih malam, atau mencari "jalan tikus" untuk menghindari gerbang ERP.

Yang paling menarik dari temuan ini adalah perbedaan respons yang tajam antara pengguna Koridor 1 dan Koridor 6. Perbedaan ini bukan kebetulan, melainkan cerminan langsung dari ketersediaan dan kualitas alternatif transportasi. Di Koridor 1 (Blok M-Kota), yang merupakan rute utama Transjakarta dan akan dilintasi oleh MRT, peralihan ke transportasi publik menjadi pilihan yang dominan dan rasional. Sebaliknya, di Koridor 6 (Ragunan-Bundaran HI), di mana alternatif transportasi publik massal selain BRT lebih terbatas, niat untuk beralih ke sepeda motor jauh lebih tinggi.¹

Perbedaan ini mengungkap sebuah kebenaran fundamental: ERP tidak beroperasi dalam ruang hampa. Efektivitasnya dalam mendorong pergeseran moda yang diinginkan—yaitu ke angkutan massal—sangat bergantung pada seberapa baik angkutan massal itu sendiri. Di koridor dengan pilihan yang baik, ERP berhasil mendorong perilaku yang ideal. Namun, di koridor dengan pilihan yang buruk, ERP berisiko hanya memindahkan kemacetan dari mobil ke lautan sepeda motor, yang berpotensi menimbulkan masalah baru terkait keselamatan dan ketertiban lalu lintas. Dengan kata lain, ERP berfungsi sebagai sebuah referendum atas kualitas transportasi publik di sebuah kota.

 

Formula Anti-Macet: Menetapkan Tarif Ideal dan Potensi Pendapatan Negara

Berbekal data perilaku pengemudi, para peneliti JICA melakukan serangkaian simulasi untuk menemukan "titik manis" (sweet spot)—sebuah tarif yang cukup tinggi untuk mengurangi kemacetan secara signifikan, namun tidak terlalu tinggi hingga membuat jalanan kosong dan pendapatan negara anjlok.

Hasil dari analisis peramalan permintaan lalu lintas (Traffic Demand Forecast) menyimpulkan bahwa tarif sebesar Rp 15.000 per perjalanan adalah angka yang paling optimal.¹ Pada tingkat harga ini, proyeksi menunjukkan hasil yang sangat menjanjikan:

• Volume lalu lintas diperkirakan akan berkurang sekitar 20%. Ini setara dengan menghilangkan satu dari setiap lima mobil pribadi di Jalan Sudirman pada jam puncak, sebuah skenario yang dapat memberikan ruang napas yang belum pernah terasa selama puluhan tahun.
• Tarif ini juga memaksimalkan potensi pendapatan. Dengan biaya Rp 15.000 per perjalanan, proyek ini diproyeksikan mampu menghasilkan pendapatan tahunan kotor sekitar Rp 782,8 miliar.¹

Namun, poin paling krusial yang digarisbawahi dalam kerangka hukum studi ini adalah sifat dari pendapatan tersebut. Uang yang terkumpul dari ERP, yang secara hukum diklasifikasikan sebagai "Retribusi Pengendalian Lalu Lintas," bukanlah pajak yang masuk ke kas umum negara. Peraturan Pemerintah (PP) 97/2012 dan PP 32/2011 secara eksplisit mengamanatkan bahwa seluruh pendapatan dari ERP wajib digunakan kembali secara eksklusif untuk meningkatkan kinerja lalu lintas dan layanan transportasi publik.¹

Hal ini mengubah paradigma ERP dari sekadar "jalan berbayar" menjadi sebuah mekanisme pendanaan yang berkelanjutan dan mandiri (self-funding mechanism). Setiap rupiah yang dibayarkan oleh pengguna mobil pribadi secara langsung diinvestasikan kembali untuk membuat bus dan kereta menjadi lebih baik, lebih nyaman, dan lebih sering. Ini menciptakan sebuah siklus positif yang kuat: semakin banyak orang membayar ERP, semakin baik kualitas alternatif transportasi publik. Seiring waktu, kualitas transportasi publik yang meningkat akan mendorong lebih banyak orang untuk beralih secara sukarela, bahkan tanpa paksaan tarif. Dengan demikian, ERP dirancang sebagai alat yang pada akhirnya membayar untuk membuat dirinya sendiri kurang relevan di masa depan.

 

Pedang Bermata Dua: Keuntungan Ekonomi Melawan Biaya Sosial yang Mahal

Analisis JICA tidak berhenti pada perhitungan lalu lintas dan pendapatan. Mereka melakukan analisis biaya-manfaat (cost-benefit analysis) yang komprehensif untuk menjawab pertanyaan fundamental: apakah proyek ini benar-benar "layak" bagi Jakarta secara keseluruhan, dengan mempertimbangkan semua dampaknya?

Dari sisi ekonomi, hasilnya sangat positif. Proyek ini diproyeksikan memberikan keuntungan luar biasa bagi masyarakat luas ¹:

• Economic Internal Rate of Return (EIRR) sebesar 103,34%: Ini adalah tingkat pengembalian investasi yang sangat tinggi bagi masyarakat, jauh melampaui ambang batas kelayakan untuk proyek infrastruktur pada umumnya yang biasanya berada di kisaran 10-15%.
• Benefit/Cost Ratio (B/C Ratio) sebesar 6,25: Angka ini adalah yang paling kuat. Artinya, untuk setiap satu rupiah yang diinvestasikan dalam pembangunan sistem ERP, masyarakat Jakarta akan menerima kembali manfaat senilai lebih dari enam rupiah. Manfaat ini terwujud dalam bentuk penghematan waktu tempuh, pengurangan konsumsi bahan bakar, penurunan polusi, dan peningkatan produktivitas ekonomi.
• Net Present Value (NPV) sebesar Rp 5,5 triliun: Ini adalah nilai bersih keuntungan proyek dalam nilai uang hari ini, setelah dikurangi semua biaya investasi dan operasional.

Namun, di balik angka-angka impresif ini, laporan JICA juga secara jujur mengidentifikasi sisi gelap dari efisiensi, yaitu biaya sosial yang mahal. Implementasi ERP akan menjadi pedang bermata dua yang dampaknya sangat terasa bagi kelompok-kelompok rentan ¹:

• Nasib Para Joki: Sistem ERP secara otomatis akan menghapus total profesi joki. Ini bukan hanya soal kehilangan pekerjaan, tetapi juga hilangnya sumber penghidupan bagi kelompok masyarakat yang bergantung pada ekosistem informal kemacetan. Laporan ini mengidentifikasi mereka sebagai kelompok yang akan terdampak negatif secara langsung.
• Beban bagi Rumah Tangga Berpenghasilan Rendah: Survei menunjukkan bahwa sekitar 27% pengguna mobil di koridor target memiliki pendapatan rumah tangga di bawah Rp 5 juta per bulan. Bagi mereka, tarif ERP Rp 15.000 per perjalanan (setara dengan sekitar Rp 660.000 per bulan untuk perjalanan pulang-pergi setiap hari kerja) akan menjadi beban finansial yang sangat berat. Mereka dihadapkan pada pilihan sulit: membayar biaya tambahan yang signifikan dari anggaran mereka yang terbatas, atau beralih ke transportasi publik yang mungkin menambah waktu dan ketidaknyamanan perjalanan mereka.

Lebih jauh, analisis risiko proyek mengungkap bahwa ancaman terbesar bagi keberhasilan ERP bukanlah kegagalan teknologi, melainkan tata kelola pemerintahan. Skema Kemitraan Pemerintah dengan Badan Usaha (KPBU) yang diusulkan menempatkan "Risiko Permintaan Lalu Lintas" (Traffic Demand Risk) dan "Risiko Pembayaran Unitary" (Unitary Payment Risk) sepenuhnya pada pundak pemerintah.¹ Artinya, pemerintah menjamin pembayaran secara berkala kepada investor swasta, terlepas dari berapa banyak mobil yang lewat atau berapa pendapatan yang terkumpul. Ini adalah strategi yang efektif untuk menarik investasi swasta, tetapi sekaligus menciptakan kerentanan terbesar proyek: konsistensi anggaran dan kemauan politik pemerintah. Jika terjadi gejolak politik, perubahan prioritas anggaran, atau penundaan birokrasi, pembayaran kepada pihak swasta bisa macet, dan seluruh proyek yang sangat menjanjikan ini bisa terancam gagal. Stabilitas jangka panjang proyek ini, pada akhirnya, tidak bergantung pada seberapa canggih kameranya, tetapi pada seberapa stabil dan disiplin pemerintah dalam memenuhi kewajiban kontraknya selama bertahun-tahun.

 

Visi Jakarta Masa Depan – Pertaruhan Teknologi untuk Kualitas Hidup

Laporan JICA secara gamblang menunjukkan bahwa Electronic Road Pricing bukanlah peluru perak yang akan menyelesaikan semua masalah transportasi Jakarta dalam sekejap. Ia adalah sebuah alat kebijakan yang sangat kuat namun tajam, yang menawarkan keuntungan ekonomi dan efisiensi yang luar biasa dengan biaya sosial yang nyata. Ini adalah sebuah pertukaran (trade-off) yang harus dikelola dengan hati-hati antara kelancaran kolektif dan beban individu, antara kemajuan teknologi dan jaring pengaman sosial.

Namun, visi yang ditawarkan sangatlah menarik. Jika diterapkan secara konsisten dan didukung oleh peningkatan masif transportasi publik yang didanai dari pendapatannya sendiri, temuan studi ini menunjukkan bahwa sistem ERP bisa mengurangi waktu tempuh rata-rata di koridor utama hingga 30-40% dan menghemat miliaran rupiah dari kerugian ekonomi akibat kemacetan dalam waktu lima tahun. Pada akhirnya, ini bukan hanya tentang memindahkan mobil secara lebih efisien, tetapi tentang sebuah pertaruhan untuk mengembalikan aset paling berharga yang telah dicuri oleh kemacetan selama puluhan tahun: waktu, produktivitas, dan kualitas hidup warga Jakarta.

 

Sumber Artikel:

Japan International Cooperation Agency. (2015). Preparatory Survey on Intelligent Transport System Project to mitigate Traffic Congestion in Jakarta (PPP Infrastructure Project) Final Report. Mitsubishi Heavy Industries, Ltd & Mitsubishi Research Institute, Inc.

Pernahkah Anda berkendara di jalan nasional yang baru saja diperbaiki? Aspalnya mulus, lebarnya memadai, dan secara teori, Anda seharusnya bisa memacu kendaraan dengan lancar. Namun, kenyataannya, laju kendaraan tetap terasa lambat, terjebak dalam iring-iringan panjang yang seolah tak berujung. Anda mungkin bertanya-tanya, "Jika jalan sudah bagus, mengapa kita tidak bisa melaju lebih cepat?" Pertanyaan ini, yang sering kali hanya menjadi keluhan di balik kemudi, ternyata adalah inti dari sebuah paradoks besar dalam pembangunan infrastruktur Indonesia.

Sebuah penelitian mendalam yang menyoroti program pemeliharaan jalan nasional di Sumatera Selatan membongkar sebuah kebenaran yang mengejutkan. Temuan ini mengindikasikan bahwa miliaran rupiah yang digelontorkan untuk melebarkan dan memuluskan jalan mungkin telah mengatasi masalah yang salah. Masalah sebenarnya, sang biang keladi dari lambatnya konektivitas kita, tersembunyi bukan pada permukaan aspal, melainkan pada sesuatu yang lebih fundamental: desain dan geometri jalan itu sendiri.

 

Ambisi Besar di Balik Aspal: Mengejar Mimpi Konektivitas Indonesia

Pembangunan jalan bukanlah sekadar proyek menambal lubang atau melapisi aspal. Di Indonesia, setiap kilometer jalan nasional yang dibangun adalah bagian dari sebuah visi yang jauh lebih besar. Proyek-proyek ini adalah urat nadi dari Rencana Strategis Direktorat Jenderal Bina Marga dan pilar utama dari Master Plan Percepatan dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia (MP3EI), sebuah cetak biru ambisius untuk mengantarkan Indonesia menjadi negara maju.¹ Tujuannya jelas: meningkatkan konektivitas antar koridor ekonomi utama, memperlancar arus logistik, dan pada akhirnya, memutar roda perekonomian lebih kencang.

Salah satu target paling krusial dalam rencana strategis periode 2015-2019 adalah mencapai waktu tempuh jalan nasional antara 1,0 hingga 2,0 jam per 100 km.¹ Ini berarti, jalan arteri primer kita harus mampu melayani kendaraan dengan kecepatan rata-rata minimum . Namun, kenyataan di lapangan melukiskan gambaran yang berbeda. Berbagai studi menunjukkan bahwa waktu tempuh rata-rata di jalan nasional Indonesia mencapai 2,7 hingga 3,3 jam per 100 km, jauh tertinggal dari negara tetangga seperti Vietnam (2,0 jam per 100 km) dan Malaysia (1,5 jam per 100 km).¹ Kesenjangan ini adalah alarm yang menandakan ada sesuatu yang tidak beres dalam strategi pembangunan kita.

Menyadari hal ini, pemerintah melalui Direktorat Jenderal Bina Marga berupaya mengubah paradigma. Penelitian ini menyoroti adanya pergeseran fundamental dari pendekatan lama yang bersifat "reaktif"—di mana perbaikan hanya dilakukan setelah kerusakan terjadi—menuju pendekatan yang lebih "preventif" dan "antisipatif".¹ Rencana strategis 2015-2019 bukanlah sekadar siklus anggaran rutin; ia adalah sebuah upaya sadar untuk merombak total cara Indonesia mengelola arteri ekonominya. Pemerintah tidak lagi ingin terkesan "terlambat menangani" masalah. Sebaliknya, mereka ingin menciptakan program yang rasional dan mampu mengantisipasi kebutuhan masa depan, terutama di jalur-jalur vital nasional. Inilah konteks yang membuat temuan penelitian ini menjadi semakin penting: kegagalan mencapai target kecepatan bukan terjadi dalam kerangka kerja yang usang, melainkan dalam sebuah sistem baru yang lebih canggih dan ambisius.

 

Membedah Jaringan Nadi Sumatera Selatan: Sebuah "Laboratorium" Nasional

Untuk memahami masalah konektivitas skala nasional, para peneliti tidak bisa menganalisis ribuan kilometer jalan secara serentak. Mereka memerlukan sebuah "laboratorium" di dunia nyata—sebuah wilayah yang cukup representatif untuk dijadikan model. Pilihan jatuh pada jaringan jalan nasional di Provinsi Sumatera Selatan, sebuah koridor ekonomi yang vital di bawah pengawasan Balai Besar Pelaksanaan Jalan Nasional III.¹ Wilayah ini menjadi ajang pembuktian bagi efektivitas rencana strategis baru pemerintah.

Metode yang digunakan untuk "mendiagnosis" kesehatan jalan ini bukanlah sekadar survei visual. Para peneliti menerapkan pendekatan canggih yang disebut Multi-criteria Analysis (MCA) atau Analisis Multi-kriteria.¹ Bayangkan para peneliti ini bertindak seperti tim dokter spesialis yang melakukan check-up medis menyeluruh terhadap seorang pasien. Mereka tidak hanya mengukur "tanda-tanda vital" jalan—seperti kerataan permukaan atau jumlah lubang—tetapi juga menggali "gaya hidup" dan "peran sosial" jalan tersebut.

Proses diagnosis ini dibagi menjadi dua kategori besar:

• Pemeriksaan Kondisi Teknis: Ini adalah "pemeriksaan fisik" jalan. Para peneliti mengukur serangkaian variabel kuantitatif untuk menilai performa struktural dan fungsionalnya. Variabel-variabel ini mencakup International Roughness Index (IRI) untuk mengukur kemulusan atau kerataan jalan, Surface Distress Index (SDI) untuk menghitung tingkat kerusakan permukaan seperti retak dan lubang, rasio volume terhadap kapasitas () untuk melihat tingkat kepadatan lalu lintas, serta kecepatan dan waktu tempuh aktual kendaraan.¹ Setiap variabel diberi skor dari 1 (sangat buruk) hingga 6 (sangat baik).
• Analisis Tingkat Kepentingan Area: Ini adalah "wawancara mendalam" untuk memahami peran strategis jalan tersebut. Sebuah jalan yang mulus di daerah terpencil tentu memiliki prioritas berbeda dengan jalan yang sedikit bergelombang tetapi merupakan satu-satunya akses ke pelabuhan utama. Peneliti menilai seberapa vital sebuah ruas jalan dengan melihat perannya dalam mendukung Pusat Kegiatan Nasional (PKN), Sistem Logistik Nasional (Sislognas), koridor ekonomi, kawasan pariwisata strategis, hingga akses ke area pertambangan dan perkebunan.¹ Setiap variabel ini diberi skor dari 1 (sangat penting) hingga 4 (tidak penting).

Dengan menggabungkan hasil "pemeriksaan fisik" dan "wawancara mendalam" ini, metode MCA memungkinkan penyusunan program pemeliharaan yang tidak hanya efektif secara teknis, tetapi juga efisien dan tepat sasaran secara strategis. Program yang diusulkan diharapkan menjadi solusi optimal yang menjawab kebutuhan nyata di lapangan, sejalan dengan target ambisius pemerintah pusat.

 

Paradoks Jalan Mulus Tapi Lambat: Temuan yang Menipu Sekaligus Mengejutkan

Ketika program pemeliharaan yang dirancang dengan cermat ini dijalankan selama lima tahun (2015-2019), hasilnya di atas kertas tampak luar biasa. Laporan kemajuan proyek menunjukkan serangkaian pencapaian yang bisa dibanggakan dan menandakan keberhasilan program. Data menunjukkan bahwa kondisi jalan nasional di Sumatera Selatan mengalami transformasi dramatis.

Pertama, dari sisi kapasitas, terjadi sebuah lompatan kuantum. Pada tahun 2014, hanya sekitar 73,76% dari total panjang jalan nasional di provinsi tersebut yang memiliki lebar standar minimum 7 meter. Namun pada tahun 2019, angka ini mencapai 100%.¹ Bayangkan, hampir seperempat dari seluruh jaringan jalan yang tadinya mungkin sempit dan hanya cukup untuk dua mobil berpapasan dengan was-was, kini telah diperlebar menjadi standar jalan arteri yang layak. Secara teori, ini seharusnya mengurangi kemacetan dan meningkatkan kelancaran arus lalu lintas.

Kedua, kualitas permukaan jalan menunjukkan perbaikan yang tak kalah impresif. Tingkat kerataan jalan, yang diukur dengan nilai IRI, membaik secara signifikan. Persentase jalan dengan kondisi sangat mulus (nilai ) meroket dari 56,66% pada tahun 2014 menjadi 90,37% pada tahun 2019.¹ Ini berarti, sembilan dari sepuluh kilometer perjalanan kini terasa mulus, nyaris tanpa guncangan berarti—sebuah standar kenyamanan yang didambakan setiap pengemudi. Demikian pula dengan kerusakan permukaan, yang diukur dengan SDI. Pada tahun 2019, 97,65% jalan berada dalam kondisi sangat baik (nilai ), yang berarti hampir seluruh jaringan jalan secara visual tampak nyaris sempurna, bebas dari retakan dan lubang yang membahayakan.¹

Namun, di balik angka-angka keberhasilan yang gemilang ini, tersembunyi sebuah anomali yang membingungkan dan mengejutkan. Ketika para peneliti melihat indikator kinerja utama—yaitu kecepatan dan waktu tempuh—mereka menemukan sebuah kegagalan yang spektakuler.

Meskipun jalanan sudah 100% lebar dan lebih dari 90% mulus, ternyata hanya 18,50% dari total jaringan jalan yang berhasil mencapai target kecepatan ideal di atas . Lebih parah lagi, hanya 17,32% yang mampu memenuhi target waktu tempuh di bawah 1,6 jam per 100 km pada tahun 2019.¹ Ini adalah sebuah paradoks yang menusuk: pemerintah seolah telah memberikan sebuah mobil balap (infrastruktur jalan yang lebar dan mulus), tetapi lintasannya ternyata penuh dengan kelokan tajam dan rintangan tak terlihat sehingga mobil itu tidak pernah bisa dipacu hingga kecepatan maksimalnya. Akibatnya, lebih dari 80% jaringan jalan nasional di wilayah studi gagal berfungsi sebagai arteri primer yang sesungguhnya, sebuah fungsi yang menjadi inti dari seluruh rencana strategis tersebut.

 

Mengapa Temuan Ini Bisa Mengubah Cara Kita Membangun Jalan?

Kegagalan massal dalam mencapai target kecepatan dan waktu tempuh memaksa kita untuk bertanya lebih dalam: apa sebenarnya biang keladi masalah ini? Jawaban yang disodorkan oleh penelitian ini sangat jelas dan berpotensi mengubah arah kebijakan infrastruktur di Indonesia. Penyebabnya bukanlah kualitas aspal, kepadatan lalu lintas, atau kurangnya pemeliharaan rutin. Hambatan utama terletak pada faktor yang selama ini luput dari perhatian program pemeliharaan: geometri jalan yang di bawah standar (substandard road geometric).¹

Apa sebenarnya yang dimaksud dengan "geometri jalan di bawah standar"? Secara sederhana, ini adalah desain fisik dari sebuah jalan. Bayangkan sebuah jalan dengan tikungan yang terlalu tajam untuk dilalui dengan kecepatan tinggi, tanjakan yang sangat curam sehingga memaksa truk-truk besar berjalan merangkak dan menciptakan antrean panjang di belakangnya, atau turunan berbahaya yang menuntut pengereman konstan. Inilah contoh-contoh nyata dari geometri yang buruk. Sebagus apa pun aspalnya atau selebar apa pun jalannya, kendaraan tidak akan pernah bisa melaju cepat dan aman di lintasan dengan desain seperti itu.

Di sinilah letak "titik buta" dari sebuah strategi yang di atas kertas tampak sempurna. Program pemeliharaan yang menelan biaya besar ini ternyata hanya berfokus pada "kosmetik" jalan—membuatnya tampak mulus dan lebar—sambil mengabaikan "kerangka tulangnya", yaitu desain geometris yang menentukan performa sesungguhnya. Ini seperti merenovasi sebuah rumah dengan cat paling mahal dan perabotan mewah, tetapi membiarkan fondasi yang miring dan struktur bangunan yang bermasalah tetap tak tersentuh. Hasilnya mungkin indah dipandang, tetapi tidak fungsional dan tidak akan bertahan lama.

Temuan ini mengungkap adanya sebuah kelemahan sistemik dalam cara kita mendefinisikan dan mengukur keberhasilan proyek infrastruktur. Program di Sumatera Selatan ini berhasil jika diukur dari metrik output (keluaran), seperti kilometer jalan yang dilebarkan atau persentase jalan dengan IRI yang baik. Namun, program ini gagal total jika diukur dari metrik outcome (hasil akhir), yaitu efisiensi perjalanan bagi pengguna jalan.

Kondisi ini menunjukkan adanya ketidakselarasan yang kritis antara apa yang dibangun dan apa yang sesungguhnya dibutuhkan. Fokus pada target-target fisik yang mudah diukur dan dilaporkan, seperti lebar jalan dan kualitas permukaan, telah mengesampingkan pekerjaan yang lebih kompleks, lebih mahal, tetapi pada akhirnya jauh lebih berdampak: perbaikan geometri jalan. Kegagalan ini bukanlah kegagalan dalam eksekusi pelebaran atau pengaspalan, melainkan kegagalan dalam desain program intervensi itu sendiri. Ini menjadi pelajaran berharga bagi seluruh proyek infrastruktur di Indonesia: keberhasilan sejati harus diukur dari pengalaman akhir pengguna dan dampak ekonominya, bukan sekadar dari selesainya pekerjaan konstruksi fisik.

 

Dampak Nyata dan Arah Kebijakan di Masa Depan

Paradoks jalan mulus tapi lambat ini bukanlah sekadar anomali teknis; ia memiliki dampak nyata yang merugikan bagi ekonomi dan masyarakat luas. Ketika jalan arteri utama tidak berfungsi sebagaimana mestinya, efek dominonya terasa di berbagai sektor.

Bagi dunia usaha dan industri logistik, jalan yang lambat berarti biaya operasional yang membengkak. Setiap jam tambahan yang dihabiskan di jalan berarti konsumsi bahan bakar yang lebih tinggi, biaya upah pengemudi yang meningkat, dan jadwal pengiriman yang molor. Keterlambatan ini dapat mengganggu rantai pasok, meningkatkan risiko kerusakan barang, dan pada akhirnya, semua biaya tambahan ini akan dibebankan kepada konsumen dalam bentuk harga barang yang lebih mahal.

Bagi perekonomian daerah, konektivitas yang buruk adalah penghambat utama pertumbuhan. Akses yang lambat ke pelabuhan, bandara, atau pusat-pusat industri akan menghalangi masuknya investasi baru. Produk-produk lokal, seperti hasil pertanian atau perkebunan, menjadi lebih sulit dan mahal untuk didistribusikan ke pasar yang lebih luas, sehingga menurunkan daya saingnya. Akibatnya, potensi ekonomi daerah tidak dapat berkembang secara optimal.

Bagi masyarakat umum, ini adalah soal waktu yang terbuang sia-sia di perjalanan, mengurangi produktivitas kerja dan waktu berharga bersama keluarga. Tingkat stres yang lebih tinggi dan risiko kecelakaan di jalan dengan geometri berbahaya juga menjadi konsekuensi langsung.

Melihat dampak yang begitu luas, temuan penelitian ini mendesak adanya perubahan fundamental dalam arah kebijakan infrastruktur. Pemerintah tidak bisa lagi hanya berfokus pada program "preservasi" atau pemeliharaan kondisi jalan yang ada. Langkah selanjutnya haruslah menuju "modernisasi" jalan nasional, yang berarti intervensi yang lebih berani dan mendasar. Anggaran di masa depan harus secara spesifik dialokasikan untuk program perbaikan geometri. Ini bisa berarti meluruskan tikungan-tikungan tajam, melandaikan tanjakan-tanjakan ekstrem, atau bahkan membangun infrastruktur baru seperti flyover, underpass, atau jalan lingkar (bypass) untuk mengatasi titik-titik kemacetan kronis yang disebabkan oleh desain jalan yang usang.¹

Jika temuan dari penelitian ini diadopsi sebagai cetak biru kebijakan infrastruktur nasional, fokus investasi yang beralih dari sekadar pelapisan aspal ke perbaikan desain geometris bisa menjadi game-changer. Ini berpotensi memangkas waktu tempuh logistik di koridor-koridor utama hingga 20-30% dan secara langsung mengurangi biaya transportasi barang nasional secara signifikan dalam satu dekade ke depan, membuka jalan bagi pertumbuhan ekonomi yang lebih merata dan efisien.

Pada akhirnya, untuk membangun Indonesia yang benar-benar terhubung dan berdaya saing secara ekonomi, kita membutuhkan lebih dari sekadar jalan yang mulus dan lebar. Kita membutuhkan jalan yang cerdas—jalan yang direkayasa untuk performa, dirancang dengan presisi, dan dibangun untuk kecepatan. Jalan ke depan bukanlah tentang melapisi lebih banyak kilometer aspal, tetapi tentang mendesain ulang kilometer-kilometer tersebut untuk masa depan.

 

Sumber Artikel:

Ardhiarini, R. (2016). Identification of National Road Maintenance Needs based on Strategic Plan of Directorate General of Bina Marga (2015-2019). Journal of the Civil Engineering Forum, 2(2), 75–84.