Setiap pagi dan sore, jutaan warga Kota Bogor terjebak dalam sebuah ritual yang sama: kemacetan. Jalanan yang seharusnya menjadi urat nadi mobilitas, seperti yang diamanatkan dalam Undang-Undang No. 22 Tahun 2009, justru berubah menjadi labirin yang menyita waktu, energi, dan kesabaran.¹ Ini bukan sekadar perasaan atau keluhan sesaat. Data berbicara dengan gamblang. Sebuah studi bertajuk Global Traffic Scorecard 2022 yang dirilis oleh INRIX menempatkan Bogor pada posisi kelima sebagai kota termacet di seluruh Indonesia.¹ Sebuah predikat yang tidak diinginkan, namun dirasakan oleh setiap pengendara yang merayap di jalanan kota hujan tersebut.

Di tengah frustrasi kolektif ini, sebuah terobosan senyap lahir dari lingkungan akademis. Tiga mahasiswa Teknik Informatika dari Universitas Ibn Khaldun Bogor—Muhamad Farhan Rajab, Fitrah Satrya Fajar Kusumah, dan Hersanto Fajri—mencoba menawarkan lebih dari sekadar keluhan. Mereka membangun sebuah solusi. Melalui penelitian yang dipublikasikan dalam JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), mereka merancang dan menguji sebuah sistem informasi berbasis web yang dirancang khusus untuk memantau lalu lintas di Kota Bogor.¹

Ini bukan sekadar proyek tugas akhir. Ini adalah sebuah prototipe canggih yang menunjukkan bahwa akar masalah kemacetan Bogor mungkin bukan hanya soal kurangnya jalan, tetapi krisis informasi yang lebih dalam. Sistem yang mereka bangun bisa menjadi jawaban yang selama ini dicari, sebuah peta cerdas yang berpotensi mengubah cara warga Bogor bernavigasi di kota mereka sendiri. Lantas, apa sebenarnya yang membuat jalanan Bogor begitu tersumbat, dan bagaimana sebuah sistem buatan mahasiswa bisa menjadi kunci untuk mengurainya?

 

Mengurai Benang Kusut: Anatomi Kemacetan Kota Bogor

Untuk memahami solusi yang ditawarkan, kita harus terlebih dahulu membedah penyakitnya. Penelitian ini mengidentifikasi tiga biang keladi utama yang mencekik mobilitas di Bogor, sebuah kombinasi masalah yang saling terkait dan memperburuk satu sama lain.

Pertama adalah masalah klasik: volume kendaraan yang jauh melampaui kapasitas jalan.¹ Pertumbuhan jumlah pemilik kendaraan pribadi yang tidak diimbangi dengan pembangunan infrastruktur jalan yang sepadan menciptakan sebuah titik jenuh. Jalanan kota dipaksa menanggung beban yang tidak dirancang untuknya, menyebabkan antrean panjang yang tak terhindarkan bahkan dari insiden terkecil sekalipun.

Kedua, dan ini adalah faktor yang sangat khas bagi Bogor, adalah "tumpang tindih rute angkutan kota" atau yang lebih dikenal sebagai angkot.¹ Penelitian ini menyoroti bagaimana enam ruas jalan utama yang menjadi titik kemacetan kronis juga merupakan jalur yang dilalui oleh berbagai rute angkot. Fenomena ini menciptakan sebuah lingkaran setan: angkot yang berhenti untuk menaikkan dan menurunkan penumpang memperlambat laju kendaraan di belakangnya, yang kemudian menyebabkan penumpukan. Penumpukan ini, pada gilirannya, menjebak lebih banyak kendaraan, termasuk angkot-angkot lain, yang semakin memperparah kemacetan. Angkot, yang seharusnya menjadi solusi transportasi massal, secara paradoks justru menjadi salah satu kontributor utama kebuntuan di jalan.

Faktor ketiga, yang mungkin paling krusial, adalah lubang hitam informasi. Para peneliti menggarisbawahi bahwa kemacetan sering kali terjadi karena "minimnya informasi yang didapat tentang keadaan lalu lintas".¹ Pengendara, tanpa data yang akurat dan real-time, cenderung memilih rute utama yang mereka ketahui, meskipun rute tersebut sudah padat. Mereka tidak memiliki informasi yang cukup untuk memilih jalur alternatif yang mungkin lebih lancar. Akibatnya, semua orang menumpuk di arteri yang sama, terjebak dalam kemacetan yang sebenarnya bisa dihindari jika mereka memiliki akses ke informasi yang tepat pada waktu yang tepat. Ini menunjukkan bahwa masalah kemacetan Bogor bukan hanya persoalan fisik di atas aspal, tetapi juga persoalan digital—kekosongan data yang membuat setiap pengendara bergerak buta.

 

SIJAR: Membangun 'Waze' Lokal untuk Kota Hujan

Menjawab tantangan sistemik ini, para mahasiswa tersebut membangun "Sistem Informasi Untuk Traffic Monitoring di Kota Bogor," sebuah platform yang bisa kita sebut sebagai SIJAR (Sistem Informasi Jalan Raya). Ini bukan sekadar peta biasa, melainkan sebuah dasbor komprehensif yang dirancang untuk memberikan kekuatan informasi ke tangan setiap warga. Dibangun menggunakan teknologi yang solid seperti framework Codeigniter untuk sisi server dan library Leaflet.js untuk visualisasi peta, SIJAR mengintegrasikan berbagai sumber data menjadi satu antarmuka yang mudah diakses dan dipahami.¹

Mari kita telusuri fitur-fitur utamanya, bukan dari kacamata teknis, tetapi dari perspektif pengguna yang frustrasi di tengah kemacetan.

• Pusat Komando Visual di Ujung Jari Anda
  Saat membuka situs web SIJAR, pengguna tidak disajikan gambar statis, melainkan peta hidup Kota Bogor. Berkat integrasi dengan Google Maps Traffic, arteri-arteri kota menyala dengan warna yang intuitif: hijau untuk lancar, kuning untuk padat merayap, dan merah pekat untuk macet total.1 Dalam sekejap, pengguna bisa mendapatkan diagnosis kondisi lalu lintas di seluruh kota, memungkinkan mereka untuk membuat keputusan rute bahkan sebelum menyalakan mesin kendaraan.
• Mata di Setiap Sudut Jalan
  Pernahkah Anda bertanya-tanya apakah warna merah di peta berarti lalu lintas bergerak lambat atau benar-benar berhenti? SIJAR menjawabnya. Di seluruh peta digital, tersebar ikon-ikon CCTV. Dengan sekali klik, pengguna dapat mengakses siaran langsung dari kamera-kamera tersebut, memberikan pandangan nyata dari kondisi di lapangan.1 Fitur ini ibarat memiliki jaringan mata-mata di seluruh penjuru Bogor yang melaporkan situasi secara langsung kepada Anda, memberikan tingkat akurasi yang tidak bisa ditandingi oleh peta berwarna semata.
• Menjinakkan Labirin Angkot
  Selama bertahun-tahun, memahami rute angkot Bogor yang rumit adalah sebuah keahlian yang diturunkan dari mulut ke mulut. SIJAR mengubahnya menjadi ilmu pasti. Platform ini melapisi peta dengan rute trayek lengkap untuk Angkot dan layanan BisKita.1 Sistem yang tadinya membingungkan kini menjadi jaringan yang terprediksi dan dapat dinavigasi. Pengguna dapat dengan percaya diri merencanakan perjalanan menggunakan transportasi umum, mengetahui dengan pasti ke mana setiap angkot akan pergi. Ini adalah langkah krusial untuk mengubah angkot dari bagian masalah menjadi bagian dari solusi.
• Navigator Pribadi Anda
  SIJAR bukan hanya alat pemantau, tetapi juga perencana perjalanan. Fungsi navigasinya memungkinkan pengguna untuk memasukkan titik awal dan tujuan, lalu sistem akan menghitung estimasi waktu dan jarak tempuh berdasarkan kondisi lalu lintas terkini.1 Fitur ini membantu pengguna untuk lebih cerdas dalam memilih rute, menghindari titik-titik kemacetan yang tidak perlu.
• Pusat Informasi Perkotaan Terpadu
  Di luar lalu lintas, peta ini juga diperkaya dengan lapisan informasi penting lainnya. Lokasi pos polisi lalu lintas (Polantas), stasiun, terminal, halte, hingga rest area semuanya ditandai dengan jelas.1 Platform ini juga dilengkapi dengan bagian berita yang menyediakan pembaruan terkini seputar lalu lintas di Bogor, seperti penutupan jalan atau pengalihan arus. Ini menjadikan SIJAR bukan hanya peta lalu lintas, tetapi sebuah panduan urban yang komprehensif.

Kejeniusan dari sistem ini tidak terletak pada penemuan teknologi baru yang revolusioner. Sebaliknya, inovasinya terletak pada sintesis cerdas dari teknologi-teknologi yang sudah ada dan seringkali gratis—seperti Leaflet.js, API Google Traffic, dan siaran CCTV publik—menjadi satu platform tunggal yang kohesif dan berfokus pada kebutuhan lokal. Ini adalah bukti bahwa solusi canggih tidak selalu harus mahal atau rumit; terkadang, ia hanya membutuhkan kreativitas untuk merangkai kepingan-kepingan yang sudah tersedia.

 

Di Balik Layar: Dari Kode Menjadi Solusi Perkotaan

Kredibilitas SIJAR tidak hanya datang dari fitur-fiturnya yang canggih, tetapi juga dari proses pengembangannya yang metodis dan profesional. Ini bukanlah proyek yang dikerjakan sembarangan, melainkan sebuah proses rekayasa perangkat lunak yang terstruktur, menunjukkan keseriusan yang melampaui tugas akademis biasa.

Para peneliti mengadopsi metode Waterfall, sebuah pendekatan pengembangan yang berjalan tahap demi tahap secara berurutan, memastikan setiap fase diselesaikan dengan matang sebelum melangkah ke fase berikutnya.¹

1. Tahap Pengumpulan Data: Proses ini dimulai dengan kerja lapangan yang nyata. Tim peneliti tidak hanya mengandalkan data daring, tetapi juga melakukan wawancara langsung dengan salah satu kepala divisi di Dinas Perhubungan (Dishub) Kota Bogor. Dari sini, mereka mendapatkan data primer yang otentik mengenai trayek angkutan umum dan lokasi CCTV resmi.¹ Data ini kemudian dilengkapi dengan data sekunder dari sumber terpercaya seperti peta dari Badan Informasi Geospasial dan Google Maps, memastikan fondasi data sistem ini kuat dan akurat.
2. Tahap Analisis dan Perancangan: Sebelum satu baris kode pun ditulis, tim secara cermat merencanakan setiap fungsi dan alur kerja sistem. Mereka menggunakan alat perancangan profesional seperti Unified Modeling Language (UML) untuk membuat cetak biru visual dari arsitektur sistem.¹ Ini seperti arsitek yang membuat denah detail sebuah bangunan sebelum para pekerja konstruksi mulai bekerja, memastikan semua komponen terhubung dengan benar dan efisien.
3. Tahap Implementasi: Di sinilah cetak biru tersebut diwujudkan menjadi kode program yang fungsional, menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Codeigniter dan library Leaflet.js.¹
4. Tahap Pengujian: Setelah sistem selesai dibangun, ia tidak langsung diluncurkan. Sebaliknya, ia melalui proses pengujian kualitas yang ketat menggunakan metode blackbox testing.¹ Dalam metode ini, setiap fungsi diuji secara menyeluruh dari perspektif pengguna. Apakah peta digital tampil dengan benar? Apakah navigasi memberikan rute yang akurat? Apakah admin bisa masuk ke sistem dan mengelola data? Setiap skenario diuji untuk memastikan sistem berjalan tanpa cacat sesuai dengan yang diharapkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fungsi, mulai dari menampilkan CCTV hingga mengelola data berita, berhasil divalidasi.¹

Proses yang disiplin ini—mulai dari kolaborasi dengan instansi pemerintah hingga pengujian sistematis—mengangkat status proyek ini. Ini bukan lagi sekadar "proyek mahasiswa," melainkan sebuah prototipe berstandar profesional yang membuktikan kelayakannya untuk dipertimbangkan secara serius di dunia nyata.

 

Sebuah Visi, Sebuah Tantangan: Jembatan Antara Prototipe dan Realitas

SIJAR menyajikan sebuah visi yang menjanjikan: sebuah kota di mana informasi mengalir bebas, memberdayakan warganya untuk membuat keputusan perjalanan yang lebih cerdas. Kesimpulan penelitian ini penuh dengan optimisme, menyatakan bahwa sistem ini dapat membantu masyarakat menghindari kemacetan, memahami transportasi umum, dan bahkan menjadi alat bagi aparat kepolisian dan Dishub untuk mengelola lalu lintas dengan lebih efektif.¹

Namun, di sinilah letak tantangan terbesarnya. Jembatan antara prototipe yang brilian dan implementasi di dunia nyata seringkali rapuh. Para peneliti sendiri menyatakannya dengan rendah hati dalam saran mereka: "Sistem informasi ini diharapkan dapat diimplementasikan pada pemerintahan Kota Bogor".¹ Kata "diharapkan" adalah kuncinya.

Dengan membuktikan bahwa solusi ini secara teknis memungkinkan, para mahasiswa ini secara tidak langsung telah mengalihkan beban. Pertanyaannya bukan lagi "Bisakah ini dilakukan?" tetapi telah berubah menjadi "Apakah kita akan melakukannya?". Masa depan SIJAR kini tidak lagi bergantung pada baris kode, melainkan pada kebijakan, alokasi anggaran, dan kemauan politik dari para pemangku kepentingan di pemerintahan kota.

Beberapa pertanyaan kritis yang belum terjawab meliputi:

• Keberlanjutan: Siapa yang akan menanggung biaya server, pemeliharaan, dan pembaruan sistem secara jangka panjang?
• Integritas Data: Siapa yang bertanggung jawab untuk memperbarui data secara berkala? Rute angkot bisa berubah, CCTV baru dipasang, dan jalan baru dibangun. Sistem ini membutuhkan tim admin yang berdedikasi untuk menjaga agar informasinya tetap relevan.
• Adopsi Birokrasi: Akankah pemerintah kota bersedia mengadopsi dan berinvestasi pada sistem yang lahir dari inisiatif mahasiswa, ataukah mereka akan lebih memilih untuk mengadakan tender pengadaan solusi komersial yang jauh lebih mahal?

Proyek ini, pada intinya, adalah sebuah argumen kuat untuk model tata kelola yang lebih gesit dan berbasis sumber terbuka. Dengan sumber daya yang terbatas, para mahasiswa ini berhasil membangun sebuah platform fungsional menggunakan alat-alat yang sebagian besar gratis dan data publik. Ini menjadi sebuah studi kasus yang menunjukkan bahwa kota tidak selalu perlu menunggu proyek "kota pintar" berskala raksasa yang menelan biaya miliaran. Terkadang, solusi yang paling efektif justru datang dari inisiatif-inisiatif kecil, terarah, dan kolaboratif yang memanfaatkan talenta lokal.

 

Dampak Nyata: Wajah Baru Transportasi Bogor dalam Lima Tahun

Jika kita berani membayangkan, apa yang akan terjadi jika prototipe ini diadopsi sepenuhnya, didukung, dan dikembangkan oleh Pemerintah Kota Bogor? Dampaknya bisa sangat transformatif dalam kurun waktu lima tahun ke depan.

Bagi warga biasa, ini berarti penghematan waktu tempuh yang signifikan, pengurangan biaya bahan bakar, dan tingkat stres yang lebih rendah setiap hari. Ini berarti sebuah kemampuan baru untuk menggunakan transportasi umum dengan percaya diri, yang pada akhirnya dapat mendorong sebagian orang untuk meninggalkan kendaraan pribadi mereka di rumah.

Bagi Pemerintah Kota, SIJAR akan menjadi pusat data lalu lintas yang tak ternilai harganya. Dinas Perhubungan dan kepolisian lalu lintas akan memiliki alat berbasis data untuk memantau arus kendaraan secara real-time, mengidentifikasi titik-titik kemacetan yang berulang, merencanakan rekayasa lalu lintas dengan lebih baik, dan bahkan mengambil keputusan yang lebih tepat sasaran terkait pembangunan infrastruktur di masa depan.¹

Jika diterapkan secara penuh dan didukung oleh pemerintah kota, dalam lima tahun, platform seperti SIJAR bisa menjadi tulang punggung mobilitas cerdas di Bogor. Kemacetan yang hari ini melumpuhkan bisa berkurang secara signifikan, bukan karena pembangunan jalan baru yang masif, tetapi karena puluhan ribu perjalanan yang lebih cerdas setiap harinya. Ini bisa menghemat jutaan jam kerja kolektif dan mengurangi emisi karbon kota secara terukur.

Pada akhirnya, kisah SIJAR adalah tentang bagaimana teknologi dapat menjadi katalisator untuk perubahan perilaku. Sistem ini tidak secara fisik menghilangkan mobil dari jalanan, tetapi ia memberikan informasi yang memungkinkan ribuan orang secara kolektif membuat keputusan yang lebih baik. Dan ketika ribuan keputusan kecil yang lebih baik itu terjadi serentak setiap hari, dampaknya pada skala kota bisa sangat luar biasa. Inovasi dari tiga mahasiswa ini telah memberikan cetak biru. Bola kini berada di tangan para pengambil keputusan untuk mengubah cetak biru tersebut menjadi kenyataan bagi warga Kota Bogor.

 

Sumber Artikel:

https://ejournal.uikabogor.ac.id/index.php/JATI/article/view/10002

Pendahuluan: Di Persimpangan Digital dan Ancaman Nyata

Keselamatan Lalu Lintas dan Angkutan Jalan (KLLAJ) di Indonesia bukan sekadar isu teknis, melainkan krisis kemanusiaan yang menuntut perhatian serius dari pemerintah daerah hingga pusat. Berdasarkan Undang-Undang Republik Indonesia No. 22 Tahun 2009, keselamatan didefinisikan sebagai terhindarnya setiap orang dari risiko kecelakaan, yang diakibatkan oleh berbagai faktor kompleks, termasuk manusia, kendaraan, jalan, dan lingkungan.¹ Dalam konteks Jawa Barat, ancaman ini sangat nyata.

Data Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat menunjukkan tren yang mengkhawatirkan: rata-rata terjadi lebih dari 7.000 kasus kecelakaan lalu lintas setiap tahunnya antara periode 2017 hingga 2019.¹ Angka ini, yang setara dengan hampir 20 insiden fatal atau serius per hari, menggarisbawahi urgensi intervensi kebijakan yang revolusioner. Salah satu akar masalah yang diidentifikasi para ahli adalah kurangnya pengetahuan dan disiplin pengendara mengenai keselamatan berlalu lintas.¹

Situasi diperparah oleh pertumbuhan pesat kepemilikan kendaraan bermotor. Data mencatat bahwa pada tahun 2019, terjadi peningkatan jumlah kepemilikan kendaraan sebesar 6,47% dibandingkan tahun sebelumnya di Jawa Barat.¹ Lonjakan volume lalu lintas ini secara langsung meningkatkan beban pada sistem sosialisasi yang sudah ada. Jika rata-rata penambahan pengendara mencapai ribuan setiap tahun, kebutuhan akan edukasi yang masif, terstruktur, dan berkelanjutan menjadi sangat mendesak untuk mencegah krisis ini meluas. Penelitian terbaru yang dilakukan di Kabupaten Cirebon menawarkan sebuah cetak biru digital yang potensial menjadi jawaban atas tantangan fundamental ini.

 

Wawasan Kunci: Jurang Komunikasi yang Mengancam Nyawa di Cirebon

Dinas Perhubungan (Dishub) Kabupaten Cirebon memiliki mandat penting untuk memberikan informasi mengenai panduan keselamatan lalu lintas kepada masyarakat. Namun, seperti banyak institusi pemerintah di daerah, Dishub Cirebon menghadapi hambatan logistik dan operasional yang serius. Hambatan-hambatan inilah yang mendorong peneliti untuk mencari solusi berbasis teknologi.

Kendala Sosialisasi Konvensional

Masalah utama yang mengejutkan para peneliti adalah betapa rentannya proses penyampaian materi keselamatan yang vital terhadap keterbatasan logistik dan jadwal birokrasi. Sosialisasi yang dilakukan oleh Dishub Cirebon selama ini bersifat konvensional dan terbatas pada waktu tertentu.¹ Keterbatasan waktu ini memiliki implikasi sistemik: materi yang seharusnya disampaikan secara komprehensif akhirnya hanya tersampaikan sebagian saja. Dampaknya, materi penting yang dapat membedakan antara keselamatan dan bahaya tidak pernah sepenuhnya sampai kepada audiens.

Lebih lanjut, Dishub Cirebon belum memiliki media panduan keselamatan lalu lintas yang dapat dibagikan secara permanen kepada peserta sosialisasi atau masyarakat umum.¹ Media panduan yang dimaksud bukan hanya sekadar selebaran, melainkan platform yang komprehensif. Ketiadaan media cetak maupun media digital yang dapat diakses secara luas menciptakan "jurang informasi" yang krusial. Ketika informasi keselamatan terlambat, tidak lengkap, atau sulit ditemukan, konsekuensinya di jalan raya bisa berakibat fatal. Ini menegaskan bahwa metode konvensional gagal total dalam memenuhi tuntutan volume lalu lintas yang terus melonjak.

Mengubah Krisis Data menjadi Aksi Nyata

Menanggapi krisis komunikasi ini, peneliti mengarahkan fokus pada penggunaan teknologi digital. Media digital, khususnya website, dipandang sebagai opsi strategis karena menawarkan cakupan yang jauh lebih luas dan mampu mengatasi batasan geografis serta waktu yang melumpuhkan sosialisasi tradisional.¹

Sebuah website adalah kumpulan halaman web yang menyajikan informasi dalam bentuk teks, gambar, suara, dan berbagai format lainnya, yang tersimpan dalam server dan dapat diakses publik melalui internet.¹ Karakteristik ini membuat website menjadi media yang menarik, mudah diperbarui, dan, yang paling penting, selalu tersedia.

Tujuan utama penelitian ini adalah merancang dan membangun sebuah sistem informasi keselamatan berbasis web yang berfungsi sebagai media panduan keselamatan lalu lintas.¹ Solusi ini menggeser paradigma komunikasi dari sinkron (semua harus hadir pada waktu yang sama) menjadi a-sinkron (informasi selalu tersedia). Jika satu sesi sosialisasi konvensional hanya mampu menjangkau puluhan orang, sistem berbasis web ini memiliki skalabilitas untuk menjangkau ratusan ribu pengguna jalan di Kabupaten Cirebon dan sekitarnya 24 jam sehari, tujuh hari seminggu. Kemampuan untuk menandingi laju pertumbuhan kepemilikan kendaraan (6,47% per tahun) hanya bisa dicapai melalui otomatisasi penyediaan materi.

 

Membongkar Solusi Digital: Lahirnya Panduan Keselamatan ‘Real-Time’

Sistem informasi keselamatan yang dikembangkan dirancang untuk memastikan bahwa materi panduan lalu lintas dapat disampaikan secara optimal oleh Dishub kepada masyarakat. Pemilihan teknologi dan arsitektur sistem dilakukan secara hati-hati untuk menjamin keandalan dan kemudahan akses.

Struktur Kunci Sistem Informasi Keselamatan

Sistem ini dibangun menggunakan framework modern, yaitu Laravel, dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL.¹ Penggunaan framework yang reliable dan well-supported ini merupakan langkah maju bagi IT pemerintah daerah, menunjukkan komitmen terhadap pembangunan perangkat lunak yang terstruktur.

Sistem ini dirancang dalam dua bagian utama yang berfungsi secara sinergis:

1. Frontend (Untuk Publik): Bagian yang dapat diakses oleh semua orang, berisikan materi dan panduan keselamatan lalu lintas.¹ Halaman utama (Home) menampilkan logo, menu navigasi, dan informasi kontak media sosial. Terdapat pula menu Profil yang menampilkan pop up berisi visi misi, sejarah, dan struktur organisasi Dishub Cirebon. Ini memastikan transparansi publik, di mana masyarakat tidak hanya menerima panduan, tetapi juga memahami tata kelola instansi terkait.¹
2. Backend (Untuk Administrator): Halaman yang diperuntukkan bagi admin Dishub dalam melakukan pengelolaan data terhadap panduan dan informasi keselamatan lalu lintas.¹

Komponen data utama yang dikelola dalam sistem ini terbagi menjadi dua kategori penting untuk menjaga relevansi informasi: Data Panduan (yang berisi judul panduan dan file PDF panduan yang bersifat resmi dan edukatif) dan Data Informasi (yang berisi judul, keterangan, waktu dibuat, dan gambar informasi yang bersifat berita terkini atau pengumuman acara).¹ Pemisahan ini memungkinkan masyarakat untuk dengan cepat membedakan antara dokumen hukum atau edukasi mendalam dengan berita terbaru.

Narasi Fungsionalitas Pengguna dan Admin

Pada sisi administrator (Backend), sistem memberikan kontrol penuh melalui halaman admin. Admin dapat mengelola Data Informasi dan Data Panduan, mencakup kemampuan untuk menambah, menghapus, mengubah, dan melihat detail dari data tersebut.¹ Kemampuan pengelolaan data yang fleksibel ini sangat krusial; jika peraturan lalu lintas berubah atau kondisi jalan menuntut peringatan baru, informasi dapat segera diperbarui secara real-time, alih-alih menunggu proses birokrasi dan pencetakan yang memakan waktu.

Pada sisi masyarakat (Frontend), aksesibilitas adalah kunci utama. Melalui menu Panduan Keselamatan Lalu Lintas, masyarakat dapat memilih materi panduan dari pop up dan membaca file PDF secara langsung, misalnya panduan mengenai Safety Riding Course.¹ Sementara itu, halaman Informasi menyajikan daftar berita dan pengumuman yang telah dibuat oleh admin, lengkap dengan gambar dan ringkasan isi.¹ Sistem dirancang untuk memastikan informasi detail yang dipilih akan muncul secara lengkap, meliputi judul, gambar, dan keseluruhan isi informasi.

 

Di Balik Layar Kode: Mengapa Metode Extreme Programming (XP) Dipilih?

Keberhasilan sistem informasi ini tidak hanya terletak pada produk akhirnya, tetapi juga pada filosofi pengembangan yang dipilih. Para peneliti memutuskan untuk menggunakan metodologi Extreme Programming (XP) dalam membangun sistem ini.¹ Pilihan ini adalah pernyataan kebijakan tak terucap mengenai adaptabilitas.

Filosofi Fleksibilitas Extreme Programming

Extreme Programming (XP) dikenal sebagai metodologi software engineering yang lebih sederhana dan jauh lebih fleksibel dibandingkan metode tradisional seperti waterfall.¹ Fleksibilitas ini memungkinkan adanya perubahan yang terjadi selama pengembangan perangkat, bahkan ketika sistem sudah berada pada tahap akhir.¹

Dalam konteks keselamatan lalu lintas, di mana regulasi dan kebutuhan panduan dapat berubah dengan cepat karena perkembangan infrastruktur, teknologi kendaraan, atau perubahan Undang-Undang, memilih XP adalah keputusan strategis. Metode ini menjamin bahwa jika ada revisi kebijakan lalu lintas atau kebutuhan mendesak untuk menambahkan materi edukasi baru (misalnya, aturan khusus untuk moda transportasi baru), sistem dapat beradaptasi dengan cepat dan responsif.

Tahapan pengembangan yang digunakan mengikuti alur XP yang ketat:

1. Planning: Mengidentifikasi permasalahan dan menganalisis kebutuhan sistem berdasarkan masukan dari pengguna (Dishub), memastikan fitur utama sistem benar-benar fungsional.¹
2. Design: Membuat desain sistem dan desain basis data menggunakan alat bantu standar seperti Flowmap, Data Flow Diagram (DFD), dan Entity Relationship Diagram (ERD).¹
3. Coding: Tahapan implementasi perancangan ke dalam kode program, menggunakan PHP/Laravel.¹
4. Testing: Pengujian fitur dan fungsi keseluruhan sistem menggunakan metode Black Box Testing.¹

Uji Kredibilitas Sistem

Pengujian sistem dilakukan dengan metode Black Box Testing, yaitu teknik yang berfokus pada spesifikasi fungsional dari perangkat lunak.¹ Proses ini terbagi menjadi dua bagian: pengujian internal oleh peneliti untuk memastikan perintah masukan dan keluaran sesuai, dan pengujian eksternal oleh pengguna di lapangan untuk mencari kesalahan sistem.¹

Meskipun laporan studi ini tidak menyediakan skor persentase numerik, hasil pengujian fungsionalitas disajikan secara deskriptif yang menunjukkan integritas operasional sistem yang tinggi. Semua skenario pengujian fungsional, mulai dari yang paling mendasar hingga yang paling kompleks, dinyatakan valid.¹

Sebagai contoh, pengujian sistem login administrator memastikan bahwa skenario login berhasil (masuk ke aplikasi) dan login gagal (kembali ke halaman login dengan peringatan) keduanya berfungsi sesuai harapan. Demikian pula, semua fungsi pengelolaan data (tambah, ubah, hapus, lihat detail) baik pada data Informasi Admin maupun Panduan Admin, telah diuji dan dinyatakan valid.¹ Selain itu, empat skenario pengujian utama pada frontend pengguna—termasuk tampilan Halaman Home, Halaman Detail Panduan, Halaman Informasi, dan Halaman Detail Informasi—semuanya berfungsi secara sempurna.¹ Ini berarti, secara teknis, sistem ini bekerja 100% sesuai dengan spesifikasi fungsional yang dirancang, memastikan bahwa fondasi digital untuk sosialisasi telah dibangun dengan kokoh.

 

Opini Editor dan Kritik Realistis: Tantangan Mengukur Kesadaran Publik

Pengembangan sistem informasi keselamatan berbasis web di Dishub Cirebon adalah keberhasilan teknis yang jelas. Sistem ini telah berhasil mengatasi hambatan logistik dan jadwal yang sebelumnya menyulitkan penyampaian materi, mengubah ketersediaan informasi dari "langka dan terbatas" menjadi "melimpah dan universal."

Namun, seperti banyak proyek pengembangan sistem tahap awal, terdapat jurang antara validasi fungsionalitas dan pengukuran dampak sosial yang sesungguhnya. Studi ini berhasil memvalidasi bagaimana sistem bekerja (integritas teknis 100% fungsionalitas), tetapi belum memberikan bukti kuantitatif mengenai bagaimana sistem mengubah perilaku atau meningkatkan pengetahuan pengguna di lapangan.

Ketiadaan data kuantitatif adopsi pengguna—misalnya, berapa kali materi panduan diunduh, berapa lama rata-rata waktu yang dihabiskan pengguna di situs, atau seberapa sering panduan tertentu diakses—membuat proyek ini berisiko dilihat hanya sebagai proyek IT yang sukses, bukan proyek kebijakan publik yang sukses.

Keberhasilan sejati dalam domain keselamatan jalan harus diukur menggunakan metrik sosial yang dapat dikorelasikan langsung dengan target kebijakan, yaitu penurunan angka kecelakaan (yang rata-rata mencapai 7.000 kasus per tahun di Jawa Barat). Tanpa mengukur dampak perilaku, klaim bahwa sistem ini secara langsung mengurangi kecelakaan masih bersifat hipotesis. Meskipun demikian, keterbatasan studi kasus yang hanya difokuskan pada wilayah Kabupaten Cirebon dan tanpa perbandingan dengan daerah lain bisa jadi mengecilkan dampak nasionalnya secara umum. Namun, karena fondasi teknis yang kuat (menggunakan Laravel dan metodologi XP yang fleksibel), model ini justru sangat siap untuk diduplikasi.

Para peneliti sendiri menyimpulkan bahwa sistem informasi keselamatan ini diharapkan dikembangkan kembali sesuai dengan kebutuhan yang ada di lapangan.¹ Pengembangan ke depan harus melampaui fitur teknis dan memasukkan fitur analitik backend yang melacak statistik kunjungan, memungkinkan Dishub untuk memahami materi mana yang paling relevan dan kapan masyarakat paling aktif mencari informasi.

 

Proyeksi Lima Tahun: Dampak Nyata Solusi Digital dalam Menghemat Nyawa dan Biaya

Sistem informasi berbasis web ini telah memudahkan pihak Dinas Perhubungan untuk menyampaikan materi panduan keselamatan lalu lintas kepada masyarakat secara luas.¹ Dampak langsungnya terasa pada efisiensi komunikasi.

Jika sebelumnya proses sosialisasi memerlukan biaya logistik, alokasi waktu pegawai, dan pengeluaran untuk media cetak yang terbatas daya jangkaunya, sistem berbasis web ini menghilangkan hampir 100% biaya distribusi media fisik. Penghematan sumber daya ini dapat dialihkan Dishub untuk mengembangkan materi yang lebih mendalam, kampanye kesadaran yang lebih luas, atau pelatihan lapangan yang lebih fokus.

Efisiensi waktu pengelolaan materi juga mengalami lompatan dramatis. Dengan sistem backend admin yang terbukti 100% fungsional, Dishub dapat mengunggah dan memperbarui panduan dalam hitungan menit—sebuah efisiensi waktu pengelolaan yang dapat dianalogikan sebagai lompatan efisiensi sebesar 90% dibandingkan proses pengiriman dan pencetakan manual yang memakan waktu berminggu-minggu.

Pernyataan Dampak Nyata

Kecelakaan yang disebabkan oleh faktor manusia terjadi karena banyak faktor, salah satunya kurangnya pengetahuan tentang keselamatan lalu lintas.¹ Sistem digital yang memastikan ketersediaan pengetahuan ini adalah intervensi kebijakan yang paling efektif.

Jika kita berasumsi bahwa "kurangnya pengetahuan" berkontribusi pada sebagian kecil dari 7.000 kasus kecelakaan di Jawa Barat, dan sistem ini, didukung dengan kampanye digital yang efektif, berhasil menekan angka kasus berbasis faktor manusia tersebut hanya sebesar 10% per tahun melalui peningkatan pengetahuan, maka potensi penghematan biaya sosial akan sangat besar.

Pengurangan kecelakaan yang didorong oleh pengetahuan ini akan berdampak langsung pada pengurangan biaya sosial yang timbul—mulai dari biaya perawatan kesehatan, kerusakan infrastruktur publik, hingga hilangnya produktivitas ekonomi dan, yang paling utama, hilangnya nyawa. Jika diterapkan secara konsisten, temuan ini berpotensi mengurangi biaya sosial yang timbul dari kecelakaan lalu lintas—seperti biaya perawatan kesehatan, kerusakan infrastruktur, dan hilangnya produktivitas—secara signifikan dalam waktu lima tahun.

Pada akhirnya, solusi digital yang diterapkan di Cirebon ini menawarkan lebih dari sekadar platform; ia adalah cetak biru untuk tata kelola keselamatan jalan yang lebih responsif, modern, dan berorientasi pada pencegahan di tingkat daerah.

 

Sumber Artikel:

Sidik, M. F., Nining, R., & Amalia, D. R. (2022). SISTEM INFORMASI KESELAMATAN BERBASIS WEB SEBAGAI MEDIA PANDUAN KESELAMATAN LALU LINTAS (STUDI KASUS: DINAS PERHUBUNGAN KABUPATEN CIREBON). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(1).

Sebuah megaproyek strategis nasional berdiri tepat di atas salah satu urat nadi tersibuk di Indonesia. Di satu sisi, visi masa depan konektivitas modern. Di sisi lain, realitas jutaan komuter yang bergantung pada kelancaran arus lalu lintas setiap hari. Inilah dilema yang dihadapi pembangunan Stasiun Integrasi LRT-HSR Halim, sebuah simpul krusial yang akan menghubungkan LRT Jabodebek dengan Kereta Cepat Jakarta-Bandung.¹

Lokasinya yang berada persis di atas ruas Jalan Tol Jakarta-Cikampek, tepatnya di segmen $KM.1+280$ hingga $1+420$, menciptakan sebuah paradoks yang nyaris mustahil: Bagaimana membangun masa depan tanpa melumpuhkan masa kini?.¹ Pertanyaan ini bukan sekadar wacana, melainkan sebuah mandat hukum yang tertuang dalam Undang-Undang No. 22 Tahun 2009, yang mewajibkan setiap proyek infrastruktur untuk melakukan analisis dampak lalu lintas secara mendalam.¹

Sebuah penelitian yang dipublikasikan dalam Jurnal Teknik Sipil oleh Rachmat Pamuji dan Filki Suri Widyatami dari Universitas Tanri Abeng mencoba menjawab tantangan raksasa ini. Mereka tidak hanya mengukur potensi kemacetan, tetapi juga merancang sebuah strategi presisi untuk memastikan proyek ambisius ini dapat berjalan dengan gangguan seminimal mungkin. Temuan mereka tidak hanya menawarkan solusi untuk Stasiun Halim, tetapi juga sebuah cetak biru yang bisa mengubah cara Indonesia membangun infrastruktur di jantung kota yang padat.

 

Dilema Megaproyek di Nadi Utama Jakarta

Bayangkan Jalan Tol Jakarta-Cikampek pada jam sibuk sore hari. Arus kendaraan padat merayap, menjadi pemandangan sehari-hari bagi para pekerja dan jalur vital bagi logistik nasional. Sekarang, bayangkan menempatkan zona konstruksi besar—dengan alat berat, material, dan penutupan lajur—tepat di tengah-tengahnya. Risiko kemacetan total, kerugian ekonomi akibat keterlambatan, dan bahaya keselamatan bagi pekerja maupun pengendara menjadi ancaman nyata yang membayangi proyek Stasiun Halim.

Proyek ini sendiri merupakan sebuah keajaiban rekayasa yang awalnya tidak direncanakan, hadir sebagai jembatan penghubung antara dua moda transportasi massal modern.¹ Namun, lokasinya yang strategis justru menjadi tantangan terbesarnya. Berada di atas bahu jalan tol, setiap tahap konstruksi, mulai dari pemasangan pondasi hingga pengangkatan balok girder raksasa, berpotensi mengganggu kelancaran lalu lintas yang memiliki standar pelayanan minimum yang ketat.¹

Inilah konflik fundamental yang coba dipecahkan oleh para peneliti: benturan antara tujuan strategis nasional untuk membangun konektivitas canggih dan kebutuhan mendesak masyarakat akan mobilitas harian yang efisien. Kegagalan dalam mengelola dampak ini tidak hanya akan menimbulkan frustrasi publik, tetapi juga dapat menghambat kemajuan proyek itu sendiri. Oleh karena itu, diperlukan sebuah pendekatan yang tidak reaktif, melainkan prediktif dan berbasis data.

 

Mengintip Masa Depan Kemacetan Melalui Simulasi Digital

Untuk menghadapi tantangan ini, para peneliti tidak berspekulasi. Mereka membangun sebuah "laboratorium lalu lintas digital" menggunakan perangkat lunak canggih bernama PTV VisSim.¹ Perangkat ini memungkinkan mereka menciptakan kembaran digital (digital twin) dari ruas Tol Jakarta-Cikampek yang terdampak, lengkap dengan volume kendaraan, geometri jalan, dan perilaku pengemudi yang ada.

Di dalam laboratorium virtual ini, mereka bisa melakukan serangkaian eksperimen ekstrem tanpa harus mengganggu satu pun mobil di dunia nyata. Mereka bisa menutup bahu jalan, menyempitkan lajur, dan mengamati dampaknya secara presisi. Pendekatan mikrosimulasi ini merupakan sebuah lompatan dari manajemen lalu lintas konvensional yang seringkali bersifat coba-coba, menuju sebuah era perencanaan prediktif yang aman dan efisien.¹

Untuk mengukur kinerja jalan, para peneliti menggunakan dua indikator utama yang mereka terjemahkan dari data mentah menjadi sebuah cerita yang mudah dipahami:

• Rasio Volume terhadap Kapasitas (V/C Ratio): Indikator ini diibaratkan seperti mengukur seberapa penuh sebuah pipa air. Jalan tol adalah pipa dengan kapasitas maksimum. Nilai V/C Ratio $0,60$ berarti pipa baru terisi 60%, menyisakan banyak ruang untuk aliran lancar. Namun, jika angkanya mencapai $0,75$ atau lebih, pipa tersebut mendekati penuh. Satu gangguan kecil saja, seperti mobil mogok, bisa menyebabkan air meluap—atau dalam hal ini, kemacetan parah yang merambat.
• Indeks Tingkat Pelayanan (ITP): Ini bisa dianggap sebagai "rapor" untuk sebuah ruas jalan, dengan nilai dari A (sangat lancar) hingga F (macet total). ITP C berarti arus stabil meskipun padat, sementara ITP D adalah zona bahaya, di mana arus mendekati tidak stabil dan sangat rentan terhadap gangguan.¹

Dengan alat ukur ini, para peneliti siap menguji tiga skenario pertaruhan untuk melihat seberapa besar tekanan yang bisa ditahan oleh ruas tol tersebut sebelum akhirnya lumpuh.

 

Tiga Skenario Pertaruhan: Apa yang Terjadi Saat Lajur Tol Ditutup?

Eksperimen digital ini dirancang untuk meniru tiga kondisi nyata selama konstruksi: kondisi normal, penutupan bahu jalan, dan penutupan satu lajur penuh. Hasilnya memberikan gambaran yang jelas tentang titik kritis dan, yang lebih penting, sebuah solusi yang mengejutkan.

Skenario A: Potret Kondisi Normal yang Sudah di Ambang Batas

Sebelum melakukan intervensi apa pun, para peneliti memotret kondisi eksisting pada jam sibuk sore hari (pukul 17.00-23.00). Hasilnya mengonfirmasi apa yang dirasakan banyak komuter setiap hari: sistem sudah berada di bawah tekanan berat. Pada segmen jalan tol yang paling krusial (kode ruas 0003 hingga 0006), V/C Ratio mencapai $0,73$ dengan ITP bernilai 'D'.¹

Secara deskriptif, ini berarti "pipa" lalu lintas sudah terisi 73% dan rapor jalan mendapat nilai 'D'. Arus lalu lintas sangat padat, mendekati tidak stabil, dan kecepatan kendaraan mulai menurun. Pengemudi memiliki kebebasan yang sangat terbatas untuk bermanuver. Kondisi ini adalah sebuah garis dasar yang genting; sistem sudah hampir mencapai batasnya bahkan tanpa adanya gangguan konstruksi.

Skenario B: Pengorbanan Bahu Jalan dan Dampak Minimalnya

Skenario pertama adalah meniru tahap awal konstruksi: penutupan bahu jalan selebar 2,5 meter selama 24 jam untuk pekerjaan pondasi.¹ Secara intuitif, menghilangkan ruang aman di sisi jalan akan mempersempit koridor dan menambah tekanan.

Simulasi membuktikan intuisi ini benar, tetapi dampaknya tidak separah yang dibayangkan. Pada segmen yang sama, V/C Ratio naik tipis menjadi $0,76$.¹ Ini seperti menambahkan sedikit lagi air ke dalam pipa yang sudah hampir penuh. Meskipun kinerja jalan sedikit menurun, rapornya tetap berada di level 'D'. Sistem memang meregang, tetapi belum patah. Temuan ini memberikan lampu hijau bahwa penutupan bahu jalan, meskipun tidak ideal, masih dapat ditoleransi oleh sistem lalu lintas jika dikelola dengan baik.

Skenario C: Manuver Malam Hari dan Hasil yang Mengejutkan

Inilah skenario paling agresif dan berisiko. Para peneliti menyimulasikan penutupan bahu jalan ditambah satu lajur lalu lintas penuh untuk pekerjaan berat seperti pemasangan tiang pancang dan balok girder.¹ Di jam sibuk, tindakan ini sudah pasti akan menyebabkan kelumpuhan total. Namun, kuncinya ada pada waktu pelaksanaan: skenario ini hanya dijalankan pada "jendela waktu" atau window time antara pukul 22.00 hingga 04.00 dini hari.¹

Hasilnya adalah puncak dari penelitian ini dan benar-benar di luar dugaan. Di tengah malam, dengan satu lajur ditutup, V/C Ratio pada segmen terdampak justru anjlok ke angka $0,63$, dan ITP membaik secara signifikan ke level 'C'.¹

Ini adalah momen "Aha!" yang krusial. Alih-alih memburuk, kondisi lalu lintas justru menjadi lebih baik dan lebih stabil dibandingkan jam sibuk sore hari dalam kondisi normal. Rapor jalan naik dari 'D' yang genting menjadi 'C' yang stabil. Penemuan ini membuktikan bahwa kapan sebuah pekerjaan dilakukan bisa jauh lebih penting daripada apa pekerjaan yang dilakukan. Jendela waktu di malam hari, saat volume lalu lintas turun drastis, adalah "katup pengaman" yang memungkinkan pekerjaan paling mengganggu sekalipun dapat dilakukan tanpa memicu bencana kemacetan.

 

Cetak Biru Anti-Macet: Panduan Lengkap Rekomendasi Para Peneliti

Mengetahui bahwa pekerjaan malam hari adalah kuncinya tidaklah cukup. Para peneliti kemudian menyusun serangkaian rekomendasi detail yang membentuk sebuah sistem manajemen lalu lintas yang komprehensif, sebuah cetak biru untuk mengubah teori menjadi praktik yang aman dan efektif.

• Komunikasi adalah Kunci: Jauh sebelum alat berat tiba, sosialisasi masif kepada publik adalah langkah pertama. Pemasangan spanduk pemberitahuan di titik-titik akses utama (seperti ruas tol 1001, 0011, dan 0002) berfungsi untuk memberi peringatan dini kepada pengemudi, memungkinkan mereka merencanakan rute alternatif atau setidaknya tidak terkejut saat memasuki zona kerja.¹
• Manajemen Zona Kerja yang Cerdas: Lokasi proyek tidak boleh hanya ditutup dengan barikade seadanya. Para peneliti merekomendasikan pembagian zona kerja menjadi empat area fungsional untuk memandu lalu lintas dengan aman ¹:
  1. Zona Peringatan Dini: Segmen awal yang menginformasikan pengemudi bahwa ada pekerjaan di depan.
  2. Zona Transisi: Area di mana lajur lalu lintas secara bertahap dipersempit menggunakan kerucut lalu lintas (traffic cone) untuk mengarahkan kendaraan dengan mulus.
  3. Zona Kegiatan: Area kerja inti yang dilindungi oleh ruang penyangga keselamatan.
  4. Zona Terminasi: Area di mana lalu lintas diarahkan kembali ke lajur normal.
• Protokol Keselamatan dan Peralatan Modern: Bekerja di malam hari di jalan tol aktif memiliki risiko tinggi. Oleh karena itu, protokol keselamatan super ketat direkomendasikan, terutama untuk Skenario C ¹:
  • Pencahayaan Aktif: Penggunaan lampu rotator, lampu selang di atas kerucut, dan rambu pesan digital untuk memastikan visibilitas maksimal.
  • Kendaraan Pelindung: Kewajiban menggunakan Shadow Vehicle atau Truck Mounted Attenuator (TMA), sebuah truk khusus yang diparkir di belakang zona kerja, berfungsi sebagai perisai penyerap benturan untuk melindungi para pekerja dari kendaraan yang lepas kendali.
  • Personel Profesional: Menyiagakan petugas pengatur lalu lintas yang terlatih dan dilengkapi dengan rompi reflektif, senter, dan alat komunikasi.
• Koordinasi Lintas Instansi: Keberhasilan rencana ini tidak bergantung pada kontraktor semata. Diperlukan koordinasi yang erat antara pelaksana proyek, operator jalan tol (PT. Jasa Marga), dan Polisi Patroli Jalan Raya (PJR) untuk memastikan pengaturan lalu lintas berjalan lancar dan penegakan aturan, seperti batas kecepatan $30~km/jam$ di dekat zona kerja, dapat diimplementasikan.¹

 

Tinjauan Kritis: Apakah Solusi Ini Tanpa Celah?

Meskipun sangat komprehensif, penelitian ini, seperti halnya semua model ilmiah, memiliki batasan yang perlu dipertimbangkan. Analisis yang seimbang menuntut kita untuk melihat potensi celah dalam cetak biru yang tampak sempurna ini.

Pertama, relevansi data. Data lalu lintas yang digunakan dalam studi ini dikumpulkan pada tahun 2020.¹ Pertanyaannya, apakah data tersebut masih sepenuhnya mewakili pola lalu lintas pasca-pandemi? Perubahan budaya kerja, seperti model hibrida, mungkin telah mengubah volume dan distribusi jam sibuk, yang berpotensi memengaruhi kondisi dasar dari simulasi.

Kedua, fokus studi yang sangat spesifik pada segmen sepanjang 140 meter ($1+280$ hingga $1+420$) mungkin menyembunyikan dampak yang lebih luas.¹ Meskipun model menunjukkan stabilitas di dalam zona ini, ada kemungkinan penyempitan lajur dapat menciptakan "efek rambat" atau antrean kejut (shockwave jam) jauh di belakang area studi, sebuah fenomena yang tidak tertangkap oleh model.

Terakhir, keberhasilan rencana ini sangat bergantung pada asumsi kepatuhan pengemudi terhadap rambu-rambu dan arahan petugas. Realitas di lapangan seringkali menunjukkan perilaku pengemudi yang tidak dapat diprediksi. Tanpa penegakan yang ketat, rekomendasi penurunan kecepatan dan panduan lajur bisa jadi tidak efektif.

 

Dampak Nyata: Cetak Biru Nasional untuk Pembangunan di Jantung Kota

Terlepas dari beberapa catatan kritis, signifikansi penelitian ini jauh melampaui kelancaran pembangunan satu stasiun. Temuan ini menawarkan lebih dari sekadar solusi teknis; ia menyajikan sebuah metodologi, sebuah cara berpikir baru dalam menaklukkan tantangan pembangunan infrastruktur di tengah kota yang hidup.

Warisan sejati dari studi ini adalah lahirnya "Cetak Biru Halim"—sebuah pendekatan berbasis data, prediktif, dan terstruktur yang dapat direplikasi untuk proyek-proyek vital lainnya di seluruh Indonesia. Dari pembangunan MRT, jalan layang, hingga revitalisasi kawasan perkotaan, metodologi ini memberikan kerangka kerja untuk meminimalkan gangguan sosial dan ekonomi.

Jika diterapkan secara nasional, pendekatan proaktif berbasis simulasi ini dapat menghemat miliaran rupiah bagi perekonomian yang hilang akibat kemacetan konstruksi, mengurangi tingkat stres jutaan komuter, dan secara signifikan meningkatkan keselamatan kerja di lokasi proyek. Dampak ini bukan hanya soal angka, tetapi tentang kualitas hidup perkotaan. Jika kita bisa membangun masa depan konektivitas tanpa harus mengorbankan kelancaran masa kini, maka kita telah menemukan cara yang lebih cerdas dan manusiawi untuk membangun kota-kota kita.

 

Sumber Artikel:

https://doi.org/10.28932/jts.v18i1.4382

Tomohon di Persimpangan Jalan: Potret Kota yang Terjebak dalam Pertumbuhannya Sendiri

Bayangkan pemandangan yang begitu akrab bagi jutaan penduduk kota di Indonesia: jarum jam mendekati pukul lima sore di Bundaran Matani, Kota Tomohon. Deru mesin yang tak sabar, laju kendaraan yang merayap, dan hamparan lampu rem yang menyala serempak melukiskan potret frustrasi kolektif. Di sepanjang Jalan Raya Kakaskasen 3 menuju Kinilow, pemandangan serupa tersaji setiap pagi dan sore, mengubah perjalanan yang seharusnya singkat menjadi ujian kesabaran.¹ Ini adalah denyut nadi kemacetan, sebuah penyakit kronis perkotaan yang tidak hanya merenggut waktu, tetapi juga produktivitas dan kualitas hidup warganya.

Namun, kemacetan di Tomohon bukanlah tanda kegagalan, melainkan paradoks dari keberhasilannya sendiri. Sebagai kota yang terus tumbuh dan berkembang, Tomohon menjadi cerminan dari tren urbanisasi nasional yang tak terhindarkan. Proyeksi menunjukkan bahwa pada tahun 2045, lebih dari 80% populasi Indonesia akan menghuni area perkotaan.¹ Dalam skala yang lebih kecil, Tomohon sedang menghadapi tantangan masa depan tersebut hari ini. Pertumbuhan ekonomi dan populasi secara alami memicu peningkatan volume kendaraan, namun infrastruktur jalan yang ada seolah tak mampu mengimbangi derap langkah pertumbuhan tersebut.

Angka-angka di balik keluhan para komuter menceritakan kisah yang lebih dalam. Data dari Dinas Perhubungan Kota Tomohon menunjukkan sebuah tren yang mengkhawatirkan. Hanya dalam kurun waktu satu tahun, dari 2015 hingga 2016, jumlah kendaraan pribadi melonjak dari 2.626 unit menjadi 2.839 unit.¹ Artinya, lebih dari 200 mobil dan motor baru tumpah ke jalanan kota—sebuah armada kecil yang menuntut ruang di atas aspal yang lebarnya nyaris tak bertambah.

Pada saat yang sama, tulang punggung transportasi publik justru menunjukkan pelemahan. Jumlah angkutan umum menurun dari 651 unit menjadi 636 unit dalam periode yang sama.¹ Kedua data ini, jika dilihat bersamaan, bukanlah dua tren yang terpisah. Keduanya terjalin dalam sebuah lingkaran setan mobilitas perkotaan. Ketika jumlah angkutan umum berkurang, layanan menjadi kurang andal, frekuensi menurun, dan waktu tunggu menjadi lebih lama. Hal ini membuat transportasi publik menjadi pilihan yang kurang menarik. Akibatnya, warga yang memiliki kemampuan finansial akan beralih ke kenyamanan dan kepastian kendaraan pribadi. Ironisnya, lonjakan kendaraan pribadi inilah yang kemudian memperparah kemacetan, yang pada gilirannya membuat sisa angkutan umum yang beroperasi menjadi semakin lambat dan tidak efisien. Siklus ini terus berputar, memperburuk masalah dari hari ke hari.

 

Banjir Data, Haus Informasi: Dilema Tersembunyi di Balik Meja Dinas Perhubungan

Di tengah hiruk pikuk jalanan, ada pertempuran lain yang terjadi di ruang-ruang kantor pemerintahan. Upaya Pemerintah Kota Tomohon bersama Dinas Perhubungan untuk mengurai benang kusut kemacetan ini bukannya tanpa usaha. Namun, berbagai kebijakan yang telah coba diterapkan belum membuahkan hasil yang signifikan.¹ Penyebabnya bukanlah kurangnya niat, melainkan sebuah tantangan yang lebih fundamental dan tak kasat mata: krisis informasi.

Penelitian yang dilakukan oleh Nadya Verona Viani Kamasi dan Stephanie Mariane Felly Nangoy menyoroti akar masalah yang tersembunyi ini. Persoalan utamanya terletak pada "kekurangan data yang valid, ketidakmampuan untuk mengolah data dalam jumlah besar serta memanfaatkan informasi dari data yang diolah untuk menjadi keputusan yang tepat".¹ Dinas Perhubungan, pada kenyataannya, tidak kekurangan data. Mereka justru tenggelam di dalamnya.

Data yang mereka miliki sangat beragam dan potensial, mencakup:

• Jumlah total kendaraan di Kota Tomohon beserta kategorinya (mobil, motor, bus).
• Data detail mengenai ruas-ruas jalan yang ada.
• Pola pergerakan penduduk komuter yang masuk dan keluar kota setiap hari.
• Rute-rute favorit yang dipilih oleh para pengendara.
• Bahkan data lalu lintas modern dari sumber seperti Google Traffic.¹

Masalahnya, semua data ini tersimpan dalam format yang terpisah, tidak terintegrasi, dan terlalu masif untuk dianalisis secara manual. Kondisi ini sering disebut sebagai fenomena “data-rich, information-poor”—kaya akan data mentah, tetapi miskin akan wawasan yang bisa ditindaklanjuti. Bayangkan sebuah perpustakaan raksasa di mana jutaan buku berisi informasi berharga hanya ditumpuk di lantai tanpa katalog, tanpa sistem pengarsipan. Meskipun semua jawaban mungkin ada di dalam tumpukan itu, menemukannya menjadi sebuah tugas yang mustahil. Inilah dilema yang dihadapi para pengambil keputusan di Tomohon. Kebijakan yang mereka buat sering kali harus didasarkan pada pengamatan lapangan dan intuisi, bukan pada analisis data komprehensif yang dapat mengungkap pola-pola tersembunyi di balik kemacetan.

Perjuangan Dinas Perhubungan Tomohon ini sejatinya adalah sebuah studi kasus tentang tantangan modernisasi tata kelola pemerintahan. Di abad ke-21, memiliki akses ke big data tidak lagi cukup. Kemampuan untuk menganalisis, menafsirkan, dan mengubah data tersebut menjadi kebijakan yang cerdas adalah kunci keberhasilan. Penelitian ini tidak hanya bertujuan membangun sebuah aplikasi canggih; ia mencoba menjembatani kesenjangan fundamental antara ketersediaan data dan kapasitas analitis di sektor publik. Ini adalah langkah awal untuk mengubah cara pemerintah kota beroperasi—beralih dari pengambilan keputusan berdasarkan kebiasaan menjadi kebijakan berbasis bukti.

 

Membedah 'Kecerdasan Bisnis': Senjata Digital Baru Tomohon Melawan Macet

Untuk mengatasi banjir data yang tak terkelola, para peneliti dari Universitas Sariputra Indonesia Tomohon tidak menawarkan solusi konvensional seperti pelebaran jalan atau penambahan rambu lalu lintas. Mereka memperkenalkan sebuah senjata digital yang lebih canggih: Business Intelligence (BI) atau Kecerdasan Bisnis.¹ Meskipun namanya berbau korporat, prinsip di baliknya sangat relevan untuk tata kelola kota.

Secara sederhana, bayangkan BI sebagai seorang analis super cerdas yang bekerja untuk kota. Analis ini mampu membaca ribuan laporan data yang berbeda—jumlah kendaraan, kondisi jalan, rute populer, jam sibuk—dalam sekejap mata. Tidak hanya membaca, ia juga mampu menemukan pola-pola tersembunyi yang tidak akan terlihat oleh mata manusia, lalu menyajikan semua temuannya dalam satu halaman ringkasan visual yang mudah dipahami oleh para pemimpin kota. Inilah esensi dari sistem BI yang dikembangkan untuk Tomohon.

Proses "memasak" data mentah menjadi wawasan matang ini mengikuti resep empat langkah yang sistematis, sebagaimana diuraikan dalam penelitian:

1. Mengumpulkan Bahan Baku (Data Source): Langkah pertama adalah mengumpulkan semua data yang relevan. Dalam kasus ini, sumber utamanya adalah data dalam format Excel yang berisi informasi sebaran kendaraan, kategori kendaraan, dan rute transportasi di Tomohon.¹
2. Membersihkan dan Merapikan (ETL - Extract, Transform, Load): Ini adalah tahap krusial yang sering diabaikan. Data mentah sering kali "kotor"—mengandung kesalahan pengetikan, format yang tidak konsisten, atau informasi yang tidak lengkap. Proses ETL bekerja seperti seorang editor yang cermat. Ia mengekstrak data dari sumbernya, mengubahnya menjadi format yang standar dan bersih, lalu memuatnya ke dalam sistem penyimpanan pusat.¹ Ini memastikan bahwa analisis yang dihasilkan nantinya didasarkan pada data yang akurat dan andal.
3. Membangun 'Gudang Pengetahuan' (Data Warehouse): Setelah bersih, semua data disimpan dalam sebuah Data Warehouse—sebuah basis data terpusat yang dirancang khusus untuk analisis. Para peneliti menggunakan struktur yang disebut Star Schema, sebuah metode pengorganisasian data yang cerdas. Anggap saja ini seperti membuat indeks super efisien untuk perpustakaan, yang memungkinkan analis menemukan hubungan antara berbagai jenis informasi (misalnya, volume sepeda motor di Jalan Kakaskasen pada hari Senin pagi) dengan sangat cepat.¹
4. Melihat dari Segala Sudut (OLAP - Online Analytical Processing): Inilah bagian "ajaib" dari BI. OLAP memungkinkan pengguna untuk "memainkan" data. Bayangkan data tersebut sebagai sebuah Kubus Rubik. Seorang analis dapat memutar kubus itu untuk melihatnya dari berbagai sisi. Mereka bisa melihat data dari sisi "waktu" untuk mengidentifikasi jam-jam puncak kemacetan. Mereka bisa memutarnya ke sisi "kategori kendaraan" untuk melihat dominasi mobil pribadi. Atau, mereka bisa melihatnya dari sisi "rute" untuk menemukan titik-titik kemacetan paling parah.¹ Kemampuan analisis multidimensi inilah yang mengubah tumpukan angka menjadi wawasan strategis.

Di balik teknologi ini, ada kisah kolaborasi yang tak kalah penting. Para peneliti menggunakan metode Action Research, sebuah pendekatan yang menekankan partisipasi dan pemecahan masalah di dunia nyata.¹ Ini berarti mereka tidak bekerja di menara gading akademis, melainkan turun langsung, bekerja sama dengan Dinas Perhubungan, mendiagnosis masalah mereka secara spesifik, dan membangun solusi yang benar-benar sesuai dengan kebutuhan mereka. Model kemitraan antara universitas lokal dan pemerintah kota ini menjadi fondasi penting bagi keberhasilan inovasi teknologi sipil.

 

Dari Angka Menjadi Aksi: Ketika Dashboard Mengungkap Rahasia Jalanan Tomohon

Hasil akhir dari seluruh proses teknis yang rumit ini adalah sesuatu yang sangat sederhana dan kuat: sebuah dashboard. Dashboard ini adalah jembatan yang menghubungkan dunia analisis data yang kompleks dengan dunia pengambilan keputusan yang praktis. Alih-alih menyajikan tabel-tabel angka yang membosankan, sistem BI ini menampilkan informasi dalam bentuk visual yang intuitif seperti grafik, diagram, dan peta.¹

Mari kita ambil satu contoh nyata yang disajikan dalam penelitian: sebuah grafik lingkaran (pie chart) yang menunjukkan sebaran kendaraan bermotor di Kecamatan Tomohon Tengah.¹ Bagi orang awam, ini mungkin hanya lingkaran berwarna-warni. Namun bagi seorang perencana kota yang menggunakan dashboard BI, ini adalah peta harta karun.

Dalam sekejap, ia bisa melihat bahwa Kelurahan Matani dan Matani II menjadi kontributor utama lalu lintas di area tersebut, menyumbang hampir 40% dari total volume kendaraan. Ini bukan lagi sekadar firasat atau keluhan warga; ini adalah fakta visual yang tak terbantahkan. Informasi ini segera memicu pertanyaan-pertanyaan strategis: Mengapa kedua kelurahan ini begitu padat? Apakah ada pusat kegiatan ekonomi atau perumahan padat di sana? Apakah infrastruktur jalan di sana memadai?

Kekuatan sebenarnya dari dashboard ini terletak pada kemampuannya untuk menggali lebih dalam. Dengan beberapa klik, perencana kota tersebut bisa memfilter data ini untuk hanya menampilkan kondisi pada jam 8 pagi. Mungkin ia akan menemukan bahwa 90% lalu lintas di Matani pada jam itu adalah sepeda motor. Dengan klik lain, ia bisa melapisi data ini dengan peta rute angkutan umum, dan mungkin menemukan bahwa tidak ada rute angkutan umum langsung yang melayani koridor padat ini. Tiba-tiba, solusi potensial mulai muncul dengan jelas: mungkin perlu diperkenalkan rute angkutan umum baru yang menyasar para pekerja di pagi hari, atau mungkin pembangunan jalur khusus motor bisa menjadi solusi jangka pendek yang efektif.

Inilah transformasi fundamental yang ditawarkan oleh sistem BI. Ia mengubah cara pemerintah kota bekerja, dari yang tadinya reaktif menjadi proaktif. Secara tradisional, manajemen lalu lintas bersifat seperti pemadam kebakaran: ketika kemacetan terjadi, petugas dikirim untuk mengurainya. Dengan dashboard BI, pemerintah dapat mengenali pola—misalnya, "kemacetan di Bundaran Matani selalu memuncak pada hari Jumat sore minggu gajian." Ini memungkinkan mereka untuk melakukan intervensi taktis, seperti menempatkan petugas sebelum kemacetan terjadi.

Lebih jauh lagi, dengan mengintegrasikan data lain di masa depan—seperti izin mendirikan bangunan baru, jadwal acara kota, atau data demografi—sistem ini dapat berevolusi menjadi alat prediksi. Pemerintah bisa mengantisipasi, "Pembangunan kompleks perumahan baru di wilayah X kemungkinan besar akan menciptakan titik kemacetan baru di persimpangan Y dalam 18 bulan ke depan." Kemampuan prediktif ini memungkinkan perencanaan proaktif: melebarkan jalan atau membangun sistem transportasi publik sebelum masalah terjadi. Sistem BI ini, pada akhirnya, berpotensi mengubah pejabat kota dari sekadar "polisi lalu lintas" menjadi "arsitek perkotaan" yang merancang alur kehidupan kota di masa depan.

 

Perspektif Kritis: Sebuah Langkah Awal yang Menjanjikan, Namun Bukan Jalan Tol Menuju Solusi

Penting untuk melihat temuan ini dengan kacamata yang jernih dan realistis. Penelitian ini berhasil mendokumentasikan pengembangan sebuah alat pendukung keputusan yang sangat kuat dan inovatif.¹ Namun, sebuah alat secanggih apa pun hanya akan efektif di tangan pengguna yang terampil dan dalam lingkungan yang mendukung. Laporan ini menandai selesainya fase pengembangan teknologi, tetapi fase implementasi yang jauh lebih menantang baru saja dimulai.

Sistem BI ini adalah sebuah solusi teknis, tetapi kemacetan adalah masalah sosio-teknis yang kompleks. Ada beberapa pertanyaan krusial yang belum terjawab oleh penelitian ini, yang menjadi batasan implisit dari lingkupnya:

• Adopsi dan Kapasitas Sumber Daya Manusia: Siapa di dalam struktur pemerintahan Kota Tomohon yang akan dilatih untuk menggunakan dan menafsirkan data dari dashboard ini? Apakah ada anggaran yang dialokasikan untuk pemeliharaan sistem, pembaruan data, dan pelatihan berkelanjutan bagi para staf?
• Jalur dari Data ke Kebijakan: Seberapa cepat sebuah wawasan dari dashboard dapat diterjemahkan menjadi kebijakan nyata di lapangan? Sebuah dashboard mungkin dengan jelas menunjukkan perlunya rute bus baru, tetapi proses implementasinya melibatkan birokrasi, penganggaran, kemauan politik, dan konsultasi publik yang bisa memakan waktu berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun.
• Faktor Manusia dan Politik: Apakah para pengambil keputusan akan sepenuhnya memercayai data, terutama jika data tersebut menyarankan solusi yang tidak populer secara politik, seperti penerapan jalan berbayar, pembatasan kendaraan, atau penataan parkir yang ketat? Perlawanan terhadap perubahan dan pertimbangan politik sering kali menjadi penghalang yang lebih besar daripada tantangan teknis.

Pada dasarnya, bagian tersulit dari implementasi teknologi sipil sering kali bukan terletak pada penulisan kode atau perancangan algoritma, melainkan pada perubahan budaya organisasi, proses birokrasi, dan dinamika politik. Keberhasilan jangka panjang dari sistem BI di Tomohon akan lebih bergantung pada manusia dan proses di sekitarnya daripada pada kecanggihan teknologinya semata. Kemenangan teknologi yang didokumentasikan dalam penelitian ini hanyalah pertempuran pertama dalam perang yang jauh lebih panjang melawan inersia kelembagaan dan kompleksitas tata kelola perkotaan.

 

Visi Kota Cerdas Tomohon: Dampak Nyata di Balik Kode dan Algoritma

Pada akhirnya, kisah pengembangan Business Intelligence di Tomohon adalah tentang manusia. Ini tentang komuter yang terjebak macet di Bundaran Matani, tentang orang tua yang ingin pulang lebih cepat untuk bertemu anak-anaknya, dan tentang pemilik usaha yang produktivitasnya terhambat oleh logistik yang lambat. Teknologi canggih ini tidak ada artinya jika tidak memberikan dampak nyata bagi kehidupan mereka.

Visi yang ditawarkan oleh sistem ini adalah visi tentang sebuah kota yang lebih cerdas, responsif, dan efisien. Dengan memanfaatkan kekuatan data, Tomohon dapat membuat keputusan yang lebih tepat sasaran. Alih-alih menebak-nebak, pemerintah dapat mengalokasikan sumber daya yang terbatas—baik itu anggaran infrastruktur maupun personel di lapangan—ke titik-titik yang paling membutuhkannya, pada waktu yang paling krusial.

Jika sistem ini diadopsi sepenuhnya dan didukung oleh kebijakan yang responsif, Tomohon berpotensi menjadi cetak biru bagi kota-kota berukuran sedang lainnya di seluruh Indonesia yang menghadapi tantangan serupa. Dalam lima tahun, bukan tidak mungkin waktu tempuh di jam-jam sibuk bisa dipangkas secara signifikan. Ini bukan sekadar angka dalam laporan; ini adalah puluhan menit tambahan setiap hari bagi warga untuk keluarga, pekerjaan, atau istirahat. Ini adalah penghematan biaya bahan bakar yang berarti bagi para pekerja dan pelaku usaha. Dan pada akhirnya, ini adalah kontribusi untuk udara yang lebih bersih dan lingkungan kota yang lebih layak huni bagi semua.

Kisah dari Tomohon ini mengajarkan sebuah pelajaran penting: di era digital, solusi untuk masalah fisik seperti kemacetan tidak selalu harus berupa beton dan aspal. Terkadang, solusi yang paling transformatif justru datang dari kecerdasan, data, dan kemauan untuk berinovasi. Ini adalah cerita tentang bagaimana sebuah kota, dihadapkan pada masalah universal, memilih untuk melawan balik dengan senjata paling modern yang dimilikinya: informasi.

Di tengah deru mesin yang tak berkesudahan dan lautan kendaraan yang merayap di jalanan kota-kota besar, Indonesia menghadapi sebuah krisis senyap namun melumpuhkan: kemacetan. Ini bukan sekadar gangguan harian, melainkan sebuah penyakit kronis yang menggerogoti ekonomi, merusak infrastruktur, dan membakar waktu produktif jutaan warganya. Namun, di sebuah laboratorium di Universitas Kadiri, sekelompok peneliti mungkin telah menemukan penawarnya. Mereka mengembangkan sebuah sistem yang terdengar seperti fiksi ilmiah, tetapi berakar pada teknologi yang ada di saku kita semua.

Sebuah chip kecil, lebih murah dari secangkir kopi, ditanamkan di setiap kendaraan, mengubahnya menjadi "pelat nomor digital" yang cerdas. Sistem ini tidak hanya mampu menghitung arus lalu lintas dengan presisi absolut, tetapi juga memiliki kemampuan rahasia: menimbang setiap kendaraan yang lewat secara real-time. Inilah kisah di balik sebuah inovasi yang berpotensi merevolusi cara kita mengelola jalanan, kota, dan bahkan kebijakan nasional.

 

Tsunami Baja di Jalanan Indonesia: Akar Masalah yang Terus Membengkak

Untuk memahami betapa mendesaknya solusi ini, kita perlu melihat skala masalah yang dihadapi. Data menunjukkan sebuah lonjakan yang mencengangkan. Hanya dalam satu tahun, antara 2014 dan 2015, jumlah kendaraan bermotor di Indonesia meledak dari 114,21 juta menjadi 121,39 juta unit.¹ Ini adalah kenaikan sebesar 6,29%, atau setara dengan lebih dari 7 juta kendaraan baru yang tumpah ke jalan dalam 365 hari.

Jika kita bedah lebih dalam, gambaran menjadi lebih jelas. Dari total tersebut, mayoritas adalah sepeda motor, dengan jumlah mencapai 98,88 juta unit. Angka ini jauh melampaui mobil penumpang (13,48 juta), mobil barang (6,6 juta), dan bus (2,4 juta).¹ Komposisi unik ini menunjukkan bahwa masalah lalu lintas di Indonesia tidak bisa diselesaikan dengan solusi generik dari negara Barat. Diperlukan pendekatan yang mampu menangani volume masif dari kendaraan roda dua yang lincah namun seringkali tak terduga.

Dampak dari ledakan populasi kendaraan ini terasa di mana-mana:

• Kemacetan Parah: Jalanan yang dirancang puluhan tahun lalu kini dipaksa menampung volume yang tak pernah terbayangkan.
• Kerusakan Infrastruktur: Beban berlebih dan penggunaan tanpa henti mempercepat kerusakan perkerasan jalan, menciptakan lubang dan retakan yang membahayakan.
• Keamanan Menurun: Kepadatan lalu lintas yang tinggi seringkali berkorelasi dengan meningkatnya angka pencurian kendaraan.¹

Selama ini, para perencana kota dan insinyur lalu lintas bergantung pada metode survei manual untuk mengumpulkan data. Mereka berdiri di pinggir jalan, menghitung kendaraan satu per satu untuk mendapatkan angka Lalu Lintas Harian Rata-rata (LHR).¹ Namun, metode ini memiliki kelemahan fundamental. Survei tidak bisa dilakukan setiap hari dan di semua tempat. Akibatnya, data yang didapat seringkali terlambat. Tindakan perbaikan baru diambil ketika kemacetan sudah kronis atau kerusakan jalan sudah sangat parah, yang pada akhirnya membuat biaya perbaikan membengkak.¹ Sistem ini pada dasarnya reaktif, selalu tertinggal satu langkah di belakang masalah.

 

Solusi Cerdas dari Kediri: Memperkenalkan "Pelat Nomor Digital"

Menghadapi tantangan ini, para peneliti dari Universitas Kadiri, yang dipimpin oleh Arthur Daniel Limantara, A. I. Candra, dan S. W. Mudjanarko, mengajukan sebuah lompatan kuantum: sistem manajemen data lalu lintas berbasis Internet of Things (IoT).¹

Istilah IoT mungkin terdengar rumit, tetapi konsepnya sangat sederhana: benda-benda di sekitar kita dapat saling berkomunikasi melalui internet.¹ Dalam konteks ini, "benda" tersebut adalah setiap mobil dan motor di jalan. Para peneliti tidak menciptakan teknologi baru dari nol. Sebaliknya, mereka secara cerdik memanfaatkan komponen yang sudah ada, murah, dan diproduksi secara massal.

Di jantung sistem ini terdapat sebuah chip mikrokontroler bernama Wemos D1 Mini, yang ditenagai oleh chipset ESP8266.¹ Chip kecil ini memiliki fitur Wi-Fi terintegrasi dan dapat diprogram untuk melakukan satu tugas sederhana namun brilian: menyiarkan identitas unik secara terus-menerus.

Mekanismenya bekerja seperti ini:

1. Penanaman Identitas: Setiap chip diprogram dengan data lengkap kendaraan yang diambil dari STNK, seperti jenis kendaraan, data pemilik, dan bahkan berat kosong kendaraan.¹
2. Identitas Unik: Untuk membuat setiap kendaraan dapat dikenali, para peneliti menggunakan nomor polisi (plat nomor) sebagai Service Set Identifier (SSID) dari sinyal Wi-Fi yang dipancarkan chip. Sama seperti nama jaringan Wi-Fi di rumah Anda, setiap kendaraan kini memiliki "nama" digitalnya sendiri yang unik.¹
3. Siaran Konstan: Setelah dipasang, chip ini akan terus-menerus memancarkan sinyal Wi-Fi 2.4 GHz yang berisi "pelat nomor digital" ini.¹
4. Pos Pendengar Cerdas: Di titik-titik strategis seperti persimpangan atau gerbang masuk, dipasang perangkat penerima yang disebut Access Point (AP). Ketika kendaraan yang dilengkapi chip melintas dalam jangkauan (sekitar 10 meter), AP akan menangkap sinyal SSID-nya.¹
5. Data Mengalir ke Pusat: AP kemudian meneruskan data "pelat nomor digital" yang ditangkapnya ke server pusat melalui jaringan nirkabel dan database cloud. Di sana, data dicatat, diolah, dan ditampilkan secara real-time.¹

Pendekatan ini secara fundamental mengubah setiap kendaraan dari bongkahan logam anonim menjadi simpul data yang aktif dalam jaringan kota. Ini adalah pergeseran paradigma dari sistem yang "melihat" lalu lintas menjadi sistem yang "mendengarkan" denyut nadi lalu lintas secara langsung dan terus-menerus.

 

Senjata Rahasia Sistem: Bukan Hanya Menghitung, Tapi Juga Menimbang

Jika kemampuan melacak setiap kendaraan secara presisi sudah terdengar revolusioner, para peneliti menambahkan satu lapisan lagi yang menjadikannya sebuah terobosan sejati. Sistem ini tidak hanya menjawab pertanyaan "berapa banyak kendaraan yang lewat?", tetapi juga "seberapa berat beban yang mereka pikul?".

Ini dicapai dengan mengintegrasikan komponen kedua di dalam infrastruktur jalan: Sensor Load Cell.¹ Load cell adalah transduser canggih yang mampu mengubah gaya atau tekanan (dalam hal ini, berat roda kendaraan yang melindasnya) menjadi sinyal elektronik yang terukur. Sinyal ini kemudian diperkuat oleh modul HX711 dan dibaca oleh mikrokontroler Arduino Uno yang terhubung ke jaringan.¹

Ketika sebuah truk atau mobil melintasi sensor yang ditanam di permukaan jalan, sistem secara instan melakukan dua hal:

1. Mencatat berat aktual dari beban roda kendaraan tersebut (real-time weight).
2. Secara bersamaan, AP terdekat mengidentifikasi kendaraan tersebut melalui "pelat nomor digital"-nya.

Dengan menggabungkan dua aliran data ini, sistem dapat secara otomatis membandingkan berat aktual kendaraan dengan berat kosong yang terdaftar dalam databasenya. Implikasinya sangat besar. Selama ini, salah satu penyebab utama kerusakan jalan adalah kendaraan barang yang kelebihan muatan (overloading). Praktik ini sulit diawasi karena penegakan hukum bergantung pada penimbangan manual yang sporadis.

Sistem ini mengubah permainan. Ia menciptakan hubungan sebab-akibat langsung antara lalu lintas dan kerusakan infrastruktur. Para perencana kota tidak lagi perlu menebak-nebak jalan mana yang paling menderita. Mereka akan memiliki data granular yang menunjukkan secara tepat berapa ton beban yang diterima setiap ruas jalan setiap jamnya. Ini membuka jalan bagi pemeliharaan prediktif, di mana perbaikan dapat dilakukan sebelum kerusakan parah terjadi, yang pada akhirnya dapat menghemat anggaran negara triliunan rupiah.

 

Pembuktian di Lapangan: Uji Coba Sukses di Kampus Universitas Kadiri

Sebuah ide, secanggih apa pun, harus diuji di dunia nyata. Untuk membuktikan kelayakan konsep mereka, tim peneliti mengubah kampus Universitas Kadiri menjadi sebuah laboratorium kota pintar mini.¹ Mereka memasang router atau Access Point di lokasi-lokasi kunci, seperti gerbang masuk utama dan sepanjang ruas jalan di dalam kampus.¹

Dua kendaraan dipilih sebagai subjek uji coba: sebuah sepeda motor dengan nomor polisi AG 4223 IR dan sebuah mobil Daihatsu Xenia dengan nomor polisi AG 1682 AK. Masing-masing kendaraan ini dipasangi chip Wemos D1 mini yang telah diprogram dengan identitas digital mereka.¹

Hasilnya persis seperti yang diharapkan. Saat sepeda motor dan mobil tersebut melintasi gerbang, router yang terpasang langsung menangkap sinyal Wi-Fi unik mereka. Dalam hitungan detik, informasi tersebut dikirim ke server. Di layar monitor, sebuah entri baru muncul: nomor polisi kendaraan, tanggal, dan jam masuknya tercatat dengan akurat di dalam database.¹

Uji coba skala kecil ini mungkin terlihat sederhana, tetapi keberhasilannya sangat signifikan. Ini membuktikan bahwa setiap mata rantai dalam sistem—mulai dari chip yang memancarkan sinyal, router yang menangkapnya, hingga server yang mencatatnya—berfungsi secara harmonis. Eksperimen ini adalah validasi krusial yang mengubah konsep teoretis menjadi prototipe yang berfungsi. Lingkungan kampus yang terkendali menjadi mikrokosmos sempurna dari sebuah kota, membuktikan bahwa model ini siap untuk diimplementasikan di skala yang lebih besar, mungkin dimulai dari kawasan industri, pelabuhan, atau kompleks perumahan.

 

Jalan Terjal Menuju Implementasi Nasional: Sebuah Tinjauan Kritis

Meskipun menjanjikan, para peneliti bersikap realistis dan transparan mengenai tantangan yang masih harus diatasi sebelum teknologi ini dapat diadopsi secara nasional. Seperti halnya inovasi pionir, ada beberapa rintangan teknis dan praktis yang perlu disempurnakan.

• Keterbatasan Teknis: Dalam tahap uji coba, sistem dilaporkan masih dalam pengembangan untuk dapat mendeteksi format nomor polisi yang bervariasi (satu, dua, atau tiga digit angka) dan belum mampu mengenali plat nomor khusus seperti milik TNI atau kepolisian.¹ Ini adalah masalah software yang kemungkinan besar dapat diatasi seiring pengembangan lebih lanjut.
• Jangkauan Sinyal: Teknologi Wi-Fi 2.4 GHz yang digunakan memiliki jangkauan deteksi yang relatif pendek, yaitu sekitar 10 meter.¹ Hal ini berarti untuk mencakup seluruh kota, diperlukan pemasangan jaringan Access Point yang sangat padat untuk memastikan tidak ada celah cakupan. Perencanaan penempatan menjadi sangat krusial untuk menghindari tumpang tindih data atau area buta.
• Potensi Interferensi: Frekuensi 2.4 GHz adalah spektrum yang sangat ramai, digunakan oleh banyak perangkat lain mulai dari telepon nirkabel hingga microwave.¹ Di lingkungan perkotaan yang padat secara elektronik, potensi gangguan atau interferensi sinyal menjadi tantangan nyata yang dapat memengaruhi keandalan sistem.

Keterbatasan ini tidak mengurangi nilai terobosan dari penelitian ini. Sebaliknya, hal tersebut menunjukkan peta jalan yang jelas untuk penelitian dan pengembangan di masa depan. Langkah selanjutnya akan melibatkan rekayasa jaringan yang canggih, pengujian ketahanan di lingkungan yang lebih kompleks, dan mungkin eksplorasi teknologi komunikasi alternatif untuk memastikan skalabilitas dan keandalan di tingkat nasional.

 

Visi Besar: Fondasi untuk Pemerintahan Berbasis Data

Jika tantangan-tantangan ini dapat diatasi, dampak dari penerapan sistem ini akan jauh melampaui sekadar mengurai kemacetan. Teknologi ini berpotensi menjadi tulang punggung digital untuk berbagai program pemerintah dan kebijakan publik yang lebih cerdas dan efisien. Para peneliti sendiri menggarisbawahi beberapa kemungkinan penerapan langsung:

• Penerapan Ganjil-Genap Otomatis: Kebijakan pembatasan kendaraan berdasarkan nomor ganjil-genap dapat diawasi secara otomatis dan 100% akurat, tanpa perlu pengerahan petugas di lapangan.¹
• Kontrol Subsidi BBM: Sistem ini dapat digunakan untuk memastikan bahwa bahan bakar bersubsidi hanya dibeli oleh kendaraan yang berhak, dengan mencocokkan data kendaraan secara real-time saat pengisian.¹
• Penegakan Hukum Cerdas: Pelacakan kendaraan curian, identifikasi pelanggar lalu lintas, dan pemantauan kendaraan yang pajaknya mati dapat dilakukan secara otomatis.

Pada akhirnya, visi besar di balik penelitian ini adalah sebuah pergeseran fundamental dari manajemen perkotaan yang berbasis perkiraan menjadi manajemen yang berbasis kepastian. Saat ini, keputusan-keputusan penting seringkali dibuat berdasarkan data statistik rata-rata yang tidak lagi mencerminkan kondisi dinamis di lapangan. Sistem "pelat nomor digital" ini menawarkan sebuah sensus lalu lintas yang lengkap dan berkelanjutan, bukan sekadar survei.

Dengan data yang presisi dan real-time di tangan mereka, para insinyur dapat merancang sistem lampu lalu lintas adaptif, pemerintah dapat menerapkan kebijakan jalan berbayar dinamis untuk mengurai kepadatan, dan layanan darurat dapat diarahkan melalui rute tercepat berdasarkan kondisi lalu lintas saat itu juga. Jika diterapkan, temuan dari laboratorium di Kediri ini bisa menjadi langkah pertama Indonesia untuk benar-benar menaklukkan kemacetan dan membangun kota-kota masa depan yang lebih cerdas, efisien, dan aman bagi semua.

 

Sumber Artikel:

https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/1577

Setiap pagi, di ribuan ruas jalan di seluruh Indonesia, sebuah ritual yang sama terulang kembali. Mesin-mesin kendaraan dinyalakan, klakson mulai bersahutan, dan sebuah gelombang pasang lalu lintas yang dapat diprediksi mulai bergerak menuju satu titik pusat: sekolah. Bagi jutaan orang tua, siswa, dan pengguna jalan lainnya, jam-jam sibuk antara pukul 06:00 hingga 08:00 pagi bukanlah sekadar kemacetan biasa; ia adalah sebuah mimpi buruk harian, sebuah labirin kekacauan yang menguras waktu, energi, dan kesabaran.

Fenomena ini telah lama menjadi keluhan umum, bagian tak terpisahkan dari denyut nadi kehidupan kota. Namun, di balik keluhan anekdotal tersebut, terdapat sebuah pertanyaan krusial yang jarang terjawab dengan data yang presisi: Seberapa besar sebenarnya dampak satu sekolah terhadap kelumpuhan lalu lintas di sekitarnya? Dan apa yang sebenarnya terjadi di balik angka-angka tersebut?

Sebuah penelitian mendalam yang dilakukan oleh Yohanes Pracoyo Widi Prasetyo dari Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi memberikan jawaban yang gamblang dan mengkhawatirkan. Dengan mengambil studi kasus di SMA Negeri 1 Tempeh, Kabupaten Lumajang, penelitian ini berhasil mengukur dan membedah dampak aktivitas sekolah terhadap pola lalu lintas dengan detail yang belum pernah terungkap sebelumnya.¹ Hasilnya bukan lagi sekadar cerita tentang jalanan yang padat, melainkan sebuah bukti kuantitatif tentang kegagalan sistemik infrastruktur perkotaan kita.

Riset ini mengubah perbincangan dari sekadar "macet" menjadi analisis terukur tentang kapasitas jalan yang dilampaui, pilihan moda transportasi yang timpang, dan konsentrasi pergerakan manusia yang menciptakan "tsunami" lalu lintas dalam hitungan menit. Temuan dari satu ruas jalan di Lumajang ini berfungsi sebagai cermin bagi ratusan kota lain di Indonesia, mengungkap bahwa kelumpuhan pagi hari bukanlah takdir yang harus diterima, melainkan sebuah masalah sistemik yang datanya kini telah kita miliki untuk dipecahkan.

 

Di Balik Klakson dan Antrean: Membedah "Tsunami" 15 Menit di Jalan Raya Tempeh

Untuk memahami skala masalah, para peneliti memfokuskan lensa mereka pada satu lokasi spesifik: Jalan Raya Tempeh, sebuah arteri vital di Lumajang. Jalan ini memiliki lebar 6 meter dengan dua lajur tanpa pemisah arah, didukung oleh bahu jalan selebar 2 meter di setiap sisinya.¹ Di ruas jalan inilah berdiri SMA Negeri 1 Tempeh, sebuah institusi pendidikan dengan total populasi 986 orang, terdiri dari 933 siswa dan 53 guru.¹ Lokasi ini menjadi laboratorium sempurna untuk mengukur bagaimana denyut kehidupan sebuah sekolah dapat memengaruhi—atau lebih tepatnya, melumpuhkan—arteri transportasi kota.

Penelitian ini secara cermat menghitung apa yang disebut "tarikan perjalanan"—jumlah kendaraan yang secara spesifik bergerak menuju sekolah pada jam-jam sibuk pagi hari. Data yang terkumpul antara pukul 06:00 hingga 08:00 pagi menunjukkan gambaran yang mencengangkan. Dalam rentang waktu dua jam tersebut, tercatat ada 563 kendaraan yang masuk ke area sekolah. Komposisinya didominasi oleh 476 sepeda motor dan 87 kendaraan ringan seperti mobil pribadi dan angkutan.¹ Jika dikonversi ke dalam satuan standar lalu lintas, beban ini setara dengan 325 satuan kendaraan ringan (skr) yang membebani jaringan jalan hanya untuk satu tujuan.

Namun, data yang paling mengejutkan terungkap ketika para peneliti membedah pergerakan ini dalam interval waktu yang lebih sempit. Analisis menunjukkan bahwa masalah utamanya bukanlah sekadar volume total kendaraan, melainkan konsentrasi kedatangan yang luar biasa padat. Puncak dari segala kepadatan terjadi dalam satu jendela waktu yang sangat singkat:

• Antara pukul 06:30 hingga 06:45 WIB.

Dalam rentang waktu hanya 15 menit ini, sebuah "tsunami" kendaraan menerjang Jalan Raya Tempeh. Tercatat sebanyak 222 kendaraan—terdiri dari 193 sepeda motor dan 29 mobil—memasuki gerbang sekolah.¹ Angka ini setara dengan hampir 40% dari total kendaraan yang datang pagi itu, semuanya terkonsentrasi dalam seperdelapan dari total waktu pengamatan.

Ini adalah temuan kunci yang mengubah cara kita memandang masalah. Kemacetan di depan sekolah bukanlah masalah yang berlangsung selama dua jam. Ia adalah sebuah ledakan dahsyat yang terjadi dalam 15 menit. Sistem jalan raya tidak gagal secara perlahan; ia runtuh secara katastropik ketika dihantam oleh gelombang permintaan yang terkonsentrasi dan tiba-tiba. Jalan yang mungkin masih bisa menampung 563 kendaraan jika tersebar merata, terbukti tidak berdaya menghadapi serbuan 222 kendaraan dalam waktu bersamaan. Ini menunjukkan bahwa akar masalahnya bukan semata-mata spasial (ukuran jalan), tetapi juga temporal (manajemen waktu kedatangan).

 

Pilihan di Persimpangan: Paradoks Sepeda Motor dan Potensi Pejalan Kaki yang Terabaikan

Di balik angka-angka volume kendaraan, terdapat cerita tentang pilihan-pilihan manusia. Riset ini tidak hanya menghitung jumlah mobil dan motor, tetapi juga menganalisis bagaimana 986 anggota komunitas sekolah memilih untuk melakukan perjalanan mereka setiap hari. Data karakteristik penggunaan kendaraan ini membuka tabir tentang perilaku mobilitas yang membentuk krisis lalu lintas tersebut.¹

Hasilnya menunjukkan dominasi mutlak kendaraan pribadi, khususnya sepeda motor. Hampir separuh dari seluruh siswa dan guru (49%) memilih untuk mengendarai sepeda motor sendiri ke sekolah. Jika ditambah dengan 4% yang diantar menggunakan moda yang sama, maka lebih dari separuh komunitas sekolah bergantung pada kendaraan roda dua. Di sisi lain, penggunaan mobil pribadi terhitung lebih kecil, dengan 2% mengemudi sendiri dan 4% diantar.

Yang lebih mengkhawatirkan adalah betapa kecilnya peran transportasi publik. Hanya 14% dari komunitas sekolah yang mengandalkan angkutan umum untuk perjalanan harian mereka.¹ Angka ini menjadi sinyal kuat bahwa sistem transportasi publik yang ada dianggap tidak efisien, tidak dapat diandalkan, atau tidak mampu bersaing dengan fleksibilitas dan kecepatan (yang ironisnya hilang dalam kemacetan) yang ditawarkan oleh kendaraan pribadi.

Ketergantungan masif pada sepeda motor ini melahirkan sebuah paradoks. Bagi seorang individu, memilih sepeda motor adalah keputusan yang sangat rasional. Ia menawarkan cara untuk menyelinap di antara kemacetan, biaya operasional yang lebih rendah, dan fleksibilitas dari pintu ke pintu yang tidak bisa ditandingi angkutan umum. Namun, ketika ratusan individu membuat keputusan rasional yang sama secara serentak, hasil kolektifnya menjadi sangat irasional: kemacetan parah yang justru mereka coba hindari. Ini adalah contoh klasik dari "tragedi kebersamaan" (tragedy of the commons) dalam konteks urban, di mana pilihan individu yang logis menciptakan bencana bagi komunitas.

Di tengah dominasi kendaraan pribadi, data penelitian ini menyimpan satu kejutan positif yang sering terabaikan:

• Sebanyak 27% dari komunitas sekolah adalah pejalan kaki.

Fakta bahwa lebih dari seperempat siswa dan guru berjalan kaki ke sekolah adalah sebuah aset yang luar biasa. Ini menunjukkan bahwa ada populasi signifikan yang tinggal dalam radius yang memungkinkan untuk berjalan, sebuah kelompok yang tidak menghasilkan emisi, tidak memakan ruang jalan, dan tidak berkontribusi pada kemacetan. Mereka adalah representasi dari moda transportasi paling berkelanjutan yang sudah ada dan berfungsi. Namun, ironisnya, solusi konvensional untuk kemacetan—seperti pelebaran jalan yang disinggung dalam kesimpulan studi ini—justru akan menciptakan lingkungan yang lebih berbahaya dan tidak ramah bagi kelompok vital ini, mengancam perilaku paling positif yang teridentifikasi dalam data.

 

Mengukur Kelumpuhan: Ketika Jalan Raya Dipaksa Bekerja 250% Lebih Keras

Untuk benar-benar memahami betapa parahnya situasi di Jalan Raya Tempeh, para peneliti menggunakan metrik teknis yang disebut "Derajat Kejenuhan" ($D_j$). Konsep ini pada dasarnya mengukur seberapa penuh sebuah jalan. Pertama, kapasitas maksimum jalan dihitung berdasarkan standar nasional, mempertimbangkan lebar jalan, pemisah arah, hambatan samping, dan ukuran kota. Untuk Jalan Raya Tempeh, kapasitas idealnya adalah 2.270,7 satuan kendaraan ringan (skr) per jam.¹

Derajat Kejenuhan ($D_j$) kemudian dihitung dengan membagi volume lalu lintas aktual pada jam puncak ($Q$) dengan kapasitas jalan ($C$). Nilai $D_j$ sebesar 0,7 berarti jalan terisi 70%. Nilai 1,0 berarti jalan berada di ambang kapasitas penuh. Nilai di atas 1,0 menandakan bahwa jalan tersebut telah gagal; volume kendaraan telah melampaui kemampuan desainnya, menyebabkan antrean panjang dan kemacetan parah.

Hasil analisis Derajat Kejenuhan di Jalan Raya Tempeh selama seminggu penuh melukiskan gambaran kelumpuhan yang sistemik dan dapat diprediksi. Data ini bukan lagi sekadar angka, melainkan sebuah narasi harian tentang infrastruktur yang dipaksa bekerja jauh melampaui batas kemampuannya.

Pada Senin pagi, saat minggu kerja dimulai, jalan tersebut sudah beroperasi pada tingkat kejenuhan 1,818.¹ Ini berarti volume lalu lintasnya mencapai 181,8% dari kapasitas maksimumnya. Bayangkan mencoba menuangkan hampir dua liter air ke dalam botol berukuran satu liter; itulah tekanan yang dialami Jalan Raya Tempeh setiap Senin pagi. Situasinya semakin memburuk di sore hari, mencapai 2,302 atau 230,2% dari kapasitas.

Kondisi ini terus berlanjut dan bahkan memburuk sepanjang minggu. Selasa pagi mencatatkan angka 1,883, Rabu pagi 1,936, dan puncaknya terjadi pada hari Jumat. Pada Jumat pagi, tingkat kejenuhan mencapai 1,958, dan pada sore harinya, jalan tersebut mencapai titik terendahnya dengan nilai Derajat Kejenuhan sebesar 2,540.¹ Artinya, pada puncak kesibukan akhir pekan, Jalan Raya Tempeh dipaksa menahan beban lalu lintas 254% dari kapasitas yang dirancangnya. Ini bukan lagi kemacetan; ini adalah kegagalan total sistem jalan.

Dalam terminologi teknik sipil, semua nilai di atas 1,0 ini diklasifikasikan sebagai "Tingkat Pelayanan F". Ini adalah level terburuk yang bisa dialami sebuah ruas jalan, ditandai dengan arus yang dipaksakan, kecepatan sangat rendah, volume yang jauh di atas kapasitas, dan antrean yang terus memanjang.¹ Satu-satunya waktu di mana jalan berfungsi dengan relatif normal adalah pada Minggu pagi, dengan tingkat kejenuhan 0,774 atau "Tingkat Pelayanan D".¹

Konsistensi data ini menunjukkan bahwa kelumpuhan tersebut bukanlah insiden acak yang disebabkan oleh kecelakaan atau cuaca buruk. Ini adalah konsekuensi matematis yang tak terhindarkan dari interaksi antara aktivitas sekolah yang terjadwal dengan infrastruktur jalan yang terbatas. Karena masalah ini sangat terstruktur dan dapat diprediksi, solusinya pun harus bersifat sistemik, bukan sekadar reaktif.

 

Kritik dan Konteks: Apakah Melebarkan Jalan Adalah Jawaban yang Tepat?

Menghadapi data yang begitu dramatis, sebuah solusi intuitif yang sering muncul adalah menambah kapasitas. Penelitian ini sendiri menyimpulkan bahwa salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan melakukan "pelebaran jalan".¹ Ini adalah pendekatan rekayasa sipil tradisional: jika sebuah pipa tersumbat, perbesar pipanya. Namun, dalam konteks perencanaan transportasi kota modern, solusi ini seringkali terbukti tidak hanya mahal tetapi juga kontraproduktif.

Para perencana kota di seluruh dunia telah lama mengenali sebuah fenomena yang disebut "induced demand" atau permintaan terinduksi. Logikanya sederhana: membangun lebih banyak jalan untuk mengatasi kemacetan ibarat melonggarkan ikat pinggang untuk mengatasi obesitas. Ruang jalan tambahan akan dengan cepat terisi oleh lalu lintas baru—orang-orang yang sebelumnya menggunakan angkutan umum, memilih rute lain, atau bepergian di luar jam sibuk kini merasa terdorong untuk mengemudi. Dalam beberapa tahun, tingkat kemacetan seringkali kembali ke level semula, atau bahkan lebih buruk, namun kini dengan infrastruktur yang lebih besar dan lebih mahal untuk dipelihara.

Data dari studi di Lumajang ini, jika dianalisis lebih dalam, justru mengarah pada solusi yang lebih cerdas dan berkelanjutan daripada sekadar menuang aspal baru.

1. Solusi Berbasis Waktu, Bukan Ruang: Mengingat bahwa puncak krisis terjadi dalam "tsunami 15 menit", intervensi yang paling efektif mungkin bukanlah mengubah ruang jalan, melainkan mengelola waktu. Kebijakan seperti jam masuk sekolah yang berjenjang (staggered school hours)—misalnya, kelas 10 masuk pukul 07:00, kelas 11 pukul 07:15, dan kelas 12 pukul 07:30—dapat secara dramatis "meratakan kurva" kedatangan. Ini akan menyebarkan beban lalu lintas secara lebih merata tanpa memerlukan investasi infrastruktur yang masif.
2. Melindungi dan Mengembangkan Aset yang Ada: Dengan 27% komunitas sekolah yang sudah berjalan kaki, investasi paling strategis adalah melindungi dan mendorong kelompok ini. Alih-alih melebarkan jalan untuk mengakomodasi lebih banyak mobil dan motor, bagaimana jika satu meter dari bahu jalan yang ada diubah menjadi trotoar yang aman, teduh, dan nyaman? Ini akan membuat opsi berjalan kaki menjadi lebih menarik dan aman, berpotensi mengurangi jumlah pengguna kendaraan pribadi dari populasi yang tinggal di dekat sekolah.
3. Mengatasi Akar Masalah, Bukan Gejalanya: Dominasi sepeda motor (49%) dan rendahnya penggunaan angkutan umum (14%) adalah sinyal pasar yang tidak bisa diabaikan. Ini menunjukkan bahwa sistem transportasi publik yang ada gagal bersaing. Daripada terus mengakomodasi lebih banyak kendaraan pribadi, kebijakan yang lebih visioner akan berfokus pada penyediaan alternatif yang nyata. Ini bisa berupa layanan bus sekolah yang andal dan aman, atau peningkatan frekuensi dan jangkauan angkutan umum di rute-rute kunci yang melayani siswa.

 

Dari Lumajang untuk Indonesia: Proyeksi Dampak dan Jalan ke Depan

Studi kasus di Jalan Raya Tempeh, Lumajang, bukanlah sebuah anomali. Ia adalah sebuah mikrokosmos yang merefleksikan realitas pahit di ratusan, bahkan ribuan, zona sekolah di seluruh penjuru Indonesia. Setiap angka yang terungkap dalam penelitian ini—dari lonjakan kendaraan dalam 15 menit hingga jalan yang beroperasi 250% di atas kapasitas—adalah gema dari masalah yang dihadapi oleh kota-kota besar dan kecil dari Sabang sampai Merauke.

Biaya dari kelambanan untuk bertindak sangatlah besar. Ini bukan hanya tentang waktu yang terbuang di jalan. Ini adalah tentang produktivitas ekonomi yang hilang, konsumsi bahan bakar yang boros, polusi udara yang memperburuk kesehatan publik, tingkat stres yang meningkat pada orang tua dan siswa, serta risiko keselamatan yang lebih tinggi bagi semua pengguna jalan, terutama bagi pejalan kaki dan pengendara sepeda motor.

Temuan dari Lumajang ini adalah sebuah peringatan sekaligus sebuah peluang. Ia memberikan kita data yang solid untuk beralih dari sekadar mengeluh tentang kemacetan menjadi merancang solusi yang cerdas dan berbasis bukti. Pola mobilitas yang sangat bergantung pada kendaraan pribadi, jika dibiarkan tanpa intervensi, akan terus mencekik pertumbuhan dan kualitas hidup di perkotaan Indonesia.

Namun, jika temuan ini dijadikan dasar untuk kebijakan transportasi sekolah yang cerdas dan terintegrasi—yang memprioritaskan pejalan kaki, mengelola waktu kedatangan secara efektif, dan menyediakan alternatif transportasi publik yang layak—maka masa depan bisa sangat berbeda. Jika diterapkan, temuan ini bisa menjadi landasan untuk sebuah transformasi. Dalam lima hingga sepuluh tahun ke depan, kita bisa menyaksikan penurunan kemacetan di titik-titik krusial dekat sekolah hingga 30-40%, sekaligus menciptakan lingkungan belajar yang lebih aman, sehat, dan efisien bagi generasi mendatang. Jalan menuju kota yang lebih baik tidak selalu dibangun dengan aspal yang lebih lebar, tetapi dengan kebijakan yang lebih cerdas.

 

Sumber Artikel:

https://doi.org/10.47233/jsit.v4i1.151