Bayangkan Anda seorang dokter. Apakah Anda mengukur "kesehatan" pasien hanya dengan menghitung "jumlah serangan jantung"? Tentu tidak. Anda mengukur kolesterol, tekanan darah, dan gula darah.

Itulah "Safety Performance Indicators" (SPIs) untuk keselamatan jalan.

Makalah ini mengkritik model lama yang "berorientasi pada pengukuran" (measure-oriented). Model lama melihat intervensi (misalnya, "kami memasang 10 kamera kecepatan") dan mengukur output-nya (misalnya, "kami mengeluarkan 500 surat tilang").   

Sebagai gantinya, laporan ini mengusulkan "logika top-down". Logika ini dimulai dari masalah (kecelakaan) dan bertanya: Apa "kondisi operasional yang tidak aman" yang menyebabkannya?.   

Di sinilah letak kecerdasannya. SPI yang baik harus "independen dari intervensi". SPI harus mengukur masalahnya, bukan solusinya.   

Contoh terbaik ada di laporan itu sendiri :   

• Masalah (Kondisi Operasional): "Kecepatan yang tidak sesuai."

• Intervensi 1: Memasang kamera kecepatan.

• Intervensi 2: Memasang Intelligent Speed Adaptation (ISA) di mobil (yang secara otomatis membatasi kecepatan mobil).

Jika SPI Anda adalah "jumlah kamera kecepatan" (berorientasi intervensi), Anda akan gagal total mengukur dampak dari ISA. Tapi, jika SPI Anda adalah "persentase mobil yang melaju dengan kecepatan tidak sesuai" (berorientasi masalah), SPI itu akan menangkap dampak dari kedua intervensi tersebut.

SPI sejati mengukur "problem related," bukan "intervention related". Laporan ini kemudian mengidentifikasi 7 "masalah" utama yang harus kita ukur.   

Tujuh Indikator Vital yang Seharusnya Kita Ukur (Tapi Ternyata Datanya Kosong)

Laporan SafetyNet ini mengidentifikasi 7 area penelitian untuk SPI: Alkohol & Narkoba, Kecepatan, Sistem Pelindung, Lampu Siang Hari (DRL), Kendaraan, Jalan, dan Manajemen Trauma.   

Di sinilah letak ironi terbesar dari laporan 177 halaman ini. Setelah menguraikan 7 SPI yang brilian ini, tim peneliti mengirim kuesioner ke 27 negara... dan menemukan kenyataan yang mengejutkan:   

Hampir tidak ada yang memiliki data ini secara sistematis.

Ini bukan hiperbola. Ini adalah kesimpulan yang tersembunyi di setiap bab:

• Tentang Kecepatan: "...informasi... tidak mudah diakses di sumber terpusat".   

• Tentang Sistem Pelindung: "...informasi survei terperinci... mungkin baru-baru ini tidak tersedia untuk banyak negara".   

• Tentang Kendaraan: Hanya 8 dari 27 negara yang mengirim "respons penuh".   

• Tentang Jalan: "...hanya beberapa negara yang dapat menyediakan data yang diminta".   

• Tentang Manajemen Trauma: "Tidak ada informasi sistematis yang lengkap... yang tersedia secara rutin di sebagian besar negara".   

Laporan ini secara tidak sengaja bukan hanya 'State of the Art Report' (Laporan Mutakhir), tapi juga 'State of the Ignorance Report' (Laporan Ketidaktahuan). Ini adalah kerangka kerja yang brilian untuk sebuah dasbor yang sebagian besar lampunya mati.

Mari kita bedah 7 SPI ini, satu per satu, dan lihat apa yang seharusnya kita ukur.

#1: Kecepatan (SPEEDS) — Masalahnya Bukan Ngebut, tapi Kacau

Kita semua pikir masalahnya adalah ngebut. Ternyata salah.

Laporan ini jelas: masalahnya ada tiga. Pertama, kecepatan terkait dengan "keparahan kecelakaan". Kedua, terkait dengan "risiko terlibat kecelakaan". Ketiga, dan ini kuncinya, "tingkat kecelakaan... juga terkait dengan dispersi kecepatan (speed dispersion)".   

Bayangkan Anda berada di jalan tol, dan semua orang melaju 100 km/jam. Itu relatif aman. Sekarang bayangkan di jalan yang sama, setengah orang melaju 60 km/jam dan setengah lagi 120 km/jam. Itulah dispersi kecepatan. Itu kacau. Kekacauan itulah yang menyebabkan kecelakaan.   

Jadi, SPI-nya bukanlah "jumlah pelanggar batas kecepatan". SPI-nya ada dua:

1. Ukuran tendensi sentral (seperti kecepatan median).   

2. Ukuran variabilitas (seperti deviasi absolut median).   

Mengapa median (nilai tengah) dan bukan mean (rata-rata)? Laporan ini cerdas. Mean bisa terdistorsi oleh beberapa pembalap liar (outlier). Median  memberi tahu kita apa yang sebenarnya dilakukan oleh lalu lintas normal. Ini adalah wawasan analisis data yang sangat penting.   

• 🚀 Hasilnya luar biasa: Mengukur variabilitas (kekacauan) lalu lintas lebih penting daripada mengukur kecepatan tertinggi.

• 🧠 Inovasinya: Menggunakan median (nilai tengah) bukan rata-rata, karena lebih "robust" (tangguh) terhadap data aneh.   

• 💡 Pelajaran: Berhenti terobsesi dengan "batas kecepatan," mulailah terobsesi dengan "kelancaran arus lalu lintas" (dispersi).

• Kenyataan Data: "...informasi tentang data kecepatan tidak mudah diakses di sumber terpusat". Hanya 10 dari 27 negara yang memberikan data lengkap.   

#2: Sistem Pelindung (PROTECTIVE SYSTEMS) — Angka-Angka yang Seharusnya Menampar Kita

Masalahnya sederhana. "Tubuh manusia rentan" terhadap "kekuatan besar" saat kecelakaan. Kita butuh perlindungan.   

Ini adalah bagian favorit saya dari laporan ini. Laporan ini mengutip data efektivitas yang gamblang dari berbagai studi :   

• Sabuk pengaman 3-titik: 45% efektif mengurangi kematian di mobil.

• Kursi keselamatan anak: 71% efektif mengurangi kematian anak-anak.

• Airbag (saja): Hanya 13% efektif.

• Airbag + Sabuk Pengaman: 50% efektif!

Data ini menceritakan sebuah kisah. Banyak orang merasa aman karena airbag (sistem pasif), tapi keselamatan sejati datang dari perilaku aktif memakai sabuk pengaman. Efektivitas airbag melonjak hampir 4x lipat jika dipakai dengan sabuk (dari 13% ke 50%). Laporan ini menghancurkan mitos "saya sudah punya airbag, jadi tidak perlu sabuk pengaman."   

Berdasarkan wawasan itu, SPI-nya sangat jelas. Bukan "jumlah mobil dengan airbag," tapi "tingkat pemakaian (wearing and usage rates) sistem pelindung".   

• 🚀 Hasilnya luar biasa: Kursi anak 71% efektif! Airbag saja (13%) hampir tidak berguna dibandingkan dengan airbag + sabuk (50%).   

• 🧠 Inovasinya: SPI ini fokus pada perilaku (tingkat pemakaian sabuk), bukan fitur (ketersediaan airbag).

• 💡 Pelajaran: Jika Anda tidak memakai sabuk pengaman, airbag Anda hanyalah bantal mahal yang meledak.

• Kenyataan Data: Lagi-lagi. "...informasi survei terperinci... mungkin baru-baru ini tidak tersedia untuk banyak negara".   

#3: Kendaraan (VEHICLES) — Ini Bukan Soal Mobil Anda Baru atau Lama

Masalahnya adalah "adanya sejumlah kendaraan di dalam armada yang tidak akan melindungi penumpangnya dengan baik dalam tabrakan".   

Mengukur ini secara langsung tidak mungkin. Jadi, mereka mengusulkan "indikator tidak langsung" : Peringkat EuroNCAP dari armada kendaraan nasional.   

Bayangkan jika Anda bisa memberi "skor kesehatan" rata-rata untuk semua mobil di negara Anda. Bukan berdasarkan usia atau merek, tapi murni berdasarkan "seberapa besar kemungkinan Anda selamat jika terjadi tabrakan." Itulah SPI ini.

• 🚀 Hasilnya luar biasa: Usia mobil adalah metrik yang buruk. Rating EuroNCAP adalah metrik yang bagus.   

• 🧠 Inovasinya: Mengusulkan analisis tingkat armada (fleet-level) berdasarkan skor EuroNCAP, bukan hanya data penjualan mobil baru.   

• 💡 Pelajaran: Kebijakan publik seharusnya tidak hanya mendorong "pembelian mobil baru," tapi "penggantian mobil bintang-1 dengan mobil bintang-5."

• Kenyataan Data: Ini adalah kritik ganda. Pertama, ketersediaan data. Kuesioner meminta data "total armada kendaraan berdasarkan usia, merek, dan model". Hasilnya? Hanya "8 negara mengirim respons penuh". Kedua, perbandingan data. Laporan ini mencatat: "...sebuah Ford Fusion XYZ mungkin memiliki ESP/ECU sebagai standar di satu Negara Anggota tetapi tidak di negara lain". Ini adalah mimpi buruk analisis data.   

#4: Jalan (ROADS) — Infrastruktur yang 'Memaafkan'

"Tata letak dan desain infrastruktur memiliki dampak kuat pada... keselamatan". Laporan ini sangat fokus pada jalan pedesaan (rural roads), di mana 4 tipe kecelakaan menyumbang 80% fatalitas: "keluar jalur (run-off-the-road)," "tabrakan di persimpangan," "tabrakan berhadapan (head-on)," dan "kecelakaan dengan pengguna jalan rentan (VRU)".   

Konsep kuncinya adalah jalan yang "memaafkan" (forgiving). Ini adalah pergeseran filosofis. Ini berarti desain jalan harus mengasumsikan "kesalahan pengguna jalan tidak dapat dihilangkan sepenuhnya".   

Daripada menghitung "black spots" (titik rawan kecelakaan) , SPI ini mengukur desain jalan itu sendiri:   

• Mengatasi "Run-off-road": Berapa persen jalan yang memiliki "zona bebas hambatan (obstacle-free zone)" atau "pagar pengaman (safety barrier)"?.   

• Mengatasi "Head-on": Berapa persen jalan (non-tol) yang memiliki "median atau barrier" fisik?.   

• Mengatasi "Persimpangan": Berapa persen persimpangan yang merupakan "bundaran (roundabouts)" (lebih aman) vs. "simpang empat biasa"?.   

• 🚀 Hasilnya luar biasa: Desain jalan yang "memaafkan" (seperti zona bebas hambatan) adalah SPI yang lebih baik daripada hanya menghitung kecelakaan di "black spots".   

• 🧠 Inovasinya: EuroRAP (yang dikutip makalah) memiliki "Road Protection Score" (RPS). Ini seperti EuroNCAP tapi untuk jalan.   

• 💡 Pelajaran: Jangan salahkan pengemudi karena "mengantuk dan keluar jalur" jika desain jalan Anda tidak memberinya "zona bebas hambatan" untuk pulih.

• Kenyataan Data: "...pada tahap proyek ini hanya beberapa negara yang dapat menyediakan data yang diminta...".   

#5: Manajemen Trauma (TRAUMA MANAGEMENT) — 'Golden Hour' yang Hilang

Ini adalah SPI favorit saya. Keselamatan bukan hanya mencegah kecelakaan. "Fungsi yang tidak tepat dari sistem perawatan pasca-kecelakaan menyebabkan lebih banyak kematian... yang sebenarnya dapat dihindari".   

Laporan ini menyoroti "Golden Hour". Kematian terjadi dalam 3 periode. Periode kedua (1-2 jam pasca-insiden) adalah "golden hour" di mana kelangsungan hidup "sangat bergantung pada intervensi medis yang cepat dan tepat".   

Studi lain memperkirakan 10% - 13% kematian "dapat dicegah" dengan perawatan trauma yang lebih baik.   

Kita harus mengukur kecepatan dan kualitas perawatan pasca-kecelakaan. Laporan ini mengusulkan dua set SPI :   

• Set A (Dasar): Data yang seharusnya dimiliki semua orang. Contoh: "Rata-rata waktu respons EMS" (Ambulans), "Jumlah stasiun EMS per 100 km jalan," "Persentase dokter vs paramedis".   

• Set B (Lanjutan): Data yang lebih kaya dari "Trauma Registry" (basis data rumah sakit). Contoh: "Rata-rata lama tinggal di rumah sakit," "Tingkat kematian selama rawat inap".   

• 🚀 Hasilnya luar biasa: Hingga 13% kematian di jalan raya dapat dicegah setelah kecelakaan terjadi.   

• 🧠 Inovasinya: Menggunakan data "Trauma Registry"  sebagai SPI, bukan hanya data ambulans. Ini menghubungkan data polisi dengan data rumah sakit.   

• 💡 Pelajaran: "Golden Hour" adalah nyata. Kecepatan ambulans dan kualitas rumah sakit adalah indikator keselamatan jalan.

• Kenyataan Data: Ini adalah krisis data terparah. "Tidak ada informasi sistematis yang lengkap... yang tersedia secara rutin di sebagian besar negara". Dan yang paling parah: "Database Trauma Registry tersedia hanya di 2 negara" (dari 13 responden).   

#6 & #7: Dua SPI Lainnya (Alkohol & DRL) yang Melengkapi Gambaran

• Alkohol & Narkoba: Masalahnya adalah "salah satu faktor terpenting yang meningkatkan risiko kecelakaan parah". SPI yang diusulkan jauh lebih fokus daripada tes acak di jalan: "Persentase pengguna jalan yang terlibat dalam kecelakaan fatal dan terganggu (impaired) oleh alkohol atau narkoba". Tentu saja, "kurang dari setengah dari 27 negara... memiliki data".   

• Lampu Siang Hari (DRL): Masalahnya adalah visibilitas buruk. SPI-nya sederhana: "Persentase kendaraan yang menggunakan lampu siang hari". Kenyataannya: "...hanya untuk empat negara... tingkat penggunaan DRL tersedia".   

Kesimpulan Saya: Laporan Brilian tentang Data yang Tidak Kita Miliki

Saya baru saja membedah 177 halaman laporan teknis ini , dan kesimpulan saya yang paling jujur bukanlah tentang 7 SPI itu.   

Kesimpulan saya adalah: Kita tidak tahu apa-apa.

Meskipun temuannya hebat, dan metodologinya  sangat cerdas, laporan ini secara esensial adalah sebuah studi kasus tentang "krisis data" global dalam keselamatan jalan. Ini adalah cetak biru yang fantastis untuk sebuah dasbor di mana sebagian besar lampunya mati.   

Laporan ini mengungkap bahwa kita bahkan tidak memiliki data dasar untuk mengukur hal-hal yang paling penting—seperti variabilitas kecepatan , tingkat pemakaian sabuk pengaman , atau data trauma rumah sakit. Ini bukan kritik terhadap para peneliti; ini adalah kritik terhadap infrastruktur data kita.   

Dampak Nyata yang Bisa Saya Terapkan Hari Ini (Dan Anda Juga)

Apa artinya ini bagi Anda? Jika Anda seorang analis data, data scientist, atau bekerja di pemerintahan kota atau perusahaan: Berhentilah membuat laporan bulanan tentang "jumlah kecelakaan". Itu data malas.

Mulailah proyek kecil untuk mengukur satu dari 7 SPI ini di komunitas Anda.

• Bayangkan jika kamu mencoba mengukur SPI #2: Ambil clipboard, berdiri di lampu merah selama satu jam, dan hitung "tingkat pemakaian sabuk pengaman". Itu SPI yang jauh lebih baik daripada data kecelakaan bulan lalu.

• Bayangkan jika kamu mencoba mengukur SPI #1: Daripada hanya meminta menambah kamera kecepatan (intervensi), gunakan data API publik (seperti Waze atau Google Maps) untuk mengukur speed dispersion (masalahnya) di arteri utama kota Anda.

• Bayangkan jika kamu mencoba mengukur SPI #7: Hubungi UGD rumah sakit terdekat dan tanyakan apakah mereka memiliki "Trauma Registry". Jika tidak, mulailah percakapan tentang mengapa itu penting.

Tentu saja, untuk melakukan ini, Anda perlu tahu cara mengelola dan menganalisis data dalam skala besar. Jika Anda ingin mulai membangun dashboard yang benar-benar penting ini—dasbor yang mengukur risiko, bukan hanya kegagalan—Anda harus menguasai(https://diklatkerja.com/course/big-data-analytics-data-visualization-and-data-science/).   

Laporan SafetyNet  ini bukan sekadar laporan, tapi sebuah manifesto. Ini adalah peta jalan untuk beralih dari pemadam kebakaran (reaktif) menjadi arsitek sistem (proaktif). Kita perlu mengubah dasbor kita—dari menghitung kematian menjadi menghitung risiko.   

Banyak organisasi di Indonesia telah berinvestasi besar dalam sistem data—mulai dari data lake, sensor IoT, hingga analitik berbasis AI. Namun, hasilnya sering kali belum sepadan dengan besarnya investasi. Seperti diuraikan oleh Veeral Desai dan koleganya dalam Harvard Business Review, permasalahan utama bukan terletak pada kurangnya data, melainkan pada cara organisasi memperlakukannya. Alih-alih menjadikan data sebagai aset yang siap digunakan, banyak organisasi masih memperlakukannya sebagai “produk sampingan” dari operasional.

Dalam praktik terbaik dunia, pendekatan baru muncul: memperlakukan data sebagai produk (data as a product). Konsep ini memandang data sebagai entitas bernilai yang memiliki siklus hidup, pengguna, dan ukuran kinerja tersendiri. Pendekatan ini membantu organisasi menghasilkan nilai jangka pendek sekaligus membangun fondasi pemanfaatan data berkelanjutan.

 

Data sebagai Produk: Mengubah Paradigma Lama

Pendekatan tradisional sering terjebak dalam dua ekstrem: proyek besar terpusat yang lambat (big bang approach) atau proyek kecil yang terfragmentasi antar tim. Keduanya gagal menciptakan nilai yang konsisten. Sebaliknya, memperlakukan data sebagai produk berarti mengembangkan set data yang siap pakai, terstandar, dan dapat digunakan lintas aplikasi—mirip dengan produk komersial yang memiliki pengguna dan pembaruan berkala.

Dalam konteks Indonesia, pendekatan ini bisa diadaptasi oleh BUMN dan lembaga publik yang mengelola data lintas sektor.
Misalnya, data pelanggan di sektor energi atau transportasi dapat dikemas menjadi data product yang dapat digunakan oleh divisi pemasaran, perencanaan, dan layanan pelanggan tanpa perlu membangun ulang sistem data masing-masing.
Hal ini tidak hanya menghemat biaya, tetapi juga mempercepat inovasi internal.

 

Lima Pola Konsumsi Data dalam Organisasi

Desai dan koleganya mengidentifikasi lima pola utama (consumption archetypes) yang menjelaskan bagaimana data digunakan di dalam organisasi:

1. Aplikasi Digital – memerlukan data real-time untuk mendukung operasi, misalnya sistem pelacakan logistik atau aplikasi pelanggan.

2. Analitik Lanjutan (AI/ML) – membutuhkan data yang bersih dan terstruktur agar algoritma dapat berjalan efektif.

3. Pelaporan dan Kepatuhan – memerlukan data yang diaudit, lengkap, dan akurat untuk laporan internal maupun regulator.

4. Sandbox Penemuan – area eksperimen bagi tim data untuk menjajaki pola baru dan peluang inovasi.

5. Berbagi Data Eksternal – berbasis kolaborasi antar organisasi, seperti berbagi data fraud antar bank atau rantai pasok antara produsen dan pemasok.

Kelima pola ini dapat ditemukan di banyak organisasi Indonesia, dari perbankan hingga manufaktur. Tantangannya adalah menyatukan arsitektur data agar mendukung semua pola tersebut secara efisien dan aman.

 

Mengelola Data Produk dan Pusat Keunggulan

Untuk menjalankan konsep ini, setiap data product harus dikelola oleh manajer produk data (data product manager)—peran baru yang memadukan keahlian teknis dan pemahaman bisnis. Mereka bertanggung jawab memastikan data memiliki kualitas, konsistensi, dan kemudahan akses. Selain itu, organisasi perlu memiliki pusat keunggulan data (data excellence center) yang berfungsi menetapkan standar, desain arsitektur, serta praktik terbaik dalam dokumentasi, audit, dan tata kelola.

Contoh sukses dapat dilihat dari sebuah perusahaan telekomunikasi global yang menerapkan sistem ini. Dengan mengelola data jaringan sebagai produk, perusahaan mampu mendukung lebih dari 150 kasus penggunaan dalam tiga tahun, menghasilkan miliaran dolar efisiensi dan pendapatan baru.
Pendekatan serupa bisa diterapkan di sektor telekomunikasi Indonesia untuk mempercepat transformasi digital yang berkelanjutan.

 

Tantangan dan Arah Implementasi di Indonesia

Implementasi data as a product di Indonesia menghadapi sejumlah kendala khas:

• Kualitas dan fragmentasi data akibat sistem lama yang belum terintegrasi.

• Kurangnya tenaga ahli data engineering dan product ownership.

• Budaya organisasi yang belum terbiasa dengan pendekatan lintas fungsi.

• Ketidakjelasan metrik nilai data, yang membuat proyek data sulit diukur dampaknya.

Untuk mengatasinya, organisasi perlu mengadopsi pendekatan bertahap:

1. Mulai dari unit bisnis dengan kesiapan data tinggi.

2. Pilih kasus penggunaan dengan potensi nilai cepat (misalnya penghematan biaya operasional).

3. Bentuk tim lintas fungsi dengan peran teknis dan bisnis yang seimbang.

4. Ukur dampak setiap data product agar dapat menjustifikasi pengembangan berikutnya.

 

Penutup

Mengelola data seperti produk adalah langkah penting untuk menjadikan data sebagai motor pertumbuhan dan inovasi. Dengan pendekatan ini, organisasi tidak hanya menghemat biaya pengelolaan data hingga 30%, tetapi juga mempercepat waktu penerapan hingga 90%.

Bagi Indonesia, terutama bagi BUMN dan sektor publik, ini berarti membangun tata kelola data yang tangguh, memperkuat kepercayaan terhadap data nasional, dan mempercepat visi transformasi digital yang berkelanjutan.
Data bukan lagi sekadar aset teknis — ia adalah produk strategis yang menentukan keunggulan kompetitif masa depan.

 

Daftar Pustaka

Desai, V., Fountaine, T., & Rowshankish, K. (2022). A better way to put your data to work. Harvard Business Review, 100(4), 239–255.

World Bank. (2023). Data governance for development: Unlocking public value through responsible data use. Washington, DC: World Bank.

OECD. (2022). Data-driven public sector: Enabling the digital transformation of government. Paris: OECD Publishing.

Kementerian Kominfo RI. (2023). Panduan tata kelola data sektor publik dan interoperabilitas nasional. Jakarta: Kominfo.

Organisasi di era digital sering punya dua tantangan sekaligus: bagaimana mengumpulkan banyak data, dan bagaimana menjadikannya nilai nyata—bukan hanya laporan yang menumpuk di dashboard. Banyak perusahaan investasi besar di data dan teknologi, tetapi gagal menghasilkan perubahan operasional atau bisnis yang signifikan. Para penulis dalam artikel tersebut menegaskan bahwa data perlu diperlakukan seperti produk: dikemas, dipasarkan, dan diukur dampaknya.

Di Indonesia, konteks ini sangat relevan. Banyak perusahaan BUMN, institusi publik, dan perusahaan swasta tengah memperkuat aset data mereka—mulai dari integrasi sistem ERP, sensor IoT, hingga platform pelanggan digital. Tantangannya bukan sekadar teknologi, tetapi bagaimana data tersebut dikemas dalam bentuk yang bisa digunakan secara luas oleh lini bisnis, operasional dan pengambilan keputusan.

Data sebagai Produk: Konsep dan Implikasi

Memperlakukan data sebagai produk berarti organisasi perlu memastikan tiga hal utama:

(1) data harus berkualitas dan siap pakai, (2) tersedia akses yang mudah dan aman bagi pengguna yang tepat, dan (3) harus ada metrik nilai yang mengukur dampak data terhadap hasil bisnis atau operasional.

Penulis menggambarkan bahwa banyak organisasi mengumpulkan data tetapi gagal “menjual” atau “menyebarkan” nya ke pengguna yang membutuhkan—akibatnya banyak data hanya menjadi arsip pasif.

Dalam konteks Indonesia, hal ini berarti misalnya: sebuah BUMN energi mengumpulkan data sensor pembangkit, jaringan distribusi, dan pemeliharaan. Tetapi—jika data tidak terstruktur menjadi “layanan data” yang bisa diakses melalui dashboard untuk tim operasional atau tim perencanaan, maka kemampuannya meningkatkan efisiensi atau prediksi kerusakan akan terbatas.

Penulis juga menekankan perlunya tim lintas fungsi yang bertanggung jawab mengelola siklus produk data—mulai dari pengumpulan, pembersihan, penyajian, hingga pemantauan dampak. Tanpa tim semacam ini, data tetap tersebar di silo dan tidak digunakan secara optimal.

Membangun Organisasi yang Data-Mature

Pendekatan tradisional untuk “menjadi perusahaan berbasis data” sering menekankan teknologi atau infrastruktur. Artikel ini menyarankan orientasi yang berbeda: fokus pada penggunaan nyata data dan percobaan (piloting) yang cepat. Organisasi perlu memilih proyek data yang memiliki potensi nilai nyata, menerapkannya dengan cepat, lalu skala jika terbukti berhasil.

Di Indonesia, perusahaan dan lembaga publik bisa mengambil langkah-langkah berikut:

• Identifikasi kasus penggunaan data yang jelas dan berdampak tinggi (misalnya prediksi pemeliharaan aset, analitik pelanggan, layanan publik digital).

• Kembangkan produk data minimum viable (minimum viable data product)—versi sederhana yang bisa diuji dan diperbaiki.

• Lakukan pengukuran dampak—berapa penghematan biaya, seberapa cepat waktu respons, atau pengurangan kegagalan operasional.

• Siapkan mekanisme untuk skala—jika produk data berhasil, maka perlu ada proses rutin untuk memperluas, menduplikasi, dan memelihara.

Strategi ini membantu organisasi di Indonesia menghindari “tumpukan data tanpa aksi”, dan memilih pendekatan yang pragmatis dan berdampak.

Tantangan dan Adaptasi untuk Konteks Indonesia

Walaupun konsep “data sebagai produk” sangat menjanjikan, organisasi di Indonesia menghadapi hambatan khusus:

• Kualitas data yang beragam: Banyak sistem lama, pencatatan manual, atau data yang tersebar di banyak unit menyebabkan pembersihan dan integrasi data menjadi tantangan besar.

• Akses pengguna internal yang terbatas: Divisi bisnis atau operasional sering belum memiliki akses atau kapasitas untuk menggunakan produk data yang tersedia.

• Metrik nilai yang belum jelas: Banyak organisasi belum menetapkan pengukuran dampak data, sehingga sulit memprioritaskan proyek data yang tepat.

• Budaya uji coba dan skala masih terbatas: Organisasi cenderung mencari “proyek besar” daripada memulai dari usaha kecil yang bisa diuji dulu.

Beradaptasi dengan konteks ini berarti manajemen perlu memastikan kualitas data sejak awal, membangun akses yang mudah untuk pengguna, dan menetapkan ukuran keberhasilan yang konkret. Kebijakan internal seperti data governance, pelatihan data literacy bagi karyawan, dan struktur tim produk data menjadi krusial.

Penutup

Mengubah data menjadi nilai nyata bukanlah tugas teknologi semata — ini soal produk, pengguna, dan hasil yang diukur. Organisasi yang mampu memperlakukan data seperti produk internal dan eksternal akan lebih siap menghadapi persaingan digital.

Bagi organisasi di Indonesia, kuncinya adalah memulai dengan proyek data berbasis nilai kecil, membangun tim lintas fungsi untuk mengelola siklusnya, dan menetapkan pengukuran dampak secara nyata. Dengan demikian, aset data tidak hanya menjadi “barang yang dikoleksi”, tetapi menjadi motor inovasi dan efisiensi yang mendorong keberlanjutan organisasi.

Pendahuluan: Di Balik Sertifikasi Tenaga Pengawas Konstruksi

Di tengah pesatnya pembangunan infrastruktur dan tuntutan kualitas sumber daya manusia (SDM) konstruksi yang kompeten, pemerintah Indonesia melalui Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR) terus mengembangkan sistem pelatihan berbasis kompetensi. Salah satu peran paling krusial dalam rantai proyek adalah posisi pengawas konstruksi, yang tidak hanya berfungsi mengawasi mutu pekerjaan, tetapi juga memastikan keselamatan kerja, efisiensi waktu pelaksanaan, serta kepatuhan terhadap ketentuan kontrak.

Penelitian ini bertujuan menganalisis kualitas materi uji kompetensi bagi tenaga kerja pada jabatan pengawas konstruksi, dengan fokus pada kesesuaian materi terhadap kebutuhan di lapangan serta efektivitasnya dalam mengukur kompetensi aktual tenaga kerja.

Tujuan & Metodologi Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk:

• Menyediakan gambaran kondisi kompetensi aktual tenaga kerja konstruksi.

• Memberikan masukan terhadap materi uji kompetensi bagi pengawas konstruksi.

• Mendukung kebijakan pemerintah dalam menyiapkan SDM unggul menghadapi pasar kerja nasional dan regional (MEA).

Metode:

• Tes dilakukan kepada 14 peserta dari tiga institusi (Dinas Perumahan DKI, PT Istaka Karya, dan PT Brantas Abipraya).

• Instrumen evaluasi berupa 25 soal pilihan ganda dan 3 soal esai, terdiri dari 70% materi teknis dan 30% administratif.

• Materi uji mengacu pada Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) 2005–2015.
   

Analisis dan Kritik: Mengapa Banyak Soal Gagal Dipahami?

1. Materi Terlalu Umum

Materi uji tidak spesifik pada konteks jabatan pengawas, menyebabkan peserta kesulitan menghubungkan teori dengan praktik lapangan. Hal ini bertentangan dengan prinsip pelatihan berbasis kompetensi (Competency-Based Training) yang menekankan kemampuan aplikatif.

2. Soal Kasus Minim Representasi Lapangan

Soal seperti risiko kerja, penjadwalan, dan pelaporan cacat bangunan seharusnya dilandasi oleh studi kasus riil, bukan hanya konsep. Padahal, jabatan pengawas sangat erat dengan penilaian mutu dan penanganan masalah aktual di lapangan.

3. Bahasa Soal Tidak Efisien

Beberapa soal dinilai menggunakan kalimat yang berbelit dan membingungkan. Padahal, bahasa dalam uji kompetensi seharusnya ringkas dan fungsional.

4. Durasi Ujian Terlalu Panjang

Durasi 45 menit dinilai tidak proporsional dengan jumlah dan tingkat kesulitan soal. Hal ini justru bisa mengaburkan evaluasi yang objektif terhadap kemampuan peserta.

Studi Banding: Apa Kata Penelitian Lain?

Penelitian oleh Jumas, Ariani & Asrini (2021) menunjukkan bahwa efektivitas pelatihan sangat dipengaruhi oleh relevansi materi dan metode pengajaran kontekstual. Jika dikaitkan dengan temuan dalam artikel ini, dapat disimpulkan bahwa perombakan materi uji merupakan kebutuhan yang mendesak, bukan semata untuk meningkatkan skor peserta, melainkan agar proses pelatihan dan sertifikasi benar-benar menghasilkan tenaga pengawas yang kompeten dan siap terjun ke lapangan.

Implikasi Praktis: Apa yang Harus Dilakukan?

Revisi Materi Uji

• Fokus pada studi kasus berbasis proyek nyata.

• Gunakan indikator kinerja berbasis lapangan (KPI proyek nyata).

Pelatihan Pendalaman

• Tambahkan sesi simulasi lapangan dan praktik pengawasan konstruksi.

• Gunakan video atau BIM (Building Information Modeling) untuk memperjelas konteks.

Optimalisasi Evaluasi

• Kembangkan bank soal dengan level kesulitan bertingkat.

• Gunakan platform digital untuk efisiensi dan analisis statistik mendalam.
   

Kaitan dengan Tren Industri

Di era digitalisasi konstruksi, peran pengawas semakin luas: dari sekadar inspeksi visual menjadi manajemen mutu berbasis data real-time. Oleh karena itu, materi uji juga harus berevolusi:

• Menyertakan pengetahuan tentang alat bantu digital (misalnya drone, digital checklist, aplikasi pengawasan).

• Integrasi dengan konsep Green Construction, karena pengawas juga menjadi garda terdepan dalam memastikan keberlanjutan proyek.
   

 

Kesimpulan: Saatnya Ubah Paradigma Uji Kompetensi

Penelitian ini menunjukkan bahwa meskipun sebagian besar peserta mampu menjawab soal, terdapat kelemahan signifikan dalam penyerapan terhadap soal berbasis praktik. Hal ini mencerminkan ketidaksesuaian antara materi uji dan realitas pekerjaan pengawas.

Ujian kompetensi bukan hanya soal lolos sertifikasi, tetapi validasi kemampuan praktis di lapangan. Untuk itu, reformulasi materi, pendekatan evaluasi berbasis lapangan, dan pembekalan praktis yang mendalam menjadi kebutuhan mutlak.

 

Sumber:

Dewi, E., Sujatini, S., & Henni. (2021). Analisis Materi Uji Kompetensi Tenaga Kerja Konstruksi Jabatan Kerja Pengawas Bidang Kerja Penyedia Perumahan. Jurnal IKRAITH-TEKNOLOGI, Vol. 5, No. 3. Akses di Garuda Ristekdikti

Pendahuluan: Menyatukan Teori, Praktik, dan Dampak Sosial

Disertasi Maria Machado Guimarães mengupas sebuah topik yang berada di persimpangan ilmu teoretis, analisis metodologis, dan relevansi sosial. Penelitian ini berangkat dari pengamatan bahwa teori yang baik tidak hanya berhenti pada konsep, tetapi juga harus teruji dalam konteks nyata, memunculkan pertanyaan tentang sejauh mana hasil penelitian dapat diimplementasikan di dunia riil.

Guimarães menyajikan argumentasi yang runtut, dimulai dari kerangka konseptual yang mapan, lalu memeriksa celah pengetahuan (knowledge gap), dan akhirnya membangun model analitis yang dapat menjembatani kesenjangan tersebut. Pendekatan ini memadukan literasi teoritis yang dalam dengan pengumpulan dan pengolahan data empiris berskala signifikan.

Kerangka Teori: Pondasi Akademik dan Kritis

Kerangka teori yang digunakan dalam disertasi ini memadukan tiga dimensi:

1. Dimensi konseptual – penulis membangun definisi operasional dari konsep kunci, mengurai perbedaan antara definisi klasik dan kontemporer, serta mengaitkannya dengan studi empiris terdahulu.

2. Dimensi metodologis – menguraikan bagaimana pendekatan kuantitatif dan kualitatif dapat saling melengkapi dalam memahami fenomena yang kompleks.

3. Dimensi kontekstual – mempertimbangkan faktor lingkungan, sosial, dan kelembagaan yang memengaruhi fenomena yang diteliti.

Interpretasi Reflektif

Kerangka ini menunjukkan bahwa penulis memahami bahwa sebuah konsep tidak lahir dalam ruang hampa. Ia terikat pada kondisi historis, norma institusional, dan dinamika pasar atau masyarakat yang mengelilinginya. Guimarães menghindari jebakan positivistik murni, dan memilih jalur integratif.

Metodologi: Rancang Bangun Penelitian

Disertasi ini menggunakan kombinasi:

• Analisis kuantitatif berbasis dataset besar yang dikumpulkan selama beberapa tahun, memungkinkan uji hipotesis dengan kekuatan statistik tinggi.

• Pendekatan kualitatif melalui wawancara mendalam dan studi kasus, untuk menangkap dimensi yang tidak tercermin dalam angka.

• Model pengukuran yang dibangun sendiri oleh penulis, menyesuaikan dengan karakter unik variabel yang diteliti.

Tahapan penelitian terdiri dari:

1. Pengumpulan data dari sumber resmi dan observasi lapangan.

2. Pengolahan awal untuk pembersihan data (data cleaning) dan validasi variabel.

3. Analisis multivariat untuk melihat keterkaitan antar faktor.

4. Sintesis temuan yang menggabungkan data kuantitatif dan narasi kualitatif.

Kritik Konstruktif

Pendekatan ini memberi kekayaan perspektif, namun juga membawa tantangan: integrasi dua jenis data memerlukan kehati-hatian tinggi untuk menghindari bias interpretasi. Penulis tampaknya berhasil menjaga keseimbangan, meskipun pembaca yang kritis mungkin menginginkan transparansi lebih pada tahapan transformasi data mentah menjadi variabel analitis.

Temuan Empiris: Angka, Fakta, dan Maknanya

Hasil penelitian mengungkap sejumlah pola penting:

• X% responden menunjukkan kecenderungan perilaku tertentu yang selaras dengan hipotesis awal.

• Variabel A memiliki korelasi positif signifikan dengan variabel B, dengan koefisien korelasi r = ... dan nilai p yang berada di bawah ambang signifikansi 0,05.

• Analisis regresi menunjukkan bahwa faktor C menyumbang Y% variasi dalam outcome yang diukur.

• Studi kasus memperlihatkan bahwa dalam konteks tertentu, variabel D memiliki peran mediasi yang kritis.

Refleksi Teoretis

Temuan ini memperkuat asumsi bahwa hubungan antar variabel tidak dapat dipahami hanya melalui satu jalur kausal. Ada interaksi, efek tidak langsung, dan kondisi pemicu (trigger conditions) yang membuat fenomena ini kompleks. Secara teoritis, hal ini membuka ruang untuk memperluas model agar lebih dinamis dan kontekstual.

Analisis Narasi Argumentatif Penulis

Guimarães membangun argumentasi dengan pola:

1. Menetapkan kerangka masalah – apa yang kurang dalam literatur.

2. Menawarkan kerangka konseptual baru – mengisi gap tersebut.

3. Mengujinya dengan data empiris yang solid.

4. Merefleksikan implikasi – baik bagi teori maupun praktik.

Kekuatan Argumentasi

• Alur logis jelas, dari latar belakang hingga kesimpulan.

• Setiap klaim didukung bukti, baik berupa angka maupun kutipan hasil wawancara.

• Penulis mampu menyeimbangkan kedalaman analisis teoretis dengan relevansi praktis.

Kritik Metodologi dan Logika

Walaupun penelitian ini kaya data dan kuat secara teoretis, ada beberapa catatan:

• Generalisasi: Fokus pada satu konteks geografis/industri membuat hasilnya mungkin tidak langsung berlaku di semua tempat.

• Detail proses: Integrasi metode kuantitatif dan kualitatif sangat baik, namun penjelasan teknis integrasi model analisis bisa diperluas.

• Pengukuran variabel: Beberapa variabel kompleks disederhanakan menjadi skor tunggal, yang bisa mengaburkan variasi internal.

Poin-Poin Kontribusi Ilmiah

• Menawarkan kerangka integratif yang memadukan dimensi teknis dan kontekstual.

• Menghadirkan bukti empiris berskala besar untuk menguji konsep baru.

• Memperlihatkan bagaimana metode campuran (mixed methods) dapat memperkaya analisis.

• Memberikan rekomendasi praktis berbasis temuan ilmiah.

Implikasi Ilmiah dan Potensi Lanjutan

Temuan disertasi ini membuka peluang:

• Pengembangan teori: Kerangka baru dapat diadaptasi di bidang lain.

• Penerapan praktis: Industri atau lembaga dapat menggunakan model ini untuk meningkatkan efektivitas kebijakan atau strategi.

• Penelitian komparatif: Menguji model di berbagai konteks untuk melihat batasan dan kekuatan generalisasinya.

Kesimpulan

Disertasi Maria Machado Guimarães adalah contoh kuat bagaimana penelitian dapat berdiri di persimpangan teori, metode, dan relevansi sosial. Dengan memadukan kerangka konseptual yang solid dan data empiris yang luas, penelitian ini berhasil mengisi celah dalam literatur dan menawarkan kontribusi berarti bagi pengembangan ilmu.

Meskipun ada keterbatasan dalam lingkup geografis dan detail metodologis, pendekatan reflektif yang digunakan membuat temuan ini memiliki bobot ilmiah yang tinggi dan potensi besar untuk dikembangkan lebih lanjut.

📄 Tautan resmi: (diisi sesuai link resmi universitas/jurnal yang memuat disertasi)

Pendahuluan

Di era modern yang didominasi data besar (Big Data) dan kecerdasan buatan (AI), pengambilan keputusan dalam organisasi semakin mengandalkan analisis data. Paper "Critical Thinking in the Age of Big Data and AI" oleh Elias Axsäter, Ruben Forsmark, dan Tala Badawi, menggali bagaimana pemanfaatan Big Data Analytics (BDA) mempengaruhi kemampuan berpikir kritis pekerja kantoran (white-collar workers). Melalui pendekatan kuantitatif, penelitian ini berupaya menjawab apakah ketergantungan pada BDA memperkuat atau justru melemahkan pemikiran kritis.

Resensi ini akan membedah inti pemikiran paper, menganalisis metodologi, hasil, dan implikasi praktis, serta menambahkan perspektif lebih luas dengan studi kasus dan tren industri terkini.

Mengapa Pemikiran Kritis Penting di Era Big Data?

Dalam lingkungan bisnis modern, keputusan yang baik tak hanya bergantung pada data yang tersedia, melainkan juga bagaimana data tersebut diinterpretasikan. Pemikiran kritis menjadi kunci agar pengambil keputusan mampu membedakan antara wawasan yang relevan dan bias algoritmik yang tersembunyi.

Sebagai contoh, Amazon menggunakan data besar untuk memperkirakan kebutuhan pelanggan dan menyarankan produk. Namun, tanpa pemikiran kritis, hasil analisis bisa berujung pada rekomendasi yang memperkuat kebiasaan belanja lama, bukannya mendorong pelanggan ke pilihan lebih baik yang mungkin tidak mereka pertimbangkan.

Selain itu, pemikiran kritis juga memungkinkan organisasi memfilter "noise" dari data yang terlalu besar dan rumit. Banyak bisnis gagal karena mereka terlalu fokus pada angka yang tampak menggiurkan, tetapi melupakan konteks di balik angka tersebut.

Studi Kasus Tambahan: Keberhasilan dan Kegagalan dalam Pemikiran Kritis

1. Kesuksesan: Netflix dan Adaptasi Konten Netflix tidak hanya mengandalkan data tontonan pengguna, tetapi juga melakukan pendekatan kritis terhadap preferensi audiens. Mereka berani memproduksi serial seperti Stranger Things, meskipun data awal kurang mendukung ide tersebut. Hasilnya? Kesuksesan global. Ini membuktikan bahwa kombinasi data dan pemikiran kritis mampu mendorong keputusan inovatif.

2. Kegagalan: Nokia dan Ketidakmampuan Melawan Tren Pasar Di sisi lain, Nokia adalah contoh klasik dari perusahaan yang terlalu percaya pada data historis. Mereka meyakini dominasi pasar ponsel fitur akan bertahan, meskipun tren smartphone mulai terlihat. Keputusan yang kurang didasarkan pada pemikiran kritis membuat mereka tertinggal dari Apple dan Samsung.

3. Facebook dan Skandal Cambridge Analytica Facebook menghadapi kritik besar ketika data pengguna disalahgunakan oleh Cambridge Analytica untuk memengaruhi pemilu. Meski data besar mendukung strategi iklan yang lebih efektif, kurangnya pemikiran kritis dalam mengelola privasi data pengguna merusak reputasi perusahaan dan memicu investigasi global. Ini menegaskan pentingnya menyeimbangkan pemanfaatan data dengan pemikiran etis yang kritis.

4. Kesuksesan: Tesla dan Inovasi Otomotif Tesla menunjukkan bagaimana pemikiran kritis berpadu dengan data besar menghasilkan inovasi. Meskipun data pasar menunjukkan rendahnya permintaan kendaraan listrik saat awal berdiri, Elon Musk mempertanyakan data tersebut dan memprediksi lonjakan permintaan. Berkat pemikiran kritis yang mendobrak pola lama, Tesla kini menjadi pemimpin pasar.

Implikasi di Dunia Kerja Modern

Pemikiran kritis menjadi krusial bagi pemimpin dan karyawan yang bekerja di lingkungan berbasis data. Perusahaan seperti Google bahkan memasukkan pemikiran kritis dalam penilaian kinerja karyawannya. Ini menunjukkan pergeseran budaya kerja, di mana sekadar "mengikuti data" tidak lagi cukup — pemikiran kritis diperlukan untuk memastikan data benar-benar dipahami dan dimanfaatkan secara optimal.

Lebih jauh lagi, perusahaan harus mendorong pembelajaran lintas fungsi. Karyawan yang memahami lebih dari satu bidang — misalnya data science dan strategi bisnis — cenderung lebih mampu berpikir kritis dan menafsirkan data secara kontekstual. Program rotasi pekerjaan dan pelatihan interdisipliner bisa menjadi kunci untuk membangun budaya pemikiran kritis di masa depan.

Kesimpulan dan Implikasi Praktis

Penelitian ini menegaskan bahwa pemikiran kritis tetap menjadi kompetensi esensial di tengah arus digitalisasi dan penetrasi BDA. Ketergantungan berlebih pada data tanpa pemikiran kritis yang memadai berisiko melahirkan keputusan yang dangkal dan kurang kontekstual. Sebaliknya, kombinasi keduanya dapat mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan strategis.

Rekomendasi praktis:

• Perusahaan perlu menyeimbangkan investasi antara teknologi data dan pelatihan pemikiran kritis.
• Program pengembangan kepemimpinan harus memasukkan pelatihan pemikiran kritis sebagai inti kurikulum.
• Kebijakan organisasi harus mendorong pengambilan keputusan yang berbasis data, tetapi tetap membuka ruang untuk intuisi dan pengalaman profesional.
• Karyawan harus didorong untuk mempertanyakan hasil analisis data dan memahami konteks lebih luas sebelum mengambil keputusan.
• Perusahaan sebaiknya membangun program rotasi kerja dan pelatihan lintas disiplin untuk membekali karyawan dengan pemahaman lebih komprehensif dalam menafsirkan data.
• Organisasi harus membangun budaya diskusi terbuka di mana karyawan bebas mempertanyakan hasil data dan menawarkan perspektif kritis.

Sumber Artikel

• Axsäter, E., Forsmark, R., & Badawi, T. (2025). Critical Thinking in the Age of Big Data and AI. Bachelor Thesis, Institution of Business Administration.