Lalu lintas adalah "urat nadi kehidupan" sekaligus "cermin budaya bangsa".¹ Namun, cermin itu seringkali buram oleh kemacetan, pelanggaran, dan yang lebih kronis: praktik penegakan hukum yang sarat masalah. Selama puluhan tahun, publik akrab dengan citra penindakan manual yang membuka ruang Pungutan Liar (Pungli), sebuah praktik yang menggerus profesionalitas dan kepercayaan.¹

Di tengah tuntutan keamanan, keselamatan, ketertiban, dan kelancaran lalu lintas (Kamseltibcarlantas), Kepolisian Republik Indonesia (Polri) meluncurkan sebuah terobosan ambisius: Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE).¹

Ini bukan sekadar penggantian buku tilang dengan kamera. Penelitian ini menegaskan bahwa ETLE adalah salah satu penjabaran dan implementasi utama dari transformasi "Polri Presisi"—sebuah akronim yang mewakili visi Prediktif, Responsibilitas, dan Transparansi Berkeadilan.¹

Dengan kata lain, ETLE adalah pertaruhan besar. Ia adalah program flagship yang tidak hanya dirancang untuk mendisiplinkan pengguna jalan, tetapi juga untuk membersihkan institusi dari dalam dengan menutup celah Pungli.¹ Sebuah penelitian komprehensif oleh Vita Mayastinasari dan Benyamin Lufpi (2022) dari Sekolah Tinggi Ilmu Kepolisian mencoba mengaudit efektivitas sistem ini.

Apa yang mereka temukan adalah sebuah ironi: di balik ambisi transparansi yang besar, ETLE ternyata masih terjerat dalam sembilan kendala sistemik yang fundamental, membuatnya belum efektif mewujudkan keadilan di jalan raya.

 

Di Balik Ambisi Presisi: Mengapa ETLE Menjadi Mandat Utama?

Untuk memahami mengapa ETLE begitu krusial, kita harus melihat masalah yang coba dipecahkannya. Penelitian ini membedah patologi penindakan manual di lapangan. Petugas lalu lintas dihadapkan pada dilema konstan.¹

Saat melihat pelanggaran, mereka harus memilih antara "membiarkan atau memberhentikan".¹ Jika mereka memberhentikan setiap pelanggaran, terutama di jam sibuk, tindakan itu justru berpotensi "menimbulkan kemacetan lalu lintas" baru.¹

Dilema inilah yang menciptakan "ruang abu-abu". Ketika petugas akhirnya memberhentikan pelanggar, studi ini mengidentifikasi adanya variasi tindakan: "menindak pelanggar atau melakukan negosiasi dengan pelanggar sehingga terjadi pungutan liar".¹

ETLE didesain secara spesifik untuk membunuh "ruang negosiasi" ini. Dengan mengganti interaksi manusia dengan teknologi, tujuan utamanya adalah meminimalisasi pemerasan dan meningkatkan kedisiplinan.¹

Untuk menguji apakah ambisi ini sesuai dengan kenyataan, para peneliti menggunakan pendekatan mix method (metode campuran) yang menggabungkan data kuantitatif (kuesioner) dengan data kualitatif (wawancara mendalam).¹

Penelitian ini tidak dilakukan di ruang hampa. Lokasinya dipilih secara strategis di tiga wilayah Polda krusial: Jawa Tengah, Jawa Timur, dan Banten.¹

Lebih penting lagi adalah siapa yang mereka wawancarai. Informan penelitian ini bukan hanya internal Polri (Direktorat Lalu Lintas dan Polres). Peneliti juga melibatkan seluruh ekosistem penegakan hukum: personel dari Kejaksaan, Dinas Perhubungan (Dishub), dan pihak Bank (BRI).¹ Pemilihan informan ini adalah petunjuk awal bahwa masalah ETLE bukanlah sekadar soal "menangkap" gambar pelanggar, melainkan soal seluruh rantai proses, dari validasi data, putusan denda, hingga mekanisme pembayaran.

 

Tujuh Langkah Senyap 'Mata Elang' Menjerat Pelanggar (Secara Teori)

Secara teori, mekanisme kerja ETLE dirancang untuk menjadi sistem yang mulus, objektif, dan terotomatisasi. Penelitian ini memaparkan tujuh tahapan standar operasionalnya ¹:

1. Penangkapan Pelanggaran: Sensor kamera, yang dilengkapi perangkat lunak intelijen, secara otomatis menangkap gambar atau video pelanggaran lalu lintas.¹
2. Validasi Bukti (ANPR): Sistem melakukan validasi bukti awal. Ini melibatkan pencocokan foto nomor polisi dengan pembacaan perangkat lunak Authomated Number Plate Recognition (ANPR).¹
3. Validasi Data (Regident): Setelah plat nomor teridentifikasi, sistem mencocokkan fisik kendaraan (dari foto dan video) dengan database Registrasi dan Identifikasi (Regident) kendaraan bermotor milik kepolisian.¹
4. Pencetakan Surat Konfirmasi: Jika data cocok, sistem akan mencetak surat konfirmasi pelanggaran.¹
5. Pengiriman Surat: Surat konfirmasi ini kemudian dikirimkan melalui pos ke alamat pemilik kendaraan yang terdaftar dalam database Regident.¹
6. Konfirmasi Pemilik: Pemilik kendaraan yang menerima surat wajib melakukan konfirmasi (baik secara daring maupun luring) untuk memverifikasi apakah benar ia yang melakukan pelanggaran.¹
7. Penyelesaian: Pelanggar dapat menyelesaikan denda dengan menggunakan kode pembayaran yang telah diterima (melalui Bank) atau memilih untuk hadir di sidang (melibatkan Kejaksaan dan Pengadilan).¹

Di atas kertas, alur ini terlihat sempurna: nirsentuh, transparan, dan akuntabel. Namun, keberhasilan tujuh langkah ini bergantung pada serangkaian asumsi yang rapuh. Sistem ini mengasumsikan database Regident 100% akurat dan up-to-date. Ia mengasumsikan alamat pemilik kendaraan valid. Ia mengasumsikan ada anggaran operasional untuk membayar biaya pos pengiriman surat tilang. Dan yang paling fatal, ia mengasumsikan ada koneksi data yang sempurna antara sistem Polri, sistem pembayaran Bank, dan sistem putusan Kejaksaan.

Penelitian ini, pada intinya, membuktikan bahwa hampir semua asumsi tersebut keliru di lapangan.

 

Ironi di Tiga Wilayah: Persepsi 'Memadai', Realitas Penuh Tambal Sulam

Saat peneliti menyebar kuesioner kepada personel internal Polri, hasil kuantitatif menunjukkan gambaran yang optimis.¹

Di Polda Jawa Tengah, lebih dari 70 persen personel (gabungan 57,76% "memadai" dan 13,09% "sangat memadai") menilai operasionalisasi ETLE berjalan baik.¹ Angka di Polda Jawa Timur bahkan lebih tinggi, di mana total 78,12 persen personel (52,05% "memadai" dan 26,07% "sangat memadai") menyatakan hal serupa.¹

Yang paling mengejutkan adalah Polda Banten. Wilayah ini mencatatkan tingkat kepuasan tertinggi. Hampir 79 persen personel (gabungan 60,86% "memadai" dan 18,02% "sangat memadai") merasa sistem ini sudah memadai.¹

Namun, di sinilah data kualitatif (wawancara) dari para peneliti membongkar sebuah ironi besar.

Di Banten, wilayah dengan persepsi kepuasan tertinggi, peneliti menemukan fakta lapangan yang mencengangkan: Polda Banten "baru terpasang pada dua (2) titik di wilayah kota Serang".¹

Mengapa kepuasan tertinggi justru ada di wilayah dengan infrastruktur paling minim? Ini adalah anomali data yang mengungkap kebenaran. Kepuasan itu bukan cerminan efektivitas sistem. Justru sebaliknya. Karena implementasi ETLE di Banten sangat terbatas (hanya 2 kamera), para personel di sana tidak menghadapi kompleksitas sistem, error data, atau keluhan masyarakat dalam skala besar seperti yang terjadi di Jawa Timur atau Jawa Tengah.

Data persepsi yang "memadai" itu ternyata menyesatkan, karena ia tidak mengukur keberhasilan sistem, melainkan minimnya paparan terhadap kegagalan sistem.

 

Saat Daerah Lebih Cepat Berlari: Lahirnya 'KOPEK' dan 'INCAR'

Penelitian ini mengungkap bahwa sistem ETLE yang didistribusikan oleh Korlantas (pusat) ternyata memiliki keterbatasan signifikan, terutama dalam "kuantitas, dan kualitas kamera".¹ Kamera stasioner yang mahal hanya terpasang di titik-titik tertentu, membiarkan sebagian besar wilayah tidak termonitor.¹

Keterbatasan dari pusat ini memaksa polda-polda di daerah untuk berinovasi secara mandiri.

• Inovasi Polda Jateng: Untuk mengatasi keterbatasan kamera stasioner, Ditlantas Polda Jateng mengembangkan "KOPEK" (Kamera Portable Penindakan Pelanggaran Kendaraan Bermotor). Ini adalah perangkat elektronik mobile yang bisa dibawa petugas "berjalan" untuk mendeteksi pelanggaran secara otomatis.¹
• Inovasi Polda Jatim: Jawa Timur melangkah lebih jauh dengan mengembangkan "ETLE-INCAR" (Integrated Node Capture Attitude Record). Ini adalah sistem kamera canggih yang dipasang di mobil patroli.¹ ETLE-INCAR tidak hanya memindai nomor polisi, tetapi juga didukung Artificial Intelligence (AI) untuk "mendeteksi wajah pelaku pelanggaran lalu lintas".¹ Seorang informan bahkan menyatakan INCAR "lebih efektif, dan biayanya lebih murah" daripada ETLE stasioner.¹
• Inovasi Polda Banten: Dengan modal hanya dua kamera, Polda Banten terpaksa mencari solusi kreatif. Mereka "mensiasatinya adalah bekerjasama sama dengan Dishub untuk bisa mengakses kameranya" (CCTV milik Dishub).¹

Inovasi ini, meski cemerlang, mengungkap masalah yang lebih besar: fragmentasi. Penelitian ini menemukan fakta bahwa tidak ada "satu ETLE" yang seragam di Indonesia. Yang ada adalah penerapan parsial, tambal sulam, tergantung kreativitas dan anggaran daerah.¹

Masalah anggaran ini menjadi fatal. Di beberapa Polres di Jawa Timur (seperti Gresik dan Sidoarjo), kamera ETLE canggih sudah terpasang, namun "belum dapat dioperasionalkan".¹ Penyebabnya? "Ketersediaan kamera belum dilengkapi ketersediaan tiang dan jaringan".¹

Secara mengejutkan, pembangunan tiang dan jaringan ini ternyata "menunggu ketersediaan anggaran Pemkab (Pemerintah Kabupaten) setempat".¹ Ini adalah kelemahan struktural yang luar biasa. Keberhasilan program "Presisi" nasional dari Polri, ternyata bergantung pada alokasi APBD sebuah kabupaten untuk membeli tiang kamera.

 

Kritik Publik Terbesar: ETLE Menilang Pemilik, Bukan Pelanggar

Inilah temuan krusial yang paling banyak dirasakan dan dikeluhkan oleh publik. Sistem ETLE, terutama yang stasioner, ternyata memiliki kelemahan fundamental dalam identifikasi pelaku.¹

Fakta di lapangan menunjukkan bahwa "kamera ETLE lebih terfokus pada plat nomor kendaraan".¹ Akibatnya, yang ditindak dan dikirimi surat konfirmasi adalah "pemilik kendaraan" yang namanya tercantum di database Regident.

Masalahnya, "pelaku pelanggaran lalu lintas tidak selalu pemilik kendaraan".¹

Temuan ini dikonfirmasi oleh wawancara. Keterbatasan ini "menyebabkan komplain dari beberapa orang yang menyatakan tidak melanggar, mobilnya dipinjam".¹ Seorang informan eksternal (masyarakat) bahkan mengeluh, "Wah repot juga ya klo kendaraan dipinjam, lalu yang membawa kendaraan melanggar, dan pemilik kendaraan yag repot, harus bertanggungjawab".¹

Mengapa ini terjadi? Bukankah ETLE-INCAR di Jawa Timur sudah memiliki teknologi face detection? Benar, namun para peneliti menemukan fakta pahit di lapangan: "belum terdapat integrasi" antara pemindai wajah pelaku dengan database kependudukan (e-KTP) maupun database kepemilikan SIM.¹

Tanpa integrasi data itu, teknologi pengenalan wajah menjadi sia-sia. Sistem ini mungkin transparan (jelas siapa yang ditilang berdasarkan plat nomor), tapi ia gagal memenuhi pilar utama "Presisi", yaitu "Transparansi Berkeadilan". Sistem ini, dalam praktiknya, menagih denda kepada orang yang mungkin tidak bersalah (pemilik mobil) karena keterbatasan teknis.

 

Sembilan 'Dosa' Sistemik yang Menggerogoti Ambisi Presisi

Para peneliti pada akhirnya merangkum semua temuan lapangan ini ke dalam sembilan kendala fundamental yang menjadi "dosa sistemik" ETLE saat ini. Sembilan poin ini, yang tercantum dalam simpulan penelitian, adalah inti dari kegagalan efektivitas ETLE ¹:

• Keterbatasan Kamera: Ketersediaan dan kapasitas kamera ETLE dari Korlantas sangat terbatas.¹
• Disintegrasi Data Perekaman: Data rekaman dari kamera Korlantas (pusat), kamera Polda (seperti INCAR), dan kamera instansi lain (seperti Dishub di Banten) tidak saling terhubung.¹ Mereka adalah "mata-mata" yang buta satu sama lain.
• Inkoneksitas Total (Akar Masalah): Ini adalah kendala paling fatal. Terjadi putus koneksi data (inkoneksitas) antara database inti kepolisian (ERI, RTMC, BPKB, SIM, STNK, e-Tilang, TAR) dengan database eksternal (Dinas Perhubungan, Kejaksaan, Pengadilan, dan Bank).¹
• Variasi Anggaran: Ketersediaan anggaran di tiap Polda berbeda-beda, dan banyak yang bergantung pada Pemda, menciptakan implementasi yang tidak seragam.¹
• Tumpang Tindih Regulasi: Adanya "ketidaksinkronan ketetapan regulasi tentang tilang manual, dan tilang elektronik," baik dari segi mekanisme maupun besaran denda.¹
• Pemahaman Parsial: Petugas di lapangan masih banyak yang salah paham dan menganggap e-Tilang (tilang manual yang di-input) adalah sistem yang berbeda dari ETLE (otomatis).¹
• Pelanggaran yang Lolos: Karena fokus pada ETLE, penegakan hukum konvensional melemah. Padahal infrastruktur ETLE belum memadai, sehingga pelanggaran seperti "knalpot bising, kebut-kebutan, plat nomor palsu" justru sulit ditindak.¹
• Penerapan Parsial: Adanya variasi penerapan ETLE antar Polda dan Polres, menunjukkan tidak adanya standar sistem nasional yang terintegrasi.¹
• Fondasi Rapuh: Program dan pemahaman ETLE dibangun secara parsial, sehingga "integrasi data cenderung kurang digunakan sebagai dasar dalam operasionalisasi ETLE".¹

Sederhananya, Polri membangun (menerapkan) "mata" (kamera) di jalanan sebelum membangun "otak" (database terpadu) di back office. Ini adalah kegagalan proyek IT yang klasik: fokus pada perangkat keras (hardware) yang terlihat canggih, namun mengabaikan fondasi data (software dan integrasi) yang krusial.

 

Konsekuensi Tak Terduga: Saat Knalpot Bising dan Balap Liar Justru Lolos

Salah satu temuan paling mengejutkan dari penelitian ini adalah konsekuensi tak terduga dari penekanan berlebih pada ETLE. Karena pimpinan cenderung menitikberatkan ukuran sukses program "Presisi" pada implementasi ETLE, hal ini "secara implisit terdapat kesulitan dalam penegakan hukum konvensional".¹

Tilang manual, yang identik dengan citra Pungli, seolah dihindari.

Masalahnya, seperti yang telah diidentifikasi, teknologi ETLE stasioner belum memadai. Ia dirancang untuk pelanggaran visual yang jelas seperti tidak memakai helm, melanggar marka, atau menerobos lampu merah. Ia tidak dirancang untuk pelanggaran audio atau pelanggaran yang membutuhkan pengejaran.¹

Hasilnya? Sebuah paradoks fatal. Penelitian ini secara spesifik menyebutkan bahwa pelemahan tilang manual ini "menyebabkan beberapa pelanggaran sulit dilakukan penegakan hukum, misalnya: knalpot bising, kebut-kebutan, plat nomor palsu".¹

Dalam upaya menghapus Pungli dengan mengurangi interaksi manual, Polri secara tidak sengaja menciptakan "ruang hampa penegakan hukum" (law enforcement vacuum). Justru pelanggaran-pelanggaran yang paling meresahkan masyarakat—knalpot bising dan balap liar—kini lolos dari jerat ETLE stasioner dan tidak lagi ditindak secara konvensional.

Lebih buruk lagi, efektivitas kamera stasioner itu sendiri dipertanyakan. Peneliti menemukan adanya "penurunan pelanggaran pada titik tersebut karena masyarakat telah paham lokasi pemasangan kamera ETLE, dan hanya patuh pada lokasi tersebut".¹ Ini bukanlah perbaikan kesadaran berlalu lintas; ini hanyalah pemindahan pelanggaran ke jalan-jalan lain yang tidak terpantau kamera.

 

Peta Jalan Menuju ETLE Paripurna: Dari Data Tercecer Menuju 'Big Data' AI

Penelitian ini tidak hanya berhenti pada kritik. Ia mendedikasikan bagian akhir untuk menawarkan peta jalan perbaikan yang komprehensif, mengubah ETLE dari sistem parsial menjadi sistem yang paripurna.¹

Rekomendasi utamanya adalah pergeseran fokus: dari pengadaan kamera, menjadi integrasi data.

1. Membangun 'Otak' Sistem: Rekomendasi pertama adalah "melakukan pengembangan ETLE dengan pendekatan kesisteman".¹ Ini berarti Polri harus "membangun big data yang valid, dan komprehensif, serta berbasis artificial intelegence, dan internet of think".¹
2. Mengadopsi Teknologi Baru: Untuk mengatasi masalah "mobil dipinjam", sistem harus dikembangkan agar memiliki kapasitas Face Recognition (pengenalan wajah).¹
3. Menyatukan Ekosistem: Ini adalah kunci. Polri harus melakukan "integrasi ETLE, dinas perhubungan, kejaksaan, pengadilan, dan bank".¹ Ini penting untuk menghilangkan "gap putusan denda tilang" dan menyetop masalah "kesulitan dalam pengembalian kelebihan pembayaran denda tilang" yang sering dikeluhkan publik.¹ Integrasi data pemindai wajah juga harus disambungkan ke data kependudukan (e-KTP) dan data SIM.¹
4. Menyinkronkan Regulasi: Harus ada "sinkronisasi regulasi tentang tilang manual, dan tilang elektronik," serta membuat SOP terintegrasi agar tidak ada lagi kebingungan hukum di lapangan.¹

Penelitian ini adalah sebuah cermin jujur. ETLE adalah terobosan visioner yang mutlak diperlukan untuk memberantas Pungli dan mendisiplinkan lalu lintas.¹

Namun, implementasinya di lapangan masih parsial, tambal sulam, dan dibangun di atas fondasi data yang rapuh. Teknologi canggih seperti AI dan kamera mobile sudah ada (di Jawa Timur), tetapi tidak dapat berfungsi optimal karena "otak"-nya—database terintegrasi—belum terbangun.

Jika sembilan kendala sistemik ini, terutama "inkoneksitas data," tidak segera diselesaikan, ETLE hanya akan menjadi "macan ompong" digital yang pandai menghitung plat nomor tapi gagal mewujudkan keadilan substansial di jalan raya.

Namun, jika rekomendasi penelitian ini—terutama pembangunan big data dan integrasi penuh ekosistem hukum—diterapkan, ETLE berpotensi merevolusi penegakan hukum lalu lintas. Dalam lima tahun ke depan, ia tidak hanya akan menekan angka kecelakaan, tetapi yang lebih penting, memulihkan kepercayaan publik pada transparansi Polri secara fundamental.

Sumber Artikel:

Mayastinasari, V., & Lufpi, B. (2022). Efektivitas Electronic Traffic Law Enforcement. Jurnal Ilmu Kepolisian, 16(1), 62-70. 1

Keyword untuk Gambar: Integration, Camera

Kecelakaan lalu lintas jalan raya terus menjadi salahsatu masalah paling mematikan dan merugikan di seluruh dunia. Ini adalah epidemi senyap yang, menurut berbagai statistik, menyebabkan angka kematian yang tinggi dan kerugian ekonomi yang masif. Kita hidup di era paradoks. Jalan raya kita dipenuhi dengan sistem kendaraan inovatif, sensor canggih, dan infrastruktur yang terus berkembang. Namun, angka korban jiwa dan cedera—terutama di kawasan perkotaan yang padat dan penuh konflik—menolak untuk turun sebanding dengan kemajuan teknologi tersebut. Masalahnya, sebagian besar pendekatan kita terhadap keselamatan jalan raya bersifat fundamental reaktif. Kita sangat ahli dalam menganalisis kecelakaan setelah terjadi. Kita mengirim tim forensik, mengukur bekas rem, dan mengumpulkan data untuk laporan.¹ Tapi itu semua terjadi setelah tragedi. Sebuah penelitian konseptual baru yang diterbitkan dalam Journal of Scientific Insight oleh sekelompok peneliti dari Mesir dan Kuwait menawarkan sebuah cetak biru untuk pergeseran radikal.¹ Dipimpin oleh Mohamed H. Abdelati, penelitian ini mengajukan pertanyaan sederhana namun transformatif: Bagaimana jika kita bisa menghentikan kecelakaan sebelum terjadi? Para peneliti mengusulkan sebuah kerangka kerja yang memanfaatkan dua alat paling kuat di era modern: data lalu lintas terbuka (open traffic data) dan kecerdasan buatan (machine learning). Ini bukan sekadar perbaikan teknis; para penulis menyebutnya sebagai "pergeseran transformatif" dalam cara kita mengelola keselamatan publik.¹ Ini adalah proposal untuk beralih dari reaksi menjadi prediksi. Laporan ini akan membedah cara kerja cetak biru tersebut, potensi dampaknya yang luar biasa bagi kehidupan kota, dan—yang paling penting—hambatan besar dan kritik realistis yang menghadangnya.

 

Epidemi di Jalan Raya: Mengapa Pendekatan Saat Ini Gagal Melindungi Kita

Masalah inti yang diidentifikasi oleh para peneliti adalah ketergantungan kita pada strategi "reaktif". Tindakan keselamatan lalu lintas saat ini sebagian besar dirancang untuk menangani kecelakaan pasca-kejadian.¹ Ini adalah model yang secara inheren selalu tertinggal satu langkah di belakang tragedi.

Sebagai gantinya, penelitian ini memperjuangkan pergeseran total ke strategi "proaktif".¹ Pendekatan proaktif tidak menunggu sirene berbunyi. Ia dirancang secara eksplisit untuk mencegah kecelakaan sebelum terjadi.¹

Bagaimana cara kerjanya di dunia nyata? Strategi proaktif berarti menggunakan teknologi untuk memprediksi dan mengelola arus lalu lintas secara dinamis, menyesuaikan waktu sinyal lampu lalu lintas berdasarkan permintaan real-time, dan mengantisipasi kemacetan sebelum menjadi titik bahaya.¹ Model prediksi lalu lintas dan sistem manajemen otomatis telah terbukti mengurangi frekuensi dan keparahan kecelakaan.¹

Di sinilah letak kebaruan (novelty) dari penelitian Abdelati et al..¹ Inovasi mereka terletak pada pemanfaatan open traffic data—harta karun informasi yang semakin banyak tersedia dari sensor kota, laporan cuaca, dan database publik—dan menggabungkannya dengan machine learning untuk secara proaktif memprediksi dan mencegah kecelakaan.¹

Alih-alih hanya menganalisis kecelakaan yang lalu, pendekatan ini berfokus pada pemodelan prediktif dan strategi intervensi real-time. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi situasi berisiko tinggi sebelum berkembang menjadi tabrakan, yang secara signifikan mengurangi cedera dan menyelamatkan nyawa.¹

 

Membaca Masa Depan: Membedah 'Cetak Biru' Keselamatan Jalan Berbasis AI

Jadi, bagaimana sebenarnya sebuah algoritma dapat "memprediksi" kecelakaan? Para peneliti mengusulkan kerangka kerja metodologis yang terstruktur, yang pada dasarnya adalah resep 6 langkah untuk membangun sistem prediksi ini.¹

Langkah 1: Input Data (Mengumpulkan Bahan Baku)

Setiap resep AI yang baik dimulai dengan bahan-bahan berkualitas. Langkah pertama adalah pengumpulan data dari berbagai penyedia data transportasi publik. Ini bukan hanya satu jenis data, melainkan gabungan dari: riwayat kecelakaan historis, data kepadatan lalu lintas dari sensor jalan, kondisi cuaca terperinci, dan bahkan karakteristik jalan seperti geometri tikungan atau jumlah lajur.1

Langkah 2: Preprocessing (Membersihkan Data)

Data mentah hampir selalu "kotor" dan tidak terstruktur. Langkah ini adalah data cleaning.1 Ini adalah pekerjaan krusial namun tidak glamor untuk menghapus outlier (data aneh, misalnya sensor melaporkan kecepatan 500 km/jam), mengisi nilai yang hilang, dan melakukan normalisasi data agar sebanding. Seperti yang diakui sendiri oleh para peneliti, kualitas data adalah salahsatu tantangan terbesar; jika data yang bias atau kotor dimasukkan, prediksinya juga akan bias dan kotor.1

Langkah 3: Feature Selection (Menemukan Pola Kunci)

Setelah bersih, model AI perlu tahu apa yang harus dicari. Para peneliti mengarahkan AI untuk fokus pada "prediktor penting".1 Ini adalah faktor-faktor yang paling berkorelasi dengan kecelakaan, yang dikategorikan menjadi tiga: fitur temporal (Kapan kecelakaan terjadi?), fitur spasial (Di mana?), dan aspek lingkungan (Dalam kondisi apa?).1 Ini ibarat mencari "DNA" dari sebuah kecelakaan.

Langkah 4 & 5: Model Training & Evaluation (Melatih AI)

Di sinilah keajaiban machine learning terjadi. Data yang sudah bersih dan terfilter "dimasukkan" ke dalam model untuk "dilatih".1 Paper ini menyarankan penggunaan beberapa model, termasuk Random Forests—yang sangat baik untuk menganalisis pentingnya setiap fitur dan relatif mudah diinterpretasi—dan Neural Networks, yang hebat dalam menangkap hubungan non-linear yang sangat kompleks yang seringkali tidak terlihat oleh analis manusia.1

Ini juga menyoroti dilema inti dalam AI: pertarungan antara interpretabilitas (kemampuan untuk menjelaskan mengapa sebuah prediksi dibuat) dan akurasi (kemampuan untuk membuat prediksi yang benar, bahkan jika prosesnya adalah "kotak hitam").¹

Langkah 6: Outputs (Hasil yang Dapat Ditindaklanjuti)

Pada akhirnya, kerangka kerja ini menghasilkan dua produk nyata yang dapat digunakan oleh pembuat kebijakan dan manajer lalu lintas 1:

1. Prediksi Hotspot Kecelakaan: Peta visual yang dihasilkan oleh sistem informasi geografis (GIS) yang menyoroti zona-zona merah di kota—area yang paling rentan terhadap kecelakaan.
2. Peringatan Real-Time: Notifikasi instan yang dapat dikirim ke otoritas terkait untuk intervensi segera.

 

Bukan Sekadar Kecepatan: Mengurai Faktor Tersembunyi Penyebab Kecelakaan

Sebuah kecelakaan jarang disebabkan oleh satu faktor tunggal. Seringkali, itu adalah "badai sempurna" dari berbagai kondisi yang bertemu pada satu titik waktu dan lokasi. Bagian terpenting dari kerangka kerja AI ini adalah kemampuannya untuk menganalisis interaksi kompleks dari lima kategori faktor.¹ Studi ini menguraikannya secara rinci, yang kami sajikan di sini dalam format deskriptif.

Faktor 1: Kapan Anda Berkendara (Temporal)

Waktu adalah prediktor utama. Model ini menganalisis data seperti Waktu dalam Hari, Hari dalam Minggu, dan Tren Musiman. Data ini, yang bersumber dari log sistem lalu lintas dan laporan polisi, sangat penting untuk memprediksi probabilitas kecelakaan. Risiko berkendara pada Jumat malam pukul 22:00 jelas sangat berbeda dengan Selasa pagi pukul 10:00, terutama selama musim liburan atau musim hujan.1

Faktor 2: Di Mana Anda Berkendara (Spasial)

Lokasi sangat menentukan. Faktor ini mencakup Geometri Jalan (apakah jalannya lurus atau menikung tajam?), Kedekatan dengan Persimpangan (titik konflik utama), dan Batas Kecepatan yang berlaku. Data yang diambil dari sumber seperti OpenStreetMap dan catatan infrastruktur ini sangat penting karena berdampak pada dua hal: probabilitas kecelakaan (persimpangan yang ramai lebih mungkin) dan keparahan kecelakaan (tikungan buta di jalan tol jauh lebih mematikan).1

Faktor 3: Kondisi di Luar Kendali Anda (Lingkungan)

Ini adalah faktor alam. Model ini memindai data meteorologi dan catatan pengawasan untuk Kondisi Cuaca, seperti hujan, kabut, atau angin kencang, serta Kondisi Pencahayaan, seperti silau matahari terbenam atau jalanan yang gelap gulita. Para peneliti mencatat bahwa faktor-faktor ini "sangat memengaruhi keparahan kecelakaan." Hujan gerimis mungkin hanya meningkatkan probabilitas senggolan kecil, tetapi kabut tebal dapat secara drastis meningkatkan keparahan, yang berpotensi menyebabkan tabrakan beruntun yang fatal.1

Faktor 4: Kekacauan di Sekitar Anda (Dinamika Lalu Lintas)

Model ini juga mengukur "denyut nadi" jalan raya secara real-time. Ini termasuk Volume Lalu Lintas, Tingkat Kemacetan, dan Jenis Kendaraan (misalnya, jalan yang padat dengan campuran truk berat dan sepeda motor). Data dari sensor lalu lintas ini terutama terkait dengan probabilitas kecelakaan. Secara logika, semakin banyak kendaraan di ruang yang sempit, semakin tinggi kemungkinan terjadinya kontak.1

Faktor 5: Faktor Manusia (Perilaku Pengemudi)

Ini adalah variabel yang paling tidak terduga, paling sulit diukur, namun seringkali menjadi yang paling penting. Model ini mencoba menangkap pola perilaku melalui data dari laporan polisi dan perangkat telematika (jika tersedia). Prediktornya meliputi Ngebut (Speeding), Peristiwa Gangguan (Distraction Events) seperti penggunaan ponsel, dan Laporan Kelelahan (Fatigue Reports). Sama seperti faktor spasial, para peneliti menyimpulkan bahwa perilaku pengemudi "sangat berdampak pada probabilitas kecelakaan dan keparahannya".1

Kekuatan sejati AI ini adalah kemampuannya untuk melihat kombinasi mematikan dari faktor-faktor ini secara bersamaan: misalnya, seorang pengemudi yang lelah (Perilaku) di jalan yang gelap dan berkabut (Lingkungan) mendekati persimpangan yang dirancang dengan buruk (Spasial) selama jam sibuk (Temporal).

 

Mengapa Temuan Ini Bisa Mengubah Wajah Kota Anda?

Kerangka kerja konseptual ini bukan hanya latihan akademis. Jika diterapkan, ia memiliki tiga aplikasi praktis yang dapat secara langsung mengubah cara kita mengelola kota dan menyelamatkan nyawa.¹

1. Manajemen Lalu Lintas Perkotaan yang Lebih Cerdas

Alih-alih hanya bereaksi terhadap kemacetan dan kecelakaan, otoritas dapat bertindak terlebih dahulu.

• Skenario Dunia Nyata: Bayangkan pusat manajemen lalu lintas kota menerima peringatan AI: "Risiko kecelakaan 85% di Persimpangan X dalam 60 menit ke depan," berdasarkan data historis, prediksi cuaca, dan volume lalu lintas saat ini. Alih-alih menunggu tabrakan, mereka dapat secara proaktif menugaskan polisi lalu lintas tambahan ke zona rawan tersebut sebelum jam sibuk, atau bahkan secara dinamis mengubah waktu lampu lalu lintas dari jarak jauh untuk mengurai kemacetan sebelum terbentuk.¹

2. Alokasi Sumber Daya yang Menyelamatkan Nyawa

Data prediksi ini sangat berharga untuk efisiensi layanan darurat dan perencanaan jangka panjang.

• Skenario Dunia Nyata (Medis): Peta hotspot kecelakaan memungkinkan petugas pertolongan pertama dan fasilitas medis (ambulans) ditempatkan di dekat area berisiko tinggi, alih-alih menunggu panggilan di pangkalan.¹ Ini secara drastis memotong waktu respons, yang seringkali menjadi pembeda antara hidup dan mati.
• Skenario Dunia Nyata (Kebijakan): Pembuat kebijakan tidak perlu lagi menebak-nebak di mana harus menginvestasikan anggaran infrastruktur yang terbatas. Data prediktif dapat menunjukkan dengan tepat persimpangan mana yang paling mendesak membutuhkan desain ulang jalan atau di mana kebijakan kontrol kecepatan yang baru harus diterapkan.¹

3. Pemantauan dan Peringatan Langsung ke Genggaman Anda (Real-Time)

Ini adalah visi masa depan dari kerangka kerja ini. Dengan mengintegrasikan sistem dengan Internet of Things (IoT)—seperti kamera lalu lintas pintar dan sensor kendaraan—sistem ini menjadi hidup.1

• Skenario Dunia Nyata: Anda sedang mengemudi. Aplikasi peta di ponsel Anda (yang terhubung ke sistem AI kota) memberi peringatan proaktif: "Bahaya: Risiko tabrakan tinggi 2 km di depan karena kombinasi kemacetan mendadak dan jarak pandang rendah".¹ Ini bukan lagi navigasi reaktif (memberi tahu Anda ada kemacetan), tetapi keselamatan prediktif (memberi tahu Anda ada bahaya sebelum Anda melihatnya).

 

Opini: Sebuah Cetak Biru Menjanjikan, Namun Belum Siap Dibangun

Penting untuk menjaga kredibilitas dan menginjak bumi. Meskipun visi yang dijabarkan sangat menjanjikan, para peneliti sendiri jujur tentang keterbatasan signifikan dan tantangan berat yang harus diatasi sebelum cetak biru ini menjadi kenyataan.¹

Kritik Utama: Ini Masih di Atas Kertas

Keterbatasan terbesar adalah bahwa kerangka kerja ini sepenuhnya bersifat "konseptual".1 Ia dibangun di atas "asumsi teoritis dan bukti yang diambil dari literatur," bukan dari "eksperimen atau aplikasi data" di dunia nyata. Belum ada bukti efisiensinya yang ditetapkan dalam sistem lalu lintas yang nyata, dinamis, dan kompleks. Ini adalah ide cemerlang yang belum teruji di lapangan.1

Hambatan 1: Masalah Data "Sampah Masuk, Sampah Keluar"

Kegunaan seluruh sistem ini "sangat bergantung pada kualitas dan cakupan" data yang dimasukkan.1 Big data seringkali tidak terstruktur, mengandung kesenjangan, dan memiliki perbedaan regional yang masif.1 Selain itu, ketersediaan data terbuka berkualitas tinggi tidak merata di seluruh dunia. Sebuah model yang dilatih di kota "pintar" yang kaya data mungkin akan gagal total di wilayah yang datanya tidak lengkap. Ini berisiko menciptakan "kesenjangan keselamatan digital" global.1

Hambatan 2: Ranjau Darat Etika: Privasi dan Keadilan

Di sinilah letak masalah terbesarnya. Agar benar-benar efektif, sistem ini perlu memakan data real-time dari sensor IoT dan mungkin telematika kendaraan.1 Para penulis memperingatkan bahwa penggabungan data ini dapat "mengekspos data yang sangat sensitif".1 Kepatuhan yang ketat terhadap undang-undang perlindungan data seperti GDPR (Peraturan Perlindungan Data Umum) adalah mutlak, tetapi sulit.

Lebih dalam lagi adalah masalah keadilan. Para penulis memperingatkan tentang "bias asli dalam dataset".¹ Apa yang terjadi jika kecelakaan di lingkungan berpenghasilan rendah secara historis kurang dilaporkan? AI akan "belajar" bahwa area tersebut aman. Ini dapat menyebabkan skenario mimpi buruk berupa "ketidaksetaraan dalam langkah-langkah perlindungan," di mana AI secara tidak sengaja mengalokasikan lebih banyak polisi dan ambulans ke lingkungan kaya (yang datanya lebih baik) dan mengabaikan komunitas yang paling membutuhkannya.¹

Hambatan 3: Biaya dan Politik Implementasi

Menerapkan ini mahal. Ini membutuhkan "biaya infrastruktur komputasi" yang besar untuk analisis data skala besar dan "biaya untuk menghubungkan" sistem prediktif ini ke Sistem Manajemen Lalu Lintas (TMS) yang ada.1

Namun, hambatan terbesar mungkin bukan teknis, melainkan manusia. Para peneliti mencatat potensi "resistensi dari pemangku kepentingan".¹ Pemerintah daerah mungkin "enggan" mengadopsi teknologi yang begitu kompleks dan mahal.¹ Secara politis, seorang walikota mungkin tidak ingin sistem AI secara publik menyoroti semua hotspot kecelakaan di wilayah mereka, karena itu sama saja dengan mengakui kegagalan infrastruktur.

 

Masa Depan Keselamatan: Dari Data Statis ke Sensor Real-Time

Menyadari keterbatasan ini, penelitian ini tidak berhenti pada cetak biru. Para penulis juga memberikan rekomendasi jelas untuk penelitian di masa depan guna mematangkan konsep ini.¹

Langkah selanjutnya adalah:

• Integrasi Data Real-Time: Ini adalah lompatan terbesar. Untuk menjadi benar-benar proaktif, sistem tidak bisa hanya mengandalkan data historis yang "statis".¹ Penelitian di masa depan harus melibatkan sensor IoT dan feed visual (kamera) untuk membuat prediksi in-the-moment.¹
• Validasi Global: Sebuah model yang dilatih di Kairo mungkin gagal di Jakarta. Diperlukan pengujian tambahan untuk skalabilitas di berbagai zona dengan pola lalu lintas yang berbeda secara fundamental.¹
• Teknik AI yang Lebih Canggih: Dunia AI bergerak cepat. Para peneliti menyarankan untuk mengeksplorasi metode baru seperti reinforcement learning (di mana AI belajar dari coba-gagal dalam simulasi) dan federated learning (teknik yang melatih model di berbagai lokasi tanpa mengumpulkan data sensitif ke satu tempat, yang berpotensi membantu mengatasi masalah privasi).¹

Pada akhirnya, studi ini menyajikan pendekatan baru yang menjanjikan dengan mengintegrasikan data terbuka dan machine learning.¹ Ia meletakkan dasar bagi kolaborasi masa depan antara peneliti, pembuat kebijakan, dan pakar industri untuk menciptakan solusi proaktif. Namun, jelas bahwa tantangan terkait kualitas data, masalah privasi, dan hambatan implementasi yang mahal harus diatasi terlebih dahulu. Jika kerangka kerja ini dapat divalidasi secara empiris dan—yang terpenting—diterapkan secara etis dan adil, dampaknya akan sangat besar. Dalam satu dekade, kita mungkin tidak lagi hanya bereaksi terhadap berita kecelakaan tragis di pagi hari. Sebaliknya, kita mungkin akan mengelola sistem yang secara aktif mencegah ribuan tragedi tersebut, mengubah keselamatan jalan raya dari permainan untung-untungan menjadi ilmu prediksi.

 

Sumber Artikel:

https://doi.org/10.69930/jsi.v114.237

Prolog: Gema Duka di Jalanan Purbalingga

Di awal dekade 2010-an, ada sebuah kegelisahan yang merayap pelan di sepanjang jalur arteri Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah. Jalanan yang seharusnya menjadi urat nadi kehidupan dan perekonomian, secara bertahap berubah menjadi panggung tragedi. Gema sirine ambulans dan isak tangis keluarga seolah menjadi musik latar yang kian akrab di telinga warga. Ini bukan sekadar perasaan, melainkan sebuah krisis yang tercatat dalam angka-angka yang suram.¹

Antara tahun 2010 hingga 2013 saja, Satuan Lalu Lintas (Satlantas) Polres Purbalingga mencatat 1.374 kejadian kecelakaan lalu lintas. Puncaknya terjadi pada tahun 2012, di mana 513 insiden tragis terjadi di jalanan kabupaten tersebut, atau rata-rata lebih dari satu kecelakaan setiap hari.¹ Namun, yang lebih mengerikan adalah eskalasi korban jiwa. Jumlah nyawa yang melayang akibat kecelakaan melonjak drastis, dari 27 orang pada tahun 2010 menjadi 91 orang pada 2013, dan mencapai titik tertinggi yang memilukan pada 2014 dengan 122 korban meninggal dunia.¹

Di tengah krisis ini, Satlantas Polres Purbalingga dan tim peneliti dari Universitas Jenderal Soedirman dihadapkan pada sebuah pertanyaan fundamental. Dengan sumber daya yang terbatas, bagaimana cara mengidentifikasi ruas jalan yang paling mematikan? Di mana seharusnya patroli, rekayasa lalu lintas, dan rambu peringatan dipusatkan untuk menyelamatkan nyawa sebanyak mungkin? Jawaban atas pertanyaan ini tidak terletak pada intuisi atau kebiasaan, melainkan pada sebuah pendekatan radikal yang mengubah cara memandang sebuah kecelakaan.

 

Bagian 1: Menghitung Nyawa, Bukan Sekadar Angka

Secara tradisional, penentuan daerah rawan kecelakaan sering kali didasarkan pada jumlah total insiden. Sebuah ruas jalan dengan 20 kecelakaan dianggap lebih berbahaya daripada ruas jalan dengan 5 kecelakaan. Namun, pendekatan ini memiliki kelemahan fatal: ia menyamaratakan sebuah insiden senggolan kecil yang hanya menyebabkan kerugian materi dengan tabrakan fatal yang merenggut beberapa nyawa sekaligus. Logika ini gagal menangkap tingkat keparahan dan urgensi sebenarnya.

Di sinilah tim peneliti memperkenalkan sebuah perubahan paradigma melalui metode yang disebut Angka Ekuivalen Kecelakaan (AEK). Konsep ini sederhana namun sangat kuat. Setiap jenis korban dalam sebuah kecelakaan diberi bobot yang berbeda berdasarkan tingkat keparahannya. Korban meninggal dunia diberi nilai tertinggi, yaitu 10. Korban luka berat diberi nilai 5, sementara korban luka ringan atau kerusakan properti saja masing-masing diberi nilai 1.¹

Ini bukan sekadar latihan akademis, melainkan sebuah kalkulasi strategis dan moral. Metode AEK secara inheren memprioritaskan nyawa manusia di atas segalanya. Sebuah jalan yang mungkin hanya memiliki sedikit kecelakaan namun sering memakan korban jiwa akan mendapatkan skor AEK yang sangat tinggi, menandakannya sebagai prioritas utama. Sebaliknya, jalanan yang sering terjadi insiden kecil tidak akan mengaburkan data dan menyedot sumber daya yang seharusnya dialokasikan untuk lokasi yang lebih fatal.

Untuk membuktikan keunggulannya, mari kita lihat data dari tahun 2013. Jalan Raya Desa Penaruban di Kecamatan Bukateja mencatat 12 kecelakaan, sementara Jalan Raya Desa Penolih di Kecamatan Kaligondang hanya 7 kecelakaan. Secara konvensional, Penaruban akan dianggap lebih berbahaya. Namun, metode AEK mengungkap cerita yang berbeda. Dari 7 kecelakaan di Penolih, 6 di antaranya berakibat fatal, menghasilkan skor AEK sebesar 67. Sementara itu, 12 kecelakaan di Penaruban "hanya" menyebabkan 3 korban jiwa, dengan skor AEK 46.¹ Metode ini dengan tepat menunjuk Penolih sebagai zona maut yang sesungguhnya, tempat di mana risiko kehilangan nyawa jauh lebih tinggi.

Untuk memastikan analisis ini kokoh secara statistik, setiap skor AEK kemudian diuji terhadap dua ambang batas: Upper Control Limit (UCL) dan Batas Kontrol Atas (BKA). Sebuah ruas jalan baru secara resmi ditetapkan sebagai "titik hitam" atau black spot jika skor AEK-nya melampaui batas-batas statistik ini, memastikan bahwa setiap keputusan didasarkan pada bukti data yang kuat, bukan kebetulan.¹

 

Bagian 2: Peta Bahaya yang Terus Berubah: Kronik Titik Hitam Purbalingga

Dengan metode AEK sebagai kompasnya, para peneliti memetakan geografi bahaya di Purbalingga dari tahun ke tahun. Hasilnya adalah sebuah narasi yang dinamis, menunjukkan bagaimana titik-titik rawan kecelakaan muncul, bertahan, dan bergeser di seluruh wilayah kabupaten.

Pada 2010, alarm bahaya berbunyi paling kencang di Jalan Raya Desa Jetis (Kecamatan Kemangkon) dan Jalan Raya Bayeman (Kecamatan Karangreja). Di Jetis, skor AEK mencapai 49, jauh di atas ambang batas statistik, menandainya sebagai zona prioritas tinggi.¹

Setahun kemudian, pada 2011, peta bahaya ini tidak statis. Meskipun Jetis dan Bayeman masih menjadi perhatian, titik rawan baru yang signifikan muncul di Jalan Raya Desa Panican, yang juga berada di Kecamatan Kemangkon. Ini menunjukkan bahwa bahaya bisa menyebar atau berpindah ke lokasi terdekat.¹

Tahun 2012 menyaksikan pergeseran yang lebih jelas. Fokus bahaya beralih ke Jalan Raya Desa Bojongsari dan, yang terpenting, Jalan Raya Mayjend. Sungkono di Kecamatan Kalimanah. Jalan ini kelak akan menjadi salah satu titik hitam paling persisten di Purbalingga.¹

Puncak kengerian terjadi pada 2013. Jalan Raya Desa Penolih di Kecamatan Kaligondang mencatatkan skor AEK yang luar biasa tinggi, yaitu 67, didorong oleh tingginya angka kematian di ruas jalan tersebut. Jalan Raya Desa Penaruban dan Kalitinggar juga masuk dalam daftar titik hitam tahun itu.¹

Pada 2014, ancaman kembali dengan kekuatan penuh ke Jalan Raya Dukuh Bayeman di Karangreja, yang mencatat skor AEK masif sebesar 106. Di tahun yang sama, Jalan Raya Mayjend. Sungkono kembali menegaskan reputasinya sebagai zona berbahaya.¹

Studi ini ditutup pada 2015, di mana titik-titik rawan baru teridentifikasi di Jalan Raya Desa Bobotsari dan Jalan Raya Desa Kembangan (Kecamatan Bukateja). Namun, satu nama tetap konsisten muncul: Jalan Raya Mayjend. Sungkono di Kalimanah, membuktikan dirinya sebagai masalah kronis yang membutuhkan perhatian berkelanjutan.¹

Kronologi ini mengungkap sebuah pola penting. Beberapa ruas jalan, seperti Mayjend. Sungkono, adalah masalah menahun. Namun, banyak titik hitam lain yang bersifat sementara, muncul selama satu atau dua tahun lalu menghilang, sementara titik baru muncul di tempat lain. Ini mengindikasikan bahwa risiko lalu lintas bukanlah target yang statis. Ia bersifat cair dan dinamis, layaknya permainan "pukul tikus mondok" (whack-a-mole). Intervensi di satu area, seperti peningkatan patroli, mungkin berhasil menekan angka kecelakaan di sana, namun bisa jadi hanya memindahkan risiko ke ruas jalan lain yang kurang diawasi. Tantangannya bukan sekadar "memperbaiki" beberapa jalan rusak, melainkan menciptakan sistem pemantauan yang adaptif dan berkelanjutan untuk seluruh jaringan jalan.

 

Bagian 3: SiDeRek, Penjaga Digital di Persimpangan Jalan

Analisis mendalam ini tidak berhenti sebagai laporan yang tersimpan di laci. Sesuai dengan semangat pengabdian kepada masyarakat, tim peneliti mengubah data menjadi aksi. Mereka membangun sebuah alat yang dapat menerjemahkan angka-angka suram ini menjadi peringatan dini yang dapat diakses oleh semua orang: Sistem Informasi Daerah Rawan Kecelakaan, atau yang disingkat SiDeRek.¹

Menggunakan teknologi yang umum seperti bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, dan antarmuka Google Maps API, SiDeRek adalah sebuah Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web. Platform ini menyajikan peta interaktif Kabupaten Purbalingga, di mana titik-titik hitam ditandai dengan jelas, memungkinkan petugas dan masyarakat untuk melihat visualisasi data bahaya secara langsung.¹

Namun, SiDeRek dirancang untuk menjadi lebih dari sekadar titik-titik di peta. Ia adalah sebuah ekosistem data yang komprehensif. Sistem ini dilengkapi dengan formulir input yang terperinci, memungkinkan petugas di Unit Laka Lantas untuk memasukkan data kecelakaan baru, informasi korban, kronologi kejadian, hingga foto dari tempat kejadian perkara.¹

Lebih jauh lagi, proyek ini menyadari bahwa kecelakaan bukan melulu soal kesalahan pengemudi. Sering kali, infrastruktur jalan itu sendiri yang menjadi biang keladi. Oleh karena itu, bagian dari metodologi proyek ini adalah melakukan survei lapangan untuk memeriksa kondisi geometrik jalan, marka, dan rambu-rambu di lokasi-lokasi rawan.¹ Temuan ini kemudian diintegrasikan ke dalam SiDeRek. Sistem ini memiliki laman khusus untuk menginput data kondisi marka jalan yang sudah pudar atau rambu peringatan yang hilang. Foto-foto dalam laporan penelitian menunjukkan dengan jelas kondisi marka yang usang dan rambu yang kurang memadai.¹

Ini mengungkap sebuah cerita yang lebih dalam dan sistemik. Titik-titik hitam di Purbalingga bukan hanya cerminan dari kelalaian pengendara, tetapi juga merupakan gejala dari infrastruktur yang terabaikan atau tidak memadai. Dengan memetakan klaster kecelakaan berdampingan dengan data tentang marka jalan yang buruk, SiDeRek secara tidak langsung menciptakan sebuah daftar prioritas berbasis data bagi dinas pekerjaan umum dan dinas perhubungan. Kolaborasi dengan lembaga-lembaga ini, yang disebutkan dalam ucapan terima kasih penelitian, mengonfirmasi bahwa ini adalah bagian yang diakui dari solusi. Data tidak lagi hanya menyalahkan pengemudi, tetapi menuntut akuntabilitas dari seluruh sistem yang bertanggung jawab atas keselamatan jalan.

 

Bagian 4: Cetak Biru Keselamatan: Kemitraan, Data, dan Peringatan Dini

Keberhasilan proyek ini bertumpu pada fondasi kemitraan yang solid antara dunia akademis (Universitas Jenderal Soedirman) dan penegak hukum (Satlantas Polres Purbalingga). Pihak kepolisian menyediakan data mentah dari lapangan dan gambaran masalah yang nyata; pihak universitas memberikan ketajaman analisis dan solusi teknologi. Sinergi ini menjadi model ideal bagi pembuatan kebijakan berbasis bukti (evidence-based policymaking).¹

Proyek ini tidak berhenti di laboratorium. Langkah krusial berikutnya adalah membawa teknologi ini ke jalanan. Tim peneliti mengadakan sesi sosialisasi dan pelatihan intensif dengan anggota Unit Laka Lantas Polres Purbalingga. Ini memastikan bahwa SiDeRek bukan sekadar produk akademis yang menarik, melainkan alat praktis yang dipahami dan dapat dioperasikan oleh para penggunanya di garda terdepan.¹

Pada akhirnya, tujuan utama dari semua ini adalah memberdayakan masyarakat. Peluncuran situs web SiDeRek (http://siderek.id/) menandai pergeseran menuju transparansi dan kewaspadaan publik.¹ Untuk pertama kalinya, pengemudi biasa, pengendara motor, atau bahkan pejalan kaki dapat mengakses peta bahaya yang didukung oleh data bertahun-tahun. Mereka dapat melihat di mana saja risiko tertinggi mengintai, memungkinkan mereka untuk lebih berhati-hati saat melintasi area tersebut. Ini adalah perwujudan nyata dari konsep peringatan dini.

Salah satu rekomendasi kunci dalam penelitian ini adalah pentingnya menjaga "konsistensi dalam penyediaan data" untuk pengembangan sistem di masa depan.¹ Hal ini menggarisbawahi wawasan terpenting dari proyek SiDeRek: nilainya tidak terletak pada peta statis yang dihasilkan dari data 2010-2015, tetapi pada potensinya sebagai sebuah sistem yang hidup dan dinamis. SiDeRek dirancang untuk terus diperbarui oleh polisi setiap kali ada kecelakaan baru, memungkinkannya untuk melacak sifat "pukul tikus mondok" dari titik-titik hitam secara real-time. Warisan sejati dari proyek ini bukanlah sebuah laporan, melainkan penciptaan sebuah siklus umpan balik berbasis data yang berkelanjutan untuk keselamatan publik.

 

Epilog: Jalan di Depan

Perjalanan SiDeRek adalah sebuah kisah transformasi—dari realitas statistik yang kelam menjadi sebuah alat nyata yang berpotensi menyelamatkan nyawa. Proyek ini membuktikan bahwa dengan menggabungkan analisis data yang cermat (AEK), teknologi modern (SIG), dan kolaborasi lintas sektor yang efektif, adalah mungkin untuk mengelola keselamatan jalan secara proaktif, bukan reaktif.

Kisah dari Purbalingga ini lebih dari sekadar studi kasus lokal. Ia adalah sebuah cetak biru yang kuat dan dapat direplikasi oleh kabupaten dan kota lain di seluruh Indonesia yang menghadapi tantangan serupa. Ini adalah bukti nyata bagaimana kecerdasan lokal dan pemikiran berbasis data dapat menciptakan jalanan yang lebih aman bagi semua orang. Jalan di depan mungkin masih panjang dan penuh tantangan, tetapi Purbalingga telah menunjukkan arah yang benar.