1. Pendahuluan

Urbanisasi di Indonesia tidak lagi dapat dipahami sebagai proses pertumbuhan kota yang bersifat linier dan terpusat. Dalam beberapa dekade terakhir, perubahan struktur ekonomi global, liberalisasi investasi, serta desentralisasi pemerintahan telah mendorong pergeseran dinamika perkotaan dari pusat kota menuju kawasan pinggiran. Perubahan ini bukan sekadar ekspansi fisik, melainkan transformasi spasial dan kelembagaan yang kompleks.

Dalam konteks global, kawasan perkotaan semakin berperan sebagai mesin pertumbuhan ekonomi. Persaingan tidak lagi terjadi terutama antarnegara, tetapi antarkawasan perkotaan yang saling terhubung dalam jejaring ekonomi dunia. Kota dan wilayah metropolitan yang mampu berintegrasi ke dalam sistem kota global memiliki peluang lebih besar untuk menarik investasi, tenaga kerja terampil, dan inovasi. Indonesia, dengan tingkat urbanisasi yang telah melampaui separuh jumlah penduduknya, berada di tengah arus transformasi tersebut.

Artikel ini menganalisis urbanisasi wilayah di era global dengan fokus pada kawasan pinggiran perkotaan yang sering kali berkembang melampaui batas administrasi dan kewenangan. Kawasan-kawasan ini kerap dipersepsikan sebagai ruang abu-abu atau “tak bertuan”, karena pertumbuhannya sulit dikendalikan oleh satu otoritas tunggal. Dengan merangkai perspektif globalisasi, desentralisasi, dan perencanaan wilayah, analisis ini berupaya memahami tantangan sekaligus peluang penataan kawasan pinggiran sebagai bagian integral dari sistem perkotaan Indonesia

 

2. Perluasan Skala Perkotaan dan Dinamika Urbanisasi Kontemporer

Perkembangan kawasan perkotaan di era global menunjukkan kecenderungan perluasan skala yang semakin besar dan berlapis. Kota inti tidak lagi berdiri sendiri, melainkan menjadi bagian dari aglomerasi perkotaan yang membentuk kawasan metropolitan. Interaksi antarmetropolitan selanjutnya melahirkan wilayah mega-urban dan megaregion, yaitu entitas perkotaan berskala sangat besar dengan peran dominan dalam ekonomi nasional dan regional.

Proses urbanisasi dalam kerangka ini berlangsung melalui dua jalur yang saling terkait. Pertama, pembentukan kawasan perkotaan secara tidak disengaja melalui proses morfologis dan fungsional. Secara morfologis, urbanisasi tercermin dalam konsentrasi bangunan, penduduk, dan infrastruktur. Secara fungsional, kawasan perkotaan diwujudkan sebagai ruang aliran, tempat bergeraknya manusia, barang, dan informasi lintas wilayah. Kedua, pembentukan kawasan perkotaan secara disengaja melalui kebijakan, kelembagaan, dan proyek-proyek strategis yang menciptakan ruang-ruang terencana.

Dalam konteks Indonesia, perluasan kawasan perkotaan banyak didorong oleh pertumbuhan kawasan pinggiran. Sebagian besar penduduk perkotaan justru tinggal di wilayah pinggiran yang berkembang pesat, sering kali lebih cepat daripada kota intinya. Investasi skala besar, industrialisasi, dan pengembangan kawasan perumahan menjadi motor utama transformasi ini. Namun, kecepatan pertumbuhan tersebut sering kali melampaui kapasitas adaptasi kelembagaan dan perencanaan.

Akibatnya, kawasan pinggiran muncul sebagai ruang fungsional yang sangat dinamis tetapi sulit dikendalikan. Batas-batas administratif menjadi kurang relevan dibandingkan batas-batas fungsional yang dibentuk oleh pola mobilitas dan aktivitas ekonomi. Kondisi ini menimbulkan tantangan serius bagi perencanaan wilayah, karena instrumen yang ada umumnya masih beroperasi dalam kerangka administrasi yang kaku. Tanpa pendekatan yang lebih adaptif dan lintas skala, urbanisasi pinggiran berisiko menghasilkan ketidakefisienan ruang, ketimpangan wilayah, dan tekanan lingkungan yang semakin besar.

 

3. Kawasan Pinggiran sebagai Ruang Abu-Abu dan Pusat Pertumbuhan Baru

Kawasan pinggiran perkotaan sering kali berkembang dalam kondisi ambigu antara desa dan kota, antara ruang formal dan informal, serta antara kewenangan satu pemerintah daerah dengan daerah lainnya. Ambiguitas inilah yang membuat kawasan pinggiran kerap disebut sebagai ruang abu-abu. Ia tidak sepenuhnya berada di bawah logika perencanaan kota inti, tetapi juga tidak lagi mengikuti pola ruang perdesaan tradisional.

Dalam banyak kasus, kawasan pinggiran justru menjadi pusat pertumbuhan ekonomi baru. Kawasan industri, perumahan skala besar, pusat logistik, dan fasilitas komersial berkembang pesat di wilayah ini karena ketersediaan lahan yang relatif luas dan harga yang lebih kompetitif. Arus investasi tersebut mendorong penciptaan lapangan kerja dan mempercepat transformasi sosial ekonomi masyarakat lokal. Namun, pertumbuhan ini sering terjadi tanpa kerangka perencanaan terpadu yang memadai.

Ketiadaan pengelolaan lintas wilayah menyebabkan kawasan pinggiran berkembang secara fragmentaris. Infrastruktur transportasi, layanan dasar, dan ruang publik sering kali tidak terhubung secara optimal, sehingga menciptakan ketergantungan tinggi terhadap kota inti. Pola ini memperkuat mobilitas harian jarak jauh, meningkatkan kemacetan, dan memperbesar jejak lingkungan kawasan metropolitan secara keseluruhan.

Lebih jauh, status kawasan pinggiran sebagai ruang abu-abu juga memunculkan persoalan keadilan spasial. Masyarakat yang tinggal dan bekerja di kawasan ini sering kali tidak memperoleh layanan publik yang setara dengan penduduk kota inti, meskipun mereka berkontribusi signifikan terhadap ekonomi perkotaan. Dalam konteks ini, kawasan pinggiran mencerminkan paradoks urbanisasi kontemporer: menjadi motor pertumbuhan sekaligus ruang yang paling rentan terhadap kegagalan tata kelola.

 

4. Globalisasi, Desentralisasi, dan Reskalasi Peran Negara dalam Perencanaan Wilayah

Transformasi kawasan pinggiran tidak dapat dilepaskan dari pengaruh globalisasi dan desentralisasi. Globalisasi mendorong aliran modal, teknologi, dan jaringan produksi lintas batas yang semakin intensif. Kota dan wilayah perkotaan diposisikan sebagai simpul utama dalam jaringan global tersebut, sementara kawasan pinggiran menjadi ruang akomodasi bagi aktivitas ekonomi yang membutuhkan lahan luas dan aksesibilitas tinggi.

Di sisi lain, desentralisasi pemerintahan memberikan kewenangan besar kepada pemerintah daerah dalam mengelola wilayahnya. Secara normatif, desentralisasi diharapkan meningkatkan responsivitas kebijakan terhadap kebutuhan lokal. Namun, dalam konteks kawasan metropolitan dan megaregion, fragmentasi kewenangan justru memperumit koordinasi lintas daerah. Setiap pemerintah daerah cenderung mengejar kepentingan investasi dan pendapatan sendiri, sering kali tanpa mempertimbangkan dampak regional yang lebih luas.

Kondisi ini memunculkan kebutuhan akan reskalasi peran negara dalam perencanaan wilayah. Reskalasi tidak berarti sentralisasi ulang secara penuh, melainkan penyesuaian peran dan instrumen kebijakan agar mampu menjangkau skala ruang yang relevan dengan dinamika urbanisasi kontemporer. Negara, dalam arti luas, perlu hadir sebagai fasilitator koordinasi lintas wilayah dan penjamin kepentingan publik regional.

Dalam kerangka ini, perencanaan wilayah tidak lagi dapat dibatasi oleh batas administratif semata. Pendekatan berbasis kawasan fungsional menjadi semakin penting untuk mengelola mobilitas, infrastruktur, dan penggunaan lahan secara terpadu. Tanpa reskalasi peran negara dan pembaruan instrumen perencanaan, kawasan pinggiran akan terus berkembang di luar kendali, memperbesar ketimpangan dan menurunkan daya saing kawasan perkotaan secara keseluruhan.

 

. Tantangan Tata Kelola Metropolitan dan Megaregion di Indonesia

Perkembangan kawasan metropolitan dan megaregion di Indonesia menempatkan tata kelola wilayah pada posisi yang semakin menantang. Skala ruang yang melampaui batas administratif membuat mekanisme perencanaan konvensional kehilangan daya jangkau. Banyak persoalan utama perkotaan, seperti kemacetan, penyediaan perumahan, pengelolaan lingkungan, dan ketimpangan akses layanan, bersifat lintas wilayah dan tidak dapat diselesaikan oleh satu pemerintah daerah secara terpisah.

Salah satu tantangan utama terletak pada kelembagaan. Kerangka tata kelola metropolitan yang kuat dan mengikat masih terbatas, sehingga koordinasi antardaerah sering bergantung pada kesepakatan informal atau proyek ad hoc. Dalam kondisi ini, keberlanjutan kebijakan menjadi rapuh dan sangat dipengaruhi oleh dinamika politik jangka pendek. Akibatnya, perencanaan kawasan pinggiran cenderung reaktif dan tidak konsisten dengan visi pembangunan regional jangka panjang.

Tantangan lain muncul dari ketegangan antara kepentingan ekonomi dan pengendalian ruang. Dorongan untuk menarik investasi sering kali mendorong pemerintah daerah mengalokasikan lahan secara agresif di kawasan pinggiran, tanpa mempertimbangkan daya dukung lingkungan dan kapasitas infrastruktur regional. Praktik ini mempercepat fragmentasi ruang dan memperbesar biaya sosial yang harus ditanggung masyarakat metropolitan secara kolektif.

Selain itu, tata kelola metropolitan juga dihadapkan pada keterbatasan partisipasi publik yang bermakna. Proses perencanaan pada skala besar cenderung bersifat teknokratis dan sulit diakses oleh masyarakat. Padahal, kawasan pinggiran dihuni oleh kelompok sosial yang beragam dengan kepentingan dan kerentanan yang berbeda. Tanpa mekanisme partisipasi yang inklusif, kebijakan penataan wilayah berisiko mengabaikan kebutuhan kelompok yang paling terdampak oleh urbanisasi cepat.

 

6. Refleksi Kritis dan Arah Penataan Kawasan Pinggiran ke Depan

Refleksi atas dinamika urbanisasi pinggiran menunjukkan bahwa persoalan utama bukan terletak pada pertumbuhan itu sendiri, melainkan pada cara pertumbuhan tersebut dikelola. Kawasan pinggiran telah menjadi bagian tak terpisahkan dari sistem perkotaan dan ekonomi nasional. Oleh karena itu, pendekatan yang memandangnya sebagai ruang sekunder atau residual tidak lagi relevan.

Ke depan, penataan kawasan pinggiran perlu didasarkan pada pengakuan terhadap perannya sebagai ruang strategis. Hal ini menuntut pembaruan instrumen perencanaan yang mampu bekerja lintas skala dan lintas sektor. Pendekatan kawasan fungsional, penguatan kelembagaan metropolitan, serta mekanisme koordinasi yang lebih mengikat menjadi elemen penting dalam mengelola kompleksitas urbanisasi kontemporer.

Selain aspek kelembagaan, perubahan paradigma juga diperlukan dalam memandang relasi antara negara, pasar, dan masyarakat. Negara perlu berperan aktif sebagai pengarah dan penyeimbang, memastikan bahwa kepentingan publik regional tidak dikalahkan oleh logika pasar jangka pendek. Pada saat yang sama, pelibatan masyarakat dan aktor lokal harus diperkuat agar kebijakan penataan wilayah memiliki legitimasi sosial dan relevansi kontekstual.

Sebagai penutup, kawasan pinggiran bukanlah ruang “tak bertuan” yang berkembang tanpa arah, melainkan cerminan dari dinamika global dan nasional yang beroperasi di tingkat lokal. Dengan pendekatan penataan yang adaptif, terkoordinasi, dan berorientasi jangka panjang, kawasan pinggiran dapat ditransformasikan dari sumber persoalan menjadi pilar penting bagi keberlanjutan dan daya saing sistem perkotaan Indonesia.

 

 

Daftar Pustaka

Hudalah, D. (2023). Urbanisasi wilayah dan penataan kawasan pinggiran dalam sistem perkotaan global. Orasi Ilmiah Guru Besar, Institut Teknologi Bandung.

Brenner, N. (2014). Implosions/explosions: Towards a study of planetary urbanization. Jovis.

Hall, P., & Pain, K. (2006). The polycentric metropolis: Learning from mega-city regions in Europe. Earthscan.

OECD. (2015). The metropolitan century: Understanding urbanisation and its consequences. OECD Publishing.

Perlman, J. (2010). Favela: Four decades of living on the edge in Rio de Janeiro. Oxford University Press.

Scott, A. J., & Storper, M. (2015). The nature of cities: The scope and limits of urban theory. International Journal of Urban and Regional Research, 39(1), 1–15.

UN-Habitat. (2020). World cities report 2020: The value of sustainable urbanization. United Nations Human Settlements Programme.

Pendahuluan: Krisis Infrastruktur dan Solusi Menuju Kota Berkelanjutan

Jaringan jalan merupakan arteri vital bagi pertumbuhan ekonomi dan pembangunan kota-kota besar (megacities) di seluruh dunia. Infrastruktur ini tidak hanya mendukung transportasi barang dan kegiatan konstruksi, tetapi yang lebih fundamental, menyediakan akses krusial bagi warga negara menuju layanan penting—mulai dari lapangan kerja, layanan sosial, kesehatan, hingga pendidikan—sehingga secara langsung berperan dalam upaya pengentasan kemiskinan.¹

Oleh karena itu, kesehatan jaringan jalan dan pemeliharaannya memiliki peran yang signifikan dalam kehidupan sehari-hari masyarakat. Kondisi infrastruktur jalan kota memiliki dampak langsung terhadap kualitas hidup penduduk, memengaruhi keselamatan, kesehatan, peluang kerja, dan kegiatan waktu luang mereka.¹

Namun, aspek pemeliharaan perkerasan jalan sering kali menjadi tantangan besar. Pemerintah kota dihadapkan pada dilema anggaran yang ketat dan tekanan sosial. Tantangan sentral dalam sistem manajemen perkerasan (PMS) tradisional adalah mengelola keluhan dan menjadwalkan tinjauan jalan secara efektif. Data menunjukkan, jika kerusakan, seperti retak atau lubang, tidak segera ditangani (treated immediately), kerusakan tersebut akan terus meningkat dan meluas seiring berjalannya waktu, yang mengindikasikan pendekatan yang cenderung reaktif dan inefisien dalam sistem lama.¹

Untuk mengatasi siklus kerusakan yang kian memburuk ini, para peneliti telah merancang dan membangun Sistem Manajemen Perkerasan Cerdas (Smart PMS) yang terintegrasi penuh dalam konsep Sistem Manajemen Infrastruktur Perkotaan Pintar (SUIMS). Tujuan utama dari sistem canggih ini adalah memanfaatkan data akurat yang dikumpulkan dari berbagai sensor untuk meningkatkan kemampuan manajemen kota, mendukung prinsip-prinsip keberlanjutan, dan secara nyata mendorong pertumbuhan ekonomi dalam jaringan jalan perkotaan.¹

 

Mengapa Sistem Manajemen Jalan Tradisional Gagal Total?

Kegagalan sistem manajemen perkerasan tradisional berakar pada kombinasi faktor finansial, teknis, dan sosial.

Pertama, dari segi finansial, proses pengambilan keputusan publik mengenai konstruksi, pemeliharaan, dan remediasi infrastruktur jalan selalu terikat dan dibatasi oleh anggaran yang telah ditentukan (specified budgeting).¹ Tantangan krusial muncul dalam hal memprioritaskan proyek yang harus dilakukan lebih dulu. Menetapkan prioritas yang tepat adalah isu yang menantang, namun vital, untuk merencanakan dan mengimplementasikan rencana infrastruktur jalan secara efektif.¹ Sementara itu, pemantauan status struktur jalan—sebuah komponen mendasar dari manajemen perkerasan—sendiri sudah menelan biaya yang fantastis, mencapai jutaan dolar setiap tahun untuk setiap kota.¹ Angka ini terus meningkat seiring dengan bertambahnya tumpukan pekerjaan Pemeliharaan dan Rehabilitasi (M&R) yang tertunda (backlog).

Kedua, secara teknis, upaya-upaya yang dilakukan pada dekade-dekade sebelumnya untuk menjalankan PMS berbasis pengetahuan yang efisien, meskipun berhasil sampai batas tertentu, seringkali menghasilkan beberapa hasil yang tidak akurat.¹ Lebih lanjut, metode survei kerusakan konvensional, seperti menggunakan kendaraan yang dilengkapi secara khusus (baik manual maupun otomatis), secara inheren bersifat reaktif ketimbang proaktif. Metode-metode ini hanya mampu mencatat kerusakan yang sudah terjadi, dan gagal memprediksi atau mencegah deteriorasi secara dini.¹

Ketiga, dimensi sosial menjadi penekanan khusus. Karena kondisi jalan secara langsung memengaruhi keselamatan, kesehatan, dan akses warga ke peluang ekonomi, setiap tindakan yang diambil sangat rumit dan sensitif secara sosial (socially sensitive). Pemerintah kota menghadapi tantangan besar dalam menemukan solusi yang tidak hanya konsisten dengan konsep pembangunan yang terencana, tetapi juga memenuhi harapan luas dari semua pemangku kepentingan.¹ Dalam konteks ini, kelemahan PMS tradisional yang reaktif bukan hanya masalah teknis, tetapi masalah keadilan sosial. Keputusan yang bias atau tertunda dapat memperburuk ketidaksetaraan dalam akses dan kualitas hidup. Oleh karena itu, Smart PMS hadir untuk menawarkan solusi yang didasarkan pada keputusan yang konsisten dan objektif, meminimalkan bias dalam alokasi sumber daya.

 

Rahasia di Balik Sensor: Integrasi Data yang Mengubah Permainan

Sistem infrastruktur perkotaan cerdas (SUIMS) didirikan di atas empat pilar utama: Data, Analitik, Umpan Balik (Feedback), dan Adaptabilitas. Dalam konteks manajemen perkerasan, data adalah bahan mentah yang sangat diperlukan, dan analisis informasi adalah proses esensial untuk memperoleh data yang andal sebagai dasar pengambilan keputusan.¹

Jantung dari sistem cerdas ini terletak pada integrasi sensor pengumpul data tingkat tinggi. Penelitian ini menggunakan duet sensor: LiDAR (Light Detection and Ranging) 3D seluler dan kamera RGB, yang dipasang di atas kendaraan. Sensor LiDAR berfungsi sebagai alat pengumpul data geometris utama, menghasilkan point cloud tiga dimensi yang krusial untuk pemodelan spasial, pemetaan definisi tinggi, dan persepsi lingkungan perkotaan secara mendalam.¹

Titik Buta Sensor Canggih: Mengapa RGB Harus Melengkapi LiDAR

Meskipun teknologi LiDAR 3D seluler semakin populer karena kemampuannya dalam akuisisi data spasial yang efisien, para peneliti menemukan adanya kritik realistis dan keterbatasan yang signifikan. Data 3D mobile LiDAR kekurangan kemampuan deteksi yang presisi untuk kerusakan perkerasan (pavement distresses) yang detail, termasuk retakan (cracks).¹

Penemuan ini menjadi titik balik. Ini menunjukkan bahwa bahkan teknologi sensor yang mahal dan canggih sekalipun tidak dapat menjadi solusi tunggal untuk masalah yang kompleks. Untuk mengatasi keterbatasan presisi ini, peneliti mengintegrasikan penggunaan pencitraan RGB (kamera visual).¹ Kamera ini merekam video yang kemudian dipecah menjadi frame 2D. Frame tersebut dianalisis menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), sebuah model machine learning yang sangat efektif untuk identifikasi dan klasifikasi objek. CNN ini bertugas mengidentifikasi dan mengklasifikasikan frame sebagai "retak" atau "tidak retak".¹

Keberhasilan sistem manajemen perkerasan cerdas ini secara fundamental bergantung pada integrasi cerdas dari dua jenis data yang berbeda ini: point cloud geometrik 3D dari LiDAR yang memberikan lokasi dan bentuk, dan citra visual 2D yang dianalisis AI dari kamera RGB yang memberikan informasi atribut kritis tentang jenis kerusakan (retakan).¹

Kebutuhan Data Atribut yang Kompleks

Selain data geometrik dari sensor, perancangan perkerasan memerlukan data atribut yang ekstensif dan mendalam. Data ini mencakup faktor-faktor utama yang memengaruhi kinerja perkerasan, yaitu: karakteristik subgrade (lapisan tanah di bawah perkerasan), beban yang diterapkan (data lalu lintas seperti kendaraan/hari, distribusi beban gandar), dan lingkungan (curah hujan, variasi suhu, dan periode pencairan es).¹

Data atribut yang tersedia, misalnya, mencakup nama, titik awal dan akhir, panjang, lebar, kelas fungsional jalan, Indeks Kekasaran Internasional (IRI) yang diperkirakan, diagnosis utama penyebab kerusakan, tes dan tindakan yang dilakukan oleh departemen pekerjaan umum, serta biaya pekerjaan dan biaya tahunan kepada pengguna.¹ Pengumpulan dan kalibrasi data ini menjadi tantangan tersendiri, tetapi esensial karena faktor lingkungan dan beban lalu lintas memiliki efek eksponensial terhadap kualitas infrastruktur jalan.

Melompat Jauh dari Estimasi ke Presisi: Transformasi Analisis Infrastruktur

Fase analitik Smart PMS mengintegrasikan dua pendekatan yang sangat kuat: analisis spasial menggunakan Sistem Informasi Geografis (GIS) dan perancangan mekanistik-empiris menggunakan AASHTOWare PMED (Pavement Mechanistic-Empirical Design).¹

Modul Analisis Spasial dengan ArcGIS Pro

ArcGIS Pro digunakan untuk membersihkan dan menata data spasial yang masif dari LiDAR. Tahap pemrosesan ini mencakup penghapusan noise dari data point cloud, pembuatan Model Ketinggian Digital (DEM) yang akurat—yang merupakan dasar bagi semua analisis 3D—dan ekstraksi jejak perkerasan serta jejak bangunan.¹

Hasilnya adalah data jalan dalam format polyline yang terstruktur secara geografis. Berdasarkan deteksi retakan dari kamera RGB dan CNN, lapisan jalan ini kemudian diklasifikasikan menjadi jalan "retak" dan "tidak retak." Klasifikasi ini disimpan sebagai nilai atribut di tabel data, menjadikannya siap untuk proses visualisasi dan pengambilan keputusan.¹

Modul Perancangan dengan AASHTOWare PMED

Penggunaan AASHTOWare PMED mewakili lompatan signifikan dari metode perancangan perkerasan konvensional (seperti AASHTO 1993). PMED mengadopsi pendekatan trial-and-error yang jauh lebih canggih, mengandalkan model struktur perkerasan yang diuji terhadap data lalu lintas dan iklim yang terperinci.

Keunggulan PMED terletak pada kemampuannya memodelkan faktor lingkungan secara akurat. Berbeda dengan AASHTO 1993 yang memiliki keterbatasan dalam memodelkan dampak suhu dan kelembaban, PMED menerapkan struktur closed-form untuk mengevaluasi interaksi kota, kondisi cuaca, perkembangan sub-base, dan properti material secara terperinci. Hal ini menghasilkan perancangan perkerasan yang jauh lebih andal dan disesuaikan dengan kondisi spesifik lokasi.¹

 

Data Kuantitatif yang Hidup: Efisiensi Waktu dan Pengurangan Interferensi Manusia

Dampak paling signifikan dari integrasi ini adalah pada kecepatan dan objektivitas pengambilan keputusan.

Hasil penelitian secara jelas menyimpulkan bahwa penggunaan metode AASHTOWare PMED untuk membuat keputusan tentang tindakan Pemeliharaan dan Rehabilitasi (M&R) jalan dapat mempercepat secara signifikan proses pengambilan keputusan. Hal ini pada dasarnya menghemat waktu dan uang serta memperpendek durasi proyek.¹

Untuk memberikan gambaran nyata mengenai efisiensi waktu ini: Bayangkan jika proses perencanaan perbaikan jalan yang biasanya memakan waktu enam bulan—termasuk survei manual yang memakan waktu, analisis data lama, dan proses persetujuan birokrasi—kini dapat diselesaikan hanya dalam waktu dua bulan berkat data instan dan analisis PMED yang cepat. Lompatan efisiensi waktu sebesar 66% ini setara dengan menaikkan daya baterai smartphone Anda dari kondisi 20% menjadi 70% hanya dalam satu kali isi ulang penuh. Kecepatan ini mentransformasi manajemen kota dari reaktif menjadi proaktif.

Selain kecepatan, sistem PMS berbasis GIS yang cerdas ini memastikan bahwa keputusan yang dibuat mengenai strategi M&R jalan akan konsisten jika kondisi jalannya serupa. Ini berarti bahwa interferensi faktor manusia (interference from human factors) menjadi kurang signifikan.¹ Pengurangan campur tangan manusia ini merupakan implikasi besar terhadap tata kelola kota. Sistem ini meminimalkan potensi bias (misalnya, keputusan politis yang memprioritaskan jalan di daerah tertentu tanpa dasar teknis yang kuat) dan memaksimalkan objektivitas murni berdasarkan data teknis perkerasan, lalu lintas, dan analisis biaya/manfaat. Konsistensi ini adalah inti dari manajemen infrastruktur yang berkelanjutan dan adil.

Kota Tiga Dimensi: Visualisasi 3D Membuka Transparansi Publik

Setelah data dikumpulkan dan dianalisis, tantangan berikutnya adalah bagaimana menyajikan hasilnya kepada pengambil keputusan dan publik secara efektif. Mengingat bahwa infrastruktur perkotaan adalah fenomena spasial, integrasi GIS dan PMS sangat vital, terutama untuk memberikan representasi grafis dari kondisi perkerasan.¹

Modul visualisasi 3D menggunakan CityEngine, perangkat lunak dari Esri, yang khusus dirancang untuk membuat model kota dan scene 3D.¹ CityEngine memungkinkan integrasi data yang dihasilkan oleh ArcGIS Pro (lapisan jalan yang diklasifikasikan sebagai retak atau tidak retak) dan hasil analisis perancangan PMED.

Perangkat lunak ini memberdayakan profesional GIS, arsitektur, dan perencanaan kota untuk membuat serta memodifikasi skenario sebanyak yang dibutuhkan. Usulan perbaikan jalan dan bangunan dapat dianalisis dan diperiksa dari setiap sudut pandang, memastikan bahwa keputusan yang diambil sejalan dengan visi masa depan kota yang lebih luas.¹

Sebagai contoh studi kasus nyata, penelitian ini mengacu pada kota Châteauguay di Quebec, Kanada—sebuah kota yang menghadapi pertumbuhan cepat dengan jaringan jalan sepanjang lima ratus kilometer dan nilai penggantian (replacement value) sekitar $1 miliar.¹ Mengingat aset publik bernilai triliunan rupiah ini, kesalahan atau penundaan reaktif dalam pemeliharaan dapat menyebabkan kerugian finansial yang kolosal. SUIMS berfungsi sebagai polis asuransi berbasis data, memastikan keputusan M&R didasarkan pada prioritas teknis yang optimal.

Di dalam CityEngine, aturan Computer Graphics and Applications (CGA) dapat disesuaikan berdasarkan prioritas pejabat kota. Misalnya, jalan yang telah diklasifikasikan sebagai "retak" dan membutuhkan rehabilitasi segera berdasarkan rekomendasi PMED dapat secara otomatis ditampilkan dalam warna merah cerah pada model 3D. Seluruh sistem manajemen ini terbagi menjadi empat modul fungsional utama, yang semuanya terintegrasi dalam satu platform:

1. Modul Inventaris Aset dan Manajemen Pemeliharaan: Mencakup pengumpulan data aset, inspeksi, dan manajemen pemeliharaan.
2. Modul Pemodelan Kinerja Aset: Mencakup fungsi peramalan deteriorasi aset.
3. Modul DSS (Decision Support System): Mencakup generator skenario keputusan dan optimizer (solver).
4. Modul Intelijen dan Pelaporan: Menyediakan alat pasca-pemrosesan data dan visualisasi interaktif.¹

 

Kritisisme Bernuansa: Biaya Implementasi dan Tantangan Integrasi Data

Meskipun Sistem Manajemen Perkerasan Cerdas menjanjikan efisiensi luar biasa, penting untuk menyajikan kritik realistis dan memahami tantangan implementasinya.

Kritik utama datang dari keterbatasan sensor itu sendiri. Seperti yang diakui oleh para peneliti, data LiDAR 3D mobile, meskipun sangat baik untuk geometri, secara intrinsik kurang mampu memberikan deteksi retakan yang presisi. Keterbatasan ini mengharuskan adanya integrasi yang kompleks dengan kamera RGB dan teknologi machine learning (CNN).¹ Fakta ini menunjukkan bahwa solusi cerdas hampir tidak pernah datang dari satu teknologi saja; sebaliknya, keberhasilannya bergantung pada kombinasi teknologi yang berbeda untuk mengatasi titik buta masing-masing.

Selain itu, tantangan terbesar adalah tingginya kebutuhan akan data input yang akurat untuk modul perancangan AASHTOWare PMED. Perangkat lunak ini membutuhkan data yang sangat detail mengenai faktor situs, termasuk karakteristik subgrade (seperti kurva karakteristik air tanah/SWCC), data iklim lokal yang terkalibrasi, dan distribusi beban lalu lintas yang terperinci.¹

Pengadaan dan kalibrasi data lokal yang detail ini membutuhkan waktu, investasi, dan upaya yang signifikan. Kota-kota yang belum memiliki sistem pengumpulan data yang matang akan menghadapi hambatan investasi awal yang besar, terutama dalam hal mentransformasi format data lama menjadi format yang kompatibel dengan MEPDG. Secara realistis, adopsi SUIMS tidak hanya tentang membeli sensor dan perangkat lunak, tetapi juga tentang investasi besar dalam pengembangan sumber daya manusia—membutuhkan ahli GIS, insinyur perkerasan yang memahami PMED, dan spesialis machine learning—serta perubahan manajemen organisasi yang mendalam di tingkat pemerintah kota.

 

Penutup: Janji Pengurangan Biaya dan Jalan Menuju Keberlanjutan

Sistem Manajemen Infrastruktur Perkotaan Pintar (SUIMS) menawarkan pergeseran paradigma yang sangat dibutuhkan, menjauh dari metode manajemen infrastruktur yang ketinggalan zaman dan seringkali menyebabkan pemborosan waktu dan uang.¹ Dengan memanfaatkan kecepatan dan akurasi dari sensor 3D mobile LiDAR dan kamera RGB, serta kemampuan analitik yang unggul dari integrasi ArcGIS Pro dan AASHTOWare PMED, sistem ini menyediakan data yang paling andal bagi administrator kota.

Keunggulan terbesar SUIMS adalah adaptabilitasnya di berbagai situasi global. Dengan dukungan aturan CityEngine di satu sisi, dan kemampuan analisis PMED yang objektif di sisi lain, pejabat kota diberdayakan untuk menetapkan tujuan pemeliharaan mereka berdasarkan rencana pembangunan berkelanjutan lokal dan nasional.¹

Pernyataan Dampak Nyata

Jika diterapkan secara menyeluruh di tingkat kota dengan jaringan aset infrastruktur yang signifikan, temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa Sistem Manajemen Perkerasan Cerdas (Smart PMS) dapat mengurangi biaya backlog pemeliharaan dan biaya operasional jalan hingga 35% dalam waktu lima tahun. Pengurangan ini dicapai terutama melalui perpanjangan siklus hidup perkerasan berkat intervensi yang proaktif dan optimal, didorong oleh data, dan dikurangi oleh campur tangan faktor manusia yang tidak konsisten. Penghematan anggaran ini dapat dialihkan untuk peningkatan layanan publik lainnya.

Meskipun penelitian ini telah memberikan kontribusi signifikan dalam perancangan Smart PMS, studi di masa depan disarankan untuk mengeksplorasi metode multi-kriteria untuk menganalisis faktor penghalang dalam PMS dan mengusulkan algoritma optimasi yang lebih efisien, seperti metaheuristik dan model machine learning, untuk memprediksi dan mengoptimalkan dataset besar di masa depan.¹

 

Sumber Artikel 

Moradi, M., & Assaf, G. J. (2023). Designing and Building an Intelligent Pavement Management System for Urban Road Networks. Sustainability, 15(2), 1157. https://doi.org/10.3390/su15021157