1. Pendahuluan

Kota cerdas sering dipromosikan dengan visual yang sama: layar pusat komando, CCTV, aplikasi layanan publik, dan deretan dashboard. Dalam narasi populer, smart city seperti kota yang “pintar” karena teknologinya banyak. Tetapi semakin lama istilah ini dipakai, semakin terasa ada keganjilan yang sulit disangkal: teknologi bisa membuat kota lebih cepat, tetapi belum tentu membuat kota lebih baik.

Orasi ilmiah Prof. Ridwan Sutriadi membawa kita pada pembacaan yang lebih tajam tentang smart city. Ia tidak memulai dari “alat”, tetapi dari tradisi pemikiran perencanaan kota itu sendiri. Dalam sudut pandang ini, kota cerdas berkelanjutan bukan tren mendadak yang lahir karena internet cepat, melainkan kelanjutan dari kritik historis terhadap dampak urbanisasi, kesehatan lingkungan, dan perubahan sosial akibat revolusi industri.

Di sini ada pesan penting yang sering dilupakan: keberlanjutan dan kecerdasan bukan anak baru dalam perencanaan kota. Sejak awal keilmuan perencanaan kota berkembang, dua hal itu sudah menjadi benang merah.

Prof. Ridwan mengangkat dua tokoh kunci yang dikenal dalam sejarah perencanaan: Patrick Geddes dan Ebenezer Howard. Geddes memberi fondasi bahwa kota tidak bisa berdiri sendiri, ia harus dipandang sebagai bagian dari sistem kewilayahan. Dalam praktiknya, Geddes menekankan ecological planning yang mengintegrasikan alam ke lingkungan kota, misalnya melalui ruang terbuka hijau dan taman. Ia juga membawa gagasan conservative surgery: memperbaiki kawasan kota yang sudah ada dengan gangguan minimal, bukan membongkar besar-besaran. Lebih jauh lagi, ia memperkenalkan kecerdasan melalui pendekatan partisipatif—pembangunan dari bawah yang mendekati apa yang sekarang disebut participatory planning.

Howard menambahkan dimensi yang berbeda: konsep kepemilikan bersama dalam komunitas, gagasan self-sufficiency kota baru yang menyediakan fasilitas bagi warganya, serta kepercayaan bahwa ruang terbuka meningkatkan kualitas hidup. Secara tidak langsung, ini mengajarkan bahwa kota yang sehat bukan hanya soal pertumbuhan ekonomi, tetapi soal keseimbangan hidup.

Jika dibawa ke era smart city, dua tokoh ini seperti memberi peringatan awal: “kecerdasan” bukan dimulai dari sensor dan aplikasi, melainkan dari cara kota memahami dirinya sendiri.

Orasi ini juga mengingatkan bahwa sepanjang sejarah, teknologi selalu mengubah kota. Penemuan mobil pernah mengubah struktur ruang kota dan cara orang bergerak. Lalu perkembangan telekomunikasi membawa kemungkinan baru: aktivitas manusia tidak lagi selalu terikat pada ruang fisik yang sama. Artinya, perencanaan kota selalu berhadapan dengan dua hal yang berjalan bersamaan: perubahan teknologi dan perubahan struktur sosial.

Namun di tengah arus itu, perencana kota punya tanggung jawab yang tidak berubah: memastikan kota tetap layak huni dan berkelanjutan.

Di titik ini, Prof. Ridwan memberi kritik halus terhadap cara smart city sering dipahami hari ini. Banyak agenda smart city terlalu fokus pada output: berapa aplikasi dibuat, berapa perangkat dipasang, berapa layanan ditambahkan. Sementara akar persoalan kota—ketimpangan layanan, kemacetan struktural, banjir berulang, konflik lahan, ketidakterjangkauan perumahan, dan seterusnya—tidak benar-benar disentuh.

Karena itu, orasi ini terasa seperti upaya mengembalikan smart city ke arah yang lebih substansial: smart city yang sejalan dengan keberlanjutan, bukan smart city yang sekadar kompetitif.

Ada juga aspek lain yang menarik: Prof. Ridwan menyinggung refleksi perkembangan perencanaan kota, bahwa selalu ada interaksi antara ide, tren, dan otoritas. Artinya, smart city bukan konsep netral. Ia selalu dipengaruhi oleh siapa yang memegang kekuasaan, agenda pembangunan seperti apa yang dianggap penting, dan bagaimana narasi dibangun untuk publik.

Jika konsep smart city dipakai hanya untuk memoles citra, maka ia menjadi jebakan. Tetapi jika dipakai sebagai kerangka kerja memperbaiki tata kelola dan kualitas hidup, maka ia menjadi peluang.

Pendahuluan ini mengarah ke satu kesimpulan awal: kota cerdas berkelanjutan tidak bisa dibangun dengan logika “teknologi dulu, masalah belakangan”. Ia harus dibangun dengan logika “pahami kota dulu, baru tentukan teknologi apa yang relevan”.

 

2. Delapan Layar Kota Cerdas: Peta Awal agar Smart City Tidak Salah Fokus

Salah satu kontribusi paling khas dari orasi Prof. Ridwan adalah usulannya tentang delapan layar kota cerdas. Dalam dunia yang penuh jargon smart city, delapan layar ini menarik karena sifatnya tidak sekadar teknis, tetapi bersifat diagnostik: alat untuk memetakan kota sebelum kota “dipaksa” memakai teknologi tertentu.

Delapan layar yang diusulkan mencakup:

1. identitas yang berintegritas

2. sejarah dan budaya

3. ruang

4. sektor pembangunan

5. ekosistem kecerdasan

6. tingkat kesiapan teknologi (technology readiness level)

7. dampak teknologi

8. tata kelola

Jika kita lihat daftar ini, ada hal yang langsung terasa: teknologi tidak ditempatkan sebagai pusat tunggal. Ia hanya satu elemen, dan bahkan diletakkan bersama “dampak teknologi” dan “tata kelola”. Ini menandakan cara berpikir yang lebih matang, karena banyak kota justru terjebak pada teknologi sebagai simbol.

Delapan layar ini bisa dibaca sebagai “peta awal” agar smart city tetap terkait dengan karakter kota.

Identitas, sejarah, budaya, dan ruang menunjukkan bahwa kota bukan ruang kosong. Kota adalah hasil perjalanan sosial yang panjang. Ketika teknologi masuk tanpa memahami konteks itu, hasilnya sering tidak relevan, tidak dipakai warga, atau malah menciptakan ketegangan baru.

Sektor pembangunan dan ekosistem kecerdasan menunjukkan bahwa smart city bukan hanya urusan dinas komunikasi dan informatika. Smart city menyentuh sektor pendidikan, kesehatan, transportasi, ekonomi, layanan publik, dan sebagainya. Sementara ekosistem kecerdasan menuntut kolaborasi: pemerintah, kampus, komunitas, industri, dan warga.

Lalu tingkat kesiapan teknologi mengingatkan sesuatu yang sering disepelekan: teknologi tidak boleh dipasang hanya karena “baru” atau “viral”. Ia harus dipilih berdasarkan kesiapan, baik kesiapan teknis maupun kesiapan organisasi. Banyak inovasi gagal bukan karena teknologinya buruk, tetapi karena organisasi belum siap menjalankannya.

Dampak teknologi memberi dimensi kritis. Dalam smart city, teknologi sering dianggap selalu positif. Padahal teknologi juga bisa menghasilkan substitusi, efek sinergi, atau bahkan dampak yang tidak diinginkan. Misalnya, layanan digital bisa meningkatkan efisiensi, tetapi juga bisa mengurangi akses bagi kelompok tertentu yang tidak punya literasi digital atau perangkat memadai. Kota cerdas tanpa perhatian pada dampak seperti ini justru bisa memperlebar ketimpangan.

Tata kelola menjadi layar penutup sekaligus layar yang menentukan. Karena pada akhirnya, smart city tetap harus dijalankan oleh pemerintahan dan sistem kerja nyata: perencanaan, penganggaran, pelaksanaan, evaluasi. Tanpa tata kelola, smart city hanyalah teknologi tanpa rumah.

Yang membuat delapan layar ini lebih “hidup” adalah ketika Prof. Ridwan mengaitkannya dengan proses strategic choice analysis: shaping mode, designing mode, comparing mode, dan choosing mode.

Proses ini bisa dibaca seperti alur berpikir perencana kota.

Pada tahap awal (shaping), kita membangun pemahaman konteks dan isu. Lalu (designing), kita merancang alternatif. Setelah itu (comparing), kita membandingkan alternatif secara kritis. Dan akhirnya (choosing), kita memilih strategi yang paling sesuai.

Bagian pentingnya ada di choosing mode: Prof. Ridwan menekankan bahwa teknologi bukan satu-satunya jawaban. Teknologi harus berhubungan dengan organisasi, proses, dan produk agar komposisinya seimbang.

Ini poin yang sangat praktis. Banyak kota membeli aplikasi, tetapi tidak mengubah proses pelayanan. Banyak kota memasang perangkat, tetapi tidak membangun SOP pemeliharaan. Banyak kota mengumpulkan data, tetapi tidak punya sistem keputusan berbasis data.

Delapan layar memberi cara untuk menghindari itu, karena ia memaksa kota memetakan diri sebelum memilih intervensi.

Prof. Ridwan juga menyinggung bahwa perencana sering terlalu fokus pada output tanpa mengenali akar persoalan wilayah. Karena itu, ia mengusulkan upaya mengenali akar persoalan melalui pendekatan judgement of balance: memetakan isu, mengelompokkan persoalan, membuat hubungan antar isu, lalu menentukan prioritas pengembangan yang sesuai dengan sistem perencanaan pembangunan.

Jika ditarik ke realitas Indonesia, ini seperti kritik yang sangat nyata: banyak kota ingin terlihat modern, tetapi lupa memastikan kebijakan menyentuh akar masalah.

Dengan delapan layar, kota tidak memulai dari “kita mau aplikasi apa”, tetapi memulai dari “kita punya masalah apa, dan karakter kota kita apa”.

Dan dari sisi keberlanjutan, ini adalah langkah penting. Karena smart city yang tidak sesuai konteks hanya akan menjadi proyek jangka pendek yang boros, sulit dipelihara, dan akhirnya dilupakan. Sementara smart city yang dibangun dari pemetaan konteks akan lebih stabil, karena teknologinya dipilih untuk menyelesaikan masalah nyata.

 

3. Smart City yang Berhenti Jadi Pilot Project: Ketika Rencana Tidak Terkunci oleh Anggaran dan Sistem Perencanaan

Ada satu pola yang terlalu sering terjadi dalam praktik smart city di banyak daerah: programnya ramai di awal, lalu perlahan hilang di tengah jalan. Awalnya ada peluncuran, ada aplikasi, ada pusat kendali, ada konferensi. Beberapa bulan kemudian, server mulai tidak terurus, laporan data tidak diperbarui, perangkat rusak, dan masyarakat kembali ke cara lama. Smart city lalu berubah menjadi pilot project yang selesai di poster, tetapi tidak pernah benar-benar menjadi sistem kota.

Orasi Prof. Ridwan menyoroti titik sensitif dari kegagalan itu: smart city bukan sekadar ide baik, tetapi harus berkesesuaian dengan sistem perencanaan pembangunan yang sudah berjalan di Indonesia.

Artinya, smart city tidak bisa hidup kalau ia berdiri sebagai “program tambahan” di luar struktur pembangunan formal. Dalam praktik pemerintahan daerah, program yang benar-benar bertahan adalah program yang punya dua hal:

1. masuk ke dokumen perencanaan yang mengikat

2. punya komitmen anggaran yang konsisten

Di orasi ini, Prof. Ridwan menyebut sebuah persoalan yang sangat nyata: sering kali persoalan muncul karena tidak ada komitmen anggaran terhadap satu perencanaan sampai perencanaan tersebut menjadi komitmen bersama. Ini bukan kritik administratif, tapi kritik struktural. Karena program yang tidak terkunci di anggaran adalah program yang bisa hilang kapan saja, terutama ketika prioritas politik berubah.

Masalahnya, smart city sering disusun seperti proyek teknologi, bukan proyek pembangunan.

Proyek teknologi biasanya berlogika “selesai dibuat, selesai urusan”. Tetapi smart city tidak bekerja seperti itu. Ia butuh pemeliharaan, pembaruan data, adaptasi proses, pelatihan operator, dan evaluasi dampak. Tanpa anggaran rutin, sistem akan mati perlahan. Aplikasi bisa tetap ada di smartphone, tetapi layanan di belakangnya berhenti bekerja.

Di titik ini, smart city bukan gagal karena kurang inovasi, tetapi gagal karena salah meletakkan inovasi.

Prof. Ridwan sebenarnya menawarkan jalan keluar yang lebih realistis. Ia mengusulkan pemetaan delapan layar kota cerdas agar smart city tidak melompat langsung ke solusi, tetapi memulai dari diagnosis: memahami identitas kota, sejarah-budaya, struktur ruang, sektor pembangunan, ekosistem kecerdasan, kesiapan teknologi, dampak teknologi, dan tata kelola.

Jika delapan layar ini dipakai secara serius, maka kota tidak akan memilih program smart city berdasarkan tren atau gengsi, tetapi berdasarkan relevansi.

Dan relevansi selalu menuntut satu hal: integrasi.

Integrasi bukan hanya integrasi sistem teknologi, tetapi integrasi perencanaan. Prof. Ridwan menyebut kebutuhan hubungan yang saling berhubungan antara rencana pembangunan jangka panjang, rencana pembangunan jangka menengah, rencana sektoral, dan rencana tata ruang.

Secara naratif, ini seperti menyatukan arah kota dari level visi hingga level operasi. Tanpa integrasi, smart city mudah menjadi “hiasan” yang terpisah dari kebutuhan dasar: struktur ruang, pola ruang, layanan publik, dan akses warga.

Di sinilah kritik berikutnya menjadi tajam: perencana sering terlalu fokus pada output tanpa mengetahui akar permasalahan wilayah.

Ini adalah masalah klasik dalam berbagai program pemerintah, bukan hanya smart city. Output mudah diukur: jumlah aplikasi, jumlah sensor, jumlah dashboard. Tetapi akar masalah lebih sulit: ketimpangan akses, pola ruang yang tidak efisien, kemacetan struktural, banjir yang terulang, dan layanan publik yang timpang antar wilayah.

Jika smart city hanya mengejar output, maka ia seperti kota yang memasang lampu terang tanpa membereskan jalannya yang berlubang. Kota terlihat lebih modern, tetapi kualitas hidup tidak berubah.

Untuk menembus masalah itu, Prof. Ridwan menawarkan pendekatan judgement of balance, yaitu upaya mengenali isu, memetakkan isu dalam kelompok dasar, membuat graf hubungan antar isu, lalu mengelompokkan persoalan untuk menentukan prioritas pengembangan. Ini adalah cara berpikir perencana kota yang lebih konseptual tetapi sangat operasional: kota harus tahu masalahnya berada di mana, dan masalah mana yang menjadi “pintu masuk” untuk perbaikan.

Kalau dibawa ke praktik smart city, judgement of balance membantu kota menjawab pertanyaan yang lebih penting daripada “teknologi apa yang kita beli”:

• masalah mana yang paling menghambat kelayakhunian?

• masalah mana yang paling memperbesar ketimpangan?

• masalah mana yang paling layak diselesaikan lewat intervensi digital?

• masalah mana yang seharusnya selesai dulu lewat kebijakan ruang dan tata kelola?

Karena tidak semua masalah kota cocok diselesaikan dengan teknologi.

Di bagian ini, Prof. Ridwan juga menyinggung konteks sistem informasi pemerintah daerah yang kini berjalan, seperti SIPD dan dashboard perencanaan. Ini penting karena smart city sering gagal bukan karena tidak punya data, tetapi karena data tidak dihubungkan dengan siklus perencanaan dan penganggaran.

Ketika data berhenti sebagai laporan, smart city kehilangan kekuatannya. Tetapi ketika data terhubung dengan keputusan anggaran, smart city berubah menjadi alat kendali.

Intinya, smart city yang berkelanjutan bukan smart city yang paling canggih, tetapi smart city yang paling “terkunci” dalam sistem pembangunan: terintegrasi dengan perencanaan, punya dukungan anggaran, dan fokus pada akar masalah.

 

4. City Before Self dan Urban Commons: Mengapa Smart City Harus Lebih Inklusif, Bukan Sekadar Kompetitif

Ada bagian yang sangat manusiawi dalam orasi Prof. Ridwan: ia menutup gagasannya dengan kalimat yang terasa seperti etika profesi perencana kota. Pesan itu sederhana, tetapi menghantam inti banyak kegagalan pembangunan: perencana kota tidak akan selesai selama mereka mendahulukan diri sendiri dibandingkan dengan kota dan tata kelolanya.

Kalimat ini dikenal sebagai city before self.

Di tengah budaya smart city yang sering dipenuhi narasi kompetisi, city before self adalah koreksi yang penting. Karena salah satu jebakan paling halus dalam smart city adalah jebakan paradigma kompetitif: kota berlomba menjadi “paling pintar”, “paling inovatif”, “paling digital”. Dalam lomba itu, teknologi menjadi simbol status. Pemerintah daerah ingin menang penghargaan, ingin diliput, ingin naik peringkat.

Masalahnya, kompetisi bisa menyesatkan.

Prof. Ridwan menyebut bahwa kompetisi antar kota dapat menyesatkan dan perlu evaluasi kritis untuk menghindari jebakan paradigma kompetitif. Ini bukan berarti kota tidak boleh punya daya saing. Tetapi jika daya saing menjadi tujuan tunggal, kota bisa kehilangan orientasi dasarnya: melayani warganya dengan adil.

Di titik ini, city before self berarti memindahkan pusat perhatian dari “siapa yang terlihat paling modern” menjadi “siapa yang paling melindungi kualitas hidup”.

Dan kualitas hidup tidak pernah hanya milik kelompok yang digital-ready. Kota berisi semua orang: yang punya smartphone, yang tidak punya; yang punya literasi digital tinggi, yang tidak; yang bekerja di sektor formal dan informal; yang tinggal di pusat kota dan pinggiran.

Karena itu, smart city yang tidak inklusif akan melahirkan kota yang timpang.

Orasi ini juga membawa konsep commons ke dalam diskusi. Ada commons movement, lalu turunannya menjadi urban commons dan knowledge commons. Jika dipahami secara naratif, commons adalah gagasan bahwa ada sumber daya yang seharusnya dikelola sebagai kepentingan bersama, bukan hanya dikuasai individu atau pasar.

Dalam kota, commons bisa berupa ruang publik, taman kota, jalan, air, udara, bahkan data. Dan ketika kota masuk ke era digital, knowledge commons menjadi relevan karena informasi kota juga menjadi sumber daya publik.

Ini membuka pertanyaan kritis: jika kota mengumpulkan data besar melalui smart city, data itu milik siapa? Untuk siapa data itu dipakai? Apakah ia dipakai untuk memperbaiki layanan publik, atau hanya untuk menguatkan kontrol administratif?

Di sinilah smart city bertemu dengan isu etika, tata kelola, dan keadilan.

City before self mendorong kita untuk melihat teknologi bukan sebagai alat dominasi, tetapi sebagai alat pelayanan. Urban commons mendorong kita untuk memastikan bahwa manfaat smart city tidak dimonopoli oleh segelintir pihak.

Jika dibawa ke praktik, arah inklusif itu bisa terlihat dari beberapa prinsip:

1. desain layanan yang tidak memaksa semua orang “harus digital” untuk bisa mengakses hak dasar

2. teknologi yang memperkuat akses kelompok rentan, bukan hanya mempermudah kelompok yang sudah kuat

3. transparansi data dan akuntabilitas pemanfaatannya

4. ruang publik yang tetap diprioritaskan, bukan digantikan oleh layanan digital semata

5. integrasi smart city dengan perencanaan ruang agar kota tetap sehat secara ekologis

Di bagian akhir, Prof. Ridwan juga mengarah pada transformasi konsep kota cerdas berkelanjutan menuju kota generasi mendatang. Ini seperti menegaskan bahwa smart city bukan konsep “untuk sekarang saja”, tetapi harus mampu bertahan menghadapi tantangan masa depan: perubahan sosial, dinamika ekonomi, perubahan iklim, dan percepatan teknologi.

Dan di titik ini, city before self menjadi etika yang sangat relevan. Karena tantangan kota generasi mendatang tidak bisa diselesaikan dengan ego sektor, ego institusi, atau ego jabatan. Ia hanya bisa diselesaikan dengan tata kelola yang lebih matang dan kolaboratif.

Jika mahasiswa membaca bagian ini, mereka bisa menangkap bahwa smart city bukan sekadar ranah teknologi informasi. Smart city adalah ranah perencanaan, kebijakan, keadilan sosial, dan etika pembangunan.

Jika pekerja membaca bagian ini, terutama yang terlibat dalam pemerintahan atau konsultan, pesan ini terasa sebagai peringatan: proyek smart city yang berorientasi citra akan habis begitu anggaran selesai. Tetapi smart city yang berorientasi warga akan bertahan karena ia menyatu dengan sistem kota.

Dan pada akhirnya, kota cerdas yang berkelanjutan bukan kota yang paling banyak aplikasinya, tetapi kota yang paling mampu menjaga keseimbangan: antara inovasi dan identitas, antara teknologi dan tata kelola, antara kompetisi dan commons, serta antara kepentingan individu dan masa depan kota.

 

5. Smart City dan Dampak Teknologi: Sinergi, Substitusi, dan Risiko Ketimpangan Digital

Kalau smart city hanya dipahami sebagai “teknologi untuk layanan publik”, pembahasannya akan cenderung berhenti pada hal-hal yang aman: aplikasi pengaduan, integrasi data, sistem pembayaran, pusat kendali. Tetapi Prof. Ridwan membawa diskusi ini ke tahap yang lebih kritis: teknologi selalu punya dampak ganda. Ia bisa memperbaiki kota, tetapi juga bisa mengubah kota dengan cara yang tidak kita sadari.

Dalam orasinya, Prof. Ridwan menyinggung gagasan yang muncul dari kajian tentang telekomunikasi dan kota, bahwa perkembangan teknologi dapat memberi efek sinergi, substitusi, dan dampak lain yang lebih kompleks. Ini penting karena di banyak kebijakan daerah, teknologi sering dianggap otomatis positif, seolah digitalisasi selalu berarti kemajuan.

Padahal, efek teknologi dalam kota sering bekerja seperti ini.

Sinergi terjadi ketika teknologi memperkuat aktivitas perkotaan yang sudah ada. Misalnya, transportasi publik bisa menjadi lebih efektif karena data mobilitas lebih baik. Layanan kesehatan bisa lebih cepat karena sistem informasi pasien lebih rapi. Pengambilan keputusan bisa lebih tepat karena data lintas sektor lebih terhubung.

Substitusi terjadi ketika teknologi menggantikan aktivitas fisik tertentu. Contohnya sangat dekat dengan pengalaman pandemi: beberapa proses administrasi tidak harus dilakukan tatap muka, beberapa kelas bisa dilakukan secara daring, beberapa layanan bisa dialihkan ke platform digital. Dalam skala tertentu, substitusi dapat mengurangi mobilitas dan meringankan beban kota.

Tetapi substitusi juga membawa konsekuensi. Ketika aktivitas bergeser ke digital, kota bisa mengalami transformasi ekonomi lokal. Misalnya, kawasan yang sebelumnya hidup karena lalu lintas manusia bisa menurun aktivitasnya. Pola kerja hybrid bisa mengubah kebutuhan ruang kantor. Perubahan ini dapat menggeser nilai lahan dan pola penggunaan ruang.

Ada juga efek lain yang jarang dibicarakan dalam promosi smart city: dampak ketimpangan digital.

Ketika kota makin bergantung pada sistem digital, akses terhadap layanan publik juga makin bergantung pada akses teknologi. Ini bisa membuat kelompok tertentu semakin tertinggal. Mereka yang tidak punya perangkat, tidak punya literasi digital, atau tinggal di area dengan akses internet buruk akan menjadi “warga kelas dua” dalam sistem layanan.

Maka, smart city harus punya kesadaran bahwa inovasi digital bisa memunculkan dua jenis kota dalam satu wilayah: kota yang terkoneksi dan kota yang tertinggal.

Karena itu Prof. Ridwan memasukkan “dampak teknologi” sebagai salah satu layar penting dalam delapan layar kota cerdas. Ini bukan tambahan akademik, tetapi kebutuhan perencanaan. Kota tidak cukup bertanya “apa teknologi yang bisa kita pasang”, tetapi juga harus bertanya “apa dampak teknologi itu terhadap struktur sosial, ruang, dan akses warga.”

Di bagian lain, Prof. Ridwan juga mengangkat data dan analisis tentang hubungan internet, telepon seluler, daya saing, dan anggaran pemerintah dalam konteks Jawa Barat. Ia menyebut bahwa inovasi berupa telepon seluler dan internet memiliki hubungan positif dengan peningkatan daya saing, tetapi belum tentu berhubungan dengan anggaran pemerintah.

Ini membuka sisi analitis yang menarik: teknologi bisa memperkuat daya saing daerah, tetapi efektivitasnya tidak otomatis bergantung pada besarnya anggaran pemerintah. Artinya, kemampuan kota memanfaatkan teknologi bukan hanya soal dana, tetapi soal desain kebijakan, kualitas tata kelola, dan kemampuan mengintegrasikan inovasi dengan kebutuhan nyata.

Dengan kata lain, smart city bukan sekadar persoalan belanja teknologi, tetapi persoalan kecerdasan memilih prioritas.

Dan di sinilah konsep kota cerdas berkelanjutan menjadi lebih masuk akal. Keberlanjutan menuntut kita tidak terjebak pada solusi jangka pendek. Kota bisa membeli sistem mahal, tetapi jika sistem itu tidak relevan, tidak inklusif, dan tidak terpelihara, ia justru menjadi pemborosan yang bertentangan dengan semangat keberlanjutan.

 

6. Kesimpulan: Kota Cerdas Berkelanjutan adalah Pilihan Etis, Bukan Sekadar Inovasi Digital

Orasi Prof. Ridwan Sutriadi memberi satu pesan yang terasa sederhana tetapi sangat penting untuk praktik pembangunan kota di Indonesia: smart city seharusnya tidak dimulai dari teknologi, melainkan dimulai dari cara kota memahami dirinya sendiri.

Lewat pembacaan historis terhadap tradisi perencanaan kota, orasi ini menunjukkan bahwa keberlanjutan dan kecerdasan sudah lama hadir dalam pemikiran perencanaan, jauh sebelum smart city menjadi istilah populer. Kota cerdas berkelanjutan tidak lahir dari pusat kendali atau aplikasi layanan publik, tetapi dari upaya mengelola kota sebagai sistem kehidupan: ruang, masyarakat, ekonomi, ekologi, dan tata kelola.

Delapan layar kota cerdas yang diusulkan memberi cara berpikir yang lebih matang, karena memaksa kota memetakan identitas, sejarah-budaya, ruang, sektor pembangunan, ekosistem kecerdasan, kesiapan teknologi, dampak teknologi, dan tata kelola. Pendekatan ini membuat smart city tidak berjalan sebagai proyek kosmetik, tetapi sebagai strategi pembangunan yang berakar pada konteks.

Orasi ini juga menegaskan bahwa smart city yang tidak terintegrasi dengan sistem perencanaan dan penganggaran akan rentan berhenti sebagai pilot project. Tanpa komitmen anggaran dan integrasi perencanaan lintas dokumen, smart city hanya menjadi rangkaian output yang kehilangan daya hidup. Keberlanjutan tidak bisa dibangun dari program yang putus di tengah jalan.

Bagian yang paling reflektif sekaligus paling tegas muncul ketika Prof. Ridwan menutup dengan pesan city before self. Ini bukan sekadar kalimat motivasi, tetapi etika perencanaan kota. Ia mengingatkan bahwa perencana dan pemangku kepentingan harus mendahulukan kota dan tata kelolanya daripada kepentingan diri atau gengsi kompetisi. Di sinilah smart city diarahkan untuk lebih inklusif, lebih berorientasi pada urban commons, dan lebih adil dalam menghadapi transisi digital.

Pada akhirnya, kota cerdas berkelanjutan bukan kota yang paling canggih, tetapi kota yang paling mampu menjaga keseimbangan: antara inovasi dan identitas, antara teknologi dan tata kelola, antara daya saing dan keadilan, serta antara kepentingan hari ini dan kebutuhan generasi mendatang.

Itulah bentuk kecerdasan yang paling penting dalam kota: bukan kecerdasan mesin, melainkan kecerdasan memilih arah.

 

 

Daftar Pustaka

Institut Teknologi Bandung. Orasi Ilmiah Guru Besar ITB Prof. Ridwan Sutriadi: Kota Cerdas Berkelanjutan Perspektif Perencana Kota. 2024.

Geddes, P. Cities in Evolution: An Introduction to the Town Planning Movement and to the Study of Civics. 1915.

Howard, E. Garden Cities of To-morrow. 1902.

Drucker, P. F. The Age of Discontinuity: Guidelines to Our Changing Society. 1969.

Batty, M. The New Science of Cities. 2013.

1. Pendahuluan

Di banyak organisasi, “transformasi digital” sering diperlakukan seperti tujuan akhir. Perusahaan membangun aplikasi baru, membuat dashboard, memindahkan dokumen ke cloud, dan mengotomasi proses bisnis. Setelah itu, mereka merasa sudah modern. Tetapi semakin kita hidup di era krisis iklim, muncul pertanyaan yang lebih menuntut: modern untuk siapa, dan modern dalam cara apa?

Orasi ilmiah Prof. Kridanto Surendro mengajak kita memikirkan ulang posisi sistem informasi dalam konteks yang lebih besar, yaitu keberlanjutan. Bukan sekadar keberlanjutan dalam arti “sistemnya tidak down”, tetapi keberlanjutan sebagai cara manusia menjaga masa depan planet sambil tetap menjalankan ekonomi.

Narasinya dibuka dengan sesuatu yang sangat mendasar: karbon dioksida sebenarnya bagian dari sistem alami. Makhluk hidup menghasilkan karbon dioksida lewat pernapasan, sementara tumbuhan menyerap karbon dioksida dan menghasilkan oksigen melalui fotosintesis. Namun yang membuatnya menjadi krisis adalah laju dan skala emisi karbon akibat aktivitas manusia, terutama dari pembakaran bahan bakar fosil. Ketika emisi ini terus bertambah, gas rumah kaca menumpuk dan mendorong pemanasan global.

Dalam orasi ini juga disebutkan target yang semakin sering kita dengar dalam diskusi iklim global: emisi harus dikurangi setengah sebelum 2030, lalu mencapai kondisi net zero pada 2050 agar pemanasan global tidak melewati batas 1,5 derajat Celcius. Angka ini bukan sekadar alarm ilmiah, tetapi dasar arah kebijakan dunia, termasuk standar baru di industri.

Yang menarik, Prof. Kridanto tidak berhenti pada narasi iklim sebagai isu lingkungan, melainkan membawa kita ke ranah yang lebih “organisasi”: bagaimana perusahaan, kampus, dan institusi sebenarnya akan berhadapan dengan tuntutan data emisi karbon. Di sinilah sistem informasi menjadi relevan, karena pengurangan emisi bukan hanya keputusan moral, melainkan keputusan operasional yang butuh bukti.

Dan di era sekarang, bukti berarti data.

Tetapi ketika kita bicara data emisi karbon, persoalannya ternyata tidak sesederhana “hitung saja”. Justru inti kritik orasi ini adalah bahwa pengelolaan dan pengolahan data emisi karbon bersifat kompleks dan simpang siur. Perhitungan mungkin terlihat mudah di atas kertas, namun ketika organisasi mencoba benar-benar memotret emisi secara utuh, mereka akan terseret ke labirin data: tersebar di banyak unit, formatnya berbeda, sumbernya bervariasi, dan kadang tidak sinkron.

Kita bisa melihat kenapa banyak laporan keberlanjutan di Indonesia terdengar normatif. Mereka dipenuhi foto kegiatan lingkungan dan kalimat-kalimat komitmen, tetapi miskin penjelasan tentang nilai emisi yang konkret serta perbaikannya dari tahun ke tahun. Ini bukan sekadar masalah komunikasi, melainkan masalah sistem. Kalau datanya tidak tertata, laporan memang hanya bisa jadi narasi.

Dari sini, sustainable information system menjadi gagasan yang sangat praktis: sistem informasi yang tidak hanya membuat organisasi lebih cepat, tetapi juga membuat organisasi lebih bertanggung jawab.

Dalam konteks mahasiswa, topik ini terasa relevan karena banyak generasi muda yang terlibat dalam isu lingkungan, tetapi sering tidak tahu bagaimana mengubah kepedulian menjadi sistem kerja. Dalam konteks pekerja, topik ini bahkan lebih keras: semakin banyak industri dituntut membuktikan emisinya melalui standar global, sehingga “punya data yang bisa dipercaya” bukan lagi pilihan, melainkan syarat bertahan.

 

2. Green ICT dan Green by ICT: Dua Wajah Teknologi yang Sering Tertukar

Salah satu bagian paling penting dari orasi ini adalah pembedaannya terhadap dua istilah yang sering terdengar mirip, tetapi sebenarnya membawa orientasi yang berbeda: Green ICT dan Green by ICT.

Di dunia sistem informasi, Green ICT mengacu pada penggunaan perangkat dan sumber daya teknologi informasi yang ramah lingkungan. Sederhananya, ini tentang membuat teknologi itu sendiri lebih hemat energi, lebih efisien, dan tidak boros sumber daya. Contohnya bisa berupa server yang lebih efisien, penggunaan energi yang lebih rendah, manajemen pendinginan pusat data yang lebih baik, atau kebijakan perangkat keras yang lebih berkelanjutan.

Sedangkan Green by ICT adalah pemanfaatan teknologi informasi untuk membantu mengurangi emisi karbon di luar teknologi itu sendiri. Artinya, teknologi menjadi alat untuk mengurangi emisi dalam sistem yang lebih luas: misalnya efisiensi rantai pasok, optimalisasi transportasi, pengurangan perjalanan lewat sistem kerja jarak jauh yang efektif, pemantauan energi dalam gedung, atau otomatisasi proses yang mengurangi pemborosan material.

Perbedaan dua istilah ini penting karena sering terjadi kesalahan berpikir dalam organisasi. Banyak organisasi merasa sudah “go green” hanya karena mereka mengganti lampu kantor dengan LED atau membeli perangkat hemat energi. Itu baik, tetapi belum tentu menyentuh inti emisi terbesar dalam sistem mereka. Di sisi lain, organisasi bisa saja membangun sistem digital yang canggih untuk efisiensi bisnis, tetapi justru membuat konsumsi energi TIK membengkak karena pusat data membesar dan penggunaan komputasi meningkat.

Di sinilah sustainable information system harus bekerja sebagai penyeimbang: ia tidak boleh hanya memilih salah satu, tetapi memetakan keduanya sebagai dua tanggung jawab yang berjalan bersama.

Orasi ini juga menyebutkan panduan dari World Bank yang mengusulkan perhitungan emisi karbon sektor TIK dengan fokus pada emisi operasional saja. Secara praktis, ini seperti “jalan cepat” untuk memulai: hitung berapa lama komputer digunakan, server berjalan, AC dipakai, dan seterusnya. Dengan pendekatan seperti itu, perhitungan emisi pusat data menjadi lebih mudah.

Namun, Prof. Kridanto juga mengingatkan bahwa kompleksitas emisi tidak bisa selalu dipangkas sesederhana itu. Ada masalah besar yang sering luput ketika organisasi menghitung emisi: emisi yang melekat pada produk atau komponen yang digunakan. Dalam bahasa yang lebih familiar untuk industri, ini terkait emisi pada rantai pasok. Emisi bukan hanya dari aktivitas operasional langsung, tetapi juga dari barang dan jasa yang dipakai organisasi.

Di sini muncul dilema yang sering terjadi dalam praktik. Kalau organisasi hanya menghitung emisi operasional, mereka memang bisa bergerak cepat dan punya angka awal. Tetapi angkanya bisa menipu karena tidak menggambarkan keseluruhan jejak karbon. Sebaliknya, jika organisasi mencoba menghitung semuanya sejak awal, mereka bisa tersandung kompleksitas data dan akhirnya tidak jalan sama sekali.

Sustainable information system seharusnya membantu organisasi keluar dari dilema itu.

Cara berpikirnya adalah: mulai dengan kerangka yang masuk akal, lalu bangun sistem data yang makin matang. Tidak harus sempurna sejak tahun pertama, tetapi harus jelas arahnya.

Dalam orasi ini, Prof. Kridanto mengusulkan perlunya tata kelola emisi karbon dan bahkan membayangkan perlunya sistem terintegrasi yang mirip ERP untuk emisi. Gagasannya sederhana: kalau organisasi bisa menyusun sistem terintegrasi untuk keuangan, supply chain, dan HR, mengapa tidak bisa untuk data emisi?

Jawabannya bukan tidak bisa. Tantangannya adalah kemauan dan desain arsitekturnya.

Karena berbeda dengan data keuangan yang biasanya sudah rapi dalam sistem, data emisi sering berserakan: di gedung, di vendor listrik, di transportasi, di aktivitas pengguna, di pembelian perangkat, bahkan di kebiasaan manusia sehari-hari. Maka sustainable information system harus dimulai dari satu fondasi: arsitektur data yang memetakan sumber dan aliran data emisi.

Bagian ini membuat sustainable information system terasa bukan sebagai topik abstrak, tetapi sebagai proyek nyata: merapikan data, mengurangi simpang siur, dan membuat keputusan berbasis angka yang bisa diverifikasi.

 

3. Mengukur Emisi Aktivitas Mahasiswa: Dari Isu Global ke Kebijakan Kampus yang Nyata

Di banyak forum, isu emisi karbon sering terasa jauh dari kehidupan sehari-hari. Ia terdengar seperti urusan konferensi internasional, target negara, atau negosiasi antar pemerintah. Tetapi orasi Prof. Kridanto Surendro justru menarik isu itu turun ke level yang lebih dekat: aktivitas individu dalam institusi pendidikan, khususnya mahasiswa.

Ini langkah yang menarik, karena kampus sering menempatkan diri sebagai agen perubahan sosial, tetapi jarang mengukur jejak karbon aktivitas internalnya secara serius. Padahal kampus adalah kota kecil. Ada gedung, listrik, ruang kelas, laboratorium, transportasi harian, konsumsi perangkat elektronik, hingga aktivitas belajar mandiri yang terus berulang. Semua itu menghasilkan emisi. Yang membedakan kampus dengan industri adalah karakter aktivitasnya, bukan ketiadaan emisinya.

Dalam penelitian yang disebutkan di orasi, Prof. Kridanto dan tim membatasi kontribusi emisi mahasiswa pada dua kategori utama: Scope 2 dan Scope 3. Scope 2 dipahami sebagai pemanfaatan fasilitas elektronik di kampus seperti penggunaan kelas dan laboratorium. Scope 3 mencakup aktivitas mahasiswa yang terkait dengan proses belajar-mengajar, termasuk kuliah, ujian, praktikum, belajar mandiri, transportasi, dan aktivitas terkait lainnya.

Pembatasan ini penting karena ia menunjukkan metode yang realistis. Mengukur emisi secara total dari kehidupan mahasiswa bisa sangat kompleks. Tetapi dengan membuat batas yang masuk akal dan sesuai konteks kampus, pengukuran menjadi mungkin dilakukan tanpa menunggu sistem sempurna.

Penelitian ini dilakukan dalam periode Agustus 2022 sampai Mei 2023 dengan melibatkan 1.071 mahasiswa dari program studi Teknik Informatika, Sistem dan Teknologi Informasi, serta Magister Informatika.

Hasilnya memberikan angka yang cukup tegas: total emisi karbon yang diperoleh sebesar 612.813 kg per tahun. Jika dibagi per mahasiswa, emisinya sekitar 570,2 kg per tahun, dengan emisi rata-rata harian sebesar 3,08 kg per hari.

Angka-angka ini bukan sekadar statistik. Ia mengubah isu keberlanjutan dari sesuatu yang abstrak menjadi sesuatu yang bisa dibayangkan.

3,08 kg per hari mungkin terdengar kecil jika berdiri sendiri. Tapi ketika dikalikan ribuan mahasiswa, hasilnya menjadi sangat besar. Dan di situlah pesan utamanya muncul: emisi bukan hanya soal pabrik, kendaraan besar, atau industri energi. Emisi juga lahir dari rutinitas yang dianggap normal.

Yang lebih penting, angka ini bisa menjadi dasar kebijakan.

Prof. Kridanto menyebut bahwa dari hasil penelitian, dapat diusulkan beberapa kebijakan untuk mengurangi konsumsi energi dan menciptakan lingkungan ITB yang bersih.

Dalam konteks kampus, kebijakan seperti ini sebenarnya bisa mengambil banyak bentuk, misalnya:

• pengaturan penggunaan ruang kelas dan laboratorium agar lebih efisien

• optimasi jadwal agar mengurangi kebutuhan ruang kosong dengan listrik menyala

• kebijakan transportasi dan akses kampus yang mendorong pilihan lebih rendah emisi

• strategi hybrid learning yang tidak sekadar “online”, tapi benar-benar menekan pemborosan energi dan mobilitas yang tidak perlu

• standardisasi perangkat dan praktik penggunaan energi di lingkungan akademik

Namun, inti dari semua kebijakan itu adalah satu: kebijakan tidak bisa berdiri tanpa data.

Di sinilah sustainable information system berperan sebagai pengubah permainan. Karena tanpa sistem yang rapi, kampus hanya akan mengulang pola “komitmen tanpa ukuran”. Dan ketika tidak ada ukuran, tidak ada cara untuk menilai apakah kebijakan berhasil atau hanya menjadi simbol.

Orasi ini juga menyinggung bahwa banyak sustainability report perusahaan di Indonesia masih normatif: menampilkan foto-foto perbaikan lingkungan, tetapi tidak menjelaskan nilai emisi karbon serta bagaimana perbaikan terjadi dari waktu ke waktu.

Fenomena ini tidak terjadi hanya di perusahaan, tetapi juga berpotensi terjadi di kampus. Kita bisa melakukan banyak kegiatan “hijau”, tetapi jika tidak ada sistem data, kita tidak pernah benar-benar tahu apakah emisi kita turun atau hanya berpindah bentuk.

Dan di sinilah isu emisi mahasiswa menjadi contoh yang kuat. Ia menunjukkan bahwa pengukuran bisa dimulai dari satu unit aktivitas, lalu berkembang menjadi sistem yang lebih luas. Kampus tidak harus menunggu “sistem nasional” untuk mulai bertanggung jawab pada data internalnya.

 

4. Net Zero Emission Framework dan AI: Ketika Sistem Informasi Tidak Hanya Menghitung, Tapi Memprediksi

Salah satu bagian paling menarik dalam orasi Prof. Kridanto adalah gagasannya bahwa sustainable information system seharusnya tidak berhenti pada pencatatan emisi karbon. Ia harus bergerak menuju pengelolaan yang lebih matang: terintegrasi, terencana, dan mampu memprediksi.

Di sini, Prof. Kridanto menjelaskan bahwa untuk mengatasi kompleksitas pengumpulan dan pengelolaan data emisi karbon secara terintegrasi, digunakan rancangan kerja Net Zero Emission Framework yang disusun secara top-down pada level platform kecerdasan bisnis.

Lalu muncul kalimat yang menjadi pembeda besar: platform ini memanfaatkan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan informasi kuantum untuk pemrosesan dan prediksi emisi karbon. Yang dilakukan bukan hanya mencatat dan menghitung, tetapi memprediksi berapa besar emisi karbon yang akan terjadi pada periode tertentu.

Pernyataan ini membawa kita pada satu perubahan mendasar dalam cara organisasi mengelola keberlanjutan.

Selama ini, emisi sering dikelola seperti laporan keuangan yang terlambat. Kita menghitung setelah kejadian, lalu menyimpulkan “tahun ini naik” atau “tahun ini turun”. Tetapi untuk benar-benar menurunkan emisi, organisasi membutuhkan pendekatan proaktif. Mereka perlu tahu tren, memprediksi lonjakan, dan merancang intervensi sebelum masalah membesar.

Dalam bahasa sistem informasi, ini berarti pergeseran dari descriptive analytics menuju predictive analytics. Dari “apa yang terjadi” menuju “apa yang mungkin terjadi”.

Namun, prediksi tidak bisa lahir dari sistem yang datanya berantakan.

Itulah sebabnya orasi ini menekankan kebutuhan arsitektur emisi karbon. Prof. Kridanto menyebut bahwa pengelolaan data emisi karbon tidak sederhana, data bersifat kompleks, tersebar, dan simpang siur. Karena itu perlu upaya membuat arsitektur emisi karbon sebagai rencana pengembangan aplikasi.

Arsitektur data ini pada dasarnya adalah peta yang menjawab pertanyaan besar:

• data emisi datang dari mana?

• siapa pemilik data?

• bagaimana data dikumpulkan?

• format apa yang digunakan?

• seberapa sering data diperbarui?

• bagaimana data dibersihkan dan divalidasi?

• bagaimana data diolah menjadi indikator yang bisa dipakai pimpinan?

Tanpa arsitektur, organisasi akan melakukan pengukuran yang tidak konsisten. Satu unit memakai metode A, unit lain memakai metode B. Hasilnya tidak bisa dibandingkan. Lalu organisasi terjebak dalam laporan yang terlihat “ada angka”, tetapi angka itu tidak bisa dipercaya.

Selain arsitektur, orasi ini juga menekankan pentingnya tata kelola (governance).

Prof. Kridanto mengutip pandangan bahwa tata kelola adalah sistem di mana entitas dapat diarahkan dan dikendalikan sesuai harapan. Ini relevan, karena data emisi bukan hanya data teknis. Ia data yang menyentuh kepentingan banyak pihak: keuangan, operasional, reputasi, dan kepatuhan terhadap standar.

Tanpa tata kelola, sistem informasi emisi akan mengalami masalah klasik:

• data tidak lengkap karena unit enggan melapor

• data tidak konsisten karena definisinya berbeda-beda

• data tidak dipakai karena pimpinan tidak percaya

• data tidak ditindaklanjuti karena tidak ada SOP keputusan

Karena itu, gagasan Prof. Kridanto tentang sistem terintegrasi yang “mirip ERP untuk emisi karbon” terdengar sangat logis.

ERP mengintegrasikan proses keuangan, SDM, logistik, dan produksi dalam satu sistem. Jika organisasi bisa mengintegrasikan uang dan inventori, seharusnya organisasi juga bisa mengintegrasikan jejak karbon. Bedanya, sistem emisi memerlukan definisi yang lebih rumit karena jejak karbon tersebar dalam rantai aktivitas dan rantai pasok.

Orasi ini juga menyebut gagasan Informatika Energi dari Richard T. Watson tahun 2010, yang mengakui peran sistem informasi dalam mengurangi konsumsi energi dan emisi karbon. Ini penting sebagai konteks akademik: sustainable information system bukan ide yang muncul tiba-tiba, tetapi bagian dari evolusi pemikiran bahwa masalah lingkungan bukan hanya masalah teknologi energi, tetapi juga masalah informasi.

Pada akhirnya, bagian ini menguatkan satu kesimpulan analitis:

Sustainable information system bukan sistem informasi yang “bertema hijau”, tetapi sistem informasi yang mampu menciptakan keputusan yang lebih tepat tentang emisi.

Ia menuntut data yang rapi, arsitektur yang jelas, tata kelola yang tegas, dan kemampuan analitik yang naik kelas dari sekadar perhitungan menuju prediksi.

Dan jika sistem seperti ini bisa berjalan di kampus, ia akan menjadi contoh yang kuat bahwa keberlanjutan bukan hanya urusan korporasi besar, tetapi bisa dimulai dari institusi pendidikan sebagai tempat lahirnya pengetahuan dan kebijakan berbasis data.

 

5. Sustainable Information System untuk Organisasi: Dari ESG dan SDGs ke Keputusan Operasional yang Bisa Dipertanggungjawabkan

Setelah emisi karbon mahasiswa dipetakan dan kerangka Net Zero Emission Framework diperkenalkan, orasi Prof. Kridanto Surendro sebenarnya mendorong kita ke satu pertanyaan yang lebih besar: apa dampaknya bagi organisasi secara keseluruhan?

Karena jika sustainability hanya berhenti pada slogan atau kampanye, organisasi tidak akan berubah. Perubahan baru terjadi ketika keberlanjutan masuk ke mekanisme kerja sehari-hari: anggaran, target, prosedur, dan sistem evaluasi.

Di sinilah sustainable information system menjadi penting. Ia berfungsi sebagai mesin yang mengubah “komitmen hijau” menjadi keputusan operasional yang bisa dipertanggungjawabkan.

Untuk memahami urgensinya, kita perlu melihat bagaimana tekanan global terhadap organisasi berkembang. ESG (Environmental, Social, Governance) bukan lagi istilah untuk laporan tahunan. Ia berubah menjadi cara investor, regulator, dan pasar menilai kredibilitas perusahaan. SDGs juga bukan sekadar proyek sosial, tetapi sering menjadi kerangka komunikasi global tentang kontribusi organisasi terhadap pembangunan berkelanjutan.

Namun, masalahnya tetap sama: tanpa sistem data, ESG dan SDGs mudah berubah menjadi narasi kosong.

Orasi ini menyoroti fenomena yang banyak orang sebenarnya sudah rasakan tetapi jarang disebut langsung: banyak laporan keberlanjutan perusahaan di Indonesia masih normatif. Laporan tersebut sering menampilkan dokumentasi kegiatan dan pernyataan komitmen, tetapi belum menjelaskan nilai emisi karbon secara jelas serta bagaimana nilai itu berubah dari waktu ke waktu. Ini membuat sustainability report lebih dekat dengan komunikasi reputasi daripada alat manajemen.

Di titik ini, sustainable information system bekerja sebagai koreksi.

Sistem informasi yang berkelanjutan tidak bertugas membuat laporan terlihat menarik, tetapi memastikan data emisi dan dampaknya benar-benar tercatat, tervalidasi, dan bisa digunakan untuk mengambil keputusan.

Dalam praktik organisasi, ini akan memengaruhi banyak area.

Pertama, organisasi akan dipaksa mendefinisikan apa yang dimaksud dengan emisi, dan bagaimana emisi dihitung.

Tanpa definisi yang konsisten, angka akan selalu bisa diperdebatkan. Itulah sebabnya orasi ini menekankan kompleksitas data emisi yang simpang siur. Jika sumber data tersebar dan formatnya berbeda-beda, maka organisasi cenderung menghasilkan perhitungan yang tidak konsisten antar unit.

Kedua, organisasi akan dipaksa membangun arsitektur data emisi.

Arsitektur di sini bukan sekadar diagram teknis, tetapi peta tanggung jawab dan aliran informasi. Ia menetapkan siapa pemilik data, siapa yang menginput, siapa yang mengolah, siapa yang memverifikasi, dan siapa yang menggunakan data tersebut untuk keputusan. Dengan arsitektur, emisi tidak lagi menjadi isu yang “ditaruh di divisi lingkungan”, tetapi menjadi isu lintas unit yang bisa ditelusuri.

Ketiga, organisasi akan masuk ke tahap yang lebih dewasa: pengendalian, bukan hanya pengukuran.

Banyak organisasi hari ini berada pada fase awal: mereka baru belajar menghitung emisi. Tetapi menghitung emisi saja belum mengurangi emisi. Pengurangan emisi membutuhkan kontrol, dan kontrol membutuhkan sistem.

Di sinilah pendekatan yang memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menjadi relevan. Dalam orasi, ditegaskan bahwa platform yang dikembangkan tidak hanya menghitung emisi, tetapi memprediksi emisi pada periode tertentu. Ini mengubah pola pikir organisasi: dari reaktif menjadi proaktif.

Jika organisasi tahu bahwa emisi bulan depan diprediksi naik karena pola konsumsi energi tertentu, organisasi bisa merancang intervensi: menata ulang jadwal operasional, mengoptimalkan penggunaan energi, atau mengubah kebijakan penggunaan fasilitas.

Keempat, sustainable information system membuat keberlanjutan lebih “terasa” bagi pekerja.

Salah satu alasan sustainability sering gagal diterapkan adalah karena pekerja tidak tahu apa yang harus mereka ubah. Mereka hanya mendengar target besar seperti net zero 2050, tetapi tidak melihat hubungan antara pekerjaan harian dengan target itu.

Ketika data emisi dipecah menjadi aktivitas dan proses, hubungan itu mulai terlihat. Misalnya, konsumsi listrik gedung, pemakaian AC, jadwal laboratorium, mobilitas harian, atau penggunaan perangkat. Semua ini bukan hal abstrak. Semua ini adalah perilaku organisasi.

Maka sustainable information system sebenarnya bukan hanya alat teknis, tetapi alat perubahan perilaku kolektif. Ia membuat organisasi bisa mengatakan, “di titik ini emisi kita naik,” dan “di titik itu emisi kita turun,” dengan alasan yang bisa ditelusuri.

Kelima, sistem ini menjadi jembatan antara kebijakan dan audit.

Dalam dunia bisnis, komitmen yang serius selalu harus bisa diaudit. Begitu perusahaan masuk ke rantai pasok global, tuntutan audit akan semakin kuat. Dan audit tidak bisa dipenuhi dengan cerita, tetapi dengan data.

Sustainable information system membantu organisasi menjawab pertanyaan audit dengan lebih tegas: data apa yang dipakai, bagaimana dikumpulkan, bagaimana dihitung, dan bagaimana konsisten antar periode.

Jika kita rangkum, orasi ini membawa pesan bahwa keberlanjutan tidak akan stabil jika bergantung pada kampanye. Keberlanjutan baru stabil jika ia masuk ke sistem informasi organisasi.

6. Kesimpulan: Sistem Informasi Berkelanjutan Adalah Infrastruktur Data untuk Masa Depan Rendah Karbon

Orasi Prof. Kridanto Surendro memperlihatkan bahwa krisis iklim bukan hanya isu energi dan lingkungan, tetapi juga isu informasi. Target global seperti pengurangan emisi sebelum 2030 dan net zero 2050 menuntut organisasi memiliki kemampuan yang lebih serius dalam mengelola data.

Tetapi data emisi karbon bukan data yang sederhana. Dalam orasi ini ditekankan bahwa pengelolaan dan pengolahan data emisi karbon bersifat kompleks, tersebar, dan simpang siur. Karena itu, organisasi tidak bisa mengandalkan pendekatan manual atau laporan normatif. Mereka membutuhkan sistem informasi yang dirancang secara khusus untuk keberlanjutan.

Perbedaan antara Green ICT dan Green by ICT menunjukkan bahwa teknologi informasi punya dua tanggung jawab sekaligus: membuat infrastrukturnya sendiri lebih hemat energi, dan membantu menurunkan emisi di sistem organisasi yang lebih luas. Sustainable information system berada di tengah keduanya, sebagai pendekatan yang tidak hanya mendigitalisasi proses, tetapi memastikan digitalisasi menghasilkan dampak rendah karbon yang terukur.

Penelitian emisi aktivitas mahasiswa menjadi contoh konkret bahwa pengukuran bisa dilakukan dengan batas yang realistis, misalnya melalui Scope 2 dan Scope 3. Hasilnya menunjukkan emisi tahunan yang besar dan emisi rata-rata harian per mahasiswa yang cukup signifikan jika dilihat secara kolektif. Data seperti ini mengubah keberlanjutan dari isu moral menjadi isu operasional yang bisa dikelola melalui kebijakan kampus.

Orasi ini juga menunjukkan arah yang lebih maju: pembangunan Net Zero Emission Framework berbasis kecerdasan bisnis yang memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk memproses serta memprediksi emisi karbon. Pendekatan ini menandai pergeseran dari sekadar menghitung emisi menjadi memprediksi dan mengendalikan emisi.

Pada akhirnya, sustainable information system dapat dibaca sebagai bentuk infrastruktur baru: infrastruktur data untuk masa depan rendah karbon. Organisasi yang mampu membangun arsitektur data emisi, tata kelola yang jelas, serta analitik yang matang akan lebih siap menghadapi tuntutan global. Organisasi yang tidak siap akan tertinggal, bukan karena tidak peduli, tetapi karena tidak memiliki sistem yang memadai untuk membuktikan dan mengendalikan dampaknya.

Bagi mahasiswa, artikel ini menunjukkan bahwa sistem informasi bukan hanya alat bisnis, tetapi alat keberlanjutan yang semakin penting di masa depan. Bagi pekerja, artikel ini menegaskan bahwa keberlanjutan tidak bisa lagi diperlakukan sebagai urusan “bagian lain”, tetapi harus masuk ke inti sistem kerja, karena tuntutan data dan audit akan semakin keras.

Dan bagi institusi seperti kampus, keberlanjutan adalah kesempatan untuk menjadi contoh: membangun sistem berbasis data yang bukan hanya mengurangi emisi, tetapi juga mendidik generasi yang terbiasa membuat keputusan berbasis bukti.

 

 

Daftar Pustaka

Institut Teknologi Bandung. Orasi Ilmiah Guru Besar ITB Prof. Kridanto Surendro: Sustainable Information System. 2024.

Watson, R. T. Energy Informatics: A New Discipline. 2010.

World Bank. Digital Development dan pedoman pendekatan emisi sektor TIK. (diakses 2026).

UNFCCC. Net Zero dan jalur pembatasan pemanasan global 1,5°C. (diakses 2026).

GHG Protocol. Corporate Accounting and Reporting Standard (Scope 1, 2, 3). (diakses 2026).

1. Pendahuluan

Ada momen menarik dalam sejarah teknologi modern: ketika cahaya biru yang tampaknya sederhana justru membuka jalan bagi revolusi besar. Prof. Pepen Arifin memulai orasinya dengan menyinggung Nobel Fisika 2014 yang diberikan atas kontribusi pengembangan LED biru efisien. Ini bukan sekadar cerita penghargaan, tetapi pengingat bahwa inovasi besar sering lahir dari keberhasilan “menaklukkan detail” yang sebelumnya dianggap sulit.

Di kehidupan sehari-hari, LED adalah benda yang nyaris tidak kita sadari. Ia sekadar lampu kecil, murah, dan selalu ada. Tetapi begitu kita memikirkan LED putih yang sekarang mendominasi pencahayaan, kita akan menemukan bahwa warna putih sebenarnya adalah hasil rekayasa: gabungan elemen merah, hijau, dan biru, dengan biru menjadi komponen yang lama menjadi tantangan.

Di titik inilah orasi Prof. Pepen terasa seperti membuka pintu ke ruang mesin teknologi. LED bukan hanya “bohlam modern”, tetapi struktur berlapis yang disusun dari material semikonduktor dalam bentuk lapisan tipis, salah satunya berbasis galium nitrida (GaN) dan turunannya seperti aluminium galium nitrida (AlGaN) serta indium galium nitrida (InGaN).

Mengapa lapisan tipis ini begitu penting? Karena dalam semikonduktor, cahaya adalah konsekuensi dari peristiwa yang sangat spesifik: elektron berpindah dari pita konduksi ke pita valensi, lalu energi yang dilepas berubah menjadi foton. Warna foton itu bukan hasil “cat”, melainkan ditentukan oleh lebar celah pita energi materialnya.

Dan di sinilah konsep kunci orasi ini muncul: bandgap engineering.

Prof. Pepen menjelaskan bahwa pada sistem Ga-In-N, lebar celah pita energi GaN berada di sekitar 3,49, sedangkan InN sekitar 0,7. Dengan mengatur komposisi, celah pita energinya bisa dibuat bervariasi. Artinya, kita bisa “menyetel” material agar memancarkan warna tertentu. Jika disederhanakan untuk pembaca non-fisika: di dunia LED modern, warna bukan dipilih belakangan, tetapi ditentukan sejak proses sintesis materialnya.

Namun, ada tantangan yang jauh lebih besar dari sekadar konsep teoritis: bagaimana membuat material itu benar-benar tumbuh sebagai lapisan tipis dengan kualitas kristal yang baik?

Dalam orasi ini, Prof. Pepen membawa pembaca menuju proses yang menjadi tulang punggung produksi semikonduktor tertentu: metal-organic chemical vapor deposition (MOCVD). MOCVD bukan hanya “alat”, tetapi ekosistem proses yang mengatur bagaimana atom-atom tersusun rapi, lapis demi lapis, menjadi struktur kristal yang berfungsi secara elektronik.

Kita sering mendengar narasi kemandirian teknologi semikonduktor hanya sebagai urusan industri besar dan geopolitik. Tetapi orasi ini menunjukkan sisi yang lebih fundamental: kemandirian dimulai dari penguasaan proses sintesis.

Karena jika negara belum bisa menumbuhkan materialnya sendiri, maka negara akan selalu bergantung—bukan hanya pada chip jadi, tetapi pada kemampuan paling awal dalam rantai nilai: menghasilkan material fungsional.

 

2. Dari Teori Bandgap ke Lapisan Tipis: Bagaimana MOCVD “Menyusun” Semikonduktor Paduan

Kalau bandgap engineering adalah tujuan, maka MOCVD adalah cara.

Dalam orasi, Prof. Pepen menjelaskan proses penumbuhan GaN sebagai cerita tentang transformasi bahan dasar menjadi struktur kristal. Gambaran sederhananya seperti ini: kita menyiapkan substrat, lalu memulai pertumbuhan sehingga terbentuk “pulau-pulau” material di permukaan. Setelah pulau-pulau itu menyatu, pertumbuhan berlanjut ke lapisan berikutnya sampai diperoleh ketebalan tertentu.

Pola pertumbuhan ini memberi pesan penting: penumbuhan lapisan tipis bukan sekadar menambahkan material. Ia adalah proses mengatur keteraturan.

Karena jika keteraturan tidak terjadi, material bisa berubah menjadi polikristal atau amorfus. Dan dalam semikonduktor, ini bukan sekadar perbedaan estetika. Struktur kristal memengaruhi sifat elektronik, performa, hingga stabilitas.

Maka setelah penumbuhan, pertanyaan pertama bukan “apakah lapisan sudah terbentuk?”, tetapi “apakah yang terbentuk benar-benar GaN dengan struktur kristal yang benar?”.

Orasi ini menekankan bahwa karakterisasi menjadi bagian yang tidak bisa dipisahkan dari sintesis. Salah satu karakterisasi yang penting adalah difraksi sinar-X untuk memastikan identitas material serta konstanta kisi yang menjadi semacam sidik jari struktur kristal.

Di titik ini, MOCVD terlihat bukan sebagai proses tunggal, melainkan sistem yang mencakup:

• kimia prekursor

• kontrol temperatur

• dinamika gas

• reaksi dekomposisi

• reaksi pembentukan material

• dan verifikasi melalui karakterisasi

Lalu Prof. Pepen masuk pada detail yang membuat MOCVD terasa “hidup”: bagaimana sumber gallium dan nitrogen disiapkan.

Gallium dalam kondisi biasa adalah logam, sedangkan nitrogen adalah gas. Dua wujud ini tidak mudah bereaksi langsung untuk membentuk GaN. Tetapi di sinilah peran kimia organologam: gallium diikat dalam senyawa trimethyl gallium. Pada temperatur sekitar 400 derajat, senyawa ini dapat terdekomposisi menghasilkan atom gallium yang siap bereaksi.

Sementara itu, nitrogen biasanya dipasok lewat amonia yang dipanaskan pada temperatur tinggi (sekitar 1000 derajat) agar menghasilkan atom nitrogen aktif. Atom gallium dan nitrogen inilah yang kemudian bereaksi membentuk GaN pada permukaan lapisan tipis.

Di sini terlihat sebuah dilema produksi: temperatur tinggi membantu reaksi, tetapi juga membawa risiko. Prof. Pepen menyebut efek yang bisa terjadi pada temperatur tinggi seperti difusi, dekomposisi, dan segregasi yang dapat menurunkan kualitas material.

Dilema ini sangat penting, karena ia memperlihatkan bahwa sintesis semikonduktor bukan hanya tantangan “apakah bisa jadi”, tetapi tantangan “bagaimana membuatnya konsisten bagus”.

Orasi ini lalu menawarkan solusi strategis melalui pendekatan plasma-assisted. Alih-alih memakai amonia, nitrogen murni digunakan dan diaktifkan dengan gelombang mikro agar berubah menjadi atom nitrogen teraktivasi.

Kalau dijelaskan secara naratif, pendekatan ini seperti memindahkan beban kerja dari temperatur tinggi ke aktivasi plasma. Tujuannya bukan sekadar membuat proses lebih modern, tetapi membuat kualitas lebih terjaga dengan mengurangi risiko yang muncul dari suhu ekstrem.

Di tahap yang lebih lanjut, Prof. Pepen juga menceritakan pengembangan sistem MOCVD dengan lebih dari satu reaktor, termasuk sistem termal dan sistem khusus oksida, sehingga mampu menghasilkan berbagai jenis material: semikonduktor paduan, semikonduktor oksida, dan material lain.

Pada akhirnya, bagian ini mengantar kita pada poin yang terasa sangat “Indonesia”: tonggak capaian riset.

Prof. Pepen menyebut bahwa pada periode 1999–2000, mereka berhasil menumbuhkan lapisan tipis GaN, GaAs, dan GaSb—sebuah capaian yang disebut sebagai tonggak karena material tersebut berhasil ditumbuhkan pertama kali di Indonesia. Ini bukan sekadar pencapaian laboratorium, tetapi pencapaian strategis: bukti bahwa proses sintesis yang biasanya mahal dan kompleks bisa dikuasai secara lokal.

Bahkan ketika tim berhasil menumbuhkan AlGaN dan mempresentasikannya di konferensi, mereka mendapat apresiasi karena dianggap mampu menumbuhkan nitrida dan AlGaN yang sebelumnya dipercaya tidak akan berhasil karena laju pertumbuhan rendah dan tingginya defek.

Di bagian ini, orasi seperti memberi pesan diam-diam: dalam dunia semikonduktor, kemampuan menumbuhkan material bukan sekadar kompetensi, tetapi legitimasi. Jika bisa menumbuhkan material kompleks, maka pintu menuju aplikasi yang lebih tinggi terbuka.

 

3. Dari Lapisan Tipis ke Fungsi: Doping, Paduan, dan Jalan Menuju Perangkat Elektronik Modern

Kalau penumbuhan lapisan tipis adalah fondasi, maka pertanyaan berikutnya lebih menentukan: lapisan tipis itu bisa dipakai untuk apa?

Dalam industri semikonduktor, “bisa tumbuh” belum tentu berarti “bisa dipakai”. Material yang berhasil ditumbuhkan masih harus memenuhi syarat fungsi: konduktivitasnya sesuai, cacat kristalnya tidak berlebihan, dan sifat optiknya bisa diandalkan. Untuk sampai ke tahap itu, ada satu konsep yang selalu muncul sebagai kunci: doping.

Doping adalah proses memasukkan pengotor (impurity) terkontrol ke dalam semikonduktor untuk mengubah sifat listriknya. Tanpa doping, banyak semikonduktor hanya akan berada pada kondisi “netral” yang tidak cukup berguna untuk membentuk perangkat. Dengan doping, material bisa dibuat menjadi tipe-n (lebih banyak elektron) atau tipe-p (lebih banyak hole). Dan begitu dua tipe ini bisa dikendalikan, maka struktur dasar perangkat elektronik seperti dioda dan LED bisa dibangun.

Di dalam konteks GaN, doping punya tantangan khas. GaN adalah semikonduktor dengan celah pita energi lebar dan struktur yang relatif “keras” dari sisi ikatan atomnya. Ini membuatnya sangat menarik untuk perangkat daya tinggi dan perangkat optoelektronik tertentu, tetapi juga membuat pengendalian doping menjadi bagian yang tidak mudah.

Orasi Prof. Pepen mengisyaratkan bahwa pengembangan riset bukan hanya berhenti pada penumbuhan GaN murni, tetapi bergerak menuju variasi material dan kontrol sifat. Ini terlihat dari fokus pada semikonduktor paduan seperti AlGaN dan InGaN, yang sejak awal memang menjadi inti bandgap engineering.

Dalam narasi teknologi LED, kita bisa melihat bandgap engineering sebagai “cara menulis warna” pada material. InGaN, misalnya, menjadi material yang penting karena memungkinkan emisi pada rentang yang relevan untuk LED biru. Jika kita memikirkan LED putih sebagai gabungan warna, maka keberhasilan menguasai material untuk emisi biru adalah bagian yang menentukan mengapa LED modern bisa menjadi murah, stabil, dan efisien.

Tetapi bandgap engineering bukan hanya untuk cahaya.

Semikonduktor paduan seperti AlGaN juga menjadi penting untuk perangkat elektronik berdaya tinggi, termasuk keluarga transistor tertentu. Di sini, “fungsi” material tidak lagi dinilai dari warna cahaya, tetapi dari ketahanannya terhadap tegangan tinggi, kemampuannya bekerja pada temperatur tinggi, serta efisiensi dalam kondisi operasi berat.

Jika dibaca dari perspektif Indonesia, bagian ini menarik karena ia menggeser narasi semikonduktor dari “kita butuh chip” menjadi “kita perlu kuasai proses yang memungkinkan perangkat itu ada”.

Karena pada akhirnya, industri semikonduktor berdiri di atas dua pilar besar:

1. material science: bagaimana material ditumbuhkan dan dikendalikan

2. device engineering: bagaimana material itu disusun menjadi perangkat yang berfungsi

Orasi Prof. Pepen memperlihatkan bahwa pilar pertama adalah syarat mutlak untuk masuk ke pilar kedua.

Pada sisi lain, ada satu hal yang sering menghambat negara berkembang untuk masuk ke semikonduktor: begitu materialnya semakin kompleks, risetnya semakin mahal, dan toleransi kesalahan semakin kecil. Di sinilah nilai MOCVD menjadi semakin jelas. MOCVD bukan sekadar metode deposisi, tetapi platform industri yang sudah terbukti sebagai tulang punggung produksi material tertentu.

Karena itu, ketika sebuah tim riset mampu menunjukkan bahwa material seperti AlGaN dapat ditumbuhkan, hal itu bukan hanya hasil lab. Itu adalah sinyal bahwa kompetensi proses sudah menyentuh zona yang selama ini dianggap sulit: pertumbuhan dengan laju rendah, kontrol komposisi yang ketat, dan manajemen cacat kristal yang rumit.

Dan sebenarnya, inilah jantung dari “kemandirian semikonduktor” jika dibaca secara jujur. Negara tidak bisa meloncat langsung ke produksi chip massal tanpa menguasai kemampuan menumbuhkan material dengan kualitas yang dapat diterima.

Jika mahasiswa membaca bagian ini, mereka bisa menangkap bahwa semikonduktor bukan dunia satu langkah. Ia bertahap. Dan setiap tahap punya tantangan yang berbeda.

Jika pekerja industri membaca bagian ini, terutama yang bergerak di manufaktur atau R&D, mereka akan melihat betapa pentingnya sebuah ekosistem proses: kontrol temperatur, kontrol prekursor, stabilitas reaktor, hingga kemampuan karakterisasi. Tanpa itu, kualitas tidak bisa distabilkan. Dan tanpa stabilitas kualitas, tidak ada produk.

 

4. Tantangan dan Arah Strategis: Mengapa Penguasaan MOCVD Bukan Sekadar Ilmu, Tapi Aset Negara

Salah satu kekuatan orasi Prof. Pepen adalah cara ia menempatkan riset MOCVD dalam dua dimensi sekaligus: dimensi ilmiah dan dimensi strategis.

Dari sisi ilmiah, tantangan MOCVD terlihat pada detail proses: bagaimana menjaga reaksi berjalan pada kondisi yang tepat, bagaimana menekan defek kristal, bagaimana menghindari efek temperatur tinggi seperti difusi dan segregasi, dan bagaimana memastikan bahwa penumbuhan benar-benar menghasilkan material yang diinginkan, bukan hanya “lapisan yang tampak ada”.

Tetapi dari sisi strategis, tantangannya lebih luas: apakah sebuah negara bisa mempertahankan proses itu secara berkelanjutan?

Dalam dunia semikonduktor, kemampuan bukan hanya soal “pernah berhasil”. Kemampuan adalah soal “bisa dilakukan berulang kali dengan kualitas serupa”. Dan kemampuan itu mensyaratkan sistem pendukung:

• akses bahan baku dan prekursor yang konsisten

• fasilitas laboratorium yang memadai (termasuk lingkungan bersih)

• kemampuan pemeliharaan alat yang kompleks

• ketersediaan SDM lintas disiplin: fisika, kimia, material, elektro

• alur pendanaan riset yang tidak putus di tengah jalan

Jika salah satu komponen ini rapuh, maka kompetensi yang dibangun akan menjadi kompetensi yang “sesekali bisa”, bukan kompetensi yang “menjadi budaya”.

Orasi ini, secara implisit, juga menunjukkan realitas bahwa menguasai MOCVD berarti menguasai teknologi yang sangat sensitif terhadap konsistensi proses. Tidak seperti beberapa bidang rekayasa lain yang masih memberi ruang toleransi, semikonduktor menuntut presisi. Dan presisi membutuhkan disiplin operasional.

Di sinilah nilai pendekatan plasma-assisted menjadi penting. Ia memperlihatkan bahwa riset tidak berhenti pada “mengulang resep yang sudah ada”, tetapi mencari cara agar proses lebih aman, lebih stabil, dan lebih sesuai untuk kualitas yang lebih baik.

Untuk pembaca mahasiswa, bagian ini mengajarkan bahwa inovasi dalam semikonduktor sering bukan inovasi “produk baru”, tetapi inovasi “cara produksi”. Teknologi besar lahir dari perbaikan proses kecil yang konsisten.

Untuk pembaca pekerja, terutama yang bekerja pada sistem produksi atau quality, ini terasa sangat familiar. Karena di industri, kualitas jarang meloncat drastis. Kualitas biasanya lahir dari kontrol proses yang disiplin dan perbaikan bertahap.

Di Indonesia, tantangan semikonduktor sering dibicarakan pada level “kita belum punya pabrik chip”. Tetapi orasi Prof. Pepen mengingatkan bahwa keberhasilan tidak harus dibaca sebagai “pabrik besar atau tidak sama sekali”. Keberhasilan juga bisa dibaca sebagai kemampuan menguasai proses inti, membangun kompetensi SDM, dan menciptakan fondasi untuk ekosistem riset-industri.

Karena jika kita jujur, negara-negara yang menjadi pemain semikonduktor hari ini pun tidak langsung lahir dengan pabrik raksasa. Mereka membangun kompetensi melalui tahapan panjang: dari laboratorium, ke pilot scale, lalu ke produksi. Tahapan itu membutuhkan ketekunan pada proses yang tampak kecil, tetapi sebenarnya menentukan.

Dalam konteks itu, pencapaian penumbuhan material semikonduktor tertentu secara lokal dapat dibaca sebagai tonggak yang punya efek jangka panjang:

1. menumbuhkan kepercayaan bahwa teknologi dapat dikuasai

2. membuka peluang riset lanjutan ke perangkat dan aplikasi

3. membangun generasi peneliti dan insinyur yang paham proses dari hulu

4. memperkecil ketergantungan pada pihak luar untuk kompetensi fundamental

Dan jika kita tarik ke kebutuhan Indonesia sekarang, penguasaan semikonduktor paduan berbasis GaN dan turunannya punya potensi aplikasi yang luas, bukan hanya LED. Ia bersinggungan dengan kebutuhan energi, transportasi, komunikasi, dan sistem elektronik berdaya tinggi yang semakin dibutuhkan.

Dengan kata lain, pengembangan MOCVD adalah investasi jangka panjang.

Ia tidak selalu terlihat seperti produk yang bisa langsung dijual besok pagi. Tetapi tanpa investasi seperti ini, Indonesia akan selalu menjadi pembeli pada level hilir, dan akan kesulitan naik kelas dalam rantai nilai teknologi.

 

5. Pelajaran Praktis dari MOCVD: Apa yang Sebenarnya Sedang Dibangun Selain Material

Orasi Prof. Pepen Arifin pada dasarnya tidak hanya bercerita tentang satu teknik penumbuhan lapisan tipis. Jika dibaca dengan kacamata lebih luas, orasi ini sedang membangun narasi tentang “apa arti kemampuan” dalam teknologi semikonduktor.

Kita sering membicarakan semikonduktor sebagai produk jadi: chip, LED, laser, sensor, atau komponen daya. Tetapi orasi ini menunjukkan bahwa produk jadi hanyalah puncak gunung es. Bagian yang lebih besar berada di bawah permukaan: proses sintesis, kontrol parameter, konsistensi kualitas, dan kemampuan karakterisasi.

Di titik ini, MOCVD menjadi lebih dari sekadar metode deposisi. Ia menjadi semacam sekolah yang memaksa kita memahami teknologi dari hulu.

Ada tiga pelajaran praktis yang terasa kuat jika kita menurunkan isi orasi ini ke konteks mahasiswa dan pekerja.

Pertama, kemandirian teknologi dimulai dari kemampuan memproduksi dengan kualitas yang bisa diulang.

Dalam semikonduktor, keberhasilan sesungguhnya bukan “sekali berhasil menumbuhkan lapisan”. Keberhasilan adalah kemampuan menjaga hasil yang konsisten, karena industri hanya bisa berjalan jika kualitas bisa diprediksi dan distabilkan. Artinya, keberhasilan butuh disiplin proses: kontrol temperatur, kontrol aliran gas, kontrol reaktor, dan stabilitas prekursor.

Pelajaran ini terdengar sederhana, tetapi sangat penting untuk mentalitas industri Indonesia. Banyak inovasi kita sering berhenti pada prototipe yang bagus. Tapi prototipe yang bagus belum otomatis menjadi teknologi yang bisa diandalkan. MOCVD menuntut kita keluar dari budaya “sekadar berhasil” menuju budaya “mampu mengulang hasil”.

Kedua, bandgap engineering mengajarkan bahwa desain modern adalah desain sifat material, bukan hanya desain bentuk.

Di banyak industri rekayasa klasik, desain sering berarti desain geometri: ukuran, bentuk, struktur. Tetapi dalam semikonduktor modern, desain berarti mengatur struktur elektronik material. Warna cahaya dari LED, misalnya, bukan hasil pemilihan warna di akhir, tetapi hasil dari komposisi paduan dan lebar celah pita energi.

Ini mengubah cara melihat inovasi. Inovasi bukan hanya bentuk baru, tetapi cara baru menyusun material agar menghasilkan fungsi yang diinginkan. Dan kemampuan seperti ini tidak bisa datang dari “trial and error” cepat. Ia membutuhkan pemahaman fundamental yang kuat.

Bagi mahasiswa, ini bisa menjadi pengingat bahwa teori pita energi, rekombinasi elektron, dan struktur kristal bukan sekadar materi kuliah yang abstrak. Ia adalah bahasa yang dipakai industri untuk menentukan performa.

Bagi pekerja, ini berarti bahwa peningkatan produk kadang tidak butuh perubahan besar di desain makro, tetapi perubahan detail di komposisi material atau proses deposisi. Dengan kata lain, inovasi bisa lahir dari penguasaan proses dan material.

Ketiga, kualitas material adalah hasil interaksi antara kimia, fisika, dan kontrol sistem.

Orasi ini menunjukkan bahwa penumbuhan material seperti GaN bukan sekadar mencampurkan unsur gallium dan nitrogen. Ada tahapan dekomposisi prekursor, aktivasi nitrogen, reaksi di permukaan, hingga risiko yang muncul jika temperatur terlalu tinggi. Bahkan pendekatan plasma-assisted dipakai untuk menciptakan nitrogen aktif tanpa bergantung pada kondisi termal ekstrem.

Ini mengajarkan bahwa kualitas material tidak hanya ditentukan oleh “bahan”, tetapi juga oleh cara bahan itu diperlakukan. Dalam industri, konsep ini sangat relevan dengan kualitas proses produksi apa pun: banyak kegagalan produk bukan karena bahan jelek, tetapi karena prosesnya tidak terkendali.

Jika kita tarik lebih jauh, MOCVD juga membangun satu hal yang sering dilupakan dalam diskusi teknologi: ekosistem kompetensi.

Teknologi semikonduktor tidak bisa berdiri sendirian. Ia membutuhkan fasilitas yang mahal, lingkungan kerja yang bersih, sistem keselamatan bahan kimia, kalibrasi alat, serta budaya dokumentasi proses yang rapi. Semua ini bukan aksesori, melainkan syarat dasar agar riset bisa naik kelas dari eksperimen menjadi fondasi industri.

Karena itu, salah satu nilai terbesar dari penguasaan MOCVD di Indonesia adalah pembentukan “tradisi proses”. Tradisi ini adalah sesuatu yang tidak bisa dibeli instan, dan justru menjadi pembeda negara yang bisa memproduksi teknologi tinggi dengan negara yang hanya bisa menggunakannya.

 

6. Kesimpulan: MOCVD sebagai Fondasi Bandgap Engineering dan Jalan Panjang Kemandirian Semikonduktor

Jika orasi ini dirangkum dalam satu ide utama, maka idenya adalah: pengembangan MOCVD adalah cara membangun kemampuan sintesis semikonduktor paduan yang menjadi dasar teknologi modern, terutama pada sistem GaN dan turunannya.

Orasi Prof. Pepen menunjukkan bahwa semikonduktor paduan bukan sekadar variasi material, tetapi alat untuk mengatur fungsi. Dengan bandgap engineering, celah pita energi dapat disetel melalui komposisi, sehingga emisi cahaya dan karakter perangkat dapat diarahkan sesuai kebutuhan. Dalam konteks LED modern, keberhasilan menguasai material yang relevan untuk spektrum biru menjadi bagian dari perjalanan menuju pencahayaan LED putih yang efisien.

Namun, bandgap engineering hanya bisa menjadi kenyataan jika proses sintesisnya bisa dikendalikan. MOCVD menjadi platform penting karena mampu menumbuhkan lapisan tipis semikonduktor dengan kualitas kristal yang tinggi. Proses ini melibatkan kontrol prekursor, temperatur, reaksi permukaan, dan karakterisasi untuk memastikan bahwa lapisan yang terbentuk benar-benar memiliki struktur dan sifat yang diinginkan.

Orasi ini juga memperlihatkan bahwa riset semikonduktor tidak berjalan tanpa tantangan. Temperatur tinggi membantu reaksi, tetapi bisa memunculkan masalah lain seperti difusi dan segregasi. Di sinilah inovasi proses seperti plasma-assisted menjadi salah satu strategi untuk meningkatkan kualitas dan memperluas kemungkinan sintesis.

Yang membuat orasi ini terasa penting bagi Indonesia adalah pesan implisitnya tentang kemandirian teknologi. Keberhasilan menumbuhkan berbagai lapisan tipis semikonduktor secara lokal bukan hanya pencapaian akademik, tetapi tonggak kompetensi. Ia menunjukkan bahwa proses sintesis yang kompleks dan mahal dapat dikuasai, dan ini membuka peluang yang lebih luas: riset perangkat, aplikasi industri, serta penguatan ekosistem SDM.

Bagi mahasiswa, artikel ini mengajarkan bahwa teknologi tinggi bukan produk instan. Ia lahir dari disiplin proses dan pemahaman fundamental. Bagi pekerja, artikel ini mengingatkan bahwa kemampuan teknologi bukan hanya soal membeli mesin, tetapi soal menguasai proses hingga kualitasnya stabil.

Jika Indonesia ingin serius membangun posisi dalam rantai nilai semikonduktor, maka investasi paling awal dan paling penting adalah investasi pada kemampuan sintesis dan kontrol proses. MOCVD, dalam kerangka itu, bukan sekadar alat riset, tetapi fondasi strategis.

 

 

Daftar Pustaka

Institut Teknologi Bandung. Orasi Ilmiah Guru Besar ITB Prof. Pepen Arifin: Pengembangan MOCVD untuk Sintesis Semikonduktor Paduan dan Aplikasinya. 2024.

Nobel Prize. The Nobel Prize in Physics 2014: Efficient blue light-emitting diodes. (diakses 2026).

Sze, S. M., & Ng, K. K. Physics of Semiconductor Devices. Edisi terbaru. (diakses 2026).

Morkoç, H. Nitride Semiconductors and Devices. Edisi terbaru. (diakses 2026).

IEEE Spectrum. Explainers on GaN electronics and LED materials. (diakses 2026).

1. Pendahuluan

Kalau ada satu hal yang paling sering membuat proyek konstruksi terasa seperti “perang panjang”, itu bukan semata karena proyeknya besar atau kompleks. Banyak proyek gagal memenuhi target bukan karena tidak ada tenaga ahli, bukan juga karena tidak ada teknologi. Masalahnya sering lebih sunyi, lebih sehari-hari, dan justru terjadi di tempat yang paling menentukan: lapangan.

Lapangan adalah tempat proyek benar-benar “diproduksi”. Beton dituang, bekisting dipasang, besi dirakit, pemasangan MEP dilakukan, dan serangkaian kegiatan lain bergerak dalam urutan yang seharusnya rapi. Tetapi yang terjadi di banyak proyek kita adalah kebalikannya: urutan sering berubah, persiapan sering tidak matang, material terlambat, koordinasi antar tim tidak sinkron, dan pekerjaan ulang menjadi bagian yang dianggap normal.

Orasi ilmiah Prof. Muhamad Abduh mengangkat masalah ini dengan cara yang tajam sekaligus relevan: kalau konstruksi adalah produksi, mengapa kita hanya sibuk mengelola proyek, tetapi melupakan produksi itu sendiri?

Pertanyaan ini mengganggu, karena selama puluhan tahun konstruksi memang lebih dikenal sebagai wilayah manajemen proyek. Kita bicara tentang jadwal, baseline, S-curve, kurva tenaga kerja, CPM, atau earned value. Semua itu penting, tetapi sering tidak menyentuh akar masalah di lapangan: apakah rencana yang dibuat benar-benar bisa dikerjakan?

Dalam orasi ini, disebutkan bahwa kinerja konstruksi masih belum memuaskan, terutama pada proyek-proyek besar yang tidak sesuai harapan dari sisi biaya, waktu, dan mutu. Lalu muncul angka yang mengusik: rencana yang benar-benar dapat dilaksanakan hanya sekitar 54%. Angka ini bukan sekadar statistik, tetapi gambaran “ketidakjujuran sistem” dalam perencanaan proyek. Kita menulis rencana yang terlihat masuk akal di kertas, tetapi hampir separuhnya tidak berjalan sebagaimana mestinya.

Ketika rencana tidak bisa dieksekusi, maka konsekuensi logisnya adalah pemborosan. Proyek menjadi penuh jeda menunggu, kerja ulang, kerja yang saling mengganggu, dan keputusan mendadak yang diambil untuk “menyelamatkan” progres mingguan. Ini membuat proyek terlihat bergerak, tetapi sebenarnya berjalan dengan efisiensi rendah.

Orasi ini juga membandingkan konstruksi dengan manufaktur. Dalam manufaktur, value added activity tinggi, sementara waste relatif rendah. Di konstruksi, kondisinya seperti terbalik: value added activity rendah, waste sangat tinggi. Masalahnya, kita sering menolak belajar dari manufaktur karena merasa konstruksi berbeda: produk konstruksi unik, lokasi berubah-ubah, dan pelakunya tim sementara.

Di sinilah kekuatan orasi ini muncul: Prof. Abduh tidak menolak fakta bahwa konstruksi unik. Tetapi ia juga menunjukkan bahwa di dalam konstruksi yang unik itu, ada bagian yang berulang. Ada aktivitas repetitif dalam lingkup tugas, proses, dan operasi. Artinya, tidak semua hal di konstruksi itu “berbeda total”. Ada ruang untuk menerapkan ilmu manajemen operasi.

Pesan ini terasa penting untuk mahasiswa yang sedang belajar manajemen konstruksi, karena ia menggeser cara berpikir: konstruksi tidak hanya tentang proyek, tetapi juga tentang produksi.

Dan bagi pekerja lapangan atau manajer proyek, pesan ini lebih praktis lagi: masalah terbesar konstruksi bukan hanya menyusun rencana, tetapi memastikan rencana itu “bisa hidup” di lapangan.

 

2. Mengapa Konstruksi Butuh Manajemen Operasi: Karena Produksi Terjadi di Ranah Mikro

Untuk memahami kenapa manajemen operasi menjadi penting di konstruksi, Prof. Abduh membangun argumen dari sifat dasar industri ini.

Konstruksi menghasilkan produk yang unik, kompleks, dilakukan di lokasi penyerahan produk, dan dikerjakan oleh tim yang bersifat sementara. Ini empat ciri yang membuat konstruksi secara natural sulit distandardisasi seperti manufaktur.

Namun unik bukan berarti tanpa pola. Dalam orasi ini, ada penjelasan yang sederhana tetapi kuat: perbedaan proses manufaktur dan konstruksi bisa dilihat dari siapa yang bergerak.

Di manufaktur, pekerja cenderung diam dan produk bergerak (seperti conveyor). Di konstruksi, produk diam dan pekerja yang bergerak di lapangan. Perbedaan ini membuat banyak praktisi ragu mengadopsi ilmu manufaktur, karena cara kerjanya terlihat tidak kompatibel.

Tapi keraguan itu, dalam perspektif Prof. Abduh, menjadi masalah ketika ia berubah menjadi alasan untuk tidak memperbaiki sistem produksi.

Orasi ini membawa kita ke satu kerangka penting: konstruksi punya hierarki yang dapat dilihat dari tiga ranah.

1. ranah makro: berkaitan dengan industri, kebijakan besar, bahkan makroekonomi

2. ranah meso: berkaitan dengan perusahaan dan manajemen proyek

3. ranah mikro: berkaitan dengan operasi di lapangan, tempat produksi benar-benar terjadi

Masalahnya, banyak intervensi perbaikan kinerja di Indonesia hanya menyentuh ranah makro dan meso. Regulasi diperbaiki, sistem kontrak dibenahi, metode penjadwalan ditingkatkan, atau pelaporan diperketat. Semua itu penting, tetapi ranah mikro masih sering dibiarkan berjalan dengan “cara lama”.

Padahal ranah mikro adalah sumber produktivitas nyata.

Jika produksi lapangan kacau, maka manajemen proyek sebaik apa pun hanya menjadi alat dokumentasi, bukan alat pengendali. Proyek bisa tampak rapi di dashboard, tetapi tetap bocor di lapangan.

Orasi ini juga menyentuh masalah fragmentasi, yang merupakan penyakit klasik proyek konstruksi.

Fragmentasi muncul dalam beberapa bentuk: fragmentasi antar tahapan daur hidup, fragmentasi hubungan antar pihak di dalam proyek, dan fragmentasi antar proyek dari waktu ke waktu. Akibatnya, aliran informasi dan aliran produk menjadi bermasalah.

Di lapangan, fragmentasi ini sering bertemu dengan praktik subkontrak yang transaksional. Banyak pekerjaan operasi konstruksi diserahkan ke subkontraktor atau tim kerja di bawah mandor. Tujuannya sering “taktis”: memindahkan risiko produksi dari kontraktor utama ke pihak lain.

Secara bisnis, ini bisa terlihat efektif. Tetapi secara sistem produksi, praktik ini menciptakan pembatas. Manajemen proyek berada di kontraktor, sementara manajemen operasi berada di tim lapangan yang berjalan dengan logika berbeda. Ketika dua logika ini tidak bertemu, yang terjadi adalah jarak: rencana dibuat di atas, realita bergerak di bawah.

Jarak inilah yang membuat rencana sulit dieksekusi.

Lalu, Prof. Abduh membawa kita pada konsep penting dari manajemen operasi: hubungan antara utilisasi kapasitas dan variabilitas.

Dalam proyek yang variabilitasnya tinggi, mengejar utilisasi kapasitas 100% justru membuat sistem rapuh. Ketika semua sumber daya dipaksa penuh, sedikit gangguan saja akan menciptakan antrian, pekerjaan dalam proses yang menumpuk, atau waktu tunggu yang panjang. Untuk mengurangi variabilitas, sistem membutuhkan buffer: bisa berupa waktu, kapasitas cadangan, atau persediaan material.

Ini salah satu bagian yang sangat relevan untuk pekerja proyek. Karena di banyak proyek, tekanan terbesar adalah “semua harus sibuk”. Tim yang terlihat tidak sibuk dianggap tidak produktif. Padahal dalam sistem yang penuh ketidakpastian, sedikit ruang bernapas sering menjadi syarat agar sistem tetap mengalir.

Dari sini, kita bisa melihat mengapa Prof. Abduh mendorong manajemen operasi: karena produksi di lapangan bukan sekadar kumpulan aktivitas, tetapi sebuah sistem yang memiliki logika sendiri.

Kalau sistem itu dibiarkan tanpa manajemen, maka pemborosan akan menjadi normal. Dan saat pemborosan menjadi normal, kinerja proyek yang buruk akan dianggap “sudah memang begini”.

Orasi ini menolak sikap pasrah itu.

Ia mendorong gagasan bahwa konstruksi bisa belajar dari manufaktur, bukan dengan cara menjadikan konstruksi sebagai manufaktur, tetapi dengan cara memahami proses produksi konstruksi itu sendiri dan memperbaikinya menggunakan ilmu manajemen operasi.

 

3. Lean Construction: Mengapa Proyek Harus Mengelola “Flow”, Bukan Cuma Aktivitas

Kalau proyek konstruksi selalu gagal tepat waktu, respons paling umum adalah menambah tenaga kerja, menambah jam lembur, atau menekan subkontraktor agar “lebih cepat”. Di beberapa kondisi, langkah ini mungkin memperbaiki progres jangka pendek. Tetapi di banyak kasus, efeknya hanya seperti menutup kebocoran dengan tekanan lebih besar: terlihat bergerak, tapi sistemnya makin rapuh.

Di sinilah Lean Construction masuk sebagai perubahan cara berpikir, bukan sekadar kumpulan tools.

Prof. Abduh menempatkan Lean Construction sebagai respons atas kegagalan konstruksi yang terlalu fokus pada manajemen proyek, tetapi melupakan manajemen produksi. Ia mengutip temuan bahwa salah satu masalah terbesar di proyek adalah rendahnya rencana yang benar-benar dapat dilaksanakan, sekitar 54%. Angka ini secara tidak langsung menunjukkan bahwa banyak proyek kita hidup dalam ilusi perencanaan: rencana dibuat rapi, tapi lapangan bekerja dengan logika yang berbeda.

Lean Construction menantang kebiasaan itu dari akarnya.

Dalam konstruksi konvensional, manajemen sering memandang proyek sebagai rangkaian transformasi: material masuk, lalu diolah menjadi elemen bangunan. Jika transformasi selesai, dianggap produktif. Masalahnya, dalam transformasi ada sela-sela yang sering tidak dianggap serius: pekerjaan menunggu, material terlambat, akses kerja tertutup, alat tidak siap, atau tim tidak tersedia.

Sela-sela itulah yang sebenarnya memakan biaya, waktu, dan energi paling besar.

Lean Construction, seperti disampaikan dalam orasi, mengusulkan bahwa paradigma produksi konstruksi seharusnya tidak hanya berbicara tentang transformasi dan pencapaian nilai (value), tetapi juga memikirkan flow.

Flow di sini bukan sekadar “alur pekerjaan yang lancar” dalam definisi umum. Flow adalah ide bahwa pekerjaan harus bergerak tanpa hambatan yang tidak perlu, dan hambatan harus dikelola sebagai bagian dari sistem produksi.

Kalau transformasi adalah “apa yang dikerjakan”, maka flow adalah “bagaimana pekerjaan itu bisa terjadi”.

Pada tahap ini, Lean Construction memberi lensa yang lebih jujur untuk membaca proyek. Ia mengakui bahwa variasi adalah realitas: cuaca berubah, akses berubah, tim berubah, desain berubah. Tetapi alih-alih menerima variasi sebagai takdir, Lean mencoba mengelola variasi agar tidak berubah menjadi pemborosan.

Orasi ini juga menunjukkan betapa tinggi waste di konstruksi dibanding manufaktur. Dalam temuan LCI, konstruksi memiliki value added activity yang rendah (sekitar 10%) dengan pemborosan (waste) sangat tinggi (sekitar 57%).

Kalau angka itu dibaca sebagai cerita, maka proyek konstruksi seperti ini: dari 10 jam kerja, hanya 1 jam yang benar-benar menghasilkan nilai yang “menjadi bangunan”. Sisanya habis untuk menunggu, mencari, mengulang, memperbaiki, memindahkan, atau melakukan sesuatu yang tidak perlu.

Di sinilah Lean Construction terasa lebih dari sekadar metode. Ia adalah kritik terhadap budaya proyek yang terlalu sering memaklumi pemborosan sebagai kewajaran.

Lalu apa strategi utama Lean?

Prof. Abduh menyebut beberapa tools Lean Construction yang terkenal dan efektif, antara lain work structuring, The Last Planner System, dan takt/time planning. Tetapi yang lebih penting dari daftar tools itu adalah pola pikir di belakangnya: kita harus merancang produksi, bukan hanya merancang jadwal.

Karena jadwal yang indah tidak ada artinya jika produksi tidak berjalan.

Dalam pendekatan Lean, keberhasilan bukan sekadar tercapainya aktivitas sesuai WBS, tetapi tercapainya aliran kerja yang stabil. Stabilitas ini menjadi prasyarat agar proyek tidak terus-terusan “kaget” oleh masalah harian. Dan menariknya, stabilitas bukan berarti tidak ada masalah, tetapi masalahnya bisa diprediksi, dibatasi, dan diselesaikan tanpa merusak sistem.

Untuk mahasiswa, ini mengajarkan bahwa produktivitas bukan soal kerja cepat, tetapi soal mengurangi pemborosan sistem. Untuk pekerja, ini memberi pembenaran bahwa banyak “keterlambatan” yang kita lihat bukan akibat satu kesalahan besar, melainkan akumulasi masalah kecil yang dibiarkan menumpuk.

Lean Construction memberi cara untuk mengganggu kebiasaan itu.

 

4. Last Planner System dan Project Production Management: Membuat Rencana yang “Bisa Dikerjakan”, Bukan Sekadar “Terlihat Rapi”

Jika Lean Construction adalah perubahan paradigma, maka The Last Planner System (LPS) adalah mekanisme yang membuat paradigma itu benar-benar hidup di lapangan.

Prof. Abduh menjelaskan bahwa LPS mencoba melibatkan “the last planner”, yaitu orang terakhir yang benar-benar mampu merencanakan pekerjaan di lapangan dengan baik.

Kalimat ini sederhana tapi menohok. Karena dalam banyak proyek, rencana biasanya dibuat oleh pihak yang jauh dari eksekusi: manajemen, planner, atau engineer yang fokus pada target dan pelaporan. Sementara orang yang tahu hambatan nyata—mandor, kepala tukang, supervisor lapangan—sering hanya diminta menjalankan, bukan ikut merancang.

LPS membalik itu.

Ia membangun sistem perencanaan yang lebih dekat dengan realitas operasional: rencana dibuat oleh orang yang paling paham apa yang benar-benar bisa dikerjakan minggu ini, dengan kondisi lapangan yang ada.

Dalam praktik, hal ini punya efek besar.

Ketika orang lapangan dilibatkan, rencana tidak lagi menjadi “perintah”, tetapi menjadi “komitmen”. Perbedaan ini penting. Perintah bisa diabaikan, dipatahkan oleh realitas, atau diterjemahkan setengah hati. Komitmen cenderung lebih realistis dan lebih dipertahankan.

Karena komitmen adalah kesepakatan yang dibuat oleh orang yang akan menanggung konsekuensi.

Orasi ini juga menyebut adanya kompetisi konstruksi ramping (K2R) yang diselenggarakan sebagai simulasi penggunaan LPS dalam proyek bangunan menggunakan Lego, yang kemudian berkembang sebagai kolaborasi dengan industri.

Detail “Lego” di sini bukan sekadar gimmick. Ia menunjukkan bahwa LPS bukan ilmu yang hanya bisa dipahami dengan membaca buku. LPS adalah sistem perilaku: koordinasi, komitmen, dan disiplin komunikasi. Dan hal semacam itu justru paling efektif dipelajari melalui simulasi.

Namun, Prof. Abduh juga melangkah lebih jauh dari Lean Construction dengan memperkenalkan Project Production Management (PPM).

Kalau Lean sering diasosiasikan dengan tools dan filosofi, PPM menawarkan pendalaman yang lebih tajam pada konsep produksi itu sendiri. PPM membedakan manajemen produksi dengan manajemen proyek.

Manajemen proyek cenderung fokus pada pengendalian pekerjaan berdasarkan rencana: jadwal, milestone, dan deliverable. Tetapi manajemen produksi menanyakan hal yang lebih operasional:

• bagaimana produk didesain agar mudah diproduksi

• bagaimana proses didesain agar aliran kerja stabil

• bagaimana kapasitas pelaksana/subkontraktor dikelola

• bagaimana persediaan (inventory) dikendalikan

• bagaimana variasi di lapangan dipahami dan dikurangi

Pertanyaan-pertanyaan ini terasa “lebih teknis” dan “lebih lapangan”, tetapi justru inilah yang selama ini sering hilang dalam rapat-rapat proyek.

PPM juga memerlukan pemahaman sains operasi, termasuk teori antrian, konsep work-in-process, dan hubungan antara variabilitas dan kinerja sistem.

Kenapa teori antrian relevan di konstruksi?

Karena konstruksi penuh dengan antrian, hanya saja bentuknya tidak selalu terlihat seperti antrian di kasir. Di proyek, antrian bisa berupa:

• tim menunggu gambar kerja final

• tim menunggu material datang

• tim menunggu alat berat kosong

• tim menunggu area kerja selesai dari pekerjaan lain

• tim menunggu inspeksi atau approval

Antrian ini tidak selalu tercatat sebagai “keterlambatan besar”, tetapi menjadi sumber utama pemborosan. Bahkan sering lebih parah, karena antrian menghasilkan efek domino: ketika satu aktivitas tertahan, aktivitas lain ikut terdorong, jadwal bergeser, dan sistem menjadi makin tidak stabil.

PPM melihat masalah ini sebagai sistem produksi, bukan sebagai “kesalahan personal”. Dan ini penting, karena budaya proyek kita sering menghukum orang, tetapi gagal memperbaiki sistem yang membuat orang itu salah.

Orasi ini menyinggung bahwa modul PPM mencakup production engineering, production system optimization, dan project production control. Fokusnya adalah menggambarkan proses yang dilakukan subkontraktor, aliran materialnya dari lokasi ke lokasi, lalu bagaimana koordinasi lapangan sebenarnya terjadi.

Kalau dibaca sebagai narasi, ini seperti mengubah proyek dari sekadar kumpulan pekerjaan, menjadi peta produksi yang bisa dianalisis.

Pada tahap ini, pesan Prof. Abduh terasa jelas: konstruksi tidak kekurangan metode perencanaan. Konstruksi kekurangan metode produksi yang benar-benar dibangun dari realitas lapangan.

LPS membantu membuat rencana yang bisa dikerjakan. PPM membantu mengerti mengapa rencana sering tidak bisa dikerjakan, lalu memperbaiki sistem yang menyebabkannya.

Jika dua hal ini digabung, proyek tidak lagi bergantung pada “heroism” atau kerja keras berlebihan. Proyek menjadi sistem yang lebih terukur, lebih stabil, dan lebih bisa diprediksi.

Dan di industri yang kontribusinya terhadap ekonomi nasional besar, memperbaiki sistem seperti ini bukan hanya keuntungan perusahaan, tetapi kebutuhan pembangunan.

 

5. Rantai Pasok Konstruksi dan Construction 4.0: Ketika Material, Data, dan Koordinasi Menentukan Produktivitas

Ada satu mitos yang sering hidup di proyek: keterlambatan dianggap urusan lapangan semata. Kalau jadwal slip, berarti pekerja kurang cepat. Kalau mutu turun, berarti tenaga kerja kurang teliti. Cara berpikir ini terasa “mudah” karena menyederhanakan masalah menjadi faktor manusia. Tetapi dalam banyak proyek, realitasnya lebih rumit. Lapangan memang tempat eksekusi, tetapi lapangan tidak pernah bekerja sendirian. Lapangan selalu bergantung pada aliran material, informasi, desain, dan keputusan yang datang dari luar dirinya.

Di bagian ini, Prof. Abduh mengarahkan perhatian ke sesuatu yang sering menjadi biang masalah namun jarang dikaji serius: rantai pasok konstruksi.

Ia menegaskan bahwa produksi di proyek konstruksi sangat bergantung pada aliran material yang dilakukan oleh banyak rantai pasok, dan karena itu koordinasi rantai pasok menjadi kebutuhan yang tidak bisa ditawar. Ketika material terlambat, bukan hanya satu pekerjaan yang tertahan, tetapi flow seluruh sistem terganggu. Dan ketika flow terganggu, proyek akan mulai “mencari jalan pintas”: substitusi material, perubahan urutan kerja, kerja tumpang tindih, dan akhirnya pekerjaan ulang.

Di sinilah rantai pasok konstruksi bukan lagi isu logistik semata, tetapi isu produktivitas dan kinerja proyek.

Orasi ini memetakan rantai pasok konstruksi sebagai kajian yang bekerja di tiga level:

1. level proyek konstruksi, yang paling dekat dengan aliran material dan operasi harian

2. level perusahaan atau organisasi, yang terkait kemampuan pengadaan, hubungan vendor, dan sistem internal

3. level industri, yang terkait stabilitas pasokan material strategis dan kebijakan

Pembagian ini penting karena problem rantai pasok konstruksi di Indonesia sering berada di semua level sekaligus. Di proyek, masalahnya bisa material tidak datang tepat waktu. Di perusahaan, masalahnya bisa proses procurement terlalu panjang atau tidak adaptif. Di industri, masalahnya bisa fluktuasi harga, kelangkaan material, atau distribusi yang tidak merata.

Kalau dibaca sebagai narasi kerja proyek, rantai pasok adalah jantung yang memompa “darah” ke lapangan. Lapangan bisa punya tenaga kerja dan peralatan, tetapi tanpa suplai yang tepat, semua itu hanya menjadi kapasitas yang menganggur.

Prof. Abduh kemudian membawa isu ini ke konteks Indonesia, dengan menyebut bahwa kontribusi pada level industri dilakukan bersama pihak pemerintah, terutama untuk pengelolaan rantai pasok industri konstruksi, khususnya material strategis. Ini memberi sinyal bahwa peningkatan kinerja konstruksi memang tidak cukup hanya dari sisi kontraktor, tetapi membutuhkan ekosistem kebijakan.

Namun, yang paling menarik adalah arah strategisnya: ketika rantai pasok dianggap bagian dari sistem produksi, maka proyek tidak lagi hanya mengurus “jadwal kerja”, tetapi mengurus “ketersediaan kerja”. Dalam bahasa Lean, pekerjaan hanya bisa berjalan jika prasyaratnya tersedia. Material adalah salah satu prasyarat terbesar.

Lalu dari rantai pasok, orasi bergerak ke tema yang lebih modern dan sering dipakai sebagai jargon industri: Construction 4.0.

Di banyak tempat, Construction 4.0 dianggap identik dengan teknologi digital: BIM, IoT, drone, AI, sensor, dashboard, dan seterusnya. Tetapi pesan penting yang bisa kita tangkap dari alur orasi Prof. Abduh adalah ini: teknologi tidak akan menyembuhkan sistem produksi yang tidak dipahami.

Construction 4.0 akan berguna jika ia dipasang pada problem yang tepat.

Jika masalah utama proyek adalah rencana yang tidak bisa dieksekusi, waste yang besar, dan flow yang terputus-putus, maka digitalisasi harus diarahkan untuk memperkuat perencanaan operasional, memperbaiki koordinasi prasyarat, dan membuat keputusan lebih cepat berbasis data.

Artinya, Construction 4.0 bukan sekadar membuat proyek “lebih keren”, tetapi membuat proyek “lebih terkendali”.

Dalam kerangka berpikir ini, digitalisasi tidak boleh berhenti pada visualisasi, tetapi harus menyentuh kontrol produksi. Misalnya:

• data real-time untuk memastikan kesiapan material sebelum pekerjaan dimulai

• integrasi logistik untuk meminimalkan waktu tunggu

• sistem komunikasi yang membuat komitmen mingguan benar-benar bisa dieksekusi

• pemodelan aliran kerja untuk mencegah bottleneck

Ketika ini terjadi, manajemen operasi konstruksi dan Construction 4.0 sebenarnya menyatu. Teknologi menjadi cara memperkuat flow, bukan sekadar alat pelaporan progres.

Bagi mahasiswa, bagian ini penting karena mengajarkan bahwa tren digital di konstruksi tidak bisa dipahami sebagai tren gadget. Ia harus dipahami sebagai perubahan sistem produksi. Bagi pekerja, bagian ini memberi kerangka praktis: kalau ingin menerapkan teknologi, jangan mulai dari software, mulailah dari problem produksi.

Karena proyek tidak kekurangan aplikasi. Proyek kekurangan stabilitas flow.

 

6. Kesimpulan: Konstruksi Akan Sulit Membaik Jika Produksi Lapangannya Tidak Dikelola sebagai Sistem

Orasi Prof. Muhamad Abduh dapat dibaca sebagai kritik yang konstruktif terhadap cara konstruksi sering dikelola di Indonesia. Kritiknya tajam, tetapi arah solusinya jelas: kinerja proyek tidak akan membaik hanya dengan manajemen proyek tradisional, karena akar masalah kerap berada pada manajemen operasi di lapangan.

Di bagian awal, Prof. Abduh menunjukkan mengapa isu ini penting. Industri konstruksi berkontribusi besar terhadap perekonomian nasional, namun kinerjanya masih belum memuaskan. Bahkan ada temuan bahwa rencana yang benar-benar dapat dilaksanakan hanya sekitar 54%, dan pemborosan di konstruksi sangat tinggi dibanding manufaktur. Fakta ini mengungkap bahwa masalah proyek bukan hanya “kurang kerja keras”, melainkan sistem perencanaan dan produksi yang belum matang.

Lalu orasi ini membangun argumen bahwa konstruksi memang unik, kompleks, dan dikerjakan oleh tim sementara. Tetapi di balik keunikan itu, terdapat kegiatan yang berulang pada tingkat tugas, proses, dan operasi. Inilah ruang yang memungkinkan penerapan manajemen operasi.

Masalahnya, ranah mikro—tempat produksi terjadi—sering terpisah dari ranah manajemen proyek karena praktik subkontrak yang transaksional. Akibatnya, rencana dan realitas sering tidak bertemu. Yang satu berbicara target, yang lain berbicara kondisi lapangan. Ketika dua logika ini tidak disatukan, jadwal menjadi rapuh, dan pemborosan menjadi kebiasaan.

Orasi ini kemudian menawarkan jalur perbaikan yang lebih realistis.

Lean Construction hadir sebagai paradigma yang menuntut proyek tidak hanya fokus pada transformasi dan value, tetapi juga flow. Last Planner System menghadirkan mekanisme agar rencana dibuat sebagai komitmen yang realistis, melibatkan pihak yang paling memahami eksekusi. Project Production Management memperluas kedalaman pendekatan dengan menempatkan proyek sebagai sistem produksi yang harus dikelola dengan konsep variabilitas, buffer, antrian, persediaan, dan kontrol produksi.

Di tahap lanjut, orasi mengingatkan bahwa produksi tidak akan stabil tanpa rantai pasok yang terkendali. Aliran material adalah syarat utama agar pekerjaan bisa terjadi. Karena itu, manajemen operasi juga harus memikirkan koordinasi rantai pasok di level proyek, perusahaan, dan industri.

Terakhir, Construction 4.0 dapat dibaca bukan sebagai tren teknologi semata, tetapi sebagai peluang untuk memperkuat kontrol produksi melalui data dan integrasi sistem. Namun teknologi hanya bermanfaat jika ditempatkan pada masalah yang tepat: meningkatkan kesiapan kerja, mengurangi waktu tunggu, dan menstabilkan flow.

Jika diringkas dalam satu kalimat, orasi ini mengajak kita mengubah cara melihat proyek: bukan hanya sebagai rencana yang harus dipenuhi, tetapi sebagai produksi yang harus dijaga alirannya.

Untuk mahasiswa, ini adalah pelajaran bahwa keberhasilan proyek bukan soal teori penjadwalan saja, tetapi soal sistem produksi. Untuk pekerja, ini adalah pengingat bahwa proyek yang tampak “sibuk” belum tentu produktif, dan proyek yang produktif adalah proyek yang minim pemborosan karena flow-nya stabil.

Kinerja konstruksi Indonesia akan naik bukan ketika kita membuat jadwal lebih rumit, tetapi ketika kita membuat rencana yang bisa dikerjakan dan mengelola produksi lapangan sebagai sistem yang nyata.

 

 

Daftar Pustaka

Institut Teknologi Bandung. Orasi Ilmiah Guru Besar ITB Prof. Muhamad Abduh: Manajemen Operasi Konstruksi untuk Peningkatan Kinerja Proyek Konstruksi di Indonesia. 2024.

Lean Construction Institute. Lean Construction Concepts, Tools, and Industry Insights. (diakses 2026).

Koskela, L. Application of the New Production Philosophy to Construction. 1992.

Goldratt, E. M. The Goal: A Process of Ongoing Improvement. 1984.

PMI. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). Edisi terbaru. (diakses 2026).

 

1. Pendahuluan

Jika kita diminta menyebut “kemajuan teknologi”, kebanyakan orang akan menunjuk produk akhirnya: pesawat yang lebih cepat, kereta yang lebih nyaman, kendaraan yang lebih aman, atau infrastruktur yang lebih tahan terhadap beban ekstrem. Tetapi di balik semua produk itu, ada satu lapisan yang jarang dibicarakan di ruang publik: kemampuan analisis.

Bagi dunia rekayasa, kemampuan analisis bukan sekadar alat bantu, tetapi fondasi dari kemandirian. Tanpa kemampuan analisis yang kuat, sebuah bangsa akan terus berada pada posisi “pengguna teknologi” yang bergantung pada pihak luar setiap kali harus memastikan keselamatan, keandalan, dan performa produk. Dalam konteks inilah Orasi Ilmiah Prof. Leonardo Gunawan menjadi penting, karena ia mengangkat satu tema yang sangat strategis tetapi sering tidak dianggap “seksi”: pengembangan kemampuan analisis dinamika benda fleksibel.

Mengapa topik ini strategis? Karena hampir semua produk rekayasa modern hidup dalam dua kondisi yang sangat menuntut.

Pertama, mereka menerima beban dinamis. Ini berarti beban berubah terhadap waktu, bisa berupa getaran kecil berulang atau impuls besar dalam waktu singkat. Pada kondisi tertentu, struktur akan merespons dengan osilasi seperti vibrasi sayap pesawat ketika turbulensi. Kedua, struktur juga bisa dipaksa masuk ke wilayah plastis ketika beban besar terjadi, seperti tabrakan, benturan, atau hard landing pesawat yang mengubah bentuk struktur secara permanen.

Dua fenomena ini harus bisa diprediksi sebelum benda dibuat. Dan di sinilah inti pesan orasi ini terasa kuat: kemandirian rekayasa berarti kemampuan memodelkan, mensimulasikan, dan memverifikasi perilaku struktur sebelum produk benar-benar diproduksi dan diuji dalam kondisi nyata. Bukan hanya demi efisiensi biaya, tetapi demi keselamatan manusia.

Pendekatan semacam ini sebenarnya adalah “bahasa” industri modern. Setiap industri yang beroperasi pada risiko tinggi—penerbangan, pertahanan, transportasi cepat—membutuhkan proses desain yang didasarkan pada prediksi yang masuk akal dan dapat dipertanggungjawabkan. Tanpa itu, desain berubah menjadi spekulasi.

Karena itu, menarik ketika Prof. Leonardo menyusun orasinya dengan pola yang langsung membumi: dimulai dari dinamika benda fleksibel di wilayah elastis (getaran, osilasi, stabilitas) lalu bergerak menuju dinamika hingga wilayah plastis (impact, crashworthiness, deformasi permanen). Struktur alurnya menggambarkan dua dunia yang berbeda namun sering bertemu dalam produk nyata.

Di ruang akademik, topik seperti dinamika struktur dan elastisitas sering terasa seperti mata kuliah yang “penuh rumus”. Tetapi dalam orasi ini, sisi praktisnya justru menonjol: dinamika benda fleksibel adalah cara untuk menjaga agar sistem yang bergerak cepat tidak berubah menjadi sistem yang berbahaya.

Pada titik tertentu, pembaca mahasiswa akan menemukan bahwa pembelajaran utama dari orasi ini tidak hanya soal teknik permodelan, tetapi soal logika kerja rekayasa: bagaimana mengubah risiko menjadi sesuatu yang bisa dihitung, dievaluasi, dan diantisipasi.

Dan bagi pembaca pekerja, terutama yang bergelut di sektor manufaktur, transportasi, perancangan, atau keselamatan sistem, pesan utamanya jelas: kemampuan analisis adalah aset strategis. Jika Indonesia ingin mandiri dalam teknologi transportasi dan pertahanan, kemampuan analisis tidak boleh sekadar “pelengkap” setelah pembelian teknologi. Ia harus menjadi keterampilan inti yang tumbuh dari riset, pendidikan, dan kerja sama industri.

 

2. Dinamika Benda Fleksibel di Wilayah Elastis: Mengendalikan Vibrasi, Menghindari Ketidakstabilan

Sebelum kita bicara tentang tabrakan dan deformasi permanen, kita perlu memahami fondasi yang lebih umum: dinamika struktur dalam wilayah elastis.

Wilayah elastis adalah kondisi ketika struktur mengalami beban, berubah bentuk, tetapi mampu kembali ke bentuk semula setelah beban dilepas. Fenomena ini mungkin terlihat “ringan” dibanding kecelakaan, tetapi dalam rekayasa, wilayah elastis justru paling sering terjadi dalam operasi normal.

Di sinilah dinamika benda fleksibel menjadi relevan. Ketika suatu sistem fleksibel diberi beban dinamis, respons yang muncul biasanya berupa osilasi. Contoh paling intuitif adalah sayap pesawat yang bergetar saat turbulensi. Getarannya bisa kecil, tetapi kalau tidak dipahami, getaran bisa meningkat atau memicu kelelahan material. Dalam industri penerbangan, getaran bukan hanya masalah kenyamanan, melainkan masalah umur struktur dan keselamatan jangka panjang.

Dalam orasi ini, Prof. Leonardo menunjukkan bahwa untuk memahami respons ini, kita membutuhkan model. Dan model itu dibangun dari parameter yang sangat klasik tetapi tetap fundamental: massa, kekakuan, dan redaman. Input gerakannya bisa berasal dari profil jalan yang tidak rata (untuk kendaraan) atau interaksi dengan aliran udara (untuk struktur aerodinamis seperti sayap).

Kesan “klasik” dari massa-kekakuan-redaman sebenarnya menipu. Karena justru di dalam sistem nyata, tantangan terbesar bukan menemukan rumusnya, tetapi menentukan model yang cukup representatif untuk memprediksi respons yang benar.

Salah satu contoh yang digunakan adalah analisis respons kendaraan akibat ketidakrataan jalan. Secara sederhana, kendaraan menghadapi input dari profil jalan. Tetapi dalam operasi nyata, input ini tidak pernah ideal. Ada variasi permukaan, variasi kecepatan, variasi sistem suspensi, dan variasi kondisi struktur. Tanpa model yang baik, prediksi kenyamanan dan keselamatan akan meleset.

Namun bagian paling menarik dari wilayah elastis justru muncul ketika kita bicara tentang stabilitas dinamika dalam aliran udara, yaitu flutter.

Flutter adalah kondisi osilasi dalam aliran udara yang amplitudonya membesar seiring waktu. Ini bukan sekadar getaran biasa. Flutter adalah ketidakstabilan yang dapat merusak struktur. Dalam desain pesawat, flutter harus berada di luar rentang operasi pesawat atau di luar flight envelope. Artinya, pesawat harus dipastikan aman pada seluruh kondisi terbangnya.

Hal yang membuat flutter menjadi sulit adalah karena modelnya tidak hanya memuat massa, kekakuan, dan redaman, tetapi juga interaksi struktur dengan aliran udara di sekitarnya. Aerodinamika yang terlibat bukan lagi sekadar gaya sederhana, tetapi sesuatu yang berubah terhadap kecepatan dan kondisi.

Untuk pembaca mahasiswa, flutter adalah contoh sempurna dari konsep sistem terkopel: struktur dan fluida saling mempengaruhi. Struktur bergerak, aliran berubah. Aliran berubah, gaya pada struktur berubah. Lalu struktur bergerak lagi. Ini seperti lingkaran umpan balik yang jika tidak stabil, akan “melarikan diri” menjadi osilasi yang merusak.

Lalu orasi ini membawa kita pada contoh yang sangat relevan untuk teknologi transportasi Indonesia: pemodelan kereta cepat dan dinamika badan kereta.

Dalam studi kasus kereta dengan kecepatan 200 km/jam, eksitasi berasal dari ketidakaturan rel berdasarkan standar internasional. Dua model dibuat untuk menggambarkan perbedaannya:

• model pertama menganggap badan kereta sebagai benda kaku, hanya bergerak naik-turun atau pitching

• model kedua memasukkan fleksibilitas badan kereta dan menganalisis modus getar serta frekuensi naturalnya

Hasilnya menarik: pada frekuensi di bawah 10 Hz, respons kedua model relatif mirip. Tetapi di atas 10 Hz, level vibrasi yang diprediksi oleh model fleksibel lebih tinggi dibanding model kaku.

Ini bukan sekadar detail angka. Ini menjelaskan mengapa fleksibilitas tidak boleh diabaikan. Jika badan kereta sebenarnya fleksibel, tetapi desain dan evaluasi menganggapnya kaku, maka prediksi vibrasi akan meremehkan kenyataan. Pada produk nyata, selisih seperti ini bisa berarti penurunan kenyamanan, peningkatan risiko kerusakan komponen, atau kebutuhan perawatan yang lebih sering.

Dengan kata lain, memasukkan fleksibilitas bukan hanya membuat model lebih rumit, tetapi membuat keputusan desain lebih jujur.

Orasi ini juga memberi contoh lain pada pesawat tempur dengan konfigurasi sayap delta. Analisis awal dilakukan pada kondisi tanpa aliran udara untuk melihat frekuensi bending dan torsional. Lalu, untuk analisis flutter, model aerodinamik harus ditambahkan dan evaluasi dilakukan pada berbagai kecepatan udara.

Menariknya, ketidakstabilan flutter pada contoh ini muncul pada kecepatan yang sangat tinggi, jauh di atas kecepatan maksimum pesawat sehingga desainnya aman. Tetapi orasi juga menekankan bahwa evaluasi tidak berhenti di sana, karena konfigurasi pesawat tempur tidak hanya “clean wing”. Ada eksternal store, ada variasi misi, dan ada kondisi pelepasan muatan yang menambah skenario evaluasi.

Dalam desain nyata, kompleksitas bukan pilihan. Ia konsekuensi.

Di akhir pembahasan elastis, orasi menyinggung contoh struktur non-aerodinamis seperti jembatan bentang panjang yang juga bisa mengalami interaksi aliran dengan vibrasi. Bedanya, gaya interaksinya lebih sulit dimodelkan secara matematis sehingga evaluasi sering dilakukan menggunakan model fisik di terowongan angin. Ini mahal dan memakan waktu, sehingga ada dorongan menuju simulasi numerik yang lebih efisien seiring berkembangnya komputasi.

Pesannya tegas: Indonesia butuh kemampuan analisis yang bukan hanya bisa menghitung, tetapi bisa memilih strategi evaluasi yang efektif, baik lewat eksperimen fisik maupun simulasi numerik.

 

3. Dinamika hingga Wilayah Plastis: Crashworthiness dan Logika Struktur Penyerap Energi

Jika dinamika wilayah elastis berbicara tentang bagaimana struktur bergetar lalu kembali seperti semula, maka dinamika hingga wilayah plastis membahas sesuatu yang lebih “final”: struktur berubah bentuk secara permanen. Inilah wilayah yang sering menjadi batas antara insiden dan tragedi.

Di dunia rekayasa modern, kondisi plastis bukan lagi dianggap sekadar “kegagalan”. Justru dalam banyak produk, deformasi plastis dirancang sebagai mekanisme keselamatan. Artinya, struktur sengaja dibuat agar sebagian tertentu rela “rusak” supaya bagian lain tetap aman.

Konsep inilah yang menjadi dasar crashworthiness, yaitu kemampuan sebuah struktur untuk melindungi manusia di dalamnya ketika terjadi tabrakan atau benturan. Dalam praktik, crashworthiness bukan berarti kendaraan menjadi kebal terhadap kecelakaan. Crashworthiness berarti kendaraan dirancang agar energi benturan diserap oleh komponen yang tepat, sehingga ruang hidup penumpang (survival space) tetap terjaga.

Contoh yang sangat kuat adalah struktur pesawat saat mengalami hard landing. Dalam kondisi ini, dampak vertikal yang besar menyebabkan bagian bawah struktur pesawat mengalami deformasi plastis dan menyerap energi kinetik. Sementara itu, area kabin yang melindungi penumpang harus dijaga agar tidak terdeformasi besar. Dengan kata lain, pesawat “mengorbankan” bagian tertentu agar manusia di dalamnya tetap aman.

Logika yang sama juga berlaku pada kendaraan otomotif. Struktur luar kabin dapat dirancang sebagai zona penyerap energi, sementara kabin dipertahankan agar tetap stabil. Ini jauh lebih aman dibanding desain kendaraan lama yang seluruh struktur dapat ikut terdeformasi tanpa kontrol, membuat penumpang justru berada di zona bahaya.

Di titik ini, kita melihat bahwa rekayasa keselamatan bukan hanya soal material yang kuat. Ia soal rekayasa deformasi: bagaimana membuat struktur menyerap energi dengan cara yang terkendali, terarah, dan tidak membahayakan manusia.

Tetapi bagaimana memastikan deformasi itu “terkendali”? Di sinilah kemampuan analisis menjadi pusat pesan orasi ini.

Prof. Leonardo menegaskan bahwa fenomena ini harus bisa diprediksi sejak tahap perancangan, sebelum produk dibuat. Dan untuk melakukan itu, dibutuhkan dua hal yang harus berjalan bersama:

1. eksperimen yang relevan untuk memahami fenomena nyata

2. model numerik yang mampu mereplikasi fenomena itu secara konsisten

Orasi ini menunjukkan bahwa untuk memahami deformasi plastis akibat impact, kelompok riset mengembangkan alat uji impact dan Split Hopkinson Pressure Bar. Alat-alat ini bukan sekadar fasilitas lab, tetapi “modal dasar” untuk membangun model numerik yang benar-benar valid.

Kenapa eksperimen begitu penting? Karena deformasi plastis sangat sensitif terhadap sifat material, geometri struktur, dan kondisi pembebanan. Kita tidak bisa mengandalkan asumsi umum. Struktur yang “kelihatannya mirip” bisa menghasilkan pola kerusakan yang berbeda karena detail kecil.

Hal yang menarik dari orasi ini adalah bagaimana eksperimen tidak diposisikan sebagai pembuktian akhir, tetapi sebagai jembatan menuju simulasi yang dapat dipakai lebih luas.

Dalam contoh eksperimen kolom segiempat yang dibebani aksial, deformasi plastis diamati secara fisik. Lalu simulasi numerik dilakukan dengan memasukkan geometri dan sifat material. Hasilnya menunjukkan kesesuaian yang baik: bukan hanya bentuk deformasinya mirip, tetapi hubungan gaya dan panjang deformasi juga cocok. Ini penting karena dua jenis kecocokan tersebut menunjukkan bahwa model tidak hanya “mirip gambar”, tetapi juga mirip secara energi dan respons mekanik.

Dari sini, pesan praktisnya adalah: simulasi yang baik bukan yang menghasilkan visual menarik, tetapi yang menghasilkan perilaku struktur yang konsisten dengan eksperimen.

Lalu ada satu faktor yang mengunci kualitas model dalam kasus impact: sifat material pada laju regangan tinggi (high strain rate).

Dalam beban statis, material punya kurva tegangan-regangan tertentu. Tetapi pada impact, laju regangan meningkat sangat cepat, dan banyak material menunjukkan perilaku “menguat” pada laju tinggi. Ini berarti, kalau model kita hanya menggunakan sifat material statik biasa, prediksi deformasi bisa keliru. Kita bisa terlalu meremehkan atau terlalu melebihkan kekuatan material pada kondisi impact.

Orasi ini memberi gambaran bahwa pengukuran sifat material pada laju regangan tinggi dapat dilakukan hingga sekitar 100 strain per second, dan inilah salah satu bagian fundamental untuk membangun simulasi crashworthiness yang akurat.

Untuk pembaca mahasiswa, bagian ini bisa dibaca sebagai “pelajaran besar” tentang pemodelan: jangan pernah mengira parameter material bersifat universal. Dalam kondisi ekstrem, material berubah perilaku. Maka model pun harus berubah.

Untuk pembaca pekerja, ini adalah pengingat bahwa keamanan produk tidak bisa dibangun hanya dari pengalaman dan trial-and-error. Industri yang mengejar keselamatan dan sertifikasi regulator harus punya basis eksperimen dan simulasi yang kuat, sehingga keputusan desain bisa dipertanggungjawabkan.

Dan pada akhirnya, inilah jantung dari crashworthiness: bukan sekadar membuat struktur kuat, tetapi membuat struktur pintar menyerap energi.

 

4. Dari Uji Impact hingga Kendaraan Tahan Ledak: Ketika Simulasi Menjadi Strategi Kemandirian

Bagian ini adalah salah satu bagian paling penting dari orasi Prof. Leonardo karena memperlihatkan bagaimana kemampuan analisis yang dibangun di kampus dapat langsung masuk ke agenda strategis nasional: keselamatan transportasi, pertahanan, dan kemandirian teknologi.

Salah satu contoh yang sangat konkret adalah dukungan terhadap riset standarisasi kendaraan angkut personel (APV) untuk tahan ledakan setara 8 kg TNT, mengacu pada standar NATO STANAG 4569.

Dalam proyek ini, ada prinsip desain yang terlihat sederhana tetapi sangat krusial: kendaraan dipasangi struktur penyerap energi di bagian bawah. Tujuannya agar ketika terjadi ledakan, energi tidak langsung masuk ke kabin. Jadi bukan sekadar “membuat baja lebih tebal”, tetapi membangun sistem perlindungan energi.

Untuk memastikan desain ini bukan sekadar konsep, prosesnya dilakukan dalam dua tahap besar.

Tahap pertama adalah mengembangkan model simulasi beban ledakan dengan metode elemen hingga. Kelompok riset sudah berpengalaman dengan pemodelan struktur, tetapi pemodelan beban ledakan memiliki karakter tersendiri. Tantangannya bukan hanya menghitung tekanan ledak, tetapi memastikan model dapat mereplikasi kerusakan seperti di lapangan.

Karena itu, uji ledak dilakukan pada sampel panel lantai tahan ledak, dengan peledak 8 kg pada jarak sekitar 50 cm. Pengujian dilakukan di fasilitas uji tembak. Hasilnya menunjukkan deformasi plastis dan kerusakan berupa lubang pada panel. Ini adalah informasi berharga karena menjadi target verifikasi simulasi.

Lalu model numerik dituning sampai pola kerusakannya sama. Dari sini muncul temuan yang sangat penting untuk validitas model: pemodelan tidak cukup hanya memasukkan TNT 8 kg saja, tetapi juga struktur pembungkusnya (misalnya baja) harus dimasukkan. Tanpa itu, kerusakan yang diprediksi tidak akan sama.

Ini adalah contoh nyata bagaimana pemodelan sering gagal bukan karena metode matematikanya salah, tetapi karena detail sistem tidak dimasukkan. Dalam dunia simulasi, mengabaikan detail kecil bisa berarti mengabaikan sumber energi utama.

Tahap kedua adalah melakukan desain dan evaluasi sistem secara utuh: kendaraan APV plus struktur tahan ledaknya, termasuk evaluasi terhadap kabin dan penumpang.

Di sini kita melihat bahwa crashworthiness tidak hanya berhenti pada “kabin tidak penyok”. Karena keselamatan penumpang bukan hanya ditentukan oleh apakah kabin utuh, tetapi juga oleh bagaimana tubuh penumpang mengalami percepatan dan benturan internal.

Ini sebabnya, hasil simulasi juga mengarah pada kebutuhan modifikasi kursi. Ada dua skenario yang dibandingkan:

• kondisi pertama: kaki penumpang relatif dekat ke lantai

• kondisi kedua: jarak kaki lebih jauh karena desain kursi dimodifikasi

Hasilnya menunjukkan bahwa pada kondisi pertama, lantai menghantam kaki dengan keras dan penumpang terdorong ke atas hingga berpotensi membentur langit-langit, yang bisa menyebabkan cedera parah. Pada kondisi kedua, hantaman lantai lebih kecil dan penumpang tidak terdorong ke atas secara ekstrem, sehingga tingkat keamanan meningkat.

Ini pelajaran yang sangat penting bagi rekayasa keselamatan: desain perlindungan bukan hanya pada struktur, tetapi juga pada sistem interior dan ergonomi keselamatan. Kursi bukan sekadar komponen kenyamanan, tetapi bagian dari sistem proteksi manusia.

Tahap selanjutnya adalah uji ledak model realistis. Hasilnya memperlihatkan sesuatu yang sangat bernilai: meskipun roda dan komponen transmisi mengalami kerusakan besar, kabin tidak mengalami deformasi signifikan. Ini menunjukkan bahwa strategi desain penyerap energi berfungsi sesuai tujuan.

Pengujian juga melibatkan dummy yang dipasangi sensor, sehingga data akselerasi dan tekanan bisa dianalisis untuk mengestimasi potensi cedera. Ini memperlihatkan bahwa standar keselamatan modern tidak lagi hanya menilai “benda rusak atau tidak”, tetapi mengukur efeknya pada tubuh manusia.

Lalu orasi ini menutup contoh aplikasinya dengan agenda yang dekat dengan masa depan transportasi Indonesia: pengembangan kereta cepat Merah Putih. Tim bertanggung jawab untuk desain dan analisis badan kereta dan bogi, termasuk aspek tabrakan.

Evaluasi dilakukan pada kecepatan tabrak 10 m/detik sesuai standar nasional Indonesia 8826. Berbagai skenario tabrakan disimulasikan, dan harapannya pada tahap berikutnya dapat dilakukan uji tabrak skala tertentu (misalnya 1 banding 2 atau 1 banding 4), karena uji skala penuh sangat mahal.

Di sini terlihat pola pikir yang matang: kemandirian teknologi bukan berarti selalu melakukan uji paling mahal, tetapi membangun kombinasi antara simulasi yang tervalidasi dan eksperimen yang realistis sesuai kapasitas.

Bagi mahasiswa, bagian ini memberi contoh bagaimana ilmu struktur, material, dan simulasi numerik bisa menjadi “pekerjaan yang menyelamatkan nyawa”, bukan hanya nilai ujian.

Bagi pekerja, bagian ini menunjukkan bahwa investasi pada kemampuan analisis bukan semata kebutuhan akademik, tetapi kebutuhan industri dan negara. Dalam dunia transportasi dan pertahanan, ketergantungan pada pihak luar untuk analisis keselamatan akan selalu menjadi titik lemah. Sebaliknya, kemampuan internal yang kuat memungkinkan desain lebih cepat, lebih murah, dan lebih sesuai konteks Indonesia.

Dan pada akhirnya, orasi ini menyampaikan sesuatu yang sangat penting: kemampuan analisis dinamika benda fleksibel yang berkembang di kampus diharapkan dapat berkontribusi dalam kegiatan rekayasa di bidang transportasi, pertahanan, dan bidang lainnya di Indonesia.

 

5. Kemampuan Analisis sebagai Simbol Kemandirian Rekayasa: Bukan Sekadar Bisa Membuat, Tapi Bisa Membuktikan Aman

Kalau kita tarik garis besar dari orasi Prof. Leonardo Gunawan, inti pesannya bukan hanya tentang dinamika benda fleksibel sebagai bidang ilmu. Pesannya lebih strategis: Indonesia hanya bisa mandiri di teknologi rekayasa jika Indonesia mandiri dalam kemampuan analisis.

Kalimat “mendukung kemandirian rekayasa” bukan slogan. Dalam industri berisiko tinggi seperti penerbangan, pertahanan, kereta cepat, dan transportasi publik, setiap desain harus bisa dipertanggungjawabkan melalui dua hal: bukti dan prediksi. Bukti biasanya datang dari eksperimen dan pengujian. Prediksi datang dari pemodelan dan simulasi. Jika sebuah negara hanya menguasai proses manufaktur tanpa menguasai dua hal ini, maka negara tersebut tetap bergantung pada pihak luar untuk memutuskan apakah produknya aman.

Itulah mengapa orasi ini terasa relevan untuk dibaca bukan hanya oleh mahasiswa teknik, tetapi juga oleh pekerja yang sehari-hari berhadapan dengan sertifikasi, audit, standar keselamatan, dan target industri.

Bagian awal orasi menekankan bahwa fenomena elastis dan plastis harus bisa diprediksi sebelum suatu benda dibuat. Ini bukan hanya pernyataan akademik, melainkan kebutuhan industri. Produk yang dibangun tanpa kemampuan prediksi pada dasarnya sedang “mencoba nasib” dalam skala besar.

Dalam dunia elastis, isu utamanya adalah stabilitas dan vibrasi. Flutter pada pesawat misalnya adalah contoh bagaimana kegagalan dinamika bukan muncul saat pesawat rusak, tetapi saat pesawat masih utuh. Struktur bisa runtuh karena osilasi yang membesar, bukan karena materialnya rapuh. Ini menegaskan bahwa keselamatan bukan sekadar kekuatan statik, tetapi stabilitas dinamika dalam kondisi nyata.

Dalam dunia plastis, isu utamanya adalah penyerapan energi yang terkendali. Konsep crashworthiness menunjukkan bahwa desain keselamatan sering berarti mengatur kerusakan, bukan menghilangkan kerusakan. Struktur yang baik bukan struktur yang “tidak bisa rusak sama sekali”, tetapi struktur yang tahu bagian mana yang boleh rusak dan bagian mana yang harus tetap melindungi manusia.

Dua dunia ini membutuhkan kemampuan analisis yang berbeda, tetapi benang merahnya sama: tanpa model yang baik, keputusan desain akan salah arah.

Masalahnya, membangun kemampuan analisis tidak hanya soal membeli software.

Ini poin yang sering tidak disadari di banyak organisasi: perangkat lunak simulasi bisa dibeli, tetapi pemahaman sistem tidak bisa dibeli instan. Simulasi yang benar membutuhkan validasi. Validasi membutuhkan eksperimen. Eksperimen membutuhkan fasilitas, metode, dan kompetensi. Inilah yang membuat investasi kemampuan analisis menjadi investasi jangka panjang.

Orasi ini menunjukkan bahwa kompetensi tidak dibangun melalui satu proyek besar, tetapi melalui rangkaian pengalaman yang konsisten:

1. membangun model dinamika elastis untuk kebutuhan transportasi

2. mengembangkan pengujian impact dan pemetaan perilaku material pada laju regangan tinggi

3. menyatukan eksperimen dan simulasi hingga hasilnya konsisten

4. menerapkan kemampuan itu ke proyek strategis nasional: kendaraan tahan ledak dan kereta cepat

Di sini terlihat sebuah jalur pembelajaran: dari teori ke kasus, dari kasus ke metodologi, dari metodologi ke kapasitas nasional.

Kemandirian rekayasa juga punya dimensi yang lebih luas, yaitu hubungan dengan regulator dan standar.

Produk seperti pesawat dan kereta cepat tidak bisa “berhasil” hanya karena bisa berjalan. Ia harus lolos standar keselamatan. Dalam konteks flutter, misalnya, desain harus menunjukkan bahwa kondisi ketidakstabilan berada di luar rentang operasi pesawat. Ini adalah bahasa yang dipahami regulator. Tanpa analisis yang solid, klaim keselamatan tidak bisa disampaikan dengan cara yang dapat diterima.

Hal yang sama berlaku pada crashworthiness. Standar keselamatan tabrakan kereta mengharuskan evaluasi pada kondisi tertentu, dan desain harus mampu menunjukkan bagaimana energi diserap serta bagaimana deformasi dikelola. Bahkan pada kendaraan tahan ledak, evaluasi tidak cukup berhenti pada “kabin tidak hancur”, tetapi juga harus memikirkan bagaimana penumpang mengalami percepatan dan potensi cedera.

Kemandirian dalam konteks ini berarti: Indonesia bisa menyusun argumen keselamatan berdasarkan data sendiri, bukan hanya menerima kesimpulan dari pihak luar.

Jika dibaca sebagai pelajaran untuk mahasiswa, bagian ini mengajarkan bahwa kemampuan analisis bukan sekadar nilai mata kuliah numerik atau dinamika. Ia adalah keterampilan yang menentukan apakah suatu desain bisa dipercaya.

Jika dibaca sebagai refleksi untuk pekerja, bagian ini memberi kerangka pikir bahwa pengembangan teknologi seharusnya tidak berhenti di perakitan atau produksi. Ia harus dipasangkan dengan kemampuan verifikasi, validasi, dan evaluasi risiko. Tanpa itu, industri akan rapuh: bisa membuat, tetapi belum tentu bisa meyakinkan.

Dan ketika sebuah negara tidak bisa meyakinkan, negara tersebut akan selalu berada di posisi rentan dalam rantai pasok teknologi global.

 

6. Kesimpulan: Dinamika Benda Fleksibel sebagai “Mesin” di Balik Keselamatan dan Kemandirian

Orasi Prof. Leonardo Gunawan bisa dirangkum sebagai satu argumen yang koheren: dinamika benda fleksibel adalah salah satu fondasi teknis yang menentukan keselamatan produk rekayasa dan menentukan kemandirian teknologi Indonesia.

Argumen ini dibangun melalui dua wilayah besar.

Pertama, dinamika dalam daerah elastis.

Di sini fokusnya adalah vibrasi dan stabilitas. Kendaraan yang bergerak cepat akan selalu mengalami eksitasi dari lingkungan, seperti ketidakrataan jalan atau rel. Struktur aerodinamis seperti sayap pesawat menghadapi risiko flutter, yaitu osilasi yang membesar dan bisa merusak struktur. Model yang akurat harus memasukkan massa, kekakuan, redaman, serta interaksi struktur dengan aliran udara.

Contoh pemodelan badan kereta menunjukkan bahwa memasukkan fleksibilitas dapat mengubah prediksi vibrasi, terutama pada frekuensi tertentu. Ini berarti prosedur desain yang mengabaikan fleksibilitas berisiko menghasilkan keputusan yang terlalu optimistis.

Kedua, dinamika hingga daerah plastis.

Di sini fokusnya adalah impact, deformasi permanen, dan crashworthiness. Struktur dirancang untuk menyerap energi benturan melalui deformasi plastis yang terkendali, sambil mempertahankan ruang aman bagi penumpang. Prediksi fenomena ini membutuhkan kombinasi eksperimen dan simulasi numerik yang tervalidasi, termasuk pemahaman material pada laju regangan tinggi.

Aplikasi nyata pada kendaraan tahan ledak menunjukkan bahwa keberhasilan desain bukan hanya soal bertahan terhadap beban ekstrem, tetapi juga mengurangi potensi cedera penumpang melalui perbaikan struktur dan interior, seperti desain kursi yang mengubah respons tubuh terhadap percepatan.

Sementara pada kereta cepat, kemampuan analisis tabrakan menunjukkan bahwa pengembangan transportasi nasional membutuhkan standar evaluasi yang kuat, serta strategi pengujian yang realistis secara biaya melalui kombinasi simulasi dan uji skala.

Pada akhirnya, pesan penting dari orasi ini sangat relevan untuk konteks Indonesia saat ini:

• kemampuan analisis adalah modal strategis, bukan pelengkap

• keselamatan adalah hasil dari pemodelan yang benar dan validasi yang disiplin

• kemandirian rekayasa tidak cukup dengan bisa memproduksi, tetapi harus bisa memverifikasi dan mempertanggungjawabkan desain

• kampus dan industri harus berada dalam satu ekosistem pembelajaran agar kapasitas ini tumbuh

Bagi mahasiswa, ini adalah pengingat bahwa bidang yang terlihat “matematis” seperti dinamika struktur dan metode numerik sebenarnya punya dampak manusiawi yang langsung: melindungi penumpang, mengurangi korban, dan meningkatkan kepercayaan publik pada teknologi.

Bagi pekerja, ini adalah ajakan untuk melihat pengembangan teknologi sebagai pembangunan sistem kompetensi. Sebuah proyek teknologi tanpa kapasitas analisis yang mandiri hanya akan menghasilkan ketergantungan baru, bukan kemajuan yang berkelanjutan.

Dan untuk Indonesia, kemampuan analisis dinamika benda fleksibel adalah bagian dari jawaban besar: bagaimana menjadi negara yang tidak hanya ikut memakai teknologi, tetapi ikut menentukan standar keselamatan dan arah pengembangannya.

 

 

Daftar Pustaka

Institut Teknologi Bandung. Orasi Ilmiah Guru Besar ITB Prof. Leonardo Gunawan: Pengembangan Kemampuan Analisis Dinamika Benda Fleksibel untuk Mendukung Kemandirian Rekayasa di Indonesia. 2024.

European Union Agency for Railways. Crashworthiness requirements and railway vehicle safety concepts. (diakses 2026).

FAA. Advisory Circulars and guidance on aeroelasticity and flutter evaluation in aircraft certification. (diakses 2026).

NATO. STANAG 4569: Protection Levels for Occupants of Logistic and Light Armoured Vehicles. (diakses 2026).

ISO. ISO 2631: Mechanical vibration and shock — Evaluation of human exposure to whole-body vibration. (diakses 2026).

1. Pendahuluan

Indonesia hidup di wilayah yang secara geologi tidak pernah benar-benar “diam”. Ada periode yang terasa tenang, tetapi ketenangan itu sering hanya berarti satu hal: energi sedang terkumpul. Karena itu, ketika gempa terjadi dan menimbulkan korban serta kerugian besar, pertanyaannya jarang berhenti di “kenapa bisa terjadi?” tetapi naik satu tingkat menjadi “sebenarnya kita bisa apa?”

Orasi ilmiah Prof. Irwan Meilano dibangun dari keresahan yang sangat familiar di Indonesia: bencana selalu terasa seperti sesuatu yang tiba-tiba, seolah datang tanpa tanda, lalu menyapu habis rasa aman. Di sisi lain, riset kebumian terus berkembang, data makin banyak, alat makin canggih, dan kerja kolaborasi makin luas. Maka jarak antara ilmu dan kenyataan sosial jadi tantangan besar: bagaimana pengetahuan kebumian bisa benar-benar mengurangi risiko bencana, bukan sekadar menambah publikasi.

Di awal orasinya, Prof. Irwan menekankan bahwa kerugian akibat bencana di Indonesia sangat signifikan, dan gempa bumi menjadi salah satu sumber kerugian utama. Bahkan disebutkan kerugian rata-rata tahunan akibat gempa bumi mencapai paling tidak 6 triliun per tahun. Angka ini tidak hanya bicara ekonomi negara. Ia bicara tentang rumah yang hilang, sekolah yang lumpuh, layanan kesehatan yang terganggu, dan masyarakat yang terlempar kembali ke kondisi rentan.

Masalahnya, masyarakat dan bahkan pengambil kebijakan sering menaruh harapan pada satu hal: prediksi gempa. “Bisa diprediksi tidak?” adalah pertanyaan yang muncul berulang ketika peneliti gempa bertemu publik. Harapannya sangat manusiawi: seandainya gempa bisa diprediksi seperti cuaca, kita bisa mengunci pintu, menyelamatkan keluarga, mengamankan aset, dan mempersiapkan diri. Tetapi sampai saat ini, pesan ilmiahnya tegas: prediksi gempa belum bisa dilakukan.

Ini bukan jawaban yang memuaskan masyarakat, tetapi justru di sinilah nilai intelektual orasi ini menjadi kuat. Karena ketika prediksi tidak bisa dijadikan sandaran, pertanyaannya berubah menjadi lebih realistis: jika kita tidak bisa memprediksi “kapan”, apa yang bisa kita lakukan untuk mengurangi dampaknya?

Jawaban Prof. Irwan tidak romantis, tetapi operasional. Ia menguraikan bahwa setelah puluhan tahun riset, ada beberapa kemampuan ilmiah yang bisa diandalkan:

1. mengkuantifikasi potensi dan laju kejadian gempa jangka panjang (long-term rate)

2. mengestimasi cepat magnitudo untuk peringatan dini (bersama BMKG)

3. mengestimasi percepatan goncangan gempa di masa depan melalui probabilistic hazard analysis (bersama Pusgen)

Di sini terlihat cara kerja ilmu kebencanaan modern. Ia tidak menjanjikan “kita tahu besok gempa di mana”, tetapi memberi kerangka untuk memperkirakan potensi, mempercepat respon, dan menyiapkan perencanaan berbasis risiko.

Pendekatan seperti ini lebih dekat dengan kebutuhan nyata di lapangan. Bagi mahasiswa, ini mengajarkan bahwa ilmu kebumian tidak bekerja dengan satu jawaban final, tetapi dengan probabilitas, skenario, dan akumulasi bukti. Bagi pekerja—baik di sektor konstruksi, perencanaan, manajemen risiko, atau pemerintahan—ini memberi arah bahwa pengurangan risiko bukan soal keberanian menghadapi bencana, tetapi soal sistem: data, model, prosedur, serta koordinasi lintas lembaga.

Dan ketika bicara sistem, geodesi menjadi salah satu instrumen penting.

Kenapa geodesi ikut “ngurusin” gempa? Pertanyaan ini juga dijawab dalam orasi. Secara sederhana, gempa bumi bukan hanya peristiwa getaran yang tercatat di seismograf. Gempa adalah hasil dari proses deformasi kerak bumi, yaitu pergerakan dan perubahan bentuk permukaan bumi akibat akumulasi tegangan tektonik. Jika kita ingin memahami sumber gempa, kita harus memahami deformasi itu—dan di sinilah geodesi punya peran.

Geodesi membantu mengukur pergerakan bumi dalam skala milimeter hingga sentimeter, menggunakan teknologi seperti GPS geodetik dan InSAR. Artinya, sebelum gempa terjadi, geodesi dapat merekam bagaimana kerak bumi “mengumpulkan sesuatu”. Setelah gempa terjadi, geodesi bisa mengukur seberapa besar pergeseran dan bagaimana pola slip terjadi. Dengan cara ini, geodesi memberi akses pada bagian yang sering tidak terlihat jika kita hanya mengandalkan catatan gempa dari sensor seismik.

Namun penting dicatat: orasi ini juga menunjukkan kedewasaan ilmiah, bahwa riset tidak selalu berawal dari hasil yang “indah”. Prof. Irwan bercerita tentang riset awal yang justru membuktikan bahwa anomali sebelum gempa (yang sempat diyakini ada) ternyata tidak ditemukan. Tetapi bahkan temuan “negatif” seperti itu punya manfaat: ia merevisi kebijakan dan membantu ilmu bergerak lebih jujur, tidak terjebak pada mitos ilmiah yang enak didengar.

Pada akhirnya, pendahuluan ini membawa kita ke inti pembahasan: geodesi bukan alat untuk meramal bencana, tetapi alat untuk membaca proses yang melahirkan bencana, sehingga manusia punya ruang untuk mengurangi risikonya.

 

2. Mengapa Geodesi Penting untuk Gempa: Membaca Siklus, Bukan Mencari Ramalan

Jika seismologi sering dipahami publik sebagai “ilmu gempa”, geodesi gempa bumi beroperasi pada lapisan yang sedikit berbeda. Ia tidak hanya menunggu gempa terjadi, tetapi berusaha mengukur proses yang berjalan terus-menerus bahkan saat tidak ada gempa terasa.

Orasi ini mengutip amanat asosiasi internasional bidang geodesi: geodesi gempa bumi adalah studi tentang wilayah yang aktif tektonik dan saismik dengan potensi gempa besar, serta aplikasi metode geodetik untuk mengkuantifikasi aktivitas tersebut, termasuk untuk kebutuhan peringatan dini.

Namun bagian yang paling menarik adalah bagaimana konsep ini diterjemahkan dengan bahasa yang mudah dibayangkan.

Prof. Irwan menggambarkan siklus gempa sebagai akumulasi regangan (strain) atau tegangan (stress) seiring waktu. Jika digambar, sumbu horizontal adalah waktu dan sumbu vertikal adalah strain/stress. Polanya seperti ini: sebelum gempa, stress naik; saat gempa, stress turun; lalu naik lagi.

Dalam kalimat lain, gempa bukan “kejutan random”, tetapi bagian dari siklus akumulasi dan pelepasan energi. Masalahnya, siklus itu bisa berlangsung sangat lama dan kompleks, serta tiap wilayah punya karakter berbeda. Maka, tugas geodesi adalah membantu memberi gambaran pola “naik-turun” ini berdasarkan data pengamatan.

Bagian penting berikutnya adalah metode: bagaimana informasi laju regangan digunakan untuk mendefinisikan sumber gempa.

Dalam studi di wilayah Indonesia Timur sekitar Banda, tim Prof. Irwan mengestimasi pergerakan (vektor) wilayah, lalu mengubah cara membaca data dari sekadar “panah pergerakan” menjadi peta regangan. Di peta regangan itu, area yang semakin merah menunjukkan akumulasi yang semakin besar. Data sampai 2018 menunjukkan area yang merah di sekitar Ambon, dan ternyata pada 2019 terjadi gempa di atas Nusa Tenggara Timur, lalu 2021 ada gempa di sekitar Kepala Burung Papua—pola yang menunjukkan bahwa akumulasi regangan punya hubungan penting dengan peristiwa gempa.

Meski ini bukan prediksi “tanggal dan jam”, ini tetap punya nilai besar: kita bisa melihat wilayah yang sedang menyimpan akumulasi, lalu memasukkannya ke dalam prioritas mitigasi. Dalam logika manajemen risiko, ini sudah sangat berguna. Kita tidak perlu tahu kapan tepatnya kecelakaan terjadi untuk tetap memperbaiki prosedur keselamatan di lokasi yang risikonya tinggi.

Di tengah paparan yang teknis, Prof. Irwan menyelipkan analogi yang sangat efektif: kalau orang ingin belanja, harus nabung dulu. Kalau ingin gempa, harus “ngumpulin” dulu.

Analogi ini berhasil memindahkan konsep regangan dan akumulasi stress menjadi gambaran yang mudah dipahami siapa pun. Ada wilayah yang masih “nabung”, artinya akumulasi besar tapi belum terjadi gempa besar; ada wilayah yang sudah “belanja”, artinya sudah melepas energi lewat gempa.

Yang lebih penting, dari analisis itu terlihat ada gap: masih banyak wilayah yang “nabung” tetapi belum “belanja”. Dan justru wilayah seperti inilah yang menjadi sumber kekhawatiran. Sebab dalam bahasa risiko, akumulasi besar yang belum dilepaskan bisa berarti potensi event besar jika kondisi pemicunya tepat.

Di sini kita mulai melihat pergeseran orientasi riset gempa yang matang: bukan mengejar prediksi, tetapi membangun pemahaman sumber gempa.

Prof. Irwan juga menyebutkan bahwa beberapa gempa di Indonesia berasal dari sesar aktif yang parameter dan potensinya belum diketahui. Ini sebabnya beberapa gempa terasa “tiba-tiba”: bukan karena alam tidak punya proses, tetapi karena manusia belum cukup mengenali sumbernya. Contoh yang disebutkan termasuk gempa Jogja 2006, Pidie Jaya 2016, serta beberapa gempa di Indonesia Timur.

Bagian ini penting untuk menunjukkan mengapa riset pasca gempa bukan sekadar dokumentasi kerusakan. Ia adalah proses belajar untuk mengenali sumber bencana yang sebelumnya “tak terlihat”.

Studi kasus gempa Ambon menjadi contoh nyata. Tim melakukan pengamatan GPS untuk melihat pergeseran akibat gempa, tetapi datanya terlalu sedikit untuk menjawab banyak hal. Lalu mereka menambahkan InSAR dan data kegempaan, namun masih belum cukup. Baru ketika data digabungkan dengan dukungan keahlian lain (termasuk seismologi), mereka mulai bisa mendefinisikan sumber gempa dan perilakunya sampai kedalaman lebih dari 20 km, termasuk distribusi slip pada bidang gempa.

Di sini kita melihat satu pelajaran praktis: memahami gempa bukan kerja satu disiplin. Bahkan ketika data sudah banyak, interpretasinya bisa membingungkan jika tidak ada kolaborasi.

Dan lagi-lagi, tujuan akhirnya bukan “menang debat ilmiah”, tetapi memastikan bahwa pengetahuan itu bisa dipakai untuk mitigasi: mengetahui wilayah mana yang stress-nya bertambah tetapi belum terjadi gempa, sehingga perlu perhatian lebih serius.

Jika pembaca adalah mahasiswa, bagian ini bisa dibaca sebagai pergeseran paradigma: dari ilmu yang mengagumi kompleksitas alam, menuju ilmu yang mendesain strategi mengurangi dampak kompleksitas itu. Jika pembaca adalah pekerja, bagian ini adalah pembuktian bahwa mitigasi tidak bisa hanya mengandalkan SOP evakuasi. Ia harus didukung pemetaan sumber risiko yang lebih akurat, sehingga investasi keselamatan bisa lebih tepat sasaran.

 

3. Dari Ambon ke Mamuju: Kenapa Menentukan Sumber Gempa Itu Sulit, Tapi Jadi Kunci Mitigasi

Ada momen di dalam diskusi kebencanaan yang sering luput: gempa tidak selalu muncul dari sumber yang sudah “kita kenal”. Publik sering mengira sumber gempa itu pasti sudah ada di peta, sudah tercatat di buku, tinggal menunggu kapan ia aktif. Padahal realitasnya lebih keras. Sebagian gempa besar yang merusak justru berasal dari sesar aktif yang parameter dan potensinya belum benar-benar diketahui.

Ini menjelaskan mengapa beberapa gempa terasa “tiba-tiba”. Bukan karena bumi bermain tebak-tebakan, tetapi karena manusia belum cukup memahami mesin yang bekerja di bawahnya. Dalam konteks ini, riset sumber gempa tidak boleh diperlakukan sebagai proyek akademik semata, karena dampaknya langsung pada dua hal: kesiapan wilayah dan akurasi peta bahaya.

Cerita tentang gempa Ambon bisa dibaca sebagai gambaran jujur tentang bagaimana sains bekerja ketika berhadapan dengan sistem yang kompleks. Langkah awal yang paling intuitif dilakukan adalah mengukur pergeseran. Dengan GPS geodetik, permukaan bumi dapat direkam berubah akibat gempa. Tetapi setelah data didapat, masalah baru muncul: data yang tersedia tidak cukup. Ada gempa, ada pergeseran, tetapi informasi itu belum mampu menjawab “ini sumbernya apa”, “bidangnya seperti apa”, dan “apa implikasinya ke depan”.

Ketika data GPS belum cukup, pendekatan diperluas. Data InSAR ditambahkan, data kegempaan dipakai, lalu informasi dari disiplin lain diundang untuk menyusun penjelasan yang lebih lengkap. Di tahap ini, muncul realitas yang sering membuat riset kebencanaan terasa “melelahkan”: semakin banyak data, semakin besar peluang kebingungan.

Bahkan dalam studi Ambon, setelah data kegempaan dipakai, bukannya langsung makin jelas, justru muncul indikasi bahwa ada dua sumber gempa yang sebelumnya tidak “terlihat” dalam rujukan umum. Ini membuat analisis lebih rumit, tetapi sebenarnya ini kabar baik dalam perspektif mitigasi. Karena artinya, wilayah tersebut punya dinamika tektonik yang lebih kompleks dari yang sebelumnya disederhanakan.

Baru ketika data geodetik digabungkan secara serius dengan data seismik, mulai terlihat gambaran yang lebih dapat dipercaya: bagaimana perilaku sumber gempa di kedalaman, bagaimana distribusi slip, dan bagaimana pergeseran terjadi sampai lebih dari 20 km kedalaman. Ini bukan sekadar kepuasan akademik. Informasi seperti ini adalah dasar untuk memahami pertanyaan yang lebih “mendesak”: bagian mana yang sudah melepaskan energi, dan bagian mana yang justru masih menambah stress.

Di titik ini, logika mitigasi menjadi jelas. Mengetahui sumber gempa berarti kita bisa memetakan wilayah yang stress-nya bertambah tetapi belum mengalami gempa, lalu menjadikannya prioritas dalam pengurangan risiko. Dengan bahasa lain, riset sumber gempa adalah kerja untuk menemukan “bagian sistem yang masih menyimpan potensi”.

Lalu studi Mamuju memperlihatkan sisi lain dari kesulitan yang sama: kadang sumbernya tidak jelas bukan karena datanya sedikit, tetapi karena beberapa kemungkinan sumber sama-sama masuk akal.

Gempa Mamuju 2021 menjadi kasus penting karena terdapat beberapa sumber gempa yang mungkin terlibat: segmen Utara, segmen Tengah, atau segmen Mamuju itu sendiri. Pertanyaan “yang mana penghasil gempanya?” bukan pertanyaan formalitas. Jawabannya menentukan bagaimana kita memahami ancaman berikutnya.

Prosesnya mengulang pola yang sama: data kegempaan dikumpulkan, data GPS digunakan, dan interpretasi awal tetap bisa buntu karena ada dua kemungkinan geometri bidang: miring ke barat atau miring ke timur laut. Ketika geometri sumber saja belum pasti, semua turunan analisis juga ikut menjadi kabur.

Lalu titik terang muncul setelah data telesismik ditambahkan dan digabungkan dengan data GPS. Hasilnya mengarah pada sumber yang miring ke timur laut. Kemudian InSAR memperkuat konfirmasi itu. Di sini terlihat pola kerja mitigasi modern: satu jenis data jarang cukup. Kredibilitas dibangun lewat konvergensi bukti.

Yang menarik, hasilnya tidak berhenti pada “bidangnya ke arah mana”. Dari analisis tersebut, ditemukan bahwa bagian yang gempa berada pada segmen Mamuju pada kedalaman lebih dari 10 km. Implikasinya langsung terasa: bagian dangkal belum gempa, dan segmen lain yang berada di depan masih menyisakan potensi.

Kalimat “bagian dangkal belum gempa” mungkin terdengar teknis, tetapi maknanya sangat praktis: energi belum sepenuhnya dilepaskan. Dalam konteks sejarah kegempaan wilayah tersebut, potensi tsunami juga menjadi catatan yang tidak bisa dianggap kecil. Pada tahap ini, riset sumber gempa berubah menjadi pesan kebijakan: ada bagian sistem yang masih mengandung ancaman, dan perlu perhatian bersama.

Yang bisa dipetik dari dua studi ini adalah pelajaran yang berguna untuk pembaca mahasiswa dan pekerja:

• mitigasi bukan soal kepanikan, tetapi soal ketelitian memahami sumber

• memahami sumber gempa itu proses panjang, tidak selalu linear, dan sering butuh kolaborasi

• data bukan “jawaban otomatis”; data baru bermakna ketika dibaca dalam kerangka yang benar

• semakin spesifik pemahaman sumber, semakin tajam arah mitigasi yang bisa dibuat

Dalam situasi Indonesia yang luas, kompleks, dan memiliki banyak sesar yang belum sepenuhnya terkarakterisasi, pekerjaan memahami sumber gempa sebenarnya adalah pekerjaan mengurangi keterkejutan kolektif. Kita mungkin belum bisa tahu kapan gempa terjadi, tetapi kita bisa mengurangi kondisi “kita tidak tahu apa-apa” menjadi “kita tahu bagian mana yang harus diprioritaskan”.

 

4. GPS untuk Peringatan Dini: Estimasi Magnitudo Cepat dan Peluang Sistem yang Lebih Andal

Jika bagian sebelumnya menunjukkan peran geodesi dalam memahami sumber gempa, bagian ini menunjukkan wajah lain yang lebih operasional: geodesi untuk peringatan dini.

Ketika gempa besar terjadi, perbedaan puluhan detik bisa berarti perbedaan antara selamat dan terlambat. Karena itu, sistem peringatan dini membutuhkan estimasi cepat: seberapa besar gempanya, apakah berpotensi tsunami, dan seberapa kuat guncangan yang mungkin terjadi. Dalam kondisi seperti itu, seismometer adalah tulang punggung, tetapi seismik punya kelemahan tertentu, terutama pada gempa sangat besar.

Salah satu referensi penting yang disinggung adalah pengalaman gempa Tohoku 2011 di Jepang. Estimasi magnitudo berbasis seismik pada saat itu cenderung meng-underestimate besarnya gempa, sedangkan estimasi berbasis data GPS memberikan gambaran yang lebih baik. Pelajaran ini menjadi tantangan sekaligus peluang: jika Jepang saja bisa mengalami underestimation, Indonesia juga perlu menyiapkan sistem yang lebih robust.

Maka riset diarahkan pada ide yang cukup strategis: GPS geodetik tidak menggantikan seismik, tetapi menjadi pelengkap. Dalam istilah sederhana, GPS adalah komplementer—membantu menguatkan estimasi agar tidak bias pada gempa besar tertentu.

Uji coba dilakukan pada kasus Lombok. Secara ilmiah, ini menarik karena Lombok memiliki serangkaian gempa yang cukup signifikan, dan secara operasional, Lombok relevan karena dampaknya nyata pada permukiman dan ekonomi lokal.

Hasilnya menunjukkan bahwa estimasi magnitudo bisa dilakukan menggunakan data GPS, dan ini membuka peluang kerja sama lebih luas dengan BMKG. Ini poin penting, karena di Indonesia, sistem operasional peringatan dini bukan hanya persoalan riset, tetapi persoalan integrasi lembaga: siapa mengolah, siapa mengumumkan, siapa menindaklanjuti.

Uji coba tidak berhenti pada Lombok. Studi diteruskan pada gempa lain seperti Palu. Palu penting bukan hanya karena magnitudonya, tetapi karena konteks bencananya kompleks. Ada kombinasi sumber bahaya, dampak infrastruktur, hingga kerentanan sosial yang sangat nyata. Maka keberhasilan membaca sinyal dan menghitung estimasi cepat menjadi bukti bahwa pendekatan ini bukan sekadar eksperimen laboratorium.

Yang mungkin paling relevan untuk pekerja adalah pertanyaan ini: seberapa cepat sistem GPS bisa memberikan estimasi?

Dalam riset yang dipaparkan, estimasi magnitudo dapat dihitung sekitar 50 detik setelah onset gempa. Dalam dunia peringatan dini, angka ini punya arti besar. Karena walaupun 50 detik terdengar singkat, ia cukup untuk beberapa hal:

• memicu prosedur otomatis pada sistem transportasi (mengurangi kecepatan, menghentikan operasi tertentu)

• memberi kesempatan reaksi pada fasilitas vital (rumah sakit, pusat data, industri)

• mempercepat keputusan awal apakah perlu status peringatan tertentu

Tentu, perlu kejujuran: tidak semua wilayah mendapat manfaat sama dari 50 detik itu. Kalau episenter dekat, dampak guncangan mungkin sudah terjadi sebelum estimasi muncul. Tetapi untuk wilayah yang lebih jauh dari sumber, setiap detik tambahan adalah ruang keselamatan.

Selain magnitudo, riset juga mencoba melangkah lebih jauh: menghitung moment tensor. Bagi sebagian pembaca, istilah ini terdengar abstrak. Tetapi intinya sederhana: moment tensor membantu menjelaskan mekanisme gempa, dan mekanisme itu penting untuk menilai potensi tsunami.

Dalam pendekatan ini, hasil perhitungan GPS kemudian dibandingkan dengan rujukan yang selama ini digunakan secara global. Hasilnya cukup menjanjikan, meski masih bersifat ongoing. Namun bahkan sebagai riset berkembang, ini sudah menunjukkan arah strategis: Indonesia bisa membangun sistem estimasi cepat yang lebih tangguh dengan memanfaatkan data geodetik.

Jika diringkas, nilai besar dari bagian ini adalah pemindahan geodesi dari ruang “pemahaman jangka panjang” menuju ruang “respon cepat”. Ini langkah yang jarang dilakukan secara konsisten, karena banyak riset kebumian berhenti pada pemetaan dan interpretasi, tanpa menjembatani ke sistem operasional.

Untuk mahasiswa, bagian ini memberi pembelajaran bahwa inovasi mitigasi bukan selalu alat baru, tetapi integrasi fungsi: bagaimana data yang sama bisa dipakai untuk memahami sumber dan juga mempercepat respon.

Untuk pekerja, bagian ini memberi gambaran bahwa sistem yang lebih andal bukan berarti mengganti sistem lama, tetapi menambahkan redundansi. Dalam manajemen risiko, redundansi bukan pemborosan, tetapi strategi. Sistem peringatan dini yang hanya bergantung pada satu jenis input akan rentan terhadap bias dan kegagalan. Sistem yang menggabungkan seismik dan geodetik akan lebih tahan terhadap skenario ekstrem, terutama pada gempa besar.

Dan mungkin yang paling penting: riset semacam ini menunjukkan bahwa pengurangan risiko bukan agenda reaktif pascabencana, tetapi agenda desain sistem. Ketika ilmu kebumian masuk ke desain sistem peringatan dini, masyarakat mendapat manfaat dalam bentuk waktu, ketepatan, dan peluang penyelamatan.

 

5. Kolaborasi Multidisiplin: Dari “Bahaya Gempa” ke “Risiko Bencana” yang Bisa Dikelola

Di banyak diskusi publik, gempa sering dipahami sebagai satu peristiwa tunggal: bumi berguncang, bangunan runtuh, lalu kehidupan berhenti sebentar sebelum akhirnya berjalan lagi. Dalam cara pandang seperti itu, fokus mitigasi sering jatuh pada hal yang paling terlihat: seberapa besar magnitudonya, seberapa kuat guncangannya, seberapa cepat peringatan dini dikirim.

Tetapi di dalam orasi ini, Prof. Irwan mendorong perspektif yang lebih dewasa: gempa memang penting, tetapi ia hanya satu bagian dari apa yang membuat sebuah bencana menjadi “bencana”.

Bencana terjadi bukan hanya karena hazard atau bahaya alamnya, tetapi karena ada manusia dan aset yang terpapar, serta ada kerentanan sosial-ekonomi yang membuat dampaknya membesar. Ini sebabnya, dua wilayah bisa mengalami gempa dengan karakter mirip tetapi menghasilkan kerugian yang sangat berbeda. Ukurannya bukan hanya kekuatan alam, tetapi juga kesiapan sistem sosial.

Dalam orasi, Prof. Irwan menekankan bahwa pemahaman sumber gempa yang mendalam dan akurat tidak boleh berhenti sebagai pencapaian akademik, tetapi harus menjadi bagian dari strategi mitigasi yang lebih efektif, perancangan infrastruktur tahan gempa, dan tujuan yang paling penting: menyelamatkan lebih banyak nyawa serta mengurangi kerugian ekonomi. Pesan ini terasa sederhana, tetapi ia sebenarnya kritik halus terhadap budaya riset yang terlalu puas dengan “menjelaskan”, tanpa memastikan penjelasan itu masuk ke kebijakan.

Karena itu, langkah paling strategis yang diceritakan pada bagian akhir orasi adalah pembangunan riset kolaborasi multidisiplin untuk pengurangan risiko bencana. Secara praktis, kolaborasi ini membalik cara kita melihat masalah: dari “gempa sebagai fenomena geologi”, menjadi “risiko sebagai fenomena sistem”.

Riset tersebut melibatkan lima fakultas dan didukung pendanaan LPDP. Hal penting di sini bukan sekadar jumlah lembaga yang terlibat, tetapi cara kerjanya: tidak hanya berhenti pada pemodelan sumber gempa, tetapi masuk ke area exposure (keterpaparan), vulnerability (kerentanan), dampak, hingga perhitungan risiko.

Dalam narasi Prof. Irwan, terlihat bahwa mereka tidak lagi ingin hanya berbicara tentang “bagian kiri” yaitu hazard. Mereka ingin melengkapi bagian lain yang selama ini justru menentukan besarnya bencana: apa yang terpapar dan seberapa rentan.

Untuk pembaca mahasiswa, ini adalah pergeseran paradigma yang sangat penting. Banyak orang mengira ilmu kebencanaan adalah ranah sains alam semata. Padahal, begitu kita masuk ke ranah risiko, ilmu sosial, ekonomi, tata kelola data, kebijakan publik, dan perencanaan infrastruktur langsung menjadi relevan.

Untuk pembaca pekerja, terutama yang bergerak di sektor pembangunan, properti, konstruksi, atau pemerintahan, bagian ini memberi pesan yang sangat aplikatif: mengurangi risiko bukan hanya latihan evakuasi atau simulasi bencana. Mengurangi risiko adalah membangun sistem yang meminimalkan kemungkinan kejadian alam berubah menjadi bencana sosial-ekonomi.

Kolaborasi multidisiplin ini juga menunjukkan bahwa gempa bukan satu-satunya ancaman yang harus dihitung dalam satu kerangka. Dalam orasi disebutkan spektrum bahaya lain yang terlibat, mulai dari tsunami, banjir, letusan gunung api, longsor, kekeringan, cuaca ekstrem, gelombang ekstrem, hingga kebakaran hutan. Ini memberi sinyal bahwa pendekatan single hazard sudah semakin tidak memadai.

Indonesia adalah negara dengan multi hazard yang sangat kompleks, dan sering kali bahaya-bahaya ini berinteraksi. Gempa bisa memicu longsor. Hujan ekstrem bisa memperparah kerusakan infrastruktur pascagempa. Tsunami bisa menjadi dampak lanjutan yang lebih mematikan daripada guncangan itu sendiri. Maka, riset kebencanaan modern harus mampu memodelkan risiko dalam kondisi yang tidak selalu “rapi”.

Menariknya, kerja pengurangan risiko ini juga menyentuh aspek yang jarang dibahas publik, tetapi sangat nyata bagi negara: aset. Dalam orasi disebutkan bahwa exposure dihitung hingga ke tingkat household, barang milik negara, dan barang milik daerah. Ini mengubah narasi bencana dari “tragedi kemanusiaan” saja menjadi “tantangan pembangunan” yang terukur.

Saat exposure dan vulnerability mulai dipetakan, maka risiko menjadi sesuatu yang bisa dihitung, dibandingkan, diprioritaskan, dan dimasukkan ke perencanaan. Di sinilah manfaat utama ilmu: bukan menghilangkan bahaya alam, tetapi mengurangi dampaknya melalui pilihan kebijakan yang lebih rasional.

Yang juga penting, riset ini tidak berhenti pada model. Mereka mengarah pada pengembangan aplikasi yang bisa diakses lewat smartphone. Secara praktis, ini menunjukkan upaya menerjemahkan hasil riset menjadi sistem yang bisa digunakan lebih luas, bukan hanya dibaca peneliti.

Namun, ada satu poin yang membuat bagian ini terasa lebih “membumi”: Prof. Irwan menegaskan bahwa manfaat riset harus nyata bagi pengambil kebijakan. Ini menandai target akhir dari seluruh kerja ilmiah tadi: bukan sekadar menjawab rasa ingin tahu akademik, tetapi menyediakan dasar keputusan yang lebih baik.

Jika kita rangkum, bagian ini memperlihatkan bahwa geodesi gempa bumi tidak berdiri sendiri. Ia adalah pintu masuk untuk memahami sumber hazard secara lebih tajam. Lalu dari situ, sistem kebijakan harus melanjutkan kerja: menutup celah exposure, mengurangi vulnerability, dan memastikan mitigasi menjadi bagian dari pembangunan.

Dan ini juga menjawab pertanyaan yang sering muncul di masyarakat: kalau tidak bisa memprediksi gempa, apa gunanya riset gempa?

Gunanya adalah mengurangi risiko, bukan meramal waktu.

6. Kesimpulan: Geodesi Tidak Meramal Gempa, Tapi Membuat Kita Lebih Siap Hidup Bersamanya

Orasi ini mengarah pada satu kesimpulan besar yang rasional dan sekaligus penting bagi Indonesia: gempa adalah keniscayaan, tetapi bencana adalah sesuatu yang bisa diperkecil.

Ada tiga kontribusi utama yang ditekankan sebagai kemampuan yang sudah dapat dilakukan setelah puluhan tahun riset: mengkuantifikasi potensi dan laju kejadian gempa jangka panjang, mengestimasi cepat magnitudo untuk peringatan dini, serta mengestimasi percepatan goncangan masa depan melalui probabilistic hazard analysis. Tiga hal ini adalah bentuk mitigasi berbasis sains yang lebih realistis daripada janji prediksi.

Geodesi, dalam konteks ini, menjadi alat untuk memahami proses deformasi bumi dan siklus akumulasi stress. Dengan memanfaatkan data pergerakan, laju regangan, serta kombinasi GPS dan InSAR, geodesi membantu mengenali wilayah yang “sedang nabung” energi tetapi belum melepasnya. Ini memberi dasar untuk memprioritaskan perhatian mitigasi pada wilayah yang berpotensi menyimpan risiko besar.

Studi kasus seperti Ambon dan Mamuju menunjukkan bahwa menentukan sumber gempa bukan pekerjaan mudah. Data bisa sedikit, sumber bisa lebih dari satu, dan interpretasi bisa berubah ketika bukti baru masuk. Tetapi justru itulah alasan mengapa kerja ini krusial: tanpa mengenali sumber, peta bahaya dan strategi mitigasi akan selalu tertinggal di belakang kejadian.

Lalu aspek yang paling aplikatif muncul ketika geodesi masuk ke peringatan dini: estimasi magnitudo cepat menggunakan data GPS yang dapat dihitung sekitar puluhan detik setelah onset gempa. Dalam konteks operasional, ini membuka peluang sistem peringatan dini yang lebih kuat dan lebih tahan terhadap bias estimasi pada gempa besar.

Namun, orasi ini juga menegaskan bahwa mitigasi modern tidak bisa berhenti pada hazard. Pengurangan risiko bencana butuh kolaborasi multidisiplin yang memasukkan keterpaparan, kerentanan, dampak, dan risiko ke dalam satu kerangka. Inilah jembatan antara ilmu kebumian dan keputusan pembangunan.

Jika pembaca adalah mahasiswa, artikel ini memberi pelajaran penting: sains kebencanaan yang kuat bukan sains yang penuh klaim, tetapi sains yang tahu batasnya dan fokus pada manfaatnya.

Jika pembaca adalah pekerja, pesan praktisnya bahkan lebih jelas: pengurangan risiko adalah pekerjaan desain sistem. Ia melibatkan data, model, prosedur, standar bangunan, perencanaan infrastruktur, tata kelola aset, dan komunikasi risiko yang konsisten.

Pada akhirnya, geodesi gempa bumi tidak menjanjikan “kita akan tahu kapan gempa”, tetapi menawarkan sesuatu yang lebih mungkin dicapai: kita bisa tahu lebih banyak tentang sumbernya, bisa mempercepat responnya, dan bisa memperkecil kerugiannya.

Dan untuk negara seperti Indonesia, itu bukan kemewahan akademik. Itu kebutuhan pembangunan.

 

 

Daftar Pustaka

Institut Teknologi Bandung. Orasi Ilmiah Guru Besar ITB Prof. Irwan Meilano: Geodesi Gempa Bumi, Memahami Sumber Gempa, Mengurangi Risiko Bencana. 2024.

USGS. Earthquake Magnitude, Moment, and Related Concepts. (diakses 2026).

United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR). Terminology: Hazard, Exposure, Vulnerability, Risk. (diakses 2026).

OECD. Recommendation on the Governance of Critical Risks. (diakses 2026).

BMKG. Informasi Gempabumi dan Peringatan Dini Tsunami di Indonesia. (diakses 2026).