Sistem Air Perkotaan Cerdas: Tantangan dan Solusi dari Perspektif Sosial-Teknis
Urbanisasi, perubahan iklim, dan infrastruktur tua mendorong kebutuhan mendesak akan sistem air perkotaan yang lebih cerdas. Namun, adopsi teknologi digital seperti sensor, transfer data real-time, dan kontrol otomatis tidak cukup untuk menjadikan sistem air benar-benar ‘smart’. Studi doktoral Liliane Manny dari ETH Zurich (2022) menegaskan bahwa pengembangan sistem air cerdas harus dilihat dari perspektif sosial-teknis — yaitu integrasi antara inovasi teknologi dan adaptasi sosial.
Konteks: Mengapa Sistem Air Perlu Menjadi Cerdas?
Dalam sistem air konvensional, limpasan air hujan ekstrem menyebabkan combined sewer overflow (CSO), mencemari sungai dan danau. Dengan teknologi pemantauan real-time, sistem bisa mengatur aliran secara dinamis untuk mengurangi polusi, menghindari investasi besar, dan menggunakan infrastruktur eksisting secara optimal.
Namun faktanya, jumlah sistem air cerdas di dunia masih minim. Hambatannya bukan hanya teknologi, tetapi rendahnya kapasitas organisasi, fragmentasi kelembagaan, dan akses data yang tidak merata.
Studi Kasus: Tantangan Sistem Air Cerdas di Swiss
Penelitian ini berfokus pada tiga studi kasus di Swiss, mengevaluasi dinamika sosial-teknis yang menghambat kemajuan sistem air cerdas. Data dikumpulkan dari:
- Wawancara semi-terstruktur
- Survei online kepada aktor pengelola air (operator, insinyur, otoritas)
- Analisis dokumen dan jaringan sosial-teknis (STN)
Temuan Utama:
- CSO masih minim dipantau meski berisiko tinggi terhadap air permukaan.
- Data real-time tersedia tapi tidak bisa diakses semua aktor.
- Kurangnya visi dan sumber daya menjadi hambatan di tingkat individu dan organisasi.
- Relasi informasi antar aktor lemah, terutama pada pengelola daerah aliran sungai berbeda.
- Fragmentasi organisasi memperburuk ketidakterpaduan manajemen air.
Kerangka Analisis: Socio-Technical Network (STN)
Untuk memahami tantangan ini, Manny mengembangkan kerangka STN (jaringan sosial-teknis). Pendekatan ini memetakan:
- Aktor sosial (manusia/organisasi seperti operator, otoritas, konsultan)
- Elemen teknis (WWTP, CSO, stasiun pompa)
- Empat hubungan penting: pertukaran informasi, koneksi fisik, operasi teknis, dan aliran data.
Analisis STN menghasilkan:
- Identifikasi node sentral dan terputus
- Ukuran tingkat digitalisasi
- Evaluasi derajat integrasi pengelolaan air
Model Statistik: Exponential Random Graph Models (ERGMs)
Untuk menyelidiki hubungan sebab-akibat, Manny menggunakan ERGMs, model statistik yang mengukur:
- Apakah hubungan sosial dipengaruhi koneksi teknis?
- Apakah akses data memperkuat pertukaran informasi antar aktor?
Hasilnya, relasi antar manusia sangat dipengaruhi oleh struktur teknis di baliknya — aktor yang terhubung ke elemen infrastruktur yang sama lebih cenderung saling bertukar informasi. Sebaliknya, akses data yang timpang menurunkan kolaborasi antar aktor kunci.
Hambatan Sosial-Teknis yang Teridentifikasi
- Visi Individual yang Lemah
Banyak operator atau otoritas tidak memiliki pemahaman utuh tentang manfaat sistem cerdas. - Fragmentasi Organisasi
Dalam satu catchment, bisa terdapat beberapa otoritas, konsultan, dan operator yang tidak saling terhubung secara sistematis. - Ketimpangan Akses Data
Tidak semua aktor memiliki akses ke data pemantauan yang tersedia—menyulitkan keputusan berbasis bukti. - Persepsi yang Tidak Seragam
Beberapa pihak melihat data sebagai beban administratif, bukan peluang efisiensi. - Kurangnya Kerangka Regulasi
Di Swiss, monitoring CSO tidak wajib. Tanpa tekanan kebijakan, adopsi teknologi tidak merata.
Rekomendasi Strategis
Untuk mengatasi hambatan-hambatan tersebut, berikut saran dari studi ini:
1. Tingkatkan Akses dan Transparansi Data
Semua aktor pengelola harus punya akses seragam terhadap data real-time, termasuk hasil pemantauan CSO, debit aliran, dan kapasitas penyimpanan.
2. Perkuat Kerangka Regulasi
Buat aturan wajib untuk:
- Pemantauan CSO
- Integrasi data lintas organisasi
- Laporan berkala berbasis indikator performa teknis
3. Dorong Interkomunalitas
Inter-municipal cooperation (IMC) harus diformalisasi, misalnya melalui asosiasi air limbah regional. Ini memperkuat efisiensi dan sinergi antar pemangku kepentingan.
4. Bangun Budaya Digital di Institusi
Luncurkan program pelatihan digitalisasi untuk operator dan otoritas lokal. Kurikulum mencakup:
- Penggunaan sensor
- Analisis data real-time
- Pengambilan keputusan berbasis data
5. Penerapan STN Sebagai Alat Diagnostik
Gunakan metode STN untuk mengevaluasi:
- Posisi strategis aktor
- Titik lemah informasi
- Peluang integrasi antar sistem dan aktor
Nilai Tambah: Relevansi Global dan Sektoral
Meski studi ini berbasis di Swiss, tantangan dan solusi yang diangkat bersifat universal. Negara berkembang maupun maju menghadapi hambatan yang sama:
- Indonesia: Masih bergantung pada sistem air terdesentralisasi dan lemahnya integrasi data.
- AS dan Jerman: Mulai mengembangkan standar pemantauan CSO, namun belum sepenuhnya terintegrasi dengan sistem manajemen.
- UK dan Prancis: Sudah membuat sistem pelaporan CSO berbasis publik.
Studi ini juga bisa diterapkan di sektor lain seperti:
- Energi: Integrasi smart grid dengan data manajemen energi rumah tangga.
- Transportasi: Data sensor lalu lintas dan manajemen kemacetan berbasis STN.
Kesimpulan
Sistem air perkotaan cerdas bukan hanya soal teknologi, tapi juga soal manusia dan lembaga. Tanpa keterbukaan data, regulasi yang jelas, dan kolaborasi antarpemangku kepentingan, teknologi secanggih apa pun tidak akan membawa dampak sistemik.
Studi ini memberikan landasan teoritis dan metodologis kuat untuk menavigasi transformasi infrastruktur dari pendekatan sosial-teknis. Solusinya bukan pada ‘lebih banyak sensor’, melainkan lebih banyak kerja sama dan reformasi institusi.
Sumber : Manny, L. A. D. (2022). Socio-technical challenges towards smart urban water systems (Doctoral dissertation, ETH Zurich, No. 28708).