Ditulis oleh:
Charles R. Vorst
Ketua Indonesia Risk Management Professional Association (IRMAPA)
Technical Adviser CRMS Indonesia
Mudik Lebaran merupakan aktivitas masa liburan yang sepertinya paling dinanti-nanti oleh banyak perantau. Di Indonesia, fenomena mudik pulang ke kampung halaman untuk Lebaran bersama keluarga terjadi setiap tahunnya di mana ratusan ribu, atau bahkan mungkin jutaan, penduduk Indonesia terlibat di dalamnya. Sayangnya, fenomena mudik ini selalu diwarnai dengan kecelakaan di setiap tahunnya. Terjadinya kecelakaan ini sebenarnya dapat dipahami dengan logika manajemen risiko di mana selain aktivitas melibatkan interaksi manusia dalam jumlah masif, mudik juga mencakupi ratusan, bahkan ribuan kilometer, perjalanan dengan lingkungan eksternal yang juga dapat mendukung terjadinya kecelakaan, seperti situasi dan kondisi jalan, atau cuaca dan fenomena alam lainnya, misalnya kabut atau tanah longsor.
Menurut Kepala Korps Lalu Lintas Polri, Irjen. Aan Suhanan, jumlah kecelakaan saat arus mudik tahun 2024 menurun 8% dibandingkan jumlah kecelakaan di tahun sebelumnya¹. Selain itu, Menteri Perhubungan, Budi Karya Sumadi, juga menyampaikan bahwa dari kasus kecelakaan saat arus mudik di tahun 2024, angka kematian juga menurun sebesar 12%². Penurunan ini tentu saja patut disyukuri karena artinya persentase jumlah keluarga yang harus mengalami kedukaan di saat suasana Lebaran yang penuh kebahagiaan juga menurun. Pertanyaannya adalah bagaimana dengan tahun depan? Apakah penurunan angka kecelakaan dan jumlah kematian saat masa mudik Lebaran akan kembali menurun seperti di tahun 2024? Tentu saja, penurunan angka kecelakaan dan kematian saat mudik Lebaran yang berkelanjutan dari tahun ke tahun memerlukan keterlibatan dari berbagai pemangku kepentingan, termasuk pemangku kepentingan terpenting yaitu para pengguna jalan. Para pemudik hendaknya menggunakan jalan dengan kewaspadaan dan kehati-hatian yang tinggi berdasarkan kesadaran akan adanya risiko kecelakaan yang mengintai setiap saat. Sehubungan dengan hal, pihak regulator dan aparat keamanan agar terus menggaungkan imbauan untuk berhati-hati dan patuh terhadap peraturan kepada seluruh pengguna jalan dari waktu ke waktu.
Selain upaya di atas, pihak regulator dapat mempertajam analisis terhadap titik-titik rawan terjadi kecelakaan pada berbagai rute arus mudik dengan menggunakan perangkat teknologi pembelajaran mesin (machine learning). Pembelajaran mesin merupakan salah satu cabang pengembangan kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang dapat membantu manusia dalam analitika prediktif (predictive analytics). Dengan memanfaatkan data historis yang tersedia secara memadai, dengan asumsi bahwa sudah sejak lama fenomena mudik selalu terjadi di Indonesia setiap tahunnya di masa libur Lebaran, seperti kepadatan rute arus mudik serta bentuk, waktu, lokasi, dan tingkat keparahan dari kecelakaan yang terjadi, maupun situasi dan kondisi di sepanjang jalan yang digunakan sebagai rute arus mudik, maka perangkat pembelajaran mesin dapat memprediksi titik-titik lokasi bakal terjadi kecelakaan dengan kemungkinan tingkat keparahannya, hingga pada terjadinya kematian, berdasarkan suatu derajat keyakinan tertentu. Agar dapat memprediksi dengan tajam maka perangkat pembelajaran mesin perlu memiliki kemampuan untuk menilai risiko, beberapa di antaranya teknik analisis pohon kegagalan (fault-tree analysis) dan analisis pohon peristiwa (event-tree analysis). Adapun dua analisis ini merupakan bagian dari teknik-teknik penilaian risiko yang dipaparkan dalam dokumen SNI ISO 31010:2019 Teknik Penilaian Risiko, yang diadopsi dari ISO 31000 Risk Assessment Techniques, sebuah dokumen yang diterbitkan oleh ISO mendampingi standar praktik terbaik global untuk manajemen risiko, ISO 31000.
Bukan hanya analitika prediktif, perangkat pembelajaran mesin ini juga dapat membantu pihak regulator dan aparat hingga dalam melaksanakan analitika preskriptif (prescriptive analytics). Dengan kemampuan analitika ini, perangkat pembelajaran mesin dapat merekomendasikan upaya-upaya yang dapat dilakukan untuk menurunkan potensi terjadinya kecelakaan pada rute arus mudik, termasuk rekomendasi untuk, yang jika sampai terjadi kecelakaan, dapat segera mengurai simpul kemacetan dan menurunkan potensi terjadinya kematian. Sehubungan dengan hal ini, perangkat pembelajaran mesin perlu memiliki kemampuan penilaian risiko, beberapa di antaranya teknik analisis dasi kupu-kupu (bowtie analysis). Sama seperti dua teknik yang disebutkan di atas, teknik analisis dasi kupu-kupu juga tersedia di dalam dokumen SNI ISO 31010:2019, di mana teknik ini seperti merupakan penggabungan teknik analisis pohon kegagalan dan analisis pohon peristiwa, namun dengan penekanan bukan pada probabilitas kejadian suatu peristiwa melainkan pada efektivitas kendali-kendali risiko yang tersedia pada jalur-jalur antar peristiwa yang memiliki hubungan kausal, mulai dari rangkaian penyebab risiko kecelakaan hingga pada rangkaian dampak risiko kecelakaan.
Walaupun terdapat beberapa simplifikasi penjelasan pada paparan tentang gagasan perangkat pembelajaran mesin di atas, secara pragmatis perangkat ini dapat dikembangkan dan dimanfaatkan oleh pihak regulator dan aparat keamanan, serta oleh berbagai pemangku kepentingan lainnya, untuk mendukung upaya untuk menurunkan dari waktu ke waktu tingkat kecelakaan dan kematian saat arus mudik berlangsung. Pemanfaatan lainnya dari perangkat pembelajaran mesin dengan tujuan serupa di atas antara lain, merekomendasikan upaya-upaya yang lebih efektif untuk semakin meningkatkan kesadaran risiko kecelakaan para pengguna jalan saat mudik Lebaran, jumlah personil aparat yang diperlukan untuk diterjunkan pada titik-titik waktu dan lokasi rawan kecelakaan, maupun lokasi-lokasi strategis yang memerlukan keberadaan fasilitas kesehatan dengan kelengkapan dokter dan perlengkapan medis yang diperlukan.
Untuk info lebih lanjut tentang penggunaan dan pemanfaatan teknik-teknik penilaian risiko dalam SNI ISO 31010, hubungi tim sekretariat CRMS melalui WhatsApp di 081122333075 atau email ke secretariat@crmsindonesia.org.
¹ https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20240419121351-92-1088057/angka-kecelakaan-saat-mudik-lebaran-2024-diklaim-turun-8-persen.
² https://kumparan.com/kumparannews/kecelakaan-di-musim-mudik-2024-korban-tewas-turun-12-luka-naik-33-22gfGLqxOn4/1.
