JAKARTA, DKI JAKARTA — Berdasarkan laporan yang diterbitkan pada 9 October 2026, Pemanfaatan teknologi digital dalam pengelolaan armada kini berkembang jauh melampaui fungsi dasar untuk melacak lokasi kendaraan melalui GPS. Perusahaan membutuhkan informasi yang lebih menyeluruh agar dapat memahami bagaimana kendaraan digunakan, bagaimana pengemudi berperilaku, serta kondisi yang dihadapi selama perjalanan. Kebutuhan tersebut mendorong hadirnya solusi telematika yang menggabungkan data kendaraan, konektivitas, kecerdasan buatan, dan teknologi video dalam satu ekosistem pemantauan.
Melalui pendekatan ini, pengelola armada tidak hanya mengetahui posisi kendaraan secara real time, tetapi juga dapat memperoleh gambaran mengenai pola berkendara dan berbagai risiko di jalan. Sistem dapat membantu mengidentifikasi perilaku seperti pengereman mendadak, akselerasi berlebihan, penggunaan sabuk keselamatan, hingga potensi gangguan akibat kondisi jalan. Informasi visual dari kamera memberikan konteks yang tidak selalu dapat dijelaskan oleh data GPS atau sensor kendaraan semata.
Sea Business Development Manager Geotab Alvin Santoso menyebut solusi tersebut sebagai teknologi yang melampaui GPS. Menurutnya, pemanfaatan video telematics memungkinkan perusahaan melihat peristiwa di sekitar kendaraan secara lebih jelas, sekaligus menghubungkannya dengan data operasional yang relevan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengevaluasi kejadian secara lebih objektif dan menentukan langkah perbaikan berdasarkan informasi yang lebih lengkap.
Sistem telematika armada modern tidak hanya merekam lokasi kendaraan, tetapi juga membantu mengenali perilaku berkendara yang berisiko ketika perjalanan berlangsung. Salah satu kondisi yang perlu mendapat perhatian adalah tailgating, yaitu kebiasaan menjaga jarak terlalu dekat dengan kendaraan di depan. Jarak yang tidak memadai mengurangi waktu reaksi pengemudi, terutama ketika kendaraan di depan melakukan pengereman mendadak, berpindah jalur, atau menghadapi hambatan di jalan.
Dengan dukungan kecerdasan buatan, sistem dapat menganalisis hubungan kecepatan kendaraan dan jarak terhadap objek atau kendaraan di depannya. Pada kecepatan tertentu, jarak aman harus disesuaikan karena kendaraan membutuhkan ruang dan waktu lebih besar untuk berhenti. AI memproses data tersebut secara berkelanjutan untuk mengidentifikasi pola yang mengindikasikan kondisi berbahaya, bukan sekadar mengandalkan batas jarak yang sama untuk semua situasi. Analisis ini dapat mempertimbangkan durasi perilaku, perubahan kecepatan, serta konteks perjalanan agar hasil deteksi lebih relevan.
Apabila risiko teridentifikasi, sistem dapat memberikan peringatan langsung kepada pengemudi melalui perangkat di dalam kabin, seperti notifikasi suara atau visual. Peringatan saat kejadian berlangsung memungkinkan pengemudi segera meningkatkan jarak, mengurangi kecepatan, atau memusatkan kembali perhatian ke kondisi jalan. Dengan demikian, notifikasi tersebut berfungsi sebagai tindakan korektif pada saat itu juga, bukan hanya sebagai catatan untuk evaluasi setelah perjalanan selesai. Respons yang lebih cepat dapat membantu mencegah berkembangnya situasi berbahaya menjadi insiden.
Di tingkat perusahaan, data perilaku pengemudi yang dikumpulkan secara sistematis dapat menjadi dasar untuk memperkuat program keselamatan. Manajemen dapat melihat pola tailgating, pengereman mendadak, akselerasi berlebihan, atau perilaku lain yang berulang pada rute dan kondisi tertentu. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk merancang pelatihan yang lebih terarah, baik melalui pembinaan individual maupun sesi kelompok. Materi pelatihan dapat menekankan teknik menjaga jarak aman, pengelolaan kecepatan, dan pengambilan keputusan defensif. Pendekatan berbasis data membuat upaya peningkatan keselamatan lebih terukur, konsisten, dan sesuai dengan kebutuhan operasional armada.
Pengalaman PT Aerotrans Services Indonesia menunjukkan bahwa telematika armada dapat berperan lebih luas daripada sekadar menentukan posisi kendaraan. Perusahaan memanfaatkan data dari sistem telematika untuk membaca pola operasional, memperkuat keselamatan berkendara, serta menemukan peluang efisiensi dalam pengelolaan armada. Informasi yang dikumpulkan secara berkelanjutan membantu manajemen mengambil keputusan berdasarkan kondisi nyata di lapangan, bukan hanya perkiraan atau kebiasaan.
Director PT Aerotrans Services Indonesia, Kadek Bayu Temaja, menjelaskan bahwa perusahaan pernah menyesuaikan batas kecepatan operasional kendaraan. Batas tersebut diturunkan dari 115 kilometer per jam menjadi 110 kilometer per jam setelah terlihat adanya tren peningkatan pengereman mendadak. Menurutnya, keputusan itu dibuat berdasarkan data yang dimiliki perusahaan. Dengan demikian, perubahan kebijakan kecepatan tidak semata-mata bersifat administratif, melainkan merupakan respons terhadap indikasi risiko yang teridentifikasi melalui pemantauan aktivitas kendaraan.
Penyesuaian sederhana tersebut dapat memberikan dampak terhadap keselamatan pengemudi, penumpang, dan pengguna jalan lainnya. Data pengereman mendadak membantu perusahaan menilai situasi yang berulang, termasuk kemungkinan hubungan kecepatan, kondisi rute, dan perilaku berkendara. Evaluasi ini memungkinkan perusahaan menetapkan pengendalian yang lebih terukur, sekaligus memantau apakah kebijakan baru mampu mengurangi kejadian berisiko dalam kegiatan operasional sehari-hari.
Telematika juga mendukung pendekatan pemeliharaan yang lebih proaktif. Sistem dapat memberikan peringatan mengenai potensi kerusakan pada komponen kendaraan, sehingga pemeriksaan dan perbaikan dapat dilakukan sebelum masalah berkembang dan mengganggu operasional. Peringatan dini membantu tim perawatan menyusun prioritas pekerjaan, mengurangi kemungkinan kendaraan berhenti secara tiba-tiba, dan menjaga ketersediaan armada untuk memenuhi kebutuhan layanan.
Selain kondisi kendaraan, data perilaku berkendara digunakan untuk mengevaluasi kinerja pengemudi secara objektif. Aspek seperti kecepatan, pengereman, akselerasi, dan pola perjalanan dapat menjadi dasar pembinaan, bukan sekadar penilaian individu. PT Aerotrans Services Indonesia kemudian menyusun pelatihan berkala setiap enam bulan untuk memperkuat pemahaman mengenai keselamatan dan efisiensi berkendara. Pendekatan ini menjadikan data sebagai bagian dari proses perbaikan berkelanjutan, dengan target operasional yang lebih aman, konsisten, dan efisien.
Di Travl, telematika diterapkan sebagai bagian dari pengelolaan perjalanan dan pengawasan operasional armada. Head of Business Unit Travl, Alkautsar Salim, menjelaskan bahwa sistem ini tidak hanya menunjukkan posisi kendaraan, tetapi juga membantu perusahaan memantau perjalanan secara menyeluruh. Informasi tersebut mencakup pergerakan kendaraan, kondisi perjalanan, serta kepatuhan pengemudi terhadap ketentuan operasional yang telah ditetapkan. Dengan data yang tersedia secara lebih terukur, tim dapat mengambil keputusan berdasarkan kondisi aktual di lapangan.
Salah satu penerapannya adalah pengawasan kecepatan kendaraan. Travl dapat menetapkan batas maksimal tertentu pada ruas jalan yang dinilai memiliki risiko lebih tinggi. Sebagai contoh, ketika kendaraan melintas di jalan layang Mohammed Bin Zayed (MBZ), kecepatan dibatasi maksimal 90 kilometer per jam, terutama karena permukaan jalan di sejumlah bagian bergelombang. Pengaturan tersebut ditujukan untuk mengurangi risiko kehilangan kendali, menjaga keselamatan penumpang, dan menciptakan perjalanan yang lebih nyaman. Pemantauan kecepatan juga membantu perusahaan melakukan evaluasi apabila terjadi pelanggaran atau pola berkendara yang perlu diperbaiki.
Telematika turut mendukung tim operasional ketika muncul gangguan dalam perjalanan. Jika sebuah kendaraan mengalami kendala, sistem dapat membantu menentukan kendaraan pengganti yang lokasinya paling dekat. Dalam situasi kemacetan, informasi mengenai posisi dan kondisi lalu lintas dapat digunakan untuk mengarahkan pengemudi ke jalur alternatif. Respons yang lebih cepat ini berpotensi mengurangi waktu tunggu penumpang sekaligus menjaga kesinambungan layanan. Dengan demikian, manfaat sistem tidak berhenti pada pemantauan, tetapi juga mencakup koordinasi dan penanganan operasional secara langsung.
Menurut Alvin, penerapan telematika juga relevan bagi kendaraan listrik. Sistem dapat memantau konsumsi energi, tingkat pengisian daya, kesehatan baterai, serta riwayat pengisian. Data tersebut menjadi dasar untuk membandingkan efisiensi kendaraan konvensional dan kendaraan listrik dalam penggunaan sehari-hari. Perbandingan yang berbasis data dapat membantu perusahaan menilai biaya operasional, kebutuhan infrastruktur pengisian, dan kesiapan armada sebelum mengambil keputusan terkait pengembangan kendaraan pada masa mendatang.
