JAKARTA, DKI JAKARTA — Berdasarkan laporan yang diterbitkan pada 9 Oktober 2026, Pemanfaatan teknologi digital dalam pengelolaan armada telah berkembang jauh melampaui fungsi pelacakan lokasi kendaraan melalui GPS. Perusahaan kini membutuhkan informasi yang lebih lengkap untuk memahami kondisi kendaraan, perilaku pengemudi, serta dinamika perjalanan secara menyeluruh. Kebutuhan tersebut mendorong penggunaan telematika yang dipadukan dengan kecerdasan buatan (AI) dan video telematics sebagai bagian dari strategi pengelolaan armada modern.
Melalui integrasi tersebut, data kendaraan tidak hanya menunjukkan posisi dan rute perjalanan, tetapi juga dapat menggambarkan berbagai peristiwa yang terjadi selama kendaraan beroperasi. Kamera dan sensor membantu merekam situasi di dalam maupun di sekitar kendaraan, sementara sistem berbasis AI menganalisis pola berkendara, potensi gangguan, serta indikasi risiko secara lebih cepat. Informasi itu dapat digunakan untuk mengenali perilaku seperti pengereman mendadak, penggunaan telepon saat mengemudi, kelelahan, atau ketidakpatuhan terhadap aturan keselamatan.
Sea Business Development Manager Geotab Alvin Santoso menjelaskan peran tersebut dalam sesi media roundtable di Jakarta pada Kamis (8/10). Menurut dia, teknologi telematika tidak lagi bekerja sebatas GPS yang menunjukkan keberadaan kendaraan. Sistem ini memberikan konteks mengenai apa yang berlangsung selama perjalanan, sehingga pengelola armada dapat mengambil keputusan berdasarkan data yang lebih utuh.
Pendekatan tersebut menjadikan keselamatan berkendara sebagai fokus utama penerapan teknologi armada. Peringatan dini dan analisis perilaku dapat membantu perusahaan melakukan pembinaan pengemudi secara lebih terarah, sekaligus mengurangi kemungkinan kecelakaan. Di sisi lain, data operasional dapat mendukung pengaturan rute, pemeliharaan kendaraan, pemakaian bahan bakar, dan pemanfaatan aset secara lebih efisien. Dengan demikian, kombinasi AI, video telematics, dan telematika membentuk sistem yang tidak hanya memantau armada, tetapi juga membantu perusahaan membangun operasi yang lebih aman, terukur, dan produktif.
Kecerdasan buatan dalam telematika membantu perusahaan mengenali perilaku berkendara berisiko secara cepat dan terukur. Salah satu contohnya adalah tailgating, yaitu kebiasaan mengemudi terlalu dekat dengan kendaraan di depan. Perilaku ini dapat mengurangi waktu reaksi pengemudi, terutama ketika kendaraan di depan melakukan pengereman mendadak, berpindah jalur, atau menghadapi hambatan di jalan.
Untuk mendeteksi kondisi tersebut, sistem memanfaatkan data dari kamera, sensor, serta perangkat telematika yang terpasang pada kendaraan. Algoritma kemudian menghitung kecepatan kendaraan dan jarak antarkendaraan secara berkelanjutan. Apabila jarak yang tersisa tidak sebanding dengan kecepatan laju kendaraan, sistem dapat mengenalinya sebagai situasi berbahaya. Analisis ini juga dapat mempertimbangkan durasi perilaku tersebut, sehingga peringatan tidak hanya muncul karena perubahan jarak yang berlangsung sesaat.
Ketika risiko terdeteksi, teknologi menyampaikan peringatan secara langsung melalui perangkat di dalam kabin, seperti suara, notifikasi visual, atau getaran. Pemberitahuan tersebut memberi kesempatan kepada pengemudi untuk memperlambat kendaraan, menambah jarak aman, dan memusatkan kembali perhatian ke kondisi lalu lintas. Alvin Santoso menjelaskan bahwa peringatan real time ditujukan untuk membantu pengemudi melakukan tindakan korektif sebelum potensi bahaya berkembang menjadi insiden. Dengan demikian, sistem berperan sebagai pendukung keputusan, bukan pengganti tanggung jawab pengemudi.
Manfaatnya tidak berhenti pada respons saat kendaraan sedang beroperasi. Data perilaku pengemudi yang dihimpun secara aman dan terukur dapat dianalisis perusahaan untuk melihat pola risiko berdasarkan rute, waktu perjalanan, jenis kendaraan, atau kondisi operasional tertentu. Informasi tersebut menjadi dasar dalam menyusun pelatihan keselamatan yang lebih relevan, termasuk materi tentang pengaturan jarak, pengereman antisipatif, dan pengendalian kecepatan. Evaluasi berkala juga memungkinkan perusahaan menilai efektivitas pelatihan serta memberikan pendampingan kepada pengemudi yang membutuhkan perhatian lebih. Pendekatan ini membentuk siklus perbaikan berkelanjutan: sistem mendeteksi risiko, pengemudi menerima arahan, dan perusahaan memperkuat kompetensi melalui program keselamatan berbasis data.
Penerapan telematika berbasis kecerdasan artifisial di PT Aerotrans Services Indonesia membantu perusahaan mengelola armada dengan pendekatan yang lebih terukur. Director PT Aerotrans Services Indonesia, Kadek Bayu Temaja, menjelaskan bahwa sistem tersebut mengolah berbagai data kendaraan dan aktivitas operasional menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Dengan dukungan data itu, perusahaan tidak hanya memantau pergerakan armada, tetapi juga memperkuat keselamatan berkendara sekaligus meningkatkan efisiensi operasional.
Salah satu keputusan yang dihasilkan dari analisis data adalah penyesuaian batas kecepatan operasional kendaraan. Perusahaan menurunkan batas tersebut dari 115 kilometer per jam menjadi 110 kilometer per jam setelah sistem menunjukkan adanya peningkatan tren pengereman mendadak. Perubahan ini bukan keputusan yang dibuat berdasarkan perkiraan semata, melainkan didasarkan pada data yang dimiliki dan dipantau perusahaan. Informasi mengenai pola pengereman membantu manajemen mengenali potensi risiko lebih awal, kemudian menetapkan kebijakan yang lebih sesuai dengan kondisi operasional di lapangan.
Selain mendukung pengawasan keselamatan, sistem telematika juga memberikan peringatan mengenai potensi kerusakan pada komponen kendaraan. Peringatan tersebut memungkinkan tim terkait melakukan pemeriksaan dan perbaikan sebelum gangguan berkembang menjadi kerusakan yang lebih serius. Langkah preventif ini membantu mengurangi risiko kendaraan berhenti beroperasi secara tiba-tiba, menjaga ketersediaan armada, serta menekan potensi biaya perbaikan dan keterlambatan layanan. Dengan demikian, data kendaraan berperan dalam menjaga kesinambungan operasional.
Data perilaku berkendara juga dimanfaatkan untuk mengevaluasi kinerja setiap pengemudi. Aspek seperti kecepatan, pengereman mendadak, dan pola berkendara dapat menjadi dasar penilaian yang lebih objektif. Hasil evaluasi kemudian digunakan untuk menyusun pelatihan berkala setiap enam bulan. Melalui pelatihan tersebut, pengemudi memperoleh penguatan mengenai keselamatan, kepatuhan terhadap batas kecepatan, dan teknik berkendara yang efisien. Pendekatan berkelanjutan ini membuat teknologi tidak berhenti pada pemantauan, tetapi diterjemahkan menjadi perbaikan perilaku dan kinerja armada.
Pemanfaatan telematika oleh Travl tidak berhenti pada pencatatan posisi kendaraan. Menurut Head of Business Unit Travl, Alkautsar Salim, sistem pemantauan tersebut digunakan untuk mengawasi perjalanan secara menyeluruh, mengendalikan kecepatan, serta menjaga keselamatan dan kenyamanan penumpang. Data yang dikumpulkan secara berkala membantu tim operasional memahami kondisi perjalanan dan memastikan kendaraan beroperasi sesuai standar yang telah ditetapkan.
Salah satu penerapannya terlihat pada pengaturan batas kecepatan berdasarkan karakteristik jalan. Ketika kendaraan melintas di jalan layang Mohammed Bin Zayed atau MBZ, misalnya, sistem dapat menetapkan kecepatan maksimal 90 kilometer per jam karena permukaan jalan yang bergelombang. Pengaturan ini membantu pengemudi mempertahankan laju yang lebih aman, sekaligus mengurangi risiko guncangan berlebihan bagi penumpang dan potensi kerusakan pada kendaraan.
Telematika juga mendukung pengambilan keputusan ketika terjadi gangguan dalam perjalanan. Jika sebuah kendaraan mengalami masalah, tim operasional dapat melihat kendaraan pengganti yang paling dekat dan segera mengatur pengalihan layanan. Dalam situasi kemacetan, informasi lalu lintas dan lokasi kendaraan dapat digunakan untuk mengarahkan pengemudi ke jalur alternatif. Respons yang lebih cepat tersebut membantu menjaga kesinambungan perjalanan serta mengurangi dampak gangguan terhadap jadwal dan pengalaman penumpang.
Peluang pengembangan berikutnya terbuka pada kendaraan listrik. Alvin Santoso menjelaskan bahwa telematika dapat memantau konsumsi energi, tingkat pengisian daya, kesehatan baterai, serta riwayat pengisian setiap kendaraan. Data tersebut memberi perusahaan dasar yang lebih terukur untuk membandingkan efisiensi kendaraan konvensional dan kendaraan listrik dalam kondisi operasional nyata. Hasil perbandingan dapat mencakup penggunaan energi, jarak tempuh, kebutuhan perawatan, dan pola pengisian. Dengan informasi tersebut, perusahaan dapat menentukan komposisi serta arah pengembangan armada secara lebih tepat, efisien, dan selaras dengan kebutuhan layanan.
