JAKARTA, DKI JAKARTA — Berdasarkan laporan yang diterbitkan pada 9 Oktober 2026, Pengelolaan armada kendaraan di Indonesia sedang mengalami perubahan penting. Jika sebelumnya perusahaan mengandalkan GPS untuk mengetahui posisi kendaraan, kini kebutuhan operasional menuntut informasi yang jauh lebih menyeluruh. Manajer armada perlu memahami bagaimana kendaraan digunakan, apakah pengemudi berkendara secara aman, serta kondisi yang dihadapi selama perjalanan. Perkembangan teknologi digital menjawab kebutuhan tersebut melalui telematika, yaitu sistem yang menggabungkan data kendaraan, komunikasi, analisis, dan informasi perjalanan secara terintegrasi. Dengan pendekatan ini, pemantauan armada tidak lagi berhenti pada tampilan titik lokasi di peta.
Teknologi telematika yang dipadukan dengan kecerdasan buatan mampu membaca berbagai indikator secara lebih mendalam. Sistem dapat membantu mengidentifikasi pengereman mendadak, akselerasi berlebihan, penggunaan kendaraan di luar jam operasional, hingga pola berkendara yang berisiko. Data tersebut dapat diolah menjadi wawasan untuk meningkatkan disiplin pengemudi, mengurangi potensi kecelakaan, dan merencanakan perawatan kendaraan secara lebih tepat. Dengan demikian, informasi yang dihasilkan tidak hanya bersifat reaktif, tetapi juga mendukung pengambilan keputusan dan pencegahan masalah sebelum berdampak pada kegiatan bisnis.
Peran video telematics memperluas kemampuan tersebut dengan menambahkan konteks visual dari situasi di jalan. Dalam sesi media roundtable di Jakarta pada Kamis (8/10), Sea Business Development Manager Geotab Alvin Santoso menjelaskan bahwa teknologi ini bekerja melampaui fungsi GPS karena memanfaatkan video untuk memberikan konteks tambahan. Rekaman dapat membantu menghubungkan data telematika dengan kejadian nyata, seperti kondisi lalu lintas, perilaku pengemudi, atau risiko di sekitar kendaraan. Informasi yang lebih lengkap ini memungkinkan perusahaan menilai insiden secara objektif sekaligus menyusun pelatihan dan kebijakan keselamatan yang lebih relevan. Pada saat yang sama, efisiensi operasional dapat ditingkatkan melalui penggunaan kendaraan, rute, dan sumber daya yang lebih terukur. Teknologi tersebut pada akhirnya bukan sekadar alat untuk mengetahui posisi armada, melainkan sarana pendukung keselamatan dan kinerja operasional.
Sistem telematika berbasis kecerdasan buatan (AI) dapat membantu perusahaan mendeteksi perilaku berkendara yang berisiko secara langsung. Salah satu kondisi yang dapat dikenali ialah kebiasaan mengemudi terlalu dekat dengan kendaraan di depan atau tailgating. Perilaku tersebut dipantau dengan mempertimbangkan kecepatan kendaraan dan jarak antarkendaraan. Dengan menghubungkan kedua unsur itu, sistem dapat menilai kapan kondisi berkendara mulai berada dalam tingkat risiko yang memerlukan perhatian.
Ketika kecepatan dan jarak menunjukkan situasi yang dinilai berbahaya, sistem memberikan peringatan secara langsung kepada pengemudi. Peringatan ini menjadi pengingat pada saat kejadian, sehingga pengemudi memiliki kesempatan untuk menyesuaikan perilakunya dengan segera. Alvin Santoso menjelaskan bahwa peringatan tersebut dimaksudkan sebagai tindakan korektif ketika perilaku berisiko sedang berlangsung, bukan sekadar catatan setelah perjalanan selesai. Dengan demikian, koreksi dapat dilakukan pada momen yang relevan agar insiden dapat dicegah.
Informasi yang dihasilkan sistem tidak berhenti pada peringatan di dalam kendaraan. Data mengenai perilaku pengemudi yang terkumpul dapat dimanfaatkan perusahaan untuk memahami pola berkendara yang perlu mendapat perhatian. Rekaman tersebut membantu menunjukkan kebutuhan yang lebih spesifik, termasuk ketika seorang pengemudi memerlukan penguatan pemahaman mengenai keselamatan berkendara.
Atas dasar data itu, perusahaan dapat mengidentifikasi kebutuhan pelatihan keselamatan secara lebih terarah. Pelatihan dapat disusun dengan memperhatikan perilaku yang terdeteksi, sehingga pembinaannya tidak hanya mengandalkan penyampaian materi yang sama kepada seluruh pengemudi. Peringatan langsung dan pemanfaatan data secara berkelanjutan membentuk rangkaian yang saling melengkapi: sistem membantu memberi koreksi saat risiko muncul, sedangkan perusahaan menggunakan informasi yang terkumpul untuk menentukan kebutuhan pelatihan keselamatan bagi pengemudi.
Penerapan telematika di PT Aerotrans Services Indonesia menjadi bagian penting dalam upaya meningkatkan keselamatan dan efisiensi operasional armada. Menurut Director PT Aerotrans Services Indonesia, Kadek Bayu Temaja, teknologi tersebut membantu perusahaan memperoleh gambaran yang lebih objektif mengenai kondisi kendaraan dan pola penggunaannya. Informasi yang dikumpulkan secara berkala dapat digunakan sebagai dasar untuk meninjau kebijakan operasional, bukan sekadar mengandalkan perkiraan atau pengalaman di lapangan. Dengan demikian, pengelolaan armada dapat dilakukan secara lebih terukur, konsisten, dan responsif terhadap potensi risiko.
Salah satu penerapannya terlihat pada pengaturan batas kecepatan operasional. Perusahaan sebelumnya menetapkan batas kecepatan 115 kilometer per jam. Namun, setelah memantau data dan menemukan tren peningkatan pengereman mendadak, Aerotrans mengambil keputusan untuk menurunkannya menjadi 110 kilometer per jam. Perubahan ini menunjukkan bahwa data telematika dapat mendukung keputusan keselamatan secara langsung. Catatan mengenai perilaku kendaraan memberikan sinyal bahwa batas sebelumnya perlu dievaluasi, sehingga perusahaan dapat segera menyesuaikan aturan sebelum pola berkendara tersebut berkembang menjadi risiko yang lebih besar.
Selain memantau perjalanan, sistem telematika berfungsi mengirimkan peringatan mengenai potensi kerusakan pada komponen kendaraan. Peringatan tersebut memungkinkan tim terkait melakukan pemeriksaan dan perbaikan lebih awal, sebelum gangguan memengaruhi kelancaran operasional. Pendekatan ini membantu mengurangi kemungkinan kendaraan berhenti secara tiba-tiba, sekaligus mendukung perencanaan pemeliharaan yang lebih efisien. Perusahaan pun dapat mengatur prioritas penanganan berdasarkan informasi kondisi kendaraan yang tersedia.
Data perilaku berkendara juga dimanfaatkan untuk mengevaluasi kinerja setiap pengemudi. Hasil evaluasi menjadi salah satu dasar bagi Aerotrans dalam menyusun pelatihan berkala setiap enam bulan. Langkah tersebut memperlihatkan bahwa telematika tidak hanya berperan sebagai alat pemantauan, tetapi juga mendukung pengembangan pengemudi secara berkelanjutan. Melalui pengawasan berbasis data dan evaluasi rutin, perusahaan dapat menjaga standar keselamatan sekaligus mempertahankan efisiensi pengelolaan armada.
Perusahaan transportasi Travl menerapkan teknologi telematika untuk memperkuat pengawasan perjalanan dan meningkatkan kualitas layanan kepada penumpang. Menurut Head of Business Unit Travl, Alkautsar Salim, sistem tersebut memungkinkan tim operasional memantau pergerakan kendaraan secara langsung, termasuk posisi, arah perjalanan, serta kondisi operasional selama armada melayani rute. Informasi ini membantu perusahaan memastikan perjalanan berlangsung sesuai rencana sekaligus menyediakan dasar pengambilan keputusan yang lebih cepat.
Salah satu fungsi pentingnya adalah pengawasan kecepatan kendaraan. Travl dapat menetapkan batas kecepatan tertentu pada ruas jalan yang memiliki karakteristik khusus. Ketika kendaraan melintas di jalan layang Mohammed Bin Zayed (MBZ), misalnya, kecepatan maksimal dibatasi hingga 90 kilometer per jam. Kebijakan ini ditujukan untuk menjaga keselamatan, sekaligus mempertahankan kenyamanan penumpang ketika kendaraan melewati permukaan jalan yang bergelombang. Pemantauan berbasis data membantu perusahaan mengawasi kepatuhan pengemudi terhadap batas tersebut secara lebih konsisten.
Telematika juga mendukung respons operasional ketika terjadi gangguan perjalanan. Apabila sebuah kendaraan mengalami kendala, tim dapat menggunakan informasi lokasi armada untuk menentukan kendaraan pengganti yang paling dekat. Dalam situasi kemacetan, data perjalanan dapat membantu pengemudi memilih jalur alternatif agar keterlambatan tidak semakin panjang. Dengan demikian, sistem bukan hanya berfungsi sebagai alat pemantauan, tetapi juga menjadi bagian dari strategi pengendalian layanan dan pengelolaan risiko operasional.
Penggunaan teknologi ini selanjutnya diperluas ke kendaraan listrik. Travl dapat memantau konsumsi energi, tingkat pengisian daya, kesehatan baterai, serta riwayat pengisian setiap unit. Kumpulan data tersebut memberikan gambaran mengenai pola penggunaan dan biaya operasional kendaraan listrik. Perusahaan kemudian dapat membandingkan efisiensi armada konvensional dengan kendaraan listrik berdasarkan kondisi penggunaan yang nyata. Hasil perbandingan itu menjadi bahan pertimbangan sebelum Travl menentukan arah pengembangan armada, termasuk kebutuhan infrastruktur pengisian daya dan strategi operasional yang sesuai.
