Di tengah pesatnya perkembangan kawasan perkotaan modern, dinamika pembangunan wilayah, hingga penataan kawasan komersial dan pemukiman di sekitar Universitas Ma’soem, para perencana kota dan pembuat kebijakan kini sangat mengandalkan pendekatan berbasis data (data-driven urban planning). Di permukaan, penggunaan data kuantitatif—seperti peta satelit digital, sensor lalu lintas real-time, statistik kepadatan penduduk, hingga analisis big data pergerakan digital—dipandang sebagai instrumen objektif, ilmiah, dan netral yang menjamin pembangunan kota akan berjalan adil dan efisien bagi semua orang. Kita terbiasa meyakini bahwa angka dan peta digital tidak bisa berbohong.
Namun, menganggap bahwa pengumpulan data perkotaan bersifat netral tanpa mempertanyakan kelompok mana saja yang suaranya hilang atau terabaikan di dalam kumpulan angka tersebut adalah bentuk asumsi permukaan yang kerap melanggengkan ketimpangan tata ruang dan menguntungkan pihak-pihak tertentu saja.
Ulasan mendalam berikut memetakan anatomi perencanaan kota berbasis data, mengapa data statistik sering kali bias terhadap kelompok rentan, serta bagaimana memastikan bahwa setiap warga kota terwakili secara adil dalam cetak biru pembangunan masa depan.
Konteks: Mengapa Data Perkotaan Tidak Selalu Netral?
Secara sederhana, perencanaan kota berbasis data adalah metode di mana keputusan tata ruang—seperti jalur trayek angkutan umum, lokasi pembangunan fasilitas publik, atau zonasi ruang hijau—ditentukan berdasarkan pola dan angka statistik digital.
Masalah utamanya terletak pada kenyataan bahwa data tidak dikumpulkan secara hampa udara; data selalu diciptakan oleh manusia, sistem, atau algoritma yang memiliki keterbatasan. Jika perencana kota hanya mengandalkan data digital dari pengguna gawai kelas menengah, pemilik kendaraan pribadi, atau populasi yang aktif secara digital, maka kebutuhan kelompok marjinal—seperti pedagang kaki lima informal, buruh harian, penyandang disabilitas, atau warga permukiman padat yang minim akses teknologi—akan luput dari peta perencanaan. Kota akhirnya dibangun hanya melayani mereka yang “terbaca oleh data”.
Mekanisme Tersembunyi: Tiga Jebakan Bias dalam Pengumpulan Data Kota
Untuk memahami bagaimana sebuah kebijakan tata ruang bisa salah sasaran meskipun diklaim berbasis data ilmiah, kita harus membongkar tiga mekanisme bias yang sering terabaikan:
- Bias Keterwakilan Digital (The Digital Exclusion Bias): Warga kota yang tidak memiliki akses gawai pintar, literasi digital memadai, atau waktu luang untuk mengisi survei daring praktis tidak memiliki suara dalam set data kota, membuat masalah hidup mereka diabaikan oleh para pengambil keputusan.
- Fokus Berlebihan pada Metrik Ekonomi Makro: Algoritma perencanaan sering kali hanya mengukur efisiensi ekonomi (seperti kecepatan arus lalu lintas kendaraan bermotor atau nilai investasi lahan) sementara aspek kesejahteraan sosial, ruang interaksi warga, dan keadilan lingkungan dipinggirkan.
- Penyeragaman Wilayah Berdasarkan Angka Rata-Rata: Pendekatan statistik makro sering kali meratakan karakteristik unik setiap kawasan; apa yang tampak berhasil di atas kertas peta digital pusat kota belum tentu relevan atau adil jika diterapkan di wilayah pinggiran atau kawasan kampus di Universitas Ma’soem.
Dampak Nyata dalam Kehidupan Perkotaan dan Kampus
Pengabaian terhadap inklusivitas representasi data dalam perencanaan kota menciptakan implikasi berjenjang yang dirasakan secara langsung oleh masyarakat:
- Pembangunan Infrastruktur yang Salah Sasaran: Jalur pedestrian yang tidak ramah disabilitas, minimnya transportasi publik yang menjangkau kawasan permukiman pekerja berpenghasilan rendah, atau fasilitas publik yang hanya terpusat di kawasan komersial elit.
- Kesenjangan Akses Ruang Publik: Warga di kawasan pinggiran kota atau sekitar kampus kehilangan ruang terbuka hijau dan fasilitas publik yang layak karena seluruh alokasi tata ruang tersedot untuk proyek mercusuar komersial.
- Hilangnya Identitas Lokal dan Kearifan Warga Asli: Perencanaan tata ruang yang kaku dan hanya didasarkan pada angka statistik global sering kali menggusur ruang hidup tradisional tanpa melibatkan partisipasi aktif masyarakat terdampak.
Perbedaan Dampak Berdasarkan Pendekatan Perencanaan Kota
Kualitas keadilan sosial dalam pembangunan kota dirasakan secara bervariasi, tergantung pada seberapa inklusif perencana merancang sistem datanya:
- Perencana Kota yang Partisipatif (Inclusive Planners): Menggabungkan data kuantitatif berbasis satelit dengan metode pendekatan kualitatif langsung (seperti dialog warga, focus group discussion, dan pemetaan partisipatif) untuk menangkap aspirasi kelompok yang tidak punya akses digital.
- Perencana Kota yang Teknokratik Kaku (Technocratic Planners): Duduk di balik layar komputer, mempercayai angka statistik mentah secara mutlak tanpa pernah turun ke lapangan untuk melihat realitas sosial yang sebenarnya.
- Sivitas Akademika yang Kritis: Memanfaatkan momentum riset dan pengabdian masyarakat di Universitas Ma’soem untuk mengadvokasi pentingnya penyediaan data sosial yang inklusif dan berkeadilan bagi seluruh lapisan warga.
Contoh Ilustrasi: Membandingkan Dua Model Penataan Transportasi Wilayah
Sebagai ilustrasi konkret, perhatikan perencanaan rute angkutan umum di sebuah kawasan penyangga perkotaan:
Perencana kota yang hanya mengandalkan data GPS kendaraan pribadi dan aplikasi taksi daring menyimpulkan bahwa jalan utama di kawasan tersebut sudah sangat lancar dan tidak butuh trayek angkutan massal baru, sehingga mereka memangkas anggaran bus lokal. Padahal, ribuan mahasiswa dan buruh pabrik di gang-gang sekitarnya yang tidak menggunakan aplikasi digital sangat bergantung pada angkutan murah tersebut untuk mobilitas harian ke kampus atau tempat kerja di Universitas Ma’soem. Ketika angkutan dipangkas, mobilitas warga kecil lumpuh. Perencana yang inklusif akan turun mendata pergerakan manual warga non-digital sebelum mengambil keputusan. Ilustrasi ini menunjukkan mengapa data angka harus dilengkapi dengan empati sosial.
Cara Berpikir Kritis dalam Menyikapi Perencanaan Berbasis Data
Menghindari jebakan penataan kota yang tidak adil menuntut kerangka berpikir analitis agar kita memahami bahwa data hanyalah alat, bukan tujuan akhir:
- Pertanyakan Selalu: “Siapa yang Tidak Terbaca oleh Data Ini?”: Ketika sebuah kebijakan tata ruang diputuskan atas nama data ilmiah, selalu telusuri kelompok masyarakat mana yang suaranya tidak masuk dalam survei atau analisis tersebut.
- Dorong Pendekatan Partisipatif Lintas Sektor: Pastikan bahwa proses perencanaan pembangunan melibatkan dialog langsung dengan masyarakat akar rumput, pelaku usaha kecil, dan civitas akademika.
- Jadikan Ruang Kuliah Sebagai Laboratorium Keadilan Tata Ruang: Manfaatkan kesempatan studi di Universitas Ma’soem untuk mengkaji teknologi sistem informasi geografis (GIS) dan analisis data secara kritis, dengan orientasi utama pada kesejahteraan manusia dan keadilan sosial.
