## Pengembangan Data Warehouse dan Aplikasi Investigasi Kecelakaan Kereta Api
(Studi Kasus di PT. Kereta Api Indonesia Daerah Operasi IV)
Wiwik Budiawan * , Sriyanto, dan Wahyu Andika
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Jl. Prof., H. Sudarto, SH., Tembalang-Semarang 50275

## Abstract
Investigation  can  be  a  complex  task  without  any  supporting  system  that  provide  a  necessary  data  or  a relevant  information  (Data  Warehouse).  Such as  investigation  of  the  PT  Kereta  Api  Indonesia  (KAI)  in analyzing  a  train  accident  due  to  human  error  that  occurs  is  limited.  Analysis  conducted  by  KAI  only focuses  on  individuals  who  are  related  and  have  not  been  able  to  analyze  in  detail  because  of  lack  of data. Would require analysis of a train wreck with a systematic method integrated with data warehouse so  that  recommendations  given  on  target.  This  study,  initially  conducted  by  interview  data  collection using  the  Critical  Decision  Method  (CDM)  and  inferred  using  the  Emergent  Themes  Analysis  (ETA). Then  used  a  systematic  method  of  Human  Factors  Analysis  Classification  System  Indonesian  Railroad (HFACS-IR) to analyze human error especially train accidents that occurred in Indonesia. Later. Before the  application  is  made  investigations,  required  making  accident  scenarios  by  using  Linking  Causal Factor.
Keywords: data warehouse, human error, investigation, train accident

## 1.     Pendahuluan Latar Belakang
Jumlah  penumpang  kereta  api  dalam  beberapa  kurun  waktu  terakhir  mengalami peningkatan  hal  ini  sejalan  dengan  meningkatnya  kualitas  layanan  yang  diberikan  oleh  PT. Kereta  Api  Indonesia  (KAI).  Data  Badan  Pusat  Statistik    (2013)  menyebutkan  jumlah penumpang  kereta  api  di  Indonesia,  tercatat  pada  tahun  2006  jumlah  penumpang  mencapai 159.419,  tahun  2007 terdapat  175.336  penumpang,  tahun  2008  sebanyak  194.076,  tahun  2009 terdapat 203.070 penumpang, tahun 2010 menjadi 203.270 penumpang, tahun 2011 mengalami penurunan  menjadi  199.337  penumpang,  dan  data  terakhir  2012  mengalami  kenaikan  kembali menjadi 202.179 penumpang. Adanya kenaikan jumlah penumpang, mengharuskan pihak kereta api meningkatkan keselamatan para penumpang. Dari data Departemen Perhubungan mengenai jumlah  kecelakaan  kereta  api,  dalam  lima  tahun  terakhir  (2006-2011)  terjadi  535  kecelakaan kereta  api.  Diantaranya  adalah  20  kasus  kecelakaan  kereta  api  dengan  kereta  api,  116  kasus kecelakaan  kereta  api  dengan  kendaraan  umum,  366  kasus  anjlok,  dan  33  kasus  kereta  api terguling.
Berdasarkan  hasil  catatan  Ditjen  Perkeretaapian  Kementerian  Perhubungan  tahun  2009  – 2011  di  luar  faktor  eksternal,  faktor  penyebab  kecelakaan  kereta  api  didominasi  oleh  human error operator dengan persentase 25% disusul faktor sarana 24%, prasarana 15%, dan alam 7%. Faktor human error pada kecelakaan kereta api sering dianggap kesalahan hanya  masinis saja, namun perlu investigasi lebih mendalam karena human error yang terjadi merupakan kontribusi dari aspek lain (manajemen, sistem, dll).
Salah  satu  metode  yang  mampu  menganalisa  dan  menguranginya  terjadinya  human  error adalah Human Facor Analysis and Classification System (HFACS). Dalam perkembangannya, terdapat modifikasi analisis HFACS untuk mengoptimalkan penerapannya dalam industri kereta
* Correspondance : wiwikbudiawan@undip.ac.id
api  yang  menghasilkan  metode  Human  Factors  Analysis  and  Classification  System  Rail  Road (Reinach & Viale, 2005). Penerapan HFACS-RR tidak dapat langsung diterapkan di Indonesia, Penyesuaian  metode  HFACS-RR  yang  dapat  diterapkan  untuk  kondisi  perkeretaapian  di Indonesia telah dikembangkan sebelumnya oleh Budiawan pada tahun 2011 dan menghasilkan metode  HFACS-IR  (Human  Factors  Analysis  and  Classification  System  Indonesian  Railroad). Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  Pengembangan  Aplikasi  Investigasi  Human  Error pada Kecelakaan Kereta Api (Hani, 2011 dan Sriyanto & Budiawan, 2013), aplikasi investigasi yang  dibuat  hanya  difokuskan  pada  analisa  kecelakaan  kereta  api.  Penelitian  tersebut  belum melihat dukungan data yang disediakan.
Setelah  dilakukan  tinjauan  lapangan  di  PT.  KAI  Daerah  Operasi  IV  Semarang,  ternyata data  operasional  yang  bersifat  periodik  maupun  insidental  belum  terintegrasi  dan  masih dilakukan  secara  terpisah  di  setiap  departemen  atau  unit. Ketika  kecelakaan  kereta  api  terjadi, maka  proses  investigasi  kecelakaan  dilakukan  dengan  mencari  keterangan  kepada  pihak  yang terkait  dalam  kejadian  tersebut.  Tentunya  hal  ini  akan  menjadi  tidak  efektif  dan  efisien. Pasalnya, untuk mengumpulkan saksi membutuhkan waktu yang tepat agar tidak  mengganggu aktivitas kerja yang dilakukan saksi yang dalam hal ini mereka adalah pegawai PT. KAI Daerah Operasi IV. Disamping itu, untuk mengumpulkan data sebagai bukti kecelakaan, mengharuskan tim investigasi untuk menuju ke bagian tertentu, sehingga terlalu banyak waktu yang terbuang. Dari proses investigasi yang dilakukan oleh PT. KAI  Daerah Operasi IV tersebut, maka dapat diketahui  bahwa  diperlukannya  suatu  sistem  pendukung  yang  mampu  membuat  proses investigasi  kecelakaan  kereta  api  menjadi  efektif  dan  efisien.  Dan  kajian  ini  akan  melakukan perancangan  data  warehouse  sebagai  sistem  pendukung  proses  investigasi  kecelakaan  kereta api.
Data warehouse merupakan salah satu bentuk basis data yang memiliki data berskala besar. Data warehouse bukan merupakan basis data operasional, melainkan basis data yang berisi data dalam  dimensi  waktu  tertentu  yang  sangat  berguna  untuk  keperluan  evaluasi,  analisis  dan perencanaan  yang  dilakukan  oleh  pihak  manajemen  dalam  sebuah  perusahaan.  Kajian  ini bertujuan  untuk  melakukan  perancangan  struktur  data  warehouse  untuk  mendukung  proses investigasi  kecelakaan  kereta  api  dengan  menggunakan  metode  Entity  Relationship  Diagram (ERD). Penerapan data warehouse membutuhkan sebaran data yang besar agar informasi yang ditampilkan  dapat  beragam  dan  dapat  membentuk  pola-pola  informasi  yang  potensial.  Hal tersebut  menjadi  penting  agar  PT.  KAI  DAOP  IV  dapat  dengan  mudah  menginvestigasi kecelakaan  kereta  api  berdasarkan  error  yang  terjadi  sehingga  dapat  menganalisa  faktor penyebab terjadinya kecelakaan dengan efektif dan efisien.

## Perumusan Masalah
Pentingnya  pengembangkan  aplikasi  analisis  human  error  yang  dilengkapi  ketersediaan data warehouse pada kecelakaan kereta api.

## Tujuan Penelitian
Tujuan  umum  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  engembangkan  aplikasi  investigasi kecelakaan dengan metode HFACS-IR dilengkapi dukungan Data Warehouse pada kecelakaan kereta api di Indonesia.

## Tujuan Khusus
1. Melengkapi teknik pengumpulan data di dalam analisis kecelakaan kereta api.
2. Mengembangkan  aplikasi  investigasi  kecelakaan  kereta  api  dengan  cakupan  kasus  yang lebih lengkap.

## 2.     Metode Penelitian
Perancangan  desain  aplikasi  mengacu  pada  metode analisis  human  error  yang  digunakan. Untuk  analisis  yang  digunakan  adalah  menggunakan  checklist  analisis  kecelakaan  degan memanfaatkan metode HFACS-IR dalam menganalisis human error yang terjadi. Penelitian ini
menggunakan  metode HFACS-IR karena HFACS-IR adalah salah satu metode analisis human error dengan pendekatan sistematik untuk mengetahui penyebab utama dari terjadinya berbagai kecelakaan metode analisis human error yang sifatnya general. Sifatnya yang general membuat metode  tersebut  mudah  dimodifikasi,  sehingga  dapat  menyesuaikan  dengan  keadaan perkeretaapian  di  Indonesia  sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk  industri  kereta  api  Indonesia. Checklist  HFACS-IR  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  akan  disesuaikan  untuk kecelakaan  kereta  api  yang  disebabkan  oleh  anjlokan  dan  terguling.  Hal  tersebut  dikarenakan checklist untuk kasus kecelakaan antar kereta api telah dibahas pada penelitian sebelumnya.
Di dalam HFACS-IR sendiri terdapat lima level analisis, yaitu :
1. Crew acts :  merupakan kesalahan seorang awak yang disebabkan karena kegagalan dari kondisi awak sendiri (errors) atau adanya pelanggaran terhadap aturan (contravention).
2. Precondition for crew acts : merupakan kondisi pemicu terjadinya crew acts. Kesalahan pada  kondisi  ini  dapat  dipicu  oleh  kondisi  awak  itu  sendiri  (conditions  of  crews) ataupun kondisi pelaksanaan di lapangan (practices of crews).
3. Supervisory  factors  :  merupakan  penyebab  terjadinya  preconditions  for  crew  acts dikarenakan  kurangnya  pengawasan  pada sumber  daya.  Hal  tersebut  dapat disebabkan oleh  ketidakmampuan  pengawas  maupun  tidak  ada  pengecekan  berkala,  rencana  yang tidak sesuai target, pengawas gagal dalam memperbaiki kesalahan, serta pengawas salah dalam mematuhi prosedur dan regulasi yang ada.
4. Organizational  factors  :  merupakan  identifikasi  kegagalan  pada  perusahaan  atau organisasi terkait. Pada tahap ini biasanya sulit dilakukan karena lingkup permasalahan yang terlalu luas.
5. Outside  factors  :  merupakan  kesalahan  yang  terjadi  akibat  dua  faktor  eksternal,  yaitu faktor regulatory environment dan economic/ political/ social/ legal environment.
Checklist  yang  dibuat  tetap  mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  yang  hanya  membahas kasus  kecelakaan  antar  kereta  api  saja.  Setelah  itu  dilakukan  penyesuaian  dengan  lima  level analisis  HFACS-IR  di  atas.  Apabila  terdapat  ketidaksesuaian  pada  poin  checklist  terhadap runtutan  kecelakaan  akibat  anjlokan  dan  terguling,  maka  poin  tersebut  dapat  dimodifikasi bahkan dihilangkan dan tetap mengacu pada lima level analisis HFACS-IR di atas.
Kemudian mengumpulkan data berupa wawancara kepada front line officer dengan Critical Decision  Method  (CDM).  Metode  CDM  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berfokus  pada penggalian  informasi  mengenai  kejadian  di  masa  lampau  dimana  terjadi  proses  pengambilan keputusan (Horberry & Cooke, 2010). Pada HFACS-IR hanya diperoleh data untuk menelusuri human  error  yang  terjadi,  maka  CDM  di  sini  melengkapi  data  berupa  data  kualitatif  dengan wawancara  dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  CDM  membantu  dalam  evaluasi peristiwa kecelakaan kereta api serta memberikan rekomendasi perbaikan. Dari hasil wawancara menggunakan  CDM,  kemudian  dianalisis  menggunakan  pendekatan  Emergence  Theme Analysis  (ETA)  agar  permasalahan  di  dalam  kecelakaan  kereta  api  dapat  dibahas  lebih mendalam  mengenai  permasalahan  paling  kompleks  yang  didapat  dari  hasil  CDM.  Data  yang sudah terkumpul kemudian dijadikan masukan dalam melakukan analisa penyebab kecelakaan. Setelah  data  terkumpul  dan  dianalisis,  maka  diperlukan  penggalian  akar  permasalahan  human error yang terjadi menggunakan metode Linking Causal Factor berupa skenario kecelakaan.
Setelah  dilakukan  proses  tanya-jawab  dan  penggalian  daya,  kemudian  merencanakan pembuatan data warehouse. Proses penggalian data yang ada di PT. KAI DAOP IV selanjutnya dianalisa dan dilakukan pemilihan data yang sesuai untuk proses investigasi kecelakaan kereta api.  Dan  tahap  akhir  adalah  merancang  interface  dan  data  warehouse  investigasi  kecelakaan kereta api.

## 3.     Hasil dan Pembahasan Identifikasi Prosedur Investigasi Kecelakaan
Prosedur  awal  pada  aplikasi  ini  saat  terjadi  kecelakaan  adalah  mengisi  data  detail kecelakaan  dengan  memasukkan  data  kejadian  dan  data  kereta  api  yang  terlibat.  Kemudian mengisikan  data  investigator,  data investigator  yang  dimaksud  di  sini  adalah orang  atau  pihak yang  berwenang  untuk  melakukan  investigasi  kecelakaan  kereta  api  yang  terjadi.  Setelah menyimpan  data  investigator,  maka  mengisikan  data  Crew  KA  yang  terlibat  di  dalam kecelakaan kereta api.
Kemudian  melakukan  wawancara  kepada  Crew  KA  dengan  menggunakan  metode  CDM melalui  beberapa  stage.  Stage  pertama  adalah  deskipsi  singkat  kejadian  kecelakaan  kereta  api yang dialami oleh crew KA. Untuk stage kedua adalah deskripsi kejadian secara detail dan rinci untuk  memberikan  identifikasi  timeline  dari  kecelakaan  yang  terjadi.  Stage  ketiga  adalah wawancara  yang  lebih  detail  kepada  crew  KA,  wawancara  detail  ini  terdiri  dari  beberapa pertanyaan terkait dengan kecelakaan kereta api. Kemudian stage terakhir adalah perbandingan ahli dengan pemula, jadi dapat diketahui crew KA mana yang telah ahli dan mana yang masih pemula.
Prosedur  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  dari  tahap  CDM  sebelumnya  dengan menggunakan  metode  ETA.  Tahap  pertama  adalah  penyusunan  tema  besar  dengan mengumpulkan keterangan yang sama dari masing – masing crew KA yang terlibat kecelakaan. Kemudian  tahap  selanjutnya  adalah  analisis  spsesifik  kesamaan  kejadian  yang  telah dikumpulkan pada tahap transkrip kesamaan kejadian.
Setelah  dianalisis  menggunakan  ETA,  analisis  human  error  dilanjutkan  dengan  metode HFACS –  IR. Dalam analisa HFACS  – IR terdapat 5 level. Level 1 adalah tindakan crew KA yang  langsung  berkaitan  dengan  kecelakaan  kereta api. Kemudian  pada level 2  hingga  level  5 adalah analisis yang mengidentifikasi penyebab dari tindakan crew KA yang telah diidentifikasi pada level 1.
Setelah  dilakukan  prosedur  pengumpulan  data  dan  analisa  selesai,  kemudian  dilakukan prosedur  selanjutnya  yaitu  rekomendasi  perbaikan.  Rekomendasi  perbaikan  yang  dibuat berkaitan  dengan  analisis  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Untuk  prosedur  terakhir  dari aplikasi  investigasi  ini  adalah  laporan  hasil  investigasi  kecelakaan  yang  menampilkan  data detail kejadian kecelakaan, data investigator, data crew KA yang terlibat, hasil analisis human error, dan rekomendasi perbaikan yang diberikan.
Untuk gambaran prosedur aplikasi investigasi kecelakaan yang terjadi dapat dilihat pada Gambar 1. Berikut ini:
Terjadi kecelakaan Data detail kecelakaan Data Investigator Data Crew KA yang terlibat Deskripsi singkat kejadian
Deskripsi kejadian detail & rinci (Identifikasi timeline)
Wawancara lebih detail Perbandingan ahli dan pemula CDM Transkrip Kesamaan Kejadian Analisis Spesifik Kesamaan Kejadian ETA Crew Acts Precondition for Crew Acts Supervisory Factors Organizational Factors HFACS - IR Outside Factors Tahapan pengumpulan data dan analisis human error Rekomendasi Perbaikan Laporan hasil investigasi kecelakaan ANALISA
Gambar 1 Prosedur Aplikasi Investigasi Kecelakaan Perancangan Data Warehouse
Pada  perancangan  aplikasi  investigasi  kecelakaan  kereta  api  dibutuhkan  pula Data Warehouse sebagai  dukungan  dalam  proses  investigasi.  Hal  tersebut  dilakukan  agar  tidak terjadi penumpukan maupun duplikasi data. Data Warehouse aplikasi investigasi ini digunakan untuk  menyimpan  berbagai  data  yang  diperlukan.  Data    -  data  yang  disimpan  di  dalam Data Warehouse adalah :
 Menyimpan data – data masa lalu kecelakaan kereta api,
 Manyimpan data wawancara dari crew KA,
 Analisa wawancara crew KA,
 Menyimpan  skenario  linking  causal  factors/hubungan  antar  faktor  yang  telah didefinisikan,
 Analisa human error pada kecelakaan kereta api.
Berikut  ini  merupakan  hubungan  antar  entitas Data  Warehouse dari  aplikasi  investigasi kecelakaan kereta api yang digambarkan menggunakan Entity Relational Diagram (ERD).
Gambar 2. Entity Relational Diagram (ERD) aplikasi investigasi kecelakaan kereta api

## Interface
1.  Input Detail Kecelakaan
Halaman berkut ini berfungsi untuk menginput detail kecelakaan kereta api yang terjadi.
Gambar 3. Halaman input data detail kecelakaan 2.  Input Investigator
Halaman ini berfungsi untuk memberi input data investigator yang sedang menginvestigasi kecelakaan kereta api.
Gambar 4. Halaman input data investigator
3.  Input Data Personil
Pada halaman ini diinputkan data crew KA yang terlibat kecelakaan kereta api beserta pokok – pokok pengakuan yang berisi daftar pertanyaan CDM.
Gambar 5. Halaman input data personil
Lanjutan Gambar 5. Halaman input data personil
4.  Input Data Kronologis
Pada halaman kronologis ini dijabarkan mengenai penyebab terjadinya peristiwa, akibat peristiwa, dan taksiran kerugian akibat kecelakaan kereta api.
Gambar 6. Halaman input data kronologis
Lanjutan Gambar 6. Halaman input data kronologis
5.  Input Data Pendukung
Pada halaman kronologis ini dijabarkan mengenai penyebab terjadinya peristiwa, akibat peristiwa, dan taksiran kerugian akibat kecelakaan kereta api.
Gambar 7. Halaman input data pendukung
6.  Analisa
Halaman analisa berfungsi untuk menganalisa kejadian kecelakaan kereta api yang terjadi. Terdapat analisa ETA dan HFACS – IR pada halaman ini.
Gambar 8. Halaman analisa

## 7.  Rekomendasi
Halaman rekomendasi ini berisi mengenai strategi pengambilan keputusan dari kecelakaan kereta api agar tidak terjadi lagi di kemudian hari.
Gambar 9. Halaman rekomendasi
8.  Hasil Investigasi
Halaman hasil investigasi berisi hasil rekap pengumpulan data beserta hasil analisis yang telah dilakukan sebelumnya.
Gambar 10. Halaman hasil investigasi

## 4. Simpulan dan Saran
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
(1) Aplikasi  investigasi  kecelakaan  kereta  api  dirancang  untuk  membantu  pihak  PT.  KAI dalam  melakukan investigasi kecelakaan kereta api. Aplikasi investigasi kecelakaan kereta api dibuat  karena  selama  ini  belum  ada  software  beserta  metode  tertentu  yang  menunjang  proses investigasi  kecelakaan  kereta  api;  dan  (2)  Aplikasi  investigasi  ini  memiliki  Data  Warehouse yang  tersimpan  menjadi  satu  sehingga  memudahkan  pihak  PT.KAI  untuk  merecord  kejadian kecelakaan kereta api baik yang baru saja terjadi maupun kecelakaan yang telah lama terjadi.
Adapun  Saran  yang  bisa  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya,  yaitu:  Dalam  upaya memudahkan  dalam  mengakses  informasi  yang  ada  di  dalam  data  warehouse  sebaiknya membangun  aplikasi  tambahan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengakses  data  dan  menyajikan informasi  yang  dibutuhkan  dari  data  warehouse.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  informasi  yang lebih rinci sebaiknya struktur data warehouse yang dirancang dikembangkan lebih lanjut.

## Daftar Pustaka
Direktorat  Keselamatan  Perkeretaapian  Direktorat  Jenderal  Perkeretaapian  Kementerian Perhubungan., (2012). Jenis Kecelakaan Sesuai Dengan Perundang – Undangan Hani, Muhammad., (2011). Pengembangan Aplikasi Investigasi Human Error pada Kecelakaan Kereta Api . Semarang : Teknik Industri Undip
Horberry  &  Cooke.  (2010).  Using  the  Critical  Decision  Method  for  Incident  Analysis  in Mining, J Health & Safety Research & Practice. (2)2, 8-20. Queensland
Sriyanto  &  Budiawan.  (2013).  Design  Of  Investigation  Support  System  Prototype.  2nd International Conference on Information Systems for Business Competitiveness.
-----http://www.bps.go.id/tab_sub/view.php? tabel=1&daftar=1&id_subyek=17&notab=16 diakses pada tanggal 11 April 2013