"Kami harus sewa hingga 40 truk dalam satu hari karena tumpukan sampah sudah melebihi kapasitas penampungan sementara." Kalimat itu dilontarkan seorang petugas operasional Pasar Jaya kepada tim inspeksi Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta, seperti dilansir Tempo Tekno pekan lalu.
Sampah tidak lagi berupa sisa sayur atau kulit buah yang biasa tercecer di lorong-lorong Pasar Induk Kramat Jati. Ini adalah akumulasi tiga minggu—ribuan ton limbah organik dan anorganik—yang gagal diangkut ke Tempat Pengolahan Sampah Terpadu (TPST) Bantargebang. Penyebabnya bukan hanya cuaca atau mogoknya armada, tapi juga ketidakselarasan antara jadwal pengangkutan harian dan volume transaksi pasar yang melonjak 37% pasca-Lebaran 2024, menurut data internal Dinas Perindustrian dan Perdagangan DKI.
Di tengah gencarnya wacana transformasi digital pasar tradisional—mulai dari sistem pembayaran nirkontak hingga platform manajemen stok berbasis AI—kasus Kramat Jati justru mengungkap celah kritis: teknologi tidak bisa menggantikan infrastruktur logistik fisik yang rapuh. Pasar induk ini melayani lebih dari 1.200 pedagang aktif dan menampung rata-rata 850 ton sampah per hari selama periode puncak. Namun kapasitas angkut reguler hanya 420 ton/hari, dengan rata-rata 12 unit truk sampah milik Dinas LH yang beroperasi secara bergilir.
Baca juga: Sony Beli Startup AI untuk Ubah Foto Jadi 3D — Apa Artinya bagi Game Masa Depan?
Mengapa Ini Penting
Kasus ini bukan sekadar kegagalan administrasi lokal. Ia adalah cermin dari paradoks pembangunan perkotaan Indonesia: kita membangun sistem AI untuk prediksi permintaan bawang merah di aplikasi e-pasar, tetapi tak punya algoritma sederhana untuk mengoptimalkan rute truk sampah berdasarkan volume harian, kondisi jalan, dan kapasitas TPST. Di Singapura, sistem Waste Management Optimization Platform (WMOP) milik NEA menggunakan sensor IoT di bak sampah dan data GPS truk untuk mengatur jadwal pengangkutan secara dinamis—mengurangi delay hingga 63%. Di Jakarta, solusi masih manual: hitung visual, laporan lisan, dan keputusan lapangan berdasarkan pengalaman petugas.
Yang lebih mencolok: tidak ada satu pun dari 40 truk yang disewa Pasar Jaya dilengkapi teknologi pelacakan real-time atau sistem pemantauan beban otomatis. Semua pengangkutan diverifikasi lewat formulir cetak dan tanda tangan fisik. Padahal, menurut laporan Tempo Tekno, biaya sewa 40 truk dalam satu hari mencapai Rp1,2 miliar—jumlah yang setara dengan investasi awal untuk membangun sistem manajemen logistik berbasis cloud bagi lima pasar induk di Jabodetabek.
Konteks Indonesia
Di Indonesia, 78% sampah pasar tradisional masih dikelola secara konvensional—tanpa sensor, tanpa integrasi data, bahkan tanpa pencatatan digital harian. Data KLHK 2023 menunjukkan bahwa hanya 12 dari 147 pasar induk di Indonesia yang telah menerapkan sistem monitoring sampah berbasis teknologi dasar. Sisanya mengandalkan 'pengalaman turun-temurun'—seperti memperkirakan volume sampah dari jumlah truk sayur masuk pagi hari atau warna air selokan di sekitar TPS. Pasar Induk Kramat Jati, sebagai salah satu pasar terbesar di Jakarta, justru menjadi barometer kegagalan skala nasional: jika pasar ini kewalahan, maka pasar-pasar serupa di Surabaya, Medan, dan Makassar—yang memiliki kapasitas logistik lebih rendah—berpotensi kolaps dalam kondisi serupa.
Baca juga: Gemma 4: Google Lepas Model AI Terbuka dengan Inteligensi-per-Parameter Terbaik
Bagi startup teknologi lokal, kasus ini membuka ruang inovasi nyata: bukan membuat aplikasi AI untuk deteksi kualitas cabai, tapi membangun sistem *low-cost logistics orchestration* berbasis LoRaWAN dan dashboard sederhana berbasis WhatsApp Business API—yang bisa dioperasikan oleh petugas TPS berpendidikan SMP. Beberapa pilot project di Pasar Baru Bandung dan Pasar Legi Solo sudah membuktikan bahwa penyesuaian teknologi pada konteks operasional lokal—bukan impor sistem utuh—mampu meningkatkan efisiensi angkut sampah hingga 41% dalam tiga bulan.
Fakta tambahan yang jarang diungkap: dari 850 ton sampah harian di Kramat Jati, 62% adalah limbah organik yang sebenarnya bisa dikompos di tempat—jika tersedia unit pengolahan mini berkapasitas 5 ton/hari. Namun hingga kini, tidak ada satu pun unit komposer otomatis berbasis AI yang diuji coba di pasar tersebut, meski Kementerian Pertanian telah mengalokasikan dana Rp47 miliar untuk program 'Kompos Pasar' sejak 2022.