Perpustakaan Digital ITB

Studi ini meneliti kinerja operasional PT ARA DELVIN di pasar yang semakin menuntut layanan keamanan yang lebih cepat, transparan, dan berbasis teknologi. Penelitian berfokus pada dua isu bisnis yang saling terkait: pemicu biaya (cost drivers) utama perusahaan dan Mean Time to Respond (MTTR). Meskipun PT ARA DELVIN memiliki posisi pasar yang kuat, operasinya masih sangat bergantung pada tenaga kerja, dan berbagai sistem pemantauan – alarm, CCTV, kontrol akses, dan sensor IoT – bersifat terfragmentasi dan tidak saling terhubung. Akibatnya, biaya operasional tinggi dan respons terhadap insiden lambat. MTTR saat ini rata-rata 32 hingga 37 menit, sedangkan target internal adalah 17 menit. Pemicu biaya utama yang teridentifikasi meliputi ketergantungan pada tenaga kerja, sistem multi-vendor yang terfragmentasi, koordinasi manual antara SROC dan tim lapangan, serta minimnya penggunaan analitik prediktif. Penelitian ini mengkaji bagaimana AI, IoT, dan analitik data dapat mengatasi pemicu biaya tersebut dan mengurangi MTTR. Studi ini merupakan studi kasus kualitatif eksploratif, dilengkapi lapisan kuantitatif menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) untuk menilai kesiapan pengguna, karena setiap implementasi sistem di organisasi padat tenaga kerja akan gagal tanpa kesiapan internal. Kerangka DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) digunakan untuk mendiagnosis secara sistematis pemicu biaya dan gap MTTR. Data primer diperoleh melalui wawancara dengan manajemen dan staf operasional, focus group discussion, observasi lapangan, dan kuesioner terstruktur. Secara paralel, catatan insiden, laporan alarm, catatan MTTR, dan catatan pemeliharaan ditinjau untuk mengidentifikasi inefisiensi biaya. Empat isu utama muncul dari analisis: ketergantungan tinggi pada tenaga kerja yang menjadi pemicu biaya terbesar; sistem multi-vendor yang terfragmentasi sehingga sulit diintegrasikan; koordinasi manual antara SROC dan tim lapangan yang memperpanjang MTTR; dan minimnya penggunaan analitik prediktif sehingga operasi tetap reaktif. Solusi yang diusulkan berpusat pada satu platform terintegrasi yang menghubungkan sistem alarm, CCTV, sensor IoT, dan kontrol akses dalam satu dasbor, dengan pengiriman otomatis, peringatan real-time, dan pelaporan terintegrasi. Analitik prediktif memungkinkan perusahaan bertindak sebelum insiden meningkat. Dampak yang diharapkan bersifat ganda: penurunan pemicu biaya operasional utama (ketergantungan tenaga kerja yang lebih rendah, biaya pemeliharaan sistem terfragmentasi yang berkurang, serta penurunan rework) dan perbaikan signifikan MTTR menuju target internal 17 menit.