Kecelakaan kereta api di Bekasi Timur pada 27 April 2026 belum selesai terjadi ketika percakapan soalnya sudah meledak di media sosial.
Sebelum ada satu pun pernyataan resmi dari pihak berwenang, video amatir sudah menyebar, siaran langsung warga sudah ditonton ribuan orang, dan berbagai spekulasi sudah beredar tanpa bisa dibendung.
TikTok, X, Instagram, grup WhatsApp keluarga, semua bergerak bersamaan.
Dalam hitungan menit, satu tragedi di lapangan menjelma menjadi percakapan nasional di ruang digital.
Ini bukan sekadar fenomena komunikasi biasa.
Krisis hari ini tidak berhenti di lokasi kejadian, tetapi juga menjalar ke ruang data, ke timeline, ke kolom komentar.
Persepsi publik terbentuk dari jutaan interaksi digital yang bergerak lebih cepat dari siaran pers mana pun.
Maka pertanyaannya bukan lagi hanya soal apa yang dikomunikasikan institusi, tapi seberapa jauh mereka memahami bagaimana informasi itu bergerak, mengendap, dan membentuk opini di ruang digital.
Tragedi Bekasi Timur membuat satu hal jadi gamblang: di era big data, bencana fisik selalu datang berbarengan dengan bencana informasi.
Dan keduanya sama-sama harus dihadapi, bahkan ketika fakta di lapangan belum sepenuhnya jelas.
Big Data dan Perubahan Lanskap Komunikasi Krisis
Selama bertahun-tahun, media arus utama menjadi pintu utama informasi saat terjadi krisis.
Kini pola itu sudah bergeser drastis.
Publik terutama generasi muda lebih percaya pada apa yang mereka lihat di media sosial daripada apa yang disampaikan dalam konferensi pers.
Reuters Institute Digital News Report (2023) mencatat tren ini dengan cukup tegas: platform digital bukan lagi pelengkap, melainkan sumber informasi utama.
Di Bekasi Timur, pola ini terasa begitu nyata.
Masyarakat tidak menunggu konferensi pers, mereka tahu kejadian itu dari video yang muncul di layar mereka, dari komentar yang ramai, dari tagar yang mulai naik.
Setiap unggahan meninggalkan jejak, dan jejak-jejak itu secara kolektif membentuk narasi yang jauh lebih cepat datangnya dibanding narasi resmi dari institusi.
Di sinilah big data masuk. Bukan sekadar tumpukan angka dan statistic tapi jendela untuk membaca perilaku sosial secara langsung, saat peristiwa itu sedang berlangsung.
Gandomi dan Haider (2015) menggambarkannya sebagai kemampuan untuk menangkap pola interaksi publik, pergeseran opini, dan arus komunikasi yang berubah cepat di ruang digital.
Data digital, dengan kata lain, bisa menjadi kompas di tengah kekacauan krisis.
Masalahnya, arus data yang besar itu juga bisa menjadi bumerang jika organisasi tidak siap menavigasinya.
Ketika Algoritma Membentuk Persepsi Publik
Ada pemain tak kasat mata yang ikut menentukan jalannya krisis komunikasi: algoritma.
Platform digital tidak netral mereka mendorong konten yang menghasilkan banyak interaksi.
Dan konten yang paling banyak menghasilkan interaksi biasanya bukan yang paling akurat, melainkan yang paling memancing emosi.
Marah, panik, takut semua itu mempercepat penyebaran.
Vosoughi, Roy, dan Aral (2018) dari MIT sudah membuktikannya secara empiris: berita bohong menyebar lebih cepat dari berita benar, karena sifatnya yang lebih mengejutkan dan sensasional.
Akibatnya, saat krisis terjadi, ruang digital lebih dulu penuh spekulasi sebelum satu pun fakta sempat diverifikasi.
Di Bekasi Timur, efek ini terasa langsung.
Video tanpa konteks beredar, rumor soal penyebab kecelakaan muncul dari berbagai arah, nama-nama korban yang belum terkonfirmasi sudah lebih dulu dibagikan.
Krisis bukan hanya soal rel yang rusak atau gerbong yang anjlok hal tersebut juga soal bagaimana algoritma memilih narasi mana yang lebih dulu sampai ke mata jutaan orang.
Dan inilah yang membuat institusi selalu tertinggal.
Algoritma tidak peduli mana yang benar yang penting adalah seberapa banyak orang berinteraksi.
Semakin emosional kontennya, semakin cepat menyebarnya.
Percakapan publik bergerak secara organik dan liar, sementara respons resmi masih menunggu validasi internal.
Big Data sebagai Alat Membaca Sentimen Publik
Di tengah situasi yang carut-marut itu, big data sebenarnya menawarkan sesuatu yang berharga: kemampuan mendengar dalam skala besar.
Dengan menganalisis data digital secara langsung, organisasi bisa tahu bagaimana perasaan publik terhadap krisis itu isu apa yang paling bergejolak, emosi apa yang mendominasi, dan ke mana arah percakapan bergerak.
Teknik seperti sentiment analysis dan topic modeling bukan sekadar jargon teknologi mereka bisa menjawab pertanyaan yang sangat praktis: apa yang paling ditakutkan warga sekarang? Narasi apa yang sedang tumbuh? Siapa yang masih belum terjangkau informasi?
Dalam komunikasi krisis, mengetahui ini lebih awal bisa membuat perbedaan yang sangat besar.
Coombs (2015) mengingatkan bahwa efektivitas komunikasi krisis sangat bergantung pada seberapa cepat dan tepat organisasi membaca persepsi publik.
Big data, dalam pengertian ini, bukan soal infrastruktur teknologi semata tapi soal kemampuan memahami manusia di balik data itu.
Sayangnya, banyak organisasi di Indonesia masih terjebak dalam pola lama: siapkan siaran pers, sampaikan ke media, selesai.
Percakapan yang terjadi di media sosial masih sering diperlakukan sebagai gangguan, bukan sebagai sumber informasi strategis yang seharusnya dianalisis.
Padahal itu persis kebalikannya dari apa yang dibutuhkan.
Di era digital, menunggu krisis memuncak baru bertindak adalah strategi yang sudah usang.
Organisasi perlu bisa mendeteksi pergeseran opini lebih awal, sebelum kepanikan menjadi terlalu besar untuk dikendalikan.
Ketimpangan Data dan Kelompok yang Tidak Terlihat
Tapi ada sisi gelap dari kehebohan big data ini yang jarang dibicarakan: tidak semua orang terwakili dalam data tersebut.
Ketimpangan digital itu nyata, dan yang paling terdampak seringkali adalah mereka yang paling rentan termasuk penyandang disabilitas.
Bayangkan seseorang yang tuli mencoba memahami video darurat tanpa subtitle.
Atau seseorang yang buta berusaha mencerna infografis tanpa deskripsi audio.
Atau seseorang dengan keterbatasan kognitif yang kebingungan menghadapi instruksi evakuasi yang ditulis dalam bahasa teknis.
Informasi yang diklaim “sudah tersebar luas” bisa sepenuhnya tidak berguna bagi mereka.
Yang ironis: kelompok yang paling sedikit terwakili dalam data digital justru kelompok yang paling membutuhkan informasi saat krisis.
BPS (2022) mencatat sekitar 8,5 persen penduduk Indonesia adalah penyandang disabilitas jutaan orang yang dalam situasi darurat bisa benar-benar tertinggal dari arus informasi.
WHO (2023) sudah mengingatkan soal ini: penyandang disabilitas menanggung risiko lebih besar dalam situasi krisis, salah satunya karena kesenjangan akses informasi.
Jadi ketika kita berbangga dengan betapa lengkapnya data kita, ada baiknya kita bertanya: lengkap menurut siapa? Bagi siapa?
Artinya, “blind spot” dalam data bukan hanya soal teknis ini soal siapa yang dianggap layak menerima informasi, dan siapa yang secara tidak sengaja diabaikan oleh sistem yang kita klaim sudah canggih.
Komunikasi krisis yang baik bukan hanya soal kecepatan. Informasi yang cepat tapi tidak bisa diakses oleh sebagian warga bukan komunikasi yang berhasil itu adalah pengecualian yang terstruktur.
Media Sosial, Viralitas, dan Krisis Kepercayaan
Reputasi organisasi hari ini tidak dibangun hanya dari apa yang mereka lakukan, tapi dari apa yang dikatakan orang tentang mereka di Twitter, di TikTok, di grup WA.
Satu video yang salah kaprah bisa membalikkan narasi yang sudah dibangun bertahun-tahun hanya dalam hitungan jam.
Karena itu, tugas organisasi modern dalam situasi krisis berlapis tiga: mengelola kejadiannya, mengelola datanya, dan mengelola persepsinya.
Ulmer, Sellnow, dan Seeger (2015) menekankan bahwa komunikasi krisis yang kuat bertumpu pada transparansi, konsistensi, dan keterbukaan.
Tapi di era digital, tiga hal itu saja belum cukup.
Organisasi juga harus bisa membaca bagaimana rumor menyebar, bagaimana sentimen bergerak, dan di mana celah informasi yang bisa diisi sebelum narasi liar mengisinya terlebih dulu.
Pada akhirnya, komunikasi krisis di era big data tidak bisa lagi sekadar mengandalkan siaran pers.
Organisasi perlu benar-benar mengerti bagaimana publik mengonsumsi informasi, bagaimana algoritma memperkuat atau membelokkan pesan, dan di mana opini terbentuk sebelum opini itu mengeras menjadi ketidakpercayaan.
Menuju Smart Crisis Communication
Dari Bekasi Timur, ada pekerjaan rumah yang jelas: komunikasi krisis di Indonesia perlu belajar berbicara dalam bahasa data.
Bukan karena data lebih penting dari manusia, tapi karena memahami data adalah cara untuk lebih cepat memahami kebutuhan manusia dalam situasi darurat.
Social listening, sentiment analysis, monitoring percakapan digital ini bukan kemewahan teknologi.
Dalam konteks krisis, kemampuan mendeteksi rumor lebih awal, membaca pergeseran sentimen, dan mengidentifikasi siapa yang belum terjangkau informasi bisa menjadi pembeda antara respons yang efektif dan respons yang datang terlambat.
Dan jika data itu juga digunakan untuk memastikan formatnya bisa diakses semua orang bukan hanya mereka yang melek digital maka komunikasi krisis itu baru benar-benar bisa disebut inklusif.
Liu, Austin, dan Jin (2011) sudah lama menunjukkan bahwa pesan yang disesuaikan dengan kebutuhan audiens bekerja lebih baik bukan hanya lebih efektif, tapi juga lebih dipercaya.
Big data, kalau digunakan dengan benar, bisa jadi alat untuk komunikasi yang lebih responsif dan lebih manusiawi.
Tragedi KAI Bekasi Timur bukan hanya soal kecelakaan di atas rel.
Ia juga soal bagaimana sebuah peristiwa bergerak, diinterpretasi, dan dipercaya oleh jutaan orang dalam waktu singkat.
Organisasi yang tidak memahami dinamika ini tidak hanya berisiko kehilangan reputasi mereka kehilangan sesuatu yang jauh lebih sulit dibangun kembali: kepercayaan.
Karena sekarang, krisis tidak hanya direspons oleh manusia. Ia lebih dulu dibaca dan dibentuk oleh algoritma.
Penulis: Karina Putri Adita
Mahasiswa Magister Media dan Komunikasi, Universitas Pancasila
Dosen Pengampu: Dr. Gede Moenanto Soekowati, M.I.Kom.
Editor: Siti Sajidah El-Zahra
Bahasa: Rahmat Al Kafi
Referensi
- Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Penyandang Disabilitas Indonesia.
- Coombs, W. T. (2015). Ongoing crisis communication: Planning, managing, and responding (4th ed.). Sage Publications.
- Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137–144.
- Liu, B. F., Austin, L., & Jin, Y. (2011). How publics respond to crisis communication strategies. Public Relations Review, 37(4), 345–353.
- Reuters Institute. (2023). Digital News Report 2023. Reuters Institute for the Study of Journalism.
- Ulmer, R. R., Sellnow, T. L., & Seeger, M. W. (2015). Effective crisis communication: Moving from crisis to opportunity (3rd ed.). Sage Publications.
- Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146–1151.
- World Health Organization. (2023). Global report on health equity for persons with disabilities.
⚡ Baca Lebih Cepat Artikel MMI di Ponsel Anda!
Ikuti Channel WhatsApp
Media Mahasiswa Indonesia (MMI):
KLIK DI SINI
