MODEL PERCEPATAN PROSES PENILAIAN KELAYAKAN LINGKUNGAN DALAM MENUNJANG PERIZINAN BERUSAHA DI INDONESIA BERBASIS TRANSFORMASI DIGITAL

Abstract

Proses penilaian kelayakan lingkungan merupakan instrumen penting untuk memastikan keseimbangan antara pembangunan dan perlindungan lingkungan. Meskipun Amdal telah diterapkan lebih dari 30 tahun, berbagai persoalan mendasar tetap muncul, seperti lamanya waktu penilaian, rendahnya kualitas dokumen, ketidakpastian hukum, serta lemahnya koordinasi antar instansi. Transformasi regulasi melalui UU Cipta Kerja dan PP 22/2021 berupaya mempercepat persetujuan lingkungan, namun implementasinya belum menghasilkan peningkatan signifikan. Peralihan kewenangan ke pusat serta lonjakan permohonan hingga 17 kali lipat (2018–2024) justru memunculkan bottleneck baru dan memperpanjang proses layanan. Digitalisasi melalui Amdalnet menjadi langkah strategis untuk meningkatkan efisiensi, transparansi, dan keterlacakan proses, terutama dalam ekosistem perizinan berusaha berbasis OSS RBA. Otomasi UKL-UPL Menengah Rendah (MR), telah memberi hasil awal positif, namun tantangan tetap besar pada kegiatan berisiko tinggi yang membutuhkan analisis mendalam, kesiapan SDM, kualitas layanan, dan integrasi kelembagaan antar sektor. Penelitian ini mengembangkan model percepatan proses persetujuan lingkungan berbasis transformasi digital dengan pendekatan mixed methods. Analisis dilakukan melalui tinjauan historis dan kebijakan menggunakan Next Generation Framework, pemetaan aktor dan faktor dengan MICMAC dan MACTOR, evaluasi Amdalnet menggunakan model DeLone and McLean Success Model, pemodelan prediktif Decision Tree Algoritme Pohon Keputusan untuk menentukan variabel penentu kelayakan, serta simulasi sistem dinamik untuk menguji interaksi variabel dan dampaknya terhadap kecepatan layanan penilaian kelayakan lingkungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regulasi sejak 1986 hingga 2025 lebih menekankan penyederhanaan proses administratif dibanding penguatan substansi perlindungan lingkungan. Masih terdapat kelemahan pada integrasi antar sektor, transparansi data, partisipasi publik, dan pengawasan pasca persetujuan. Faktor penggerak utama percepatan adalah efektivitas regulasi, kapasitas kelembagaan, dan keandalan Amdalnet. Aktor yang paling dominan dalam memengaruhi proses adalah pemrakarsa, konsultan, dan tim uji kelayakan. Evaluasi sistem informasi dokumen lingkungan Amdalnet menunjukkan sebagian besar dimensi keberhasilan sistem informasi berpengaruh signifikan terhadap penggunaan dan manfaat bersih. Namun, kualitas informasi terbukti tidak berpengaruh terhadap penggunaan maupun kepuasan, mengindikasikan bahwa sistem masih dipakai terutama untuk pemenuhan administratif, belum sebagai alat penunjang keputusan substantif. Peningkatan kualitas informasi menjadi kunci untuk menjadikan Amdalnet sebagai Decision Support System yang sesungguhnya. Pemodelan Machine Learning dengan Decision Tree menghasilkan akurasi hampir sempurna (AUC 0,996; CA 0,996; F1 0,996; MCC 0,992), menunjukkan bahwa variabel prakiraan dampak, kebijakan perlindungan dan pengelolaan lingkungan hidup, dan kesesuaian tata ruang merupakan indikator paling menentukan dalam penilaian kelayakan. Sistem dinamik memperlihatkan bahwa penggunaan machine learning meningkatkan efisiensi penilaian sebesar 30–40% tanpa menurunkan mutu dokumen. Model percepatan yang dihasilkan menekankan integrasi penuh Amdalnet– OSS RBA, peningkatan kapasitas SDM pusat dan daerah, pemanfaatan kecerdasan buatan untuk analisis teknis, serta transparansi publik melalui dashboard nasional persetujuan lingkungan. Penelitian ini memberikan kontribusi ilmiah dan praktis dalam pengembangan transformasi digital persetujuan lingkungan, sekaligus menawarkan arah strategis untuk meningkatkan kualitas tata kelola lingkungan dan mendukung pembangunan berkelanjutan di Indonesia.