Atasi Kemacetan dengan Pengelolaan Data Mobilisasi Kendaraan

Jakarta tanpa macet, seperti bukan Jakarta!

Macet seolah begitu lekat dengan jakarta. Memang demikianlah kenyataannya, terlebih pada jam-jam tertentu di ruas-ruas jalan tertentu. Barisan kendaraan berjalan tersendat-sendat berebut celah untuk saling mendahului. DKI Jakarta menempati urutan ke-46 berdasarkan data kemacetan TomTom Traffic Index Ranking 2021.

Beberapa bulan silam, tepatnya Februari 2024, Korps Lalu Lintas Polri (Korlantas Polri) merilis data kendaraan bahwa sebanyak 160.652.675 unit kendaraan telah memadati Indonesia dan tersebar di 34 provinsi. Populasi tersebut didominasi oleh mobil pribadi yang jumlahnya tercatat 19.906.353 unit, dan sepeda motor 134.181.607 unit. Jauh jika dibanding dengan jumlah bus yang hanya sebanyak 269.476 unit dan kendaraan angkut barang 6.120.307, juga jumlah kendaraan khusus seperti ambulans dan pemadam kebakaran yang hanya 154.372 unit.

Tentu saja, lalu-lalang kendaraan tersebut membutuhkan daya dukung jalan yang baik. Bukan saja demi kelancaran mobilitas manusia, tetapi juga berhubungan erat dengan distribusi barang dan pangan. Yang terakhir ini, berpengaruh besar dalam menggerakkan kehidupan masyarakat di berbagai sektor, juga menjadi prasyarat terbukanya akses antar wilayah di seluruh Indonesia.

Dampak Buruk Kemacetan

Kemacetan lalu lintas di kota-kota besar seperti Jakarta dan daerah metropolitan lainnya di Indonesia memiliki berbagai dampak buruk yang signifikan. Berikut ini adalah beberapa dampak negatif utama dari kemacetan:

1. Dampak Ekonomi

Waktu yang dihabiskan dalam kemacetan menyebabkan berkurangnya waktu produktif. Para pekerja dan pengusaha kehilangan waktu yang seharusnya bisa digunakan untuk bekerja atau melakukan aktivitas ekonomi lainnya. Kemacetan menyebabkan kendaraan menggunakan lebih banyak bahan bakar karena mesin terus menyala meskipun kendaraan tidak bergerak atau bergerak lambat. Ini meningkatkan biaya operasional kendaraan. Dari sisi logistik, pengiriman barang menjadi lebih lambat dan tidak dapat diprediksi, yang bisa mempengaruhi rantai pasokan dan menyebabkan peningkatan biaya produksi serta harga barang.

2. Dampak Lingkungan

Kendaraan yang terjebak dalam kemacetan mengeluarkan lebih banyak emisi karbon dioksida dan polutan lainnya, yang berkontribusi pada perubahan iklim dan polusi udara. Polusi udara dari kendaraan bermotor menyebabkan masalah kesehatan serius seperti penyakit pernapasan, kardiovaskular, dan mempengaruhi kualitas hidup penduduk perkotaan.

3. Dampak Kesehatan

Kemacetan lalu lintas dapat meningkatkan tingkat stres dan kecemasan, yang berdampak negatif pada kesehatan mental. Paparan jangka panjang terhadap polusi udara dari kendaraan bermotor dapat menyebabkan berbagai masalah kesehatan fisik, termasuk penyakit paru-paru, asma, dan penyakit jantung.

4. Dampak Sosial

Waktu yang dihabiskan dalam kemacetan mengurangi waktu yang bisa dihabiskan bersama keluarga, untuk rekreasi, atau aktivitas sosial lainnya, yang bisa mempengaruhi kualitas hidup secara keseluruhan. Orang-orang dengan akses terbatas ke transportasi yang efisien mungkin menghabiskan lebih banyak waktu dalam perjalanan, yang dapat menghambat akses mereka ke pekerjaan, pendidikan, dan layanan penting lainnya.

5. Dampak Infrastruktur

Kemacetan lalu lintas yang terus-menerus dapat menyebabkan kerusakan jalan yang lebih cepat, yang pada gilirannya memerlukan perbaikan dan pemeliharaan yang mahal dan mengganggu. Infrastruktur jalan yang tidak memadai untuk menampung jumlah kendaraan yang terus bertambah menyebabkan kepadatan yang tinggi, memaksa pemerintah untuk melakukan investasi besar dalam pembangunan infrastruktur baru.

Data Mobilitas Kendaraan

Data mobilisasi kendaraan merujuk pada informasi yang mencakup pergerakan, penggunaan, dan pengelolaan kendaraan dalam suatu organisasi atau sistem tertentu. Data ini mencakup berbagai aspek yang berhubungan dengan bagaimana kendaraan digunakan, kapan, dan oleh siapa, serta detail operasional lainnya.

Data mobilitas kendaraan meliputi rute dan lokasi, yaitu posisi kendaraan secara real-time atau historis, memungkinkan untuk memantau rute yang dilalui dan lokasi saat ini. Informasi tentang jalur yang dilalui oleh kendaraan, termasuk jarak dan durasi perjalanan. Kedua, berhubungan dengan waktu dan frekuensi penggunaan. Waktu mencakup kapan kendaraan digunakan, durasi penggunaannya, dan frekuensi perjalanan. Sementara frekuensi mencakup periode ketika kendaraan tidak bergerak tetapi mesin tetap menyala.

Kemudian yang ketiga adalah data pengemudi dan penumpang. Identifikasi pengemudi, merupakan data tentang siapa yang mengemudikan kendaraan, termasuk shift atau giliran kerja. Termasuk informasi tentang siapa saja yang menggunakan kendaraan, jika relevan. Lantas, yang keempat adalah kondisi kendaraan dan penggunaan bahan bakar. Catatan tentang pemeliharaan rutin dan perbaikan yang dilakukan pada kendaraan. Data mengenai kondisi mesin, ban, rem, dan komponen kendaraan lainnya. Termasuk juga informasi tentang seberapa banyak bahan bakar yang digunakan selama perjalanan tertentu dan data mengenai efisiensi penggunaan bahan bakar, misalnya liter per kilometer.

Pengolahan Data Mobilisasi Kendaraan dengan BigBox

BigBox adalah inovasi yang dikembangkan Telkom untuk pengolahan big data. Aliran data atau aliran informasi yang terotomatisasi dan terkelola antar sistem yang terintegrasi, akan memberikan kemudahan bagi manajemen untuk menentukan tindakan atau suatu keputusan. Seperti itulah cara kerja BigBox, mengotomatiskan pergerakan atau aliran data antara sumber data dan sistem yang berbeda, membuat penyerapan data menjadi cepat, mudah, dan aman.

Pengolahan data mobilisasi kendaraan dengan menggunakan BigBox Telkom dapat dilakukan secara efisien untuk meningkatkan manajemen transportasi, mengurangi kemacetan, dan meningkatkan efisiensi operasional. Berikut adalah langkah-langkah dan metode yang dapat digunakan dalam pengolahan data mobilisasi kendaraan dengan BigBox:

• Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan bisa saja bersumber dari GPS dan Telematika yang mencatat data lokasi dan pergerakan kendaraan secara real-time; Sensor Kendaraan yang bisa memberi informasi dari berbagai sensor kendaraan, termasuk kecepatan, konsumsi bahan bakar, dan kondisi mesin; CCTV dan Kamera Lalu Lintas, berupa video dan gambar untuk analisis pola lalu lintas.

• Penyimpanan Data

Penyimpanan data skala besar memerlukan teknologi seperti Hadoop untuk menyimpan data mentah dalam volume besar. Kemudian, perlu juga memperhatikan data warehouse untuk penyimpanan data terstruktur yang siap untuk dianalisis.

• Pengolahan Data

Pengolahan data bisa dilakukan secara paralel dalam skala besar dan untuk memproses data streaming secara real-time. Termasuk juga dalam pembersihan data dari noise, atau mengubah format data demi konsistensi.

• Analisis Data

Analitik data dibagi menjadi dua, yaitu analitik deskriptif dan analitik prediktif. Analistik deskriptif akan menampilkan visualisasi data dan statistik yang bersifat deskriptif. Sementara Analitik prediktif memerlukan kerja machine learning yang memanfaatkan algoritma seperti regresi, pohon keputusan, dan jaringan saraf tiruan untuk memprediksi kemacetan dan kebutuhan transportasi di masa depan. Forecasting juga diperlukan, dengan menggunakan model time series untuk memprediksi tren mobilisasi kendaraan dan volume lalu lintas.

• Integrasi dan Implementasi

BigBox menggunakan API untuk mengintegrasikan data dengan sistem manajemen kendaraan. BigBox juga menjadi platform integrasi data untuk menghubungkan berbagai sumber data dan sistem analitik.

Dengan menggunakan BigBox dari Telkom, data mobilisasi kendaraan dapat diolah secara efisien untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat, meningkatkan manajemen lalu lintas, mengurangi kemacetan, dan menciptakan lingkungan transportasi yang lebih efisien dan berkelanjutan. Temukan solusi lain dari BigBox di sini.