Perkembangan teknologi memicu terjadinya fenomena urbanisasi pada kehidupan di dunia. Fenomena tersebut tentu saja memiliki beberapa dampak salah satunya adalah timbulnya kemacetan pada setiap daerah yang dipadati penduduk. Masyarakat tentu saja akan membutuhkan waktu lebih lama untuk melakukan mobilisasi dari satu tempat ke tempat yang lain. Untuk meminimalisir terjadinya dampak buruk tersebut tentunya diperlukan sebuah perubahan pada sistem transportasi, namun untuk menemukan sebuah perubahan transportasi seperti apa yang dibutuhkan di masa depan tentu saja tidaklah mudah.
Dengan adanya perkembangan teknologi dan ilmu pada sains data, kebutuhan transportasi tersebut dapat dengan mudah diprediksi. Dalam artikel berikut ini, kita akan membahas mengenai bagaimana analisis data dapat memprediksi kebutuhan transportasi bagi masyarakat di masa depan.
Mengenal Definisi Sains Data dan Analisis Data
Sains data adalah metodologi yang digunakan untuk mendapat wawasan dari data. Dalam praktiknya, sains data melibatkan pengumpulan data, analisis data, pengolahan data serta interpretasi hasil. Tujuannya adalah untuk menghasilkan informasi yang dapat mempermudah pengambilan keputusan dan pengembangan strategi. Sedangkan yang dimaksud dengan analisis data adalah salah satu proses dari pengolahan data tersebut yang bertujuan untuk mengidentifikasikan pola, tren dan hubungan antar variabel dalam data.
Melalui analisis data dan pengolahan informasi yang tepat, sains data dapat memberikan informasi yang dibutuhkan dalam memprediksi kebutuhan transportasi. Hal ini sangat penting bagi pemerintah atau perusahaan transportasi dalam merencanakan investasi dan pembangunan infrastruktur transportasi yang lebih tepat. Oleh karena itu, saat ini sains data merupakan salah satu alat terpenting dalam memaksimalkan layanan transportasi dan menciptakan masa depan yang lebih baik di bidang transportasi.
Jenis – Jenis Analisis Data
Terdapat beberapa jenis analisis data, di antaranya yaitu:
- Analisis Deskriptif
Analisis ini digunakan untuk memberi gambaran tentang data yang ada serta mengidentifikasi pola atau kelainan dalam data. - Analisis Diagnosis
Analisis ini digunakan untuk mencari akar masalah dan latar belakang dari suatu kondisi, pengumpulan datanya berasal dari masa lampau. - Analisis Regresi
Analisis yang digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel data yang dependen dan independen. Teknik ini bisa digunakan untuk memprediksi nilai dalam data set tertentu. - Analisis Prediktif
Analisis ini bertujuan untuk memprediksi tren di masa datang dan peluang – peluang di masa depan karena analisis ini lebih berfokus pada forecasting.
Analisis Data yang Digunakan untuk Memprediksi Kebutuhan Transportasi
Pada konteks memprediksi kebutuhan transportasi untuk masa depan, analisis data dilakukan untuk memodelkan pola dan tren dari data transportasi yang sudah ada sebelumnya, kemuudian menggunakannya untuk membuat prediksi mengenai permintaan transportasi di masa depan. Metode pertama yang bisa digunakan adalah dengan analisis regresi, seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, analisis ini menjelaskan tentang hubungan antara variabel independen dan dependen. Contoh variabel independen yang dapat digunakan adalah waktu, cuaca dan acara khusus, sedangkan variabel dependennya adalah jumlah penumpang dan volume kendaraan. Dengan analisis regresi ini dapat dipastikan nantinya akan menghasilkan model yang dapat digunakan untuk memprediksi permintaan transportasi.
Metode kedua yang bisa digunakan adalah analisis jaringan (network analysis). Metode ini menggunakan konsep grafik dan algoritma matematika. Tujuan analisis tersebut adalah untuk memahami hubungan antara rute transportasi, permintaan penumpang dan faktor lain seperti kemacetan. Dengan menggunakan software seperti Geographic Information System (GIS) dan Network Analysis Tools, akan membantu dalam merencanakan rute transportasi yang optimal sehingga efisiensi transportasi dan kenyamanan serta keselamatan pengguna jalan dapat dicapai di masa depan.