Transportasi merupakan proses atau sistem pergerakan orang, barang, atau informasi dari satu tempat ke tempat lainnya (Michael G.H. Bell, 2001). Proses ini melibatkan penggunaan berbagai jenis moda transportasi seperti mobil, kereta api, pesawat, kapal, sepeda, dan berjalan kaki, serta infrastruktur yang mendukungnya seperti jalan, rel, pelabuhan, dan bandara. Transportasi memungkinkan mobilitas manusia dan distribusi barang, yang merupakan bagian dari kehidupan kita sehari-hari.
Pada zaman sekarang di era modernisasi, transportasi telah mengalami perubahan yang sangat signifikan. Banyaknya modifikasi dari transportasi-transportasi yang ada seperti mobil dan motor listrik serta pengembangan moda transportasi lain merupakan hal yang tidak terhindarkan pada era modernisasi sekarang. Peralihan bahan bakar dari fosil menjadi energi baru terbarukan, dan banyak hal lain yang diupayakan untuk menuju modernitas yang lebih lagi.
Perkembangan pada bidang transportasi memudahkan masyarakat untuk mengakses dan memiliki transportasi untuk menunjang aktivitas keseharian mereka. Bahkan, seseorang atau keluarga dapat memiliki 2 atau lebih transportasi. Hal ini menimbulkan banyak masalah mulai dari kemacetan, ketidakefektifan moda transportasi kota dan banyak hal lain. Maka dari itu, pemerintah memerlukan cara untuk menangani hal tersebut. Oleh karena itu, sains data berperan untuk memecahkan masalah-masalah terkait dengan moda transportasi perkotaan. Sains data dapat mengolah dan menganalisis data sehingga pemerintah dapat membuat keputusan yang tepat untuk menangani permasalahan tersebut. Oleh sebab itu, mari kita bahas lebih lagi terkait peranan sains data dalam pengelolaan transportasi kota.
1. Analisis Pola Perjalanan
Sains data memungkinkan analisis mendalam terhadap pola perjalanan masyarakat kota. Melalui data GPS, pembayaran tol, dan informasi transportasi publik, pemerintah kota dapat memahami pola perjalanan harian, preferensi moda transportasi, dan titik-titik kepadatan lalu lintas. Hal ini memberikan sumber data yang dapat digunakan untuk melakukan perencanaan rute, penyesuaian jadwal, dan pengembangan infrastruktur sehingga mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi dari jalan tersebut.
2. Pengoptimalan Rute Transportasi Umum
Sains data memungkinkan pengoptimalan rute transportasi umum dengan menganalisis data perjalanan pengguna. Dengan memahami pola perjalanan dan preferensi pengguna, operator transportasi dapat menyesuaikan jaringan rute dan jadwal perjalanan untuk meningkatkan efisiensi dan kenyamanan pengguna. Hal ini dapat mengurangi waktu tunggu dan mempromosikan penggunaan transportasi umum.
3. Deteksi Kemacetan dan Pengelolaan Lalu Lintas
Dengan sensor lalu lintas dan kamera pengawas yang terhubung, sains data memungkinkan deteksi dan pemantauan kemacetan lalu lintas secara real-time. Analisis data yang berkelanjutan dapat membantu pemerintah kota mengidentifikasi titik-titik kemacetan dan penyebabnya, menyelesaikan akar permasalahan terjadinya kemacetan, serta mengembangkan strategi pengelolaan lalu lintas yang efektif, seperti penyesuaian sinyal lalu lintas atau pengalihan rute, sehingga kemacetan dapat teratasi.
4. Prediksi Permintaan Transportasi dan Pengembangan Kenyamanan Transportasi
Dengan menggunakan teknik pemodelan prediktif, sains data dapat membantu memprediksi permintaan transportasi di masa depan. Dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti perubahan demografi, pola migrasi, dan peristiwa khusus, model prediktif dapat menghasilkan perkiraan yang akurat tentang kebutuhan transportasi di berbagai waktu dan lokasi. Ini memungkinkan penyedia layanan transportasi untuk menyesuaikan penawaran mereka secara tepat waktu. Pengembangan kenyamanan transportasi juga dapat dilakukan dengan melihat feedback dari masyarakat pengguna moda transportasi tersebut, sehingga dimasa depan dapat dilakukan perubahan-perubahan yang sesuai dengan minat dan kebutuhan pelanggan atau masyarakat.
