Perencanaan transportasi adalah tulang punggung pergerakan efisien manusia dan barang di perkotaan modern. Di negara kepulauan seperti Indonesia, dengan dinamika kota-kota besar seperti Jakarta, Surabaya, dan Yogyakarta, prediksi permintaan perjalanan yang akurat menjadi sangat krusial. Data ini mendukung keputusan vital terkait pembangunan infrastruktur, penjadwalan transportasi publik, dan pengelolaan pertumbuhan kota.
Secara tradisional, model gravitasi (Gravity Model) telah menjadi alat yang populer untuk memprediksi distribusi perjalanan antar zona geografis. Model ini sederhana, bekerja mirip hukum gravitasi Newton: interaksi (perjalanan) antara dua lokasi diprediksi berdasarkan “massa” mereka (misalnya, populasi atau ukuran ekonomi) dan jarak di antaranya. Namun, kesederhanaan ini juga menjadi keterbatasan utama model gravitasi dalam menangkap kompleksitas perilaku perjalanan modern.
Keterbatasan Model Gravitasi Tradisional
Meskipun mudah dipahami dan diterapkan, model gravitasi tradisional memiliki beberapa kelemahan signifikan. Model ini cenderung mengabaikan faktor-faktor non-linear dan interaksi kompleks antar variabel yang memengaruhi keputusan seseorang untuk bepergian.
Faktor-faktor seperti tingkat pendapatan, ketersediaan moda transportasi alternatif, karakteristik penggunaan lahan di area asal dan tujuan, atau bahkan pengaruh jejaring sosial, sulit diakomodasi dalam formula dasar model gravitasi. Akibatnya, prediksi yang dihasilkan mungkin tidak sepenuhnya mencerminkan realitas pola perjalanan yang semakin rumit di era digital saat ini.
Pendekatan Data-Driven dengan Machine Learning
Untuk mengatasi keterbatasan ini, penelitian terbaru mengeksplorasi pendekatan data-driven yang menggabungkan model gravitasi dengan teknik Machine Learning (Pembelajaran Mesin). Intinya, metode ini memanfaatkan ketersediaan data yang lebih kaya dan algoritma AI yang lebih canggih untuk menciptakan model prediksi yang lebih cerdas.
Pendekatan ini mengintegrasikan berbagai jenis data, tidak hanya populasi dan jarak. Data geografis yang lebih detail, data ekonomi (seperti PDB per kapita), data sosial (demografi), dan data pola perjalanan yang dikumpulkan dari berbagai sumber (misalnya, data GPS, data transaksi transportasi publik) digunakan untuk “melatih” algoritma Machine Learning. Algoritma ini kemudian mampu mengidentifikasi hubungan kompleks dan non-linear antar variabel yang luput dari model tradisional.
Peningkatan Akurasi dan Keandalan Prediksi
Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi prediksi ketika Machine Learning diterapkan untuk meningkatkan model gravitasi. Dengan menggabungkan beragam dataset dan kekuatan algoritma AI, model yang ditingkatkan mampu memberikan gambaran yang jauh lebih tepat tentang bagaimana orang bergerak antar lokasi.
Peningkatan ini tercermin dalam metrik evaluasi model. Misalnya, nilai R² yang meningkat secara substansial menunjukkan bahwa model yang ditingkatkan dapat menjelaskan variasi dalam data permintaan perjalanan dengan jauh lebih baik. Demikian pula, penurunan drastis pada Mean Absolute Error (MAE) mengindikasikan bahwa selisih antara prediksi model dan data aktual menjadi jauh lebih kecil. Peningkatan pada Common Part of Commuters (CPC) juga menunjukkan keandalan yang lebih baik dalam memprediksi jalur perjalanan yang paling sering digunakan.
Implikasi Praktis untuk Perencanaan Transportasi di Indonesia
Prediksi permintaan perjalanan yang lebih akurat memiliki dampak besar bagi pengambil keputusan di sektor transportasi dan pembangunan kota di Indonesia. Data yang lebih andal memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih tepat sasaran.
Misalnya, pemerintah daerah di Surabaya atau Jakarta dapat menggunakan prediksi ini untuk menentukan rute transportasi publik yang paling dibutuhkan, mengidentifikasi area yang memerlukan peningkatan kapasitas jalan, atau merencanakan lokasi fasilitas pendukung transportasi. Data ini juga penting untuk pengembangan konsep Smart City & Transportation, di mana data real-time dan analitik canggih menjadi kunci efisiensi dan keamanan. Teknologi seperti sistem kendaraan & parkir cerdas atau analitik video AI dapat menjadi sumber data berharga untuk model prediksi ini.
Bagaimana ARSA Technology Dapat Membantu?
ARSA Technology, sebagai perusahaan teknologi AI dan IoT terkemuka di Indonesia, memahami pentingnya data akurat dalam perencanaan strategis. Meskipun kami tidak secara spesifik menjual “model prediksi permintaan perjalanan,” solusi kami menyediakan fondasi teknologi yang krusial untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data yang diperlukan untuk model canggih seperti yang dijelaskan dalam penelitian ini.
Solusi kami seperti analitik video AI real-time dapat mengumpulkan data perilaku lalu lintas dan kepadatan. Sistem kendaraan & parkir cerdas kami menyediakan data detail tentang pergerakan dan identifikasi kendaraan. Data ini, dikombinasikan dengan data geografis, ekonomi, dan sosial, dapat diintegrasikan ke dalam platform analitik untuk membangun model prediksi yang lebih akurat. Kami berpengalaman sejak 2018 dalam menerapkan solusi AI dan IoT yang adaptif dan terintegrasi, siap mendukung inisiatif perencanaan transportasi berbasis data di berbagai kota di Indonesia, dari Surabaya hingga kota-kota lainnya.
Kesimpulan
Model gravitasi tradisional, meskipun sederhana, memiliki keterbatasan dalam memprediksi permintaan perjalanan yang kompleks di era modern. Dengan mengintegrasikan beragam data dan memanfaatkan kekuatan Machine Learning, akurasi dan keandalan prediksi dapat ditingkatkan secara drastis.
Pendekatan data-driven ini memberikan alat yang jauh lebih kuat bagi perencana transportasi dan pengambil kebijakan untuk membuat keputusan yang lebih tepat sasaran, mengoptimalkan infrastruktur, dan meningkatkan efisiensi sistem transportasi di Indonesia. Memanfaatkan teknologi lokal yang teruji adalah langkah penting menuju kota-kota yang lebih cerdas dan berkelanjutan.
Konsultasikan kebutuhan AI Anda dengan tim ARSA Technology.