Kebutuhan akan sistem transportasi yang efektif dan efisien kian mendesak seiring pesatnya perkembangan teknologi dan meningkatnya aktivitas masyarakat di Indonesia. Pertumbuhan volume kendaraan dan mobilitas yang semakin padat menuntut pengelolaan lalu lintas yang lebih baik serta dukungan infrastruktur memadai, terutama di kota-kota besar yang kerap menghadapi kemacetan parah.
Dalam konteks ini, sains data menjadi salah satu komponen penting untuk membantu pengambilan keputusan berbasis data. Melalui pemrosesan dan analisis data besar (big data) dari berbagai sumber—seperti sensor jalan, kamera CCTV, dan aplikasi GPS pada kendaraan—pengelola lalu lintas dapat memperoleh informasi yang lebih cepat dan akurat. Pendekatan ini menjadi bagian dari penerapan Intelligent Transportation System (ITS), yakni sistem yang mengintegrasikan teknologi informasi dan komunikasi dengan analitik data untuk mengelola arus lalu lintas secara real-time, menekan kemacetan, dan meningkatkan keselamatan di jalan.
ITS bekerja dengan menggabungkan beragam teknologi untuk mengumpulkan, menganalisis, dan mengelola data lalu lintas secara langsung. Data dari sensor jalan, CCTV, serta GPS yang terhubung jaringan dimanfaatkan untuk memantau kondisi lalu lintas, mendeteksi kepadatan, hingga mengoptimalkan pengaturan lampu lalu lintas. Pemrosesan data tersebut kemudian dilakukan dengan teknik sains data seperti klasifikasi, klasterisasi, dan peramalan.
Dalam klasifikasi, misalnya, algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan untuk mengelompokkan kondisi lalu lintas menjadi kategori seperti lancar, padat, atau macet berdasarkan data yang masuk. Sementara itu, metode klasterisasi seperti K-Means dapat membantu mengelompokkan pola lalu lintas yang serupa di berbagai wilayah sehingga analisis per titik atau ruas jalan dapat dilakukan lebih mendalam. Untuk kebutuhan prediksi, model deret waktu seperti ARIMA atau Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan untuk memperkirakan kondisi lalu lintas di masa depan berdasarkan data historis dan kondisi terkini. Hasil peramalan ini dapat dimanfaatkan untuk mengatur lampu lalu lintas secara dinamis, misalnya menyesuaikan durasi lampu merah atau hijau sesuai volume kendaraan yang diprediksi.
Salah satu contoh penerapan ITS di Indonesia disebut berlangsung di Kota Palangka Raya melalui sistem Area Traffic Control System (ATCS). Sistem ini mengelola arus lalu lintas di sejumlah persimpangan dengan mengandalkan data real-time untuk mengatur sinyal lampu lalu lintas secara otomatis. Prosesnya melibatkan pengumpulan data dari sensor lalu lintas, pengolahan informasi, lalu penyesuaian pengaturan sinyal secara adaptif sesuai situasi di lapangan.
Dengan dukungan sains data, ATCS di Palangka Raya disebut dapat meningkatkan efisiensi arus lalu lintas sekaligus berdampak pada transportasi publik dan keselamatan jalan. Sistem dapat menyesuaikan pengaturan lampu berdasarkan volume kendaraan dan mempercepat pergerakan kendaraan saat terjadi kepadatan. Sebagai ilustrasi, ketika arus kendaraan di salah satu ruas meningkat, ATCS dapat menyesuaikan waktu lampu hijau untuk memprioritaskan jalur yang lebih sibuk sehingga waktu tunggu berkurang dan aliran kendaraan lebih lancar.
Penerapan ITS di Palangka Raya menunjukkan bahwa teknologi cerdas dan sains data dapat diterapkan di Indonesia untuk meningkatkan kualitas sistem transportasi. Implementasi ini dinilai berpotensi menjadi model bagi kota lain yang menghadapi persoalan serupa. Namun, keberhasilan penerapan ITS juga memerlukan kolaborasi pemerintah, sektor swasta, dan masyarakat, mengingat kebutuhan biaya pembangunan infrastruktur serta pengelolaan data dalam skala besar.
Ke depan, seiring perkembangan teknologi, ITS diproyeksikan memiliki ruang pengembangan yang lebih luas untuk mengoptimalkan pengelolaan transportasi. Manfaat yang diharapkan mencakup pengurangan kemacetan, peningkatan keselamatan, serta pengelolaan transportasi yang lebih ramah lingkungan.
