Pemanfaatan AI untuk Mengatasi Kemacetan: Mungkinkah Kita Menyusul Negara Maju?

Photo by Iwona Castiello d'Antonio on Unsplash

Kemacetan lalu lintas adalah salah satu persoalan terbesar di kota-kota besar Indonesia, terutama Jakarta, Surabaya, dan Bandung. Waktu, bahan bakar, dan produktivitas yang terbuang karena kendaraan terjebak di jalan menjadi beban ekonomi yang signifikan. Menurut data Bappenas (2022), kerugian ekonomi akibat kemacetan di Jabodetabek mencapai Rp100 triliun per tahun. Di tengah kemajuan teknologi, banyak negara telah beralih ke kecerdasan buatan (AI) untuk menata lalu lintas secara cerdas. Lalu, mungkinkah Indonesia menyusul?

AI: Solusi Cerdas untuk Masalah Kuno

Kecerdasan buatan telah menjadi garda depan dalam menyelesaikan berbagai permasalahan urbanisasi, termasuk transportasi. AI mampu:

Prinsip kerjanya sederhana: AI menerima data dari sensor jalan, CCTV, GPS kendaraan, hingga sinyal ponsel. Data ini kemudian diproses oleh algoritma machine learning dan computer vision untuk mengidentifikasi pola lalu lintas dan memberikan respons yang tepat. Dengan kemampuan ini, sistem transportasi dapat beradaptasi terhadap perubahan situasi di lapangan secara otomatis tanpa perlu menunggu intervensi manusia.

Contoh Nyata: Bukti AI Bekerja di Dunia Nyata

1. Hangzhou, Tiongkok — Proyek City Brain

Alibaba, raksasa teknologi Tiongkok, mengembangkan sistem City Brain yang kini mengelola lalu lintas di Hangzhou.

Hasilnya:

2. Los Angeles, AS — Sistem ATSAC

Sistem ATSAC (Automated Traffic Surveillance and Control) telah mengendalikan 4.500 persimpangan di Los Angeles sejak 2013. AI di dalamnya memungkinkan pengaturan lampu lalu lintas yang dinamis dan real-time, menghasilkan penurunan waktu tempuh rata-rata sebesar 12%.

3. Surabaya, Indonesia — Menuju Kota Cerdas

Surabaya telah memulai langkah maju melalui program Surabaya Intelligent Transport System (SITS). Dengan dukungan AI dan CCTV, beberapa titik kemacetan bisa dikurangi, meskipun skalanya masih terbatas.

4. Jakarta — Proyek Uji Coba Lampu Lalu Lintas Cerdas

Pemprov DKI Jakarta telah melakukan uji coba lampu lalu lintas adaptif berbasis AI di beberapa persimpangan utama. Hasil awal menunjukkan potensi pengurangan waktu tunggu kendaraan secara signifikan, namun tantangannya masih pada integrasi sistem dan data yang tersebar.

Apa Tantangan Bagi Indonesia?

1. Kurangnya Infrastruktur Data

Banyak jalan belum memiliki sensor, CCTV, atau alat pengumpul data yang memadai. Tanpa data yang akurat, AI tidak bisa bekerja maksimal.

2. Integrasi Lintas Instansi

Data dari kepolisian, dinas perhubungan, dan pemerintah daerah belum sepenuhnya terintegrasi dalam satu sistem yang komprehensif.

3. Anggaran dan SDM Teknologi

Investasi awal dalam sistem AI memang tidak murah. Selain itu, diperlukan SDM yang paham teknologi untuk merawat dan mengembangkan sistem tersebut.

4. Kesadaran Masyarakat

Pengguna jalan belum terbiasa dengan sistem pengaturan lalu lintas berbasis AI, seperti rambu digital atau perubahan lampu lalu lintas otomatis yang tidak sesuai kebiasaan.

5. Kebijakan dan Regulasi

Peraturan yang mendukung implementasi teknologi berbasis data dan AI masih terbatas. Diperlukan kebijakan nasional untuk mendorong transformasi digital transportasi.

Rekomendasi: Langkah Realistis yang Bisa Dilakukan

Mulai dari Pilot Project di Kota Besar

Terapkan sistem AI di persimpangan yang paling rawan macet untuk diuji coba dengan sistem adaptif.

Bangun Pusat Komando Lalu Lintas Terintegrasi

Satu sistem nasional yang mengumpulkan dan mengolah data lalu lintas secara real-time.

Gandeng Pihak Swasta dan Startup

Kolaborasi dengan perusahaan teknologi lokal dapat mempercepat pengembangan solusi tanpa sepenuhnya bergantung pada anggaran negara.

Sosialisasi dan Regulasi

Pemerintah perlu mendukung dari sisi regulasi dan kesadaran masyarakat untuk berbagi data lalu lintas secara aman.

Pengembangan Talenta Digital di Bidang Transportasi

Pendidikan dan pelatihan untuk menghasilkan SDM yang memahami teknologi transportasi cerdas berbasis AI.

Penutup

Penggunaan AI dalam pengaturan lalu lintas bukan sekadar mimpi futuristik. Di banyak negara, ini sudah menjadi kenyataan yang menghasilkan dampak langsung: lebih lancar, lebih aman, dan lebih hemat. Indonesia punya potensi besar untuk menyusul—asal ada komitmen, data, dan eksekusi yang terintegrasi. Seperti yang sering disampaikan Wakil Presiden dalam berbagai forum, AI bukan hanya soal masa depan, tetapi kebutuhan nyata hari ini.

Selain itu, pengelolaan lalu lintas berbasis AI juga mendukung optimalisasi infrastruktur jalan, termasuk efisiensi harga aspal, karena alur kendaraan yang lebih teratur membantu menjaga kualitas permukaan jalan dan mengurangi kebutuhan jasa pengaspalan.

Jika langkah ini dilaksanakan dengan sungguh-sungguh, maka dalam 5–10 tahun ke depan, Indonesia bukan hanya bisa mengurangi kemacetan, tetapi juga menjadi pionir smart mobility di Asia Tenggara.