Peran Data Science dan AI dalam Pembangunan IKN

Foto: BPMI Setpres/Rusman

Indonesia sedang menghadapi proyek ambisius—pembangunan ibu kota baru, Ibu Kota Nusantara, di Pulau Kalimantan. Proyek ini merupakan bagian dari visi Presiden Joko Widodo untuk mengurangi beban di Jakarta dan mendorong pembangunan yang lebih merata di seluruh negeri. Seiring dengan berjalannya proyek besar ini, data science dan artificial intelligence (AI) memainkan peran penting dalam memastikan kesuksesannya.

Perencanaan Kota Pintar

Perencanaan kota adalah disiplin yang kompleks, dan membangun kota baru dari nol memerlukan koordinasi yang tepat di berbagai bidang. Data science menawarkan alat yang dapat memodelkan dan memprediksi hasil dari berbagai skenario perencanaan, membantu mengoptimalkan tata letak, infrastruktur, dan layanan kota.

Predictive analytics dapat membantu perencana kota untuk mengantisipasi kebutuhan masa depan berdasarkan proyeksi pertumbuhan penduduk, pola lalu lintas, dan dampak lingkungan. Model machine learning dapat mensimulasikan interaksi antara berbagai komponen kota, seperti jaringan transportasi, jaringan energi, dan sistem distribusi air. Model-model ini dapat memberikan wawasan berharga, memungkinkan perencana untuk membuat keputusan berdasarkan data yang meningkatkan efisiensi dan kenyamanan kota.

Selain itu, solusi berbasis AI dapat diimplementasikan untuk menciptakan lingkungan "smart city" di mana sensor dan perangkat IoT (Internet of Things) secara terus menerus memantau sistem vital kota. Sistem ini dapat beradaptasi secara real-time terhadap kondisi yang berubah, memastikan kinerja optimal dan mengurangi pemborosan.

Pengelolaan Lingkungan Melalui Data

Salah satu kekhawatiran terbesar seputar pembangunan IKN adalah potensi dampaknya terhadap lingkungan. Membangun kota baru di wilayah yang relatif belum berkembang dapat menyebabkan perubahan signifikan pada ekosistem lokal, termasuk deforestasi, gangguan habitat, dan peningkatan emisi karbon.

Data science dapat membantu mengurangi dampak ini dengan menyediakan penilaian dampak lingkungan yang mendalam. Dengan menganalisis data satelit dan sumber lainnya, para ilmuwan dapat memodelkan efek dari aktivitas konstruksi pada ekosistem lokal dan mengembangkan strategi untuk meminimalkan kerusakan. AI juga dapat digunakan untuk memantau perubahan lingkungan yang sedang berlangsung, seperti kualitas udara dan air, secara real-time, memungkinkan respons cepat terhadap masalah yang muncul.

Lebih jauh lagi, wawasan berbasis data dapat memandu pengembangan infrastruktur hijau di IKN. Misalnya, algoritma machine learning dapat mengoptimalkan penempatan sumber energi terbarukan, seperti panel surya dan turbin angin, untuk memaksimalkan efisiensi dan mengurangi jejak karbon kota.

Manajemen Proyek dan Mitigasi Risiko

Mengelola proyek sebesar ini melibatkan navigasi melalui berbagai ketidakpastian, mulai dari tantangan logistik hingga risiko keuangan. Data science menawarkan alat untuk predictive analytics yang dapat membantu manajer proyek mengantisipasi potensi keterlambatan, pembengkakan biaya, dan kekurangan sumber daya.

Dengan menganalisis data historis dari proyek serupa dan menerapkan model machine learning, manajer proyek dapat mengidentifikasi pola yang mungkin menunjukkan masalah di masa depan. Pendekatan proaktif ini memungkinkan pengembangan rencana kontingensi, mengurangi kemungkinan keterlambatan proyek dan memastikan bahwa konstruksi tetap berjalan sesuai jadwal.

Alat berbasis AI juga dapat meningkatkan efisiensi rantai pasokan dan logistik, memastikan bahwa material dan tenaga kerja dialokasikan secara efektif. Dengan mengoptimalkan proses ini, proyek dapat mengurangi pemborosan, menghemat biaya, dan mempertahankan momentum meskipun menghadapi tantangan yang tidak terduga.

Seiring dengan terbentuknya IKN, ia memiliki potensi untuk menjadi model bagi proyek pengembangan perkotaan di masa depan, baik di Indonesia maupun di seluruh dunia. Integrasi data science dan AI ke dalam perencanaan, konstruksi, dan manajemen kota dapat menetapkan standar baru untuk efisiensi, keberlanjutan, dan ketahanan.