Tag: kemacetan

7cloud.asia – Pada Januari lalu, TomTom Traffic Index merilis laporan tahunannya yang menganalisa pergerakan atau kondisi lalu lintas di 500 kota yang tersebar di 62 negara di 6 benua.

Laporan ini mengungkap tren lalu lintas global pada tahun 2024. Disebutkan, pada tahun 2024, 379 kota dari 500 (76 persen) mengalami penurunan kecepatan rata-rata keseluruhan dibandingkan dengan tahun 2023.

Meskipun terjadi penurunan, kecepatan rata-rata dalam kondisi optimal, yang dicirikan oleh lalu lintas yang lancar, tetap stabil dan bahkan menunjukkan sedikit peningkatan di sebagian besar kota di dunia.

Hal ini menunjukkan bahwa penurunan kecepatan rata-rata yang diamati terutama disebabkan oleh faktor dinamis yang memengaruhi tingkat kemacetan daripada perubahan infrastruktur jalan.

Kota Paling Lambat
Pada tahun 2024, Barranquilla di Kolombia adalah kota dengan kecepatan rata-rata terendah.

Kecepatan rata-rata sepanjang tahun 2024 adalah 10,3 meter per jam yang berarti dibutuhkan waktu hampir 35 menit rata-rata untuk menyelesaikan perjalanan sederhana sejauh 6 mil.

Tiga kota di India masuk dalam 5 daftar teratas kota paling lambat. London, kota Eropa pertama dalam peringkat tersebut, berada di posisi ke-5, dengan kecepatan rata-rata 11,2 mph di kota tersebut.

Namun ibu kota Inggris tersebut hanya berada di peringkat ke-150 dalam peringkat kemacetan, yang hanya mengukur faktor dinamis kecepatan lambat.

Kota paling padat pada tahun 2024
Tingkat kemacetan hanya memperhitungkan faktor dinamis yang menurunkan kecepatan rata-rata di sebuah kota.

Dengan tingkat kemacetan sebesar 52 persen, Kota Meksiko adalah kota yang lalu lintasnya memiliki dampak terbesar pada penurunan waktu tempuh dibandingkan dengan kondisi lalu lintas ideal.

Artinya, pada semua rute yang disurvei sepanjang tahun di seluruh jaringan jalan, waktu tempuh 52 persen lebih lama daripada yang tercatat di Mexico City saat lalu lintas lancar.

Lantas bagaimana dengan kondisi Jakarta? Dalam laporan TomTom tahun 2024, Jakarta menempati peringkat 90 kota paling lambat di dunia. Ini artinya terjadi peningkatan dari tahun sebelumnya yang berada di peringkat 25.

Dipantau dari tomtom.com, tingkat kemacetan di Jakarta mencpai 43 peren dengan rata-rata waktu tempuh Jakarta adalah 25 menit 31 detik untuk setiap 10 kilometernya atau lebih cepat 10 detik dibanding tahun lalu.

Dalam laporan itu, disebutkan dengan catatan ini maka warga Jakarta kehilangan 108 jam setahun akibat kemacetan pada saat jam-jam sibuk.

Metodologi
Indeks Lalu Lintas TomTom menggunakan metrik terpadu untuk memberi peringkat kota-kota ini berdasarkan waktu tempuh rata-rata serta tingkat kemacetan.

Indeks ini memberikan informasi kota per kota yang dapat membantu perencana kota dan pembuat kebijakan mengatasi tantangan terkait lalu lintas dan membuat keputusan yang tepat untuk masa depan yang lebih baik.

Perbedaan waktu tempuh (atau kecepatan rata-rata) di kota-kota di dunia merupakan hasi kombinasi faktor statis dan dinamis yang secara signifikan memengaruhi arus lalu lintas dan kondisi berkendara secara keseluruhan.

Faktor statis adalah aspek tetap dari infrastruktur dan perencanaan kota yang memengaruhi waktu tempuh.

Hal ini antara lain meliputi desain jaringan jalan, termasuk jalan raya, jalan arteri, dan jalan perumahan, memengaruhi arus lalu lintas. Jalan sempit, sistem satu arah, dan persimpangan yang rumit dapat memperlambat pergerakan, sementara jalan yang lebih lebar dan memiliki banyak jalur mendukung arus yang lebih lancar.

Batas kecepatan, yang sering ditetapkan demi keselamatan, dan area dengan kepadatan tinggi dengan banyak pemberhentian atau zona pejalan kaki juga memengaruhi kecepatan berkendara.

Sinkronisasi lampu lalu lintas, bundaran, dan rambu berhenti semakin membentuk efisiensi navigasi.

Faktor dinamis melengkapi faktor statis ini, yaitu kondisi yang terus berkembang yang memengaruhi arus lalu lintas setiap hari. Kemacetan lalu lintas selama jam sibuk atau lonjakan lalu lintas musiman menyebabkan kepadatan kendaraan yang lebih tinggi, yang menyebabkan penundaan.

Hambatan yang tidak terduga, seperti kecelakaan mobil, proyek konstruksi, dan penutupan jalan dapat menciptakan kemacetan, mengganggu pola lalu lintas normal, dan menyebabkan lalu lintas dialihkan.

Selain itu, hujan, salju, atau kabut dapat mengurangi jarak pandang dan traksi, yang memaksa pengemudi untuk menyesuaikan gaya mengemudi mereka.

Tingkat kemacetan tertinggi sering kali terjadi pada hari-hari ketika kondisi cuaca sangat buruk.

7cloud.asia – Permasalahan kemacetan di kawasan perkotaan masih menjadi tantangan utama dalam sistem transportasi di Indonesia.

Pendekatan pengendalian lalu lintas yang bersifat statis dinilai tak mampu merespons dinamika pergerakan kendaraan secara real-time. Kondisi ini berdampak pada meningkatnya waktu tempuh, antrean panjang, serta inefisiensi jaringan jalan.

Direktur Jenderal Perhubungan Darat Kementerian Perhubungan, Aan Suhanan memaparkan kondisi aktual transportasi di Indonesia. Ia menyebut jumlah kendaraan pada tahun 2025 mencapai 172,9 juta unit dengan pertumbuhan rata-rata 4,5 persen per tahun.

Tingkat kemacetan di lima kota besar mencapai 54,9 persen, dengan waktu terbuang hingga 118 jam per pengemudi setiap tahun. Kerugian ekonomi akibat kemacetan bahkan mencapai Rp77 triliun atau sekitar 2,2 persen dari GDP Jakarta.

“Kondisi ini menunjukkan perlunya transformasi menuju sistem transportasi berbasis data dan terintegrasi,” ucap Dirjen Aan dalam webinar bertajuk “Mengurai Kemacetan Kota dengan Artificial Intelligence: Transformasi Manajemen Lalu Lintas Menuju Smart Mobility di Indonesia” pada Selasa (28/4/2026).

Sebagai upaya mengatasi permasalahan tersebut, pemerintah telah mengembangkan sistem berbasis Intelligent Transportation Systems (ITS) seperti Area Traffic Control System (ATCS) dan Arterial Transport Management System (AtMS).

Sistem ini telah diterapkan di ratusan simpang dan puluhan ruas jalan untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan lalu lintas.

Selain itu, implementasi ITS juga diterapkan pada transportasi publik melalui program Teman Bus yang telah beroperasi di 14 wilayah metropolitan.

Program ini didukung oleh 817 unit bus dan 57 unit feeder dengan tingkat keterisian mencapai 71,42 persen. Layanan ini bahkan berhasil menarik 72 persen pengguna beralih dari moda sepeda motor dan 23 persen dari kendaraan pribadi.

“Ke depan, penerapan ITS memiliki peluang besar untuk analisis data lalu lintas dan pengendalian sistem secara adaptif, meskipun masih menghadapi tantangan regulasi dan kesiapan kelembagaan,” pungkasnya.

Pelaksana Harian Kepala Pustral UGM, Prof. Ikaputra menyampaikan bahwa transformasi sistem transportasi perlu diarahkan pada pendekatan yang adaptif dan berbasis data.

Ia menilai perkembangan kecerdasan buatan membuka peluang besar dalam meningkatkan kinerja sistem transportasi modern.

Teknologi seperti machine learning dan Large Language Models memungkinkan pengolahan data lalu lintas secara real-time serta prediksi kemacetan secara lebih akurat.

Namun, penerapan teknologi ini masih menghadapi tantangan seperti keterbatasan infrastruktur digital, integrasi data, serta kesiapan sumber daya manusia.

“AI tidak hanya menjadi alat bantu analisis, tetapi turut berpotensi menjadi bagian inti dalam sistem manajemen lalu lintas modern,” kata Ikaputra.

Sementara Guru Besar Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan UGM, Prof. M. Zudhy Irawan, menjelaskan peran penting kecerdasan buatan dalam sistem transportasi masa depan.

Ia menilai kebutuhan terhadap AI semakin mendesak seiring meningkatnya kompleksitas sistem transportasi dan volume data yang dihasilkan.

Large Language Models dinilai mampu memahami bahasa manusia, menganalisis data kompleks, serta mengambil keputusan secara adaptif. Kemampuan ini memungkinkan sistem transportasi menjadi lebih responsif terhadap perubahan kondisi di lapangan.

“LLM mampu membuat keputusan cerdas seperti manusia dalam mengoptimalkan sinyal lalu lintas dan memprediksi arus kendaraan,” ungkapnya.

Zudhy juga memaparkan bahwa LLM memiliki empat peran utama dalam sistem transportasi. Pertama, sebagai pemroses informasi dari berbagai sumber seperti sensor, kamera, GPS, dan laporan pengguna.

Kedua, sebagai pengkode pengetahuan yang mengorganisasi aturan lalu lintas dan perilaku pengguna jalan. Ketiga, sebagai generator komponen untuk mendukung pengembangan sistem berbasis AI. Keempat, sebagai fasilitator keputusan yang mampu memberikan solusi optimal dalam pengelolaan lalu lintas.

Lebih lanjut, Zudhy menyoroti bahwa penerapan LLM juga telah digunakan dalam berbagai aspek transportasi modern. Teknologi ini dimanfaatkan pada kendaraan otonom, sistem lampu lalu lintas adaptif, transportasi publik, hingga navigasi cerdas.

Selain itu, LLM juga berperan dalam meningkatkan keselamatan jalan dan efisiensi logistik. Meski demikian, terdapat sejumlah risiko yang perlu diantisipasi dalam implementasinya.

“Teknologi ini memang memberi banyak kemudahan dalam mengelola transportasi, tetapi kita tidak boleh abai terhadap risikonya, terutama terkait akurasi informasi dan keamanan data yang harus benar-benar dijaga,” tuturnya.

Di sisi lain, tantangan implementasi AI dalam transportasi juga mencakup isu privasi data dan keamanan siber. Sistem transportasi modern mengandalkan data perjalanan pengguna yang berpotensi menimbulkan risiko kebocoran informasi.

Selain itu, bias dalam sistem AI dapat memengaruhi keputusan yang dihasilkan, terutama bagi wilayah terpencil atau kelompok rentan. Permasalahan lain terkait regulasi dan tanggung jawab hukum juga masih menjadi perhatian.

“Tanpa tata kelola yang jelas, pemanfaatan AI justru berpotensi menghadirkan risiko baru, sehingga aspek etika, regulasi, dan perlindungan pengguna harus menjadi prioritas,” tegas Zudhy.