Mengurai Masalah Transportasi dengan Data

ADAGIUM "data is the new oil" semakin relevan dalam konteks perumusan kebijakan transportasi kedepan.

Dengan data akurat dan terkelola dengan baik, negara dapat memperoleh berbagai insight penting yang menjadi dasar dalam menentukan arah kebijakan ke depan.

Keberadaan database komprehensif akan memudahkan proses penarikan kesimpulan, perumusan kebijakan, serta penyusunan strategi transportasi yang lebih efektif dan terukur.

Bukan hanya sekadar solusi teknologi, tetapi juga strategi mengoptimalkan potensi sumber daya, meningkatkan produktivitas.

Interoperabilitas data memudahkan kita berbagi dan menganalisa data secara sinergis, sehingga kita dapat menciptakan kolaborasi yang lebih baik antara berbagai pihak.

Di era mutakhir, kita sering mendengar jargon big data sebagai solusi ajaib untuk merumuskan kebijakan publik.

Namun, kenyataan di lapangan justru menunjukkan hal sebaliknya: data yang tidak sinkron membuat analisis kebijakan transportasi di Indonesia berjalan terseok-seok.

Bisa dibayangkan seorang perencana transportasi yang harus menentukan jalur baru atau kebijakan tarif. Ia membuka laporan dari kementerian, lalu membandingkan dengan data dari pemerintah daerah, dan hasilnya berbeda. Data variable jumlah kendaraan, angka kecelakaan, hingga proyeksi arus mudik bisa berbeda.

Baca juga: Membaca Data Mudik Natal dan Tahun Baru 2025: Saat Bus Ditinggalkan

Dampaknya bisa ditebak, kebijakan yang lahir sering kali lebih didorong oleh intuisi semata atau kompromi politik, bukan bukti empiris yang solid.

Ketidaksinkronan ini bukan sekadar masalah teknis. Ini merupakan cermin fragmentasi data. Setiap instansi punya sistem pencatatan sendiri, standar berbeda, bahkan di kondisi tertentu bisa enggan berbagi data.

Akibatnya, big data yang seharusnya menjadi kompas arah jalan atau tambang minyak baru bagi perumus kebijakan transportasi, justru berubah menjadi labirin.

Padahal, tanpa data terintegrasi, sulit bagi Indonesia merancang kebijakan transportasi jangka panjang.

Bagaimana mungkin kita bisa memprediksi kebutuhan infrastruktur, mengatur arus logistik, atau merancang sistem transportasi berkelanjutan jika fondasi datanya rapuh?

Kita bisa maklumi integrasi sistem tentu melibatkan banyak pihak, bukan semata ketidakmampuan negara mengeksekusi hal tersebut. Proses ini pada nyatanya bersifat bertahap.

ANTARA FOTO/Rivan Awal Lingga Penumpang menaiki MRT Jakarta di Stasiun Bundaran HI, Jakarta, Jumat (2/1/2026). Pemprov DKI Jakarta menyediakan anggaran Rp4,817 triliun untuk subsidi transportasi umum tahun 2026 dari total APBD yang mencapai Rp81,32 triliun. Tantangan berikutnya adalah keterbatasan kapasitas institusi dalam menganalisis dan memanfaatkan big data.

Analisis data berskala besar membutuhkan keahlian statistik, machine learning, serta pemodelan transportasi yang canggih.

Sayangnya, banyak institusi transportasi di Indonesia belum memiliki tenaga ahli maupun infrastruktur komputasi memadai. Akibatnya, bisa dipastikan data besar hanya menjadi “tumpukan informasi” tanpa nilai kebijakan yang nyata.

Lebih jauh lagi, kebijakan berbasis big data berisiko mengabaikan aspek sosial dan budaya, karena data cenderung menyoroti pola mayoritas dan mengesampingkan kebutuhan minoritas.

Baca juga: IHSG Turun dan Sinyal Ketidakpastian Ekonomi

Jika tidak diimbangi dengan survei sosial dan pendekatan partisipatif, kebijakan transportasi bisa menjadi eksklusif dan memperlebar kesenjangan akses.

Oleh karena itu, pemanfaatan big data dalam kebijakan transportasi harus disertai dengan standar nasional integrasi data, regulasi privasi yang ketat, investasi pada SDM dan teknologi, serta pendekatan inklusif yang memastikan semua kelompok masyarakat terwakili.

Dengan langkah-langkah tersebut, big data dapat benar-benar menjadi instrumen strategis untuk mewujudkan sistem transportasi yang efisien, adil, dan berkelanjutan.

Pemanfaatan big data dalam kebijakan transportasi menjadi salah satu strategi utama di berbagai negara.

Singapura, misalnya, dikenal sebagai pionir dalam penerapan Intelligent Transport Systems (ITS) melalui program Smart Mobility 2030.

Pemerintah Singapura mengintegrasikan data real-time dari sensor jalan, kamera, dan aplikasi mobilitas untuk mengatur lalu lintas, menetapkan tarif Electronic Road Pricing (ERP), serta merencanakan transportasi publik.

Dengan sistem ini, kebijakan transportasi dapat dibuat secara adaptif, berbasis bukti, dan mampu merespons dinamika mobilitas masyarakat secara cepat. Hasilnya, kemacetan berkurang, transportasi publik lebih andal, dan efisiensi sistem meningkat.

Keberhasilan Singapura menunjukkan bahwa regulasi yang kuat, sanksi tegas, dan kepemimpinan pemerintah, serta investasi teknologi menjadi kunci dalam mengoptimalkan big data untuk kebijakan transportasi berkelanjutan.

Sementara Inggris menekankan keterbukaan data publik sebagai strategi utama. Melalui Transport for London (TfL), data perjalanan bus, kereta, dan metro dibuka untuk publik dan pengembang aplikasi.

Transparansi ini melahirkan ekosistem inovasi, di mana aplikasi seperti Citymapper mampu memberikan informasi perjalanan lebih akurat dan ramah pengguna.

Kebijakan berbasis keterbukaan data tidak hanya meningkatkan kepercayaan publik, tetapi juga mendorong partisipasi swasta dalam menciptakan solusi mobilitas.

Dengan demikian, Inggris menunjukkan bahwa big data dapat menjadi katalis kolaborasi antara pemerintah, masyarakat, dan sektor swasta, sekaligus memperkuat legitimasi kebijakan transportasi.

Di sisi lain, Amerika Serikat menonjol dengan pendekatan kolaboratif yang melibatkan sektor swasta secara intensif.

Kota-kota besar seperti New York dan Los Angeles memanfaatkan data GPS taksi, aplikasi ride-hailing, serta sensor jalan untuk memahami pola mobilitas perkotaan.

Baca juga: Kisah Suderajat, Es Gabus, dan Pesan Prabowo

Pemerintah kota bekerja sama dengan perusahaan teknologi untuk menganalisis data tersebut, sehingga kebijakan transportasi lebih responsif terhadap tren pasar dan kebutuhan masyarakat.

Namun, pendekatan ini bukan berarti tanpa cacat, menimbulkan tantangan terkait privasi dan dominasi swasta dalam pengelolaan data publik.

Selain tiga negara tersebut, Jepang dan Korea Selatan lebih fokus pada efisiensi transportasi publik. Data dari kartu elektronik (IC card) dan sensor digunakan untuk memprediksi kepadatan penumpang serta menyesuaikan jadwal layanan kereta dan bus.

Dengan cara ini, kebijakan transportasi publik menjadi lebih adaptif, ramah lingkungan, dan mampu mengurangi beban energi.

Dengan komparasi ini menunjukkan bahwa setiap negara memiliki strategi berbeda: Singapura menekankan integrasi sistem, Inggris pada keterbukaan data, Amerika Serikat pada kolaborasi dengan sektor swasta, dan Jepang/Korea pada efisiensi transportasi.

Bagaimana dengan di Indonesia?

Indonesia dapat belajar dari praktik-praktik tersebut dengan mengembangkan regulasi integrasi data nasional, membuka akses data transportasi untuk publik, serta mendorong kolaborasi dengan sektor swasta.

Dengan langkah-langkah tersebut, big data dapat benar-benar menjadi instrumen strategis ber-impact dalam mewujudkan sistem transportasi inklusif, efisien, dan berkelanjutan, sekaligus menjawab tantangan fragmentasi data dan keterbatasan kapasitas institusi yang masih dihadapi saat ini.

Namun demikian, pembenahan sistem transportasi tidak semestinya dimaknai sebagai proses yang harus diawali hanya dari pembenahan database semata.

Kebijakan pengenaan sanksi tetap memiliki sifat mandatory, karena merupakan salah satu instrumen penggerak kebijakan.

Oleh karena itu, pembenahan data dan penerapan sanksi idealnya dijalankan secara paralel, sehingga perbaikan sistem transportasi dapat dilakukan secara holistik tanpa perlu mempertentangkan satu pendekatan dengan pendekatan lainnya.

Tag:  #mengurai #masalah #transportasi #dengan #data