Sains Data dan Internet of Things (IoT): Transformasi Digital dalam Mewujudkan Konsep Kota Cerdas

Di tengah pesatnya pertumbuhan populasi kota di seluruh dunia, tantangan utama yang dihadapi adalah bagaimana mengelola perkotaan dengan lebih efisien, berkelanjutan, dan ramah lingkungan. Banyak permasalahan-permasalahan yang menjadi tantangan akibat pertumbuhan populasi di kota yang melesat. Mulai dari peningkatan lalu lintas yang signifikan, mengakibatkan kemacetan yang parah. Hal ini berdampak meningkatkan emisi gas buang kendaraan, polusi udara, dan kecelakaan lalu lintas. Permasalahan lain yang ditimbulkan seperti krisis air, pembangunan yang tidak keberlanjutan, dan berbagai permasalahan-permasalahan yang sulit untuk diatasi.

Hal inilah yang menjadikan manusia mencari cara untuk membuat sebuah kota yang dapat mengatasi permasalahan-permasalahan tersebut. Maka terciptalah sebuah konsep smart city. Menurut Nam dan Pardo (2011) Smart City  adalah pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) canggih untuk mendorong pembangunan berkelanjutan dan meningkatkan kualitas hidup penduduk melalui kualitas layanan yang lebih baik dan penggunaan sumber daya yang lebih efisien. Dengan adanya konsep smart city, diharapkan mampu menjawab segala tantangan yang sekarang dihadapi oleh berbagai kota di belahan dunia.

Namun untuk mencapai sebuah kota dengan konsep smart city, tentu saja diperlukan pengintegrasian teknologi dalam kota tersebut. Salah satu komponen utama pengintegrasian teknologi maju ialah sains data, yang memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas berdasarkan informasi yang diperoleh dari data. Sains data sendiri ialah disiplin ilmiah yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penerapan data untuk memahami fenomena, membuat prediksi, dan mengambil keputusan yang didasarkan pada bukti-bukti yang ditemukan dalam data. Sains data mengintegrasikan ilmu matematika, statistika, dan komputer yang mempelajari tentang data skala besar atau disebut dengan Big Data.

 

Dengan demikian, sains data memainkan peran penting untuk mencapai sebuah kota berbasis smart city. Peran spesifik sains data dalam menciptakan kota pintar ialah:

 

• Pemantauan Real-Time: Sains data memungkinkan kota untuk melakukan pemantauan real-time terhadap berbagai aspek kehidupan perkotaan, seperti lalu lintas, polusi udara, dan kebisingan. Dengan analisis data yang kontinu, kota dapat merespons perubahan dengan cepat dan efisien, mengurangi kemacetan, memperbaiki kualitas udara, bahkan mitigasi bencana alam seperti gempa, banjir dan bencana alam lainnya.
• Mengoptimalkan Transportasi: Sains data memungkinkan analisis yang mendalam terhadap pola transportasi penduduk kota, termasuk penggunaan transportasi publik dan kendaraan pribadi. Dengan memanfaatkan data lalu lintas real-time, data GPS, dan data transportasi lainnya, kota dapat mengidentifikasi pola perjalanan, memprediksi kepadatan lalu lintas, dan merancang rute transportasi yang lebih efisien. Hal ini dapat membantu mengurangi kemacetan, meningkatkan mobilitas penduduk, dan memperbaiki kualitas udara.

• Peningkatan Keamanan Publik: Sains data dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan publik dengan mendeteksi pola kejahatan, mengidentifikasi area berisiko tinggi, dan mengoptimalkan alokasi sumber daya keamanan. Dengan memanfaatkan data dari kamera pengawas, sensor keamanan, dan laporan masyarakat, kota dapat mengembangkan sistem prediktif untuk mencegah kejahatan dan memberikan respons yang cepat terhadap situasi darurat.

• Prediksi dan Peramalan: Sains data memanfaatkan teknik analisis prediktif untuk meramalkan tren masa depan dalam berbagai bidang, seperti permintaan transportasi, kebutuhan energi, dan pola cuaca. Informasi ini memungkinkan kota untuk merencanakan kebijakan yang lebih efektif dan adaptif, serta mengantisipasi perubahan yang akan datang.

• Optimasi Sumber Daya: Dengan menganalisis data konsumsi energi, air, dan bahan bakar, sains data membantu kota untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan mengurangi jejak karbon. Misalnya, dengan memanfaatkan teknologi sensor pintar, kota dapat mengelola pencahayaan jalan secara otomatis berdasarkan kebutuhan nyata, menghemat energi dan mengurangi biaya operasional.

• Pelayanan Publik yang Responsif: Sains data memungkinkan pemerintah kota untuk memahami kebutuhan masyarakat dengan lebih baik dan merancang layanan publik yang lebih responsif dan efisien. Dengan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti aplikasi seluler dan media sosial, kota dapat mengidentifikasi masalah-masalah yang mendesak dan memberikan solusi dengan cepat.

Dengan demikian, sains data memainkan peran yang cukup besar dalam memungkinkan kota-kota untuk menjadi lebih efisien, berkelanjutan, dan responsif terhadap kebutuhan penduduknya. Dengan menerapkan teknologi dan analisis data, maka kota tersebut dapat mencapai tujuan pembangunan yang lebih baik dan berkelanjutan dan meningkatkan kualitas hidup bagi penduduknya.

Namun, di balik potensi besar sains data dalam pembangunan smart city, terdapat sejumlah tantangan yang perlu diatasi. Mulai dari masalah privasi data hingga kesenjangan digital. Pembangunan smart city juga tidak lepas dari kompleksitas sosial, ekonomi, dan politik yang melingkupinya. Oleh karena itu, penting bagi pengambil keputusan dan pemangku kepentingan kota untuk bekerja sama dalam merancang solusi yang tepat dan berkelanjutan untuk mengatasi berbagai tantangan ini. Dengan demikian, pengembangan smart city tidak hanya dilakukan oleh sains data, namun memerlukan kolaborasi dengan pemerintah kota, sektor swasta, dan masyarakat secara luas.

Referensi:

Nam, T., & Pardo, T. A. (2011). Conceptualizing smart city with dimensions of technology, people, and institutions. In Proceedings of the 12th Annual International Conference on Digital Government Research (pp. 282-291)

Mohan, S., & Chandrasekar, K. (2018). Smart cities: A survey based on IoT applications. Journal of Parallel and Distributed Computing, 117, 159-172.

Zhang, W., Zhou, L., & Shen, X. (2018). Short-term traffic flow prediction: A deep learning approach. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 90, 166-183.

Silva, T. H., Oliveira, A. L., Rodrigues, J. J., & Saleem, K. (2019). Big data and smart cities: A systematic mapping of the literature. Journal of Smart Cities, 1(1), 80-99.

Chen, C., Gong, M., Jiang, Y., Zheng, Y., & Guo, B. (2016). Urban flow prediction from spatiotemporal data using deep learning. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 7(2), 24.

Wang, D., Pedreschi, D., Song, C., Giannotti, F., Barabsi, A. L., & Science of Science (SciSci) Team. (2019). Human mobility, social ties, and spatial clustering in the era of mobile phones. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(52), 2590-2599.