Big Data dan Pemindai Bluetooth: Inovasi Manajemen Lalu Lintas yang Efisien
Efisiensi dalam pengelolaan lalu lintas perkotaan merupakan salah satu tantangan terbesar bagi para profesional transportasi di seluruh dunia. Di tengah kemajuan teknologi, munculnya solusi berbasis data telah membuka peluang baru untuk memahami dan mengelola dinamika lalu lintas secara lebih baik. Artikel berjudul "Efficacy of Bluetooth-Based Data Collection for Road Traffic Analysis and Visualization Using Big Data Analytics"Â yang ditulis oleh Ashish Rajeshwar Kulkarni, Narendra Kumar, dan K. Ramachandra Rao, diterbitkan pada Juni 2023 di jurnal "Big Data Mining and Analytics", mengeksplorasi salah satu solusi berbasis data tersebut, yaitu penggunaan pemindai Bluetooth untuk mengumpulkan data lalu lintas.
Pemanfaatan pemindai Bluetooth ini menawarkan pendekatan yang lebih murah dan efektif dibandingkan metode tradisional, seperti survei lapangan yang dilakukan secara periodik. Dalam penelitian ini, pemindai Bluetooth digunakan untuk mengumpulkan data di dua lokasi berbeda dengan jarak 500 meter di Delhi. Data ini kemudian dianalisis menggunakan perangkat lunak R Studio untuk mengekstraksi parameter lalu lintas, seperti kecepatan kendaraan dan waktu tempuh. Penulis juga memvalidasi keandalan data yang dikumpulkan melalui videografi, di mana tingkat penetrasi perangkat Bluetooth terdeteksi mencapai 12-15%, jauh lebih tinggi dibandingkan studi sebelumnya.
Munculnya teknologi seperti Bluetooth memberikan harapan baru bagi sistem transportasi di masa depan. Di era di mana penetrasi smartphone mencapai 60-65% dari perangkat yang terdeteksi di jalan, Bluetooth menawarkan solusi sensor lalu lintas yang mudah diterapkan dan terjangkau. Artikel ini membawa kita pada pemahaman baru tentang bagaimana big data analytics dapat digunakan untuk mengoptimalkan manajemen lalu lintas perkotaan dengan biaya yang lebih rendah.
***
Dalam artikel tersebut, para penulis menyoroti bahwa salah satu masalah utama dalam manajemen lalu lintas adalah ketidakmampuan banyak sistem untuk memberikan umpan balik real-time yang efektif. Saat ini, lebih dari 90% sinyal lalu lintas di seluruh dunia masih mengandalkan siklus tetap berdasarkan data historis. Hal ini menyebabkan ketidakefisienan yang signifikan, terutama di daerah perkotaan yang dinamis, di mana kondisi lalu lintas dapat berubah dengan cepat. Penulis artikel mengusulkan bahwa dengan meningkatnya jumlah perangkat Bluetooth di kendaraan, sensor ini dapat digunakan untuk menyediakan data lalu lintas yang lebih akurat secara real-time.
Studi ini melibatkan pengumpulan data di dua lokasi di Delhi selama beberapa hari dengan shift pagi dan sore. Hasil menunjukkan bahwa kecepatan rata-rata kendaraan yang terdeteksi di satu arah lebih tinggi sekitar 10 km/jam dibandingkan arah sebaliknya, terutama karena adanya hambatan dan sumber lalu lintas yang mempengaruhi arus di satu sisi. Sebagai contoh, kecepatan rata-rata kendaraan dari GNDIT ke PS KNK mencapai 45,9 km/jam, sedangkan kecepatan dari PS KNK ke GNDIT hanya sekitar 34,1 km/jam. Ini mengindikasikan bagaimana data yang dikumpulkan dapat digunakan untuk memahami pola lalu lintas dan menyesuaikan kontrol sinyal secara dinamis.
Teknologi Bluetooth juga menawarkan keunggulan dalam hal penetrasi perangkat. Dalam penelitian ini, sekitar 60-65% perangkat yang terdeteksi adalah smartphone, yang mencerminkan penetrasi tinggi teknologi ini dalam kehidupan sehari-hari. Hal ini kontras dengan beberapa studi sebelumnya yang menunjukkan penetrasi Bluetooth yang lebih rendah, misalnya hanya 4,5% dalam penelitian Friesen et al. pada 2014 dan sekitar 7% dalam studi Remias et al. pada 2017. Dengan demikian, teknologi ini menawarkan sumber data yang lebih kaya dan dapat diandalkan untuk memantau lalu lintas dibandingkan dengan sensor lalu lintas tradisional.
Namun, meskipun teknologi ini menawarkan potensi yang signifikan, masih ada beberapa tantangan yang harus diatasi. Misalnya, penelitian ini dilakukan secara offline, yang berarti data harus diolah setelah dikumpulkan, bukan secara real-time. Untuk mencapai sistem manajemen lalu lintas yang sepenuhnya adaptif, dibutuhkan infrastruktur yang mampu memproses data dalam skala besar dan menerapkannya dalam pengaturan yang cepat. Ini menuntut penerapan jaringan data yang kuat dan perangkat keras sensor yang lebih terjangkau untuk diimplementasikan di seluruh kota. Penelitian ini memperkenalkan pemindai Bluetooth berbiaya rendah sebagai solusi masa depan, yang dapat mengurangi biaya sebesar 3.140 USD per perangkat.
 ***
Penelitian ini memberikan wawasan penting tentang bagaimana teknologi berbasis Bluetooth dapat menjadi solusi masa depan bagi manajemen lalu lintas perkotaan. Dengan tingkat penetrasi perangkat yang tinggi dan biaya implementasi yang lebih rendah dibandingkan sensor lalu lintas tradisional, Bluetooth menawarkan potensi besar untuk mengatasi kemacetan dan meningkatkan efisiensi lalu lintas. Di era di mana sistem transportasi yang adaptif dan responsif sangat dibutuhkan, pendekatan ini dapat memainkan peran penting dalam menciptakan sistem pengaturan lalu lintas yang lebih cerdas dan hemat biaya. Namun, diperlukan pengembangan lebih lanjut, terutama dalam hal pengolahan data real-time dan penerapan sensor berbiaya rendah di jaringan jalan yang lebih luas.
