UTIS: Solusi Digital untuk Kompleksitas Transportasi Perkotaan
Sistem transportasi perkotaan adalah tulang punggung mobilitas dan pertumbuhan kota-kota besar di seluruh dunia. Di era digital saat ini, pengelolaan transportasi yang efektif memerlukan dukungan dari teknologi yang mampu mengintegrasikan berbagai mode transportasi dalam satu platform yang dapat diakses oleh berbagai pihak. Artikel yang ditulis oleh Adam Etches, David Parker, Sean Ince, dan Philip James (2000) mengangkat pentingnya Urban Transportation Information System (UTIS), sebuah sistem berbasis database yang didesain untuk mengelola informasi transportasi perkotaan secara terintegrasi. UTIS bertujuan menjadi solusi holistik bagi tantangan pengelolaan transportasi multi-modal di lingkungan perkotaan yang semakin kompleks.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan di Universitas Newcastle, UTIS dikembangkan untuk menyimpan dan mengelola data transportasi dari berbagai moda---seperti kendaraan pribadi, bus, sepeda, kereta ringan, hingga pejalan kaki---dalam satu basis data yang koheren dan terhubung secara spasial. Ini mencerminkan urgensi kebutuhan akan sistem yang dapat menangani data secara real-time, sekaligus mampu melakukan analisis yang kompleks terkait kondisi lalu lintas, infrastruktur, dan bahkan data lingkungan seperti kualitas udara. Sebagai contoh, sistem ini dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data, dengan mempertimbangkan perubahan infrastruktur dan kondisi lalu lintas secara temporal.
Dengan semakin meningkatnya urbanisasi---di mana lebih dari 55% populasi dunia tinggal di perkotaan pada tahun 2020 (UN, 2020) kebutuhan akan sistem transportasi yang efisien dan terintegrasi menjadi semakin penting. Tanpa pengelolaan transportasi yang efektif, kota-kota akan semakin menghadapi tantangan kemacetan yang mempengaruhi produktivitas, kualitas hidup, dan lingkungan.
***
Urban Transportation Information System (UTIS), seperti yang diusulkan oleh Etches et al(2000), merupakan terobosan dalam mengelola kompleksitas transportasi perkotaan. Sistem ini memanfaatkan basis data spasial dan temporal untuk memberikan solusi yang lebih komprehensif daripada sistem transportasi tradisional. Dengan kata lain, UTIS mampu mengintegrasikan data dari berbagai moda transportasi, memungkinkan pengelola transportasi untuk melihat gambaran menyeluruh tentang pergerakan di kota secara real-time.
Pada 2020, sekitar 90% penduduk perkotaan di negara maju mengandalkan kendaraan pribadi, sementara di negara berkembang, angkanya berkisar 40-50% (OECD, 2020). Ini menunjukkan bahwa ketergantungan pada moda transportasi yang beragam menjadi salah satu faktor utama dalam perencanaan transportasi. UTIS mampu mengakomodasi hal ini dengan mengumpulkan data dari kendaraan pribadi, transportasi umum, dan mode alternatif seperti sepeda dan pejalan kaki, serta memprosesnya menjadi informasi yang dapat digunakan untuk optimasi jaringan transportasi.
Salah satu fitur utama UTIS adalah kemampuannya untuk memodelkan interaksi antar moda. Contohnya, di simpul-simpul transportasi seperti terminal bus atau stasiun kereta api, sistem ini dapat memprediksi dampak peralihan moda transportasi terhadap keseluruhan lalu lintas kota. Fitur ini sangat relevan di kota-kota besar seperti Jakarta atau London, di mana transportasi publik memainkan peran penting dalam mobilitas harian. Selain itu, UTIS dilengkapi dengan mekanisme untuk menangkap data secara dinamis, termasuk perubahan temporal seperti perubahan volume lalu lintas atau pergerakan kendaraan selama jam sibuk.
Sistem ini juga mencakup model manajemen topologi transportasi yang memungkinkan representasi data infrastruktur secara detail, mulai dari persimpangan jalan hingga jalur pejalan kaki. Sebagai contoh, dalam sebuah studi kasus di Newcastle, data dari UTIS digunakan untuk mensimulasikan kondisi lalu lintas dalam jaringan jalan tertentu, yang memungkinkan perencana kota untuk memproyeksikan efek perubahan infrastruktur atau kebijakan lalu lintas dengan akurasi tinggi. Sistem ini bahkan mendukung integrasi data lingkungan, seperti kualitas udara, yang menjadi faktor krusial dalam perencanaan transportasi berkelanjutan.
Dengan teknologi seperti Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA), UTIS juga mampu menangani volume data yang besar dan melakukan analisis dalam skala yang lebih luas. Dalam konteks kemacetan kota, sebuah studi menunjukkan bahwa kota-kota yang menggunakan sistem manajemen transportasi berbasis data real-time dapat mengurangi kemacetan hingga 30% (World Bank, 2018). UTIS, melalui pendekatan inovatifnya, dapat menjadi solusi di berbagai kota besar yang menghadapi tantangan serupa.
***
