exploringdatascience.com – Kemacetan lalu lintas merupakan salah satu tantangan besar di kota-kota besar Indonesia. Salah satu solusi modern yang mulai diterapkan adalah penggunaan machine learning untuk memprediksi kepadatan lalu lintas secara real-time. Dengan memanfaatkan data historis kendaraan, sensor jalan, serta informasi cuaca dan event lokal, algoritma machine learning mampu memodelkan pola pergerakan lalu lintas dengan tingkat akurasi tinggi.
Berdasarkan pengalaman saya sebagai analis data transportasi, algoritma seperti Random Forest dan LSTM (Long Short-Term Memory) sangat efektif untuk memahami perilaku lalu lintas yang dinamis. Dalam salah satu proyek percobaan di Jakarta, model LSTM berhasil memprediksi kemacetan dengan akurasi lebih dari 90% untuk periode satu jam ke depan, dengan mempertimbangkan volume kendaraan, hari libur, dan curah hujan.
Keunggulan utama dari pendekatan ini adalah kemampuannya beradaptasi. Model terus belajar dari data baru yang masuk, sehingga prediksi yang diberikan menjadi semakin akurat dari waktu ke waktu. Informasi ini dapat dimanfaatkan oleh pengelola transportasi publik untuk mengatur lampu lalu lintas secara dinamis, atau bahkan memberikan saran rute alternatif kepada pengguna kendaraan melalui aplikasi navigasi.
Penggunaan machine learning dalam prediksi lalu lintas juga mendorong integrasi lintas sektor, seperti kerja sama antara dinas perhubungan, pengembang aplikasi, dan penyedia data jalan. Dengan penerapan teknologi ini secara luas, diharapkan waktu tempuh kendaraan dapat ditekan dan tingkat polusi udara akibat kemacetan pun menurun.
