Apa Kata Big Data tentang Penghapusan “3 in 1” di Ibukota Jakarta?


Pada era digital saat ini, teknologi Big Data hampir secara global menjadi perbincangan di berbagai bidang industri di dunia. Dimulai dari hal yang sudah jauh dilakukan oleh NASA yang mampu me-manage 24 TeraByte data per hari yang dikirimkan dari bulan ke bumi. Hingga isu-isu di bidang kesehatan terkait tidak diperlukannya lagi dokter untuk mendiagnosis penyakit di tubuh Anda.

Tentu saja, hingga saat ini gaung Big Data terus tumbuh secara kuadratik. Bahkan mungkin eksponensial, dikarenakan manfaat yang sudah didapatkan dari implementasi Big Data ini.

Istilah Big Data itu sendiri secara gamblang penulis definisikan dengan sebuah formula, Big D = 3Vs atau Big Data = Volume, Velocity, Variety. Ringkasnya, Big Data adalah teknologi untuk meng-handle data berukuran besar, dengan periode penambahan data yang cepat (realtime), dan berasal dari berbagai tipe/format sumber data.

Pada ulasan saya kali ini, tentu saja saya tidak akan membahas sesuatu yang dapat menyaingi apa yang sudah dilakukan NASA. Saya hanya akan sedikit mengimplementasikan manfaat kecil dari Big Data yang sudah ada untuk melihat dampak uji-coba penghapusan jalur “3 in 1” di Provinsi DKI Jakarta.

Sejak akhir Desember 2015, Qlue, sebuah aplikasi pelaporan/keluhan masyarakat yang terintegrasi dengan program Smartcity yang diusung oleh Pemda DKI Jakarta berhasil mengumpulkan database keluhan-keluhan masyarakat secara live. Berawal dari data laporan masyarakat inilah, analisis akan dimulai.

Dari analisis geospasial di atas, sekilas dapat dilihat peningkatan jumlah laporan masyarakat yang signifikan terkait kemacetan selama April dibandingkan dengan bulan sebelumnya.

Secara absolut, dari database semua laporan kemacetan di Ibu Kota, pada Maret 2016 terdapat 2.725 laporan kemacetan, dan meningkat 43 persen menjadi 3.884 laporan pada April 2016.

Daerah yang menjadi konsentrasi kemacetan yaitu wilayah Jakarta Pusat dan Jakarta Selatan. Untuk Jakarta Selatan, peningkatan laporan kemacetan berada di angka 50 persen dibandingkan Maret lalu. Berikut ini treemap area-area yang dilaporkan selama bulan April 2016 dan beberapa komentar yang disampaikan para pelapor terkait dampak “3 in 1”:

“Selama sktr 9 hr ini 3 in 1 ditiadakan, membuat akses yg menuju jalan Sudirman macet parah. Tidak ada pengecualian, termasuk naik transportasi transjakarta”

“Semenjak ujicoba menghilangkan 3 in 1 kemacetan bertambah mengila. Setiap hari dari Bintaro Jaya ke Kuningan membutuhkan waktu lebih dari 2jam”

“Seumur2 ga pernah ngalamin berdiri di dlm bus dan stuck 40 menit di bunderan HI krn macet total akibat gk ada 3 in 1. Terima kasih ahok”.

“Snce 3in1 is abolished it is worse chaos than ever. Even when flooding or demonstrations traffic has not been this bad”

“Sejak 3 in 1 tdk diberlakukan, naik bis APTB dr Blok M plz ke Gajahmada hanya stgh jam, sekarang 1,5 jam.  Mhn dpt dipertimbangkan lg peraturan 3 in 1, trims”

“Dr kb jeruk sampe snyan ud 2 jam lbh..gmn nih pemda..krn 3in1 dihapus nih..smua tumplek di tol..macett stak..parah”

“Macet parah imbas 3in1 ditiadakan. Kebijakan ini agak tidak logis dan kontra produktif dengan usaha pengurangan kemacetan”

“Motor aja sampe gak gerak setiap hari begini sejak 3 in 1 dihapus”

“Sejak 3 in 1 dihapuskan saya biasa pulang hanya 1/2 jam menjadi 2 jam. Tolong diberlakukan lg 3 in 1”

Selain komentar di atas, meskipun mayoritas komentar negatif, terdapat juga komentar positif bagi beberapa pelapor antara lain:

“3 in 1 ditiadakan sudah bagus tapi lampu merah patung kuda harus di adjust jgn terlalu cepat dikarenakan flow traffic sudah brubah dimana sekarang lebih banyak dari arah istana merdeka. Mohon dibantu. Thx”

“Saya dukung no 3in1. Tapi pasti akan timbul simpul kemacetan baru, seperti di depan kementrian pemberdayaab aparatur negara/bundaran senayan. Mohon disiapkan 2 polisi untuk atur agar lalin yang mau antri lampu merah senayan tidak menghalangi lalin yg dari sudirman mau nyebrang ke arah Jl. Patimura.”

“Wah..mantap nih. Tidak ada 3 in1, jalanan2 kecil dan arah pancoran jadi lancar. Macetnya pinfah ke Sudirman kayaknya”

Hal menarik lainnya dari temuan saya yaitu jumlah laporan kriminal pada April juga meningkat sebanyak 43 persen. Hipotesis awalnya yaitu tentu saja terdapat relevansi antara peningkatan kemacetan dengan peningkatan kriminal.

Meskipun secara ilmu statistik, setelah saya melakukan analisis regresi terhadap variabel kemacetan dan kriminal ini, ditemukan bahwa peningkatan jumlah kemacetan setiap harinya terbukti secara signifikan mempengaruhi peningkatan jumlah kriminal. Akan tetapi, tentu saja perlu dilakukan peninjauan dan analsis lebih dalam. Yakni memastikan apakah peningkatan laporan kriminal pada April ini merupakan dampak peningkatan kemacetan akibat penghapusan “3 in 1”. Jika hipotesis tersebut di atas mungkin benar adanya, maka pemerintah daerah perlu meninjau lebih lanjut terkait berapa lama uji-coba ini akan dilakukan.

Sebagaimana diketahui, tujuan Pemda DKI Jakarta melakukan uji-coba penghapusan “3 in 1” adalah untuk meninjau kembali tren berikut pola transportasi masyarakat, sehingga dapat merumuskan kembali solusi yang lebih baik dalam hal mengurai kemacetan di Jakarta. Akan tetapi, seyogyanya Pemda juga tidak terlalu berlama-lama membiarkan kondisi saat ini yang secara jelas sangat meresahkan masyarakat. Meskipun saya sangat menyadari bahwa semua ini dilakukan untuk hal yang lebih baik ke depannya.

Data-data diatas hanya menggunakan data bulan Maret dan April 2016, tren pada bulan-bulan selanjutnya mungkin saja bisa berubah-ubah dikarenakan faktor lainnya. Menurut pandangan pribadi saya, pemerintah sebaiknya segera menformulasikan kebijakan-kebijakan selanjutnya tanpa mengabaikan peran mereka dalam memberikan kenyamanan kepada  masyarakat. Jangan sampai hal ini memicu masalah-masalah yang lain.

 

Ditulis oleh

Apa Kata Big Data tentang Penghapusan “3 in 1” di Ibukota Jakarta?

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s