How Google Maps Uses Statistics to Predict Traffic Jams

Seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk dan bertambahnya warga pendatang setiap tahun, Jakarta menunjukkan fakta adanya lonjakan populasi yang melebihi kapasitas normal. Pada tahun 2014, jumlah kendaraan pribadi tercatat sebanyak 9.902.917 unit, sedangkan jumlah angkutan umum hanya 112.724 unit, dengan 39 titik rawan kemacetan yang sering menyebabkan kecelakaan lalu lintas di Jakarta (Data Jakarta, 2014). Kemajuan teknologi transportasi telah mempermudah mobilitas masyarakat, baik untuk bekerja, bersekolah, berbelanja, maupun berwisata. Sekitar tahun 2015, tren transportasi umum berbasis aplikasi mulai berkembang di Jakarta, seperti taksi online dan ojek online (Gojek, GrabBike, Ubermotor, Blu-jek), yang secara nyata membantu sebagian warga dalam bepergian. Namun demikian, kemacetan di Jakarta tetap menjadi persoalan yang belum terselesaikan sepenuhnya. Dalam beberapa tahun terakhir, kemacetan parah kerap terjadi di kota-kota besar, disebabkan oleh pertumbuhan jumlah kendaraan yang pesat tanpa diimbangi dengan penambahan kapasitas jalan. Kondisi ini diperparah oleh meningkatnya angka kecelakaan lalu lintas. 

Seiring pesatnya perkembangan teknologi, penggunaan Sistem Informasi Geografis (SIG) semakin dibutuhkan untuk mendukung berbagai aktivitas manusia. Salah satu aplikasi SIG berbasis web yang populer adalah Google Maps, layanan dari perusahaan Google. Google Maps banyak digunakan untuk memberikan informasi lokasi, memperlihatkan kondisi lalu lintas, serta mengestimasi jarak dan waktu tempuh ke tujuan.  

Salah satu fitur penting yang ditawarkan adalah Google Traffic, yang mendeteksi tingkat kepadatan lalu lintas secara real-time. Setiap pengguna smartphone yang mengaktifkan layanan lokasi dan membuka Google Maps akan mengirimkan data perjalanan mereka ke server Google. Informasi ini kemudian digunakan untuk menampilkan kondisi lalu lintas dalam bentuk warna pada peta: hijau untuk lalu lintas lancar, kuning untuk lalu lintas padat, merah untuk kemacetan, dan merah gelap untuk kemacetan parah. Sedangkan warna biru menunjukkan rute perjalanan. 

Google Maps juga menawarkan fitur lain seperti informasi kecelakaan lalu lintas, estimasi jarak perjalanan, dan kecepatan rata-rata kendaraan. Dengan memanfaatkan data dari pengguna yang mengaktifkan layanan lokasi, Google dapat menganalisis kepadatan jalan dan memperkirakan kecepatan rata-rata kendaraan pada jalur tertentu. Dalam menghitung Estimated Time of Arrival (ETA), Google Maps menggabungkan berbagai jenis data yang tersedia di wilayah tertentu. Data tersebut mencakup batas kecepatan resmi, kecepatan yang disarankan berdasarkan jenis jalan, catatan kecepatan rata-rata dari periode waktu sebelumnya, informasi perjalanan aktual dari pengguna lain, serta data lalu lintas secara real-time. Semua informasi ini dipadukan untuk menghasilkan prediksi waktu tempuh yang seakurat mungkin. 

Perkembangan teknologi, khususnya di bidang transportasi dan pemetaan digital, telah membawa perubahan besar dalam membantu mengatasi permasalahan lalu lintas di kota-kota besar seperti Jakarta. Google Maps, dengan fitur-fitur seperti Google Traffic dan Estimated Time of Arrival (ETA), mampu memberikan informasi lalu lintas yang akurat dan real-time dengan mengandalkan data dari pengguna. Meskipun layanan ini telah banyak membantu mobilitas masyarakat dan memberikan prediksi perjalanan yang lebih efisien, permasalahan kemacetan tetap menjadi tantangan besar yang memerlukan solusi lebih komprehensif. Pemanfaatan teknologi berbasis data ini diharapkan terus berkembang untuk mendukung perencanaan transportasi yang lebih baik di masa depan. 

Reference : 

Ibad, M. Z., Sulistyorini, R., & Rahmah, C. (2020). Google Traffic sebagai Masukan Kebijakan Transportasi Perkotaan (Studi Kasus: Kota Bandar Lampung). Tataloka, 22(3), 409-417. Retrieved from Google Traffic sebagai Masukan Kebijakan Transportasi Perkotaan (Studi Kasus: Kota Bandar Lampung) 

Setiawan, S., Munawar, A., & Irawan, M. Z. (2020). MENGUKUR KECEPATAN DAN PANJANG ANTRIAN MENGGUNAKAN APLIKASI GOOGLE MAPS. Teknisia, 78-87. Retrieved from Mengukur Kecepatan dan Panjang Antrian Menggunakan Aplikasi Google Maps 

Suyitno, P. P. W., Indrajit, R. E., & Fauzi, M. (2017). Penerapan Data Mining dalam Menangani Kemacetan di Jakarta. IKRA-ITH Informatika: Jurnal Komputer dan Informatika, 1(2), 53-60. Retrieved from Penerapan Data Mining dalam Menangani Kemacetan di Jakarta/110