Mengurai masalah transportasi dengan Data: Saat Kebijakan Transportasi Butuh Analitik Cerdas

Keberhasilan ini membuktikan bahwa kebijakan yang adaptif dan berbasis bukti sanggup merespons dinamika mobilitas secara cepat. Hasilnya nyata: kemacetan berkurang, keandalan transportasi publik meningkat, dan sistem menjadi jauh lebih efisien. Capaian Singapura menegaskan bahwa sinergi antara regulasi yang kuat, sanksi tegas, kepemimpinan yang bervisi, serta investasi teknologi adalah kunci utama dalam mengoptimalkan big data.

Berbeda dengan Singapura, Inggris menekankan keterbukaan data publik (open data) sebagai strategi utamanya. Melalui Transport for London (TfL), data perjalanan bus, kereta, hingga metro dibuka secara luas bagi publik dan pengembang aplikasi. Transparansi ini berhasil melahirkan ekosistem inovasi, di mana aplikasi pihak ketiga seperti Citymapper mampu menyajikan informasi perjalanan yang lebih akurat dan ramah pengguna.

Kebijakan berbasis keterbukaan ini tidak hanya meningkatkan kepercayaan publik, tetapi juga memacu partisipasi swasta dalam menciptakan solusi mobilitas yang kreatif. Inggris membuktikan bahwa big data dapat menjadi katalis kolaborasi yang kuat antara pemerintah, masyarakat, dan sektor swasta, sekaligus memperkokoh legitimasi kebijakan transportasi di mata warga.

Di sisi lain, Amerika Serikat menonjol dengan pendekatan kolaboratif yang melibatkan sektor swasta secara intensif. Kota-kota besar seperti New York dan Los Angeles memanfaatkan data GPS taksi, layanan ride-hailing, serta sensor jalan untuk memetakan pola mobilitas perkotaan secara mendalam. Dengan menggandeng perusahaan teknologi dalam analisis data, pemerintah kota mampu melahirkan kebijakan transportasi yang lebih responsif terhadap tren pasar dan kebutuhan riil masyarakat.

Namun, pendekatan ini bukannya tanpa celah; ketergantungan yang tinggi pada pihak ketiga menimbulkan tantangan serius terkait privasi data serta risiko dominasi swasta dalam pengelolaan informasi publik.

Sementara itu, Jepang dan Korea Selatan lebih berfokus pada efisiensi transportasi publik. Data dari kartu elektronik (IC card) dan sensor digunakan untuk memprediksi kepadatan penumpang serta menyesuaikan jadwal layanan kereta maupun bus secara presisi. Pendekatan ini membuat kebijakan transportasi publik menjadi lebih adaptif, ramah lingkungan, dan mampu menekan konsumsi energi.

Komparasi ini menunjukkan bahwa setiap negara memiliki strategi unik: Singapura menekankan integrasi sistem, Inggris memprioritaskan keterbukaan data, Amerika Serikat mengandalkan kolaborasi sektor swasta, sedangkan Jepang dan Korea Selatan berfokus pada optimalisasi layanan publik.

Bagaimana dengan Indonesia? Kita dapat memetik pelajaran berharga dari praktik global tersebut dengan mengembangkan regulasi integrasi data nasional, membuka akses data transportasi bagi publik, serta memperkuat kolaborasi strategis dengan sektor swasta.

Melalui langkah-langkah ini, big data dapat bertransformasi menjadi instrumen strategis yang memberikan dampak nyata (impactful) dalam mewujudkan sistem transportasi yang inklusif, efisien, dan berkelanjutan. Inilah jawaban atas tantangan fragmentasi data serta keterbatasan kapasitas institusi yang masih kita hadapi hingga saat ini.

Namun demikian, pembenahan sistem transportasi tidak seharusnya dimaknai sebagai proses yang hanya terpaku pada perbaikan basis data. Penerapan sanksi tetap bersifat wajib (mandatory) karena merupakan instrumen krusial dalam menggerakkan kepatuhan publik. Oleh karena itu, pembenahan data dan penegakan sanksi idealnya berjalan secara paralel. Dengan pendekatan ini, perbaikan sistem transportasi dapat dilakukan secara holistik tanpa harus membenturkan satu metode dengan metode lainnya.

Bram Hertasning adalah Doktor Kebijakan Publik dari Universitas Muhammadiyah Jakarta yang saat ini menjabat sebagai Kepala Bidang Lalu Lintas & Angkutan Pelayaran dan Penerbangan, Badan Kebijakan Transportasi serta merupakan Pengurus Intelligent Transport System (ITS) Indonesia dan Masyarakat Transportasi Indonesia (MTI).