Jakarta, Gerbangkaltim.com – Kepala Otorita Ibu Kota Nusantara Bambang Susantono menyatakan, sistem transportasi cerdas atau Intelligent Transportation System (ITS) akan dikembangkan di Ibu Kota Nusantara (IKN).
“Saya berharap ITS dapat menjadi sistem yang implementable dan doable serta mampu menjawab tantangan di masa depan IKN dengan mengadaptasi teknologi mutakhir, internet of things, kecerdasan buatan, dan teknologi robotik,” ungkapnya dalam Webinar ITS Indonesia dengan tema “Merancang Transportasi Cerdas di Ibu Kota Nusantara” yang diselenggarakan secara daring, Kamis (14/7/2022).
Menurutnya dalam pengembangan ITS di IKN perlu memperhatikan tiga hal.
Pertama, integrasi ITS dengan rencana induk transportasi berkelanjutan di Nusantara.
Kedua, sistem yang dikembangkan ITS harus mampu menjawab tantangan ke depan secara dinamis untuk mengantisipasi masa depan teknologi transportasi.
Ketiga, teknologi yang dikembangkan harus sesuai dengan kapasitas institusi yang akan menjalankannya.
“Jangan sampai terjadi ketergantungan kepada satu ahli atau perusahaan tertentu. Transfer teknologi harus menjadi bagian dari capacity building, dan pelaksanaannya harus melibatkan institusi lokal utamanya kampus akademis yang diharapkan bisa mengembangkan lebih lanjut teknologi yang ada,” kata Bambang.
Bambang juga menyampaikan bahwa adaptasi sistem transportasi cerdas harus layak secara teknis, dapat diterima secara sosial, layak secara ekonomi dan finansial, dan berkelanjutan secara lingkungan.
Sementara itu Koordinator Tim Ahli Tim Transisi IKN Wicaksono Sarosa menambahkan, perencanaan transportasi di IKN akan memenuhi 8 Prinsip dan 24 Indikator Kinerja Utama (KPI) yang tertuang dalam lampiran UU IKN.
Perencanaan transportasi di IKN bertujuan untuk memenuhi prinsip-prinsip dan target KPI seperti Prinsip Terhubung Aktif dan Mudah Diakses dengan target KPI 80% perjalanan dengan transportasi publik atau mobilitas aktif, serta 10 menit ke fasilitas penting dan simpul transportasi publik.
Di dalam rencana induk, angkutan umum akan menjadi tulang punggung mobilitas IKN. Di dalamnya terdapat empat koridor transportasi yakni koridor regional, koridor primer, koridor
sekunder, dan tersier.
“Koridor regional menggunakan kereta regional dan juga tol, koridor primer dengan kereta dalam kota, koridor sekunder menggunakan Bus Rapid Transit (BRT) listrik, dan koridor tersier menggunakan kendaraan listrik otonom (Autonomous EV), sepeda, dan bus feeder,” kata Wicaksono.
Pemimpin Tim Penyusun Rencana Induk sistem transportasi cerdas di IKN sekaligus Wakil Presiden ITS Indonesia Resdiansyah mengungkapkan, bahwa sudah mengajukan delapan sistem ITS untuk IKN yakni Advanced Traffic Management Systems (ATMS), Advanced Public Transportation System (APTS), Incident Management System (IMS), Electronic Payment System
(APS), Advanced Traveller Information System (ATIS), Advanced Parking Management System (APMS), Commercial Vehicle Operation System (CVOS), dan Autonomous Driving System
(ADS).
Akan tetapi, menurut Resdiansyah, tidak semua teknologi transportasi cerdas yang diajukan bisa diadopsi sepenuhnya di IKN. Terdapat beberapa hambatan dalam penerapan ITS mulai dari kondisi geografis, perencanaan infrastruktur, hingga sumber daya manusia dan perubahan perilaku mengemudi.
“Tantangannya tidak mudah tetapi tidak ada yang sulit, ini hanya menjadi tantangan yang cukup serius terutama sumber daya manusianya,” ungkapnya.
Dengan mempertimbangkan target dan tantangan yang ada, sistem pengendali lalu lintas cerdas direncanakan akan menjadi teknologi ITS pertama yang dikembangkan di IKN khususnya
di Kawasan Inti Pusat Pemerintahan (KIPP).
“Kita akan melompat ke generasi ke-4 (teknologi pengendali lalu lintas) di awal karena simpul lalu lintas masih di bawah 100 dan segera kita akan menuju ke digital twin traffic controller yang berbasis artificial intelligence. Di sini machine learning akan digunakan untuk memprediksi seluruh lalu lintas yang ada di IKN dan akan terintegrasi satu sama lain,” jelasnya.
Digital twin, jelas Resdiansyah adalah teknologi yang memanfaatkan teknologi sensing dengan kecerdasan buatan yang dipasang di seluruh IKN untuk mengumpulkan data.
Kemudian data yang telah dikumpulkan akan disimulasikan sehingga bisa dilakukan modelling untuk mengefisiensikan setiap detik lalu lintas di IKN
