Algoritma Buta Jalan, Ikut Google Maps, Nyasar !

Daftar Isi

Sore itu, Yudi, seorang pemudik asal Jogja, berniat masuk tol menuju Surabaya. Saat membaca Google Maps, alur yang ditunjukkan justru membawanya melewati samping Candi Sambisari hingga masuk ke jalan tanah persawahan. 

Kejadian yang menimpa Yudi, juga dialami oleh ratusan pengendara roda empat di di area Gerbang Tol (GT) Purwomartani. 

Apa yang sebenarnya terjadi, benarkah ini murni kesalahan pengguna yang kurang bijak membaca peta? 

Simak editorial kali ini, sambil sruput kopi tanpa gula, karena kita akan membedah sisi lain lewat perspektif bagaimana GMaps menerapkan Algoritma untuk merekomendasikan sebuah rute untuk pengguna. 

*********

Syahdan, ratusan mobil pemudik, dengan niat balik ke kampung halaman atau tujuan balik ke perantauan justru tersesat ke jalan persawahan dan perkampungan warga.

Kejadian ratusan kendaraan di area Gerbang Tol (GT) Purwomartani saat arus balik adalah kisah klasik di era digital - di mana kerja algoritma- yang berbenturan dengan fakta di lapangan.

Salah seorang programer,  Aji Wahyu Sasmita, mengatakan pada prinsipnya Algoritma Google Maps bekerja dengan memetaakan kondisi jalan, jumlah pengendara dan potensi penumpukan pengendara. 

Pada kejadian pengendara nyasar, lanjut Aji, hal itu bukan karena eror pada sistem, melainkan kesalahan pengguna saat mengintepretasikan petunjuk arah pada peta. 

"Ketika Google Maps memberikan rujukan rute, pada saat yang sama juga memberikan alternatif jalur lain - biasanya di tandai - dengan perbandingan lama waktu tempuh" ujarnya

Pria yang kerap memanfaatkan API Google Maps ini menjelaskan Google memantau kecepatan pergerakan dari jutaan perangkat Android/iOS secara real-time. Jika banyak titik berhenti di satu ruas, Google menandainya sebagai "macet" (warna merah).  

Sistem ini, lanjut Aji, mengadopsi Algoritma Dijkstra yang merujuk pada metode berbasis greedy untuk menemukan jalur terpendek dari satu simpul sumber ke semua simpul lainnya dalam graf berbobot, asalkan semua bobot tepi bernilai non-negatif.

Algoritma ini beroperasi dengan memperbarui jarak terpendek secara bertahap, menjamin rute paling efisien dengan memilih simpul terdekat yang belum dikunjungi pada setiap iterasi. Pada sejumlah kasus pengendara yang tersasar akibat Google Maps bisa di pahami sebagai anomali sebuah sistem bekerja.  

Pemilik Pseudonim, Aji Somplax yang berprofesi sebagai IT Support sebuah Perusahaan Otobus Terkemuka di Indonesia ini menyebut fenomena anomali kemacetan di Gerbang Tol Purwomartani -secara teknis-  bukan sebuah "error" dalam arti kerusakan sistem (bug), melainkan sebuah kegagalan adaptasi model terhadap anomali data ekstrem.

Dalam dunia data sains, lanjutnya, kejadian ini kerap disebut "Out-of-Distribution" (OOD) yang menyebabkan predictive modeling Google Maps "stuck" saat menghadapi arus mudik/balik yang tidak biasa. Artinya masalah pada "Data Historis" tidak selaras dengan "Realitas Anomali" saat terjadi lonjakan arus mudik 

Saat terjadi arus balik, volume kendaraan meningkat hingga 300-500%, sehingga model prediktif mencoba "menyelamatkan" waktu tempuh -pengendara- dengan cara mengalihkan beban kendaraan dari jalan poros utama ke jalur alternatif (jalan desa) 

Algoritma Google memakai model pembelajaran mesin (Machine Learning) yang dilatih berdasarkan perilaku lalu lintas bertahun-tahun, namun mesin pembelajar "belum" dibekali instrumen data historis terbaru, serta kemungkinan "Feedback Loop". 

"Penyebab lain pada sistem digital yang menutut kecepatan data, akurasi dan pengambilan keputusan cepat terkendala oleh ada jeda waktu (latency), akibat keterlambatan merespon inilah yang mengakibatkan ratusan mobil melintasi jalan desa selebar 3 meter secara bersamaan" ujarnya

******

Pada kasus Purwomartani, -secara spesifik- bisa di akibatkan karena lokasi itu merupakan titik baru. Artinya kapasitas tampung, lebar jalan akses, dan status operasional fungsional, mungkin - belum sepenuhnya - terindeks dengan bobot "beban risiko tinggi" dalam algoritma.

Akhir kata, fenomena GPS Nyasar ini bukan hal yang baru, sebab sebuah sistem yang bekerja presisi, ternyata juga harus di sikapi secara bijak oleh pengguna. 

Sebab, menghadapi situasi di mana "algoritma beradu dengan realita," pengendara perlu mengubah pola pikir pengambil keputusan berbasis situasi - alih alih hanya menyerahkan nasib saat berkendara- kepada sebuah algoritma. Mari kita bijak saat berkendara

Editorial | Arah Perubahan