Permasalahan mobilitas perkotaan modern menuntut adanya Pendekatan Inovatif dan komprehensif untuk menciptakan sistem transportasi yang tidak hanya efisien dalam pergerakan orang dan barang, tetapi juga adaptif terhadap perubahan kondisi lingkungan dan permintaan pengguna. Konsep Transportasi Cerdas (Intelligent Transportation System atau ITS) telah menjadi kerangka kerja utama, namun keberhasilannya sangat bergantung pada kemampuan untuk mengintegrasikan teknologi terkini dan mengubah filosofi perencanaan kota. Esensi dari Pendekatan Inovatif ini adalah bergerak dari manajemen lalu lintas yang reaktif menjadi Pemodelan Transportasi yang prediktif dan real-time, sehingga mampu merespons setiap dinamika di jalan raya dengan cepat dan tepat.

Salah satu pilar Pendekatan Inovatif ini adalah integrasi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) dan big data untuk Pemodelan Transportasi. Berbeda dengan sistem lama yang mengandalkan data historis yang statis, Transportasi Cerdas menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis data real-time dari berbagai sumber, termasuk sensor di jalan, aplikasi navigasi, dan data pembayaran elektronik. Misalnya, di kota-kota besar di Asia, AI kini digunakan untuk memprediksi kemacetan 30 menit ke depan dengan akurasi 90%. Prediksi ini kemudian secara otomatis menyesuaikan durasi lampu lalu lintas dan mengoptimalkan rute angkutan umum. Hasilnya, efisiensi waktu tempuh rata-rata kendaraan umum meningkat hingga 15% sejak sistem ini diimplementasikan penuh pada Januari 2025.

Selain teknologi, Pendekatan Inovatif juga mencakup integrasi mobilitas sebagai layanan (Mobility as a Service atau MaaS). MaaS menggabungkan semua moda transportasi—mulai dari bus, kereta, ride-sharing, hingga sepeda sewa—ke dalam satu aplikasi tunggal. Tujuannya adalah untuk mengurangi ketergantungan pada kendaraan pribadi dan mendorong Generasi Mendatang untuk beralih ke pilihan transportasi yang lebih ramah lingkungan dan efisien. Dalam konteks Indonesia, Pemodelan Transportasi MaaS dapat diwujudkan melalui sistem e-ticketing terpadu antar moda seperti Transjakarta, MRT, dan KRL, yang semuanya dapat diakses melalui satu platform pembayaran digital yang berlaku di 10 kota metropolitan.

Tantangan utama dalam mewujudkan Transportasi Cerdas adalah Investasi Data dan kerja sama lintas sektor. Dibutuhkan sinergi antara Dinas Perhubungan, operator angkutan umum (BUMN atau swasta), dan bahkan pihak Kepolisian untuk berbagi data lalu lintas dan Keamanan Publik. Kepala Pusat Kajian Transportasi Universitas Indonesia, Dr. Budi Santoso, dalam Focus Group Discussion (FGD) pada 20 September 2025, menegaskan bahwa tanpa Pendekatan Inovatif kolaboratif yang didukung data, sistem transportasi akan tetap berjalan secara silo dan tidak adaptif. Oleh karena itu, investasi pada Pemodelan Transportasi cerdas dan Transportasi Cerdas adalah kunci untuk menjamin kota yang lebih lancar, efisien, dan siap menghadapi tantangan mobilitas masa depan.