Pernahkah kamu bertanya-tanya bagaimana Google Maps bisa tahu jalan mana yang paling cepat untuk ditempuh? Ketika kamu membuka aplikasi Google Maps dan memilih tujuan, Google Maps langsung menampilkan beberapa rute lengkap dengan estimasi waktu tempuh. Beberapa di antaranya diberi label “Jalur tercepat” atau “Fastest route”. Tapi dari mana sebenarnya aplikasi ini tahu jalan mana yang tercepat?

Data di Balik Google Maps

Sebelum bisa menghitung rute tercepat, Google Maps perlu mengetahui dua hal penting, yaitu peta jalan yang akurat dan kondisi lalu lintas secara real-time. Untuk mendapatkan informasi ini, Google menggunakan berbagai sumber data:

  1. Citra satelit dan data peta dari mitra lokal.

Google menggabungkan data dari lembaga pemetaan nasional, pemerintah daerah, dan kontributor global seperti OpenStreetMap (https://www.openstreetmap.org). Data ini memastikan bahwa setiap jalan, tikungan, dan batas wilayah terekam dengan akurat.

  1. Data dari pengguna (crowdsourcing).

Setiap kali seseorang menggunakan Google Maps untuk navigasi, perangkat mereka mengirimkan data anonim tentang kecepatan dan lokasi. Jika ribuan pengguna di suatu jalan bergerak lambat, sistem dapat mendeteksi bahwa sedang terjadi kemacetan.

  1. Sensor lalu lintas dan mitra transportasi.

Di beberapa kota besar, Google juga bekerja sama dengan pihak ketiga seperti operator transportasi, pengelola jalan tol, dan lembaga lalu lintas untuk mendapatkan data real-time.

Dengan kombinasi semua sumber data ini, Google memiliki gambaran yang sangat rinci tentang kondisi jalan di seluruh dunia.

Sumber: https://www.maptive.com/shortest-route-google-maps/

Algoritma di Balik Jalur Tercepat

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah menentukan rute optimal. Di sinilah algoritma berperan. Google Maps menggunakan pendekatan yang dikenal dengan nama Graph Theory, yaitu konsep matematika yang memodelkan jalan sebagai jaringan titik (node) dan garis penghubung (edge).

Setiap titik mewakili lokasi (seperti persimpangan atau titik GPS), dan setiap garis memiliki “bobot” yang merepresentasikan jarak atau waktu tempuh. Tugas algoritma adalah mencari jalur dengan bobot total paling kecil dari titik awal ke titik tujuan.

Beberapa algoritma yang berperan di balik sistem ini antara lain:

  1. Dijkstra’s Algorithm: mencari jalur terpendek dengan menghitung semua kemungkinan rute.
  2. A* (A-star) Algorithm: versi lebih efisien dari Dijkstra yang memperkirakan jarak tersisa berdasarkan posisi geografis.
  3. Machine Learning Models: memprediksi kecepatan lalu lintas di masa depan berdasarkan data historis.

Google tidak hanya menghitung jarak fisik, tetapi juga memperhitungkan waktu, pola lalu lintas, lampu merah, dan kondisi jalan. Misalnya, sistem tahu bahwa pada Senin pagi pukul 7, jalan tol menuju pusat kota biasanya macet, jadi rute alternatif mungkin justru lebih cepat.

AI yang Belajar dari Perilaku Pengguna

Salah satu alasan mengapa Google Maps semakin akurat adalah karena sistemnya terus belajar dari perilaku pengguna. Ketika banyak pengguna memilih jalur tertentu yang berbeda dari rekomendasi awal, sistem akan mengevaluasi ulang dan memperbarui modelnya.

AI di balik Google Maps menggunakan prediksi berbasis waktu dan konteks. Artinya, rute yang direkomendasikan pukul 8 pagi bisa berbeda dari pukul 10 malam. Sistem juga bisa memperkirakan penundaan berdasarkan cuaca, kecelakaan, atau acara besar di kota.

Selain itu, Google menggunakan teknologi Reinforcement Learning, yaitu pendekatan di mana algoritma belajar dengan mencoba berbagai keputusan dan menilai hasilnya. Jika rute tertentu terbukti lebih cepat, sistem “belajar” bahwa jalur tersebut lebih efisien dalam konteks serupa di masa depan.

 

Dampak di Dunia Nyata

Teknologi di balik Google Maps telah merevolusi cara kita bepergian. Bagi pengguna, manfaatnya jelas: waktu tempuh yang lebih efisien dan kemudahan bernavigasi di tempat asing. Bagi kota, data dari Google Maps membantu dalam perencanaan transportasi, mengidentifikasi titik kemacetan, dan bahkan mendukung penelitian tentang mobilitas perkotaan.

Bahkan di sektor bisnis, layanan pengantaran makanan dan logistik mengandalkan API dari Google Maps untuk menentukan rute optimal dan memperkirakan waktu tiba pelanggan dengan akurat.

 

Penutup

Di balik tampilan sederhana peta digital, Google Maps menyembunyikan sistem yang sangat kompleks — gabungan antara data real-time, teori graf, algoritma canggih, dan kecerdasan buatan. Setiap kali kita menekan tombol “Mulai”, jutaan kalkulasi terjadi dalam hitungan detik untuk memastikan kita tiba di tujuan secepat mungkin.

Jadi, lain kali saat Google Maps menyarankan jalan alternatif, mungkin sebaiknya kamu mempertimbangkannya. Bisa jadi, di balik rekomendasi itu ada ribuan komputer yang bekerja keras agar kamu tidak terjebak macet.

Penulis 

Muhammad Alfhi Saputra, S.Kom., M.Kom. – FDP Scholar 

Referensi

  1. Brindle, B. (2023). How does Google Maps predict traffic? HowStuffWorks. https://electronics.howstuffworks.com/how-does-google-maps-predict-traffic.htm
  2. Google. (2020). Google Maps 101: How AI helps predict traffic and determine routes. https://blog.google/products/maps/google-maps-101-how-ai-helps-predict-traffic-and-determine-routes/
  3. Stenovec, T. (2015, November 13). How Google Maps knows about traffic. Business Insider. https://www.businessinsider.com/how-google-maps-knows-about-traffic-2015-11