Medan, 12 Agustus 2026 – Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB) Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara (UMSU) kembali menorehkan prestasi melalui Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) Tahun 2026. Tim yang terdiri atas mahasiswa Program Studi Manajemen dan Teknik Sipil berhasil memperoleh hibah pendanaan PKM Tahun 2026 pada bidang PKM-Video Gagasan Konstruktif (PKM-VGK).
Tim tersebut diketuai oleh Rajani dari Program Studi Manajemen, dengan anggota Mutia Nova Angreani, M. Anfasha Dipo, dan Yaltaqian Lisda dari Program Studi Manajemen, serta Winda Puspita dari Program Studi Teknik Sipil. Tim ini berada di bawah bimbingan Agus Sani, S.E., M.Sc.
Dalam PKM-VGK 2026, tim mengusung gagasan berjudul “AI-Driven Predictive Traffic Ecosystem: Sistem Prediksi Kemacetan Berbasis Artificial Intelligence untuk Mendukung Smart City Indonesia 2045” melalui sebuah inovasi yang diberi nama NEXATRAFFIC.
NEXATRAFFIC merupakan gagasan smart traffic ecosystem yang dikembangkan untuk menjawab permasalahan kemacetan dengan memanfaatkan Artificial Intelligence (AI), kamera atau sensor lalu lintas, pengolahan data secara real-time, serta platform digital yang saling terhubung.
Gagasan tersebut berangkat dari kondisi lalu lintas perkotaan yang sering kali membuat masyarakat baru mengetahui adanya kemacetan setelah kepadatan kendaraan terjadi. Melalui NEXATRAFFIC, tim mencoba menghadirkan pendekatan yang lebih prediktif, yaitu sistem yang tidak hanya memantau kondisi lalu lintas, tetapi juga mengolah data kendaraan untuk memperkirakan potensi penumpukan di ruas atau persimpangan berikutnya.
Dalam konsep yang dituangkan oleh tim, perangkat pemantauan lalu lintas yang berada pada persimpangan, seperti kamera atau sistem yang memiliki fungsi serupa ATCS (Area Traffic Control System), menjadi salah satu sumber data. Perangkat tersebut secara konsep dapat mendeteksi dan membaca mobilitas kendaraan yang melintas, termasuk jumlah kendaraan pada suatu ruas atau persimpangan.
Data yang diperoleh kemudian diteruskan ke dalam sistem NEXATRAFFIC untuk diproses dan dianalisis secara real-time. Sistem akan mengolah data tersebut untuk melihat kepadatan kendaraan dan pola mobilitas yang terjadi. Misalnya, ketika jumlah kendaraan pada suatu ruas terus meningkat, sistem dapat membaca kondisi tersebut sebagai indikator adanya kemungkinan penumpukan pada persimpangan berikutnya.
Data yang telah diproses selanjutnya dapat ditransformasikan menjadi informasi yang lebih mudah dipahami oleh pengguna melalui dashboard dan aplikasi NEXATRAFFIC. Melalui platform tersebut, pengguna dapat memperoleh gambaran mengenai kondisi lalu lintas, jumlah kendaraan, serta potensi kepadatan pada ruas jalan tertentu.
Dengan konsep tersebut, NEXATRAFFIC menghubungkan beberapa komponen dalam satu ekosistem, mulai dari perangkat pemantauan di jalan, pengumpulan data kendaraan, pengolahan data berbasis AI, sistem prediksi, hingga aplikasi pengguna.
Hal inilah yang menjadi pembeda utama gagasan NEXATRAFFIC. Sistem tidak hanya diarahkan untuk menunjukkan bahwa suatu jalan sedang mengalami kemacetan, tetapi juga mengolah data yang tersedia untuk memberikan informasi lebih awal mengenai kemungkinan terjadinya kepadatan.
Sebagai bagian dari PKM-VGK, gagasan tersebut akan dituangkan dalam bentuk video yang menggambarkan permasalahan lalu lintas yang terjadi dalam kehidupan masyarakat. Video kemudian membawa penonton melihat bagaimana teknologi NEXATRAFFIC bekerja, mulai dari kendaraan yang terdeteksi oleh sistem, data yang dikirimkan dan diproses, hingga informasi lalu lintas yang akhirnya dapat diterima oleh pengguna melalui aplikasi.
Melalui pendekatan visual tersebut, tim ingin menunjukkan bahwa teknologi dapat dimanfaatkan untuk mengubah data lalu lintas menjadi informasi yang lebih cepat, terintegrasi, dan dapat digunakan sebagai dasar dalam memprediksi kondisi jalan.
Kolaborasi antara mahasiswa Manajemen dan Teknik Sipil juga menjadi bagian dari proses pengembangan gagasan NEXATRAFFIC. Perpaduan perspektif manajemen, teknologi, dan transportasi diharapkan dapat menghasilkan gagasan yang tidak hanya melihat kemacetan sebagai persoalan teknis, tetapi juga sebagai persoalan mobilitas masyarakat yang membutuhkan solusi terintegrasi.
Keberhasilan memperoleh pendanaan PKM-VGK Tahun 2026 menjadi kesempatan bagi tim untuk mengembangkan gagasan tersebut lebih lanjut sekaligus menghasilkan karya yang dapat memperkenalkan pemanfaatan teknologi AI dalam bidang transportasi kepada masyarakat.
Melalui NEXATRAFFIC, tim berharap gagasan yang mereka tuangkan dapat menjadi salah satu kontribusi mahasiswa dalam mendorong smart mobility dan mendukung terwujudnya Smart City Indonesia 2045, khususnya melalui pemanfaatan data dan teknologi untuk menciptakan sistem lalu lintas yang lebih cerdas, adaptif, dan prediktif.
Selamat dan sukses kepada Rajani, Mutia Nova Angreani, M. Anfasha Dipo, Yaltaqian Lisda, dan Winda Puspita, serta dosen pembimbing Agus Sani, S.E., M.Sc. atas keberhasilan memperoleh hibah pendanaan Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) Tahun 2026 pada bidang PKM-Video Gagasan Konstruktif (PKM-VGK). Semoga NEXATRAFFIC dapat menjadi karya inovatif yang membawa nama baik UMSU serta memberikan kontribusi bagi perkembangan teknologi dan transportasi Indonesia.
