Seiring dengan meningkatnya popularitas sepeda motor listrik, tantangan infrastruktur untuk mendukung kendaraan ramah lingkungan ini semakin terasa. Penelitian terbaru dari tim peneliti Institut Teknologi Kalimantan berfokus pada strategi optimisasi lokasi stasiun penukaran baterai di Provinsi DKI Jakarta.
Penelitian ini menggabungkan dua pendekatan utama, yaitu simulasi Monte Carlo untuk memprediksi jumlah sepeda motor listrik dan metode integer programming untuk menentukan lokasi optimal stasiun penukaran baterai. Lokasi yang dipilih didasarkan pada berbagai faktor, termasuk biaya konstruksi, operasional, waktu tunggu pengguna, serta biaya perjalanan menuju stasiun. Penelitian ini juga mempertimbangkan karakter sosial-ekonomi masyarakat DKI Jakarta.
Tantangan Infrastruktur dan Solusi yang Diusulkan
Meskipun kendaraan listrik diharapkan menjadi solusi utama dalam mengurangi emisi karbon dan polusi udara, ketersediaan stasiun pengisian daya, termasuk stasiun penukaran baterai, menjadi tantangan. Jakarta Timur muncul sebagai wilayah dengan permintaan tertinggi untuk stasiun penukaran baterai, berdasarkan hasil simulasi Monte Carlo yang memprediksi tingkat penetrasi sepeda motor listrik di wilayah tersebut.
Dengan menggunakan pendekatan integer programming, tim peneliti berhasil menentukan lokasi optimal untuk 44 stasiun penukaran baterai di DKI Jakarta, yang terdiri dari 23 stasiun berukuran sedang dan 21 stasiun berukuran kecil. Stasiun-stasiun ini tersebar di berbagai kecamatan di DKI Jakarta untuk memastikan efisiensi dan kemudahan akses bagi para pengguna sepeda motor listrik.
Manfaat bagi Kebijakan Transportasi
Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pembuat kebijakan dalam merencanakan pembangunan infrastruktur yang mendukung adopsi kendaraan listrik, terutama di wilayah perkotaan. Dengan adanya distribusi stasiun penukaran baterai yang optimal, masyarakat diharapkan lebih nyaman beralih ke kendaraan listrik, sehingga dapat mempercepat transisi menuju mobilitas perkotaan yang lebih berkelanjutan.
Penelitian ini juga memberikan rekomendasi terkait investasi yang diperlukan untuk membangun infrastruktur tersebut, termasuk mempertimbangkan analisis sensitivitas terhadap berbagai skenario seperti peningkatan biaya investasi dan permintaan pengguna.