CTI Summit 2017 Bagaimana Machine Learning Membantu Industri Transportasi Online?

Bagaimana Machine Learning Membantu Industri Transportasi Online?

Teknologi telah mengubah wajah banyak sektor industri. Salah satunya industri transportasi.

Kemunculan berbagai startup yang menghadirkan layanan pemesanan kendaraan lewat aplikasi online mampu mengguncang model bisnis perusahaan transportasi yang sudah lebih lama berdiri. Dengan aneka kemudahan dan daya saing yang ditawarkan, penyedia aplikasi transportasi online ternyata lebih disukai masyarakat, khususnya di era digital sekarang.

Salah satu pemain terbesar di industri transportasi online di kawasan Asia Tenggara adalah Grab, perusahaan rintisan yang “baru” berdiri pada tahun 2012. Grab lahir dari keresahan Anthony Tan, yang menemukan banyak keluhan tentang buruknya kondisi taksi di Malaysia, negara kelahirannya.

Anthony Tan pun berinisiatif membuat aplikasi pemesanan taksi yang lebih cepat, aman, dan nyaman, serta menguntungkan bagi penumpang dan pengemudi yang diberi nama MyTeksi. Aplikasi yang kemudian berganti nama menjadi Grab (dahulu GrabTaxi) ini pun sukses besar di Malaysia.

Dalam waktu lima tahun, Grab pun terus melebarkan sayap ke negara-negara lainnya di Asia Tenggara, seperti Indonesia, Singapura, Filipina, Thailand, dan Vietnam, serta menambah jenis layanan, antara lain GrabBike (ojek motor), GrabCar (pemesanan mobil sewaan), GrabExpress (jasa kurir), GrabFood (jasa pengantaran makanan), dan GrabHitch (jasa tumpangan/nebeng).

Saat ini Grab memiliki lebih dari 630 ribu pengemudi di enam negara dan melayani lebih dari 1,5 miliar pemesanan setiap hari.

Adopsi Teknologi Demi Kepuasan Pengguna

Aplikasi Grab pada dasarnya berfungsi untuk mempertemukan antara pengguna (calon penumpang) dan pengemudi kendaraan (mobil, ojek, taksi) untuk pergi ke tempat tujuan.

Seiring pertumbuhan jumlah pengguna dan pengemudi, Grab menghadapi tantangan dalam menyajikan pengalaman pengguna (user experience) yang cepat, andal, dan memuaskan. Grab harus dapat “menjodohkan” calon penumpang dan pengemudi secara cerdas agar calon penumpang bisa mendapat kendaraan hanya dalam hitungan detik sejak ia menekan tombol “Order”. Grab juga harus dapat memformulasikan biaya perjalanan yang tepat secara real-time.

Untuk itulah, Grab memanfaatkan teknologi machine learning yang mampu mempelajari bermacam parameter, mulai dari profil dan kebiasaan penumpang/pengemudi, waktu pemesanan, kondisi cuaca dan lalu lintas, metode pembayaran (tunai/kartu kredit), sampai banyaknya permintaan dibanding ketersediaan pengemudi.

Di awal-awal operasionalnya, Grab masih menggunakan metode penentuan tarif secara konvensional. “Kami mematok tarif yang sudah ditentukan sebelumnya dan penumpang bisa menambahkan tips kepada pengemudi [jika bersedia]. Akibatnya, pengemudi hanya mau mengambil pesanan yang ditambahi tips,” ujar Ditesh Gathani (Director of Engineering, Grab) seperti dilansir Mashable. “Ini membuat para penumpang kesal,” imbuhnya.

Berbekal machine learning, Grab dapat menentukan tarif secara lebih cerdas dan memuaskan bagi kedua pihak, penumpang dan pengemudi. Sistem bisa mengetahui lokasi setiap pengemudi di sebuah area, mengukur kedekatan jarak dan waktu tempuh dengan calon penumpang, dan memperkirakan seberapa besar kemungkinan pengemudi menerima suatu pesanan.

Selain itu, sistem juga bisa mengenali siapa saja pengguna dan pengemudi yang paling sering membatalkan pesanan. Sebagai konsekuensi, sistem akan memberi “hukuman” dengan cara memperkecil kemungkinan mereka memperoleh kendaraan atau pesanan. “Pembatalan [pesanan] berdampak sangat negatif pada ekosistem,” Gathani beralasan.

Dengan demikian, sistem Grab mampu menawarkan suatu pesanan kepada sekelompok kecil pengemudi tertentu yang paling mungkin menerima pesanan tersebut. Hasilnya, pesanan lebih cepat dilayani, tingkat pembatalan pesanan makin rendah, dan kepuasan pelanggan kian meningkat.

Ingin tahu lebih lanjut mengenai cara Grab memanfaatkan machine learning dalam bisnisnya? Jangan lewatkan paparan dari Ridzki Kramadibrata (Managing Director, Grab Indonesia) dan pembicara-pembicara ahli lainnya dalam acara CTI IT Infrastructure Summit 2017, Rabu, 8 Maret 2017. Segera daftarkan diri Anda lewat alamat ini.