Oleh : Yogie Oktavianus Sihombing, S.T.
Pranata Komputer Ahli Pertama pada Kantor Regional VIII Badan Kepegawaian Negara
Pendahuluan
Di era revolusi industri 4.0 sekarang, masyarakat Indonesia tidak lepas dari dinamika perkembangan teknologi (Stiegler, 1998). Sebagian besar penduduk di Indonesia telah melek dengan teknologi digital dan penetrasi internet pun meningkat. Pada januari 2020, dari total populasi 272.1 juta penduduk Indonesia, diantaranya 175.4 juta (64%) merupakan pengguna internet, 338 juta (124%) mempunyai telepon genggam, dan 160 juta (59%) aktif di media sosial (We Are Social & Hootsuite, 2020).
Dari jumlah pengguna internet yang besar dan masyarakat Indonesia semakin cakap teknologi, berakibat data digital semakin banyak dan variatif (CIPG, 2018), membuat dua pilar teknologi semakin berkembang di Indonesia: big data dan artificial intelligence (AI).
Big data dan artificial intelligence mempengaruhi aspek pertimbangan teoritis dan praktis dari pengambilan keputusan sektor publik (Pencheva et al, 2018). Melalui teknologi big data juga, tren pemanfaatan data dan informasi mengubah konsep tradisional dengan memberikan kesempatan mengembangkan model baru dari berbagai sektor dengan konsep teknologi digital, termasuk dari sektor pemerintahan (Sarker et al., 2018). Dengan kata lain, big data dan artificial intelligence memiliki potensi dalam pengambilan keputusan dan kebijakan di pemerintahan.
Berdasarkan penjelasan diatas, ditambah dengan dua regulasi yang telah ditetapkan: Peraturan Presiden Nomor 95 Tahun 2018 tentang Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) dan Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia, menegaskan bahwa pemerintah Indonesia serius dalam penerapan teknologi big data dan artificial intelligence untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Dibuktikan juga melalui UN Government Survey 2020, Indonesia naik ke peringkat ke-88 dari sebelumnya berada diperingkat ke-107 pada tahun 2018 dalam penerapan SPBE (Humas Menpanrb, 2020).
Badan Kepegawaian Negara (BKN) kini menerapkan konsep big data dan artificial intelligence dalam pengembangan Computer Assisted Test (CAT), Sistem Aplikasi Pelayanan Kepegawaian (SAPK) dan Sistem Informasi ASN (SIASN). Pengadopsian big data juga terlihat dari program pemutakhiran data ASN secara mandiri yang akan dilakukan pada Juli 2021 melalui SIASN. SIASN akan menjadi media satu data ASN seluruh Indonesia (Badan Kepegawaian Negara, 2021c). Sedangkan bentuk adopsi artificial intelligence dapat dilihat pada fitur face recognition yang baru diterapkan pada ujian CAT Sekolah Kedinasan tahun 2021 (Badan Kepegawaian Negara, 2021a). Dengan mengadopsi dua teknologi tersebut akan memberikan manfaat pada BKN dimasa depan.
Pembahasan
Manfaat Big Data & AI terhadap Sektor Pemerintahan
Big data dan artificial intelligence (AI) memiliki manfaat dalam siklus kebijakan, khususnya sektor pemerintahan. Ada tiga tahapan manfaat big data dan AI pada siklus kebijakan yakni (Pencheva et al., 2018): 1. Penetapan Agenda & Formulasi Kebijakan. Dalam tahapan ini manfaat big data dan artificial intelligence yakni meningkatkan akurasi, efisiensi, dan kecepatan proses data menggunakan metode big data analytics dalam hal analisis dan prediksi preferensi terhadap pengambilan keputusan. Data dan informasi transparan dan akuntabel sehingga meningkatkan kepercayaan public; 2. Implementasi Kebijakan. Manfaat big data dan artificial intelligence pada tahapan ini adalah penghematan anggaran dan meningkatkan produktivitas kinerja pegawai, mencegah tindak penipuan, meningkatnya kualitas pelayanan publik dan pengambilan keputusan yang lebih efektif dan efisien; 3. Riset & Evaluasi Kebijakan. Pada tahapan siklus yang terakhir, big data dan artificial intelligence memberikan manfaat dalam hal meningkatnya kemampuan an
alisis suatu kebijakan. Dengan metode big data analytics, proses evaluasi kebijakan akan terjadi secara real-time dan berkelanjutan, hingga pada akhirnya muncul pertimbangan kebijakan baru yang lebih efektif dan efisien dan berdampak pada peningkatan kinerja organisasi, Untuk memperjelas manfaat big data terhadap siklus kebijakan dapat dilihat pada Gambar 2.
Perlu diperhatikan juga kesiapan SDM yang terampil, karena saat ini belum banyak yang menguasi tentang metode big data analytics dan pengetahuan artificial intelliegence. Diperlukan kolaborasi antara sektor pemerintahan, sektor akedemis dan sektor bisnis dalam menciptakan SDM yang andal dan kompeten (CIPG, 2018).
Penerapan Teknologi Big Data & AI di BKN
Dalam konteks penerapan big data, BKN secara bertahap membangun program Satu Data ASN melalui SIASN. Berdasarkan amanat Undang-Undang Nomor 5 Tahun 2014, peran BKN mendukung terciptanya Satu Data ASN, antara lain dari segi pembinaan adalah pelaksanaan Satu Data ASN pada area kebijakan teknologi informasi dan komunikasi (TIK). Dari segi penyelenggaraan mengatur tentang data profil dan statistik ASN. Dari segi pengelolaan, mengatur peremajaan data. Dari segi pengawasan dan pengendalian, mengatur analisis anomali data (Badan Kepegawaian Negara, 2020). Yang terbaru adalah akan dilaksanakannya pemutakhiran data mandiri ASN di seluruh Indonesia melalui aplikasi MySAPK dan SIASN pada Juli 2021 mendatang. Sasaran dari pemutakhiran data mandiri ASN ada dua aspek, yaitu mewujudkan data kepegawaian yang akurat, terkini, terpadu, berkualitas baik sehingga dapat menciptakan interoperabilitas data ASN dan meningkatkan kualitas dan integritas data dalam rangka mendukung terwujudnya Satu Data ASN dan kebijakan pemerintah di
bidang manajemen ASN (Paryono, 2021). Dengan adanya Satu Data ASN, proses analisis data jauh lebih cepat dan akurat karena telah terintegrasi hanya dalam satu basis data dan juga menjadi preferensi pengambilan kebijakan dari sisi manajemen ASN.
Dalam konteks penerapan artificial intelligence, fitur face recognition perdana dilakukan pada ujian CAT sekolah kedinasan tahun 2021. Fitur ini berfungsi sebagai validitas peserta ujian, cara kerjanya dengan mencocokkan antara wajah peserta dengan data pendaftaran peserta. Fungsinya adalah menghindari praktik percaloan (Badan Kepegawaian Negara, 2021a). Face recognition dikategorikan kecerdasan buatan karena umumnya menggunakan algoritma deep learning (Shapley, 2019).
BKN saat ini memfokuskan pada integrasi sistem seleksi ASN guna meningkatkan pelayanan kepegawaian, kepercayaan publik dan menjaring SDM berkualitas yakni mengombinasikan big data & artificial intelligence. BKN telah berkolaborasi dengan Institut Teknologi Bandung (ITB) dalam pengembangan sistem seleksi ASN. Deputi Bidang Sistem Informasi Kepegawaian BKN, Suharmen, mengharapkan pengembangan teknologi CAT BKN ke depannya akan bisa mendeteksi potensi radikalisme dari peserta ujian seleksi calon ASN dan pelaksanaan ujian pun kelak dapat dilakukan secara full online, artinya peserta yang berada diluar negeri pun dapat mengikuti ujian, sehingga mengoptimalkan penjaringan para talenta ASN terbaik Indonesia (Badan Kepegawaian Negara, 2021b).
Penutup
Tulisan ini dimaksudkan untuk menganalisa manfaat penerapan teknologi big data dan artificial intelligence di internal BKN dimasa depan. BKN akan terus berinovasi dengan sinergi big data dan artificial intelligence. Jika Satu Data ASN telah berjalan tanpa kendala, dan dikolaborasikan dengan pengetahuan mengenai kecerdasan buatan, bukan hal yang tidak mungkin, kedepannya transformasi manajemen ASN secara menyeluruh di BKN dan dapat memberikan beberapa manfaat, antara lain : 1. Pengambilan keputusan terkait manajemen ASN lebih cepat dan akurat, contohnya terkait proses pengurusan administrasi kenaikan pangkat dilakukan melalui sistem secara otomatis dengan bantuan mesin sehingga kinerja lebih efektif dan efisien; 2. Munculnya profesi data analis, data scientist, dan data engineer di lingkungan BKN, sebagai profesi yang melakukan pengelolaan, pengolahan dan analisis Satu Data ASN secara spesifik; 3. Peningkatan kompetensi pegawai, karena pegawai akan dihadapkan dengan teknologi yang lebih canggih, sehingga pegaw
ai akan mempelajari secara mandiri maupun melalui pelatihan yang diadakan di internal BKN; 4. Menimbulkan beragam pertimbangan kebijakan, proses evaluasi data dan informasi secara real-time dan berkelanjutan, memunculkan beragam pertimbangan kebijakan yang lebih inovatif untuk kemajuan organisasi.
