Penerapan dan Relevansi Machine Learning untuk Pembuatan Kebijakan Publik di Indonesia
Transformasi Pengambilan Keputusan di Pemerintahan Indonesia
Indonesia, sebagai negara berkembang dengan jumlah penduduk besar dan keragaman tantangan sosial mulai dari kesehatan publik, pendidikan, hingga penanggulangan bencana alam sangat membutuhkan cara baru dan lebih canggih dalam pembuatan serta evaluasi kebijakan.
Machine learning (ML), sebagaimana dijelaskan dalam jurnal terbaru, dapat menjadi game changer di Indonesia melalui beberapa hal berikut:
- Pengolahan Data Besar: Banyak lembaga pemerintah di Indonesia kini mengumpulkan data dalam jumlah besar (contoh: data BPJS, Dukcapil, Kemenkes), namun pemanfaatannya sering terkendala oleh metode manual yang lambat dan rawan bias. ML memungkinkan data analyzed secara otomatis, lebih cepat, dan bisa menemukan pola “tersembunyi” untuk pengambilan keputusan yang objektif.
- Prediksi dan Respons Real-Time: Misal dalam pengendalian wabah, ML dapat digunakan untuk memprediksi kenaikan kasus penyakit berbasis data laporan RS dan lingkungan, sehingga intervensi (seperti distribusi vaksin atau kebutuhan oksigen) bisa dilakukan jauh lebih responsif.
- Simulasi Kebijakan: Dengan ML, pemerintah pusat hingga daerah bisa mensimulasikan dampak suatu kebijakan seperti program bansos, subsidi, atau aturan pembelajaran tatap muka sebelum diterapkan luas. Ini sangat bermanfaat dalam konteks Indonesia yang sangat beragam, sehingga kebijakan bisa disesuaikan dengan kondisi lokal.
- Pengawasan dan Feedback Dinamis: Evaluasi kebijakan tak lagi harus menunggu laporan triwulan/tahunan. ML memungkinkan evaluasi dan penyesuaian kebijakan secara harian dengan mengacu pada data terbaru; contohnya dalam kontrol inflasi, penyaluran pupuk subsidi, atau efektivitas program kampanye kesehatan masyarakat.
Sektor-Sektor yang Sangat Membutuhkan ML di Indonesia
- Kesehatan: Prediksi persebaran penyakit seperti DBD, TBC, atau COVID-19, mengoptimalkan distribusi bed rumah sakit, dan alokasi vaksin.
- Pendidikan: Analisis kesenjangan pembelajaran, deteksi dini siswa berisiko putus sekolah berdasarkan data Dapodik.
- Ekonomi: Deteksi fraud pada bantuan sosial, pengawasan pasar digital dan fintech, serta analisis UMKM menggunakan big data.
- Penanggulangan Bencana: Prediksi banjir, longsor, gempa, serta sistem peringatan dini dengan integrasi data lingkungan dan historis bencana nasional.
- Keadilan Sosial: Mengurangi bias dalam penentuan penerima bantuan, seleksi CPNS berbasis merit, hingga prediksi potensi residivisme pidana.
Tantangan Implementasi di Indonesia
- Keterbatasan Infrastruktur dan SDM: Tidak semua instansi memiliki sumber daya manusia yang memahami teknologi ML dan infrastruktur TI memadai.
- Isu Privasi dan Etika: Dengan UU PDP mulai berlaku, pengolahan data untuk ML di pemerintahan dituntut transparan dan menjaga data pribadi warga.
- Integrasi Data Sektoral: Data terfragmentasi lintas kementerian/lembaga, menyulitkan integrasi untuk analisa komprehensif.
- Keterbatasan Legal dan Regulasi: Regulasi khusus mengenai AI dan ML dalam pengambilan kebijakan masih perlu dikembangkan, terutama untuk menjamin akuntabilitas.
Rekomendasi Aksi untuk Pemerintah Indonesia
- Prioritaskan investasi pada pelatihan SDM dan infrastruktur data.
- Kembangkan regulasi jelas tentang penggunaan ML dan AI dalam kebijakan publik.
- Bangun kolaborasi dengan perguruan tinggi, startup, dan komunitas teknologi Indonesia untuk akselerasi adopsi.
- Mulai dari pilot project di area strategis (seperti DKI Jakarta, Jawa Barat, atau provinsi rawan bencana) sebagai role model nasional.
Machine learning sangat relevan dan potensial untuk membantu Indonesia menghadapi tantangan pembuatan serta evaluasi kebijakan publik yang semakin kompleks dan dinamis. Dengan implementasi yang tepat termasuk kepastian privasi, penguatan SDM, dan integrasi data ML dapat menjadi fondasi dalam membawa tata kelola pemerintahan menuju era yang lebih adaptif, transparan, dan berbasis bukti ilmiah
Sumber:
Fahmi et al. (2024). Pemodelan Machine Learning: Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan PPKM Menggunakan Data Twitter. Jurnal Sistem Cerdas, 5(1), 12-20.
https://doi.org/10.37396/jsc.v5i1.191
- Ardras & Voutama (2025). Pemanfaatan Machine Learning dalam Menganalisis Sentimen Terhadap Program TAPERA di Platform Digital X. Jurnal Malcom, 5(2).
https://doi.org/10.57152/malcom.v5i2.1801 - Fajar Maula Hidayat & Hafidz Sanjaya (2025). Analisis Sentimen Publik Terhadap Penjualan iPhone 16 dan Kebijakan TKDN di Indonesia. INFOTECH Journal, 11(1), 74–80.
https://doi.org/10.31949/infotech.v11i1.13159 - Rokhmawati & Aziz (2023). Pemanfaatan Machine Learning dalam Analisis Risiko Pengangguran: Studi Kasus Kabupaten Pekalongan. Prosiding Semnas OffStat.
https://prosiding.stis.ac.id/index.php/semnasoffstat/article/download/2222/591/ - Suryanto (2023). Tantangan Kecerdasan Buatan Dalam Implikasi Kebijakan Pemerintah Indonesia. Jurnal GG, 2023.
https://jurnal.stialan.ac.id/index.php/gg/article/download/889/562 - Nugroho et al. (2023). Pemanfaatan Kecerdasan Buatan dalam Siklus Kebijakan Publik: Antara Peluang dan Tantangan. SEMNASSA 2023.
https://ojs.amikomsolo.ac.id/index.php/semnasa/article/download/129/6/1028 - Prasetyo et al. (2024). Penerapan Machine Learning dalam Prediksi Tingkat Pengangguran di Indonesia. Jurnal JOISM.
https://devjurnal.amikom.ac.id/index.php/joism/article/download/1136/401 - Hidayat & Santoso (2024). Implementasi Metode Machine Learning dalam Penentuan Sistem Pusat Wilayah Perkotaan. Jurnal Tata Loka.
https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/tataloka/article/view/16876/0 - Putra & Yuliana (2023). Efektivitas Layanan Keuangan Berbasis Machine Learning dan Kebijakan Makroprudensial. Jurnal PFE.
https://journal.ukrim.ac.id/index.php/PFE/article/download/295/229/815 - Wibowo & Kusuma (2025). Komparasi Algoritma Random Forest, Naïve Bayes, dan SVM pada Analisis Persepsi Publik terhadap Kebijakan. Jurnal Teknokompak, 2025.
https://publikasi.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/122