AI Indonesia Terhambat Data Silo, Ini Jalan Keluarnya

Bayangkan Anda memiliki mesin cuci pintar yang bisa mendeteksi jenis kain, tetapi ia hanya bisa bekerja optimal jika diberi satu jenis deterjen dari satu merek tertentu. Jika Anda mengganti merek, mesin itu kebingungan. Kondisi serupa sedang terjadi pada pengembangan kecerdasan buatan (AI/Artificial Intelligence) di Indonesia. Meskipun pemerintah dan swasta gencar menggaungkan akselerasi AI, ada hambatan besar yang jarang disorot: data silo. Data silo adalah kondisi di mana data tersimpan terpisah-pisah di berbagai instansi, perusahaan, atau platform, tanpa terhubung satu sama lain. Ibarat perpustakaan raksasa yang bukunya tersebar di ruangan terkunci, padahal untuk melatih AI yang cerdas, kita butuh akses ke semua buku itu sekaligus.

Mengapa Data Silo Menjadi Musuh Utama AI?

AI, khususnya machine learning (pembelajaran mesin), bekerja layaknya anak kecil yang belajar mengenali pola. Semakin banyak contoh yang ia lihat, semakin pintar ia membedakan mana yang benar dan salah. Jika data hanya tersimpan di satu kementerian, satu rumah sakit, atau satu e-commerce, maka AI hanya akan memahami sebagian kecil dari gambaran besar. Misalnya, untuk membuat sistem prediksi banjir yang akurat, kita butuh data curah hujan dari BMKG, data tinggi muka air dari Kementerian PUPR, data kepadatan penduduk dari BPS, dan data citra satelit dari LAPAN. Sayangnya, setiap lembaga ini menyimpan datanya sendiri-sendiri dengan format yang berbeda-beda. Akibatnya, AI yang dikembangkan hanya bisa memprediksi banjir di satu titik, bukan secara nasional.

Dampak nyata dari data silo ini adalah lambatnya inovasi dan pemborosan anggaran. Setiap instansi akhirnya membangun sistem AI sendiri-sendiri dengan biaya tinggi, tetapi hasilnya tumpang tindih dan tidak saling melengkapi. Padahal, jika data digabungkan, efisiensi bisa meningkat drastis. Sebuah penelitian dari McKinsey Global Institute menunjukkan bahwa negara yang berhasil mengintegrasikan data antar sektor dapat meningkatkan produktivitas ekonomi hingga 1,5-2% per tahun. Indonesia, dengan potensi ekonomi digital yang diperkirakan mencapai USD 130 miliar pada 2025, justru berisiko kehilangan momentum jika masalah ini tidak segera diatasi.

Solusi Teknis dan Kebijakan: Membuka Pintu Perpustakaan

Lantas, apa solusinya? Para ahli sepakat bahwa tidak ada satu jawaban tunggal. Diperlukan kombinasi antara solusi teknis dan kebijakan yang kuat. Dari sisi teknis, Indonesia bisa mengadopsi konsep data lake atau data mesh. Data lake adalah gudang data terpusat yang dapat menampung data mentah dari berbagai sumber dalam format apa pun. Sementara data mesh adalah pendekatan yang lebih terdesentralisasi, di mana setiap unit bisnis atau instansi tetap memiliki datanya, tetapi harus menyediakan API (Application Programming Interface/antarmuka pemrograman aplikasi) yang memungkinkan data tersebut diakses oleh pihak lain secara aman. Dengan cara ini, data tidak perlu dipindahkan secara fisik, tetapi bisa diakses secara real-time.

Namun, teknologi saja tidak cukup. Kunci utamanya adalah regulasi yang mendorong interoperabilitas data. Pemerintah perlu menerbitkan standar format data nasional yang wajib diikuti oleh semua instansi publik dan swasta. Selain itu, perlu ada insentif bagi perusahaan yang mau berbagi data non-sensitif untuk kepentingan publik. Misalnya, perusahaan telekomunikasi bisa berbagi data pergerakan penduduk untuk membantu penanganan kemacetan, tanpa harus membocorkan data pribadi pelanggan. Di sinilah peran data governance (tata kelola data) menjadi krusial. Kita butuh aturan yang jelas tentang siapa yang boleh mengakses data apa, untuk tujuan apa, dan dengan mekanisme pengamanan seperti apa.

“Kita tidak bisa membangun AI yang hebat jika data kita masih terpecah-pecah. Ini seperti membangun mobil balap dengan mesin yang kuat tetapi bensinnya harus dibeli dari pompa yang berbeda-beda setiap 10 kilometer,” kata Dr. Rudi Setiawan, pakar kebijakan teknologi dari Universitas Indonesia.

Langkah Nyata yang Sudah dan Harus Dilakukan

Kabar baiknya, pemerintah sudah mulai bergerak. Peluncuran Gerakan Nasional Literasi Digital dan pembentukan Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) adalah langkah awal untuk menciptakan ekosistem data yang lebih aman. Namun, yang lebih penting adalah percepatan implementasi SPBE (Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik) yang mengharuskan semua layanan publik terintegrasi secara digital. Sayangnya, hingga awal 2024, baru sekitar 30% instansi pemerintah yang benar-benar terhubung dalam satu platform data terpadu. Masih jauh dari target 100% pada 2025.

Untuk sektor swasta, kolaborasi antar platform juga mulai terlihat. Misalnya, beberapa bank besar telah membentuk konsorsium untuk berbagi data transaksi guna melatih model deteksi penipuan (fraud detection) yang lebih akurat. Hasilnya, tingkat keberhasilan deteksi penipuan naik dari 70% menjadi 92% hanya dalam enam bulan. Ini membuktikan bahwa berbagi data tidak hanya menguntungkan satu pihak, tetapi juga meningkatkan kepercayaan konsumen. Namun, konsorsium semacam ini masih jarang di sektor kesehatan, pendidikan, dan pertanian yang justru paling membutuhkan data terintegrasi.

Ke depan, Indonesia perlu membangun platform data nasional yang dikelola oleh lembaga independen, bukan di bawah kementerian tertentu, agar tidak terjadi konflik kepentingan. Platform ini harus menggunakan teknologi open source (sumber terbuka) dan standar internasional seperti FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) untuk data kesehatan, atau GTFS (General Transit Feed Specification) untuk data transportasi. Dengan standar yang sama, integrasi data akan jauh lebih mudah dan murah.

Kesimpulan: Waktunya Bergerak, Bukan Menunggu

Data silo adalah tantangan nyata yang menghambat akselerasi AI di Indonesia. Namun, ini bukan masalah yang tidak bisa diselesaikan. Dengan kombinasi teknologi data lake, regulasi yang mendorong interoperabilitas, dan kemauan politik untuk berbagi data, Indonesia bisa melompat ke era AI yang lebih maju. Investasi dalam infrastruktur data terintegrasi memang mahal, tetapi jauh lebih murah dibandingkan biaya yang harus ditanggung jika AI kita terus berjalan di tempat. Sudah saatnya kita membuka pintu-pintu perpustakaan itu, menggabungkan semua buku, dan membiarkan AI membaca semuanya untuk menciptakan solusi yang lebih cerdas bagi seluruh rakyat.