Nah, terima kasih nih. Selamat siang buat semua. Mudah-mudahan masih semangat ya.
Kalau saya mendengarkan tadi menyimak tanya-jawabnya, wah ini luar biasa nih. Semua semangat sekaligus menyadarkan kita betapa banyak PR yang harus dilakukan oleh pemerintah Indonesia untuk membenahi berbagai hal dalam hal ini. HH yang berkaitan dengan data.
Dari sana kita menyadari bahwa ternyata begitu banyak HH fundamental yang masih belum dibenahi di Indonesia. Banyak HH yang masih sifatnya parsial. Bahkan tadi ada MOU-nya sampai kecamatan atau apa ya. Nah ini betul, saya setuju tadi. seperti mission impossible kalau semua harus MOU se-Indonesia semuanya harus MOU waduh, kalaupun semua MOU lalu kalau ada perubahan semua harus revisi MOU waduh, silaka, begitu ya kenapa tidak terpikir sesuatu cara yang lain itu pasti yang menggelitik pemikiran kita semua baik, kita coba ini ya kita coba melihat dari kacamata yang lain ada sebuah tuntutan kalau kita ingin menuju data yang terintegrasi dalam hal ini ada sedikit panduan, walaupun itu sifatnya kasar, tapi fundamental sekali, yang dinyatakan dalam ISO 37166 Integration Framework for Smart City Planning SCP kita coba nanti lihat Namun mungkin saya ingin cerita kesana kemari dulu supaya feel kita dapat semua ya persoalannya ada di mana.
Nah baik, saya akan mulai dengan tantangan-tantangan seputar pengelolaan data. Yang sering kita hadapi di mana pun sebetulnya. Nah yang pertama ini sederhana, sesuatu yang pernah mengebohkan. Itu ketika Bu Risma pertama kali diangkat jadi menteri, beliau mengidentifikasikan, menemukan. Saya nggak tahu apakah sebelumnya memang tidak ditemukan atau dibiarkan ya.
Nah, Bu Risma memangkas 53 juta jiwa penerima bansos karena data ganda. Bayangkan, 53 juta itu ekivalen dengan value berapa? Ya, kok bisa 53 juta ini tidak apa?
tidak teridentifikasi sebelumnya. Kalau ada 5.000 atau 500, oke lah. Ini 53 juta yang penerima gandanya.
Lalu siapa sebetulnya pemilik data? Ini sering jadi isu yang menarik di dalam berbagai organisasi, termasuk organisasi pemerintah. Ini data ini... Punya siapa sebetulnya?
Lalu siapa yang harus tanggung jawab? Siapa yang harus MOU? Berarti kalau MOU-nya sampai kecamatan, berarti data itu ownership-nya di kecamatan.
Ini pertanyaan menarik yang perlu kita pikirkan bersama. Sebetulnya jawaban yang benarnya bagaimana? Saya sendiri tidak punya, hanya mau mempertanyakan saja.
Kemudian contoh lain adalah ini dari sisi security ya, Kementerian BIN Bobol BSSN Sindir Swasta yang amankan data. Wah ini kalau sudah sindir menyindir ya itulah memang yang sering terjadi di kita ya saling mencari siapa yang sebetulnya harus bertanggung jawab. Dan kalau ditulusuri seringkali memang semua bingung. Siapa yang memang paling harus bertanggung jawab ya?
Yaitulah negara kita dengan berbagai aneka keajaibannya. Yang terakhir ya, yang cukup mengebohkan itu hacker Bjorka yang sampai beritanya menertawakan atau menantang. Kemudian ada yang pernah ditangkap katanya kaki tangannya atau bagaimana.
Hilang juga itu beritanya. Ya, persisnya bagaimana ini kelanjutannya. Jadi kesimpulannya bagaimana ini, biar kak, ini saya nggak tahu juga.
Jadi ada isu-isu fundamental yang selama ini... kita biarkan kalau menurut saya. Kenapa saya menuduh bukan nunjuk hidung atau apa ya? Karena selama ini kita tidak melihat, paling tidak sebuah rencana bagaimana akan menanganinya.
Dan ini hal yang berulang-ulang terjadi. Sehingga wajar kalau kita ingin menggunakan kata ini apa dibiarkan. Atau sengaja atau gimana Ya, hal-hal yang mendasar Misalnya, siapa pemilik data Dari mana Data mana yang paling benar Kalau tadi dikatakan, kalau sudah ada Jangan ada lagi Nah, bagaimana kalau yang paling benar Itu bukan yang itu, bukan yang sudah ada Nah, ini kan jadi menarik Apakah database admin Memiliki akses terhadap seluruh data Nah, ini Ini Saya yakin entah berapa banyak gitu ya, ada orang yang statusnya database admin bisa mengakses data manapun.
Itu hal yang paling tidak boleh terjadi, karena kewenangannya biasanya tidak cukup. Hanya tugas SOP-nya dia harus memelihara database, harusnya ada sebuah cara, dan ada memang caranya. Apakah data boleh disimpan di cloud? Bagaimana mengelola akses yang benar? Siapa yang memelihara arsitektur data perusahaan atau organisasi?
Nah ini pertanyaan-pertanyaan fundamental ya. Yang apa? Kalau kita bingung, tidak tahu jawabannya, tidak yakin, berarti kesimpulannya pengelolaan data di tempat kita masih belum jelas. Dan masih banyak sebetulnya pertanyaan-pertanyaan lainnya. Saya coba kaitkan satu hal yang sering terjadi sekarang, sedang terjadi dan akan terus terjadi, yaitu digitalisasi dan transformasi.
Dua-duanya sebetulnya punya persamaan yaitu perubahan. Perubahan dari tadinya belum menerapkan teknologi digital menjadi menerapkan teknologi digital. Ada yang digitalisasi biasanya lebih sering diartikan sebagai ini ada bisnis proses yang tadinya tidak menggunakan teknologi digital atau minim sekali, sekarang lebih banyak di otomatisasi prosesnya.
Tapi esensi proses sama. Kalau transformasi biasanya kita bisa bongkar prosesnya, bisa obrak-abrik prosesnya. bahkan bisa menggantikan sebagian hal yang selama ini dilakukan manusia dalam konteks kognitif, atau pengambilan keputusan, itu digantikan oleh sistem.
Nah, seperti itu biasanya impact-nya lebih besar, yang sering kita sebut transformasi. Tapi dua-duanya dari satu sisi similar, yaitu penerapan teknologi digital untuk membantu. Proses bisnis, enhancement, begitu ya, di sebuah organisasi.
Nah, jadi kalau kita terapkan dalam konteks kota, ya inilah yang selama ini kita kenal sebagai city, kita ubah, sebetulnya cocok ini kalau istilah kita transform city itu, transformasikan menjadi smart city. Kalau Siti yang tadinya manual, kertas, sekarang harus pakai PC, web, atau smartphone, hanya memindahkan caranya saja, nah itu sebetulnya belum smart kategorinya. Artinya ada yang lebih dari itu.
Itu hanya digitalisasi, mendigitalkan, membangun aplikasi untuk membantu otomatis. proses. Nah, kalau tadi transformasi dalam konteks smart city, itu misalnya kita menggunakan artificial intelligence, misalnya untuk memprediksi banjir, untuk seperti itilang, itu sebetulnya kategorinya sudah smart.
Mengidentifikasikan dengan sistem siapa pelanggar, lalu Otomatis mengirimkan pesan dan sebagainya. Nah, jadi at the end ya, finalnya itu harusnya kita berpikir yang seperti itu. Tapi untuk loncat ke yang seperti itu tidak sederhana.
Tidak sederhana. Walaupun kalau ditanya mengapa tidak sederhana? Karena ada hal-hal yang harus ditata. Di antaranya adalah data management. Yang tadi kita diskusikan.
Semua pertanyaan itu tadi ada di dalam empat aspek transformasi ini. People, process, technology, data. Data ini yang sering kita abaikan. Karena data itu...
Seolah-olah menjadi part of technology. Pada data adalah sesuatu yang berbeda. Nanti saya punya slide untuk memperlihatkan di mana peran data, layer data, di mana peran teknologi. Itu harus sinkron satu sama lain, tapi satu layer yang berbeda.
Penataannya tentunya berbeda, karena data kita bicara logic datanya. Teknologi kita bicara sistem, perangkat. untuk menjalankan proses-proses itu.
Nah, inilah saya kira ya, apa yang ingin saya tekankan di gambar ini adalah kita sebetulnya bertransformasi kota itu menuju smart city. Dan untuk melakukan transformasi sempurna dengan benar, maka aspek yang harus ditata itu adalah people, proses, teknologi, data. Satu saja tidak dibenahi atau diabaikan, maka berantakanlah smart city yang kita mimpikan.
Ini kira-kira seperti itu. Baik, yang ketiga ini saya akan memperkenalkan data management. Jadi begini, kita bicara data. Data itu adalah representasinya. Tapi kita punya data-data, itu harus dikelola dengan baik.
Pertanyaan berikutnya yang mungkin muncul, bagaimana mengelolanya yang benar? Mungkin kalau orang-orang yang tidak bergelut di bidang information systems, data management. Wah, ini rasanya familiar, sering dengar, tapi nggak kebayang juga. Data management itu apa sih?
Ngapain aja sebetulnya? Nah, ini saya akan mencoba memperkenalkan. Tapi esensinya adalah objek yang kita manage, itu adalah data.
Bukan database, bukan hard disk-nya, bukan. Tapi data sebagai entitas, kita manage semuanya. Sehingga pertanyaan-pertanyaan yang tadi menjadi diskusi itu sebagian besar terjawab dengan sendirinya di sini. Ini yang menarik.
Baik, saya sengaja ini tadi, tadi itu saya sampai detik-detik terakhir saya muncul, terus saya merevisi slide saya. Inginnya adalah saya bisa memberikan pemahaman yang lebih... tepat, persoalannya itu di mana? Tapi juga dengan cara yang sederhana. Salah satunya saya membuat gambar ini.
Jadi gambar ini mungkin pertama kita lihat gambar kotaknya ini. Ada kotak yang terdiri dari tiga subkotak, atau kotak pembentuknya tiga. Nah, ini tiga ini posisinya atas, tengah, bawah.
Ini dibuat sengaja. numpuknya begini, sebagai mencerminkan layer, lapisan. Jadi, sebetulnya kalau kita bicara data, itu tidak pernah lepas dari real world di mana data itu berperan. Lupakan dulu data management, lupakan dulu komputer.
Data itu eksis sebetulnya. Sebelum di dunia ini ada komputer, data itu ada. Kalau kita ke dokter, biasanya ada administrator yang melayani. Pak, Bapak pernah ke sini, ke dokter ini sebelumnya?
Oh, pernah. Boleh tahu, Pak, nomor berapa anggota Bapak? Waduh, saya lupa.
Tahun berapa Bapak terakhir ke sini? Atau alamatnya di mana? Lalu dicari.
oleh petugas itu di dalam kartu satu lemari nah apa yang tertulis di dalam kartu itu, ya itulah data. Jadi data itu ada sebelum era komputer juga. Hanya sekarang berubah representasinya, jadi di dalam storage komputer.
Nah, kalau kita tidak sampai ke level itu, maka data itu sama. Mau ditulis di kartu, mau ada di dalam hard disk, itu sama saja. Kita melihatnya data. Nah, Jadi mulai ya, mudah-mudahan feelingnya ada. Jadi kalau kita bicara data management, kita lupakan tadi, kertas, atau hard disk, atau apapun.
Yang penting ada data secara logik. Sebagai representasi sesuatu dari dunia nyata. Nah, jadi sekali lagi, ada urusan data terkait proses bisnis.
Itu sebetulnya yang paling tinggi. Lalu setelah itu, jadi kita punya banyak data. Data itu kita manage, kita kelola. Ada ilmunya, nanti saya perlihatkan. Contekannya ada, konsepnya ada.
Jadi ini kita tidak, wah tolong manage data. Lalu kita tidak tahu, tidak ada sumbernya. Tidak ada contekannya, tidak begitu juga. Sudah demikian mudah, sudah demikian tersedia contekannya. How to-nya itu.
Walaupun. Kalau kita bicara organisasi, apalagi negara, kota, negara, gitu ya. Nah, ini banyak varian interpretasi, cara mengadopsi tadi, referensi tadi.
Oleh karena itu, harusnya negara ini yang menentukan. Karena yang harus seragam satu negara. Kalau antar negara sih, itu urusan kedua lah.
Ini dalam satu negara harus seragam, begitu. Kalau seragam jadi mudah semua. Seperti internet.
Nah ini contoh menarik internet itu ya. Saya punya browsing. Browser, maaf. Browser macem-macem.
Silahkan. Compatible satu sama lain. Gitu ya. Saya punya editor foto. Itu bisa kena foto ini, foto ini.
Walaupun kameranya apa dan sebagainya. Nah ini kan indah. di situ. Kenapa?
Karena ada kesepakatan standar-standar yang berkaitan dengan data. Ini yang penting untuk kita sadari. Jadi balik lagi ke gambar ini. Ada proses bisnis, nanti data berperan di sana sebagai representasi dari besaran-besaran di dalam suatu proses bisnis. Lalu kita punya kumpulan data, data bisa dikelola di tengah itu.
Lupakan hard disk, lupakan kertas, dan sebagainya. Nah, kalau mau diimplementasikan di dalam sebuah platform berbasis komputer, maka ada management yang lain, IT management yang terkait data saja. Yang lain-lain tidak saya bahas.
Nah, jadi contohnya apa nih, concern atau kegiatan di layer urusan data? Data apa dalam proses bisnis yang mana? Jadi kalau kita melihat sebuah proses bisnis, di sana ada data apa? Inputnya apa? Di prosesnya bagaimana?
Menghasilkan apa? Dan seterusnya. Siapa yang harus entry data? Siapa yang harus approve? Nah, ini kan urusan-urusan kayak gitu proses bisnis, tapi semua related ke data.
Kemudian kalau data management apa? Bagaimana mengelola hak akses? Tiap orang aksesnya beda-beda.
Nggak bisa. Orang semua diseragamkan aksesnya. Semua bisa masuk data, memasukkan data, semua bisa mengubah data, semua bisa menghapus data, celaka kalau begitu.
Siapa yang mengelola hak akses? Kemudian bagaimana menjaga kualitas data? Ini persoalan-persoalan data management yang ini. Tadi sampai tengah ini kita tidak bicara hard disknya ada di mana, kapasitasnya berapa, database-nya apa, Oracle, MySQL, Microsoft SQL, atau apa.
Kita tidak pernah bicara itu di tengah. Baru setelah itu implementasi di atas platform IT. IT-nya sendiri harus dimanage. Jadi ini makanya saya lihat tulisnya IT management, bukan IT platform. Ini memperlihatkan aktivitas.
IT, tapi bukan data management. Jadi yang bawah itu untuk HH yang berkaitan dengan storage atau hard disk untuk penyimpanan datanya yang mana. Keamanannya bagaimana?
Management kapasitas datanya bagaimana? Ini harddisknya kapasitas berapa untuk menyimpan data yang ini? Database untuk implementasinya dan sebagainya.
Mudah-mudahan punya feeling yang lebih baik ini. Bahwa yang kita bicarakan atau yang selama ini banyak diabeikan, itu adalah data management. Nah, kok bisa jalan sistemnya tanpa data management?
Sampai batas tertentu, bisa. Kenapa bisa? Karena yang merancang aplikasi otomatis sekaligus memikirkan datanya.
Tapi data tidak bisa dikelola hanya dalam konteks membangun aplikasi saja. Harus lebih dari itu. Oleh karena itu, sekali lagi, manajemen data menjadi sesuatu yang penting.
Oke, apa itu data sebetulnya? Data ini kira-kira atau representasi formal dari sesuatu. Nama, alamat, secara umum identitas seseorang dalam sebuah negara, sebuah kota. Itulah data-data yang merepresentasikan orang. Saya bertransaksi di bank itu disebut data dan sebagainya.
Saya kira semua punya feeling yang sama ya. Oke, data gitu. Nah, tapi saya ingin menggaris bawahi begini. Ada perubahan sedikit. Tidak esensial, tapi penting untuk kita sadari.
Karena mungkin banyak yang tahu, tapi tidak menyadari itu. Jadi data, pengertian data. Kalau ditanya, coba sebutkan data. Pasti yang kepikir itu adalah data kependudukan.
Data transaksi perbankan, data transkrip nilai ujian saya misalnya, data ijasa. Yang formal-formal seperti itu biasanya orang mikir data. Nah sekarang data sudah, walaupun dulu juga seperti itu, hanya sekarang makin luas. Data itu sekarang bisa hal-hal yang dulunya tidak terpikirkan bahwa itu akan menjadi data.
Contoh, cukup sering sekarang seseorang lari. Lari ya, olahraga begitu. Pakai jam tangan yang canggih, smartwatch. Sehingga dengan lari tersebut, dengan bantuan jam tangan tadi, bisa dilihat, oh jam sekian posisinya di mana. Lima menit atau satu menit kemudian di mana.
Sehingga lintasannya bisa terlihat. Nah, itu kan. Data juga. Kalau ditambah lagi, itu adalah deteksi detak jantungnya. Detak jantungnya dari waktu ke waktu.
Ini data lagi yang seperti itu. Kalau kita cukup cerdas, ini ada peluang analitik. Analitik sederhana, misalnya seseorang lari. Wah, ini ada orang yang satu lebih sehat daripada yang lain.
Apa cirinya? Misalnya, yang salah seorang itu detak jantungnya hanya bertambah sekian ketika lari sudah 1 km. Yang satu lagi, detak jantungnya sudah meningkat. Luar biasa. Artinya dia sudah ngos-ngosan.
Nah, ini dari data itu bisa dilihat berbagai hal. Jadi, Apa ini esensinya yang ingin saya tekankan? Sekarang itu banyak data-data baru dalam tanda kutip.
Kenapa data baru? Karena dulu bukan tidak ada, dulu tidak pernah dicatat hal-hal seperti itu. Sekarang semuanya dicatat. Kenapa? Karena teknologinya memungkinkan.
Tinggal nanti bagaimana kita memanfaatkan itu. Dalam konteks kota, sebetulnya banyak, super banyak, yang bisa kita manfaatkan. Termasuk tadi pertanyaan apakah ada drawing untuk building yang sudah disiapkan oleh pemerintah kota Semarang. Sehingga kalau perlu melihat building ini kondisinya bagaimana dan sebagainya tinggal dilihat di komputer di modelnya itu seperti apa.
Lalu ada sensor-sensor. yang apa, dari building itu sehingga kita bisa melihat, oh building ini ternyata sekarang ketinggiannya sudah turun nih, berapa cm, bisa seperti itu. Oke, saya lanjut ya.
Lalu sekarang ada istilah baru ya, mungkin tidak betul-betul baru, tapi istilah ini makin populer belakangan ini. Data Driven. Jadi sering dikatakan bahwa organisasi sekarang itu adalah organisasi yang Data Driven.
Artinya apa? Pengambilan keputusan. banyak dilakukan berdasarkan data. Data analitik. Apakah dulu tidak menggunakan data analitik?
Sebetulnya dulu semua pasti analitik. Hanya analitik ada yang tidak dihitung, dikalkulasi dengan data. Hanya dipikir oleh manusia, diskusi, lalu diputuskan.
Sekarang dianalitik dulu atau dikumpulkan datanya dan sebagainya. Nah itulah yang dimaksud data driven. Bahkan karena basisnya data dikompute oleh komputer bisa langsung.
Jadi pertama itu adalah hasil analitik disajikan kepada pengambil keputusan. Lebih dari itu sekarang memungkinkan preskriptif analitik bisa sampai actionnya apa. Bisa saran tinggal execute oleh manusia, bisa bahkan autonomous, automatic. Tinggal kita menentukan saja mana yang kita rasakan cukup sampai menyajikan hasil analitik, mana yang setelah itu ada saran action, ada yang actionnya langsung dieksekusi sampai batas tertentu.
Kemudian data sering disebut sebagai aset yang berharga sekarang. Bahkan ada istilah yang cukup populer. Data adalah new oil.
Oil itu luar biasa berharga. Konon Qatar itu dulu adalah salah satu negara termiskin di dunia. Salah satu negara termiskin di dunia.
Sekarang kita bisa melihat bagaimana Qatar dengan mewahnya. menyelenggarakan piala dunia. Kenapa? Karena ada oil. Nah, oil itu berarti kan luar biasa.
Itu harta karun yang luar biasa. Yang membuat negara bisa berubah, jadi super kaya. Ini sekarang data itu dikatakan sebagai new oil. New oil.
Nah, jadi artinya betapa berharganya data itu, sehingga kalau diutilize dengan tepat, bisa memberikan value yang luar biasa bagi perusahaan. Namun, ini ada catatan ya, new oil itu tidak seperti oil yang sesungguhnya ya, tidak kita biarkan gali-gali muncrat. Sudah tinggal cari ember, udah gitu jual. Masukkan ke dalam mobil gitu ya, jadi bensin, enggak. Tapi memerlukan satu...
satu, maaf, tentang, memerlukan satu proses yang panjang, new oil itu. Nah, demikian juga data. Data harus dikelola, diolah, sehingga menjadi sebuah value yang luar biasa. Nah, data itu juga kualitasnya harus dijaga dengan suatu mekanisme manajemen tertentu.
Nah, Ini adalah jawaban kalau berpikir, lalu bagaimana Pak mengelola data itu? Apakah sulit atau tidak? Sebetulnya jawabannya ya dan tidak.
Dikatakan sulit, sebetulnya unknown-nya itu banyak yang sudah jadi known, diketahui. Unknown tidak diketahui. Daerah tidak diketahuinya itu sudah banyak yang berubah menjadi diketahui.
Dan ditulis secara sistematis dalam berbagai standar, framework, dan sebagainya. Salah satu referensi paling populer untuk manajemen data ini DAMA DMBOK. Data Management Body of Knowledge. Di situ ada sebuah konsep manajemen data yang sangat lengkap. Jadi kalau ditanya sulit, contekannya ada kok.
Nah, tapi contekan ada itu kalau dibaca memang sederhana. Oh, ternyata harus melakukan ini, ini. Rasanya kebayang semua. Tapi mempraktekan itu menjadi sesuatu habit baru, kebiasaan yang dilakukan terus-menerus. Nah, ini yang tantangan yang tidak mudah.
Jadi ujung-ujungnya sebetulnya kesulitannya di manusia. Ya, manusia. Apalagi kalau disusupi berbagai kepentingan. Wah, kalau datanya makin akurat, saya nggak bisa lagi dong ngambil-ngambil sesuatu tanpa ketahuan.
Kasarnya gitu lah. Ya, jadi oke lah. Terlepas dari dilematis tadi, intinya adalah tadi.
Data adalah new oil. Data adalah aset yang berharga. Bagaimana itu bisa menjadi true, berharga, maka kita harus melakukan proses data management.
Nah, tinggal how. Tadi sudah dikasih kata kuncinya. Cari contekan aja diantaranya DMBOK tadi. Nah, ini sekarang saya akan mengajak melihat dengan cepat tentunya. DMBOK itu isinya apa?
Isinya adalah ini diantaranya. Ada sebuah lingkaran yang disebut Sering disebut dama wheel. Karena seperti roda. Seperti ini ya.
Roda, mirip roda atau pizza. Nah, di sini ada slice-slice. Slice itu, ini setiap slice mencerminkan bagian-bagian atau komponen-komponen manajemen data.
Jadi, kalau kita mencoba mengajukan pertanyaan. Kalau kita mau mengelola data dengan benar, dengan baik, maka apa saja sih yang harus kita lakukan? Jawabannya sederhana, ya sudah contek aja inilah.
Jadi apa saja yang harus kita lakukan? Oh, pemodelan data harus benar, harus jelas, harus dilakukan tentunya. Jadi data itu bukan di awang-awang saja dipikir di imajinasi kita.
Harus ada modelnya bagaimana sehingga bisa dikomunikasikan dengan mudah, dianalisis tadi data mana yang duplikasi dan sebagainya. Lalu urusan storage dan operasinya juga jelas. Ini ujungnya nanti ke IT.
Keamanannya bagaimana? Jelas. Bagaimana integrasi data dan sebagainya. Salah satunya ada data warehouse dan business intelligence. Ini ke arah data analitik.
Yang sekarang menjadi big data analitik. Oke lah, saya kira saya tidak, bukan tujuan saya hari ini bukan untuk sharing tentang management data secara utuh. Ini saya hanya mau menunjukkan saja. Nah, di dalam DMBOK ini super lengkap sebetulnya. Jadi setiap ini, setiap slice, ya.
Setiap bagian dari pizza inilah, katakanlah begitu ya. Nah, ini dijelaskan ini ya. Deliverable-nya apa, activities-nya apa saja, role and responsibility-nya.
Jadi, ada peran orang-orang itu apa saja di dalam konteks ini misalnya, data security. Lalu, responsibility-nya harus apa saja. Jadi, jelas semua. Contekannya itu jelas. Ya, kalau diamalkan semua, udah...
sudah sangat mungkin urusan data itu 99% selesai dengan sendirinya. Bahkan kita bingung. Apalagi yang belum kita urus. Urusan manajemen data. Semua sudah kita urus.
Kira-kira gitu. Nah ini semua didukung oleh data governance. Data kelola datanya. Kalau data kelola dan manajemen sepintas saja.
Barangkali ini kotak ini saya ambil dari COVID ini. Ini yang tadi dari buku DM BOK. Ini sejalan. Jadi kalau manajemen itu yang melakukan proses daily, proses praktisnya.
Governance itu sifatnya satu pihak, bisa satu orang, bisa sejumlah orang, yang mengarahkan, memberikan target high level. Kalau di perusahaan, barangkali ini adalah direksi sampai manajemen tingkat bawah. Ini management. Governance ini barangkali ini direpresentasikan dengan komisaris lah kira-kira seperti itu.
Ya, ini bisa layer-layer-layer ke bawah. Baik. Saya kira kita lanjut ya. Tadi saya sudah mengatakan setiap slice dijabarkan dengan ini ya.
Lalu seperti apa contohnya? Ini contoh sederhana ya. Salah satu dari slice ini.
Jadi ini definition, ada tuh definitionnya. Goalsnya apa saja? Ada goalsnya. Lalu activitiesnya apa saja? Ini ada daftar activitiesnya.
Aktivitas ini, inputnya ini, outputnya ini. Jadi sangat jelas. Semuanya sangat jelas.
Contekannya super lengkap. Jadi sebetulnya nggak ada alasan. Wah ini bingung kami melakukannya gimana.
Yang bingung barangkali kalau di Indonesia. Ini bingung nih. Yang ngasih perintahnya banyak gitu ya. Kata kementerian ini begini, kata kementerian ini begini.
Nah itu yang mungkin harusnya semua duduk sama-sama. Ayo. Ini bagian siapa, ini bagian siapa Dan koordinasi terus Yang bawah itu Harusnya, kalau menurut saya Sampai level provinsi, kota Pokoknya pemerintah daerah itu Kita tarik batas, item-item Mana yang harus seragam se-Indonesia Segera tentukan Nah, terus Jangan sampai terjebak Wah Pak, ini terlalu ini harus hati-hati Wah, sekarang Hati-hati itu, ya dalam tanda kutipnya ya, hati-hati itu nomor dua lah.
Karena sekarang maksud saya gini, demi hati-hati lalu kita melakukan, mendefinisikan sesuatu sampai bertahun-tahun. Seperti mensahkan undang-undang. Bertahun-tahun bagaimana sebuah undang-undang mau mengatur sesuatu terpengaruh oleh teknologi.
Bertahun-tahun belum kita sahkan juga. Ya, pada saat diketok palu kita sahkan. yang diaturnya sudah berubah.
Nah ini saya kira urusan kalau terkait dengan teknologi pasti seperti itu. Itu yang budaya yang harus kita ubah. Berikutnya ini kebijakan satu data, disahkan Presiden tahun 2019, lalu definisinya ini adalah kebijakan tata kelola dan sebagainya, data adalah apa.
Lalu ada data khusus di dalam peraturan itu, yaitu data statistik, geospasial, dan data keuangan negara. Saya nggak bahas itunya. Nah, yang menarik barangkali begini. Sebelum ini saya ingin sampaikan begini. Jadi di dalam kebijakan satu data, sebetulnya itu sudah ada itu ya.
Ada indikasi atau arahan mengenai peran-peran dalam... siklus pengelolaan data di pemerintahan. Dan didefinisikan ada peran-peran yang disebut pembina data, wali data, produsen data, pengguna data.
Ada yang hanya ada di pemerintah pusat, instansi pusat, misalnya pembina data, wali data, ada yang di instansi pusat, instansi daerah. Ada produsen data, ada yang instansi pusat, instansi daerah, dan pengguna data bahkan itu tidak hanya instansi, bisa eksternal dari pemerintahan. Bisa perseorangan, kelompok orang, badan hukum, dan sebagainya.
Nah, interpretasi saya dari satu data itu adalah kurang lebih seperti ini. Ini di naskah. satu data Indonesia tidak ada. Jadi ini hasil terjemahan saya dari tadi. Tertulisnya apa, lalu saya tuangkan dalam bentuk gambar.
Mudah-mudahan tidak salah. Jadi ada yang disebut produsen data, yaitu menghasilkan data. Dalam pengertian bukan mengarang ya.
Produsen data itu pegawai yang melaksanakan tugasnya, otomatis karena dia melaksanakan tugasnya, akan menghasilkan data. Misalnya petugas yang menerima laporan kelahiran atau kematian, dia tidak mikir, oh saya mau menghasilkan data. Enggak.
Dia sebetulnya hanya menjalankan tugas, mencatat entry data dan sebagainya, lalu dari pekerjaannya dia menghasilkan data. Nah, kemudian ada ini yang barangkali jarang kita dengar sebelumnya, wali data. Ini posisinya... sangat-sangat penting ya kalau kita lihat gambar ini.
Jadi wali data itu mengumpulkan data, memeriksa data, memeriksa menjadi hal yang penting. Itu memeriksa itu dalam hal ini memeriksa compliance, kepatuhan terhadap prinsip-prinsip. Nah prinsip-prinsipnya itu harus definitif, mudah, tidak abu-abu. Sehingga wali data dengan mudah mengatakan, oh ini datanya tidak lengkap. Oh ini datanya kadaluarsa, balikan lagi.
Nah kemudian kalau sudah. itu disebarluaskan. Disebarluaskan bukan dalam pengertian dikirim kemana-mana, bukan.
Tapi artinya disediakan di sebuah tempat repository yang memungkinkan diakses oleh pihak tertentu. Tentunya selama memenuhi rambu-rambu yang ditentukan. Saya kira kalau tadi kita diskusi MOU, MOU yang ditentukan, Nah ini di sini kalau saya pemahaman saya ya MOU itu misalnya ini yang sampai sini adalah dukcapil ini. Yang bisa mengakses bisa perorangan, bisa kelompok, bisa badan hukum lain. Misalnya ada e-commerce yang MOU dengan ini, dengan dukcapil untuk bisa mengakses data kependudukan.
Saya kira kalau MOU harus dilakukan bersama badan hukum non-pemerintahan, itu masuk akal dan saya sangat setuju ya. Tapi kalau antar instansi pemerintah yang sebetulnya bisnis prosesnya sama semuanya, waduh akan repot sekali ya kalau harus MOU. Mungkin lebih baik skemanya bukan MOU, ditentukan saja harusnya bagaimana. Dan dievaluasi secara berkala, ketika ada perubahan langsung tetapkan perubahannya, itu berlaku keseluruhan.
Jadi jangan bingung, kok di kecamatan ini bisa, di sana tidak bisa, oh di sana sudah diperbaiki Pak Bu MOU-nya, di kami belum. Waduh, itu satu hal yang membingungkan ya, jadi ada keaneka ragaman Indonesia nanti gara-gara MOU gitu. Ya, ini saya kira sama ya. skip aja gambar yang ini. Nah, ini.
Berikutnya itu adalah ISO 37166. Nah, saya tidak akan menjelaskan detail, karena memang ini hanya, ISO ini tipis dalam pengertian. Dokumennya tipis. Itu hanya prinsip-prinsip dasar aja. Mengingatkan bahwa ketika kita bicara bagaimana ada berbagai banyak data di dalam satu kota, dan itu ingin diintegrasikan, maka hal-hal penting apa yang harus kita perhatikan?
Esensinya itu sebetulnya. Esensinya itu. Nah, jadi ISO ini berfokus pada integrasi dan penyerapan data multisumber. Apakah multisumbernya semua pemerintah, atau bahkan bisa campuran. Nah ini fokusnya yang jelas dulu ya, kota itu.
Lebih ke infrastruktur kota ini. Tapi saya kira ini bisa kita expand kemana-mana. Karena saya lihat konsepnya sama ya.
Kalau di sini kan disebut misalnya data-data yang berkaitan dengan air, transportasi, energi, limbah. Seolah-olah ini urusan-urusan dasar kota saja. Ini bisa kita expand.
expand ke e-commerce, kita expand ke berbagai apps yang sekarang ada dan sebagainya. Karena sekali lagi, prinsip dasarnya sama. Nah, untuk mendukung implementasinya, paling tidak pemerintah kota harus didukung oleh unit pengelola data yang kuat. Jadi pertanyaannya, ISO itu tampaknya bagus gitu ya kalau dibaca. Tapi yang muncul di benak kita dan memang tidak dijelaskan di dalam ISO itu, di kota itu, di sebuah kota, siapa yang harus melakukan fungsi-fungsi atau hal-hal yang ditentukan dalam ISO ini?
Itu tidak ada. Nah, jadi untuk itu paling tidak pemerintah kota harus didukung oleh unit pengelola data yang kuat yang akan merancang dan mengupdate arsitektur data. dan kegiatan manajemen data lainnya.
Yang mana ini organisasi pengelola data itu yang jadi masalah? Atau tantangannya di sana? tantangannya di sana. Seandainya tadi dengan kebijakan satu data, pemerintah kota sudah memiliki kebijakan atau unit kerja pengelola data yang mengikuti arahan dari kebijakan satu data. Saya kira tidak menjawab kebutuhan ISO 37166. Karena di dalam satu data, itu lebih, kalau dilihat ya interpretasi saya dari pasal-pasalnya itu, lebih ke melihat suatu rangkaian proses yang sudah baku, bagaimana proses ini distandarisasi dalam rangka data sejak masuk sampai keluar itu terjaga manajemennya itu.
Itu saja. Tidak ada penekanan tentang arsitektur data, tidak ada penekanan tentang integrasi data, dan sebagainya. Jadi komentar saya, kalau 37166 ini mau kita implementasikan, mau kita eksekusi, PR nomor satu bagi berbagai instansi pemerintah di Indonesia, kita harus memiliki atau membentuk unit pengelola data yang kuat. Nah, ini siapa yang membentuk?
Apakah akan dibiarkan keaneka ragaman? Ya, keaneka ragaman. Oh, silakan lah.
Pemkot Semarang, boleh. Nanti provinsinya membentuk lagi dengan pemikiran sendiri. Atau bahkan konsultannya beda-beda. Wah, ada 100 bentuk, ada 500 bentuk di Indonesia. Apakah ini tidak jadi masalah baru?
Nah ini yang saya kira Ini kalau saya maaf ini Ini penyakit nih Banyak di negara kita itu hal-hal seperti itu Yang harusnya ya sudahlah dipatok aja Sama seragamkan Asal yakin kita sudah mengundang orang-orang paling pintar di Indonesia Tentukan aja Kalau salah mari kita perbaiki Kalau saya berprinsip begitu ya Menganjurkan seperti itu Nah, ini jadi jelas. Integrasi jadi mudah. Sekarang mau integrasi data antara unit pemerintah tadi. Belum MOU-nya. Nanti belum ke teknisnya.
Uh, struktur datanya berbeda. Kenapa struktur datanya berbeda? Ini data bukan yang diatur dari pusat, Pak. Ini data masing-masing.
Wah, sudah. Tambah pusing deh kalau begitu ya. Oke. Isu integrasi ini ada masalah presisi dimensi data, di mana pada saat yang sama meningkatkan persyaratan pengumpulan data, dan seterusnya. Lalu ada mendefinisikan model.
Jadi data itu harus dimodelkan dalam bentuk diagram, bukan teoritis. Oh, itu biasanya orang kampus yang melakukan itu. Enggak, memang itu perlu untuk melihat, menganalisis. data. Satu lagi, mendefinisikan tingkat keamanan.
Nah, ini jangan dilupakan ya, urusan keamanan. Nah, ini semua di dalam ISO itu, di apa ya, atau nanti jadi acuan bahwa integrasi itu sudah memperhatikan hal-hal penting, apa saja. Nah, itu didefinisikan prinsip-prinsip. Jadi prinsip-prinsip itu ada prinsip-prinsip yang umum, general, sini.
Ada hal-hal yang berkaitan dengan keanekaragaman, heterogen. Kemudian ada yang mengarah pada data quality. Masing-masing dijelaskan.
Sebetulnya semua kalau dipikir, oh iya ya ini perlu, ini perlu, ini perlu, ini perlu. Tapi ini perlu itu bagaimana kita menjamin sebetulnya bahwa itu nanti akan kita lakukan. Itu yang penting. Dan contekannya ada juga. Tinggal mau tidak kita menekankan itu.
Ini yang ada di dalam ISO seperti itu. Saya skip saja itu. Penggunaannya untuk apa? ISO itu contohnya. Jadi contoh di mana data yang sudah terintegrasi itu bagaimana?
Contoh ini yang disebut. Ini saya ambil dari yang disebut di dalam ISO itu. Pertama, contraction project life cycle.
Jadi, tadi ada pertanyaannya yang dari teman yang sipil itu ya. Di kota pasti banyak pembangunan nih. Pembangunan sekarang pasti tidak ada yang tidak pakai software project management.
Andai kita menentukan integrasi, lalu item-item apa saja yang bisa, harus bisa dilihat oleh Pemko, atau bisa juga harus direport secara berkala, sehingga... Tidak perlu meminta laporan itu. Pemkot itu, oh ada pembangunan rumah sakit di mana? Pembangunan sekolah di mana? Ini status.
Wah, ini masih on progress nih. Sudah sekian puluh persen progressnya. Rencana selesai kapan? Nah, sehingga membantu kota itu.
Oh, berarti kemacetan akan terjadi sampai dua bulan ke depan dan seterusnya. Urban simulations. Simulasi apapun yang berkaitan dengan perkotaan dan manusia-manusia, perilaku manusia dalamnya.
Smart transportation, smart grid, smart environmental sanitation, dan sebagainya. Jadi itu kalau integrasi, semua bisa dilihat. Bayangkan yang sekarang disebut smart ini ya, apa itu?
comment center yang sejumlah kota besar di Indonesia sudah sejak lama punya comment center kebanyakan yang diunggulkan itu CCTV aja, ya harusnya ini ketika data terintegrasi semua lebih banyak yang bisa dilihat diamati dan tidak berhenti sampai diamati ya harusnya itu ada actionnya apa actionnya apa yang Harus dilakukan, apakah itu ditindaklanjuti segera oleh manusia, pengambil keputusan, ataupun satu action yang sifatnya otomatis. Nah ini contoh, contoh konkret. Jadi ini data apa, ini tentang apa, integrasinya, data kategorinya apa, contoh datanya apa yang bisa diambil di kata. Di integrasikan, sehingga ini ada data terkumpulnya apa, kemudian ada data insight apa yang berpotensi kita bisa lihat. Misalnya di sini salah satunya adalah air quality levels.
Jadi kita bisa melihat kecenderungan tingkat pencemaran udara itu bagaimana. Tidak sekedar di display Di jalan Ini hari ini berapa Ini CO2 nya Apanya dan sebagainya Nah kemudian Kalau kita bicara Tentang Integration framework Untuk smart city plan data Nah ini Di dalam ISO tersebut dijelaskan Apa yang harus diperhatikan Kalau kita mau membuat plan itu. Khusus untuk data. Paling tidak kita dianjurkan memperhatikan empat komponen ini.
Yang pertama adalah integration subject. Subjek-subjek penting mana saja yang harus kita identifikasikan dalam konteks integrasi data. Community manager sampai termasuk wali kotanya. Kalau di kota, gubernur.
Kalau di provinsi, Lalu data prosesor, siapa yang melakukan berbagai pengolahan data, pihak mana. Lalu system provider, pihak-pihak yang menyediakan sistem, solution. Kemudian pihak-pihak yang menyediakan equipment. Nah, setelah itu integration object, yaitu datanya itu sendiri.
Kita identifikasikan data mana saja yang mau kita integrasikan, lalu proses integrasinya mau bagaimana. Domain centric kah? Demand centric kah? Data centric kah? Jadi kita mulai dari kacamata sudut pandang data, atau domain misalnya, help, education, apa, ya.
Atau, bukan atau nih, satu lagi adalah result, integration result. Nah ini lihat data yang sudah terintegrasinya bagaimana, ada tools apa, dan mungkin ada rules-rules kesepakatan-kesepakatan yang kita sepakati ya untuk integration ini. Prosesnya secara sederhana bisa dikatakan seperti ini, ada data source, sumber-sumber data, entah itu dari berbagai institusi pemerintah, bisa jadi dari institusi non-pemerintah, bisa jadi itu dari perangkat-perangkat IOT, dan sebagainya.
Lalu data pertama kali, data quality verification, di-verify, diperiksa. Tentunya diperiksa itu pertama kali Diyakinkan mekanismenya bagaimana Tapi berikutnya harus sesuatu Itu by design aja oleh manusia Selanjutnya harus menjadi sesuatu yang berjalan otomatis Saya kira ya Data quality verification Lalu data encoding and mapping Data Jadi disini melihatnya yang ini dulu lah Multi-source data integration. Kita mau mengintegrasikan. Kalau mau mengintegrasikan dari berbagai source yang berbeda, sangat mungkin sumbernya itu memiliki, bisa rentang value yang berbeda, bisa struktur data yang berbeda, dan sebagainya. Kita tentukan, ini integrasinya mau seperti apa.
Strukturnya, value-nya, dan sebagainya. Oleh karena itu, kita tahu ini, tahu sumber yang sudah terverifikasi, akhirnya kita bisa lakukan mapping-nya harus bagaimana, encoding-nya harus bagaimana. Supaya masuk ke sini, jadi seragam cara pandangnya memungkinkan di, ini ya, memungkinkan diintegrasikan. Nah, setelah diintegrasikan, berikutnya kita bisa exchange, bisa sharing, bisa analitik, dan sebagainya.
Tapi isunya, sesuai ISO ini adalah bukan bagaimana mengumpulkan data. ISO yang ini menekankan bagaimana kita punya sejumlah sumber ingin diintegrasikan datanya. Satu hal yang simple secara konsep, tapi how? Nah itu ISO memberikan standar supaya semua cara pikirnya sama, cara pandangnya sama. Nah ini...
Terakhir, catatan penutup. Jadi, integrasi memiliki konotasi peningkatan kompleksitas sistem, sehingga harus dilakukan dengan cara-cara yang baku. Jadi, ada komponen-komponen membentuk integrasi.
Pasti hasil integrasi itu lebih kompleks, itu yang saya maksud. Jadi, kita bicara integrasi itu pasti bicara sistem yang cenderung lebih kompleks dari sebelumnya, dari sebelum diintegrasikan. Karena ini merupakan gabungan sistem. Oleh karena itu caranya harus baku. Karena ini ada keanekaragaman juga.
Integrasi data dalam konteks kota atau sistem perkotaan harus dimulai dengan integrasi di dalam lingkup data pemerintah kota sebelum ekspansi integrasi dengan pihak eksternal. Saya terus terang khawatir sekarang itu. Kota-kota, provinsi, atau bahkan... pusat di Indonesia itu banyak yang belum menata internalnya seperti apa. Kemudian sudah ada permintaan dari eksternal.
Pak, bisa nggak kita MOU supaya kami bisa dapat data apa? Salah satu contohnya Dukcapil. Nah, ini bahaya nih. Lama-lama jadi ngikutin apa yang sudah...
di MOUK, lalu kita terjebak. Tapi kita tidak pernah memikirkan internal pemerintahan itu bagaimana. Ini yang saya maksud poin yang kedua.
Poin yang ketiga adalah keamanan serta privacy data akan menjadi salah satu isu kritikal. Saya kira ini tidak perlu dijelaskan. Semua sepakat. Keamanan dan privacy itu penting. Nah, terakhir ini yang keempat.
untuk Indonesia, siapa atau lembaga mana yang menjadi leader untuk integrasi data. Paling tidak saya ingin memberikan sedikit pendapat, ini tidak mungkin dilakukan, dibagi-bagi terlalu banyak pihak tanpa koordinasi yang kuat. Idealnya ada satu lembaga.
Kalau mau disatukan, katakanlah... Jangan ada kementerian baru ya Kementerian Data Management saya kira berlebihan juga Ya, kalau mau sederhana di kominfo itu barangkali ada satu unit, unit besar langsung di bawah menteri untuk urusan ini. Atau kominfo itu dirubah namanya, termasuk cover urusan data. Karena kenapa?
Karena data is new oil. Ya, beralasan untuk itu dijadikan branding bahwa kita memperhatikan data. Kalkom info dari namanya lebih ke ini teknologi informasi dan komunikasi. Teknologinya. Padahal oilnya itu di datanya.
Oke lah, saya nggak ingin berdebat ya. Jadi itu akhir dari presentasi saya. Mudah-mudahan membuka pemikiran kita semua ya. Bahwa banyak PR yang harus kita lakukan. integrasi data adalah sesuatu yang tidak terhindarkan di kota, sebuah tuntutan.
Dan untuk melakukan itu kita harus banyak cara pandang yang sama antara berbagai pihak yang mau mengintegrasikan. ISO salah satu yang bisa kita pakai. Dan ISO prinsipnya sederhana, tapi banyak PR yang harus kita lakukan untuk memenuhi kaedah-kaedah yang dijabarkan dalam ISO itu.
Terima kasih. Saya kira itu saja dari saya.