Quick Wins Pengembangan AI di Indonesia

5. BIDANG PRIORITAS LAYANAN KESEHATAN: SMART HEALTH CARE 

Judul: Pengembangan Sistem Chatbot untuk Penanganan COVID-19: Informasi Publik, Manajemen Protokol Kesehatan dan Telekonsultasi Dokter 

Luaran: Sistem ChatBot untuk Penanganan COVID-19 

Pelaksana: Industri, Kemenkes RI, dan Gugus Nasional COVID-19 

Deskripsi dan mekanisme pencapaian: 

Dengan dunia modern yang sangat terhubung dan padat informasi, penyebaran informasi yang akurat dan terkini menjadi tantangan kita bersama. Apalagi masyarakat Indonesia memiliki keterbatasan literasi sehingga informasi yang disampaikan perlu berulang-ulang dan seringkali pertanyaan yang sama ditanyakan terus menerus. 

Di saat Pandemi COVID-19 penggunaan aplikasi layanan kesehatan dengan dukungan chatbot yang mampu memberikan informasi tepat selama 24 jam terbukti sangat bermanfaat, baik dari segi publik maupun swasta untuk meminimalkan resiko.

Dengan kemajuan Natural Language Processing (NLP), saat ini memungkinkan antarmuka yang intuitif bagi 83% pengguna Internet Indonesia yang menggunakan aplikasi pesan singkat WhatsApp. Selain itu implementasi embed web chat dapat dilakukan pada aplikasi lain yang didorong penggunaannya kepada publik. 

Selain informasi yang terkurasi dan terarah, chatbot ini mudah diakses dengan referensi dari media sosial dan media elektronik resmi lainnya. Sistem penapisan dengan pertanyaan yang sesuai dengan acuan Kementerian Kesehatan membantu mengarahkan kepada pelaksanaan pemeriksaan di fasilitas kesehatan terdekat.

Layanan chatbot ini terwujud dengan kerjasama erat antara pemerintah daerah, fasilitas kesehatan dengan tenaga medis profesional, acuan informasi resmi dari akademisi dan perusahaan yang menyediakan platform. 

Dataset yang diperlukan adalah acuan informasi, pelayanan fasilitas kesehatan dan protokol kesehatan yang telah disepakati. Dalam pelaksanaan infrastruktur membutuhkan pelatihan bahasa Indonesia yang tepat dengan model percakapan yang telah dikembangkan sebelumnya sehingga dapat disesuaikan dengan algoritma dalam protokol kesehatan. 

Rujukan kepada tenaga kesehatan profesional diperlukan apabila terdapat hasil penapisan yang membutuhkan konfirmasi langsung, misalnya terdapat kecurigaan kasus ataupun kejanggalan pada proses penapisan. Selain itu sistem akan membantu pengguna untuk mendapatkan akses kebutuhan manajemen rujukan kasus, konsultasi kesehatan langsung, maupun informasi yang lebih spesifik perlu ditangani agen profesional. 

PANDEMI COVID-19 MENJADI MOMEN PERCEPATAN TEKNOLOGI KECERDASAN ARTIFISIAL KHUSUSNYA MENGGUNAKAN CHATBOT UNTUK MEMBANTU ORANG- ORANG DI BERBAGAI BELAHAN DUNIA. 

Pandemi COVID-19 menjadi momen percepatan teknologi kecerdasan artifisial khususnya menggunakan chatbot untuk membantu orang-orang di berbagai belahan dunia menjadi semakin nyaman menggunakan fasilitas untuk mengakses perawatan kesehatan. Ketika kita sudah melampaui pandemi ini, adopsinya dalam aplikasi perawatan kesehatan yang lebih luas akan terus tumbuh. 

Maka perlu selalu dipersiapkan bagaimana kebijakan pemangku kepentingan publik dan swasta. Agar bersama-sama menciptakan kerangka kerja tata kelola yang memaksimalkan manfaat ini sambil meminimalkan risiko. 

6. BIDANG PRIORITAS REFORMASI BIROKRASI: SMART GOVERNMENT 

Judul: Pengembangan Sistem Administrasi Pemerintahan Berbasis Kecerdasan Artifisial 

Luaran: Sistem Platform ChatBot Pemerintahan dan Sistem Presensi ASN berbasis KA 

Pelaksana: BPPT, Industri, dan lembaga pemerintah terkait sebagai pengguna 

Deskripsi dan mekanisme pencapaian: 

Ada dua inovasi penting yang bisa diajukan sebagai luaran pengembangan sistem administrasi pemerintahan berbasis kecerdasan artifisial, yakni: sistem platform chatbot pemerintahan dan sistem presensi aparatur sipil negara (ASN) menggunakan teknologi andemic wajah. Kedua teknologi ini saat ini dalam proses pengembangan oleh Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT). 

Menurut Survei APJII 2017 89.35% dari seluruh responden menyatakan bahwa aplikasi chatting adalah aplikasi yang paling digemari dalam pemanfaatan layanan internet. Hal ini memberikan ruang kesempatan bahwa layanan publik pemerintahan dapat diakses semudah menggunakan aplikasi chatting populer di kalangan masyarakat tanpa harus menginstal aplikasi baru atau mengakses situs tertentu. 

Teknologi yang dapat mendorong layanan publik tersebut adalah Chatbot. ChatBot merupakan salah satu solusi teknologi yang dapat diimplementasikan saat ini untuk memenuhi layanan pemerintah yang prima, cepat, konsisten, dan memiliki ketersediaan waktu layanan yang tinggi. Fungsi-fungsi pemerintah terdiri dari: pengaturan, pelayanan, dan pemberdayaan yang menyesuaikan dengan tupoksi masing-masing. 

Saat ini ada lembaga riset pemerintah yang telah memiliki sumber daya dataset bahasa, sudah mengembangkan sebuah rancangan inovasi Platform ChatBot Pemerintahan. Platform ini memiliki fitur-fitur yang dibutuhkan untuk pengembangan ChatBot Pemerintahan. 

Platform tersebut bertujuan untuk membantu pengembangan ChatBot lembaga-lembaga pemerintahan dengan lebih mudah dan cepat. Platform ChatBot Pemerintahan dikembangkan berbasis aplikasi open-source. 

Sementara itu, sistem presensi aparatur sipil negara (ASN) berbasis pengenalan wajah menjadi solusi pada situasi andemic Covid-19. ASN diwajibkan tetap berkinerja baik sekalipun mereka diminta bekerja di rumah. Sistem presensi berbasis pengenalan wajah ini menyertakan fitur-fitur untuk pelacakan lokasi keberadaan ASN dan pendeteksian objek hidup saat perekaman oleh kamera gadget, dan dengan demikian presensi ASN tersebut dapat teruji dan tervalidasi dengan tepat. 

Dalam pengembangan kedua inovasi tersebut, BPPT dapat berkolaborasi dengan industri dan lembaga-lembaga pengguna agar pengembangan inovasi-inovasi tersebut dapat diselesaikan dalam waktu yang lebih cepat. Industri rintisan membantu menyediakan sumber daya pengembangan dan model awal serta proses komersialisasi, sedangkan lembaga pemerintahan membantu sebagai pengguna dalam menyediakan dataset yang efektif untuk pengembangan model-model yang dibutuhkan di sistem inovasi kecerdasan artifisial. 

quick wins smart education & smart agriculture...  

7.  BIDANG PRIORITAS PENDIDIKAN DAN RISET: SMART EDUCATION 

Judul: Pengembangan Intelligent Online Education berbasis Kecerdasan Artifisial 

Luaran: Sistem Pembelajaran Online Cerdas 

Pelaksana: Perguruan Tinggi, Kemdikbud, dan Industri 

Deskripsi dan mekanisme pencapaian: 

Masa andemic Covid-19 pada awal tahun 2020 memaksa pembelajaran dilakukan dari rumah. Pemberian materi pelajaran dilakukan secara daring. Guru memindahkan pembelajaran dari tatap muka langsung (offline) menjadi tatap muka virtual secara daring dalam mode sinkronus. 

SISTEM KLASIFIKASI SISWA CERDAS YANG MEMANFAATKAN METODE DALAM KECERDASAN ARTIFISIAL SUDAH DIKEMBANGKAN. 

Untuk membantu guru dalam melaksanakan pembelajaran daring Kecerdasan Artifisial bisa diaplikasikan pada metode asesmen hasil pembelajaran dan melakukan klasifikasi siswa berdasar hasil asesmen.

Klasifikasi siswa sangat diperlukan untuk berbagai kebutuhan baik oleh sekolah maupun oleh guru dalam perencanaan pembelajaran maupun dalam pendistribusian siswa ke kelas. 

Saat ini klasifikasi dilakukan secara manual berdasar nilai akhir yang diperoleh oleh siswa, yang tentunya kurang merefleksikan kondisi sebenarnya dari siswa. Sistem klasifikasi siswa cerdas yang memanfaatkan metode dalam kecerdasan artifisial sudah dikembangkan. 

Tahapan dimulai dengan menentukan mata pelajaran yang digunakan dalam proses klasifikasi, kemudian melakukan pembuatan bank soal dan penentuan tingkat kesulitan soal, dilanjutkan dengan proses asesmen berbasis komputer untuk siswa. 

Asesmen menerapkan sistem asesmen adaptif yang memperhitungkan beberapa fitur seperti tingkat kemampuan siswa dalam menjawab soal, kompetensi yang diuji, waktu dalam menjawab dan tingkat kesulitan pertanyaan. 

Berbagai fitur ini akan digunakan dalam proses klasifikasi siswa menggunakan beberapa metode klasifikasi dalam Kecerdasan Artifisial. Sistem yang sudah dikembangkan baru melibatkan siswa dan guru dari beberapa sekolah dasar dan hanya berdasarkan mata pelajaran Matematika. 

Difusi secara nasional dari sistem ini akan sangat bermanfaat bagi guru, sekolah dan pemangku kepentingan lainnya seperti dinas pendidikan daerah dan kementrian. Hal ini bisa dilakukan dengan melibatkan sekolah dan guru dalam pembuatan bank soal dan tingkat kesulitannya untuk berbagai mata pelajaran dan menerapkannya kepada siswa dari berbagai sekolah di berbagai daerah di Indonesia. 

8. BIDANG PRIORITAS KETAHANAN PANGAN: SMART AGRICULTURE 

Judul: Pengembangan Sistem Prediksi Produksi Pertanian Wilayah Indonesia 

Luaran: Sistem Aplikasi Prediksi Produksi Pertanian, dan Platform Pengolahan dan Pertukaran Data-data Pertanian 

Pelaksana: Kemenristek/BRIN, Kementan, Kemendag, Kemenperind, BPPT, LAPAN, LIPI, BMKG, BIG, Bulog, BPS, perguruan tinggi, maupun kalangan swasta 

Deskripsi dan mekanisme pencapaian: 

Teknologi kecerdasan artifisial dapat membantu memajukan industri pertanian di Indonesia untuk mewujudkan ketahanan pangan bangsa. Kecerdasan artifisial akan memberikan prediksi-prediksi yang kuat berbasis data, sehingga ini memberikan keyakinan pada para pelaku dalam rantai pasok pangan, yakni: petani, prosesor, dan distributor, dalam membuat keputusan yang tepat. Keputusan ini dibutuhkan dalam menjawab permintaan-permintaan para peritel dan pelanggan. 

Sistem Prediksi Produksi Pertanian adalah sistem yang menerapkan inovasi- inovasi kecerdasan artifisial untuk: (1) memprediksi lokasi lahan tanam yang tepat; (2) memprediksi jenis varietas yang sesuai untuk lahan; dan (3) memprediksi hasil panen pertanian suatu daerah.

Dari hasil-hasil prediksi kecerdasan artifisial, sistem akan membuat analisa dan perhitungan potensi pencapaian dan optimalisasi target produksi dari tanaman-tanaman suatu daerah. 

Sistem ini dikembangkan melalui pemprosesan gambar dari foto-foto yang diambil dari udara atau satelit termasuk pengolahan data-data kualitas gelombang sinar matahari, benih tanaman dan lahan pada laboratorium. Sistem juga akan menggabungkan informasi-informasi lain, seperti: kualitas tanah, cuaca setempat, dan pemilihan teknologi otomatisasi, yang diperoleh dari hasil pengolahan data dalam volume besar. 

Pengembangan Sistem Prediksi Produksi Pertanian akan terbantu apabila ada sebuah platform yang mengaplikasikan fungsi pengolahan dan pertukaran data dari berbagai sistem sumber data yang saling terhubung. Contoh-contoh manfaat yang diperoleh dari platform pengolahan dan pertukaran data ini adalah: 

• Pengolahan data-data, seperti: geo-lokasi, jenis tanah, bibit, dan pupuk, sensor lingkungan, serangan hama, iklim, dan penginderaan jarak jauh, dapat berguna untuk peningkatan efisiensi operasi pertanian, seperti optimisasi pengairan, manajemen vektor hama dan penyakit dan pemupukan. 

• Pengolahan data-data, seperti: prakiraan cuaca, harga komoditas, pembiayaan, asuransi, transportasi, penyimpanan, permintaan konsumen, dan kebijakan pemerintah (manajemen buruh, pabrik, gudang, logistik dan kontrak pangan), dapat berguna untuk optimisasi rantai pasok pangan. 

Sebagai kegiatan percepatan (quickwin), pengembangan platform pengolahan dan pertukaran data pertanian ini dapat diprioritaskan pada tanaman pangan makanan pokok Indonesia, seperti padi, dengan menyertakan aspek kesehatan tanaman, perkiraan waktu, dan volume panennya. 

quick wins smart city...