## Volume 25 No 1, Januari 2023

## Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas

## Big Data, Analisis Dan Penerapannya Di Pemerintahan Dan Publik: Sebuah Review Literatur
Novrizal, Eko Prasojo
Program Magister Ilmu Administrasi dan Kebijakan Publik, Fakultas Ilmu Administrasi, Universitas Indonesia
novrizal.1109@gmail.com, e_prasojo@yahoo.com

## Abstract
A decision is used to solve various problems at hand. One of the things that influence a decision making  is  the  availability  of  the  required  information.  The  right  decision  will  be  obtained  by considering how complete and accurate the information is or how much information is available. The information is collaborated in a unified data set, which is called Big Data. Big Data provides a  very  important  influence  in  strategic  decision  making,  both  for  large-scale  and  small-scale organizational  operational  decisions.  Big  Data  provides  answers  to  every  challenge  and produces an important decision so that mistakes in decision making can be avoided. This article aims  to  explain  how  Big  Data  or  data  sourced  from  the  community  can  be  used  in  public administration, the general public, and policy makers so as to improve the quality of people's lives  themselves.  This  article  uses  some  practical  examples  across  different  service  sectors  or organizations. The delivery of public services has undergone a transformation, and many decision or policy initiatives have revolutionized the way government interacts with the public. Decision or policy initiatives have also revolutionized how governments and communities adapt evidence- based policymaking through the innovative and efficient use of Big Data. Such as its application in several public services, including in the fields of fraud detection, financial market analysis, health  care  and  public  health,  government  supervision,  education,  crime  eradication, environmental protection, energy exploration, and agriculture. Keywords: Big Data Analysis, Data, Big Data, Public Services

## Abstrak
Suatu keputusan digunakan untuk memecahkan berbagai masalah yang sedang dihadapi. Salah satu hal yang mempengaruhi suatu pengambilan keputusan adalah ketersediaan informasi yang dibutuhkan. Pengambilan keputusan yang tepat akan diperoleh dengan mempertimbangkan dari seberapa  lengkap  dan  akuratnya  informasi  atau  seberapa  banyaknya  informasi  yang  tersedia. Informasi-informasi tersebut terkolaborasi dalam kesatuan kumpulan data, yang disebut dengan Big Data . Big Data memberikan  pengaruh yang sangat  penting dalam pengambilan keputusan strategis, baik untuk keputusan operasional organisasi berskala besar maupun berskala kecil. Big Data memberikan jawaban atas setiap tantangan dan menghasilkan suatu keputusan yang penting sehingga  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan  dapat  dihindari.  Artikel  ini  bertujuan  untuk menjelaskan  tentang  bagaimana Big  Data atau  data  yang  bersumber  dari  masyarakat  dapat digunakan dalam administrasi publik, masyarakat umum, dan para pembuat kebijakan sehingga meningkatkan  kualitas  kehidupan  masyarakat  itu  sendiri.  Artikel  ini  menggunakan  beberapa contoh  praktis  di  berbagai  sektor  layanan  atau  organisasi.  Penyampaian  layanan  publik  telah
mengalami  transformasi,  dan  banyak  inisiatif  keputusan  atau  kebijakan  telah  merevolusi  cara pemerintah dalam berinteraksi yang melibatkan masyarakat.  Inisiatif keputusan atau kebijakan juga telah merevolusi bagaimana pemerintah dan masyarakat mengadaptasi pembuatan kebijakan berbasis bukti melalui penggunaan Big Data secara inovatif dan efisien. Seperti penerapannya di beberapa  layanan  publik,  diantaranya  di  bidang  deteksi  penipuan,  analisis  pasar  keuangan, perawatan  kesehatan  dan  kesehatan  masyarakat,  pengawasan  pemerintah,  pendidikan, pemberantasan kejahatan, perlindungan lingkungan, eksplorasi energi, dan pertanian.
Kata Kunci : Big Data, Data, Kebijakan, Layanan Publik

## PENDAHULUAN
Studi empiris sebelumnya (Hickson, Miller, & Wilson, 2003) telah mengidentifikasi  'basis  pengetahuan' yang  digunakan  untuk  membentuk pengambilan keputusan strategis sebagai faktor  terpenting  dalam  keberhasilan keputusan. Tentu saja basis pengetahuan ini merupakan informasi yang diperoleh dan  berasal  dari  pengalaman  atau penilaian  terhadap  sumber  data  yang ada.
Peningkatan  perkembangan Big Data yang  signifikan  sebagai  sumber pengetahuan  baru  telah  mendorong pembuat  keputusan  untuk  membuat keputusan  denga  lebih  cepat  dan membentuk  kemampuan  mereka  secara proaktif  dalam  mengatasi  perubahan lingkungan  (FossoWamba,  dkk,  2017). Data  dan  informasi  diperlukan  sebagai evidence  base ,  dan  semakin  tinggi kualitas  informasi  yang  tersedia  dalam proses keputusan, semakin tinggi kualitas  keputusan  tersebut.  (Keller,  K. L., and R. Staelin. 1987). Perkembangan pesat  pengetahuan  yang  menyertai peningkatan  akses  ke Big  Data bisa dikatakan  memberikan  dampak  yang sangat  besar  untuk  bagaimana  dan informasi  apa  yang  digunakan  para pengambil
keputusan dalam menginformasikan keputusan yang diambil.
Namun  menurut,  Janssen,  M., van der Voort, H., & Wahyudi, A. (2017)
bahwa  kualitas  keputusan  bergantung pada  kualitas  input  dan  kualitas  proses yang  mengubah  input  menjadi  output. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas pengambilan keputusan dengan menggunakan Big Data meliputi karakteristik  dan  kualitas  sumber Big Data ,  kualitas  proses  Anlisis Big  Data , kapasitas  dan  kemampuan  Analisis Big Data, orang-orang  yang  terlibat  dalam pengumpulan dan pemrosesan Big Data , dan ketersediaan infrastruktur Big Data .
Selain itu, hasil penelitian menunjukkan kemampuan  pembuat  keputusan  untuk memahami  data  dan  berkolaborasi dengan  orang  lain  atau  data  lain  dalam siklus Big  Data menghasilkan  kualitas keputusan yang lebih baik.
Benke,  K.,  &  Benke,  G.  (2018) dalam artikelnya menyampaikan bahwa Big Data dikaitkan dengan sumber daya komputasi sangat besar yang diperlukan untuk  mengatasi  peningkatan  volume dan  kompleksitas  data  dari  banyak sumber,  seperti  internet  dan  jaringan sensor  jarak  jauh. Big  Data mencakup informasi yang terstruktur, semi- terstruktur,  atau  tidak  terstruktur,  dan mungkin  terdapat  keterkaitan  yang kompleks yang bersifat sintaksis, semantik,  sosial,  budaya,  ekonomi,  dan organisasi.
Para peneliti dan praktisi administrasi publik dalam praktiknya di lapangan  banyak  yang  mengeluhkan kurangnya  data  untuk  analisis  dan operasi. Dalam kurun waktu sekitar dua dekade,  perkembangan  Internet  telah mengatasi  permasalahan  ini.  Kumpulan
dari  data  banyak  digunakan  untuk membantu para pimpinanan manajemen publik  atau  pimpinan  organisasi  dalam memperoleh  perubahan  perilaku,  opini publik,  atau  permasalahan  kehidupan sehari-hari.  (Chen,  Chiang,  dan  Storey Chen, Roger dan Storey, 2012).
Lee,  Jung  Wan  (2020)  dalam artikelnya menyebutkan bahwa kemajuan  teknologi  dan  meningkatnya jumlah  informasi  mengubah  cara  bisnis dijalankan  di  banyak  industri,  termasuk pemerintah.
Generasi data di pemerintahan  dan  pengarsipan  digital sedang berkembang karena
pertumbuhan pesat perangkat dan aplikasi  seluler,  sensor  dan  perangkat cerdas, Cloud ,  dan  akses  internet  di masyarakat.  Ketika  informasi  digital berkembang dan menjadi lebih kompleks, manajemen informasi, pemrosesan,  penyimpanan,  keamanan, dan  disposisi  menjadi  lebih  kompleks juga.  Alat  pengambilan,  penelusuran, penemuan,  dan  analisis  baru  membantu organisasi  mendapatkan  wawasan  dari data tidak terstruktur. Beberapa pemerintahan di berbagai negara menyadari bahwa informasi  adalah aset strategis, dan pemerintah perlu melindungi, memanfaatkan, dan menganalisis  informasi  terstruktur  dan tidak  terstruktur  dalam  memberikan pelayanan  yang  memenuhi  kriteria dengan  lebih  baik.  Para  pemimpin pemerintahan berusaha untuk
mengembangkan Lembaga atau
organisasi  yang  digerakkan  oleh  data ( Big Data)  dalam  mencapai  tujuan  misi pemerintah,  dengan  menghubungkan berbagai  komponen  peristiwa,  orang, proses, dan informasi secara menyeluruh.
Big Data adalah salah satu solusi cerdas  dan  memungkinkan  pemerintah atau  pihak  swasta  untuk  membuat keputusan  yang  lebih  baik  dengan mengambil  tindakan  berdasarkan  pola yang diungkapkan dengan menganalisis
volume Big  Data terkait  dan  tidak terkait, terstruktur dan tidak terstruktur. Big Data dapat menjadi alat yang sangat kuat untuk memantau bagaimana layanan dilakukan, meningkatkan transparansi,  dan  memungkinkan  hasil, proses, dan keputusan yang lebih baik.

## DISKUSI DAN PEMBAHASAN
Big  Data adalah  data  volume tinggi  yang sering kali menggabungkan data administratif yang sangat terstruktur yang dikumpulkan oleh organisasi sektor publik  dengan  terstruktur  secara real time dan  tidak  terstruktur,  otomatis dikumpulkan  secara  terus  menerus  dan sering  kali  dibuat  secara  pasif  oleh entitas  publik  dan  swasta  melalui interaksi  Internet.  Organisasi  di  sektor publik  dapat  menggunakan  data  yang dihasilkan dari Internet yang dikumpulkan  secara  administratif  dan tidak  terstruktur  untuk  mendapatkan wawasan  tentang  pengoperasian  dan penyampaian layanan publik (Mergel, I., Rethemeyer, R. K., & Isett, K., 2016).
Big  Data dalam  urusan  publik berfokus pada pengumpulan data digital multimodal yang dihasilkan oleh penyedia  baik  publik  dan  swasta. Beberapa aspek “ Big Data ” mencakup di berbagai bidang, diantaranya:
1.  Data  yang  dibuat  oleh  warga  negara melalui  interaksi  mereka  satu  sama lain secara online (seperti data media sosial);
2.  Data yang secara otomatis dihasilkan dari sensor misalnya, gedung, mobil, dan  jalanan,  yang  secara  otomatis dikirim secara online; dan
3.  Data yang secara otomatis dikumpulkan  oleh  entitas  publik dalam operasionalnya.
(Mergel, I., Rethemeyer, R. K., & Isett, K., 2016).
Dari  seluruh  mekanisme,  data terstruktur dan tidak terstruktur
dikumpulkan,  termasuk  metadata  yang menggambarkan  atribut  subjek  dan objek. Perincian data masih tetap relatif kurang baik  saat ini, namun  kondisinya saat  ini  cenderung  meningkat  karena adanya perangkat berkemampuan
Internet  seperti  ponsel  pintar,  termostat Wi-Fi,  sistem  otomasi  mobil,  dan lainnya, yang menunjukkan
perkembangan  sistem  data  semakin otomatis (Mergel, I., Rethemeyer, R. K.,
& Isett, K., 2016). Seperti yang disoroti oleh George, G. Haas, dan Pentland (2014) di Academy  of  Management  Journal , mereka  mengandaikan  bahwa Big  Data adalah tentang "perincian". Artinya, Big Data mengacu  pada  kekhususan  data yang  dapat  dikumpulkan  dan  kemudian digabungkan  dengan  sumber  lain  untuk memberikan  informasi  yang  mendalam tentang peristiwa, individu, proses, atau fenomena.
Penggabungan Big  Data dalam satu  kesatuan  yang  utuh  merupakan salah  satu  bentuk  analisis  dalam Big Data. Salah  satu  keuntungan  dari penggunaan  analisis Big  Data adalah kemampuan  untuk  memeriksa  masalah secara real  time .  Kumpulan  data berskala besar yang berasal dari Internet dapat digabungkan dengan data tradisional  yang  ada  dari  prosedur administratif, survei, dan kumpulan data pemerintah yang sudah lama ada, seperti halnya  terkait  dengan  pelaksanaan Sensus  di  Amerika  Serikat  atau  Survei Populasi.  Hal  ini  dimaksdukan  untuk menciptakan  wawasan  tentang  pola perilaku,  hasil  manajemen  dan  anomali dalam pelaksanaan (operasional) dengan tingkat  kecepatan  pemeriksaan  yang sebelumnya  tidak  mungkin  dilakukan (Kitchin dan McArdle 2016).
Menurut  pengamatan  Höchtl,  J., Parycek, P., & Schöllhammer, R. (2016), dengan Big  Data, dimungkinkan  untuk mengambil  keputusan  secara real  time yang  memiliki  potensi  untuk  merevisi model tradisional dari tahapan
pelaksanaan yang berurutan dalam siklus kebijakan dan menggantikannya dengan model evaluasi berkelanjutan. Big Data dan hasil analisisnya berpotensi mempersingkat proses  pengambilan keputusan secara signifikan dan menghasilkan keputusan yang lebih baik karena informasi yang lebih akurat dapat diperoleh  dari  data.  Analisis  dari Big Data juga  akan  membuka  pintu  inklusi yang  lebih  luas  dari  masyarakat  pada beberapa tahapan dalam siklus kebijakan.  Menurut  siklus  kebijakan tradisional,  peluang  untuk  melakukan penyesuaian yang pada dasarnya muncul hanya  setelah  evaluasi  hasil.  Namun dengan  analisis Big  Data ,  evaluasi tindakan  dapat  dilakukan  secara  terus menerus  pada  setiap  tahap  siklus kebijakan yang akan mengurangi inefisiensi  dalam  pembuatan  kebijakan dengan memungkinkan pencarian alternatif yang diidentifikasi dari analisis Big  Data ,  atau  bahkan  diperoleh  hasil lebih awal dari kebijakan yang direncanakan.
Mergel,  Rethemeyer,  dan  Isett (2015)  menguraikan  tiga  keterampilan utama  yang  perlu  diperoleh  untuk bekerja  secara  produktif  dengan Big Data (analisis Big Data ):
1. Mengelola dan memproses akumulasi Big  Data tidak  terstruktur  dan semistruktur;
2. Menganalisis  data  tersebut  menjadi sumber  pengetahuan  dan  wawasan baru yang memberikan manfaat untuk operasional publik; dan
3. Menafsirkan  data  tersebut  dengan cara yang mendukung evidence base dalam  pengambilan  keputusan  atau kebijakan.
Selain itu,
peningkatan kebutuhan  akan  keterampilan Big  Data di  pemerintahan  masih  sangat  rendah sehingga dibutuhkan orientasi pengelolaan  yang  terorganisir  di  sektor publik  dan  swasta.  Untuk  itu  perlu dipahami  juga  empat  pertimbangan  etis
dalam  mengakses  informasi  terkait dengan  pengelolaan  dan  analisis Big Data. Mason,  R.  O.  (1986,  h.  5) menyebut  pertimbangan  etis  ini  dengan sebutan model PAPA, yaitu:
1. Privasi: Terkait  dengan  apakah Informasi  mengenai  seseorang  atau asosiasinya yang harus diungkapkan seseorang kepada pribadi orang lain? Apa saja perihal yang mungkin dapat disimpan orang untuk dirinya sendiri dan  tidak  ada  paksaan  untuk pengungkapannya?
2. Akurasi: Terkait  kepada  siapa keaslian akan diminta pertanggungjawabannya, ketepatannya dan keakuratan informasinya? Kepada Siapa pertanggungjawaban  atas  kesalahan dalam  bidang  informasi  yang  harus dimintai dan bagaimana cara menolong pihak yang telah dirugikan?
3. Properti/Kepemilikan: terkait dengan siapa yang memiliki informasi? Berapa harga yang wajar? Siapa yang memiliki saluran,
terutama  saluran  nirkabel,  yang melaluinya informasi ditransmisikan? Bagaimana seharusnya akses ke sumber daya ini diatur?
4. Aksesibilitas: terkait dengan Informasi mengarah pada hak istimewa  yang  diperoleh  seseorang atau  organisasi,  dalam  kondisi  apa dan dengan pengamanan seperti apa?
Dengan  keterampilan  dan  pemahaman yang mendalam terkait dengan pertimbangan  etis  tersebut,  diharapkan akan  memudahkan  dan  mematangkan analisis  suatu  kebijakan  yang  nantinya akan  diputuskan,  serta  mengurangi risiko  penyalahgunaan  data  dalam prosesnya.
Dari  sejumlah  studi  kasus  dan penelitian  yang  dilakukan  di  berbagai sektor  seperti  bidang  deteksi  penipuan, analisis  pasar  keuangan,  perawatan kesehatan  dan  kesehatan  masyarakat, pengawasan  pemerintah,  pendidikan, pemberantasan  kejahatan,  perlindungan lingkungan,  eksplorasi  energi,  dan pertanian, fokus big  data  dalam masyarakat seharusnya tidak hanya pada volume informasi yang luar biasa besar, tetapi lebih pada nilai yang dapat diambil oleh  organisasi  dari  data-data  atas kejadian  yang  telah  terjadi  di  waktu lampau.
Dengan menggunakan teknologi Big Data , analisisnya
memprediksi  cara  individu  berperilaku di masa mendatang dan mendeteksi pola dalam kumpulan data untuk mempertimbangkan  kemungkinan  hasil tertentu  sehingga  dapat  menentukan langkah  keputusan  atau  kebijakan  yang akn  diambil.  Beberapa  contoh  praktis dari  berbagai  sektor  layanan  atau organisasi,  melalui  penggunaan Big Data yang  inovatif  dan  efisien  terlihat dalam Tabel 1.

## Tabel 1: Penerapan Teknologi Big Data
Kasus/ Penelitian Praktik dan Aplikasi Terbaik Sumber & Referensi Big Data dalam Deteksi Penipuan dan Analisis Financial  Fraud  Action  (FFA)  United  Kingdom  adalah  anti-penipuan  industri keuangan  Inggris  Raya  dan  bekerja  sama  dengan  kepolisian  khusus  untuk memantau dan memerangi penipuan keuangan di Inggris Raya. FFA UK  pada tahun  2015  memanfaatkan  “ Big  Data ”  terkait  kerugian  penipuan  finansial  di kartu  pembayaran,  perbankan  jarak  jauh,  dan  cek  berjumlah  £  755  juta  pada tahun 2015, meningkat 26% dibandingkan dengan tahun 2014. Peningkatan di semua  jenis  kerugian  akibat  penipuan  selama  tahun  2015  disebabkan  oleh pertumbuhan penipuan identitas dan penipuan secara langsung, serta serangan online  yang  canggih  seperti  malware  dan  penyelewengan  atas  data. Penyelewengan  data  di  Inggris  adalah  penyebab  signifikan  peningkatan
Bush, D. (2016)
penipuan keuangan pada tahun 2015 yang didorong oleh data ( Big Data ) yang diperoleh secara ilegal melalui pelanggaran data. Badan Publik Inggris, yaitu Information Commissioner’s Office (ICO) akhirnya menerapkan protokol baru dan menggunakan metode PR untuk penyelamatan, salah satunya yaitu kebijakan untuk pengenaan denda dan sanksi lainnya untuk pelanggaran Privacy and Electronic Communications Regulations (PECR) .
Big Data dalam
Perawatan Kesehatan dan Kesehatan Masyarakat 1. Dalam  bidang  penelitan  kesehatan, Health  Insurance  Portability  and
Accountability  Act (HIPAA)  di  Amerika  Serikat  menentukan  standar kebijakan  akibat  penggunaan  “ Big  Data ”  terkait  dengan  standar  etika penelitan yang saat ini berkembang menggunakan teknologi. Peningkatan pengetatan  standar  dari  dimensi  data-data  yang  berhubungan  dengan informasi  pribadi  seharusnya  bersifat  privasi.  Berdasarkan  penelitiannya, ada  tiga  risiko  “ Big  Data ”  dalam  penelitan  yaitu  risiko  pengungkapan informasi  pengenal  pribadi  secara  tidak  sengaja,  potensi  peningkatan dimensi data sehingga sulit untuk menentukan apakah kumpulan data cukup terdefinisi  untuk  mencegah  pengungkapan  deduktif  informasi  pengenal pribadi  dan  tantangan  untuk  mengidentifikasi/  mempertahankan  standar penelitian  dalam  menghadapi  teknologi  baru  seperti  penggunaan  GPS,
Drone atau media sosial;
2. Dalam pelayanan kesehatan, Big Data memberikan kontribusi dalam proses bisnis layanan kesehatan.  Model “ Big Data ” mengubah proses bisnis dan kebijakan di bidang pelayanan kesehatan yang semula dijalankan manual menjadi pelayanan berbasis data ( online ) yang tentunya akan mengurangi biaya dan perawatan kesehatan yang seharusnya tidak perlu. Perkembangan basis  data  seperti  Data  dari mPersonal , mSocial ,  dan mMedical akan menghasilkan  nilai  bagi  pasien  untuk  lebih  mengetahui  dan  memahami kondisi  kesehatan pasien.    Analisis Big  Data yang  dihasilkan  dari  semua modul (personal, sosial dan medical) akan memberikan pemahaman yang komprehensif  tentang kondisi,  tren  dan kebiasaan pasien.  Ini  membentuk pola, tren dan terutama menunjukkan perilaku dan kebiasaan pasien yang dihasilkan dari aktivitas tersebut.
3. Dalam analisis data kesehatan masyarakat dan ilmu kedokteran, Big Data yang dikombinasikan dalam artificial intellegent (AI) telah diperkenalkan dan dijelaskan dalam konteks aplikasi yang potensial. Munculnya AI dan Big  Data akan  mengubah  kebijakan  yang  sifatnya  skrining  rutin  dalam diagnosis  spesialis,  bahkan  dalam  praktik  umum  dan  patologi  rutin.
Pemahaman yang lebih dalam tentang teknologi baru ini diperlukan untuk pengembangan  kesehatan  masyarakat  dan  pengembangan  kebijakan  oleh birokrat,  politisi,  dan  pemimpin  bisnis  sehingga  dapat  meminimalkan penyalahgunaan data. Mooney, S. J., & Pejaver, V. (2018) Sumarsono, Anshari, M., & Almunawar, M. N. (2019) Benke, K., & Benke, G. (2018) Big Data dalam Pendidikan 1. Dalam bidang Pendidikan, kehadiran Big Data memaksa dunia pendidikan khususnya  pada  program  Magister  Public  Administration  (MPA)  di Amerika untuk mengembangkan kurikulum dengan pembahasan Big Data dalam kurikulumnya. Mahasiswa nantinya diharapkan dapat mengelola dan memproses  akumulasi Big  Data baik  yang  tidak  terstruktur  maupun semistruktur,  menganalisis  data  menjadi  sumber  informasi  dan  wawasan untuk operasional publik, sehingga pada akhirnya dapat menafsirkan data untuk  mendukung  evidence-based  dalam  pengambilan  keputusan/ kebijakan;
2. Dalam  program  pendidikan  dasar  dan  menengah  di  Amerika, Big  Data digunakan untuk mengidentifikasi kinerja dan pencapaian yang diperoleh oleh  sekolah.  Bagaimana  penilaian  dengan  menggunakan Performances metric mempengaruhi tingkat layanan dalam pendidikan dimana selama ini terdapat kesalahan pengukuran penilaian kinerja dalam program pendidikan dasar dan menengah di Amerika. Mergel, I. (2016) Lavertu, S. (2016) Big Data dalam Memerangi Kejahatan 1. Kepolisian  Rusia  memanfaatkan  berbagai  database  dalam  kesatuan Big Data ,  seperti  FIS  GIBDD,  STsUO  (layanan  registrasi  senjata  terpusat), Pathfinder-M,  SOOP  (layanan  perlindungan  ketertiban  umum),  layanan Direktorat Utama Migrasi, pencarian gabungan, sistem identifikasi genetik, dan  lain-lain  untuk  memproses  dan  mengukur  berbagai  data  tentang kejahatan,  termasuk  bentuk  terorganisirnya. Big  Data memastikan kecepatan  pengambilan  keputusan/kebijakan  dalam  memperoleh  dan menggunakan informasi tentang kejahatan yang dilakukan oleh kelompok
Sukhodolov,  A.,
Ivantsov, S.,
Molchanova, T., & Spasennikov, Boris
(2019)
kriminal  terorganisir dan komunitas  kriminal,  memungkinkan  pemodelan atau  eksperimen  terkontrol  untuk  membuat  keputusan  yang  tepat  dengan banyak kemungkinan variasi keputusan.
2. Di Los  Angeles  Police  Department (LAPD), Big  Data memiliki  peran dalam praktik pengawasan. LAPD adalah agensi terdepan analisis data di
Amerika.  LAPD  banyak  berinvestasi  dalam  pengumpulan  data,  analisis, dan  kapasitas  penyebarannya,  dan  menawarkan  pelatihan  internasional tentang  bagaimana  penegakan  hukum  dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan  data  besar  secara  lebih  baik.  Kebijakan  pengawasan  ini secara  khusus  diputuskan  oleh  Departemen  Kehakiman  dengan menandatangani  keputusan  persetujuan  dengan  LAPD  dari  tahun  2001 hingga 2009 yang mengamanatkan, antara lain, pembuatan dan pengawasan sistem  manajemen  risiko  karyawan  baru  yang  digerakkan  oleh  atau berdasarkan, data, TIM II. Kebijakan ini muncul disebabkan karena tekanan eksternal  dalam  transparansi  dan  akuntabilitas,  dimana  berdasarkan  data,
LAPD  terlibat  dalam  sejumlah  skandal  dengan  profil  tinggi  pada  tahun
1990-an,  termasuk  Skandal  Rampart  dan  pemukulan  Rodney  King  yang banyak dikenal mengarah pada investigasi yang mengungkap jaringan luas korupsi, kekurangan pelatihan, dan pelanggaran hak-hak sipil yang terjadi di Los Angeles Police Department tersebut. Brayne, S. (2017) Big Data dalam Perlindungan Lingkungan dan Eksplorasi Energi 1. Kolaborasi  antara  NASA  dan  Badan  Antariksa  Eropa  mengintegrasikan perubahan volume, aliran, dan tarikan gravitasi lapisan es Antartika untuk memodelkan  keseimbangan  massa  permukaan  yang  mengungkapkan Antartika kehilangan 2720 ± 1390Mg es antara tahun 1992 dan 2017 (setara dengan  laut-tingkat  7,6  ±  3,9mm)  berdasarkan  kumpulan Big  Data . Kemudian berdasarkan data yang ada, Intergovernmental Panel on Climate Change ( IPCC ) memodelkan peningkatan keseimbangan massa permukaan ( Surface Mass Balance ; SMB) Antartika di masa depan, yang menyiratkan kontribusi  negatif  terhadap  kenaikan  rata-rata  permukaan  laut  global ( Global  Mean  Sea  Level ;  GMSL).  Analisis  data  besar  dapat mengungkapkan 'titik terang' antara pola penurunan dengan mengidentifikasi  faktor  penyebab  utama,  termasuk  adanya  intervensi kebijakan yang disengaja. Big Data dimanfaatkan untuk prakiraan ekologi guna meningkatkan pengambilan keputusan, baik di sektor publik maupun swasta;
2. Dalam pengendalian Ekologi air di RRC, Setelah munculnya era Internet, cakupan aplikasi data besar, komputasi, dan peningkatan kecerdasan buatan dalam  manajemen  informasi,  sistem Big  Data ekologi  air  telah dibangun secara  bertahap.  Saat  ini,  sistem  telah  membentuk  sistem Big  Data yang sempurna  di  bawah  organisasi  departemen  perlindungan  lingkungan  dan dukungan bersama dari universitas-universitas besar dalam negeri. Sistem Big Data memberikan data informasi geografis nasional terkait Ekologi air sehingga  dapat  digunakan  sebagai evidence  based dalam  pengambilan keputusan  dan  kebijakan.  Perkembangan  selanjutnya,  akan  diambil kebijkan  dalam  pengamanan  sistem Big  Data tersebut  untuk  memitigasi tingkat keamanan data (kerahasiaan data) sehingga tidak disalahgunakan.
Runting, R. K., Phinn,  S.,  Xie,  Z., Venter, O., & Watson,  J.  E.  M. (2020).
Ma,  H.,  Xiong,  Y.,
Hou,  X.,  &  Shu,  Q. (2020). Big Data dalam Pertanian Analisis Big Data dan perannya mengubah bidang pertanian diberbagai dimensi, yaitu: 1. Meningkatkan produktivitas dan innovasi Dilengkapi dengan data dari sensor tanah, traktor yang dilengkapi GPS, dan faktor  eksternal  lain  seperti  saluran  cuaca  lokal,  para  petani  menerapkan pertanian  dengan  presisi  visibilitas  yang  jauh  lebih  baik.  Hal  ini memungkinkan mereka untuk mengelola sumber daya pokok dengan lebih baik  termasuk  benih,  pupuk,  dan  pestisida,  sekaligus  meningkatkan produktivitas. 2. Mengelola tantangan lingkungan Perubahan iklim dan tantangan lingkungan lainnya termasuk diantara dari berbagai  ancaman  besar  bagi  produktivitas  pertanian,  namun  dengan pertanian yang berbasis data dapat membantu memudahkan petani  dalam menavigasi perubahan kondisi lingkungan, membantu  pengelolaan akibat perubahan  iklim  dengan  memungkinkan  pengelolaan  sumber  daya  yang lebih  tepat  (maju).  Dengan  pertanian  berbasis  data,  petani  dapat  terus memantau kesehatan tanaman dan kejadian alam lainnya yang akan terjadi,
serta  dapat  mengingatkan  petani  atau  memprediksi  kemungkinan
Delgado, Short, Roberts, & Vandenberg (2019);
permasalahan tanaman yang diserang hama atau penyakit. Memanfaatkan data input tanaman dan pengelolaan sumber daya, petani dapat beradaptasi untuk mencegah kejadian buruk yang dapat mengurangi produktivitas.
3. Penghematan biaya dan peluang bisnis
Industri pertanian dan ekonomi global secara lebih luas akan memperoleh keuntungan besar dari pertanian berbasis data. Menurut penelitian, praktik pertanian yang lebih cerdas dapat menghasilkan penghematan biaya $ 2,3 triliun dan peluang bisnis setiap tahun, dan $250 miliar dari penghematan tahunan itu dapat berasal dari kecerdasan buatan dan analisis data saja. Hal tersebut  dapat  membantu  petani  mengelola  risiko  dengan  lebih  baik  dan melindungi para petani di pasar domestik dan global. 4. Manajemen rantai pasokan yang lebih baik: Petani akan lebih mudah menelusuri produknya di seluruh rantai pasokan, sementara pengecer, distributor, dan pemangku kepentingan lainnya akan lebih  siap  untuk  menyesuaikan  penawaran  produk  dan  layanan  mereka sesuai dengan kebutuhan pasar pertanian, berkat ketersediaan sumber daya baik data dan ilmu pengetahuan yang terus meningkat.

## PENUTUP Simpulan
Dalam pengambilan keputusan atau kebijakan yang berkualitas diperlukan Data dan  informasi  sebagai evidence  base . Semakin  tinggi  kualitas  informasi  yang tersedia  dalam  proses  keputusan,  maka semakin tinggi kualitas keputusan tersebut. Signifikansi perkembangan Big  Data sebagai  sumber  pengetahuan  baru  telah mendorong  pembuat  keputusan  untuk membuat  keputusan  lebih  cepat  dan proaktif.
Big  Data merupakan  data  volume yang  menggabungkan  data  administratif sangat  terstruktur  yang  dikumpulkan  oleh organisasi sektor publik dengan terstruktur secara real time dan  juga  dengan  tidak terstruktur yang secara otomatis terkumpul terus menerus dari entitas publik dan swasta melalui  interaksi  Internet. Big  Data merujuk  pada  data  bersifat  khusus  yang dapat dikumpulkan dan kemudian digabungkan  dengan  sumber  data  lain untuk memberikan informasi yang mendalam  tentang  peristiwa,  individu, proses, atau fenomena.
Salah satu bentuk analisis dalam Big Data
yaitu dengan melakukan
penggabungan Big  Data dalam  satu kesatuan  yang  utuh . Dan  salah  satu keuntungan  dari  penggunaan  analisis Big Data adalah kemampuan untuk memeriksa masalah  secara real  time .  Kumpulan  data berskala  besar  yang  berasal  dari  Internet
dapat digabungkan dengan data tradisional yang  ada  dari  prosedur  administratif, survei, dan kumpulan data yang keberadaannya sudah ada sejak lama.
Untuk dapat melakukan atau melaksanakan  analisis  tersebut  secara produktif, dibutuhkan pengasahan keterampilan  dalam  pengelolaan  dan pemrosesan  akumulasi Big  Data tidak terstruktur dan semistruktur. Dari pengelolaan  dan  pemrosesan  tersebut dibutuhkan  juga  keterampilan  analisis sehingga diperoleh analisis data yang dapat dijadikan  pengetahuan  dan  wawasan  baru. Selain  itu,  keterampilan  lainnya  yang dibutuhkan adalah bagaimana menafsirkan pengetahuan  dan  wawasan  baru  tersebut sehingga mendukung evidence based untuk pengambilan  keputusan  atau  kebijakan. Perlu  ditekankan  bahwa  dalam  proses analisis Big  Data yang  baik  harus  dapat menerapkan pertimbangan etis yang meliputi Privasi, Akurasi, Properti (Kepemilikan), dan Aksesibilitas, sehingga risiko penyalahgunaan data dalam prosesnya dapat dihindari dan analisis suatu kebijakan  yang  nantinya  akan  diputuskan akan semakin berkualitas.

## Saran
Artikel ini diharapkan dapat memberikan  pemahaman  tentang  analisis Big  Data yang  memberikan  pengaruh penting dalam pengambilan
keputusan/kebijakan strategis dalam organisasi  dan  dapat  menjelaskan  tentang bagaimana Big  Data atau  data  dari masyarakat  digunakan  untuk  membantu administrasi  publik,  masyarakat,  dan pembuatan  kebijakan  di  berbagai  sektor. Namun, selanjutnya diperlukan kajian lebih lanjut  dalam  penelitian  yang  membahas secara  komprehensif  terkait  faktor-faktor hambatan  atau  tantangan  apa  saja  yang dapat  mempengaruhi  bias Big  Data sehingga dapat mengoptimalkan tata kelola dan pengambilan keputusan atau kebijakan di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
Benke,  K.,  &  Benke,  G.  (2018).  Artificial intelligence  and Big  Data in  public health. International Journal of Environmental  Research  and  Public Health, 15 (12), 2796.
doi:10.3390/ijerph15122796.
Brayne,  S.  (2017). Big  Data surveillance: The  case  of  policing. American Sociological Review, 82 (5), 977-1008. doi:10.1177/0003122417725865.
Bush, D. (2016). How data breaches lead to fraud. Network  Security,  2016 (7),  11- 13. doi:10.1016/S1353- 4858(16)30069-1.
Chen, Chiang, &  Storey. (2012). Business intelligence  and  analytics:  From Big Data to  big  impact. MIS  Quarterly , 36(4), 1165-1188. doi:10.2307/41703503.
Delgado JA, Short NM Jr, Roberts DP and Vandenberg  B  (2019). Big  Data Analysis  for  Sustainable  Agriculture on  a  Geospatial  Cloud  Framework. Frontiers in Sustainable Food System . 3:54. doi: 10.3389/fsufs.2019.00054.
Fosso Wamba, S., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J.-f., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big data analytics and ﬁrm performance:  Eﬀects  of  dynamic capabilities. Journal  of  Business Research , 70, 356–365.
George,  G.,  Haas,  M.  R.,  &  Pentland,  A. (2014).  Big  data  and  management.
Academy  of  Management  Journal , 57(2),
321-326. doi:10.5465/amj.2014.4002. Hickson, D.J., Miller, S. J., & Wilson, D.C.
(2003).  Planned  or  prioritized?  Two options in managing the implementation  of  strategic  decisions. Journal of Management Studies , 40(7),
1803–1836.
Höchtl, J., Parycek, P., & Schöllhammer, R.
(2016). Big  Data in  the  policy  cycle: Policy  decision  making  in  the  digital era. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 26 (1-2),
147-169.
doi:10.1080/10919392.2015.1125187. Janssen, M., van der Voort, H., & Wahyudi, A. (2017). Factors influencing big data decision-making  quality. Journal  of Business  Research ,  70,  338-345. doi:10.1016/j.jbusres.2016.08.007.
Kitchin,  R.,  &  McArdle,  G.  (2016).  What makes big data, big data? exploring the ontological characteristics of 26 datasets. Big  Data  &  Society ,  3(1),
205395171663113.
doi:10.1177/2053951716631130
Keller, K. L., and R. Staelin. 1987. Effects of quality and quantity of information on  decision  effectiveness. Journal  of Consumer  Research 14:200–213.  doi: 10.1086/jcr.1987.14.issue-2.
Lavertu, S. (2016). We All Need Help: “Big Data”  and  the  Mismeasure  of  Public Administration. Public Administration Review ,  76(6),  pp.  864-872.  doi: 10.1111/puar.12436.
Lee, Jung Wan (2020). Big Data Strategies for  Government,  Society  and  Policy- Making. Journal  of  Asian  Finance,
Economics  and  Business Vol  7  No  7
(2020) 475 – 487. doi: 10.13106/jafeb.2020.vol7.no7.475
Ma,  H.,  Xiong,  Y.,  Hou,  X.,  &  Shu,  Q. (2020).  Application  of Big  Data in water ecological environment monitoring. IOP  Conference  Series. Materials  Science  and  Engineering, 750 , 12044. doi:10.1088/1757-
899X/750/1/012044.
Mason, R. O. (1986). Four ethical issues of the  information  age. MIS  Quarterly , 10(1), 5-12. doi:10.2307/248873.
Mergel,  I.,  Rethemeyer,  R.  K.,  &  Isett,  K. (2016).  Big  Data  in  public  affairs. Public  Administration  Review,  76 (6), 928-937. doi:10.1111/puar.12625. Mergel, I. (2016). Big Data in public affairs education. Journal  of  Public  Affairs Education  :  J-PAE.,  22 (2),  231-248. doi:10.1080/15236803.2016.1200224
3.
Mooney,  S.  J.,  &  Pejaver,  V.  (2018). Big Data in  public  health:  Terminology, machine learning, and privacy. Annual Review  of  Public  Health,  39 (1),  95- 112.  doi:10.1146/annurev-publhealth- 040617-014208.
Runting, R. K., Phinn, S., Xie, Z., Venter,
O.,  &  Watson,  J.  E.  M.  (2020). Opportunities for Big Data in
conservation and sustainability. Nature Communications,  11 (1),  2003-2003. doi:10.1038/s41467-020-15870-0. Sukhodolov,  A., Ivantsov, S., Molchanova,
T.,  &  Spasennikov,  Boris  (2019). Big Data as  a  Modern  Criminological Method  of  Studying  and  Measuring Organized  Crime. Russian  Journal  of Criminology 13(5):718-726. doi:
10.17150/2500-4255.2019.13(5).718- 726.
Sumarsono,  Anshari,  M.,  &  Almunawar, M.  N.  (2019).  Big  Data  in  healthcare for personalization & customization of healthcare services. Paper presented at the , 1 73-77. doi:
10.1109/ICIMTech.2019.8843822.