## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika

## IMPLEMENTATION OF BIG DATA TECHNOLOGY IN GOVERNMENT INSTITUTIONS IN INDONESIA

## Emyana Ruth Eritha Sirait
Puslitbang APTIKA dan IKP – Kementerian Komunikasi dan Informatika Jalan Medan Merdeka Barat Jakarta 10110 - Indonesia
emya001@kominfo.go.id
Naskah Diterima: 07 September 2016; Direvisi : 29 Oktober 2016; Disetujui : 23 November 2016

## Abstrak
Peranan data sangat penting terutama memasuki era ledakan data atau " Big Data ". Oleh karenanya, pihak yang mampu mengolah dan memanfaatkan data-data yang bervolume besar, cepat berubah, variatif, dan kompleks, dapat mengambil keuntungan yang besar.  Mengacu pada manfaat besar yang dapat ditawarkan oleh teknologi Big Data , menarik untuk melihat  sejauh mana  teknologi Big  Data sudah  dimanfaatkan  di  Indonesia, khususnya  di  lembaga  pemerintahan,  dan tantangan apa saja yang muncul dalam penerapannya. Diharapkan hasilnya dapat memberikan informasi dan inspirasi sehingga  implementasi  teknologi Big  Data di  Indonesia  dapat  semakin  luas.  Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini dilakukan  melalui  teknik  wawancara  mendalam  kepada  pengelola  teknologi  informasi  di  empat  instansi:  Lembaga Kebijakan  Pengadaan  Barang/Jasa  Pemerintah  (LKPP),  Pemerintah  Kota  Bandung,  Direktorat  Jenderal  Pajak Kementerian Keuangan, dan Badan Informasi Geospasial (BIG). Deskripsi kualitatif yang didapat kemudian dianalisis dengan TDWI Big Data Maturity Model . Hasilnya  dapat disimpulkan bahwa tiga instansi dapat dikategorikan  berada pada tahap pre-adoption , hanya Pemerintah Kota Bandung yang telah berada pada tahap corporate adoption .
Kata kunci: Big Data, Lembaga Pemerintahan, Tantangan, Implementasi, Big Data Maturity Model .

## Abstract
The role of data is very important, especially in the era of data explosion or "Big Data". Therefore, the parties which are  able to  process  and  utilize  huge volume,  rapidly  changed, varied,  and  complex  data can take large advantages. Considering big potential offered by Big Data technology, it is exciting to research how Big Data has been implemented in Indonesia, especially in several government agencies, and find the raising challenges in its application. It is expected that this paper can provide information and inspiration  to widespread the implementation of Big Data technology in Indonesia.This research uses depth interview technique in data collecting to the administrators of information technology in four institutions: National Public Procurement Agency (LKPP), Government of Bandung City, Directorate General of Taxes Ministry of Finance, and Geospatial Information Agency. The qualitative description is then analyzed according to  TDWI  Big  Data Maturity  Model.  It  can  be  concluded  that  the  three  institutions  are  on  pre-adoption  step,  while Government of Bandung City is already in corporate adoption level.
Keywords: Big Data, Government Agencies, Challenges, Implementation, Big Data Maturity Model
e-ISSN 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402 JPPI Vol 6 No 2 (2016) 113 - 136
578/AKRED/P2MI-LIPI/07/2014

## IMPLEMENTASI TEKNOLOGI BIG DATA DI LEMBAGA PEMERINTAHAN INDONESIA
DOI: 10.17933/jppi.2016.060201

## PENDAHULUAN
Melalui  teknologi  informasi,  triliunan byte data  diciptakan  setiap  hari  dari  berbagai  sumber, seperti dari media sosial, sensor, video surveillance ,  dan smart  grids .  Lautan  data  ini mengarah  pada  satu  terminologi Big  Data .  Data memiliki  peran  penting  dalam  pengambilan keputusan  strategis.  Oleh  karenanya,  pihak  yang mampu  mengolah  dan  memanfaatkan  data-data yang  tersedia  dalam  volume  besar,  keragaman variatif,  kompleksitas  tinggi  dan  kecepatan penambahan  data  yang  tinggi,  dapat  mengambil keuntungan  yang  besar.  Namun  sayangnya, penerapan Big  Data analitik  masih  belum  begitu populer di Indonesia 1 . Sejauh ini tiga bidang usaha pengguna  utama Big  Data di  Indonesia  yaitu perusahaan telekomunikasi, perbankan, dan produsen  barang-barang  konsumsi  ringan  dan murah  seperti  minuman  dan  makanan  kemasan ( consumer goods ).
Teknologi Big  Data sebenarnya  dapat dimanfaatkan  oleh  banyak  pihak,  baik  perusahaan besar,  usaha  kecil  dan  menengah,  maupun pemerintah. Meski pemanfaatan Big Data terbilang rumit dan mahal, namun UKM bermodal kecil pun bisa  memanfaatkannya  asal  tahu  persis  tujuan bisnisnya sehingga memudahkan proses identifikasi data yang dibutuhkan, untuk mendapatkan  manfaat  yang  lebih  besar  dari investasi yang dikeluarkan.
1 http://www.antaranews.com/berita/477310/tiga-bidang- usaha-pengguna-utama-big-data-di-indonesia , tanggal 30 Januari 2015, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
Beberapa  manfaat Big  Data yang  sudah dirasakan  khususnya bagi  dunia usaha diantaranya untuk  mengetahui  respons  masyarakat  terhadap produk-produk  yang  dikeluarkan  melalui  analisis sentimen  di  media  sosial;  membantu  perusahaan mengambil keputusan secara lebih tepat dan akurat berdasarkan  data;  membantu  meningkatkan  citra perusahaan  di  mata  pelanggan;  untuk  perencanaan usaha  dengan  mengetahui  perilaku  pelanggan, seperti  pada  perusahaan  telekomunikasi  dan perbankan;  serta  mengetahui  tren  pasar  dan keinginan konsumen.
Selain  bermanfat  untuk  analisis  bisnis, teknologi Big Data juga dapat dimanfaatkan secara luas di pemerintahan. Beberapa peluang pemanfaatan Big  Data di  sektor  publik  antara  lain untuk mendapatkan feedback dan respon masyarakat dari sistem informasi layanan pemerintah  maupun  dari  media  sosial,  sebagai dasar  penyusunan  kebijakan  dan  perbaikan pelayanan publik; menemukan solusi atas permasalahan yang ada berdasarkan data, contohnya  dengan  menganalisa  informasi  cuaca dan  tingkat  kesuburan  tanah,  pemerintah  dapat menetapkan  atau  menghimbau  jenis  varietas tanaman yang ditanam oleh petani pada daerah dan waktu tertentu; serta membantu  dalam  manajemen dan pengawasan keuangan negara.
Mengacu  pada  besarnya  manfaat  yang  dapat ditawarkan  oleh  tren  teknologi Big  Data , khususnya  di  sektor  publik,  menarik  untuk  diteliti sejauh mana teknologi Big Data sudah dimanfaatkan  di  beberapa  lembaga  pemerintahan di  Indonesia,  dan  tantangan  apa  saja  yang  muncul
dalam  penerapannya.  Penerapan  teknologi Big Data pada suatu lembaga dapat dilihat dari fungsi- fungsi yang sudah tersedia pada IT infrastrukturnya, sehingga dapat menjalankan kerja yang  berhubungan  dengan  aplikasi mobile,  social , dan Big  Data-Analytic .  Diharapkan  hasil  kajian dapat memberikan informasi dan inspirasi sehingga  implementasi  teknologi Big  Data di Indonesia  dapat  semakin  luas,  khususnya  di lembaga pemerintahan.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif, dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara mendalam kepada beberapa penanggungjawab atau pengelola teknologi informasi  di  4  (empat)  objek  penelitian,  yaitu Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah  (LKPP),  Pemerintah  Kota  Bandung, Direktorat  Jenderal  Pajak  Kementerian  Keuangan, dan  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG),  guna mendapatkan  gambaran  tentang  pemanfaatan teknologi Big  Data di  instansi  masing-masing, serta tantangan yang dihadapi dalam penerapannya. Namun demikian, implementasi Big Data di  lembaga  pemerintahan  Indonesia  tidak terbatas  pada  4  (empat)  lembaga  yang  disebutkan. Beberapa  lembaga  pemerintahan  diluar  objek penelitian,  juga  sudah  menerapkan Big  Data pada berbagai  peruntukkan,  seperti  Pemerintah  Provinsi DKI Jakarta dan Badan Pusat Statistik (BPS).
Selanjutnya, data dianalisis dengan menggunakan  TDWI  ( The  Data  Warehousing Institute ) Big  Data  Maturity  Model ,  untuk mengevaluasi kematangan penerapan teknologi Big Data pada  keempat  instansi  tersebut.  Model kematangan  TDWI  dipilih  dibandingkan  dengan skala kematangan Big Data lainnya, seperti  model Gartner  atau Predictive  Analytics  Maturity Framework Assessment (PAMFA) dari Capgemini, dengan  pertimbangan  lebih  mudah  dipahami  dan mengakomodir  implementasi Big  Data dari  tahap persiapan hingga tahap matang/visioner.

## Penelitian Terdahulu
Di  level  internasional,  beberapa  penelitian pernah dilakukan untuk mengukur status implementasi Big  Data di  beberapa  organisasi. Salah  satunya  penelitian  ‘ Big  Data  Survey ’,  yang dilakukan  oleh  Capgemini  Consulting  pada  tahun 2014  kepada  226  pimpinan  perusahaan/organisasi global di kawasan Eropa, Amerika Utara dan Asia- Pasifik. Hasil penelitian menemukan bahwa paling banyak  (35%)  dari  organisasi  yang  diteliti  berada pada  tahap partial  production ,  dimana  teknologi predictive  analytics sudah  diintegrasikan  pada sebagian  proses  bisnis.  Sementara  lainnya  berada pada  tahap  perencanaan  konsep  (29%),  belum diimplementasikan  (24%),  dan  hanya  13%  yang sudah  mencapai  tahap  pemanfaatan  secara  matang (Colas, 2014)
Gambar 1. Status implementasi teknologi Big Data di beberapa organisasi dunia (Sumber: ‘Big Data Survey’, Capgemini Consulting, 2014)
Pada  level  nasional,  potensi  penggunaan Big Data untuk  layanan  pemerintah  di  Indonesia pernah  dikaji  sebelumnya  (Taufan,  2015).  Dalam tulisan  tersebut  dikatakan  bahwa  pemerintah sebagai  penyelenggara  layanan  publik  memiliki peluang  untuk  menggunakan Big  Data dalam beberapa proses layanan e-Government.
Pengintegrasian data dan layanan adalah salah satu cara untuk memanfaatkan Big Data . Banyak sektor yang  bisa  disinergikan  antara  lain  transportasi, pertanian,  ketenaga-kerjaan,  perkebunan,  kelautan dan  masih  banyak  lagi.  Kajian  tersebut  juga memberikan benchmarking pemerintahan  yang sudah  menggunakan Big  Data dalam  beberapa layanan  publik,  seperti  Jepang,  Inggris,  Taiwan, Thailand,  dan  Korea,  namun  sayangnya  belum menggambarkan  penggunaan Big  Data pada pemerintahan di Indonesia.
Pembicaraan  soal  tantangan  yang  dihadapi dalam menerapkan Big Data dan kaitannya dengan kebijakan  pembangunan  di  Indonesia  pun  masih
sedikit 2 .  Padahal,  di  masa  depan  kebijakan  publik akan dibentuk oleh Big Data dan aplikasinya pada berbagai  macam  aspek  kehidupan  masyarakat seperti  di  sektor  pendidikan,  kesehatan,  dan layanan publik lainnya.

## Konsep Big Data
Istilah Big  Data mulai  muncul  setelah  Tahun 2005  diperkenalkan  oleh  O’Reilly  Media.  Namun sebenarnya  penggunaan  data  dan  kebutuhan  untuk memahami  data  tersebut  sebenarnya  sudah  ada sejak  jaman  dulu  (Aryasa,  2015)  Banyak  pihak yang  mencoba  memberikan  definisi  terhadap Big Data (Chandarana, Parth,  &  Vijayalakshmi,  2014) Dapat disimpulkan bahwa Big Data mengacu pada 3V: volume , variety , velocity, dan  ada  yang menambahkan unsur V lainnya seperti veracity dan value . Volume (kapasitas  data)  berkaitan  dengan
2 https://m.tempo.co/read/news/2016/04/21/078764748/big- data-akan-mewarnai-kebijakan-publik-di-indonesia , tanggal 21 April 2016, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
ukuran media penyimpanan data yang sangat besar atau mungkin tak terbatas hingga satuan petabytes atau  zettabytes; variety (keragaman  data)  terkait tipe  atau  jenis  data  yang  dapat  diolah  mulai  dari data  terstruktur  hingga  data  tidak  terstruktur; sedangkan velocity (kecepatan)  terkait  dengan kecepatan  memroses  data  yang  dihasilkan  dari berbagai sumber, mulai dari data batch hingga real time ,  sementara  karakteristik veracity (kebenaran)
dan value (nilai) terkait dengan ketidakpastian data dan nilai manfaat dari informasi yang dihasilkan.
Pada Big  Data ,  data  terlalu  besar  dan  terlalu cepat  atau  tidak  sesuai  dengan  struktur  arsitektur database konvensional. Sehingga untuk mendapatkan  nilai  dari  data,  harus  digunakan teknologi  untuk  mengekstrak  dan  memperoleh informasi yang lebih spesifik.
Gambar 2 . 4V pada Big Data (Sumber: http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vs-big-data)
Terminologi Big Data sering dikaitkan dengan data science, data mining , maupun data processing . Namun, Big Data melibatkan infrastruktur  dan  teknik data  mining atau data processing yang  lebih  canggih  dari  sebelumnya. Dalam  mengimplementasikan  teknologi Big  Data di  suatu  organisasi,  ada  4  elemen  penting  yang menjadi  tantangan,  yaitu  data,  teknologi,  proses, dan SDM (Aryasa, 2015)
 Data
Deskripsi  dasar  dari  data  menunjuk  pada benda,  event,  aktivitas,  dan  transaksi  yang terdokumentasi, terklasifikasi, dan tersimpan tetapi
tidak  terorganisasi  untuk  dapat  memberikan  suatu arti  yang  spesifik.  Data  yang  telah  terorganisir sehingga  dapat  memberikan  arti  dan  nilai  kepada penerima,  disebut  informasi.  (Rainer,  Kelly,  & Cegielski., 2009). Ketersediaan data menjadi kunci awal  bagi  teknologi Big  Data .  Ada  beberapa organisasi  yang  memiliki  banyak  data  dari  proses bisnisnya  yang  dilakukan,  baik  data  terstruktur maupun tidak terstruktur, seperti industri telekomunikasi  maupun  perbankan.  Namun,  ada pula  organisasi yang  perlu membeli  atau bekerjasama dengan pihak lain untuk mendapatkan data.
 Teknologi
Hal  ini  terkait  dengan  infrastruktur  dan tools dalam pengoperasian Big Data , seperti teknik komputasi  dan  analitik,  serta  media  penyimpanan ( storage ). Biasanya, organisasi tidak akan mengalami  kendala  yang  berarti  dalam  hal teknologi karena teknologi bisa didapatkan dengan membeli atau kerjasama dengan pihak ketiga.
 Proses
Dalam  proses  mengadopsi  teknologi Big Data dibutuhkan  perubahan  budaya  organisasi.
Misalnya,  sebelum  adanya Big  Data ,  seorang pimpinan dalam menjalankan organisasi, melakukan pengambilan keputusan hanya berdasarkan  ‘intuisi’  berdasarkan  nilai,  keyakinan atau  asumsinya.  Namun  setelah  adanya  teknologi Big Data , pimpinan mampu bertindak “ data-driven decision  making ”  artinya  mengambil  keputusan berdasarkan  data  yang  akurat  dan  informasi  yang relevan. Contoh lain, sebuah perusahan telekomunikasi sejak menggunakan sistem monitoring informasi digital yang berasal dari web , twitter ,  dan  lain-lain,  dapat  dengan  lebih  mudah mengetahui  masalah  pelanggan  terkait  produk  dan membangun  komitmen  untuk  menindaklanjuti masalah  tersebut  dalam  paling  lama  6  jam.  Dalam hal  ini  terbangun  budaya  organisasi  baru  tentang brand  tracking ,  untuk  menyikapi  kecenderungan pelanggan  yang  dewasa  ini  lebih  memilih membicarakan suatu masalah di twitter dibandingkan  mengajukan  komplain  langsung  ke customer service . Big Data dapat membantu untuk melakukan analisis dan prediksi terhadap
pelanggan  yang  akan  menghentikan  layanannya atau churn ,  sehingga  dapat  ditindaklanjuti  dengan mendengarkan kebutuhan pelanggan serta melakukan pencegahan di awal.
 SDM
Dalam  mengaplikasikan  teknologi Big  Data dibutuhkan  SDM  dengan  keahlian  analitik  dan kreativitas  yaitu  kemampuan/keterampilan  untuk menentukan  metode  baru  yang  dapat  dilakukan untuk mengumpulkan, menginterpretasi dan menganalisis data, keahlian pemrograman komputer, dan ketrampilan bisnis yaitu pemahaman tentang tujuan bisnis.
Sumber  data  dalam  teknologi Big  Data dapat berupa  data  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Data terstruktur memiliki tipe  data, format, dan struktur yang  telah  terdefinisi.  Data  dapat  berupa  data transaksional, OLAP data, tradisional RDBMS, file CSV, spread-sheets sederhana.  Sementara  data tidak  terstruktur  merupakan  data  tekstual  dengan format  tidak  menentu  atau  tidak  memiliki  struktur melekat,  sehingga  untuk  menjadikannya  data terstruktur  membutuhkan  usaha, tools ,  dan  waktu yang  lebih.  Data  ini  dihasilkan  oleh  aplikasi- aplikasi  internet,  seperti  data  URL  log,  media sosial,  e-mail,  blog,  video,  audio  serta  data semantik.
Sejak dikenalnya Big Data dalam pengumpulan  dan  analisis  data,  teknik  ini  mulai diperbandingkan  dengan  metode  konvensional yang  sebelumnya  dilakukan,  seperti  survei. Masing-masing  metode  memiliki  kekurangan  dan kelebihan  masing-masing,  dengan  perbandingan seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan metode konvensional vs data analitik dalam pengumpulan dan analisis data.
LEGACY DATA ANALYTICS Confirmative Explorative (predictive) Small data set Large data set Small number of variable Large number of variable Deductive (no predictions) Inductive Numeric data Numeric and non-numeric data Clean data Data cleaning Sumber : (Friedman, 1997)

## Tools Big Data
Beberapa tools yang tersedia untuk penerapan Big  Data dapat  dikategorikan  menjadi  2,  berbayar ( personalized  software )  dan  tidak  berbayar (berbasis open  source  software ). Tools tersebut berkaitan  dengan  4  (empat)  tahapan  aktivitas  dan dukungan teknologi pada Big Data yang mencakup (Alamsyah, 2015):
 Acquired ,  berhubungan  dengan  sumber  dan cara mendapatkan data.
 Accessed, berhubungan  dengan  daya  akses data. Data yang sudah dikumpulkan memerlukan  tata  kelola,  integrasi, storage dan computing agar  dapat  dikelola  untuk  tahap berikutnya.  Beberapa processing / computing tools yang  digunakan  seperti: Hadoop ,  Nvidia CUDA, twitter  storm , GraphLab ,  sementara beberapa tools terkait storage antara  lain:
neo4J, Titan, HDFS.
 Analytic, berhubungan  dengan  informasi  yang akan  didapatkan,  atau  hasil  pengelolaan  data yang  telah  diproses.  Analitik  yang  dilakukan dapat berupa descriptive (penggambaran data), diagnostic (mencari  sebab  akibat  berdasar data), predictive (memprediksi kejadian dimasa  depan)  maupun prescriptive  analytics
(merekomendasikan  pilihan  dan  implikasi  dari setiap  opsi). Beberapa analytics  tools yang digunakan  seperti:  MLPACK,  Mahout,  R. Perangkat  lunak  ( software )  R  paling  banyak digunakan  karena  berbasis open  source dan memiliki  keunggulan pada pendekatan analisis data menggunakan visualisasi untuk menemukan  karakteristik  yang  penting  dari suatu dataset.
 Application terkait  visualisasi  dan  reporting hasil  dari  analitik.  Contoh application  tool yang digunakan pada tahap ini yaitu RStudio. Untuk  perangkat  lunak  berbayar  ( proprietary software ) yang mendukung Big Data analytics , hal ini  menjadi  model  bisnis  baru  bagi  beberapa vendor/perusahaan  dengan  menawarkan Big  Data untuk  menunjang  pertumbuhan  di  industri  lain. Seperti  pada  sebuah  perusahaan  telekomunikasi, yang  menjadi  penyedia  jasa  data  analitik  bagi beberapa  instansi/lembaga  pemerintah  pusat  dan daerah,  industri  penerbangan,  dan  kesehatan. Kelebihan  operator  telekomunikasi  terletak  pada memiliki  dan  mengelola  data  pelanggan  yang sangat  banyak  seperti  data  transaksi,  data  lokasi serta  data  kunjungan  ke  website,  sehingga  melalui data  tersebut,  dilengkapi  dengan  sumber  data
lainnya,  dapat  dilakukan  data  analitik.  Sebagai contoh,  dengan  jumlah  pelanggan  156  juta  orang, diketahui  bahwa  dalam  satu  menit  terjadi  kicauan di  Twitter  sebanyak  98  ribu,  update  status  di Facebook  sebanyak  695  ribu,  serta  pembicaaan  di instant messaging sebanyak 11 juta. Data ini dapat bercerita  banyak  hal  jika  diolah.  Selain  itu,  ada pula  vendor/perusahaan  yang  secara  spesifik bergerak  di  bidang IT  solution yang  menyediakan solusi  berbasis  teknologi Big  Data sesuai  dengan kebutuhan  klien  ( personilized ).    Ada  vendor  yang membuat tool analytic secara parsial, misalnya tool untuk  integrasi  data  saja,  penyimpanan  data, analitis  data,  dan  presentasi  data  hasil  analisis. Tetapi  ada  pula  vendor  yang  menyediakan tool secara  lengkap,  mulai  dari  integrasi  data  sampai analitis  dan  presentasi  data.  Vendor-vendor tersebut  ada  yang  merupakan  perusahaan  besar  di bidang  TI,  namun  banyak  pula  yang  merupakan perusahaan pemula milik anak bangsa.

## TDWI Big Data Maturity Model
Kematangan penerapan Big Data dimaksudkan  untuk  menunjukkan  proses  evolusi yang  dilakukan  oleh  sebuah  organisasi  dalam mengintegrasikan,  mengelola,  dan  memanfaatkan semua sumber  data yang relevan baik internal  dan eksternal. Hal ini mencakup menciptakan ekosistem  yang  inovatif,  memberikan  nilai  bisnis yang bermanfaat, dan memungkinkan transformasi yang  berdampak.  Dengan  kata  lain,  kematangan penerapan Big  Data tidak  hanya  tentang  memiliki beberapa teknologi untuk menangani data bervolume tinggi atau hanya tentang menggunakan
media  sosial  untuk  menganalisis  opini  publik, tetapi sebuah proses yang melibatkan pembangunan ekosistem yang mencakup teknologi,  manajemen  data,  analisis,  pengaturan, dan  komponen  organisasi  (Halper,  Fern,  & Krishnan, 2013).
Model  kematangan Big  Data versi  TDWI terdiri dari 5 tahapan: nascent, pre-adoption, early adoption,  corporate  adoption ,  dan mature/ visionary (Gambar 3), dan melihat pada 5 dimensi, yaitu:  Organisasi,  Infrastruktur,  Manajemen  Data, Analitik,  dan  Governance.  Penjelasan  untuk  tiap tahapan yaitu sebagai berikut:
Tahap  1: nascent ,  pada  tahap  ini,  umumnya organisasi  memiliki awareness yang  rendah terhadap  teknologi  Big  Data  dan  nilai  manfaatnya bagi organisasi.
Tahap  2: pre-adoption ,  pada  tahap  ini organisasi  mulai  mempersiapkan  langkah  terkait
Big
Data analitik dan akan mengimplementasikannya  dalam  waktu  dekat. Beberapa  SDM  sudah  mulai  mempelajari  tentang Big  Data dan  organisasi  sudah  menginvestasikan tools pendukung Big Data , seperti Hadoop , namun ruang lingkupnya masih parsial.
Tahap  3: early-adoption ,  tahap  ini  ditandai dengan  adanya  beberapa  konsep-konsep  ( Proof  of Concept /POC)  implementasi  yang  mulai/sudah diujicoba.  Organisasi  biasanya  menghabiskan waktu  yang  lebih  lama  pada  tahap  ini,  karena terdapat gap yang cukup jauh untuk mencapai level selanjutnya, corporate adoption.
Tahap  4: corporate  adoption ,  pada  tahap  ini end  users telah  dilibatkan,  mendapatkan  wawasan
dan  mentransformasi  proses  kerjanya.  Keputusan dalam  organisasi  diambil  menggunakan Big  Data analitik.
Tahap  5: mature/visionary ,  pada  tahap  ini organisasi  melaksanakan  program Big  Data
sebagai  suatu  mesin  yang  ditunjang  dengan infrastruktur  yang  memadai,  perencanaan  dan strategi yang matang dan pembiayaan yang cukup.
Gambar 3. Tahapan kematangan pada TDWI Big Data Maturity Model
Sumber: (Halper et al., 2013)
Tabel 2. Ringkasan indikator dimensi pada tiap level kematangan TDWI Big Data Maturity Model Dimensi\Tahap Nascent Pre-adoption Early-adoption Corporate adoption Mature/visionary Organization Has not yet started to explore advanced analytics or begun its big data journey. The mindset is generally around experimentation. The team is trying to determine the top business problems to solve. Gets excited about the prospects of big data, more people start to come on board. Realize that analytics is a competitive differentiator, Innovation in data and data analysis is a core value, and an analytics culture prevails. Executives view big data analytics as critical and standard for how to do business , continuously determining new ways to use and create value from analytics, collaboration becomes culture. Infrastructure No specific infrastructure to support critical big data components. May be trying out Hadoop or some other big data technologies as part of the experimentation. There may be various kinds of big data technology in place, typical ly a tier 2 production-class cluster that is installed and maintained in the company’s data center or even in the cloud. Typically a tier 1 production- class cluster. The information architecture is unified that underpins the analytics, can perform multiple workloads on a cluster, comply with backup and recovery or disaster recovery procedures. Deployed coherent analytics infrastructure, able to integrate new sources of data for analytics, there is security, disaster recovery, backup and recovery,
performance management, and proactive infrastructure monitoring. Data management Having some sort of data warehouse. But its data strategy and data life May have started to identify and collect some big data sources. Have data collected as files of different formats, potentially with Make use many forms of data, well managed data sharing, has metadata Can manage complexity, data is shared across the organization.
Dimensi\Tahap Nascent Pre-adoption Early-adoption Corporate adoption Mature/visionary cycle management strategy are not strong. division or enterprise standards for naming and storage management. and defined end state data architecture, defined data life cycle management and data auditability. Analytics Typically, if the organization has utilizing advanced analytics such as predictive analytics, it is working with structured data only. Has explored some kind of advanced analytics. May be utilizing descriptive or even predictive analytics, depend on the problem to solve. New data coming can be analyzed quickly and made part of the logical infrastructure, analytics supports the organization., has center of excellence (COE) that serves diff erent parts of the organization.
Makes use of all kinds of data, including real- time data, and uses this as part of its decision making and incorporates into business processes. Governance Governance strategy is more IT centric than business-and-IT centric. Have a steering committee overseeing the program from a governance perspective. Have corporate sponsorship and infrastructure, but yet settle governance team. Have program governance with PMO and steering committee, executed program as budgeted and planned enterprise initiative. The program is treated as mission critical and given the right amount of staffing and skills.
Sumber: (Halper et al., 2013)
Adapun  kondisi  untuk  kelima  dimensi  pada masing-masing tahap kematangan Big Data seperti dijelaskan  pada  Tabel  2  diatas,  dimana  untuk menilai  kematangan Big  Data pada  suatu organisasi, TDWI telah mengembangkan instrument  pengukuran  berdasarkan  faktor-faktor seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  yang  terdiri dari  50  pertanyaan  indikator,  masing-masing
dimensi  dijelaskan  oleh  10  pertanyaan  indikator. Namun,  karena  pengumpulan  data  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  berupa  data  kualitatif  dan bukan  kuantitatif  melalui  survei,  maka  penilaian kematangan Big  Data versi  TDWI  tidak  dapat diaplikasikan  secara  rigid,  hanya  mengacu  pada tahapan kematangannya saja.
Gambar 4. TDWI Big Data Maturity Assessment Criteria
Sumber: (Halper et al., 2013)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi  Penerapan  Teknologi  Big  Data  di Lembaga Pemerintahan
Sejak  meluasnya  penggunaan  teknologi Big Data di  Indonesia  di  sekitar  tahun  2013,  banyak sektor private yang  telah  memanfaatkan  teknologi tersebut untuk mengembangkan bisnisnya.
Sementara penerapannya di sektor publik/pemerintahan, tampaknya masih terbatas.
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  di lapangan, akan dipaparkan dan dianalisis implementasi  teknologi Big  Data di  4  (empat) instansi/kementerian/lembaga yang telah menginisiasi  dan  memanfaatkan Big  Data pada proses  bisnisnya.  Namun  demikian,  tidak  berarti implementasi Big  Data di  Indonesia  baru  sebatas pada  empat  lembaga  yang  disebutkan.  Penulis yakin  banyak  lembaga  pemerintahan  lainnya  yang juga  sudah  menerapkan Big  Data dalam  berbagai
peruntukkan,  seperti  Pemerintah  Provinsi  DKI Jakarta  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Namun karena  keterbatasan  pengumpulan  data  yang dilakukan,  hanya  empat  lembaga  yang  termasuk dalam objek penelitian ini.
1. Lembaga  Kebijakan  Pengadaan  Barang/Jasa Pemerintah (LKPP)
Sebagai  lembaga  yang  bertugas  melaksanakan pengembangan, perumusan, dan penetapan kebijakan  Pengadaan  Barang/Jasa  Pemerintah, LKPP  telah  melakukan  inovasi  berbasis  teknologi informasi  untuk  dapat  memfasilitasi  sistem Layanan  Pengadaan  Secara  Elektronik  (LPSE)  di semua  Kementerian/Lembaga/Daerah.  Dari  630 LPSE  yang  ada  di  seluruh  Indonesia,  90%  sudah terintegrasi dengan teknologi cloud LKPP sehingga  seluruh  database,  file,  dan  aplikasi  di LPSE dapat di- backup .
Selain  itu,  sejak  tahun  2014  LKPP  telah merencanakan penggunaan teknologi Big Data dan
akan  siap  diimplemetasikan  di  tahun  2016. Aplikasi perdana yang dibangun bertujuan memantau availability dan capacity dari  LPSE- LPSE  di  Kementerian/Lembaga  /Daerah,  dengan software bernama  SPLUNK.  Software  ini  dibuat oleh  pihak  ketiga  (PT.  Global  Innovation)  dengan budget  sebesar  6  Miliar  untuk  kapasitas  125  GB dan  prinsip perpetual ,  artinya software tersebut menjadi  milik  pembeli  dan  dapat  digunakan seterusnya  tanpa  perpanjangan  atau update . Disamping  menggunakan  jasa  pihak  ketiga,  LKPP juga telah mengalokasikan biaya untuk membangun  sendiri software tambahan  berbasis Big Data . Harapannya, dengan teknologi Big Data , LKPP dapat memonitor LPSE di seluruh Indonesia dengan system  alert untuk warning , security ,  atau capacity  overload ,  serta  menyediakan data informasi tentang perkembangan ( progress ) pengadaan  disetiap  LPSE.  Namun  demikian, pengembangan software tambahan tersebut menghadapi  kendala  bahwa  jika  menggunakan open  source diperlukan  riset  pendahuluan  yang cukup  memakan  waktu  sehingga  dikhawatirkan tidak cukup untuk mengejar pertumbuhan LPSE. 2. Pemerintah Kota Bandung Pemerintah  Kota  Bandung,  dibawah  pimpinan Walikota  Ridwan  Kamil,  melakukan  terobosan baru berbasis teknologi informasi dengan membangun Digital  Command  Center di  tahun 2015.  Fasilitas  ini  terletak  dikawasan  Balai  Kota Bandung dan beroperasi dibawah wewenang Dinas Komunikasi dan Informatika.
Beragam  aplikasi  tersedia  di command  center tersebut, seperti akses data/informasi kunci dari 34
Satuan  Kerja  Perangkat  Daerah  (SKPD)  dan  30 kecamatan  untuk  menampilkan  laporan  kinerja masing-masing  instansi  atau  transparansi  proses pengadaan  barang/jasa  yang  dilakukan.  Selain  itu, monitoring  CCTV  yang  tersebar  di  beberapa  titik di  kota  Bandung  untuk  memantau  dan  mengatasi dengan  cepat  kejadian  di  lapangan  semisal kemacetan/kebakaran. Selanjutnya Integrated Operation  Center yaitu  sistem  notifikasi  otomatis sesuai Standard Operating System (SOP) misalnya SOP penanganan kebakaran atau SOP pengamanan demonstrasil; serta GPS tracking terhadap kendaraan dinas seperti mobil pemadam kebakaran dan ambulans. Adapula aplikasi panic button yang merupakan pertolongan kondisi darurat ( emergency )  bagi  penduduk  Bandung. Command center milik  Pemkot  Bandung  ini  beroperasi  24 jam,dengan  dukungan  5  orang  pegawai  dan  8 orang tenaga honorer.
Diantara  aplikasi-aplikasi  tersebut,  yang berbasis  teknologi Big  Data yaitu social  media analytics . Social  media  analytic menyajikan  data trending  topic dan  analisis  tentang  Kota  Bandung yang  diperoleh  dari  sosial  media  ( facebook dan twitter ).  Layanan  ini  akan  mendukung  Pemkot Bandung  untuk  mengetahui  topik  terhangat  yang dibahas  oleh  masyarakat  Bandung  saat  ini  dan membantu memetakan masalah di setiap kecamatan.  Dengan  demikian,  pemerintah  dapat melakukan evaluasi terhadap program dan kebijakannya  berdasarkan  respon  masyarakat  dan memudahkan pengambilan  keputusan.  Aplikasi  ini merupakan hibah dari Norwegia, yang dikembangkan  lebih  lanjut  oleh  vendor  lokal.
Gambar 5. Tweet map untuk memonitor isu publik terkini di kota Bandung
Sumber: (Aryasa, 2015)
Gambar 6. T weet map berdasarkan kategori isu di kota Bandung
Sumber: (Aryasa, 2015)
3. Direktorat Jenderal Pajak, Kementerian
Keuangan
Ditjen Pajak mencoba mengoptimalkan pemanfaatan teknologi informasi untuk meningkatkan  penerimaan  negara  dan  memerangi kecurangan  terkait  pajak.  Salah  satunya  rencana menggali data lewat media sosial untuk dicocokkan  dengan  laporan  pajak  dan  data
rekening  tabungan 3 .  Hal  tersebut  membutuhkan dukungan teknologi Big Data .
Berdasarkan pengalaman Ditjen Pajak menuju implementasi Big  Data ,  Direktur  Transformasi TIK  Ditjen  Pajak,  Ir.  Iwan  Djuniardi,  MM.
3 http://nasional.kontan.co.id/news/ditjen-pajak-menggali- data-lewat-media-sosial , tanggal 12 Oktober 2015, diakses 15 November 2015.
menjelaskan  bahwa  terobosan  dimulai  dengan menyediakan  10  PC,  menjalin  kerjasama  dengan komunitas,  menggunakan  aplikasi open  source, serta pengadaan satu cluster enterprise datawarehouse ,  satu  cluster Hadoop untuk integrasi  data,  dan  satu  cluster Hadoop untuk platform  data.  Contoh  hasil  sementara use  case yang didapat yaitu:
 Analisa  Central  Tax  Analysis:  ditemukan 3.563 kasus senilai 32, 7 Trilyun
 Penerbitan  faktur  tidak  berdasarkan  transaksi sebenarnya:  ditemukan  21.123  kasus  senilai
6,2 Trilyun
 Penerbitan faktur pajak ganda: dengan menggunakan Hadoop cluster  10  pc,  dapat selesai  dalam  9  jam,  lebih  cepat  dibanding menggunakan  RDBMS  yang  memakan  waktu 3 hari lebih, terhadap 1,77 milyar data faktur. Ditjen  Pajak  akan  terus  mengeksplorasi penggunaan  teknologi Big  Data karena  sudah menjadi  kebutuhan.  Di  saat  bersamaan  diperlukan perbaikan  aturan  dan  pengadopsian  proses  bisnis “ out-of-box ” untuk membuatnya berhasil (Djuniardi, 2015)
Gambar 7. Tampilan Mesin Pencari Data Ditjen Pajak untuk mencari informasi mengenai wajib pajak di Indonesia
(Sumber: Djuniardi, 2015)
4. Badan Informasi Geospasial (BIG)
Dengan  adanya  Undang-Undang  No.  4/2011 tentang  Informasi  Geospasial  dan  Perpres  No. 27/2014  tentang  Jaringan  Informasi  Geospasial Nasional  (JIGN)  yang  mengamanatkan  kebijakan satu  peta  ( one  map  policy ),  Badan  Informasi Geospasial  diharapkan  menjadi  referensi  tunggal untuk  informasi  geospasial.    Dengan  demikian, lembaga  ini  menjadi  basis  dan  pengelola  data
ruang kebumian yang berukuran sangat besar. Data ruang  kebumian  mengacu  pada  lokasi,  letak,  dan posisi  suatu  objek  atau  kejadian  yang  berada dibawah, pada, atau diatas permukaan bumi dalam sistem koordinat tertentu.
Elemen  geospasial  (lokasi)  dari  sebuah informasi digunakan sebagai identifier utama (core identifier) untuk  mengintegrasikan  berbagai  jenis informasi,  sehingga  data  tersebut  akan  dibuat
terbuka  untuk  memungkinkan  berbagi  pakai  data dan  informasi  geospasial  bagi  kepentingan  semua sektor. Sembilan puluh persen aktifitas kepemerintahan memiliki elemen spasial, sehingga diperlukan kesamaan gerak antar instansi.
Implikasi yang diharapkan adalah seluruh data dan informasi  dapat  dengan  mudah  diintegrasikan untuk  memecahkan  masalah  secara  komprehensif, lebih  cepat  dan  lebih  baik,  serta  menghasilkan berbagai  macam  analisis  yang  lebih  tajam  dan komprehensif.
Peran  Data  dan  Informasi  Geospasial  sangat signifikan (Khafid, 2015) yaitu:
 Pengambilan  keputusan  yang  efisien  dan efektif  memerlukan informasi spasial  maupun non-spasial  yang up-to-date dan  akurat,  yang menjelaskan situasi terkini yg terjadi.
 Tidak  satupun  institusi  yang  memiliki  data dan  informasi  lengkap  untuk  keperluan pengambilan  keputusan  di  berbagai  sektor, sehingga  data  sharing  merupakan  sebuah keharusan.
 Diperlukan pengaturan dan penggunaan teknologi yang tepat untuk mengatasi permasalahan akses terhadap informasi geospasial untuk mendukung proses
pengambilan  keputusan  yang  efisien  dan efektif,  maka  dibangunlah  geoSpatial  Data Infrastructure (SDI).
Adapun manfaat dari ‘sharing’  Informasi GeoSpasial, yaitu:
 Menghindari duplikasi dalam penyediaan data dan informasi geospasial
 Meningkatkan  kualitas  dan  meredusir  harga data dan informasi spasial
 Menjadikan  data  dan  informasi  geospasial mudah diakses oleh pihak yang memerlukan
 Membangun kemitraan antar berbagai institusi untuk  meningkatkan  ketersediaan  data  dan informasi.
Badan Informasi
Geospasial telah mengantisipasi  penggunaan Big  Data dalam mengelola  data  melalui  penyediaan  kapasitas storage hingga  2  petabytes,  menggunakan high performance computing (HPC) dan geoprocessing, serta  memanfaatkan cloud  computing .  Data  yang harus diolah mencakup data citra, GPS, foto udara, peta  tematik,  pasut,  yang  sebagian  diterima  secara real  time melalui  sistem  TEWS  ( tsunami  early warning  system ),  aplikasi  pemetaan  partisipatif, maupun  Geoportal,  yaitu  jaringan  data  spasial digital berbasis web (Khafid, 2015).
Gambar 8. Pengelolaan Informasi Geospasial untuk pembangunan berkelanjutan
Sumber: (Khafid, 2015)
Analisis  Penerapan  Teknologi  Big  Data  di Empat Lembaga
Selanjutnya,  deskripsi  kualitatif  diatas akan  dianalisis  dengan  kerangka  analisis  TDWI Big  Data  Maturity  Model untuk  mengetahui  level kematangan  penerapan  teknologi Big  Data di keempat instansi tersebut. Status kematangan dapat dicirikan  dari  indikator-indikator  pada  lima
dimensi  yang  mencakup:  organisasi,  infrastruktur, manajemen data, analitik, dan tata kelola, sehingga nantinya  dapat  disimpulkan  apakah  penerapan teknologi Big  Data di  keempat  instansi  tersebut berada  pada  tahap nascent , pre-adoption , early adoption , corporate adoption , atau mature/visionary .
Tabel 3. Identifikasi indikator pendukung implementasi big data di empat objek penelitian Dimensi Indikator LKPP Pemkot Bandung Ditjen Pajak BIG Organisasi Kepemimpinan v v v Pembiayaan v v v Strategi v Budaya Nilai ( value ) v v v Infrastruktur Pengembangan Teknologi v v v v Arsitektur Integrasi v v Lingkup ( scope ) v v v
Manajemen data Keragaman, volume, kecepatan v v Pemrosesan v Penyimpanan v v v Kualitas v Akses v v v Analitik Kemampuan SDM Pola pikir ( mindset ) v v v v Teknik v Aplikasi v v v v Metode penyampaian Tata Kelola ( governance ) Kebijakan v v v v Struktur v Penyesuaian ( compliance )
Tata layanan Keamanan dan privasi
(Sumber: Interpretasi hasil penelitian, 2015)
Dari  proses  identifikasi  yang  dilakukan  pada Tabel  3,  dapat  dikatakan  bahwa  penerapan Big Data di LKPP berada pada tahap pre-adoption . Hal ini dicirikan dari lembaga telah mulai mempersiapkan dan menginvestasikan infrastruktur  dan  mengujicoba  beberapa  aplikasi untuk Big  Data analitik,  telah  mempunyai kebijakan,  perencanaan  proses  bisnis  dan  cakupan yang  akan  dilakukan  dengan Big  Data .  Namun, strategi dan budaya implementasi, serta mekanisme kerja  belum  terbangun  dan  dilaksanakan.  Selain itu,  arsitektur  dari  infrastruktur  yang  dibangun serta  tata  kelolanya  belum  dapat  ditunjukkan. Demikian  pula  dengan  penerapan Big  Data di Ditjen  Pajak,  dapat  dikategorikan  berada  pada tahap pre-adoption. Ciri yang terlihat adalah sudah ada  kesadaran  dari  lembaga  dan  pimpinan  untuk melakukan  perbaikan  proses  bisnis dengan melibatkan  teknologi Big  Data .  Lembaga  juga
sudah  mulai bereksperimen  dengan beberapa tools pendukung Big Data , namun sistem analitik belum berjalan  dan  dipakai  untuk  memecahkan  masalah. Hal  yang  tidak  jauh  berbeda  terjadi  di  Badan Informasi  Geospasial  (BIG),  implementasi Big Data pada lembaga tersebut berada pada tahap pre- adoption. Lembaga telah mengantisipasi penggunaan Big Data dalam proses bisnisnya, dan telah  menginvestasikan  infrastruktur  pendukung, namun mekanisme kerja dan budaya analitik belum terlaksana.  Kekuatan  BIG  menuju Big  Data terletak  pada  ketersediaan  beragam  data  yang update , real  time ,  terintegrasi  dan  terbuka, sehingga  memungkinkan  pemanfaatannya  untuk kepentingan berbagai sektor. Sementara penerapan teknologi Big Data di Pemkot Bandung sudah jauh lebih matang, sehingga dapat dikategorikan berada pada  tahap corporate  adoption .  Hal  ini  dicirikan dari  infrastruktur  penunjang Big  Data yang  telah
terintegrasi, dimana end users (masyarakat, SKPD, kecamatan)  telah  dilibatkan  dalam  sistem  dan mendapatkan  manfaat.  Dengan  sistem Big  Data analitik  yang  ada,  dapat  diketahui  kondisi real dilapangan sehingga membantu pimpinan mengambil  keputusan  dan  meningkatkan  kualitas layanan serta fasilitas pemerintah kepada masyarakat.  Untuk  dapat  mencapai  kategori mature/visionary , beberapa hal yang perlu ditingkatkan  dalam  sistem Big  Data analitik Pemkot  Bandung  yaitu  menambah  infrastruktur cloud ,  meningkatkan  aspek  keamanan  data,  serta meningkatkan  budaya  kerja  dan awareness dari pegawai dan masyarakat setempat untuk memanfaatkan  teknologi Big  Data yang  telah dibangun.

## Peluang Penerapan Big Data Lainnya
Selain  pemanfaatan  di  keempat  lembaga diatas,  bentuk-bentuk  penerapan  teknologi Big Data di  lembaga  pemerintahan  masih  sangat  luas, baik  yang  sudah  diimplementasikan  maupun  yang masih  dalam  perencanaan.  Pemerintah  Provinsi DKI Jakarta sudah menerapkan Jakarta Smart City , yaitu  suatu  aplikasi  untuk  memberikan  informasi kepada  masyarakat  informasi  terkait  kondisi Jakarta.  Sementara  pemerintah  Kota  Banda  Aceh menerapkan open data melalui sebuah portal yang telah  menyediakan  86 dataset dari  sektor pendidikan,  kesehatan,  transportasi,  dan  sektor lainnya,  dalam  format  CSV.  Data  ini  bersifat
terbuka  sehingga  dapat  dipakai  untuk  kebutuhan riset, pembuatan kebijakan, dan penulisan berita 4 .
Beberapa  pakar  dan  praktisi  mengutarakan peluang  penerapan Big  Data lainnya.  Pakar Teknologi  Informasi  Rudi  Rusdiah  mengatakan Big  Data analitik  bisa  dimanfaatkan  untuk mengantisipasi  berbagai  dampak  bencana  alam  di Tanah Air, misalnya untuk mengantisipasi dampak El  Nino,  dengan  sintesis  data  dari  citra  satelit cuaca,  GPS  dan  penginderaan  jauh,  sensor-sensor cuaca  BMKG  (Badan  Meteorologi  Klimatologi Geofisika)  serta  stok  pangan  BULOG  dan Kementerian  Pertanian  hingga  BPS,  Kementerian Pertahanan,  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Hutan, Kementerian Kelautan, hingga Kementerian Kominfo.  Jika  data  yang  dihasilkan  oleh  BPS sesuai dengan kondisi kekinian, lanjutnya, Indonesia tidak perlu tergantung pada data analisis global  seperti  IDC,  Google,  Bank  Dunia  bahkan data global CIA, hingga internet 5 .
Selain itu, ada pula rencana Pemerintah untuk menyusun Big  Data yang  merangkum  data  dari berbagai instansi terkait dengan pariwisata. Hal ini dimaksudkan agar data pariwisata di Indonesia bisa terintegrasi 6 .  Pada Big  Data analitik  akan  terdapat
4 https://m.tempo.co/read/news/2016/04/21/078764748/big- data-akan-mewarnai-kebijakan-publik-di-indonesia, tanggal 21 April 2016, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
5 http://www.antaranews.com/berita/511290/analisis-data-bisa- dimanfaatkan-untuk-antisipasi-dampak- bencana?utm_source=fly&utm_medium=related&utm_campai gn=news, tanggal 8 Agustus 2015, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
6 http://mediaindonesia.com/news/read/34950/pemerintah- susun-big-data-pariwisata/2016-03-18, tanggal 18 Maret 2016, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
data  jumlah  wisatawan,  agenda  acara  daerah, lokasi,  dan  keterangannya,  melalui  pengolahan seluruh  data  dari  berbagai  sumber  seperti  BPS, imigrasi,  hingga  pos  lintas  batas.  Diharapkan langkah  tersebut  dapat  membantu  menentukan strategi  promosi  wisata  dengan  lebih  tepat  dan maksimal  di  tiap  daerah,  sehingga  mampu mendongkrak  target  kunjungan  wisatawan  pada tahun 2019.
Pemanfaatan teknologi Big Data di pemerintah  kota  dapat  dikembangkan  dari  sekedar memantau  kepadatan  lalu  lintas  di  beberapa  titik melalui  CCTV  untuk  perencanaan  transportasi umum,  dengan  mengetahui  berapa  banyak  orang yang  berpindah  ( comute )  dari  satu  daerah  ke daerah lain, sehingga pemerintah dapat menyediakan  solusi  transportasi  yang  lebih  baik. Lembaga BPJS  juga  dapat  bekerjasama  dengan
Ditjen  Pajak  untuk  menghindari fraud atau penipuan/kecurangan yang dilakukan  sebuah perusahaan  dalam  membayar  BPJS  di  bawah nominal seharusnya.
Menurut  Peter  Sugiapranata, Sales  Director SAS  Indonesia,  saat  ini  sudah  ada  14  institusi pemerintahan Indonesia yang bekerja sama dengan perusahaan  SAS  dalam  penggunaan Big  Data analytic 7 . Lembaga  riset  Gartner  memperkirakan penggunaan big  data  analytics akan  meningkat 70%  pada  tahun  2020,  seiring  dengan  tumbuhnya
7 http://www.sas.com/en_id/news/press- releases/2015/october/sas-indonesia-dorong-solusi-big-data- untuk-layanan-publik.html,  tanggal  20  Oktober  2015,  diakses tanggal 29 Agustus 2016.
kesadaran  akan  pentingnya  pemanfaatan analytics di berbagai bisnis dan institusi 8 .
Tetapi  dibalik  penggunaan Big  Data tersebut, yang  terpenting  adalah  perencanaan  yang  matang dalam  memutuskan  pemanfaatanya  agar  sesuai dengan  kebutuhan  organisasi.  Jangan  sampai pemerintah  seperti  latah  dengan  beramai-ramai menggunakan Big  Data dan  mengalokasikan anggaran  yang  fantastis  untuk  implementasinya, tanpa  tujuan  dan  perencanaan  yang  jelas.  Sebab data  besar  menimbulkan  peluang  besar  dan tantangan  besar  pada  saat  yang  sama,  namun kekuatannya tidak bergantung pada teknik pengolahan data yang digunakan, tetapi lebih pada bagaimana  hasilnya  dapat  menjadi  pengetahuan yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  keputusan cerdas (Charles, Vincent, & Tatiana, 2013).
Tantangan
Penerapan Big Data di
Pemerintahan
Banyak  pihak  sepakat bahwa  penerapan teknologi Big  Data membawa  keuntungan- keuntungan  bagi  tujuan  dan  performa  organisasi. Namun,  implementasinya  bukan  tanpa  kendala. Dari  hasil  wawancara  dengan  pengelola  teknologi informasi  di  empat  lembaga  yang  diteliti,  dapat disimpulkan  beberapa  tantangan  dalam  adopsi teknologi Big  Data di  pemerintahan  Indonesia, yaitu:
1. Ketersediaan Data
Salah satu kunci untuk melakukan analisis Big Data tentu ketersediaan data.  Akses terhadap data,
8 http://inet.detik.com/read/2015/03/06/071809/2851164/319/s etelah-big-data-tren-apa-yang-bakal-booming, tanggal 6 Maret 2015, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
baik  data  lama  maupun  data  baru  dapat  menjadi hambatan untuk Big Data , terlebih pada data lama yang  tersimpan  dalam  bentuk  yang  berbeda-beda dan beragam bahkan seringkali dalam bentuk fisik. Akses terhadap data baru juga membutuhkan usaha yang  lebih  karena  diperlukannya  izin  dan  lisensi untuk  mengakses  data-data  non-publik  secara legal.  Terlebih  jika  terjadi  ego  sektoral  antar instansi  sebagai  pemilik  data.  Hal  ini  yang dirasakan  oleh  para  penyedia  jasa  dan  informasi yang  menerapkan Big  Data analitik  di  Indonesia, bahwa  fase  pengumpulan  data  menjadi  tantangan utama.  Sebetulnya  di  Indonesia,  data  untuk berbagai  jenis  kebutuhan  sudah  tersedia  dan banyak,  namun  sumbernya  tersebar,  sehingga dibutuhkan  usaha  lebih  untuk  mendapatkan  data terpadu  secara  nasional.  Maka  prinsip Sharing Data bahkan Open Data diperlukan.
Dengan  semakin  meluasnya  penggunaan Big Data ,  semangat open  data semakin  kencang disuarakan khususnya  terkait public  sector information (PSI).  Maksud  dari open  data disini mencakup  dua  fitur  dasar,  yaitu  bahwa  data  harus tersedia  untuk  umum  bagi  siapa  saja  yang  ingin menggunakannya, dan secara legal memungkinkan untuk  digunakan  kembali.  Data  yang  terbuka  juga harus  relatif  mudah  digunakan,  meskipun  ada klasifikasi  "keterbukaan"  tersebut,  dan  tersedia secara  gratis  atau  dengan  biaya  minimal.  Gerakan open  data di  Indonesia  telah  terwujud  dalam berbagai  inisiatif,  salah  satunya  pembentukan data.go.id .  Dikatakan  dalam  situsnya  bahwa data.go.id adalah  portal  resmi  data  terbuka
Indonesia yang terdiri atas dan tidak terbatas hanya
Kementerian, lembaga pemerintahan, pemerintahan daerah, dan semua instansi lain yang terkait  yang  menghasilkan  data  yang  berhubungan dengan  Indonesia.  Disana  juga  disediakan  data dalam  format  yang  mudah  dicari,  diakses  serta digunakan  dengan  harapan  pengguna  situs  dapat memanfaatkan  data  yang  tersedia  seluas-luasnya dan seinovatif mungkin demi terwujudnya Indonesia  yang  lebih  baik.  Seluruh  kumpulan  data yang ada di dalam portal ini dikategorikan sebagai domain  publik  sehingga  tidak  diperkenankan mengandung  informasi  yang  mengandung  rahasia negara,  rahasia  pribadi  atau  hal-hal  lainnya  yang diatur  dalam  Undang-Undang  Nomor  14  Tahun 2008 tentang Keterbukaan Informasi Publik 9 .
Walaupun  istilah open  data berkembang menjadi  bahasan  tersendiri,  keterkaitan  antara konsep Big Data, open data dan open government dapat ditunjukkan dalam Diagram Venn berikut.
Gambar 9. Keterkaitan Big Data, open data dan open government
(Sumber : komangaryasa.com/wp- content/uploads/2014/12/gambar-3.jpg)
9 http://data.go.id/, diakses tanggal 29 Agustus 2016
2. Standarisasi Data Pemerintah
Sejalan  dengan  prinsip open  data ,  data yang tersedia  di  Kementerian,  lembaga  pemerintahan, dan  pemerintahan  daerah,  perlu  disajikan  dalam bentuk standar/platform tertentu yaitu format yang dapat  dengan  mudah  digunakan  kembali,  dapat dibaca dengan mesin dan bersifat interoperabilitas, misalnya  dalam  format  .xls  atau  .csv  dan  bukan dalam bentuk scan dokumen atau scan pdf. Dengan demikian,  dapat  meningkatkan  pemanfaatan  data pemerintah, meningkatkan transparansi dan akuntabilitas  pemerintah,  serta  meningkatkan partisipasi masyarakat dalam mengawal pembangunan.
Selain itu, adanya standarisasi data pemerintah dapat dilanjutkan dengan integrasi data antar  instansi  untuk  efisiensi  dan  mencegah redundansi.  Misalnya,  ketika  seseorang  ingin mengurus  Surat  Ijin  Mengemudi  (SIM),  data kependudukan  yang harus diisikan pada form SIM dapat  ditarik  dari  data  Kartu  Tanda  Penduduk (KTP) yang sudah tersedia di Bagian Kependudukan  Kementerian  Dalam  Negeri.  Atau ketika  tenaga  kerja  mengajukan  perijinan  kerja pada  Dinas  Ketenagakerjaan  dapat  dilakukan proses pengecekan data dari data kependudukan. 3. Privasi Data
Di  satu  sisi  dibutuhkan  keterbukaan  data, namun  disisi  lain  privasi  merupakan  isu  yang sensitif  dan  sering  tercidera  melalui  kemajuan teknologi.  Privasi  berhubungan  dengan  data-data pribadi seseorang yang harus dilindungi. Data-data yang  digunakan  sebagai Big  Data oleh  misalnya industri  telekomunikasi  maupun  perbankan,  yang
diperoleh  langsung  dari  konsumen,  banyak  yang merupakan  data  pribadi  dan  sangat  rawan  untuk disalahgunakan  oleh  pihak  lain.  Penggunaan  data pribadi  seseorang  harus  atas  persetujuan  yang bersangkutan jika akan digunakan pihak lain. Oleh karena  itu,  pemerintah  saat  ini  sedang  menyusun RUU  tentang  Perlindungan  Data  dan  Informasi Pribadi  untuk  melindungi  data-data  pribadi  warga negara. Penggunaan teknologi Big Data yang tidak bijak rawan akan isu privasi data. Keamanan warga negara  harus  diperhatikan,  dimana  tindakan kriminal  yang  mungkin  muncul  akibat  terbukanya informasi harus diantisipasi, terlebih yang berpengaruh terhadap kestabilan negara.
Sejauh  ini,  penerapan Big  Data di  Indonesia wajib  tunduk  pada  peraturan  perundang-undangan yang  telah  mengatur  perlindungan  data  atau informasi  dan  pembatasan  penggunaannya,  di antaranya UU Informasi  dan Transaksi Elektronik, UU Keterbukaan Informasi Publik, UU Perbankan, dan UU Perlindungan Konsumen.
4. Kompetensi SDM
Dalam memanfaatkan Big Data di pemerintahan  idealnya dibutuhkan SDM  yang ahli dibidang  analisis  data  ( data  scientist ),  memiliki kemampuan analitik, keahlian pemrograman komputer,  dan  kreativitas  untuk  menentukan metode  baru  yang  dapat  dilakukan  untuk mengumpulkan, menginterpretasi dan menganalisis data.  Walaupun  mungkin data  scientist tidak mengembangkan analytic  tools sendiri,  namun harus  mampu  memilah  aneka tools yang  akan dipakai, serta menyeleksi  dan  mengorganisasi  data yang akan dianalisis.
5. Infrastruktur Penunjang
Semua  perangkat  analisis Big  Data yang beredar  di  pasar  dapat  dipakai  oleh  pemerintah. Pemerintah  dapat  menggunakan tools Big  Data dari  pihak  ketiga  yang  telah  disesuaikan  dengan kebutuhan,  maupun  membangun  dan  memelihara sendiri  sistem Big  Data yang  dibutuhkan. Perhitungan cost  benefit  analysis terhadap  kedua pilihan  tersebut  perlu  dilakukan  sesuai  dengan tujuan  penggunaannya.  Untuk  beberapa  kasus tertentu  dibutuhkan  analisis Big  Data dengan Natural  Language  Processing (NLP)  yang  dapat mengolah percakapan digital Bahasa Indonesia, hal ini  yang  menjadi  keterbatasan  beberapa  sistem yang tersedia open source .
Jika temuan  diatas dibandingkan dengan  hasil penelitian yang dilakukan oleh Capgemini Consulting  (2014)  dan  TDWI  (2013)  yang mengidentifikasi  berbagai  tantangan  implementasi
Big Data di beberapa organisasi global di beberapa negara  (Tabel  4),  maka  ditemukan  kesamaan bahwa  isu  terkait  data  menjadi  tantangan  utama, baik dalam hal menyediakan dan mengintegrasikan data  yang  diperlukan  untuk  menghasilkan  analisis bisnis  yang  tepat,  maupun  isu  keamanan  data  dan privasi  data.  Selain  itu,  diketahui  pula  bahwa tantangan  implementasi Big  Data di  lembaga pemerintahan, tidak jauh berbeda dengan implementasinya di organisasi lain seperti perusahaan,  dimana  faktor  ketrampilan  SDM  dan infrastruktur  penunjang  menjadi  tantangan  yang harus  diperhatikan.  Hal  ini  terkait  kehadiran teknologi Big  Data yang  masih  tergolong  baru untuk  diimplementasikan  dalam  organisasi.  Maka tidak  heran  jika  diprediksi  bahwa data  scientist menjadi  pekerjaan  yang  paling  menjanjikan  di abad 21(Davenport, Thomas, & D.J, 2012)
Tabel 4. Berbagai tantangan implementasi Big Data di organisasi
Big Data Survey-Capgemini Consulting (2014) Predictive Analytics Study-TDWI (2013) Tantangan f Tantangan f Kompleksitas integrasi data 35%  Data yang tersebar di berbagai tempat 46% Memulai dengan proyek yang tepat 30%  Tidak  adanya business  case yang  jelas  terkait pembiayaan dan implementasi 39% Merancang sistem big data 29%  Tidak  efektifnya  koordinasi  tim  implementasi Big Data analitik dalam organisasi 35% Kurangnya ketrampilan SDM 28%  Ketergantungan pada legalitas untuk pemrosesan dan manajemen data 31% Kepemilikan data dan isu politis lainnya 21%  Model pengaturan Big Data analitik yang tidak efektif 27% Kurangnya pembiayaan 20%  Kurangnya dukungan dari pimpinan 27% Keamanan data, privasi, dan tata kelola 20%  Kurangnya ketrampilan SDM bidang Big Data analitik 25% Berurusan dengan real-time data 16%  Kurangnya  kejelasan  perangkat  dan  teknologi untuk Big Data 22% Tidak dapat membangun business case yang menarik 16%  Biaya  pengadaan  perangkat  dan  infrastruktur tertentu untuk Big Data 18% Kualitas data yang buruk 14%  Keamanan data dan privasi 15%
Arsitektur data warehouse yang ada 12%  Keengganan untuk berubah dari dalam organisasi 12% Tipe dan sumber data yang tidak matang 11% Infrastruktur yang tidak memadai 9% Kurangnya  metadata  dan  skema  untuk big data 9% Biayanya terlalu tinggi 6% Isu budaya lainnya 4% Sumber: (Colas, 2014)

## PENUTUP
Peranan data sangat penting terutama memasuki  era  ledakan  data  atau  " Big  Data ".
Ketersediaan  data  skala  besar  dan  murah  dewasa ini  seharusnya  mendorong  berbagai  pihak  untuk memanfaatkannnya melalui implementasi Big Data analitik. Peluang  dan  manfaat penerapan Big Data sangat  potensial  termasuk  di  pemerintahan. Dengan  menggunakan  data,  kebijakan  publik  bisa didesain  dan  diimplentasikan  lebih  efektif  dan tepat untuk mencapai sasaran.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan secara  kualitatif,  dapat  disimpulkan  bahwa  dari empat lembaga yang diteliti, tiga diantaranya yaitu Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah  (LKPP),  Direktorat  Jenderal  Pajak Kementerian  Keuangan,  dan  Badan  Informasi Geospasial  (BIG) berada pada tahap pre-adoption , mengacu  pada  TDWI Big  Data  Maturity  Model .
Sementara  Pemerintah  Kota  Bandung  dapat dikategorikan  berada  pada  tahap corporate adoption . Terkait tantangan dalam adopsi teknologi Big  Data di  pemerintahan  Indonesia dapat  disimpulkan  5  hal,  mencakup  ketersediaan data,  standarisasi  data  pemerintah,  privasi  data, kompetensi  SDM,  serta  infrastruktur  penunjang.
Untuk itu, instansi-instansi pemerintah perlu secara cermat  merencanakan  dan  mengimplementasikan teknologi Big  Data ,  dimulai  dari  koordinasi  antar lembaga  pemerintah  serta  berbagi  data  dan integrasi data untuk lebih meningkatkan pelayanan publik.
Untuk penelitian selanjutnya, dapat dilakukan survei/pengukuran  kuantitatif  terhadap  tingkat kematangan  implementasi  teknologi Big  Data menggunakan  instrumen  penilaian  yang  telah dikembangkan  oleh  TDWI,  pada  lebih  banyak instansi  pemerintah.  Dengan  demikian,  didapatkan gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang implementasi  teknologi Big  Data di  lembaga pemerintahan Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak- pihak yang telah membantu dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Alamsyah,  A.  (2015).  (Big)  Data  Analytics  for Economics,  Business  and  Management:  A Social  Network  Approach.  In Workshop  Big Data  Puslitbang  Aptika  dan  IKP,tanggal  19 Mei 2015 . Puslitbang Aptika dan IKP.
Aryasa,  K.  (2015).  Big  Data:  Challenges  and Opportunities.  In Workshop  Big  Data Puslitbang  Aptika  dan  IKP,  tanggal  19  Mei 2015 . Puslitbang Aptika dan IKP.
Chandarana,  Parth,  &  Vijayalakshmi,  M.  (2014). Big  Data  analytics  frameworks:  Circuits, Systems,  Communication  and  Information Technology  Applications  (CSCITA).  In International  Conference  on  IEEE  2014 . IEEE.
Charles, Vincent, & Tatiana, G. (2013). Achieving Competitive  Advantage  through  Big  Data: Strategic  Implications. Middle-East  Journal of  Scientific  Research , 16 (8),  ISSN  1990- 9233.
Colas, M. (2014). Cracking the Data Conundrum: How  Successful  Companies  Make  Big  Data Operational . Capgemini Consulting.
Davenport,  Thomas,  H.,  &  D.J,  P.  (2012).  Data Scientist:  The  Sexiest  Job  of  the  21st Century. Harvard Business Review .
Djuniardi, I. (2015). Perjalanan Menuju
Implementasi Big Data: Pengalaman
Direktorat  Jenderal  Pajak.  In Konferensi  Big Data  Indonesia  2015,  tanggal  1  Desember 2015 . Direktorat Jenderal Pajak.
Friedman,  J.  (1997). Data  Mining  and  Statistics: What are the Connections?
Halper,  Fern,  &  Krishnan,  K.  (2013). TDWI  Big Data  Maturity  Model  Guide:  Interpreting
Your  Assessment  Score .  Retrieved  from tdwi.org
Khafid.  (2015).  Pengelolaan  Data  dan  Informasi Geospasial. In Konferensi Big Data Indonesia, tanggal 1 Desember 2015 .
Rainer,  Kelly,  R.,  &  Cegielski.,  C.  G.  (2009). Introduction  to  Information  Systems. John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd.
http://www.antaranews.com/berita/477310/tiga- bidang-usaha-pengguna-utama-big-data-di- indonesia,  tanggal  30  Januari  2015,  diakses tanggal 29 Agustus 2016.
https://m.tempo.co/read/news/2016/04/21/0787647
48/big-data-akan-mewarnai-kebijakan- publik-di-indonesia,  tanggal  21  April  2016, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four- vs-big-data,  diakses  tanggal  15  November 2015.
http://nasional.kontan.co.id/news/ditjen-pajak- menggali-data-lewat-media-sosial, tanggal 12  Oktober  2015,  diakses  tanggal  15
November 2015.
http://www.antaranews.com/berita/511290/analisis -data-bisa-dimanfaatkan-untuk-antisipasi- dampak- bencana?utm_source=fly&utm_medium=rel ated&utm_campaign=news, tanggal 8
Agustus  2015,  diakses  tanggal  29  Agustus 2016.
http://mediaindonesia.com/news/read/34950/pemer intah-susun-big-data-pariwisata/2016-03-18, tanggal  18  Maret  2016,  diakses  tanggal  29 Agustus 2016.
http://www.sas.com/en_id/news/press-
releases/2015/october/sas-indonesia-dorong- solusi-big-data-untuk-layanan-publik.html, tanggal 20 Oktober 2015, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
http://inet.detik.com/read/2015/03/06/071809/2851
164/319/setelah-big-data-tren-apa-yang- bakal-booming,  tanggal  6  Maret  2015, diakses tanggal 29 Agustus 2016.
http://data.go.id/, diakses tanggal 29 Agustus 2016.