## Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence untuk Penguatan Kesehatan dan Pemulihan Ekonomi Nasional

## Fitri Andri Astuti
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung
Bandung, Indonesia 23220030@std.stei.itb.ac.id
Abstract — Technological developments have been used to support health and economic systems in various countries. Especially  during  the  COVID-19  pandemic,  in  the  health  sector,  for  example,  starting  from  the  process  of  identifying positive  cases  with  chatbots,  contact  tracing,  monitoring  independent  isolation,  even  monitoring  social  media  for  mental health  can  be  done  with  the  help  of  technology.  This  can  help  the  government  make  policies  and  keep  health  workers  in direct contact with patients, especially patients with mild symptoms, for patients with severe symptoms can be prioritized to be assisted by health workers. In the economic field, this pandemic has caused economic growth to decline, even in the third quarter of 2020 Indonesia experienced negative economic growth. The largest proportion of economic growth in Indonesia is household consumption, which is closely related to people's purchasing power. Artificial intelligence technology, can be used  to  examine  the  level  of  public  consumption.  So  that  it  helps  the  government  in  making  policies  on  how  to  increase people's purchasing power. The use of this technology involves a variety of devices, online datasets, devices connected to the internet (IoT), and advances in the fields of machine learning, computer vision and natural language processing. This study aims to provide an overview of how artificial intelligence technology has great potential in strengthening the health system and restoring the national economy.
Keywords — artificial intelligence, machine learning, computer vision, natural language processing

## I. PENDAHULUAN
Secara global, WHO mencatat per 13 Desember 2020, terdapat 70.228.447 kasus COVID-19 yang dikonfirmasi,  termasuk  1.595.187  kematian  [1].  Sementara  Indonesia  berada  diurutan  19  kasus terbanyak didunia dengan jumlah kasus sebanyak 611.631 termasuk 18.653 kematian. Dengan jumlah kasus  yang  semakin  meningkat,  COVID-19  telah  menjerumuskan  dunia  dalam  krisis  kesehatan  dan resesi.  Keadaan  ini  mendesak  pemerintah  untuk  mengambil  keputusan  dengan  memprioritaskan penanganan  pandemi  dan  pemulihan  ekonomi  secara  bersamaan.  Pandemi  COVID-19  juga mendorong percepatan berbagai inovasi teknologi digital terutama dibidang kesehatan dan ekonomi.
Revolusi  digital  telah  mengubah  banyak  aspek  kehidupan.  Per  Oktober  2020,  total  pengguna ponsel sebesar 5,2 miliar atau 67% dari total populasi dunia [2]. Sementara pengguna internet sebesar 4,66  miliar  atau  60%  penduduk  dunia.  Sedangkan  pengguna  aktif  media  sosial  sebesar  4,14  miliar atau 53% dari total populasi dunia. Dengan jumlah pengguna yang sedemikian besar terdapat potensi untuk memanfaatkannya menjadi inovasi untuk mengatasi krisis kesehatan dan ekonomi.
Teknologi artificial intelligence bisa menjadi sebuah solusi dalam menangani masalah penguatan kesehatan  dan  pemulihan  ekonomi.  Sebagai  contoh  dalam  upaya  penanganan  COVID-19  dibidang kesehatan, teknologi machine learning digunakan untuk mendeteksi gejala COVID-19 dan mengukur risiko  kemungkinan  positif  dan  bisa  merekomendasikan  apa  yang  harus  dilakukan.  Sementara  pada pemulihan  ekonomi,  bisa  menggunakan  teknologi artificial  intelligence untuk  melihat  tingkat konsumsi rumah tangga berdasarkan data e-commerce .
Tulisan ini bertujuan untuk meninjau secara kritis bagaimana teknologi artificial intelligence dapat dimanfaatkan untuk menangani kesehatan dan ekonomi masyarakat. Pendekatan ini diperlukan untuk menginformasikan  bagaimana  teknologi artificial  intelligence dapat  dimasukkan  ke  dalam  strategi penguatan kesehatan dan pemulihan ekonomi, dan untuk membantu mempersiapkan epidemi di masa depan.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Artificial Intelligence
Dalam artificial  intelligence ,  istilah  problem  solving  dan  search  mengacu  pada  sekumpulan  ide yang  berhubungan  dengan  deduksi,  kesimpulan,  perencanaan,  penalaran  akal  sehat,  pembuktian teorema dan proses terkait [4]. Pengaplikasian dari ide ini umumnya ditemukan dalam program untuk natural  language  understanding,  information  retrieval,  automatic  programming, robotika , analisis teks ,  game  playing,  expert  systems ,  dan  pembuktian  teorema  matematika. Artificial  Intelligence merupakan subjek pembelajaran dari intelligence agent yang menerima persepsi dari lingkungan dan menunjukkan aksinya [5].
B. Machine Learning
Machine learning merupakan ilmu dan seni tentang pemrograman komputer yang bisa belajar dari data  [6]. Machine  learning secara  umum  dibagi  menjadi  4,  yaitu supervised  learning,  unsupervised learning, semi unsupervised learning , dan reinforcement learning .
1. Supervised  learning, dataset  yang  digunakan  memiliki  label.  Label  adalah tag pengenal  dari data. Klasifikasi email spam adalah contoh supervised learning.
2. Unsupervised  learning ,  dataset  yang  digunakan  tidak  memiliki  label.  Model  ini  melakukan belajar sendiri untuk melabeli atau mengelompokkan data.
3. Semi  Supervised merupakan  gabungan  dari supervised  learning dan unsupervised  learning . Pada  model  semi  supervised,  dataset  untuk  pelatihan  sebagian  memiliki  label  dan  sebagian tidak.
4. Reinforcement  Learning adalah  model  belajar  menggunakan  sistem reward  and  penalties . Model belajar mendapatkan reward dan menghindari penalties.
Sebuah model machine learning tidak mampu untuk langsung mengolah data yang ditemukan dari berbagai sumber. Ada istilah Garbage In - Garbage Out yang berarti hasil dari machine learning akan buruk  jika  input  yang  dimasukkan  juga  buruk.  Berikut  adalah  tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam analisis teks dengan menggunakan machine learning :
1. Data Cleaning/ Preparation Sebelum  membuat  model machine  learning ,  data  training  yang  ada  harus  dilakukan  proses data  cleaning .  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  proses  ini  meliputi  pengecekan  konsistensi format,  skala  data,  duplikasi  data, missing  value ,  dan skewness (kemencengan  yang menyebabkan distribusi data tidak seimbang).
2. Data Preprocessing
Dalam tahap ini dilakukan berbagai proses dimulai dari case folding (membuat teks berhuruf kecil semua). Kemudian, tokenizing yaitu ini akan dilakukan proses penghapusan angka, kata sambung,  tanda  baca,  dan  memecah  kalimat  ke  dalam tokens (kata-kata  penyusunnya). Kemudian  dilakukan  penghapusan  kata-kata stopword seperti  yang,  dengan,  dan  kata penghubung lainnya.
3. Data Normalization
Dalam  tahap  ini  dilakukan  normalisasi  teks  ke  dalam  bentuk  baku  sesuai  dengan  kaidah bahasa (Inggris atau Indonesia). Semua kata-kata dalam bahasa slank word (gaul) akan diubah terlebih  dahulu  menjadi  bentuk  bakunya.  Sehingga  pada  saat  membangun  model  nanti  akan mengurangi bias dan diharapkan bisa meningkatkan akurasi model yang akan dibuat.
4. Data Classifying
Klasifikasi  adalah  teknik  untuk  menentukan  kelas  atau  kategori  berdasarkan  atribut  yang diberikan. Klasifikasi masuk dalam kategori supervised learning. Sebuah model classification bertujuan untuk menentukan kelas berdasarkan atribut tertentu.

## C. Computer Vision
Computer Vision merupakan sebuah bidang study yang focus pada permasalahan untuk membantu komputer  untuk  bisa  melihat  seperti  manusia.  Pada  tingkat  abstrak,  tujuan  masalah computer  visio n adalah  menggunakan  data  gambar  yang  diamati  untuk  menyimpulkan  sesuatu  tentang  dunia  [7].
Bidang  ini  subbidang artificial  intelligence dan machine  learning ,  yang  melibatkan  penggunaan metode khusus dan memanfaatkan general learning algorithms . Tujuan dari computer vision adalah untuk memahami isi gambar digital. Biasanya, ini melibatkan metode  pengembangan  yang  mencoba  mereproduksi  kemampuan  penglihatan  manusia  dengan terlebih dahulu memberikan data training yang tepat. Memahami konten gambar digital bisa dengan melibatkan  eksplorasi  informasi  dari  deskripsi  gambar,  yang  mungkin  berupa  objek,  deskripsi  teks, model tiga dimensi, dan sebagainya.

## D. Natural Language Processing
Menurut  Goldberg  [8], Natural  language  processing (NLP)  merupakan  istilah  kolektif  yang mengacu  pada  pemrosesan  komputasi  otomatis  bahasa  manusia.  NLP  mencakup  algoritma  yang mengambil  teks  buatan  manusia  sebagai  input  atau data  training ,  dan  algoritma  tersebut  dapat menghasilkan teks yang tampak alami sebagai outputnya.

## III. METODOLOGI
Metodologi yang digunakan dalam kajian ini adalah study literatur review . Tranfield et al. (2003) menjelaskan  bahwa  literature  reviews  mempunyai  tujuan  untuk  mengetahui  struktur  intelektual  dari kebutuhan lapangan yang teridentifikasi dilakukan mapping, konsolidasi, dan dievaluasi [9]. Sehingga berdasarkan  study  tersebut,  kesenjangan  pengetahuan  utama  dan  peluang  untuk  mengatasinya teridentifikasi.  Alasan  yang  mendasarinya  adalah  untuk  mengembangkan  dan  memperluas pengetahuan di lapangan.
Untuk mencapai tujuan pada kajian ini, literatur review difokuskan pada pencarian semua artikel yang  diterbitkan  di  Scopus  database,  berbagai  informasi  dari  webinar,  hasil  riset  dari  berbagai universitas  didunia,  dan  berbagai  data  statistik  dari  lembaga  terpercaya.  Scopus  dipilih  karena cakupannya yang luas dari jurnal manajemen dan teknik. Pencarian literatur selain pada jurnal Scopus juga  dilakukan  pada  paparan  hasil  penelitian  dari  berbagai  webinar  yang  diselenggarakan  oleh lembaga pendidikan dan pemerintah yang terpercaya. Data statistik yang digunakan dalam kajian ini berasal  dari  beberapa  lembaga  yang  berwenang  untuk  mengeluarkan  angka  sehinga  bisa  dipercaya oleh public, seperti data dari WHO, OECD, dan World Bank.

## IV. HASIL PEMBAHASAN DAN DISKUSI

## A. AI untuk Penguatan Sistem Kesehatan
Pemanfaatan  teknologi artificial  intelligence dalam  rangka  penguatan  sistem  kesehatan  nasional terutama dalam kasus pengendalian COVID-19, telah dilakukan pada fase pengawasan epidemiologi, identifikasi  kasus,  pengendalian  transmisi  lokal,  komunikasi  publik,  dan  perawatan  klinis.  Seperti ditunjukkan pada tabel 1 bahwa penerapan teknologi artificial intelligence dapat membantu penguatan sistem kesehatan diberbagai negara termasuk Indonesia.
Tabel 1. Teknonogi Artificial Intelligence yang Digunakan dalam Merespon Pandemi COVID-19
Kebutuhan Kesehatan Masyarakat Teknologi yang Digunakan Contoh Penerapan Teknologi Artificial Intelligence Referensi Pengawasan epidemiologi secara digital Machine Learning Web-based epidemic intelligence [10], [11] Machine Learning, Chatbot Pelaporan gejala mandiri secara online [12], [13] Supervised Learning, Social-media platforms Pendeteksian gejala kesehatan mental berdasarkan data media sosial [14] Identifikasi Kasus dengan Cepat Machine Learning, Computer Vision Aplikasi Artificial Intelligence Berbasis Data X-Ray dan CT Scan untuk Diagnosis COVID-19 [15] Deep Learning COVID-19 Detection Through Transfer Learning Using Multimodal Imaging Data [16] Pengendalian transmisi lokal Computer vision, Drone
Drone yang  dilengkapi  dengan  sensor  khusus dan  system computer  vision untuk  mendeteksi temperatur dan detak jantung [17]
Computer vision , CCTV Pemanfaatan AI-Computer Vision untuk Monitor  Perilaku  Masyarakat  pada  Masa Pandemi [18] Komunikasi Publik Machine Learning, Social-media platforms Sosial Media Monitoring COVID-19 [19] Machine Learning, Chatbot Medbot: Conversational  Artificial  Intelligence Powered  Chatbot  for  Delivering  Tele-Health after COVID-19 [20] Perawatan Klinis Machine Learning, Robotics Robots  in  surgical  environments  during COVID-19 [21] Robot  pengukur  suhu  tubuh  dan  pengambil sampel swab test pasien [22]
Gambar  1  menunjukkan  hubungan  berbagai teknologi artificial intelligence yang  bisa  digunakan untuk penguatan bidang kesehatan.
Gambar 1. Hubungan berbagai teknologi artificial intelligence untuk penguatan bidang kesehatan

## 1. Pengawasan Epidemiologi secara Digital
Teknologi artificial  intelligence bisa  digunakan  untuk  pengawasan  epidemiologi.  Dalam pemanfaatan  teknologi  machine  learning,  bisa  digunakan  dalam  pembuatan Web-based  epidemic intelligence . Hal ini dilakukan oleh organisasi internasional Healthmap [10], WHO dengan platform EIOS  nya  [11].  Pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada  ketiga  platform  ini  dengan  cara  melakukan information  retrieval dari  berbagai  website  resmi,  website  berita,  sosial  media,  mesin  pencari,  dan partisipasi  dari  komunitas  pemerhati  penyakit.  Data  yang  dikumpulkan  selanjutnya  diproses  dengan natural  language  processing dan machine  learning untuk  menghasilkan  sebuah  informasi  tentang persebaran COVID-19 diseluruh dunia.
Machine learning juga digunakan dalam upaya untuk pengawasan gejala secara online tanpa perlu untuk  berkunjung  kerumah  sakit.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  gejala  penyakit  lebih  awal sehingga siapapun bisa menggunakannya dengan bantuan akses internet. Sebagai contoh, pemerintah DKI  Jakarta  meluncurkan  fitur Corona  Likelihood  Metric (CLM)  dalam  platform  JAKI  yang dikembangkan bersama dengan beberapa relawan peneliti dari Harvard CLM Team [12]. Aplikasi ini merupakan aplikasi pengujian atau screening mandiri berteknologi machine learning . CLM ditujukan untuk  membantu  pengguna  dalam  mengukur  risiko  kemungkinan  positif  COVID-19  dan merekomendasikan  apa  yang  harus  dilakukan.  Selain  CLM,  ada  juga  perusahaan  swasta  yang mengembangkan platform pendeteksian gejala penyakit (tidak hanya COVID-19), yang menggunakan
teknologi  machine  learning  untuk  pendeteksian  penyakit  lebih  awal  dengan  sistem  periksa  gejala berbasis AI bernama Prixa AI [13].
Penerapan  teknologi machine  learning juga  bisa  digunakan  dalam  upaya  untuk  mendeteksi dampak  pandemi  COVID-19  terhadap  kesehatan  mental.  Dalam  study  yang  dilakukan  oleh  Astuti [14],  ditemukan  bahwa  penghitungan  data  statistik  kesehatan  mental  bisa  dilakukan  dengan menganalisis data dari media sosial Twitter. Penelitian ini menggunakan supervised learning dengan naïve bayes model untuk mengklasifikasi teks pada Tweet apakah ada hubungannya dengan kesehatan mental  atau  tidak.  Pada  penelitian  ini  ditemukan  hasil  bahwa  selama  periode  Pembatasan  Sosial Berskala  Besar (PSBB),  kesehatan  mental  masyarakat  Indonesia  dalam  media  Twitter  menunjukkan hasil mengalami peningkatan dalam kategori depresi dan stress.
2. Identifikasi Kasus secara Cepat
Demi mencapai tujuan untuk bisa mengidentifikasi kasus secara cepat teknologi machine learning, computer  vision ,  dan deep  leaning bisa  digunakan  untuk  melakukan  diagnosis  COVID-19  dengan menggunakan  citra  gambar  medis  berupa  USG,  CT  Scan  dan X-Ray.  Berbagai  penelitian  dilakukan baik  dalam  negeri  maupun  luar  negeri  telah  berhasil  memanfaatkan  teknologi  tersebut  untuk mempercepat proses diagnosis COVID-19.
Penelitian  dalam  negeri  dilakukan  oleh  Tim  Pusat  AI  ITB  yang  bekerjasama  dengan  Badan Pengkajian  dan  Penerapan  Teknologi  Jakarta  (BPPT-JKT)  telah  berhasil  membuat  sebuah  aplikasi artificial intelligence berbasis data X-Ray dan CT-Scan untuk diagnosis COVID-19 [15].
Penelitian  serupa  dilakukan  para  peneliti  dari  luar  negeri  menunjukkan  bahwa  citra  USG memberikan  akurasi  deteksi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  X-ray  dan  CT  scan  [16].  Hasil eksperimental  dari  penelitian  ini  menyoroti  bahwa  dengan  data  yang  terbatas,  sebagian  besar deep network kesulitan untuk berlatih dengan baik dan kurang memberikan konsistensi terhadap tiga mode pencitraan  yang  digunakan.  Model  VGG19  yang  dipilih,  yang  kemudian  secara  ekstensif  diatur dengan parameter yang sesuai, bekerja dalam tingkat deteksi  COVID-19  yang cukup besar terhadap pneumonia  atau  normal  untuk  ketiga  mode  gambar  paru-paru  dengan  presisi  hingga  86%  untuk  X- Ray, 100% untuk Ultrasound dan 84% untuk CT scan.

## 3. Pengendalian Transmisi Lokal
Pengendalian  transmisi  lokal  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan  teknologi machine  learning untuk  mengolah  citra  gambar  video  dari drone yang  dilengkapi  dengan  sensor computer  vision . Seperti  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dari  University  of  South  Australia  yang  bekerja  sama  dengan produsen UAV komersial yang berbasis di Kanada, DraganFly, sedang dalam proses mengembangkan pandemic  drone untuk  mengamati  dan  mengidentifikasi  orang-orang  dengan  gangguan  pernapasan menular  dari  jarak  jauh  [17].  Drone  ini  akan  dipasang  dengan  sensor  khusus  dan  sistem computer vision yang  dapat  memantau  suhu  dan  detak jantung  citra  gambar  manusia  yang  terscan dari  drone. Drone ini juga dilengkapi dengan kemampuan mendeteksi orang bersin dan batuk di ruang publik.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Tim  Pusat  AI  ITB  telah  berhasil  membangun  model  dengan Single  Shot  Detector (SSD)  dan Deep  Convolutional  Neural  Network  (CNN) . Data  training yang digunakan  dengan  memasukan  dataset  berupa  ratusan  ribu  wajah-wajah  lokal  Indonesia  dan atributnya  yang  ada.  Untuk  inferensinya,  kamera  pertama-tama  akan  mendeteksi  wajah,  kemudian mengklasifikasikan  wajah  apakah  memakai  masker  atau  tidak,  dan  apabila  tidak  memakai  masker sistem  bisa  mendeteksi  berdasarkan  database  yang  ada  [18].  Selain  itu,  Pusat Artificial  Intelligence ITB  juga  telah  melakukan  model  untuk  mengestimasi  jarak  antarmanusia  dan  menghitung  jumlah manusia yang terekam di dalam maupun di luar ruangan. Tujuannya untuk melihat apakah masyarakat sudah menerapkan physical distancing atau tidak.

## 4. Komunikasi Publik
Implementasi  intervensi  yang  efektif  selama  pandemi  bergantung  pada  edukasi  dan  kerja  sama publik dengan didukung oleh strategi komunikasi yang tepat. Komunikasi yang baik yang mencakup partisipasi  aktif  masyarakat  untuk  memastikan  kepercayaan  publik.  Dengan  potensi  data  pengguna media sosial yang sampai  Oktober 2020 sebesar 4,14  miliar pengguna aktif [12], terdapat tantangan yaitu  kesalahan  informasi  (hoaks)  yang  berpotensi  menimbulkan  ketidakpercayaan  publik  terhadap penanganan pandemi oleh pemerintah.
Salah  satu  perusahaan  di  Indonesia  yang  bergerak  dibidang  AI  bernama  Prosa  AI  melakukan penelitian  tentang social  media  monitoring COVID-19  [19].  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa online monitoring  dashboard yang  menampilkan  tren isu,  kata  kunci, sentimen  masyarakat,  dan persentase berita  hoaks  terkait  COVID-19  yang  tersebar  di  media  sosial.  Pemerintah,  institusi,  dan  masyarakat dapat memantau tren terkini dan memberikan respon, klarifikasi, ataupun mengambil tindakan dengan cepat berdasarkan data teraktual.
Telemedicine dapat digunakan oleh praktisi medis untuk terhubung dengan pasien mereka selama pandemi. Telemedicine berpotensi  membantu  dengan  mengizinkan  pasien  menerima  perawatan suportif  tanpa  harus  mengunjungi  rumah  sakit  secara  fisik  dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis natural language processing berupa chat untuk perawatan  pasien. Penelitian tentang pengembangan chatbot berbasis  AI  ini  berhasil  dilakukan  oleh  peneliti  dari  India  [20].  Mereka  berhasil mengembangkan chatbot yang  dihosting  pada Google  Cloud  Platform (GCP)  untuk  menghadirkan telehealth di  India  guna  meningkatkan  akses  pasien  ke  pengetahuan  perawatan  kesehatan  dan memanfaatkan potensi kecerdasan buatan untuk menjembatani kesenjangan permintaan dan pasokan penyedia layanan kesehatan manusia.

## 5. Perawatan Klinis
Ketika pasien benar-benar membutuhkan bantuan medis yang mengharuskan tindakan klinis serius seperti  pembedahan,  teknologi artificial  intelligence bisa  diterapkan  pada  sebuah  robot  untuk membantu tugas dari dokter bedah [21] jadi tidak perlu banyak orang diruang operasi. Selain itu, di luar  ruang  operasi,  teknologi  ini  dapat  diimplementasikan  untuk  berbagai  tugas  seperti  penerimaan pasien  secara  digital,  pemantauan  tanda-tanda  vital  pasien,  identifikasi  penyakit  berisiko  tinggi, sterilisasi ruangan, penggantian infus atau darah, dan pengiriman makanan atau obat-obatan.
Sekelompok robot pada sebuah pusat medis di Kigali, Rwanda telah digunakan untuk memeriksa suhu tubuh pasien, robot ini dilengkapi dengan kamera termal di atas kepala. Robot ini dikembangkan oleh UBTech Robotics, di China [22]. Selain itu, sebuah tim dokter dan insinyur pada  University of Southern Denmark sedang mengembangkan robot swab otomatis.  Robot ini menggunakan computer vision dan machine  learning untuk  mengidentifikasi  titik  target  yang  tepat  tenggorokan  seseorang. Kemudian  terdapat  lengan  robotik  dengan  kapas  panjang  untuk  mengumpulkan  sampel  cairan ditenggorokan.

## B. AI untuk Pemulihan Ekonomi
Berdasarkan SNA 2008 [23], penghitungan pertumbuhan ekonomi  menurut pengeluaran dihitung berdasarkan  konsumsi  rumah  tangga,  konsumsi  lembaga  non-profit  yang  melayani  rumah  tangga (LNPRT),  pembentukan  modal  tetap  bruto  (PMTB),  perubahan  inventori,  ekspor,  dan  impor. Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia  [24],  laju  pertumbuhan  Produk Domestik Bruto (PDB) menurut pengeluaran atau yang lebih dikenal dengan pertumbuhan ekonomi, Indonesia mengalami pertumbuhan ekonomi ( secara y-on-y atau year-on-year ) bernilai negatif pada dua  triwulan  berturut-turut  yaitu  -5,32  pada  triwulan  2  tahun  2020  dan  -3,49  pada  triwulan  3  tahun 2020. Hal ini menandakan bahwa Indonesia mengalami resesi ekonomi. Salah satu tandanya dengan berkurangnya daya beli masyarakat bisa dilihat pada konsumsi rumah tangga yang masih negatif.
Dalam rangka untuk menaikkan daya beli masyarakat, pengambil kebijakan yaitu pemerintah perlu melihat  data  yang  valid  sehingga  bisa  menentukan  kebijakan  yang  tepat.  Berbagai  studi  telah dilakukan berbagai pihak sebagai contoh, pemerintah melalui BPS [25] telah melakukan studi analisis big data dari data E-Commerce atau marketplace dimana penjualan online pada bulan Maret sampai April 2020 mengalami peningkatan tertinggi pada kategori makanan dan minuman. Studi ini terbatas pada penghitungan jumlah secara kuantitatif berdasarkan data yang dikumpulkan dari hasil crawling website  dari  marketplace  terkemuka.  Begitu  juga  dengan  penghitungan  kategori  produk  terjual berdasarkan kategori yang tertera pada marketplace padahal faktanya banyak penjual yang asal-asalan untuk memberikan kategori produk bahkan cenderung tidak diberikan kategori. Dengan adanya celah ini,  penulis  mengusulkan  untuk  pengkategorian  barang  tidak  langsung  menggunakan  hasil crawling dari marketplace ,  tetapi  dengan  menggunakan  teknologi machine  learning untuk  menempatkan barang pada kategori yang tepat sesuai judul dan deskripsinya.
Pusat AI ITB [26] juga melakukan penelitian tentang simulasi AI untuk meneliti tingkat konsumsi masyarakat  atau  disebut  juga  dengan  Nowcasting  Daya  Beli  Masyarakat.  Bekerja  sama  dengan
Kementerian  PPN/Bappenas,  Nowcasting  Daya  Beli  Masyarakat  bertujuan  untuk  membuat  model nowcasting  daya  beli  masyarakat  suatu  wilayah  berdasarkan  data  terstruktur  (data  pangan  dan nonpangan). Penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pemegang  kebijakan untuk melakukan beberapa tindakan meningkatkan kondisi perekonomian negara.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil study  literatur yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  teknologi artificial intelligence mempunyai  potensi  besar  dalam  penguatan  sistem  kesehatan  dan  pemulihan  ekonomi nasional. Dengan adanya teknologi artificial intelligence bisa dimanfaatkan dalam rangka penguatan sistem kesehatan nasional terutama dalam kasus pengendalian COVID-19. Pada tulisan ini dijelaskan berbagai  contoh  penerapan  teknologi artificial  intelligence yang  telah  berhasil  dilakukan  pada  fase pengawasan  epidemiologi,  identifikasi  kasus,  pengendalian  transmisi  lokal,  komunikasi  publik,  dan perawatan klinis. Teknologi artificial intelligence bisa digunakan juga untuk menghitung tingkat daya beli  masyarakat.  Dengan  menerapkan machine  learning pada  pengkategorian  otomatis  berdasarkan data nama barang dan deskripsinya.
Pada  masa  yang  akan  datang,  bidang  kesehatan  masyarakat  dan  ekonomi  akan  semakin  digital, dengan  menyadari  pentingnya  teknologi artificial  intelligence ,  manusia  akan  dapat  mempersiapkan diri  jika  terjadi  pandemi  lagi.  Baik  pemerintah,  peneliti,  maupun  perusahaan  swasta  harus  bekerja sama  dalam  rangka  menyelenggarakan  penelitian  pengembangan  teknologi artificial  intelligence dalam jangka panjang. Hal ini perlu untuk dilakukan karena virus tidak mengenal batas wilayah dan bisa  bermutasi  sewaktu-waktu.  Oleh  karena  itu,  kedepannya  perlu  dilakukan  penyelarasan  strategi nasional untuk memberikan regulasi, evaluasi, dan penggunaan teknologi artificial intelligence dalam rangka  memperkuat  manajemen  pandemi  dan  kesiapan  menghadapi  penyakit  menular  lainnya  pada masa yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World  Health  Organization  (WHO). https://covid19.who.int/table diakses  pada  13  Desember 2020.
[2] Datareportal. https://datareportal.com/reports/digital-2020-october-global-statshot diakses  pada 13 Desember 2020.
[3] Budd,  J.,  Miller,  B.S.,  Manning,  E.M.  et  al.  2020.  Digital  technologies  in  the  public-health response to COVID-19. Nat Med 26, 1183–1192: https://doi.org/10.1038/s41591-020-1011-4 .
[4] Barr,  Avron  and  Feigenbaum.  1979.  Handbook  of  Artificial  Intelligence.  Stanford  University: https://stacks.stanford.edu/file/druid:qn160ck3308/qn160ck3308.pdf
[5] Russell,  Stuart  and  Norvig,  Peter.  2020.  Artificial  Intelligence  A  Modern  Approach  Fourth Edition. Pearson. Pearson Series in Artificial Intelligence
[6] Geron,  Aurelien.  2017.  Hands-On  Machine  Learning  with  Scikit-Learn  and  TensorFlow. O'Reilly Media, Inc.
[7] Prince, Simon J.D. 2012. Computer Vision: Models, Learning, and Inference. Cambridge: CUP
[8] Goldberg,  Yoav.  2017.  Neural  Network  Method  for  Natural  Language  Processing.  Morgan  & Claypool Publishers
[9] Tranfield,  D.,  Denyer,  D.,  Smart,  P.,  2003.  Towards  a  methodology  for  developing  evidence- informed  management  knowledge  by  means  of  systematic  review.  British  Journal  of Management 14 (3), 207-222
[10] HealthMap.  COVID-19. https://www.healthmap.org/COVID-19/ diakses  pada  14  Desember 2020
[11] World Health Organization. Epidemic intelligence from open sources (EIOS). https://www.who.int/eios diakses pada 14 Desember 2020
[12] Pemerintah  DKI  Jakarta  dan  Harvard  CLM  Team.  2020.  Corona  Likelihood  Metric  (CLM): Aplikasi  Uji  Risiko  Mandiri  Gejala  COVID-19. https://corona.jakarta.go.id/id/clm diakses  pada 14 Desember 2020
[13] Prixa  AI.  2020.  Sistem  Periksa  Gejala  Berbasis  AI. https://www.prixa.ai/ diakses  pada  14 Desember 2020
[14] Astuti, Fitri Andri and Nisa’, Nurul Ainun. 2020.  Harnessing Social Media Data to Measuring Mental Health Statistics. UNESCAP:
2020 Asia–Pacific Statistics Week. https://www.unescap.org/sites/default/files/APS2020/49_Harnessing_Social_Media_Data_to_Me asuring_Mental_Health_Statistics_Indonesia.pdf
[15] Trilaksono, Bambang Riyanto dan Tim Pusat AI ITB. 2020. Artificial Intelligence untuk Deteksi COVID-19 Berdasarkan CT-scan dan X-ray. https://drive.google.com/file/d/1mtwkv6fzMvjEvMAd_Qn4R9BDS5phlS_3/view [16] M.  J.  Horry  et  al.  2020.  COVID-19  Detection  Through  Transfer  Learning  Using  Multimodal Imaging Data.
IEEE
Access,
vol. 8,
pp. 149808-149824,
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3016780
[17] UniSA  Media  Centre.  2020.  UniSA  Working  on  Pandemic  Drone  to  Detect  Coronavirus. https://www.unisa.edu.au/unisanews/2020/autumn/story11/ diakses pada 14 Desember 2020
[18] Utama,  Nugraha  Priya,  Tim  Pusat  AI  ITB,  dan  Prosa  AI.  2020.  Pemanfaatan  AI-Computer Vision untuk Monitor
Perilaku Masyarakat pada
Masa Pandemi.
https://stei.itb.ac.id/id/blog/2020/06/04/nugraha-priya-utama-dalam-webinar-pemanfaatan-ai- computer-vision-untuk-monitor-perilaku-masyarakat-pada-masa-pandemi/ diakses  pada  14 Desember 2020.
[19] Prosa  AI.  2020.  Social  Media  Monitoring  COVID-19. https://covid19-socmed.prosa.ai/ diakses pada 14 Desember 2020
[20] U. Bharti, D. Bajaj, H. Batra, S. Lalit, S. Lalit and A. Gangwani. 2020. Medbot: Conversational Artificial  Intelligence  Powered  Chatbot  for  Delivering  Tele-Health  after  COVID-19.  5th International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), COIMBATORE, India, 2020, pp. 870-875, https://doi.org/10.1109/ICCES48766.2020.9137944
[21] Zemmar,  A.,  Lozano,  A.M.  &  Nelson,  B.J.  2020.  The  rise  of  robots  in  surgical  environments during COVID-19. Nat Mach Intell 2, 566–572. https://doi.org/10.1038/s42256-020-00238-2
[22] Guizzo, Erico, and Klett, Randi. 2020. How Robots Became Essential Workers in the COVID-19 Response. IEEE Spectrum: https://spectrum.ieee.org/robotics/medical-robots/how-robots- became-essential-workers-in-the-covid19-response diakses pada 14 Desember 2020
[23] European Communities, International Monetary Fund, Organisation for Economic Co-operation and  Development,  United  Nations  and  World  Bank.  2009.  System  of  National  Accounts  2008. https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/sna2008.pdf
[24] Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia.  2020.  Laju  Pertumbuhan  PDB  menurut  Pengeluaran (Persen)  Tahun  2020. https://www.bps.go.id/indicator/169/108/1/-seri-2010-laju-pertumbuhan- pdb-menurut-pengeluaran.html diakses pada 14 Desember 2020
[25] Badan Pusat Statistik Republik Indonesia. 2020. Tinjauan Big Data Terhadap Dampak Covid-19 2020. https://www.bps.go.id/publication/2020/06/01/effd7bb05be2884fa460f160/tinjauan-big- data-terhadap-dampak-covid-19-2020.html
[26] Pusat  AI  ITB.  2020.  Simulasi  AI  untuk  meneliti  tingkat  konsumsi  masyarakat  dengan Nowcasting Daya Beli Masyarakat. https://www.itb.ac.id/news/read/57590/home/perkembangan- riset-artificial-intelligence-di-itb-selama-masa-pandemi-covid-19