## STUDI KOMPARASI DAN ANALISIS SWOT PADA IMPLEMENTASI KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) DI INDONESIA
Kirana Rukmayuninda Ririh *) , Nur Laili, Adityo Wicaksono, Silmi Tsurayya
Pusat Penelitian Kebijakan dan Manajemen Ilmu Pengetahuan Teknologi dan Inovasi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Gedung A LIPI Lt.4, Jl. Jend. Gatot Subroto No. 10, Jakarta 12710
(Received: May 20, 2020/ Accepted: May 29, 2020)

## Abstrak
Artificial  Intelligence  (AI)  atau  kecerdasan  buatan  telah  berkembang  pesat  dalam  dekade  terakhir. Penggunaannya  banyak  diimplementasikan  di  lintas  sektor  seperti  Badan  Usaha  Milik  Negara (BUMN),  universitas,  dan  pemerintahan.  Studi  ini  menggunakan  Strenght-Weakness-Opportunity- Threat (SWOT) untuk mengukur implementasi AI. Sampel ditujukan pada inkubator bisnis pemerintah dan BUMN, selain itu juga  menggunakan analisis konten terhadap beberapa implementasi  AI yang ada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan efektivitas dan efisiensi perusahaan merupakan faktor  utama  yang  mendorong  tingginya  tingkat  implementasi  AI.  Namun  implementasi  dan pengembangan  teknologi  AI  akan  kurang  maksimal  jika  tidak  diperhatikan  dengan  detil  atau disandingkan dengan teknologi lain (teknologi pangan dan lain-lain).
Kata kunci: implementasi kecerdasan buatan; analisis SWOT; cross-organizational; studi komparasi

## Abstract
Comparative  Study  and  SWOT  Analysis  of  Artificial  Intelligence  Implementation  in  Indonesia. Artificial Intelligence (AI) or artificial intelligence has been developed rapidly in the last decade. The implementation spreaded widely across sectors such as State-Owned Enterprises (SOEs), Universities, and Government. This study uses Strength-Weakness-Opportunity-Threat (SWOT) analysis to measure the implementation of AI. The samples are government and state-owned business incubators, and also adequated  using  content  analysis  of  several  existing  AI  implementations.  The  results  show  that increasing the effectiveness and efficiency of the company is the main factor driving the high level of AI implementation. However, the implementation and development of AI technology will be suboptimal if it does not consider the details or complement with other technologies (food technology and others)
Keywords: artificial intelligent implementation; SWOT analysis; cross-organizational; comparative study
1. Pendahuluan
Kecerdasan  buatan  ( Arificial  Intellegence /AI) merupakan  perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi  yang  mengemuka  dalam  sepuluh  tahun terakhir.  Pemanfaatan  AI  oleh  industri  tidak  hanya terbatas di sektor industri telekomunikasi, namun juga di sektor perbankan, manufaktur, jasa, bahkan di sektor pemerintah.  Di  beberapa  negara,  implementasi kecerdasan  buatan  sudah  mencapai  hampir  56%, terutama pada  sektor industri  (Vasiljeva, Shaikhulina, &  Kreslins,  2017).  Namun  implementasi  AI  di Indonesia  tergolong  rendah,  karena  banyaknya
permasalahan  seperti skill pekerja  yang  belum memenuhi  untuk  mengoperasikan  AI  serta  kurangnya investasi  untuk  mengembangkan  infrastruktur  AI. Beberapa  penelitian  terdahulu  menyimpulkan  bahwa penyerapan  teknologi  di  Indonesia  lebih  rendah dibandingkan kawasan Asia Pasifik  lainnya (Gusikhin et  al., 2007; Windarto et al., 2017; Syifa et  al., 2019). Hanya  14  perusahaan  di  Indonesia  yang  telah mengadopsi teknologi berbasis AI. Ada 6 faktor utama yang  menentukan keberhasilan  implementasi  AI  yaitu kepemimpinan,  kemampuan  berfikir  analisis  dan sistematis,  budaya  perusahaan,  inisiatif,  manajemen, dan  kewirausahaan  (Hou  et  al.,  2018;  Nieuwenhuis, Ehrenhard, & Prause, 2018).
Contoh  implementasi  AI  sebagai  penggunaan teknologi   informasi   adalah cloud   computing yang *Penulis Korespondensi. E-mail: kirana.rukmayuninda.ririh@lipi.go.id
disajikan berdasarkan utilitas secara on demand. Cloud computing sebenarnya  bukanlah  hal  yang  baru  dalam dunia  teknologi  informasi. Web  service , internet service  provider (ISP), programmable  web ,  dan virtualisasi  merupakan  konsep-konsep  yang  telah berkembang  dan  memberi  kontribusi  pada  evolusi teknologi ini. Beberapa definisi mengenai konsep cloud computing telah  sering  dikemukakan  di  berbagai literatur  (Ukko,  Nasiri,  Saunila,  &  Rantala,  2019; Wang,  Wang,  Su,  &  Ge,  2019).  Studi  terdahulu (Nieuwenhuis et al., 2018; Ukko et al., 2019; Vasiljeva et  al.,  2017)  menyatakan  bahwa  perusahaan  di Indonesia  pada  umumnya  masih  membeli  dan menggunakan server sendiri untuk kebutuhan bisnisnya.  Kondisi  ini  menunjukkan cloud  computing memiliki  peluang  yang  besar  untuk  meningkatkan performa  perusahaan.  Namun  Indonesia  masih terkendala  pada  masalah  keterbatasan bandwidth , dimana  hal  ini  merupakan  masalah  yang  besar  untuk menyambut cloud  computing masuk  ke  tanah  air. Karakteristiknya yang bersifat on demand akan sangat bergantung  pada  kualitas  jaringan  internet  yang memadai  demi  penyampaian  layanan  yang  handal. Namun  hal  ini  dapat  disiasati  dengan  penggunaan layanan cloud yang  ringan  dan  inovasi  yang  terus- menerus. Bercermin dari kondisi saat ini, Kementerian Komunikasi  dan  Informatika  RI  menyatakan  bahwa diperkirakan Indonesia masih memerlukan waktu 3- 5 tahun  lagi  untuk  mengadopsi  teknologi  ini  (Satya, 2018).
Untuk  meningkatkan  pengembangan open government ,  banyak  instansi  yang  membutuhkan Big Data Processing termasuk High Performance Computing (HPC).  Beberapa  penelitian  menyatakan bahwa  HPC  telah  membuka  batas  baru  dalam memecahkan  masalah  teknik  struktural  skala  besar. Beberapa tinjauan artikel menyatakan bahwa HPC saat ini  berkembang  di  Asia  khususnya  Asia  Tenggara (Dwivedi  &  Mustafee,  2010).  Di  Indonesia  sendiri terdapat  beberapa  pengguna  dan  penyedia  HPC; diantaranya  adalah  Lembaga  Ilmu  Pengetahuan Indonesia  (Situs  Cibinong  dan  Bandung),  Lembaga Penerbangan dan  Antariksa Nasional Indonesia,  BNU School  of  Computer  Science ,  BNU  Bioinformatika  & Pusat Penelitian Ilmu Data, Universitas Gadjah Mada, Institut  Teknologi  Bandung,  Pusat  Bioteknologi Pertanian Indonesia, serta Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya Genetik. Selain di sektor pemerintah,  HPC  untuk  pemrosesan big  data juga diaplikasikan di berbagai sektor industri.
Kendala  utama  dalam  pemanfaatan  AI  di Indonesa  yaitu  instalasi perangkat AI  memakan  biaya cukup  tinggi  sehingga  tidak  semua  industri  mampu berinvestasi pada AI. Hal ini sebetulnya memunculkan peluang  bisnis  bagi  vendor  penyedia  AI.  Melihat fenomena  tersebut,  studi  kali  ini  mencoba  untuk memetakan  pasar  AI  di  Indonesia  secara  terintegrasi, dimana  belum  pernah  dibahas  sebelumnya. Kami mengidentifikasi ada dua inkubator (dari 94 inkubator yang ada di Indonesia)  yang  mampu  menerapkan dan
menyediakan  fasilitasi  teknologi  AI  untuk startup binaannya,  yakni  Inkubator  Bisnis  dan  Teknologi  – Lembaga  Ilmu  Pengetahuan  Indonesia  (IBT  –  LIPI), dan  Amoeba  –  Telkom.  IBT  LIPI  memiliki  fasilitas High Performance Computing yang dilengkapi dengan intelegensia  buatan  untuk  mendukung  bisnis  LIPI sendiri  dan  UKM  di  sekitarnya  yang  mampu memanfaatkan teknologi tersebut. IBT LIPI didukung oleh  peneliti-peneliti  yang  kompeten  di  bidang  AI. Sedangkan  Amoeba  Telkom  memiliki  fasilitas platform sumber  daya  pendukung  yang  sangat mendukung  perkembangan  AI.  Untuk  lebih  detilnya, karakteristik  kedua  inkubator  yang  dijadikan  sebagai objek  penelitian  kali  ini  akan  dibahas  pada  bagian analisis SWOT.
Dalam  studi  ini  diimplementasikan  analisis SWOT  dan  target  pasar  penggunaan  AI  di  Indonesia. Data  yang  akan  digunakan  merupakan  studi  literatur yang  relevan, onsite  interview ,  dokumen  perusahaan, dan  data  pendukung  lainnya.  Analisis  SWOT  telah banyak diadopsi oleh banyak kasus di berbagai sektor seperti  industri  energi,  manufaktur,  dan  jasa  (W.  M. Chen, Kim, & Yamaguchi, 2014; Lee & Walsh, 2011; Martín  Noguerol,  Paulano-Godino,  Martín-Valdivia, Menias, & Luna, 2019). Pada kasus-kasus sebelumnya, SWOT  banyak  dikombinasikan  dengan  ANP  (Liu, Zheng,  Xu,  &  Zhuang,  2018),  AHP  (Lee  &  Walsh, 2011),  dan Fuzzy  AHP (Lei  et  al.,  2019;  Namugenyi, Nimmagadda,  &  Reiners,  2019)  namun  bukan  untuk kasus  pemetaan  pasar.  Selama  ini  riset  pasar  banyak menggunakan metode marketing mix dengan 4P (Abu Farha,  Koku,  Al-Kwifi,  &  Ahmed,  2019;  Venaik  & Midgley,  2019).  Pada  studi  ini,  SWOT  akan diaplikasikan  dengan marketing  mix  7P. Dimana keunggulan marketing  mix  7P akan  lebih  detil  dalam mengulas sisi manusia ( people ), proses ( process ), dan bukti  fisik  ( physical  evidence )  (Anthonisz  &  Perry, 2015; Shin, 2017).
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  teoritis yang  inkremental,  dengan  menyediakan  gambaran komparatif  di  lapangan  mengenai  fenomena  fasilitasi teknologi  AI  pada  inkubator  bisnis  dan  teknologi. Selain itu studi ini juga memberikan implikasi praktis, melalui  rekomendasi  kebijakan  bagi  pemerintah  dan pengelola  inkubator.  Melalui  studi  ini  pengambil kebijakan  dan  pengelola  inkubator  dapat  melihat kekuatan,  kelemahan,  peluang,  dan  hambatan  pada inkubator  yang  telah  memiliki  fasilitas  penunjang teknologi  AI.  Hal  tersebut  dapat  menjadi  dasar  bagi para aktor untuk menyusun strategi dalam memperbaiki kondisi yang ada.
1.1.  Perkembangan  AI  di  Indonesia.  Artificial intelligence (AI)  atau  kecerdasan  buatan  merupakan kecerdasan  yang  ditambahkan  pada  suatu  sistem  atau dengan kata lain kemampuan sistem untuk menafsirkan data  eksternal  dengan  benar  serta  mengelola  data tersebut dan menggunakan hasil olahan tersebut untuk suatu  tujuan  tertentu  (Goralski  &  Tan,  2020;  Sousa, Melo, Bermejo, Farias, & Gomes, 2019). Setiap
penemuan dalam bidang elektronik, teknik, dan banyak disiplin  ilmu  lainnya  yang  telah  dipengaruhi  oleh  AI. Beberapa  invensi  awal  dalam  pemecahan  masalah termasuk  pekerjaan  dasar  dalam  pembelajaran, representasi  pengetahuan,  dan  kesimpulan  sebagai program  demonstrasi  dalam  pengertian  bahasa, terjemahan,  pembuktian  teori,  memori  asosiatif,  dan sistem  berbasis  pengetahuan.  Negara  industri  telah beralih  menjadi  lebih  mekanis,  mesin  menjadi  lebih canggih  dari  sebelumnya.  AI  bukan  hanya  tentang robot, tetapi AI juga tentang memahami sifat pemikiran dan  tindakan  cerdas  menggunakan  komputer  sebagai perangkat eksperimental. Beberapa penelitian mengemukakan  bahwa  Eropa  dan  AS  merupakan negara pionir dalam pengaplikasian AI (Shank & Gott, 2019; Sousa et al., 2019). AI digunakan dalam berbagai sektor,  seperti  pendidikan,  ekonomi,  dan  pertahanan nasional. AS dan China merupakan negara maju dalam penggunaan  AI  dan  mereka  sering  terlibat  dalam penelitian.  AI  diimplementasikan  mulai  dari  sekolah dasar sampai sekolah menengah atas. AI adalah asisten digital  untuk  menunjukkan  tutorial  pembelajaran, mengevaluasi  sistem  siswa,  dan  sistem  komunikasi siswa.  Penelitian  terdahulu  menyatakan  bahwa  AI adalah sistem  yang disusun untuk berinteraksi kepada semua orang di dunia dengan kemampuan khusus dan kebiasaan intelligence seperti  manusia  (Goralski  & Tan, 2020; Shank & Gott, 2019; Sousa et al., 2019).
Di  Indonesia,  kecerdasan  buatan  banyak dimanfaatkan  pada  berbagai  industri  diantaranya industri  pendidikan,  kesehatan,  manufaktur,  jasa,  dan produk. Selain industri manufaktur yang sudah banyak mengaplikasi kecerdasan buatan di lini produksi, sudah banyak  juga  sekolah  yang  memanfaatkan  sistem penilaian  hasil  pembelajaran  dengan  menggunakan kecerdasan  buatan  (Nasution,  2012).    Lembaga pemerintah juga turut menggunakan kecerdasan buatan dalam menjalankan fungsi sebagai regulator pemerintahan.  Dampak  positif  dari  implementasi kecerdasan buatan adalah berkurangnya waktu tunggu dan  meningkatkan  kualitas  hasil  proses  atau  layanan (Fallis,  2013).  Akan  tetapi  di  beberapa  negara berkembang,  kecerdasan  buatan  cukup  banyak menghadapi  tantangan  karena  mengurangi  jumlah serapan  tenaga  kerja,  selain  memang  membutuhkan investasi  yang  cukup  tinggi  (Fallis,  2013;  Nasution, 2012). Aktor-aktor yang  menjadi pemain utama AI di Indonesia antara lain adalah perusahaan multinasional (seperti Google – Alphabet dan Facebook), perusahaan telekomunikasi (seperti PT. Telkom Tbk., PT. Telkom Sigma,  dan  PT.  XL  Axiata  Tbk.,), startup (seperti Snapcart, Kata.ai, BJtech, Sonar, Nodeflux, Bahasa.ai, AiSensum,  dan  Deligence.ai)  dan  Pemerintah  (seperti Inkubator). Dalam perkembangannya, startup memiliki peran  yang  cukup  strategis  untuk  mengakselerasi proses  adopsi  teknologi  AI  di  Indonesia.  Tumbuhnya startup AI juga akan menarik talenta-talenta potensial baik domestik  maupun  internasional  yang  mendorong dinamika  ekosistem  industri  AI.  Oleh  karena  itu, startup AI perlu terus ditumbuhkan dan didukung oleh
aktor  kuat  seperti  pemerintah  dan  perusahaan  besar. Untuk mendukung tumbuhnya startup AI, pemerintah dan  perusahaan  besar  dapat  menyediakan  fasilitasi infrastruktur dan suprasturktur melalui inkubator bisnis dan teknologi (Yogaswara, 2019).
1.2.  Konsep  Segmentasi  Pasar  dalam  SWOT.
Strategi SWOT banyak dilibatkan dalam perkembangan AI (Mendes et  al., 2011; Petrauskas et al., 2018).  Faktor  internal  dan  eksternal  organisasi sangat  menentukan  dalam  persaingan  pasar  secara efektif  dan  efisien.  Analisis  SWOT  ( strength, weakness,  opportunity,  and  threat )  merupakan  salah satu  langkah  untuk  menentukan  langkah  strategis perusahaan  menjadi  pemain  yang  unggul  di  pasar dagang (Namugenyi et al., 2019; Nazarko et al., 2017). Dalam analisis SWOT, faktor internal seperti kekuatan dan kelemahan perusahaan digunakan untuk menentukan  keberhasilan  dan  kegagalan  tujuan perusahaan. Sedangkan faktor eksternal, lingkungan di luar  perusahaan,  banyak  mempengaruhi  performansi perusahaan dalam  mencapai tujuan  baik  itu  yang  bisa dikontrol maupun di luar kontrol (Hajizadeh, 2019; Lei et al., 2019; Liu et al., 2018). SWOT memiliki 4 strategi yang  digunakan  oleh  pengambil  keputusan  yaitu  SO ( Strenght-Opportunities ), WO ( Weaknesses- Opportunities ),  ST  ( Strenght-Threats ),  dan  WT ( Weakness-Threats ). Dalam strategi SO menitikberatkan  pada  kekuatan  perusahaan  yang bersinergi dengan peluang yang ada di luar perusahaan. Jika  perusahaan  menghadapi  ancaman  yang  besar, maka  akan  lebih  baik  jika  perusahaan  fokus  kepada peluang yang ada (Salman, Tawfik, Samy, & Artal-Tur, 2017;  Solangi,  Tan,  Mirjat,  &  Ali,  2019).  Sedangkan strategi  WO  bertujuan  memperbaiki  kelemahan perusahaan  dengan  memanfaatkan  keuntungan  dari peluang  yang  ada  di  luar  perusahaan.  Contohnya  saat ini  pasar  permintaan  barang  pengontrol  bahan  bakar untuk  menghemat  barang  sangat  tinggi  ( opportunity ), sedangkan banyak perusahaan yang terbatas kemampuannya  untuk  memproduksi  barang  tersebut ( weakness ).  Maka  strategi  yang  diperlukan  adalah membentuk  sebuah joint  venture yang  memiliki kemampuan  produksi  barang  tersebut  (Brunnhofer, Gabriella, Schöggl, Stern, & Posch, 2019;
Domeneghetti et al., 2018; Lei et al., 2019). Strategi ST mengimplementasikan  kekuatan  perusahaan  untuk mengurangi dampak dari ancaman eksternal. Contohnya  seperti  saat  perusahaan  Texas  Instruments menarik  denda  dan  royalti  dari  sejumlah  perusahaan ( threat )  karena  memiliki  departemen  legal  yang  kuat ( strength ).  Dan  yang  terakhir  adalah  strategi  WT dimana  merupakan  bagian  dari  taktik  defensif perusahaan untuk mengurangi kelemahan internal dan menghindari  ancaman  eksternal.  Kondisi  seperti  ini biasanya dialami perusahaan yang sedang genting atau sedang  berjuang  untuk  keberlangsungan  perusahaan. Pilihan strategi yang memungkinkan adalah bergabung dengan perusahaan lain ( merge ) , menghemat anggaran ( retrench ) , menyatakan  bangkrut,  atau  likuidasi  aset
(Nirmala,  Indriyani,  Shahensha,  Nieate,  &  Diana, 2017; Sirait, 2016; Weber & Schütte, 2019).

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif dengan teknik qualitative content analysis (analisis isi kualitatif)  serta  tinjauan  lapangan.  Metode  deskriptif merupakan  suatu  metode  penelitian  yang  dilakukan dengan  tujuan  membuat  gambaran  tentang  suatu keadaan  secara  objektif  (Liao,  Xu,  Cheng,  &  Dong, 2018).  Analisis  isi  kualitatif  merupakan  metode penelitian  yang  banyak  digunakan  dalam  penelitian ilmu sosial (Graneheim, Lindgren, & Lundman, 2017; Liao  et  al.,  2018;  Prashar  &  M,  2019),  karena  dapat digunakan dengan mudah untuk penelitian skala kecil, tidak  memiliki  banyak  persyaratan,  dan  tidak membutuhkan biaya yang besar (Negriff, 2019; Prashar &  M,  2019).  Analisis  konten  isi  merupakan  teknik penelitian yang digunakan untuk membuat kesimpulan dengan  cara  mengidentifikasi  karakteristik  tertentu pada  suatu  dokumen  secara  objektif  dan  sistematik. Tinjauan lapangan digunakan untuk validasi indikator- indikator yang didapat dari analisis konten serta guna mendapat penilaian dari praktisi lapangan (Graneheim et al., 2017; Liao et al., 2018; Negriff, 2019; Prashar & M,  2019).  Selain  itu,  studi  kali  ini  juga  melakukan komparasi  kasus  di  lapangan  dengan  melakukan kunjungan  dan  diskusi  ke  beberapa  inkubator  bisnis. Fungsi  dari real  case  study juga  sebagai  validasi  dari analisis  konten.  Studi  komparasi  lapangan  dilakukan pada  Inkubasi  Bisnis  LIPI  (PPII)  dan  Inkubasi  Bisnis Telkom (AMOEBA).
Jenis  data  dalam  penelitian  ini  berupa paper yang  diperoleh  dari ScienceDirect,  Science  and Technology Index (Sinta), serta beberapa Prosiding dan Jurnal lain yang berkaitan dengan teknologi informasi. Kata  kunci  yang  digunakan  dalam  pencarian paper yaitu  “pemanfaatan high  performance  computing ”, “implementasi high performance computing ”, “ artificial  intelligence ”,  “teknologi big  data ”,  dan “teknologi cloud computing ”. Teknik penarikan sampel yang  digunakan  dalam  pemilihan paper adalah purposive  sampling yaitu  penentuan  sampel  dengan kriteria  tertentu  (Etikan,  2016).  Terdapat  50  artikel lebih yang dipilih merupakan paper dengan studi kasus penerapan high  performance  computing di  Indonesia pada  lima  tahun  terakhir,  dimulai  sejak  2015  hingga 2019.  Namun  hanya  beberapa  artikel  terpilih  yang masuk  sebagai  rujukan  utama  penelitian  ini  dan semuanya  tertulis  dalam  daftar  referensi.  Artikel tersebut  kemudian  dianalisis  berdasarkan  kesesuaian antara judul, abstrak, dan isi dengan tujuan penelitian. Hasil  analisis  tersebut  kemudian  diklasifikasikan  ke dalam  empat  sektor  yaitu  Lembaga  Pemerintahan, Bioinformatika, Kedokteran, dan Klimatologi. Pertimbangan meninjau keempat sektor tersebut karena teknologi  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  sudah banyak  mendapatkan  paten  dan  merupakan  sektor utama.
3. Hasil dan Pembahasan 3.1. AI dalam Berbagai Sektor. Sektor
Bioinformatika: High Performance Computing (HPC) digunakan  untuk  membantu  memudahkan  pekerjaan dalam  berbagai  bidang  ilmu,  salah  satunya  dalam bidang  Bioinformatika.  Bioinformatika  merupakan salah  satu  cabang  baru  ilmu  biologi  yang  merupakan perpaduan  antara  biologi  dan  teknologi  informasi. Penelitian  sebelumnya  (Amaral  et  al.,  2019;  Pérez- Wohlfeil  et  al.,  2018)  menunjukkan  bahwa  terdapat empat jenis teknik HPC yang paling banyak digunakan dalam penerapan Bioinformatika dari tahun 2012-2016 yaitu Clustering, Graphics  Processing  Unit (GPU), Multicore, dan Multiprocessor .  Teknik  yang  paling efisien  dalam  menyelesaikan  kasus  Bioinformatika adalah  GPU.  Tetapi,  teknik  yang  paling  banyak digunakan  adalah  teknik Clustering karena  dapat menghemat biaya, memiliki kecepatan yang tinggi, dan memiliki  perangkat  lunak  yang  terdistribusi  dengan baik. Adapun teknik Multiprocessor jarang digunakan karena terhambat lambatnya pemrosesan data, dimana data  dalam  bidang  Bioinformatika  berukuran  sangat besar,  bisa  mencapai  64GB. HPC  dalam  bidang Bioinformatika digunakan untuk pembuatan basis data dan  pengembangan  algoritma  untuk  analisis  sekuens biologis.  Proses  dalam  bidang  Bioinformatika  yang paling  banyak  menggunakan  teknik  HPC  antara  lain filogenetik,  DNA sequence ,  protein,  kromatografi, preteomics, genomics sequence,
RNA, oligonukleotida,
neurophysiology , molecular biophysics, cell biophysics, dan gene expression . Lembaga  Pemerintahan:  Sejak  meluasnya penggunaan  teknologi Big  Data di  Indonesia,  sektor swasta mulai berpacu memanfaatkan teknologi tersebut untuk  mengembangkan  bisnisnya.  Selain  bermanfaat dalam  bidang  bisnis,  teknologi Big  Data sebenarnya dapat dimanfaatkan dalam penyelenggaraan pemerintah, diantaranya untuk meningkatkan pelayanan yang diberikan pemerintah kepada masyarakat.  Dengan  implementasi  yang  sungguh- sungguh, Big  Data dapat  mendukung  perwujudan smart city . Beberapa lembaga pemerintah di Indonesia yang  sudah  mulai  menerapkan  teknologi Big  Data , diantaranya  Pemerintah  Kota  Bandung,  Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah (LKPP), Direktorat Jenderal Pajak Kementerian Keuangan, dan Badan  Informasi  Geospasial  (BIG).  Dari  hasil penelitian yang telah dilakukan Sirait (2016), mengacu pada  TDWI Big  Data  Maturity  Model ,  dapat disimpulkan  bahwa  dari  empat  lembaga  yang  diteliti, tiga diantaranya yaitu LKPP, Direktorat Jenderal Pajak Kementerian  Keuangan,  dan  BIG  berada  pada  tahap pre-adoption .  Pada  tahap ini lembaga mulai mempersiapkan  langkah  terkait Big  Data analitik, menginvestasikan infrastruktur, dan akan mengimplementasikannya dalam waktu dekat. Beberapa SDM juga sudah mulai mempelajari tentang Big  Data ,  namun  lingkupnya  belum  menyeluruh. Sementara,  Pemerintah  Kota  Bandung  dikategorikan berada pada tahap corporate adoption . Pada  tahap  ini
infrastruktur  penunjang Big  Data telah  terintegrasi, dimana end  users telah  dilibatkan  dalam  sistem  dan mendapatkan  manfaat.  Keputusan  lembaga  diambil menggunakan Big Data analitik. Adapun implementasi Big  Data pada  empat  lembaga  tersebut  diuraikan sebagai berikut  Pemerintah Kota Bandung telah memiliki infrastruktur  penunjang Big  Data yang  terintegrasi berupa  Bandung Command  Center ,  yang  dalam pemanfaatannya  melibatkan  masyarakat,  Satuan Kerja  Perangkat  Daerah  (SKPD),  dan  Kecamatan. Salah satu layanan dalam Bandung Command Center yang memanfaatkan teknologi Big Data adalah social media  analytics (Kusumawati et  al., 2019).  Melalui social media analytics dapat diperoleh data trending topic dan  analisis  tentang  Kota  Bandung  yang bersumber  dari  sosial  media  Facebook  dan  Twitter. Sistem  analitik  ini  memudahkan  Pemerintah  Kota Bandung  untuk  mengetahui  kondisi  riil  di  lapangan sehingga  membantu  pimpinan  untuk  mengambil keputusan  dan  meningkatkan  layanan.  Pemanfaatan teknologi Big  Data di  Pemerintah  Kota  Bandung bertujuan untuk mewujudkan Bandung sebagai Smart City (Muaharam 2019).
 LKPP merupakan lembaga yang bertugas melaksanakan  pengembangan,  perumusan,  dan penetapan  kebijakan  terkait  Pengadaan  Barang/Jasa Pemerintah.  LKPP  saat  ini  melayani  630  Layanan Pengadaan  Secara  Elektronik  (LPSE)  di  masing- masing  instansi  dan  pemerintah  provinsi  maupun kota.  LKPP  sedang  mengembangkan  pemanfaatan teknologi cloud computing untuk mendukung sistem e-procurement yang  saat  ini  digunakan  untuk membantu  proses  pengadaan  barang/jasa  di  semua LPSE  di  Indonesia  agar  lebih  efektif  dan  efisien. LKPP  juga  sedang  mengembangkan  pemanfaatan teknologi Big Data untuk memonitor LPSE di seluruh Indonesia. Sistem ini akan menyediakan data terkait ketersediaan barang/jasa , kapasitas, dan perkembangan pengadaan disetiap LPSE
(Permanasari, 2019; Salman dan Survanto, 2019)
 Direktorat  Jenderal  Pajak  memanfaatkan  teknologi Big Data untuk meningkatkan penerimaan negara dan mencegah  terjadinya  kecurangan  pajak.  Salah  satu rencana yang akan dilakukan terkait pemanfaatan Big Data yaitu mengumpulkan data melalui media sosial, kemudian  mencocokkannya  dengan  laporan  pajak dan  data  rekening  tabungan.  Penggunaan  teknologi Big  Data diawali  dengan  menyediakan  sepuluh  PC, menjalin kerja sama dengan komunitas, menggunakan aplikasi open source , serta pengadaan satu cluster  enterprise  data  warehouse, satu cluster Hadoop untuk integrasi data, dan satu cluster Hadoop untuk platform data.  Beberapa  kasus  yang  berhasil ditemukan melalui penggunaan Big Data diantaranya ditemukannya  kasus  ketidakpatuhan  pajak  senilai 32,7  Trilyun,  kasus  penerbitan  faktur  tidak berdasarkan transaksi sebenarnya senilai 6,2 Trilyun, dan kasus penerbitan faktur pajak ganda (Permanasari, 2019; Darono, 2020).
 BIG merupakan lembaga pemerintah yang menyediakan  informasi  geospasial.  Dengan  adanya Undang-Undang  Nomor  4  Tahun  2011  tentang Informasi Geospasial yang mengamanatkan kebijakan Satu Peta ( One Map Policy ), BIG menjadi referensi  tunggal  untuk  informasi  geospasial.  BIG telah  memiliki data  center yang  digunakan  untuk mendukung Jaringan Informasi Geospasial Nasional di 53 Kementerian/Lembaga dan Pemerintah Daerah (Amri  dan  Wijayanti,  2019).  Informasi  geospasial merupakan  data-data  spasial  yang  terintegrasi sehingga penyebarluasan  informasi geospasial  harus dioptimalkan dengan menggunakan jaringan informasi.  BIG  menggunakan  teknologi cloud computing untuk  membangun  300  simpul  jaringan virtual  untuk  memfasilitasi  pemerintah  daerah mengakses data-data spasial, dan mencegah terjadinya  tumpang  tindih  data  sesuai  dengan kebijakan  Satu  Peta.  Dalam  mengelola  data,  BIG sedang  mengembangkan  pemanfaatan Big  Data melalui penyediaan kapasitas penyimpanan hingga 2 petabytes, menggunakan High Performance Computing (HPC), geoprocessing ,  dan cloud computing .  Data  yang  diolah  antara  lain  data  citra, GPS,  foto  udara,  peta  tematik,  dan  pasang  surut  air laut. Data dan informasi tersebut diterima secara real time melalui sistem TEWS ( Tsunami Early Warning System ), aplikasi pemetaan partisipatif, dan Geoportal (jaringan data spasial digital berbasis web) (Hadi et al., 2019).
3.2.  AI  dalam  Inkubator  Bisnis. Digital  Amoeba merupakan program inkubator Telkom Indonesia yang memungkinkan  karyawan  Telkom  untuk  mendirikan digital startup sendiri. Saat ini Telkom telah memiliki 150  binaan  internal  digital startup .  Seluruh  digital startup Amoeba  menawarkan solusi bisnis yang dapat menjadi  layanan baru Telkom Group ke depan. Tidak hanya  sebagai  inkubator,  Digital  Amoeba  juga berperan  sebagai  akselerator  dan venture .  Seleksi  ide dibuka  setiap  tahun,  2 batch /tahun,  15 startup /batch. Fasilitas  yang  diberikan  kepada  setiap startup binaan yaitu  berupa coaching , mentoring ,  anggaran/modal, pengurusan paten, pengurusan brand , dan  pengurusan pendirian anak perusahaan. Amoeba Telkom memberikan training pembekalan  di  awal  dengan mengundang  praktisi  bisnis. Training /pembekalan yang  diberikan  lebih  dititikberatkan  pada softskill . Sedangkan untuk pembelajaran  lebih  lanjut  dilakukan secara mandiri oleh startup melalui media online . Startup membuat  perencanaan  dan  target masing-masing dengan metode Scrum . Monitoring dan evaluasi  terhadap startup binaan  dilaksanakan  setiap dua  minggu  sekali.  Setiap  ide  inovasi  digital startup harus  melewati  tahapan  validasi.  Tahapan  validasi merupakan sebuah proses pembelajaran dan pengujian asumsi  awal  (hipotesis)  atas  ide  dan  produk  secara bertahap,  terukur,  serta  dapat  ditindaklanjuti,  hingga dapat menghasilkan produk yang dapat diterima pasar dan   konsumen.  Tahapan  validasi  untuk  ide startup
terdiri  dari Customer  Validation , Product  Validation , Business Model Validation , dan Market Validation . Pemberian  modal/anggaran  kepada startup binaan tidak diberikan secara sekaligus, tetapi bertahap sesuai  dengan  target  capaian  yang  dimonitoring  dan dievaluasi  setiap  dua  minggu  sekali.  Apabila startup tidak  menunjukkan  performansi  yang  baik  dan  tidak menunjukkan  proyeksi  keuntungan  di  masa  depan maka  program  akan  langsung  dihentikan.  Apabila bisnis startup berkembang  dan  memiliki  proyeksi keuntungan  yang  besar,  maka startup akan  terus mendapatkan  pembiayaan  hingga startup mampu membiayai  dirinya  sendiri. Startup yang  memberikan revenue tinggi  bagi  perusahaan  dimungkinkan  untuk dibentuk menjadi anak perusahaan.
Produk  digital startup Amoeba  yang  telah berhasil dikembangkan diantaranya: Arkademy ( platform pendidikan online untuk  SMA/SMK, bootcamp , dan sertifikasi); The Big Box (platform big data ); Smart  Eye (jasa virtual  reality dan augmented reality ).  Target  utama  pengguna  produk/jasa  inovasi Telkom  yaitu corporate .  Produk  digital startup Amoeba  masih  dijual  terbatas  di  dalam  negeri,  tetapi produknya sudah ada yang mendapatkan penghargaan internasional.  Lisensi  produk  diberikan  dalam  bentuk Software as a Service (SaaS) dan Platform as a Service (Paas).
Amoeba Telkom memanfaatkan Github sebagai sistem versioning  code .  Github  bersifat open  source , untuk  penyimpanan file proyek,  misalnya file kode, gambar,  atau  audio.  Di  sisi  lain,  Amoeba  Telkom belum  menggunakan  dan  menerapkan  teknologi Artificial Intelligent (AI) dalam perusahaannya, tetapi memiliki startup binaan  yang  bergerak  dalam  bidang Artificial Intelligent , Internet of Things (IoT), dan Big Data . Produk digital startup Amoeba yang memanfaatkan  teknologi  AI  yaitu  Vutura.  Vutura merupakan  perusahaan  pengembang platform chatbot yang membantu dalam membuat asisten virtual sendiri dengan  mudah. Platform ini  masih  dalam  tahap pengembangan, masih membutuhkan lebih banyak data training . Produk digital startup Amoeba yang bergerak di  bidang  IoT  yaitu  Jegaer.io.  Jeager.io  menyediakan perangkat/sensor IoT dan sistem pemantauan berbasis web  untuk  mengubah  industri  manufaktur  menjadi lebih  produktif.  Produk  digital startup Amoeba  yang bergerak  di  bidang Big  Data yaitu  Bigbox  dan Bagidata. Bigbox merupakan platform yang mengintegrasikan antara Big Data , Artificial Intelligence , dan Social Media Analytic serta didukung full stack toolbox yang digunakan untuk mendapatkan analisa  data  yang  mendalam. Bagidata,  merupakan perusahaan  yang  berusaha  untuk  menyebarkan keuntungan  yang  sebesar-besarnya  kepada  pengguna melalui teknologi big data , dengan cara mempertemukan  kebutuhan  pemilik  data  dengan pengguna  data  sehingga  dapat  membangun Personal Analytic platform.
Eksibisi  produk  digital  hasil  program  Digital Amoeba dilaksanakan setiap tahun. Untuk tahun 2019 diselenggarakan  eksibisi  pameran  inovasi startup binaan Telkom dan konferensi digital bertajuk AMIGO Innovation  Summit .  Selain  pameran  dan  konferensi, terdapat beberapa acara lain yaitu pitch battle dan demo day .  Untuk  menciptakan  inkubator  yang  melahirkan startup yang sukses, harus diawali dengan fokus pada satu bidang spesifik, agar bisa diketahui dan dipahami polanya.  Jika  sudah  ditemukan  polanya  untuk  satu bidang  spesifik,  maka  pola  tersebut  dapat  direplikasi pada bidang yang lain.
Inkubator  LIPI  CSTP  (Pusat  Pemanfaatan  dan Inovasi IPTEK) bekerja sama dengan Pusat Penelitian Informatika  LIPI  memiliki  fasilitas  industri  untuk teknologi  pangan  dan  HPC  untuk  inkubasi  bisnis berbasis teknologi informasi. Penggunaan HPC saat ini memfasilitasi rendering, big data, CFD ansys, machine learning, dan  sains  komputasional.  Pada  sains komputasional  umum,  calon tenant bisa  meminta aplikasi  yang  dibutuhkan  pada  pengelola  layanan. Selain  itu  terdapat  juga  layanan  untuk  pemrosesan sinyal  menggunakan software Matlab  berlisensi. Fasilitas  komputasi  berkinerja  tinggi  setara  662  PC dimana  memanfaatkan  klaster  berbasis  Linux.  HPC LIPI  dibangun  untuk  memecahkan  permasalahan seperti:  menggunakan  teori  kompleks  tanpa  solusi tunggal untuk menyelesaikan persamaan atau masalah numerik;  melakukan  percobaan  virtual  dengan  waktu yang  singkat  dan  detil  yang  tinggi;  validasi  dan verifikasi  suatu  model  atau  teori.  Fasilitas  HPC  ini terdapat di Bandung dan Cibinong.  Saat ini terdapat 4 pengguna  fasilitas Renderfarm yaitu  PT.  Ayena Mandiri  Sinema,  PT.  Citra  Anima  Kreasi,  Triana Rahmatika, The  Little  Giants (PT  Digital  Kreasi Internasional),  Polimedia,  dan  CV.  Lintas  Imaji.  Saat ini spek prosesor setara 2648 cores , RAM memory 13.5 terabytes, harddisk 3.18  petabytes. Render  farm LIPI disewakan  dengan  harga  Rp5.000.000,-  per node per bulan  atau  Rp1.500.000,-  per  minggu.  Sedangkan untuk penggunaan software seharga Rp 1.500.000,- per hari (contohnya software Ansys ). SWOT Imlementasi  AI : Data SWOT diambil dari  studi  lapangan  ke  inkubator  BUMN  (Amoeba Telkom)  dan  inkubator  pemerintah  (Inkubator  CSTP LIPI). Pemilihan  inkubator bisnis sebagai sampel  dari studi lapangan untuk SWOT dianggap paling mewakili dari  sampel  yang  lain  dikarenakan  pada  inkubator bisnis,  implementasi kecerdasan  buatan  lebih   banyak berkembang  serta  banyak  ditujukan  untuk  pemasaran daripada organisasi lain. Selain itu ketersediaan waktu responden  juga  mempengaruhi  pemilihan  sampel, mengingat studi  kali  ini  memiliki rentang waktu yang singkat.    Responden  merupakan  manajer  atau  kepala yang  berhubungan  langsung  dengan  divisi  inkubasi bisnis.
Tabel 1. SWOT Implementasi Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ) SWOT Group Marketing Factors Deskripsi LIPI Weighted Score Amoeba Telkom Weighted Score Bobot Rating Bobot Rating Strenght Mengurangi waktu proses Mengurangi waktu tunggu sehingga produk/jasa lebih cepat tersalurkan ke konsumen 0,10 4 0,40 0,08 4 0,32 Tidak butuh banyak sumberdaya manusia yang banyak AI membantu efisiensi biaya tenaga kerja dengan kecanggihan teknologi yang dimiliki 0,08 3 0,24 0,08 4 0,32 Berkurangnya human error Otomasi mengurangi resiko terjadi kesalahan 0,08 2 0,16 0,09 4 0,36 Solve complex problem AI mampu memecahkan masalah kompleks dengan program yang dimiliki 0,10 4 0,40 0,07 3 0,21 Added value pada produk atau jasa perusahaan Produk atau jasa yang dihasilkan memiliki kualitas lebih (baik dari segi waktu produksi, presisi atau ketepatan, dan sejenisnya) 0,10 4 0,40 0,09 4 0,36 Integrated system dalam seluruh proses bisnis Dengan sistem terintegrasi setiap langkah dan perubahannya bisa di lacak 0,07 3 0,21 0,08 4 0,32 Meningkatkan efisiensi dan efektifitas prosedur proses Peningkatan kualitas produk dan pelayanan 0,10 4 0,40 0,09 4 0,36 Pengontrolan kegiatan bisa di remote Keberadaan AI membantu pekerjaan untuk bisa dikendalikan jarak jauh secara remote 0,07 1 0,07 0,08 4 0,32 Weakness Biaya instalasi besar Biaya pemasangan alat yang tinggi dan butuh SDM ahli untuk memasang 0,10 3 0,30 0,07 3 0,21 Bergantung dengan listrik dan sambungan internet Berhubungan langsung dengan biaya maintenance yang tinggi 0,08 4 0,24 0,09 4 0,36 Keamanan data masih diragukan Malware sangat berkembang cepat 0,07 2 0,14 0,06 3 0,18 Undang-undang teknologi informasi yang belum melindungi secara maksimal Undang-undang ITE masih belum sempurna 0,10 3 0,30 0,07 3 0,21 Total 3,26 Total 3,53
SWOT Group Marketing Factors Deskripsi LIPI Weighted Score Amoeba Telkom Weighted Score Bobot Rating Bobot Rating Opportunities Peningkatan level hidup masyarakat kaum urban ( Hyper-connected society ) Kebutuhan masyarakat menuntut segalanya lebih cepat dan canggih 0,13 3 0,39 0,13 4 0,52 Kebutuhan teknologi meningkat Software market meningkat Era tren industri 4.0 – 5.0 0,13 1 0,13 0,13 4 0,52 Threat Kompetisi Direct & indirect competition 0,09 1 0,09 0,12 4 0,48 Resesi Pertumbuhan ekonomi lambat 0,13 1 0,13 0,10 3 0,30 Kerjasama bisnis lesu Terbatasnya kerjasama 0,03 1 0,03 0,10 3 0,30 Interupsi pasar asing Persaingan global dengan penyedia AI 0,13 1 0,13 0,12 4 0,48 Tingkat technology acceptance terhadap kecerdasan buatan masih rendah Kurang SDM yang berkualitas yang mampu memanfaatkan atau mengoperasikan kecerdasan buatan 0,13 1 0,13 0,10 3 0,30 Lambatnya perkembangan teknologi Bandwidth masih belum memenuhi 0,13 3 0,39 0,10 3 0,30 Value chain kecerdasan buatan yang kurang kuat Pengguna kecerdasan buatan dan penyedia kecerdasan buatan yang tidak bersinergi ( un integrated business systems ) 0,11 1 0,11 0,10 3 0,30
Total 1,5 Total 3,5
Dari tabel 1 dan 2 SWOT dapat diketahui bahwa implementasi AI di setiap organisasi berbeda-beda. Hal ini  dipengaruhi  visi  misi  perusahaan  serta  kondisi internal-eksternal  organisasi  maupun  lingkungan bisnis.  Kekuatan  internal  organisasi  pada  kedua inkubator  bisnis  sama-sama  kuat  (>2,5)  yaitu  3,26 (LIPI)  dan  3,53  (Amoeba  Telkom).  Sementara  itu kondisi eksternal untuk penggunaan atau implementasi HPC  lebih  kuat  dari  sisi  Amoeba  Telkom    yaitu    3,5 >2,5).   Kondisi eksternal untuk implementasi AI pada LIPI lebih lemah yaitu 1,5 (<2,5). Amoeba Telkom saat ini  hanya  dan  sangat  fokus  terhadap  pengembangan bisnis  di  bidang  IT,  selain  itu  Amoeba  Telkom  juga didukung induk perusahaan Telkom dalam mengembangkan bisnis teknologi informasinya terutama high  performance  computing .  Dari  kedua inkubator, faktor meningkatkan efektifitas dan efisiensi prosedur sebuah proses dinilai  menjadi  faktor penting dalam implementasi AI (LIPI 0,10; Amoeba 0,09). Dan kedua  inkubator  sama-sama  memiliki  fasilitas  HPC yang mutakhir (rating 4).
Penilaian  peluang  dan  ancaman  merupakan penilaian terhadap aspek lingkungan eksternal. Faktor yang  paling  menentukan  tingkat  implementasi  AI
adalah Peningkatan level hidup masyarakat kaum urban ( Hyper-connected  society )  (LIPI  &  Amoeba  0,13). Kebutuhan  teknologi  meningkat  (LIPI  &  Amoeba 0,13),  dan  Interupsi  pasar  asing  (LIPI  0,13;  Amoeba 0,12).  Implementasi AI di kedua inkubator sangat baik dalam menanggapi peningkatan level hidup masyarakat ke  arah hyper-connected  society .  Namun  Amoeba memiliki  strategi  implementasi  AI  lebih  baik  dalam menanggapi hyper-connected  society ,  dibandingkan LIPI.  Hal  ini  terlihat  dari weighted  score pada komponen tersebut bernilai 0,52 (>0,39).
Dari  kondisi  lapangan  dan  studi  literatur  yang ada,  maka  terdapat  9  strategi  implementasi  AI  yang melibatkan 3 fungsi utama (organisasi, konsumen, dan pemerintah)  yaitu:  1)  aplikasi  AI  diarahkan  untuk membantu  pekerjaan  memiliki flexi  space  &  hour ;  2) AI  dikembangkan  dalam  bentuk open  source dan difungsikan  untuk  memenuhi  kebutuhan  primer masyarakat  seperti  perencanaan  keuangan,  riset, Pendidikan,  dll;  3  &  4).  Perbaikan  sistem  AI  secara berkala  disertai  dengan  edukasi  konsumen;  5)  AI didukung dengan fasilitas ramah lingkungan serta yang meminimalkan biaya pemelihaaran seperti panel surya; 6) Joint   venture untuk    mengembangkan   AI;    7)
Memperkuat  sistem  terintegrasi  AI  sehingga lebih  memenuhi kebutuhan konsumen dan tidak perlu mencari ke pasar asing; 8) Aktif dalam meminta saran dan kritik konsumen AI maupun calon pengguna AI; 9) Fasilitas  AI  harus  bisa  disewakan  sehingga  biaya operasionalnya  terpenuhi  atau sharing  profit dalam kepemilikan AI.

## 5. Kesimpulan
Implementasi  AI  sangat  bervariasi  di  berbagai organisasi  dan  secara  keseluruhan  AI  dinilai  sebagai kekuatan organisasi untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitas  prosedur  sebuah  proses.  Implementasi  AI harus disertai dengan rapid product development untuk memimalisir  celah  pada  keamanan  data  dan  untuk menanggapi  kebutuhan  pengguna  atau  konsumen dengan  cepat  sehingga  teknologi  AI  tetap  terus digunakan  dan  tidak  usang.  Selain  itu  teknologi  AI
dengan tingginya tingkat kompetisi pasar, juga mudah untuk  didominasi  pasar  asing  sehingga  jika  tidak melakukan  perbaikan  sistem  yang  berkelanjutan  dan meningkatkan  kerjasama  antar  organisasi  maka  AI dengan pengembang lokal akan lemah. Pada penelitian ini masih banyak keterbatasan terutama dari segi waktu dan cakupan penelitian, oleh karena itu perlu studi lebih lanjut tentang AI terutama pada tingkat penerimaan di masyarakat. Sebaiknya AI dalam inkubator bisnis perlu diberi  perhatian  khusus  (tidak  digabungkan  dengan topik  lain)  dan  untuk  mencapai  tingkat  kesuksesan implementasi AI dibutuhkan pola kesuksesan tertentu

## 6. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Pusat Pemanfaatan  dan  Inovasi  IPTEK  LIPI  yang  telah mendukung penelitian ini, khususnya Subbid Jasa TII.
Tabel 2. Strategi SWOT Implementasi AI SWOT Strategy Strenght : - Mengurangi waktu proses (S1) - Tidak butuh banyak sumber daya manusia yang banyak (S2) - Berkurangnya human error (S3)
- Solve complex problem (S4)
- Added value pada produk atau jasa perusahaan (S5) - Integrated system dalam seluruh proses bisnis (S6) - Meningkatkan efisiensi dan efektifitas prosedur proses (S7) - Pengontrolan kegiatan bisa di remote (S8) Weakness : - Biaya instalasi besar (W1) - Bergantung dengan listrik dan sambungan internet (W2)
- Keamanan data masih diragukan (W3)
- Undang-undang teknologi informasi yang belum melindungi secara maksimal (W4)
Opportunity :
- Peningkatan level hidup masyarakat kaum urban ( Hyper-connected
society ) (O1)
- Kebutuhan teknologi meningkat (O2)

## Strategi SO
1. Aplikasi untuk membantu pekerjaan lebih memiliki flexi space & hour ditingkatkan (S1, O2)
2. Open source untuk alat bantu yang memecahkan masalah kebutuhan utama
(misalkan perhitungan finansial, prospek bisnis dll) (S4,O1)

## Strategi WO
1. Perbaikan sistem berkala (W3, O2)
2. Edukasi pengguna bagaimana cara pemakaian teknologi AI yang aman (W3, W4, O1)
3. Penggunaan listrik ramah lingkungan seperti panel surya (W1, W2, O2)
Threat :
- Kompetisi (T1)
- Resesi (T2)
- Kerjasama bisnis lesu (T3)
- Interupsi pasar asing (T4)
- Tingkat technology
acceptance terhadap kecerdasan buatan masih rendah (T5) - Lambatnya perkembangan teknologi
(T7)
- Value chain kecerdasan
buatan yang kurang kuat
(T8)
Strategi ST 1. Pengembangan teknologi AI dilakukan secara rutin serta mengarah ke kebutuhan pokok konsumen dan juga bisa dilakukan melalui joint venture (S2, S5, S7, T1) 2. Memperkuat sistem terintegrasi sehingga tidak kalah dengan pasar asing (S6, T4)
Strategi 1. Meminta saran dan kritik masyarakat akan pengembangan AI serta apa yang dibutuhkan kedepannya (W3,
W4, T5)
2. Menyewakan fasilitas AI atau sharing profit dengan perusahaan  lain yang mau bekerja sama dalam mengembangkan AI (W1,T1)

## 7. Daftar Pustaka
Abu  Farha,  A.  K.,  Koku,  P.  S.,  Al-Kwifi,  S.  O.,  &
Ahmed,  Z.  U.  (2019).  Services  marketing practices in diverse cultures: Canada compared to  Qatar.  Journal  of  Services  Marketing, (February  2018).  https://doi.org/10.1108/JSM- 02-2018-0062
Amaral, V., Norberto, B., Goulão, M., Aldinucci, M., Benkner, S., Bracciali, A., … Visa, A. (2019). Programming  Languages  for  Data-Intensive HPC  Applications:  a  Systematic  Mapping Study.  Parallel  Computing,  (xxxx),  102584. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.parco.2
019.102584
Amri,  L.  H.  A.,  &  Wijayanti,  R.  A.  (2019). Pemanfaatan  Sistem  Informasi  Geospasial Online Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan  Pemanfaatan  Tata  Ruang.  Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT), 6(2), 62-66.
Anthonisz, S., & Perry, C. (2015). Effective marketing of high-rise luxury condominiums in a middle- income country like Sri Lanka. Journal of Work- Applied Management, 7(1),
61–83. https://doi.org/10.1108/jwam-10-2015-002
Chen, S., He, Z., Han, X., He, X., Li, R., Zhu, H., … Niu,  B.  (2019).  How  Big  Data  and  High- performance  Computing  Drive  Brain  Science. Genomics,  Proteomics  &  Bioinformatics. https://doi.org/10.1016/j.gpb.2019.09.003
Chen,  W.  M.,  Kim,  H.,  &  Yamaguchi,  H.  (2014). Renewable  energy  in  eastern  Asia:  Renewable energy  policy  review  and  comparative  SWOT analysis  for  promoting  renewable  energy  in Japan, South Korea, and Taiwan. Energy Policy, 74(C), 319–329.
https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.08.019
Darono,  A.  (2020).  Data  analytics  dalam  administrasi pajak di Indonesia: kajian institutional arrangement. JATISI (Jurnal Teknik
Informatika  dan  Sistem  Informasi),  6(2),  195- 211.
Dwivedi, Y. K., & Mustafee, N. (2010). It’s unwritten in  the  Cloud:  The  technology  enablers  for realising  the  promise  of  Cloud  Computing. Journal of Enterprise Information Management, 23(6), 673–679. https://doi.org/10.1108/17410391011088583 Etikan,  I.  (2016).  Comparison  of  Convenience Sampling  and  Purposive  Sampling.  American Journal  of  Theoretical  and  Applied  Statistics, 5(1),
1.
https://doi.org/10.11648/j.ajtas.20160501.11
Fallis,  A.  . (2013). 済無 No Title  No  Title.  Journal  of Chemical  Information  and  Modeling,  53(9), 1689–1699.
https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.0 04
Goralski,  M.  A.,  &  Tan,  T.  K.  (2020).  Artificial intelligence  and  sustainable  development.
International Journal of Management Education, 18(1). https://doi.org/10.1016/j.ijme.2019.100330
Graneheim,  U.  H.,  Lindgren,  B.,  &  Lundman,  B.
(2017). Nurse Education Today Methodological challenges  in  qualitative  content  analysis :  A discussion  paper.  Nurse  Education  Today, 56(December 2016), 29–34. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2017.06.002
Gusikhin,  O.,  Rychtyckyj,  N.,  &  Filev,  D.  (2007). Intelligent  systems  in  the  automotive  industry: applications  and  trends.  Knowledge  and Information Systems, 12(2), 147-168.
Hadi, S., Syahrudin, S., & Kusumawardani, R. (2019).
METADATA UNTUK PEMANFAATAN DATA  DAN  INFORMASI  GEOSPASIAL Kepastian Dalam Penyusunan Perencanaan Tata Ruang. In Seminar Nasional Geomatika (Vol. 3, pp. 725-734).
Hajizadeh, Y. (2019). Machine learning in oil and gas; a  SWOT  analysis  approach.  Journal  of
Petroleum Science and Engineering, 176(January), 661–663.
https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.01.113 Hou, Z., Wang, Y., Sui, Y., Gu, J., Zhao, T., & Zhou, X. (2018). Managing high-performance
computing  applications  as  an  on-demand service  on  federated  clouds.  Computers  and Electrical Engineering, 67, 579–595. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2018.02. 036
Kusumawati, A., Dawud, J., & Gedeona, H. T. (2019). Pemodelan  Data  Center  untuk  Efektivitas Pelayanan  Publik  Berbasis  TIK  di  Pemerintah Kota  Bandung-Data  Center  Modeling  for  the Effectiveness  of  ICT  Based  Public  Services  in
Bandung City Government. Konferensi Nasional Ilmu Administrasi, 3(1).
Lee, S., & Walsh, P. (2011). SWOT and AHP  hybrid model  for  sport  marketing  outsourcing  using  a case of intercollegiate sport. Sport Management Review, 14(4), 361–369. https://doi.org/10.1016/j.smr.2010.12.003 Lei, Y., Lu, X., Shi, M., Wang, L., Lv, H., Chen, S., … da Silveira, S. D. H. (2019). SWOT analysis for the development of photovoltaic solar power in Africa in comparison with China. Environmental  Impact  Assessment  Review, 77(January), 122–127.
https://doi.org/10.1016/j.eiar.2019.04.005
Liao, Z., Xu, C., Cheng, H., & Dong, J. (2018). What drives  environmental  innovation ?  A  content analysis of listed companies in China. Journal of Cleaner Production, 198, 1567–1573. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.07.156
Liu,  G.,  Zheng,  S.,  Xu,  P.,  &  Zhuang,  T.  (2018).  An ANP-SWOT  approach  for  ESCOs  industry strategies in Chinese building sectors. Renewable  and  Sustainable  Energy  Reviews,
93(March), 90–99.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.03.090 Martín  Noguerol,  T.,  Paulano-Godino,  F.,  Martín- Valdivia,  M.  T.,  Menias,  C.  O.,  &  Luna,  A. (2019).  Strengths,  Weaknesses,  Opportunities, and  Threats  Analysis  of  Artificial  Intelligence and Machine Learning Applications in Radiology. Journal of the American College of Radiology, 16(9), 1239–1247.
https://doi.org/10.1016/j.jacr.2019.05.047
Mendes, J. M., Leitão, P., & Colombo, A. W. (2011). Service-oriented  computing  in  manufacturing automation:  A  SWOT  analysis.  In  2011  9th IEEE  International  Conference  on  Industrial Informatics (pp. 346-351). IEEE.
Muharam,  R.  S.  (2019).  INOVASI  PELAYANAN PUBLIK  DALAM  MENGHADAPI  ERA REVOLUSI  INDUSTRI  4.0  DI  KOTA BANDUNG.  Decision:  Jurnal  Administrasi Publik, 1(01), 39-47.
Namugenyi,  C.,  Nimmagadda,  S.  L.,  &  Reiners,  T. (2019). Design of a SWOT Analysis Model and its  Evaluation  in  Diverse  Digital  Business Ecosystem Contexts. Procedia Computer Science, 159, 1145–1154. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.283 Nasution, H. (2012). Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem  Kecerdasan  Buatan.  Jurnal  ELKHA, 4(2), 4–8. Retrieved from http://download.portalgaruda.org/article.php?ar ticle=32930&val=2337
Nazarko,  J.,  Ejdys,  J.,  Halicka,  K.,  Magruk,  A., Nazarko, Ł., & Skorek, A. (2017). Application of  Enhanced  SWOT  Analysis  in  the  Future- oriented  Public  Management  of  Technology. Procedia Engineering, 182, 482–490. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.03.140 Negriff,  S.  (2019).  Child  Abuse  &  Neglect  A  pilot study examining risk behavior in facebook posts for  maltreated  versus  comparison  youth  using content  analysis.  Child  Abuse  &  Neglect, 96(July), 104091. https://doi.org/10.1016/j.chiabu.2019.104091 Nieuwenhuis, L. J. M., Ehrenhard, M. L., & Prause, L. (2018).  The  shift  to  Cloud  Computing:  The impact  of  disruptive  technology  on  the enterprise software business ecosystem. Technological  Forecasting  and  Social  Change, 129(November 2016), 308–313. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.09.037
Nirmala,  M.,  Indriyani,  I.,  Shahensha,  M.  R.,  Nieate, M.  K.,  &  Diana,  N.  E.  (2017).  Studi  Literatur Pemanfaatan  High  Performance  Computing dalam Bidang Bioinformatics. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 0(0), 21–25. Retrieved from http://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/8494
%0Afile:///C:/Users/BANU/Zotero/storage/T6
EH64XC/8494.html
Pérez-Wohlfeil,  E.,  Torreno,  O.,  Bellis,  L.  J.,
Fernandes,  P.  L.,  Leskosek,  B.,  &  Trelles,  O. (2018).  Training  bioinformaticians  in  High Performance  Computing.  Heliyon,  4(12). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2018.e01057
Permanasari,  A.  (2019).  RELEVANSI  PRINSIP PEMBEDAAN  DAN  BIG  DATA  DALAM PERANG  SIBER  PADA  ERA  REVOLUSI INDUSTRI 4.0. Hukum Pidana dan
Pembangunan Hukum, 1(2).
Petrauskas,  V.,  Jasinevicius,  R.,  Kazanavicius,  E.,  &
Meskauskas,  Z.  (2018).  CWW  elements  to enrich SWOT analysis. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 34(1), 307-320.
Prashar,  A.,  &  M,  V.  S.  (2019).  A  bibliometric  and content  analysis  of  sustainable  development  in small and medium-sized enterprises. Journal of Cleaner Production, (xxxx), 118665. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118665 Primack, H.S. (1983). Method of Stabilizing Polyvalent Metal Solutions. US Patent No. 4,373,104 Roeva, O. (2012). Real-World Applications of Genetic Algorithm.  In International  Conference  on Chemical  and  Material  Engineering (pp.  25– 30).  Semarang,  Indonesia:  Department  of Chemical Engineering, Diponegoro University. Salman,  D.,  Tawfik,  Y.,  Samy,  M.,  &  Artal-Tur,  A. (2017).  A  new  marketing  mix  model  to rescue the  hospitality  industry:  Evidence  from  Egypt after the Arab Spring. Future Business Journal, 3(1),
47–69. https://doi.org/10.1016/j.fbj.2017.01.004 Salman,  M.,  &  Survanto,  Y.  (2019).  Analysis  and Development of Information Security Framework  for  Distributed  E-Procurement System.  In  2019  6th  International  Conference on  Electrical  Engineering,  Computer  Science and Informatics (EECSI) (pp. 211-216). IEEE. Salvagno,  G.  L.,  Lippi,  G.,  Barison,  E.,  Midolo,  M., Benedetti,  F.,  &  Dima,  F.  (2019).  Comparison of  automated  Hematopoietic  Progenitor  Cell (HPC)  count  between  Sysmex  XN  and  the CD34+ ISHAGE  in apheresis samples. Clinica Chimica Acta, 493(2019), S425.
https://doi.org/10.1016/j.cca.2019.03.904
Satya,  V.  E.  (2018).  Strategi  Indonesia  Menghadapi Industri 4.0. Info Singkat, 10(9), 19-24.
Shank, D. B., & Gott, A. (2019). People’s self-reported encounters  of  Perceiving  Mind  in  Artificial Intelligence.  Data  in  Brief,  25,  104220. https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104220
Shin, D.-I. (2017). An exploratory study of innovation strategies  of  the  internet  of  things  SMEs  in South Korea. Asia Pacific Journal of Innovation and Entrepreneurship, 11(2), 171–189. https://doi.org/10.1108/apjie-08-2017-025
Sirait,  E.  R.  E.  (2016).  Implementasi  Teknologi  Big
Data   Di   Lembaga   Pemerintahan   Indonesia.
Jurnal  Penelitian  Pos  Dan  Informatika,  6(2),
113. https://doi.org/10.17933/jppi.2016.060201
Solangi, Y. A., Tan, Q., Mirjat, N. H., & Ali, S. (2019). Evaluating the strategies for sustainable energy planning  in  Pakistan:  An  integrated  SWOT-
AHP  and  Fuzzy-TOPSIS  approach.  Journal  of Cleaner Production, 236, 117655. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.117655
Sousa, W. G. de, Melo, E. R. P. de, Bermejo, P. H. D. S.,  Farias,  R.  A.  S.,  &  Gomes,  A.  O.  (2019). How  and  where  is  artificial  intelligence  in  the public  sector  going?  A  literature  review  and research  agenda.  Government  Information
Quarterly, 36(4), 101392.
https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.07.004
Syifa,  M.,  Kadavi,  P.  R.,  &  Lee,  C.  W.  (2019).  An artificial  intelligence  application  for  post- earthquake  damage  mapping  in  Palu,  Central Sulawesi, Indonesia. Sensors, 19(3), 542.
Ukko, J., Nasiri, M., Saunila, M., & Rantala, T. (2019). Sustainability  strategy  as  a  moderator  in  the relationship  between  digital  business  strategy and  financial  performance.  Journal  of  Cleaner Production, 236, 117626. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.117626 Vasiljeva,  T., Shaikhulina,  S.,  &  Kreslins,  K.  (2017). Cloud  Computing:  Business  Perspectives, Benefits and Challenges for Small and Medium Enterprises (Case of Latvia). Procedia Engineering, 178, 443–451. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.01.087 Venaik,  S.,  &  Midgley,  D.  F.  (2019).  Archetypes  of marketing  mix  standardization-adaptation  in
MNC  subsidiaries:  Fit  and  equifinality  as complementary  explanations  of  performance. European Journal of Marketing, 53(2), 366–399. https://doi.org/10.1108/EJM-11-2017-0861 Wang,  Z.,  Wang,  N.,  Su,  X.,  &  Ge,  S.  (2019).  An empirical study on business analytics affordances enhancing the management of cloud computing  data  security.  International  Journal of  Information  Management,  50(March  2018), 387–394. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.09.002 Wang, Z., Wang, N. H., & Li, T. (2011). Computational analysis of a twin-electrode DC submerged arc furnace for MgO crystal production. Journal of Materials Processing Technology , 211(3), 388– 395.
Weber, F. D., & Schütte, R. (2019). State-of-the-art and adoption  of  artificial  intelligence  in  retailing. Digital  Policy,  Regulation  and  Governance  , 21(3), 264–279. https://doi.org/10.1108/DPRG- 09-2018-0050
Windarto,  A.  P.,  Dewi,  L.  S.,  &  Hartama,  D.  (2017). Implementation  of  Artificial  Intelligence  in Predicting the Value of Indonesian Oil and Gas Exports  With  BP  Algorithm.  Int.  J.  Recent Trends Eng. Res, 3(10), 1-12.
Yogaswara,  R.  (2019).  Artificial  Intelligence  Sebagai Penggerak Industri 4.0 dan Tantangannya Bagi Sektor  Pemerintah  dan  Swasta.  Masyarakat Telematika  Dan  Informasi:  Jurnal  Penelitian Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  10(1), 68-73.