Jl. Lapangan Banteng Timur No.2-4, Jakarta Pusat
 1 50-991    ID | EN      Login Pegawai
 
Berita DJKN
DJKN Siap Sambut Industrial Revolution 4.0
Esti Retnowati
Selasa, 18 Juni 2019 pukul 15:22:44   |   1027 kali

Jakarta – Direktorat Jendral Kekayaan Negara (DJKN) mempersiapkan Big Data untuk menyambut era Industrial Revolusi 4.0. Sekretaris DJKN Dedi Syarif Usman menyampaikan bahwa big data sangat penting untuk menganalisis karakter dan behavior konsumen. Dalam hal ini, DJKN mempunyai stakeholder yang harus diketahui juga karakter dan behavior-nya untuk mengidentifikasi aplikasi-aplikasi atau produk-produk apa saja yang sesuai dengan taste market.  

“Jangan sampai dunia bisnisnya sudah semua serba e- (internet -red) setelah big data kita tidak siap,” ujarnya saat membuka seminar Industrial Revolution 4.0: Transforming Government through Big Data pada Selasa, (18/06) di Aula Kantor Pusat DJKN.

Lebih lanjut, Dedi mengungkapkan, “Tujuan DJKN menghadirkan tenaga ahli industri kreatif, seperti GO-JEK dan Unilever agar DJKN memiliki perspektif bagaimana government bisa in line, link and match dengan dunia usaha.”

Pranata Komputer Direktorat PKNSI DJKN Ahmad Zainur Rofiqin juga mengatakan big data analysis sangat penting bagi DJKN. Ahmad menjelaskan bahwa big data analysis merupakan kegiatan mengubah data yang berukuran besar, yang bentuknya beraneka ragam, dan yang formatnya beraneka rupa menjadi suatu knowledge yang bisa bermanfaat bagi manajemen dalam proses pengambilan keputusan.

Pihaknya juga menambahkan prospek big data di DJKN bisa dilakukan dengan mengumpulkan semua aplikasi internal DJKN ditambah data media sosial, data e-comerce, data dari imigrasi dan sumber data lainnya. Hal itu akan menjadi beberapa usecase. “Seperti prediksi nilai aset misalnya, sebelum penilai datang ke lokasi, penilai sudah punya nilai prediksi untuk suatu aset tersebut asalkan data yang dimiliki valid,” tambah Ahmad.

Selain itu, Head of digital CRM and Big Data at Unilever Aldila Septiadi menuturkan bahwa pengolahan big data dapat membantu organisasi untuk menganalisis kebutuhan stakeholders. Berdasarkan hasil data yang telah dianalisis tersebut nantinya organisasi mampu mempersiapkan produk/jasa yang dibutuhkan bagi stakeholders, sehingga tepat sasaran. “Setidaknya kita harus memikirkan lima sampai sepuluh tahun ke depan konsumen akan seperti apa, konsumen akan membutuhkan apa, kebiasaan konsumen seperti apa,” ungkapnya.

Narasumber lainnya, Alva Erwin, Manajemen pelaksana Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian mengingatkan bahwasannya organisasi adakalanya perlu melakukan sampling dalam pengumpulan data. Organisasi harus memperhatikan algoritma/masalah  yang dihadapi organisasi, untuk menentukan data-data apa saja yang dibutuhkan guna memecahkan masalah organisasi tersebut. Hal ini perlu diperhatikan karena banyaknya data justru bisa menjadikan suatu masalah menjadi semakin sulit penyelesaiannya. Data yang terlalu banyak memerlukan waktu yang lebih banyak dalam mengalisisnya dikarenakan resource yang semakin banyak pula. “Semakin besar datanya, tidak serta merta kesulitannya menjadi linier,” ungkapnya.

Narasumber dari Business Intelligence Group Head – Mobility at GO-JEK Muhammad Adrian mengatakan bahwa terdapat proses recycle selama proses big data analysis. Adrian menjelaskan proses recycle tersebut dimulai dari didapatnya signal yang terkait dengan kebutuhan organisasi, setelah signal tersebut diterima dicarilah data-data yang relevan dengan kebutuhan organisasi, kemudian data-data yang telah didapat diolah menjadi informasi,  informasi tersebut dijadikan sebagai insight, dan insight tersebut-lah yang dapat digunakan pemangku kepentingan dalam membuat decision.  “Seperti itu prosesnya secara berulang,” ujarnya.

Seminar yang dihadiri lebih dari seratus peserta itu diharapkan dapat memberikan semangat DJKN dalam menghadapi era Industrial Revolution 4.0 ke depanSelain itu, peserta juga diharapkan dapat meningkatkan pengetahuan terkait pengelolaan Big Data bagi unit organisasinya masing-masing. (Ulya/Monica)

 

 

Foto Terkait Berita
Peta Situs | Email Kemenkeu | Prasyarat | Wise | LPSE | Hubungi Kami | Oppini