SIAPA YANG DILAYANI AI? KESENJANGAN DIGITAL DI BALIK LAYANAN PUBLIK

• LATAR BELAKANG

Kesenjangan ini nyata di berbagai negara. Negara anggota OECD sudah menjalankan sekitar 200 use case AI di 11 fungsi pemerintahan, mulai dari layanan publik hingga pengelolaan administrasi, karena fondasi kesiapan mereka relatif tersedia. Sebaliknya, Botswana terhambat karena belum memiliki strategi AI nasional sebagai arah kebijakan, dan jumlah SDM yang menguasai teknologi ini masih minim. Tanpa arah dan tenaga yang siap, teknologi secanggih apa pun sulit dimanfaatkan secara efektif. Di Indonesia, hambatan utamanya adalah kesenjangan infrastruktur digital antardaerah. Daerah dengan jaringan internet yang baik dan aparatur yang terlatih dapat memanfaatkan teknologi untuk mempercepat layanan, sedangkan daerah terpencil masih bergulat dengan keterbatasan jaringan dan pencatatan manual. Akibatnya, layanan berbasis AI belum bisa dinikmati warga secara setara, dan kualitas pelayanan yang diterima warga ditentukan oleh tempat tinggalnya. Ketimpangan ini menunjukkan bahwa persoalan adopsi AI bukan sekadar soal teknologi, melainkan soal kesiapan institusi, SDM, dan infrastruktur yang harus dibangun lebih dulu.

Opini ini membahas tata kelola AI dalam pemerintahan melalui lima sudut pandang: tingkat adopsi, kerangka regulasi, penilaian risiko, kepercayaan publik, dan munculnya AI generatif serta agentik. Setiap sudut pandang dikaitkan dengan teori administrasi publik agar persoalannya tidak berhenti pada soal teknis, melainkan dilihat sebagai soal hak warga dan tanggung jawab negara.

• PEMBAHASAN

Kecerdasan buatan (AI) kini dipakai pemerintah di banyak negara untuk menjawab pertanyaan warga, menyaring permohonan layanan, hingga memetakan kebutuhan bantuan. Janjinya menarik: layanan lebih cepat, biaya lebih hemat, dan keputusan lebih akurat. Namun pemanfaatannya belum merata. Negara anggota OECD sudah menjalankan sekitar 200 use case di 11 fungsi pemerintahan, sementara banyak negara berkembang masih tertinggal. Botswana, misalnya, terhambat karena belum punya strategi AI nasional dan SDM yang memadai. Indonesia menghadapi persoalan lain, yaitu kesenjangan infrastruktur digital antardaerah.

Administrasi publik bukan perusahaan teknologi. Keputusan pemerintah menyentuh hak warga, seperti bantuan sosial, perizinan, dan pelayanan kesehatan. Ketika algoritma ikut menentukan, muncul pertanyaan mendasar: siapa yang bertanggung jawab jika mesin keliru? Di sinilah tata kelola AI menjadi isu penting, karena yang dipertaruhkan adalah kepercayaan publik, bukan hanya efisiensi.

Menurut saya, inti persoalannya bukan seberapa canggih AI yang dipakai, melainkan seberapa siap pemerintah menerimanya. Kesiapan itu bertumpu pada empat hal: tata kelola, data, keterampilan SDM, dan infrastruktur. Negara maju lebih dulu memanfaatkan AI karena keempatnya sudah relatif tersedia. Negara berkembang tertinggal bukan karena kurang berminat, melainkan karena fondasinya belum selesai. Jika salah satunya lemah, AI justru memperlebar jarak antara pemerintah yang maju dan yang tertinggal. Pembahasan ini mengacu pada Bab 5 Tata Kelola Kecerdasan buatan dalam pemerintahan Sub Bab Adopsi sektor publik 2026.

Dari sisi regulasi, Perpres No. 95 Tahun 2018 tentang Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) menjadi landasan yang paling relevan. Perpres ini mengatur bahwa penyelenggaraan pemerintahan berbasis elektronik harus berjalan secara terpadu, dengan prinsip keterpaduan, interoperabilitas, dan efisiensi, termasuk lewat penggunaan aplikasi dan infrastruktur bersama antarinstansi agar tidak terjadi duplikasi. Dengan kata lain, SPBE menuntut sistem pemerintah saling terhubung, bukan berdiri sendiri-sendiri. Kenyataannya, banyak daerah membangun aplikasi masing-masing dengan data yang tidak saling terhubung, sehingga warga sering harus mengisi data yang sama berulang kali di layanan yang berbeda. Jika AI dipasang di atas sistem yang terpecah seperti ini, ia hanya akan mempercepat proses yang tetap tidak terintegrasi, sehingga tujuan SPBE berupa layanan yang efisien dan terpadu tidak tercapai. Karena itu, integrasi sistem sesuai amanat SPBE perlu dituntaskan lebih dulu sebelum AI diadopsi lebih luas.

Kondisi ini bisa dijelaskan dengan teori Digital Era Governance (Dunleavy dkk., 2006). Teori ini menilai teknologi digital berhasil jika mampu mengintegrasikan layanan dan mengurangi fragmentasi birokrasi, bukan sekadar memindahkan prosedur lama ke layar. Dengan tolok ukur itu, tantangan Indonesia bukan kekurangan aplikasi, melainkan belum terintegrasinya sistem. Selama integrasi belum terwujud, AI tidak akan membawa perubahan berarti dan hanya menjadi lapisan baru di atas birokrasi yang lama.

Data menjadi fondasi berikutnya. Model AI hanya sebaik data yang diberikan kepadanya. Jika data kependudukan, perizinan, atau bantuan sosial tidak rapi, tidak mutakhir, atau tersimpan dalam format yang berbeda-beda, hasil AI ikut keliru. Akibatnya bisa langsung dirasakan warga, misalnya warga yang berhak menerima bantuan justru tidak tercatat. Karena itu, penerapan SPBE perlu disertai pembenahan data agar sistem yang terhubung benar-benar bertukar data yang akurat.

Faktor manusia sering terlupakan. Teknologi secanggih apa pun tetap dijalankan aparatur. Jika aparatur belum melek digital, sistem yang dibeli mahal bisa tidak terpakai atau dipakai asal-asalan. Pelatihan sekali jalan tidak cukup. Aparatur perlu pendampingan berkelanjutan dan kemampuan menilai hasil AI secara kritis, bukan sekadar menerimanya. Aparatur juga harus tetap menjadi pihak yang bertanggung jawab atas keputusan akhir, karena kesalahan AI tidak bisa dijadikan alasan untuk melepaskan tanggung jawab kepada warga.

Kesenjangan juga terjadi di dalam negeri. Daerah dengan internet kuat dan aparatur terlatih bisa memakai AI untuk mempercepat layanan, sedangkan daerah terpencil masih bergulat dengan pencatatan manual. Akibatnya, warga menerima kualitas layanan yang berbeda hanya karena tempat tinggalnya. Jika dibiarkan, digital divide antarpemerintah ini akan berubah menjadi ketimpangan layanan antarwarga.

Karena itu, pemerataan kapasitas harus menjadi bagian dari kebijakan, bukan urusan teknis dinas teknologi informasi semata. Pemerintah pusat perlu memastikan dukungan jaringan, standar data, dan pelatihan aparatur sampai ke daerah. Pemerintah daerah perlu membenahi data dan menghubungkan sistemnya sesuai semangat SPBE. Adopsi juga sebaiknya bertahap, dimulai dari layanan berisiko rendah seperti menjawab pertanyaan umum warga, sebelum menyentuh keputusan yang menentukan hak warga. Setiap tahap perlu dievaluasi agar kesalahan bisa diperbaiki sebelum meluas.

Pada akhirnya, kunci keberhasilan AI di pemerintahan bukan pada teknologinya, melainkan pada kesiapan institusi dan SDM aparatur. Tanpa fondasi yang matang, AI hanya akan menjadi kemewahan bagi daerah yang sudah maju. Dengan fondasi yang kuat, AI bisa menjadi alat untuk menyetarakan layanan bagi seluruh warga.

 Infografis Teori dan Empiris

PENJELASAN:

1. Bagan Teori (Landasan Konseptual) menjelaskan syarat agar AI berhasil dalam pemerintahan, dan setiap kotaknya adalah satu prasyarat. Pertama, Digital Era Governance (Dunleavy dkk.) menegaskan bahwa teknologi hanya berhasil bila mengintegrasikan layanan dan mengurangi fragmentasi birokrasi. Kedua, Satu Data Indonesia menempatkan data yang rapi, mutakhir, dan interoperabel sebagai fondasi utama, karena AI bekerja dengan data. Ketiga, pengembangan SDM aparatur menuntut aparatur melek digital dan mampu menilai hasil AI secara kritis, bukan sekadar menerimanya. Keempat, UU No. 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik dan New Public Service menegaskan bahwa pemerintah wajib melayani seluruh warga secara adil tanpa memperlebar kesenjangan.
2. Bagan Empiris (Fakta dan Permasalahan) memperlihatkan kenyataan di lapangan yang berpasangan dengan tiap teori di sebelah kirinya. Adopsi AI lebih cepat di negara maju (OECD), sedangkan daerah di Indonesia masih terbatas infrastruktur, jaringan, dan SDM, sehingga kesiapannya timpang. Data kependudukan, perizinan, dan bantuan sosial belum rapi, sehingga hasil AI berisiko keliru. Banyak aparatur belum melek digital dan pelatihan belum merata. Akibatnya terjadi digital divide: daerah terpencil masih memakai pencatatan manual, sehingga kualitas layanan berbeda antar wilayah.

• KESIMPULAN

Adopsi AI di sektor publik meluas, tetapi belum merata. Negara maju lebih dulu memanfaatkannya, sedangkan negara berkembang, termasuk banyak daerah di Indonesia, masih terkendala infrastruktur, jaringan, data, dan SDM. Selisih antara kondisi ideal menurut teori dan kenyataan di lapangan melahirkan digital divide yang berujung pada kualitas layanan yang berbeda antarwarga. Keberhasilan tata kelola AI karena itu tidak ditentukan oleh kecanggihan teknologi, melainkan oleh kesiapan pemerintah menyediakan infrastruktur, data yang valid, SDM yang kompeten, dan kebijakan yang adil bagi seluruh masyarakat.

Pemerintah daerah perlu lebih dulu membenahi dan menghubungkan aplikasi yang berjalan sendiri-sendiri, serta merapikan data kependudukan, perizinan, dan bantuan sosial agar akurat, mutakhir, interoperabel, dan dikelola dengan menjaga pelindungan data pribadi warga. Pelatihan literasi digital bagi aparatur juga perlu dilakukan secara berkelanjutan, disertai kemampuan menilai hasil AI secara kritis dan pendampingan sampai ke daerah. Pemerataan harus menjadi bagian dari kebijakan, dengan pemerintah pusat menjamin akses jaringan dan dukungan teknis ke daerah terpencil agar warga tidak dirugikan karena tempat tinggalnya. Adopsi AI sebaiknya dilakukan bertahap mulai dari layanan berisiko rendah, sementara keputusan yang menentukan hak warga tetap berada di tangan aparatur. Terakhir, etika AI perlu ditingkatkan dari surat edaran menjadi regulasi yang mengikat, dengan terus memantau perkembangan aturan AI yang sedang disusun pemerintah. ***

*) Mahasiswa Jurusan Administrasi Publik Fisipol Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi