Confluent Dorong Data Streaming untuk Layanan Publik Berbasis AI

Transformasi digital sektor publik Indonesia memasuki fase baru seiring meningkatnya pemanfaatan artificial intelligence (AI) dalam layanan pemerintahan. Namun, di balik ambisi tersebut, masih ada tantangan mendasar yang kerap menghambat efektivitas AI, yakni persoalan data yang terfragmentasi, lambat, dan tidak terkelola secara real time.

Isu ini menjadi sorotan utama dalam ajang Data & AI Conference 2026 yang digelar di Hotel Shangri-La Jakarta. Dalam forum tersebut, Rully Moulany Area Vice President, Asia & ANZ Confluent Inc., memaparkan pendekatan arsitektur data streaming untuk memperkuat layanan publik Indonesia yang berbasis AI.

Rully menegaskan bahwa AI tidak akan pernah bekerja optimal tanpa fondasi data yang bergerak cepat, konsisten, dan dapat dipercaya. Menurutnya, tantangan terbesar bukan pada algoritma AI, melainkan pada kondisi data yang masih terjebak dalam data silos di berbagai instansi pemerintah.

Tantangan Utama: Data Silo dan Kesiapan AI

Dalam paparannya, Rully menggarisbawahi persoalan klasik yang dihadapi banyak negara, termasuk Indonesia, yakni kesenjangan antara ambisi penerapan AI dan kesiapan data. Ia menyebut kondisi ini sebagai “Data inhibits AI” atau data yang justru menghambat AI.

“Layanan publik berbasis AI sangat bergantung pada data yang mutakhir. Ketika data hanya diperbarui mingguan atau bahkan bulanan, maka keputusan AI didasarkan pada realitas yang sudah usang,” ujar Rully.

Ia merinci sejumlah persoalan krusial yang kerap muncul akibat arsitektur data tradisional berbasis batch processing. Pertama adalah fragmentasi identitas, di mana data warga negara tersebar di berbagai kementerian dan lembaga tanpa satu sumber kebenaran. Kedua, latensi batch, yang menyebabkan keterlambatan dalam penyaluran bantuan sosial, respons darurat, hingga pengambilan kebijakan strategis. Ketiga, inkonsistensi data, terutama antara pemerintah pusat dan daerah.

Kondisi ini menciptakan apa yang disebut Rully sebagai “data mess”. Tanpa tulang punggung data real time, AI justru berisiko menjadi silo baru, dipenuhi proses manual, ekspor data, serta fenomena garbage in, garbage out.

Paradigma Baru: Menggerakkan Data Secara Real Time

Sebagai solusi, Confluent memperkenalkan paradigma baru melalui data streaming platforms. Pendekatan ini memungkinkan seluruh data mengalir secara terus-menerus, diproses, dikelola, dan dibagikan sebagai data product yang siap digunakan kapan saja.

“Bukan lagi data yang statis, tetapi data yang selalu bergerak. Dari data yang berantakan, kita ubah menjadi data product, lalu menghasilkan nilai instan di seluruh ekosistem,” jelas Rully.

Dalam arsitektur ini, data tidak lagi menunggu untuk dikumpulkan dan diproses, melainkan langsung tersedia secara real time untuk berbagai kebutuhan, mulai dari analitik, otomatisasi layanan, hingga AI yang bersifat prediktif dan proaktif.

Tren Global AI di Sektor Publik 2026–2030

Rully juga memaparkan tren global pemanfaatan AI di sektor publik dalam rentang 2026 hingga 2030. Salah satu tren utama adalah pergeseran menuju Agentic AI, yakni AI berbasis agen otonom yang tidak hanya merespons perintah, tetapi mampu menjalankan proses end-to-end secara mandiri.

“Ke depan, AI bukan hanya chatbot. Ia akan memproses perizinan, mengelola pengadaan, hingga mengoordinasikan alur kerja lintas kementerian tanpa perlu intervensi manusia secara terus-menerus,” katanya.

Tren lainnya adalah munculnya Sovereign AI Models, di mana negara-negara mulai mengembangkan model AI sendiri untuk menjaga privasi data, kedaulatan digital, serta kesesuaian budaya dan bahasa. Selain itu, layanan publik juga bergerak ke arah hyper-personalized services, seperti layanan berbasis peristiwa hidup (life event), misalnya pendaftaran bantuan otomatis saat kelahiran atau masa pensiun.

Lanskap Indonesia: Regulasi dan Kedaulatan Digital

Di Indonesia, pengembangan AI di sektor publik memiliki landasan regulasi yang semakin kuat. Rully menyoroti hadirnya Peraturan Presiden (Perpres) tentang Peta Jalan Kecerdasan Artifisial Nasional Tahun 2026 – 2029, yang mewajibkan seluruh kementerian dan lembaga menyusun pedoman sektoral terkait keamanan dan etika AI.

Regulasi ini juga mempertegas prinsip kedaulatan digital, di mana data strategis nasional harus diproses di Pusat Data Nasional (PDN) serta menggunakan model AI yang dioptimalkan untuk Bahasa Indonesia. Menurut Rully, kebijakan ini menjadi peluang besar untuk membangun arsitektur data nasional yang terintegrasi dan berdaulat.

Mengatasi Warisan Data Terfragmentasi

Salah satu tantangan terbesar Indonesia adalah warisan sistem data yang terpisah-pisah. Namun, Rully optimistis AI justru dapat menjadi katalis untuk mewujudkan visi Satu Data Indonesia.

“Machine learning kini digunakan untuk memetakan dan membersihkan data yang tersebar di berbagai kementerian. AI menjadi jembatan untuk menyatukan data,” ujarnya.

Selain itu, indikator kinerja aparatur sipil negara (ASN) juga mulai bergeser. Kini, kinerja ASN diukur dari digital impact, yakni sejauh mana mereka memanfaatkan platform digital dan AI, seperti MyASN atau Ruang GTK, untuk mempercepat layanan kepada masyarakat.

Dalam jangka pendek, Rully menyoroti sejumlah quick wins AI yang sudah dan akan diterapkan di Indonesia. Di sektor ketahanan pangan, AI berbasis satelit digunakan untuk memprediksi hasil panen dan mengoptimalkan distribusi pupuk. Untuk program Makan Bergizi Gratis, AI berperan dalam memantau supply chain dan kualitas pangan secara otomatis.

Sementara di sektor kesehatan, AI diintegrasikan dalam program Cek Kesehatan Gratis yang menargetkan hingga 130 juta warga. Teknologi ini memungkinkan diagnosa awal yang lebih cepat dan akurat, sekaligus membantu perencanaan layanan kesehatan nasional.

Peran Confluent dalam Satu Data Indonesia

Rully menjelaskan bahwa Confluent berperan sebagai “digital highway” yang menghubungkan seluruh lapisan arsitektur data Indonesia, mulai dari pemerintah daerah hingga tingkat nasional. Di tingkat regional, data warga dikumpulkan secara real time. Di tingkat kementerian, data distandardisasi menjadi data product. Sementara di tingkat nasional, data tersebut menjadi sumber utama bagi layanan AI.

Nilai strategis Confluent dalam kerangka Satu Data Indonesia mencakup penerapan standar data melalui Schema Registry, interoperabilitas antar sistem melalui managed connectors, serta pengelolaan data induk seperti verifikasi NIK secara real time. Selain itu, stream catalog memungkinkan peneliti data menemukan dan memanfaatkan data nasional secara mandiri.

Dalam kerangka Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE), Confluent diposisikan sebagai sovereign data hub. Platform ini memungkinkan integrasi layanan G2G dan G2C secara proaktif, modernisasi API menuju arsitektur berbasis peristiwa (event-driven), serta konektivitas real time antara PDN dan sistem daerah.

Aspek auditabilitas juga menjadi sorotan, di mana akses data dapat dimonitor secara real time untuk memenuhi tuntutan transparansi dan akuntabilitas SPBE.

Referensi Global di Sektor Publik

Rully turut memaparkan sejumlah referensi global pemanfaatan Confluent di sektor publik. Di Singapura, platform ini digunakan untuk mendukung visi Smart Nation 2.0, termasuk modernisasi sistem perumahan dan pengadaan pemerintah. Di Inggris, NHS England memanfaatkan Confluent untuk mengintegrasikan lebih dari 23.000 sistem kesehatan, menciptakan satu rekam medis pasien yang terpadu.

Sementara di Amerika Serikat, Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) menggunakan Confluent sebagai tulang punggung pemantauan keamanan siber nasional. Platform ini memungkinkan analisis triliunan log keamanan secara real time untuk mendeteksi ancaman lebih dini.

Fondasi AI yang Tepercaya

Menutup paparannya, Rully menegaskan bahwa Confluent berfungsi layaknya sistem saraf pusat dalam arsitektur data nasional. Dengan mengelola data sejak dari sumbernya, pemerintah dapat membangun layanan digital yang interoperabel, proaktif, dan siap menjalankan misi nasional.

“AI yang tepercaya hanya bisa dibangun di atas data yang real-time, berkualitas, dan dikelola dengan baik. Di situlah peran data streaming menjadi krusial,” pungkas Rully.

Melalui pendekatan ini, Indonesia diharapkan mampu mempercepat transformasi digital sektor publik, sekaligus memastikan pemanfaatan AI yang aman, bertanggung jawab, dan berdampak nyata bagi masyarakat luas.