Fondasi Data Jadi Kunci Sukses Pemanfaatan AI di Sektor Kesehatan

Transformasi digital di sektor kesehatan tidak bisa hanya bertumpu pada adopsi teknologi mutakhir seperti Artificial Intelligence (AI). Tanpa fondasi manajemen data yang kuat, penerapan AI justru berisiko tidak memberikan manfaat optimal, bahkan berpotensi menimbulkan kesalahan dalam pengambilan keputusan strategis. Hal tersebut disampaikan oleh Alex Budiyanto, Presiden Asosiasi Manajemen Data Indonesia (DAMA Indonesia Jakarta), dalam acara Smart Hospital Leadership Summit 2026 yang digelar pada 28 Januari 2026.

Saat ini, semakin banyak rumah sakit yang mulai melirik pemanfaatan AI dengan harapan dapat meningkatkan kualitas layanan dan efisiensi operasional. Namun, menurut Alex, ada banyak organisasi—termasuk di sektor kesehatan—mengalami pola yang sama dalam mengadopsi AI. Pada fase awal, organisasi biasanya merasa sangat antusias dan menganggap AI mampu menyelesaikan hampir semua persoalan. Namun, fase berikutnya diwarnai kebingungan tentang dari mana harus memulai dan apakah data yang dimiliki sudah cukup siap. Situasi ini kemudian berkembang menjadi fase kepanikan ketika organisasi menyadari bahwa data mereka tersebar di berbagai sistem, tidak terstandarisasi, dan kebenarannya sulit dipastikan.

“Pada akhirnya, organisasi kembali ke realitas bahwa sebelum bicara AI, yang harus dibenahi terlebih dahulu adalah manajemen data. Tanpa data yang jelas, berkualitas, dan memiliki penanggung jawab yang pasti, inisiatif AI tidak akan berjalan maksimal,” ujar Alex.

Sebelum berbicara jauh tentang AI, organisasi perlu terlebih dahulu membenahi manajemen data. Tanpa data yang jelas kepemilikannya, tidak terjamin kualitasnya, serta tidak dikelola secara konsisten, inisiatif AI berisiko gagal memberikan nilai maksimal.

Pengalaman serupa juga ditemukan Alex saat berdiskusi dengan sejumlah kementerian di Indonesia. Ia mengungkapkan bahwa sekitar 70% data masih dikelola menggunakan file Excel, bahkan sering kali tidak diketahui mana data yang benar dan dapat dipercaya. “Keinginan membangun AI sudah ada, tapi datanya belum siap. Di sinilah peran data management menjadi krusial,” kata Alex.

Dalam konteks manajemen data, DAMA memperkenalkan kerangka kerja manajemen data yang komprehensif, salah satunya melalui konsep DAMA Wheel. Kerangka ini mencakup 11 knowledge area yang saling terhubung, dengan Data Governance sebagai pusatnya. Setiap area mendukung lifecycle data, mulai dari penciptaan, penyimpanan, integrasi, hingga pemanfaatan strategis.

“AI hanya bisa optimal jika setiap fungsi dalam manajemen data dikelola secara disiplin. Harapannya masing-masing organisasi dapat memahami dan menerapkan framework ini agar data dapat benar-benar menjadi aset strategis,” kata Alex.

Lebih lanjut, ia menegaskan bahwa AI belajar sepenuhnya dari data. Jika data yang digunakan tidak lengkap, tidak konsisten, atau mengandung kesalahan, maka hasil analisis AI akan bias, keliru, bahkan berpotensi menyesatkan.

Selain kualitas data, aspek metadata juga tak kalah penting. AI tidak hanya membutuhkan angka mentah, tetapi juga pemahaman konteks—apa arti data tersebut, dari mana asalnya, dan bagaimana penggunaannya. Dalam lingkungan dengan banyak sistem, integrasi dan interoperabilitas menjadi kunci untuk mewujudkan single source of truth, yakni satu sumber data yang diyakini kebenarannya.

“Dalam organisasi dengan banyak sistem, kita perlu single source of truth, yaitu satu sumber data yang diyakini benar,” jelas Alex.

Aspek keamanan dan privasi data juga menjadi syarat mutlak, terutama dengan berlakunya Undang-Undang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP). Perlindungan data pasien harus menjadi prioritas utama dalam setiap inisiatif digital dan AI di sektor kesehatan.

Alex juga menyoroti kondisi rumah sakit di Indonesia yang masih minim peran strategis di level pimpinan digital. Saat ini, masih sedikit rumah sakit yang memiliki posisi C-Level. “Biasanya langsung dari direktur utama ke IT security,  sehingga belum ada yang memikirkan strategi di dalam konteks digitalisasi, dimana digitalisasi dapat memberikan benefit yang maksimal untuk Rumah Sakit.,” ujarnya.

Aset terbesar rumah sakit adalah data, khususnya rekam medis elektronik (RME). Jika dikelola dengan baik, digitalisasi dan AI dapat memberikan manfaat besar bagi rumah sakit, mulai dari peningkatan layanan pasien hingga efisiensi operasional.

Melalui forum ini, DAMA Indonesia berharap dapat mendorong transformasi digital rumah sakit dan sektor kesehatan di Indonesia dapat berjalan lebih terarah, berkelanjutan, dan berbasis data yang terpercaya.