Integrasi Sistem Informasi Berbasis AI untuk Optimalisasi Layanan Publik di Pemerintahan Daerah

Authors

  • Benget Parasian Lumban Raja Universitas Labuhan Batu
  • Syaiful Zuhri Harahap Universitas Labuhan Batu
  • Angga Juledi Universitas Labuhan Batu

Keywords:

AI, sistem informasi, integrasi data, pengambilan keputusan, sektor publik, machine learning

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengintegrasikan sistem informasi berbasis kecerdasan buatan (AI) guna meningkatkan Layanan publik di pemerintah daerah. Permasalahan utama yang diidentifikasi adalah rendahnya pemanfaatan data secara real time, kurang terintegrasinya basis data antarinstansi, serta lambatnya proses analisis informasi dalam penentuan kebijakan. Metode penelitian menggunakan pendekatan mixed methods yang meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan arsitektur integrasi data, pengembangan model AI berbasis machine learning, serta pengujian performa menggunakan case study pada instansi pemerintah daerah. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi proses bisnis, serta pengujian sistem menggunakan dataset operasional instansi.

 

Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi sistem informasi berbasis AI mampu meningkatkan akurasi analisis data sebesar 28%, mempercepat proses pengambilan keputusan hingga 40%, dan meningkatkan konsistensi rekomendasi kebijakan. Selain itu, model AI yang diimplementasikan menunjukkan kemampuan prediksi yang stabil dengan tingkat akurasi rata-rata 92% pada berbagai skenario pengujian. Integrasi data antarunit kerja juga terbukti meminimalkan duplikasi informasi dan memperbaiki alur koordinasi kebijakan publik.

 

Simpulan penelitian menyatakan bahwa sistem informasi terintegrasi berbasis AI memberikan kontribusi signifikan terhadap optimalisasi proses pengambilan keputusan di sektor publik, baik dari sisi kecepatan, kualitas analisis, maupun efektivitas koordinasi antarinstansi. Implementasi sistem ini direkomendasikan untuk diperluas pada berbagai sektor layanan publik guna mendorong tata kelola pemerintahan yang lebih responsif, efisien, dan berbasis data

References

Ahmed, R., Malik, S., & Younis, M. (2022). Integrated data systems for evidence-based public administration: A framework for inter-agency collaboration. Government Information Quarterly, 39(4), 1–12.

Chen, L., Huang, Y., & Zhao, W. (2021). Artificial intelligence–driven decision support systems in public administration: Opportunities and challenges. Journal of Public Sector Management, 34(2), 145–159.

Kumar, R., & Singh, A. (2021). AI-enabled administrative systems for improving public service efficiency: A machine learning approach. International Journal of E-Government Studies, 7(1), 22–37.

Li, X., Sun, J., & Zhao, Q. (2020). Machine learning models for fiscal policy forecasting in local governments. Public Policy Analytics Review, 5(3), 88–101.

Wang, H., & Zhang, L. (2022). Evaluating machine learning algorithms for government decision-making: A comparative study of gradient boosting and neural networks. Journal of Data Science and Governance, 10(1), 55–72.

Downloads

Published

2026-03-31