Koropak.com – Kecerdasan buatan (AI) adalah topik yang sering dibahas dan mungkin telah digunakan secara luas saat ini. Meskipun ada potensi dampak negatif, manfaatnya pun sangat signifikan, tergantung pada bagaimana kita mengelola teknologi ini.
Dalam Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia (SNKAI), AI hanya dapat diterima oleh publik jika tetap melibatkan manusia sebagai pengawas, atau dikenal dengan istilah human-in-command, dalam proses pengambilan keputusan, termasuk dalam keputusan bisnis dan ekonomi.
Salah satu area di mana AI dapat diterapkan adalah sektor ekonomi. Menurut Riyadi (2024), AI dapat membantu menganalisis data ekonomi, memberikan wawasan, dan mendukung pembuat kebijakan dalam merumuskan kebijakan berbasis data.
Lingkup penerapan AI di sektor ekonomi mencakup peramalan ekonomi, kebijakan moneter, belanja publik, manajemen risiko keuangan, dan analisis pasar tenaga kerja.
Artikel ini akan membahas bagaimana AI dapat digunakan dalam proyeksi inflasi. Inflasi adalah tantangan ekonomi yang sering dihadapi oleh negara. Meskipun Indonesia saat ini mengalami deflasi bulanan, risiko inflasi tahunan masih ada.
Di beberapa negara, seperti Inggris, AI telah diterapkan untuk memantau perubahan harga barang. Davies (2024) dalam studinya menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk memproses 25 juta data harga pangan harian dari tujuh supermarket yang mencakup 80% penjualan di Inggris antara Juli 2023 hingga April 2024.
Pemantauan harga secara real-time dilakukan untuk memperoleh wawasan tentang frekuensi, waktu, dan distribusi perubahan harga, sebagai bagian dari perilaku harga.
LLM yang digunakan mampu mengolah data dengan frekuensi dan ketelitian yang tinggi, sehingga error dapat diminimalisasi. Hasilnya, pengolahan data tersebut digunakan untuk memberikan sinyal apabila terjadi inflasi,
memeriksa sumber inflasinya, mempelajari pola kekakuan (rigiditas) harga di tingkat korporasi atau produsen, sampai dengan membangun data IHK yang diperbarui secara otomatis tiap harinya.
Berbeda pendekatan dengan hal tersebut, dari dalam negeri, terdapat kajian dari Woelandari & Aginta (2024) yang mengimplementasikan AI dalam menghitung ekspektasi inflasi dengan menggunakan berita yang ada di media dan perbincangan di media sosial.
Kenapa media? Kajian tersebut menyebut bahwa media memiliki peran penting sebagai endorser pembuat kebijakan, serta membantu menyuarakan pengendalian inflasi dan keamanan pasokan.
Sebaliknya, media pula lah yang memberitakan apabila terjadi potensi inflasi, seperti kenaikan harga pangan, gangguan pasokan atau distribusi, sampai dengan bencana alam. Umpan balik juga ditangkap melalui media sosial.
Media sosial turut memberikan pengaruh dalam munculnya sentimen (baik positif maupun negatif) dari penggunanya dan echoing atau replikasi dari media nasional dan daerah (faktor spasial).
Peran influencers yang menyampaikan informasi dan edukasi tentang inflasi juga turut menjadi input. Fungsi AI disini membentuk alert apabila terjadi potensi inflasi serta dengan pendekatan machine learning (ML) membantu memberikan alternatif solusi bagi pembuat kebijakan dalam mengambil keputusan.
Bukan tidak mungkin, penggunaan AI secara tepat dapat menghasilkan hasil perhitungan yang menyamai, atau bahkan lebih tepat dibandingkan dengan model matematis yang sering dipakai sebelumnya. Studi kasus yang dialami oleh bank sentral India, atau RBI misalnya.
Ekonom RBI menyimpulkan bahwa prediksi inflasi dengan algoritma ML lebih presisi dibandingkan pemodelan konvensional, misal proyeksi Kurva Philip. Algoritma ML mampu menangkap hubungan nonlinier dan perubahannya, misalnya saat pra dan pascapandemi serta perubahan harga secara mendadak dan berskala besar.
Meskipun begitu, bank sentral Eropa atau ECB tetap berpandangan bahwa peramalan inflasi menggunakan AI hanya didudukkan sebagai pelengkap saja, bukan menggantikan metode yang telah ada.
Mereka berpandangan, konsep linieritas yang ada pada perangkat kebanyakan bank sentral masih memberikan jawaban yang benar, sejalan dengan hasil perhitungan ekonometrik AI yang canggih.
Lantas, bagaimana penerapan di Indonesia? bank sentral Indonesia mengadaptasi pengimplementasian AI dalam perumusan kebijakan dan pendukung kebijakan, misalnya dalam memprediksi inflasi, proyeksi pertumbuhan ekonomi, pola konsumsi, sampai dengan pengukuran kinerja institusi.
Tidak ketinggalan, berdasarkan hasil diskusi, telah banyak industri perbankan dan keuangan yang mengimplementasikan AI sesuai dengan pola bisnis modelnya. Mulai dari customer experience, analisis kredit, smart operations, sampai dengan analisis risiko.
Dalam mengintegrasikan AI untuk mendukung pengambilan keputusan di bidang ekonomi dan keuangan, penulis menyimpulkan beberapa hal penting dari berbagai sudut pandang:
(i) perlunya mitigasi risiko terkait penggunaan AI yang disebabkan oleh informasi yang tidak merata, (ii) AI memerlukan dukungan dari sistem pengambilan keputusan yang cepat, mengingat AI secara alami sangat cepat beradaptasi dan memperbaiki dirinya sendiri, dan (iii) pentingnya kerjasama antara pemerintah atau pembuat kebijakan dengan sektor swasta, karena sektor swasta cenderung lebih cepat beradaptasi dengan perubahan ini.
Sebagai kesimpulan, penggunaan AI dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengambilan keputusan kebijakan, termasuk dalam meramalkan inflasi.
Dalam praktiknya, penting untuk menyusun prompt atau instruksi AI dengan hati-hati, karena variasi dalam prompt dapat mempengaruhi keakuratan hasil AI meskipun dengan data kueri yang sama.
Selain itu, pelatihan AI dengan data yang tepat merupakan tantangan tersendiri, karena AI harus mampu memberikan proyeksi yang akurat tanpa hanya meniru data historis.
Abraham Wahyu Nugroho – Analis Bank Indonesia
