Oleh: Sigit Darmawan
“Masyarakat tidak langsung marah. Mereka memberi tanda. Hanya saja, sering kali tak terbaca.” Bagaimana membaca sinyal krisis di era digital? Di zaman digital, kemarahan publik tidak lagi meledak tiba-tiba. Ia muncul perlahan dari balik layar—lewat unggahan video, meme satir, hingga komentar yang menyebar dalam hitungan menit. Semuanya isyarat bahwa ada yang tidak beres. Namun, banyak pemangku kuasa masih terpaku pada pola lama: menunggu laporan resmi, bertumpu pada jalur birokrasi, dan baru bergerak setelah konflik meledak.
Contohnya nyata. Dalam lima hari demonstrasi bulan Agustus 2025 yang lalu, gelombang protes meluas di sejumlah kota di Indonesia. Isunya telah ramai dibahas tiga minggu sebelumnya di media sosial. Tagar penolakan muncul saban hari, video kritik dibagikan ribuan kali, dan keresahan publik begitu gamblang di ruang digital.
Namun, negara datang terlambat. Tak ada penjelasan terbuka. Tak ada ruang dengar. Yang terjadi justru pembiaran—hingga bara berubah menjadi api. Kita patut bertanya: apakah pendekatan kita masih relevan? Bukankah kita butuh sistem baru—yang mampu membaca sebelum terbakar? Inilah saatnya bicara tentang predictive government: pemerintahan yang hadir sebelum rakyat berteriak.
Memahami Predictive Government
Predictive government adalah pendekatan dalam tata kelola negara yang mengandalkan data, teknologi, dan pemahaman sosial untuk mengantisipasi persoalan publik sejak dini. Pemerintah tak lagi hanya menanggapi sesudah krisis muncul, melainkan bertindak sebelum gejolak membesar.
Lebih dari sekadar digitalisasi, pendekatan ini menuntut pergeseran cara berpikir. Pemerintah yang prediktif tak lagi berjarak dari warganya. Ia hadir di tengah denyut sosial. Ia membaca data real-time, mengenali pola, dan menyusun kebijakan berdasarkan suara masyarakat—bukan semata laporan birokrasi atau tekanan politik.
Mengapa pemerintahan prediktif mendesak? Hari ini, opini publik lahir bukan di ruang seminar, melainkan dari unggahan berdurasi 30 detik. Media sosial, grup percakapan, hingga forum komunitas menjadi wadah pembentukan persepsi dan emosi kolektif.
Jika pemerintah masih mengandalkan laporan musrenbang atau survei berkala, maka keputusan akan selalu datang terlambat. Ada tiga alasan utama mengapa pemerintahan prediktif menjadi kebutuhan:
Kesatu, mencegah benturan antara warga dan negara sebelum meletus. Kedua, memperkuat legitimasi kebijakan dengan membangun kepercayaan sejak awal. Ketiga, menunjukkan bahwa negara hadir bukan hanya saat krisis, tapi sejak keluhan pertama terdengar.
Di sektor swasta, pendekatan ini sudah menjadi keharusan. Perusahaan seperti Gojek, Unilever, atau Toyota memantau sentimen daring dan bertindak lebih awal. Mereka tidak menunggu pemberitaan negatif. Mereka menyikapi sebelum reputasi terguncang. Bila korporasi bisa menjaga kepercayaan konsumen, bukankah pemerintah harus lebih peka terhadap rakyatnya?
Teknologi sebagai Tulang Punggung
Teknologi kini bukan sekadar alat, melainkan bagian tak terpisahkan dari sistem pemerintahan yang tangkas dan peka. Teknologi Natural Language Processing (NLP) memungkinkan pemerintah membaca jutaan percakapan daring secara langsung. Analisis sentimen dan model prediktif membantu mengenali arah dan intensitas emosi masyarakat.
Geospasial analytics bisa digunakan untuk memetakan wilayah dengan tingkat ketegangan sosial yang meningkat. Sementara integrasi data dari berbagai instansi memberikan gambaran utuh tentang dinamika sosial dan kualitas layanan publik.
Dan yang tidak kalah penting, kanal pelaporan warga—baik berbasis aplikasi maupun media sosial—menghubungkan suara rakyat langsung ke meja pengambil keputusan. Teknologi ini membuat negara tak hanya tahu apa yang terjadi, tapi juga paham mengapa itu terjadi, dan dapat bertindak sebelum semuanya terlambat.
Saat Pemerintah Mengelola Potensi Krisis
Salah satu contoh nyata penerapan predictive government adalah dalam mengelola demonstrasi. Bila dijalankan dengan tepat, pendekatan ini berfungsi dalam tiga tahap penting.
Pertama, pada fase pencegahan, pemerintah dapat memantau lonjakan keresahan warga—baik dari percakapan daring, aduan masyarakat, atau pola keterlibatan digital. Saat muncul gejolak atas sebuah kebijakan, sistem memberi peringatan dini. Pemerintah dapat segera menjawab lewat klarifikasi terbuka, dialog digital, atau revisi narasi kebijakan. Banyak kericuhan bisa dicegah hanya dengan respons tepat waktu.
Kedua, ketika demonstrasi berlangsung, sistem prediktif tetap berguna. Pemerintah dapat mengamati lokasi berkumpul, pola pergerakan, serta narasi yang berkembang. Dengan informasi ini, langkah penanganan dapat lebih bijak: menghindari bentrokan, memfasilitasi mediasi, serta menjaga keamanan tanpa memperkeruh suasana. Pendekatan ini bukan sekadar pengamanan, melainkan pemulihan suasana dengan memanusiakan demonstran.
Ketiga, setelah demonstrasi usai, pemerintah tetap bisa menggunakan data untuk mengevaluasi. Apa yang menjadi pemicu? Apa yang berubah dalam sentimen publik? Bagian mana dari kebijakan yang perlu ditinjau ulang? Dengan begitu, demonstrasi bukan hanya dianggap sebagai gangguan, tetapi sebagai refleksi kolektif yang ditangani dengan matang.
Dunia Sudah Melangkah—Indonesia Harus Mengejar
Banyak negara telah lebih dulu menerapkan pendekatan ini. Korea Selatan memasang lebih dari 50.000 sensor di kota untuk memantau mobilitas dan emosi warga melalui sistem Smart Seoul. Estonia mengembangkan sistem yang menghubungkan peristiwa kehidupan warga dengan layanan negara secara otomatis.
Sementara itu, Kanada mendirikan Policy Horizons, lembaga foresight berbasis data dan AI. Valencia, Spanyol, menggunakan data seluler untuk memetakan penyebaran COVID-19. Los Angeles mengembangkan sistem distribusi perumahan yang adil dengan pembelajaran mesin. Coventry di Inggris bermitra dengan Palantir untuk merancang layanan sosial berbasis prediksi. Finlandia bahkan telah menerapkan anticipatory governance, dengan foresight sebagai inti pengambilan keputusan.
Sebaliknya, Prancis harus membayar mahal karena gagal membaca sinyal. Ketika pemerintah memaksakan kebijakan pensiun tanpa komunikasi terbuka, demonstrasi masif meledak. Amerika pun belajar dari tragedi George Floyd—ketimpangan yang bertahun-tahun diabaikan akhirnya meledak dalam unjuk rasa nasional.
Untuk mewujudkan predictive government, setidaknya ada empat langkah penting:
Kesatu, satukan data dari berbagai instansi agar tidak berjalan sendiri-sendiri. Kedua, bangun sistem pemantauan sosial yang bisa diakses lintas tingkat pemerintahan.
Ketiga, siapkan aparatur negara yang tidak hanya paham teknologi, tapi juga memiliki empati. Keempat, bentuk kebijakan yang luwes—mudah disesuaikan dengan sinyal yang berkembang di masyarakat.
Langkah-langkah ini bukan sekadar pembaruan sistem. Ini adalah perubahan cara pandang negara terhadap warganya.
Penutup
Pada akhirnya, predictive government bukan perkara teknologi. Ia soal keberanian untuk mendengar lebih dahulu. Soal kepemimpinan yang tidak menunggu demonstrasi untuk menyapa. Soal negara yang hadir—bukan hanya saat masalah meledak, tapi saat tanda pertama muncul.
Kita perlu belajar dari kota pintar, dari masyarakat yang bersuara, dari dunia usaha yang lincah. Pemerintah masa depan adalah pemerintah yang tangkas, empatik, dan dekat. Bukan yang tuli terhadap suara rakyat, atau kaku terhadap perubahan. Karena di zaman yang serba terbuka ini, tugas utama pemerintah bukan sekadar mengatur. Tetapi memahami dan merasakan.
#predictivegovernment #pemerintahanprediktif #transformasidigital #industry40 #inovasi
PERCIKAN 