Pentingnya Big Data bagi Kebijakan BI

Bank Indonesia (BI) menilai penggunaan big data sangat penting bagi bank sentral untuk kebutuhan sumber data BI. Big data?merupakan sumber data yang ukuran, keragaman, dan kompleksitasnya membutuhkan teknik serta algoritma analitik tertentu untuk mengelola, mengambil manfaat dan pengetahuan yang tersembunyi di dalamnya.

Direktur Eksekutif Departemen Statistik BI, Yati Kurniati mengatakan bahwa big data diperlukan karena terdapat beberapa kebutuhan data yang tidak dapat dipenuhi secara cepat dengan menggunakan sumber data dan metode konvensional.

"Big data adalah salah satu sumber data untuk statistik. Untuk primary data berasal dari laporan bank dan non bank, serta survei. Sedangkan secondary data berasal dari eksternal, seperti data administratif, berita dan sosial media, fintech dan e-commerce, portal online, internet search data, satelit images dan mobile location," jelas Yati di Jakarta, Senin (7/8/2017).

Ia mengatakan bahwa area pemanfaatan big data dilakukan pada market & investor behavior, network analysis, data lag dan public perception. Selain itu, pemanfaatan big data juga sejalan dengan transformasi BI 2024 yang salah satu temanya ialah mendorong BI untuk memanfaatkan teknologi dan pendekatan mutakhir untuk mencapai visi dan misinya.

"Big data diharapkan dapat memperkuat proses pengambilan keputusan di sektor moneter, stabilitas sistem keuangan dan sistem pembayaran-peredaran uang rupiah (SP-PUR) melalui peningkatan kualitas data dan analisis," tandasnya.

Adapun inisiatif pemanfaatan big data telah dilakukan BI sejak 2014 melalui pengembangan sejumlah proyek big data yang beberapa hasilnya telah digunakan dalam proses perumusan kebijakan BI.

"Ke depan, hasil big data yang sudah teruji di BI diharapkan dapat dimanfaatkan secara luas oleh publik sebagai pelengkap indikator ekonomi dan keuangan," ucapnya.

Sementara saat ini sudah ada beberapa pilot project BI yang dilakukan dengan memanfaatkan big data. Misalnya proksi indikator ketenagakerjaan, proksi indikator pasar properti, prioritisasi risiko sistemik, mapping prilaku dan proyeksi aliran dana asing di pasar SBN.

"Dengan begitu kita bisa men-tracking?bagaimana perkembangan yang terjadi. Misalnya pada pasar properti, kami bisa lihat bagaimana perkembangan pasar sekunder properti, lokasi mana di Jakarta yang tumbuh tinggi, dan kota mana di Jawa yang tumbuh tinggi," tutupnya.