Pemerintah Berencana Manfaatkan AI Perbaiki Program MBG
- Pemerintah berencana memanfaatkan kecerdasan artifisial (AI) untuk perbaiki ketahanan pangan
- Program Makan Bergizi Gratis (MBG) masih terkendala data yang belum terintegrasi, lemahnya pengawasan, dan rendahnya kepatuhan anak
- Potensi pengembangan AI dalam ketahanan pangan meliputi prediksi panen, produktivitas lahan, pengembangan menu MBG, pemantauan sumber bahan baku, prediksi permintaan berbasis wilayah, optimasi distribusi dan logistik, pengolahan limbah makanan, dan pemantauan kondisi dapur
Jakarta, IDN Times - Kementerian Komunikasi dan Digital (Kemkomdigi) menyusun Buku Putih Peta Jalan Kecerdasan Artifisial Nasional dan Konsep Pedoman Etika Kecerdasan Artifisial.
Hal ini dilakukan dalam rangka mengakselerasi pengembangan dan pemanfaatan Kecerdasan Artifisial (KA) yang inklusif, berkelanjutan, aman dan bertanggung jawab di Indonesia.
Bersamaan dengan hal tersebut, Komdigi juga menyusun Konsep Pedoman Etika Kecerdasan Artifisial sebagai upaya memperkuat dan mengembangkan kebijakan etika KA yang saat ini sudah tersedia melalui Surat Edaran Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 9 Tahun 2023 tentang Etika Kecerdasan Artifisial.
Penyusunan buku putih ini akan menjadi pijakan pemerintah dalam mengambil kebijakan strategis yang akan ditempuh dalam menata kelola pengembangan dan pemanfaatan kecerdasan artifisial dalam negeri.
Pemerintah juga berupaya untuk memanafaatkan KA dalam berbagai bidang kebijakan strategis nasional.
Bidang prioritas nasional memuat bidang spesifk yang akan diarahkan secara strategis dalam pengembangan dan pemanfaatan kecerdasan artifisial agar berdampak maksimal, tepat guna dan berkelanjutan.
Adapun, penentuan bidang prioritas nasional tersebut mengacu pada RPJPN 2025-2045, RPJMN 2025-2029, dan Asta Cita agar inisiatif KA tetap selaras dengan arah pembangunan nasional dan prioritas ransformasi digital. Salah satu program prioritas yang akan menggunakan pendekatan kecerdasan artifisial adalah program ketahanan pangan.
1. Program MBG masih terkendala data yang belum terintegrasi
Program Makan Bergizi Gratis (MBG) menjadi salah satu upaya pemerintah dalam mengatasi masalah malnutrisi dan meningkatkan ketahanan pangan dalam negeri. Namun, efektivitas program ini masih terkendala kurangnya sinergi antar kementerian dan lembaga terkait, yang menghambat koordinasi serta berimplikasi pada rendahnya akuntabilitas penerima manfaat.
Sistem data yang belum terintegrasi menjadi penyebab tidak tersedianya akurasi status gizi untuk perencanaan menu yang sesuai kebutuhan spesifik anak. Pada implementasinya, program MBG masih menghadapi sejumlah tantangan.
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas) mengungkapkan, nutrisi menu sekolah kerap tidak seimbang karena keterbatasan tenaga ahli gizi, ketergantungan pada bahan makanan dari luar wilayah, serta makanan yang tidak dise suaikan dengan selera lokal.
2. Lemahnya pengasan jadi faktor MBG belum optimal
Selain itu, biaya distribusi tinggi, inspeksi bahan baku yang masih anual, hingga risiko kontaminasi menjadt hambatan serius, terlebih dalam menjangkau daerah terpencil yang masih sulit didistribusikan secara merata dan tepat waktu.
Hambatan lainnya, termasuk banyaknya sisa pangan yang tidak termonitor serta rendahnya kepatuhan anak dalam mengonsumsi MBG.
Secara keseluruhan, Direktorat Jenderal Pajak (DJP) Kementerian Keuangan (Kemenkeu) mengungkap, pencapaian tujuan nutrisi dan ketahanan pangan secara berkelanjutan masih terhambat karena sejumlah faktor.
Misalnya, adanya potensi penyimpangan dalam pengadaan dan distribusi MBG, kurangnya sistem pengawasan dan pelaporan yang akurat, serta lemahnya monitoring dan evaluasi indikator kinerja program.
3. Penerapan AI dalam ketahanan pangan di Indonesia
Kemkomdigi mengungkap, ada beberapa potensi pengembangan dan pemanfaata kecerdasan artifisial di bidang Ketahanan Pangan adalah sebagai berikut:
Prediksi panen
KA dapat digunakan untuk memprediksi hasil panen secara nasional atau regional di Indonesia dengan menggunakan data cuaca terkini dan juga sensor kondisi tanah. Hal ini akan sangat membantu untuk memenuhi kebutuhan pangan nasional dan menghindari kegagalan panen.
Produktivitas lahan
KA dapat digunakan untuk meningkatkan produksi lahar pertanian dan perkebunan dengan menggunakan input data citra satelit (penginderaan jauh) dan cuaca, sehingga lahan kosong atau tidak produktif dalam dioptimalkan.
Pengembangan menu MBG
KA dapat digunakan untuk pengembangan menu MBG yang optimal sekaligus memaksimalkan biaya yang bertanggung jawab, dimana sistem KA nengolah data gizi dan preferensi kekayaan pangan lokal untuk menghasilkan variasi menu seimbang untuk dapat disesuaikan dengan kondisi eftsiensi anggaran negara yang tinggi.
Pemantauan sumber bahan baku
KA dapat digunakan untuk mendukung sistem pemantauan (dashboard realtime) untuk memonitor pengelolaan vendor, wilayah pemasok bahan baku, secara adaptif berdasarkan kualitas ketersediaan, dan harga bahan pangan ril di pasar. Hal ini juga unat digunakan untukmenyerap suplai lokal secara efisien dan esponsif yang dilhubungkan dengan kebutuhan bemenuhan pangan dan program MBG.
Prediksi permintaan berbasis wilayah
KA dapat diterapkan untuk membuat prediksi permintaan untuk pemenuhan konsumsi MBG (gizi, pangan, dsb) berbasis kewilayahan.
Dengan memanfaatkan KA, diharapkan dapat membuat prediksi kebutuhan pangan periodik sesuai tren konsumsi, iklim dan faktor eksternal lain seperti kondisi ekonomi, sehingga stok pangan dapat dikelola secara proporsional.
Optimasi distribusi dan logistik
KA dapat diterapkan untuk optimasi rute distribusi dan simulasi logistik ntuk memastikan pangan dapat didistribusikan secara tepat waktu dan merata khususnya menjangkau daerah terpencil dengan biaya minimal dan risiko terkecil.
Teknologi ini memungkinkan perencanaan rute berdasarkan kondisi jalan, cuaca, dan kapasitas kendaraan, sehingga memperbaik efsiensi dan keamanan distribusi pangan.
Pengolahan limbah makanan
KA dapat memantau limbah makanan secara real-time menggunakan teknologi pengenalan gambar dan sensor cerdas, seperti ang diterapkan dalam.
Sistem ini mengidentifikasi jenis dan jumlah limbah makanan sehingga membantu dapur dan pengelola melakukan penyesuaian komposisi memasak pada periode berikutnya, mengurangi sisa makanan yang terbuang dan mendukung prinsip ekonomi sirkular dalam program MBG.
Pemantauan kondisi dapur
KA dapat membantu monitoring pelaksanaan dapur MBG dalam memastikan kebersihan dan kualitas makanan.
Sistem ini mengidentifikasi pengelola ketika melakukan proses memasak apakah menggunakan peralatan dengan ideal.
