Influenser Buat Dashboard AI Anggaran Pemerintah, Ada yang Diberi Label Aneh

Influenser sekaligus pengajar kecerdasan buatan atau AI, Abil Sudarman dan tim Assai.id membuat dashboard yang memuat keterangan anggaran setiap kementerian dan lembaga (K/L), Pemerintah Provinsi (Pemprov) dan Pemerintah Kota (Pemkot) yang diberi nama Nemesis Assai.

Akun Assai_id mencontohkan anggaran 'aneh' yang semestinya bisa dideteksi dengan mudah lewat dashboard AI, seperti kendaraan Range Rover Rp 8,5 miliar untuk Pemprov, meja billiard Rp 400 juta dan akuarium Rp 100 juta.

Ada juga biaya pemeliharaan akuarium Rp 153 juta di area kerja pimpinan kementerian dan tanaman hias Rp 1 miliar.

Berdasarkan pantauan Katadata.co.id, pengguna bisa mengeklik kolom kementerian, lembaga, kabupaten, maupun kota yang ingin ditinjau anggarannya. Begitu diklik, akan muncul keterangan terkait total paket, total pagu, serta jumlah paket pengadaan yang diberi label 'medium', 'high', dan 'absurd'.

"Ini dashboard early warning system untuk pengadaan-pengadaan aneh di seluruh Indonesia. Ini pakai AI," kata Abil Sudarman dalam video yang diunggah di akun Instagram pada Kamis (16/4). Katadata.co.id juga sudah mendapatkan izin Abil untuk mengutip unggahan ini.

Dikutip dari akun Instagram @Assai_id, data merujuk pada Sistem Informasi Rencana Umum Pengadaan atau SiRUP, yaitu aplikasi berbasis web yang dikembangkan oleh Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah (LKPP). Melalui aplikasi ini, Kementerian, Lembaga, dan Pemerintah Daerah dapat mengumumkan Rencana Umum Pengadaan (RUP) secara nasional.

Di dalamnya memuat sekitar tiga juta baris paket pengadaan per tahun. Kolom kunci yang dipakai untuk Nemesis Assai yakni nama paket, pagu, metode, k/l/pd, jenis belanja, lokasi, dan tahun.

Ada lima tahap mengelola data mentah seperti SiRUP ke daftar 'anomali'. Pertama, menarik data SiRUP via endpoint publik lalu disimpan ke SQLite. Kedua, bersihkan teks paket, deduplikasi, siapkan konteks K/L.

Ketiga, model bahasa besar alias large language model (LLM) seperti GPT-5.4 membaca judul dan konteks, lalu memberi label merah. Keempat, hitung total label merah per provinsi, kota, maupun kementerian.

Terakhir, auditor manusia memverifikasi paket prioritas.

"Data SiRUP sering tidak lengkap, misalnya pagu kosong atau kategori salah. Tetapi, judul paket hampir selalu ada. Di sinilah LLM paling kuat: memahami bahasa," demikian dikutip dari unggahan di akun Assai_id.

Setiap paket pengadaan yang lolos pre-filter dikirim ke LLM dengan struktur prompt yang ketat. Output wajib format JSON supaya bisa dipahami dan diproses oleh sistem.

Katadata.co.id meminta tanggapan kepada Kementerian Komunikasi dan Digital alias Komdigi mengenai hal tersebut dan data pengadaan barang yang dipublikasikan itu, namun belum mendapatkan respons hingga berita ini dirilis.