“Pemanfaatan Power BI untuk Optimalkan Analisis TKDN: Inovasi Tim Peneliti Polindra Mendukung Proyek Strategis Nasional”

Indramayu – Dalam upaya mendukung optimalisasi Tingkat Komponen Dalam Negeri (TKDN) untuk proyek strategis nasional yang dibiayai oleh negara, tim peneliti dari Politeknik Negeri Indramayu (Polindra) yang dipimpin oleh Moh. Ali Fikri bersama anggota tim, Dita Rizki Amalia dan Darsih, menciptakan inovasi melalui penelitian berjudul Time Series Forecasting TKDN Kemenperin Menggunakan Power Business Intelligence. Penelitian ini menawarkan solusi teknologi untuk menganalisis data TKDN secara cepat, tepat, dan mudah dipahami, sekaligus membantu pemerintah mencapai target TKDN tahun 2023.

TKDN dan Tantangan Pemenuhan Target

TKDN merupakan kebijakan pemerintah yang bertujuan meningkatkan penggunaan produk dalam negeri dalam berbagai proyek strategis. Pemerintah menetapkan bahwa produk dalam negeri yang digunakan harus memiliki nilai TKDN minimal 25%. Selain itu, Kepala Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah (LKPP) telah menetapkan target ambisius sebesar 90% untuk pengadaan barang/jasa pemerintah dari produk dalam negeri (PDN) pada tahun 2023.

Namun, Ketua Tim Peneliti, Moh. Ali Fikri, mengungkapkan bahwa pemenuhan target tersebut masih menghadapi tantangan besar. “Salah satu kendala utama adalah jumlah produk yang memiliki sertifikat TKDN tidak sebanding dengan kebutuhan instansi pemerintah. Banyak produk yang belum memiliki sertifikasi, sehingga menghambat pemanfaatannya,” ujar Fikri.

Menurut data Kementerian Perindustrian, selama periode 2019-2022, terdapat 33.554 produk yang telah bersertifikat TKDN, dengan rata-rata kandungan lokal mencapai 49,15% dan tingkat kandungan tertinggi mencapai 99,99%. Meskipun setiap harinya diterbitkan sekitar 43 sertifikat TKDN, jumlah ini masih belum mencukupi kebutuhan proyek strategis nasional.

Peran Teknologi dalam Menganalisis TKDN

Untuk menghadapi tantangan ini, tim peneliti Polindra menggunakan Power Business Intelligence (Power BI) sebagai alat utama dalam menganalisis data TKDN. Power BI mampu memvisualisasikan data kompleks menjadi informasi yang mudah dipahami, membantu pengambil keputusan untuk memantau tren, mengidentifikasi hambatan, dan memproyeksikan kebutuhan di masa depan.

Dita Rizki Amalia, salah satu anggota peneliti, menjelaskan lebih lanjut tentang proses analisis ini. “Kami mengolah data yang diperoleh dari situs resmi TKDN Kementerian Perindustrian dengan format Microsoft Excel. Indikator yang kami amati mencakup tren sertifikat TKDN per tahun dan bulan, kategori barang, demografi regional di Indonesia, hingga prediksi jumlah sertifikat dalam 5 tahun ke depan,” ungkapnya.

Hasil analisis menunjukkan bahwa hanya 34,6% produk yang telah bersertifikat TKDN, sementara 65,94% lainnya belum bersertifikasi. Ketidakseimbangan ini menyoroti perlunya percepatan dalam proses sertifikasi dan peningkatan kapasitas produksi produk dalam negeri.

Manfaat Prediksi dengan Time Series

Melalui pendekatan time series forecasting, tim peneliti Polindra berhasil memproyeksikan tren sertifikasi TKDN hingga lima tahun ke depan. Darsih, anggota tim lainnya, menegaskan pentingnya hasil prediksi ini. “Dengan prediksi berbasis data, pemerintah dapat merencanakan strategi yang lebih efektif untuk memenuhi kebutuhan proyek strategis sekaligus mendukung industri dalam negeri,” jelasnya.

Harapan dan Pengembangan Ke Depan

Penelitian ini tidak hanya membantu pemerintah dalam mencapai target TKDN, tetapi juga menjadi solusi strategis untuk mendorong pertumbuhan industri lokal. “Kami berharap hasil penelitian ini dapat diterapkan secara luas, baik di tingkat kementerian maupun pemerintah daerah. Selain itu, kami berencana untuk mengembangkan fitur analitik yang lebih canggih, seperti integrasi data real-time dan pengembangan model prediksi berbasis kecerdasan buatan,” ujar Moh. Ali Fikri.

Dengan dukungan teknologi seperti Power BI, penelitian ini menjadi bukti konkret kontribusi Polindra dalam mendukung keberlanjutan pembangunan nasional. Inovasi ini diharapkan tidak hanya membantu pemerintah memenuhi target TKDN, tetapi juga menjadi langkah maju dalam memajukan produk dalam negeri Indonesia di pasar global.