Meningkatkan Pengawasan Dana Desa dengan Teknologi Informasi

Meningkatkan Pengawasan Dana Desa dengan Teknologi Informasi

Dalam era digital yang semakin berkembang, pengelolaan dana desa menjadi salah satu isu sentral dalam pembangunan pedesaan di Indonesia.

Sejak diluncurkannya program Dana Desa oleh pemerintah pusat, alokasi dana ini telah menjadi tulang punggung bagi pengembangan infrastruktur dan pemberdayaan ekonomi di wilayah pedesaan. Namun, sayangnya, tidak semua alokasi dana ini digunakan secara optimal dan transparan. 

Menurut penelitian yang dipublikasikan oleh Pandu Pratama Putra, M. Khairul Anam, Sarjon Defit, dan Arda Yunianta dalam jurnal INTENSIF (2024), penggunaan dana desa sering kali menjadi sasaran empuk bagi tindakan korupsi dan penyalahgunaan oleh aparatur desa.

Artikel tersebut membahas bagaimana algoritma decision tree dapat digunakan untuk mengklasifikasikan berita dan data media sosial terkait penggunaan dana desa, dengan tujuan meningkatkan akurasi dalam mengidentifikasi kasus-kasus korupsi. 

Melalui kombinasi metode ensemble seperti XGBoost dan SMOTE, penelitian ini mampu meningkatkan akurasi klasifikasi hingga 95% pada dataset Twitter yang berjumlah 3078 entri.

Fakta ini menunjukkan bahwa teknologi informasi dapat menjadi alat yang efektif dalam memperbaiki sistem pengawasan dana desa, yang selama ini masih rentan terhadap penyalahgunaan.

Dengan jumlah penduduk pedesaan yang mencapai 44,5% dari total populasi Indonesia (BPS, 2022), pengelolaan dana desa yang baik sangat penting untuk menjamin keberlanjutan pembangunan di tingkat akar rumput.

Oleh karena itu, diperlukan integrasi antara teknologi informasi dan sistem pengawasan yang kuat untuk memastikan bahwa dana desa benar-benar digunakan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat desa, bukan malah menjadi celah bagi tindakan korupsi.

***

Penggunaan teknologi informasi dalam pengelolaan dana desa, seperti yang diusulkan oleh Putra et al. (2024), menjadi solusi inovatif yang layak diperhitungkan di tengah berbagai tantangan yang dihadapi oleh pemerintah desa. 

Dalam penelitian mereka, decision tree sebagai algoritma dasar dikombinasikan dengan teknik ensemble XGBoost dan SMOTE untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi data terkait dana desa.

Hasil yang dicapai sangat mengesankan, dengan akurasi tertinggi sebesar 95% pada dataset Twitter yang terdiri dari 3078 entri.

Ini berarti bahwa hampir semua kasus korupsi yang terdeteksi oleh algoritma tersebut akurat, yang menjadi indikasi bahwa teknologi ini memiliki potensi besar dalam membantu pengawasan dana desa.

Namun, implementasi teknologi ini tentu bukan tanpa tantangan. Penggunaan SMOTE, misalnya, dalam beberapa kasus justru menurunkan akurasi, seperti yang terlihat pada dataset Twitter dengan 1200 entri, di mana akurasi turun dari 75% menjadi 54% setelah penerapan SMOTE.

Ini menunjukkan bahwa meskipun SMOTE berguna untuk mengatasi ketidakseimbangan data, penerapannya harus disesuaikan dengan karakteristik dataset yang digunakan.

Dalam hal ini, pemahaman yang mendalam tentang algoritma dan sifat data menjadi krusial bagi para pengambil keputusan di tingkat desa.

Selain itu, ada beberapa aspek yang perlu diperhatikan sebelum teknologi ini diadopsi secara luas.

Pertama, ketersediaan sumber daya manusia yang memahami teknologi informasi dan machine learning di tingkat desa masih sangat terbatas.

Kedua, infrastruktur teknologi di banyak desa, terutama yang berada di daerah terpencil, masih belum memadai untuk mendukung penerapan sistem pengawasan berbasis teknologi ini. 

Ketiga, meskipun teknologi ini menjanjikan akurasi tinggi dalam mendeteksi penyalahgunaan dana, masih diperlukan sistem pendukung lain, seperti pelatihan bagi aparatur desa dan peningkatan partisipasi masyarakat dalam pengawasan dana desa, untuk memastikan bahwa setiap penyalahgunaan yang terdeteksi dapat segera ditindaklanjuti.

Di sisi lain, pemerintah pusat dan daerah dapat memanfaatkan temuan ini sebagai dasar untuk mengembangkan sistem pengawasan dana desa yang lebih canggih.

Melalui kolaborasi dengan perguruan tinggi dan lembaga penelitian, pemerintah dapat mengembangkan algoritma yang lebih adaptif dan sesuai dengan kondisi lokal. 

Misalnya, penerapan model pengawasan yang serupa bisa diadaptasi untuk pengawasan program-program lain yang juga rentan terhadap penyalahgunaan, seperti bantuan sosial atau program pembangunan infrastruktur.

Dengan semakin berkembangnya teknologi dan semakin luasnya penggunaan internet di kalangan masyarakat pedesaan, peluang untuk mengintegrasikan teknologi informasi dalam pengelolaan dan pengawasan dana desa menjadi semakin terbuka.

Tantangan yang ada harus diatasi dengan strategi yang matang dan dukungan dari berbagai pihak, baik pemerintah, akademisi, maupun masyarakat itu sendiri.

***

Penggunaan teknologi informasi, seperti yang dijelaskan oleh Putra et al. (2024), menawarkan peluang signifikan untuk meningkatkan transparansi dan akuntabilitas dalam pengelolaan dana desa.

Dengan akurasi klasifikasi yang mencapai 95%, algoritma decision tree yang ditingkatkan dengan XGBoost dan SMOTE menunjukkan potensi besar dalam mendeteksi penyalahgunaan dana desa. Namun, keberhasilan implementasi teknologi ini sangat bergantung pada kesiapan infrastruktur dan sumber daya manusia di tingkat desa. 

Tantangan-tantangan ini perlu diatasi melalui pelatihan, peningkatan kapasitas, dan dukungan teknologi yang memadai.

Selain itu, partisipasi aktif masyarakat dalam pengawasan dana desa tetap menjadi kunci utama dalam memastikan bahwa setiap rupiah yang dialokasikan benar-benar digunakan untuk kepentingan rakyat.

Dengan kolaborasi yang kuat antara pemerintah, akademisi, dan masyarakat, dana desa dapat menjadi instrumen yang efektif untuk mendorong pembangunan yang merata dan berkelanjutan di seluruh Indonesia.

Referensi

Putra, P. P., Anam, M. K., Defit, S., & Yunianta, A. (2024). Enhancing the decision tree algorithm to improve performance across various datasets. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 8(2), 200-212. https://doi.org/10.29407/intensif.v8i2.22280