Adopsi Kecerdasan Buatan untuk Peramalan Sumber Daya Manusia pada Data Laporan Pemerintah di SatLinMas di bawah Satpol PP, Indonesia

Abstrak

Studi ini menyelidiki bagaimana Kecerdasan Buatan Generatif (GenAI) dapat digunakan sebagai inovasi metodologis untuk mengekstraksi dan menganalisis informasi sumber daya manusia dari laporan administratif Satlinmas dan Satpol PP yang terfragmentasi di seluruh wilayah Indonesia. Menggunakan proses berbasis AI tiga fase—terdiri dari ekstraksi teks otomatis, pengelompokan kompetensi, dan perkiraan tenaga kerja berbasis skenario—penelitian ini mengungkap tantangan modal manusia struktural, termasuk distribusi tenaga kerja yang tidak merata, personel berbasis sukarelawan yang menua, akses pelatihan yang terbatas, dan tidak adanya dokumentasi kompetensi yang terstandarisasi. Pemetaan kompetensi mengidentifikasi tiga kelompok kemampuan dominan: patroli operasional dan keamanan acara, kapasitas tanggap bencana, dan mediasi masyarakat. Pengujian skenario eksperimental menunjukkan bahwa bahkan indikator kualitatif yang berasal dari teks dapat mendukung proyeksi tenaga kerja yang berarah, menunjukkan bahwa wilayah dengan intensitas operasional tinggi paling diuntungkan dari pelatihan yang diperluas dan pelaporan digital, sementara unit pedesaan yang menua membutuhkan strategi rekrutmen yang ditargetkan. Selain menghasilkan wawasan ini, penelitian ini berkontribusi pada wacana yang lebih luas tentang adopsi AI dengan mengilustrasikan bagaimana GenAI dapat berfungsi sebagai alat diagnostik dan mesin analitik di lingkungan sektor publik dengan data terbatas. Meskipun temuan tetap dibatasi oleh format pelaporan yang tidak konsisten dan tidak adanya kumpulan data SDM formal, penelitian ini menyediakan kerangka kerja yang dapat direplikasi bagi para sarjana di masa depan yang ingin mengintegrasikan AI ke dalam perencanaan sumber daya manusia dan pembangunan kapasitas kelembagaan dalam lembaga perlindungan dan tata kelola.