📘 Soal Latihan Pilihan Ganda: Big Data dalam Perencanaan Pembangunan
1.
Big Data dalam
perencanaan pembangunan didefinisikan sebagai...
A. Data statistik hasil survei nasional saja
B. Data yang bersifat kualitatif dan terbatas
C. Kumpulan data terstruktur maupun tidak terstruktur dalam jumlah besar yang
tumbuh cepat
D. Data hasil sensus BPS setiap 10 tahun sekali
✅ Jawaban: C
Penjelasan: Big Data mencakup data terstruktur (misal: data BPS) dan
tidak terstruktur (media sosial, IoT) dalam volume besar, velocity cepat, dan
variasi tinggi.
2.
Contoh data
terstruktur dalam konteks Big Data adalah...
A. Tweet di Twitter
B. Video YouTube
C. Data e-KTP dalam format .csv
D. Postingan Facebook
✅ Jawaban: C
Penjelasan: Data e-KTP dalam tabel .csv adalah data terstruktur;
sedangkan teks media sosial bersifat tidak terstruktur.
3.
Contoh data tidak
terstruktur adalah...
A. Data APBN dalam Excel
B. Dokumen teks dan video dari media sosial
C. Data kependudukan di Dukcapil
D. Statistik jumlah sekolah
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Data teks bebas, video, audio termasuk data tidak
terstruktur.
4.
Program pemerintah
yang bertujuan menyatukan sumber data nasional adalah...
A. Smart City
B. Satu Data Indonesia
C. SPBE
D. Sistem Prakerja
✅ Jawaban: B
Penjelasan: “Satu Data Indonesia” adalah kebijakan untuk memastikan data
pemerintah konsisten, interoperabel, dan terintegrasi.
5.
Tahap siklus
perencanaan pembangunan di mana Big Data paling bermanfaat untuk proyeksi
jangka panjang adalah...
A. Analisis kebijakan
B. Perencanaan
C. Penganggaran
D. Evaluasi
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Pada tahap perencanaan, Big Data membantu proyeksi kebutuhan
jangka panjang seperti pendidikan, transportasi, energi.
6.
Contoh pemanfaatan Big
Data pada analisis kebijakan adalah...
A. SPAN untuk APBN
B. Integrasi DTKS untuk bansos
C. Citra satelit pembangunan jalan tol
D. Pikobar Jawa Barat
✅ Jawaban: B
Penjelasan: DTKS mengintegrasikan data kependudukan, kesehatan, dan
perbankan untuk kebijakan perlindungan sosial adaptif.
7.
Big Data dipakai
Bappenas saat pandemi COVID-19 untuk...
A. Membuat sensus penduduk baru
B. Menganalisis mobilitas masyarakat melalui Google Mobility
C. Mengurangi jumlah APBN
D. Menutup akses data sosial media
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Bappenas menggunakan data Google Mobility, e-commerce, dan
sosial media untuk melihat dampak pandemi terhadap konsumsi & mobilitas.
8.
Sistem aplikasi
keuangan pemerintah yang berbasis digital dan memanfaatkan Big Data adalah...
A. SAKTI dan SPAN
B. Qlue
C. DTKS
D. Pikobar
✅ Jawaban: A
Penjelasan: SAKTI dan SPAN digunakan untuk manajemen dan analisis APBN
secara digital.
9.
Contoh penggunaan Big
Data pada tahap pelaksanaan program adalah...
A. Evaluasi SDGs
B. Smart City Jakarta dengan aplikasi Qlue
C. SAKTI dan SPAN
D. Satu Data Indonesia
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Smart City Jakarta mengintegrasikan data CCTV, aduan warga,
dan sosial media untuk mengelola kota.
10.
Big Data mendukung
monitoring pembangunan melalui...
A. Survei manual setiap 5 tahun
B. Dashboard interaktif dan command center
C. Laporan kertas OPD
D. Nota dinas
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Monitoring modern dilakukan dengan dashboard digital dan
command center (contoh: Jakarta Smart City).
11.
Contoh konkret
penggunaan Big Data untuk evaluasi program nasional adalah...
A. SPAN
B. Pikobar
C. Kartu Prakerja
D. SAKTI
✅ Jawaban: C
Penjelasan: Kartu Prakerja dievaluasi dengan data digital transaksi dan
survei online untuk melihat dampak peningkatan pendapatan.
12.
Big Data berbeda
dengan data konvensional karena...
A. Lebih akurat
B. Lebih lambat
C. Volume, variasi, dan kecepatan jauh lebih besar
D. Tidak memerlukan teknologi
✅ Jawaban: C
Penjelasan: Big Data dicirikan oleh 3V: Volume, Velocity,
Variety.
13.
Undang-undang yang
berkaitan dengan privasi dan perlindungan data dalam Big Data adalah...
A. UU Pemilu
B. UU Perlindungan Konsumen dan UU ITE
C. UU Perpajakan
D. UU Partai Politik
✅ Jawaban: B
Penjelasan: UU ITE, UU Perlindungan Konsumen, dan UU KIP menjadi dasar
hukum perlindungan data.
14.
Big Data memungkinkan
pemerintah membuat keputusan berbasis...
A. Intuisi pejabat
B. Data faktual (data-driven decision making)
C. Kebiasaan lama
D. Rekomendasi internasional semata
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Big Data memperkuat kebijakan berbasis data, bukan intuisi.
15.
Contoh diagnostic
analytics dalam perencanaan adalah...
A. Berapa persen serapan anggaran 2020?
B. Mengapa serapan OPD A lebih rendah dari OPD B?
C. Proyeksi pertumbuhan ekonomi 5 tahun mendatang
D. Faktor yang paling memengaruhi SDGs
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Diagnostic analytics menjawab pertanyaan
"mengapa".
16.
Contoh predictive
analytics adalah...
A. Berapa serapan anggaran 2020?
B. Mengapa OPD A rendah serapan?
C. Bagaimana dampak penurunan konsumsi terhadap pertumbuhan UKM ke depan?
D. Faktor dominan SDGs
✅ Jawaban: C
Penjelasan: Predictive analytics digunakan untuk memprediksi dampak masa
depan.
17.
Citra satelit paling
banyak dimanfaatkan pemerintah pada tahap...
A. Analisis kebijakan
B. Pelaksanaan & Monitoring infrastruktur
C. Penganggaran
D. Evaluasi bansos
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Citra satelit digunakan untuk memantau pembangunan jalan
tol, bendungan, pelabuhan, dll.
18.
Kebijakan SPBE (Sistem
Pemerintahan Berbasis Elektronik) sangat terkait dengan...
A. Manual birokrasi
B. Transformasi digital & Big Data
C. Survei rumah tangga
D. Kertas kerja manual
✅ Jawaban: B
Penjelasan: SPBE mendorong birokrasi digital dan pemanfaatan Big Data.
19.
Contoh Big Data di
sektor kesehatan adalah...
A. Statistik RISKESDAS 2018
B. Aplikasi PeduliLindungi
C. Data jumlah Puskesmas
D. Survei keluarga berencana
✅ Jawaban: B
Penjelasan: PeduliLindungi mengumpulkan data mobilitas & kesehatan
untuk kebijakan PPKM.
20.
Penerapan Big Data di
IKN Nusantara berfokus pada...
A. Mengurangi jumlah penduduk
B. Kota pintar berbasis IoT & AI
C. Membatasi pembangunan
D. Menutup akses digital
✅ Jawaban: B
Penjelasan: IKN direncanakan sebagai kota cerdas berbasis IoT, AI, dan
big data.
21.
Hambatan utama
pemanfaatan Big Data di pemerintah adalah...
A. Infrastruktur terbatas dan ego sektoral antar K/L
B. Terlalu banyak SDM ahli
C. Kelebihan anggaran
D. Data terlalu sedikit
✅ Jawaban: A
Penjelasan: Tantangan nyata adalah keterbatasan infrastruktur,
standardisasi data, dan ego sektoral.
22.
Contoh prescriptive
analytics dalam pembangunan adalah...
A. Mengapa serapan OPD A rendah
B. Faktor paling memengaruhi pertumbuhan ekonomi
C. Berapa serapan anggaran 2020
D. Proyeksi konsumsi listrik
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Prescriptive analytics memberi rekomendasi faktor dominan.
23.
Command Center di
Jakarta digunakan untuk...
A. Analisis bansos
B. Pemantauan kota real-time dengan data CCTV, aduan, media sosial
C. Evaluasi Dana Desa
D. Analisis SDGs
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Jakarta Smart City Command Center mengintegrasikan berbagai
sumber data kota.
24.
Evaluasi SDGs di
Indonesia memakai data...
A. Sensus manual saja
B. Citra satelit, survey online, data administrasi
C. Laporan OPD manual
D. Rekomendasi internasional
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Bappenas menggabungkan data satelit, survey online, dan data
administrasi untuk SDGs.
25.
Istilah 3V dalam Big
Data berarti...
A. Value, Validity, Variety
B. Volume, Velocity, Variety
C. Variable, Volume, Validity
D. Volume, Value, Verification
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Karakter utama Big Data adalah Volume, Velocity, Variety.
26.
Kebijakan transformasi
digital nasional dalam RPJMN 2020–2024 sangat bergantung pada...
A. Big Data dan SPBE
B. Manual birokrasi
C. Survei lapangan saja
D. Kebijakan lama
✅ Jawaban: A
Penjelasan: RPJMN menekankan transformasi digital dengan Big Data dan
SPBE.
27.
Contoh penggunaan Big
Data untuk transportasi di perkotaan adalah...
A. Data Google Maps & sensor lalu lintas
B. Survei kendaraan manual
C. Catatan polisi lalu lintas saja
D. Estimasi subjektif
✅ Jawaban: A
Penjelasan: Data Google Maps, Waze, dan sensor digunakan untuk
perencanaan transportasi cerdas.
28.
Dana Desa dievaluasi
menggunakan Big Data untuk...
A. Mengukur efektivitas belanja desa terhadap penurunan kemiskinan
B. Menambah jumlah kepala desa
C. Mengurangi jumlah desa
D. Menghapus sistem anggaran
✅ Jawaban: A
Penjelasan: Big Data membantu analisis dampak Dana Desa terhadap
kesejahteraan.
29.
Isu privasi dalam Big
Data menjadi penting karena...
A. Semua data tidak relevan
B. Data bisa mengandung informasi pribadi sensitif
C. Tidak ada UU yang mengatur
D. Data hanya bersifat publik
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Privasi data wajib dijaga karena banyak data berisi informasi
pribadi.
30.
Mengapa perencana
pembangunan perlu menguasai Big Data?
A. Karena lebih modern saja
B. Untuk mengambil keputusan berbasis bukti nyata (evidence-based planning)
C. Karena tuntutan internasional
D. Karena manual birokrasi sudah hilang
✅ Jawaban: B
Penjelasan: Big Data adalah kunci evidence-based planning untuk
perencanaan nasional yang efektif dan akuntabel.
📝 Soal Latihan Esai Analisis Kasus – Big Data dalam
Perencanaan
1.
Kasus: Pemerintah menyalurkan bantuan sosial (Bansos)
pada masa pandemi COVID-19. Namun, ditemukan banyak penerima ganda dan salah
sasaran.
Pertanyaan: Bagaimana Big Data dapat digunakan untuk memperbaiki akurasi
penyaluran Bansos?
✅ Jawaban:
Big Data dapat mengintegrasikan DTKS dengan e-KTP, BPJS, data pajak, dan data
perbankan. Analitik membantu mengidentifikasi penerima ganda, memperbaiki basis
data, dan memantau distribusi real-time.
Penjelasan: Integrasi multi-sumber data membuat kebijakan bansos lebih
tepat sasaran, mengurangi exclusion dan inclusion error.
2.
Kasus: RPJMN 2020–2024 menekankan pembangunan
berbasis bukti (evidence-based planning).
Pertanyaan: Jelaskan bagaimana Big Data dapat memperkuat penyusunan
RPJMN.
✅ Jawaban:
Big Data menyediakan data real-time dari Google Mobility, e-commerce, media sosial,
dan citra satelit. Ini memungkinkan perencana memproyeksi kebutuhan
infrastruktur, pendidikan, dan kesehatan dengan lebih akurat.
Penjelasan: Dengan data real-time, RPJMN menjadi lebih responsif
terhadap perubahan sosial-ekonomi.
3.
Kasus: Evaluasi program Kartu Prakerja menunjukkan
variasi dampak pada pendapatan peserta.
Pertanyaan: Bagaimana pendekatan Big Data dapat digunakan untuk evaluasi
yang lebih komprehensif?
✅ Jawaban:
Gunakan data transaksi digital (OVO, GoPay), rekam jejak pelatihan, dan survei
online untuk melihat perubahan pendapatan. Analitik prediktif menilai
faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan.
Penjelasan: Big Data memungkinkan evaluasi berbasis bukti, bukan hanya
laporan manual peserta.
4.
Kasus: Kota Bandung ingin menjadi Smart City.
Pertanyaan: Berikan contoh pemanfaatan Big Data yang dapat mendukung
pengelolaan kota Bandung.
✅ Jawaban:
Menggunakan sensor lalu lintas, CCTV, dan aplikasi aduan warga untuk mengatur
transportasi, persampahan, dan keamanan publik. Analisis sosial media membantu
mengidentifikasi isu warga secara cepat.
Penjelasan: Big Data memperkuat pelayanan publik berbasis kebutuhan
nyata masyarakat.
5.
Kasus: Dana Desa sudah dikucurkan besar-besaran,
tetapi hasilnya berbeda-beda antar wilayah.
Pertanyaan: Bagaimana Big Data dapat membantu mengevaluasi efektivitas
Dana Desa?
✅ Jawaban:
Dengan menggabungkan data keuangan desa, citra satelit infrastruktur, dan
indikator sosial-ekonomi desa. Analitik dapat mengukur hubungan antara belanja
desa dengan penurunan kemiskinan.
Penjelasan: Evaluasi berbasis data objektif membantu kebijakan Dana Desa
lebih tepat guna.
6.
Kasus: Ibu Kota Negara (IKN) Nusantara direncanakan
sebagai kota pintar (Smart City).
Pertanyaan: Bagaimana Big Data dapat berperan dalam perencanaan dan
pengelolaan IKN?
✅ Jawaban:
Big Data dari sensor IoT, satelit, dan sistem transportasi cerdas digunakan
untuk proyeksi kebutuhan energi, air, dan mobilitas penduduk. Command center
akan mengelola data real-time untuk tata kota.
Penjelasan: Big Data memastikan perencanaan IKN berbasis bukti dan
adaptif terhadap perubahan.
7.
Kasus: Selama pandemi, Pemerintah Provinsi Jawa Barat
menggunakan aplikasi Pikobar.
Pertanyaan: Analisislah bagaimana Big Data mendukung kebijakan kesehatan
melalui Pikobar.
✅ Jawaban:
Pikobar menghimpun data kasus, distribusi obat, vaksin, dan mobilitas penduduk.
Dashboard real-time memandu distribusi sumber daya kesehatan.
Penjelasan: Big Data memungkinkan pengambilan keputusan cepat, akurat,
dan transparan di sektor kesehatan.
8.
Kasus: Pemerintah ingin memantau pencapaian SDGs,
khususnya indikator lingkungan.
Pertanyaan: Bagaimana Big Data dapat digunakan untuk monitoring SDGs?
✅ Jawaban:
Dengan memanfaatkan citra satelit untuk memantau tutupan hutan, data sensor air
untuk akses air bersih, dan survei online untuk indikator sosial.
Penjelasan: Big Data membuat monitoring SDGs lebih efisien dibanding
survei manual.
9.
Kasus: Perencanaan transportasi di Jakarta
membutuhkan data akurat mengenai mobilitas penduduk.
Pertanyaan: Apa peran Big Data dalam perencanaan transportasi perkotaan?
✅ Jawaban:
Big Data dari Google Maps, Waze, e-toll, dan sensor lalu lintas digunakan untuk
analisis pola perjalanan harian. Prediksi kemacetan dapat dimodelkan untuk
kebijakan transportasi.
Penjelasan: Analitik Big Data mendukung kebijakan transportasi yang
lebih adaptif dan tepat sasaran.
10.
Kasus: Ego sektoral sering menghambat integrasi data
antar K/L di Indonesia.
Pertanyaan: Bagaimana pendekatan Big Data dan kebijakan “Satu Data
Indonesia” dapat mengatasi hambatan ini?
✅ Jawaban:
Dengan standarisasi format data, interoperabilitas sistem, dan open data yang
mewajibkan K/L berbagi data. Dashboard nasional mengintegrasikan data lintas
sektor.
Penjelasan: Satu Data Indonesia adalah payung kebijakan yang membuat Big
Data bisa dioptimalkan untuk pembangunan nasional.
No comments:
Post a Comment