AI for BUMDes: Pendampingan Penyusunan Strategi Bisnis  Berbasis Data di Desa Widuri

Ari; Hendra; Burhan

doi:10.63200/jependimas.v3i3.79

Authors

Ari Susanto Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Mahardhika Surabaya, Indonesia
Hendra Dwi Prasetyo Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Mahardhika Surabaya, Indonesia
Burhan Stafrezar Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Mahardhika Surabaya, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.63200/jependimas.v3i3.79

Keywords:

Artificial Intelligence, BUMDes, strategi bisnis, data, pendampingan, transformasi digital

Abstract

Transformasi digital membuka peluang bagi Badan Usaha Milik Desa (BUMDes) untuk mengelola potensi ekonomi desa secara lebih terukur, adaptif, dan akuntabel. Namun, pemanfaatan data pada BUMDes sering menghadapi kendala berupa pencatatan yang tersebar, kualitas data yang belum seragam, keterbatasan kemampuan analisis, serta keputusan bisnis yang masih dominan berbasis intuisi. Artikel ini bertujuan mendeskripsikan proses pendampingan penyusunan strategi bisnis berbasis data dengan dukungan Artificial Intelligence (AI) pada BUMDes di Desa Widuri. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan desain pendampingan partisipatif. Informan meliputi pengelola BUMDes, pemerintah desa, pengawas, pengelola unit usaha, dan perwakilan masyarakat atau mitra usaha yang dipilih secara purposif. Data dikumpulkan melalui wawancara semi-terstruktur, observasi proses bisnis, diskusi kelompok terarah, dan telaah dokumen usaha. Analisis dilakukan melalui kondensasi data, penyajian data, penarikan kesimpulan, triangulasi sumber, dan konfirmasi peserta. Hasil pendampingan diarahkan pada lima luaran utama, yaitu peta aset data, prioritas masalah bisnis, matriks kasus penggunaan AI, rancangan strategi bisnis berbasis bukti, dan peta jalan implementasi. Kerangka yang dihasilkan menempatkan AI sebagai alat bantu untuk merangkum data, mengenali pola, menyusun skenario, dan menguji alternatif, sementara keputusan akhir tetap berada pada pengelola BUMDes. Pendampingan juga menekankan perlindungan data, validasi keluaran AI, dokumentasi asumsi, dan evaluasi indikator kinerja. Implementasi strategi berbasis data berpotensi meningkatkan ketepatan perencanaan, efisiensi operasional, kualitas layanan, serta akuntabilitas BUMDes, apabila disertai tata kelola data, peningkatan kapasitas SDM, dan pendampingan berkelanjutan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. (2013). Digital business strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 37(2), 471–482. https://doi.org/10.25300/MISQ/2013/37:2.3

Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.

Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on analytics: The new science of winning. Harvard Business School Press.

Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi Republik Indonesia. (2021). Peraturan Menteri Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi Nomor 3 Tahun 2021 tentang pendaftaran, pendataan dan pemeringkatan, pembinaan dan pengembangan, dan pengadaan barang dan/atau jasa Badan Usaha Milik Desa/Badan Usaha Milik Desa Bersama.

Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2014). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (3rd ed.). SAGE Publications.

National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

OECD. (2019). Data analytics in SMEs: Trends and policies. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/1de6c6a7-en

OECD. (2021). The digital transformation of SMEs. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/bdb9256a-en

OECD. (2025). AI adoption by small and medium-sized enterprises. OECD Publishing.

Pemerintah Republik Indonesia. (2021). Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 11 Tahun 2021 tentang Badan Usaha Milik Desa.

Pemerintah Republik Indonesia. (2022). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi.

Pemerintah Republik Indonesia. (2024). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 3 Tahun 2024 tentang Perubahan Kedua atas Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa.

Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data science for business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O’Reilly Media.

Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: The nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic Management Journal, 28(13), 1319–1350. https://doi.org/10.1002/smj.640

Copyrights

Copyright for this article is retained by the author(s), with first publication rights granted to the journal.

This is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).