Internet sudah menyelamatkan nyawa di daerah 3T. Berikut pelajarannya untuk AI kesehatan dan perbankan digital agar benar‑benar inklusif bagi seluruh Indonesia.
Dari Ruang Bersalin di Raijua ke Layar Ponsel Kita
Di sebuah kampung di Sabu Raijua, NTT, angka kematian ibu melahirkan yang dulu terasa “biasa saja” pelan‑pelan menghilang. Bukan karena tiba‑tiba semua jadi dokter, tapi karena satu hal sederhana: ada sinyal, ada WhatsApp, ada ambulans yang bisa ditelepon kapan saja.
Itu inti cerita Nelcy Nawakele dari Ballu. Dulu, banyak ibu melahirkan di rumah sampai pendarahan karena jarak jauh dan tak ada sarana komunikasi. Sekarang, cukup angkat ponsel, kirim pesan, ambulans datang. Teknologi jadi penyelamat nyawa yang sangat konkret, bukan sekadar jargon konferensi.
Ini menarik buat dua alasan. Pertama, ini bukti nyata bagaimana internet dan digitalisasi kesehatan mengubah hidup di daerah 3T (Terdepan, Terluar, Tertinggal). Kedua, pola yang sama bisa dan seharusnya terjadi di sektor lain—terutama perbankan dan layanan keuangan digital yang lagi gencar mengadopsi AI.
Artikel ini mengurai:
- Bagaimana internet mengubah layanan kesehatan di 3T
- Peran aplikasi, data, dan rekam medis elektronik
- Apa pelajaran pentingnya untuk digital banking dan AI perbankan di Indonesia
- Langkah konkret yang bisa diambil pelaku industri hari ini
Internet sebagai “Jalan Raya” Baru Layanan Kesehatan
Kuncinya sederhana: tanpa konektivitas, semua aplikasi pintar hanya jadi ikon di layar. Di Sabu Raijua, Kementerian Komunikasi dan Informatika melalui BAKTI membangun beberapa BTS dan titik akses internet di puskesmas, pustu, poskesdes, hingga rumah sakit pratama.
Dampaknya langsung terasa:
- Warga bisa menghubungi ambulans lewat telepon atau WhatsApp 24 jam
- Koordinasi antar tenaga kesehatan jadi lebih cepat lewat grup diskusi online
- Kampanye kesehatan bisa disebar lewat media sosial
Internet di 3T bukan lagi “luks”, tapi infrastruktur dasar, setara jalan dan listrik.
Di sektor keuangan, logikanya sama. Kalau di kesehatan internet menyelamatkan nyawa, di perbankan, konektivitas yang sama bisa menyelamatkan dompet dan membuka akses layanan keuangan bagi jutaan orang yang belum tersentuh bank.
Dari Akses Kesehatan ke Akses Keuangan
Pelajarannya jelas:
- Begitu sinyal masuk, perilaku warga ikut berubah. Dari panggil dukun ke panggil ambulans. Nanti dari simpan uang di bawah kasur ke buka rekening digital.
- Layanan publik yang tadinya mustahil dihadirkan di daerah terpencil tiba‑tiba jadi mungkin.
Ini yang sering luput: inklusi digital adalah prasyarat inklusi kesehatan dan inklusi keuangan. Tanpa jalan raya data ini, AI secanggih apa pun tidak akan punya dampak riil di lapangan.
ASIK, RME, dan Bukti Nyata Efisiensi Digital di Puskesmas
Begitu internet tersedia, tahap berikutnya adalah digitalisasi proses. Di kesehatan, ini dimotori aplikasi seperti ASIK (Aplikasi Sehat Indonesiaku) dan Rekam Medis Elektronik (RME).
Apa yang Berubah di Lapangan?
Seorang perawat di UPTD Puskesmas Seba, Ningsih, merasakan langsung bedanya:
- Pendaftaran pasien, skrining, dan diagnosa: dari 15–30 menit turun jadi 5–10 menit
- Data pasien tersimpan rapi secara elektronik dan bisa diakses kapan saja
- Riwayat penyakit tidak lagi hilang di tumpukan map kertas
Buat tenaga kesehatan, ini bukan sekadar “pakai aplikasi baru”, tapi:
- Berkurangnya antrian dan beban administratif
- Lebih banyak waktu untuk fokus ke pasien
- Data yang rapi untuk analisis penyakit dan perencanaan program
Di Balik Layar: Data yang Mulai “Berbicara”
Dengan ASIK dan RME yang terhubung internet:
- Dinas kesehatan bisa memantau tren penyakit (misalnya kenaikan kasus scabies) secara cepat
- Keputusan intervensi bisa diambil berbasis data, bukan sekadar rasa
- Kampanye kesehatan bisa ditargetkan lebih tepat
Kalau ditarik ke konteks seri “AI untuk Industri Kesehatan Indonesia: Layanan Medis Cerdas”, fondasi AI di kesehatan ada di sini:
- Data klinis yang digital dan terstruktur
- Akses real-time dari faskes di mana pun, termasuk 3T
Tanpa dua hal ini, algoritma AI cuma akan pintar di atas kertas.
Pelajaran Langsung untuk Perbankan Digital & AI di Indonesia
Hal yang saya lihat sering terjadi: sektor perbankan membangun aplikasi canggih, chatbot AI, scoring kredit pintar, tapi lupa belajar dari sektor yang sudah duluan berhadapan dengan “taruhan nyawa”: kesehatan.
Ada beberapa pelajaran konkret:
1. Mulai dari Masalah Paling Mendesak, Bukan dari Fitur Tercanggih
Di Sabu Raijua, masalah utamanya bukan “AI diagnosa penyakit langka”, tapi bagaimana ibu hamil bisa cepat sampai ke faskes. Solusinya: sinyal, ambulans on call, koordinasi cepat.
Di perbankan, masalah di 3T sering kali juga sederhana:
- Warga tidak punya rekening bank
- Jarak ke kantor cabang jauh dan ongkosnya mahal
- Banyak yang takut atau bingung dengan proses administrasi
AI yang relevan di tahap awal bukan yang rumit, tapi:
- Chatbot berbahasa daerah untuk tanya jawab seputar tabungan dan pinjaman
- Sistem onboarding yang memandu nasabah lewat video atau suara, bukan hanya teks
- Deteksi dokumen otomatis (KTP, kartu keluarga) via kamera ponsel untuk buka rekening tanpa datang ke cabang
2. RME vs Rekam Transaksi: Data Terstruktur adalah Nyawa AI
Di kesehatan, RME menyimpan:
- Riwayat penyakit
- Obat yang pernah dikonsumsi
- Hasil lab, vaksinasi, dan sebagainya
Di perbankan, “rekam medis” nasabah adalah rekam transaksi dan perilaku keuangan:
- Pola pemasukan dan pengeluaran
- Riwayat pembayaran cicilan
- Pola transaksi musiman (misalnya petani, nelayan)
Begitu data ini rapi dan terhubung:
- AI bisa menyusun profil risiko nasabah dengan lebih adil, bahkan untuk yang tanpa slip gaji
- Bank dapat menawarkan produk lebih personal (misalnya kredit musiman untuk petani yang disesuaikan panen)
- Sistem deteksi fraud bisa mengenali transaksi mencurigakan lebih cepat
Tanpa kedisiplinan data seperti ini, AI perbankan akan sulit memberi nilai tambah nyata.
3. Telemedicine vs Layanan Perbankan Jarak Jauh
Telemedicine membuktikan satu hal: konsultasi tidak harus tatap muka, asalkan:
- Data pasien lengkap
- Kanal komunikasi stabil
- Ada protokol yang jelas
Perbankan bisa menyalin pola yang sama:
- “Telebanking” via video call untuk edukasi dan konsultasi keuangan
- Petugas bank yang menangani beberapa desa cukup dari satu kantor kecil, didukung aplikasi dan AI
- Chatbot AI yang menjawab pertanyaan dasar, lalu mengalihkan ke petugas manusia saat kasus lebih rumit
Kuncinya tetap sama: proses harus sesederhana mungkin untuk nasabah, dan AI jangan menggantikan manusia secara membabi buta, tapi mengurangi pekerjaan rutin mereka.
4. Dari Deteksi Penyakit ke Deteksi Risiko Keuangan
Di dinas kesehatan, data digital dipakai untuk:
- Mendeteksi lonjakan kasus tertentu
- Menentukan intervensi lebih cepat
Di perbankan, pola serupa bisa dipakai untuk:
- Mendeteksi risiko gagal bayar lebih awal
- Mencium indikasi fraud atau transaksi mencurigakan secara real-time
- Memantau dampak bencana alam ke portofolio kredit di daerah tertentu
Di sini AI benar‑benar punya peran strategis. Tetapi syaratnya lagi‑lagi sama: konektivitas di 3T dan digitalisasi yang serius.
Inklusi Digital = Inklusi Kesehatan + Inklusi Keuangan
Ada satu benang merah yang tidak bisa diputus: siapa yang tertinggal secara digital, akan tertinggal di kesehatan dan keuangan sekaligus.
Kisah Sabu Raijua menunjukkan bahwa ketika internet hadir:
- Ambulans bisa dipanggil lewat WhatsApp
- Data kesehatan tersimpan rapi di ASIK dan RME
- Pemerintah bisa membaca pola penyakit dan bergerak cepat
Bayangkan kalau ini dipadukan dengan layanan keuangan digital yang matang:
- Ibu hamil bukan hanya bisa mendapat layanan kesehatan lebih cepat, tapi juga akses tabungan ibu dan anak, asuransi mikro, atau cicilan alat kesehatan dasar
- Tenaga kesehatan di puskesmas bisa dibayar tepat waktu lewat sistem perbankan digital
- Program bantuan sosial dan subsidi kesehatan tersalurkan langsung ke rekening warga, mengurangi kebocoran
Di titik ini, AI dan digital banking bukan cuma soal efisiensi bank, tapi juga alat kebijakan publik untuk mengurangi ketimpangan.
Langkah Praktis untuk Industri Perbankan & Fintech
Supaya tidak berhenti di tataran wacana, berikut beberapa langkah yang menurut saya realistis untuk diambil pelaku bank dan fintech Indonesia, terutama yang serius dengan inklusi di 3T:
1. Desain Layanan dengan Mindset “Desa Dulu, Kota Belakangan”
Kebanyakan produk digital didesain dari kacamata orang kota. Hasilnya:
- Aplikasinya berat
- Butuh kuota besar
- Banyak teks kecil dan menu rumit
Padahal di 3T:
- Ponsel murah, memori terbatas
- Sinyal sering naik turun
- Literasi digital dan keuangan belum merata
Solusinya:
- Aplikasi ringan, bisa dipakai dalam mode low bandwidth
- Navigasi berbasis ikon dan suara, bukan teks panjang
- Integrasi dengan agen laku pandai yang sudah dipercaya warga
2. Bangun Chatbot AI yang Benar‑Benar “Ngerti Orang Indonesia”
Chatbot untuk 3T tidak cukup hanya berbahasa Indonesia baku. Idealnya:
- Paham dialek lokal atau minimal gaya bahasa sehari‑hari
- Bisa menjelaskan konsep keuangan dengan analogi dekat kehidupan desa (hasil panen, ternak, arisan)
- Tersedia dalam format suara, bukan cuma teks
Ini sejalan dengan tren di kesehatan: asisten virtual yang membantu tenaga kesehatan dengan bahasa yang mereka pakai sehari‑hari.
3. Gandeng Pemda dan Lembaga Kesehatan sebagai Mitra Ekosistem
Sektor kesehatan dan perbankan tidak berjalan di ruang hampa. Di Sabu Raijua, kunci keberhasilan adalah kolaborasi:
- Kominfo/BAKTI sediakan infrastruktur
- Dinas kesehatan pakai aplikasi seperti ASIK dan RME
Bank dan fintech bisa masuk sebagai layer layanan keuangan:
- Rekening khusus untuk insentif kader posyandu dan tenaga kesehatan
- Skema kredit mikro untuk usaha terkait kesehatan (warung obat, transportasi lokal, dll.)
- Edukasi literasi keuangan yang digabung dengan kegiatan posyandu atau kampanye kesehatan
4. Prioritaskan Keamanan Data Sejak Hari Pertama
Kalau di kesehatan kita sangat menjaga kerahasiaan rekam medis, di perbankan kerahasiaan finansial jauh lebih sensitif lagi. Terutama saat memadukan AI dan data besar.
Beberapa prinsip dasar yang tidak bisa ditawar:
- Minimalisasi data: ambil yang perlu saja
- Enkripsi end‑to‑end untuk data sensitif
- Penjelasan yang jujur dan sederhana ke nasabah: data mereka dipakai untuk apa dan bagaimana dilindungi
Kepercayaan bisa hilang hanya karena satu kasus kebocoran data, dan itu akan memukul balik agenda inklusi keuangan.
Menatap ke Depan: Dari Penyelamat Nyawa ke Penjaga Masa Depan
Cerita dari Ballu, Seba, dan Sabu Raijua menunjukkan bahwa teknologi baru terasa “ajaib” ketika menyentuh masalah paling manusiawi: rasa takut kehilangan nyawa orang yang kita sayang, dan ketidakpastian soal masa depan.
Di seri “AI untuk Industri Kesehatan Indonesia: Layanan Medis Cerdas”, fokus kita memang sistem cerdas di rumah sakit dan puskesmas. Tapi garis besarnya sama untuk sektor keuangan: AI dan digitalisasi tidak boleh hanya berhenti di kota besar dan kantor pusat bank.
Ini momen yang pas, menjelang pergantian tahun 2025 ke 2026, untuk bertanya:
Kalau internet sudah bisa menyelamatkan ibu dan anak di 3T, kapan teknologi yang sama akan benar‑benar melindungi masa depan finansial mereka?
Bagi Anda yang bekerja di perbankan, fintech, regulator, atau penyedia teknologi, jawabannya tidak harus rumit. Mulai saja dari hal yang sama seperti di Sabu Raijua:
- Pastikan konektivitas,
- Digitalisasikan proses dasar,
- Bangun AI yang peka pada konteks lokal,
- Dan ukur keberhasilan bukan hanya dari laba, tapi dari berapa banyak orang yang tadinya terpinggirkan, kini ikut terlayani.
Karena pada akhirnya, teknologi yang layak kita banggakan adalah teknologi yang membuat jarak makin pendek, harapan makin dekat, dan hidup—baik kesehatan maupun finansial—lebih terlindungi.