Ekonomi RI mentok di 5% karena produktivitas mandek. Artikel ini mengulas bagaimana AI di perbankan dan UMKM bisa jadi mesin baru untuk mendorong pertumbuhan hingga 8%.
AI Perbankan & Produktivitas: Kunci Tembus Pertumbuhan 8%
Rata-rata 20 tahun terakhir, ekonomi Indonesia mentok di sekitar 5%. Padahal, era Orde Baru 1971–1975, pertumbuhan pernah tembus 8,27%. Bedanya apa? Menurut ekonom senior Raden Pardede, jawabannya ada di produktivitas – bukan sekadar tambah tenaga kerja dan modal.
Di sisi lain, perbankan Indonesia sedang agresif go digital. Mobile banking, QRIS, sampai chat banking sudah jadi standar. Tapi tanpa lompatan produktivitas di sektor jasa keuangan, termasuk bank dan fintech, ekonomi kita akan terus nyaman di zona 5%.
Tulisan ini mengaitkan diagnosis Raden Pardede soal Total Factor Productivity (TFP) dengan satu peluang besar: AI dalam industri perbankan dan UMKM. Bukan teori doang, tapi bagaimana AI di perbankan bisa bantu mendorong inklusi keuangan, efisiensi, dan pada akhirnya mendukung target pertumbuhan di atas 5% menuju 8%.
Biang Kerok Ekonomi RI Mentok di 5%: Produktivitas Mandek
Masalah utamanya bukan kurang kerja keras, tapi kurang produktif.
Raden Pardede menunjukkan pola sederhana:
- 1971–1975: pertumbuhan ekonomi rata-rata 8,27%
→ TFP tinggi, produktivitas naik cepat - 1996–2000 ke atas (pasca Orde Baru):
→ TFP melemah, bahkan negatif, pertumbuhan mentok di sekitar 5%
Selama 20 tahun terakhir, komposisinya kira-kira seperti ini:
- Kontribusi tenaga kerja: 3%
- Kontribusi modal: 2%
- Kontribusi TFP: 0%
Artinya, ekonomi tumbuh karena nambah orang dan nambah modal, bukan karena tiap orang dan tiap rupiah modal jadi lebih produktif.
"Tanpa produktivitas faktor total, kita mungkin akan tetap pada angka 5%," kurang lebih begitu pandangan Raden Pardede.
Masalah tambahannya:
- Struktur ekonomi masih berat di sektor berketerampilan rendah
- Banyak tenaga kerja terjebak di manufaktur low-skill dan perdagangan ritel tradisional
- Upah sulit naik karena produktivitas tenaga kerja lambat
Kalau dibiarkan, kita akan nyaman di jebakan 5% dan middle income trap makin dekat.
Mengapa Sektor Jasa & Perbankan Jadi Medan Tempur Utama
Kalau mau mengejar pertumbuhan 7–8%, sektor jasa, termasuk perbankan, harus naik kelas. Sektor inilah yang menyentuh:
- Transaksi harian masyarakat
- Pembiayaan UMKM
- Akses ke modal bagi pelaku usaha kecil
Masalahnya, banyak proses di jasa keuangan Indonesia masih:
- Manual dan berbasis kertas
- Lambat dan penuh friksi
- Bergantung pada cabang fisik dan tatap muka
Akibatnya:
- Biaya operasional bank tinggi → bunga kredit relatif mahal
- Jangkauan ke daerah masih terbatas → inklusif di slogan, eksklusif di praktik
- UMKM sulit dapat akses modal karena proses analisis kredit tradisional makan waktu dan biaya
Sementara itu, tekanan ekonomi – termasuk pertumbuhan yang mentok, daya beli yang fluktuatif, dan kompetisi regional – memaksa bank dan UMKM untuk cari cara lebih efisien. Di sinilah AI perbankan mulai relevan, bukan sebagai gimmick teknologi, tapi sebagai instrumen produktivitas.
AI di Perbankan: Dari Tekanan Ekonomi Jadi Peluang Digital
AI di perbankan bukan cuma chatbot. Ini soal cara baru mengelola risiko, biaya, dan pengalaman nasabah.
Beberapa area kritis di mana AI bisa mengatasi hambatan pertumbuhan ekonomi yang disorot Raden Pardede:
1. Meningkatkan Inklusi Keuangan di Seluruh Indonesia
Pertumbuhan ekonomi yang berkualitas butuh lebih banyak pelaku produktif masuk ke sistem keuangan formal. Di sini, AI bisa bantu:
-
Credit scoring alternatif untuk UMKM & pekerja informal
AI bisa menilai kelayakan kredit bukan hanya dari slip gaji atau laporan keuangan formal, tapi juga dari:- Riwayat transaksi e-wallet dan m-banking
- Pola belanja bahan baku
- Pembayaran tagihan listrik/telepon
- Rating dan transaksi di platform e-commerce
-
Onboarding digital tanpa harus ke cabang
Verifikasi identitas dengan face recognition, deteksi KTP palsu, dan liveness detection bisa dilakukan via aplikasi. Biaya akuisisi nasabah turun, jangkauan naik.
Dampaknya ke ekonomi makro: semakin banyak UMKM dan individu punya akses modal dan layanan keuangan yang layak, aktivitas ekonomi produktif naik tanpa harus menambah tenaga kerja berlebihan.
2. Efisiensi Operasional Bank: Biaya Turun, Suku Bunga Bisa Lebih Kompetitif
Bank yang efisien bisa menawarkan bunga kredit yang lebih bersaing dan memperbesar penyaluran kredit produktif.
Contoh pemanfaatan AI:
-
Otomatisasi back-office
AI bisa mengambil alih pekerjaan berulang:- Rekonsiliasi transaksi
- Pemeriksaan dokumen kredit
- Monitoring kepatuhan dasar
-
Chatbot dan voicebot cerdas
Melayani pertanyaan dasar nasabah 24/7: cek saldo, blokir kartu, cek status pengajuan, tanpa harus menambah banyak staf call center. -
Deteksi fraud real-time
AI mengenali pola transaksi mencurigakan dalam hitungan detik. Kerugian bank dan nasabah turun, kepercayaan naik.
Semua ini langsung menyentuh TFP sektor jasa keuangan: output per pegawai dan per unit modal meningkat.
3. Pengelolaan Risiko yang Lebih Akurat
Pertumbuhan ekonomi berkelanjutan butuh sistem perbankan yang stabil tapi berani menyalurkan kredit. AI membantu di titik keseimbangan itu.
- Model risiko dinamis
AI bisa menganalisis data ekonomi, perilaku nasabah, hingga tren sektor UMKM secara real-time. - Early warning system
Deteksi dini nasabah yang berpotensi gagal bayar, sehingga restrukturisasi bisa dilakukan lebih cepat.
Ini membuat perbankan lebih berani mendukung sektor riil, karena risiko lebih terukur. Ketika kredit produktif mengalir ke manufaktur, pertanian modern, dan UMKM, pertumbuhan ekonomi tidak lagi hanya mengandalkan konsumsi.
Dampak Langsung ke UMKM: Dari Warung ke Ekosistem Digital Berbasis AI
Dalam seri “AI untuk UMKM Indonesia: Panduan Implementasi Praktis”, satu hal yang selalu muncul: UMKM tidak akan maju sendirian. Mereka butuh:
- Akses modal
- Akses pasar
- Akses teknologi
AI dalam perbankan bisa menjadi jembatan ketiganya.
1. Akses Modal yang Lebih Adil dan Cepat
UMKM tradisional sering tersingkir karena:
- Tidak punya laporan keuangan rapi
- Tidak punya agunan formal
- Omzet naik turun
Dengan credit scoring berbasis AI yang memanfaatkan data transaksi digital, UMKM bisa dinilai lebih objektif. Contohnya:
- Warung yang rutin beli stok via grosir digital dan menerima pembayaran QRIS
→ pola cash flow terbaca jelas oleh sistem bank - Penjual online dengan rating bagus dan repeat order tinggi
→ menunjukkan reputasi dan stabilitas bisnis
Bank bisa membuat produk:
- KUR digital berbasis AI scoring
- Fasilitas modal kerja bergulir otomatis berdasarkan pola transaksi
2. Tools AI Turun ke Level UMKM
Begitu bank dan fintech memakai AI, efeknya menetes ke bawah ke pelaku UMKM melalui fitur-fitur di aplikasi:
- Rekomendasi arus kas & budgeting otomatis di m-banking bisnis
- Prediksi kebutuhan stok berdasarkan pola transaksi historis
- Insight pelanggan (produk paling laku, jam transaksi ramai, lokasi pelanggan aktif)
Tanpa harus paham rumus rumit, pemilik UMKM bisa ambil keputusan lebih tepat waktu: kapan stok dinaikkan, kapan promo dijalankan, kapan harus menahan ekspansi.
Ini esensi produktivitas tenaga kerja: orang yang sama, waktu yang sama, tapi output dan laba naik karena keputusan lebih cerdas.
3. Edukasi Finansial Berbasis Data
AI juga bisa membantu edukasi keuangan yang lebih personal:
- Sistem mengingatkan UMKM saat rasio cicilan terhadap omzet sudah terlalu tinggi
- Memberi simulasi: kalau margin dinaikkan sekian persen, berapa dampaknya ke cash flow
- Menawarkan produk yang relevan, bukan sekadar jualan produk bank generik
Kalau jutaan UMKM naik kelas secara finansial, skala nasionalnya akan terasa di PDB dan TFP sektor jasa & perdagangan.
Apa yang Harus Dilakukan Bank & UMKM Mulai Sekarang
Untuk bank dan lembaga keuangan, beberapa langkah praktis yang realistis di 12–24 bulan ke depan:
-
Tetapkan strategi AI yang fokus ke produktivitas, bukan gaya-gayaan.
Prioritaskan area dengan dampak langsung ke biaya dan risiko:- scoring kredit UMKM
- otomatisasi proses internal
- deteksi fraud
-
Bangun tim data & AI yang dekat dengan bisnis, bukan hanya dengan IT.
Orang ekonomi dan risk harus duduk bareng dengan data scientist. -
Mulai dari pilot kecil, tapi terukur.
Misalnya: gunakan model AI untuk 10–20% segmen pengajuan kredit mikro di satu wilayah dulu, ukur dampaknya ke NPL, kecepatan proses, dan biaya. -
Pastikan tata kelola dan etika data.
Kepercayaan publik dan regulator tidak bisa dikorbankan. Transparansi dan keamanan data adalah modal utama.
Untuk UMKM, walaupun tidak membangun AI sendiri, ada beberapa langkah realistis:
-
Pindah ke transaksi digital sebisa mungkin
Pakai QRIS, marketplace, e-wallet, dan m-banking bisnis. Data inilah yang akan membantu Anda lebih mudah di-approve kredit. -
Gunakan fitur analitik yang sudah ada di aplikasi bank atau POS.
Banyak aplikasi kasir digital dan m-banking sudah menampilkan insight sederhana: omzet harian, produk terlaris, jam ramai. -
Rapikan data bisnis dasar.
Catat stok, omzet, dan biaya secara konsisten (walau pakai Excel atau aplikasi sederhana). Ini bikin Anda siap memanfaatkan produk AI perbankan saat ditawarkan.
Kalau bank bergerak di level sistem dan UMKM bergerak di level praktik harian, efek gabungannya akan terasa di produktivitas ekonomi nasional.
Dari Jebakan 5% ke Ambisi 8%: Peran AI di Jantung Sistem Keuangan
Raden Pardede sudah menegaskan: tanpa kenaikan produktivitas faktor total, target pertumbuhan 8% hanya jadi slogan. Menambah tenaga kerja dan modal saja tidak cukup.
Sektor jasa – terutama perbankan dan keuangan digital – punya posisi strategis untuk mengubah itu. AI bisa:
- Menurunkan biaya operasional dan risiko perbankan
- Memperluas inklusi keuangan dengan credit scoring yang lebih adil
- Memberi UMKM alat data dan insight yang sebelumnya hanya dimiliki perusahaan besar
Kalau Anda pelaku bank, fintech, atau pengambil kebijakan, pertanyaannya bukan lagi “perlu AI atau tidak?”, tapi “bagian mana yang paling cepat bisa dinaikkan produktivitasnya dengan AI?”
Dan kalau Anda pelaku UMKM, langkah sederhana seperti menggencarkan transaksi digital dan memanfaatkan fitur analitik dasar sudah cukup untuk ikut arus besar transformasi ini.
Pertumbuhan ekonomi Indonesia di atas 5% bukan hanya urusan APBN dan proyek infrastruktur. Itu sangat bergantung pada seberapa cepat kita menjadikan AI di perbankan dan UMKM sebagai mesin produktivitas baru.