Optimalisasi Perencanaan Pembangunan Daerah dengan Teknologi Deep Learning untuk Memprediksi Tren Ekonomi

Abstract

Optimalisasi perencanaan pembangunan daerah dengan pemanfaatan teknologi deep learning untuk memprediksi tren ekonomi menjadi kebutuhan strategis dalam menghadapi tantangan dinamika pembangunan yang kompleks dan data ekonomi yang besar. Penelitian ini bertujuan mengkaji peran teknologi deep learning dalam meningkatkan akurasi prediksi indikator ekonomi seperti inflasi, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), dan investasi daerah sebagai dasar pengambilan keputusan di tingkat pemerintah daerah. Melalui metode library research dengan kajian literatur jurnal terindeks Sinta, Google Scholar, dan Scopus, hasil penelitian menunjukkan bahwa model deep learning seperti Long Short-Term Memory (LSTM), ensembel learning, dan Convolutional Neural Network (CNN) dengan fusi data deret waktu memiliki performa yang unggul dibandingkan metode statistik tradisional, dengan tingkat kesalahan prediksi yang rendah dan kemampuan adaptasi yang tinggi terhadap pola data ekonomi yang beragam dan dinamis. Selain peningkatan efisiensi proses analisis data besar dan simulasi berbagai skenario kebijakan berbasis data, tantangan implementasi utama meliputi kebutuhan infrastruktur teknologi tinggi, sumber daya manusia yang ahli, dan integrasi data yang baik. Studi ini merekomendasikan pentingnya pemanfaatan cloud computing, pelatihan SDM intensif, serta penegakan kebijakan Satu Data Indonesia untuk mendukung adopsi teknologi deep learning secara efektif dalam pembangunan daerah. Kontribusi teknologi ini diharapkan dapat memperkuat proses perencanaan berbasis bukti, menghasilkan kebijakan yang tepat sasaran, serta mendukung pembangunan yang berkelanjutan dan responsif terhadap perubahan ekonomi global dan lokal.