Pengelolaan Website Datago Kota Magelang

Tuesday 2nd of September 2025 12:00:00 AM

Oleh: Tiara Septiari (Bappeda Kabupaten Bangka)


Data merupakan infrastruktur ekonomi modern. Kota yang mampu mengelola data akan lebih unggul dalam perumusan kebijakan publik. Peran data tidak boleh berhenti pada pencatatan statistik, tetapi menjadi instrumen strategis peningkatan literasi serta daya saing ekonomi. DataGo (https://datago.magelangkota.go.id/) adalah single source of truth statistik Kota Magelang. Website ini merangkum indikator kinerja, Daerah Dalam Angka (DDA), hingga open data tematik. Pengguna dapat menelusuri deret waktu 2021–2024 untuk indikator sektoral secara lengkap. Data ini jadi pijakan transparansi anggaran sekaligus arah perencanaan pembangunan. 


Kebijakan nasional melalui Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia (SDI) menegaskan tata kelola data pemerintah harus berbasis pada prinsip standar data, metadata, interoperabilitas, dan kode referensi. Prinsip ini menuntut pemerintah Kota Magelang untuk memastikan data tersebut akurat, mutakhir, terpadu, dan dapat dipertanggungjawabkan. Tidak kalah pentingnya, data harus mudah diakses publik dan dapat dibagipakaikan antar-instansi sebagai evidence-based policy making. 

 


Gambar 1. Prinsip-Prinsip Open Data Sumber: Assarkhaniki et al., (2021)


DataGo merupakan implementasi SDI yang mengintegrasikan beragam data sektoral dalam satu pintu sesuai prinsip open data dalam Gambar 1. Struktur, skema, dan komposisi semantik harus konsisten sehingga keterbacaan data terjamin. Format data berbentuk terbuka agar bisa dibaca lintas platform serta diunduh tanpa mengurangi kualitas. DataGo dituntut menghadirkan aksesibilitas penyandang disabilitas melalui tipografi dan navigasi sederhana. Pengelola website harus merancang desain yang nyaman, menguji aksesibilitas secara berkala, serta menjaga keamanan informasi demi melindungi data publik.

 

Arsitektur Fungsional

DataGo harus menjalankan lima arsitektur fungsional agar data mentah dapat diolah menjadi wawasan yang bernilai.

Akuisisi & integrasi data

DataGo menghimpun open data sektoral melalui sistem tagging OPD dan variabel yang jelas sehingga setiap data mudah ditelusuri ke sumbernya. Pipa ETL (Extract–Transform–Load) terotomasi menjamin ekstraksi data dari source system OPD berlangsung konsisten. Proses ini dilanjutkan dengan validasi skema dan pengecekan angka guna menjaga akurasi. Harmonisasi kode wilayah memungkinkan integrasi lintas OPD tanpa konflik. Sementara pseudonymization menjaga kerahasiaan atribut sensitif. SOP lintas OPD yang eksplisit harus menetapkan format, frekuensi, dan penanggung jawab secara jelas. Standar bersama ini memastikan integrasi data berjalan rapi sekaligus memangkas tumpang tindih data antarinstansi.


Metadata dan Data Catalog

Metadata membuat data lebih mudah dipahami oleh publik. Katalog menampilkan definisi operasional agar tidak salah interpretasi. Metodologi dan frekuensi rilis dicantumkan untuk menjamin transparansi proses. Catatan kualitas (QA notes) menambah nilai kepercayaan pada data. DataGo telah memiliki daftar variabel dan metadata setiap OPD. Praktik berikutnya menggunakan schema-on-read terstandar. CKAN (Comprehensive Knowledge Archive Network) menjadi rujukan open data portal dalam mempublikasikan data dan mencari lintas dataset.


API dan Developer Experience

API (Application Programming Interface) menjadi jembatan dalam memperluas pemanfaatan data. DataGo telah menyediakan dokumentasi API dengan parameter, filter, dan payload. Langkah ini  menyediakan fasilitas unduhan CSV, XLSX, JSON sehingga pemanfaatan data lebih luas. Integrasi aplikasi menjadi sederhana lewat ketersediaan API yang terstandar. Kunci API bertingkat harus disiapkan untuk memperluas ekosistem. Rate limit diterapkan dalam menjaga stabilitas layanan.
Dasbor pemakaian API akan membantu pengembang memantau penggunaan. Portal data.gov.sg telah berhasil menerapkan model ini. Developer guide yang lengkap membuat komunitas aktif berinovasi.


Validasi Kualitas dan Notifikasi

Validasi kualitas jadi penopang  kepercayaan publik pada data. DataGo telah mempublikasikan log notifikasi validasi variabel. Sebagai contoh adalah deteksi inkonsistensi baris pada indikator KDRT. Praktik ini jarang ditemukan di portal daerah. Rule engine membantu mendeteksi anomali data secara cepat. Uji monotonis menjadi cara efektif untuk menemukan pola yang tidak logis. Deteksi outlier menjaga agar data ekstrem tidak menyesatkan analisis. Cross-field check memberi jaminan bahwa antarvariabel tetap konsisten. Flag publik pada halaman dataset membuat transparansi.


Analitik & Visualisasi

Analitik dan visualisasi adalah pintu masyarakat memahami data. Halaman Indikator Kinerja sudah menyediakan grafik deret waktu yang sederhana. Selanjutnya, notebook analitik ringan berbasis Python atau R. Notebook bisa dijalankan di browser. Explainer-nya dikemas dalam cerita yang mudah dipahami. Dinamika kemiskinan dapat dijelaskan melalui grafik interaktif. Perkembangan UMKM setiap kelurahan divisualkan lewat peta tematik.

 

Pengukuran Kualitas Portal Data

Pengukuran kualitas portal data merupakan instrumen dalam menilai efektivitas implementasi Open Government Data (OGD). Assessment yang sistematis mampu memberikan informasi kredibel mengenai kekuatan sekaligus kelemahan suatu negara atau wilayah dalam mengelola keterbukaan data (Zuiderwijk et al., 2021). Kualitas open data menjadi refleksi kualitas tata kelola pemerintahan itu sendiri. Keberhasilan penyelenggaraan OGD ditentukan oleh ketersediaan data, mutu infrastruktur portal web, kualitas layanan, intensitas sosialisasi, serta tingkat kolaborasi dalam pemanfaatan data (Islami, 2021). Dengan demikian, assessment merupakan alat evaluasi untuk mendorong peningkatan kualitas portal data dari waktu ke waktu (Zuiderwijk et al., 2021).


Implementasi SDI sebagai tonggak terwujudnya ekosistem OGD. Berbagai instansi pusat maupun daerah telah meluncurkan portal satu data sebagai wadah publikasi data terbuka (Indrajit, 2018). Data Bappenas (2022) mencatat bahwa sebanyak 58 persen atau 48 dari 83 portal instansi pemerintah telah terhubung dengan portal SDI. Di level provinsi, 26 dari 38 provinsi memiliki portal SDI, sementara di level kabupaten/kota jumlahnya mencapai 95 dari 514. Akan tetapi, kualitas portal antarwilayah masih beragam, karena masing-masing daerah mengembangkan portal dengan standar dan fitur berbeda.


Evaluasi keterbukaan data di tingkat global berfokus pada portal nasional melalui indeks seperti Open Data Barometer (ODB), Open Data Inventory (ODIN), The Global Open Data Index (GODI), maupun E-Government Development Index (EGDI). Namun, pendekatan tersebut kurang mencerminkan kondisi riil di level provinsi maupun kabupaten/kota. Oleh karena itu, diperlukan mekanisme evaluasi OGD yang lebih terperinci pada level provinsi dan kabupaten/kota agar variasi kualitas antarportal daerah dapat terukur dan terpetakan. Selain itu, tidak semua benchmark internasional mengikutsertakan Indonesia dalam proses assessment. Ini memperkuat urgensi penilaian mandiri melalui indikator yang diadopsi benchmark global, kemudian disesuaikan dengan prinsip-prinsip kebijakan Satu Data Indonesia seperti Gambar 2. 

 


Gambar 2. Indeks Komposit Evaluasi dalam Open Government Data (OGD) Sumber: Dirangkum dari beberapa Jurnal Penelitian


Keberlanjutan pengelolaan portal data ditentukan oleh tata kelola yang terdokumentasi. Dalam konteks DataGo, terdapat empat peran kunci yang harus dijalankan. Pertama, Chief Data Steward (Diskominsta) berfungsi sebagai pemilik katalog dan penentu standar data. Kedua, Data Custodian (OPD) menjadi penghasil sekaligus pemutakhir utama dataset. Ketiga, Quality Gatekeeper (Tim SDI) bertugas melakukan tinjauan lintas sektor untuk menjamin validitas dan konsistensi data. Keempat, Community Lead berperan membangun relasi dengan komunitas pengembang sekaligus mendorong literasi statistik. Perlu dirancang RACI Matrix dalam siklus rilis data mulai dari tahap unggah, validasi, publikasi, hingga sosialisasi. 


Peningkatan kualitas portal ditempuh melalui siklus mutu berkelanjutan dengan pendekatan PDCA (Plan–Do–Check–Act). Pada tahap Plan, pemerintah daerah menetapkan rencana rilis indikator prioritas sesuai dengan RKPD. Tahap Do mengotomasi proses extract-transform-load (ETL) serta menyertakan unit test guna memastikan integritas data. Tahap Check berbentuk notifikasi validasi publik terlihat pada log DataGo. Terakhir, tahap Act berfokus perbaikan skema dan metadata untuk memperkuat kualitas di siklus berikutnya. Untuk menilai kinerja DataGo diperlukan Key Performance Indicators (KPI) yang selaras dengan prinsip SDI dan praktik internasional seperti guide.data.gov.sg. Beberapa rekomendasi KPI diantaranya:

  1. Kelengkapan metadata minimal 95 persen dataset mencantumkan definisi, metodologi, dan frekuensi pembaruan.
  2. Waktu pemutakhiran maksimal T+15 hari setelah data tersedia.
  3. Konsistensi spasial 100 persen dataset menggunakan kode wilayah.
  4. Pemanfaatan API diukur melalui jumlah kunci aktif, volume panggilan, serta jumlah aplikasi pihak ketiga yang terintegrasi.
  5. Dampak kebijakan dihitung berdasarkan jumlah policy briefs yang berbasis DataGo.

KPI ini menilai sejauh mana DataGo mampu memperbaiki tata kelola pembangunan di Kota Magelang.


Selain aspek teknis, user experience dan aksesibilitas menjadi penentu keberhasilan DataGo. Pertama, desain tematik berbasis use case perlu diterapkan dengan mengelompokkan dataset sesuai alur kebijakan. Langkah ini mempermudah Masyarakat dalam menemukan informasi yang relevan. Kedua, lietrasi statistik melalui penyajian grafik yang dilengkapi penjelasan singkat berisi definisi operasional indikator, panduan membaca, serta catatan metodologi. Ketiga, DataGo harus menyediakan unduhan tanpa login, format terbuka (CSV, XLSX, JSON, GeoJSON), dan bulk download setiap tema. Layanan API dilengkapi dengan playground interaktif dan contoh code snippet dalam bahasa populer (R, Python, JavaScript) untuk mempercepat adopsi oleh akademisi maupun komunitas civic tech. 

 

Belajar dari Seoul dan Singapura

Seoul mengoperasikan Open Data Plaza sebagai gerbang tunggal publikasi data kota mencakup 12 sektor dan open API. Infrastruktur ini dirancang untuk mendorong private innovation dan layanan warga. Evaluasi akademik menunjukkan Plaza menjadi salah satu layanan paling bernilai pada portal Smart Seoul dengan ribuan basis data dan lebih dari lima ribu open API menandai kematangan platformization data kota. Pelajaran yang bisa diambil untuk pengembangan DataGo diantaranya: (i) Productization API tematik (mobilitas, lingkungan) dengan contoh aplikasi; (ii) dashboard operational intelligence (ketersediaan data, uptime, latensi API); (iii) co-creation lewat komunitas civic tech—hackathon dan challenge rutin menggunakan data kota.


Singapura (data.gov.sg.) membedakan Real-Time APIs dan Dataset APIs disertai developer guide. Ekosistem ini dilengkapi katalog lintas instansi dan portal pengelolaan API (APEX) di developer portal pemerintah. Pelajaran yang bisa diambil untuk pengembangan DataGo diantaranya: (i) terapkan kebijakan kunci API dengan tiering dan dasbor penggunaan; (ii) sediakan endpoint metadata koleksi agar peneliti bisa memetakan cakupan data secara terprogram; (iii) report card publik tentang kesehatan data (frekuensi rilis, kelengkapan metadata) sebagai akuntabilitas layanan.


DataGO yang hanya mengarsip angka sulit bermuara kebijakan. Dengan metadata, setiap indikator punya definisi yang mudah dipahami. API yang terukur memberi ruang untuk mengolah data secara otomatis. Kualitas data yang terpantau publik menumbuhkan kepercayaan dan akuntabilitas. Narasi analitik yang bisa direplikasi membuat angka bercerita. Pada akhirnya, masyarakat akan paham arah indikator pembangunan di Kota Magelang.