Perpustakaan Digital ITB

Sebagai perusahaan rintisan di industri yang berkembang, PT Dompet Masa Depan (“Dompet”) menghadapi masalah berupa lonjakan tingkat pelanggaran Service Level Agreement (SLA) hingga hampir 60% dan waktu perolehan wawasan (time-to-insight) yang melambat dua kali lipat dalam satu tahun terakhir. Meskipun volume data tumbuh lebih dari 25 kali lipat, Root Cause Analysis (RCA) mengungkap bahwa penurunan kinerja ini bukan semata masalah kapasitas, melainkan akibat tingginya permintaan manual yang repetitif (“toil”). Hal ini disebabkan oleh ketergantungan pemangku kepentingan pada tim data akibat ketiadaan konteks data yang mudah dipahami, yang mendesak adanya kebutuhan akan solusi analitik mandiri (self-serve) yang cerdas berbasis Agentic AI. Studi ini menerapkan metodologi Riset Ilmu Desain (DSR) untuk mengembangkan solusi yang terukur. Penilaian faktor Teknologi-Organisasi-Lingkungan (TOE) mengonfirmasi kelayakan adopsi AI agen, dengan menunjukkan keunggulan relatif yang tinggi serta dukungan manajemen yang kuat. Kedua, studi ini menerapkan Teori Batasan Objek dan Prinsip Desain dalam IS untuk menyintesis kerangka kerja Masukan-Agen-Keluaran (IAO) dalam merancang platform analitik data mandiri berbasis Agentic AI. Artefak ini mengusung arsitektur multi-agen yang terdiri dari agen Supervisor, Query, Visualization, Analyst, Reviewer, dan Responder. Agen-agen tersebut mampu memproses permintaan dalam bahasa alami, menjalankan kueri SQL, dan menghasilkan wawasan yang penuh konteks. Solusi yang diusulkan dievaluasi terhadap 22 kebutuhan pengguna dan sistem yang telah ditetapkan, serta divalidasi melalui enam skenario penggunaan komprehensif, dengan mencapai tingkat pemenuhan 100%. Terakhir, menggunakan metode Metode Jalur Kritis (CPM) dan analisis PERT, studi ini menyajikan rencana implementasi konkret dengan estimasi waktu penyelesaian selama 47 hari kerja. Penelitian ini menyimpulkan bahwa solusi Agentic AI ini memungkinkan Dompet untuk mengalihkan beban tugas analitik repetitif, sehingga dapat mengurangi waktu perolehan wawasan dan memungkinkan tim data analitik untuk kembali fokus pada inisiatif strategis.