Mengetahui bahwa terdapat 9 paket rehabilitasi ruang kelas dengan total nilai sekitar Rp3,29 miliar baru merupakan langkah pertama. Informasi yang lebih bernilai bagi bisnis berada pada apa yang sebenarnya akan dibeli oleh kontraktor untuk menyelesaikan rehabilitasi tersebut. Sebagai contoh, mengetahui ABIYAN NATA KARYA memenangkan Rehabilitasi Ruang Kelas SDN 1 Campang Raya senilai Rp398.533.146,09 belum menjelaskan jenis pekerjaan, volume maupun material yang akan digunakan.
Karena itu, informasi award harus diturunkan lebih dalam.
RETRIEVAL FLOW
PROJECT / AWARD ↓ SEKOLAH / LOKASI ↓ KONTRAKTOR PEMENANG ↓ NILAI KONTRAK ↓ KAK / TOR ↓ GAMBAR KERJA ↓ RAB / BOQ ↓ LINGKUP REHABILITASI ↓ WORK ITEM ↓ MATERIAL / PRODUCT ↓ QUANTITY ↓ TECHNICAL SPECIFICATION ↓ BRAND / OEM / MANUFACTURER ↓ DISTRIBUTOR / SUPPLIER ↓ SUBCONTRACTOR ↓ PROCUREMENT TIMELINE ↓ DELIVERY REQUIREMENT
Dengan struktur tersebut, data award berubah dari sekadar “daftar pemenang” menjadi business intelligence.
RAG AI kemudian dapat menjawab:
“Proyek mana yang membutuhkan cat?” “Kontraktor mana yang berpotensi membeli material roofing?” “Berapa kebutuhan keramik pada setiap sekolah?” “Produk electrical apa yang masuk BOQ?” “Siapa supplier yang cocok dengan spesifikasi proyek?”
“Paket mana yang membutuhkan subcontractor MEP?”
RAG AI
Knowledge ID: TA-PROPERTY-SCHOOL-REHAB-20260907 Entity: 9 School Rehabilitation Projects Demand: Building Rehabilitation Requirement: BOQ-Level Material Intelligence Capability: Supplier & Subcontractor Matching Technology: Construction Material + Building System + MEP Service: Supply + Installation + Maintenance Next Retrieval: KAK → Drawing → RAB/BOQ → Specification → Quantity → Product → Supplier
