Megamendung, 11 November 2026 — Perkembangan kecerdasan artifisial (Artificial Intelligence/AI) telah menghadirkan tantangan baru bagi dunia peradilan. Teknologi yang semula dipandang sebagai instrumen untuk mempermudah pekerjaan manusia kini dapat digunakan untuk merekayasa bukti, memalsukan identitas, bahkan menghasilkan informasi yang tampak ilmiah tetapi sesungguhnya tidak memiliki dasar yang dapat dipertanggungjawabkan. Persoalan tersebut menjadi perhatian dalam Pelatihan Singkat Kejahatan Siber dan Pembuktian Digital dalam Perspektif Peradilan Militer yang diselenggarakan pada Rabu, 11 November 2026, secara online. Pada sesi ini, Dr. Sulistyo, S.Si., S.T., M.Si., Deputi Bidang Keamanan Siber dan Sandi Pemerintahan dan Pembangunan Manusia Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN), menyampaikan materi berjudul “Kapasitas Hakim dalam Menghadapi Manipulasi Bukti dan Bias Algoritma”. Kegiatan dipandu oleh Mayor Laut (H) Ahmad Junaedi, S.H., M.H., selaku fasilitator sekaligus penulis. Materi tersebut mengangkat persoalan mendasar mengenai bagaimana hakim mempertahankan independensi penilaian ketika bukti digital dapat direkayasa dan keluaran mesin sering kali dianggap lebih objektif daripada pertimbangan manusia.
Dalam pemaparannya, Dr. Sulistyo menjelaskan bahwa terdapat dua pintu masuk kecerdasan artifisial ke dalam ruang sidang. Pertama, AI digunakan sebagai sarana manipulasi bukti melalui deepfake, kloning suara, gambar sintetis, dokumen palsu, rekayasa tangkapan layar, hingga metadata yang dimanipulasi. Bahkan, teknologi tersebut dapat menghasilkan rujukan hukum fiktif yang sekilas tampak meyakinkan. Kedua, AI hadir sebagai sumber informasi melalui sistem pengenalan wajah, skor risiko, analisis otomatis, ringkasan dokumen, dan rekomendasi berbasis algoritma. Kedua keadaan tersebut menghadirkan persoalan pembuktian yang berbeda, tetapi bermuara pada tanggung jawab yang sama, yaitu memastikan bahwa sesuatu yang diajukan sebagai bukti benar-benar autentik, utuh, dan dapat diuji. Narasumber juga mengingatkan adanya fenomena liar’s dividend, yaitu keadaan ketika bukti yang sebenarnya autentik justru dituduh sebagai hasil rekayasa untuk menimbulkan keraguan. Dengan demikian, hakim harus menghindari dua kekeliruan sekaligus: menerima bukti tanpa pengujian dan menolak bukti hanya berdasarkan tuduhan manipulasi yang tidak didukung dasar objektif.
Untuk menghadapi persoalan tersebut, narasumber memperkenalkan lima lapis verifikasi bukti digital, meliputi asal-usul bukti, rantai penyimpanan, keutuhan, analisis teknis, dan koroborasi dengan fakta independen lainnya. Hakim perlu mengetahui siapa yang memperoleh bukti, perangkat apa yang digunakan, kapan bukti dikumpulkan, serta apakah berkas aslinya tersedia. Setiap perpindahan dan penguasaan bukti harus tercatat secara jelas agar tidak menimbulkan keraguan terhadap integritasnya. Pemeriksaan nilai hash dan tanda tangan elektronik juga menjadi bagian penting untuk memastikan bahwa bukti tidak mengalami perubahan. Namun, penggunaan perangkat pendeteksi deepfake tidak boleh diperlakukan sebagai penentu akhir karena hasil deteksi bersifat probabilistik dan dapat kehilangan keandalan seiring perkembangan teknologi. Hasil pemeriksaan teknis harus ditempatkan sebagai bagian dari keseluruhan proses pembuktian, bukan menggantikan penilaian hakim.
Persoalan berikutnya adalah bias algoritma yang sering kali tidak terlihat dalam keluaran suatu sistem. Narasumber menguraikan beberapa bentuk bias, antara lain data bias, selection bias, historical bias, proxy bias, dan confirmation bias, termasuk kecenderungan manusia menerima keluaran mesin secara berlebihan atau automation bias. Sebagai contoh, angka kemiripan wajah sebesar 97,3 persen dapat menimbulkan kesan bahwa identitas seseorang telah dipastikan. Padahal, angka tersebut bergantung pada ambang pengujian, kualitas gambar, dan basis data yang digunakan. Kesalahan akan semakin serius apabila hakim menerima hasil algoritma tanpa mengetahui metode kerja, tingkat kesalahan, serta keterbatasan sistem tersebut. Oleh karena itu, hakim perlu membentuk penilaian awal secara mandiri, meminta penjelasan mengenai tingkat galat, mencari bukti independen, dan menuangkan alasan secara jelas ketika menerima atau mengesampingkan hasil analisis mesin. Objektivitas tidak lahir semata-mata dari penggunaan teknologi, tetapi dari proses pengujian yang terbuka dan dapat dipertanggungjawabkan.
Untuk memberikan kerangka praktis, Dr. Sulistyo memperkenalkan model pengujian TAJAM terhadap keluaran AI, yang meliputi Telusuri asal-usul, Amati keutuhan, Jelaskan cara kerja, Akurasi dan galat, serta Manusia dan mekanisme uji. Melalui pendekatan ini, hakim dituntut menelusuri sistem yang digunakan, sumber data, proses pengolahan, dan pihak yang bertanggung jawab atas hasilnya. Keluaran AI harus dapat dijelaskan kepada para pihak, diuji tingkat akurasinya, serta diperiksa oleh ahli yang kompeten dan keterangannya dapat dibantah dalam persidangan. Semakin menentukan suatu bukti terhadap hasil putusan, semakin tinggi pula standar pengujian yang harus diterapkan. Bahkan, alasan kerahasiaan dagang penyedia teknologi tidak semestinya digunakan untuk menutup seluruh akses pengujian apabila keluaran sistem tersebut dijadikan dasar penting dalam pembuktian. Apabila suatu metode tidak dapat dijelaskan dan diuji secara memadai, hakim harus mempertimbangkan untuk menurunkan bobot pembuktiannya.
Pembahasan juga menegaskan adanya batas yang harus dijaga dalam pemanfaatan AI oleh hakim. Teknologi dapat digunakan untuk membantu administrasi perkara, transkripsi persidangan dengan pemeriksaan ulang, penelusuran basis data resmi, dan perapian bahasa yang tidak menyentuh substansi. Penggunaan untuk meringkas berkas, menyusun kronologi, atau membantu struktur draf memerlukan kehati-hatian lebih tinggi karena hakim tetap wajib membaca dan memeriksa sumber aslinya. Sebaliknya, AI tidak boleh mengambil alih kewenangan hakim dalam menentukan terbukti atau tidaknya dakwaan, menilai kredibilitas saksi, maupun menentukan berat ringannya pidana. Pengunggahan dokumen perkara ke layanan AI publik juga harus dihindari karena berpotensi membuka informasi yang bersifat rahasia. Bagi peradilan militer, batas tersebut menjadi semakin penting mengingat perkara yang diperiksa dapat berkaitan dengan kepentingan kedinasan, keamanan satuan, dan informasi pertahanan. Kemajuan teknologi tidak boleh menjadi alasan untuk mengurangi kehati-hatian ataupun menggeser tanggung jawab yudisial kepada sistem otomatis.
Pada akhirnya, materi yang disampaikan Dr. Sulistyo memberikan penegasan bahwa tantangan terbesar peradilan di era kecerdasan artifisial bukan terletak pada kemampuan mesin menghasilkan informasi, melainkan pada kemampuan hakim menguji kebenaran informasi tersebut. Bukti yang tampak nyata belum tentu asli, sebagaimana keluaran yang tampak objektif belum tentu netral. Karena itu, peningkatan kapasitas hakim tidak cukup berhenti pada pengenalan teknologi, tetapi harus diarahkan pada penguatan nalar kritis, literasi digital, dan kemampuan menguji bukti secara metodologis. Hakim tetap menjadi pusat pengendali proses penilaian, sedangkan teknologi hanya dapat ditempatkan sebagai instrumen pendukung yang hasilnya wajib diverifikasi.
Putusan pengadilan merupakan hasil pertimbangan hukum yang lahir dari akal sehat, independensi, dan nurani hakim. Tanggung jawab tersebut tidak dapat dialihkan kepada algoritma secanggih apa pun. Di tengah perubahan teknologi yang semakin cepat, kewibawaan peradilan justru harus dijaga melalui keteguhan hakim dalam memastikan bahwa setiap bukti diuji secara sah, setiap kesimpulan memiliki dasar, dan setiap putusan tetap merupakan hasil pertanggungjawaban manusia di hadapan hukum dan keadilan.
Untuk Mendapatkan Berita Terbaru Suara BSDK, Follow Channel WhatsApp: SUARABSDKMARI