Jakarta – Kecerdasan artifisial (artificial intelligence/AI) tidak hanya membantu kerja pengadilan, tetapi juga mengubah cara bukti diuji di persidangan. Isu ini menjadi pokok bahasan Materi 5 bertajuk "AI dalam Pemeriksaan Perkara dan Perubahan Karakter Pembuktian" pada [NAMA PELATIHAN]. Kegiatan ini diselenggarakan Pusat Pendidikan dan Pelatihan Teknis Peradilan, Badan Strategi Kebijakan dan Pendidikan dan Pelatihan Hukum dan Peradilan (BSDK) Mahkamah Agung RI, pada Selasa (22/9/2026).
Materi disampaikan oleh Prof. Dr. Eng. Wisnu Jatmiko, S.T., M.Kom., Dekan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, dengan pendamping Dr. H. Jarkasih, M.H. Sesi berlangsung pukul 13.00 hingga 16.30 WIB dan terbagi dalam tiga bagian: pengantar AI, strategi adopsi AI dalam optimalisasi peran hakim, serta tata kelola dan etika pemanfaatan AI.
Pada bagian pengantar, Prof. Wisnu membedakan dua jenis AI. AI prediktif menganalisis data untuk memperkirakan suatu kejadian, sedangkan AI generatif menghasilkan konten baru berupa teks, gambar, suara, hingga video. AI generatif dapat merangkum berkas dan transkrip panjang, membantu pekerjaan berulang, dan menyusun draf awal. Namun, teknologi ini juga dapat mengarang kutipan atau putusan dengan nada meyakinkan (halusinasi), memberi jawaban berbeda setiap kali dijalankan, dan mewarisi bias dari data latihnya. Data perkara yang dimasukkan pun berisiko tersimpan di luar kendali. Karena itu, setiap keluaran AI tetap harus diperiksa oleh manusia.
Baca Juga: Kontrol Simbolik Pasal 30 KUHAP Baru: Menguji Keterangan Tersangka Melalui Pasal 235
Sorotan utama materi adalah manipulasi barang bukti dengan AI, yang dipetakan dalam tiga pola. Pertama, bukti dipalsukan, yaitu dibuat dengan AI lalu diajukan seolah asli. Kedua, bukti diubah, yaitu bukti asli diolah AI sehingga muncul detail yang tidak ada pada rekaman aslinya. Ketiga, bukti disangkal, yaitu bukti asli diklaim sebagai deepfake.
Ketiga pola itu diilustrasikan dengan perkara di Amerika Serikat. Dalam Mendones v. Cushman & Wakefield (2025), pengadilan di California menghentikan perkara sebagai sanksi. Hakim menduga sembilan lampiran bukti, termasuk video kesaksian, dibuat atau diubah dengan AI generatif, dan penggugat tidak hadir untuk memberikan penjelasan. Dalam State v. Puloka (2024), pengadilan di Washington menolak rekaman video yang kualitasnya ditingkatkan dengan AI. Alasannya, metode tersebut belum diterima luas di komunitas ilmiah dan bekerja seperti "kotak hitam", sehingga yang dipakai tetap rekaman asli. Adapun dalam Huang v. Tesla (2023), hakim menegaskan bahwa kemungkinan adanya deepfake tidak boleh dijadikan perisai untuk menghindari tanggung jawab atas ucapan sendiri.
Materi juga menunjukkan bahwa kemampuan manusia mengenali deepfake terbatas. Penelitian Köbis dkk. (2021) terhadap 210 peserta mencatat akurasi deteksi rata-rata hanya 57,6 persen, padahal para peserta cenderung yakin atas penilaiannya. Alat pendeteksi pun belum dapat diandalkan sendirian. Merujuk Chandra dkk. (2025), kemampuan detektor sumber terbuka membedakan video asli dan palsu mencapai 87–96 persen di laboratorium, tetapi turun menjadi 50–63 persen pada kasus nyata tahun 2024. Dalam contoh yang ditampilkan, foto hasil manipulasi AI hanya diberi skor pemalsuan 15 persen oleh detektor komersial, sedangkan foto aslinya justru mendapat skor 45 persen.
Sebagai jalan keluar, materi menawarkan verifikasi berlapis. Lapisan dasarnya adalah autentikasi asal-usul bukti melalui rantai penguasaan barang bukti (chain of custody), hash, dan tanda tangan digital. Di atasnya terdapat watermarking, perceptual hashing, dan deteksi konten multimodal. Lapisan terakhir adalah pengawasan manusia: keputusan akhir tetap di tangan hakim, dan AI tidak boleh menjadi penentu akhir. Pemeriksaan juga perlu melibatkan ahli forensik digital, dengan catatan metode ahli harus dapat dijelaskan, diuji ulang, dan disampaikan beserta tingkat ketidakpastiannya.
Perubahan karakter pembuktian juga dibahas melalui kerangka Algorithmic Legitimacy (Waldman, 2020). Ketika AI ikut membentuk keputusan, pertanyaan pemeriksaan bergeser dari "apakah prosedur telah diikuti" menjadi "apakah keputusan itu adil". Pertanyaan turunannya antara lain apakah hak fundamental terdampak, apakah penggunaan AI didasari alasan kuat dan kebutuhan nyata, dan apakah terjadi diskriminasi. Efisiensi dan penghematan biaya saja dinilai tidak memadai sebagai alasan. Cacat proses berujung pada pemeriksaan ulang, sedangkan ketidakadilan substantif dapat berujung pada penghentian atau pembatalan. Materi mencatat bahwa kerangka ini bersumber dari literatur Amerika Serikat, sehingga penerapannya dalam hukum Indonesia masih perlu diverifikasi.
Pada bagian strategi adopsi, AI ditempatkan sebagai pendukung tugas hakim, bukan pengganti keputusan manusia. Pemanfaatannya meliputi riset hukum dan penelusuran preseden, manajemen perkara, dukungan keputusan, hingga bantuan penyusunan draf alasan putusan. Namun, AI tidak dapat menggantikan kewajiban hakim untuk memberikan alasan hukum yang sahih. Hakim didorong menapaki tiga tangga kompetensi AI:
1. menyadari batasan teknologi;
2. memahami implikasinya, termasuk bahwa pertanggungjawaban manusia tidak dapat dialihkan kepada mesin;
Baca Juga: Menilai Bukti Digital: Kapan Hakim Boleh Mempercayai Ahli dan Hasil AI?
3. menerapkannya secara transparan dengan memverifikasi hasil terhadap sumber primer.
Sepanjang materi, satu prinsip berulang kali ditekankan: hasil AI harus diperlakukan sebagai hipotesis, bukan fakta, dan tanggung jawab atas setiap keputusan tetap berada pada manusia. (zm/wi)
Untuk Mendapatkan Berita Terbaru Dandapala Follow Channel WhatsApp : Info Badilum MA RI
