Artificial Intelligence untuk Revolusi Penegakan Hukum di Indonesia

Mengurangi laporan kasus juga akan menjadi masalah, karena laporan tersebut sering kali menjadi dasar dari keberhasilan penuntutan kejahatan. AI dapat membantu dengan secara otomatis mengambil data yang relevan, mengurangi waktu yang dihabiskan petugas untuk membuat laporan. Petugas mungkin harus menganalisis dan memberi keterangan pada data yang telah diperoleh, tetapi mereka mungkin akan menghabiskan waktu yang jauh lebih sedikit dibandingkan jika proses tersebut dilakukan secara manual.

Pengumpulan data dengan teknologi AI dan pengecekan fakta selanjutnya tidak hanya meminimalkan waktu yang dibutuhkan.
Selain itu, hal ini mengurangi kemungkinan adanya prasangka atau kesalahan manusia yang seringkali kita temukan dalam laporan kepolisian.

Munculnya Kecerdasan Buatan (AI) telah membawa perubahan transformatif dalam lanskap penegakan hukum, khususnya di bidang pemolisian prediktif. Pemolisian prediktif melibatkan penggunaan analisis data untuk mengantisipasi dan mencegah aktivitas kriminal sebelum terjadi. Dengan memanfaatkan teknologi AI, lembaga penegak hukum sekarang mampu menganalisis kumpulan data yang sangat besar secara real-time untuk mengungkap pola dan tren yang dapat membantu meramalkan potensi kegiatan kriminal atau mengidentifikasi area berisiko tinggi. Kemampuan prediksi tersebut memungkinkan penegak hukum untuk menjadi lebih proaktif, mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien, dan mengintervensi situasi sebelum meningkat menjadi kejahatan serius.

Algoritme pembelajaran mesin, komponen penting dari AI, memainkan peran penting dalam pemolisian prediktif. Algoritme ini belajar dari data kejahatan historis, dengan mempertimbangkan variabel seperti jenis kejahatan, lokasi, tanggal, dan waktu. Melalui pembelajaran berulang, algoritme menyempurnakan prediksinya, menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu. Model yang lebih canggih dapat memperhitungkan data eksternal seperti indikator sosioekonomi, kondisi cuaca, dan peristiwa lokal, yang dapat memengaruhi tingkat kejahatan. Hasilnya adalah sistem yang dinamis dan cerdas yang menawarkan kepada penegak hukum pandangan resolusi tinggi tentang pola kejahatan potensial dan titik-titik rawan, membantu mereka dalam mengambil keputusan berdasarkan data.

Terlepas dari manfaat signifikan yang diberikan oleh kebijakan prediktif, hal ini bukannya tanpa kontroversi dan tantangan. Para kritikus berpendapat bahwa praktik ini dapat menyebabkan pelanggaran privasi, pemolisian yang berlebihan terhadap lingkungan tertentu, dan mengabadikan bias jika data historis yang digunakan miring atau diskriminatif. Objektivitas AI hanya sebaik data yang digunakan untuk melatihnya. Oleh karena itu, sangat penting bahwa penerapan pemolisian prediktif berbasis AI harus transparan, diatur dengan hati-hati, dan memasukkan langkah-langkah untuk memeriksa dan mengoreksi potensi bias atau penyalahgunaan. Di tangan yang tepat, dan dengan pertimbangan etika yang benar, AI dan pemolisian prediktif dapat merevolusi pencegahan kejahatan, membuat masyarakat menjadi lebih aman dan nyaman.

Referensi :

Ferguson, Andrew Guthrie. The Rise of Big Data Policing: Surveillance, Race, and the Future of Law Enforcement. NYU Press, 2019.

Jahankhani, Hamid, et al. Policing in the Era of AI and Smart Societies. Springer Nature, 2020.