Rekonstruksi Syarat Admissibility Algorithmic Evidence Berbasis Explainable AI dalam Pembuktian Pidana Indonesia

Reconstructing the Criteria for the Admissibility of Algorithmic Evidence Based on Explainable AI in Indonesian Criminal Proceedings

Abstract

Kehadiran algorithmic evidence dalam pembuktian pidana menandai pergeseran besar dari bukti elektronik yang bersifat pasif menuju bukti yang lahir dari penalaran mesin. Namun, hukum pembuktian Indonesia masih memandang alat bukti elektronik sebatas medium penyimpanan atau transmisi data, tanpa menyediakan standar keabsahan materiil terhadap proses algoritmik yang menghasilkan suatu kesimpulan. Kekosongan ini berbahaya karena black box AI dapat melahirkan bukti yang tampak objektif, padahal menyimpan bias, ketidakjelasan logika, dan potensi kesalahan yang tidak mudah diuji oleh terdakwa maupun hakim. Penelitian ini bertujuan merekonstruksi syarat admissibility algorithmic evidence berbasis Explainable Artificial Intelligence (XAI) sebagai syarat minimum agar pembuktian pidana tetap tunduk pada due process of law dan fair trial. Metode yang digunakan adalah penelitian hukum normatif dengan pendekatan perundang-undangan, konseptual, dan perbandingan hukum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algorithmic evidence tidak layak diperlakukan sebagai alat bukti yang otomatis sah hanya karena berbentuk digital. Agar dapat diterima di persidangan, bukti tersebut harus memenuhi standar transparansi, auditabilitas, traceability, pengujian tingkat kesalahan, serta keterjelasan alasan algoritmik yang dapat diperdebatkan secara yuridis. Tanpa standar XAI, penggunaan AI dalam pembuktian pidana berisiko menggeser hakim dari penguji fakta menjadi penerima pasif hasil mesin. Karena itu, diperlukan rekonstruksi norma pembuktian pidana Indonesia yang menempatkan AI bukan sebagai penentu kebenaran, melainkan sebagai alat bantu yang harus dapat diaudit, diuji, dan dikendalikan oleh hukum.