Provable Scraping Compliance: Desain tanggung jawab korporasi atas Data Scraping melalui Enforced Self-Regulation menuju accountable data governance di Indonesia

Abstract

Aktivitas data scraping telah menjadi bagian penting dalam ekonomi digital, namun juga menghadirkan persoalan hukum terkait batas legalitas ekstraksi, pemanfaatan ulang data, dan pertanggungjawaban korporasi terhadap risiko yang timbul. Penelitian ini bertujuan menganalisis kesenjangan normatif dalam tata kelola web scraping di Indonesia serta merumuskan desain Provable Scraping Compliance sebagai model akuntabilitas korporasi berbasis enforced self-regulation. Penelitian ini menggunakan metode penelitian hukum normatif dengan pendekatan perundang-undangan, konseptual, dan komparatif melalui analisis terhadap rezim pelindungan data Indonesia, prinsip accountability dalam General Data Protection Regulation (GDPR), serta konsep tata kelola data berbasis risiko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regulasi Indonesia telah memberikan dasar perlindungan terhadap pemrosesan data pribadi, tetapi belum menyediakan mekanisme pembuktian kepatuhan yang secara spesifik mampu mengakomodasi karakteristik ekstraksi data otomatis. Penelitian ini merumuskan empat pilar Provable Scraping Compliance, yaitu Pre-Scraping Legality and Impact Assessment, Scraping Evidence Registry, Auditable Extraction Trail, dan Rebuttable Presumption of Compliance sebagai instrumen untuk menghubungkan kewajiban hukum dengan bukti kepatuhan yang dapat diverifikasi. Model ini diperlukan karena kompleksitas web scraping tidak hanya terletak pada legalitas akses, tetapi juga pada kemampuan korporasi mempertanggungjawabkan siklus hidup data secara transparan. Konsep yang dikembangkan memperkuat accountable data governance di Indonesia tanpa melakukan transplantasi penuh terhadap model regulasi asing.