Tanggung Jawab Hukum Sistem Kecerdasan Buatan Otonom dalam Kerangka Regulasi yang Sedang Berkembang: Perspektif Komparatif dari Indonesia

Gambar Ilustrasi AI

FORMOSA NEWS - Lampung Timur - Indonesia Hadapi Kesenjangan Hukum Pertanggungjawaban AI Otonom Dibandingkan Standar Uni Eropa. Penelitian yang dilakukan oleh Yanto Irianto dari Universitas Nahdlatul Ulama Cirebon, Joko Suranto dari STIS Darul Ulum Lampung Timur, dan Lulu Sarini dari Kementerian Agama Provinsi Sulawesi Tengah dalam artikel penelitian yang dipublikasikan pada International Journal of Law Analytics (IJLA) edisi Vol. 4 No. 2 Tahun 2026 menyoroti bahwa regulasi AI di Indonesia masih terfragmentasi dalam aturan sektoral, sehingga menciptakan kekosongan pertanggungjawaban hukum (responsibility gap) atas keputusan algoritma otonom.

Latar Belakang: Urgensi Kerangka Hukum AI Otonom

Penggunaan sistem AI otonom kian meluas di berbagai sektor strategis, mulai dari layanan keuangan digital (fintech), kendaraan otonom, diagnosis medis, pengawasan biometrik, hingga sistem administrasi publik. Berbeda dengan perangkat lunak konvensional, AI otonom memiliki kemampuan mengambil keputusan secara mandiri tanpa intervensi langsung dari manusia melalui proses machine learning. Ketika algoritma otonom menghasilkan keputusan yang keliru, diskriminatif, atau merugikan masyarakat, hukum tradisional kesulitan menentukan pihak yang harus bertanggung jawab—seperti pengembang (developer), penyedia platform, penyedia data, maupun pengguna akhir. Di saat Uni Eropa telah mengadopsi pendekatan preventif berbasis risiko untuk menyeimbangkan inovasi dan perlindungan konsumen, negara berkembang seperti Indonesia masih menghadapi ketidakpastian hukum. Penanganan celah regulasi ini menjadi krusial untuk mendorong pertumbuhan ekonomi digital yang aman dan berkeadilan.

Metodologi: Analisis Yuridis Normatif Komparatif
Peneliti menggunakan pendekatan penelitian hukum kualitatif melalui metode yuridis normatif yang menggabungkan pendekatan perundang-undangan, konseptual, dan komparatif.

• Bahan Hukum yang Menganalisis: Bahan hukum primer mencakup Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE), Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP), Undang-Undang Nomor 8 Tahun 1999 tentang Perlindungan Konsumen, serta regulasi internasional seperti European Union Artificial Intelligence Act dan General Data Protection Regulation (GDPR).
  
• Pendekatan Analisis: Para penulis mengklasifikasikan dan membandingkan ketentuan regulasi terkait klasifikasi risiko AI, akuntabilitas logaritma, model tanggung jawab mutlak (strict liability), dan kewajiban transparansi.
  
• Validitas dan Kredibilitas: Validasi data dilakukan melalui triangulasi sumber bahan hukum perundang-undangan, pedoman tata kelola AI internasional (OECD dan UNESCO), serta literatur hukum siber bereputasi.
  

Temuan Utama Penelitian

• Kekosongan Aturan Pertanggungjawaban AI Otonom: Hukum Indonesia masih menggunakan pendekatan tanggung jawab berbasis manusia (human-centered liability) yang kurang relevan untuk sistem otonom berteknologi self-learning, sehingga memicu kekosongan pertanggungjawaban saat terjadi kerugian algoritma.
  
• Fragmentasi Regulasi Sektoral: Aturan yang ada di Indonesia, seperti UU ITE dan UU PDP, fokus pada keandalan sistem elektronik dan perlindungan data pribadi. Aturan tersebut belum mengatur klasifikasi risiko AI, kewajiban penilaian kesesuaian, maupun tanggung jawab hukum atas keputusan otomatis.
  
• Akuntabilitas Algoritma yang Lemah: Sebagian besar penerapan AI di Indonesia beroperasi secara tertutup (black-box system), tanpa mandat hukum yang mewajibkan transparansi algoritma, audit berkala, atau hak penjelasan bagi masyarakat yang terdampak keputusan sistem.
  
• Perlindungan Konsumen Digital Belum Memadai: Kedudukan pengguna layanan digital AI di Indonesia masih lemah dibandingkan perusahaan teknologi pengelola data. UU Perlindungan Konsumen belum mewajibkan penyedia AI untuk menjelaskan dasar logis dari keputusan otomatis yang merugikan konsumen.
  
• Perbandingan dengan Standar Uni Eropa: EU AI Act mengadopsi model klasifikasi berbasis risiko (risiko minimal, terbatas, tinggi, hingga tidak dapat diterima) yang mewajibkan pengawasan manusia (human oversight) serta kepatuhan preventif sesuai Pasal 9, 13, dan 14.
  

Implikasi dan Dampak Nyata bagi Masyarakat dan Kebijakan

Penyusunan kerangka hukum AI yang terintegrasi dan berbasis risiko memberikan manfaat besar bagi masyarakat maupun dunia usaha. Bagi pengembang dan pelaku industri teknologi, kejelasan alokasi tanggung jawab hukum menghilangkan keraguan regulasi, sehingga mendorong investasi dan inovasi digital yang bertanggung jawab. Bagi masyarakat umum, kewajiban transparansi algoritma menjamin keadilan dalam penilaian kredit perbankan, perekrutan tenaga kerja otomatis, hingga layanan kesehatan digital. Bagi pembuat kebijakan dan regulator, hasil penelitian ini menjadi acuan untuk merumuskan undang-undang khusus AI, mengintegrasikan hak penjelasan (explainability rights) ke dalam tata kelola digital, serta membentuk lembaga pengawas lintas sektoral yang mampu mengaudit risiko algoritma di Indonesia.

Profil Peneliti
Yanto Irianto, S.H., M.H., adalah peneliti dan akademisi hukum di Universitas Nahdlatul Ulama Cirebon yang berfokus pada bidang tata kelola teknologi, hukum siber, dan studi hukum komparatif.
Joko Suranto, S.H., M.H., adalah peneliti hukum di STIS Darul Ulum Lampung Timur dengan keahlian di bidang hukum digital, kebijakan regulasi, dan sistem hukum administrasi.
Lulu Sarini, S.H., M.H., adalah spesialis hukum di Kementerian Agama Provinsi Sulawesi Tengah yang memfokuskan kajian pada analisis kebijakan publik, regulasi digital, dan kepatuhan hukum.

Sumber Penelitian
Yanto Irianto, Joko Suranto,Lulu Sarini. Legal Liability of Autonomous Artificial Intelligence Systems in Emerging Regulatory Frameworks: A Comparative Perspective from Indonesia. International Journal of Law Analytics (IJLA). Vol. 4, No. 2, hlm. 349-368
DOI: https://doi.org/10.59890/ijla.v4i2.224
URL: https://journal.multitechpublisher.com/index.php/ijla/index