Dalam lanskap keamanan modern yang terus berubah, tantangan yang dihadapi oleh institusi kepolisian tidak lagi sekadar merespons kejahatan yang telah terjadi, melainkan bagaimana mencegahnya sebelum peristiwa tersebut muncul ke permukaan. Di Indonesia, transformasi ini menemukan momentumnya melalui program Presisi (Prediktif, Responsibilitas, dan Transparansi Berkeadilan) yang diusung oleh Polri. Inti dari transformasi ini adalah peralihan paradigma dari pemolisian reaktif menuju pemolisian prediktif (predictive policing)—sebuah pendekatan yang mengandalkan data, informasi, dan analisis kejadian aktual untuk menjaga keamanan dan ketertiban masyarakat (Kamtibmas).
(Menengok Akar Pemolisian Prediktif: Dari London ke Era Big Data)
Konsep analisis kejahatan bukanlah hal baru. Ia bermula pada awal abad ke-19 saat polisi modern di London mulai menugaskan departemen detektif untuk menganalisis pola-pola kejahatan harian. Namun, lompatan besar terjadi pada tahun 1990-an seiring dengan berkembangnya kemampuan komputerisasi yang memungkinkan analisis kumpulan data (data set) yang besar.
Jika secara tradisional polisi menggunakan data masa lalu untuk menjelaskan apa yang sudah terjadi, paradigma pemolisian prediktif melangkah lebih jauh: menggunakan data historis untuk meramalkan apa yang akan terjadi. Ide dasarnya sederhana namun kuat: meskipun beberapa gangguan Kamtibmas terjadi secara acak, sebagian besar memiliki pola yang dapat dianalisis peluang terjadinya. Dengan terprediksinya pola ini, intervensi dapat dilakukan sejak dini terhadap situasi, lokasi, hingga calon pelaku dan korban potensial.
(Empat Dimensi Utama dalam Membaca Masa Depan Kejahatan)
Untuk mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam peramalan, pemolisian prediktif bersandar pada empat dimensi utama yang saling berkaitan:
1. Predicting Offenders (Memprediksi Pelaku): Mengidentifikasi calon pelaku potensial dengan membedah riwayat individu, gambaran lingkungan, dan pola perilaku mereka.
2. Predicting Victims (Memprediksi Korban): Proses identifikasi individu atau kelompok yang memiliki peluang lebih besar untuk menjadi korban, serta situasi berisiko yang melingkupinya.
3. Predicting Criminal Collaboration (Memprediksi Kolaborasi Kriminal): Memetakan keterkaitan antara pelaku potensial dengan jenis kejahatan tertentu yang mungkin mereka lakukan bersama.
4. Predicting Crime Location (Memprediksi Lokasi): Menentukan titik-titik (hotspots) di mana kejahatan kemungkinan besar akan terjadi di masa depan, baik secara individual maupun agregat.
Keempat dimensi ini memerlukan dukungan data yang lengkap. Semakin berkualitas proses pengumpulan, penyimpanan, dan pengolahan datanya, semakin tepat pula aksi kepolisian yang diterapkan.
(Tantangan Teknis: Dari Manual ke Digital yang Belum Optimal)
Salah satu temuan krusialnya adalah bahwa pemanfaatan sumber data dan informasi belum sepenuhnya bervariasi mengikuti perkembangan teknologi informasi. Pengumpulan, pengolahan, dan penyajian data masih sering dilakukan secara manual atau konvensional.
Fakta di lapangan menunjukkan bahwa teknologi informasi yang digunakan masih terbatas pada aplikasi pesan instan seperti WhatsApp dan media sosial untuk distribusi informasi dan pelaporan. Penggunaan big data dari penyedia data eksternal belum merata dilakukan di tingkat Polda dan Polres. Akibatnya, data yang dihasilkan sering kali bersifat statis dan tidak diperbarui secara berkesinambungan, sehingga jarang digunakan sebagai dasar kegiatan rutin di lapangan.
Selain itu, kendala lain yang muncul adalah belum tersedianya petunjuk dan pedoman teknis (SOP) yang rinci mengenai fokus dan metode prediksi. Tanpa pedoman yang jelas, personel di lapangan cenderung bekerja berdasarkan kebiasaan lama daripada standar pemolisian prediktif yang ilmiah.
(Analisis Multidimensi: Kunci Presisi dalam Pemetaan)
Untuk menghasilkan peta situasi Kamtibmas yang benar-benar presisi, studi ini menekankan pentingnya menggunakan tiga basis analisis secara terintegrasi:
• Historical Analysis: Menggunakan data statistik masa lalu untuk menemukan pola dan tren kejahatan dalam periode tertentu.
• Fundamental Analysis: Mengaitkan faktor-faktor mendasar yang mendorong atau menekan tren kejahatan di suatu wilayah.
• Theoretical Analysis: Menggunakan landasan teori kriminologi untuk memahami potensi kejahatan terkait lokus (tempat), tempus (waktu), actus (perbuatan), dan modus operandi.
Jika ketiga basis ini digunakan bersamaan, pemetaan situasi Kamtibmas akan menjadi lebih komprehensif, di mana kelemahan satu metode dapat ditutupi oleh kekuatan metode lainnya. Sayangnya, saat ini pemetaan yang disusun masih sering terjebak pada format tradisional yang hanya menunjukkan black spots atau daerah rawan kejahatan berdasarkan kejadian yang sudah lewat, tanpa kemampuan meramalkan indikator gejala peristiwa di masa depan.
(Langkah Strategis Menuju Pemolisian Masa Depan)
Berdasarkan temuan-temuan tersebut, diperlukan langkah-langkah strategis untuk memperkuat implementasi pemolisian prediktif di Indonesia. Rekomendasi utama dari hasil penelitian ini meliputi:
1. Sosialisasi Berkala dan Masif: Meningkatkan motivasi dan pemahaman personel di semua tingkat (Satwil hingga unit terkecil) mengenai pentingnya deteksi-aksi berbasis data aktual.
2. Penyusunan Pedoman Teknis yang Rigid: Polri perlu menjabarkan langkah dan prosedur pemetaan situasi ke dalam pedoman teknis yang mudah dipahami dan diaplikasikan oleh petugas lapangan.
3. Integrasi Pusat Data (Big Data): Membangun mekanisme kolaborasi data antar-fungsi melalui pusat data yang terintegrasi dan mudah diakses, sehingga informasi tidak tersekat dalam ego sektoral fungsi masing-masing.
4. Pelatihan dan Simulasi Kognitif: Mengingat pentingnya basis teoretis dalam analisis, personel lapangan perlu dibekali dengan pelatihan kognitif untuk meningkatkan ketajaman mereka dalam membaca korelasi antara kejadian aktual dengan potensi gangguan di masa depan.
(Kesimpulan)
Transformasi menuju pemolisian prediktif adalah sebuah keniscayaan di tengah masyarakat yang semakin kompleks dan terkoneksi secara digital. Polri telah melangkah di jalur yang tepat melalui program Presisi, namun perjalanan menuju kematangan operasional masih memerlukan pembenahan di sisi kapasitas personel dan infrastruktur teknologi.
Peningkatan deteksi-aksi bukan sekadar urusan administratif pengisian laporan digital, melainkan upaya membangun budaya organisasi yang berbasis data (data-driven culture). Dengan data yang presisi, analisis yang tajam, dan intervensi yang dini, cita-cita untuk mewujudkan Kamtibmas yang kondusif di mana kejahatan dapat dicegah sebelum terjadi, bukanlah hal yang mustahil untuk dicapai.
Daftar Referensi
• Ferguson, A. G. (2017). Policing Predictive Policing. 94 Wash. U.L. Rev 1109.
• Hamid, S. (2020). Aplikasi dan Implikasi Penerapan Pemolisian Prediktif. Jakarta: STIK-PTIK.
• Meijer, A., & Wessels, M. (2019). Predictive Policing: Review of Benefits and Drawbacks. International Journal of Public Administration, 42:12, 1031-1039.
• Thayebi, M. A., & Glasser, U. (2016). Social Network Analysis in Predictive Policing, Concept, Model and Methods. Springer International Publishing Switzerland.
• Green, J. R. (2007). The Encyclopedia of Police Science. Routledge, New York.
• Siegel, L. J. (2011). Criminology The Core. Wadsworth Cengage Learning, Belmont.
• Shoham, Knepper, and Kett. (2010). International Handbook of Criminology. London: CRC Press.
• Miller, J. M. (2009). 21st Century Criminology: A Reference Handbook. Sage Publication, Los Angeles.
Oleh: Audi Aryasatya
Syarat dan Ketentuan Penulisan di Siaran-Berita.com :
Setiap penulis setuju untuk bertanggung jawab atas berita, artikel, opini atau tulisan apa pun yang mereka publikasikan di siaran-berita.com dan klaim apa pun yang timbul dari publikasi tersebut, termasuk, namun tidak terbatas pada, klaim pencemaran nama baik, pelanggaran privasi, pelanggaran hak cipta, merek dagang, nama dagang atau pelanggaran paten, berita palsu, atau klaim lain apa pun yang didasarkan pada perbuatan melawan hukum atau kontrak, atau berdasarkan undang-undang negara Republik Indonesia
Selain itu, setiap penulis setuju, untuk membebaskan siaran-berita.com dari semua klaim (baik yang sah maupun tidak sah), tuntutan hukum, putusan, kewajiban, ganti rugi, kerugian, biaya, dan pengeluaran apa pun (termasuk penilaian biaya pengacara yang wajar) yang timbul dari atau disebabkan oleh publikasi berita apa pun yang dipublikasikan oleh penulis.”
