JAKARTA, INDONESIA — Rutgers University di New Jersey, Amerika Serikat, dilaporkan mengeluarkan sedikitnya US$1,5 juta untuk sistem analitik pengawasan berbasis kecerdasan buatan (AI) yang mampu mengenali wajah, membaca pelat nomor kendaraan, serta melacak pergerakan orang dan mobil melalui jaringan kamera kampus. Pengadaan yang berlangsung pada musim panas 2026 itu tidak diumumkan secara terbuka kepada komunitas kampus, menurut laporan investigasi NJ.com.
Sistem tersebut dikembangkan oleh Avigilon, perusahaan teknologi keamanan yang merupakan bagian dari Motorola Solutions. Teknologi ini dapat menganalisis rekaman kamera, menyaring objek secara otomatis, dan membantu operator keamanan mencari orang atau kendaraan yang terekam di beberapa lokasi berbeda.
Perluasan kemampuan pengawasan tersebut memunculkan pertanyaan mengenai batas penggunaan AI di lingkungan pendidikan, perlindungan data pribadi mahasiswa, serta transparansi universitas dalam menerapkan teknologi keamanan.
Apa Itu Sistem Pengawasan AI yang Digunakan Rutgers University?
Sistem analitik Avigilon dirancang untuk membantu petugas keamanan memproses rekaman dari jaringan kamera pengawas. Alih-alih hanya menampilkan video, perangkat lunak ini dapat mengidentifikasi pola visual dan membantu petugas mencari kejadian tertentu.
1. Pengenalan wajah dan pencarian orang
Salah satu kemampuan yang menjadi perhatian adalah teknologi pengenalan wajah. Fitur ini berpotensi membantu mengidentifikasi individu yang muncul dalam rekaman kamera, bergantung pada konfigurasi sistem dan cara penggunaannya.
Juru bicara Rutgers, Dory Devlin, menyampaikan kepada NJ.com bahwa universitas telah menguji teknologi pengenalan wajah, tetapi tidak menggunakannya sebagai alat investigasi. Pernyataan tersebut penting untuk membedakan kemampuan teknis perangkat lunak dari praktik penggunaan yang diklaim universitas.
Sistem ini juga memiliki fitur pencarian berdasarkan penampilan yang dapat membantu operator menemukan orang yang sama di berbagai rekaman kamera. Kemampuan tersebut tidak dengan sendirinya membuktikan identitas seseorang atau menunjukkan bahwa setiap pergerakan mahasiswa selalu dipantau secara aktif.
2. Membaca pelat nomor kendaraan
Perangkat lunak tersebut dapat membantu membaca dan mencari pelat nomor kendaraan. Jika terintegrasi dengan jaringan kamera yang sesuai, fitur ini bisa memudahkan petugas menelusuri keberadaan kendaraan dari satu titik ke titik lain.
Teknologi pembaca pelat nomor otomatis bukan hal baru di sektor keamanan. Namun, integrasi analitik AI dengan jaringan kamera kampus yang lebih luas dapat meningkatkan kemampuan pencarian dan pengaitan rekaman dari berbagai lokasi.
3. Mendeteksi kerumunan dan objek tertentu
Berdasarkan katalog produk Avigilon yang dikutip dalam laporan, perangkat lunak tersebut juga dapat menandai aktivitas visual tertentu, seperti terbentuknya kerumunan, seseorang yang merangkak, atau senjata api yang terlihat dalam rekaman.
Fitur seperti ini dapat membantu petugas memprioritaskan rekaman yang perlu diperiksa. Namun, deteksi otomatis tidak selalu berarti sistem memahami konteks suatu kejadian dengan benar. Aktivitas yang terlihat mencurigakan bagi perangkat lunak belum tentu menunjukkan pelanggaran atau ancaman nyata.
Mengapa Pengadaan Teknologi Ini Menjadi Sorotan?
Perluasan pengawasan tanpa pengumuman publik
Menurut laporan NJ.com, Rutgers mengeluarkan sedikitnya US$1,5 juta untuk sistem tersebut tanpa mengumumkan pembeliannya secara terbuka. Sorotan utamanya bukan hanya nilai pengadaan, melainkan juga luasnya kemampuan perangkat lunak yang dapat diterapkan pada infrastruktur pengawasan yang sudah tersedia.
Teknologi ini dilaporkan kompatibel dengan kamera dari sejumlah produsen lain. Dengan demikian, manfaat sistem tidak terbatas pada kamera baru yang dipasang di kampus. Analitiknya berpotensi digunakan untuk mencari rekaman dari jaringan kamera yang telah ada, sesuai kompatibilitas dan konfigurasi teknisnya.
Bagi mahasiswa dan staf, pertanyaan yang muncul adalah apakah mereka memperoleh informasi memadai mengenai kemampuan sistem, alasan penerapannya, dan aturan yang mengendalikan penggunaan data.
Kekhawatiran tentang privasi dan kebebasan berekspresi
Kamera keamanan lazim digunakan untuk melindungi fasilitas dan menyelidiki insiden. Namun, sistem yang dapat menghubungkan rekaman dari banyak titik menimbulkan persoalan privasi yang berbeda dari pengawasan video biasa.
Kemampuan menelusuri pergerakan seseorang berpotensi mengungkap pola aktivitas, termasuk kehadiran di suatu gedung atau partisipasi dalam kegiatan kampus. Hal ini menjadi semakin sensitif ketika berkaitan dengan demonstrasi, pertemuan organisasi mahasiswa, atau aktivitas lain yang sah.
Para pendukung privasi juga mengkhawatirkan fenomena surveillance creep, yaitu ketika teknologi yang awalnya diperkenalkan untuk satu tujuan keamanan secara bertahap digunakan untuk tujuan lain yang lebih luas.
Risiko tersebut tidak berarti Rutgers telah menggunakan sistemnya untuk mengawasi demonstrasi atau aktivitas politik mahasiswa. Namun, tanpa kebijakan yang jelas, batas penggunaan teknologi dan mekanisme pertanggungjawabannya menjadi pertanyaan penting.
Apakah Data Pengawasan Bisa Diakses Polisi atau Pemerintah Federal?
Salah satu persoalan dalam penggunaan teknologi pengawasan adalah kemungkinan pertukaran informasi antara institusi pendidikan dan lembaga penegak hukum.
Menurut keterangan Rutgers yang dikutip NJ.com, definisi penegak hukum universitas mencakup lembaga lokal, negara bagian, dan federal. Universitas juga menyatakan bahwa pihaknya tidak memberikan akses tanpa batas ke sistem kameranya serta belum menerima permintaan dari Immigration and Customs Enforcement (ICE) maupun Homeland Security Investigations terkait sistem tersebut.
Keterangan itu perlu dipahami secara cermat. Tidak adanya permintaan yang dilaporkan bukan jaminan bahwa persoalan berbagi data tidak akan muncul pada masa mendatang. Sebaliknya, kemungkinan akses atau pertukaran informasi juga tidak membuktikan bahwa data Rutgers telah diserahkan kepada lembaga federal.
Karena itu, kebijakan mengenai penyimpanan rekaman, akses pihak ketiga, pencatatan aktivitas operator, dan prosedur permintaan data merupakan bagian penting dari tata kelola sistem pengawasan.
Dampak bagi Mahasiswa dan Lingkungan Pendidikan
Keamanan kampus perlu diimbangi transparansi
Analitik AI dapat membantu petugas menyaring rekaman dalam jumlah besar dan menemukan kejadian yang membutuhkan perhatian. Dalam situasi darurat, kemampuan tersebut berpotensi mempercepat pemeriksaan rekaman dan membantu respons keamanan.
Namun, manfaat itu perlu ditimbang dengan risiko kesalahan identifikasi, pengawasan yang terlalu luas, serta kurangnya pemahaman mahasiswa mengenai data yang dikumpulkan.
Universitas dapat meningkatkan kepercayaan publik dengan menjelaskan tujuan penggunaan sistem, jenis data yang diproses, siapa yang berwenang mengaksesnya, berapa lama rekaman disimpan, dan bagaimana kesalahan dapat dilaporkan atau dikoreksi.
Pentingnya aturan penggunaan AI
Penerapan sistem pengawasan berbasis AI sebaiknya disertai kebijakan yang dapat diperiksa secara independen. Beberapa langkah yang relevan meliputi pembatasan penggunaan pengenalan wajah, pengaturan masa penyimpanan data, audit akses, serta penjelasan mengenai kapan hasil analisis otomatis boleh digunakan dalam penyelidikan.
Prosedur tersebut juga perlu memastikan bahwa hasil deteksi AI tidak diperlakukan sebagai bukti yang pasti tanpa pemeriksaan manusia dan verifikasi tambahan.
Pelajaran bagi Kampus dan Pembuat Kebijakan di Indonesia
Kasus Rutgers relevan bagi Indonesia ketika universitas, pengelola fasilitas publik, dan lembaga pemerintah mempertimbangkan penggunaan kamera pintar atau analitik AI.
Perlindungan data dan akuntabilitas
Sebelum menerapkan teknologi serupa, institusi perlu menjelaskan tujuan pengumpulan data dan memastikan pemrosesannya sesuai dengan ketentuan perlindungan data pribadi yang berlaku di Indonesia, termasuk Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi.
Kebijakan yang baik juga perlu menetapkan batas akses, mekanisme pengaduan, pengamanan sistem, serta pengawasan terhadap penggunaan data di luar tujuan awal.
Teknologi keamanan tidak boleh menghilangkan hak privasi
Pengawasan berbasis AI dapat menjadi alat keamanan yang berguna, tetapi kemampuan teknisnya tidak otomatis membenarkan semua bentuk penggunaannya. Transparansi, proporsionalitas, dan pengawasan independen dibutuhkan agar tujuan keamanan tidak mengorbankan privasi atau kebebasan mahasiswa.
Kesimpulan
Pengadaan sistem pengawasan AI oleh Rutgers University menunjukkan bagaimana teknologi kamera dapat berkembang dari sekadar perekaman menjadi sarana pencarian dan analisis pergerakan orang serta kendaraan. Kemampuan pengenalan wajah, pembacaan pelat nomor, dan pencarian lintas kamera menawarkan manfaat keamanan, tetapi sekaligus memunculkan pertanyaan serius mengenai privasi dan pengawasan.
Perdebatan utamanya bukan hanya tentang apa yang bisa dilakukan AI, melainkan juga tentang siapa yang mengendalikan teknologi tersebut, untuk tujuan apa teknologi digunakan, dan bagaimana institusi memastikan penggunaannya dapat dipertanggungjawabkan.
Comment