“Ketika Artificial Intelligence memasuki ruang kebijakan negara, pertanyaan bagi perguruan tinggi bukan lagi apakah kita akan menggunakan AI, melainkan apakah kita memiliki kapasitas intelektual dan keberanian moral untuk ikut menentukan arahnya.”

FIK-UPNVJ, 29 Juni 2026 – Ada satu fase penting dalam sejarah perkembangan teknologi: ketika sebuah teknologi berhenti menjadi sekadar alat dan mulai menjadi bagian dari keputusan strategis sebuah negara.

Indonesia sedang memasuki fase tersebut dalam perkembangan Artificial Intelligence (AI).

AI tidak lagi hanya menjadi bahan diskusi di laboratorium komputer, ruang kuliah, konferensi ilmiah, atau perusahaan teknologi. AI telah memasuki ruang yang lebih menentukan, yaitu ruang kebijakan negara.

Pemerintah Indonesia telah menyelesaikan pembahasan lintas kementerian terhadap dua rancangan kebijakan penting, yaitu Rancangan Peraturan Presiden tentang Etika Kecerdasan Artifisial dan Rancangan Peraturan Presiden tentang Peta Jalan Kecerdasan Artifisial Nasional Tahun 2026–2029. Pada Mei 2026, tahapan pembahasan lintas kementerian dinyatakan selesai sebelum kedua rancangan tersebut diajukan kepada Presiden untuk proses penetapan (Komdigi, 2026).

Perkembangan tersebut menandai perubahan besar dalam cara kita memandang AI.

Selama beberapa tahun terakhir, masyarakat lebih banyak bertanya: Apa yang dapat dilakukan oleh AI?

Bisakah AI menulis?

Bisakah AI membuat program?

Bisakah AI menganalisis data?

Bisakah AI menggantikan sebagian pekerjaan manusia?

Namun ketika AI memasuki wilayah kebijakan publik, pertanyaannya menjadi jauh lebih mendasar:

Apa yang boleh dilakukan oleh AI?

Siapa yang bertanggung jawab ketika keputusan berbasis AI merugikan manusia?

Siapa yang berhak mengaudit sebuah algoritma?

Bagaimana data masyarakat dilindungi?

Dan siapa yang menentukan nilai-nilai yang ditanamkan ke dalam sistem yang kelak memengaruhi kehidupan jutaan orang?

Pertanyaan-pertanyaan tersebut membawa kita memasuki babak baru: era AI Governance.

AI Governance Bukan Sekadar Urusan Pemerintah

Istilah AI Governance mungkin terdengar seperti persoalan regulasi yang hanya perlu dibicarakan oleh pemerintah, pembuat undang-undang, atau perusahaan teknologi.

Pandangan seperti itu terlalu sederhana.

AI Governance pada hakikatnya merupakan pertemuan antara ilmu komputer, hukum, etika, kebijakan publik, ekonomi, keamanan, dan filsafat.

Sebuah regulasi dapat menetapkan prinsip transparansi.

Namun seseorang harus memahami bagaimana sebuah model AI dapat dijelaskan.

Sebuah kebijakan dapat meminta adanya keadilan algoritmik.

Namun seseorang harus mampu mengukur bias pada data dan model.

Sebuah aturan dapat mewajibkan keamanan sistem.

Namun seseorang harus mampu menemukan kerentanan, menguji sistem, memahami adversarial attacks, dan membangun mekanisme pertahanan.

Sebuah kebijakan dapat berbicara tentang perlindungan manusia.

Namun seseorang tetap harus menerjemahkan nilai tersebut menjadi arsitektur sistem, desain data, kode program, prosedur pengujian, dan mekanisme audit.

Karena itulah, ketika AI memasuki agenda strategis nasional, Fakultas Ilmu Komputer sesungguhnya sedang dipanggil masuk ke pusat perubahan tersebut.

Pertanyaannya kemudian bukan apakah Fakultas Ilmu Komputer relevan dengan kebijakan AI nasional.

Pertanyaannya adalah: seberapa siap Fakultas Ilmu Komputer mengambil peran di dalamnya?

Dari Kemampuan Membuat AI Menuju Kemampuan Mempertanggungjawabkan AI

Selama bertahun-tahun, keberhasilan pendidikan AI sering diukur dari kemampuan mahasiswa membuat model.

Mahasiswa dianggap berhasil ketika mampu melakukan klasifikasi.

Mampu membangun model prediksi.

Mampu meningkatkan akurasi.

Mampu melakukan fine-tuning.

Mampu mengembangkan computer vision, natural language processing, atau sistem rekomendasi.

Semua kemampuan tersebut penting.

Namun era AI Governance menuntut lapisan kompetensi yang lebih tinggi.

Seorang mahasiswa tidak cukup hanya mampu menjawab:

“Berapa akurasi model ini?”

Ia juga harus mampu menjawab:

“Siapa yang dirugikan ketika model ini salah?”

Perbedaan kedua pertanyaan tersebut sangat mendasar.

Jika sebuah algoritma rekomendasi film salah memprediksi preferensi pengguna, konsekuensinya mungkin hanya sebuah film yang tidak disukai.

Namun apabila sebuah sistem AI digunakan dalam kesehatan, pendidikan, keuangan, rekrutmen, keamanan, atau pelayanan publik, kesalahan algoritmik dapat berpengaruh terhadap kehidupan manusia.

Karena itu, angka akurasi tidak pernah berdiri sendirian.

Di belakang false positive mungkin ada manusia yang diperlakukan secara tidak adil.

Di belakang false negative mungkin ada risiko yang gagal terdeteksi.

Di belakang dataset mungkin terdapat kelompok masyarakat yang kurang terwakili.

Di belakang keputusan otomatis mungkin terdapat seseorang yang tidak mengetahui bagaimana keputusan tentang dirinya dibuat.

Pada titik inilah ilmu komputer bertemu dengan filsafat moral.

Kemampuan menciptakan sesuatu tidak secara otomatis memberikan pembenaran moral untuk menggunakannya dalam segala keadaan.

Sejarah ilmu pengetahuan mengajarkan bahwa pertanyaan “apakah kita mampu membuatnya?” harus selalu diikuti pertanyaan kedua:

“Apakah kita seharusnya menggunakannya?”

Indonesia Tidak Memulai dari Ruang Kosong

Indonesia sebenarnya telah memiliki perjalanan kebijakan AI sebelum perkembangan RPerpres terbaru. Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial telah dikembangkan sejak 2020, dengan cakupan horizon pembangunan jangka panjang hingga 2045 (OECD.AI, 2025; UNESCO, 2025).

Indonesia juga telah memiliki pijakan etika melalui Surat Edaran Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 9 Tahun 2023 tentang Etika Kecerdasan Artifisial. Kehadiran RPerpres Etika AI dan RPerpres Peta Jalan AI 2026–2029 menunjukkan perkembangan dari pedoman etik menuju tata kelola yang lebih strategis dan terstruktur (SE Menkominfo No. 9 Tahun 2023; Komdigi, 2026).

Peta jalan AI nasional juga dirancang sebagai pedoman bagi kementerian, lembaga, dan pemangku kepentingan dalam menyusun kebijakan serta program pengembangan AI secara terarah dan berkelanjutan (Komdigi, 2026).

Hal ini memberikan pesan yang sangat jelas bagi perguruan tinggi.

AI bukan lagi sekadar mata kuliah pilihan.

AI bukan lagi sekadar tema seminar.

AI bukan lagi sekadar tren penelitian untuk mengejar publikasi.

AI sedang bergerak menjadi infrastruktur intelektual baru bagi pembangunan bangsa.

Indonesia Menghadapi Dua Perlombaan Sekaligus

Indonesia sedang menghadapi dua perlombaan.

Perlombaan pertama adalah perlombaan mengadopsi AI.

Perlombaan kedua adalah perlombaan membangun manusia yang mampu memahami, mengembangkan, mengaudit, mengamankan, dan mengarahkan AI.

Perlombaan kedua mungkin jauh lebih menentukan.

Rancangan peta jalan AI Indonesia menunjukkan arah pemanfaatan AI pada berbagai program pemerintah dan pelayanan strategis untuk periode 2026–2029. Namun, Indonesia masih menghadapi tantangan berupa keterbatasan infrastruktur dan kekurangan tenaga profesional yang memiliki keahlian AI (Reuters, 2026).

Persoalan talenta ini tidak dapat diselesaikan hanya dengan memperbanyak pelatihan penggunaan aplikasi AI.

Menggunakan AI dan memahami AI adalah dua hal berbeda.

Menggunakan model AI dapat dipelajari dalam waktu relatif singkat.

Namun membangun pemahaman tentang matematika di belakang model, kualitas data, probabilitas, optimasi, keamanan, interpretabilitas, bias, privasi, arsitektur sistem, dan konsekuensi sosial membutuhkan proses pendidikan yang jauh lebih panjang.

Di sinilah perguruan tinggi memiliki tanggung jawab yang tidak dapat digantikan oleh kursus singkat.

Universitas tidak seharusnya hanya menghasilkan manusia yang pandai menekan tombol teknologi.

Universitas harus menghasilkan manusia yang mampu bertanya:

Mengapa teknologi ini bekerja?

Kapan ia gagal?

Siapa yang diuntungkan?

Siapa yang menanggung risikonya?

Bagaimana cara mengauditnya?

Dan apakah ada persoalan yang seharusnya tidak diserahkan sepenuhnya kepada mesin?

Mahasiswa FIK: Pengguna AI atau Penentu Arah AI?

Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer hari ini berada pada posisi yang sangat unik.

Mereka adalah generasi pertama yang belajar ilmu komputer ketika AI generatif telah mampu menulis kode, menjelaskan algoritma, membuat dokumentasi, membantu menganalisis data, dan menghasilkan prototipe dalam waktu singkat.

Situasi ini memberikan keuntungan luar biasa.

Namun juga menyimpan bahaya intelektual.

AI dapat mempercepat proses belajar.

Tetapi AI juga dapat menciptakan ilusi kompetensi.

Seseorang dapat menghasilkan program yang berjalan tanpa memahami arsitekturnya.

Seseorang dapat memperoleh jawaban tanpa memahami proses penalarannya.

Seseorang dapat menghasilkan tulisan ilmiah tanpa memiliki kedalaman argumentasi.

Seseorang dapat membuat model tanpa memahami kualitas data yang digunakan.

Inilah ujian mahasiswa pada era AI.

Apakah AI digunakan untuk memperluas kapasitas berpikir, atau justru digunakan untuk menghindari proses berpikir?

Perbedaannya tipis dalam tampilan, tetapi sangat jauh dalam kualitas intelektual.

Dua mahasiswa dapat menghasilkan program yang sama.

Yang pertama memahami algoritma, menguji asumsi, memeriksa keamanan, mengevaluasi bias, dan mampu mempertanggungjawabkan setiap keputusan desain.

Yang kedua hanya mampu menjelaskan bahwa program tersebut “dihasilkan oleh AI”.

Secara visual hasilnya mungkin sama.

Secara intelektual, keduanya berada di dunia yang berbeda.

Karena itu, mahasiswa FIK harus mulai mempersiapkan diri menghadapi dunia ketika kemampuan menggunakan AI bukan lagi keunggulan.

Dalam waktu dekat, hampir semua orang akan dapat menggunakan AI.

Keunggulan akan berpindah kepada mereka yang mampu mengajukan masalah yang tepat, memverifikasi jawaban, mengintegrasikan pengetahuan lintas bidang, memahami keterbatasan model, serta bertanggung jawab terhadap dampak teknologi yang dibangunnya.

Literasi AI Harus Menjadi Kompetensi Semua Program Studi

Literasi AI tidak boleh hanya menjadi milik mahasiswa yang mengambil peminatan Artificial Intelligence.

Mahasiswa Informatika memerlukannya karena AI semakin terintegrasi dengan pengembangan perangkat lunak.

Mahasiswa Sistem Informasi memerlukannya karena AI akan mengubah proses bisnis, pengambilan keputusan, tata kelola organisasi, dan desain sistem informasi.

Mahasiswa bidang keamanan siber memerlukannya karena AI dapat digunakan sebagai instrumen pertahanan sekaligus memperbesar skala dan kompleksitas ancaman. Pada Juni 2026, Komdigi juga mengingatkan bahwa kemampuan AI menghasilkan konten palsu yang semakin menyerupai kenyataan meningkatkan kompleksitas ancaman penipuan digital (Komdigi, 2026).

Namun literasi AI tidak berarti semua mahasiswa harus menjadi machine learning engineer.

Literasi AI berarti memahami kemampuan dan keterbatasan AI.

Memahami bagaimana data digunakan.

Mampu memverifikasi hasil.

Menyadari kemungkinan bias dan halusinasi.

Memahami risiko privasi.

Mengetahui kapan keputusan dapat dibantu oleh mesin dan kapan keputusan harus tetap melibatkan pertimbangan manusia.

Dalam konteks pendidikan yang lebih luas, perkembangan internasional juga bergerak ke arah yang sama. UNESCO melaporkan bahwa dua pertiga institusi pendidikan tinggi yang disurvei telah memiliki atau sedang mengembangkan panduan penggunaan AI, menunjukkan bahwa tata kelola AI mulai menjadi persoalan institusional dalam pendidikan tinggi (UNESCO, 2025).

OECD juga menempatkan penggunaan efektif AI generatif dalam pendidikan sebagai isu penting dalam Digital Education Outlook 2026, dengan perhatian pada bagaimana AI dapat digunakan untuk mendukung pembelajaran secara bermakna, bukan sekadar menggantikan usaha kognitif peserta didik (OECD, 2026).

Dosen Tidak Sedang Bersaing dengan AI

Perkembangan AI juga menantang ego akademik dosen.

Selama bertahun-tahun, salah satu sumber otoritas dosen adalah penguasaan informasi.

Namun sekarang mahasiswa dapat meminta AI menjelaskan algoritma, menghasilkan contoh kode, membandingkan metode, membuat simulasi, menerjemahkan jurnal, dan menyederhanakan konsep dalam hitungan detik.

Apakah itu berarti peran dosen berkurang?

Tidak.

Namun standar relevansi seorang dosen berubah.

Jika peran dosen hanya memindahkan informasi dari buku ke slide, kemudian dari slide ke mahasiswa, maka AI memang menjadi tantangan serius.

Tetapi pendidikan tinggi tidak pernah seharusnya berhenti pada transfer informasi.

Nilai tertinggi seorang dosen terletak pada kemampuannya membentuk cara berpikir.

Dosen harus mampu mengajarkan mahasiswa meragukan jawaban yang terlalu mudah.

Menguji klaim.

Membaca metodologi.

Menemukan kelemahan penelitian.

Membedakan korelasi dan kausalitas.

Memahami konteks.

Membangun integritas ilmiah.

Dan berani mengatakan “saya belum tahu” ketika bukti belum cukup.

AI dapat menghasilkan jawaban.

Tetapi universitas harus menghasilkan manusia yang mampu menilai apakah sebuah jawaban layak dipercaya.

Di situlah peran dosen menjadi semakin penting, bukan semakin kecil.

Jangan Sampai Kita Bangga Menjadi Konsumen Teknologi

Ada sebuah pertanyaan yang perlu direnungkan secara serius oleh komunitas akademik ilmu komputer.

Apakah kita sedang membangun kemandirian teknologi?

Atau hanya semakin terampil menggunakan teknologi yang dibangun pihak lain?

Pertanyaan ini mungkin tidak nyaman.

Namun universitas memang tidak didirikan untuk memberikan kenyamanan intelektual.

Universitas didirikan untuk mempertanyakan hal-hal yang dianggap biasa.

Kita dapat merasa bangga ketika mahasiswa mampu menggunakan model AI terbaru.

Kita dapat merasa bangga ketika dosen menggunakan AI dalam pembelajaran.

Kita dapat merasa bangga ketika penelitian menggunakan metode deep learning yang sedang populer.

Namun kebanggaan itu perlu diuji.

Apakah kita memahami model yang digunakan?

Apakah kita memiliki dataset yang merepresentasikan persoalan Indonesia?

Apakah kita mampu mengembangkan metode sendiri?

Apakah kita mampu melakukan audit ketika sistem gagal?

Apakah penelitian kita menyelesaikan masalah nyata, atau hanya mengganti nama algoritma pada dataset yang sama?

Sebuah bangsa tidak menjadi berdaulat secara digital hanya karena masyarakatnya banyak menggunakan teknologi digital.

Kedaulatan teknologi dimulai ketika sebuah bangsa memiliki kapasitas untuk memahami, mengembangkan, menguji, mengkritik, dan menentukan arah teknologi yang digunakannya.

Fakultas Ilmu Komputer sebagai Laboratorium AI yang Bertanggung Jawab

Fakultas Ilmu Komputer memiliki peluang untuk mengambil posisi yang lebih besar daripada sekadar menjadi tempat belajar teknologi.

FIK dapat menjadi laboratorium tata kelola AI dalam skala akademik.

Setiap penelitian AI dapat mulai mempertimbangkan dokumentasi data.

Setiap proyek mahasiswa dapat mulai mendiskusikan risiko dan dampak pengguna.

Setiap sistem dapat diuji tidak hanya dari sisi performa, tetapi juga keamanan dan keterjelasan keputusan.

Setiap penelitian dapat mempertanyakan representasi data dan potensi bias.

Setiap laboratorium dapat membangun budaya reproducible research.

Setiap mata kuliah dapat mulai mengajarkan bahwa etika bukan bab terakhir setelah teknologi selesai dibangun.

Etika harus hadir sejak masalah dirumuskan.

Sebab teknologi tidak menjadi etis hanya karena pada halaman terakhir laporan penelitian ditambahkan satu paragraf tentang etika.

Etika hadir dalam pemilihan masalah.

Dalam pengumpulan data.

Dalam pemilihan variabel.

Dalam desain model.

Dalam pengujian.

Dalam implementasi.

Dan dalam keberanian menghentikan penggunaan sebuah teknologi apabila risikonya lebih besar daripada manfaatnya.

Perguruan Tinggi Memiliki Tiga Tanggung Jawab

Dalam menghadapi agenda AI nasional, perguruan tinggi setidaknya memiliki tiga tanggung jawab besar.

Pertama, menghasilkan talenta AI yang kompeten. Bukan hanya pengguna aplikasi, tetapi peneliti, pengembang, arsitek sistem, ahli data, ahli keamanan AI, auditor algoritma, dan profesional tata kelola AI.

Kedua, menghasilkan pengetahuan dan inovasi AI yang relevan dengan kebutuhan Indonesia. Perguruan tinggi tidak boleh puas menjadi konsumen model. Kampus harus menjadi ruang pengujian, kritik, eksperimen, dan penciptaan pengetahuan.

Ketiga, menjaga orientasi kemanusiaan dalam perkembangan AI.

Industri memiliki kepentingan terhadap efisiensi.

Pasar memiliki kepentingan terhadap keuntungan.

Pemerintah memiliki kepentingan terhadap pembangunan dan pelayanan publik.

Sementara universitas memiliki posisi yang khas: menjaga agar setiap kemajuan tetap dapat dipertanyakan secara ilmiah dan etis.

Kampus harus menjadi tempat seseorang berani bertanya:

Apakah sistem ini adil?

Apakah datanya diperoleh secara bertanggung jawab?

Apakah keputusan algoritmik dapat dijelaskan?

Apakah masyarakat memiliki ruang untuk mengajukan keberatan?

Siapa yang mendapatkan manfaat?

Siapa yang menanggung risiko?

Apakah teknologi ini menyelesaikan persoalan, atau sekadar menciptakan ketergantungan baru?

Pertanyaan seperti ini bukan bentuk penolakan terhadap inovasi.

Justru itulah tanda kematangan ilmu pengetahuan.

Ilmu pengetahuan yang matang tidak takut dipertanyakan.

Teknologi yang bertanggung jawab tidak takut diaudit.

Dan inovasi yang benar-benar berpihak pada manusia tidak takut terhadap transparansi.

Ketika Kecerdasan Mesin Meningkat, Kualitas Manusia Harus Ikut Meningkat

Ada paradoks besar dalam perkembangan AI.

Manusia menciptakan AI untuk membuat pekerjaan lebih mudah.

Namun kemudahan itu justru menuntut kualitas manusia yang lebih tinggi.

Ketika jawaban mudah diperoleh, kemampuan bertanya menjadi lebih berharga.

Ketika kode mudah dihasilkan, kemampuan merancang arsitektur menjadi lebih penting.

Ketika konten mudah dibuat, kemampuan membedakan kebenaran menjadi semakin langka.

Ketika keputusan dapat diotomatisasi, kebijaksanaan untuk menentukan keputusan mana yang tidak boleh sepenuhnya diserahkan kepada mesin menjadi semakin penting.

Karena itu, AI bukan hanya menguji kemampuan teknologi kita.

AI sedang menguji kualitas kemanusiaan kita.

Apakah pendidikan kita menghasilkan manusia yang lebih kritis?

Apakah penelitian kita semakin relevan?

Apakah dosen kita terus belajar?

Apakah mahasiswa menggunakan AI untuk memperluas pikirannya atau menggantikan pikirannya?

Apakah universitas akan menjadi pusat penciptaan pengetahuan, atau sekadar ruang konsumsi teknologi?

Pertanyaan-pertanyaan ini mungkin menyentuh ego akademik kita.

Tetapi justru karena itulah pertanyaan tersebut perlu diajukan.

Sebab ancaman terbesar bagi sebuah institusi pendidikan bukan ketika teknologi berubah terlalu cepat.

Ancaman terbesar muncul ketika teknologi berubah, sementara cara berpikir institusinya tetap sama.

Penutup: Sejarah Sedang Menunggu Posisi Kita

Artificial Intelligence telah memasuki babak baru dalam pembangunan Indonesia.

Ketika pemerintah bergerak menyiapkan tata kelola, etika, peta jalan, infrastruktur, dan ekosistem AI, perguruan tinggi tidak boleh berdiri sebagai penonton.

Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer hari ini mungkin sedang duduk di ruang kelas, mengerjakan tugas pemrograman, membersihkan dataset, menguji model, atau berdiskusi dengan dosennya.

Namun beberapa tahun mendatang, mereka mungkin menjadi orang yang membangun sistem digital untuk rumah sakit, pemerintah, sekolah, perbankan, pertahanan, industri, atau pelayanan publik.

Kode yang mereka tulis dapat memengaruhi manusia yang tidak pernah mereka temui.

Model yang mereka bangun dapat menghasilkan keputusan yang tidak pernah mereka saksikan secara langsung.

Dan algoritma yang mereka kembangkan dapat hidup lebih lama daripada proyek akademik yang melahirkannya.

Karena itu, pertanyaan bagi mahasiswa FIK bukan lagi sekadar:

“Apakah saya mampu menggunakan Artificial Intelligence?”

Pertanyaan yang lebih besar adalah:

“Jika suatu hari saya diberi kemampuan membangun AI yang memengaruhi kehidupan banyak manusia, nilai apa yang akan saya tanamkan di dalamnya?”

Masa depan AI Indonesia tidak hanya ditentukan oleh besarnya model, cepatnya komputasi, jumlah pusat data, atau besarnya investasi.

Masa depan tersebut akan ditentukan oleh kualitas manusia yang berdiri di belakang algoritma.

Ketika AI telah memasuki agenda kebijakan nasional, Fakultas Ilmu Komputer memiliki sebuah pilihan sejarah:

menjadi penonton perubahan, menjadi pengguna teknologi yang diciptakan pihak lain, atau menjadi tempat lahirnya generasi yang ikut menentukan arah kecerdasan buatan Indonesia.

Pilihan itu sedang dibuat hari ini di ruang kuliah, di laboratorium, di dalam penelitian dosen, di dalam skripsi mahasiswa, dan bahkan di dalam satu pertanyaan sederhana:

Untuk apa teknologi yang kita bangun ini digunakan?

Penulis: Rasenda | Dosen Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jakarta

Humas Fakultas Ilmu Komputer
UPN “Veteran” Jakarta

Informasi lainnya dapat dilihat pada web UPNVJ