Perpustakaan Digital ITB

Perkembangan teknologi smartphone yang pesat, khususnya penggunaan aplikasi pesan instan sebagai medium komunikasi utama, telah mengubah lanskap barang bukti dalam penanganan perkara tindak pidana korupsi. Barang Bukti Elektronik (BBE) dari perangkat mobile, terutama data percakapan WhatsApp, kini menjadi sumber bukti digital yang krusial namun menantang. Volume BBE yang semakin meningkat, juga satu BBE saja dapat menghasilkan jutaan artefak, hal ini melampaui kapasitas analisis manual investigator forensik digital. Tidak hanya volume saja yang menjadi kendala, penggunaan eufemisme serta penyamaran dalam berkomunikasi pada perkara tindak pidana korupsi menyulitkan investigator untuk mempercepat analisisnya terhadap BBE perkara tindak pidana korupsi. Berdasarkan kesulitan tersebut, penelitian ini mengembangkan kerangka kerja Explainable AI (XAI) terintegrasi untuk mendeteksi pola komunikasi mencurigakan dari BBE perangkat mobile pada perkara tindak pidana korupsi secara otomatis, akurat, dan transparan. Sistem yang dikembangkan beroperasi sebagai pipeline delapan tahap yang diterapkan pada dataset 4.381.275 pesan dari 41 Barang bukti elektronik yang telah berkekuatan hukum tetap. Pendekatan inti penelitian ini adalah schema-aware detection dengan lima skema utama komunikasi yaitu Financial Chain, Oblique Accountability, Cover Story, Private Network Coordination, dan Urgency Financial yang diekstraksi secara induktif dari transkrip percakapan pada alat bukti BBE perkara yang sudah berkekuatan hukum tetap. Selanjutnya skema tersebut diintegrasikan sebagai fitur eksplisit ke dalam fungsi loss model LSTM Autoencoder melalui SchemaWeightedMSELoss. Representasi fitur menggunakan vektor 82-dimensi yang menggabungkan embedding semantik IndoBERT (64D), fitur skema domain (8D), dan fitur perilaku temporal (10D). Transparansi hasil analisis dijamin melalui dua tingkat XAI yaitu, SHAP GradientExplainer pada tingkat fitur dan True LSTM-LIME pada tingkat kata. Dimensi konten diintegrasikan dengan dimensi jaringan melalui Knowledge Graph multi-sentralitas dalam ensemble berbobot 50:50 yang divalidasi secara empiris. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa analisis SHAP membuktikan delapan dimensi skema bertanggung jawab atas 42,7% dari keputusan model, dengan skema urgency financial sebagai fitur paling diskriminatif. Pendekatan schema-aware meningkatkan separation ratio dari 1,448 kali pada pendekatan anomali statistik menjadi 2,459 kali, atau peningkatan sebesar 70%. Kedua tersangka terverifikasi dari perkara berkekuatan hukum tetap berhasil ditempatkan pada kategori CRITICAL di peringkat ke-12 dan ke-13 dari 4.817 aktor, menghasilkan ii Recall@20 = 100% dan MRR = 0,0801. Validasi generalisasi pada 19 Barang Bukti Elektronik di luar data pengembangan menunjukkan keseluruhan BBE melampaui ambang separation ratio 1,5 kali, dengan BBE yang sepenuhnya independen dari perkara pengembangan mencatatkan rata-rata separation ratio 4,085 kali. Studi kasus tambahan pada satu perkara independen lain, yaitu Perkara Validasi yang menghasilkan MRR = 0,1245 dengan tiga aktor yang terbukti merupakan tersangka berhasil masuk peringkat top-6, serta mengidentifikasi satu kandidat tersangka baru yang sebelumnya tidak diketahui penyidik. Independensi statistik hampir sempurna antara dimensi konten dan dimensi jaringan turut terbukti dari satu tersangka yang hanya terdeteksi melalui dimensi jaringan pada peringkat ke-8, namun tersembunyi pada peringkat ke-761 apabila hanya mengandalkan dimensi konten semata, sehingga menjustifikasi kebutuhan integrasi ensemble kedua dimensi tersebut. Kerangka kerja yang dihasilkan menyediakan alat bantu prioritasi investigasi yang transparan bagi penyidik dan penuntut umum dalam menangani barang bukti elektronik bervolume besar, sekaligus membuktikan bahwa integrasi pengetahuan domain forensik secara eksplisit ke dalam arsitektur deep learning dapat meningkatkan efektivitas deteksi pola komunikasi korupsi yang secara sengaja disamarkan melalui eufemisme dan dialek regional, tanpa mengorbankan transparansi penjelasan yang dibutuhkan dalam proses penegakan hukum di Indonesia.