…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN 2798-3471 (Cetak)
Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3641 (Online)

## PENGGUNAAN AGEN BERBASIS INTELIJEN UNTUK MENANGANI KEJAHATAN
SIBER
Oleh Muhamad Arif Budiman
Sekolah Kajian Stratejik dan Global,  Universitas Indonesia Email: muhaarifb30@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  pesat  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  mendorong  semakin berkembangnya  kejahatan  siber.  Sebagai  jenis  kejahatan  yang  berbeda  dari  kejahatan konvensional,  maka penanganan kejahatan siber  memerlukan cara khusus. Tulisan ini bertujuan untuk meneliti agen berbasis intelijen untuk penanganan kejahatan siber, Indonesia dengan fokus kepada  penggunaan chatbot .  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  kepustakaan  ( library research ).  Data  yang  bersumber  dari  berbagai  buku,  jurnal  dan  sumber  internet  kemudian dianalisa dengan metode deskriptif analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perkembangan AI yang ada saat ini telah memungkinkan penggunaannya untuk melakukan crime data mining . Hal  ini  salah  satunya  dilakukan  dengan  menggunakan chatbot yang  merupakan  salah  satu  jenis agen  berbasis  intelijen.  Pemanfaatan  chatbot  dalam  kepolisian  memiliki  kemungkinan  untuk dikembangkan  sebagai  deteksi  kejahatan  siber  dan  cara  pengumpulan  alat  bukti.  Hal  ini dilakukan  dengan  mengembangkan  kerangka  kerja chatbot metodologi  dan  prosedur pengumpulan bukti di dark web dan praktik digital forensik.
Kata kunci: Agen Berbasis Intelijen, Chatbot, Crime Data Mining, Kejahatan Siber

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi  yang  ada  sekarang  ini  telah memunculkan  berbagai  tantangan  baru  akibat dampak buruk yang dihasilkan dari penyalahgunaannya. Hal ini kemudian menyebabkan  berbagai  pihak  yang  tidak bertanggungjawab mengambil keuntungan dengan  cara-cara    yang    merugikan    banyak orang. Kejahatan siber ( cyber crime ) merupakan  perbuatan  melawan  hukum  yang dilakukan  dengan  menggunakan  internet  yang berbasis pada kecanggihan teknologi, komputer,  dan  telekomunikasi,  baik  untuk memperoleh keuntungan ataupun tidak dengan merugikan  pihak  lain  (Marufah,  Rahmat,  & Widana,  2020).  Kejahatan  ini  melibatkan berbagai  bentuk  kejahatahn  yang  yang berkaitan  dengan  kerahasiaan,  integritas  dan keberadaan data dan sistem komputer (Chintia, Nadiah,  Ramadhani,  Haedar,  &  Febriansyah, 2019).
Jumlah  kejahatan  siber  yang  terjadi  di Indonesia tidak dapat dibilang sedikit. Berdasarkan  pada  data  yang  dimiliki  oleh Badan  Siber  dan  Sandi  Negara  (BSSN) menunjukkan bahwa terdapat 888 juta serangan  siber  yang  terjadi  di  Indonesia  dari Januari hingga Agustus 2021 (Mashabi, 2021). Hal  tersebut  kemudian  menunjukkan  tingkat keparahan  kejahatan  siber  yang  terjadi  di Indonesia.  Pemerintah  Indonesia  pun  tidak tinggal  diam  dan  melakukan  berbagai  upaya untuk  dapat  menangani  kejahatan  siber  yang ada  di  Indonesia.  Hal  ini  dilakukan  dengan menerbitkan  Undang-undang  nomor  11  tahun 2008    tentang  Informasi  dan  Transaksi Elektronik  yang  telah  diperbaharui  oleh Undang-undang No. 19 Tahun 2016. Perundangan  tersebut  kemudian  digunakan sebagai dasar penanganan kejahatan siber yang ada di Indonesia. Selain produk hukum tersebut,
penegakan  hukum  telah  dilakukan  oleh  Polri sebagai kepolisian Indonesia untuk melakukan
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation Research and Knowledge
penanganan  kejahatan  siber.  Hal  ini  salah satunya dengan membentuk Direktorat Tindak Pidana  Siber  (Dittipidsiber)  yang  merupakan satuan  kerja  di  bawah  Bareskrim  Polri  dan memiliki  tugas  untuk  melakukan  penegakan hukum  terhadap  kejahatan  siber.  Selain  itu, Polri juga melakukan upaya untuk mengoptimalkan  kualitas  proses  penyidikan kejahatan  siber  dengan  pelaksanaan  pelatihan terhadap  anggotanya  (Nahwan,  Nurhayani, Nugroho, & Srimurni, 2021). Namun kemudian  upaya  tersebut  tampaknya  masih perlu  ditingkatkan  dan  didorong  dengan strategi lainnya.
Berdasarkan  pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Noviantini,  Remaja,  dan Mariadi  (2021),  belum  optimalnya  kepolisian dalam melakukan penanganan terhadap kejahatan  siber  datang  dari  faktor  penegak hukumnya. Hal ini utamanya berkaitan dengan pendidikan  khusus  yang  belum  dimiliki  oleh satuan fungsi khusus siber. Selain itu, terdapat kebutuhan  akan  sarana  dan  prasarana  yang lebih memadai terutama di daerah untuk dapat meningkatkan  kelancaran  proses  penyelidikan kejahatan  dunia  maya.  Sarana  dan  prasarana yang  paling  dibutuhkan  adalah  laboratorium digital forensik yang dianggap memiliki peran yang  besar  dalam  penyedikan  berbagai  tindak pidana siber.
Kejahatan siber merupakan jenis kejahatan  yang  memerlukan  perhatian  khusus karena  jenisnya  yang  memiliki  karakter  yang berbeda dari kejahatan-kejahatan konvensional (Chintia,  Nadiah,  Ramadhani,  Haedar,  & Febriansyah,  2019).  Kejahatan  dunia  maya harus  menjadi  fokus  utama  lembaga  penegak hukum.  Dalam  hal  ini,  berbagai  lembaga pemerintahan yang berada di sektor keamanan, bersama  dengan    badan  intelijen  perlu berkolaborasi dengan ahli yang terampil secara teknis agar dapat mengadopsi dan membingkai berbagai  teknologi  baru  yang  muncul  untuk mengatasi  berbagai  jenis  kejahatan  siber. Keamanan  siber  kemudian  dapat  dicapai dengan  perencanaan  dan  penerapan  strategi yang tepat untuk mengatasi masalah kejahatan
siber  (Almansoori,  Alshamsi,  Abdallah,  & Salloum, 2021).
Perkembangan kecerdasan buatan ( artificial  intelligence/AI )  sekarang  ini  telah menyebabkan  berbagai  kemudahan  dengan menyediakan  sistem  operasi  intelektual  dan asisten  digital.  Pemanfaatan  AI  bahkan  telah memungkinkan  bagi  robot  untuk  melakukan fungsi  dasar  polisi.  Saat  ini  polisi  sudah menggunakan  robot  untuk  melakukan  operasi pencarian dan penyelamatan, untuk membuang bahan  peledak  dalam  kegiatan  teroris  dan bahkan untuk menghancurkan penjahat bersenjata  (Radulov,  2019).  Lebih  dari  itu, karena  perkembangan  luas  dari  AI  itu  sendiri, maka  AI  telah  berkembang  sehingga  dapat digunakan  dalam  berbagai  bentuk.  Paradigma AI  telah  mengubah  praktik  kepolisian, pengawasan,  dan  peradilan  pidana  melalui modalitas pemantauan yang tersebar berdasarkan  prediksi  dan  pencegahan.  Selain itu,  hal  ini  kemudian  dapat  digunakan  untuk melakukan  penanganan  terhadap  kejahatan siber. Penelitian yang dilakukan oleh Sivčević, et.al  (2020)  menunjukkan  bahwa  terdapat kemungkinan  penggunaan agen  berbasis intelijen  untuk  melakukan  layanan  publik elektronik  dengan  menggunakan  kecerdasan buatan yang sesuai seperti chatbot . Berdasarkan  penelitian  tersebut  maka  terdapat pula  kemungkinan  kepolisian  menggunakan agen  berbasis  intelijen  untuk  melakukan penanganan kejahatan siber.
Tulisan ini bertujuan untuk menganalisa penggunaan agen berbasis intelijen  untuk  penanganan  kejahatan  siber  di Indonesia  dengan  fokus  kepada  penggunaan chatbot .  Tulisan  ini  berkontribusi  kepada literatur  dengan  cara  menyediakan  wawasan mengenai  kemungkinan  penggunaan  agen berbasis  intelijen  chatbot  dalam  deteksi kejahatan  siber  melalui  data  mining.  Tulisan ini  akan  disusun  berdasarkan  urutan  pada bagian  selanjutnya  menjelaskan  metode  yang digunakan. Setelah itu akan dijelaskan temuan dan  diskusi,  dan  bagian  terakhir  menjelaskan kesimpulan penelitian.
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
ISSN 2798-3641 (Online)

## LANDASAN TEORI Teori Intelijen
Michael  Warner  (2006)  Office  of  the Director  of  National  Intelligence,  dalam presentasinya  mengenai  Intelijen  mengatakan bahwa  Intelijen  memiliki  banyak  makna  bagi beberapa orang. Mengartikan Intelijen kedalam  1  (satu)  definisi  akan  sangat  sulit dilakukan,  terdapat  2  (dua)  definisi  yang sering digunakan secara umum yaitu “Intelijen bagi  Pengambil  Keputusan”  dan  definisi lainnya “Intelijen adalah aktifitas rahasia suatu Negara  untuk  memahami  dan  mempengaruhi entitas  asing”.  Mengutip  pemikiran  Sun  Tzu (1963), yang menambahkan istilah “Spionase” dalam Intelijen, yang merupakan penerjemahan  atas  informasi  dan  aksi,  lebih lanjut  terdapat  doktrin  yang  dikatakan  oleh Sun Tzu, Intelijen harus bekerja secara rahasia “Ketika  agen  tipe  ini  bekerja  secara  simultan dan  tidak  ada  yang  mengetahui  metode operasi,  mereka  disebut  “The  Devine  Skein” dan  merupakan  harta  karun  atas  kedaulatan. Hank  Prunckun  (2010),  salah  satu  penulis tentang  Intelijen  dalam  bukunya  membuat  4 (empat) definisi dari Intelijen: 1.  Tindakan 2.  Tempat produksi pengetahuan
3.  Organisasi yang menangani pengetahuan
4.  Laporan  yang  dihasilkan  dari  proses ataupun organisasi

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk menyusun tulisan ini adalah metode kepustakaan  ( library  research ).  Hal  ini dilaksanakan  dengan  mengumpulkan  berbagai referensi bacaan yang relevan dengan permasalahan yang diteliti, kemudian dilakukan  pemahaman  cara  teliti  dan  hati-hati sehingga mendapatkan sebuah temuan-temuan penelitian (Zed, 2003). Data dikumpulkan dari berbagai  literatur  seperti  buku,  jurnal  baik nasional  maupun  internasional,  serta  sumber internet.  Hal  ini  kemudian  dilanjutkan  dengan analisa  yang  dilakukan  dengan  menggunakan metode deskriptif analisis. Berdasarkan metode  analisa  tersebut  maka  data  hasil
pengamatan  dituangkan  kedalam  bentuk  tesis untuk memaparkan permasalahan yang diteliti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Kecerdasan
buatan dan penanggulangan kejahatan
Kecerdasan  buatan  mengacu  pada simulasi  kecerdasan  mansia  pada  mesin  yang di  program  untuk  berikir  manusia  dan  meniru tindakannya,  karakteristik  AI  sendiri  adalah kemampuannya  untuk  merasionalisasi  dan mengambil  tindakan  yang  memiliki  peluang terbaik  untuk  mencapai  tujuan  tertentu (Rachmadie, 2020). Hal ini kemudian dimanfaatkan  dalam  sektor  keamanan  untuk mengumpulkan,  menyortir,  dan  mengelola data  yang  ada  di  ruang  informasi.  Hal  ini kemudian diharapkan untuk dapat mengoptimalkan  kinerja  kepolisian  dengan cara yang berkualitas, tepat waktu, dan efektif dalam  menjamin  keamanan  nasional  dan  sipil (Radulov, 2019).
Menurut  Radulov  (2019)  terdapat beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  untuk memanfaatkan  AI  dalam  penanggulangan kejahatan.  Hal  ini  diantaranya  dilakukan dengan  pengumpulan  data,  pendeteksian tindak pidana, pencegahan kejahatan siber dan lain sebagainya. AI dipandang dapat membantu organisasi untuk mencegah kejahatan  siber  dengan  cara  melatihnya  untuk mengenali  kata  kunci  atau  topik  yang  terkait dengan  konten  berbahaya  yang  kemudian digunakan untuk menghentikan potensi serangan  dunia  maya.  Selain  itu,  Machine Learning, algoritme komputer yang memungkinkan  AI  melakukan  pembelajaran telah memungkinkan AI untuk bekerja dengan sejumlah  besar  data.  Hal  tersebut  kemudian dapat  dimanfaatkan  untuk  menyelidiki  dan mencegah kejahatan (Radulov, 2019).
Penyelidikan kejahatan dan pengumpulan informasi yang berkaitan dengan tindak  pidana  yang  dilakukan  oleh  kepolisian dapat dilakukan dengan bantuan AI. Pengumpulan  informasi  mengenai  situasi kejahatan  termasuk  menemukan  hubungan tersembunyi  antara  organisasi  dan  individu
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation Research and Knowledge
yang  melakukan  kejahatan  dapat  dilakukan dengan  kecerdasan  buatan  (Radulov,  2019). Hal  ini  salah  satunya  berkat  adanya  fungsi data  mining yang disediakan AI. Data mining didefinisikan sebagai identifikasi struktur yang menarik  dalam  data,  di  mana  struktur menunjukkan  pola,  model  statistik  atau prediksi  data,  dan  hubungan  antara  bagian- bagian data (Fayyad & Uthurusamy, 2002).
Data mining kemudian dapat digunakan  untuk  deteksi,  pencegahan,  dan pemberantasan  kejahatan.  Penelitian  yang dilakukan oleh Chen, et al. (2003) menyebutkan  bahwa crime  data  mining dapat digunakan  untuk  ekstraksi  entitas  untuk laporan  narasi  polisi,  mendeteksi  penipuan identitas kriminal dengan pendekatan algoritma, analisis authorship dalam kejahatan dunia  maya,  dan  analisis  jaringan  kriminal. Berkaitan  dengan  kejahatan  siber,  aktivitas  di dunia maya kebanyakan memiliki sifat anonim yang kemudian membuat penanganan kejahatan  siber  menjadi  semakin  rumit  dan harus  bergantung pada upaya manual. Namun hal  ini  sangat  dibatasi  oleh  banyaknya  pesan dan ID pelaku yang terus berubah. Oleh karena itu, diusulkan untuk kerangka analisis authorship yang dapat digunakan untuk secara otomatis  melacak  identitas  penjahat  cyber melalui pesan yang mereka posting di Internet. Berdasarkan pada kerangka tersebut, tiga jenis fitur  pesan,  termasuk  penanda  gaya,  fitur struktural, dan fitur khusus konten, diekstraksi dan algoritma pembelajaran induktif digunakan  untuk  membangun  model  berbasis fitur  untuk  mengidentifikasi  authoship  pesan ilegal (Chen, et al., 2003).

## 2. Agen berbasis intelijen
Secara  umum,  istilah  “agen”  dapat dilihat  sebagai  suatu  entitas  yang  melakukan kegiatan tertentu sebagai perwakilan atas nama seseorang.  Agen  pada  umumnya  mengacu pada entitas yang beroperasi secara mandiri di suatu lingkungan, beradaptasi dengan lingkungan  tersebut,  memiliki  kemampuan untuk  memahami  lingkungan,  mengubah
keadaan  lingkungan  tersebut,  dan  memiliki kemampuan  untuk  belajar  (Kuk,  Stanojević, Jovanović, & Nedeljković, 2018). Agen dapat dibedakan  menurut  beberapa  kriteria  Operasi agen  dapat  ditinjau  dalam  lingkungan  yang diberikan. Keadaan lingkungan berubah seiring dengan interaksinya dengan lingkungan tersebut.  Karakteristik  agen  berbasis  intelijen menurut  Sivčević,  et.al  (2020)  dapat diperhatikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Karakteristik agen berbasis intelijen
Sumber  (Sivčević,  Košanin,  Nedeljković, Nikolić, Kuk, & Nogo, 2020)
Pemanfaatan  agen  berbasis  kecerdasan buatan  diantaranya  adalah  sebagai  berikut (Piscopo, Siebes, & Hardman, 2017):
a. Chatbots:  AI  dapat  digunakan  untuk memahami  pola  komunikasi  sehari-hari menggunakan chatbots
b. Sinyal  Lalu  Lintas  Adaptif:  Lalu  lintas kota  pasti  dapat  mempengaruhi  kehidupan kita,  arus  lalu  lintas  dan  sensor  dapat meningkatkan fungsi transportasi umum
c. Pengawasan  dan  Keamanan:  Kehadiran kamera telah membuat peningkatan keselamatan  publik,  mengurangi  tingkat kejahatan  layanan  polisi  Cerdas,  dan menangkap  teroris.  Pembelajaran  mesin dan  AI  akan  membantu  meningkatkan pengenalan  wajah,  pelacakan,  dan  aspek deteksi keamanan lainnya
d. Air dan Listrik: AI sedang diterapkan pada pengukuran air untuk mengekang kelebihan  air  dan  menemukan  kebocoran. Kota-kota menggunakan
jaringan
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
pintar/jaringan  listrik  untuk  mengelola daya dengan lebih baik e. Keamanan  Publik:  dapat  sepenuhnya direvolusi  jika  lembaga  penegak  hukum menerapkan  pemodelan  prediktif  dan kerangka  kerja  AI  untuk  menjalankan pemeriksaan  terhadap  basis  data  kriminal. Teknologi  pembaca  plat  nomor  (LPR) dapat digunakan oleh polisi untuk menemukan mobil curian dan mengidentifikasi registrasi yang kadaluwarsa. 3. Pemanfaatan  agen  berbasis  intelijen chatbot dalam deteksi kejahatan siber
Agen percakapan otomatis atau chatbot adalah sistem komputer yang meniru percakapan  alami  dengan  pengguna  manusia melalui  gambar  dan  bahasa  tertulis  atau  lisan (Laranjo, et al., 2018). Kemunculan chatbot ini menunjukkan kemajuan terbaru dalam AI yang memungkinkan  interaksi  yang  semakin  alami antara  manusia  dan  rekan  agen  mesinnya. Komunikasi antara manusia-mesin ini menjadi lebih kompleks dan canggih, terutama melalui kemajuan pembelajaran mesin dengan penerapan  jaringan  saraf.  Hal  ini  tercermin dari  meningkatnya  jumlah  agen  percakapan yang  bertujuan  untuk  pertukaran  seperti manusia di bidang-bidang seperti e-commerce, perjalanan, pariwisata, dan perawatan kesehatan. Contoh terkenal dari chatbot cerdas tersebut  adalah  Microsoft  Cortana,  Amazon Alexa,  atau  Apple  Siri  (Schachner,  Keller,  & Von Wangenheim, 2020).
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Sivčević,  et.al  (2020)  penerapan  chatbot dalam kepolisian dapat memberikan efek pada peningkatan tingkat kepercayaan warga terhadap  kepolisian.  Implementasi  chatbots dalam  pekerjaan  polisi  akan  mengubah komunikasi  antara  warga  dan  otoritas  polisi secara total. Hal ini disebabkan karena chatbot telah  merevolusi  interaksi  manusia,  yaitu antara  warga  sipil  dan  polisi.  Oleh  karena  itu, dengan  chatbot  maka  warga  sipil  dan  polisi dapat  berkomunikasi  dalam  bahasa  alami. Chatbot dapat menjadi layanan yang didukung
oleh  aturan  dan  terkadang  kecerdasan  buatan yang  berinteraksi  dengan  masyarakat  melalui antarmuka obrolan. Chatbots dapat meningkatkan  hubungan  polisi-masyarakat dan  mendapatkan  efisiensi  dalam  proses menerima panggilan dengan penelepon.
Namun kemudian pemanfaatan chatbot dalam kepolisian memiliki kemungkinan untuk dikembangkan sebagai deteksi kejahatan siber. Hal  ini  didasarkan  pada  gagasan  bahwa chatbot  otomatis  dapat  bertindak  secara independen  dan  belajar  dari  pengalaman mereka sendiri dan dapat menciptakan strategi pencegahan kejahatan baru. Chatbot digunakan sebagai agen rahasia untuk mendeteksi  kejahatan.  Dengan  cara  tersebut, chatbot yang biasanya digunakan untuk tujuan layanan  pelanggan,  perutean  permintaan, pengumpulan informasi kemudian dapat diperluas  fungsinya  menjadi  penyelidikan kejahatan  dan  identifikasi  potensi  pelaku kejahatan (Stănilă, 2020).
Berdasarkan  hal  tersebut  Gendi  dan Muntenau (2021) mengusulkan untuk menerapkan  interaksi  antara    tiga  domain untuk  menggambarkan  kelayakan  penggunaan chatbot untuk deteksi kejahatan dan pengumpulan  alat  bukti.  Interaksi  tersebut dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Dalam  hal  ini diusulkan  untuk  menerapkan  chatbot  dengan tiga  cara  utama  yaitu  pemanfaatan  chatbot  di dark web, metodologi dan prosedur pengumpulan  bukti  di  dark  web,  dan pemanfaatan chatbot untuk pengumpulan bukti dan  praktik  digital  forensik.  Implementasi chatbot  di  dark  web  dapat  memungkinkan akses  cepat  terhadap  data,  evaluasi  informasi, dan  eksekusi  tugas.  Dengan  menerapkan chatbot  di  dark  web,  seseorang  dapat  segera mendeteksi  URL  yang  mudah  menguap  dan dengan  cepat  hilang  (Gendi  &  Munteanu, 2021).  Hal  ini  berarti  penelusuran  kejahatan siber  dapat  dilakukan  dengan  cara  yang  lebih mudah dengan memanfaatkan chatbot.
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation Research and Knowledge
Gambar 1. Interaksi tiga domain untuk menggambarkan kelayakan penggunaan chatbot di dark web untuk deteksi kejahatan dan pengumpulan alat bukti (Gendi &
Munteanu, 2021) Selain itu, dengan menerapkan  chatbot di  dark  web,  seseorang  dapat  memfasilitasi berbagi informasi yang efisien sambil meminimalkan  keterampilan  teknis  yang diperlukan  untuk  pengumpulan  data  dan informasi.  Terakhir,  sebagai  implementasi praktis  dari  AI,  chatbots  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  aktivitas  kriminal.  Secara khusus, Gendi dan Muntenau (2021)
berpendapat bahwa chatbots dapat diimplementasikan dengan tujuan
mengumpulkan  catatan  aktivitas  ilegal  dan mengidentifikasi pelaku dalam operasi mereka.  Eksploitasi  fungsi  chatbot  juga  dapat dilakukan  dengan  analisis  data  cerdas  di berbagai  bidang  kegiatan  kepolisian.  Analisis polisi  terhadap  data  yang  dikumpulkan  oleh agen  berbasis  kecerdasan  buatan  dapat dieksploitasi  untuk  melakukan  pengumpulan dan  analisis  data  dari  kegiatan  kriminal (Sivčević,  Košanin,  Nedeljković,  Nikolić, Kuk, & Nogo, 2020).
4. Kesimpulan Kejahatan siber merupakan jenis kejahatan  yang  berbeda  dari  kejahatan konvensional.  Oleh  karena  itu,  memerlukan upaya penanganan yang berbeda-beda. Tulisan
ini telah melakukan tinjauan penggunaan agen berbasis  intelijen  untuk  dalam  penanganan kejahatan siber, terutama dengan menggunakan  chatbot.  Tinjauan  menunjukkan hasil  bahwa  perkembangan  AI  yang  ada  saat ini telah memungkinkan penggunaannya untuk melakukan crime  data  mining .  Agen  berbasis intelijen  dapat  dimanfaatkan  untuk  hal tersebut, terutama chatbot yang dapat berfungsi  untuk  memahami  pola  komunikasi sehari-hari. Chatbot dalam kepolisian memiliki kemungkinan  untuk  dikembangkan  sebagai deteksi  kejahatan  siber.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  mengembangkan  kerangka kerjanya untuk dapat memanfaatkan chatbot di dark  web,  diterapkan  sebagai  metodologi  dan prosedur pengumpulan bukti di dark web, dan pemanfaatan chatbot untuk pengumpulan bukti dan  praktik  digital  forensik.  Dengan  cara tersebut,  chatbot  kemudian  dapat  difungsikan sebagai  deteksi  kejahatan  siber  dan  cara pengumpulan alat bukti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Almansoori, A., Alshamsi, M., Abdallah, S., & Salloum, S. A. (2021). Analysis of Cybercrime  on  Social  Media  Platforms and  Its  Challenges. The  International
Conference on Artificial Intelligence and Computer Vision (pp. 615-625).
Springer, Cham.
[2] Chen, H., Chung, W., Qin, Y., Chau, M., Xu, J. J., Wang, G., et al.  (2003). Crime data  mining:  an  overview  and  case studies.  In. Proceedings  of  the  2003 annual  national  conference  on  Digital government  research (pp.  1-5).  Texas: University of Arizona.
[3] Chintia,  E.,  Nadiah,  R.,  Ramadhani,  H. N.,  Haedar,  Z.  F.,  &  Febriansyah,  A. (2019).  Kasus  Kejahatan  Siber  yang Paling  Banyak  Terjadi  di  Indonesia  dan Penanganannya. JIEET  (Journal  of Information Engineering and Educational Technology) 2(2) , 65-69.
[4] Fayyad,  U.,  &  Uthurusamy,  R.  (2002). Evolving  data  mining  into  solutions  for
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
insights. Communications  of  the  ACM,
45(8) , 28-31.
[5] Gendi,  M.,  &  Munteanu,  C.  (2021). Towards a chatbot for evidence gathering on  the  dark  web. In  CUI  2021-3rd Conference  on  Conversational  User Interfaces , 1-3.
[6] Kuk,  K.,  Stanojević,  A.,  Jovanović,  M., &  Nedeljković,  S.  (2018).  Intelligent  e- service  for  detecting  malicious  code based  agent  technology. Proceedings  of the 8th International Conference on Web Intelligence,  Mining  and  Semantics ,  (pp. 1-6).
[7] Laranjo,  L.,  Dunn,  A.  G.,  Tong,  H.  L., Kocaballi,  A. B., Chen, J.,  Bashir, R., et al.  (2018).  Conversational  agents  in healthcare:  a  systematic  review. Journal of  the  American  Medical  Informatics Association, 25(9) , 1248-1258.
[8] Marufah,  N., Rahmat, H. K., &  Widana, I.  D.  (2020).  Degradasi  Moral  sebagai Dampak  Kejahatan  Siber  pada  Generasi Millenial  di  Indonesia. NUSANTARA: Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Sosial,  7(1) , 191-201.
[9] Mashabi,  S.  (2021,  Sep  14). BSSN:
Hingga  Agustus  2021  Tercatat  888  Juta Serangan Siber . Retrieved Okt 27, 2021,
from kompas.com: https://nasional.kompas.com/read/2021/0
9/14/10493771/bssn-hingga-agustus- 2021-tercatat-888-juta-serangan-siber
[10] Nahwan,  D.,  Nurhayani,  N.,  Nugroho,  I.
S.,  &  Srimurni,  R.  R.  (2021).  Analisa Manajemen  Strategis  Program  Pelatihan SDM  TIK  Polri  dalam  Menghadapi Kejahatan Siber Era 4.0. Media Nusantara, 18(2) , 133-144.
[11] Noviantini, N., Remaja, I. N., & Mariadi, N.  N.  (2021).  Efektivitas  Patroli  Siber
Dalam Mengungkap Kasus Ujaran Kebencian  Di  Wilayah  Hukum  Polres
Buleleng. Kertha Widya, 9(1) , 28-51.
[12] Piscopo,  A.,  Siebes,  R.,  &  Hardman,  L. (2017).  Predicting  sense  of  community and  participation  by  applying  machine
learning to open government data. Policy & Internet, 9(1) , 55-75.
[13] Rachmadie,  D.  T.  (2020).  Regulasi Penyimpangan Artificial Intelligence Pada Tindak Pidana Malware Berdasarkan  Undang-Udang  Republik Indonesia Nomor 19 Tahun 2016. Jurnal Hukum  Pidana  dan  penanggulangan Kejahatan, 9(2) , 128-156. [14] Radulov, N. (2019). Artificial
intelligence  and  security  Security  4.0.
Security & Future, 3(1), , 3-5.
[15] Schachner,  T.,  Keller,  R.,  &  Von Wangenheim, F. (2020). Artificial intelligence-based  conversational  agents for chronic conditions: systematic literature  review. Journal  of  medical Internet research, 22(9) , e20701.
[16] Sivčević,  D.,  Košanin,  I.,  Nedeljković, S.,  Nikolić,  V.,  Kuk,  K.,  &  Nogo,  S. (2020).  Possibilities  of  used  intelligence based  agents  in  instant  messaging  on  e- government services.
2020 19th
International  Symposium  INFOTEH- JAHORINA (INFOTEH) (pp. 1-5). IEEE.
[17] Stănilă,  L.  (2020).  Memories  Of  The Future-Sweetie  And  The  Impact  Of  The New  Technologies  On  The  Criminal Justice System. EU and comparative law issues and challenges series (ECLIC), 4 , 557-575.
[18] Zed,  M.  (2003). Metode  Penelitian Kepustakaan. Jakarta  :  Yayasan  Obor Indonesia.
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)

## HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN