Etika Data Sebagai Fondasi Kepercayaan di Ruang Digital
Pendahuluan
Di abad ke-21, data telah menjadi komoditas paling berharga. Dengan miliaran interaksi digital setiap hari, jumlah data yang dikumpulkan, disimpan, dan diolah oleh perusahaan, pemerintah, dan organisasi terus bertambah secara eksponensial—fenomena yang sering disebut sebagai Big Data. Data ini menawarkan peluang luar biasa untuk inovasi, peningkatan layanan publik, dan pertumbuhan ekonomi. Namun, pemanfaatan data ini juga menghadirkan dilema etika yang mendalam.
Etika Data adalah sistematisasi, pembelaan, dan rekomendasi konsep perilaku benar dan salah terkait dengan data, khususnya data pribadi (Floridi, 2025). Etika data memastikan bahwa proses pengumpulan, penggunaan, dan pengelolaan data berlangsung secara adil, transparan, dan bertanggung jawab. Tanpa etika yang kuat, data berisiko menjadi alat untuk diskriminasi, manipulasi, dan pelanggaran privasi, yang pada akhirnya mengikis kepercayaan publik dan merugikan martabat individu.
Pilar-Pilar Utama Etika Data
Pengelolaan data yang etis berlandaskan pada beberapa prinsip fundamental yang harus dipatuhi oleh setiap pihak yang terlibat dalam ekosistem data:
- Privasi dan Kerahasiaan (Privacy and Confidentiality)
Ini adalah inti dari etika data. Setiap individu memiliki hak asasi atas privasi. Prinsip ini menuntut bahwa data pribadi—seperti nama, lokasi, kebiasaan penelusuran, atau informasi kesehatan—harus dilindungi dari akses yang tidak sah, kebocoran, atau penyalahgunaan. Praktik yang etis mencakup:
- Minimisasi Data: Hanya mengumpulkan data yang benar-benar diperlukan untuk tujuan yang spesifik.
- Anonimisasi/Pseudonimisasi: Mengubah atau menghilangkan informasi pengenal agar data tidak dapat dikaitkan kembali ke individu.
- Keamanan Data: Menerapkan langkah-langkah keamanan teknologi yang kuat, seperti enkripsi dan autentikasi multifaktor, untuk menjaga data tetap aman.
- Persetujuan (Consent)
Pengumpulan data pribadi harus didasarkan pada persetujuan yang diinformasikan (informed consent) dan eksplisit dari pemilik data. Artinya, individu harus:
- Mengetahui dengan jelas data apa yang akan dikumpulkan.
- Memahami tujuan penggunaan data tersebut.
- Diberi kebebasan penuh untuk memberikan, menolak, atau mencabut persetujuan mereka kapan saja tanpa mendapatkan penalti.
Persetujuan yang etis tidak bisa berupa persetujuan yang tersembunyi atau terpaksa (misalnya, hanya dengan mengklik “Setuju” tanpa membaca syarat dan ketentuan yang panjang dan membingungkan).
- Transparansi dan Keadilan (Transparency and Fairness)
Transparansi mewajibkan organisasi untuk terbuka mengenai praktik data mereka—bagaimana data dikumpulkan, disimpan, diolah, dan digunakan.
Keadilan (Fairness) menekankan bahwa data dan algoritma yang mengolahnya tidak boleh menghasilkan atau memperkuat bias yang merugikan kelompok tertentu (misalnya, diskriminasi berdasarkan ras, jenis kelamin, atau status sosial ekonomi). Jika suatu algoritma dilatih dengan data yang bias, hasilnya akan mencerminkan dan memperburuk bias tersebut, sebuah isu yang dikenal sebagai bias algoritmik.
- Akuntabilitas dan Tata Kelola (Accountability and Governance)
Setiap organisasi yang mengelola data harus bertanggung jawab (akuntabel) atas semua tindakan dan keputusan yang melibatkan data. Ini termasuk:
- Membangun Tata Kelola Data (Data Governance) yang jelas, yaitu serangkaian kebijakan dan prosedur yang mengatur siklus hidup data.
- Memiliki mekanisme untuk mengaudit dan memantau penggunaan data secara berkala.
- Siap menerima konsekuensi dan memberikan ganti rugi jika terjadi pelanggaran etika atau hukum terkait data.
Referensi
Floridi, L. (2025). Ethics of Big Data: Pedoman Penting dalam Era Informasi Digital. Diklatkerja. Diakses dari https://www.diklatkerja.com/blog/etika-big-data-pedoman-penting-dalam-era-informasi-digital#:~:text=Etika%20Big%20Data%2C%20juga%20dikenal,dan%20terus%20meningkat%20secara%20eksponensial.
Hidayat, R., & Prasetya, B. (2020). Etika Bisnis dan Tantangan Privasi Data di Era Digitalisasi Usaha. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan, 22(1), 50–62. https://doi.org/10.9744/jmk.22.1.50-62
Martin, K. (2018). Ethical Implications and Accountability of Algorithms. Journal of Business Ethics, 160(3), 835–852. https://doi.org/10.1007/s10551-018-3921-3
Zwitter, A. (2014). Big data ethics. Big Data & Society, 1(2). https://doi.org/10.1177/2053951714559253