Pembangunan Sistem mencakup akuisisi data dari penyedia blockchain, pemilihan platform yang sesuai, konfigurasi aturan untuk mendeteksi pola mencurigakan, serta penetapan prosedur peringatan dan investigasi untuk pelaporan kepada pihak berwenang
Fase "Pembangunan Sistem" adalah tahap di mana fondasi teoretis dan kerangka kerja analitis sistem pemantauan blockchain diubah menjadi solusi praktis yang berfungsi. Fase ini melibatkan pengambilan keputusan penting dan tindakan strategis untuk membangun infrastruktur yang diperlukan guna memerangi korupsi secara efektif.
Salah satu langkah krusial pertama adalah Akuisisi Data, yang mencakup pembentukan kemitraan dengan penyedia data blockchain untuk mendapatkan akses ke data transaksi waktu nyata (real-time). Keberhasilan sistem pemantauan blockchain sangat bergantung pada ketersediaan data yang komprehensif, tepat waktu, dan akurat. Tanpanya, sistem tidak dapat melakukan analisis transaksi yang efektif atau mendeteksi pola yang mencurigakan.
Saat memilih penyedia data, beberapa faktor harus dipertimbangkan. Faktor-faktor ini meliputi cakupan data penyedia—memastikan mereka mendukung semua blockchain publik dan privat yang relevan; umpan waktu nyata, yang memungkinkan deteksi aktivitas mencurigakan secara langsung; dan akses ke data historis, yang krusial untuk melatih model pembelajaran mesin dan menyelidiki pola jangka panjang. Selain itu, granularitas dan kualitas data harus tinggi, termasuk detail seperti ID transaksi, alamat, jumlah, stempel waktu, dan biaya gas. Penyedia harus menawarkan API atau metode integrasi yang andal untuk pengumpan data yang lancar ke dalam sistem pemantauan. Faktor penting lainnya adalah skalabilitas, keandalan dan waktu aktif, serta struktur biaya penyedia, yang harus sesuai dengan anggaran yang tersedia.
Langkah selanjutnya adalah Pemilihan Platform, yang melibatkan pemilihan platform pemantauan blockchain yang mendukung fungsi-fungsi yang dibutuhkan. Meskipun platform sumber terbuka menawarkan fleksibilitas dan efektivitas biaya, platform tersebut seringkali membutuhkan keahlian teknis internal yang kuat untuk kustomisasi dan pemeliharaan. Sebaliknya, platform kelas perusahaan menyediakan fitur-fitur komprehensif—seperti analitik tingkat lanjut, dasbor, pelaporan regulasi, dan dukungan pelanggan—tetapi biasanya berbiaya lebih tinggi. Contoh solusi kelas perusahaan antara lain Chainalysis, Elliptic, dan TRM Labs.
Platform harus memenuhi persyaratan fungsional utama: penyerapan data yang efisien, pemantauan transaksi yang efektif menggunakan analisis kecepatan dan penyaringan dompet, serta dukungan untuk analitik tingkat lanjut termasuk model heuristik dan pembelajaran mesin. Platform ini juga harus mengatasi tantangan seperti koin privasi, layanan pencampuran, dan perpindahan rantai. Fitur-fitur tambahan yang wajib dimiliki mencakup sistem peringatan yang tangguh, perangkat manajemen kasus yang komprehensif, kapabilitas pelaporan regulasi, antarmuka pengguna yang intuitif, standar keamanan yang tinggi, dan skalabilitas untuk mengakomodasi volume transaksi yang terus meningkat.
Komponen ketiga adalah Konfigurasi Aturan, yang melibatkan penetapan ambang batas dan pendefinisian pola perilaku mencurigakan di platform. Di sinilah kecerdasan diintegrasikan ke dalam sistem. Aturan didasarkan pada metode korupsi yang diketahui, saran ahli, dan pedoman kepatuhan, seperti rekomendasi FATF. Aturan-aturan ini mendefinisikan ambang batas transaksi, heuristik perilaku, dan logika deteksi multi-langkah (misalnya, rantai transaksi atau pola yang menandakan aktivitas ilegal). Model penilaian risiko menentukan bagaimana berbagai indikator berkontribusi terhadap risiko keseluruhan entitas.
Ambang batas aturan harus terus disesuaikan melalui umpan balik dan analisis statistik untuk meminimalkan positif palsu dan mengungkap positif benar. Seiring berkembangnya taktik, aturan-aturan ini harus diperbarui secara berkala agar tetap terdepan dalam metodologi kriminal baru.
Setelah peringatan dihasilkan, prosedur Peringatan dan Investigasi harus diterapkan untuk memastikan respons yang efektif. Ini termasuk memprioritaskan peringatan berdasarkan tingkat keparahan dan skor risiko, serta menerapkan sistem notifikasi yang andal untuk menginformasikan tim yang tepat. Menangani positif palsu secara efisien dengan siklus umpan balik yang jelas sangat penting untuk meningkatkan algoritma deteksi.
Proses investigasi mencakup triase untuk penilaian cepat, diikuti dengan analisis mendalam terhadap peringatan kritis menggunakan perangkat on-chain dan intelijen off-chain. Investigator harus mendokumentasikan temuan mereka secara menyeluruh dan berkolaborasi dengan tim hukum, TI, dan penegakan hukum melalui alur kerja komunikasi yang terstruktur.
Terakhir, sistem harus mampu melaporkan kepada otoritas sesuai dengan peraturan APU dan PPT Indonesia. Laporan harus terstandarisasi, tepat waktu, dan diformat sesuai dengan harapan regulator. Mekanisme umpan balik dari otoritas dapat lebih meningkatkan akurasi dan efektivitas sistem.
Dengan menjalankan setiap langkah pembangunan sistem ini secara cermat—akuisisi data, pemilihan platform, konfigurasi aturan, dan investigasi peringatan—pemerintah Indonesia dapat menerapkan sistem pemantauan blockchain yang kuat yang mampu secara proaktif mengidentifikasi dan mengurangi risiko korupsi.
Mpu Gandring ingin memberantas korupsi di Indonesia dengan teknologi blockchain! Anda ingin mendukung?
- Follow akun Mpu.
- Upvote dan resteem postingan Mpu.
- Share di Instagram, Facebook, X/Twitter dll.
- Biar pemerintah mendengar dan menerapkannya.
| Proyek Percontohan |
|---|
Upvoted! Thank you for supporting witness @jswit.