Kominfo Merespons Dugaan Kebocoran Data Milik Kemenkes

Juru Bicara Kementerian Kominfo, Dedy Permadi menyampaikan sejumlah poin terkait dengan dugaan kebocoran data Komisi Perlindungan Anak Indonesia (KPAI) dan Bank Jatim di Jakarta, Rabu (27/10).

Jakarta, Ditjen Aptika – Pemberitaan terkait dugaan Data Pasien Covid-19 bocor menjadi isu bidang aptika terbanyak periode ini dengan total 29 pemberitaan media cetak, online, dan televisi. Sebuah unggahan di Raid Forum oleh pengguna dengan username Astarte menginformasikan dokumen milik Kemenkes yang dijual berisi data dengan besaran kapasitas file 720 GB berisi 6 juta data pasien. Penjual data juga memberi sampel berisi data radiologi dari berbagai rumah sakit di Indonesia.

Kementerian Komunikasi dan Informatika atau Kominfo sedang menindaklanjuti dugaan data pasien rumah sakit yang berada di server Kementerian Kesehatan (Kemenkes) bocor.

“Merespons pemberitaan yang beredar terkait dugaan kebocoran data pasien yang dikelola oleh Kementerian Kesehatan, kami telah memerintahkan jajaran terkait untuk berkomunikasi secara intensif dengan Kementerian Kesehatan dan memulai proses penelusuran lebih lanjut sesuai peraturan perundang-undangan yang berlaku,” kata Juru Bicara Kominfo, Dedy Permadi, seperti dikutip dari Viva.co.id, Kamis malam, (06/01/2022).

Kemkominfo juga sudah mengadakan langkah internal untuk mengatasi dugaan kebocoran data ini, salah satunya koordinasi dengan Badan Siber dan Sandi negara (BSSN). Ia juga meminta seluruh penyelenggara sistem elektronik (PSE) publik dan privat, terutama yang mengelola data pribadi, untuk secara serius memperhatikan kelayakan dan keandalan pemrosesan data pribadi.

Kemenkes menyatakan sedang menelusuri dugaan kebocoran data ini, Chief Digital Transformation Officer, Kemenkes, Setiaji mengatakan pihaknya sedang melakukan assessment terhadap permasalahan yang terjadi dan mengevaluasi sistem tersebut.  Berdasarkan tautan yang beredar, dokumen tersebut berisi informasi medis pasien dari berbagai rumah sakit, total data berjumlah 720 GB.

Pengunggah di forum tersebut juga menyertakan 6 juta sampel sampel data, berisi, antara lain, nama lengkap pasien, rumah sakit, foto pasien, hasil tes COVID-19 dan hasil pindai X-Ray. Selain yang disebutkan, data yang bocor juga berisi keluhan pasien, surat rujukan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan (BPJS Kesehatan), laporan radiologi, hasil tes laboratorium dan surat persetujuan menjalani isolasi untuk Covid-19.

Mesin AIS Diperbarui, Siap Menghalau Aplikasi Prostitusi

Isu mengenai pemblokiran konten negatif juga turut mewarnai pemberitaan dalam 24 jam terakhir, isu yang diangkat ialah mengenai mesin AIS yang diperbarui untuk menghalau aplikasi prostitusi.

Juru bicara Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kemkominfo), Dedy Permadi, menanggapi maraknya penyalahgunaan aplikasi online sebagai lahan prostitusi. Dia mengeklaim AIS atau mesin pengais konten negatif mampu menjadi salah satu solusi atas permasalahan tersebut.

“Mulai 2022 kita sudah melakukan upgrading sistem (untuk AIS). Jadi, tahun ini kita akan memiliki teknologi baru yang lebih mutakhir,” kata Dedy, dalam program Sisi Metropolitan di Metro TV seperti dilansir dari Medcom.id, Rabu (06/01/2022).

Teknologi tersebut, lanjut Dedy, dapat menelusuri, mengontrol, dan mengidentifikasi seluruh konten negatif, termasuk konten prostitusi. Setelah teridentifikasi, konten atau akun yang melanggar peraturan perundangan pun akan diturunkan, bahkan bisa diblokir. Itu (teknologi AIS) tidak hanya berlaku di MiChat, tetapi juga di seluruh platform digital di Indonesia,” ujarnya.

Pelaksana tugas Direktur Pengendalian Aplikasi Informatika Ditjen Aplikasi Informatika Kemkominfo, Anthonius Malau, menjelaskan mesin AIS ialah mesin crawling konten negatif di internet yang diluncurkan sejak 2018. Mesin AIS menggunakan artificial intelligence (AI) untuk secara cepat menentukan konten negatif.

Mesin ini bekerja dalam sistem pemantauan proaktif untuk penanganan konten internet bermuatan negatif. Mesin AIS bekerja dengan cara mengais (crawling) dan mengklasifikasi jutaan tautan yang terdeteksi mengandung konten negatif. (lry)

Print Friendly, PDF & Email