Algoritma sebagai Aktor Politik BaruKetika Rekomendasi Media Sosial Membentuk Pilihan Politik, Siapa yang Bertanggung Jawab?

APERO FUBLIC  I  Coba perhatikan kebiasaan kita saat membuka TikTok, Instagram, YouTube, X, atau media social lainnya. Kita biasanya tidak mencari semua informasi satu per satu. Kita tinggal menggulir layar, lalu menonton apa yang muncul.

Kadang kita menemukan berita politik, potongan debat, video dukungan kepada calon tertentu, atau tuduhan yang belum jelas kebenarannya. Setelah beberapa kali melihat konten serupa, kita bisa merasa bahwa pendapat itu sedang ramai dibicarakan atau bahkan dianggap benar oleh banyak orang.

Padahal, isi beranda setiap orang tidak sama. Platform memilih dan mengurutkan konten dengan sistem rekomendasi yang mempertimbangkan berbagai sinyal, seperti aktivitas pengguna dan kemungkinan sebuah unggahan akan ditonton atau ditanggapi. 

Sistem ini memang memudahkan kita menemukan konten yang menarik. Namun, dalam urusan politik, ada persoalan yang patut diperhatikan: siapa yang menentukan informasi mana yang lebih dulu kita lihat?

Algoritma tentu bukan manusia. Ia tidak punya suara dalam pemilu, tidak memiliki pilihan politik pribadi, dan tidak bisa berniat memenangkan seorang calon. Meski begitu, sistem rekomendasi dapat ikut membentuk lingkungan tempat orang mengenal kandidat, memahami isu, dan menilai lawan politik. 

Karena itu, menyebut algoritma sebagai “aktor politik” bukan berarti menganggap mesin punya kehendak sendiri. Maksudnya, keputusan teknis yang dibuat platform bisa menimbulkan akibat politik yang nyata.

Persoalannya bukan sesederhana algoritma menentukan siapa yang menang pemilu.

Klaim seperti itu terlalu jauh jika tidak disertai bukti yang kuat. Pertanyaan yang lebih masuk akal adalah: ketika algoritma ikut menentukan informasi apa yang terlihat oleh masyarakat, siapa yang bertanggung jawab jika sistem tersebut membantu menyebarkan kebohongan, memperkuat prasangka, atau membuat persaingan politik menjadi tidak sehat?

Ketika Beranda Menjadi Ruang Politik

Selama ini, kita terbiasa melihat kampanye politik melalui baliho, debat kandidat, berita televisi, atau pertemuan langsung. Di media sosial, kampanye bergerak dengan cara yang berbeda.

Pesan politik bisa muncul di sela-sela video hiburan, masuk lewat unggahan teman, atau tersebar dari akun kecil yang tiba-tiba ramai. Orang tidak harus mengikuti akun resmi seorang kandidat untuk melihat konten tentang kandidat tersebut.

Kajian Alizen dan rekan-rekannya (2024) tentang TikTok pada Pemilu Indonesia 2024 menjelaskan bahwa algoritma FYP memungkinkan akun yang tidak besar sekalipun memperoleh jangkauan luas. Artinya, pengaruh sebuah konten tidak selalu sebanding dengan jumlah pengikut pembuatnya.

Video yang menarik perhatian bisa menyebar jauh melewati lingkaran awalnya. Ini membuka kesempatan bagi masyarakat untuk menemukan suara baru, tetapi juga memberi jalan bagi potongan informasi yang menyesatkan untuk ikut menjadi viral.

Masalahnya, konten yang paling sering muncul belum tentu yang paling penting atau paling benar. Video yang memancing marah, takut, atau kagum bisa lebih mudah menarik perhatian daripada penjelasan kebijakan yang panjang.

Ketika ukuran keberhasilan sebuah konten sangat bergantung pada apakah orang menonton, menyukai, berkomentar, atau membagikannya, konten yang mengundang reaksi kuat berpeluang mendapat perhatian lebih besar. Ini bukan berarti semua platform selalu mengutamakan kebohongan. Namun, sistem yang mengejar keterlibatan pengguna tetap perlu diperiksa dampaknya, terutama ketika konten yang beredar menyangkut kepentingan publik.

Di sinilah letak persoalannya. Algoritma tidak harus berpihak secara sadar kepada calon tertentu untuk menghasilkan dampak yang tidak seimbang. Cukup dengan cara pengurutan konten yang membuat sebagian pesan lebih mudah terlihat daripada pesan lain, pengalaman politik pengguna sudah bisa berbeda-beda.

Indonesia punya contoh yang dekat dengan persoalan ini. Pada 3 Januari 2024, Kementerian Komunikasi dan Informatika mengumumkan telah menangani 203 isu hoaks terkait Pemilu 2024, dengan total 2.882 konten yang tersebar di sejumlah platform digital.

Rinciannya saat itu mencakup 1.325 konten di Facebook, 947 di X, 198 di Instagram, 342 di TikTok, 36 di SnackVideo, dan 34 di YouTube. Angka tersebut adalah konten yang diidentifikasi terkait isu hoaks pemilu, bukan bukti bahwa seluruh konten politik di platform itu merupakan hoaks. Pemerintah juga menyebut sebagian konten telah ditindaklanjuti untuk penghapusan (Kementerian Komunikasi dan Informatika, 2024).

Badan Pengawas Pemilihan Umum juga melaporkan bahwa tim pengawasan sibernya menemukan 355 dugaan pelanggaran konten internet selama masa kampanye, dari 28 November 2023 sampai 10 Februari 2024 (Bawaslu, 2024). Data ini tidak membuktikan bahwa algoritma menyebabkan semua pelanggaran tersebut.

Namun, data itu memperlihatkan bahwa ruang digital memang menjadi bagian penting dari persoalan pengawasan pemilu, bukan sekadar tempat orang berbagi pendapat.

Penelitian Subekti, Yusuf, Saadah, dan Wahid (2025) juga membahas disinformasi yang menyerang para kandidat dalam Pilpres Indonesia 2024. Mereka mengidentifikasi media sosial, termasuk Facebook, YouTube, dan TikTok, sebagai saluran penting dalam penyebaran disinformasi.

Serangan semacam itu dapat menyasar karakter kandidat maupun isu politik. Dalam situasi seperti ini, kecepatan penyebaran menjadi masalah tersendiri. Koreksi atau klarifikasi sering kali datang setelah sebuah tuduhan telanjur beredar dan dibicarakan banyak orang.

Ada pula persoalan konten yang dimanipulasi dengan kecerdasan buatan. Kajian Silalahi, Natassya, dan Evelina (2024) membahas penggunaan deepfake terkait hoaks selama kampanye Pemilu 2024. Teknologi semacam ini dapat membuat video atau suara terlihat seolah-olah berasal dari seseorang, padahal sudah dimanipulasi.

Bagi pengguna yang melihat video sekilas di beranda, membedakan konten asli dan palsu tidak selalu mudah. Karena itu, masalahnya bukan cuma apakah orang mau memeriksa fakta, tetapi juga apakah mereka punya cukup waktu dan informasi untuk melakukannya sebelum konten tersebut menyebar lebih jauh.

Kumpulan temuan itu memberi gambaran yang lebih masuk akal daripada tuduhan bahwa algoritma sendirian mengatur hasil pemilu. Kita melihat adanya pertemuan antara pembuat konten, tim kampanye, akun pendukung, pengguna biasa, teknologi manipulasi, dan sistem rekomendasi platform. Masing-masing punya peran, meskipun tidak selalu dengan tingkat tanggung jawab yang sama.

Apa Kata Penelitian di Luar Indonesia?

Persoalan distribusi informasi politik juga diteliti di negara lain. Bär dan rekan-rekannya (2024), misalnya, memeriksa lebih dari 80.000 iklan politik di Facebook dan Instagram menjelang pemilu federal Jerman 2021.

Iklan-iklan itu menghasilkan lebih dari 1,1 miliar impresi. Penelitian tersebut menemukan bahwa iklan tidak selalu menjangkau kelompok pengguna sesuai dengan sasaran yang diinginkan pengiklan, dan jangkauannya dapat berbeda antarpartai. Ini menunjukkan bahwa platform bukan sekadar papan iklan pasif: sistem distribusinya ikut menentukan siapa yang berpeluang melihat pesan politik.

Penelitian Ye, Luceri, dan Ferrara (2025) mengenai rekomendasi di X selama pemilihan presiden Amerika Serikat 2024 juga menemukan adanya ketimpangan paparan konten politik dalam sistem yang mereka audit. Temuan seperti ini penting karena pengguna dapat menerima lingkungan informasi yang berbeda, walaupun sama-sama memakai platform yang sama.

Meski begitu, hasil audit pada satu platform dan satu negara tidak otomatis berlaku sama di semua platform atau di Indonesia. Penelitian tersebut lebih tepat dipakai untuk menunjukkan bahwa bias paparan dapat diukur dan perlu diperiksa, bukan untuk menyatakan bahwa algoritma pasti memenangkan kandidat tertentu.

Sementara itu, Vosoughi, Roy, dan Aral (2018) meneliti penyebaran berita benar dan berita palsu di Twitter. Dalam data yang mereka analisis, berita palsu menyebar lebih jauh, lebih cepat, dan lebih luas daripada berita benar. Penelitian itu juga menemukan bahwa perilaku manusia punya peran besar dalam penyebarannya, bukan bot semata.

Temuan ini mengingatkan kita agar tidak menyalahkan mesin untuk semua masalah. Pengguna tetap bisa memilih untuk membagikan informasi, sedangkan platform menentukan sebagian kondisi yang membuat konten mudah ditemukan dan menyebar.

Jika ketiga penelitian itu dibaca bersama, terlihat bahwa masalahnya bukan satu tombol ajaib yang bisa mengubah pilihan politik seseorang. Masalahnya adalah rangkaian keputusan kecil: konten apa yang dibuat, siapa yang membagikannya, bagaimana platform mendistribusikannya, dan apakah pengguna sempat memeriksa kebenarannya.

Dalam skala besar, rangkaian itu dapat memengaruhi suasana diskusi publik. Namun, untuk membuktikan bahwa algoritma secara langsung mengubah hasil pemilu, diperlukan penelitian yang lebih khusus daripada sekadar menunjukkan bahwa suatu konten viral atau mendapat jangkauan luas.

Jadi, Siapa yang Harus Bertanggung Jawab?

Pertama, perusahaan teknologi perlu bertanggung jawab atas desain dan pengelolaan platformnya. Mereka tidak mungkin memeriksa satu per satu semua unggahan yang dibuat pengguna. Namun, mereka tetap harus menjelaskan aturan utama sistem rekomendasinya, menyediakan cara pelaporan yang mudah, dan mengambil tindakan yang masuk akal ketika konten berbahaya atau menyesatkan menyebar luas. Untuk urusan politik, laporan tentang iklan, jangkauan konten, dan penanganan disinformasi seharusnya cukup jelas agar dapat diperiksa pihak independen.

Kedua, negara dan lembaga pengawas pemilu perlu mengawasi ruang digital tanpa menjadikan pengawasan sebagai alasan untuk membungkam kritik. Kritik keras kepada calon bukan otomatis hoaks, dan perbedaan pendapat bukan pelanggaran. Yang perlu dibedakan adalah kritik, satire, informasi keliru, manipulasi yang disengaja, serta konten yang melanggar hukum.

Bawaslu, regulator digital, peneliti, dan masyarakat sipil perlu memiliki ruang kerja sama yang jelas. Pengawasan juga perlu disertai keterbukaan tentang dasar tindakan, supaya penghapusan konten tidak dilakukan secara sewenang-wenang.

Ketiga, kandidat, partai politik, konsultan kampanye, dan akun pendukung juga harus ikut bertanggung jawab. Mereka tidak seharusnya menggunakan informasi palsu atau konten manipulatif hanya karena cara itu bisa menarik perhatian. Kampanye digital yang sehat seharusnya memberi kesempatan kepada masyarakat untuk membandingkan program dan rekam jejak, bukan membuat pemilih mengambil keputusan berdasarkan potongan video yang menyesatkan.

Terakhir, pengguna tetap punya peran. Sebelum membagikan konten politik, kita bisa memeriksa sumber asli, tanggal unggahan, konteks video, dan apakah media tepercaya telah memeriksanya. Kita juga perlu sadar bahwa beranda bukan gambaran utuh dari pendapat seluruh masyarakat.

Namun, tanggung jawab pengguna tidak boleh dijadikan alasan untuk melepaskan tanggung jawab perusahaan. Tidak adil jika seluruh beban diletakkan pada orang yang hanya melihat hasil akhir, sementara cara konten dipilih dan disebarkan tidak sepenuhnya bisa mereka ketahui.

Algoritma bukan dalang tunggal di balik masalah politik digital. Kebohongan tetap dibuat oleh orang, strategi kampanye tetap dipilih oleh manusia, dan konten tetap disebarkan oleh pengguna. Tetapi platform juga tidak bisa menganggap dirinya hanya sebagai saluran netral, sebab sistem yang mereka rancang ikut menentukan konten mana yang mendapat perhatian lebih besar.

Karena itu, pembicaraan tentang algoritma sebagai aktor politik sebaiknya tidak berhenti pada istilah yang terdengar canggih. Intinya sederhana: ketika sebuah sistem punya pengaruh terhadap informasi yang diterima warga, publik berhak mengetahui bagaimana sistem itu bekerja dan siapa yang mengawasi dampaknya.

Kita tidak harus menuntut agar semua kode perusahaan dibuka ke seluruh dunia. Yang dibutuhkan adalah transparansi yang masuk akal, audit independen, aturan yang adil, dan akses bagi peneliti untuk memeriksa dampak sistem tersebut dengan tetap melindungi privasi pengguna.

Demokrasi tidak hanya bergantung pada apakah warga diberi hak untuk memilih. Demokrasi juga membutuhkan keadaan yang memungkinkan warga membuat pilihan berdasarkan informasi yang layak. Jika ruang digital ikut membentuk keadaan itu, maka tanggung jawab menjaga kualitasnya tidak bisa dibebankan kepada pemilih seorang diri.

Editor. Tim Redaksi



Alizen, A. N., Priamarizki, A., Gendiswardani, R. D. A., Nihru, S. S. H., & Akbar, R. A. M. (2024, June 27). From “FYP” to ballot box: TikTok and Indonesia’s 2024 general elections. S. Rajaratnam School of International Studies. https://rsis.edu.sg/rsis-publication/idss/from-fyp-to-ballot-box-tiktok-and-indonesias-2024-general-elections/

Badan Pengawas Pemilihan Umum. (2024, February 12). Dua hari jelang pemilu, Bawaslu sampaikan temuan dan potensi hoaks pemungutan suara. https://www.bawaslu.go.id/id/berita/dua-hari-jelang-pemilu-bawaslu-sampaikan-temuan-dan-potensi-hoaks-pemungutan-suara

Bär, D., et al. (2024). Systematic discrepancies in the delivery of political ads on Facebook and Instagram. PNAS Nexus, 3(7), pgae247. https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae247

Kementerian Komunikasi dan Informatika. (2024, January 3). Jaga ruang digital, Menkominfo: Kami tangani 203 isu hoaks Pemilu 2024. https://jdih.komdigi.go.id/storage/file-artikel-hukum/1729219601-KOMINFONEXT_EDISI_61_JANUARI_2024.pdf

Silalahi, W., Natassya, M., & Evelina, S. (2024). Penggunaan deepfake terkait penyebaran isu hoaks pada masa kampanye Pemilu 2024. Jurnal Bawaslu Provinsi Kepulauan Riau, 6(1), 29–44. https://doi.org/10.55108/jbk.v6i01.441

Subekti, D., Yusuf, M., Saadah, M., & Wahid, M. (2025). Social media and disinformation for candidates: The evidence in the 2024 Indonesian presidential election. Frontiers in Political Science, 7, 1625535. https://doi.org/10.3389/fpos.2025.1625535

Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146–1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559

Ye, J., Luceri, L., & Ferrara, E. (2025). Auditing political exposure bias: Algorithmic amplification on Twitter/X during the 2024 U.S. presidential election. Proceedings of the 2025 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 2349–2362. https://doi.org/10.1145/3715275.3732159.