Banyak Kasus Kebocoran Data, OJK Pelototi LPIP

Otoritas Jasa Keuangan (OJK) menyoroti keamanan teknologi informasi dan risiko model dalam pengelolaan data perkreditan oleh Lembaga Pengelola Informasi Perkreditan (LPIP). Pengawasan dilakukan untuk memastikan data kredit terlindungi dan hasil credit scoring tetap objektif.

Direktur Analisis Informasi dan Manajemen Krisis Perbankan OJK Bayu Husodo mengatakan besarnya data perkreditan yang dikelola LPIP membuat keamanan teknologi informasi, tata kelola, dan pengawasan menjadi bagian penting dalam menjaga keberlangsungan industri.

Menurutnya, risiko keamanan informasi tidak hanya berasal dari serangan eksternal yang berupaya mencuri data, tetapi juga potensi penyalahgunaan data oleh pihak internal perusahaan.

“Kasus kebocoran data ini adalah risiko operasional, ini adalah yang paling riskan di kami. Harus perhatikan karena banyak kasus,” kata Bayu dalam webinar OJK Institute, Kamis (17/9/2026).

Ia mengatakan OJK mewajibkan lembaga jasa keuangan maupun nonlembaga jasa keuangan yang berada di bawah pengawasan OJK untuk menjaga sistem teknologi informasi dari serangan siber.

“Jadi, OJK memandang bahwa setiap LJK ataupun non-LJK yang ada di bawah pengawasan OJK ini wajib wajib menjaga IT-nya agar tetap kuat dari serangan siber,” ujarnya.

Karena itu, LPIP juga perlu menyiapkan investasi teknologi informasi yang memadai. Bayu mengatakan hasil pemeriksaan OJK menunjukkan perusahaan tetap menghadapi upaya pembobolan sistem meskipun serangan tersebut tidak selalu berhasil.

“Sehingga kami di OJK juga memastikan bahwa pengembangan atau pemupukan dana untuk investasi pada IT itu harus mapan, sehingga segala serangan terhadap perusahaan ini menjadi minimal,” katanya.

Selain keamanan teknologi informasi, OJK menempatkan risiko model sebagai bagian penting dalam pengawasan LPIP. Menurut Bayu, data yang dikumpulkan LPIP harus diproses melalui penghitungan dan pemodelan yang tepat agar hasil credit scoring dapat mencerminkan kondisi debitur secara objektif.

Bayu mencontohkan seseorang yang selalu membayar tepat waktu saat menggunakan layanan ShopeePayLater, tetapi kerap terlambat membayar tagihan listrik. Perbedaan pola pembayaran tersebut menjadi tantangan dalam menentukan bobot masing-masing data dalam perhitungan skor kredit.

“Ada seseorang itu ketika belanja ShopeePay-Later, itu selalu bayar tepat waktu. Belanjanya sebulan itu Rp1 juta di sana, dia tepat waktu terus. Tapi, ketika dia bayar listrik, itu sering telat 2 bulan atau sebelum mau dicopot baru bayar. Bagaimana fairness menghitung credit score orang ini?” ujar Bayu.

Baca Juga: OJK Minta Lembaga Keuangan Jangan Percaya 100% Credit Scoring AI

Baca Juga: OJK Ungkap Data Paylater hingga Tagihan PAM Bisa Masuk Credit Scoring

Baca Juga: OJK Ungkap Pinjol di Papua Melesat Hingga 85,77%

Menurutnya, kondisi tersebut membuat OJK turut mengawasi proses penghitungan dan pemodelan yang digunakan LPIP dalam menghasilkan skor kredit.

“Itulah makanya kami di OJK juga konsentrasi pada bagaimana LPIP ini menghitung, memodelkan, menskorkan seseorang. Jadi kami harus mengawasi model penghitungannya,” lanjutnya.