Bias Algoritma Dalam Sistem Informasi Manajemen: Ketika Data Tidak Pernah Netral Dalam Pengambilan Keputusan

Regita Cahyani; Nabila Jaisya Haq; Fathiyah Nopriani; Razan Wijaya

doi:10.69693/ijmst.v4i2.10037

Authors

Regita Cahyani Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang
Nabila Jaisya Haq Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang
Fathiyah Nopriani Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang
Razan Wijaya Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang

DOI:

https://doi.org/10.69693/ijmst.v4i2.10037

Keywords:

Bias Algoritma, Sistem Informasi Manajemen, Pengambilan Keputusan, Tata Kelola Data, Kecerdasan Buatan, Data Tidak Netral

Abstract

Perkembangan Sistem Informasi Manajemen (SIM) berbasis data dan kecerdasan buatan telah mendorong organisasi untuk semakin mengandalkan algoritma dalam proses pengambilan keputusan. Penggunaan algoritma sering diasumsikan mampu menghasilkan keputusan yang lebih objektif, cepat, dan akurat. Namun asumsi tersebut perlu dikaji secara kritis karena data yang menjadi dasar kerja algoritma tidak selalu bersifat netral. Artikel ini bertujuan menganalisis hubungan antara ketidaknetralan data, munculnya bias algoritma, serta keyakinannya terhadap pengambilan keputusan dalam Sistem Informasi Manajemen. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode kajian literatur melalui analisis berbagai jurnal ilmiah, buku akademik, dan dokumen kebijakan yang relevan dengan tema bias algoritma, tata kelola data, dan pengambilan keputusan berdasarkan sistem informasi. Hasil kajian menunjukkan bahwa bias algoritma merupakan konsekuensi dari berbagai bentuk bias yang terkandung dalam data, seperti bias historis, bias sampling, bias pengukuran, dan bias representasi. Bias tersebut berpotensi mempengaruhi kualitas keputusan organisasi melalui menurunnya tingkat keadilan, transparansi, akuntabilitas, dan objektivitas keputusan. Selain itu, ketergantungan yang berlebihan terhadap sistem juga dapat menimbulkan bias otomatisasi yang mengurangi peran evaluasi kritis manusia. Sebagai kontribusi konseptual, penelitian ini menawarkan Model Mitigasi Bias Algoritma Berbasis Tata Kelola Data dan Pengawasan Manusia yang mengintegrasikan tata kelola data, audit data, deteksi bias, audit algoritma, pengawasan manusia, dan pengambilan keputusan etis. Model ini dapat digunakan sebagai kerangka konseptual untuk mendukung pengembangan Sistem Informasi Manajemen yang lebih adil, transparan, dan akuntabel pada era pengambilan keputusan berbasis data.

References

Amiruddin, A., Nurhasanah, S., Saraini, I., Amalia, C., Ningsih, P. R., & Febriyan, R. (2023). Sistem Informasi Pendukung Pengambilan Keputusan Manajemen Pendidikan. MODELING: Jurnal Program Studi PGMI, 10(3), 361–371. https://doi.org/https://doi.org/10.69896/modeling.v10i3.1669

Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2016). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches. Sage publications.

Effendy, E., Baiti, N., & Hasanah, P. (2023). Pengambilan Keputusan Sistem Informasi Manajemen Dakwah. Jurnal Pendidikan Dan Konseling, 5(2), 4314–4320, https://doi.org/https://doi.org/10.31004/jpdk.v5i2.14065

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., & Rossi, F. (2021). An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Ethics, Governance, and Policies in Artificial Intelligence, 19–39.

Haressa Rizkika, I. M. (2025). Algocracy and Capillaries of Power: A Critical Analysis of Hidden Power in Artificial Intelligence-Based Decision Making in the Public Sector. Trilogi: Jurnal Ilmu Sosial Dan Humaniora, 5(1). https://doi.org/https://doi.org/10.47134/trilogi.v5i1.1699

Ichsan, R. N., Nst, V. F. H., & Panggabean, N. R. (2024). Buku Ajar Sistem Informasi Manajemen (SIM). CV. Sentosa Deli Mandiri.

Idris, M. F., & Kossay, M. (2025). Legal Accountability of Algorithmic Bias: Examining the Role of Law in Preventing Discriminatory AI Decisions. International Journal of Law and Society, 2(2), 244–256.

Islami, M. J. (2021). Implementasi Satu Data Indonesia: Tantangan dan Critical Success Factors (CSFs). Jurnal Komunika: Jurnal Komunikasi, Media Dan Informatika, 10(1), 13–23. https://doi.org/https://doi.org/10.31504/komunika.v10i1.3750

Jane P. Laudon, K. C. L. (2022). Management Information Systems: Managing the Digital Firm (17th ed.). Pearson.

Kitchin, R. (2023). The Data Revolution. Sage Publications.

Kusuma, E. A. (2025). Integrating Human Judgment to Address Algorithmic Bias in HR Practices in the Indonesian Context. Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan, 13(6), 5169–5178. https://doi.org/https://doi.org/10.37641/jimkes.v13i6.4147

Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2004). Management information systems: Managing the digital firm. Pearson Educación.

Moleong, L. J. (2022). Metodologi Penelitian Kualitatif, Edisi Revisi. PT Remaja Rosdakarya.

Muchsin, M. (2025). Digital Governance dan Tantangan Integrasi Data Sektor Publik: Studi pada Satu Data Indonesia di Tingkat Provinsi Papua Digital Governance and the Challenges of Public Sector Data Integration: A Study of Satu Data Indonesia at the Provincial Level of Papua. Jurnal Ilmiah Ilmu Administrasi (JIIA) Vol, 15(2).

Nanang, M. (2015). Metode Penelitian Sosial: konsep-konsep kunci. Jakarta: Rajawali Pers.

Noble, S. U. (2018). Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism. In Algorithms of oppression (pp. 1–12). New York university press.

O’neil, C. (2017). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339.

Turban, E., Sharda, R., & Delen, D. (2021). Decision Support Systems and Intelligent Systems (11th ed.). Pearson.

Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi. (n.d.).

Wahyuningtyas, S. Y. (2024). IMPLIKASI ALGORITHMIC DECISION-MAKING (ADM) TERHADAP OTONOMI SUBYEK DATA DAN LEGALITASNYA DALAM PEMROSESAN BIG DATA. Jurnal Paradigma Hukum Pembangunan, 9(2), 150–189. https://doi.org/Sih Yuliana Wahyuningtyas, “Implikasi Algorithmic Decision-Making (ADM) terhadap Otonomi Subyek Data dan Legalitasnya dalam Pemrosesan Big Data,” Jurnal Paradigma Hukum Pembangunan Vol. 9 No. 2 (2024), https://doi.org/10.25170/paradigma.v9i2.5890

Waldman, A., & Martin, K. (2022). Governing algorithmic decisions: The role of decision importance and governance on perceived legitimacy of algorithmic decisions. Big Data & Society, 9(1), 20539517221100450. https://doi.org/https://doi.org/10.1177/20539517221100449

Wibisono, A., Sammon, D., & Heavin, C. (2022). Data availability issues: decisions as patterns of action. Journal of Decision Systems, 31(sup1), 241–254. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/12460125.2022.2070945

Wulandari, J., Putri, A., & Anshori, M. I. (2026). Algorithmic Transparency: Peran Pemimpin SDM dalam Menjamin Keadilan Rekrutmen Berbasis AI: Fokus: Menghindari Bias Algoritma dalam Pemilihan Kandidat Pemimpin–Audit AI Oleh HR. JURNAL RISET MANAJEMEN DAN EKONOMI (JRIME), 4(2), 22–36.