PENDAHULUAN
LATAR BELAKANG
Hal-hal tersebut mungkin mengindikasikan bahwa penipuan cyber merupakan kejahatan yang cukup serius. Beberapa contoh kasus cyber penipuan yang terjadi di Indonesia yang merugikan korbannya antara lain:.
TUJUAN
Berdasarkan keterangan tersebut di atas, diketahui bahwa kerugian akibat kejahatan siber mempunyai nilai yang cukup besar, sebagaimana diatur dalam pasal 2 UU 8 Tahun 2010, bahwa penipuan siber yang merupakan tindak pidana penipuan merupakan tindak pidana dimana itu terjadi . Sebagai regulator Anti Pencucian Uang dan Anti Pendanaan Teroris, CPA mempunyai kewenangan untuk melakukan penilaian risiko sektor terhadap aktivitas kriminal yang timbul dari penipuan siber, dengan harapan kejahatan penipuan siber akan lebih mudah dicegah dan diberantas.
OUTPUT
Untuk mengetahui analisis risiko pencucian uang dalam kejahatan cyber Fraud berdasarkan karakteristik kejahatan, profil pelaku, peran, perilaku pelaku, wilayah tempat terjadinya kejahatan, penggunaan alat, dan sebagainya. sektor industri, produk dan/atau jasa yang digunakan, dan negara tujuan aliran uang (tujuan, asal, dan transit). Skala risiko pencucian uang dalam kejahatan cyber Fraud didasarkan pada karakteristik kejahatan, profil pelaku, peran, modus pelaku, wilayah tempat terjadinya kejahatan, pemanfaatan sektor industri, produk dan/atau jasa. layanan yang digunakan dan negara tujuan aliran sumber daya (tujuan, asal atau transit); .
RUANG LINGKUP
Kejahatan cyber Fraud merupakan kejahatan penipuan yang berbasis pada media elektronik sebagai perantara penggunaannya. Lebih lanjut, hacker dan money mules berperan sebagai pelaku kejahatan penipuan siber risiko menengah.
LANDASAN TEORI
TINDAK PIDANA PENIPUAN SIBER
Siapapun dengan sengaja dan tidak wajar atau secara ilegal memodifikasi, membuat, mengubah, menghapus atau menghancurkan data. Setiap orang dengan sengaja dan melawan hukum atau melanggar hukum dengan cara apapun memindahtangankan atau mengirimkan informasi elektronik dan/atau dokumen elektronik ke sistem elektronik orang lain tanpa izin.
TINDAK PIDANA PENCUCIAN UANG PADA TINDAK PIDANA PENIPUAN
Berdasarkan peta risiko di atas, dapat disimpulkan bahwa peran social engineer merupakan peran yang memiliki risiko tinggi terjadinya cyber Fraud. Berdasarkan peta risiko di atas, dapat disimpulkan bahwa kawasan Asia merupakan wilayah yang memiliki risiko tinggi untuk menjadi sasaran para pelaku kejahatan siber.
METODOLOGI PENELITIAN
DEFINISI VARIABEL
Penilaian risiko penipuan siber ini pada dasarnya dilakukan berdasarkan metode analisis yang diadopsi dari praktik terbaik internasional. Penilaian risiko penipuan siber ini disusun berdasarkan kajian atau penelitian dengan pendekatan kuantitatif dan kualitatif.
TAHAPAN PENYUSUNAN SRA PENIPUAN SIBER
- Tahap pertama: Identifikasi
- Tahap kedua: Analisis
- Tahap ketiga: Evaluasi
Tahap identifikasi ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai sifat dan luasnya tiga variabel utama, yaitu ancaman, kerentanan, dan dampak, yang mempengaruhi tingkat risiko penipuan siber di Indonesia. Untuk memperkirakan risiko penipuan siber berdasarkan tindak pidana yang mendasarinya, faktor risiko dirumuskan sebagai berikut. Berikut daftar profil pelaku cyber Fraud di Indonesia berdasarkan literatur (FATF PPATK, 2019) dan khususnya Undang-Undang Nomor 8 Tahun 2010 tentang TPPU.
Pada aspek sektor industri ini, tingkat risiko cyber Fraud dinilai dengan mengacu pada daftar pelapor TPPU di Indonesia berdasarkan literatur (FATF PPATK, 2019) dan khususnya UU No. 8 Tahun 2010 tentang TPPU. Dalam aspek ini, tingkat risiko terjadinya cyber Fraud dinilai berdasarkan wilayah dimana terjadinya Cyber Fraud sehingga dapat diketahui profil risiko provinsi tempat terjadinya Cyber Fraud.
TEKNIK PENGUMPULAN DATA DAN ANALISIS
- Survei melalui kuesioner
- Focus Group Discussion (FGD)
Berdasarkan peta risiko di atas, dapat disimpulkan bahwa penyusupan email bisnis dan penipuan investasi merupakan bentuk penipuan cyber yang berisiko tinggi. Untuk mengetahui peran pelaku cyber Fraud mana yang mempunyai risiko paling besar, maka dilakukan penilaian terhadap tingkat risiko TPPU berdasarkan peran pelaku Cyber Fraud. Penilaian tingkat risiko TPPU berdasarkan wilayah dilakukan untuk mengetahui wilayah (provinsi) mana yang paling tinggi risiko kasus penipuan siber TPPU.
Penilaian tingkat risiko TPPU berdasarkan wilayah dilakukan untuk mengetahui wilayah (provinsi) mana yang memiliki risiko paling tinggi terhadap kasus TPPU cyber Fraud. Berdasarkan peta risiko di atas, dapat disimpulkan bahwa kawasan Asia merupakan wilayah yang mempunyai risiko tinggi untuk menjadi daerah transit para pelaku cyber-fraud.
ANALISIS RISIKO
LANSKAP PENANGANAN TINDAK PIDANA PENIPUAN SIBER DI
Sebab jika tidak maka tindak pidana tersebut akan dianggap sebagai tindak pidana penipuan konvensional/penipuan ilegal. Divisi penyidikan ditangani oleh Direktorat Tindak Pidana Cyber Fraud dan Direktorat Tindak Pidana Ekonomi Khusus Bareskrim POLRI. Selain penegakan hukum dalam menangani kasus pidana cyber penipuan, Indonesia memiliki Satgas Waspada Investasi (SWI) dalam hal pencegahan.
PPATK sendiri telah menerapkan indikator khusus terkait Kejahatan Cyber Fraud dalam sistem pelaporan goAML yang diluncurkan pada 1 Februari 2021 yaitu indikator Business Email Compromise (BEC). Kompleksitas aliran uang dan semakin maraknya penggunaan modus operandi seperti BEC dan penipuan investasi dari kejahatan cyber-fraud membuat penyidik kesulitan menelusuri aliran uang dari kegiatan kriminal.
TINGKAT RISIKO TPPU BERDASARKAN JENIS TINDAK PIDANA
Penilaian tingkat risiko TPPU berdasarkan jenis kejahatan cyber Fraud dilakukan untuk mengetahui jenis cyber Fraud manakah yang mempunyai risiko paling tinggi untuk menjadi kasus Cyber Fraud TPPU. Jenis kejahatan penipuan siber yang tingkat risikonya akan dinilai dalam penelitian ini mencakup empat (empat) jenis kejahatan penipuan siber, yaitu: penipuan percintaan, penipuan investasi, penyusupan email bisnis, dan penipuan transfer kawat. Hal ini didukung oleh tingginya faktor ancaman dan dampak yang terpancar dari data dan jumlah nominal penyidikan tindak pidana dan pencucian uang yang cukup besar.
tujuh ratus empat puluh lima juta tujuh ratus empat puluh satu ribu dua ratus enam puluh rupiah) dan USD 98.436 (sembilan puluh delapan ribu empat ratus delapan belas (US) dollar) yang secara otomatis segera dikonversikan ke dalam rupiah oleh Bank di bursa tarif Rp. Kasus Posisi Kejahatan Predikat. dua puluh satu ribu empat ratus dua puluh rupiah). Dan pada tanggal yang sama terdakwa melakukan penarikan tunai dengan cek bernomor MY 2. Posisi perkara tindak pidana asal. dua puluh satu ribu empat ratus dua puluh rupiah).
TINGKAT RISIKO TPPU BERDASARKAN PROFIL PERORANGAN PELAKU
Terdakwa UBN mengajari Terdakwa LT cara mengirim pesan kepada calon korban melalui WA dan cara menggunakan aplikasi pencari teman yang berfungsi untuk mengetahui nomor pengguna WA yang berada di luar negeri (Taiwan dan Hong Kong), Terdakwa UBN juga mengajari Terdakwa LT berbicara. kepada korban dengan menyatakan bahwa petugas Bank RDM (Terdakwa UBN) meminta korban untuk menyetorkan HK$1.500 (seribu lima ratus dolar Hong Kong) sebagai biaya untuk mentransfer sertifikat dari Bank XX atas nama korban dan memenangkan hadiah tersebut. menggambar.
RDM (terdakwa UBN) merujuk korban kepada Sigit Purnomo (SP) yang diperankan oleh terdakwa LT dan mengatakan bahwa korban akan dihubungi oleh SP selaku pegawai Bank XX cabang Hong Kong yang bertanggung jawab atas pengundian hadiah yang diterima korban. Terdakwa UBN dan Terdakwa LT juga melakukan penipuan terhadap korban lainnya dengan cara yang hampir sama, yaitu dengan menarik premi di Bank XX dan berpura-pura menjadi pegawai Bank XX melalui pesan WA.
TINGKAT RISIKO TPPU BERDASARKAN PROFIL NON-PERORANGAN
Berdasarkan peta risiko di atas, dapat disimpulkan bahwa profil pelaku individu yang berisiko tinggi juga mencakup PT non-perorangan. Penahanan pelaku cyber Fraud yang tingkat risikonya akan dinilai dalam penelitian ini mencakup empat (empat) peran pelaku cyber Fraud, yaitu Hacker, Social Engineer, Money Collector, dan Money Mule. Pengukuran tingkat risiko dilakukan dengan terlebih dahulu menghitung tingkat ancaman, kerentanan dan konsekuensinya.
Penggunaan dokumen identitas palsu Penggunaan kartu kredit, cek,. catatan mengenai pencucian hasil tindak pidana. Membuat akun baru untuk menampung pendapatan. kejahatan Menggunakan rekening calon: milik orang lain. baik diketahui/tidak diketahui/fiktif).
TINGKAT RISIKO TPPU BERDASARKAN WILAYAH TERJADINYA TINDAK
TINGKAT RISIKO TPPU BERDASARKAN KELOMPOK INDUSTRI YANG
Berdasarkan peta risiko di atas, dapat disimpulkan bahwa Provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat merupakan wilayah geografis yang memiliki risiko tinggi terjadinya TPPU akibat penipuan siber. Selain itu, Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur merupakan wilayah geografis dengan risiko menengah untuk terjadinya TPPU akibat kejahatan cyber penipuan. Penilaian Tingkat Risiko TPPU Berdasarkan Kelompok Industri Kajian ini merujuk pada kelompok industri sebagai wahana yang digunakan pelaku kejahatan cyber-fraud untuk melakukan pencucian uang.
Dari hasil perhitungan risiko ternyata kelompok industri yang digunakan penulis dan risiko yang digunakan untuk pencucian uang dalam kejahatan cyber Fraud adalah perbankan. Meski tidak ada pengaduan tindak pidana penipuan yang dilakukan WLS, Ltd terkait transfer dana, namun terdakwa LJ didakwa melanggar Pasal 85 UU Transfer Dana dan Pasal 3 UU.
TINGKAT RISIKO TPPU BERDASARKAN PRODUK DAN/ATAU JASA YANG
TINGKAT RISIKO TPPU BERDASARKAN ALIRAN DANA TINDAK PIDANA
Penilaian terhadap tingkat risiko TPPU berdasarkan aliran dana dilakukan untuk mengetahui negara mana yang cenderung menjadi tujuan dana TPPU dari Indonesia, dan negara mana yang menjadi sumber dana kejahatan cyber Fraud. Berdasarkan penilaian terhadap peran pelaku penipuan siber, diketahui bahwa rekayasa sosial merupakan peran yang berisiko tinggi bagi pelaku penipuan siber. Berdasarkan penilaian terhadap kelompok industri yang digunakan dalam cyber Fraud, perbankan diketahui merupakan sektor industri cyber Fraud yang berisiko tinggi.
Berdasarkan penilaian terhadap produk dan/atau layanan yang digunakan dalam cyber penipuan, diketahui bahwa (1) transfer dana internal (Online, SKN, RTGS); (2) tabungan; (3) transfer dana dari dan ke luar negeri; (4) akun virtual; (5) kartu debit; (6) menarik/menyetor uang tunai. 7 LAM PIR AN piran 1 Hasil Penilaian Risiko Kejahatan Cyber Fraud Tabel Ringkasan DESKRIPSI RISIKO UTAMA Ancaman Kerentanan Risiko Dampak Kategori Cyber Fraud.
KESIMPULAN, REKOMENDASI DAN REDFLAG
KESIMPULAN
Penilaian risiko cyber fraud pada tahun 2022 merupakan langkah penting dan relevan untuk menyikapi perkembangan dan dinamika di tingkat nasional mengenai upaya pencegahan dan pemberantasan tindak pidana pencucian uang. Berdasarkan penilaian terhadap jenis/karakteristik cyber Fraud, BEC dan Investment Fraud diketahui merupakan jenis/karakteristik cyber Fraud yang berisiko tinggi. Berdasarkan penilaian terhadap profil pelaku cyber-fraud secara individu, pegawai swasta dan pengusaha/wirausahawan diketahui memiliki profil cyber-fraud yang berisiko tinggi.
Berdasarkan penilaian terhadap profil pelaku kejahatan siber non-individu, Perseroan Terbatas (LTC) diketahui merupakan profil pelaku kejahatan siber yang berisiko tinggi. Berdasarkan penilaian wilayah cyberfraud, DKI Jakarta dan Jawa Barat diketahui merupakan wilayah yang berisiko tinggi melakukan cyberfraud.
REKOMENDASI
Melakukan penyidikan oleh TPPU terhadap TP Cyber Fraud khususnya oleh penyidik sektor jasa keuangan hasil uji materiil Mahkamah Konstitusi No. 15 Tahun 2021 (tanggal 29 Juni 2021) untuk memperjelas Pasal 74 UU No. 8 Tahun 2010 masih dalam proses pelaksanaan awal (persiapan infrastruktur). Dalam menangani kasus penipuan siber, seringkali terjadi perbedaan pendapat antara hakim dan jaksa terkait alat bukti TPPU. 14 Peningkatan notifikasi kepada aparat penegak hukum sehubungan dengan Peraturan PPATK no. 15 Tahun 2021 tentang Permintaan Informasi PPATK Dalam Rangka Mempercepat Proses Penanganan Kasus Pidana Cyber Fraud.
16 Penambahan kerjasama PPP (Public Private Partnership) mengenai jenis penipuan investasi cyber yang kemudian diterapkan di redflag. 17 Memperluas kerja sama MLA dengan yurisdiksi berisiko tinggi sebagai hasil penilaian SRA Penipuan Siber 2022 untuk mengejar aset yang berada di luar negeri atau tersangka yang telah kembali ke negara asalnya.
