I Built My Own Legal AI

Introduction

Dari legal research, mecari dasar hukum, relasi antar peratruan, review kontrak, draft perjanjian, dan strategi di bidang litigasi, dan specialisasi dibidang corporate. saya punya asisten sendiri untuk semuanya. Bukan AI generalis, tapi sistem yang saya bangun sendiri: Agentic RAG dan AI Agents spesialis untuk domain hukum Indonesia.

Tulisan ini saya buat untuk berbagi apa yang saya temukan selama membangunnya, dan apa yang saya pelajari dari prosesnya.

AIlex

Semuanya bermula ketika saya mencoba AIlex dari Hukumonlinehttps://ailex.hukumonline.com,

Pada saat itu, sebagai fresh graduate yang sedang magang di law firm, AIlex sangat membantu untuk mempercepat dan memudahkan pekerjaan saya pada saat itu. Mulai dari fitur chatbot, pusat data, legal memo, legal digest, legal review, sampai fitur peraturan konsolidasi yang sangat menghemat waktu dibanding saya harus buka JDIH satu per satu.

Masalahnya, biaya langgananannya terlalu mahal untuk saya pribadi.

Untuk firma hukum besar atau advokat senior, angka itu mungkin tidak signifikan. Tapi untuk fresh graduate yang baru memulai karir? Itu bukan pilihan yang realistis.

Jadi, saya memilih untuk membangunnya sendiri.

Bukan karena saya merasa bisa lebih baik. Tapi karena dua alasan sederhana: pertama, saya butuh sistem itu dengan biaya yang lebih terjangkau. Kedua, saya melihat ini sebagai kesempatan belajar di area baru yang bisa jadi bekal untuk karir sebagai praktisi hukum ke depan.

Dari kebutuhan itu, muncul pertanyaan yang ternyata membawa saya jauh lebih dalam:

“Seberapa jauh AI ini bisa dimanfaatkan untuk membantu pekerjaan seorang advokat, bukan sekadar mencari pasal, tapi benar-benar memahami bagaimana hukum ini bekerja?”

Bukan hanya soal mengutip peraturan, tapi memahami konteks, hierarki norma, dan bagaimana satu peraturan saling terkait dengan puluhan peraturan lainnya.

Tahap Pertama: Indonesia Legal Agentic RAG

Saya membangun Indonesian Legal Agentic RAG Retrieval Augmented Generationhttps://en.wikipedia.org.

Cara kerjanya berbeda dari AI chatbot biasa seperti ChatGPT, Claude, atau Gemini yang menjawab mostly dari data pelatihan mereka. ChatGPT tidak tahu apakah suatu peraturan sudah dicabut, direvisi, atau diganti.

Dalam konteks hukum, ini masalah terbesar. Karena jika ada satu pasal yang salah, satu peraturan yang sudah dicabut, atau satu interpretasi yang keliru, dampaknya bisa fatal. AI chatbot biasa tidak dirancang untuk akurasi setinggi yang dibutuhkan praktisi hukum.

Agentic RAG mengubah sistem itu. Setiap klaim dalam jawaban ditautkan ke regulasi aslinya: pasal berapa, undang-undang apa, diterbitkan kapan, masih berlaku atau tidak, peraturan pelaksananya terkait apa. Jika sumber data dan jawaban dirasa kurang lengkap, sistem akan melakukan multihop raesoning untuk mencari lebih dalam terkait seluruh data yang ada berdasarkan pertanyaan. sehingga seluruh jawaban yang dihasilkan bisa di telusuri sumber dan dasar hukumnya secara jelas dan akurat.

Ini standar yang tidak bisa dipenuhi oleh AI chatbot biasa, karena mereka tidak tahu dari mana “pengetahuan hukum” mereka berasal. Dengan Agentic RAG, setiap kalimat dalam jawaban memiliki jejak hukum yang jelas.

Ini standar yang tidak bisa dipenuhi oleh AI chatbot biasa, karena pengetahuan mereka hanya berdasarkan hasil data yang dilatih, dan searching di internet yang kebanyakan berasal dari artikel/sumber hukum yang mungkin sudah outdate.

Penjelasan paling sederhananya?

Bayangkan NotebookLM. Anda berikan source nya, dan ketika bertanya, jawaban yang diberikan hanya berdasarkan sumber yang diberikan saja. Konsepnya kurang lebih sama, tapi dikhususkan untuk regulasi Indonesia.

Tahap Berikutnya: AI Agents

Saya mulai membangun AI agents (https://arxiv.org/abs/2503.12687https://arxiv.org).

Bukan satu chatbot yang bisa segalanya, dan bukan pula agentic RAG seperti sebelumnya. Melainkan beberapa AI agent yang masing-masing punya “keahlian” dan “personalia” yang berbeda satu sama lain:

• Contract Reviewer, agent yang saya latih khusus untuk membaca, menganalisis, dan memberikan catatan terhadap suatu perjanjian, dengan 2 perspektif: sebagai Pihak Pertama maupun Pihak Kedua dalam perjanjian tersebut.
• Contract Drafter, agent yang bisa menyusun draf perjanjian berdasarkan ketentuan-ketentuan yang diberikan.
• Litigation Specialist, agent yang fokus menganalisis strategi dan argumen hukum dalam suatu sengketa.
• Corporate Specialist, agent khusus untuk corporate governance, compliance, dan corporate action (M&A, capital markets, dan sebagainya).

Setiap agent punya konteks, pengetahuan, dan cara kerja yang berbeda. Mirip seperti di law firm besar, di mana setiap practice group punya keahlian dan pendekatannya masing-masing.

Temuan dari Proses Membangun

Proses membangun ini mengajarkan saya sesuatu yang tidak bisa saya dapatkan dari sekadar menggunakan platform AI yang sudah jadi.

Soal Knowledge Base Hukum Indonesia

Peraturan di Indonesia sangat dinamis. Satu undang-undang bisa diamandemen oleh undang-undang lain. Peraturan pelaksana bisa berubah beberapa kali dalam satu tahun. Belum lagi soal JDIH yang sering tidak sinkron antara satu sumber dengan sumber lain.

Sebagai contoh, Peraturan Pemerintah Nomor 11 Tahun 2017 pada website JDIH BPKhttps://peraturan.bpk.go.id dapat dilihat bahwa terdapat relasi peraturannya: telah diubah dan juga telah mencabut beberapa peraturan lainnya.

Namun, apabila kita melihat peraturan yang sama pada peraturan.go.idhttps://peraturan.go.id, di halamannya terdapat berbagai relasi peraturan yang lebih lengkap: dicabut oleh, mencabut, melaksanakan amanat peraturan, dan peraturan pelaksana.

Kedua situs ini sama-sama sumber resmi dan dikelola oleh Pemerintah.

Maka muncul pertanyaan mendasar: ketika dua sumber resmi saja tidak sinkron, dari mana seorang advokat bisa yakin bahwa regulasi yang ia kutip di hadapan klien atau dalam dokumen hukum benar-benar akurat dan terkini? Apakah ini juga yang menjadi alasan banyaknya gugatan yang NO karena sumber hukum yang menjadi dasar gugatan adalah peraturan yang sudah tidak berlaku?

Dari situlah saya yakin perlu membangun knowledge base hukum yang lebih terstruktur. Ini kebutuhan bagi saya pribadi, dan mungkin sebagian orang lain juga.

Ketika membangun knowledge base sendiri, saya merasakan langsung bahwa tantangan terbesar bukan di AI-nya, tapi di kualitas dan konsistensi data hukumnya.

Ini sesuatu yang menurut saya kurang mendapat perhatian. Banyak orang fokus pada kemampuan AI yang bisa melakukan berbagai hal, padahal AI hanyalah separuh dari persamaan. Separuhnya lagi adalah data yang masuk ke dalam AI itu sendiri.

Soal Membangun Agent Spesialis

Membangun agent spesialis mengajarkan saya hal yang sering terlewat.

Ketika melatih contract reviewer agent misalnya, saya sadar bahwa skill mereview kontrak bukan hanya soal memahami pasal per pasal. Ada soal konteks transaksi, posisi tawar masing-masing pihak, standar market practice, sampai hal-hal yang sengaja tidak ditulis dalam kontrak tapi harus dipahami. Nuansa seperti ini yang membedakan review yang sekadar teknis dengan review yang benar-benar bernilai.

Apakah AI Akan Menggantikan Advokat?

Menurut saya tidak. karena ada peran-peran fundamental seorang advokat yang tidak bisa digantikan oleh AI. Presentasi di hadapan klien, argumentasi di ruang sidang, negosiasi atau mediasi yang membutuhkan pembacaan situasi dan emosi, serta intuisi hukum yang terbentuk dari bertahun-tahun pengalaman.

AI tidak akan menggantikan advokat. Tapi advokat yang memahami dan memanfaatkan AI mungkin akan menggantikan yang tidak beradaptasi.

Penutup

Saya menulis ini bukan sebagai seseorang yang mengaku sudah menguasai bidang hukum maupun AI. Saya masih belajar, dan akan terus belajar, terutama dalam hal-hal baru di dunia hukum dan teknologi.

Tapi saya percaya bahwa masa depan praktik hukum di Indonesia akan sangat ditentukan oleh siapa yang mulai beradaptasi sekarang, bukan sekadar menunggu dan mengamati.

Dan kalau ada satu hal yang saya pelajari dari seluruh proses ini: hukum dan teknologi bukan dua dunia yang terpisah. Keduanya sudah saling beririsan. Pertanyaannya bukan lagi “apakah kita harus memahami AI?”, tapi “seberapa cepat kita bisa beradaptasi?”