10 Cara Menjaga Keamanan Data Pelanggan dari Akses Tidak Sah untuk Kepatuhan Data

Risikonya semakin kompleks ketika perusahaan mengelola pelanggan melalui banyak kanal, seperti WhatsApp, email, CRM, hingga marketplace.

Dari sisi regulasi, UU No. 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP), serta adanya PP No. 33 Tahun 2026 sebagai aturan pelaksana resmi UU PDP mulai berlaku pada 16 Januari 2027.

Di sinilah customer data governance berperan. Kerangka ini membantu perusahaan menetapkan siapa yang bertanggung jawab atas data pelanggan, berdasarkan apa data diproses, serta siapa saja yang memiliki hak untuk mengaksesnya.

Dalam artikel ini, Mekari Qontak Blog akan membahas cara menjaga keamanan data pelanggan secara teknis, operasional, dan kepatuhan, lengkap dengan cara mengukur efektivitasnya.

---

Apa Itu Keamanan Data Pelanggan?

Keamanan data pelanggan adalah upaya menjaga kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data pelanggan dari akses dan perubahan yang tidak sah. Cakupannya meliputi enkripsi, kontrol akses, hingga pemantauan sistem yang menyimpan data tersebut.

Sederhananya, governance menjawab dua pertanyaan utama: siapa yang berwenang mengambil keputusan terkait data pelanggan dan apa dasar dari keputusan tersebut?

Abraham, Schneider, dan vom Brocke dalam ScienceDirect melakukan tinjauan terhadap 145 makalah dan publikasi praktisi. Mereka merumuskan tujuan data governance sebagai upaya meningkatkan nilai data sekaligus menekan biaya dan risiko yang menyertainya.

---

Tantangan Tata Kelola Saat Data Pelanggan Tersebar di Banyak Sistem dan Kanal

Data pelanggan umumnya tidak hanya berada dalam satu sistem. Kondisi ini menjadi salah satu titik yang membuat tata kelola data lebih sulit diterapkan secara konsisten.

1. Percakapan di Akun WhatsApp Pribadi atau Aplikasi Modifikasi

Agen yang memakai nomor WhatsApp pribadi atau aplikasi modifikasi seperti WA GB menyimpan riwayat percakapan, foto KTP, dan bukti transfer pelanggan di perangkat yang tidak dikelola perusahaan. Data tersebut ikut hilang saat agen berhenti bekerja atau berpindah divisi.

2. Duplikat dan Pengenal yang Tidak Konsisten antar Sistem

Satu pelanggan dapat memiliki beberapa record berbeda di sistem CRM, sistem penagihan, dan ERP. Nama maupun alamat yang tercatat pun dapat berbeda antar sistem.

Kondisi tersebut dapat menyebabkan perusahaan mengirimkan tagihan yang keliru. Masalah juga muncul ketika pelanggan meminta datanya diperbaiki atau dihapus karena tim perlu memastikan seluruh salinan data sudah ditemukan.

3. Data Bayangan di Spreadsheet dan Catatan Agen

Tim terkadang menyalin data pelanggan ke spreadsheet, file hasil ekspor, atau catatan pribadi untuk mempercepat pekerjaan.

Masalahnya, salinan tersebut belum tentu memiliki pemilik, aturan retensi, atau pencatatan akses yang jelas. Akibatnya, data dapat tetap tersimpan meskipun kebutuhan awal pengumpulan atau penggunaannya sudah selesai.

4. Percakapan yang Tidak Masuk dalam Inventaris Data

Riwayat percakapan pelanggan dapat memuat nama, nomor telepon, hingga foto dokumen identitas. Namun, data yang terdapat dalam percakapan sering kali belum tercatat sebagai bagian dari inventaris data perusahaan.

Padahal, data percakapan juga memiliki risiko dan perlu dikelola sebagai bagian dari customer data governance.

5. Vendor dan Pihak Ketiga

Agensi, penyedia cloud hingga penyedia kanal komunikasi dapat ikut memproses data pelanggan perusahaan.

Pasal 51 ayat 1 sampai 3 UU PDP menyatakan bahwa prosesor memproses data berdasarkan instruksi pengendali. Tanggung jawab atas pemrosesan tersebut tetap berada pada pengendali data.

Karena itu, kontrak dengan vendor perlu mengatur batas kewenangan, ketentuan pelibatan prosesor lain, serta mekanisme pelaporan insiden. Pasal 51 ayat 5 juga mengharuskan adanya persetujuan tertulis dari pengendali ketika prosesor melibatkan prosesor lain.

---

Cara Menjaga Keamanan Data Pelanggan di Seluruh Siklus Data

Sepuluh cara berikut disusun mengikuti alur siklus data, dari memetakan hingga menanggapi insiden, sejalan dengan enam fungsi dalam NIST Cybersecurity Framework 2.0, yaitu Govern, Identify, Protect, Detect, Respond, dan Recover.

1. Petakan dan Klasifikasikan Data Pelanggan yang Anda Kelola

Langkah pertama adalah mengetahui data pelanggan apa saja yang dimiliki perusahaan, di mana data tersebut disimpan, serta siapa saja yang memiliki hak untuk mengaksesnya.

Tim IT dan Legal perlu menyusun inventaris data pelanggan secara menyeluruh. UU PDP membedakan data pribadi umum dan data pribadi spesifik, seperti data kesehatan atau keuangan.

Perbedaan kategori tersebut perlu diperhatikan karena masing-masing membutuhkan tingkat perlindungan yang berbeda.

2. Kumpulkan Seperlunya dan Tetapkan Batas Retensi

Prinsip sederhananya, data yang tidak disimpan tidak akan menjadi data yang bisa bocor.

Karena itu, perusahaan Anda perlu meninjau kembali formulir maupun skrip customer service untuk memastikan hanya data yang benar-benar dibutuhkan yang dikumpulkan.

Selain itu, tentukan periode retensi untuk setiap jenis data dan siapkan prosedur penghapusan atau anonimisasi setelah masa penyimpanannya berakhir.

3. Terapkan Kontrol Akses Berbasis Peran dan Cabut Akses Tepat Waktu

Tidak semua karyawan membutuhkan akses ke seluruh data pelanggan. Terapkan prinsip akses minimum agar setiap orang hanya dapat melihat data yang memang dibutuhkan untuk menjalankan tugasnya.

Sebagai contoh, agen customer service cukup diberikan akses terhadap data tiket yang mereka tangani, bukan seluruh database pelanggan. Prosedur ini juga perlu mencakup pencabutan akses pada hari yang sama ketika karyawan atau agen outsourcing berhenti bekerja.

4. Enkripsi Data Saat Disimpan, Dikirim, dan Data Cadangan

Enkripsi ketika data disimpan maupun dikirim merupakan standar minimum yang perlu diterapkan pada seluruh sistem yang mengelola data pelanggan.

Namun, perusahaan sering kali hanya memperhatikan data utama dan melupakan salinan cadangan maupun file hasil ekspor. Padahal, keduanya dapat menyimpan informasi sensitif yang sama sehingga perlu mendapatkan perlindungan dengan standar enkripsi yang setara.

5. Wajibkan Autentikasi Berlapis untuk Sistem yang Menyimpan Data Pelanggan

Aktifkan autentikasi multi-faktor (MFA) pada sistem yang memiliki akses terhadap data pelanggan, termasuk CRM, dashboard omnichannel, email, dan konsol cloud.

Untuk proses verifikasi identitas pelanggan, perusahaan juga dapat menggunakan kode sekali pakai melalui WhatsApp OTP, daripada meminta pelanggan mengirimkan foto KTP secara langsung melalui kolom chat.

6. Pusatkan Percakapan Pelanggan di Satu Platform yang Tercatat

Percakapan pelanggan yang berlangsung melalui nomor pribadi agen lebih sulit dikontrol dan diaudit. Karena itu, pindahkan komunikasi ke kanal resmi perusahaan seperti aplikasi WhatsApp Business API yang terhubung dengan aplikasi CRM.

Dengan pendekatan ini, aktivitas akses maupun perubahan data dapat meninggalkan jejak audit. Sebagai contoh, Mekari Qontak menyediakan log aktivitas yang mencatat pihak yang membuka data pelanggan tertentu beserta waktunya pada dashboard CRM.

7. Kelola Risiko Vendor dan Prosesor Data Sejak Tahap Kontrak

Vendor yang memproses data pelanggan atas nama perusahaan dikategorikan sebagai prosesor data berdasarkan UU PDP. Sementara itu, perusahaan tetap berperan sebagai pengendali yang bertanggung jawab atas pemrosesan tersebut.

Kontrak dengan vendor baru sebaiknya sudah mencantumkan klausul terkait pemrosesan data, hak audit, serta kewajiban memberikan notifikasi apabila terjadi insiden.

8. Lakukan DPIA Sebelum Menggunakan AI Customer Service untuk Keputusan Otomatis

Penggunaan AI dalam customer service perlu melalui DPIA atau penilaian dampak pelindungan data pribadi apabila keputusan otomatis yang dihasilkan membawa konsekuensi hukum atau berdampak signifikan terhadap hak pelanggan, sesuai Pasal 34 UU PDP.

Contohnya adalah chatbot yang secara otomatis menolak klaim garansi, menolak pengajuan kredit, atau menonaktifkan akun tanpa adanya peninjauan dari manusia.

Sebaliknya, sistem chatbot yang hanya menjawab pertanyaan umum atau meneruskan tiket kepada agen manusia umumnya tidak termasuk kategori keputusan otomatis berisiko tinggi.

Pasal 10 UU PDP juga memberikan hak kepada pelanggan untuk mengajukan keberatan terhadap keputusan yang sepenuhnya didasarkan pada pemrosesan otomatis. Karena itu, Anda perlu menyediakan mekanisme agar keputusan tersebut dapat ditinjau kembali oleh manusia.

Sebagai pembanding, ICO sebagai regulator perlindungan data di Inggris, menetapkan 3 syarat untuk menentukan apakah sebuah keputusan otomatis termasuk berisiko: sistem mengambil keputusan mengenai seseorang, keputusan tersebut bersifat signifikan, dan seluruh proses berlangsung otomatis tanpa keterlibatan manusia.

Panduan tersebut dapat menjadi salah satu acuan praktik baik selama lembaga pengawas PDP Indonesia belum menerbitkan pedoman teknisnya sendiri.

9. Siapkan Rencana Respons Insiden dengan Tenggat Notifikasi

Ketika terjadi kegagalan pelindungan data pribadi, Pasal 46 UU PDP mewajibkan pemberitahuan tertulis paling lambat 3×24 jam kepada pelanggan dan lembaga pengawas.

Batas waktu ini sulit dipenuhi apabila perusahaan baru menyusun prosedur setelah insiden terjadi. Untuk itu, tim IT, Legal, customer service, dan komunikasi perlu memiliki playbook insiden yang telah disepakati sebelumnya.

Playbook tersebut setidaknya perlu menjelaskan siapa yang mengambil keputusan dan melalui kanal apa pelanggan akan dihubungi.

10. Berikan Pelatihan Berdasarkan Risiko Tiap Peran

Pelatihan keamanan data yang sama untuk seluruh karyawan belum tentu efektif karena setiap fungsi menghadapi jenis risiko yang berbeda.

Agen customer service, misalnya, perlu memahami bentuk rekayasa sosial yang meminta perubahan nomor telepon atau email akun pelanggan. Sementara itu, tim Sales perlu memiliki aturan yang jelas mengenai penyimpanan kontak pelanggan pada ponsel pribadi.

---

Siapa yang Bertanggung Jawab atas Keamanan Data Pelanggan di Setiap Fungsi?

Keamanan data pelanggan tidak seharusnya dianggap sebagai tanggung jawab tim IT semata. Setiap fungsi yang berinteraksi dengan data pelanggan memiliki risiko dan kontrol yang berbeda.

Gunakan tombol panah kiri/kanan untuk menggulir secara horizontal.

Fungsi Bisnis	Data yang Disentuh	Risiko Utama	Kontrol yang Dipegang
Customer Service	Riwayat percakapan, identitas, keluhan	Rekayasa sosial, data berlebih di chat	Alur verifikasi, akses per tiket, eskalasi insiden
Sales	Kontak prospek, riwayat transaksi	Kontak di ponsel pribadi, ekspor pipeline	Kanal resmi, larangan ekspor tanpa persetujuan
Marketing	Segmen, preferensi, persetujuan	Pemakaian data di luar tujuan	Manajemen persetujuan, minimisasi segmen
IT/Security	Seluruh sistem	Konfigurasi salah, akses berlebih	RBAC, MFA, enkripsi, pemantauan log
Legal/Compliance	Kebijakan dan kontrak	Kewajiban tidak terpetakan	DPIA, kontrak vendor, notifikasi regulator
Manajemen	Laporan agregat	Keputusan tanpa data risiko	Anggaran, prioritas, akuntabilitas

Idealnya, kolaborasi antara tim IT dan Legal sudah dilakukan sebelum sistem atau kanal baru digunakan, bukan setelah terjadi insiden.

Sejumlah perusahaan membentuk komite data yang bertemu setiap bulan. Forum tersebut mempertemukan IT, Legal, dan perwakilan tim bisnis untuk membahas proyek baru sekaligus meninjau risiko yang muncul dari aktivitas operasional sehari-hari.

---

Kesalahan yang Membuat Kontrol Keamanan Data Terlihat Ada, tetapi Tidak Berjalan Efektif

Memiliki kebijakan keamanan di atas kertas belum berarti kontrol tersebut benar-benar berjalan dalam operasional sehari-hari. Berikut beberapa kesalahan yang perlu dihindari.

1. Menganggap Sertifikasi Sama dengan Kepatuhan

ISO/IEC 27001 berfokus pada sistem manajemen keamanan informasi, sedangkan UU PDP mengatur hal-hal seperti hak subjek data dan dasar pemrosesan.

Karena itu, perusahaan tetap perlu memetakan kewajiban PDP secara terpisah meskipun sudah memiliki sertifikasi tersebut.

2. Membuat Kebijakan Tanpa Penegakan Teknis

Kebijakan yang melarang ekspor data tidak akan efektif jika seluruh agen masih memiliki akses ke tombol ekspor dalam sistem.

Penegakan secara teknis, misalnya menonaktifkan fitur ekspor untuk peran tertentu, dapat memberikan kontrol yang lebih konkret dibandingkan sekadar mengandalkan imbauan tertulis.

3. Tidak Pernah Menguji Pemulihan Backup

Membuat backup secara rutin belum cukup. Tim IT juga perlu menguji apakah data tersebut benar-benar dapat dipulihkan ketika dibutuhkan.

Cadangan yang belum pernah diuji berisiko tidak dapat digunakan justru ketika perusahaan menghadapi insiden.

4. Membiarkan Shadow IT dan Alat AI Publik

Karyawan dapat saja menyalin data pelanggan ke alat AI gratis atau spreadsheet online pribadi untuk mempercepat pekerjaan.

Namun, kebiasaan ini dapat membuat data keluar dari sistem yang berada di bawah pengelolaan dan pemantauan tim keamanan.

5. Menunda Notifikasi karena Khawatir terhadap Reputasi

Sebagian perusahaan mungkin menunda pengumuman insiden karena khawatir kehilangan kepercayaan pelanggan.

Padahal, keterlambatan notifikasi dapat meningkatkan risiko sanksi administratif sekaligus memperburuk persepsi publik dibandingkan penyampaian informasi secara tepat waktu.

---

Cara Mengukur Efektivitas Implementasi Keamanan Data Pelanggan

Kontrol keamanan yang tidak diukur secara berkala dapat melemah tanpa disadari.

Untuk mengetahui efektivitasnya, Anda perlu menetapkan baseline, metrik, dan ambang peringatan agar perubahan risiko dapat diketahui sebelum berkembang menjadi masalah yang lebih besar.

Gunakan tombol panah kiri/kanan untuk menggulir secara horizontal.

Metrik Efektivitas	Cara Mengukur	Contoh Ambang Peringatan
Cakupan MFA	Persentase akun yang memiliki akses data pelanggan dan sudah menggunakan MFA	Di bawah 100% untuk akun admin
Waktu pencabutan akses	Selisih antara tanggal karyawan/vendor keluar dan tanggal akun dinonaktifkan	Lebih dari 1 hari kerja
Ekspor data massal	Jumlah ekspor setiap bulan beserta pihak yang melakukan ekspor	Terjadi lonjakan di luar pola biasa
Vendor dengan perjanjian pemrosesan	Persentase vendor pemroses data yang memiliki klausul data	Terdapat vendor aktif tanpa klausul
Kesiapan notifikasi	Durasi dari simulasi insiden hingga draf pemberitahuan siap	Lebih dari 72 jam
Proyek dengan DPIA	Persentase proyek berisiko tinggi yang sudah memiliki DPIA	Ada proyek berisiko tinggi tanpa DPIA

---

Fitur Mekari Qontak yang Mendukung Keamanan Data Pelanggan

Beberapa fitur Mekari Qontak berikut relevan dengan titik risiko yang telah dibahas, mulai dari percakapan yang tidak tercatat hingga akses data yang tidak terkontrol.

1. Kontrol Akses Berbasis Peran

Kontrol akses berbasis peran membantu memastikan setiap agen, supervisor, dan admin hanya dapat melihat data yang sesuai dengan tanggung jawabnya. Pendekatan ini sejalan dengan prinsip akses minimum.

2. Log Aktivitas dan Audit Trail

Log aktivitas dan audit trail mencatat pihak yang mengakses maupun mengubah data pelanggan beserta waktunya.

Dengan begitu, perusahaan memiliki bukti yang dapat digunakan dalam proses audit maupun investigasi insiden.

3. Omnichannel dengan WhatsApp Business API Resmi

Aplikasi Omnichannel yang terhubung dengan Aplikasi WhatsApp Business API resmi membantu memindahkan percakapan dari nomor pribadi agen ke kanal resmi perusahaan. Riwayat komunikasi pun tetap tersimpan meskipun terjadi pergantian agen.

4. CRM sebagai Sumber Data Pelanggan Tunggal

Aplikasi CRM dapat digunakan sebagai pusat data pelanggan sehingga kebutuhan untuk menyalin informasi ke spreadsheet terpisah yang sulit dipantau dapat dikurangi.

5. Infrastruktur Cloud Bersertifikasi ISO/IEC 27001:2022

Infrastruktur cloud yang bersertifikasi ISO/IEC 27001:2022 menjadi fondasi teknis untuk pengelolaan keamanan informasi dan enkripsi. Namun, perusahaan Anda tetap membutuhkan kebijakan internal agar dapat memenuhi kewajiban UU PDP.

6. Chatbot AI dengan Jalur Eskalasi ke Agen Manusia

Aplikasi Chatbot AI yang memiliki jalur eskalasi kepada agen manusia memungkinkan keputusan yang berdampak terhadap pelanggan dialihkan untuk ditinjau oleh manusia. Hal ini relevan dengan pembahasan mengenai DPIA dan keputusan otomatis sebelumnya.

---

Jaga Kepercayaan Pelanggan secara Konsisten dengan Mekari Qontak

Dengan demikian, keamanan data pelanggan bukan hanya soal enkripsi dan backup karena ada gabungan kontrol teknis, disiplin operasional, dan kepatuhan yang terdokumentasi. Ketiganya perlu berjalan bersama agar bisnis Anda siap saat diperiksa auditor maupun regulator.

Platform AI Customer Engagement Mekari Qontak yang terintegrasi dengan Aplikasi Manajemen Data Pelanggan untuk membantu bisnis memusatkan dan mengelola data pelanggan dalam satu platform CRM sehingga akses, pengelolaan, dan pemantauan data dapat terkontrol.

Pelajari lebih lanjut Aplikasi Manajemen Data Pelanggan Mekari Qontak untuk melihat bisnis Anda dapat mengelola data pelanggan secara lebih terpusat, terstruktur, dan terkontrol.

Konsultasikan kebutuhan perusahaan Anda dengan tim Mekari Qontak dan dapatkan uji coba gratis sekarang.

Referensi

• Undang-undang (UU) Nomor 27 Tahun 2022 Pelindungan Data Pribadi