All Indonesia Early Warning System Intelijen Imigrasi terhadap Penumpang Internasional Bermasalah ke Indonesia - Fajar Gempita; Stanislaus Riyanta (Jurnal Impresi Indonesia, 2026)
Peningkatan signifikan mobilitas internasional pascapandemi mendorong urgensi penguatan deteksi dini pada pengawasan perbatasan Indonesia, terutama setelah implementasi All Indonesia sebagai sistem deklarasi kedatangan terpadu yang berfungsi sebagai Early Warning System (EWS) Intelijen Keimigrasian. Penelitian ini bertujuan menganalisis bagaimana All Indonesia bekerja sebagai instrumen deteksi dini terhadap penumpang internasional bermasalah serta mengidentifikasi tantangan koordinasi, integrasi data, dan implikasi sosial-institusional dari penerapannya. Menggunakan desain penelitian kualitatif melalui pendekatan deskriptif-analitis, data didapatkan melalui studi pustaka serta dikaji mempergunakan teknik analisis sekunder terhadap literatur, regulasi, dan temuan operasional terkait API/PNR, profiling risiko, dan praktik intelijen keimigrasian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi data pra-kedatangan melalui API/PNR dan deklarasi digital mendukung peningkatan akurasi analisis risiko dan efektivitas pengambilan keputusan di Tempat Pemeriksaan Imigrasi; namun berbagai kendala muncul, seperti keterbatasan interoperabilitas sistem, kurang optimalnya koordinasi lintas-instansi, serta risiko privasi dan keamanan data pribadi. Temuan ini berkontribusi pada penguatan teori integrasi EWS dalam tata kelola perbatasan modern serta menawarkan rekomendasi terkait peningkatan kapasitas SDM, penguatan SOP berbasis fusion desk, dan perlindungan data untuk membangun sistem deteksi dini yang lebih andal. Kesimpulannya, All Indonesia memiliki potensi strategis sebagai infrastruktur intelijen nasional, tetapi efektivitasnya bergantung pada integrasi data yang konsisten, mekanisme koordinasi yang solid, dan pemutakhiran tata kelola teknologi; studi lanjutan disarankan menggunakan metode campuran dan data primer untuk mengevaluasi efektivitas operasional di berbagai TPI.