Logo
Cybersecurity

Masalah Talenta Keamanan Siber Indonesia Bukan Lagi Sekadar Jumlah

Menambah orang memang membantu. Tapi kalau tim masih bingung saat alert benar-benar berubah menjadi insiden, jumlah orang saja belum banyak berarti.

ITSEC AsiaITSEC Asia
|
Sep 01, 2026
Masalah Talenta Keamanan Siber Indonesia Bukan Lagi Sekadar Jumlah

Indonesia membutuhkan lebih banyak profesional keamanan siber. Itu sudah jelas. Yang mulai perlu dipertanyakan adalah apakah masalah terbesar kita masih sebatas jumlah.

Laporan 2026 SANS | GIAC Cybersecurity Workforce Research Report menemukan bahwa 60% organisasi yang disurvei merasa tim mereka belum memiliki kemampuan yang tepat untuk menghadapi ancaman saat ini. Bahkan, 27% responden melaporkan insiden keamanan yang berkaitan langsung dengan kesenjangan kemampuan.

Jadi, punya tim keamanan saja belum cukup.

Sebuah perusahaan bisa memiliki banyak tools, dashboard penuh alert dan teknologi yang mahal. Pertanyaan berikutnya jauh lebih sederhana: apakah orang yang menggunakannya tahu apa yang harus dilakukan ketika sesuatu benar-benar terjadi?

Pekerjaan Keamanan Siber Bergerak Cepat

AI membuat pertanyaan itu semakin relevan.

Saat ini AI sudah dapat membantu menganalisis alert, memprioritaskan kerentanan dan menangani sebagian pekerjaan investigasi yang berulang. Pelaku serangan juga dapat menggunakan teknologi yang sama untuk mempercepat dan memperluas serangan.

Pada Agustus 2026, Wakil Menteri Komunikasi dan Digital Nezar Patria mengingatkan bahwa perkembangan agentic AI dapat membuat serangan siber berjalan dengan lebih sedikit keterlibatan manusia secara langsung. Ia juga menyoroti ancaman seperti harvest now, decrypt later, ketika data terenkripsi dicuri hari ini untuk kemungkinan dibuka menggunakan teknologi komputasi yang lebih maju di masa depan.

Artinya, bisa menggunakan tools keamanan perlahan menjadi kemampuan dasar.

Tim keamanan semakin membutuhkan orang yang mampu:

  • Menyelidiki aktivitas mencurigakan dan menentukan mana yang benar-benar perlu ditangani
  • Memahami pola serangan tanpa selalu percaya pada alert otomatis
  • Bekerja di lingkungan cloud, endpoint, identity dan network
  • Menggunakan tools berbasis AI tanpa menerima hasilnya mentah-mentah
  • Mengambil keputusan ketika insiden tidak berjalan sesuai teori

Kemampuan seperti ini sulit dibangun hanya dari materi presentasi.

AI Juga Mengubah Cara Talenta Junior Belajar

Profesional junior biasanya membangun pengalaman dari pekerjaan operasional yang berulang, seperti memeriksa alert, menangani kasus sederhana dan membuat dokumentasi insiden.

Pekerjaan seperti ini mungkin terasa rutin, tetapi di situlah insting mulai terbentuk.

SANS melihat AI mulai mengambil sebagian tugas entry-level yang selama ini menjadi tempat belajar bagi talenta baru. Jika tren ini terus berjalan, profesional junior bisa kehilangan sebagian kesempatan untuk belajar dari pekerjaan sehari-hari sebelum dituntut menghadapi masalah yang lebih rumit.

Karena itu, metode pelatihannya juga harus berubah.

Cyber range, simulasi dan latihan berbasis skenario memberi sesuatu yang sulit didapat dari teori: pengalaman mengambil keputusan ketika kondisinya tidak rapi dan jawabannya tidak langsung terlihat.

Indonesia Butuh Lebih Banyak Talenta yang Siap Kerja

Komdigi memperkirakan Indonesia membutuhkan sekitar sembilan juta talenta digital pada 2030, sementara ketersediaannya saat ini masih sekitar tiga juta.

Menutup kesenjangan itu jelas perlu. Namun jumlah peserta pelatihan atau sertifikasi saja belum cukup untuk menunjukkan kesiapan industri.

Ukuran berikutnya adalah kemampuan.

Apakah seseorang bisa menyelidiki alert? Mengenali perilaku mencurigakan? Menjelaskan apa yang terjadi? Mengambil keputusan tanpa selalu menunggu arahan?

Pendekatan inilah yang menjadi bagian dari ITSEC Cyber & AI Academy, yang menggabungkan pembelajaran keamanan siber dengan latihan praktis, simulasi realistis dan pengalaman dari operasional keamanan siber ITSEC Asia.

Seiring AI mengambil lebih banyak pekerjaan rutin, kemampuan manusia untuk menilai situasi dan mengambil keputusan justru akan semakin dibutuhkan.

Indonesia memang membutuhkan lebih banyak talenta keamanan siber.

Tantangan berikutnya adalah memastikan mereka benar-benar siap bekerja.

Pelajari program cybersecurity dan AI berbasis praktik di ITSEC Cyber & AI Academy: www.itsec.academy

Share this post

You may also like

Think Your System Is Secure? Penetration Testing Can Prove It
Cybersecurity

Think Your System Is Secure? Penetration Testing Can Prove It

INTRODUCTION Today, almost every organization relies on digital systems to run daily operations, from websites and cloud applications to payment systems and internal databases.  However, as digital infrastructure grows, so do cybersecurity risks. Attackers constantly look for vulnerabilities in applications, networks, and systems that they can exploit to gain unauthorized access or steal sensitive data (Cloudflare, 2024). Because of this growing threat landscape, organizations need ways to test their defenses before real attackers attempt to breach them. One of the most effective methods is penetration testing, often called pen testing, where cybersecurity professionals simulate attacks to identify security weaknesses before malicious actors do (IBM, 2024). In simple terms, penetration testing is authorized hacking designed to improve security rather than cause damage. Source: Cloudflare.com [https://www.cloudflare.com/learning/security/glossary/what-is-penetration-testing/], ibm.com [https://www.ibm.com/think/topics/penetration-testing] WHAT IS PENETRATION TESTING? Penetration testing is a cybersecurity assessment where security experts simulate cyberattacks on systems to identify vulnerabilities that attackers could exploit. These experts that are often known as penetration testers or ethical hackers use techniques similar to real attackers, but with permission from the organization and with the goal

ITSEC AsiaITSEC Asia
|
Apr 02, 2026 — 6 minutes read
AI Penetration Testing vs Penetration Testing Tradisional: Apa Bedanya?
Cybersecurity

AI Penetration Testing vs Penetration Testing Tradisional: Apa Bedanya?

Transformasi digital membuat lingkungan TI semakin kompleks. Infrastruktur cloud berkembang dengan cepat, aplikasi baru terus bermunculan dan permukaan serangan semakin luas. Di saat yang sama, pelaku ancaman juga memanfaatkan otomatisasi dan kecerdasan buatan untuk menemukan celah keamanan dengan lebih cepat. Selama bertahun-tahun, penetration testing tradisional telah menjadi salah satu metode yang paling efektif untuk mengidentifikasi kerentanan sebelum dimanfaatkan oleh penyerang. Namun, dengan perubahan yang terjadi hampir setiap hari, banyak organisasi mulai mencari pendekatan yang dapat memberikan visibilitas secara lebih berkelanjutan. Hal inilah yang mendorong munculnya AI Penetration Testing. Lalu, apa perbedaan antara AI Penetration Testing dan penetration testing tradisional? Apakah AI akan menggantikan peran ethical hacker? Jawabannya tidak sesederhana itu. MEMAHAMI PENETRATION TESTING TRADISIONAL Penetration testing tradisional merupakan proses simulasi serangan yang dilakukan oleh para profesional keamanan siber untuk mengevaluasi kelemahan dalam sistem, aplikasi maupun infrastruktur organisasi. APA YANG DILAKUKAN DALAM PENETRATION TESTING? Secara umum, sebuah engagement penetration testing mencakup: * Pengumpulan informasi dan reconnaissance. * Identifikasi kerentanan. * Eksploitasi dan analisis jalur serangan. * Pengujian privilege escalation. * Verifikasi manual terhadap temuan.

ITSEC AsiaITSEC Asia
|
Jun 15, 2026 — 5 minutes read
Pelatihan Cybersecurity yang Baik Perlu Membiarkan Peserta Salah
Cybersecurity

Pelatihan Cybersecurity yang Baik Perlu Membiarkan Peserta Salah

SOC analyst menerima beberapa alert lalu memilih yang salah untuk diinvestigasi lebih dulu. Penetration tester melewatkan sebuah vulnerability. Seseorang membuat asumsi yang membawa investigasi insiden ke arah yang keliru. Di lingkungan nyata, kesalahan seperti itu bisa mahal. Di lingkungan latihan yang terkontrol, kesalahan tersebut justru memberikan data yang berguna. Webinar NICE dari NIST pada 16 September membahas persiapan talenta cyber melalui reality based education dan pengalaman hands on. Salah satu prinsip yang dibawa cukup menarik: kegagalan dapat menjadi data untuk membaca kesiapan tenaga kerja. Pembahasannya melihat bagaimana pendidikan dan perusahaan dapat menggunakan controlled realism agar peserta mengembangkan kemampuan kerja yang sebenarnya. Ada perbedaan besar antara berhasil menyelesaikan soal dan menunjukkan bagaimana seseorang bekerja. JAWABAN BENAR BELUM MENCERITAKAN SELURUH PROSES Asesmen tradisional cukup bagus untuk menjawab satu pertanyaan: apakah peserta mengetahui jawabannya? Operasi cybersecurity membutuhkan informasi lebih banyak. Bayangkan dua analyst akhirnya menemukan compromised account yang sama. Analyst pertama langsung melihat authentication pattern yang aneh. Analyst kedua menghabiskan 40 menit memeriksa aktivitas lain sebelum mencapai kesimpulan serupa. Keduanya mungkin sama sama mendapatkan tanda centang untuk “berhasil menemukan insiden.” Kemampuannya belum

ITSEC AsiaITSEC Asia
|
Sep 16, 2026 — 3 minutes read

Receive weekly
updates on new posts

Subscribe