Behavioral Biometrics Adalah: Cara Kerjanya di Bank
Behavioral biometrics adalah pengenalan seseorang berdasarkan pola perilakunya, seperti ritme mengetik, cara menyapu layar, dan sudut memegang ponsel. Jadi, dasarnya bukan ciri fisik seperti wajah atau sidik jari. Di perbankan, behavioral biometrics paling berguna sebagai sinyal risiko yang berjalan diam-diam sepanjang sesi. Namun, NIST tidak mengakuinya sebagai autentikator mandiri. Karena itu, ketika pola perilaku menyimpang, bank tetap perlu faktor yang lebih kuat untuk mengecek siapa yang sedang memakai akun.
Behavioral Biometrics Adalah Biometrik dari Cara Kita Bertindak
Wajah Anda sama saat membuka aplikasi bank dan saat menutupnya. Begitu juga cara Anda mengetik PIN, menggulir daftar transaksi, dan memegang ponsel, yang cenderung konsisten. Konsistensi itulah yang behavioral biometrics ukur.
Standar internasional sudah lama memasukkan perilaku ke dalam definisi biometrik. ISO/IEC 2382-37:2022 mendefinisikan karakteristik biometrik sebagai karakteristik biologis dan perilaku seseorang yang memungkinkan ekstraksi fitur khas dan berulang. Standar yang sama juga mencatat bahwa keduanya tidak bisa terpisah sepenuhnya. Bahkan gambar sidik jari pun bergantung pada cara seseorang menempelkan jarinya.
Pedoman identitas digital NIST (SP 800-63B-4, versi final 2025) memberi contoh karakteristik perilaku yang lebih konkret. Misalnya ritme ketikan, sudut memegang smartphone, tekanan pada layar, kecepatan mengetik, gerakan mouse atau ponsel, dan posisi giroskop.
Jenis Behavioral Biometrics
Survei akademik Abuhamad dan rekan (2020) memetakan lebih dari 140 pendekatan autentikasi berbasis sensor ponsel. Kelompok utamanya adalah sebagai berikut:
| Jenis | Yang terukur | Contoh di aplikasi bank |
|---|---|---|
| Keystroke dynamics | Jeda antar-tombol, lama menekan, kecepatan mengetik | Cara nasabah mengetik PIN atau nomor rekening tujuan |
| Touch dan swipe dynamics | Tekanan, arah, dan kecepatan sentuhan di layar | Pola menggulir mutasi rekening |
| Motion dan device handling | Data akselerometer dan giroskop saat nasabah memegang ponsel | Sudut ponsel saat nasabah bertransaksi |
| Mouse dynamics | Lintasan, kecepatan, dan jeda gerakan kursor | Internet banking di komputer |
| Gait | Pola berjalan yang sensor ponsel tangkap | Jarang untuk transaksi, lebih banyak di riset |
Cara Kerja Behavioral Biometrics di Perbankan
Behavioral biometrics tidak meminta nasabah melakukan apa pun. Sebaliknya, sistemnya bekerja dalam tiga tahap di latar belakang:
- Membangun profil. Selama beberapa sesi, sistem mempelajari pola khas nasabah, misalnya ritme mengetik, cara menggulir, dan sudut ponsel.
- Membandingkan sesi berjalan. Kemudian sistem membandingkan setiap sesi baru dengan profil tersebut. Hasilnya berupa skor kemiripan, bukan jawaban ya atau tidak.
- Memicu tindakan. Jika skor turun di bawah ambang, sistem menandai sesi itu berisiko. Setelah itu, bank bisa meminta verifikasi tambahan.
Posisi regulator
Regulator di kawasan sudah menyebut pendekatan ini. Bank Negara Malaysia, dalam kebijakan RMiT yang berlaku sejak November 2025, meminta bank memasukkan pola perilaku ke dalam profil risiko nasabah untuk deteksi fraud. Contohnya waktu yang nasabah butuhkan untuk transfer, kecepatan mengetik, dan pola hover mouse.
Sementara di Indonesia, penelusuran kami atas POJK 11/2022 tentang TI bank dan POJK 12/2024 tentang anti-fraud tidak menemukan ketentuan yang menyebut behavioral biometrics secara eksplisit.
Skenario yang paling terbantu
Dalam praktiknya, sinyal perilaku berguna untuk skenario yang lolos dari kontrol lain. Misalnya, pelaku pengambilalihan akun yang sudah memegang PIN dan perangkat korban tetap mengetik dan menggulir dengan caranya sendiri. Bot juga cenderung mengisi formulir terlalu cepat dan terlalu rata. Kemudian nasabah yang sedang mengikuti arahan penipu lewat telepon bisa ragu dan berhenti di tempat yang tidak biasa.
Batasan yang Perlu Dipahami
Bukan autentikator mandiri
Menurut NIST SP 800-63B-4, biometrik hanya boleh berfungsi sebagai bagian dari multi-factor authentication bersama autentikator fisik. NIST juga menekankan bahwa perbandingan biometrik bersifat probabilistik, berbeda dengan faktor lain yang deterministik. Untuk behavioral biometrics, NIST menempatkannya di bagian session monitoring, yang sering orang sebut continuous authentication. Di sana, perilaku menjadi karakteristik yang boleh sistem evaluasi untuk mendeteksi risiko.
Perilaku berubah
Nasabah yang memakai ponsel baru, cedera tangan, atau terburu-buru bisa terlihat seperti orang lain. Karena itu, sebaiknya skor behavioral biometrics memicu verifikasi, bukan langsung memblokir.
Privasi
Riset Hanisch dan rekan (2021) mencatat bahwa data perilaku dapat berkorelasi dengan atribut sensitif seperti emosi dan kondisi kesehatan. Di Indonesia, Penjelasan Pasal 4 UU Pelindungan Data Pribadi mendefinisikan data biometrik sebagai data yang berkaitan dengan fisik, fisiologis, atau karakteristik perilaku individu yang memungkinkan identifikasi unik.
Artinya, data perilaku yang bisa mengenali seseorang masuk kategori data pribadi spesifik. Bahkan Pasal 34 mewajibkan penilaian dampak pelindungan data untuk pemrosesan seperti itu. Panduan umum pengamanan data biometrik ada di artikel melindungi data biometrik.
Behavioral Biometrics dan Verifikasi Wajah: Sinyal dan Kepastian
Behavioral biometrics menjawab pertanyaan “apakah sesi ini terasa seperti nasabah biasanya?” Pertanyaan itu penting, tetapi jawabannya berupa probabilitas. Jadi, ketika skornya turun pada aksi berisiko, bank butuh jawaban yang lebih pasti: apakah yang memegang ponsel ini memang pemilik akunnya?
Di sinilah biometrik fisiologis melengkapi. Sistem mencocokkan selfie dengan foto nasabah yang tersimpan melalui face recognition dengan hasil benchmark NIST FRTE. Kemudian liveness detection terhadap foto, video, dan topeng melindungi proses itu. Hasilnya adalah kepastian yang pola ketikan tidak bisa berikan.
Polanya sederhana: sinyal perilaku berjalan diam-diam, sedangkan verifikasi wajah hanya muncul saat sinyal itu menyimpang. Artikel pengertian biometrik, jenis, dan risikonya membahas perbedaan kedua kategori biometrik ini lebih luas. Sementara itu, pembahasan tentang sinyal fraud yang bisa terbaca dari aplikasi mobile ada di artikel terpisah.
Butuh verifikasi wajah sebagai tindak lanjut sinyal risiko di aplikasi Anda? Hubungi tim Verihubs untuk mendiskusikan alurnya.
Pertanyaan Seputar Behavioral Biometrics
Apa itu behavioral biometrics?
- Behavioral biometrics adalah pengenalan seseorang berdasarkan pola perilakunya, seperti ritme mengetik, cara menyentuh dan menggulir layar, serta cara memegang ponsel. Sistem mengukurnya di latar belakang tanpa langkah tambahan.
Apa bedanya behavioral biometrics dan biometrik fisiologis?
- Biometrik fisiologis mengukur ciri fisik seperti wajah, sidik jari, atau iris. Sebaliknya, behavioral biometrics mengukur cara seseorang bertindak. Ciri fisik lebih stabil, sedangkan perilaku bisa berubah karena kondisi atau perangkat.
Apakah behavioral biometrics bisa menggantikan password?
- Tidak. Menurut NIST SP 800-63B-4, biometrik hanya boleh berfungsi sebagai bagian dari multi-factor authentication. NIST juga menempatkan behavioral biometrics sebagai sinyal pemantauan sesi, bukan autentikator mandiri.
Apakah data perilaku termasuk data pribadi menurut UU PDP?
- Jika data perilaku memungkinkan identifikasi unik seseorang, data itu termasuk data biometrik menurut Penjelasan Pasal 4 UU PDP. Karena itu, data tersebut tergolong data pribadi spesifik dan butuh pelindungan lebih ketat.
Apa contoh behavioral biometrics di perbankan?
- Misalnya, mendeteksi pengambilalihan akun dari pola ketikan yang berbeda, mengenali bot dari gerakan yang terlalu seragam, dan menandai nasabah yang ragu-ragu karena mungkin sedang mengikuti arahan penipu.
Behavioral Biometrics Adalah Alarm, Bukan Kunci
Nilai terbesar behavioral biometrics ada pada sifatnya yang tidak terlihat. Nasabah tidak perlu melakukan apa pun, sementara sistem terus mengamati sepanjang sesi, bukan hanya saat login.
Namun, alarm yang berbunyi belum menjawab siapa yang masuk. Bank yang memadukan sinyal perilaku dengan verifikasi wajah pada titik berisiko akan mendapat keduanya. Yaitu pengawasan yang tidak mengganggu, dan kepastian identitas ketika kepastian itu benar-benar perlu.
