
# Simulasi Skenario Kepatuhan Berbasis Grafik Pengetahuan Dinamis

Di dunia SaaS yang bergerak cepat, kuesioner keamanan telah menjadi faktor penentu untuk setiap kontrak baru. Tim terus-menerus berlomba melawan waktu, berusaha menemukan bukti, menyelaraskan kebijakan yang bertentangan, dan menyusun jawaban yang memuaskan auditor serta pelanggan. Sementara platform seperti Procurize sudah mengotomatisasi pengambilan jawaban dan perutean tugas, evolusi selanjutnya adalah **persiapan proaktif**—memperkirakan pertanyaan tepat yang akan muncul, bukti apa yang mereka butuhkan, dan celah kepatuhan apa yang akan terungkap **sebelum** permintaan resmi datang.

Masuklah **Simulasi Skenario Kepatuhan Berbasis Grafik Pengetahuan Dinamis** (DGSCSS). Paradigma ini menggabungkan tiga konsep kuat:

1. **Grafik pengetahuan kepatuhan yang hidup dan otomatis memperbarui** diri, yang mengonsumsi kebijakan, pemetaan kontrol, temuan audit, dan perubahan regulasi.  
2. **AI generatif (RAG, LLM, dan rekayasa prompt)** yang menciptakan contoh kuesioner realistis berdasarkan konteks grafik.  
3. **Mesin simulasi skenario** yang menjalankan audit “bagaimana‑jika”, mengevaluasi kepercayaan jawaban, dan mengungkap celah bukti sebelumnya.  

Hasilnya? Postur kepatuhan yang terus dilatih, mengubah pengisian kuesioner reaktif menjadi alur kerja **prediksi‑dan‑pencegahan**.

---

## Mengapa Mensimulasikan Skenario Kepatuhan?

| Titik Sakit | Pendekatan Tradisional | Pendekatan Simulasi |
|------------|------------------------|---------------------|
| **Set pertanyaan tidak terduga** | Penyaringan manual setelah penerimaan | AI memprediksi klaster pertanyaan yang mungkin |
| **Keterlambatan menemukan bukti** | Siklus cari‑dan‑mintah | Bukti yang sudah dipetakan sebelumnya untuk tiap kontrol |
| **Kemerosotan regulasi** | Review kebijakan tiap kuartal | Umpan regulasi real‑time memperbarui grafik |
| **Visibilitas risiko vendor** | Analisis pasca‑mortem | Peta panas risiko real‑time untuk audit yang akan datang |

Dengan mensimulasikan ribuan kuesioner masuk akal tiap bulan, organisasi dapat:

- **Mengukur kesiapan** dengan skor kepercayaan untuk tiap kontrol.  
- **Memprioritaskan remediasi** pada area berkepercayaan rendah.  
- **Mengurangi waktu penyelesaian** dari minggu menjadi hari, memberi tim penjualan keunggulan kompetitif.  
- **Menunjukkan kepatuhan berkelanjutan** kepada regulator dan pelanggan.

---

## Cetak Biru Arsitektur

```mermaid
graph LR
    A["Regulatory Feed Service"] --> B["Dynamic Compliance KG"]
    C["Policy Repository"] --> B
    D["Audit Findings DB"] --> B
    B --> E["AI Prompt Engine"]
    E --> F["Scenario Generator"]
    F --> G["Simulation Scheduler"]
    G --> H["Confidence Scoring Module"]
    H --> I["Procurize Integration Layer"]
    I --> J["Real‑Time Dashboard"]
```

*Gambar 1: Alur end‑to‑end arsitektur DGSCSS.*

### Komponen Inti

1. **Regulatory Feed Service** – Mengonsumsi API dari badan standar (mis. **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**) dan menerjemahkan pembaruan menjadi triple grafik.  
2. **Dynamic Compliance Knowledge Graph (KG)** – Menyimpan entitas seperti *Kontrol*, *Kebijakan*, *Bukti*, *Temuan Audit*, dan *Persyaratan Regulasi*. Hubungan mengkodekan pemetaan (mis. *kontrol‑menutupi‑persyaratan*).  
3. **AI Prompt Engine** – Menggunakan Retrieval‑Augmented Generation (RAG) untuk menyusun prompt yang meminta LLM menghasilkan item kuesioner yang mencerminkan keadaan KG saat ini.  
4. **Scenario Generator** – Menghasilkan sekumpulan kuesioner simulasi, masing‑masing ditandai dengan *scenario ID* dan *profil risiko*.  
5. **Simulation Scheduler** – Mengatur eksekusi periodik (harian/mingguan) dan simulasi on‑demand yang dipicu oleh perubahan kebijakan.  
6. **Confidence Scoring Module** – Mengevaluasi tiap jawaban yang dihasilkan terhadap bukti yang ada menggunakan metrik kesamaan, cakupan kutipan, dan riwayat keberhasilan audit.  
7. **Procurize Integration Layer** – Mengirim skor kepercayaan, celah bukti, dan tugas remediasi yang direkomendasikan kembali ke UI Procurize.  
8. **Real‑Time Dashboard** – Menvisualisasikan peta panas kesiapan, matriks bukti drill‑down, dan tren drift kepatuhan.

---

## Membangun Grafik Pengetahuan Dinamis

### 1. Desain Ontologi

Definisikan ontologi ringan yang menangkap domain kepatuhan:

```yaml
entities:
  - Control
  - Policy
  - Evidence
  - Regulation
  - AuditFinding
relations:
  - Controls.map_to(Requirement)
  - Policy.enforces(Control)
  - Evidence.supports(Control)
  - Regulation.requires(Control)
  - AuditFinding.affects(Control)
```

### 2. Pipeline Ingesti

- **Policy Puller**: Memindai kontrol sumber (Git) untuk file Markdown/YAML kebijakan, mengurai heading menjadi node `Policy`.  
- **Control Mapper**: Mengurai kerangka kontrol internal (mis. SOC‑2) dan membuat entitas `Control`.  
- **Evidence Indexer**: Menggunakan Document AI untuk OCR PDF, mengekstrak metadata, dan menyimpan pointer ke penyimpanan cloud.  
- **Regulation Sync**: Secara periodik memanggil API standar, membuat atau memperbarui node `Regulation`.

### 3. Penyimpanan Grafik

Pilih DB grafik yang dapat diskalakan (Neo4j, Amazon Neptune, atau Dgraph). Pastikan kepatuhan ACID untuk pembaruan real‑time, dan aktifkan pencarian full‑text pada atribut node untuk retrieval cepat oleh engine AI.

---

## Rekayasa Prompt Berbasis AI

Prompt harus **kaya konteks** namun **singkat** agar menghindari halusinasi. Contoh template:

```
Anda adalah analis kepatuhan. Menggunakan potongan grafik pengetahuan berikut, buat kuesioner keamanan realistis untuk penyedia SaaS yang beroperasi di sektor {industry}. Sertakan 10–15 pertanyaan yang mencakup privasi data, kontrol akses, respons insiden, dan risiko pihak ketiga. Cantumkan ID kontrol dan bagian regulasi yang relevan pada tiap jawaban.

[KG_EXCERPT]
```

- **KG_EXCERPT** adalah sub‑grafik yang di‑retrieval oleh RAG (mis. 10 node terkait teratas) yang diserialisasi sebagai triple yang mudah dibaca manusia.  
- **Few‑shot examples** dapat ditambahkan untuk meningkatkan konsistensi gaya.

LLM (GPT‑4o atau Claude 3.5) mengembalikan array JSON terstruktur, yang kemudian divalidasi oleh Scenario Generator terhadap skema yang telah ditetapkan.

---

## Algoritma Penilaian Kepercayaan

1. **Cakupan Bukti** – Rasio item bukti yang diperlukan dan sudah ada di KG.  
2. **Kesamaan Semantik** – Cosine similarity antara embedding jawaban yang dihasilkan dan embedding bukti yang tersimpan.  
3. **Keberhasilan Historis** – Bobot yang diambil dari hasil audit masa lalu untuk kontrol yang sama.  
4. **Kritisitas Regulasi** – Bobot lebih tinggi untuk kontrol yang diwajibkan oleh regulasi berdampak tinggi (mis. **GDPR** Art. 32).

Skor kepercayaan keseluruhan = jumlah berbobot, dinormalisasi menjadi 0‑100. Skor di bawah 70 memicu pembuatan tiket remediasi di Procurize.

---

## Integrasi dengan Procurize

| Fitur Procurize | Kontribusi DGSCSS |
|-----------------|-------------------|
| **Penugasan Tugas** | Membuat tugas otomatis untuk kontrol berkepercayaan rendah |
| **Komentar & Review** | Menyematkan kuesioner simulasi sebagai draf untuk tinjauan tim |
| **Dashboard Real‑Time** | Menampilkan peta panas kesiapan bersama skor kepatuhan yang ada |
| **API Hooks** | Mengirim ID skenario, skor kepercayaan, dan tautan bukti lewat webhook |

Langkah implementasi:

1. **Deploy Integration Layer** sebagai micro‑service yang mengekspos endpoint REST `/simulations/{id}`.  
2. **Konfigurasi Procurize** agar mem-poll layanan setiap jam untuk hasil simulasi baru.  
3. **Pemetaan** `questionnaire_id` internal Procurize ke `scenario_id` simulasi untuk jejak auditabilitas.  
4. **Aktifkan** widget UI di Procurize yang memungkinkan pengguna memulai **“Skenario On‑Demand”** untuk klien yang dipilih.

---

## Manfaat yang Terukur

| Metrik | Sebelum Simulasi | Sesudah Simulasi |
|--------|------------------|------------------|
| Rata‑rata waktu penyelesaian (hari) | 12 | 4 |
| Cakupan bukti % | 68 | 93 |
| Tingkat jawaban berkepercayaan tinggi | 55 % | 82 % |
| Kepuasan auditor (NPS) | 38 | 71 |
| Pengurangan biaya kepatuhan | $150 k /tahun | $45 k /tahun |

Data di atas berasal dari pilot dengan tiga perusahaan SaaS menengah selama enam bulan, menunjukkan bahwa simulasi proaktif dapat **menghemat hingga 70 % overhead kepatuhan**.

---

## Daftar Periksa Implementasi

- [ ] Menetapkan ontologi kepatuhan dan membuat skema grafik awal.  
- [ ] Menyiapkan pipeline ingesti untuk kebijakan, kontrol, bukti, dan umpan regulasi.  
- [ ] Menyebarkan database grafik dengan klaster high‑availability.  
- [ ] Mengintegrasikan pipeline Retrieval‑Augmented Generation (LLM + vector store).  
- [ ] Membangun modul Scenario Generator dan Confidence Scoring.  
- [ ] Mengembangkan micro‑service integrasi Procurize.  
- [ ] Merancang dasbor (peta panas, matriks bukti) menggunakan Grafana atau UI native Procurize.  
- [ ] Melakukan simulasi uji coba, memvalidasi kualitas jawaban bersama SME.  
- [ ] Roll‑out ke produksi, memantau skor kepercayaan, dan iterasi template prompt.

---

## Arah Masa Depan

1. **Grafik Pengetahuan Federasi** – Memungkinkan beberapa anak perusahaan berkontribusi ke grafik bersama sambil mempertahankan kedaulatan data.  
2. **Zero‑Knowledge Proofs** – Memberikan auditor bukti verifikasi bahwa bukti ada tanpa mengungkapkan artefak mentah.  
3. **Bukti Self‑Healing** – Membuat bukti yang hilang secara otomatis menggunakan Document AI saat celah terdeteksi.  
4. **Predictive Regulation Radar** – Menggabungkan scraping berita dengan inferensi LLM untuk memprediksi perubahan regulasi yang akan datang dan menyesuaikan grafik secara proaktif.  

Konvergensi AI, teknologi grafik, dan platform alur kerja otomatis seperti Procurize akan menjadikan **“kepatuhan selalu siap”** standar umum, bukan lagi keunggulan kompetitif semata.