Automated Decision-Making and the Transformation of Bureaucratic Discretion: A Cross-Sector Systematic Review of Empirical Evidence

Adissa Nayla Putri, Alvi Syahrina, S.T., M.Sc.

2026 | Skripsi | ILMU ADMINISTRASI NEGARA (MANAJEMEN DAN KEBIJAKAN PUBLIK)

Artikel ini mengkaji bagaimana automated decision-making (ADM) membentuk ulang diskresi birokratis di berbagai sektor kebijakan publik. Sementara kajian yang sudah ada tentang ADM sering berfokus pada kasus dalam satu sektor saja, penelitian ini menyajikan perbandingan lintas sektor melalui tinjauan sistematis terhadap 21 studi empiris yang diterbitkan antara tahun 2020 hingga 2025. Analisis ini mencakup lima sektor: kesejahteraan sosial dan kesehatan publik, tata kelola pasar tenaga kerja, sistem administratif, kepolisian, dan pengambilan keputusan yudisial. Temuan penelitian menunjukkan bahwa ADM tidak mentransformasikan diskresi secara seragam, melainkan mengonfigurasinya kembali sesuai dengan struktur pengambilan keputusan dalam masing-masing sektor. Tiga dimensi analitis diidentifikasi, yaitu tingkat otomasi, tingkat pergeseran, dan jenis pergeseran. Sektor yang sangat terstandarisasi, seperti tata kelola pasar tenaga kerja, menunjukkan tingkat otomasi yang lebih kuat dan pengambilan keputusan pada level sistem, yang menghasilkan pembatasan diskresi yang lebih besar. Sebaliknya, sektor kesejahteraan sosial, administratif, dan yudisial mempertahankan keterlibatan manusia yang lebih kuat, meskipun karena alasan yang berbeda, termasuk kompleksitas kontekstual, akuntabilitas, dan kebutuhan akan keputusan yang dapat ditinjau kembali. Sektor kepolisian menunjukkan keberlanjutan diskresi yang paling kuat karena adanya ketidakpastian, pertimbangan situasional, dan resistensi profesional terhadap otomasi penuh. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa perubahan diskresi di bawah ADM bersifat bergantung pada sektor dan dibentuk oleh struktur pengambilan keputusan dalam masing-masing ranah.

This article examines how automated decision-making (ADM) reshapes bureaucratic discretion across public policy sectors. While existing scholarship on ADM often focuses on single-sector cases, this study provides a cross-sector comparison through a systematic review of 21 empirical studies published between 2020 and 2025. The analysis covers five sectors: social welfare and public health, labor market governance, administrative systems, policing, and judicial decision-making. The findings show that ADM does not transform discretion uniformly, but reconfigures it according to the structure of decision-making within each sector. Three analytical dimensions are identified: level of automation, level of shift, and type of shift. Highly standardized sectors such as labor market governance exhibit stronger automation and system-level decision-making, resulting in greater curtailment of discretion. By contrast, social welfare, administrative, and judicial sectors retain stronger human involvement, though for different reasons, including contextual complexity, accountability, and the need for reviewable decisions. Policing shows the strongest continuity of discretion due to uncertainty, situational judgment, and professional resistance to full automation. Overall, the study demonstrates that changes in discretion under ADM are sector-dependent and shaped by the structure of decision-making within each domain.

Kata Kunci : Automated Decision Making (ADM); Bureaucratic Discretion; Public Administration; Algorithmic Governance; Street-Level Bureaucracy; Sectoral Analysis; System-Level Bureaucracy