Rapikan Catatan Konsultasi dan Draf Surat Kantor Hukum dengan Claude Code

Jumat sore, setelah klien pulang, di meja saya tertinggal tiga lembar coretan. “Utang piutang, Rp200 juta, April 2022, somasi sudah dikirim, lawan minta cicilan.” Saya baru duduk untuk mengubah catatan ini menjadi draf gugatan pada Selasa minggu berikutnya, dan saat itu saya sudah lupa, “Somasinya sampai tanggal berapa, ya?”

Lapangan kantor hukum kecil itu menurut saya tempat di mana “sudah dicatat, tapi tidak ada waktu merapikan” terus menumpuk. Konsultasi datang silih berganti. Tenggat sidang mendekat. Format surat sudah ada di kepala, tapi setiap kali kita menyusun ulang fakta dari nol. Justru bagian menyusun ulang inilah yang bisa kita serahkan ke AI.

Hari ini saya menulis cara yang saya coba sendiri: “merapikan catatan konsultasi” dan “menyiapkan bahan dasar draf surat” lewat Claude Code. Penilaian hukum tidak saya serahkan ke AI. Yang saya serahkan hanya pekerjaan sederhana sebelum tahap itu.

Poin penting

Yang diserahkan ke AI di kantor hukum hanya sampai “merapikan fakta”, “menyusun kronologi”, dan “membuat draf kasar”. Penilaian hukum dan keputusan akhir tetap di tangan manusia.
Cukup mengubah catatan konsultasi ke format baku (para pihak, tuntutan, kronologi, pokok sengketa, bukti), waktu memulai surat terasa berkurang lebih dari separuh.
Saya sediakan template prompt siap salin-tempel, plus skrip verifikasi yang menyaring secara mekanis apakah masih ada nama atau data pribadi yang tertinggal di draf.
Data pribadi wajib dua lapis: “anonimkan dulu sebelum diberikan” dan “pakai pengaturan yang tidak mengirim data keluar”. Lewat satu lapis saja bisa melanggar kode etik advokat.
Dari perkiraan kasar, persiapan per konsultasi menyusut dari 30-40 menit menjadi sekitar 10 menit.

Di mana alur kerja kantor hukum macet

Pertama saya perjelas pembacanya. Artikel ini ditujukan untuk advokat di kantor kecil atau menengah, serta staf yang membuat draf awal surat atau merapikan berkas. Bukan lingkungan dengan sistem khusus kantor besar, melainkan lapangan yang berjalan “dengan Word dan folder surat lama”.

Kalau alur perkara perdata dari penerimaan sampai pengajuan surat dijajarkan, kira-kira begini.

Konsultasi dan penerimaan perkara (catatan, rekaman, berkas yang dibawa)
Menggali dan merapikan fakta
Menyusun kronologi dan pokok sengketa
Mencocokkan bukti dengan dalil
Membuat draf surat
Tinjauan advokat dan penilaian hukum
Finalisasi dan pengajuan

Dari sini, nomor 2 sampai 5 punya porsi besar pekerjaan “menjajarkan informasi yang berserakan ke bentuk baku”, bukan penilaian. Di sini pula sering terjadi kerja ulang. Pola yang umum: “mulai menulis draf, lalu sadar ada fakta yang terlewat ditanyakan, dan harus menanyakan ulang.” Saya sendiri sudah beberapa kali mencoba menulis surat sebelum membuat kronologi, lalu urutan tanggal tidak cocok dan harus mengulang dari awal.

Yang manjur diserahkan ke AI justru persiapan nomor 2 sampai 5 ini. Tuangkan hasil wawancara ke format baku, lalu minta AI menunjukkan yang kurang. Bukan barang jadi, melainkan draf kasar yang keluar secepat mungkin. Itu saja sudah membuat kita bisa fokus pada nomor 6 dan seterusnya.

Use case 1: Mengubah catatan konsultasi menjadi “lembar fakta”

Coretan tangan atau transkrip rekaman dirapikan ke poin-poin baku. Kuncinya: jangan biarkan AI “mengisi sendiri”. Kalau fakta yang tidak tertulis diisi dengan tebakan, itu berbahaya, jadi minta AI menulis “tidak diketahui” untuk yang memang tidak jelas.

Tabel di bawah adalah format tujuan yang saya pakai.

Poin	Isi	Penanganan saat tidak jelas
Para pihak	Posisi klien dan lawan	Tulis “belum dikonfirmasi”
Tuntutan	Apa yang diminta (uang, pengosongan, dll.)	Tulis kandidatnya, tunda penetapan
Kronologi	Tanggal dan peristiwa dari yang terlama	Tanggal tak jelas: “waktu tidak pasti”
Pokok sengketa	Hal yang berpotensi diperdebatkan	Beri tanda “perlu dicek” untuk tebakan
Bukti	Berkas yang dibawa dan yang belum ada	Belum ada: “perlu dikumpulkan”

Cukup dengan menuangkan ke format ini, “poin yang terlewat ditanyakan” akan muncul sebagai kolom kosong. Efek sampingnya yang diam-diam berguna: kolom kosong itu menjadi daftar pertanyaan untuk wawancara berikutnya.

Use case 2: Cek konsistensi kronologi

Setelah lembar fakta jadi, minta AI memeriksa konsistensi kronologi saja. Bukan benar-salah secara hukum, melainkan cek mekanis: “apakah urutan tanggal tidak janggal” dan “apakah peristiwa yang sama tertulis dua kali”.

Waktu saya mencoba, AI menangkap kesalahan input “pemberitahuan pembatalan diterima sebelum tanggal kontrak”. Ini bukan penilaian hukum, hanya deteksi pertentangan tanggal. Kelalaian sederhana seperti inilah yang paling sering terlewat oleh manusia.

Use case 3: Membuat draf kasar surat

Berikan lembar fakta dan kronologi, lalu minta AI mengisi “kerangka” surat saja. Tetap sebatas draf kasar, dengan asumsi susunan dalil dan penilaian hukum ditulis ulang oleh tangan. Hanya draf yang memenuhi daftar periksa berikut yang lanjut ke tahap berikutnya.

Penulisan para pihak cocok dengan lembar fakta
Tidak memakai fakta yang tidak ada di kronologi pada isi surat
Bagian kesimpulan kosong, atau ditandai jelas “dicek advokat”
Tidak menetapkan sendiri nomor pasal undang-undang (kutipan dianggap “perlu dicek”)
Nama dan alamat klien diganti placeholder

Poin kelima paling penting. Dengan tidak membiarkan nama asli masuk pada tahap draf, kita banyak mencegah insiden data pribadi yang dibahas di bawah.

Batas yang diserahkan ke AI dan batas yang wajib diputuskan manusia

Di sinilah kantor perlu menarik garis. Kalau dibiarkan kabur, lama-lama bisa terjadi insiden mengajukan keluaran AI apa adanya.

Tahap	Diserahkan ke AI	Wajib diputuskan manusia
Merapikan fakta	Menuang ke format, menunjuk yang kurang	Mengonfirmasi benar-salah fakta
Kronologi	Deteksi urutan dan duplikasi tanggal	Memilih fakta mana yang dipakai
Pokok sengketa	Mendaftar kandidat	Menilai apakah sah secara hukum
Draf surat	Draf kasar sesuai format	Susunan dalil, pasal, tanggung jawab akhir
Keputusan pengajuan	Tidak ada	Semuanya advokat

Prinsip garisnya satu: “Pekerjaan yang salah pun bisa dibatalkan diserahkan ke AI; keputusan yang menimbulkan tanggung jawab dipegang manusia.” Tanggung jawab atas isi surat jelas ada pada advokat. Kalau kita tegas memandang AI sebagai petugas persiapan, operasionalnya tidak goyah. Staf yang baru pertama menyentuh Claude Code sebaiknya membaca dulu pengantar Claude Code untuk non-engineer dan cara memulai Claude Code agar pondasi alatnya terpegang.

Template prompt siap salin-tempel

Pertama, prompt untuk mengubah catatan konsultasi menjadi lembar fakta. Ditulis dengan asumsi yang ditempel adalah informasi yang sudah dianonimkan.

Anda adalah asisten administrasi kantor hukum. Jangan menilai secara hukum, lakukan hanya merapikan fakta.

# Input (catatan konsultasi, sudah dianonimkan)
{tempel catatan yang sudah dianonimkan di sini}

# Aturan keluaran
- Rangkum dalam tabel dengan poin: Para pihak / Tuntutan / Kronologi / Pokok sengketa / Bukti
- Jangan menambah fakta yang tidak tertulis di input. Tulis "belum dikonfirmasi" untuk yang tidak jelas
- Kronologi dari yang terlama. Peristiwa tanpa tanggal jelas ditulis "waktu tidak pasti"
- Jangan menyentuh penerapan undang-undang atau prediksi menang-kalah
- Di akhir, tampilkan dalam poin "kolom kosong yang harus diisi pada wawancara berikutnya"

Saat meminta draf kasar, berikan keluaran di atas lalu tambahkan: “Kosongkan kesimpulan dan penilaian hukum, beri tanda jelas [DICEK ADVOKAT]” dan “Ganti nama asli dengan placeholder seperti [KLIEN]”. Kalau aturan operasional ini ditulis di CLAUDE.md, kita tidak perlu menginstruksikan setiap kali. Cara menulisnya bisa mengacu ke praktik terbaik CLAUDE.md.

Skrip verifikasi: menyaring sisa data pribadi secara mekanis

Walau di prompt sudah ditulis “jangan masukkan nama asli”, tetap ada kemungkinan manusia tanpa sengaja menempel teks asli. Maka saya sediakan skrip yang mengecek secara mekanis apakah ada string mirip data pribadi yang tertinggal pada teks sebelum dan sesudah diberikan ke AI. Berjalan asal ada Node.js.

import { readFile } from "node:fs/promises";

// Cek sederhana pola yang tidak boleh diberikan / tidak boleh tertinggal
const patterns = [
  { name: "Nomor telepon", re: /0\d{2,3}-?\d{3,4}-?\d{3,4}/g },
  { name: "Alamat email", re: /[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]+/g },
  { name: "Kode pos", re: /\b\d{5}\b/g },
  { name: "Kandidat NIK", re: /\b\d{16}\b/g },
  { name: "Kandidat nomor rekening", re: /\b\d{10,16}\b/g },
];

const file = process.argv[2] || "draft.txt";
const text = await readFile(file, "utf8");

let hit = 0;
for (const p of patterns) {
  const found = text.match(p.re);
  if (found) {
    hit += found.length;
    console.log(`Perlu dicek [${p.name}] ${[...new Set(found)].join(", ")}`);
  }
}

if (hit === 0) {
  console.log("Tidak ditemukan string yang mirip data pribadi.");
} else {
  console.log(`\nAda ${hit} titik yang perlu dicek. Anonimkan dulu sebelum dikirim.`);
  process.exitCode = 1;
}

Menjalankannya cukup begini.

node check-pii.mjs draft.txt

Bukan detektor sempurna, tapi cukup menjadi penjaga gerbang terakhir untuk insiden “tanpa sengaja mengirim teks asli”. Saya menjalankannya dua kali: sebelum memberi ke AI, dan setelah menyimpan draf.

Apa yang berubah sebelum dan sesudah penerapan

Angka berubah menurut skala kantor, jadi ini sekadar perkiraan kasar di tangan saya.

Poin	Sebelum	Sesudah
Persiapan per konsultasi	30-40 menit	sekitar 10 menit
Hubungi ulang karena terlewat ditanyakan	beberapa per bulan	berkurang karena kolom kosong ditunjuk lebih dulu
Beban psikologis memulai draf	tinggi (dari kertas kosong)	rendah (ada draf kasar)

Misalkan persiapan menyusut 25 menit per perkara, dan sebulan 20 perkara, itu sekitar 8 jam. Jika dihitung sebagai jam kerja, lumayan besar nilainya, dan bisa dialihkan ke tinjauan atau wawancara yang memang tugas inti advokat. Silakan hitung ulang dengan angka nyata tiap kantor. Kalau ingin mengasah instruksi ke AI itu sendiri, baca juga penerapan lanjutan desain prompt.

Catatan keamanan dan data pribadi

Advokat punya kewajiban menjaga rahasia, dan penanganan informasi klien terkait langsung dengan kode etik advokat. Saya letakkan garis minimum saat memakai AI.

Nama asli, alamat, kontak, dan informasi yang dapat mengidentifikasi perkara dianonimkan sebelum diberikan. Ganti dengan tanda seperti [KLIEN].
Pakai dalam rentang pengaturan atau kontrak yang tidak memakai input untuk pelatihan. Jangan menempel informasi klien di paket gratis pribadi.
Jangan mengajukan keluaran apa adanya. Tanggung jawab isi ada pada advokat; AI dibatasi sebagai pembuat draf.
Periksa lokasi penyimpanan log dan berkas sementara. Catatan yang tertinggal di perangkat juga objek pengelolaan.
Dokumentasikan aturan kantor “apa saja yang boleh diberikan ke AI” dan bagikan ke seluruh staf.

Kalau anonimisasi dijalankan tuntas, hanya fakta umum yang tidak mengidentifikasi klien yang sampai ke AI. Tabel konversi anonimisasi disimpan di kantor dalam bentuk kertas atau luring, dan tidak diberikan ke AI. Untuk kebijakan penanganan data, selalu cek dokumentasi resmi layanan yang dipakai, misalnya kebijakan privasi Anthropic.

Pertanyaan umum

T. Boleh menyerahkan penilaian hukum ke AI? Tidak. Yang diserahkan hanya sampai merapikan fakta dan draf kasar. Penerapan pasal, prediksi menang-kalah, dan tanggung jawab akhir atas surat dipegang advokat. Begitu penilaian diserahkan, letak tanggung jawab langsung runtuh.

T. Saya takut menempel informasi klien. Itu naluri yang benar. Anonimkan nama asli dan kontak sebelum diberikan, dan simpan teks asli di sisi perangkat. Jalankan cek sisa dengan skrip verifikasi di artikel ini, dan kalau masih ragu, boleh saja memutuskan tidak memberikan isi itu ke AI.

T. Seberapa akurat drafnya? Bukan kualitas yang bisa diajukan apa adanya. Levelnya: keluar draf kasar yang mengikuti format. Pemilahan fakta dan susunan hukum tetap diperbaiki dengan tangan, jadi realistisnya pandang ini sebagai “alat untuk mengurangi beban menulis dari kertas kosong”.

T. Bisakah dimulai oleh staf saja? Bisa. Membuat lembar fakta dan menyaring poin yang terlewat cocok dengan pekerjaan staf. Advokat masuk dari tahap meninjau draf kasar yang keluar. Untuk operasional awal, kiat meningkatkan produktivitas Claude Code bisa jadi acuan.

T. Bisakah melatih AI dengan surat lama untuk dipakai ulang? Surat lama mengandung informasi klien, jadi memasukkannya sembarangan berbahaya. Kalau ingin memakai ulang, ekstrak hanya “format” tanpa nama diri, lalu berikan itu.

Hasil yang saya coba sebenarnya

Catatan utang piutang di awal saya anonimkan, lalu saya alirkan ke prompt konversi lembar fakta. Para pihak, kronologi, dan pokok sengketa tersusun di tabel, dan di akhir muncul tunjuk kolom kosong “tanggal sampainya somasi belum dikonfirmasi” yang jujur paling membantu. Satu titik yang Selasa itu tidak bisa saya ingat, justru AI yang pertama bilang “ini yang kurang”.

Pada cek kronologi, saya sengaja memasukkan tanggal pemberitahuan pembatalan sebelum tanggal kontrak, dan AI menangkapnya sebagai pertentangan. Bukan pengetahuan hukum, hanya perbandingan tanggal. Tapi yang terlewat di lapangan justru hal seperti ini.

Skrip verifikasi mengembalikan Perlu dicek pada draf yang sengaja saya tinggalkan nomor teleponnya, dan exit code-nya juga 1. Langkah terakhir mengirim sebelum lupa menganonimkan bisa dihentikan di sini. Secara keseluruhan, daripada membuat AI menilai dengan cerdas, bentuk yang membiarkan AI mengambil pekerjaan sederhana sambil manusia fokus pada keputusan terasa lebih cocok untuk kantor hukum. Kalau ingin merancang operasional di tingkat kantor, kita bisa membahas alur konkretnya lewat pelatihan dan konsultasi.