Berita terbaru dari Departemen Kehakiman Amerika Serikat (DOJ) mengungkap dugaan praktik diskriminatif dalam proses penerimaan mahasiswa di UC San Diego School of Medicine. Menurut laporan, ada mekanisme review tersembunyi yang menggunakan esai tentang kesulitan hidup sebagai cara untuk menyaring pelamar berdasarkan ras. Akibatnya, mahasiswa kulit putih dan Asia sering kali tersisih meski memiliki kualifikasi akademik yang kuat.
Harmeet Dhillon, pejabat DOJ, menyebut bahwa tingkat penerimaan pelamar kulit hitam dua kali lebih tinggi dibandingkan pelamar kulit putih. Proses ini disebut ‘shadow review’ karena berjalan di luar prosedur resmi yang seharusnya netral. Esai hardship yang seharusnya menilai ketahanan pelamar justru dipakai sebagai indikator tidak langsung untuk preferensi rasial.
Dalam dunia pendidikan tinggi, kasus ini menambah daftar panjang perdebatan tentang bagaimana institusi menyeimbangkan keberagaman dengan prinsip meritokrasi. Banyak pihak khawatir praktik serupa bisa menyebar ke program studi lain, termasuk yang berbasis teknologi seperti bioinformatika atau kesehatan digital di universitas California.
Salah satu analisis penting adalah dampak jangka panjang terhadap kepercayaan publik terhadap sistem seleksi berbasis teknologi. Saat ini, banyak sekolah kedokteran mulai mengadopsi algoritma dan perangkat lunak untuk menyaring ribuan aplikasi. Jika input data sudah bias, maka output algoritma pun akan memperkuat ketidakadilan tersebut, bukan memperbaikinya.
Konteks lain yang relevan adalah keputusan Mahkamah Agung AS tahun 2023 yang melarang affirmative action eksplisit di perguruan tinggi. Setelah putusan itu, beberapa institusi diduga beralih ke metode tidak langsung seperti esai hardship untuk mencapai tujuan keberagaman. UC San Diego Med School menjadi salah satu contoh yang sedang diselidiki DOJ terkait pendekatan tersebut.
Bagi calon mahasiswa, terutama dari kelompok Asia dan kulit putih, temuan ini menimbulkan pertanyaan tentang kesempatan yang adil. Sementara itu, pendukung keberagaman berargumen bahwa latar belakang sosial-ekonomi memang perlu dipertimbangkan untuk menciptakan tenaga medis yang lebih representatif. Namun, ketika metode yang dipakai tidak transparan, risiko penyalahgunaan menjadi lebih besar.
Secara keseluruhan, kasus ini menyoroti pentingnya audit berkala terhadap sistem penerimaan, baik manual maupun yang dibantu teknologi. Tanpa pengawasan ketat, niat baik untuk menciptakan keberagaman bisa berubah menjadi bentuk diskriminasi baru yang sulit dideteksi.
