Jerat algoritma: AI perburuk beban ganda ojol dan kurir perempuan di Indonesia

● Sistem AI mengeksploitasi tenaga kerja informal melalui ekstraksi data dan pengalihan risiko kepada mereka.

● Algoritma merugikan perempuan karena mengabaikan realitas beban domestik, isu keamanan, dan kebutuhan biologis.

● Pekerja perempuan melawan kakunya disiplin algoritma dengan solidaritas dan resistansi kolektif.

Kecerdasan buatan (AI) kerap digadang-gadang sebagai masa depan dunia kerja karena inovasinya yang efisien, mutakhir, dan netral. Namun, bagi banyak perempuan di ekonomi gig Indonesia, kehadiran AI justru menjadi sumber tekanan.

Dalam penelitian terbaru^[1], saya mengkaji fenomena yang disebut kolonialisme AI yang menggambarkan bagaimana pengaruh kolonial masih terus bertahan melalui teknologi dan sistem digital yang mempertahankan kontrol.

Konsep ini menjelaskan bagaimana aktor-aktor kuat—yang sering kali berbasis di Dunia Utara (negara-negara yang pernah atau sedang melakukan penjajahan, dan lebih banyak berlokasi di belahan utara Bumi)—menggunakan AI untuk mengeksploitasi pekerja di Dunia Selatan (negara-negara yang pernah atau sedang mengalami penjajahan, dan lebih banyak berlokasi di belahan selatan Bumi).

Layaknya kolonialisme di masa lalu, prosedur digital ini mengandalkan ekstraksi data, tenaga kerja, dan sumber daya demi memperkuat ketimpangan kekuasaan.

Di Indonesia, platform berbasis AI seperti layanan ojek daring (ride-hailing) dan lokapasar (e-commerce) memanfaatkan tenaga kerja informal^[2], tapi melimpahkan risiko dan tanggung jawab kepada mereka^[3]. Dalam sistem ini, perempuan menanggung beban terberat karena algoritma gagal mengenali realitas kerja perawatan (care work), isu keamanan, hingga norma sosial yang mereka hadapi.

AI dan dunia kerja yang buta gender

Puluhan juta orang di Indonesia bekerja tanpa kontrak formal maupun perlindungan sosial^[4]. Perusahaan teknologi seperti Gojek, Grab, Maxim, dan Shopee memanfaatkan dan mengekploitasi mereka ke dalam platform digital.

Para pengemudi diposisikan sebagai mitra, bukan karyawan^[5]. Ini berarti tidak ada upah minimum, tidak ada cuti sakit, maupun cuti melahirkan. Penghasilan sepenuhnya didikte oleh tugas yang terselesaikan dan peringkat algoritma.

Bagi perempuan, struktur ini berbenturan dengan apa yang disebut sebagai ‘beban ganda’, karena mereka bertanggung jawab atas pekerjaan berbayar sekaligus kerja perawatan yang tidak berbayar (mengasuh anak hingga pekerjaan rumah tangga).

Lia (33 tahun), seorang kurir pengantar makanan, bangun sebelum matahari terbit untuk memasak dan menyiapkan anak-anaknya pergi sekolah. Setelah tugas-tugas domestiknya beres, barulah ia masuk (log in) ke aplikasi.

“Sistem tidak tahu kalau saya punya anak,” ujarnya. “Sistem hanya tahu apakah saya ‘online’ atau tidak.”

Algoritma platform memberikan imbalan bagi mereka yang online terus-menerus. Skema insentif menuntut jumlah perjalanan tertentu dalam jendela waktu yang sempit—standar yang sulit dicapai oleh mereka yang memiliki keterikatan domestik.

Jika Lia keluar dari aplikasi untuk menjemput anaknya, ia berisiko kehilangan bonus. Jika ia mengurangi jam kerjanya karena nyeri haid atau kelelahan, metrik performanya akan merosot.

Kapitalisme neoliberal bergantung pada tumpukan ‘kerja tak kasat mata’^[6] yang tidak dibayar—seperti pengasuhan anak dan pekerjaan rumah tangga. Sayangnya, sistem ini enggan memberi kompensasi atau menyediakan jaring pengaman bagi mereka yang melakukannya.

Dan inovasi sistem AI justru kian memperburuk situasi.

Ketika Cinthia, seorang kurir pengantar makanan sekaligus ibu tunggal dari anak berusia setahun jatuh sakit dan mematikan aplikasinya selama beberapa hari, tawaran pekerjaannya berkurang saat ia kembali aktif. “Rasanya seperti sistem menghukum saya,” tuturnya. “Sekarang saya takut untuk berhenti bekerja.”

Algoritma memang tidak mendiskriminasi secara eksplisit. Namun, ia berasumsi bahwa pekerja tidak memiliki hambatan pengasuhan—standar yang secara sistematis merugikan perempuan.

Diskriminasi yang dihiraukan

Yanti (43 tahun), seorang pengemudi ojek daring di Yogyakarta, rutin mengirim pesan kepada penumpang laki-laki sebelum menjemput: “Saya pengemudi perempuan. Apakah tidak apa-apa?”

Banyak yang langsung membatalkan pesanan.

Karena alasan keamanan, Yanti juga menghindari bekerja hingga larut malam. Ini membuatnya kehilangan insentif jam sibuk. Namun, sistem tentu tidak peduli terhadap pertimbangan pribadi Yanti tersebut.

Aplikasi lantas mengganjar tingginya angka pembatalan pesanan dan rendahnya jam kerja Yanti dengan performa yang rendah. Algoritma tidak memasukkan unsur risiko ke dalam kalkulasinya, ia hanya mengukur hasil akhir.

Para pakar seperti Virginia Eubanks^[7] telah menunjukkan bahwa sistem otomatis sering kali justru mencerminkan dan memperkuat ketimpangan sosial ketimbang menghapusnya.

Dalam konteks Indonesia yang juga terjadi di India^[8], diskriminasi tidak serta-merta muncul dalam bentuk kode program yang kaku. Ia merupakan konsekuensi dari logika desain yang lebih mengutamakan efisiensi di atas keadilan.

Rasa aman, pengawasan dan disiplin algoritma

Bagi pengemudi perempuan, keamanan adalah praktik negosiasi terus-menerus.

Sekitar 90% perempuan dalam diskusi kelompok terpumpun kami memilih layanan pengantaran makanan karena dirasa lebih aman dibanding ojek penumpang. Meski begitu, pelecehan tetap saja terjadi.

Lia menceritakan bagaimana seorang rekan laki-laki menyasarnya dengan komentar-komentar tidak pantas saat mereka sedang menunggu pesanan. “Bukan hanya pelanggan,” ujarnya. “Kadang-kadang rekan sesama pengemudi sendiri.”

Selama pandemi COVID-19, pekerja gig dilabeli sebagai pekerja ‘esensial’. Namun, pendapatan mereka merosot tajam hingga 67% pada awal 2020^[9]. Untuk menutup kerugian tersebut, banyak dari mereka yang bekerja selama 13 jam atau lebih setiap harinya.