idEA: Algoritma Bantu Konsumen Temukan Produk Relevan di Marketplace

Asosiasi E-Commerce Indonesia atau idEA menilai kajian Lembaga Penyelidikan Ekonomi dan Masyarakat Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia (LPEM FEB UI) yang menyoroti potensi pengaruh algoritma platform digital terhadap perilaku belanja konsumen merupakan masukan penting. Khususnya, bagi penguatan perlindungan konsumen di era digital.

Dalam kajian yang dirilis LPEM FEB UI, algoritma disebut berpotensi membentuk pilihan konsumen melalui sistem rekomendasi, pemeringkatan produk, hingga personalisasi informasi. Menanggapi hal itu, idEA mengingatkan bahwa ekosistem perdagangan digital Indonesia sangat beragam dan tidak hanya terdiri atas marketplace.

Selain itu, ada pula model bisnis lain seperti online retail, classified ads, social commerce, hingga transaksi yang berlangsung melalui aplikasi percakapan.

"Ketika membahas algoritma, rekomendasi produk, maupun perlindungan konsumen, pendekatannya perlu mempertimbangkan keragaman model bisnis tersebut agar tidak terjadi generalisasi yang terlalu luas," kata Sekretaris Jenderal idEA Budi Primawan kepada Katadata.co.id, Rabu (17/6).

Ia mengatakan algoritma pada dasarnya digunakan hampir seluruh layanan digital. Ini untuk membantu pengguna menemukan produk, layanan, atau informasi yang relevan di tengah banyaknya pilihan yang tersedia.

Algoritma memang dapat memengaruhi apa yang dilihat pengguna, tetapi juga memiliki fungsi penting. Khususnya dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan membantu konsumen menemukan produk yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

"Karena itu, diskusinya bukan sekadar apakah algoritma digunakan atau tidak, melainkan bagaimana memastikan transparansi yang memadai dan tetap memberikan pilihan kepada konsumen," ujarnya.

idEA mengingatkan agar berbagai kesimpulan dalam kajian tersebut diuji lebih lanjut dengan data yang lebih luas dan spesifik terhadap kondisi Indonesia.

Namun, ia menilai kajian LPEM FEB Ui juga menarik karena mengangkat isu yang juga menjadi perhatian banyak negara yakni bagaimana algoritma, data, dan desain platform dapat memengaruhi pengalaman konsumen di ruang digital.

Belum Ada Perbandingan Antarplatform

Meski demikian, ia menilai kajian tersebut lebih banyak mengulas potensi risiko berdasarkan literatur akademik dan perkembangan regulasi di berbagai negara. Menurutnya, penelitian tersebut belum melakukan perbandingan langsung antarplatform maupun pengukuran empiris terhadap model bisnis perdagangan digital yang berkembang di Indonesia.

"Karena itu, beberapa kesimpulan dan rekomendasinya menurut kami masih perlu diuji lebih lanjut dengan data yang lebih luas dan spesifik terhadap kondisi Indonesia,” katanya.

Dalam policy brief berjudul "Ketika Platform Mengarahkan Pilihan: Mendorong Transparansi dan Keadilan dalam Ekonomi Digital" disebutkan dengan menguasai data dan algoritma, platform dapat membentuk informasi yang diterima serta keputusan yang diambil konsumen.

Algoritma Mendorong Rekomendasi Produk Tertentu

Berdasarkan sumber yang dikelola LPEM FEB UI, algoritma platform kerap digunakan untuk mendorong rekomendasi produk atau konten yang menguntungkan pihak tertentu secara finansial, bukan semata mata berdasarkan kualitas atau relevansinya bagi konsumen.

Self-preferencing merupakan kecenderungan platform untuk memberikan posisi yang lebih menguntungkan kepada produk atau penjual tertentu. Hal ini sebagaimana ditemukan Komisi Pengawas Persaingan Usaha atau KPPU dalam Perkara Nomor 04/KPPU-I/2024, Shopee sebelumnya pernah memanfaatkan algoritma untuk memprioritaskan jasa kurir afiliasinya dan menghilangkan opsi pemilihan kurir dan ongkos kirim.

LPEM FEB UI menemukan sejumlah celah dari sejumlah regulasi terkait di Indonesia. Salah satu celah yang muncul adalah regulasi yang ada di Indonesia belum menetapkan standar yang jelas mengenai bagaimana platform menampilkan produk, mengelola algoritma rekomendasi, dan merancang antarmuka pengguna.

“Kekosongan ini membuat berbagai praktik manipulatif khas digital masih sulit dikategorikan sebagai pelanggaran. Mulai dari iklan terselubung tanpa label sponsor, ulasan berbayar, urutan produk yang ditentukan oleh kontribusi finansial penjual kepada platform, personalisasi harga, hambatan untuk beralih ke layanan lain, hingga pop-up yang menyamarkan tombol tidak,” kata LPEM FEB UI dalam laporan tersebut.