Libur Sekolah Usai, Penghasilan Ojol Tak Kunjung Membaik

Ketika anak-anak kembali ke sekolah dan rutinitas perkotaan kembali berdenyut, banyak pihak mengira pendapatan pengemudi ojek online (ojol) akan ikut terdongkrak. Kenyataannya, sejumlah mitra pengemudi justru melaporkan penghasilan harian yang stagnan, alias jalan di tempat, meski musim libur sekolah telah berakhir. Persoalan ini penting karena menyangkut nasib jutaan keluarga yang menggantungkan hidup dari ekosistem gig economy, yakni model kerja lepas berbasis platform digital yang kini menjadi tulang punggung transportasi dan logistik perkotaan di Indonesia.

Ibarat petani yang menanti musim hujan namun hanya mendapat gerimis, para mitra ojol menyambut berakhirnya liburan dengan harapan tinggi, lalu dihadapkan pada kenyataan bahwa pesanan tidak otomatis membanjiri aplikasi mereka. Fenomena ini membuka pertanyaan besar tentang bagaimana teknologi, perilaku konsumen, dan dinamika musiman saling berkelindan menentukan pundi-pundi penghasilan para pengemudi.

Libur Sekolah Usai, Mengapa Pesanan Tak Kunjung Ramai?

Secara logika awam, berakhirnya libur sekolah seharusnya mengembalikan volume perjalanan harian: antar-jemput anak, perjalanan ke kantor, hingga pesan-antar makanan di jam sibuk. Namun pengamatan di lapangan dari berbagai komunitas pengemudi menunjukkan pola yang lebih rumit. Setelah musim liburan, daya beli masyarakat justru cenderung melemah karena anggaran keluarga tersedot untuk kebutuhan sekolah, mulai dari seragam, buku, hingga biaya pendaftaran yang nilainya bisa mencapai jutaan rupiah per anak.

Kondisi ini membuat banyak keluarga mengerem pengeluaran non-esensial, termasuk penggunaan jasa transportasi daring dan pesan-antar makanan. Bagi mitra ojol, dampaknya langsung terasa: pendapatan kotor harian yang biasanya berkisar Rp150.000 hingga Rp250.000 dilaporkan stagnan bahkan menurun, padahal jam kerja tetap panjang, yakni 10 hingga 12 jam per hari. Belum lagi potongan komisi platform yang umumnya berada di kisaran 20 persen per transaksi, serta biaya operasional seperti bahan bakar dan perawatan kendaraan yang terus membengkak.

Peran Algoritma dalam Distribusi Pesanan

Di balik layar, penghasilan mitra ojol sangat ditentukan oleh algoritma, yaitu serangkaian instruksi matematis yang dijalankan komputer untuk memutuskan pesanan mana yang diberikan kepada pengemudi mana. Platform transportasi daring modern menggunakan machine learning (pembelajaran mesin, teknologi yang memungkinkan sistem belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit) untuk memprediksi permintaan, mengatur tarif dinamis, dan mendistribusikan order secara otomatis.

Masalahnya, ketika permintaan secara keseluruhan menurun, algoritma tetap harus membagi kue yang lebih kecil kepada jumlah pengemudi yang tidak berkurang, bahkan terus bertambah. Hasilnya adalah persaingan internal yang makin ketat. Di kalangan mitra, muncul istilah akun 'gacor' (gampang dapat order) versus akun 'anyep' (sepi pesanan), yang diyakini dipengaruhi faktor rating, tingkat penerimaan order, riwayat pembatalan, hingga lokasi mangkal. Ketidaktransparanan algoritma ini menjadi sumber kegelisahan utama karena mitra tidak pernah tahu pasti mengapa pesanan mereka seret sementara rekan lain ramai.

Strategi Mitra Menjaga Efisiensi dan Pendapatan

Menghadapi stagnasi ini, para mitra tidak tinggal diam. Inovasi bertahan hidup bermunculan di level akar rumput. Sebagian pengemudi menerapkan strategi multi-platform, yakni mengaktifkan lebih dari satu aplikasi secara bersamaan agar peluang mendapat order lebih besar. Ada pula yang memetakan ulang jam operasional, fokus pada jam sibuk pagi (pukul 06.00-09.00) dan sore (pukul 16.00-19.00) ketika permintaan antar-jemput sekolah dan pekerja kantoran memuncak.

Efisiensi bahan bakar juga menjadi perhatian serius. Dengan harga bahan bakar yang fluktuatif, banyak mitra beralih ke gaya berkendara hemat energi, merawat mesin secara berkala, hingga mempertimbangkan motor listrik yang biaya operasionalnya diklaim bisa lebih rendah 30 hingga 50 persen dibandingkan motor bensin konvensional. Pengembangan kendaraan listrik di segmen ini memang masih terkendala harga beli dan infrastruktur pengisian daya, namun trennya menunjukkan arah yang menjanjikan.

Masa Depan Ekosistem Transportasi Daring

Stagnasi pendapatan pasca-libur sekolah ini adalah pengingat bahwa ekosistem ojol sangat sensitif terhadap siklus musiman dan kondisi makroekonomi. Ke depan, dibutuhkan implementasi kebijakan yang lebih berpihak pada keberlanjutan pendapatan mitra, mulai dari transparansi skema insentif, penataan jumlah pengemudi aktif, hingga jaminan sosial yang memadai. Pemerintah dan platform perlu duduk bersama merumuskan formula agar disrupsi teknologi yang dulu digadang-gadang membuka lapangan kerja tidak berubah menjadi jebakan pendapatan rendah.

Bagi pembaca, fenomena ini juga menjadi cermin bahwa di balik setiap perjalanan yang kita pesan lewat genggaman, ada manusia yang bergantung pada keputusan algoritma dan denyut ekonomi yang tak selalu bisa mereka kendalikan. Teknologi boleh berlari kencang, tetapi kesejahteraan para penggeraknya tidak boleh tertinggal di belakang.