Pendapatan Ojol Stagnan Pasca-Libur Sekolah, Ini Penjelasannya

Ketika aktivitas masyarakat kembali normal setelah masa libur sekolah berakhir, banyak pihak memprediksi pendapatan pengemudi ojek online (ojol) akan ikut terdongkrak. Namun realita di lapangan berkata lain. Para pengemudi mengaku penghasilan harian mereka masih jalan di tempat, belum menunjukkan lonjakan berarti meski jalanan kembali dipadati pekerja dan pelajar. Persoalan ini bukan sekadar keluhan musiman, melainkan cerminan dari cara kerja ekosistem ekonomi gig (gig economy), yakni model kerja fleksibel berbasis aplikasi yang kini menopang hidup jutaan keluarga Indonesia. Memahami mengapa pendapatan ojol stagnan penting bagi kita semua, karena di sanalah terlihat bagaimana teknologi dan algoritma platform turut menentukan kesejahteraan pekerja digital.

Ilusi Ramai: Jalanan Padat Tak Berarti Order Melimpah

Ibarat pedagang kaki lima yang membuka lapak di pasar yang tampak ramai, keramaian tidak otomatis berarti dagangan laris. Hal serupa dialami pengemudi ojol. Kembalinya rutinitas masyarakat memang menambah volume kendaraan di jalan, tetapi belum tentu menambah jumlah pesanan secara proporsional. Ada beberapa faktor yang menjelaskan kondisi ini.

Pertama, perubahan pola permintaan. Selama libur sekolah, banyak keluarga memesan layanan transportasi dan pesan-antar makanan untuk keperluan rekreasi sepanjang hari. Setelah libur usai, sebagian permintaan itu bergeser ke jam-jam sempit, yakni pagi hari saat berangkat sekolah dan bekerja, serta sore hari saat pulang. Di luar jam sibuk tersebut, order cenderung sepi. Kedua, bertambahnya jumlah pengemudi aktif. Momen liburan kerap menarik pekerja paruh waktu baru untuk mendaftar menjadi mitra, sehingga pasokan pengemudi meningkat sementara permintaan tidak tumbuh secepat itu. Akibatnya, kue pendapatan yang sama harus dibagi kepada lebih banyak orang.

Algoritma Platform: Wasit Digital yang Tak Terlihat

Di balik setiap pesanan yang masuk ke ponsel pengemudi, ada sistem cerdas yang bekerja dalam hitungan milidetik. Platform transportasi daring umumnya menggunakan machine learning (pembelajaran mesin), yakni cabang teknologi AI (Artificial Intelligence/kecerdasan buatan) yang memungkinkan komputer belajar dari data historis untuk mengambil keputusan. Sistem ini mempertimbangkan berbagai variabel: jarak pengemudi ke titik jemput, tingkat keaktifan akun, riwayat penyelesaian order, hingga prediksi permintaan di suatu wilayah pada jam tertentu.

Masalahnya, ketika jumlah pengemudi di satu area jauh melebihi jumlah permintaan, algoritma akan menyaring lebih ketat. Pengemudi yang baru kembali aktif setelah rehat, atau yang performa akunnya menurun selama liburan, bisa berada di antrean belakang. Inilah yang membuat sebagian pengemudi merasa pendapatannya stagnan meski sudah bekerja lebih lama. Implementasi teknologi semacam ini sejatinya dirancang untuk efisiensi, tetapi tanpa transparansi yang memadai, pengemudi kerap merasa berhadapan dengan kotak hitam yang sulit dipahami logikanya.

Gambaran Data di Lapangan

Berdasarkan pengamatan umum di kalangan komunitas pengemudi, pendapatan kotor harian ojol di kota besar biasanya berkisar antara Rp100.000 hingga Rp200.000 untuk durasi kerja 8 hingga 12 jam. Angka tersebut belum dipotong biaya operasional seperti bahan bakar yang bisa mencapai Rp30.000 hingga Rp50.000 per hari, pulsa dan paket data, serta cicilan dan perawatan kendaraan. Artinya, pendapatan bersih yang dibawa pulang bisa menyusut signifikan dari angka kotor yang tertera di aplikasi.

Sebagai perbandingan, pada masa libur sekolah sebagian pengemudi masih bisa mengandalkan order wisata dan pesan-antar makanan di siang hari. Setelah libur usai, jam produktif menyempit menjadi dua puncak saja. Jika pengemudi melewatkan jam sibuk pagi, peluang mengejar target harian menjadi jauh lebih berat, sebab order di tengah hari tidak selalu cukup untuk menambal kekosongan tersebut.

Inovasi dan Adaptasi: Jalan Keluar dari Stagnasi

Menghadapi kondisi ini, sebagian pengemudi mulai menerapkan strategi adaptif. Ada yang mengaktifkan lebih dari satu aplikasi sekaligus, mengatur ulang jam operasional agar fokus pada jam sibuk, hingga memaksimalkan layanan pesan-antar makanan saat jam makan siang dan malam. Dari sisi platform, pengembangan fitur seperti insentif berbasis zona, skema prioritas order, dan jaminan pendapatan minimum menjadi inovasi yang diharapkan mampu menstabilkan penghasilan mitra di masa-masa sepi.

Ke depan, disrupsi teknologi di sektor transportasi daring menuntut keseimbangan baru: efisiensi algoritma di satu sisi, dan keberpihakan pada keberlanjutan hidup pengemudi di sisi lain. Penelitian dan pengembangan yang melibatkan aspirasi mitra akan menjadi kunci agar ekosistem ini tetap sehat. Tanpa keduanya berjalan seiring, stagnasi pendapatan pasca-liburan hanya akan menjadi gejala awal dari persoalan yang lebih besar dalam ekonomi digital Indonesia.