Fitur ‘merchant’ dan resto prioritas platform makanan ‘online’: Resto besar untung, UMKM buntung
● UMKM di sektor makanan kini lebih mudah mengakses pasar melalui layanan pesan-antar semacam GoFood dan GrabFood.
● Namun, agar bisa lebih sering terlihat calon konsumen, diperlukan biaya tambahan untuk memasang iklan.
● Pemain dengan modal besar lebih berpeluang meraup keuntungan dari sistem rekomendasi iklan ketimbang UMKM.
Banyak hal yang jadi lebih mudah berkat bantuan algoritma. Termasuk ketika kita ingin memesan makanan secara daring, algoritma membantu merekomendasikan makanan dengan beragam promo menarik yang dikurasi dari ratusan hingga ribuan pilihan yang tersedia.
Rekomendasi semacam ini sudah menjadi hal lumrah di platform-platform digital on-demand. Semua ini disokong oleh teknologi akal imitasi (AI) yang semakin canggih.
Bagi konsumen, rekomendasi algoritma memang praktis. Di masa depan, hampir bisa dipastikan rekomendasi yang dihadirkan bakal semakin sesuai minat kita.
Masalahnya, cara kerja sistem rekomendasi berbasis algoritma ini tidak transparan alias masih jadi rahasia perusahaan. Algoritma membuat konsumen tidak bisa sepenuhnya memilih secara alami karena sejak awal sudah diarahkan oleh sistem yang menyaring dan mengurutkan informasi berdasarkan faktor tertentu yang tidak diketahui publik.
Sistem inilah yang menentukan restoran mana yang paling teratas dan direkomendasikan kepada pengguna.
Restoran yang muncul di halaman awal berpeluang lebih besar untuk dilihat dan dipesan. Sebaliknya, restoran yang jarang direkomendasikan berisiko tenggelam, meskipun kualitas makanannya baik.
Lewat tulisan ini, kami akan mengulas bagaimana recommender system alias sistem rekomendasi berbasis algoritma memengaruhi keputusan pengguna dan berpotensi merugikan pelaku usaha kuliner skala kecil seperti UMKM.
Read more: Masyarakat mulai lelah terhadap AI: Berpeluang makin masif di masa depan
Berpihak kepada pemain besar
Sistem rekomendasi tidak hanya menentukan apa yang dilihat konsumen, tetapi juga distribusi peluang ekonomi.
Penelitian tentang seller-side fairness mengonfirmasi, usaha yang jarang direkomendasikan sistem pendapatannya akan lebih sedikit.
Padahal, deretan produk yang direkomendasikan oleh platform (merchant prioritas atau restro prioritas) belum tentu menyajikan makanan yang paling enak atau produk yang paling bagus.
Sistem rekomendasi lebih banyak mempertimbangkan faktor-faktor yang mendukung tujuan bisnis platform, seperti tingginya volume transaksi, banyaknya ulasan, rating stabil, tingkat pembatalan rendah, dan waktu penyelesaian pesanan yang baik.
Pada banyak platform, visibilitas juga bisa ditingkatkan dengan layanan iklan berbayar.
Karena itu, restoran kecil yang minim bujet pemasaran cenderung akan tenggelam di bawah bayang-bayang brand yang mampu membayar kuota rekomendasi.
Merchant berdompet tebal juga umumnya memiliki kapasitas produksi yang lebih stabil sehingga mampu melayani pesanan dalam jumlah besar. Hal ini disenangi platform karena sesuai kepentingan mereka.
Platform juga didesain sedemikian rupa untuk mengutamakan banyaknya ulasan dan rating tinggi. Restoran tingkat penilaian (rating) 4,8 dengan 5 ribu ulasan misalnya, lebih dipercaya ketimbang restoran dengan tingkat penilaian 5 dengan hanya 50 ulasan.
Banyaknya ulasan dianggap memberikan gambaran kualitas yang lebih meyakinkan dan mengurangi risiko penilaian menyimpang yang dapat memengaruhi persepsi.
Pada akhirnya, algoritma dirancang untuk mengoptimalkan pendapatan platform, bukan untuk menciptakan persaingan yang setara. Sistem seperti ini tentu saja menguntungkan restoran besar bermodal jumbo yang mampu melakukan produksi skala besar.
Di sinilah muncul risiko “yang besar semakin besar”. Semakin sering restoran besar direkomendasikan, semakin besar pula peluang mereka memperoleh pesanan baru. Pesanan baru menambah data, memperkuat ulasan, dan meningkatkan keyakinan algoritma untuk kembali merekomendasikan restoran yang sama.
Read more: Stop banggakan jumlah UMKM: Fokuskan pada peningkatan kualitas dan kemudahan izin
Kerugian ditanggung restoran kecil
Karena minim modal iklan, restoran baru atau yang berskala kecil harus menjalankan proses organik nan alami untuk membukukan transaksi, ulasan pelanggan, dan jejak data historis yang memadai untuk menarik perhatian sistem rekomendasi.
Alhasil, mereka dihadapkan kondisi bernama cold-start problem, atau kondisi ketika sistem rekomendasi kekurangan data untuk menilai suatu restoran sehingga pengguna jarang mendapat rekomendasinya.
Tanpa eksposur awal yang memadai, merchant yang tak beriklan sulit memperoleh pesanan baru, meskipun tak sedikit produk kuliner usaha kecil menjajakan panganan berkualitas bintang lima.
Padahal, platform digital dan marketplace pada awalnya digadang sebagai pintu akses pasar bagi UMKM.
Kini cita-cita tersebut tak lebih sebagai pepesan kosong semata karena justru menciptakan lingkaran yang sulit diputus bagi UMKM untuk berkembang.
Visibilitas di platform yang terlalu bergantung pada ketersediaan data historis, skala operasional perusahaan, dan kemampuan promosi mengubah logika bisnis digital menjadi medan kompetisi yang hanya menguntungkan pemain dengan sumber daya besar.
Read more: Mengapa fitur hijau di aplikasi kurang manjur mengajak masyarakat untuk ‘go green’?
Akhirnya, UMKM kian tenggelam di tumpukan basis data platform tanpa pernah mendapat kesempatan untuk muncul di permukaan.
Agar algoritma lebih adil
Kesenjangan ini menunjukkan bahwa tanpa intervensi kebijakan yang tepat, algoritma rekomendasi dapat memperburuk ketidakadilan ekonomi di era digital.
Aplikator dan regulator perlu berpihak pada keadilan bisnis dengan mendorong transparansi kriteria rekomendasi.
Transparansi terbukti meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap sistem rekomendasi.
Selain transparansi, platform perlu berpihak kepada restoran kecil dengan memberikan wahana bermain yang adil/ same playing field.
Misalnya, platform bisa menyediakan mekanisme seperti rotasi rekomendasi, kategori khusus restoran kecil, dukungan bagi restoran baru, atau slot visibilitas yang tidak sepenuhnya ditentukan oleh performa historis atau skala perusahaan.
Sistem ini patut diterapkan agar restoran besar yang sudah populer tidak terlalu mendominasi dan pemain kecil jangan sampai tersingkir akibat kehilangan eksposur.
Sementara itu, regulator dan pembuat kebijakan pemberdayaan UMKM perlu menciptakan tata kelola algoritma sebagai bagian dari tata kelola persaingan usaha dan transformasi digital, bukan semata-mata isu teknis platform.
Di Eropa misalnya, sudah mengatur berbagai aspek yang memengaruhi sistem rekomendasi, mulai dari bagaimana sistem personalisasi bekerja, pengaruh lokasi, rating, popularitas, hingga alasan mengapa dua pengguna bisa melihat urutan restoran yang berbeda.
Bagi Indonesia, regulasi tata kelola ini penting agar platform digital tidak hanya efisien, tetapi juga adil. Keadilan algoritma pada akhirnya akan menentukan apakah ekonomi digital benar-benar membuka peluang bagi restoran kecil maupun UMKM lainnya untuk berkembang atau justru memperlebar kesenjangan dengan pelaku usaha bermodal besar.
Read more: Merger Grab–GoTo: Bagaimana dampak dan penerimaan publik terhadap ‘mega-superapp’ ini?