Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026
e-ISSN 2830-7798
p-ISSN 2962-2794
STRATEGI UPSKILLING DIGITAL PENGEMUDI OJEK ONLINE DALAM
MENGHADAPI ALGORITHMIC MANAGEMENT MELALUI STUDI
FENOMENOLOGI SISTEM KEMITRAAN DI SURABAYA
Nur Farida1*.
Lelli Kisdayanti2.
Devangga Putra Adhitya Pratama3.
Siti Maslakhatus SaAoadah4 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Pemuda Surabaya Universitas Negeri Surabaya stiepemuda@gmail.
com, 2lelli.
stiepemuda@gmail.
devanggapratama@unesa.
id, 424080554125@mhs.
Abstrak:
Perkembangan digital yang semakin cepat telah menciptakan sistem perekonomian berbasis gig economy.
Di era ekonomi platform, algoritma bertindak sebagai manajer otomatis yang sering kali menciptakan asimetri informasi dan ketegangan kerja.
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dinamika upaya upskilling digital dan respon etis pengemudi ojek online dalam menghadapi sistem kemitraan berbasis manajemen algoritma.
Dengan menggunakan pendekatan kualitatif melalui pendekatan fenomenologi di komunitas pengemudi ojek online di Surabaya, data dikumpulkan melalui wawancara mendalam terhadap informan yang dipilih secara purposive serta observasi partisipatif di berbagai pangkalan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengemudi melakukan upskilling digital secara informal melalui mekanisme pembelajaran sosial di komunitas guna memahami pola kerja dan logika algoritma yang tertutup.
Selain itu, ditemukan bahwa sebagian pengemudi menunjukkan respon etis berupa penyesuaian perilaku kerja, seperti penggunaan strategi tertentu yang dipandang dapat membantu mempertahankan pendapatan ketika menghadapi kondisi kerja yang dipersepsikan kurang sesuai dengan situasi di lapangan.
Temuan penelitian mengindikasikan bahwa proses upskilling digital berperan dalam meningkatkan kemampuan adaptasi pengemudi terhadap sistem berbasis algoritma.
Hasil ini juga menunjukkan pentingnya transparansi dan kejelasan mekanisme pengelolaan algoritma untuk mendukung hubungan kemitraan yang lebih baik antara platform dan pengemudi.
Kata kunci: Manajemen Algoritma.
Upskilling Digital.
Respon Etis.
Ekonomi Gig.
Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026
e-ISSN 2830-7798
p-ISSN 2962-2794
PENDAHULUAN
Fenomena ekonomi platform telah mengubah wajah pasar tenaga kerja global secara fundamental dalam satu dekade terakhir melalui konsep gig economy (Wahyudi et al.
, 2.
Di Indonesia, transformasi ini paling nyata terlihat pada sektor transportasi daring yang mengadopsi model sistem kemitraan antara perusahaan aplikasi dan individu.
Namun, di balik janji fleksibilitas waktu dan otonomi kerja, terdapat mekanisme pengendalian baru yang sangat ketat melalui teknologi digital.
Perusahaan tidak lagi menggunakan manajer manusia untuk mengawasi pekerja, melainkan mengandalkan algoritma yang bekerja secara otomatis dan masif.
Oleh karena itu, penting untuk memahami bagaimana relasi kuasa ini bekerja dalam ruang lingkup sistem manajemen berbasis algoritma yang semakin kompleks.
Sistem manajemen berbasis algoritma atau algorithmic management berfungsi sebagai instruktur sekaligus pengawas bagi jutaan pengemudi ojek online setiap harinya (Alam & Mohanty, 2.
Algoritma ini memiliki otoritas penuh dalam menentukan alokasi pesanan, rute perjalanan, hingga pemberian sanksi berupa pemutusan kemitraan sepihak.
Bagi pengemudi, sistem ini sering kali dianggap sebagai "kotak hitam" yang sulit dipahami cara kerjanya secara transparan.
Ketidakpastian ini menciptakan tekanan kerja yang tinggi karena pengemudi harus terus beradaptasi dengan perubahan logika sistem yang kerap berubah tanpa pemberitahuan.
Akibatnya, hubungan kemitraan yang seharusnya bersifat setara cenderung bergeser menjadi bentuk kontrol digital yang sangat asimetris.
Surabaya, sebagai kota metropolitan terbesar kedua di Indonesia, menjadi arena yang sangat dinamis bagi operasional transportasi daring (Sembiring & Hidir, 2.
Karakteristik mobilitas kota yang tinggi dengan tingkat kemacetan yang khas menciptakan tantangan tersendiri bagi performa para pengemudi.
Komunitas pengemudi di Surabaya dikenal memiliki solidaritas yang sangat kuat dan militan dalam menyikapi berbagai kebijakan platform.
Solidaritas ini muncul sebagai respons terhadap tekanan sistem yang sering kali tidak selaras dengan realitas fisik di jalanan kota (Altohami & Omar, 2.
Dengan demikian.
Surabaya menjadi lokasi studi kasus yang sangat relevan untuk menganalisa bagaimana interaksi manusia dan algoritma berlangsung secara intens.
Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 Gambar 1.
Diversifikasi Platform Transportasi Online Sumber: survey SurV by Lokadata pada 2.
219 responden dengan multiple answer periode April 2024 Transformasi platform transportasi online menjadi super-app pada Gambar 1.
menunjukkan adanya strategi diversifikasi layanan yang berorientasi pada kebutuhan konsumen, di mana keberhasilan tersebut ditopang oleh kemampuan platform dalam merespons permintaan secara cepat dan relevan.
Data survei menunjukkan bahwa layanan antar makanan menjadi fitur paling dominan dengan tingkat penggunaan sebesar 69%, diikuti oleh layanan pengiriman barang .
%) dan pembayaran tagihan .
%), yang mencerminkan tingginya kebutuhan masyarakat terhadap layanan berbasis kemudahan, kecepatan, dan efisiensi dalam aktivitas sehari-hari.
Sementara itu, layanan lain seperti belanja .
%), investasi .
%), serta sewa mobil dan sopir .
%) menunjukkan adanya perluasan fungsi platform ke sektor gaya hidup dan finansial, meskipun dengan tingkat adopsi yang lebih moderat.
Di sisi lain, layanan dengan persentase lebih rendah seperti pembelian obat .
%), donasi .
%), dan pinjaman online .
%) mengindikasikan bahwa meskipun platform telah mengintegrasikan berbagai fitur tambahan, tingkat kepercayaan, kebutuhan spesifik, serta literasi pengguna masih menjadi faktor penentu dalam pemanfaatannya (Tietenberg & Lewis, 2.
Secara keseluruhan, pola ini menegaskan bahwa evolusi platform transportasi online menjadi super-app tidak hanya didorong oleh inovasi teknologi, tetapi juga oleh kemampuan dalam mengidentifikasi prioritas kebutuhan pengguna sehingga menciptakan ekosistem layanan digital yang semakin terintegrasi dan multifungsi (Griselda et al.
, 2024.
Khaerah et al.
, 2.
Di tengah ketatnya persaingan dan kontrol sistem, para pengemudi dituntut untuk melakukan upaya upskilling digital secara mandiri.
Upskilling dalam konteks ini bukanlah pelatihan formal yang diberikan oleh perusahaan, melainkan proses belajar otodidak untuk menguasai fitur-fitur aplikasi (Zirar et al.
, 2.
Pengemudi harus memahami cara Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 mengoptimalkan perangkat keras, membaca pola permintaan di titik-titik strategis Surabaya, hingga memahami logika sistem rating.
Pengetahuan ini menjadi aset krusial bagi mereka untuk tetap kompetitif dan menjaga tingkat pendapatan di tengah skema bonus yang semakin sulit dicapai.
Fenomena ini menunjukkan adanya agensi pekerja yang berusaha menyeimbangkan ketimpangan informasi yang dimiliki oleh pihak platform.
Upaya meningkatkan keterampilan digital ini tidak jarang memicu pergeseran dalam dimensi etika kerja pengemudi di lapangan.
Ketika target yang ditetapkan algoritma terasa tidak realistis, pengemudi sering kali terjebak dalam dilema moral antara kejujuran dan keberlangsungan Munculnya berbagai praktik modifikasi perilaku atau penggunaan aplikasi tambahan menjadi salah satu respons etis terhadap sistem yang dianggap tidak memanusiakan pekerja.
Respon etis dalam elaborasi hasil Yunus, .
sering kali merupakan bentuk mekanisme pertahanan diri .
urvival mechanis.
Oleh sebab itu, mengevaluasi aspek etis dalam penggunaan teknologi menjadi sangat krusial untuk menjaga keberlanjutan ekosistem ekonomi digital di Indonesia.
Sistem kemitraan yang berbasis algoritma ini juga sering kali mengabaikan konteks sosial dan kendala fisik yang dihadapi pengemudi di Surabaya.
Algoritma cenderung menilai kinerja berdasarkan angka-angka mentah seperti kecepatan respons dan tingkat penyelesaian pesanan tanpa melihat hambatan cuaca atau kemacetan (Drantantiyas et al.
, 2.
Hal ini memicu rasa ketidakadilan organisasional di kalangan pengemudi yang merasa suara dan aspirasi mereka tidak terwakili oleh sistem otomatis.
Ketegangan antara keadilan prosedur yang dijalankan mesin dan keadilan rasa yang diharapkan manusia menjadi isu sentral dalam penelitian ini.
Pengabaian terhadap aspek manusiawi dalam manajemen dapat berujung pada penurunan loyalitas dan konflik sosial yang lebih luas.
Literatur terdahulu mengenai manajemen sumber daya manusia digital sering kali hanya fokus pada sisi efisiensi teknologi dan penerimaan sistem dari sudut pandang korporasi (Ariyani et al.
, 2022.
Paranoan et al.
, 2019.
Ria, 2.
Sementara itu, penelitian dari Hidayah & Pratama, .
telah menunjukkan bahwa peningkatan kompetensi digital .
menjadi salah satu bentuk adaptasi pekerja terhadap perkembangan teknologi dan transformasi digital.
Dengan demikian, penelitian-penelitian sebelumnya telah menjelaskan bagaimana algoritma diterapkan dalam organisasi dan bagaimana kompetensi digital diperlukan untuk mendukung perubahan tersebut.
Namun, penelitian terdahulu masih lebih Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 banyak berfokus pada perspektif organisasi, sehingga belum banyak menjelaskan bagaimana pekerja secara aktif membangun kemampuan digital melalui proses belajar informal dalam menghadapi sistem berbasis algoritma.
Research gap penelitian ini terletak pada masih terbatasnya kajian yang mengintegrasikan proses upskilling digital dengan mekanisme adaptasi pengguna terhadap sistem kemitraan berbasis algoritma melalui pembelajaran yang berkembang di dalam komunitas pengemudi.
Selain itu, penelitian mengenai peran komunitas sebagai ruang pembelajaran informal dalam membentuk kemampuan adaptasi digital pengemudi, khususnya pada konteks Surabaya, masih belum banyak dilakukan.
Penelitian ini memosisikan pengemudi sebagai subjek aktif yang membangun pengetahuan dan strategi adaptasi terhadap algoritma melalui interaksi sosial di komunitas, sehingga diharapkan dapat memberikan perspektif yang melengkapi penelitian-penelitian sebelumnya.
Dalam komunitas pengemudi di Surabaya, proses upskilling digital terjadi melalui transfer pengetahuan kolektif di grup-grup komunikasi daring maupun pertemuan fisik.
Diskusi mengenai cara algoritma agar akun menjadi lebih produktif ini menunjukkan bahwa meskipun bekerja sendiri-sendiri secara teknis, pengemudi ojek online tetap terikat dalam sebuah jaringan sosial yang fungsional.
Jaringan sosial menurut Pratama & Farida, .
ini bertindak sebagai sekolah informal yang mengajarkan strategi bertahan hidup di tengah kerasnya algoritma manajemen.
Studi ini akan mengeksplorasi bagaimana dinamika komunitas lokal mempercepat adaptasi teknologi bagi para anggotanya.
Secara teoritis, penelitian ini bertujuan untuk memperkaya diskusi tentang manajemen sumber daya manusia berkelanjutan yang memperhatikan keseimbangan antara profitabilitas dan etika.
Penggunaan algoritma tidak boleh menjadi pembenaran untuk melakukan praktis ketiakmanusiaan terhadap tenaga kerja yang berada di posisi rentan.
Temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi bagi penyedia platform dalam merancang sistem yang lebih inklusif dan transparan.
Selain itu, pemerintah sebagai regulator dapat menggunakan hasil studi ini untuk menyusun kebijakan perlindungan pekerja gigih yang lebih adil.
Harmonisasi antara teknologi dan etika kerja harus menjadi prioritas utama dalam pembangunan ekonomi digital masa depan.
Berdasarkan latar belakang tersebut, artikel ini akan menganalisis secara mendalam bagaimana upaya upskilling digital dilakukan dan bagaimana respon etis yang muncul di kalangan pengemudi Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 Surabaya.
Fokus penelitian diarahkan pada interaksi antara kemampuan individu, pengaruh komunitas, dan kendali sistem algoritma platform.
Melalui pendekatan kualitatif dengan studi kasus, diharapkan fenomena ini dapat terjelaskan secara komprehensif dari sudut pandang manajemen sumber daya manusia.
Hasil penelitian ini diharapkan menjadi kontribusi penting bagi pengembangan ilmu manajemen sumber daya manusia di era 0 dan masyarakat 5.
METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan desain fenomenologi, yang bertujuan untuk mengeksplorasi secara mendalam fenomena upskilling digital dan respon etis pengemudi ojek online (Moleong, 2.
Pendekatan kualitatif dipilih karena peneliti ingin memahami makna, persepsi, dan pengalaman subjektif informan yang tidak dapat diukur secara numerik melalui statistik.
Pemilihan lokasi penelitian di Surabaya memungkinkan peneliti untuk menangkap dinamika lokal yang unik, mengingat kota ini memiliki struktur sosial dan komunitas pengemudi yang sangat kuat.
Pengumpulan data dilaksanakan selama lima bulan, yaitu pada periode November 2025 hingga Maret 2026.
Rentang waktu tersebut memberikan kesempatan bagi peneliti untuk melakukan pengamatan secara berulang, memperdalam proses wawancara, serta melakukan verifikasi terhadap informasi yang diperoleh dari para informan.
Data dalam penelitian ini dikumpulkan melalui wawancara mendalam .
n-depth intervie.
dan observasi partisipatif.
Informan 1:
Pengemudi Kawasan Wonokromo Informan 2:
Anggota Senior Komunitas Pengemudi di Surabaya Timur Wawancara Data Observasi Informan 3:
Pengemudi Kawasan Surabaya Selatan Informan 4:
Koordinator Komunitas Pangkalan di Surabaya Pusat Aktivitas atau Perilaku Subjek Gambar 2.
Representasi Penerapan Triangulasi Data Dalam Penelitian Kualitatif Fenomenologi Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 Peneliti mengikuti alur penelitian pada Gambar 2.
yang merepresentasikan penerapan triangulasi data dalam penelitian kualitatif fenomenologi melalui penggabungan berbagai sumber dan teknik pengumpulan data untuk meningkatkan validitas temuan.
Data diperoleh dari empat informan kunci dengan latar belakang berbeda, yaitu pengemudi dari wilayah Wonokromo.
Surabaya Selatan, anggota senior komunitas pengemudi, serta koordinator komunitas pangkalan di Surabaya Pusat sehingga memungkinkan adanya variasi perspektif terhadap fenomena yang diteliti.
Informan dipilih menggunakan teknik purposive sampling dengan mempertimbangkan keterlibatan aktif sebagai pengemudi ojek online, pengalaman menggunakan aplikasi berbasis algoritma, serta keaktifan dalam komunitas pengemudi sehingga mampu memberikan informasi yang relevan dengan tujuan penelitian.
Proses pengumpulan data dilakukan melalui wawancara yang bersifat interaktif serta observasi langsung terhadap aktivitas atau perilaku subjek, yang kemudian saling dikaitkan untuk memastikan konsistensi informasi.
Dengan mengombinasikan triangulasi sumber .
erbagai informa.
dan triangulasi teknik .
awancara dan observas.
pada penelitian ini diharapkan mampu memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif dan mendalam mengenai pengalaman subjek, sekaligus meminimalkan bias subjektivitas dalam interpretasi data (Arifin et al.
, 2.
Wawancara mendalam dilakukan secara semi-terstruktur untuk memberikan ruang bagi informan dalam menceritakan strategi dalam menaklukkan algoritma (Creswell & Creswell.
Seluruh informan memperoleh daftar pokok pertanyaan yang sama mengenai pengalaman menggunakan aplikasi, proses pembelajaran digital, kendala yang dihadapi, serta strategi adaptasi terhadap sistem algoritma.
Selama wawancara berlangsung, peneliti memberikan pertanyaan lanjutan .
apabila diperlukan untuk memperoleh penjelasan yang lebih mendalam sesuai dengan pengalaman masing-masing informan.
Mengingat subjek penelitian ini adalah pekerja rentan, maka identitas informan akan disamarkan untuk melindungi dari risiko sanksi pihak platform akibat memberikan informasi mengenai trik atau respon etis yang mereka lakukan.
Observasi partisipatif dilakukan dengan cara peneliti mendatangi pangkalan-pangkalan pengemudi di Surabaya untuk mengamati secara langsung bagaimana proses transfer pengetahuan .
pskilling informa.
terjadi di antara mereka.
Analisis data dilakukan secara bertahap melalui proses pengkodean .
Tahap Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 pertama diawali dengan open coding untuk mengidentifikasi informasi penting yang muncul dari hasil wawancara dan observasi.
Selanjutnya, kode-kode yang memiliki keterkaitan dikelompokkan ke dalam kategori yang lebih luas .
xial codin.
sehingga diperoleh tematema utama mengenai proses upskilling digital, strategi adaptasi terhadap algoritma, serta peran komunitas dalam pembelajaran informal.
Pada tahap akhir, dilakukan selective coding untuk menghubungkan tema-tema tersebut sehingga membentuk interpretasi yang utuh terhadap fenomena yang diteliti.
Kredibilitas data dijaga melalui triangulasi sumber dan triangulasi teknik.
Triangulasi sumber dilakukan dengan membandingkan informasi yang diperoleh dari keempat informan melalui pembahasan topik yang sama.
Apabila terdapat perbedaan informasi antar-informan, peneliti melakukan penelusuran lebih lanjut melalui observasi lapangan dan penelaahan dokumentasi yang relevan hingga diperoleh informasi yang konsisten.
Sebaliknya, apabila informasi yang disampaikan menunjukkan kesamaan pola dan didukung oleh hasil observasi maupun dokumentasi, maka temuan tersebut dipandang memiliki tingkat kredibilitas yang lebih tinggi.
Proses ini dilakukan secara berulang untuk memastikan bahwa interpretasi yang dihasilkan benar-benar didasarkan pada kesesuaian berbagai sumber data, bukan hanya pada pendapat satu informan.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Dinamika Upskilling Digital Informal di Kalangan Pengemudi Ojek Online Surabaya Secara teoritis, upskilling didefinisikan sebagai proses mempelajari keterampilan baru atau meningkatkan kompetensi yang ada untuk membantu pekerja melakukan pekerjaan mereka dengan lebih efektif dalam lingkungan yang berubah (Utomo & Pratama, 2.
Dalam diskursus Manajemen Sumber Daya Manusia (MSDM), upskilling biasanya dipandang sebagai tanggung jawab organisasi melalui program pelatihan terstruktur guna menutup kesenjangan keterampilan .
kill gap.
diantara para karyawan (Putra et al.
, 2.
Namun, dalam ekosistem ekonomi platform, definisi ini mengalami pergeseran makna.
Karena status pengemudi adalah mitra dan bukan karyawan, perusahaan platform cenderung lepas tangan terhadap pengembangan kompetensi mereka.
Akibatnya, upskilling bertransformasi dari tanggung jawab korporasi menjadi inisiatif personal yang bersifat mendesak, terutama dalam hal penguasaan literasi digital agar mampu bersaing dengan sesama mitra dan Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 menaklukkan"algoritma.
Hasil penelitian yang diperoleh dari informan menunjukkan bahwa proses peningkatan keterampilan digital pada pengemudi ojek daring di Surabaya terjadi secara organik dan Para pengemudi tidak mempelajari algoritma melalui modul pelatihan resmi, melainkan melalui eksperimen mandiri yang dibagikan dalam komunitas pangkalan.
Fenomena ini mengonfirmasi adanya informal learning yang kuat sebagai bentuk adaptasi terhadap manajemen berbasis algoritma yang bersifat tertutup .
lack bo.
Di Surabaya, penguasaan terhadap navigasi digital bukan lagi sekadar pilihan, melainkan syarat mutlak untuk bertahan hidup.
Hal ini terungkap dari pernyataan informan 1, seorang pengemudi yang aktif di salah satu pangkalan di kawasan Wonokromo:
"Lha kalau nunggu pelatihan dari kantor ya nggak narik-narik.
Pak.
Kita ini belajarnya 'niteni' .
engamati pol.
Saya sama teman-teman di pangkalan sering sharing, misalnya HP itu harus di-setting gimana supaya GPS-nya nggak 'ngalor-ngidul' .
e sana kemar.
Kita belajar sendiri cara hapus cache aplikasi atau pakai aplikasi tambahan buat memperkuat sinyal.
Kalau nggak pinter gitu, akun kita bisa 'anyeb' .
epi ordera.
Pernyataan di atas menunjukkan bahwa upskilling digital mencakup aspek teknis perangkat keras dan perangkat lunak.
Mitra pengemudi di Surabaya mengembangkan literasi data sederhana dengan mengamati korelasi antara posisi geografis dan intensitas masuknya pesanan.
Komunitas pengemudi melakukan dekonstruksi terhadap cara kerja algoritma heatmap dengan mencari titik-titik strategis yang mungkin tidak terbaca oleh pengemudi awam.
Pengetahuan ini menjadi "modal digital" yang didistribusikan secara kolektif di pangkalan.
Lebih lanjut, informan 2, yang merupakan anggota senior dalam komunitas pengemudi di Surabaya Timur, menjelaskan bagaimana mereka berbagi strategi navigasi melalui grup komunikasi daring:
"Grup WA pangkalan itu fungsinya sudah kayak sekolah.
Tiap pagi ada yang share info kalau di daerah Galaxy atau Kenjeran lagi 'gacor' .
Kita juga belajar teknis, misal jam berapa harus mulai aktif dan gimana caranya supaya rating bintang lima tetap terjaga.
Kalau ada yang akunnya 'gagu' .
ulit dapat orde.
, yang lain kasih tahu trik-triknya.
Jadi, pintarnya bareng-bareng supaya Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 bisa nutup target harian.
Pernyataan tersebut semakin menguatkan bahwa upskilling digital informal di Surabaya memiliki dimensi sosial yang sangat kental.
Komunitas bertindak sebagai departemen pelatihan bayangan yang mengisi kekosongan peran perusahaan dalam membina mitra.
Namun, fenomena ini juga menyingkap adanya tekanan psikologis, dimana pengemudi merasa harus terus menerus memperbarui taktik mereka karena algoritma platform yang terus berubah tanpa transparansi.
Proses belajar ini pada akhirnya membentuk sebuah sistem pengetahuan lokal yang sangat spesifik terhadap kondisi topografi dan sosial kota Surabaya.
Keberhasilan pengemudi melakukan upskilling mandiri menentukan posisi mereka dalam struktur pendapatan di ekosistem ekonomi platform.
Tanpa kemampuan untuk terus belajar dan beradaptasi dengan perubahan algoritma, pengemudi akan semakin terpinggirkan oleh sistem manajemen otomatis yang tidak mengenal toleransi terhadap rendahnya literasi digital.
(Pratama & Utomo, 2024.
Rakhmawati et al.
, 2.
Respon Etis Pengemudi Ojek Online terhadap Kendali Algoritma Dalam sistem manajemen sumber daya manusia konvensional, penilaian kinerja melibatkan dialog antara atasan dan bawahan (Pratama.
Arifin, et al.
, 2.
, namun dalam sistem kemitraan berbasis platform, kendali sepenuhnya dipegang oleh kode digital yang Algoritma bertindak sebagai "manajer bayangan" yang memberikan perintah tanpa ruang negosiasi.
Persoalan etis muncul ketika target yang ditetapkan oleh sistem tidak selaras dengan realitas kemacetan atau kondisi geografis kota Surabaya.
Pengemudi seringkali dihadapkan pada pilihan sulit: mematuhi aturan sistem namun merugi secara finansial, atau melakukan modifikasi perilaku yang melanggar aturan .
nethical behavio.
demi keberlangsungan hidup .
Hasil wawancara mengungkap bahwa respon etis pengemudi ojek online di Surabaya merupakan spektrum yang dinamis.
Sebagian pengemudi memilih melakukan perlawanan taktis sebagai respon atas ketidakadilan algoritma yang dianggap tidak transparan.
Informan 3 yang merupakan seorang pengemudi yang sering beroperasi di area Surabaya Selatan, menjelaskan dilema yang ia hadapi:
"Kadang sistem itu nggak masuk akal.
Pak.
Saya di Wonokromo, tapi dapet orderan jemput di daerah Menur yang macetnya minta ampun.
Kalau saya cancel, performa turun dan akun bisa anyeb besoknya.
Akhirnya, ada teman Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 yang pakai cara 'geser' lokasi lewat aplikasi tambahan supaya seolah-olah saya sudah di titik jemput.
Secara aturan itu salah, tapi kalau nggak gitu, kita tekor bensin dan waktu.
Ini soal perut, bukan sekadar jujur-jujuran.
Pernyataan Informan 3 tersebut mencerminkan adanya pemisahan moral .
oral decouplin.
, yaitu kondisi ketika individu memisahkan pertimbangan moral dari keputusan kerja yang diambil dalam situasi tertentu.
Dalam penelitian ini, konsep tersebut digunakan untuk menjelaskan bagaimana pengemudi beradaptasi terhadap sistem berbasis algoritma yang mereka hadapi dalam praktik kerja sehari-hari, bukan untuk membenarkan tindakan yang bertentangan dengan aturan platform.
Respon etis menurut Suhendra et al.
, .
tidak hanya bersifat individual, tetapi juga dapat bersifat kolektif.
Komunitas pengemudi ojek online di Surabaya memiliki kode etik internal yang terkadang bertabrakan dengan kebijakan Mereka menciptakan mekanisme pertahanan kelompok untuk memanipulasi algoritma demi keuntungan bersama.
Informan 4, yang merupakan seorang koordinator komunitas pangkalan di Surabaya Pusat, memaparkan:
"Kami punya kesepakatan di grup.
Kalau harga lagi hancur tapi permintaan tinggi, kami kompak 'off' sebentar.
Biar algoritmanya baca kalau di sini nggak ada driver, nanti harganya naik .
urge pricin.
Apakah ini curang? Menurut kami nggak.
Ini cara kami melawan mesin yang terus-terusan menekan tarif Kita harus kompak biar nggak 'dimakan' sama sistem.
Fenomena ini menunjukkan bahwa sebagian pengemudi mengembangkan strategi adaptasi terhadap sistem berbasis algoritma berdasarkan pengalaman kerja yang mereka Temuan ini diposisikan sebagai fenomena sosial yang muncul dalam konteks hubungan kerja di ekonomi platform dan tidak dimaksudkan sebagai pembenaran terhadap praktik manipulasi sistem.
Pengemudi menggunakan kolektivitas untuk menciptakan keadilan versi mereka sendiri yang dianggap lebih manusiawi dibandingkan logika efisiensi Hal ini menegaskan bahwa respon etis pengemudi ojek online di Surabaya adalah cerminan dari kegagalan sistem manajemen dalam mengintegrasikan nilai-nilai Ketika algoritma hanya fokus pada metrik kuantitatif .
ecepatan, rating, volum.
, ia cenderung mengabaikan martabat pekerja.
Praktik manipulasi digital yang Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 dilakukan pengemudi dapat dipahami sebagai salah satu bentuk respons adaptif yang muncul berdasarkan pengalaman subjektif mereka dalam menghadapi mekanisme kerja (Arumsari et al.
, 2019.
Hidayat et al.
, 2.
Dalam perspektif manajemen sumber daya manusia, temuan ini memberikan sinyal bahwa penggunaan AI dalam penilaian kinerja membutuhkan pengawasan etika (Pratama.
Anisa, et al.
, 2.
Tanpa adanya transparansi dan mekanisme banding yang manusiawi, pekerja akan selalu menemukan cara untuk melampaui aturan demi mempertahankan eksistensi ekonominya.
Hal ini membuktikan bahwa di balik dominasi algoritma, manusia tetap memiliki agensi untuk menentukan pilihan moralnya, meskipun dalam ruang gerak yang sangat terbatas.
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan, dapat disimpulkan bahwa di era ekonomi platform, manajemen sumber daya manusia telah bergeser dari kendali manusiawi menjadi pengendalian berbasis kode yang kaku.
Di Kota Surabaya, para pengemudi ojek online menunjukkan agensi yang luar biasa melalui upaya upskilling digital informal.
Mereka tidak lagi menjadi objek pasif dari teknologi, melainkan subjek aktif yang mendekodekan algoritma melalui pembelajaran sosial di komunitas pangkalan.
Upskilling ini bukan sekadar peningkatan keterampilan teknis, melainkan strategi adaptasi struktural untuk menghadapi asimetri informasi yang diciptakan oleh perusahaan platform.
Lebih lanjut, penelitian ini menemukan bahwa respon etis pengemudi ojek online merupakan hasil langsung dari persepsi ketidakadilan terhadap sistem manajemen berbasis algoritma .
lgorithmic managemen.
Praktik-praktik yang dianggap menyimpang oleh sistem seperti penggunaan aplikasi tambahan atau manipulasi lokasi kolektif sebenarnya merupakan bentuk mekanisme pertahanan diri .
urvival mechanis.
terhadap target yang tidak realistis.
Temuan ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan ilmu Manajemen Sumber Daya Manusia, khususnya dalam memahami bahwa pengembangan kompetensi pekerja pada ekonomi platform tidak hanya berlangsung melalui pelatihan formal, tetapi juga melalui pembelajaran kolektif di komunitas.
Selain itu, hasil penelitian Journal of Education and Research (JEDARR) http://jurnal.
id/index.
php/jedarr Vol.
5 No 1 Juni 2026 e-ISSN 2830-7798 p-ISSN 2962-2794 menunjukkan pentingnya tata kelola platform digital yang lebih transparan dalam mendukung hubungan kemitraan yang berkelanjutan.
Saran Bagi perusahaan platform, disarankan untuk meningkatkan transparansi sistem algoritma, mempertimbangkan kondisi operasional di lapangan dalam penilaian kinerja, serta menyediakan mekanisme komunikasi yang memungkinkan mitra menyampaikan keberatan terhadap keputusan otomatis.
Bagi regulator, hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan dalam penyusunan kebijakan yang mendukung perlindungan pekerja pada ekonomi platform.
Bagi komunitas pengemudi, kegiatan berbagi pengetahuan dan literasi digital perlu terus diperkuat untuk meningkatkan kemampuan adaptasi terhadap perkembangan teknologi.
Penelitian ini memiliki keterbatasan karena hanya dilakukan pada komunitas pengemudi ojek online di Kota Surabaya.
Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan melibatkan wilayah yang lebih luas atau jenis pekerja platform digital lainnya agar diperoleh pemahaman yang lebih komprehensif mengenai pengembangan sumber daya manusia pada ekonomi platform.
DAFTAR PUSTAKA