Bekerja untuk Algoritma: Ketika Setiap Detik Diawasi dan Setiap Target Ditekan

Author: Hilman Nurjaman
Editor: Ayom Mratita Purbandani

Seiring dengan adopsi kecerdasan artifisial (AI) dalam kehidupan sehari-hari, termasuk tempat kerja, tidak sedikit perusahaan mulai menggunakan sistem manajemen algoritmik dalam aktivitas seperti pengaturan jadwal, target, dan pengawasan kerja. Survei OECD pada tahun 2023 menunjukkan bahwa pekerja yang bersinggungan dengan manajemen algoritmik melaporkan intensitas kerja yang meningkat, tekanan target yang tinggi, dan kekhawatiran tentang privasi.^[1][2] Selain itu penggunaan algoritma cenderung mengurangi ruang otonomi pekerja sebagai individu.^[3] Dengan demikian, tulisan ini akan menyoal bagaimana penerapan manajemen algoritmik dapat menciptakan intensifikasi kerja dan mengurangi otonomi pekerja yang berdampak buruk terhadap kualitas kerja dan kesejahteraan pekerja.

Tabel di atas menunjukkan perubahan tingkat otonomi kerja yang dirasakan oleh pekerja pengguna AI, khususnya terkait kontrol atas urutan pelaksanaan tugas. Data tersebut memperlihatkan sebagian pekerja yang dikelola langsung oleh AI melaporkan penurunan otonomi kerja yang mengindikasikan manajemen algoritmik dapat mengurangi kendali pekerja atas cara mereka menjalankan pekerjaannya.

Memangnya, mengapa manajemen algoritmik makin populer?

Manajemen algoritmik makin populer karena menawarkan efisiensi dan konsistensi. Laporan dari OECD juga menunjukkan adopsi yang besar terhadap sistem algoritmik di tempat kerja​​, misalnya sekitar 90% perusahaan di Amerika Serikat dan 79% di Eropa telah menggunakan setidaknya satu kategori dari alat algoritmik.^[4] Alat algoritmik tersebut dapat melakukan otomatisasi terhadap banyak tugas manajerial, seperti proses penjadwalan, pembagian kerja, dan evaluasi kinerja pekerja,^[5] tidak heran apabila dipandang meningkatkan objektivitas pengambilan keputusan. Contohnya, Amazon telah mengaplikasikan sistem manajemen algoritmik ini secara komprehensif, melalui algoritma Time Off Task (TOT) secara otomatis untuk memantau setiap detik waktu istirahat: 30 menit tanpa aktivitas akan memicu peringatan, satu jam akan memicu tindakan pendisiplinan, dan dua jam dapat berakibat pada pemecatan yang diatur oleh sistem otomatis.^[6] Penggunaan sistem serupa juga telah diterapkan di berbagai perusahaan besar lainnya yang menggantikan sebagian peran manajer tradisional dalam keputusan yang bersifat strategis dan administratif.

Target yang tidak masuk akal, tekanan yang membuat stres, dan berkurangnya otonomi pekerja

Penerapan algoritmik dalam sistem manajemen cenderung menjadikan para pekerja bekerja lebih keras dalam memenuhi target performa. Laporan OECD menyebutkan bahwa sistem pemantauan konstan dan evaluasi kinerja dengan berbasis data yang diotomatisasi dapat menciptakan lingkungan kerja yang mendorong kondisi stres.^[7] Sebab, pekerja akan merasa selalu diawasi dan ditekan untuk memenuhi target kerja. Misalnya, pada aktivitas pengiriman paket, sistem AI algoritmik ini akan memberikan tekanan pada pengemudi untuk “beat their time,” sehingga keselamatan pekerja justru menurun. Begitu juga yang terjadi di dalam sistem gudang, perangkat manajemen tersebut terus menetapkan target pengambilan barang kepada pekerja, apalagi dengan ancaman pemecatan, yang menimbulkan intensifikasi kerja berlebih, peningkatan stres, dan risiko kelelahan baik secara fisik.^[8]

Hal yang sama juga dialami oleh pekerja gig di Asia Tenggara, studi lapangan menunjukkan bahwa pengemudi aplikasi ride-hailing dan kurir online dipaksa bekerja berjam-jam dengan istirahat yang sangat minim demi mencapai target yang ditentukan oleh sistem algoritmik.^[9] Banyak dari pengemudi mengaku harus menerima perjalanan yang tidak mereka inginkan sambil berharap sistem algoritma memberikan bonus atau reward ketika jumlah target yang tinggi tercapai. Disebabkan jam kerja yang panjang dan waktu istirahat yang terhitung kurang inilah, muncul kecemasan dan kelelahan yang tinggi pada para pekerja, serta berdampak negatif pada kesehatan mental dan keselamatan fisik mereka.

Manajemen algoritmik ini pun mengurangi otonomi para pekerja. Pemantauan yang tiada henti dan penugasan otomatis menghapus ruang-ruang dialog untuk negosiasi atau penyesuaian atas suatu tugas secara humanis. Laporan lain mencatat pada kasus ekstrem (otomatisasi penuh) bahwa pekerja di bagian gudang seringkali tidak lagi dapat membuat keputusan kecil tentang bagaimana cara menjalankan pekerjaannya, contoh kecilnya seperti memindahkan barang dengan cara-cara tertentu, dikarenakan setiap gerakan telah dipandu oleh algoritma.^[10] Tingginya tingkat pengawasan ini justru membuat pekerja merasa tidak lebih dari sebatas komoditas mesin, yang dapat menimbulkan perasaan terasing dan hilang ketertarikan emosional pada apa yang mereka kerjakan. Kurangnya transparansi dalam sistem manajemen tersebut juga dapat menambah beban frustrasi pekerja karena mereka tidak mengetahui logika apa di balik keputusan yang memengaruhi mereka dan sulit untuk mengajukan banding terhadap target atau sanksi yang kemudian bisa saja diberikan secara tiba-tiba. Di Amazon, misalnya, sistem pemantauan kinerja berbasis algoritma diketahui dapat secara otomatis memberikan peringatan hingga memicu pemecatan pekerja ketika sistem mendeteksi tingkat produktivitas yang dianggap rendah.^[11] Namun, pekerja tidak memiliki akses untuk memahami bagaimana perhitungan tersebut dibuat atau mengoreksi kemungkinan kesalahan penghitungan oleh algoritma. Situasi ini menciptakan rasa tidak aman dalam pekerjaan, karena kesalahan sistem atau miscalculation dapat berujung pada pendisiplinan atau bahkan kehilangan pekerjaan tanpa proses evaluasi yang transparan.

Konsekuensi pada kepuasan kerja dan inklusivitas pekerja

Dampak dari intensifikasi dan kontrol yang ketat ini dapat ditinjau melalui tingkat kepuasan kerja. Pekerja yang dikendalikan penuh oleh algoritma cenderung melaporkan peningkatan intensitas kerja, berkurangnya otonomi kerja, dan kekhawatiran pada privasi,^[12] sehingga mereka lebih merasa pesimis tentang konsekuensi AI pada pekerjaan mereka. Tekanan yang konstan dan hilangnya otonomi dapat menurunkan kesejahteraan mental, karena pekerja merasa selalu tertekan dan kurang dipercaya. Dari sisi inklusivitas, AI juga memberikan dampak yang beragam. Beberapa teknologi AI meningkatkan akses kerja untuk kelompok disabilitas, misalnya melalui aplikasi speech recognition atau teks otomatis yang memudahkan komunikasi.^[13] Namun, di samping itu, algoritma yang bias tanpa pengawasan dapat memperlebar kesenjangan yang ada dengan mengesampingkan kelompok rentan, misalnya pekerja yang lanjut usia atau pekerja dengan keahlian rendah dalam kesempatan dan kondisi kerja.

Secara struktural, manajemen algoritmik ini menggarisbawahi pergeseran kekuasaan, algoritma (yang dikendalikan perusahaan atau platform) memegang kendali utama terhadap sistem kerja. Di era algoritmik ini, kita kembali pada bentuk kerja taylorisme digital, dimana algoritma mengontrol detail tugas atau pekerjaan sehingga pekerja kembali menjadi ‘apendiks mesin’ tanpa otonomi.^[14] Pengawasan algoritmik menggantikan kebutuhan dari kontrol personal, sehingga peran manajer tradisional berubah menjadi sekadar melakukan verifikasi data sistem. Misalnya, pengemudi aplikasi ride-hailing dianggap ‘mitra’ oleh perusahaannya tetapi algoritma menentukan penugasan; kapan dan di mana saja mereka dapat bekerja. Dengan status ‘mitra’ inilah, tidak sedikit hak pekerja formal diabaikan, seperti misalnya perlindungan keselamatan dan upah minimum, sehingga timbul paradoks tentang akuntabilitas, bahwa pekerja harus menanggung apapun konsekuensi hasil kerja, tetapi tak mampu memengaruhi atau memiliki peran dalam proses pengambilan keputusannya.

Kesimpulan

Gambaran global telah menunjukkan bahwa penerapan dari manajemen algoritmik cenderung meningkatkan intensitas kerja dan mengurangi otonomi pekerja, dengan konsekuensi yang bernilai negatif pada kualitas pekerjaan dan kesejahteraan pekerja sebagai individu itu sendiri. Contoh konkret di berbagai industri dan platform daring telah mengilustrasikan bahwa tekanan target dan pengawasan digital dapat perlahan mengikis kepuasan dan kesehatan pekerja. Oleh karena itu, manfaat dari produktivitas dan efisiensi AI tidak boleh mengabaikan dampak sosial. Perusahaan dan pembuat kebijakan sejatinya perlu untuk meninjau ulang dan memastikan dengan tegas transparansi sistem, mekanisme pengaduan, dan perlindungan hak dan keselamatan pekerja agar manajemen algoritmik tetap berpihak pada kesejahteraan dan keadilan.

1. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑
2. OECD. (2025). Algorithmic Management in The Workplace: New Evidence from an OECD Employer Survey. OECD Artificial Intelligence Papers. ↑
3. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑
4. OECD. (2025). Algorithmic Management in The Workplace: New Evidence from an OECD Employer Survey. OECD Artificial Intelligence Papers. ↑
5. OECD. (2025). Algorithmic management in the workplace. ↑
6. Kalluri, R. (2026). The Algorithmic Middle Manager: Are We Building Managers or Checkers for Corporate America?. California Review Management. ↑
7. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑
8. Moore, P. (2018), The Threat of Physical and Psychosocial Violence and Harassment inDigitalized Work, ILO, Geneva. ↑
9. Tan, J. & Gong, R. (2024). The Plight of Platform Workers Under Algorithmic Management in Southeast Asia. Carnegie Russia Eurasia Center. ↑
10. Brione, P. (2020), My boss the algorithm: an ethical look at algorithms in the workplace, Acas. ↑
11. Soper, S. (2021). Fired by Bot: Amazon Turns to Machine Managers and Workers Are Losing Out, Bloomberg. ↑
12. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑
13. Smith, P. & L. Smith (2021), Artificial intelligence and disability: too much promise, yet toolittle substance?. AI and Ethics 1(1), pp. 81-86. ↑
14. Staab, P. & Nachtwey, O. (2016). Market and Labour Control in Digital Capitalism. Communication Capitalism & Critique Open Access Journal for a Global Sustainable Information Society, 14(2) pp. 457-474. ↑

Bekerja untuk Algoritma:
Ketika Setiap Detik Diawasi dan Setiap Target Ditekan

Author: Hilman Nurjaman

Seiring dengan adopsi kecerdasan artifisial (AI) dalam kehidupan sehari-hari, termasuk tempat kerja, tidak sedikit perusahaan mulai menggunakan sistem manajemen algoritmik dalam aktivitas seperti pengaturan jadwal, target, dan pengawasan kerja. Survei OECD pada tahun 2023 menunjukkan bahwa pekerja yang bersinggungan dengan manajemen algoritmik melaporkan intensitas kerja yang meningkat, tekanan target yang tinggi, dan kekhawatiran tentang privasi.^[1][2] Selain itu penggunaan algoritma cenderung mengurangi ruang otonomi pekerja sebagai individu.^[3] Dengan demikian, tulisan ini akan menyoal bagaimana penerapan manajemen algoritmik dapat menciptakan intensifikasi kerja dan mengurangi otonomi pekerja yang berdampak buruk terhadap kualitas kerja dan kesejahteraan pekerja.

Tabel di atas menunjukkan perubahan tingkat otonomi kerja yang dirasakan oleh pekerja pengguna AI, khususnya terkait kontrol atas urutan pelaksanaan tugas. Data tersebut memperlihatkan sebagian pekerja yang dikelola langsung oleh AI melaporkan penurunan otonomi kerja yang mengindikasikan manajemen algoritmik dapat mengurangi kendali pekerja atas cara mereka menjalankan pekerjaannya.

Memangnya, mengapa manajemen algoritmik makin populer?

Manajemen algoritmik makin populer karena menawarkan efisiensi dan konsistensi. Laporan dari OECD juga menunjukkan adopsi yang besar terhadap sistem algoritmik di tempat kerja​​, misalnya sekitar 90% perusahaan di Amerika Serikat dan 79% di Eropa telah menggunakan setidaknya satu kategori dari alat algoritmik.^[4] Alat algoritmik tersebut dapat melakukan otomatisasi terhadap banyak tugas manajerial, seperti proses penjadwalan, pembagian kerja, dan evaluasi kinerja pekerja,^[5] tidak heran apabila dipandang meningkatkan objektivitas pengambilan keputusan. Contohnya, Amazon telah mengaplikasikan sistem manajemen algoritmik ini secara komprehensif, melalui algoritma Time Off Task (TOT) secara otomatis untuk memantau setiap detik waktu istirahat: 30 menit tanpa aktivitas akan memicu peringatan, satu jam akan memicu tindakan pendisiplinan, dan dua jam dapat berakibat pada pemecatan yang diatur oleh sistem otomatis.^[6] Penggunaan sistem serupa juga telah diterapkan di berbagai perusahaan besar lainnya yang menggantikan sebagian peran manajer tradisional dalam keputusan yang bersifat strategis dan administratif.

Target yang tidak masuk akal, tekanan yang membuat stres, dan berkurangnya otonomi pekerja

Penerapan algoritmik dalam sistem manajemen cenderung menjadikan para pekerja bekerja lebih keras dalam memenuhi target performa. Laporan OECD menyebutkan bahwa sistem pemantauan konstan dan evaluasi kinerja dengan berbasis data yang diotomatisasi dapat menciptakan lingkungan kerja yang mendorong kondisi stres.^[7] Sebab, pekerja akan merasa selalu diawasi dan ditekan untuk memenuhi target kerja. Misalnya, pada aktivitas pengiriman paket, sistem AI algoritmik ini akan memberikan tekanan pada pengemudi untuk “beat their time,” sehingga keselamatan pekerja justru menurun. Begitu juga yang terjadi di dalam sistem gudang, perangkat manajemen tersebut terus menetapkan target pengambilan barang kepada pekerja, apalagi dengan ancaman pemecatan, yang menimbulkan intensifikasi kerja berlebih, peningkatan stres, dan risiko kelelahan baik secara fisik.^[8]

Hal yang sama juga dialami oleh pekerja gig di Asia Tenggara, studi lapangan menunjukkan bahwa pengemudi aplikasi ride-hailing dan kurir online dipaksa bekerja berjam-jam dengan istirahat yang sangat minim demi mencapai target yang ditentukan oleh sistem algoritmik.^[9] Banyak dari pengemudi mengaku harus menerima perjalanan yang tidak mereka inginkan sambil berharap sistem algoritma memberikan bonus atau reward ketika jumlah target yang tinggi tercapai. Disebabkan jam kerja yang panjang dan waktu istirahat yang terhitung kurang inilah, muncul kecemasan dan kelelahan yang tinggi pada para pekerja, serta berdampak negatif pada kesehatan mental dan keselamatan fisik mereka.

Manajemen algoritmik ini pun mengurangi otonomi para pekerja. Pemantauan yang tiada henti dan penugasan otomatis menghapus ruang-ruang dialog untuk negosiasi atau penyesuaian atas suatu tugas secara humanis. Laporan lain mencatat pada kasus ekstrem (otomatisasi penuh) bahwa pekerja di bagian gudang seringkali tidak lagi dapat membuat keputusan kecil tentang bagaimana cara menjalankan pekerjaannya, contoh kecilnya seperti memindahkan barang dengan cara-cara tertentu, dikarenakan setiap gerakan telah dipandu oleh algoritma.^[10] Tingginya tingkat pengawasan ini justru membuat pekerja merasa tidak lebih dari sebatas komoditas mesin, yang dapat menimbulkan perasaan terasing dan hilang ketertarikan emosional pada apa yang mereka kerjakan. Kurangnya transparansi dalam sistem manajemen tersebut juga dapat menambah beban frustrasi pekerja karena mereka tidak mengetahui logika apa di balik keputusan yang memengaruhi mereka dan sulit untuk mengajukan banding terhadap target atau sanksi yang kemudian bisa saja diberikan secara tiba-tiba. Di Amazon, misalnya, sistem pemantauan kinerja berbasis algoritma diketahui dapat secara otomatis memberikan peringatan hingga memicu pemecatan pekerja ketika sistem mendeteksi tingkat produktivitas yang dianggap rendah.^[11] Namun, pekerja tidak memiliki akses untuk memahami bagaimana perhitungan tersebut dibuat atau mengoreksi kemungkinan kesalahan penghitungan oleh algoritma. Situasi ini menciptakan rasa tidak aman dalam pekerjaan, karena kesalahan sistem atau miscalculation dapat berujung pada pendisiplinan atau bahkan kehilangan pekerjaan tanpa proses evaluasi yang transparan.

Konsekuensi pada kepuasan kerja dan inklusivitas pekerja

Dampak dari intensifikasi dan kontrol yang ketat ini dapat ditinjau melalui tingkat kepuasan kerja. Pekerja yang dikendalikan penuh oleh algoritma cenderung melaporkan peningkatan intensitas kerja, berkurangnya otonomi kerja, dan kekhawatiran pada privasi,^[12] sehingga mereka lebih merasa pesimis tentang konsekuensi AI pada pekerjaan mereka. Tekanan yang konstan dan hilangnya otonomi dapat menurunkan kesejahteraan mental, karena pekerja merasa selalu tertekan dan kurang dipercaya. Dari sisi inklusivitas, AI juga memberikan dampak yang beragam. Beberapa teknologi AI meningkatkan akses kerja untuk kelompok disabilitas, misalnya melalui aplikasi speech recognition atau teks otomatis yang memudahkan komunikasi.^[13] Namun, di samping itu, algoritma yang bias tanpa pengawasan dapat memperlebar kesenjangan yang ada dengan mengesampingkan kelompok rentan, misalnya pekerja yang lanjut usia atau pekerja dengan keahlian rendah dalam kesempatan dan kondisi kerja.

Secara struktural, manajemen algoritmik ini menggarisbawahi pergeseran kekuasaan, algoritma (yang dikendalikan perusahaan atau platform) memegang kendali utama terhadap sistem kerja. Di era algoritmik ini, kita kembali pada bentuk kerja taylorisme digital, dimana algoritma mengontrol detail tugas atau pekerjaan sehingga pekerja kembali menjadi ‘apendiks mesin’ tanpa otonomi.^[14] Pengawasan algoritmik menggantikan kebutuhan dari kontrol personal, sehingga peran manajer tradisional berubah menjadi sekadar melakukan verifikasi data sistem. Misalnya, pengemudi aplikasi ride-hailing dianggap ‘mitra’ oleh perusahaannya tetapi algoritma menentukan penugasan; kapan dan di mana saja mereka dapat bekerja. Dengan status ‘mitra’ inilah, tidak sedikit hak pekerja formal diabaikan, seperti misalnya perlindungan keselamatan dan upah minimum, sehingga timbul paradoks tentang akuntabilitas, bahwa pekerja harus menanggung apapun konsekuensi hasil kerja, tetapi tak mampu memengaruhi atau memiliki peran dalam proses pengambilan keputusannya.

Kesimpulan

Gambaran global telah menunjukkan bahwa penerapan dari manajemen algoritmik cenderung meningkatkan intensitas kerja dan mengurangi otonomi pekerja, dengan konsekuensi yang bernilai negatif pada kualitas pekerjaan dan kesejahteraan pekerja sebagai individu itu sendiri. Contoh konkret di berbagai industri dan platform daring telah mengilustrasikan bahwa tekanan target dan pengawasan digital dapat perlahan mengikis kepuasan dan kesehatan pekerja. Oleh karena itu, manfaat dari produktivitas dan efisiensi AI tidak boleh mengabaikan dampak sosial. Perusahaan dan pembuat kebijakan sejatinya perlu untuk meninjau ulang dan memastikan dengan tegas transparansi sistem, mekanisme pengaduan, dan perlindungan hak dan keselamatan pekerja agar manajemen algoritmik tetap berpihak pada kesejahteraan dan keadilan.

1. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

2. OECD. (2025). Algorithmic Management in The Workplace: New Evidence from an OECD Employer Survey. OECD Artificial Intelligence Papers. ↑

3. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

4. OECD. (2025). Algorithmic Management in The Workplace: New Evidence from an OECD Employer Survey. OECD Artificial Intelligence Papers. ↑

5. OECD. (2025). Algorithmic management in the workplace. ↑

6. Kalluri, R. (2026). The Algorithmic Middle Manager: Are We Building Managers or Checkers for Corporate America?. California Review Management. ↑

7. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

8. Moore, P. (2018), The Threat of Physical and Psychosocial Violence and Harassment in

   Digitalized Work, ILO, Geneva. ↑

9. Tan, J. & Gong, R. (2024). The Plight of Platform Workers Under Algorithmic Management in Southeast Asia. Carnegie Russia Eurasia Center. ↑

10. Brione, P. (2020), My boss the algorithm: an ethical look at algorithms in the workplace, Acas. ↑

11. Soper, S. (2021). Fired by Bot: Amazon Turns to Machine Managers and Workers Are Losing Out, Bloomberg. ↑

12. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

13. Smith, P. & L. Smith (2021), Artificial intelligence and disability: too much promise, yet too

    little substance?. AI and Ethics 1(1), pp. 81-86. ↑

14. Staab, P. & Nachtwey, O. (2016). Market and Labour Control in Digital Capitalism. Communication Capitalism & Critique Open Access Journal for a Global Sustainable Information Society, 14(2) pp. 457-474. ↑

Bekerja untuk Algoritma:
Ketika Setiap Detik Diawasi dan Setiap Target Ditekan

Author: Hilman Nurjaman

Seiring dengan adopsi kecerdasan artifisial (AI) dalam kehidupan sehari-hari, termasuk tempat kerja, tidak sedikit perusahaan mulai menggunakan sistem manajemen algoritmik dalam aktivitas seperti pengaturan jadwal, target, dan pengawasan kerja. Survei OECD pada tahun 2023 menunjukkan bahwa pekerja yang bersinggungan dengan manajemen algoritmik melaporkan intensitas kerja yang meningkat, tekanan target yang tinggi, dan kekhawatiran tentang privasi.^[1][2] Selain itu penggunaan algoritma cenderung mengurangi ruang otonomi pekerja sebagai individu.^[3] Dengan demikian, tulisan ini akan menyoal bagaimana penerapan manajemen algoritmik dapat menciptakan intensifikasi kerja dan mengurangi otonomi pekerja yang berdampak buruk terhadap kualitas kerja dan kesejahteraan pekerja.

Tabel di atas menunjukkan perubahan tingkat otonomi kerja yang dirasakan oleh pekerja pengguna AI, khususnya terkait kontrol atas urutan pelaksanaan tugas. Data tersebut memperlihatkan sebagian pekerja yang dikelola langsung oleh AI melaporkan penurunan otonomi kerja yang mengindikasikan manajemen algoritmik dapat mengurangi kendali pekerja atas cara mereka menjalankan pekerjaannya.

Memangnya, mengapa manajemen algoritmik makin populer?

Manajemen algoritmik makin populer karena menawarkan efisiensi dan konsistensi. Laporan dari OECD juga menunjukkan adopsi yang besar terhadap sistem algoritmik di tempat kerja​​, misalnya sekitar 90% perusahaan di Amerika Serikat dan 79% di Eropa telah menggunakan setidaknya satu kategori dari alat algoritmik.^[4] Alat algoritmik tersebut dapat melakukan otomatisasi terhadap banyak tugas manajerial, seperti proses penjadwalan, pembagian kerja, dan evaluasi kinerja pekerja,^[5] tidak heran apabila dipandang meningkatkan objektivitas pengambilan keputusan. Contohnya, Amazon telah mengaplikasikan sistem manajemen algoritmik ini secara komprehensif, melalui algoritma Time Off Task (TOT) secara otomatis untuk memantau setiap detik waktu istirahat: 30 menit tanpa aktivitas akan memicu peringatan, satu jam akan memicu tindakan pendisiplinan, dan dua jam dapat berakibat pada pemecatan yang diatur oleh sistem otomatis.^[6] Penggunaan sistem serupa juga telah diterapkan di berbagai perusahaan besar lainnya yang menggantikan sebagian peran manajer tradisional dalam keputusan yang bersifat strategis dan administratif.

Target yang tidak masuk akal, tekanan yang membuat stres, dan berkurangnya otonomi pekerja

Penerapan algoritmik dalam sistem manajemen cenderung menjadikan para pekerja bekerja lebih keras dalam memenuhi target performa. Laporan OECD menyebutkan bahwa sistem pemantauan konstan dan evaluasi kinerja dengan berbasis data yang diotomatisasi dapat menciptakan lingkungan kerja yang mendorong kondisi stres.^[7] Sebab, pekerja akan merasa selalu diawasi dan ditekan untuk memenuhi target kerja. Misalnya, pada aktivitas pengiriman paket, sistem AI algoritmik ini akan memberikan tekanan pada pengemudi untuk “beat their time,” sehingga keselamatan pekerja justru menurun. Begitu juga yang terjadi di dalam sistem gudang, perangkat manajemen tersebut terus menetapkan target pengambilan barang kepada pekerja, apalagi dengan ancaman pemecatan, yang menimbulkan intensifikasi kerja berlebih, peningkatan stres, dan risiko kelelahan baik secara fisik.^[8]

Hal yang sama juga dialami oleh pekerja gig di Asia Tenggara, studi lapangan menunjukkan bahwa pengemudi aplikasi ride-hailing dan kurir online dipaksa bekerja berjam-jam dengan istirahat yang sangat minim demi mencapai target yang ditentukan oleh sistem algoritmik.^[9] Banyak dari pengemudi mengaku harus menerima perjalanan yang tidak mereka inginkan sambil berharap sistem algoritma memberikan bonus atau reward ketika jumlah target yang tinggi tercapai. Disebabkan jam kerja yang panjang dan waktu istirahat yang terhitung kurang inilah, muncul kecemasan dan kelelahan yang tinggi pada para pekerja, serta berdampak negatif pada kesehatan mental dan keselamatan fisik mereka.

Manajemen algoritmik ini pun mengurangi otonomi para pekerja. Pemantauan yang tiada henti dan penugasan otomatis menghapus ruang-ruang dialog untuk negosiasi atau penyesuaian atas suatu tugas secara humanis. Laporan lain mencatat pada kasus ekstrem (otomatisasi penuh) bahwa pekerja di bagian gudang seringkali tidak lagi dapat membuat keputusan kecil tentang bagaimana cara menjalankan pekerjaannya, contoh kecilnya seperti memindahkan barang dengan cara-cara tertentu, dikarenakan setiap gerakan telah dipandu oleh algoritma.^[10] Tingginya tingkat pengawasan ini justru membuat pekerja merasa tidak lebih dari sebatas komoditas mesin, yang dapat menimbulkan perasaan terasing dan hilang ketertarikan emosional pada apa yang mereka kerjakan. Kurangnya transparansi dalam sistem manajemen tersebut juga dapat menambah beban frustrasi pekerja karena mereka tidak mengetahui logika apa di balik keputusan yang memengaruhi mereka dan sulit untuk mengajukan banding terhadap target atau sanksi yang kemudian bisa saja diberikan secara tiba-tiba. Di Amazon, misalnya, sistem pemantauan kinerja berbasis algoritma diketahui dapat secara otomatis memberikan peringatan hingga memicu pemecatan pekerja ketika sistem mendeteksi tingkat produktivitas yang dianggap rendah.^[11] Namun, pekerja tidak memiliki akses untuk memahami bagaimana perhitungan tersebut dibuat atau mengoreksi kemungkinan kesalahan penghitungan oleh algoritma. Situasi ini menciptakan rasa tidak aman dalam pekerjaan, karena kesalahan sistem atau miscalculation dapat berujung pada pendisiplinan atau bahkan kehilangan pekerjaan tanpa proses evaluasi yang transparan.

Konsekuensi pada kepuasan kerja dan inklusivitas pekerja

Dampak dari intensifikasi dan kontrol yang ketat ini dapat ditinjau melalui tingkat kepuasan kerja. Pekerja yang dikendalikan penuh oleh algoritma cenderung melaporkan peningkatan intensitas kerja, berkurangnya otonomi kerja, dan kekhawatiran pada privasi,^[12] sehingga mereka lebih merasa pesimis tentang konsekuensi AI pada pekerjaan mereka. Tekanan yang konstan dan hilangnya otonomi dapat menurunkan kesejahteraan mental, karena pekerja merasa selalu tertekan dan kurang dipercaya. Dari sisi inklusivitas, AI juga memberikan dampak yang beragam. Beberapa teknologi AI meningkatkan akses kerja untuk kelompok disabilitas, misalnya melalui aplikasi speech recognition atau teks otomatis yang memudahkan komunikasi.^[13] Namun, di samping itu, algoritma yang bias tanpa pengawasan dapat memperlebar kesenjangan yang ada dengan mengesampingkan kelompok rentan, misalnya pekerja yang lanjut usia atau pekerja dengan keahlian rendah dalam kesempatan dan kondisi kerja.

Secara struktural, manajemen algoritmik ini menggarisbawahi pergeseran kekuasaan, algoritma (yang dikendalikan perusahaan atau platform) memegang kendali utama terhadap sistem kerja. Di era algoritmik ini, kita kembali pada bentuk kerja taylorisme digital, dimana algoritma mengontrol detail tugas atau pekerjaan sehingga pekerja kembali menjadi ‘apendiks mesin’ tanpa otonomi.^[14] Pengawasan algoritmik menggantikan kebutuhan dari kontrol personal, sehingga peran manajer tradisional berubah menjadi sekadar melakukan verifikasi data sistem. Misalnya, pengemudi aplikasi ride-hailing dianggap ‘mitra’ oleh perusahaannya tetapi algoritma menentukan penugasan; kapan dan di mana saja mereka dapat bekerja. Dengan status ‘mitra’ inilah, tidak sedikit hak pekerja formal diabaikan, seperti misalnya perlindungan keselamatan dan upah minimum, sehingga timbul paradoks tentang akuntabilitas, bahwa pekerja harus menanggung apapun konsekuensi hasil kerja, tetapi tak mampu memengaruhi atau memiliki peran dalam proses pengambilan keputusannya.

Kesimpulan

Gambaran global telah menunjukkan bahwa penerapan dari manajemen algoritmik cenderung meningkatkan intensitas kerja dan mengurangi otonomi pekerja, dengan konsekuensi yang bernilai negatif pada kualitas pekerjaan dan kesejahteraan pekerja sebagai individu itu sendiri. Contoh konkret di berbagai industri dan platform daring telah mengilustrasikan bahwa tekanan target dan pengawasan digital dapat perlahan mengikis kepuasan dan kesehatan pekerja. Oleh karena itu, manfaat dari produktivitas dan efisiensi AI tidak boleh mengabaikan dampak sosial. Perusahaan dan pembuat kebijakan sejatinya perlu untuk meninjau ulang dan memastikan dengan tegas transparansi sistem, mekanisme pengaduan, dan perlindungan hak dan keselamatan pekerja agar manajemen algoritmik tetap berpihak pada kesejahteraan dan keadilan.

1. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

2. OECD. (2025). Algorithmic Management in The Workplace: New Evidence from an OECD Employer Survey. OECD Artificial Intelligence Papers. ↑

3. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

4. OECD. (2025). Algorithmic Management in The Workplace: New Evidence from an OECD Employer Survey. OECD Artificial Intelligence Papers. ↑

5. OECD. (2025). Algorithmic management in the workplace. ↑

6. Kalluri, R. (2026). The Algorithmic Middle Manager: Are We Building Managers or Checkers for Corporate America?. California Review Management. ↑

7. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

8. Moore, P. (2018), The Threat of Physical and Psychosocial Violence and Harassment in

   Digitalized Work, ILO, Geneva. ↑

9. Tan, J. & Gong, R. (2024). The Plight of Platform Workers Under Algorithmic Management in Southeast Asia. Carnegie Russia Eurasia Center. ↑

10. Brione, P. (2020), My boss the algorithm: an ethical look at algorithms in the workplace, Acas. ↑

11. Soper, S. (2021). Fired by Bot: Amazon Turns to Machine Managers and Workers Are Losing Out, Bloomberg. ↑

12. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

13. Smith, P. & L. Smith (2021), Artificial intelligence and disability: too much promise, yet too

    little substance?. AI and Ethics 1(1), pp. 81-86. ↑

14. Staab, P. & Nachtwey, O. (2016). Market and Labour Control in Digital Capitalism. Communication Capitalism & Critique Open Access Journal for a Global Sustainable Information Society, 14(2) pp. 457-474. ↑

Bekerja untuk Algoritma:
Ketika Setiap Detik Diawasi dan Setiap Target Ditekan

Author: Hilman Nurjaman

Seiring dengan adopsi kecerdasan artifisial (AI) dalam kehidupan sehari-hari, termasuk tempat kerja, tidak sedikit perusahaan mulai menggunakan sistem manajemen algoritmik dalam aktivitas seperti pengaturan jadwal, target, dan pengawasan kerja. Survei OECD pada tahun 2023 menunjukkan bahwa pekerja yang bersinggungan dengan manajemen algoritmik melaporkan intensitas kerja yang meningkat, tekanan target yang tinggi, dan kekhawatiran tentang privasi.^[1][2] Selain itu penggunaan algoritma cenderung mengurangi ruang otonomi pekerja sebagai individu.^[3] Dengan demikian, tulisan ini akan menyoal bagaimana penerapan manajemen algoritmik dapat menciptakan intensifikasi kerja dan mengurangi otonomi pekerja yang berdampak buruk terhadap kualitas kerja dan kesejahteraan pekerja.

Tabel di atas menunjukkan perubahan tingkat otonomi kerja yang dirasakan oleh pekerja pengguna AI, khususnya terkait kontrol atas urutan pelaksanaan tugas. Data tersebut memperlihatkan sebagian pekerja yang dikelola langsung oleh AI melaporkan penurunan otonomi kerja yang mengindikasikan manajemen algoritmik dapat mengurangi kendali pekerja atas cara mereka menjalankan pekerjaannya.

Memangnya, mengapa manajemen algoritmik makin populer?

Manajemen algoritmik makin populer karena menawarkan efisiensi dan konsistensi. Laporan dari OECD juga menunjukkan adopsi yang besar terhadap sistem algoritmik di tempat kerja​​, misalnya sekitar 90% perusahaan di Amerika Serikat dan 79% di Eropa telah menggunakan setidaknya satu kategori dari alat algoritmik.^[4] Alat algoritmik tersebut dapat melakukan otomatisasi terhadap banyak tugas manajerial, seperti proses penjadwalan, pembagian kerja, dan evaluasi kinerja pekerja,^[5] tidak heran apabila dipandang meningkatkan objektivitas pengambilan keputusan. Contohnya, Amazon telah mengaplikasikan sistem manajemen algoritmik ini secara komprehensif, melalui algoritma Time Off Task (TOT) secara otomatis untuk memantau setiap detik waktu istirahat: 30 menit tanpa aktivitas akan memicu peringatan, satu jam akan memicu tindakan pendisiplinan, dan dua jam dapat berakibat pada pemecatan yang diatur oleh sistem otomatis.^[6] Penggunaan sistem serupa juga telah diterapkan di berbagai perusahaan besar lainnya yang menggantikan sebagian peran manajer tradisional dalam keputusan yang bersifat strategis dan administratif.

Target yang tidak masuk akal, tekanan yang membuat stres, dan berkurangnya otonomi pekerja

Penerapan algoritmik dalam sistem manajemen cenderung menjadikan para pekerja bekerja lebih keras dalam memenuhi target performa. Laporan OECD menyebutkan bahwa sistem pemantauan konstan dan evaluasi kinerja dengan berbasis data yang diotomatisasi dapat menciptakan lingkungan kerja yang mendorong kondisi stres.^[7] Sebab, pekerja akan merasa selalu diawasi dan ditekan untuk memenuhi target kerja. Misalnya, pada aktivitas pengiriman paket, sistem AI algoritmik ini akan memberikan tekanan pada pengemudi untuk “beat their time,” sehingga keselamatan pekerja justru menurun. Begitu juga yang terjadi di dalam sistem gudang, perangkat manajemen tersebut terus menetapkan target pengambilan barang kepada pekerja, apalagi dengan ancaman pemecatan, yang menimbulkan intensifikasi kerja berlebih, peningkatan stres, dan risiko kelelahan baik secara fisik.^[8]

Hal yang sama juga dialami oleh pekerja gig di Asia Tenggara, studi lapangan menunjukkan bahwa pengemudi aplikasi ride-hailing dan kurir online dipaksa bekerja berjam-jam dengan istirahat yang sangat minim demi mencapai target yang ditentukan oleh sistem algoritmik.^[9] Banyak dari pengemudi mengaku harus menerima perjalanan yang tidak mereka inginkan sambil berharap sistem algoritma memberikan bonus atau reward ketika jumlah target yang tinggi tercapai. Disebabkan jam kerja yang panjang dan waktu istirahat yang terhitung kurang inilah, muncul kecemasan dan kelelahan yang tinggi pada para pekerja, serta berdampak negatif pada kesehatan mental dan keselamatan fisik mereka.

Manajemen algoritmik ini pun mengurangi otonomi para pekerja. Pemantauan yang tiada henti dan penugasan otomatis menghapus ruang-ruang dialog untuk negosiasi atau penyesuaian atas suatu tugas secara humanis. Laporan lain mencatat pada kasus ekstrem (otomatisasi penuh) bahwa pekerja di bagian gudang seringkali tidak lagi dapat membuat keputusan kecil tentang bagaimana cara menjalankan pekerjaannya, contoh kecilnya seperti memindahkan barang dengan cara-cara tertentu, dikarenakan setiap gerakan telah dipandu oleh algoritma.^[10] Tingginya tingkat pengawasan ini justru membuat pekerja merasa tidak lebih dari sebatas komoditas mesin, yang dapat menimbulkan perasaan terasing dan hilang ketertarikan emosional pada apa yang mereka kerjakan. Kurangnya transparansi dalam sistem manajemen tersebut juga dapat menambah beban frustrasi pekerja karena mereka tidak mengetahui logika apa di balik keputusan yang memengaruhi mereka dan sulit untuk mengajukan banding terhadap target atau sanksi yang kemudian bisa saja diberikan secara tiba-tiba. Di Amazon, misalnya, sistem pemantauan kinerja berbasis algoritma diketahui dapat secara otomatis memberikan peringatan hingga memicu pemecatan pekerja ketika sistem mendeteksi tingkat produktivitas yang dianggap rendah.^[11] Namun, pekerja tidak memiliki akses untuk memahami bagaimana perhitungan tersebut dibuat atau mengoreksi kemungkinan kesalahan penghitungan oleh algoritma. Situasi ini menciptakan rasa tidak aman dalam pekerjaan, karena kesalahan sistem atau miscalculation dapat berujung pada pendisiplinan atau bahkan kehilangan pekerjaan tanpa proses evaluasi yang transparan.

Konsekuensi pada kepuasan kerja dan inklusivitas pekerja

Dampak dari intensifikasi dan kontrol yang ketat ini dapat ditinjau melalui tingkat kepuasan kerja. Pekerja yang dikendalikan penuh oleh algoritma cenderung melaporkan peningkatan intensitas kerja, berkurangnya otonomi kerja, dan kekhawatiran pada privasi,^[12] sehingga mereka lebih merasa pesimis tentang konsekuensi AI pada pekerjaan mereka. Tekanan yang konstan dan hilangnya otonomi dapat menurunkan kesejahteraan mental, karena pekerja merasa selalu tertekan dan kurang dipercaya. Dari sisi inklusivitas, AI juga memberikan dampak yang beragam. Beberapa teknologi AI meningkatkan akses kerja untuk kelompok disabilitas, misalnya melalui aplikasi speech recognition atau teks otomatis yang memudahkan komunikasi.^[13] Namun, di samping itu, algoritma yang bias tanpa pengawasan dapat memperlebar kesenjangan yang ada dengan mengesampingkan kelompok rentan, misalnya pekerja yang lanjut usia atau pekerja dengan keahlian rendah dalam kesempatan dan kondisi kerja.

Secara struktural, manajemen algoritmik ini menggarisbawahi pergeseran kekuasaan, algoritma (yang dikendalikan perusahaan atau platform) memegang kendali utama terhadap sistem kerja. Di era algoritmik ini, kita kembali pada bentuk kerja taylorisme digital, dimana algoritma mengontrol detail tugas atau pekerjaan sehingga pekerja kembali menjadi ‘apendiks mesin’ tanpa otonomi.^[14] Pengawasan algoritmik menggantikan kebutuhan dari kontrol personal, sehingga peran manajer tradisional berubah menjadi sekadar melakukan verifikasi data sistem. Misalnya, pengemudi aplikasi ride-hailing dianggap ‘mitra’ oleh perusahaannya tetapi algoritma menentukan penugasan; kapan dan di mana saja mereka dapat bekerja. Dengan status ‘mitra’ inilah, tidak sedikit hak pekerja formal diabaikan, seperti misalnya perlindungan keselamatan dan upah minimum, sehingga timbul paradoks tentang akuntabilitas, bahwa pekerja harus menanggung apapun konsekuensi hasil kerja, tetapi tak mampu memengaruhi atau memiliki peran dalam proses pengambilan keputusannya.

Kesimpulan

Gambaran global telah menunjukkan bahwa penerapan dari manajemen algoritmik cenderung meningkatkan intensitas kerja dan mengurangi otonomi pekerja, dengan konsekuensi yang bernilai negatif pada kualitas pekerjaan dan kesejahteraan pekerja sebagai individu itu sendiri. Contoh konkret di berbagai industri dan platform daring telah mengilustrasikan bahwa tekanan target dan pengawasan digital dapat perlahan mengikis kepuasan dan kesehatan pekerja. Oleh karena itu, manfaat dari produktivitas dan efisiensi AI tidak boleh mengabaikan dampak sosial. Perusahaan dan pembuat kebijakan sejatinya perlu untuk meninjau ulang dan memastikan dengan tegas transparansi sistem, mekanisme pengaduan, dan perlindungan hak dan keselamatan pekerja agar manajemen algoritmik tetap berpihak pada kesejahteraan dan keadilan.

1. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

2. OECD. (2025). Algorithmic Management in The Workplace: New Evidence from an OECD Employer Survey. OECD Artificial Intelligence Papers. ↑

3. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

4. OECD. (2025). Algorithmic Management in The Workplace: New Evidence from an OECD Employer Survey. OECD Artificial Intelligence Papers. ↑

5. OECD. (2025). Algorithmic management in the workplace. ↑

6. Kalluri, R. (2026). The Algorithmic Middle Manager: Are We Building Managers or Checkers for Corporate America?. California Review Management. ↑

7. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

8. Moore, P. (2018), The Threat of Physical and Psychosocial Violence and Harassment in

   Digitalized Work, ILO, Geneva. ↑

9. Tan, J. & Gong, R. (2024). The Plight of Platform Workers Under Algorithmic Management in Southeast Asia. Carnegie Russia Eurasia Center. ↑

10. Brione, P. (2020), My boss the algorithm: an ethical look at algorithms in the workplace, Acas. ↑

11. Soper, S. (2021). Fired by Bot: Amazon Turns to Machine Managers and Workers Are Losing Out, Bloomberg. ↑

12. OECD. (2023). OECD Employment Outlook Artificial Intelligence and The Labour Market. ↑

13. Smith, P. & L. Smith (2021), Artificial intelligence and disability: too much promise, yet too

    little substance?. AI and Ethics 1(1), pp. 81-86. ↑

14. Staab, P. & Nachtwey, O. (2016). Market and Labour Control in Digital Capitalism. Communication Capitalism & Critique Open Access Journal for a Global Sustainable Information Society, 14(2) pp. 457-474. ↑