Courtesy of QuantaMagazine

Algoritma Harga Bisa Jadi Kolusi Tersembunyi, Regulasi Harus Beradaptasi

Mengungkap bagaimana algoritma penetapan harga bisa menghasilkan harga tinggi tanpa kolusi eksplisit dan menyoroti tantangan regulasi terhadap praktik ini agar harga tetap adil bagi konsumen.

22 Okt 2025, 07.00 WIB

214 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Kolusi algoritmik dapat terjadi tanpa adanya komunikasi eksplisit antara algoritma.
Algoritma no-swap-regret memiliki potensi untuk menciptakan hasil harga yang lebih baik di pasar.
Regulasi yang tepat terhadap algoritma penetapan harga masih menjadi tantangan yang kompleks.

Philadelphia, Amerika Serikat - Dunia perdagangan semakin menggunakan algoritma pembelajaran untuk menentukan harga produk. Para pedagang kini tak lagi hanya bersaing secara langsung, melainkan melalui program komputer yang terus menyesuaikan harga berdasarkan data pasar. Namun, muncul masalah baru saat algoritma-algoritma ini bisa belajar berkolusi secara tidak langsung, tanpa ada kesepakatan eksplisit, yang berpotensi menaikkan harga secara tidak adil.

Penelitian menunjukkan bahwa algoritma yang memiliki sifat khusus bernama no-swap-regret biasanya menghasilkan harga kompetitif ketika bertemu algoritma lain yang sama sifatnya. Namun, jika algoritma ini berhadapan dengan algoritma nonresponsif yang tidak merespons tindakan lawan, harga yang dihasilkan justru bisa jauh lebih tinggi. Meski terlihat wajar, strategi nonresponsif ini memicu algoritma lawan untuk menaikkan harga demi keuntungan maksimal.

Fenomena ini sangat sulit dideteksi oleh regulator karena tidak ada perjanjian eksplisit atau ancaman di balik harga tinggi tersebut. Regulasi tradisional yang mengawasi kolusi dengan bukti nyata tidak efektif menghadapi algoritma-algoritma ini. Hal ini menimbulkan tantangan besar dalam menjamin harga pasar tetap adil dan kompetitif di era digital.

Beberapa ahli menyarankan agar hanya algoritma dengan sifat no-swap-regret yang diizinkan digunakan dalam penetapan harga, sehingga peluang kolusi bisa diminimalisir. Namun solusi ini belum sempurna karena interaksi dengan pelaku manusia masih bisa menimbulkan harga tinggi. Regulasi pun harus lebih peka terhadap dinamika baru yang ditimbulkan oleh teknologi algoritmik ini.

Secara keseluruhan, algoritma penetapan harga membuka babak baru dalam perdagangan yang memerlukan pemahaman mendalam tentang perilaku strategi dan keseimbangan pasar. Regulasi yang kaku atau alat hukum lama tidak cukup efektif untuk menangani risiko yang muncul. Diperlukan inovasi dalam pengawasan dan kebijakan agar pasar tetap berfungsi dengan baik dan konsumen terlindungi.

Referensi:
[1] https://www.quantamagazine.org/the-game-theory-of-how-algorithms-can-drive-up-prices-20251022/

Analisis Ahli

Aaron Roth

"Sulit menentukan tindakan yang harus dilarang karena perilaku algoritma sangat beragam dan tidak selalu eksplisit menunjukkan kolusi."

Mallesh Pai

"Tanpa ancaman atau kesepakatan, regulator sulit menilai harga yang tidak wajar secara objektif."

Jason Hartline

"Larangan terhadap algoritma selain no-swap-regret bisa menjadi solusi praktis untuk mencegah kolusi algoritmik."

Joseph Harrington

"Penting untuk memahami cara menciptakan dan menghancurkan peluang kolusi dalam simulasi terkendali."

Natalie Collina

"Strategi nonresponsif dapat menghasilkan harga tinggi walau terlihat wajar dari luar."

Analisis Kami

"Masalah algoritma yang memunculkan harga tinggi tanpa kolusi eksplisit adalah cermin dari ketidaksiapan regulasi menghadapi teknologi baru. Jika tidak ada langkah tegas dan inovatif, konsumen akan terus dirugikan oleh harga yang tidak wajar yang berasal dari perilaku algoritma yang sulit terdeteksi."

Prediksi Kami

Algoritma penetapan harga akan semakin kompleks dan sulit diatur, sehingga diperlukan regulasi yang lebih canggih dan pendekatan baru dalam mengawasi praktik perdagangan menggunakan AI dan algoritma.

Pertanyaan Terkait

Apa yang dimaksud dengan kolusi dalam konteks penetapan harga?

Kolusi dalam konteks penetapan harga adalah ketika penjual bekerja sama untuk menaikkan harga, yang biasanya ilegal.

Bagaimana algoritma dapat belajar untuk berkolusi meskipun tidak diprogram untuk itu?

Algoritma dapat belajar untuk berkolusi melalui percobaan dan kesalahan, mengembangkan strategi yang saling menguntungkan meskipun tidak ada kesepakatan eksplisit.

Apa dampak dari penggunaan algoritma no-swap-regret dalam kompetisi harga?

Algoritma no-swap-regret dapat menghasilkan harga yang kompetitif dan mencegah kolusi, tetapi tidak menjamin hasil yang baik ketika bersaing dengan strategi lain.

Mengapa sulit bagi regulator untuk mengatur algoritma penetapan harga?

Sulit bagi regulator untuk mengatur algoritma penetapan harga karena mereka tidak dapat melihat adanya kesepakatan eksplisit atau ancaman.

Apa solusi yang diusulkan untuk mengatasi kolusi algoritmik?

Salah satu solusi yang diusulkan adalah melarang semua algoritma penetapan harga kecuali algoritma no-swap-regret.