Mengakui waktu mesin sebagai faktor produksi dan memajakinya secara cerdas bukanlah langkah anti-teknologi

Jakarta (ANTARA) - Gagasan menaikkan upah minimum sering diperlakukan sebagai jawaban utama atas ketidakamanan ekonomi, baik di negara maju maupun berkembang. Di balik perdebatan upah yang kian politis, terdapat persoalan struktural yang jauh lebih mendalam: keterputusan antara waktu kerja manusia dan nilai ekonomi yang dihasilkan.

Di Indonesia, isu ini semakin relevan seiring adopsi kecerdasan buatan (AI), otomasi, dan digitalisasi yang berlangsung cepat di sektor perbankan, manufaktur, logistik, ritel, hingga layanan publik.

Ketika nilai tambah ekonomi semakin dihasilkan oleh mesin yang bekerja nyaris tanpa henti, sementara sistem fiskal dan ketenagakerjaan masih bertumpu pada jam kerja manusia, maka ketimpangan, erosi basis pajak, dan keresahan sosial menjadi konsekuensi yang sulit dihindari.

Selama puluhan tahun, sistem ekonomi Indonesia, seperti banyak negara lain, dibangun atas asumsi bahwa waktu kerja adalah proksi yang cukup akurat bagi produktivitas. Upah minimum, iuran BPJS Ketenagakerjaan, pajak penghasilan, dan berbagai perlindungan sosial, semuanya berangkat dari logika bahwa semakin lama seseorang bekerja, semakin besar kontribusi ekonominya.

Kemudian, AI telah mengganggu asumsi ini. Di sektor perbankan nasional, misalnya, proses analisis kredit ritel yang sebelumnya memerlukan jam kerja analis, kini dapat dilakukan dalam hitungan detik oleh sistem machine learning.

Di sektor logistik dan e-commerce, algoritma penjadwalan dan optimasi rute menggantikan peran dispatcher manusia. Bahkan, di sektor kesehatan, sistem AI untuk pembacaan radiologi dan triase pasien mulai diuji coba di rumah sakit besar. Waktu kerja manusia menyusut, tetapi nilai ekonomi justru meningkat.

Data global menunjukkan skala perubahan ini tidak kecil. Menurut berbagai proyeksi, belanja infrastruktur AI perusahaan secara global akan mencapai sekitar 200 miliar dolar AS pada 2028.
Di Indonesia, nilai ekonomi digital diperkirakan telah melampaui 80 miliar dolar AS pada 2023 dolar AS dan diproyeksikan mendekati 130 miliar dolar AS pada 2025.

Sementara itu, kontribusi sektor berbasis teknologi terhadap PDB meningkat, tetapi pertumbuhan lapangan kerja formal tidak selalu sebanding. Badan Pusat Statistik mencatat bahwa lebih dari 59 persen tenaga kerja Indonesia masih berada di sektor informal, sebuah angka yang mencerminkan tekanan struktural pada pasar kerja formal yang semakin terotomasi.

Dalam konteks ini, perdebatan semata tentang kenaikan upah minimum yang di Indonesia pada 2024 rata-rata naik sekitar 3–4 persen berisiko menjadi respons yang tumpul. Upah minimum memang penting sebagai jaring pengaman, tetapi ia tidak menyentuh akar persoalan ketika nilai ekonomi dihasilkan oleh sistem yang tidak "bekerja" dalam pengertian konvensional.

AI tidak mengenal jam lembur, tidak menuntut cuti, dan tidak membayar iuran sosial. Jika sistem fiskal terus bertumpu pada pajak tenaga kerja, maka semakin sukses otomasi, semakin rapuh basis penerimaan negara.

Karena itu, Indonesia perlu mulai memikirkan kerangka fiskal baru yang mengakui waktu mesin sebagai faktor produksi tersendiri. Bukan dalam bentuk "pajak robot" yang kasar dan sulit didefinisikan, melainkan pungutan berbasis input yang terukur, seperti jam komputasi AI yang digunakan untuk aktivitas produktif.

Konsep ini realistis karena hampir seluruh layanan AI perusahaan di Indonesia, mulai dari perbankan hingga e-commerce, bergantung pada infrastruktur cloud, baik domestik maupun global, yang secara inheren mencatat penggunaan komputasi secara real time untuk keperluan penagihan.

Sebagai ilustrasi, bayangkan sebuah bank besar di Indonesia yang mengotomatisasi proses persetujuan kredit mikro dan konsumsi. Jika sistem AI tersebut menggantikan 500 analis kredit, dengan rata-rata gaji Rp10 juta per bulan, maka nilai upah tahunan yang tergantikan mencapai Rp60 miliar.

Dengan asumsi sistem tersebut menggunakan sekitar 1 juta jam-AI per tahun, nilai ekonomi per jam setara dengan Rp60.000. Jika negara mengenakan pungutan 10–15 persen atas nilai penggantian ini, penerimaan fiskal tambahan bisa mencapai Rp6 miliar–Rp9 miliar per tahun hanya dari satu institusi. Jika diterapkan secara luas di sektor perbankan, asuransi, fintech, dan e-commerce, potensi penerimaannya signifikan.

Pendekatan ini memiliki beberapa keunggulan. Pertama, ia secara otomatis menyesuaikan diri dengan struktur upah nasional. Penggantian pekerjaan berupah tinggi akan menghasilkan basis pajak yang lebih besar, sementara otomasi pekerjaan berupah rendah tidak dibebani secara berlebihan.

Kedua, ia tidak menghukum inovasi, karena, bahkan dengan pungutan, biaya jam-AI tetap jauh lebih murah dibandingkan tenaga kerja manusia. Ketiga, ia menciptakan mekanisme pembagian surplus teknologi yang lebih adil, tanpa harus menahan adopsi AI.

Hanya saja, desain kebijakan ini menuntut kejelasan definisi, terutama antara augmentasi dan substitusi. Augmentasi terjadi ketika manusia tetap menjadi pengambil keputusan utama, sementara AI berfungsi sebagai alat bantu.

Substitusi terjadi ketika AI menjalankan alur kerja penuh dengan intervensi manusia yang minimal. Di Indonesia, klasifikasi ini sangat penting agar kebijakan tidak justru menghambat peningkatan kualitas layanan publik, seperti penggunaan AI untuk membantu dokter di daerah terpencil atau guru dalam evaluasi pembelajaran.

Tarif pungutan yang lebih rendah untuk augmentasi misalnya 5 persen dan lebih tinggi untuk substitusi misalnya 15 persen dapat mendorong adopsi sistem hibrida yang tetap menempatkan manusia sebagai penentu akhir.

Tantangan lain adalah dimensi global. Banyak layanan digital yang digunakan di Indonesia diproduksi lintas batas. Tanpa mekanisme penyesuaian, perusahaan domestik yang mematuhi pungutan jam-AI bisa kalah bersaing dengan layanan impor digital yang tidak dikenai kewajiban serupa.

Karena itu, Indonesia perlu mulai mendorong konsep mekanisme penyesuaian perbatasan digital, sejalan dengan diskursus global tentang pajak ekonomi digital dan carbon border adjustment mechanism.

Pengungkapan kandungan jam-AI dalam layanan digital lintas negara dapat menjadi langkah awal memanfaatkan kerangka dokumentasi transfer pricing yang sudah dikenal otoritas pajak.

Lalu apa yang harus dilakukan Indonesia secara konkret? Pertama, pemerintah perlu membentuk gugus tugas lintas Kementerian Keuangan, Ketenagakerjaan, Kominfo, dan Bappenas untuk merancang kerangka konseptual pengenaan pungutan berbasis waktu mesin.

Kedua, perlu dilakukan proyek percontohan terbatas di sektor dengan adopsi AI tinggi, seperti perbankan dan e-commerce, sambil menguji mekanisme pelaporan dan audit. Ketiga, penerimaan dari pungutan ini harus secara eksplisit diarahkan untuk pembiayaan reskilling tenaga kerja, penguatan jaminan sosial, dan pendidikan digital, sehingga legitimasi sosialnya kuat.

Keempat, Indonesia perlu aktif dalam forum internasional untuk mendorong standar global, agar kebijakan ini tidak merugikan daya saing nasional.

Tanpa langkah-langkah tersebut, Indonesia berisiko terjebak dalam paradoks ekonomi tumbuh melalui teknologi, tetapi penerimaan negara stagnan dan pasar kerja semakin tertekan.

Memperdebatkan kenaikan upah minimum dari Rp4 juta menjadi Rp4,5 juta, misalnya, tidak akan menjawab persoalan ketika nilai tambah ekonomi dihasilkan oleh mesin yang bekerja 24 jam sehari, dengan biaya marjinal mendekati nol. Tantangan sejatinya adalah bagaimana mengonversi produktivitas mesin menjadi sumber pembiayaan publik yang berkelanjutan.

Mengakui waktu mesin sebagai faktor produksi dan memajakinya secara cerdas bukanlah langkah anti-teknologi. Justru sebaliknya, ia adalah prasyarat agar transformasi digital memiliki mandat sosial yang kuat.

Bagi Indonesia, negara dengan bonus demografi yang mulai menyempit dan tekanan fiskal yang meningkat, kebijakan semacam ini bukan lagi wacana futuristik, melainkan kebutuhan strategis. Tanpa kerangka fiskal baru, kita akan terus bergerak menuju ekonomi dengan basis pajak yang menyusut, ketimpangan yang melebar, dan kepercayaan publik yang tergerus.

*) Dr Aswin Rivai SE MM adalah pemerhati ekonomi, dosen FEB-UPN Veteran, Jakarta