AI Bisa Atur Harga Belanjaan Per Orang, Apa Risikonya bagi Konsumen?

Tue, 13 Oct 2026 20:00:00 +0700

Belanja kebutuhan sehari-hari mungkin akan terasa berbeda dalam beberapa tahun ke depan. Bukan karena barangnya berubah, tetapi karena harga yang Anda bayar bisa jadi tidak sama dengan harga yang dibayar orang lain di rak sebelah. Kecerdasan artifisial (AI) yang selama ini dipakai untuk merekomendasikan video dan menjawab pertanyaan, kini mulai masuk ke meja kasir: menentukan berapa rupiah yang tepat untuk setiap pembeli.

Kasus terbaru yang menyoroti tren ini adalah gugatan antimonopoli federal di Amerika Serikat terhadap McDonald’s. Perusahaan raksasa waralaba makanan itu dituduh menggunakan teknologi penetapan harga berbasis AI untuk mengenakan harga lebih tinggi kepada sebagian konsumen. McDonald’s membantah tuduhan tersebut dan menyatakan bahwa pihaknya hanya menyediakan alat serta sumber daya bagi para pemegang hak waralabanya, bukan mengatur harga secara langsung.

Meski kasusnya masih berjalan, gugatan itu menarik perhatian karena menyentuh kekhawatiran yang sudah lama mengintai di balik layar industri ritel modern: sejauh mana perusahaan boleh menggunakan data pribadi kita untuk menentukan berapa harga yang kita bayar?

Dari Diskon Cerdas sampai Harga yang Dipersonalisasi

Untuk memahami risikonya, perlu dibedakan dua istilah yang sering tertukar. Pertama, penetapan harga dinamis, yaitu kebiasaan menyesuaikan harga berdasarkan kondisi pasar seperti permintaan, waktu, kapasitas, bahkan harga pesaing. Praktik ini bukan hal baru. Maskapai penerbangan, hotel, dan layanan transportasi daring sudah menerapkannya selama bertahun-tahun, dan penumpang yang pernah melihat harga tiket berubah setiap kali membuka ulang aplikasi pasti familiar dengan rasanya.

“Penetapan harga dinamis berarti mengubah harga sebagai respons terhadap perubahan kondisi pasar, seperti permintaan, waktu, kapasitas, atau harga pesaing,” kata Miroslava Marinova, dosen senior hukum komersial di University of East London, seperti dikutip CNBC pada Minggu (11/10/2026).

Kedua, personalisasi harga. Di sinilah AI masuk. Alih-alih hanya merespons pasar, perusahaan memanfaatkan data konsumen individual — riwayat transaksi, pola pembelian, hingga informasi tentang seberapa sering kita berbelanja — untuk memperkirakan kesediaan membayar seseorang. Dengan data yang cukup detail, harga bisa diubah lebih sering dan lebih menyasar per orang dibanding sebelumnya.

Teknologi pendukungnya sudah beredar luas. Label harga elektronik (electronic shelf labels) makin banyak dipasang peritel besar seperti Kroger, Amazon Fresh, Walmart, dan Whole Foods, memungkinkan toko mengganti harga lewat layar digital tanpa mencetak ulang label. Di sisi lain, jaringan supermarket Kroger memakai platform AI Flashfood untuk memberi potongan harga produk yang mendekati akhir masa simpan lewat aplikasi, sementara Sainsbury’s pada 7 Oktober 2026 memperkenalkan SmartLists, fitur AI yang membantu pelanggan menyusun daftar belanja — bahkan cukup dengan mengunggah foto barang yang dibutuhkan.

Layanan semacam ini terdengar membantu, dan memang begitu adanya. Masalahnya muncul ketika data pasar digabungkan dengan data individual pelanggan untuk menentukan harga yang ditawarkan ke masing-masing orang.

“Ketika peritel menggabungkan informasi tingkat pasar dengan data konsumen yang semakin terperinci, batas antara penetapan harga dinamis dan personalisasi menjadi semakin tipis,” ujar Marinova.

Menuju Diskriminasi Harga Sempurna

Pada April 2026, dua ekonom Bank of England, Clare Lombardelli dan Rupal Patel, memperingatkan bahwa teknologi yang semakin canggih membuat harga bisa berubah lebih sering dan lebih individual. Perusahaan, menurut mereka, berpotensi menetapkan harga mendekati jumlah maksimum yang bersedia dibayar konsumen untuk suatu barang atau jasa.

Praktik itu dikenal sebagai “diskriminasi harga sempurna” — kondisi ketika penjual berusaha mengenakan harga persis sesuai keberanian membeli setiap pembeli. Dalam skenario tersebut, diskon yang selama ini kita buru saat Harbolnas atau flash sale bisa jadi bukan potongan yang sama untuk semua orang. Dua pembeli yang membeli produk identik berpotensi menerima penawaran berbeda, tanpa satu sama lain mengetahui alasannya.

Bagi warga Tangerang yang rutin berbelanja lewat marketplace, situasi ini terasa dekat. Belanja daring sudah lama memakai data riwayat pencarian, lokasi, dan perangkat yang dipakai. Saat informasi itu mulai dipakai bukan sekadar untuk merekomendasikan barang, tetapi untuk menentukan harga, maka “harga member” dan “harga pengguna baru” bisa berkembang menjadi sesuatu yang jauh lebih halus dan sulit dilacak.

Tiga Risiko yang Dihadapi Konsumen

Para ahli menyoroti setidaknya tiga dampak dari tren ini.

Pertama, transparansi menipis. Personalisasi harga mengurangi keterbukaan ketika konsumen tidak mengetahui dasar penetapan harga yang mereka terima. Pembeli sulit membedakan apakah harga di layar mencerminkan kondisi pasar secara umum atau justru sudah dipengaruhi riwayat belanja mereka sendiri.

Kedua, kemampuan membandingkan harga melemah. Ketika dua orang menerima harga berbeda untuk barang yang sama, mereka menjadi semakin sulit menilai kewajaran harga dan menentukan kapan sebaiknya beralih ke penjual lain. Marinova menilai ketidakjelasan semacam ini mengurangi kemampuan konsumen untuk memilih secara rasional.

Ketiga, inflasi jadi “terpersonalisasi”. Ekonom Bank of England memperingatkan bahwa perbedaan harga antarrumah tangga membuat pengalaman inflasi setiap keluarga semakin jauh berbeda. “Ketika harga berbeda untuk barang yang sama, inflasi menjadi semakin terpersonalisasi, dan ukuran agregat mungkin tidak lagi mencerminkan pengalaman rumah tangga,” ujar Lombardelli dan Patel. Singkatnya, angka inflasi yang dibacakan di televisi bisa jadi tidak lagi menceritakan kisah belanja sehari-hari kita.

Tidak Selalu Merugikan, tapi Perlu Diawasi

Seimbangnya, penetapan harga dinamis dan personalisasi tidak selalu merugikan konsumen. Menurut Marinova, praktik itu juga bisa memberi diskon kepada kelompok pembeli tertentu dan membuat sebagian produk lebih mudah dijangkau. Peritel seperti Walmart dan Kroger juga menyatakan tidak memakai penetapan harga dinamis untuk mengenakan harga individual ke pelanggan, dan menegaskan penggunaan teknologi ditujukan untuk efisiensi operasional.

Namun arah regulasi mulai bergerak. Sejumlah negara bagian AS mulai membatasi penggunaan data konsumen untuk menentukan harga. Maryland membatasi penetapan harga berbasis data untuk produk pangan tertentu, sementara New Jersey dan Connecticut menyasar praktik surveillance pricing — penetapan harga berdasarkan pemantauan dan pemanfaatan data konsumen.

Di Indonesia, praktik personalisasi harga lewat platform digital masih belum diatur secara spesifik, sehingga perlindungan konsumen sangat bergantung pada kesadaran untuk mengelola data pribadi. Langkah paling sederhana yang bisa dilakukan konsumen: membandingkan harga dari beberapa platform sebelum membeli, tidak mudah terpancing urgensi “harga khusus untukmu”, dan memahami bahwa semakin banyak data yang kita berikan ke sebuah aplikasi, semakin besar pula ruang bagi algoritma untuk menawar harga kepada kita.

Yang jelas, perdebatan soal harga di era AI bukan lagi soal teknologi yang datang ke toko. Ini soal siapa yang memegang informasi, dan siapa yang akhirnya membayar lebih.

Sumber: Katadata — AI Bikin Harga Belanjaan Makin Personal, Apa Risikonya?

Konsumen on Portal Cikayasa

AI Bisa Atur Harga Belanjaan Per Orang, Apa Risikonya bagi Konsumen?

Dari Diskon Cerdas sampai Harga yang Dipersonalisasi

Menuju Diskriminasi Harga Sempurna

Tiga Risiko yang Dihadapi Konsumen

Tidak Selalu Merugikan, tapi Perlu Diawasi