Literasi Keuangan, Kunci Hindari Praktik Dark Patterns di Ruang Digital

Pertumbuhan ekonomi digital Indonesia yang pesat diikuti dengan sejumlah risiko yang mengintai para penggunanya, salah satunya adalah dark patterns. Dark patterns merupakan bentuk manipulasi yang secara tidak sadar membatasi pilihan pengguna terutama kelompok rentan, misalnya perempuan, dalam berinteraksi dan bertransaksi di ruang digital.

“Praktik dark patterns makin marak bermunculan dan rawan menyasar mereka yang rentan. Salah satu cara yang paling efektif untuk menghindarinya adalah pemahaman memadai mengenai literasi digital dan edukasi dini terhadap pola-pola dark patterns,” jelas Peneliti dan Analis Kebijakan Center for Indonesian Policy Studies (CIPS) Muhammad Nidhal.

Pertumbuhan ekonomi digital Indonesia diproyeksikan akan melampaui USD 130 miliar (Rp2.119 triliun) pada tahun 2025. Hal ini didorong oleh beberapa hal, seperti adopsi internet yang pesat, populasi kaum muda yang terpapar teknologi, serta pertumbuhan kuat di sektor e-commerce, fintech, dan layanan keuangan berbasis platform. 

Menurut laporan GlobalData, pasar e-commerce Indonesia diproyeksikan mencapai USD 46,6 miliar (Rp785,5 triliun) pada 2025, atau 35,8% dari total nilai transaksi bruto ekonomi digital Indonesia. Hal ini membuat sektor e-commerce sebagai salah satu pendorong utama serta penyumbang terbesar pada ekonomi digital Indonesia.

Namun dibalik kontribusi e-commerce terhadap ekonomi Indonesia, risiko praktik dark patterns muncul, seperti sikap konsumtif yang diakibatkan oleh maraknya diskon dan mudahnya akses paylater. Tidak hanya itu, rendahnya literasi juga turut berperan dalam sikap konsumtif para pengguna.

Kombinasi keduanya membuat konsumen membeli produk atas dasar keinginan, bukan kebutuhan, sehingga bisa berakibat pula pada belanja impulsif yang juga dikenal dengan doom spending. 

Dalam konteks belanja online, dark patterns dapat berbentuk confirm-shaming, sneak into basket, visual interfaces, dan roach model. Praktik ini dapat mengorbankan pelindungan pengguna, khususnya bagi kelompok rentan, yang bisa berujung pada pelanggaran privasi, kerugian finansial, serta hilangnya kepercayaan konsumen terhadap layanan digital. 

Hal ini diperparah dengan keberadaan dark patterns pada desain UI/UX platform, dimana berbagai aspek dirancang secara sengaja untuk menipu, memanipulasi, atau memaksa pengguna agar melakukan tindakan tertentu demi keuntungan pihak tertentu. 

Untuk kelompok rentan, khususnya perempuan, Nidhal menyebut perlunya mendorong desain kebijakan yang women-centered. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) misalnya dapat mengeluarkan panduan teknis kepada pelaku industri untuk menerapkan prinsip ini dalam desain produk, pemasaran, penilaian kredit, hingga layanan pengaduan.

Nidhal menambahkan, kerentanan sekelompok konsumen dalam ekosistem digital menunjukkan pentingnya peningkatan literasi digital dan literasi keuangan yang memadai. Hal ini dilakukan supaya kelompok rentan dapat lebih kritis terhadap layanan digital yang digunakan, terlindung dari praktik yang merugikan, serta mampu mengelola keuangan dan cerdas di era digital. 

Pengelolaan finansial yang efektif tidak mungkin terwujud tanpa adanya literasi keuangan yang memadai.

Untuk memperkuat pelindungan konsumen terhadap bahaya dark patterns, CIPS merekomendasikan dua hal. Yang pertama adalah perlunya mengikutsertakan mekanisme pengawasan terhadap manipulasi algoritmik dan desain antarmuka, yang berpotensi memengaruhi perilaku konsumen, ke dalam rancangan peraturan pelindungan perdagangan yang kini sedang dikembangkan Kementerian Perdagangan.

Selanjutnya adalah perlunya aturan spesifik untuk melindungi kelompok konsumen rentan, seperti perempuan, anak-anak dan penyandang disabilitas, ke dalam Rancangan Undang-Undang Pelindungan Konsumen terbaru.

“Saya juga mendorong OJK untuk memprioritaskan pengembangandatabasekonsumen yang tersegmentasi, berdasarkan lokasi, jenis kelamin, maupun kelompok sosial lainnya sehingga dapat membangun strategi pelindungan konsumen yang sesuai. Sebagai lembaga riset, pemilahan data semacam ini dapat membantu kami menghasilkan rekomendasi kebijakan yang lebih tepat sasaran dan efektif,” cetusnya.