🤖92 Juta Hilang, 170 Juta Tercipta: Tapi Pekerja PHK di Indonesia Larinya ke Ojol, Bukan ke Pekerjaan AI

Ringkasan Cepat

• Laporan Future of Jobs Report 2025 dari World Economic Forum (WEF) memproyeksikan 92 juta pekerjaan dunia hilang tapi 170 juta tercipta sampai 2030 — net untung 78 juta. Ini angka global, dari survei ke lebih dari 1.000 perusahaan di 55 negara, bukan sensus ketenagakerjaan.

• Masalahnya: 92 juta yang hilang dan 170 juta yang tercipta itu bukan orang yang sama. Yang hilang didominasi kasir, teller bank, staf entri data, dan admin — yang tumbuh didominasi spesialis big data, AI/ML, dan fintech. Beda dunia, beda syarat masuk.

• Di Indonesia, Kementerian Ketenagakerjaan (Kemnaker) mencatat 63.789 pekerja di-PHK sepanjang Januari–September 2026 — dan sektor yang katanya jadi "penyerap baru" seperti data center justru punya rasio investasi-ke-lapangan-kerja yang sangat kecil: proyek senilai Rp80 triliun lebih hanya menyerap ratusan tenaga kerja ahli.

• Riset lapangan menunjukkan ke mana pekerja yang kena PHK benar-benar pergi: bukan ke pekerjaan AI yang baru, tapi ke jalanan sebagai pengemudi ojek online. Survei terbaru menemukan 22,1% mitra ojol pernah mengalami PHK, dan 73,8% bergabung karena tak dapat akses ke pekerjaan formal.

• Indonesia sendiri kekurangan sekitar 600.000 talenta digital per tahun untuk memenuhi permintaan — jadi bahkan kalau ada niat pindah profesi ke sektor AI, infrastruktur pelatihannya belum siap menampung.

Angka yang Viral Itu, Dibedah Dulu

Kamu mungkin sudah lihat potongan angka ini bersliweran: AI akan menghapus 92 juta pekerjaan, tapi menciptakan 170 juta yang baru. Secara matematis, itu untung bersih 78 juta pekerjaan sampai 2030 — kedengarannya seperti kabar baik di tengah gelombang PHK yang bikin cemas. Tapi sebelum buru-buru lega, penting tahu dari mana angka itu datang.

Angka itu berasal dari Future of Jobs Report 2025, laporan dua tahunan World Economic Forum (WEF, forum ekonomi dunia yang rutin mengumpulkan pandangan pebisnis global). Datanya bukan hasil sensus atau data ketenagakerjaan resmi semua negara, melainkan survei terhadap sekitar 1.000 perusahaan di 22 industri dan 55 negara, yang bersama-sama mempekerjakan lebih dari 14 juta orang. Jadi angka 92 juta dan 170 juta itu adalah ekstrapolasi dari apa yang perusahaan-perusahaan ini perkirakan akan mereka lakukan — bukan hitungan pasti yang sudah terjadi.

Yang jarang disorot: laporan itu sendiri bilang sekitar 22% dari seluruh pekerjaan di dunia akan mengalami "disrupsi struktural" — gabungan yang hilang dan yang baru — sampai 2030, dan 39% keterampilan inti yang dipakai pekerja hari ini akan berubah atau usang. Artinya ini bukan cerita "beberapa orang pindah kursi", tapi pergeseran besar yang menyentuh hampir satu dari empat pekerjaan di planet ini.

Dan soal profesi yang disebut paling cepat tumbuh — spesialis big data (+110%), insinyur fintech (+95%), spesialis AI dan machine learning (+85%) — itu persentase pertumbuhan dari basis yang masih kecil. Bandingkan dengan yang disebut paling cepat menyusut: petugas pos, teller bank, staf entri data, kasir, sekretaris dan asisten administrasi, pekerja percetakan, serta staf akuntansi dan pembukuan tingkat dasar. Kategori yang menyusut ini secara jumlah absolut jauh lebih besar — inilah yang bikin klaim "net-positif" perlu dibaca lebih teliti.

Siapa Pergi, Siapa Datang — dan Kenapa Itu Bukan Orang yang Sama

Di sinilah letak jebakan statistiknya. Angka net 78 juta menyembunyikan fakta bahwa orang yang kehilangan pekerjaan kasir tidak otomatis jadi spesialis AI minggu berikutnya. Analisis yang membedah laporan WEF ini menunjukkan bahwa pekerjaan yang hilang butuh keterampilan administratif dan operasional dasar, sementara pekerjaan yang tumbuh butuh keterampilan teknis tinggi — pemrograman, statistik, pemodelan data — yang biasanya memerlukan pendidikan tersier dan waktu belajar bertahun-tahun, bukan kursus singkat.

WEF sendiri mengakui ada kesenjangan ini: mayoritas pekerja global diperkirakan perlu dilatih ulang (reskilling) sampai 2030, tapi laporan yang sama mencatat 63% perusahaan masih mengaku kesulitan menutup kesenjangan keterampilan di organisasi mereka sendiri — bukti bahwa proses pelatihan ulang ini jauh dari mulus bahkan untuk perusahaan besar dengan sumber daya memadai. Bayangkan tantangannya untuk pekerja individu tanpa dukungan korporasi.

Ada juga temuan dari riset Stanford (dirilis Agustus, diperbarui November 2025) yang relevan buat gambaran ini: untuk pekerjaan yang paling terekspos otomatisasi AI seperti software engineering dan layanan pelanggan, lapangan kerja entry-level (untuk pekerja usia 22–25 tahun) turun sampai 16–19% dibanding jika tren sebelum ChatGPT berlanjut. Studi ini membedakan dua pola: ketika AI mengotomasi tugas (menulis kode, membalas chat pelanggan), lowongan pemula menyusut; ketika AI membantu tugas (mendukung pengambilan keputusan, mengecek akurasi), lapangan kerja justru stabil atau bertambah. Titik kritisnya: justru pekerjaan pemula — pintu masuk klasik ke dunia kerja — yang paling kena dampak duluan.

Konteks Indonesia: PHK-nya Nyata, Angka Globalnya Jangan Ditempel Begitu Saja

Beberapa bulan terakhir, media Indonesia ramai mengutip angka "92.000 pekerja kena PHK akibat AI" dan "lebih dari 160.000 pekerja teknologi kena PHK pada 2026". Penting digarisbawahi: angka itu global, dikumpulkan dari pelacak PHK perusahaan teknologi dunia (seperti Meta yang memangkas 8.000 posisi global pada Mei 2026), bukan data khusus Indonesia. Menempelkan angka global ke judul berita lokal tanpa keterangan ini gampang bikin salah baca skala masalah.

Angka yang benar-benar menggambarkan Indonesia datang dari Kemnaker: 63.789 pekerja di-PHK sepanjang Januari–September 2026, dengan Jawa Barat sebagai provinsi penyumbang terbesar (sekitar 13.044 orang, atau 20,45% dari total nasional), disusul Banten dan Jawa Timur. Puncaknya terjadi pertengahan tahun — Juni mencatat 10.086 kasus, Mei 9.414, April 8.711 — lalu melandai ke 5.963 pada Agustus. Data ini masih bisa direvisi naik karena pekerja punya waktu hingga enam bulan untuk mengajukan klaim Jaminan Kehilangan Pekerjaan (JKP), jadi bulan-bulan terakhir datanya belum final.

Angka itu terjadi di tengah pasar kerja yang sebenarnya masih tumbuh di permukaan: Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat penduduk bekerja naik jadi 148,19 juta orang per Mei 2026, dan pengangguran terbuka turun ke 7,24 juta orang (4,68%) per Februari 2026. Tapi di balik angka yang kelihatan baik itu, komposisinya mengkhawatirkan: pekerja formal hanya 59,93 juta orang atau 40,58% dari total — porsinya justru menyusut sedikit dibanding tahun sebelumnya — sementara pekerja informal mencapai 87,74 juta orang atau 59,42%. Artinya, mayoritas pekerja Indonesia sudah lebih dulu berada di luar jaring pengaman kerja formal, sebelum gelombang disrupsi AI ini datang.

Sektor yang paling rentan terhadap otomasi di Indonesia — kasir ritel, teller bank, staf entri data, operator gerbang tol, resepsionis, staf akuntansi level pemula — menurut berbagai kajian memang beririsan langsung dengan sektor perdagangan besar-eceran, yang menyerap 17,95% tenaga kerja nasional, serta sektor jasa keuangan dan BPO (business process outsourcing, perusahaan yang menangani proses bisnis klien dari luar, seperti call center) yang terpusat di Jakarta dan sekitarnya. Tingkat eksposur risiko otomasi Indonesia tercatat 14,1% — menengah di ASEAN, di bawah Filipina (20,1%, karena besarnya industri BPO di sana) tapi di atas Thailand (12,4%).

Sektor yang "Katanya" Jadi Penyerap — Diuji ke Realitas

Narasi optimis selalu menyebut deretan sektor penyerap baru: fintech, data center, agritech, manufaktur pintar. Mari uji satu per satu apakah pekerja yang kena PHK benar-benar bisa masuk ke sana.

Data center dan cloud. Batam sedang jadi incaran investasi raksasa — potensinya disebut mencapai Rp500 triliun, dengan beberapa proyek bernilai puluhan triliun rupiah sudah berjalan. Tapi ini justru contoh paling telanjang dari ketimpangan skala: satu proyek senilai sekitar 5 miliar dolar AS (sekitar Rp80 triliun) diperkirakan hanya menyerap 700–800 tenaga kerja profesional — jauh lebih kecil dibanding pabrik manufaktur dengan nilai investasi serupa. Profesi yang dibutuhkan pun spesifik: AI engineer, cloud engineer, cybersecurity engineer, DevOps engineer — bukan jenis keterampilan yang dimiliki kasir atau staf admin yang baru kena PHK.

Fintech. Sektor ini memang masih tumbuh karena kebutuhan inklusi keuangan Indonesia masih besar, dengan AI dipakai untuk credit scoring (menilai kelayakan kredit dari data alternatif), deteksi fraud, dan robo-advisor. Tapi peran yang paling dicari — data scientist, ML engineer — tetap butuh latar belakang kuantitatif kuat, bukan keterampilan transferable dari pekerjaan administratif.

Agritech dan manufaktur pintar. Pertanian menyerap 28,78% tenaga kerja Indonesia — porsi terbesar dari semua sektor. Tapi teknologi yang masuk ke sini (drone pemantau lahan, prediksi panen berbasis AI) menciptakan sedikit peran teknis (operator drone, analis data pertanian) di atas basis pekerja tani yang sangat besar, bukan transformasi massal pekerjaan petani jadi pekerjaan digital.

Kesehatan dan ekonomi perawatan. Ini sektor yang paling realistis jadi penyerap, karena sebagian perannya (perawat, pendamping lansia) butuh pelatihan jangka lebih pendek dibanding ilmu data, dan permintaannya akan terus naik seiring Indonesia menua secara demografis. McKinsey memperkirakan sektor ini bisa menyumbang sekitar 2,6 juta pekerjaan baru hingga 2030 — tapi catatan pentingnya, angka itu berasal dari riset yang dibuat sebelum gelombang generative AI 2023–2025, jadi tak sepenuhnya menghitung disrupsi spesifik yang sedang terjadi sekarang.

Benang merahnya: sektor-sektor yang disebut sebagai penyerap tenaga kerja baru itu nyata, tapi kebutuhan keterampilannya — pemrograman, analisis data, sertifikasi teknis — berada di ujung spektrum yang jauh dari keterampilan pekerja administratif dan klerikal yang justru paling dulu kena PHK. Dan secara skala, Indonesia sendiri mengakui kekurangan sekitar 600.000 talenta digital per tahun untuk memenuhi permintaan pasar — defisit yang sudah ada sebelum gelombang PHK akibat AI ini pun dihitung.

Ke Mana Pekerja yang Ter-PHK Benar-Benar Pergi

Ini bagian yang paling jarang dibahas di artikel-artikel sebelumnya soal PHK dan AI: data lapangan menunjukkan kemana pekerja yang kehilangan pekerjaan sungguhan berlabuh. Bukan ke 170 juta pekerjaan AI yang diproyeksikan WEF.

Survei Segara Research terhadap pengemudi ojek online menemukan 22,1% mitra pengemudi pernah mengalami PHK sebelum jadi driver, dan 73,8% bergabung sebagai pekerja gig karena tidak mendapat akses ke pekerjaan formal — 81,6% di antaranya menjadikan ojol sebagai sumber penghasilan utama, bukan sampingan. Ini bukan kebetulan: ketika pekerjaan formal yang hilang (kasir, admin, staf BPO) tidak punya jalur langsung ke pekerjaan teknis baru yang lebih mensyaratkan pendidikan tinggi, sektor gig informal jadi bantalan darurat — bukan karena pilihan karier, tapi karena tak ada pilihan lain.

Fenomena ini juga menjelaskan kenapa porsi pekerja informal Indonesia tetap membengkak meski angka pengangguran resmi turun. Orang yang kena PHK sering tidak tercatat sebagai "pengangguran" di statistik BPS karena mereka langsung masuk ke pekerjaan informal apa pun yang tersedia — jadi angka pengangguran yang kelihatan membaik bisa menutupi downgrade kualitas pekerjaan yang sebenarnya terjadi di baliknya.

Apa Artinya Buat Kamu

Kalau kamu masih karyawan dan ingin mulai usaha

Jangan menunggu sampai posisimu benar-benar tergantikan untuk mulai bergerak. Kalau pekerjaanmu masuk kategori rentan (entri data, administrasi rutin, layanan pelanggan berbasis skrip, pembukuan dasar), mulai petakan keterampilan yang kamu punya yang tidak mudah diotomasi — relasi dengan klien, pemahaman konteks lokal, kemampuan menilai situasi yang tidak ada di manual. Usaha yang realistis dibangun dari sini bukan "ikut tren jadi developer AI dalam tiga bulan" — itu klaim yang sering dijual bootcamp instan tapi jarang terbukti di lapangan kerja nyata. Lebih realistis: usaha jasa yang memakai AI sebagai alat (bukan menyaingi AI secara langsung), misalnya jasa konsultasi kecil yang dibantu AI untuk riset dan dokumen, tapi nilai jualnya tetap hubungan dan kepercayaan dengan klien yang kamu bangun sendiri.

Kalau kamu sudah punya bisnis

Kalau bisnismu bergantung pada tenaga kerja di posisi yang disebut WEF sebagai "paling cepat menyusut" — kasir, staf entri data, admin — ini saat tepat untuk hitung ulang struktur biaya tenaga kerjamu, tapi dengan kejujuran, bukan dengan buru-buru memangkas sebelum benar-benar paham dampaknya ke operasional dan reputasi. Investasi ke otomasi memang bisa menekan biaya, tapi ingat pelajaran dari kasus data center: nilai investasi besar tidak otomatis sebanding dengan penciptaan lapangan kerja — dan kalau kamu memangkas tenaga kerja tanpa jalur transisi yang jelas, risikonya bukan cuma etis, tapi juga hilangnya pengetahuan institusional yang sulit digantikan algoritma dalam semalam.

Kalau kamu baru lulus atau sedang mencari kerja pertama

Data dari riset Stanford soal entry-level jobs relevan buatmu: pintu masuk klasik ke dunia kerja formal (posisi junior di software, layanan pelanggan, back-office) sedang menyempit lebih dulu dibanding posisi senior. Kalau kamu di jurusan yang berisiko tinggi, pertimbangkan melengkapi keahlian inti dengan kemampuan yang sulit diotomasi penuh — literasi data, kemampuan berpikir kritis, dan kemampuan belajar mandiri yang disebut berulang kali oleh pakar ketenagakerjaan sebagai keterampilan paling dicari di era ini. Bukan jaminan aman, tapi memperbesar ruang gerak.

Yang Perlu Dipantau

• Data PHK Kemnaker bulanan (Satu Data Ketenagakerjaan) — rilis update Oktober 2026 akan jadi indikator apakah tren PHK nasional terus melandai atau justru naik lagi menjelang akhir tahun.

• Realisasi investasi data center Batam — apakah proyek-proyek senilai puluhan triliun rupiah itu benar-benar terealisasi dan berapa tenaga kerja lokal (bukan hanya tenaga ahli asing) yang terserap, mengingat kendala infrastruktur listrik yang masih jadi sorotan.

• Sakernas BPS periode berikutnya (Februari 2027) — perhatikan bukan cuma angka pengangguran terbuka, tapi rasio formal-informal, untuk melihat apakah downgrade kualitas pekerjaan berlanjut.

• Revisi UU Ketenagakerjaan terkait AI — sejumlah pihak sudah meminta regulasi ini mengantisipasi PHK akibat AI dan memperkuat perlindungan pekerja gig; progresnya akan menentukan apakah pekerja yang "lari ke ojol" setelah PHK dapat jaring pengaman tambahan.

• Capaian program reskilling nasional (Digitalent Kemkomdigi dan sejenisnya) — angka pesertanya ramai diberitakan, tapi yang lebih penting dipantau adalah berapa persen peserta yang benar-benar mendapat pekerjaan baru setelah pelatihan, bukan sekadar jumlah sertifikat yang terbit.

Penutup

Angka 170 juta lawan 92 juta itu benar secara matematika, tapi matematika tidak bekerja di dunia nyata tempat kasir yang kena PHK harus membayar kontrakan bulan depan — bukan menunggu dunia menciptakan rata-rata pekerjaan baru dalam lima tahun ke depan. Di Indonesia, jawabannya sudah kelihatan di jalanan: bukan di kantor data center yang berjarak ribuan kilometer dari rumah mereka, tapi di jok motor ojol yang bisa mereka naiki besok pagi tanpa ijazah tambahan. Selama jarak antara keterampilan yang hilang dan keterampilan yang dibutuhkan itu tidak ditutup secara sengaja — oleh negara, perusahaan, dan individu sekaligus — angka net-positif global itu akan tetap jadi statistik yang benar di atas kertas, dan salah di kehidupan orang yang benar-benar kena dampaknya.

Sumber

• World Economic Forum — Future of Jobs Report 2025

• The Interview Guys — analisis kritis klaim net-positif 170 juta vs 92 juta pekerjaan WEF

• Stanford University (riset Erik Brynjolfsson dkk.) — dampak AI pada lapangan kerja entry-level, Agustus–November 2025

• Kementerian Ketenagakerjaan RI (Kemnaker) — data PHK nasional Januari–September 2026

• Badan Pusat Statistik (BPS) — data ketenagakerjaan Februari dan Mei 2026

• Bisnis Indonesia — "Badai PHK Membayangi RI, 63.789 Pekerja Terdampak hingga September 2026"

• CNBC Indonesia — pemberitaan PHK sektor teknologi global 2026

• Kompas.id — laporan McKinsey soal proyeksi 23 juta pekerjaan hilang dan 46 juta pekerjaan baru di Indonesia

• IDN Research Institute — kajian AI dan risiko PHK di Indonesia 2025–2026

• Universitas Internasional Batam / Kontan / Bisnis Indonesia — data investasi dan penyerapan tenaga kerja data center Batam

• Katadata & Liputan6 — survei Segara Research soal pengemudi ojek online dan riwayat PHK

• IDN Times / Investor Trust — data kesenjangan talenta digital Indonesia dan kebutuhan Digitalent Kemkomdigi