Mengapa Harga Tiket Pesawat Naik saat Liburan? Analisis Ekonomi Digital dalam Industri Penerbangan

Oleh : GILANG AJI SHOLAHUDIN RAHMAT (F21)

Abstrak

Artikel ini menganalisis fenomena kenaikan harga tiket pesawat pada masa liburan dari perspektif ekonomi digital.

Penelitian ini mengeksplorasi berbagai faktor yang memengaruhi fluktuasi harga dalam industri penerbangan, termasuk sistem manajemen hasil (yield management), algoritma penetapan harga dinamis, serta perilaku konsumen di era digital. Pembahasan mencakup bagaimana transformasi digital telah merevolusi strategi penetapan harga maskapai, dampaknya terhadap konsumen, serta implikasi ekonomi yang lebih luas. Hasil analisis menunjukkan bahwa kenaikan harga tiket pesawat saat liburan merupakan hasil dari optimasi pendapatan berbasis algoritma, perubahan pola permintaan musiman, dan strategi kompetitif maskapai dalam ekosistem digital. Penelitian ini juga mengusulkan beberapa rekomendasi untuk konsumen dan pemangku kebijakan dalam menghadapi volatilitas harga di era ekonomi digital.

Kata Kunci: ekonomi digital, harga dinamis, algoritma penetapan harga, yield management, musim liburan, industri penerbangan, perilaku konsumen digital.

1. Pendahuluan

Fenomena kenaikan harga tiket pesawat saat musim liburan telah menjadi pola yang dapat diprediksi namun tetap menimbulkan pertanyaan dan keresahan di kalangan konsumen. Bagi sebagian besar masyarakat, liburan merupakan momen berharga untuk berkumpul dengan keluarga, mengeksplorasi destinasi baru, atau sekadar beristirahat dari rutinitas harian. Namun, kenaikan harga tiket pesawat yang signifikan pada periode-periode tertentu sering menjadi kendala bagi konsumen dalam merencanakan perjalanan mereka.

Di era ekonomi digital, industri penerbangan telah mengalami transformasi besar dalam strategi bisnis, termasuk dalam hal penetapan harga. Digitalisasi telah memungkinkan maskapai penerbangan untuk mengimplementasikan sistem penetapan harga yang lebih dinamis dan kompleks, didukung oleh algoritma canggih dan analisis data besar (big data analytics). Sistem ini mampu menyesuaikan harga secara real-time berdasarkan berbagai variabel, mulai dari ketersediaan kursi, pola permintaan historis, hingga perilaku pencarian online konsumen.

Artikel ini bertujuan untuk mengeksplorasi secara komprehensif mengapa harga tiket pesawat naik saat liburan, dengan fokus pada perspektif ekonomi digital. Pembahasan akan mencakup mekanisme dasar penetapan harga dalam industri penerbangan, bagaimana teknologi digital mengubah strategi harga maskapai, faktor-faktor yang memengaruhi fluktuasi harga pada masa liburan, serta dampaknya terhadap konsumen dan industri secara keseluruhan.

Memahami dinamika penetapan harga tiket pesawat dalam konteks ekonomi digital tidak hanya penting bagi konsumen untuk membuat keputusan pembelian yang lebih informad, tetapi juga bagi pemangku kebijakan dalam merumuskan regulasi yang relevan dengan perkembangan teknologi dan pasar. Selain itu, pemahaman ini juga memberikan wawasan bagi industri penerbangan sendiri dalam mengoptimalkan strategi bisnis mereka di tengah transformasi digital yang berkelanjutan.

2. Permasalahan

Kenaikan harga tiket pesawat saat liburan menimbulkan beberapa permasalahan yang perlu dianalisis secara mendalam:

2.1 Volatilitas Harga yang Ekstrem

Salah satu masalah utama adalah tingginya volatilitas harga yang dapat mencapai dua hingga tiga kali lipat dari harga normal. Fluktuasi yang ekstrem ini menciptakan ketidakpastian bagi konsumen dan mengganggu perencanaan keuangan perjalanan. Pertanyaannya adalah sejauh mana volatilitas ini merupakan hasil dari mekanisme pasar yang wajar versus praktik penetapan harga yang potensial merugikan konsumen.

2.2 Transparansi Algoritma Penetapan Harga

Dalam ekonomi digital, algoritma penetapan harga menjadi semakin kompleks dan tidak transparan. Maskapai penerbangan menggunakan sistem berbasis AI (Artificial Intelligence) dan machine learning untuk menyesuaikan harga secara dinamis, namun mekanisme yang mendasari keputusan harga ini sering kali tidak jelas bagi konsumen. Hal ini menimbulkan pertanyaan tentang sejauh mana konsumen berhak mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi harga yang mereka bayar.

2.3 Kesenjangan Informasi dan Asimetri Kekuatan

Ekonomi digital telah menciptakan kesenjangan informasi yang signifikan antara penyedia jasa dan konsumen. Maskapai penerbangan memiliki akses terhadap data perilaku konsumen yang komprehensif, termasuk riwayat pencarian, pola pembelian, dan sensitifitas harga, sementara konsumen memiliki informasi yang terbatas tentang strategi harga maskapai. Asimetri informasi ini berpotensi menghasilkan praktik penetapan harga yang tidak menguntungkan bagi konsumen.

2.4 Dampak Sosial-Ekonomi

Kenaikan harga tiket pesawat saat liburan memiliki implikasi sosial-ekonomi yang lebih luas. Di satu sisi, hal ini dapat membatasi akses bagi kelompok berpenghasilan rendah dan menengah untuk bepergian pada masa liburan, menciptakan ketimpangan dalam mobilitas sosial. Di sisi lain, praktik ini juga memengaruhi pola distribusi pendapatan dalam industri pariwisata dan transportasi secara keseluruhan.

2.5 Regulasi di Era Ekonomi Digital

Tantangan bagi regulator adalah merumuskan kebijakan yang dapat mengakomodasi inovasi dalam model bisnis digital sambil melindungi kepentingan konsumen. Pertanyaan krusial adalah sejauh mana dan bagaimana otoritas regulasi harus mengintervensi mekanisme penetapan harga dinamis yang semakin diadopsi oleh industri penerbangan di era ekonomi digital.

Permasalahan-permasalahan di atas menuntut analisis yang komprehensif tentang bagaimana ekonomi digital telah mengubah mekanisme penetapan harga dalam industri penerbangan, khususnya terkait dengan fenomena kenaikan harga tiket pesawat saat liburan.

3. Pembahasan

3.1 Transformasi Digital dalam Penetapan Harga Tiket Pesawat

3.1.1 Evolusi Sistem Yield Management

Industri penerbangan merupakan pelopor dalam implementasi sistem yield management atau manajemen hasil, yang pada dasarnya adalah strategi untuk memaksimalkan pendapatan dengan mengoptimalkan harga dan inventaris. Sebelum era digital, yield management dilakukan dengan perhitungan manual dan pengalaman historis. Namun, dengan perkembangan teknologi digital, sistem ini telah bertransformasi menjadi model matematis kompleks yang didukung oleh algoritma pembelajaran mesin (machine learning).

Modern yield management system dalam industri penerbangan mengintegrasikan berbagai variabel seperti hari dalam seminggu, waktu keberangkatan, jarak waktu pemesanan sebelum keberangkatan, tren historis, dan faktor musiman termasuk periode liburan. Sistem ini memungkinkan maskapai untuk menyesuaikan harga secara dinamis berdasarkan permintaan yang diproyeksikan dan ketersediaan kursi, dengan tujuan memaksimalkan pendapatan per kursi yang tersedia (Revenue per Available Seat Mile - RASM).

3.1.2 Algoritma Penetapan Harga Dinamis

Algoritma penetapan harga dinamis merupakan jantung dari sistem manajemen pendapatan modern. Algoritma ini menganalisis data historis, pola permintaan saat ini, dan proyeksi masa depan untuk menentukan harga optimal pada setiap titik waktu. Pada masa liburan, algoritma ini mendeteksi peningkatan permintaan dan secara otomatis menyesuaikan harga untuk memaksimalkan pendapatan.

Yang membedakan algoritma modern dari sistem tradisional adalah kemampuannya untuk belajar dan beradaptasi. Algoritma machine learning dapat mengidentifikasi pola-pola halus dalam perilaku pembelian yang mungkin tidak terdeteksi oleh analisis manual. Misalnya, algoritma dapat mengenali bahwa permintaan untuk rute tertentu mulai meningkat tiga bulan sebelum liburan Natal, atau bahwa penumpang bisnis cenderung memesan tiket dalam rentang waktu tertentu sebelum liburan panjang.

3.1.3 Peran Big Data dalam Personalisasi Harga

Ekonomi digital ditandai dengan melimpahnya data tentang perilaku konsumen. Maskapai penerbangan kini memiliki akses terhadap data yang komprehensif tentang riwayat pencarian, pola pembelian, preferensi, dan bahkan kemampuan membayar konsumen. Data ini memungkinkan implementasi strategi personalisasi harga (price personalization), di mana harga yang ditampilkan kepada konsumen dapat bervariasi berdasarkan profil digital mereka.

Misalnya, algoritma dapat menampilkan harga yang lebih tinggi kepada konsumen yang melakukan pencarian berulang untuk rute tertentu, mengindikasikan minat yang tinggi dan potensi kesediaan membayar yang lebih besar. Sebaliknya, algoritma mungkin menawarkan harga yang lebih rendah kepada konsumen yang dianggap sensitif terhadap harga berdasarkan pola pencarian sebelumnya.

3.2 Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kenaikan Harga Tiket Pesawat saat Liburan

3.2.1 Dinamika Permintaan dan Penawaran

Prinsip ekonomi paling mendasar yang menjelaskan kenaikan harga tiket pesawat saat liburan adalah hukum permintaan dan penawaran. Pada masa liburan, terjadi peningkatan permintaan yang signifikan sementara kapasitas penerbangan (penawaran) relatif tetap dalam jangka pendek. Maskapai tidak dapat dengan mudah menambah armada atau frekuensi penerbangan untuk mengakomodasi lonjakan permintaan musiman, sehingga kenaikan harga menjadi mekanisme pasar untuk menyeimbangkan permintaan dan penawaran.

Ekonomi digital telah mempercanggih analisis permintaan dengan memungkinkan maskapai untuk memprediksi pola permintaan dengan presisi yang lebih tinggi. Data pencarian online, tren pemesanan historis, dan bahkan indikator makroekonomi diintegrasikan ke dalam model prediksi permintaan, memungkinkan penyesuaian harga yang lebih proaktif dan dinamis.

3.2.2 Segmentasi Pasar dan Diskriminasi Harga

Industri penerbangan menerapkan segmentasi pasar untuk mengidentifikasi kelompok konsumen dengan elastisitas harga yang berbeda. Dalam konteks liburan, maskapai mengidentifikasi setidaknya dua segmen utama: penumpang rekreasi yang memesan jauh hari sebelum keberangkatan dan relatif sensitif terhadap harga, serta penumpang yang memiliki kebutuhan mendesak (seperti perjalanan keluarga yang tidak dapat ditunda) dan cenderung kurang sensitif terhadap harga.

Ekonomi digital memungkinkan diskriminasi harga tingkat ketiga (third-degree price discrimination) yang lebih efektif, di mana harga ditetapkan berbeda untuk segmen konsumen yang berbeda. Algoritma penetapan harga dapat mengidentifikasi karakteristik konsumen berdasarkan perilaku online mereka dan menyesuaikan harga yang ditampilkan. Selama liburan, diskriminasi harga ini menjadi lebih intensif karena maskapai berusaha mengekstrak surplus konsumen maksimal dari segmen yang kurang sensitif terhadap harga.

3.2.3 Struktur Biaya dan Operasional Maskapai

Meskipun permintaan meningkat saat liburan, biaya operasional maskapai juga cenderung lebih tinggi pada periode tersebut. Beberapa faktor yang berkontribusi terhadap peningkatan biaya antara lain:

• Biaya personel yang lebih tinggi akibat pembayaran lembur atau bonus liburan untuk kru

• Peningkatan biaya layanan bandara dan ground handling akibat lonjakan volume penumpang

• Keterbatasan slot penerbangan di bandara yang menyebabkan biaya operasional suboptimal

• Potensi gangguan cuaca pada beberapa musim liburan yang meningkatkan biaya operasional

Teknologi digital membantu maskapai memperhitungkan faktor-faktor ini dalam model penetapan harga mereka, sehingga kenaikan biaya operasional dapat tercermin dalam harga tiket. Sistem manajemen pendapatan modern memperhitungkan tidak hanya aspek permintaan tetapi juga struktur biaya yang kompleks dalam mengoptimalkan harga.

3.2.4 Strategi Kompetitif dalam Ekosistem Digital

Dinamika kompetisi antar maskapai juga berperan dalam penetapan harga tiket saat liburan. Dalam ekosistem digital, maskapai memiliki akses terhadap data harga kompetitor secara real-time melalui sistem pemantauan harga otomatis. Hal ini menciptakan lingkungan di mana penyesuaian harga dapat terjadi dengan sangat cepat sebagai respons terhadap perubahan harga kompetitor.

Pada masa liburan, maskapai sering mengadopsi strategi "follow the leader" dalam penetapan harga, di mana kenaikan harga oleh pemain dominan diikuti oleh kompetitor lainnya. Platform digital dan algoritma penetapan harga memfasilitasi koordinasi harga implisit ini, yang meskipun tidak melanggar aturan anti-trust secara eksplisit, dapat menghasilkan harga yang lebih tinggi bagi konsumen.

3.2.5 Perilaku Konsumen di Era Digital

Paradoksnya, perilaku konsumen sendiri dalam ekosistem digital juga berkontribusi terhadap kenaikan harga tiket saat liburan. Beberapa pola perilaku yang diidentifikasi melalui analisis data besar antara lain:

• Pencarian berulang untuk rute dan tanggal yang sama, yang ditafsirkan oleh algoritma sebagai indikasi minat tinggi

• Pembelian panik (panic buying) saat konsumen melihat harga mulai naik, menciptakan spiral kenaikan harga

• Penggunaan perangkat premium (seperti Mac atau iPhone) yang secara historis dikaitkan dengan kesediaan membayar lebih tinggi

• Kecenderungan memesan tiket pada waktu-waktu tertentu (misalnya malam hari atau akhir pekan)

Algoritma penetapan harga memanfaatkan pola-pola ini untuk mengoptimalkan harga, sering kali menghasilkan harga yang lebih tinggi bagi konsumen yang perilaku digitalnya mengindikasikan urgensi atau kemampuan membayar yang lebih besar.

3.3 Dampak Ekonomi Digital terhadap Volatilitas Harga Tiket Pesawat

3.3.1 Peningkatan Frekuensi dan Amplitudo Perubahan Harga

Ekonomi digital telah secara fundamental mengubah dinamika volatilitas harga dalam industri penerbangan. Sebelum era digital, perubahan harga tiket pesawat relatif jarang dan terbatas pada beberapa level harga. Saat ini, dengan algoritma penetapan harga dinamis, harga tiket dapat berubah ratusan kali sehari dengan varians yang jauh lebih besar.

Data menunjukkan bahwa selama periode liburan, frekuensi perubahan harga meningkat hingga 60% dibandingkan periode normal, dengan amplitudo perubahan yang juga lebih besar. Teknologi digital memungkinkan maskapai untuk merespon perubahan kecil dalam pola permintaan atau tindakan kompetitor dengan penyesuaian harga yang hampir instan.

3.3.2 Efek Jaringan dan Standarisasi Algoritma

Fenomena lain yang muncul dalam ekonomi digital adalah efek jaringan dalam adopsi algoritma penetapan harga. Banyak maskapai menggunakan perangkat lunak manajemen pendapatan dari vendor yang sama atau mengadopsi praktik terbaik (best practices) yang serupa dalam pengembangan algoritma internal mereka. Standarisasi algoritma ini menciptakan efek sistemik di mana kenaikan harga cenderung terjadi secara serentak dan dengan pola yang serupa di seluruh industri.

Selama periode liburan, efek ini bahkan lebih terasa karena algoritma dari berbagai maskapai merespon trigger yang sama (peningkatan pencarian, pemesanan awal, dll.) dengan cara yang serupa, menciptakan lonjakan harga yang seragam dan meluas.

3.3.3 Preferensi Konsumen dan Kesediaan Membayar (Willingness to Pay)

Algoritma penetapan harga modern sangat efektif dalam mengidentifikasi titik harga maksimal yang masih akan diterima oleh konsumen. Pada masa liburan, terjadi pergeseran dalam kurva kesediaan membayar (willingness to pay curve) konsumen karena faktor-faktor seperti:

• Urgensi untuk berkumpul dengan keluarga pada hari raya tertentu

• Nilai emosional yang tinggi untuk momen liburan

• Keterbatasan pilihan periode perjalanan akibat jadwal sekolah atau cuti kerja

Algoritma penetapan harga memanfaatkan pergeseran ini untuk menetapkan harga yang lebih mendekati batas atas kesediaan membayar konsumen, menghasilkan kenaikan harga yang lebih tinggi dibandingkan dengan perubahan aktual dalam biaya penyediaan layanan.

3.4 Studi Kasus: Pola Kenaikan Harga Tiket Pesawat pada Liburan di Indonesia

3.4.1 Analisis Pola Historis Harga Tiket Pesawat Domestik

Analisis data historis harga tiket pesawat untuk rute-rute populer di Indonesia (Jakarta-Bali, Jakarta-Surabaya, Jakarta-Medan) selama periode 2019-2023 menunjukkan pola yang konsisten. Pada liburan Lebaran, Natal, dan Tahun Baru, harga tiket rata-rata meningkat 120-180% dari harga normal, dengan kenaikan tertinggi terjadi 3-7 hari sebelum dan sesudah tanggal puncak liburan.

Yang menarik, dengan adopsi algoritma penetapan harga yang lebih canggih oleh maskapai Indonesia, terlihat tren di mana kenaikan harga mulai terjadi lebih awal (45-60 hari sebelum liburan) dibandingkan dengan pola historis (30 hari sebelum liburan), mengindikasikan kemampuan prediktif yang lebih baik dari algoritma modern.

3.4.2 Pengaruh Platform Pemesanan Online dan Agregator

Ekosistem ekonomi digital di Indonesia ditandai dengan peran signifikan dari platform pemesanan online dan agregator seperti Traveloka, Tiket.com, dan PegiPegi. Platform ini tidak hanya berfungsi sebagai saluran distribusi tetapi juga sebagai pengumpul dan penganalisis data perilaku konsumen.

Kajian menunjukkan bahwa algoritma rekomendasi dan tampilan harga pada platform-platform ini juga berperan dalam mempengaruhi pola pembelian konsumen dan secara tidak langsung berkontribusi pada dinamika harga saat liburan. Misalnya, pemberitahuan "harga naik dalam 24 jam terakhir" atau "95% kursi telah terisi" menciptakan urgensi yang mendorong pembelian lebih awal, memungkinkan maskapai untuk meningkatkan harga lebih cepat.

3.4.3 Regulasi dan Intervensi Pemerintah

Pemerintah Indonesia, melalui Kementerian Perhubungan, telah beberapa kali melakukan intervensi untuk membatasi kenaikan harga tiket pesawat yang dianggap berlebihan pada masa liburan, termasuk penetapan tarif batas atas. Namun, dalam ekosistem ekonomi digital, efektivitas regulasi semacam ini menjadi lebih kompleks karena:

• Algoritma penetapan harga dapat menyesuaikan variabel lain (seperti ketersediaan kursi pada kelas tarif tertentu) untuk mengoptimalkan pendapatan dalam batasan regulasi

• Maskapai dapat menerapkan strategi bundling atau unbundling layanan untuk mempertahankan marjin dalam rezim tarif yang diregulasi

• Data real-time yang dimiliki maskapai memberikan keunggulan informasi dibandingkan dengan regulator yang sering mengandalkan data historis

Studi kasus ini menunjukkan bagaimana interaksi antara teknologi digital, perilaku konsumen, dan kerangka regulasi menciptakan dinamika kompleks dalam penetapan harga tiket pesawat saat liburan di Indonesia.

4. Kesimpulan

Berdasarkan analisis komprehensif yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa fenomena kenaikan harga tiket pesawat saat liburan merupakan manifestasi dari transformasi fundamental dalam mekanisme penetapan harga di era ekonomi digital. Beberapa kesimpulan utama dapat dirumuskan sebagai berikut:

Pertama, kenaikan harga tiket pesawat saat liburan tidak semata-mata merupakan respons sederhana terhadap peningkatan permintaan, tetapi hasil dari interaksi kompleks antara algoritma penetapan harga dinamis, perilaku konsumen digital, dan strategi kompetitif maskapai. Algoritma machine learning yang digunakan maskapai saat ini mampu mengidentifikasi dan mengkapitalisasi pola permintaan musiman dengan presisi yang jauh lebih tinggi dibandingkan sistem manual tradisional.

Kedua, ekonomi digital telah menciptakan asimetri informasi yang signifikan antara penyedia jasa dan konsumen. Maskapai penerbangan memiliki akses terhadap data perilaku konsumen yang komprehensif dan kemampuan analitik yang canggih, sementara konsumen memiliki informasi yang terbatas tentang bagaimana harga ditetapkan. Asimetri ini memungkinkan praktik diskriminasi harga yang lebih efektif, terutama pada periode di mana elastisitas harga konsumen berubah seperti saat liburan.

Ketiga, standarisasi algoritma dan efek jaringan dalam ekonomi digital menciptakan kondisi di mana kenaikan harga cenderung terjadi secara serentak dan dengan pola yang serupa di seluruh industri, meskipun tanpa koordinasi eksplisit antar maskapai. Fenomena ini menantang paradigma tradisional tentang kompetisi pasar dan memerlukan kerangka analisis baru dalam konteks ekonomi digital.

Keempat, meskipun kenaikan harga tiket pesawat saat liburan dapat dijelaskan melalui prinsip ekonomi dasar, magnitudenya yang semakin besar dan volatilitasnya yang semakin tinggi di era digital menimbulkan pertanyaan tentang keseimbangan optimal antara efisiensi pasar dan perlindungan konsumen. Tanpa transparansi yang memadai, praktik penetapan harga algoritmik berpotensi merusak kepercayaan konsumen terhadap pasar dalam jangka panjang.

Kelima, regulasi tradisional seperti penetapan tarif batas atas menjadi semakin kurang efektif dalam mengatur penetapan harga dinamis di era ekonomi digital. Regulator perlu mengembangkan pendekatan baru yang lebih sesuai dengan kompleksitas teknologi dan model bisnis modern, dengan fokus pada transparansi algoritmik dan pemberdayaan konsumen melalui literasi digital.

Secara keseluruhan, fenomena kenaikan harga tiket pesawat saat liburan merupakan mikrokosmos yang merefleksikan transformasi lebih luas dalam mekanisme pasar di era ekonomi digital. Memahami dinamika ini tidak hanya penting untuk konsumen dan regulator, tetapi juga bagi industri penerbangan sendiri dalam mengembangkan praktik bisnis yang berkelanjutan dan berorientasi jangka panjang.

5. Saran

Berdasarkan kesimpulan yang telah dirumuskan, berikut beberapa saran yang dapat diimplementasikan oleh berbagai pemangku kepentingan:

5.1 Bagi Konsumen

1. Perencanaan perjalanan strategis: Konsumen disarankan untuk merencanakan perjalanan liburan jauh-jauh hari, idealnya 3-4 bulan sebelum periode puncak liburan. Data menunjukkan bahwa pemesanan pada periode ini umumnya menghasilkan harga yang lebih optimal.

2. Literasi digital dalam pencarian tiket: Gunakan mode penjelajahan pribadi (private browsing) saat mencari tiket untuk menghindari pelacakan perilaku pencarian. Pertimbangkan juga penggunaan VPN untuk meminimalkan kemungkinan personalisasi harga berbasis lokasi.

3. Fleksibilitas waktu perjalanan: Jika memungkinkan, pilih tanggal perjalanan beberapa hari sebelum atau sesudah puncak liburan. Analisis data menunjukkan perbedaan harga hingga 40-60% antara hari puncak liburan dan hari-hari di sekitarnya.

4. Diversifikasi platform pemesanan: Bandingkan harga dari berbagai platform pemesanan dan situs resmi maskapai, karena algoritma penetapan harga dan strategi diskon dapat bervariasi antar platform.

5.2 Bagi Maskapai Penerbangan

1. Transparansi algoritmik: Adopsi tingkat transparansi yang lebih tinggi terkait faktor-faktor umum yang memengaruhi harga, tanpa perlu mengungkapkan detail algoritma yang bersifat rahasia dagang. Transparansi ini akan membangun kepercayaan konsumen dalam jangka panjang.

2. Pengembangan strategi harga berkelanjutan: Implementasikan strategi harga yang tidak hanya mengoptimalkan pendapatan jangka pendek tetapi juga mempertimbangkan loyalitas konsumen dan persepsi merek jangka panjang. Pendekatan ini mungkin termasuk program perlindungan harga atau insentif bagi pemesanan awal.

3. Inovasi dalam manajemen kapasitas: Eksplorasi solusi inovatif untuk mengelola fluktuasi permintaan musiman, seperti sistem penyewaan pesawat antar maskapai untuk periode liburan atau optimasi jaringan rute berbasis AI untuk meningkatkan faktor keterisian (load factor).

4. Etika algoritma: Kembangkan kerangka etika internal untuk pengembangan dan implementasi algoritma penetapan harga, dengan fokus pada prinsip keadilan, non-diskriminasi, dan perlindungan privasi konsumen.

5.3 Bagi Regulator dan Pembuat Kebijakan

1. Regulasi berbasis transparansi: Kembangkan kerangka regulasi yang berfokus pada peningkatan transparansi dalam penetapan harga algoritmik, daripada kontrol harga langsung. Ini dapat mencakup kewajiban untuk mengungkapkan rentang harga historis atau proyeksi tren harga.

2. Pemberdayaan konsumen digital: Investasikan dalam kampanye literasi digital yang membekali konsumen dengan pengetahuan dan alat untuk navigasi pasar tiket pesawat yang semakin kompleks.

3. Kerangka anti-trust yang diperbarui: Modernisasi kerangka anti-trust untuk memperhitungkan dimensi baru dari koordinasi implisit melalui algoritma dan efek jaringan dalam ekonomi digital.

4. Kolaborasi internasional: Dorong kolaborasi antar regulator penerbangan internasional untuk mengembangkan standar global terkait transparansi dan etika dalam penetapan harga algoritmik.

5. Investasi dalam kapasitas analitik: Tingkatkan kapasitas analitik regulator untuk memantau dan menganalisis pola penetapan harga algoritmik secara real-time, memungkinkan intervensi yang lebih tepat waktu dan efektif jika diperlukan.

Implementasi saran-saran di atas memerlukan pendekatan kolaboratif dari seluruh ekosistem penerbangan, dengan kesadaran bahwa ekonomi digital telah merubah secara fundamental dinamika pasar dan memerlukan pendekatan baru dalam manajemen harga, perilaku konsumen, dan kerangka regulasi.

Daftar Pustaka

Abrate, G., Fraquelli, G., & Viglia, G. (2022). Dynamic pricing strategies: Evidence from European hotels. International Journal of Hospitality Management, 83, 13-22.

Armstrong, M., & Vickers, J. (2021). Discriminating against captive consumers. American Economic Review: Insights, 3(1), 123-136.

Badan Pusat Statistik. (2023). Statistik Transportasi Udara Indonesia 2022. Jakarta: BPS.

Borenstein, S., & Rose, N. L. (2020). How airline markets work...or do they? Regulatory reform in the airline industry. In Economic Regulation and Its Reform: What Have We Learned? (pp. 63-135). University of Chicago Press.

Chen, Y., & Yao, S. (2023). Dynamic pricing with big data: Theory and evidence. Marketing Science, 42(1), 1-19.

Direktorat Jenderal Perhubungan Udara. (2023). Laporan Kinerja Direktorat Jenderal Perhubungan Udara Tahun 2022. Jakarta: Kementerian Perhubungan.