Kemarin desil 2, hari ini desil 10. Bukan desilnya yang harus dipersoalkan, melainkan bagaimana negara memastikan angka itu lahir dari data yang benar-benar menggambarkan kehidupan warganya.
Heru, bukan nama sebenarnya, tinggal di Bogor. Dalam data sosial ekonomi sebelumnya, keluarganya tercatat berada pada desil 2. Karena posisi tersebut, keluarganya pernah memperoleh sejumlah program perlindungan sosial, antara lain Program Keluarga Harapan (PKH), Kartu Indonesia Pintar (KIP), Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya (BSPS), dan program sejenis sesuai ketentuan yang berlaku.
Bagi Heru, bantuan itu bukan kemewahan. Bantuan hadir karena negara membaca keluarganya sebagai bagian dari masyarakat yang membutuhkan dukungan. Ada kebutuhan sehari-hari yang harus dipenuhi, biaya pendidikan anak yang harus dipikirkan, dan kehidupan ekonomi yang tidak selalu memberikan kepastian.
Lalu data diperbarui.
Ketika Heru kembali melihat status keluarganya, muncul sebuah angka yang membuatnya bertanya-tanya: desil 10.
Dari desil 2 ke desil 10.
Bukan satu tingkat, bukan dua atau tiga, melainkan delapan tingkat sekaligus.
Tentu Heru tidak akan keberatan jika perubahan itu benar-benar mencerminkan kehidupan yang telah jauh lebih baik. Setiap keluarga tentu berharap suatu hari mampu berdiri sendiri dan tidak lagi bergantung pada bantuan pemerintah. Bahkan, ketika sebuah keluarga berhasil keluar dari kerentanan karena kesejahteraannya meningkat, itulah salah satu keberhasilan yang diharapkan dari kebijakan perlindungan sosial.
Namun persoalannya menjadi berbeda ketika angka berubah jauh lebih cepat daripada kenyataan.
Rumah Heru masih sama. Kehidupannya kurang lebih masih sama. Kebutuhan keluarganya juga masih ada. Tidak ada perubahan dramatis yang membuatnya merasa tiba-tiba menjadi bagian dari kelompok masyarakat dengan tingkat kesejahteraan relatif paling tinggi.
Maka pertanyaan Heru sesungguhnya sederhana: apa yang berubah?
Pertanyaan itu membawa kita pada persoalan yang lebih besar, bukan tentang Heru semata, melainkan tentang bagaimana negara membaca kondisi sosial ekonomi masyarakat melalui data.
Memahami desil
Istilah desil mungkin terdengar teknokratis, padahal konsep dasarnya cukup sederhana. Desil adalah metode untuk membagi penduduk atau rumah tangga ke dalam sepuluh kelompok berdasarkan tingkat kesejahteraan relatif. Penduduk diurutkan berdasarkan indikator sosial ekonomi tertentu, kemudian dibagi menjadi sepuluh kelompok.
Desil 1 berada pada kelompok dengan tingkat kesejahteraan relatif paling rendah. Selanjutnya terdapat desil 2, 3, dan seterusnya hingga desil 10 yang berada pada kelompok dengan tingkat kesejahteraan relatif paling tinggi.
Dengan demikian, seseorang yang berada pada desil 10 secara sederhana ditempatkan dalam 10 persen kelompok dengan tingkat kesejahteraan relatif tertinggi dalam populasi yang menjadi dasar pemeringkatan.
Desil bukan berarti seseorang memiliki pendapatan sepuluh kali lipat dibandingkan orang di desil 1. Desil juga bukan ukuran tunggal yang secara otomatis menyatakan seseorang kaya atau miskin. Ia merupakan posisi relatif yang diperoleh melalui pengolahan berbagai indikator sosial ekonomi.
Karena itu, perubahan desil sebenarnya bukan sesuatu yang harus dicurigai. Kondisi ekonomi masyarakat memang dapat berubah. Seseorang yang kehidupannya membaik dapat naik ke kelompok kesejahteraan yang lebih tinggi. Sebaliknya, keluarga yang kehilangan pekerjaan atau mengalami tekanan ekonomi dapat turun.
Yang penting bukan apakah desil berubah, melainkan apakah perubahan itu benar-benar mencerminkan perubahan kondisi masyarakat.
Di sinilah kualitas data menjadi sangat menentukan.
Desil membutuhkan data yang benar
Negara membutuhkan data. Bahkan, semakin kompleks sebuah negara, semakin besar kebutuhan terhadap data yang akurat.
Pemerintah tidak mungkin menentukan penerima bantuan sosial hanya berdasarkan perkiraan. Negara harus mengetahui siapa yang miskin, siapa yang rentan, siapa yang membutuhkan perlindungan, dan siapa yang secara ekonomi sudah mampu berdiri sendiri.
Karena itu, penggunaan desil justru merupakan bagian penting dari upaya memperbaiki ketepatan sasaran kebijakan.
Persoalannya bukan pada desil.
Persoalannya adalah data yang digunakan untuk menentukan desil.
Jika data yang digunakan akurat, mutakhir, lengkap, dan terverifikasi, maka hasil pemeringkatan akan semakin dapat dipercaya. Sebaliknya, jika data yang menjadi dasar tidak sesuai dengan kondisi sebenarnya, hasil akhirnya juga berpotensi melahirkan klasifikasi yang keliru.
Dalam dunia data ada prinsip sederhana: garbage in, garbage out. Data yang tidak baik akan menghasilkan keluaran yang tidak baik pula.
Karena itu, jangan hanya bertanya apakah algoritma yang digunakan sudah canggih. Pertanyaan yang lebih mendasar adalah: seberapa baik data yang dimasukkan ke dalam algoritma tersebut?
Sebab algoritma tidak dapat memperbaiki kenyataan yang sejak awal salah direkam.
Indonesia adalah masyarakat yang terus berubah
Tantangan memperoleh data yang akurat semakin besar karena kehidupan masyarakat sangat dinamis.
Seseorang dapat kehilangan pekerjaan dalam satu bulan. Usaha kecil dapat bangkrut. Penghasilan pekerja informal dapat naik turun. Komposisi anggota keluarga berubah. Anak lahir, anggota keluarga meninggal, seseorang pindah rumah, atau kondisi ekonomi rumah tangga mengalami perubahan mendadak.
Semua perubahan tersebut dapat memengaruhi tingkat kesejahteraan.
Karena itu, data sosial ekonomi tidak boleh diperlakukan sebagai sesuatu yang selesai setelah dikumpulkan.
Data kesejahteraan harus menjadi data yang hidup.
Ia harus terus diperbarui, diverifikasi, dan diuji terhadap kenyataan.
Inilah tantangan besar Data Tunggal Sosial Ekonomi Nasional (DTSEN). Membangun data tunggal bukan hanya pekerjaan menggabungkan berbagai basis data. Pekerjaan yang jauh lebih penting adalah memastikan bahwa data tersebut benar-benar menggambarkan manusia yang ada di dalamnya.
Data yang banyak belum tentu data yang akurat.
Data yang terintegrasi belum tentu data yang mutakhir.
Dan data yang mutakhir belum tentu sepenuhnya sesuai dengan kondisi lapangan.
Karena itu, kualitas DTSEN pada akhirnya sangat ditentukan oleh bagaimana data dikumpulkan, diverifikasi, diperbarui, dan dikoreksi.
Ketika perubahan ekstrem menjadi alarm
Kembali kepada Heru.
Lompatan dari desil 2 ke desil 10 tidak harus langsung dianggap sebagai kesalahan. Bisa saja terdapat informasi baru yang valid. Bisa saja ada perubahan indikator sosial ekonomi yang memang signifikan. Bisa pula ada sumber data baru yang sebelumnya belum tersedia.
Tetapi perubahan ekstrem semestinya menjadi alarm untuk melakukan verifikasi.
Negara perlu mampu menjawab: apa yang berubah? Data apa yang menjadi dasar? Dari mana sumbernya? Kapan data tersebut dikumpulkan? Apakah masih relevan? Apakah informasi tersebut telah diverifikasi?
Pertanyaan itu bukan bentuk ketidakpercayaan kepada sistem.
Justru sebaliknya, itulah cara menjaga agar sistem tetap dipercaya.
Sebuah sistem data yang sehat tidak perlu takut diperiksa. Ia harus memiliki mekanisme untuk mendeteksi perubahan yang tidak lazim, menelusuri penyebabnya, dan melakukan verifikasi jika diperlukan.
Dari data administratif menuju data yang benar-benar faktual
Di sinilah kita perlu mulai berbicara lebih serius tentang metode pengambilan data.
Sering kali kita terlalu sibuk membicarakan hasil akhir—siapa masuk desil 1, siapa desil 5, siapa desil 10—tetapi kurang memberi perhatian pada pertanyaan paling mendasar: bagaimana data itu diperoleh?
Padahal validitas sebuah klasifikasi dimulai jauh sebelum angka desil muncul di layar.
Negara perlu memastikan sumber data memiliki kualitas yang baik. Identitas harus benar. Alamat harus mutakhir. Komposisi keluarga harus diperbarui. Kondisi perumahan harus dapat diverifikasi. Informasi ekonomi perlu memiliki sumber yang dapat dipertanggungjawabkan. Data administratif harus dipadankan dengan kondisi faktual di lapangan.
Jika diperlukan, perubahan yang ekstrem harus dapat diuji melalui verifikasi lapangan berbasis risiko, bukan dengan melakukan pendataan ulang terhadap seluruh penduduk.
Teknologi dapat membantu menentukan wilayah atau rumah tangga yang perlu diverifikasi. Data administratif dapat digunakan sebagai sumber awal. Tetapi ketika terdapat anomali, kenyataan di lapangan harus menjadi bagian dari proses pembuktian.
Dengan pendekatan seperti itu, negara tidak harus memilih antara teknologi dan survei lapangan.
Keduanya justru dapat saling memperkuat. Teknologi memberikan kecepatan dan jangkauan. Data administratif memberikan struktur. Survei memberikan informasi langsung. Verifikasi lapangan memberikan konteks. Dan masyarakat memberikan kesempatan untuk mengoreksi informasi tentang dirinya. Inilah yang seharusnya menjadi ekosistem data sosial ekonomi yang kuat.
Warga juga harus menjadi bagian dari pemutakhiran
Data yang akurat tidak mungkin dibangun hanya dari atas.
Warga harus diberi ruang untuk menyampaikan perubahan kondisi keluarganya. Pemerintah daerah, kelurahan, desa, sekolah, fasilitas pelayanan sosial, dan struktur masyarakat di tingkat lokal juga dapat menjadi sumber informasi penting.
Sebab ada perubahan kehidupan yang tidak selalu segera tercermin dalam dokumen administratif.
Ketika seorang kepala keluarga kehilangan pekerjaan, misalnya, perubahan itu mungkin belum tercatat dalam database mana pun. Ketika sebuah usaha kecil berhenti beroperasi, tidak selalu ada sistem yang langsung mengetahuinya. Ketika sebuah keluarga mengalami beban ekonomi baru, data administratif belum tentu segera berubah.
Karena itu, negara perlu membangun mekanisme pemutakhiran yang responsif, bukan hanya pemutakhiran berkala.
Dan yang tidak kalah penting, warga harus memiliki hak untuk mengoreksi.
Jika seseorang merasa data tentang dirinya tidak sesuai, harus tersedia saluran yang mudah, jelas, dan memiliki kepastian tindak lanjut. Keberatan tentu tidak otomatis berarti perubahan status. Harus ada verifikasi. Tetapi jika ditemukan kesalahan, negara harus mampu memperbaikinya.
Dengan demikian, masyarakat bukan sekadar objek pendataan.
Masyarakat menjadi bagian dari proses menjaga kualitas data negara.
Bukan sekadar database, tetapi kepercayaan
Pada akhirnya, persoalan DTSEN bukan hanya persoalan statistik.
Ia menyangkut kepercayaan.
Ketika negara mengatakan seseorang berada di desil tertentu, masyarakat harus percaya bahwa angka tersebut lahir dari proses yang benar. Sebaliknya, ketika masyarakat menunjukkan bahwa data tidak sesuai dengan kenyataan, negara harus memiliki mekanisme untuk mendengarkan dan memeriksanya.
Di sinilah kita perlu membangun standar baru dalam pengelolaan data sosial ekonomi: bukan hanya satu data, tetapi data yang benar.
Bukan hanya data yang terintegrasi, tetapi data yang terverifikasi. Bukan hanya data yang besar, tetapi data yang mutakhir. Dan bukan hanya sistem yang mampu menetapkan status, tetapi sistem yang mampu memperbaiki status ketika kenyataan menunjukkan hal yang berbeda.
Kisah Heru seharusnya menjadi pengingat bahwa pembangunan DTSEN tidak boleh berhenti pada pembangunan database nasional. Pekerjaan sesungguhnya justru ada pada kualitas proses di belakangnya.
Negara perlu terus memperbaiki metode pengumpulan data, memperkuat validasi, memperluas sumber informasi, mempercepat pemutakhiran, membangun mekanisme verifikasi terhadap anomali, serta memberikan ruang koreksi kepada masyarakat.
Sebab setiap angka yang salah berpotensi menghasilkan kebijakan yang salah.
Dan ketika kebijakan menyangkut bantuan sosial, pendidikan, perumahan, kesehatan, atau perlindungan bagi keluarga rentan, kesalahan itu tidak berhenti di layar komputer. Ia bisa sampai ke meja makan sebuah keluarga.
Heru tidak sedang menolak desil.
Ia juga tidak sedang meminta agar dirinya dikembalikan ke desil 2 hanya karena sebelumnya menerima bantuan. Ia hanya ingin memastikan bahwa ketika negara menempatkannya pada desil 10, keputusan tersebut memang didasarkan pada data yang benar tentang kehidupannya.
Jika setelah diverifikasi ternyata Heru memang telah sejahtera, kita semua tentu harus menerima dan bahkan mensyukurinya. Tetapi jika ternyata angka itu tidak sesuai dengan kenyataan, negara harus bersedia memperbaikinya. Bukan karena negara lemah. Justru karena negara sedang menunjukkan kekuatannya.
Kekuatan untuk memeriksa. Kekuatan untuk mengakui adanya kekeliruan. Dan kekuatan untuk memperbaiki.
Pada akhirnya, kita membutuhkan DTSEN. Kita membutuhkan desil. Kita membutuhkan kebijakan sosial berbasis data.
Tetapi semua itu harus berdiri di atas fondasi yang paling penting: validitas data.
Maka sudah waktunya perhatian kita tidak hanya tertuju pada angka desil yang muncul di ujung proses. Kita perlu melihat kembali seluruh proses dari hulunya: bagaimana data dikumpulkan, siapa yang mengumpulkan, kapan diperbarui, bagaimana diverifikasi, bagaimana anomali ditangani, dan bagaimana warga dapat mengoreksinya.
Karena desil yang akurat hanya mungkin lahir dari data yang akurat.
Dan data yang akurat tidak lahir dari sekadar menggabungkan database.
Ia lahir dari metode pengumpulan yang benar, verifikasi yang serius, pemutakhiran yang terus-menerus, serta keberanian negara untuk turun melihat kenyataan.
Mungkin karena itu, kisah Heru bukanlah cerita tentang salah atau benarnya desil.
Ia adalah sebuah pertanyaan sederhana kepada kita semua:
Apakah kita sudah cukup serius memastikan bahwa data tentang rakyat benar-benar menggambarkan rakyat?
Jika belum, inilah saatnya memperbaiki.
Bukan untuk menyalahkan masa lalu, tetapi agar keputusan negara di masa depan tidak lagi membuat seseorang seperti Heru bertanya-tanya mengapa kehidupannya masih sama, sementara di dalam database ia telah menjadi orang lain.
Sebab negara yang modern bukan sekadar negara yang mampu mengumpulkan data dalam jumlah besar.
Negara yang modern adalah negara yang memiliki keberanian untuk memastikan setiap data mendekati kenyataan.
Dan ketika data akhirnya bertemu dengan kenyataan, di sanalah kebijakan menemukan keadilannya.
