Ketika Desil Menentukan Nasib: Data, Kekuasaan, dan Independensi BPS

Beritabanten.com – Data statistik sering dianggap sebagai sesuatu yang netral: angka, tabel, persentase, dan peringkat. Namun, dalam kebijakan sosial, data bukan sekadar angka. Data menentukan siapa yang dianggap miskin, siapa yang berhak menerima bantuan, bahkan siapa yang dianggap layak mendapatkan kesempatan tertentu. Karena itu, ketika lembaga statistik kehilangan independensinya, persoalannya bukan hanya kualitas angka, tetapi dapat berubah menjadi persoalan keadilan.

Kasus desil dalam Data Tunggal Sosial dan Ekonomi Nasional (DTSEN) menunjukkan betapa besar kekuasaan sebuah klasifikasi statistik. Badan Pusat Statistik (BPS) menjelaskan bahwa keluarga dalam DTSEN dikelompokkan ke dalam sepuluh desil berdasarkan posisi relatif kesejahteraan. Desil 1 merupakan kelompok dengan tingkat kesejahteraan relatif paling rendah, sedangkan desil 10 paling tinggi. Penentuan tersebut menggunakan berbagai karakteristik sosial-ekonomi melalui pendekatan Proxy Means Test (PMT), bukan sekadar melihat pendapatan.

Secara teori, persoalan ini dapat dilihat melalui teori konstruksi sosial terhadap data. Angka tidak lahir begitu saja dari realitas. Angka dibentuk melalui pemilihan indikator, metode pengukuran, klasifikasi, dan keputusan tentang apa yang dianggap penting. Artinya, ketika sebuah keluarga ditempatkan pada desil tertentu, keputusan tersebut merupakan hasil dari proses statistik yang memiliki asumsi dan pilihan metodologis.

Di sinilah kritik terhadap independensi menjadi penting. Jika proses penentuan data dipengaruhi tekanan politik atau kepentingan pemerintah, terdapat risiko political manipulation of statistics, yaitu data diarahkan agar menghasilkan gambaran yang menguntungkan pihak tertentu.

Namun, perubahan desil atau kesalahan data tidak serta-merta membuktikan adanya manipulasi. Kritik yang sehat harus mampu membedakan antara kesalahan statistik, keterbatasan metode, kesalahan administrasi, dan manipulasi politik.

Studi kasus DTSEN memperlihatkan bahwa persoalan tersebut bukan sekadar teori. Dalam pelaksanaan Program Sekolah Rakyat, BPS mencatat adanya potensi exclusion error, yakni masyarakat yang secara kondisi lapangan layak tetapi berada di luar kelompok desil yang menjadi sasaran. Laporan BPS juga mencatat adanya perbedaan antara pemeringkatan desil dan temuan verifikasi lapangan.

Hal ini menunjukkan kelemahan penting dari pendekatan berbasis peringkat. Realitas kehidupan manusia tidak selalu dapat ditangkap secara sempurna oleh klasifikasi statistik. Seseorang yang berada pada desil 3, misalnya, belum tentu memiliki kondisi kehidupan yang secara nyata jauh lebih baik daripada seseorang di desil 2.

BPS sendiri menegaskan bahwa desil merupakan posisi relatif, bukan ukuran absolut pendapatan, kekayaan, atau kondisi kesejahteraan sebuah keluarga. Karena itu, angka desil seharusnya tidak diperlakukan sebagai label mutlak yang menentukan nilai atau kelayakan seseorang.

Dari perspektif Goodhart’s Law, ketika sebuah indikator dijadikan target kebijakan, indikator tersebut berisiko diperlakukan seolah-olah merupakan realitas itu sendiri. Desil yang awalnya menjadi alat untuk membantu pemerintah memahami distribusi kesejahteraan dapat berubah menjadi label yang menentukan akses seseorang terhadap program.

Pada titik tersebut, persoalan klasifikasi kecil dapat menghasilkan konsekuensi sosial yang besar. Kesalahan penempatan satu keluarga dalam kelompok tertentu mungkin terlihat kecil secara statistik, tetapi dampaknya bisa sangat besar bagi keluarga yang kehilangan akses terhadap bantuan atau program pemerintah.

Karena itu, independensi BPS harus dipahami bukan hanya sebagai kebebasan dari intervensi politik. Independensi juga mencakup independensi metodologis, transparansi, akuntabilitas, serta kemampuan untuk mengoreksi data berdasarkan kondisi lapangan.

BPS memang melakukan pemutakhiran dan verifikasi DTSEN untuk meningkatkan akurasi sasaran. Namun, mekanisme koreksi tersebut perlu terus diperkuat agar masyarakat memiliki ruang yang jelas untuk menyampaikan keberatan ketika kondisi faktual tidak sesuai dengan klasifikasi data.

Pertanyaan kritisnya kemudian bukan sekadar, “Apakah data BPS benar atau salah?” Pertanyaan yang lebih penting adalah: siapa yang menentukan metodologi, siapa yang dapat mengauditnya, bagaimana masyarakat dapat menggugat kesalahan klasifikasi, dan apakah hasil statistik dapat dipertanggungjawabkan tanpa tekanan politik?

Sebab ketika data menentukan distribusi bantuan dan kesempatan hidup, kesalahan data bukan lagi sekadar kesalahan angka. Jika data bias, kebijakan dapat salah sasaran. Jika kesalahan tidak memiliki mekanisme koreksi, masyarakat rentan dapat semakin tersisih. Dan jika data dapat dikendalikan oleh kepentingan politik, statistik berpotensi berubah dari alat untuk membaca realitas menjadi alat untuk membentuk realitas sesuai kepentingan penguasa.

Maka, independensi BPS bukan kemewahan kelembagaan. Independensi merupakan syarat agar angka tetap menjadi alat untuk melayani publik, bukan alat untuk membenarkan kekuasaan. (Red)