Pemutakhiran Data atau Pemutihan Kesalahan? Membaca Ulang Kekacauan DTSEN

Beritabanten.com – Polemik data kesejahteraan kembali mencuat setelah pernyataan Kepala Badan Pusat Statistik, Amalia Adininggar Widyasanti, yang menjelaskan kasus tukang becak di Kulon Progo. Dalam pemberitaan Detikcom, ia menyebut bahwa perubahan status dari desil 9 menjadi desil 3 terjadi karena “pemutakhiran data”, yakni pembaruan informasi kondisi ekonomi warga. Pernyataan itu disampaikan dalam konteks klarifikasi publik pada akhir Agustus 2026, ketika kasus tersebut viral dan memicu polemik luas. Namun alih-alih meredakan pertanyaan, penjelasan ini justru membuka keraguan baru: apakah ini sekadar koreksi teknis, atau tanda adanya kegagalan sistemik dalam pengolahan data negara?

Dalam praktiknya, pemutakhiran memang berarti pembaruan data: memperbaiki informasi penghasilan, pekerjaan, aset, dan kondisi rumah tangga. Namun dalam kasus ini, problemnya bukan sekadar data lama yang belum diperbarui. Ini adalah mis-klasifikasi ekstrem—seorang pekerja sektor informal ditempatkan dalam kelompok hampir terkaya. Dalam logika statistik, ini bukan error biasa, melainkan systemic misclassification yang menunjukkan kegagalan pada level desain.

Secara teoritis, situasi ini dapat dijelaskan melalui konsep information asymmetry. Negara tidak memiliki informasi akurat dan real-time tentang kondisi warga, sementara warga tidak selalu memiliki akses atau kapasitas untuk memperbarui data mereka. Dalam kondisi seperti ini, algoritma seperti Proxy Means Test (PMT) bekerja dalam ruang ketidakpastian. Ia mengandalkan variabel-variabel tidak langsung—kepemilikan aset, kondisi rumah, atau konsumsi—yang sering kali tidak merepresentasikan realitas ekonomi sehari-hari. Hasilnya adalah bias klasifikasi yang bisa sangat jauh dari kenyataan.

Namun persoalan yang lebih dalam adalah munculnya administrative burden—beban administratif yang dipindahkan ke warga. Ketika negara mengatakan “data harus dimutakhirkan”, secara implisit negara meminta warga untuk aktif mengoreksi dirinya sendiri. Jika tidak, mereka berisiko kehilangan akses terhadap bantuan sosial, subsidi, bahkan pendidikan. Ini menciptakan ketimpangan baru: mereka yang paling rentan justru yang paling sulit mengakses mekanisme koreksi. Dalam perspektif kebijakan publik, ini adalah bentuk ketidakadilan prosedural.

Masalah ini diperparah oleh lemahnya data governance. Transparansi algoritma PMT hampir tidak ada. Bahkan pejabat daerah mengaku tidak mengetahui secara rinci bagaimana bobot variabel dihitung. Ini berarti keputusan yang menentukan nasib jutaan orang dibuat oleh sistem yang tidak bisa diaudit secara publik. Dalam teori governance modern, ini disebut sebagai black box policy—kebijakan yang bekerja, tetapi tidak bisa dijelaskan.

Lebih jauh, pola yang muncul menunjukkan karakter reactive governance. Sistem baru bergerak ketika kasus sudah viral. Koreksi bukan terjadi karena mekanisme internal yang kuat, tetapi karena tekanan eksternal. Ini berbahaya. Negara seolah-olah hanya akurat ketika diawasi publik secara masif, bukan karena sistemnya memang dirancang untuk akurat sejak awal.

Padahal, data kesejahteraan bukan sekadar angka statistik. Ia adalah dasar dari distribusi keadilan. Dalam kerangka capability approach ala Amartya Sen, kesalahan dalam data berarti kesalahan dalam menentukan siapa yang berhak mendapatkan kesempatan hidup yang layak. Ketika orang miskin diklasifikasikan sebagai kaya, negara secara tidak langsung mencabut haknya.

Di titik ini, “pemutakhiran” tidak lagi cukup sebagai jawaban. Ia hanya menyentuh permukaan, bukan akar masalah. Yang dibutuhkan adalah reformasi mendasar: integrasi data lintas lembaga, verifikasi lapangan yang aktif, transparansi algoritma, dan pengurangan beban administratif warga. Tanpa itu, setiap pemutakhiran hanya akan menjadi koreksi sementara dalam sistem yang tetap rapuh. Akhirnya, publik berhak bertanya lebih jauh. Bukan sekadar “apa itu pemutakhiran”, tetapi: mengapa kebenaran data harus menunggu kesalahan menjadi viral? Jika jawabannya tidak ditemukan, maka yang dipertaruhkan bukan hanya akurasi statistik, tetapi kepercayaan publik terhadap negara itu sendiri. (Red)