DPR Soroti Ketidakakuratan Data Desil, Dorong Perbaikan untuk Bansos Tepat Sasaran
Suara Pecari – Ketidakakuratan data desil dalam Data Tunggal Sosial Ekonomi Nasional (DTSEN) menjadi sorotan serius DPR RI karena berpotensi membuat bantuan sosial tidak tepat sasaran. Wakil Ketua Komisi X DPR dari Fraksi PDI Perjuangan, MY Esti Wijayati, dan anggota Komisi II DPR, Giri Ramanda Nazaputra Kiemas, mengungkapkan berbagai kasus ketimpangan data yang merugikan masyarakat berpenghasilan rendah.
Esti Wijayati menyebutkan bahwa sekitar 130 mahasiswa Universitas Padjadjaran (Unpad) mengalami hambatan dalam mendapatkan bantuan pendidikan karena data desil yang tidak akurat. Selain itu, kasus anak tukang becak yang masuk dalam desil 9, yang seharusnya merupakan kelompok dengan kesejahteraan tinggi, menunjukkan adanya kesalahan klasifikasi yang serius. Hal ini menjadi masalah karena data desil menjadi acuan dalam penyaluran program-program seperti KIP Kuliah, Program Indonesia Pintar (PIP), Program Keluarga Harapan (PKH), dan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT).
Giri Ramanda menegaskan bahwa kesalahan dalam pengelompokan desil berdampak langsung pada hak masyarakat berpendapatan rendah untuk menerima bantuan sosial. Ia menekankan pentingnya keterbukaan pemerintah dalam menjelaskan kriteria dan variabel yang dipakai untuk menentukan desil agar masyarakat memahami dasar penetapan dan menghindari kesalahan penyaluran bantuan. Giri juga meminta agar pemerintah daerah dilibatkan dalam proses verifikasi data karena mereka lebih dekat dengan kondisi masyarakat di lapangan.
Permasalahan dan Dampak Ketidakakuratan Data Desil
Ketidakakuratan data desil mengakibatkan exclusion error dan inclusion error yang sangat tinggi, mencapai 68 persen menurut Ketua Badan Anggaran DPR, Said Abdullah. Exclusion error adalah kesalahan yang menyebabkan masyarakat yang berhak tidak menerima bantuan, sedangkan inclusion error adalah masyarakat yang tidak berhak justru menerima bantuan. Kondisi ini menghambat efektivitas program bantuan sosial dan dapat memperburuk ketimpangan sosial-ekonomi.
Said Abdullah meminta Badan Pusat Statistik (BPS) melakukan koreksi dan validasi ulang data desil DTSEN. BPS menjelaskan bahwa desil merupakan pemeringkatan relatif tingkat kesejahteraan keluarga berdasarkan berbagai karakteristik sosial ekonomi menggunakan metode Pengukuran Terpadu (PMT), bukan ukuran mutlak pendapatan atau kemiskinan.
Pemanfaatan Teknologi untuk Memperbaiki Data Desil
Pemerintah melalui Ketua Dewan Ekonomi Nasional (DEN), Luhut Binsar Pandjaitan, mengumumkan rencana penggunaan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk memperbaiki dan mengintegrasikan data desil antar kementerian, lembaga, dan pemerintah daerah. Dengan teknologi ini, diharapkan data menjadi lebih akurat dan transparan sehingga penyaluran bantuan sosial dapat lebih tepat sasaran dan adil.
Luhut menegaskan bahwa AI akan membantu mendeteksi ketidaksesuaian data dan mencegah masyarakat menyembunyikan kondisi ekonomi sebenarnya. Ia juga mendorong masyarakat yang memenuhi syarat untuk segera mendaftar bantuan sosial karena potensi penambahan kuota bantuan.
Langkah Perbaikan dan Verifikasi Data
Para anggota DPR menekankan perlunya verifikasi, sinkronisasi, dan pelibatan pemerintah daerah secara terstruktur dan berkala dalam memperbarui data desil. Hal ini penting untuk mengikuti perubahan kondisi ekonomi masyarakat yang dapat berubah cepat, seperti kehilangan pekerjaan atau perubahan sumber pendapatan.
Dengan perbaikan data yang akurat, diharapkan program bantuan sosial yang dibiayai APBN dapat tepat sasaran, mengurangi kesalahan distribusi, dan memberikan keadilan ekonomi kepada masyarakat yang benar-benar membutuhkan.
Ketepatan dan transparansi data desil menjadi kunci utama dalam memastikan bantuan pemerintah menjangkau sasaran yang tepat dan meningkatkan efektivitas program sosial di Indonesia.
Artikel ini ditinjau & dipublikasikan oleh Tim Editorial Suara Pecari.
