Nganggur Tapi Dianggap Mampu: Ketika Data Bansos Tak Sesuai Realita Lapangan

cahayapublik.com I Laman dtsen-form.bps.go.id mendadak menjadi perbincangan hangat di jagat maya dalam beberapa hari terakhir. Musababnya, tidak sedikit warga yang terperanjat saat melihat hasil pengecekan desil Data Tunggal Sosial Ekonomi Nasional (DTSEN) mereka. Seseorang dengan sisa tabungan Rp500 ribu dan berstatus pengangguran mendapati dirinya bertengger di Desil 10. Ungkapan kekecewaan lain datang dari mereka yang berpenghasilan di bawah UMR atau tinggal di rumah kontrakan, tetapi dilabeli berada di kelompok paling sejahtera (Desil 8 hingga 10).

Sontak, gelombang pertanyaan menyerbu pemerintah: Bagaimana mungkin seorang pengangguran atau buruh berpenghasilan Rp1,8 juta disatukan dalam “satu kotak” dengan para konglomerat dan kelompok ultra-rich?

Memahami Logika Pemeringkatan vs Realitas Lapangan

Badan Pusat Statistik (BPS) melalui penjelasan resminya mencoba meluruskan persepsi publik. Desil bukanlah potret tunggal nominal angka nominal pendapatan, melainkan sebuah metode pemeringkatan (ranking). Populasi keluarga di Indonesia diurutkan dari yang kondisi sosial ekonominya paling rendah (Desil 1) hingga yang paling tinggi (Desil 10), lalu dibagi ke dalam 10 kelompok dengan jumlah yang relatif sama.

Namun, di sinilah letak anomali yang memicu resistensi publik. Ketika sebuah sistem statistik mengelompokkan keluarga berpenghasilan jutaan rupiah bersama para miliarder beraset triliunan di Desil 10, data tersebut tidak hanya menunjukkan tingginya ketimpangan ekonomi (gini ratio), tetapi juga memotret ruang hampa (blind spot) dalam pendataan.

Penggunaan variabel multisektor—mulai dari kepemilikan aset, kondisi fisik bangunan, hingga tingkat pendidikan—dimaksudkan untuk menangkap gambaran kesejahteraan secara holistik. Namun, ketika indikator seperti kepemilikan kendaraan bekas atau tipe rumah kontrakan berbobot lebih tinggi ketimbang beban utang, pengangguran mendadak, atau krisis likuiditas harian, data tersebut berisiko kehilangan sensitivitas realitasnya.

Ancaman Bagi Kelas Menengah Rentan

Kekhawatiran masyarakat atas ketidaksesuaian desil ini bukanlah bentuk histeria tanpa alasan. Dalam tata kelola bantuan sosial dan kebijakan publik di Indonesia, label desil sering kali menjadi “pintu gerbang” penentu keberhakatan. Berada di desil tinggi secara otomatis menutup akses seseorang dari jaminan perlindungan sosial, subsidi pendidikan, maupun bantuan kesehatan.

Di sinilah letak kerentanan kelas menengah (the aspiring middle class). Mereka tidak cukup miskin untuk masuk dalam Desil 1-3 sebagai penerima bansos reguler, tetapi tidak cukup kaya untuk bertahan tanpa jaring pengaman saat dihantam gelombang PHK atau inflasi. Ketika sistem menempatkan mereka di desil atas hanya karena indikator kualitatif yang kaku, mereka terancam terlempar dari cakupan perlindungan negara.

Urgensi Komunikasi Publik dan Mekanisme Sanggah

Penjelasan resmi BPS dan Klarifikasi Kementerian Sosial terkait Keputusan Menteri Sosial Nomor 22/HUK/2026 merupakan langkah awal yang patut diapresiasi untuk meredam disinformasi—termasuk meluruskan tabel acuan palsu yang beredar di media sosial. Namun, klarifikasi teknologis semata tidaklah cukup.

Pemerintah perlu mengambil dua langkah strategis untuk menjembatani jurang kepercayaan ini:

1. Memuka Mekanisme Sanggah yang Transparan dan Responsif: Data statistik yang dinamis harus dibarengi dengan ruang pemutakhiran partisipatif. Jika masyarakat merasa pemeringkatannya tidak presisi akibat perubahan kondisi ekonomi secara mendadak (seperti PHK), harus ada saluran verifikasi faktual (ground checking) yang mudah diakses di tingkat tapak.

2. Edukasi Publik yang Empatis: Narasi kehumasan pemerintah tidak boleh terkesan defensif. Mengatakan bahwa “desil adalah murni pemeringkatan tanpa cut-off point” memang benar secara teknis metodologis, tetapi berisiko terasa dingin bagi warga yang sedang berjuang memenuhi kebutuhan pokok harian.

Data DTSEN memiliki niat luhur: mewujudkan integrasi data nasional agar penyaluran bantuan tepat sasaran. Namun, muara dari validitas data adalah keadilan bagi yang tercatat di dalamnya. Jangan sampai karena batas “kotak” statistik yang kaku, mereka yang terseok-seok secara ekonomi justru luput dari jangkauan tangan negara.