Desil dan ujian keadilan termaktub Ketika angka menentukan hak warga atas bantuan sosial (Bansos).
Oleh: Zulkifli Malik
Penetapan desil dalam Data Tunggal Sosial dan Ekonomi Nasional (DTSEN) 2026 dirancang sebagai alat bantu negara untuk menyalurkan bantuan sosial (bansos) lebih tepat sasaran.
Namun, dalam pelaksanaannya, sistem ini menuai protes di berbagai kalangan karena banyak warga yang secara nyata hidup pas-pasan justru terklasifikasi pada desil tinggi (9–10) sehingga kehilangan akses terhadap bantuan.
Fenomena ini memunculkan pertanyaan mendasar, sejauh mana angka statistik dapat dijadikan satu-satunya dasar untuk menentukan hak warga atas perlindungan sosial?
Secara teknis, desil adalah pengelompokan relatif yang membagi populasi menjadi sepuluh bagian sama besar berdasarkan skor kesejahteraan, dengan desil 1 sebagai kelompok terbawah dan desil 10 sebagai kelompok teratas.
Masalah muncul ketika indikator yang dipakai, seperti kondisi rumah, daya listrik, aset, dan pendidikan tidak selalu sejalan dengan pendapatan harian atau beban ekonomi riil rumah tangga, terutama bagi pekerja informal dan kelompok rentan.
Skala pendataan BPS memang sangat besar: hingga 10 Juli 2026, DTSEN mencatat 290,13 juta individu dan 95,98 juta keluarga. Namun, besaran data tanpa mekanisme validasi berlapis dan pemutakhiran yang cepat justru membuka ruang di luar aturan dengan perubahan status desil yang drastis, ketidak konsistenan antara sumber data, dan ketidaksesuaian dengan kondisi lapangan.
Toh, keluhan masyarakat bukan sekadar masalah administratif, melainkan indikasi adanya kesenjangan antara desain kebijakan dan realitas sosial.
Dapat terlihat dari pemberitaan media skala nasional, salah satunya tayangan berita yang ditulis kompas.com 27 Agustus 2026 dengan judul berita “Tukang Becak Masuk Desil 9, BPS Kena Kritik” dan sejumlah kasus warga seperti tukang becak, pedagang asongan, penyintas penyakit kronis, dan mahasiswa yang tiba-tiba masuk desil tinggi dan terputus dari bansos, jaminan kesehatan, atau beasiswa.
Fakta-fakta ini menunjukkan bahwa metode pendugaan kesejahteraan (proxy means test) berpotensi menghasilkan kesalahan klasifikasi yang berdampak langsung pada kehidupan warga.
Secara konseptual, desil mengukur posisi relatif seseorang dibandingkan populasi lain, bukan status kemiskinan absolut. Namun, dalam praktik kebijakan, desil sering diperlakukan seolah-olah mencerminkan kondisi absolut, sehingga warga yang “relatif lebih baik” dibanding 90% populasi lain, tetapi masih berada di bawah garis kebutuhan dasar dan justru kehilangan hak atas bantuan.
Sejumlah sorotan pengamat yang juga dimuat media nasional menyoroti kelemahan metodologis ini.
Seperti Pengamat Ekonomi CORE Indonesia, Yusuf Rendy Manilet, menjelaskan bahwa desil DTSEN bukan hasil pengukuran langsung kondisi ekonomi rumah tangga, melainkan pendugaan melalui Proxy Means Test (PMT) yang memiliki tingkat kesalahan signifikan serta evaluasi BPS menunjukkan inclusion error dan exclusion error pada model PMT berbasis machine learning sekitar 23 persen, sementara Bank Dunia memperkirakan tingkat kesalahan PMT secara umum berkisar 20–40 persen.
Lalu, Pengamat Ekonomi Universitas Andalas, Syafruddin Karimi, seperti artikel yang ditayangkan media CNNindonesia.com terbitan 20 Agustus 2026 dengan judul “Menimbang Keakuratan Desil DTSEN Mengukur Sejahtera Ekonomi Warga RI” menegaskan, bahwa desil cukup kuat untuk memetakan kesejahteraan relatif, tetapi tidak dapat diperlakukan sebagai gambaran kondisi ekonomi rumah tangga secara real time karena kesejahteraan dapat berubah lebih cepat daripada siklus pemutakhiran data.
Kritik juga datang dari perspektif kebijakan publik. Pengamat kebijakan publik Trubus Rahadiansyah kepada kompas.com menilai pemerintah “terlalu ceroboh” dalam menempatkan masyarakat ke dalam kelompok desil, seraya menekankan bahwa penetapan desil seharusnya didasarkan pada data akurat yang telah melalui verifikasi lapangan, sehingga warga dapat mengetahui alasan dan dasar penetapan status mereka.
Senada, Dosen FEB UGM Wisnu Setiadi Nugroho menjelaskan bahwa polemik DTSEN terjadi akibat perbedaan indikator penilaian kesejahteraan antara pemerintah (aset dan karakteristik rumah tangga) dan masyarakat (pendapatan dan pengeluaran harian), sehingga ia menyarankan desil hanya digunakan sebagai alat penyaring awal (screening tool), bukan penentu tunggal kebijakan subsidi.
Karena itu, pemerintah telah membuka kanal koreksi data melalui Command Center 170, WhatsApp, aplikasi Cek Bansos, serta alur musyawarah RT/RW hingga dinas sosial (SIKS-NG).
Langkah ini patut diapresiasi sebagai bentuk responsivitas, namun tidak cukup jika tidak disertai perbaikan metodologi, transparansi bobot variabel, dan percepatan pemutakhiran data.
Pernyataan pejabat bahwa “data masih diverifikasi” justru menegaskan bahwa keputusan penargetan bansos 2026 diambil dalam kondisi ketidakpastian empiris (fakta) yang tinggi.
Tekanan politik pun muncul. Sepertinanggota DPR seperti Selly Andriany Gantina mendesak pembentukan tim khusus untuk mengevaluasi data desil secara masif, seraya meragukan kualitas data, metodologi, proses pemutakhiran, hingga verifikasi sistem BPS, serta meminta pemerintah tidak menggunakan desil sebagai “vonis tunggal” untuk menentukan layak-tidaknya seseorang menerima perlindungan sosial.
Dari perspektif keadilan distributif, penggunaan desil sebagai gatekeeper tunggal melanggar prinsip kehati-hatian (precautionary principle) dalam kebijakan sosial ketika ada keraguan klasifikasi, negara semestinya memilih sisi inklusif (inclusion over exclusion) agar tidak ada warga yang jatuh ke dalam kerentanan karena kesalahan administratif.
Nah, polemik desil 2026 bukan sekadar soal angka, melainkan soal martabat. Ketika negara mereduksi kehidupan warga menjadi satu digit (1–10) yang menentukan akses terhadap jaminan hidup, maka kegagalan metrik menjadi kegagalan moral. Jika tujuan penetapan desil adalah “yang miskin jadi kaya”, narasi itu harus dikoreksi dengan dasar bahwa desil tidak membuat miskin menjadi kaya.
Ia hanya mengklasifikasi relatif dan ketika klasifikasi itu keliru, yang terjadi adalah yang rentan menjadi terpinggirkan oleh desain kebijakan yang terlalu percaya pada angka. (*)
Penulis adalah Editor INDOTIMNEWS.ID
