Firdaus | PNS, Peneliti Hukum di Pusat Riset Hukum-Badan Riset Inovasi Nasional
TEKNOLOGI digital menjanjikan efisiensi luar biasa dalam tata kelola pemerintahan, termasuk dalam penyaluran bantuan sosial (bansos). Pemerintah mengandalkan algoritma berbasis Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) untuk mengklasifikasikan masyarakat ke dalam sepuluh tingkat kesejahteraan yang disebut desil.
Secara teoretis, sistem ini ideal. Rumah tangga yang berada pada Desil 1 hingga 4 ditetapkan sebagai prioritas utama karena masuk dalam kategori sangat miskin hingga rentan miskin. Sementara itu, masyarakat pada Desil 5 ke atas dianggap semakin mampu memenuhi kebutuhan ekonominya secara mandiri. Namun, di lapangan, sistem digital ini justru dapat melahirkan ironi: data yang seharusnya menjadi alat untuk menemukan mereka yang membutuhkan justru berpotensi membuat sebagian dari mereka tidak terlihat.
Persoalan mendasar muncul ketika rumus matematika dalam komputer gagal menangkap dinamika kehidupan nyata. Algoritma pendataan dapat terlalu bergantung pada indikator aset fisik yang relatif statis, seperti material dinding rumah, jenis lantai, atau kepemilikan aset tertentu pada suatu waktu. Pendekatan semacam ini berisiko membuat sistem tidak cukup peka terhadap guncangan ekonomi yang terjadi secara tiba-tiba.
Seorang buruh harian yang kehilangan pekerjaan atau kepala keluarga yang mengalami sakit berat dapat jatuh miskin hanya dalam hitungan hari. Namun, ketika rumah mereka masih berdinding semen yang dibangun dari hasil tabungan bertahun-tahun, kondisi tersebut belum tentu segera terbaca oleh sistem. Akibatnya, mereka dapat dikategorikan sebagai kelompok yang dianggap mampu, sementara kesulitan ekonomi yang sebenarnya sedang mereka alami tidak tercermin dalam data.
Anomali lain juga dapat terjadi. Warga yang secara kasatmata tergolong mampu, memiliki kendaraan, dan berpenghasilan relatif stabil, masih tercatat dalam kelompok Desil 1 hingga 4. Fenomena bantuan sosial yang tidak tepat sasaran ini menunjukkan persoalan serius dalam pembaruan dan validasi data.
Ketika kondisi ekonomi sebuah keluarga membaik, status desil mereka tidak selalu berubah dengan segera karena proses pembaruan data dapat berlangsung lambat dan berjenjang. Akibatnya, algoritma seolah memperlakukan data sebagai potret statis, bukan sebagai gambaran dinamis yang terus berubah mengikuti kondisi kehidupan masyarakat.
Kegagalan membaca perubahan kondisi ekonomi secara akurat pada akhirnya dapat menciptakan ketidakadilan sosial. Ketika teknologi diterapkan tanpa mekanisme verifikasi manusia yang memadai, mesin pengolah data berisiko berubah menjadi penentu nasib yang dingin.
Keluarga yang benar-benar membutuhkan bantuan dapat tersisih hanya karena sistem menempatkan mereka di luar kelompok prioritas. Sebaliknya, mereka yang secara ekonomi sudah relatif mampu masih mungkin menerima bantuan karena datanya belum diperbarui.
Dalam kondisi seperti ini, persoalannya bukan semata-mata kesalahan algoritma, melainkan juga kegagalan tata kelola data dan lemahnya mekanisme koreksi di tingkat masyarakat. Karena itu, transformasi digital dalam penyaluran bansos perlu dievaluasi secara menyeluruh. Pemerintah tidak boleh mengandalkan angka desil secara membabi-buta seolah-olah data selalu identik dengan kondisi ekonomi masyarakat yang sebenarnya. Sistem harus dibuat lebih adaptif terhadap perubahan pendapatan, kehilangan pekerjaan, kondisi keluarga, serta berbagai guncangan ekonomi.
Yang tidak kalah penting, teknologi harus dilengkapi dengan validasi lapangan secara berkala dan mekanisme pengaduan serta koreksi yang mudah diakses masyarakat. Pengetahuan dan kondisi faktual di tingkat desa dan komunitas juga perlu menjadi bagian penting dalam memastikan akurasi data.
Negara tidak boleh membiarkan kesejahteraan rakyat tersandera oleh kesalahan sistemik dalam pengelolaan data. Bantuan sosial dibentuk untuk melindungi manusia, bukan sekadar memenuhi persyaratan statistik dalam sebuah sistem aplikasi. Jika logika desil justru membuat warga miskin tersisih sementara warga yang lebih mampu tetap diprioritaskan, maka digitalisasi telah kehilangan tujuan dasarnya.
Teknologi seharusnya memperkuat keadilan sosial, bukan menggantikannya dengan keputusan angka yang kaku. Pada akhirnya, teknologi dirancang untuk melayani manusia, bukan sebaliknya. Digitalisasi bantuan sosial akan kehilangan makna jika statistik lebih dipercaya daripada kenyataan yang dihadapi masyarakat. Negara tidak boleh berlindung di balik dalih kesalahan sistem untuk mengabaikan hak warga yang membutuhkan perlindungan.
Memanusiakan data bukan lagi sekadar pilihan, melainkan keharusan agar keadilan sosial tidak mati di tangan algoritma yang gagal membaca kehidupan nyata. Bayangkan seorang anak Indonesia bercita-cita menjadi dokter, tetapi hanya memiliki satu buku lusuh untuk belajar.
###
