Opini: Data Kemiskinan, Paradigma dan Perspektif

Padahal, dalam statistik, untuk mengetahui suatu obyek dilakukan dengan dua cara, yaitu sensus dengan mendata keseluruhan objek tersebut, dan survei dengan mengambil sejumlah sampel untuk menyimpulkan agregat karakteristik objek tersebut.

Meskipun begitu, bagaimanapun canggihnya suatu model, tetap saja mengandung sampling error. Artinya, “statistik itu bisa salah tapi tidak boleh bohong”. 

Maknanya, hasil dari perhitungan statistik itu bisa salah karena kesalahan itu timbul dari perbedaan metode, waktu, dan, jumlah sampel. Sehingga statistik tidak boleh dibuat secara akal-akalan untuk tujuan tertentu.

Menurut Cathy O'Neil dalam bukunya Weapons of Math Destruction (2016), bahaya pemanfaatan analisis data yang tidak transparan dan hanya menjadi sarat kepentingan, (penulis; politisasi data kemiskinan) dapat menjadi senjata mematikan bagi masyarakat.

Sebagai misal, selama ini ada kecenderungan pendataan dilakukan lebih diorientasikan pada agenda tersembunyi; Pertama, hasil pendataan menjadi legitimasi kinerja program atau keberhasilan pemimpin. 

Kedua, pendataan dilakukan menjadi legitimasi untuk merumuskan proyek baru.

Problem lain, ada orang miskin transient yaitu ketika data dikumpulkan seseorang tergolong miskin, tetapi ketika program dilaksanakan mereka tidak lagi tergolong miskin. 

Sebaliknya, pada saat data dikumpulkan seseorang tidak miskin, tapi ketika program diimplementasikan mereka tergolong miskin. 

Semakin lama jarak waktu antara data dikumpulkan dan diimplementasikan akan kian banyak penduduk yang mengalami perubahan status kemiskinan, yaitu dari semula miskin menjadi tidak miskin, atau sebaliknya dari semula tidak miskin menjadi miskin.

Mobilitas status kemiskinan banyak dialami penduduk miskin sementara, dan amat jarang terjadi pada penduduk miskin kronis. 

Maka, jika data itu digunakan untuk implementasi program, hampir dipastikan terjadi salah sasaran, yang cakupan salah sasarannya kian besar jika jarak waktu antara pengumpulan data dan implementasi program semakin lama.

Karena itu, kualitas data kemiskinan menjadi perhatian Gubernur NTT, dengan membangun dan memutakhirkan data kemiskinan NTT. 

Tentu program ini bukan saja sebagai langkah pembaruan yang progresif dan visioner. Namun, ia juga menunjukkan kehadiran pemerintah secara lebih substantif dan fundamental dalam agenda pengentasan kemiskinan.

Kebijakan evidence

Dalam konteks kualitas kebijakan penanganan kemiskinan, kita menghadapi berbagai tantangan dalam menilai, mengukur, dan mengatasinya. 

Karena itu, dibutuhkan pengorganisasian empat area aksi, yaitu data, kebijakan, inovasi, dan anggaran. Ada kaitan lugas dari keempat area aksi, namun data menjadi kunci atau inti dalam penanganan kemiskinan.