Pakar: Negara Kesejahteraan Tak Boleh Hanya Dibangun di Atas Presisi Data

PARADAPOS.COM - Pemerintah menargetkan angka kemiskinan ekstrem di Indonesia mencapai nol persen pada tahun 2026. Ambisi ini diperkuat melalui integrasi berbagai program kesejahteraan yang disatukan dalam Data Tunggal Sosial dan Ekonomi Nasional (DTSEN). Melalui Buku Saku Program Dukungan Kesejahteraan 2026, negara menghadirkan narasi besar tentang bantuan sosial yang dirancang lebih presisi, terintegrasi, dan berbasis data. Namun, di balik optimisme tersebut, muncul pertanyaan mendasar: apakah masa depan negara kesejahteraan cukup dibangun hanya dengan presisi data?

Melalui DTSEN, data dari DTKS, Regsosek, dan P3KE digabungkan menjadi satu basis data nasional. Tujuannya jelas: menentukan siapa yang paling layak menerima bantuan sosial. Pemerintah ingin memastikan bantuan tidak lagi tumpang tindih, lebih tepat sasaran, dan mampu menjangkau masyarakat yang paling membutuhkan. Di tengah kompleksitas persoalan sosial dan keterbatasan fiskal, pendekatan berbasis data ini memang terlihat rasional.

Negara Kesejahteraan yang Semakin Digital

Dalam beberapa tahun terakhir, tata kelola kesejahteraan di Indonesia bergerak menuju pendekatan digital dan berbasis data. Warga diklasifikasikan ke dalam desil kesejahteraan, diverifikasi melalui sistem digital, lalu dipetakan berdasarkan tingkat kerentanannya. Negara berupaya membuat kemiskinan menjadi sesuatu yang dapat dihitung, diprediksi, dan diintervensi secara administratif.

Pendekatan ini bukan tanpa alasan. Selama bertahun-tahun, kebijakan bantuan sosial di Indonesia menghadapi persoalan klasik: data ganda, exclusion error, inclusion error, hingga ketidaktepatan sasaran. Dalam konteks itu, DTSEN dipromosikan sebagai solusi integrasi data nasional yang mampu memperbaiki kualitas kebijakan sosial. Pemerintah bahkan menekankan bahwa pembaruan data dilakukan secara berkala dan lintas sektor untuk meningkatkan akurasi penerima bantuan.

Di satu sisi, transformasi ini patut diapresiasi karena menunjukkan kemajuan tata kelola negara kesejahteraan. Negara menjadi lebih aktif, sistematis, dan terukur dalam menjangkau kelompok rentan. Berbagai program bantuan kini dirancang mengikuti siklus hidup warga, mulai dari ibu hamil, anak sekolah, usia produktif, hingga lansia. Negara tidak lagi hadir secara sporadis, tetapi mulai membangun sistem perlindungan sosial yang lebih terintegrasi. Namun, di titik inilah muncul pertanyaan yang lebih mendasar: apakah masyarakat cukup dipahami melalui data?

Ketika Kemiskinan Menjadi Objek Administratif

James C. Scott dalam Seeing Like a State (1998) menjelaskan bahwa negara modern selalu memiliki kecenderungan membuat masyarakat menjadi lebih mudah "dibaca". Penduduk dikategorikan, dipetakan, dan diukur agar lebih mudah dikelola melalui kebijakan administratif. Dalam konteks DTSEN, logika itu terlihat jelas. Negara berupaya menerjemahkan kompleksitas kehidupan sosial menjadi angka, kategori desil, dan indikator kesejahteraan.

Masalahnya, kehidupan sosial tidak selalu dapat disimplifikasi menjadi statistik. Kemiskinan sering kali jauh lebih cair dibanding definisi administratif yang digunakan negara. Ada keluarga yang secara formal dianggap tidak miskin, tetapi hidup dalam kondisi sangat rentan. Ada pekerja informal yang penghasilannya sedikit di atas garis kemiskinan, tetapi dapat jatuh miskin sewaktu-waktu karena sakit, PHK, atau krisis ekonomi.

Dalam Buku Saku Program Dukungan Kesejahteraan 2026, garis kemiskinan ekstrem ditetapkan di bawah Rp 391 ribu per bulan per kapita. Secara statistik, seseorang mungkin dianggap sudah keluar dari kemiskinan ketika berada sedikit di atas angka tersebut. Namun, apakah kehidupan mereka benar-benar sudah aman dari kerentanan?

Di sinilah kita melihat bagaimana tata kelola berbasis data berisiko menciptakan ilusi presisi. Negara merasa semakin mengenal masyarakat karena memiliki data yang lebih lengkap. Padahal, pengalaman hidup warga sering kali jauh lebih kompleks dibanding apa yang muncul di dashboard kebijakan.

DTSEN juga memperlihatkan perubahan menarik dalam wajah negara kesejahteraan modern. Negara tidak lagi hanya mendistribusikan bantuan sosial, tetapi mulai membangun ekosistem kesejahteraan berbasis data. Bantuan dipetakan, diverifikasi, dan dihitung secara digital. Warga perlahan menjadi bagian dari sistem administrasi sosial yang semakin terintegrasi. Transformasi ini menunjukkan bagaimana negara kesejahteraan bergerak menuju apa yang bisa disebut sebagai data state, yakni negara yang mengandalkan integrasi data sebagai fondasi utama pengambilan kebijakan sosial.

Menjaga Dimensi Manusia dalam Kebijakan Sosial

Pendekatan seperti ini memang dapat meningkatkan efisiensi birokrasi. Namun, ada risiko ketika negara terlalu percaya bahwa persoalan sosial dapat diselesaikan terutama melalui teknologi dan manajemen data. Kritik semacam ini pernah disampaikan Evgeny Morozov dalam To Save Everything, Click Here (2013) melalui konsep technological solutionism, yakni keyakinan bahwa kompleksitas persoalan sosial dapat diatasi terutama dengan solusi teknologis.

Padahal, akar kemiskinan sering kali bersifat struktural. Kemiskinan sangat berkaitan dengan kualitas pekerjaan, ketimpangan akses pendidikan, kepemilikan aset, rendahnya upah, hingga terbatasnya mobilitas sosial. Data dapat membantu negara mengenali masyarakat miskin, tetapi data tidak otomatis mengubah struktur yang memproduksi kemiskinan itu sendiri.

Yang menarik dari Buku Saku Program Dukungan Kesejahteraan 2026 adalah bagaimana negara mencoba menunjukkan kehadirannya secara konkret melalui rincian bantuan sosial yang diterima keluarga. Dari sisi transparansi kebijakan, pendekatan ini tentu penting. Masyarakat dapat melihat bentuk nyata intervensi negara. Namun, kebijakan sosial tidak bisa berhenti pada kalkulasi administratif semata. Kemiskinan bukan hanya soal siapa yang masuk desil tertentu atau siapa yang lolos verifikasi bantuan. Kemiskinan adalah pengalaman hidup tentang keterbatasan, ketidakpastian, dan kerentanan yang dialami manusia sehari-hari.

Karena itu, penguatan DTSEN memang penting sebagai fondasi kebijakan sosial yang lebih akurat. Namun, masa depan negara kesejahteraan tidak boleh hanya dibangun di atas logika presisi data semata. Data memang membantu negara membaca masyarakat, tetapi memahami kemiskinan membutuhkan sesuatu yang lebih dari sekadar angka dan kategori administratif.

Di titik inilah pendekatan human-centric governance atau tata kelola yang berpusat pada manusia menjadi penting. Kebijakan sosial tidak cukup hanya mengandalkan dashboard, verifikasi digital, dan integrasi sistem data, tetapi juga harus mampu memahami pengalaman hidup masyarakat secara nyata. Negara perlu hadir bukan hanya sebagai pengelola data warga, melainkan sebagai institusi yang mampu mendengar kerentanan, ketidakpastian, dan kebutuhan manusia yang sering kali tidak tercermin dalam statistik.

Sebab pada akhirnya, tujuan negara kesejahteraan bukan sekadar membuat masyarakat terbaca dalam sistem administrasi, tetapi memastikan setiap warga benar-benar dapat hidup dengan lebih aman, layak, dan bermartabat.

Muhammad Dzulfikar Al Ghofiqi, Dosen Departemen Administrasi Publik, FISIP, Universitas Airlangga dan Peneliti di Governance, Administration, and Policy (GAP) Laboratorium.