Oleh: Dosen Ekonomi Pembangunan di Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Airlangga, Gigih Prihantono SE MSE

Polemik penentuan desil bagi masyarakat, menurut saya bukan sepenuhnya kesalahan pemerintah. Saya berpendapat ada beberapa faktor yang membuat penetapan desil jadi bahan perbincangan.

Masalah pertama adalah kita tidak punya satu simple data, atau data sederhana yang baik. Kalau di negara maju, penentuan desil berdasarkan Mean Testing. 

Melalui Mean Testing, pengecekan data dilakukan guna memastikan masyarakat lolos dari garis kemiskinan atau tidak.

Pertanyaannya adalah kenapa negara maju bisa akurat menggunakan metode tersebut? Karena 95 persen mata pencaharian masyarakat negara maju, berada di sektor formal. Sehingga semuanya terintegrasi dengan sistem basis pajak.

Situasi ini berbeda dengan Negara Indonesia, mayoritas pekerja masyarakat ada di sektor informal. Saya yakin karena bidang pekerjaannya tidak berada di sistem formal, otomatis tidak terhubung dengan sistem pajak.

Ditambah lagi negara Indonesia belum punya data yang lebih baik dari negara maju, maka penghitungannya berdasarkan Proxy Mean Testing (PMT), pasti memicu kesalahan hingga presentasenya mencapai 5 persen, atau nilainya setara dengan jumlah penduduk di kota besar. Maka dari itu wajar, kenapa pembahasannya sampai sekarang bisa ramai.

Baca juga: Polemik Data Desil DTSEN Makin Panas, DPRD Jatim Minta Pemerintah Verifikasi Ulang

Meski demikian, ada metode lain yaitu menggunakan Community Based Targeting. Namun begitu, ada plus minusnya. Metode Community ini dijalankan sama Pendamping Program Keluarga Harapan (PKH) mengidentifikasi masyarakat yang paling membutuhkan.

Misalkan, ada warga punya rumah besar, halaman luas, kemudian usianya sudah lanjut dan janda. Jika memakai metode PMT, warga ini tidak masuk kategori penerima bantuan sosial, karena dari sisi aset sudah bukan orang miskin.  

Sedangkan kalau berdasarkan Community Based Targeting, karena warga ini janda, tidak memiliki pendapatan rutin, sehingga dapat masuk ke dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS), dan bisa menerima bantuan sosial.

Metode Community Based Targeting ini punya kelemahan rentan disalahgunakan oleh oknum pemerintahan tingkat desa/kelurahan, atau RT/RW. Mereka bisa saja merekomendasikan teman-temannya atau keluarganya yang mungkin sudah kaya, dan itu juga banyak kasus terjadi. 

Oleh karena itu saya menilai, pendekatan terbaik adalah menyatukan metode PMT dan Community Based Targeting, supaya melihat dari 2 sisi karena masyarakat kita bekerja di sektor informal, yang notabene berbeda dengan masyarakat di negara maju, dimana mata pencahariannya berada di sektor formal, kemudian pemerintah belum mempunyai database terbaik.

Pemerintah, bagi saya, jika perlu memikirkan mekanisme koreksi, guna memininalisir dampak psikologis masyarakat terhadap polemik penentuan desil. Mekaisme koreksi bisa digunakan lewat kelurahan, kepala desa, atau mungkin tingkat RT/RW. Dari mekanisme ini bisa dibenahi mana yang keliru atau tidak, karena ada dampak psikologis, yang awalnya mereka penerima bantuan, lalu dicabut karena ada penentuan desil terbaru.

Walaupun sebenarnya juga harus lebih cermat dan hati hati, terkadang kondisi dari penerima bantuan itu sifatnya dinamis. Misalnya, sekarang tercatat penerima bantuan, namun selang beberapa bulan atau tahun, kemudian, dapat pekerjaan dan roda perekonomiannya naik, tetapi status penerima bantuan sosialnya belum dicabut, hingga masih menerima bantuan sosial. Bagi saya ini harus segera diperbaiki, agar tidak terjadi kesenjangan sosial.

Baca juga: Data Desil BPS Dituduh Bermasalah, Jeritan Anak Tukang Bangunan Surabaya jadi Contohnya

Saya melihat, pada dasarnya penentuan desil ini sangat perlu. Dari indikator desil kita bisa tahu dan mengukur sejauh mana bantuan sosial tepat sasaran. Data desil menjadi salah satu instrumen penting dalam menentukan ketepatan sasaran penerima bantuan sosial Namun, angka desil kerap disalahartikan sebagai gambaran langsung mengenai besaran pendapatan sebuah keluarga.

Padahal, desil tidak secara sederhana menunjukkan pendapatan seseorang. Ukuran tersebut berkaitan dengan tingkat kesejahteraan yang dihitung melalui konsumsi per kapita atau konsumsi per orang.

Pemahaman tersebut penting karena kesalahan membaca desil dapat membuat masyarakat keliru menilai, apakah seseorang masih tergolong layak menerima bansos atau justru sudah berada pada kelompok ekonomi yang relatif lebih mampu.

Persoalan ini menjadi penting ketika angka desil digunakan untuk menilai kelayakan seseorang sebagai penerima bansos. Sebab, masyarakat terkadang membandingkan kondisi ekonominya hanya dengan lingkungan terdekat.

Persepsi mengenai kaya atau miskin sangat mungkin berbeda apabila seseorang hanya membandingkan dirinya dengan kelompok masyarakat di sekitarnya.

Seseorang dengan pendapatan yang relatif tinggi, misalnya, bisa saja merasa dirinya masih berada pada kondisi ekonomi biasa karena lingkungan pergaulannya juga dihuni orang-orang dengan kemampuan ekonomi serupa atau bahkan lebih tinggi.

Begitu pula dalam kepemilikan barang. Seseorang mungkin merasa mobil yang digunakannya masih sederhana karena membandingkannya dengan orang-orang di sekitarnya yang menggunakan kendaraan lebih mahal.

Padahal, jika pembandingnya adalah kondisi masyarakat secara keseluruhan, posisi ekonominya bisa berada jauh di atas rata-rata.

Cara pandang tersebut menunjukkan pentingnya desil dalam membaca kondisi kesejahteraan masyarakat secara lebih objektif.

Masyarakat cenderung menggunakan lingkungan sosial sebagai pembanding. Akibatnya, seseorang yang sebenarnya berada dalam kelompok ekonomi relatif mampu dapat merasa masih membutuhkan bantuan karena melihat ada kelompok lain di sekitarnya yang memiliki kemampuan ekonomi lebih tinggi.

Sebaliknya, sistem desil menempatkan kondisi ekonomi rumah tangga dalam kelompok berdasarkan ukuran kesejahteraan yang lebih luas.

Karena itu, keberadaan desil menjadi penting dalam proses penyaluran bansos. Data tersebut dapat membantu pemerintah menyaring penerima berdasarkan tingkat kesejahteraan, bukan semata-mata berdasarkan pengakuan mengenai pendapatan.

Pada akhirnya, ketepatan data menjadi kunci. Semakin akurat pemetaan kondisi ekonomi masyarakat, semakin besar peluang bansos diberikan kepada kelompok yang memang memenuhi kriteria dan membutuhkan dukungan pemerintah.