Komisi X Habib Syarief Desak BPS Benahi Akurasi Data Desil untuk Pendidikan
JAKARTA — Anggota Komisi X DPR RI dari Fraksi PKB, Habib Syarief Muhammad, mendesak Badan Pusat Statistik (BPS) memperbaiki akurasi data desil yang menjadi salah satu basis penting dalam penetapan sasaran program bantuan pendidikan, seperti Kartu Indonesia Pintar (KIP) dan Program Indonesia Pintar (PIP).
Menurut Habib Syarief, persoalan data desil tidak boleh hanya dilihat sebagai persoalan teknis-administratif. Ketidakakuratan dalam menentukan kelompok ekonomi masyarakat dapat berdampak langsung terhadap hak anak untuk memperoleh pendidikan yang dilindungi UUD 1945. Penerapan desil yang salah bisa dikategorikan sebagai pelanggaran konstitusi.
“Ketika statistik gagal memotret realitas kehidupan masyarakat, maka yang menjadi korban bukan sekadar ketepatan administrasi, tetapi hak konstitusional warga negara atas pendidikan,” kata Habib Syarief dalam Focus Group Discussion (FGD) Komisi X DPR RI bersama BPS RI, Senin (14/9/2026).
Ia menyoroti masih adanya potensi inclusion error, yakni masyarakat yang secara ekonomi relatif mampu justru masuk dalam kelompok penerima bantuan, maupun exclusion error, ketika masyarakat yang sebenarnya rentan justru tidak masuk dalam sasaran bantuan.
Habib Syarief mencontohkan kondisi masyarakat pekerja informal yang kehidupannya sangat dinamis. Status kepemilikan aset atau kondisi rumah yang tercatat dalam data statistik belum tentu menggambarkan kemampuan ekonomi keluarga secara aktual.
Dalam FGD tersebut, Habib Syarief juga mengangkat pentingnya perspektif keadilan algoritmik dalam pengelolaan data pemerintah. Ia merujuk pemikiran Prof. Mireille Hildebrandt dalam buku Smart Technologies and the End(s) of Law, yang antara lain mengingatkan mengenai risiko penggunaan sistem komputasi dan algoritma ketika keputusan otomatis menyangkut hak-hak dasar manusia.
Menurut Habib Syarief, terdapat perbedaan antara kepastian algoritmik dan kepastian hukum. Kepastian algoritmik bekerja melalui logika matematis dan aturan yang telah ditentukan, sedangkan kepastian hukum semestinya tidak berhenti pada kepastian prosedural, tetapi juga mempertimbangkan keadilan dan konteks kehidupan manusia.
“Algoritma bekerja dengan logika if this, then that. Tetapi kehidupan manusia tidak sesederhana itu. Mesin tidak memiliki empati untuk memahami bahwa seseorang baru saja kehilangan pekerjaan, mengalami musibah, atau harus menjual aset untuk biaya rumah sakit,” tegasnya.
Karena itu, Habib Syarief meminta BPS tidak menjadikan hasil klasifikasi algoritmik sebagai keputusan final yang tidak dapat dikoreksi. Jangan sampai negara dikendalikan oleh rigiditas data yang tidak mampu membaca perubahan kondisi masyarakat.
Sebagai solusi, Habib Syarief mendorong BPS menerapkan prinsip Legal Protection by Design (LPbD) dalam sistem pendataan dan penetapan desil. Menurut dia, perlindungan hukum terhadap masyarakat miskin dan rentan harus dibangun sejak awal dalam desain sistem, bukan baru diberikan setelah masyarakat mengalami kerugian.
Ia menawarkan setidaknya tiga prinsip utama. Pertama, transparansi dan keterjelasan (explainability). Masyarakat harus mengetahui alasan mengapa mereka dikategorikan dalam desil tertentu.
Kedua, hak untuk menyanggah dan mengoreksi data (contestability). Habib Syarief meminta BPS menyediakan mekanisme sanggah yang mudah diakses masyarakat. Menurutnya, mekanisme tersebut harus sederhana dan tidak boleh membebani masyarakat miskin dengan birokrasi yang panjang.
Ketiga, human-in-the-loop, yakni tetap melibatkan manusia dalam pengambilan keputusan. Habib Syarief menilai keputusan untuk menolak atau mencabut bantuan pendidikan tidak seharusnya sepenuhnya diserahkan kepada sistem otomatis.
“Harus ada verifikator atau pendamping di tingkat lokal yang dapat melihat kondisi faktual dan mengoreksi keluaran algoritma ketika ditemukan anomali,” tegasnya.
Penulis: Khafidlul Ulum
