Taufiq A Gani, Alumni PPRA 65 Lemhannas. Foto: doc Dialeksis
DIALEKSIS.COM | Opini - Masyarakat memang membutuhkan bantuan pemerintah. Di mana pun negara hadir, pertanyaannya hampir selalu sama: adakah bantuan untuk kami?
Pertanyaan itu sederhana, tetapi jawabannya tidak pernah benar-benar mudah.
Kegelisahan muncul ketika saya membaca berbagai berita tentang penyaluran bantuan, termasuk beasiswa di Aceh. Persoalan ini, ternyata, tidak berhenti pada satu kasus.
Pola berulang di berbagai program kebencanaan, rehabilitasi, bantuan korban konflik, hingga beasiswa yaitu lemahnya data dalam menentukan penerima bantuan. Kasus bisa berganti dan sektornya berbeda, namun titik lemahnya tetap sama: data penerima yang rapuh sejak awal.
Saya semakin sering melihat bahwa persoalan bantuan sosial berakar pada satu hal: data penerima yang lemah. Negara ingin membantu, tetapi tanpa data yang kuat, sulit memastikan siapa yang benar-benar layak menerima. Masalah tampak sederhana, namun dampaknya sangat besar.
Ketika Data Menjadi Titik Lemah
Dalam berbagai program bantuan pemerintah, semuanya bergantung pada satu hal: siapa yang berhak menerimanya. Pertanyaan ini tampak administratif, tetapi sesungguhnya sangat menentukan.
Di lapangan, realitanya, data tidak selalu siap untuk menjawab pertanyaan tersebut.
Sering kali, data tidak benar-benar siap.
Data sering kali tidak mutakhir, tidak terstandar, dan berasal dari berbagai sumber yang belum terintegrasi. Dalam kondisi ini, verifikasi menjadi berat. Aparatur harus memeriksa nama dan memastikan kondisi sosial penerima dapat dipertanggungjawabkan.
Pengelola bantuan dihadapkan pada dilema. Mereka harus cepat menyalurkan bantuan, tetapi juga dituntut tepat sasaran. Dua tuntutan ini sering tidak berjalan seiring. Kecepatan membutuhkan keputusan cepat, sementara ketepatan membutuhkan waktu dan pengecekan berlapis.
Waktu terbatas dan anggaran harus segera diserap. Akses penerima tidak selalu langsung; kadang, pihak perantara memperpanjang jarak antara data dan realitas.
Di tengah tekanan sosial dan politik, keputusan sering diambil sebelum data siap. Akibatnya, kerentanan pun terbentuk.
Pengalaman di berbagai daerah menunjukkan pola berulang. Misalnya, di Aceh, program bantuan kerap menimbulkan dinamika pada pelaksanaan. Masalahnya bukan pada besaran bantuan, melainkan pada pertanyaan mendasar: apakah data penerima benar-benar valid dan mutakhir?
Di titik ini, masalah bantuan sosial sepenuhnya bergantung pada keakuratan data sejak awal. Jika fondasinya rapuh, seluruh proses distribusi dan kebijakan pun berdiri di atas dasar yang goyah.
Negara Bergerak ke Data, Tapi Belum Memahami
Pemerintah kini bergerak menuju pemerintahan digital. Integrasi data, identitas digital, dan kecerdasan artifisial mulai didorong.
Arah tersebut dapat dikategorikan sebagai langkah yang tepat.
Dalam literatur tata kelola modern, pergeseran ini disebut sebagai dataist state (Marion Fourcade dan Jeffrey Gordon, 2020), yaitu kondisi ketika negara semakin memahami masyarakat melalui data dan sistem komputasional.
Namun, pengalaman lapangan menunjukkan bahwa memiliki data tidak sama dengan memahami masyarakat.
Dalam bantuan sosial, data yang tidak akurat, mutakhir, atau terverifikasi membuat sistem, seberapa pun canggihnya, tak mampu menghasilkan keputusan tepat.
Teknologi dapat mempercepat; AI dapat membantu penajaman sasaran. Namun, tanpa kualitas data yang baik, teknologi justru mempercepat kekeliruan. Kualitas data adalah inti dari keputusan yang tepat.
Persoalan bantuan sosial tidak selesai hanya dengan menambah aplikasi. Lebih penting membenahi arsitektur data”mulai dari bagaimana data dikumpulkan, diperbarui, diverifikasi, hingga digunakan secara konsisten.
Pada akhirnya, ketepatan hadir bukan dari kecepatan sistem, melainkan dari kualitas pengetahuan negara tentang masyarakat yang hendak dibantu.
Dari Salah Sasaran ke Risiko Hukum
Sering kali, kerapuhan data dianggap masalah teknis saja. Padahal, dampaknya jauh lebih luas.
Dalam praktik administrasi pemerintahan, ketidaktepatan data akan membuka risiko hukum. Bantuan yang diberikan kepada pihak di luar kriteria dapat dipersoalkan sebagai penyimpangan.
Di titik ini, pengelola bantuan berada dalam posisi rentan. Mereka dituntut cepat, tetapi juga harus akurat.
Tanpa fondasi data yang kuat, tuntutan menjadi tidak seimbang. Risiko muncul pada penerima salah sasaran dan pelaksana kebijakan yang bekerja dengan data rapuh.
Oleh sebab itu, pembenahan data bukan sekadar soal efektivitas program, melainkan tentang perlindungan integritas administrasi negara.
Keadilan yang Bergantung pada Data
Bantuan sosial pada akhirnya soal keadilan. Negara harus memastikan yang paling membutuhkan benar-benar menerima.
Di negara yang bergerak menuju dataist state, keadilan kini bergantung pada pengelolaan data.
Ketika data rapuh, yang terjadi bukan sekadar kesalahan administratif, tetapi ketidakadilan. Warga yang berhak tidak menerima, sementara yang tidak berhak bisa masuk dalam sistem.
Di sinilah persoalan data menjadi soal kapasitas negara untuk memahami masyarakatnya.
Penutup
Pada akhirnya, kita kembali pada pertanyaan sederhana di awal: apakah ada bantuan untuk kami?
Negara mungkin bisa menjawab “ada”.
Tantangannya bukan hanya menyediakan bantuan, tetapi memastikan sampai kepada mereka yang berhak.
Negara boleh bergerak ke arah digital. Sistem boleh semakin cepat.
Tetapi tanpa data yang kuat, negara berisiko menjawab 'ada bantuan' tanpa benar-benar menyelesaikan persoalan utama: siapa yang berhak menerimanya.
Negara bisa hadir di mana-mana, tapi belum tentu tepat mengenali siapa yang harus dibantu.
Itulah masalah dasarnya: negara hadir, tapi belum tentu tepat.
Penulis: Taufiq A Gani, Alumni PPRA 65 Lemhannas
Sebelumnya
