Misbahuddin
Dosen Statistika Sosial, Program Studi Administrasi Publik, Universitas Negeri Makassar.
Data yang sama menunjukkan bahwa warga desa yang paling miskin justru makin tertinggal. Masalahnya bukan pada angka, melainkan pada cara kita membacanya.
Badan Pusat Statistik (BPS) membawa kabar baik pada awal Agustus lalu. Tingkat kemiskinan Indonesia per Maret 2026 turun menjadi 8,07 persen, setara 22,93 juta jiwa, atau berkurang sekitar 430 ribu orang dalam enam bulan. Sulawesi Selatan ikut menikmati tren itu. Persentase penduduk miskinnya turun ke 7,24 persen, di bawah rata-rata nasional.
Sebulan kemudian, kabar baik itu seolah dibantah. Bank Dunia mencatat 64,1 persen penduduk Indonesia berada di bawah garis kemiskinan. Media sosial riuh. Sebagian menuduh pemerintah mempercantik data, sebagian lain menuding lembaga internasional tak paham Indonesia. Keriuhan itu baru mereda setelah BPS dan Bank Dunia menerbitkan pernyataan bersama pada 10 September.
Saya mengajar statistika sosial kepada calon administrator publik. Bagi saya, polemik itu bahan kuliah yang sempurna, sebab kedua kubu keliru dengan cara yang sama. Mereka bertanya angka mana yang benar sebelum bertanya angka itu dibuat untuk apa.
Kedua angka itu benar. BPS mengukur kemiskinan dengan pendekatan kebutuhan dasar, yakni berapa rupiah minimum yang dibutuhkan seseorang di Indonesia untuk makan dan memenuhi kebutuhan pokok lainnya. Per Maret 2026, ambang itu Rp669.235 per orang per bulan. Bank Dunia memakai garis internasional untuk membandingkan standar hidup antarnegara. Sejak pembaruan Juni 2025, garis bagi negara berpendapatan menengah atas seperti Indonesia ditetapkan 8,30 dolar AS per orang per hari dalam paritas daya beli. Pernyataan bersama kedua lembaga menegaskan bahwa angka-angka itu berangkat dari data yang sama, tetapi menjawab pertanyaan yang berbeda.
Ahli statistik menyebut persoalan ini validitas: sebuah ukuran hanya sahih untuk tujuan yang sesuai dengannya. Angka BPS tepat untuk menentukan siapa yang paling mendesak menerima bantuan. Angka Bank Dunia tepat untuk mengingatkan bahwa status “menengah atas” belum diikuti standar hidup yang setara dengan negara sekelasnya. Selisih keduanya bahkan menyimpan pesan tersendiri. Sekitar 56 persen penduduk hidup di antara dua garis itu. Mereka tak tercatat miskin, tetapi cukup dekat dengan ambang untuk jatuh ketika harga beras naik, anggota keluarga sakit, atau pekerjaan hilang.
Persoalan kedua lebih halus dan, menurut saya, lebih penting. Tingkat kemiskinan hanya menghitung berapa orang yang berada di bawah garis. Ia tidak peduli seberapa jauh mereka di bawahnya. Ekonom Amartya Sen, dalam artikelnya di jurnal Econometrica pada 1976, sudah mengkritik kebutaan ini. Delapan tahun kemudian, James Foster, Joel Greer, dan Erik Thorbecke menawarkan jalan keluar yang kini juga dipakai BPS. Indeks kedalaman kemiskinan (P1) mengukur rata-rata jarak pengeluaran orang miskin dari garis, sedangkan indeks keparahan kemiskinan (P2) memberi bobot lebih kepada mereka yang paling jauh tertinggal.
Kedua indeks itu jarang dikutip dalam pidato pejabat, padahal ceritanya berbeda. Di perkotaan, indeks kedalaman turun dari 1,040 menjadi 0,951 dan indeks keparahan dari 0,245 menjadi 0,209. Di perdesaan, pada saat jumlah orang miskinnya ikut berkurang, indeks kedalaman justru naik dari 1,661 menjadi 1,744 dan indeks keparahan dari 0,390 menjadi 0,414. Artinya, orang miskin di desa memang berkurang, tetapi mereka yang tersisa makin jauh dari garis dan makin timpang satu sama lain. Pada periode yang sama, rasio Gini nasional naik dari 0,363 menjadi 0,368.
Bayangkan dua rumah tangga di sebuah desa. Yang pertama keluarga buruh tani yang pengeluarannya hanya sedikit di bawah garis. Satu musim panen yang baik dan sedikit bantuan sudah cukup mengangkatnya. Yang kedua keluarga seorang janda lansia yang pengeluarannya jauh di bawah garis dan tak punya anggota keluarga yang bekerja. Keluarga pertama mudah “dientaskan” di atas kertas, keluarga kedua tidak. Jika keberhasilan hanya diukur dengan persentase penduduk miskin, keluarga pertama selalu menjadi sasaran yang lebih menarik.
Data agregat memang tidak bisa membuktikan bahwa itulah yang terjadi. Untuk mengujinya, dibutuhkan analisis per rumah tangga. Namun, di situlah pokok soalnya. Pejabat yang hanya membaca persentase penduduk miskin tidak akan pernah sampai pada pertanyaan itu.
Ilmuwan sosial Donald T. Campbell, dalam jurnal Evaluation and Program Planning pada 1979, merumuskan gagasan yang kini dikenal sebagai hukum Campbell. Makin sebuah indikator kuantitatif dipakai untuk mengambil keputusan sosial, makin besar tekanan untuk merusaknya dan makin besar pula kecenderungannya membelokkan proses yang hendak dipantau. Dalam sistem akuntabilitas kinerja kita, angka kemiskinan bukan sekadar alat diagnosis. Ia menjadi target dalam dokumen perencanaan daerah dan ukuran keberhasilan kepala daerah. Distorsinya tidak harus berupa manipulasi data. Cukup dengan mengarahkan program kepada mereka yang paling cepat menggeser angka.
Indonesia sebenarnya tidak kekurangan data. Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia telah menata tata kelola data lintas instansi, dan Survei Sosial Ekonomi Nasional menghasilkan estimasi kemiskinan dua kali setahun. Yang tertinggal adalah kemampuan membacanya. Iddo Gal, dalam International Statistical Review pada 2002, menyebut kemampuan itu literasi statistik, yaitu kecakapan menafsirkan, menilai secara kritis, dan mengomunikasikan informasi statistik. Brian Head, dalam Public Administration Review pada 2016, mengingatkan bahwa kebijakan berbasis bukti tidak cukup ditopang pasokan data. Ia juga membutuhkan kapasitas analitis di dalam pemerintahan.
Karena itu, ada tiga langkah yang bisa dimulai. Pertama, literasi statistik perlu dijadikan kompetensi jabatan bagi perencana dan analis kebijakan, bukan materi pelatihan sesekali. Mereka harus mampu membedakan ukuran menurut tujuannya, membaca indikator sebaran seperti P1, P2, dan rasio Gini, serta jujur melaporkan ketidakpastian, termasuk galat sampel pada estimasi kabupaten/kota.
Kedua, dokumen perencanaan dan laporan kinerja daerah perlu diwajibkan menyajikan paket indikator kemiskinan, yakni persentase penduduk miskin, indeks kedalaman, dan indeks keparahan, yang dipilah antara kota dan desa. Satu angka tunggal sebagai target mengundang hukum Campbell, sedangkan paket indikator mempersulitnya.
Ketiga, pengajaran statistika di program studi administrasi publik perlu dibenahi. Terlalu lama statistika diajarkan sebagai deretan rumus dan uji hipotesis yang terlepas dari persoalan kebijakan. Calon administrator lebih membutuhkan keberanian bertanya kepada data: dari mana angka ini, apa definisinya, siapa yang tidak terhitung, dan keputusan apa yang bisa serta tidak bisa dibenarkan olehnya. Bahan ajarnya tersedia gratis dalam setiap Berita Resmi Statistik.
Angka 8,07 persen layak disyukuri. Namun, statistik yang baik bukan hanya yang membawa kabar gembira, melainkan juga yang menunjukkan siapa yang belum terjangkau. Di balik rata-rata yang membaik, ada keluarga di desa yang makin jauh dari garis. Mereka tidak akan muncul di layar presentasi kepala daerah. Mereka hanya terlihat oleh orang yang mau membaca angka sampai ke baris paling bawah.
Catatan Sumber (untuk verifikasi, tidak dimuat)
Badan Pusat Statistik. (2026). Profil kemiskinan di Indonesia Maret 2026 (Berita Resmi Statistik No. 80/08/Th. XXIX). Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik & Bank Dunia. (2026, 10 September). Garis kemiskinan nasional dan internasional [Pernyataan bersama]. https://www.bps.go.id/news/2026/09/11/940/garis-kemiskinan-nasional-dan-internasional.html
Campbell, D. T. (1979). Assessing the impact of planned social change. Evaluation and Program Planning, 2(1), 67–90. https://doi.org/10.1016/0149-7189(79)90048-X
Databoks. (2026). Maret 2026, jumlah penduduk miskin di Sulawesi Selatan 669,63 ribu jiwa. https://databoks.katadata.co.id/demografi/statistik/6688a1a611c2fff/maret-2026-jumlah-penduduk-miskin-di-sulawesi-selatan-669-63-ribu-jiwa
Foster, J., Greer, J., & Thorbecke, E. (1984). A class of decomposable poverty measures. Econometrica, 52(3), 761–766. https://doi.org/10.2307/1913475
Gal, I. (2002). Adults’ statistical literacy: Meanings, components, responsibilities. International Statistical Review, 70(1), 1–25. https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2002.tb00336.x
Head, B. W. (2016). Toward more “evidence-informed” policy making? Public Administration Review, 76(3), 472–484. https://doi.org/10.1111/puar.12475
IDN Times. (2026, 5 Agustus). BPS: Penduduk miskin turun jadi 22,93 juta orang pada Maret 2026. https://www.idntimes.com/business/economy/bps-penduduk-miskin-turun-jadi-22-93-juta-orang-pada-maret-2026-00-gshdq-9z9jyt
Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia.
Sen, A. (1976). Poverty: An ordinal approach to measurement. Econometrica, 44(2), 219–231. https://doi.org/10.2307/1912718
World Bank. (2025). June 2025 update to the Poverty and Inequality Platform (PIP): What’s new. World Bank.
