EmitenNews.com - Wacana pengalihan subsidi Bahan Bakar Minyak (BBM) dari skema berbasis komoditas menuju skema berbasis penerima manfaat (target-based subsidy) dengan memanfaatkan pemeringkatan desil kesejahteraan sosial-ekonomi terus mengemuka. Di atas kertas, pendekatan ini menyajikan narasi keadilan fiskal yang sangat memikat.

Anggaran subsidi puluhan triliun rupiah yang selama ini dinikmati kelompok masyarakat mampu akan dipangkas dan dialihkan langsung kepada kelompok yang membutuhkan. Namun, membedah kebijakan publik hanya dari aspek idealisme teoretis tanpa menguji keandalan teknis di lapangan berpotensi menjadi kecerobohan teknokratik.

Penentuan eligibilitas subsidi kendaraan berbasis desil menyimpan kerentanan struktural yang cukup kompleks, dari tingkat keandalan data dasar hingga guncangan makroekonomi yang berisiko memukul stabilitas domestik.

Sistem desil mendistribusikan populasi nasional ke dalam sepuluh kelompok kesejahteraan relatif berdasarkan pengeluaran per kapita rumah tangga. Dalam Data Tunggal Sosial dan Ekonomi Nasional (DTSEN) yang memadukan data Regsosek, DTKS, dan P3KE, BPS menggunakan metode Proxy Means Testing (PMT) untuk memprediksi pendapatan masyarakat.

Mengingat sektor informal mencakup lebih dari 50 persen tenaga kerja nasional, identifikasi pendapatan nominal tanpa slip gaji formal memaksa pemerintah mengukur indikator kasat mata seperti aset rumah, daya listrik, hingga kepemilikan kendaraan. PMT secara teoretis efektif memotret kemiskinan kronis.

Namun, pemodelan ekonometrika ini umumnya hanya memiliki nilai koefisien determinasi sekitar 0,64. Terdapat sekitar 36 persen variansi pengeluaran rumah tangga yang tidak terekam dalam model, seperti utang tersembunyi, volatilitas pendapatan harian, atau beban kesehatan mendadak.

Batas statistik yang menyisakan ruang gelap tersebut berimplikasi langsung pada tingginya risiko misclassification error. Walaupun pemutakhiran data DTSEN terbaru menargetkan penurunan inclusion error hingga 0,06 persen, realitas sejarah penyaluran bansos di Indonesia menunjukkan inclusion error dapat menyasar hingga 46 persen kelompok tidak berhak akibat keterlambatan pemutakhiran data (data lag) dan dinamika lapangan.

Tanpa mekanisme pemutakhiran data yang dinamis dan real-time, trianggulasi data aset fisik, Forum Konsultasi Publik (FKP), dan pemadanan NIK-SAMSAT tetap berisiko merekam data statis yang gagal merespons penurunan pendapatan mendadak (flow of income shock).

Masalah berlanjut pada fenomena efek batas desil (desil boundary effect). Penggunaan batas tegas (hard cutoff), misalnya memberi subsidi penuh bagi Desil 1–4 dan mencabutnya bagi Desil 5 ke atas, menciptakan diskontinuitas kebijakan. Keluarga di batas atas Desil 4 dan batas bawah Desil 5 hanya berselisih tingkat pengeluaran beberapa puluh ribu rupiah per bulan.

Namun, garis pemisah tersebut memaksa keluarga Desil 5 menanggung lonjakan biaya operasional BBM non-subsidi secara penuh. Diskontinuitas ini memicu welfare trap, yaitu dorongan ekonomi bagi masyarakat rentan untuk memanipulasi data agar tetap bertahan di kategori penerima subsidi, sekaligus memicu kecemburuan sosial horizontal di tingkat tapak.