Bagaimana Metode Statistik Canggih Mendukung Pembangunan yang Berbasis Data di Indonesia

Menavigasi pembangunan di negara sebesar dan seberagam Indonesia bisa terasa seperti membaca peta dengan banyak detail yang hilang. Bayangkan mencoba merencanakan perjalanan melintasi ribuan pulau dengan peta seperti itu — inilah tantangan yang sering dihadapi para pembuat kebijakan ketika mencoba mengatasi isu seperti kematian ibu dan bayi baru lahir, kemiskinan, malnutrisi, dan ketimpangan pendidikan di tingkat lokal.

Ketika kita mengukur kemajuan makroekonomi, fokusnya sering pada gambaran besar: statistik nasional dan tren di tingkat negara. Tapi di negara kepulauan dengan 17.000 pulau dan ribuan kabupaten serta kota, bagaimana memastikan setiap komunitas terhitung, dan tak ada yang tertinggal? Ketika data terperinci dari survei dan statistik administratif belum sepenuhnya tersedia, sebuah metode statistik canggih dapat membantu menutup kesenjangan data penting tersebut — yaitu Small Area Estimation (SAE).

Di Indonesia, dengan dukungan PBB, metode ini membantu para ahli statistik dan pembuat kebijakan mengubah data yang tersebar menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti — mendukung perumusan kebijakan yang lebih efektif, perencanaan anggaran yang lebih tepat sasaran, dan pelaksanaan program yang lebih baik. Badan Pusat Statistik (BPS) kini semakin banyak menggunakan metode ini, memperkuat ekosistem data nasional dan memastikan upaya pembangunan menjangkau masyarakat yang paling tertinggal.

UNFPA, UNICEF, WFP, dan Kantor Koordinator Residen PBB (RCO) berperan penting dalam mendukung pengembangan Kerangka Implementasi Small Area Estimation di BPS. Dikembangkan antara Oktober 2024 dan Juni 2025, kerangka ini menstandarkan proses estimasi antar lembaga, memastikan hasil yang konsisten dan dapat diandalkan. Dengan dukungan Joint SDG Fund, inisiatif ini juga memperkuat kapasitas pejabat pemerintah untuk menggunakan metode SAE secara efektif dan berdampak dalam pengambilan keputusan.

“Dengan Small Area Estimation, kita tidak sekadar mengolah angka; kita memberdayakan para pemimpin lokal dengan informasi yang tepat untuk mengubah kehidupan masyarakat, memastikan setiap sudut Indonesia — dari kota besar hingga desa terpencil — benar-benar merasakan manfaat pembangunan,” ujar Gita Sabharwal, Kepala Perwakilan PBB di Indonesia.

Mengisi Kesenjangan Data dengan Detail Lebih Tajam

Survei tradisional umumnya kuat untuk estimasi di tingkat nasional atau provinsi, namun sering kali kurang detail untuk intervensi di tingkat kabupaten atau kota. Di sinilah SAE berperan — ibarat lensa beresolusi tinggi yang menampilkan realitas lokal secara lebih jelas. Metode ini menggabungkan data survei dengan sumber lain, seperti sensus atau data administratif, untuk menghasilkan estimasi yang lebih andal di wilayah geografis kecil. Hasilnya, kebijakan dapat dirancang lebih terarah dan sesuai dengan kebutuhan spesifik tiap daerah.

“Indonesia dengan keberagamannya yang luar biasa membutuhkan intervensi kebijakan yang juga beragam dan kontekstual. Dengan data yang lebih rinci, kita dapat menganalisis dengan lebih mendalam di tingkat lokal, memungkinkan kebijakan berbasis bukti yang disesuaikan dengan kebutuhan masyarakat,” kata Amalia Adininggar Widyasanti, Kepala BPS. “Pendekatan ini juga membantu mengidentifikasi kelompok dan wilayah rentan dengan kebutuhan yang lebih tinggi, sehingga intervensi pembangunan bisa lebih tepat sasaran.”

Dari Data ke Tindakan

Informasi yang dihasilkan melalui SAE kini menjadi dasar pengambilan kebijakan di tingkat nasional dan daerah, sekaligus memperkuat pemantauan pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) di Indonesia.

Sebagai contoh, dengan dukungan UNFPA, Indonesia menggunakan kerangka ini untuk memperkirakan indikator demografis penting di tingkat subnasional — seperti angka kematian neonatal dan maternal, tingkat penggunaan kontrasepsi, kebutuhan keluarga berencana yang belum terpenuhi, serta tingkat fertilitas berdasarkan usia (10–14 tahun). Data ini memungkinkan pemerintah merancang intervensi yang lebih tepat sasaran.

Temuan menunjukkan angka kematian ibu masih tinggi di wilayah timur Indonesia, terutama di Papua dan Nusa Tenggara Timur. Bukti ini menjadi dasar penyusunan strategi untuk menurunkan angka kematian ibu dengan solusi inovatif yang sesuai konteks lokal. Pendekatan berbasis bukti ini memastikan sumber daya dialokasikan di tempat yang paling membutuhkan, memaksimalkan hasil dan menciptakan dampak berkelanjutan.

“Ini bukan sekadar angka,” kata Hassan Mohtashami, Perwakilan UNFPA di Indonesia. “Angka-angka ini adalah indikator hidup dan mati. Ketika kita tahu di mana kematian ibu atau bayi baru lahir paling sering terjadi, kita bisa bekerja sama dengan pemerintah untuk memprioritaskan intervensi yang tepat, di tempat yang tepat.”

Dengan dukungan UNICEF, BPS menggunakan SAE untuk memetakan kemiskinan anak di beberapa provinsi. Dengan menggabungkan big data, citra satelit, dan data dari Susenas, Sensus Penduduk 2020, serta Potensi Desa, tim BPS menghasilkan gambaran yang jauh lebih tajam dibanding metode estimasi langsung. Pemahaman ini menjadi kunci dalam merancang program pengentasan kemiskinan yang benar-benar menyasar komunitas paling terdampak.

Sementara itu, WFP mendukung Badan Pangan Nasional dalam menerapkan SAE untuk mempublikasikan Food Security and Vulnerability Atlas tahunan — peta ketahanan pangan hingga tingkat kecamatan. Melalui peta ini, kebijakan ketahanan pangan diarahkan ke wilayah-wilayah yang paling rentan, seperti desa-desa di Kalimantan Barat yang masih menghadapi masalah gizi kronis.

Sinergi yang Menghasilkan Dampak

“Dukungan dari PBB adalah bukti nyata pentingnya kolaborasi lintas lembaga dan kemitraan internasional dalam mendorong inovasi serta memperkuat tata kelola statistik di Indonesia,” ujar Amalia Widyasanti.

Di bawah kepemimpinan Kantor Koordinator Residen PBB, UNFPA, UNICEF, dan WFP bekerja bersama membangun kapasitas, tidak hanya di tingkat nasional tetapi juga di cabang-cabang BPS di seluruh Indonesia. Estimasi yang dihasilkan kini secara rutin digunakan dalam proses perumusan kebijakan di berbagai kementerian.

Menyempurnakan Pendekatan

Meski memiliki potensi besar, penerapan metode SAE juga menghadapi tantangan. Keberhasilannya bergantung pada kualitas data, keahlian teknis, dan dukungan kelembagaan yang luas. Kompleksitas statistiknya juga menuntut transparansi dan proses validasi yang ketat agar hasilnya konsisten dan dapat direplikasi — menjadikan kerangka kerja yang kuat dan terstandar sebagai hal yang sangat penting.

“Dengan terus menyempurnakan kerangka kerja, meningkatkan kualitas data, dan memperkuat kolaborasi antara pemangku kepentingan nasional dan daerah, Indonesia berada di jalur yang tepat untuk membangun fondasi pembangunan yang berkeadilan dan berkelanjutan berbasis data,” tutur Gita Sabharwal.

Artikel ini pertama kali diterbitkan di situs UN DCO: https://un-dco.org/stories/how-advanced-statistical-method-helps-power-data-driven-development-indonesia — 9 Oktober 2025