Bansos Tidak Tepat Sasaran: Masalah Utama, Bukan Sekadar Kesalahan Teknis
Bansos tidak tepat sasaran adalah kondisi ketika bantuan sosial pemerintah lebih banyak diterima rumah tangga yang tidak layak atau salah kategori, sehingga keluarga rentan miskin yang seharusnya dibantu malah tertinggal, memicu ketidakadilan, pemborosan anggaran, dan hilangnya kepercayaan publik terhadap program perlindungan sosial.
Pernyataan terang datang dari Luhut Binsar Pandjaitan: menurut dia, sebesar 77,6 persen bantuan sosial tidak tepat sasaran. Ini bukan sekadar angka; ini vonis terhadap cara negara mengelola data kemiskinan dan penargetan bantuan. Jika hampir empat dari lima penerima salah target, artinya desain kebijakan, tata kelola, hingga pengawasan gagal menjalankan fungsi dasar: mengenali siapa yang paling membutuhkan.
Temuan itu pula yang mendorong percepatan digitalisasi perlindungan sosial (perlinsos) untuk memperbaiki data penerima bantuan. Namun pertanyaan kuncinya: apakah digitalisasi akan mengobati akar masalah, atau sekadar memoles sistem lama dengan teknologi baru tanpa mengubah logika kekuasaan di baliknya?
Mengapa Sistem Lama Gagal: Rantai Birokrasi Panjang dan Data yang Selalu Tertinggal
Kegagalan program bansos terpadu selama ini tidak lahir dari ketiadaan niat, tetapi dari sistem yang lambat dan tertutup. Luhut menyebut, mekanisme pengajuan bantuan sosial selama ini harus melewati sekitar tujuh tahapan berjenjang. Setiap lapis birokrasi menambah waktu, peluang salah data, dan ruang kompromi non-teknis—mulai dari sekadar kelalaian hingga penyalahgunaan.
Lebih rumit lagi, data penerima sangat dinamis: orang jatuh miskin, bangkit, lalu jatuh lagi. Ia sendiri mengakui pemerintah tidak bisa menargetkan penyaluran bansos 100 persen tepat sasaran dan hanya berani menargetkan ketidaktepatan di bawah 10 persen. Di atas kertas ini realistis, tetapi di lapangan, data yang lambat diperbarui membuat rumah tangga yang mendadak miskin sering belum muncul di basis data, sementara mereka yang sudah relatif pulih masih tercatat sebagai penerima.
Di sinilah akar masalah: bansos tidak tepat sasaran bukan semata soal teknologi, melainkan soal keberanian memutus rantai birokrasi panjang, membuka data ke publik, dan menerima bahwa daftar penerima harus sering dikoreksi, bahkan bila itu menabrak kenyamanan politik lokal.
Perlinsos Digital: Janji Data Objektif, Risiko Baru dalam Implementasi
Pemerintah menjadikan digitalisasi perlindungan sosial sebagai jawaban utama. Uji coba pertama dilakukan di Banyuwangi, dan dari sanalah angka 77,6 persen bansos off target ditemukan. Setelah itu, pemerintah memperluas piloting ke 215 daerah dan menyatakan akan menggunakan kecerdasan buatan untuk memperbaiki dan memperbarui data penerima. Di atas kertas, kombinasi digitalisasi perlindungan sosial dan kecerdasan buatan terdengar menjanjikan: data terintegrasi, verifikasi otomatis, dan pengawasan lebih mudah.
Langkah berikutnya lebih agresif. Koordinasi lintas instansi dilakukan; Luhut mengumpulkan gubernur Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur, bersama Pangdam, Kapolda, hingga seluruh Dandim untuk mempercepat uji coba Perlinsos Digital di wilayah mereka pada 8 September 2026. Salah satu instruksi penting: memperluas jaringan Agen Perlinsos dengan melibatkan ASN, Babinsa, dan Bhabinkamtibmas.
Secara formal, Agen Perlinsos hanya menjadi “loket pelayanan bergerak” tanpa kewenangan menentukan penerima; keputusan akhir melalui verifikasi sistem otomatis berbasis integrasi data nasional. Ini desain yang ingin meminimalkan intervensi subjektif. Namun tetap ada risiko: ketika aparat keamanan dan birokrasi menjadi wajah program, warga bisa sungkan menyanggah data atau melapor ketidaksesuaian, terutama di daerah dengan relasi kuasa timpang.
Dampak ke Warga: Pendaftaran Mandiri, Sanggahan Desil, dan Harapan Baru
Sisi paling progresif dari Perlinsos Digital adalah memberi ruang langsung kepada warga. Melalui sistem ini, masyarakat yang merasa membutuhkan bantuan dapat mendaftarkan diri secara mandiri. Warga juga dapat mengajukan sanggahan terhadap desil jika merasa data tidak sesuai kondisi sebenarnya. Luhut menegaskan, “Warga yang merasa membutuhkan bisa langsung mendaftar atau mengajukan sanggahan desil secara mandiri agar di-review kembali”.
Hingga saat ini, 4,3 juta kepala keluarga telah terdaftar dalam uji coba yang berlangsung di 258 kabupaten/kota. Ini skala besar yang menunjukkan keseriusan. Bila berjalan konsisten, transfer tunai bantuan sosial ke depan berpeluang lebih tepat sasaran karena basis datanya lebih mutakhir dan warga punya mekanisme koreksi. Namun akses digital tidak merata; keluarga paling rentan sering kali memiliki literasi dan perangkat paling terbatas.
Karena itu, pelibatan Agen Perlinsos bisa menjadi jembatan, asalkan mereka tidak berubah menjadi “gatekeeper baru” yang menghalangi pendaftaran mandiri. Intinya, desain partisipatif ini hanya akan efektif bila pemerintah berani mengukur dan mengumumkan seberapa jauh penurunan angka bansos tidak tepat sasaran setelah digitalisasi.
Kesimpulan: Digitalisasi Perlinsos Perlu Disandingkan dengan Transparansi dan Kontrol Publik
Target pemerintah menekan ketidaktepatan penyaluran bansos di bawah 10 persen adalah ambisi yang patut diuji, bukan hanya disambut dengan tepuk tangan. Digitalisasi perlindungan sosial, perluasan piloting ke 215 daerah, dan pelibatan ASN serta aparat di tiga provinsi Jawa adalah langkah besar yang mengubah cara negara mengelola bantuan. Namun teknologi dan jaringan aparat tanpa transparansi akan mudah tergelincir menjadi sistem yang canggih di atas data yang tetap bias.
Solusinya bukan mundur dari digitalisasi, melainkan menambah tiga pilar: audit independen yang rutin, publikasi data agregat penerima sampai tingkat desa, dan kanal pengaduan yang aman dari balasan. Tanpa itu, program bansos terpadu akan terus mengulang pola lama: angka besar, pidato optimistis, tetapi lagi-lagi mayoritas bantuan salah alamat. Singkatnya, perbaikan menyeluruh perlindungan sosial hanya mungkin ketika teknologi, data, dan kontrol publik berjalan bersama.
