Bagaimana Politisasi Data Dapat Merusak Kebijakan Publik

Ancaman di Balik Angka: Bagaimana Politisasi Data Merusak Pilar Kebijakan Publik yang Rasional

Di era informasi yang serba cepat ini, data telah menjadi tulang punggung peradaban modern. Ia adalah kompas yang menuntun para pengambil kebijakan, bahan bakar bagi inovasi, dan cermin yang merefleksikan realitas sosial, ekonomi, dan lingkungan kita. Kebijakan publik yang efektif dan berkeadilan seharusnya berakar pada analisis data yang objektif, transparan, dan akurat. Namun, ketika data ditarik ke dalam arena politik, di mana objektivitas diganti dengan agenda, dan kebenaran dibengkokkan oleh kepentingan, fondasi kebijakan publik yang rasional mulai retak. Inilah yang kita seistilahkan sebagai politisasi data, sebuah fenomena berbahaya yang dapat merusak sendi-sendi tata kelola yang baik dan mengikis kepercayaan publik.

Apa Itu Politisasi Data?

Politisasi data adalah praktik manipulasi, penyaringan selektif, penekanan, atau bahkan penolakan data dan temuan ilmiah untuk mendukung narasi politik tertentu, mempertahankan kekuasaan, atau memajukan agenda ideologis, terlepas dari kebenaran atau kelengkapan data tersebut. Ini bukan sekadar interpretasi data yang berbeda, melainkan distorsi sistematis terhadap integritas data itu sendiri.

Mekanisme Politisasi Data yang Merusak:

1. Penggunaan Data Selektif (Cherry-Picking): Para politisi atau kelompok kepentingan seringkali hanya memilih data yang mendukung argumen mereka sambil mengabaikan data lain yang bertentangan. Misalnya, dalam perdebatan tentang pertumbuhan ekonomi, mereka mungkin hanya menyoroti angka PDB positif tanpa menyebutkan angka pengangguran yang tinggi atau ketimpangan pendapatan yang melebar.

2. Penekanan dan Penolakan Data: Dalam beberapa kasus, data yang tidak sesuai dengan narasi yang diinginkan akan ditekan, disembunyikan, atau bahkan dihapus dari laporan publik. Atau, para ahli yang menghasilkan data tersebut mungkin diserang kredibilitasnya, atau metodologi penelitian mereka dipertanyakan tanpa dasar yang kuat. Contoh klasik adalah penolakan data perubahan iklim oleh kelompok-kelompok yang memiliki kepentingan di industri bahan bakar fosil.

3. Interpretasi dan Manipulasi Data yang Menyesatkan: Data yang benar pun bisa disajikan dengan cara yang menyesatkan. Grafik yang diubah skalanya, statistik yang disalahartikan, atau korelasi yang diklaim sebagai kausalitas adalah taktik umum. Tujuannya adalah untuk menciptakan kesan tertentu di mata publik atau pembuat kebijakan, bahkan jika kesan itu tidak didukung oleh analisis yang jujur.

4. Campur Tangan dalam Lembaga Statistik Independen: Lembaga-lembaga statistik nasional atau badan penelitian seringkali menjadi target politisasi. Tekanan politik dapat mengarah pada perubahan metodologi tanpa alasan ilmiah, penundaan rilis data, atau bahkan penggantian personel yang dianggap "tidak kooperatif." Ini merusak kredibilitas dan independensi lembaga yang seharusnya netral.

5. Pendanaan Riset yang Berpihak: Pendanaan riset yang diberikan dengan syarat harus menghasilkan temuan tertentu adalah bentuk lain dari politisasi. Ini dapat mengkompromikan objektivitas penelitian sejak awal dan menghasilkan "bukti" yang sudah dipesan.

Dampak Politisasi Data terhadap Kebijakan Publik:

Politisasi data memiliki konsekuensi yang jauh jangkauannya dan merusak berbagai aspek kebijakan publik:

1. Kebijakan yang Tidak Efektif dan Kontraproduktif: Jika kebijakan didasarkan pada data yang bias atau tidak lengkap, kemungkinan besar kebijakan tersebut tidak akan mengatasi masalah akar yang sebenarnya. Ini bisa menyebabkan pemborosan sumber daya, gagal mencapai tujuan yang diinginkan, dan bahkan memperburuk situasi yang ada. Misalnya, kebijakan kesehatan yang mengabaikan data epidemiologi yang akurat selama pandemi dapat mengakibatkan penyebaran penyakit yang tidak terkendali.

2. Alokasi Sumber Daya yang Salah: Keputusan tentang di mana menginvestasikan anggaran – apakah itu untuk pendidikan, infrastruktur, atau layanan sosial – harus didasarkan pada kebutuhan nyata yang ditunjukkan oleh data. Politisasi data dapat mengalihkan sumber daya ke area yang kurang prioritas atau ke proyek yang menguntungkan kelompok politik tertentu, bukan demi kepentingan publik yang lebih luas.

3. Erosi Kepercayaan Publik: Ketika masyarakat menyadari bahwa data dimanipulasi untuk tujuan politik, kepercayaan mereka terhadap pemerintah, lembaga-lembaga publik, dan bahkan sains itu sendiri akan terkikis. Ini bisa memicu sinisme, apati, atau bahkan resistensi terhadap kebijakan yang sah, membuat tata kelola menjadi semakin sulit.

4. Melemahnya Proses Demokrasi: Demokrasi yang sehat membutuhkan warga negara yang terinformasi untuk membuat pilihan yang rasional. Politisasi data menghalangi akses publik terhadap informasi yang akurat, merusak kemampuan mereka untuk mengevaluasi kinerja pemerintah dan menuntut akuntabilitas. Ini mengubah debat publik dari diskusi berbasis fakta menjadi perang narasi yang didasarkan pada emosi dan kepentingan.

5. Respons yang Buruk terhadap Krisis: Baik itu krisis ekonomi, bencana alam, atau ancaman kesehatan masyarakat, respons yang cepat dan tepat bergantung pada data yang akurat. Politisasi data dapat menunda pengakuan masalah, menghambat koordinasi, dan menyebabkan penundaan dalam implementasi solusi yang diperlukan, memperparah dampak krisis.

6. Menurunnya Akuntabilitas dan Transparansi: Ketika data dapat dibengkokkan atau disembunyikan, menjadi sangat sulit untuk meminta pertanggungjawaban para pejabat atas keputusan mereka. Transparansi, yang merupakan pilar tata kelola yang baik, juga terancam karena informasi penting tidak lagi tersedia secara bebas dan jujur.

Melindungi Integritas Data Demi Kebijakan yang Lebih Baik:

Untuk melawan politisasi data, diperlukan upaya kolektif:

• Memperkuat Lembaga Statistik Independen: Memberikan otonomi penuh dan sumber daya yang cukup kepada lembaga statistik nasional untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyebarkan data tanpa campur tangan politik.
• Meningkatkan Literasi Data Publik: Mendidik masyarakat agar lebih kritis dalam mengonsumsi informasi, mampu mengidentifikasi bias, dan memahami metodologi data dasar.
• Mendorong Transparansi dan Data Terbuka: Pemerintah harus proaktif dalam mempublikasikan data mentah dan laporan analisis secara terbuka agar dapat diverifikasi oleh publik dan peneliti independen.
• Melindungi Kebebasan Akademik dan Riset: Memastikan bahwa peneliti dan ilmuwan dapat melakukan pekerjaan mereka tanpa rasa takut akan pembalasan politik, dan bahwa temuan mereka dihormati terlepas dari implikasi politiknya.
• Peran Media dan Masyarakat Sipil: Media yang independen dan organisasi masyarakat sipil memiliki peran krusial dalam melakukan cek fakta, mengungkap manipulasi data, dan menyajikan analisis yang seimbang kepada publik.
• Kode Etik yang Tegas: Mengembangkan dan menegakkan kode etik yang kuat untuk penggunaan data dalam pembuatan kebijakan, menuntut kejujuran dan objektivitas dari semua pihak yang terlibat.

Politisasi data adalah ancaman nyata bagi kemampuan kita untuk membuat keputusan yang tepat dan membangun masyarakat yang lebih baik. Hanya dengan menjunjung tinggi integritas data, menghargai objektivitas, dan menolak manipulasi, kita dapat memastikan bahwa kebijakan publik kita benar-benar melayani kepentingan seluruh rakyat, bukan hanya segelintir elite. Data adalah kekuatan, dan kekuatan itu harus digunakan dengan bijak dan jujur.