Monwnews.com, Tidak ada yang lebih mematikan bagi nalar publik selain data yang disajikan dengan jujur, tetapi dengan cara yang tidak jujur. Demikianlah, kurang lebih, inti kegelisahan yang dilontarkan Yulia Hartati baru-baru ini. Bukan kali pertama ia mengkritik metodologi dashboard APBNKITA yang dipamerkan Kementerian Keuangan. Dan bukan pula sekadar soal benar-salah angka. Yang dipertanyakannya adalah konsistensi—sebuah kata yang bagi birokrasi teknokratis sering dianggap remeh, tetapi bagi filsafat ilmu adalah fondasi kebenaran itu sendiri.
Dalam opini ini, saya ingin membawa pembaca lebih dalam dari sekadar debat teknis. Saya akan mengupas secara ideologis dan filosofis mengapa praktik cherry-picking timeframe seperti yang disorot Hartati bukanlah kelalaian kecil, melainkan cermin dari sebuah sistem kekuasaan yang berupaya mengelola persepsi publik dengan kedok ilmiah. Dan yang lebih penting: apa dampak geopolitik dan geoekonomi jika praktik ini dibiarkan berlanjut. Karena dalam ekonomi modern, kredibilitas data adalah ibarat oksigen bagi kepercayaan investor, dan kepercayaan adalah komoditas yang paling sulit dipulihkan setelah ia lenyap.
Filsafat Waktu: Mengapa “Per 17 Mei” dan “Bulan April” Tidak Boleh Berdampingan
Mari kita mulai dengan pertanyaan paling dasar: Apa itu data ekonomi? Dalam pandangan positivisme yang selama ini mendominasi kebijakan publik, data adalah cerminan objektif realitas. Namun, filsuf Henri Bergson mengajarkan bahwa waktu bukanlah sekadar deretan titik-titik pada garis lurus. Waktu adalah durasi (durée), sebuah aliran kualitatif yang tak terputus. Ketika kita memotong waktu menjadi potongan-potongan dan menyusunnya ulang tanpa memperhatikan urutan serta konteksnya, kita sedang membunuh realitas itu sendiri.
Hartati dengan tepat menyoroti bahwa dalam satu dashboard yang sama, kita menemukan indikator dari berbagai periode yang berbeda: ada data mobilitas per 17 Mei, ada data penjualan mobil bulan April, ada data kumulatif akhir Mei, ada pula data manufaktur dari Mei. Secara statistik, ini adalah pelanggaran terhadap asumsi independensi observasi. Secara filosofis, ini adalah pelanggaran terhadap integritas temporal realitas. Bayangkan seorang dokter yang merangkai hasil pemeriksaan pasien: tekanan darah diukur pagi hari, gula darah diukur tiga hari kemudian, denyut nadi diukur seminggu lalu, lalu ia menyimpulkan “Anda sehat” tanpa menyebutkan bahwa semua ukuran itu berasal dari waktu berbeda. Apakah kita akan percaya? Tentu tidak.
Yang terjadi dalam dashboard APBNKITA adalah bentuk halus dari apa yang dalam logika disebut composition fallacy—kekeliruan menyimpulkan bahwa karena setiap bagian memiliki sifat tertentu, maka keseluruhan juga memiliki sifat itu. Di sini, karena indikator A (April) naik, indikator B (Mei) naik, dan indikator C (per 17 Mei) naik, maka narasi “pertumbuhan tinggi” disimpulkan. Padahal, kenaikan masing-masing terjadi di jendela waktu yang berbeda, yang mungkin tidak mencerminkan kondisi simultan.
Dari perspektif Karl Popper, klaim ilmiah harus dapat difalsifikasi. Namun, bagaimana memfalsifikasi narasi yang dibangun dari potongan temporal yang tidak sinkron? Jika publik mempertanyakan mengapa data konsumsi menggunakan indeks per 17 Mei sementara penjualan semen menggunakan April, juru bicara pemerintah bisa selalu menjawab: “Semua indikator itu benar adanya pada periodenya masing-masing.” Nah, di situlah letak kelicikannya. Kebenaran masing-masing indikator tidak salah, tetapi narasi yang dirajut dari kebenaran-kebenaran yang tidak sinkron itu secara metodologis adalah sebuah kebohongan struktural. Ini yang saya sebut sebagai positivisme semu: meminjam kewibawaan metode ilmiah, tetapi mengabaikan prinsip paling dasar dari metode itu sendiri.
Ideologi di Balik Grafik: Hegemoni Teknokratis dan Rezim Kebenaran
Kita sekarang beralih ke ranah ideologis. Pertanyaan saya: mengapa praktik seperti ini bisa terjadi, dan mengapa ia cenderung berulang? Bukan karena para teknokrat di Kementerian Keuangan tidak paham statistik. Mereka pasti paham. Justru karena mereka paham, mereka tahu bagaimana menyusun narasi yang tampak ilmiah tetapi tidak mudah dibantah. Inilah yang disebut Michel Foucault sebagai rezim kebenaran (regime of truth): sebuah sistem di mana pernyataan-pernyataan tertentu diakui sebagai benar karena diproduksi oleh institusi yang memiliki otoritas, melalui prosedur-prosedur yang telah dilegitimasi.
Kementerian Keuangan adalah institusi yang memiliki otoritas epistemik tertinggi dalam urusan fiskal dan makroekonomi. Ketika mereka menampilkan dashboard dengan logo Bank Indonesia, Bank Mandiri, S&P Global, dan asosiasi industri, publik cenderung tunduk. Grafik dan angka memiliki daya paksa yang luar biasa di era digital. Maka, apa yang terjadi adalah reproduksi ideologi objektivisme semu: penyembunyian keputusan subjektif (memilih timeframe, memilih sumber, memilih indikator) di balik tampilan ilmiah.
Antonio Gramsci mengajarkan bahwa hegemoni tidak selalu dijalankan dengan kekerasan, tetapi dengan memenangkan konsensus melalui narasi yang tampak netral. Di sinilah dashboard APBNKITA berfungsi sebagai alat hegemoni kelas teknokrat atas publik. Mereka mendefinisikan apa itu “kinerja baik”, apa itu “normalisasi pasca-Idulfitri”, dan apa itu “akselerasi program prioritas”. Publik hanya diminta menyimak.
Namun, kritik Hartati melakukan sesuatu yang sangat penting: ia membongkar black box metodologi itu. Ia menunjukkan bahwa di balik keindahan visualisasi, ada sebuah kerja seleksi yang tendensius. Ini bukan sekadar kritik teknis; ini adalah perlawanan epistemik. Ia menolak untuk menerima begitu saja klaim kebenaran yang diproduksi oleh institusi tanpa memeriksa prosedurnya. Dalam tradisi Mazhab Frankfurt, Theodor Adorno dan Max Horkheimer menyebut praktik seperti ini sebagai kritik ideologi—mengungkap bagaimana alat yang diciptakan untuk pencerahan (statistik, data) dapat berbalik menjadi alat dominasi.
Saya katakan: kritik Hartati adalah obat pahit yang diperlukan bagi demokrasi ekonomi kita. Karena tanpa kritik seperti ini, birokrasi akan terus nyaman dengan praktik cherry-picking. Tanpa tekanan publik untuk konsistensi metodologis, dashboard ekonomi akan semakin menjauh dari fungsi analitisnya dan semakin mendekati fungsi propaganda.
Dampak Lokal: Erosi Kepercayaan dan Distorsi Kebijakan
Seorang ekonom perilaku, Daniel Kahneman, mengajarkan bahwa manusia bukanlah makhluk yang selalu rasional; kita sangat dipengaruhi oleh framing dan availability heuristic. Ketika pemerintah secara konsisten menampilkan indikator positif dari berbagai timeframe yang berbeda, efek kognitif pada publik adalah terbentuknya keyakinan bahwa ekonomi sedang “tumbuh tinggi”. Namun, ketika para analis dan investor mulai membandingkan dashboard tersebut dengan data mentah yang mereka miliki, mereka akan menemukan disonansi. Dan di situlah bahaya sesungguhnya.
Pertama, erosi kepercayaan institusional. Kepercayaan adalah aset tak berwujud yang paling berharga bagi sebuah pemerintahan. Sekali ia tergerus, sangat sulit untuk membangunnya kembali. Jika publik merasakan bahwa dashboard resmi “tidak jujur” secara metodologis, maka seluruh komunikasi kebijakan akan didiskon. Investor domestik akan mulai melakukan hedging terhadap risiko informasi—mereka akan menahan investasi sampai mereka mendapatkan data dari sumber alternatif (konsultan swasta, lembaga riset independen). Biaya modal ekonomi pun naik karena premi risiko informasi meningkat.
Kedua, distorsi alokasi sumber daya publik. Kebijakan fiskal dan moneter sering kali mengambil rujukan dari dashboard semacam ini. Misalkan, karena melihat “konsumsi masyarakat meningkat” (berdasarkan indeks per 17 Mei), pemerintah memutuskan untuk tidak memberikan stimulus tambahan. Namun, jika konsumsi sebenarnya melemah pada periode lain yang tidak ditampilkan, maka kebijakan menjadi salah sasaran. Ini bukan skenario khayalan. Dalam ilmu kebijakan publik, bias pengukuran (measurement bias) yang sistematis dapat menyebabkan kebijakan kontra-siklus berubah menjadi pro-siklus—memperparah siklus ekonomi alih-alih menstabilkannya.
Ketiga, korupsi nalar publik. Yang paling halus namun paling berbahaya adalah dampak jangka panjang pada cara publik berpikir. Ketika masyarakat terbiasa menerima narasi yang dibangun dari data yang tidak konsisten tanpa protes, maka nalar kritis kolektif akan tumpul. Demokrasi membutuhkan warga yang cakap membaca data, tidak hanya menerima angka. Praktik cherry-picking timeframe mengajarkan publik bahwa “semua indikator bisa dipelintir asalkan terlihat ilmiah.” Pada akhirnya, yang dirugikan adalah budaya diskursus publik yang sehat.
Dampak Global: Persepsi Risiko, Peringkat Utang, dan Aliran Modal
Kita sekarang melangkah ke level yang lebih luas: geopolitik dan geoekonomi. Indonesia bukanlah negara tertutup. Kita sangat bergantung pada aliran modal asing, investasi langsung, dan persepsi positif dari lembaga keuangan internasional. Apa hubungan kritik metodologis seperti yang dilontarkan Hartati dengan peringkat utang sovereign? Jawabannya: sangat erat.
Lembaga pemeringkat seperti Moody’s, S&P, dan Fitch, dalam metodologi mereka, selalu memasukkan institutional strength dan data integrity sebagai salah satu pilar penilaian. Mereka memiliki tim yang secara khusus mengamati konsistensi dan transparansi data makroekonomi yang dipublikasikan pemerintah. Jika mereka mendeteksi pola cherry-picking timeframe yang berulang—dan Hartati sudah menyebut “bukan kali pertama”—maka mereka akan mencatat itu sebagai governance weakness. Penurunan peringkat hanya setingkat—misal dari BBB menjadi BBB-—bisa meningkatkan biaya pinjaman pemerintah Indonesia di pasar obligasi global sebesar 50 hingga 100 basis poin. Kalikan dengan total utang negara, dan kita berbicara tentang triliunan rupiah tambahan beban bunga per tahun. Ini bukan angka kecil.
Kedua, dalam peta persaingan geoekonomi di Asia Tenggara, Indonesia bersaing langsung dengan Vietnam, Thailand, dan Malaysia untuk menarik Foreign Direct Investment (FDI) yang mencari stabilitas dan prediktabilitas. Para investor global melakukan perbandingan lintas-negara (cross-country comparison) terhadap kualitas data. Jika dashboard Indonesia dianggap metodologis “licin” sementara Malaysia atau Vietnam lebih transparan, modal akan mengalir ke sana. Ingat, investor tidak hanya mencari imbal hasil tinggi; mereka mencari reliability of information. Mereka lebih menyukai data yang konsisten meskipun agak pesimistis, daripada data yang selalu optimistis tetapi metodologinya meragukan.
Ketiga, dalam negosiasi multilateral—baik dengan IMF, Bank Dunia, ADB, maupun dalam kerangka G20—Indonesia sering menggunakan data APBNKITA untuk menunjukkan kapasitas fiskal dan keberhasilan kebijakan. Mitra pembangunan melakukan uji tuntas (due diligence) sendiri. Jika mereka menemukan ketidakkonsistenan, proses negosiasi pinjaman berbasis kinerja (performance-based lending) akan menjadi lebih lama dan lebih mahal. Bahkan, dalam kerangka geopolitik yang lebih besar, di mana Amerika Serikat dan Tiongkok bersaing memberikan bantuan infrastruktur, kepercayaan terhadap data suatu negara menjadi salah satu faktor penentu alokasi.
Saya ingin menekankan: tidak ada yang mengatakan Indonesia akan diasingkan karena soal dashboard. Namun, reputasi dibangun dari akumulasi hal-hal kecil. Setiap kali seorang analis global membaca kritik seperti Hartati, ia akan mencatat di pikirannya: “Indonesia memiliki masalah konsistensi data.” Dan catatan itu, bertumpuk dengan catatan lain, pada suatu titik akan memicu reaksi pasar yang nyata.
Apa yang Mungkin Terjadi Jika Kritik Ini Diabaikan?
Saya tidak sedang meramal kiamat, tetapi mari kita lakukan analisis skenario. Ada tiga kemungkinan dampak jika pemerintah tidak merespons kritik metodologis seperti Hartati secara substantif, dan malah terus mempertahankan pola penyajian data yang cherry-picking.
Skenario 1 (Dampak Jangka Pendek): Publik dan investor domestik mulai mengembangkan “metodologi paralel”—mereka akan mengabaikan dashboard resmi dan membangun indikator sendiri dari sumber-sumber alternatif (data transaksi digital, data logistik, dan lain-lain). Ini adalah fragmentasi ekosistem informasi. Biaya transaksi ekonomi naik karena tidak ada satu rujukan yang tepercaya.
Skenario 2 (Dampak Jangka Menengah): Lembaga pemeringkat internasional mengeluarkan pernyataan bahwa Indonesia perlu meningkatkan statistical governance. Peringkat utang tidak diturunkan secara drastis, tetapi outlook-nya direvisi menjadi negative watch. Ini akan menyebabkan arus keluar modal (capital outflow) dari pasar obligasi, melemahkan nilai tukar rupiah, dan meningkatkan inflasi impor.
Skenario 3 (Dampak Jangka Panjang—Paling Berbahaya): Normalisasi praktik cherry-picking mengikis budaya metodologis di dalam birokrasi itu sendiri. Para analis muda di Kementerian Keuangan akan belajar bahwa yang dihargai bukanlah konsistensi dan integritas data, melainkan kemampuan menyusun narasi yang terlihat baik. Ini adalah pembusukan institusional (institutional decay) yang lambat namun pasti. Suatu hari, ketika terjadi krisis ekonomi nyata, pemerintah tidak memiliki kapasitas data yang andal untuk merespons karena selama bertahun-tahun mereka lebih terbiasa presenting ketimbang analyzing.
Penutup: Menuju Dashboard yang Jujur secara Metodologis
Kritik Yulia Hartati bukanlah serangan terhadap pemerintah. Itu adalah cermin. Cermin yang menunjukkan bahwa kita telah terlalu lama puas dengan keindahan visualisasi tanpa memeriksa fondasi metodologisnya. Sebagai masyarakat yang mengaku demokratis, kita seharusnya menyambut baik kritik semacam ini. Karena demokrasi tanpa nalar kritis hanya akan menjadi panggung bagi retorika kosong.
Saya mengajukan tiga rekomendasi sederhana, bukan untuk pemerintah, melainkan untuk publik:
Pertama, setiap kali melihat dashboard ekonomi, tanyakan: “Dari periode apa data ini? Apakah semua indikator berasal dari periode yang sama?” Jika jawabannya tidak, curigailah narasi yang dibangun.
Kedua, dorong Badan Pusat Statistik dan lembaga statistik resmi lainnya untuk mengambil alih peran sebagai single reference of truth dalam komunikasi kebijakan. Jangan biarkan kementerian teknis menyusun dashboard sendiri dengan metodologi yang tidak baku.
Ketiga, dukung kritikus metodologis seperti Hartati. Mereka bukan pengganggu stabilitas. Mereka adalah penjaga integritas nalar publik. Tanpa mereka, kita hanya akan menjadi penonton yang terpesona oleh grafik-grafik cantik, tanpa menyadari bahwa waktu—yang seharusnya menjadi tulang punggung analisis—telah dijadikan sandiwara.
Dalam era disrupsi informasi, kejujuran metodologis adalah bentuk perlawanan tertinggi terhadap segala bentuk hegemoni. Selamat kepada Yulia Hartati yang telah berani mengingatkan: dalam statistik, angka memang penting, tetapi konteks waktu tidak kalah penting. Sudah saatnya kita semua—publik, akademisi, jurnalis, dan teknokrat—sepakat bahwa konsistensi waktu bukanlah detail teknis, melainkan syarat mutlak bagi kebenaran publik. Tanpa itu, yang tersisa hanyalah tontonan.
Akhir kata: jangan biarkan dashboard ekonomi berubah dari alat analisis menjadi alat presentasi. Karena ketika itu terjadi, yang menang bukanlah kebijakan yang baik, melainkan narasi yang indah—dan sejarah telah membuktikan bahwa narasi indah tanpa fondasi kebenaran pada akhirnya akan runtuh dengan sendirinya.
Selamat membaca data dengan kritis.
