BPS Bakal Gandeng Data Pajak Demi Tingkatkan Akurasi Bansos

Penyaluran bantuan sosial (bansos) di Indonesia kerap kali memicu polemik di tengah masyarakat. Cerita tentang keluarga berkecukupan yang justru mendapatkan bantuan, sementara warga miskin yang benar-benar membutuhkan malah terlewat, masih menjadi pekerjaan rumah besar bagi pemerintah. Menjawab tantangan tersebut, Badan Pusat Statistik (BPS) kini melirik terobosan baru: memanfaatkan data perpajakan guna menyaring basis data penerima manfaat.

Langkah strategis ini ditujukan untuk memutakhirkan Data Terpadu Sosial Ekonomi Nasional (DTSEN). Dengan menggabungkan data statistik kesejahteraan dan catatan kepatuhan pajak, pemerintah berharap pemetaan kondisi ekonomi masyarakat menjadi jauh lebih presisi dan mendekati realitas lapangan.

Integrasi Data untuk Akhiri Salah Sasaran

Selama ini, pendataan sosial ekonomi banyak mengandalkan survei lapangan dan pemutakhiran berkala dari tingkat desa atau kelurahan. Meski terus diperbaiki, metode ini kerap menghadapi jeda waktu (time-lag) dan potensi ketidakjujuran pelaporan pendapatan. Di sinilah peran krusial data perpajakan yang dikelola oleh Direktorat Jenderal Pajak (DJP) Kementerian Keuangan.

"Pemanfaatan data administratif seperti perpajakan membuka peluang besar untuk memverifikasi tingkat pendapatan masyarakat secara lebih akurat, sehingga subsidi negara benar-benar dinikmati oleh mereka yang berhak."

Melalui keterhubungan data ini, indikator kepemilikan aset, penghasilan kena pajak, hingga aktivitas transaksi finansial dapat disandingkan dengan profil sosial ekonomi penerima bansos. Apabila seseorang terdata memiliki penghasilan rutin di atas ambang batas garis kemiskinan atau memiliki aset produktif bernilai tinggi, sistem dapat secara otomatis menandai anomali tersebut.

Keuntungan Pemanfaatan Data Pajak

Penggunaan data perpajakan dalam DTSEN menawarkan sejumlah manfaat signifikan bagi efektivitas anggaran perlindungan sosial negara:

• Mengurangi Inclusion Error: Menghapus nama-nama masyarakat mampu yang secara keliru tercatat sebagai penerima bantuan sosial.
• Menekan Exclusion Error: Menemukan kelompok rentan miskin baru yang sebelumnya tidak terjangkau oleh pendataan konvensional.
• Efisiensi Anggaran APBN: Menghemat dana subsidi negara agar tidak terbuang percuma dan dialokasikan ke program pemberdayaan yang lebih produktif.
• Pembaruan Data Cepat: Menghadirkan basis data yang lebih dinamis seiring pergerakan ekonomi formal masyarakat.

Tantangan Kerahasiaan Data dan Sektor Informal

Kendati menawarkan banyak keunggulan, inisiatif ini bukan tanpa tantangan. Salah satu isu utama yang harus dipastikan adalah jaminan keamanan dan kerahasiaan data pribadi masyarakat sesuai dengan Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP). BPS dan Ditjen Pajak perlu membangun protokol integrasi data yang sangat ketat agar tidak terjadi kebocoran informasi finansial warga.

Selain itu, sebagian besar masyarakat miskin dan rentan miskin di Indonesia bekerja di sektor informal yang belum terjangkau sistem perpajakan formal (NPWP). Oleh karena itu, data pajak diposisikan sebagai instrumen pelengkap dan penyaring verifikasi, bukan satu-satunya tolok ukur penentu kelayakan bansos.

Dengan sinergi data antarlembaga yang semakin solid, harapan akan terciptanya distribusi bansos yang adil, transparan, dan tepat sasaran kini semakin terbuka lebar.