Dampak Data Berkualitas terhadap Pembangunan

Oleh: Harimurti, SST, MM

Statistisi Ahli Muda BPS Kota Tegal-Magister Manajemen Universitas Pekalongan

DAMPAK  pembangunan biasanya mengacu pada perubahan atau hasil positif yang dihasilkan dari inisiatif, proyek, atau kebijakan pembangunan, khususnya di bidang seperti pertumbuhan ekonomi, kemajuan sosial, dan kelestarian lingkungan.
Berikut adalah beberapa aspek utama:

1. Pertumbuhan Ekonomi: Menilai bagaimana proyek pembangunan berkontribusi terhadap peningkatan pendapatan, penciptaan lapangan kerja, dan kinerja ekonomi secara keseluruhan.

2. Perbaikan Sosial: Mengevaluasi dampak terhadap pendidikan, layanan kesehatan, kesetaraan gender, dan kualitas hidup masyarakat.

3. Kelestarian Lingkungan: Menganalisis dampak jangka panjang terhadap sumber daya alam dan ekosistem, termasuk upaya mitigasi perubahan iklim.

4. Pemberdayaan Masyarakat: Mengukur bagaimana proyek meningkatkan tata kelola lokal, partisipasi, dan pengambilan keputusan di antara anggota masyarakat.

5. Pengentasan Kemiskinan: Memahami efektivitas inisiatif yang bertujuan untuk mengangkat masyarakat keluar dari kemiskinan dan meningkatkan akses terhadap layanan dasar.

6. Keberlanjutan: Memastikan bahwa manfaatnya bertahan lama dan tidak merugikan generasi mendatang atau ekosistem lokal.

Mengukur dampak pembangunan sering kali melibatkan penilaian kualitatif dan kuantitatif, termasuk survei, studi kasus, dan analisis ekonomi, untuk menangkap pandangan holistik tentang dampak upaya pembangunan.

Menurut pakar, data kini bukan lagi monopoli institusi resmi. Kita sepakat bahwa data adalah faktor kunci pembangunan berdampak. Tapi faktanya, semakin banyak produsen data, isu pembangunan masih stagnan bahkan semakin kompleks. Jika value atau manfaat data tidak dirasa maka besar kemungkinan ada isu di kualitas data.

Saatnya produsen data, siapa pun harus fokus pada kualitas untuk hasil yang nyata. Kualitas data adalah faktor kunci untuk memastikan kebijakan berbasis data dapat memberi dampak nyata. Sudahkah setiap data yang anda hasilkan telah memenuhi 6 dimensi kualitas, yaitu, Relevansi, Akurasi, Mutakhir dan Tepat Waktu, Interpretabilitas, Aksesibilitas, dan Koherensi.

Definisi sederhana dari kualitas adalah meet the user needs, artinya memang bicara kebermanfaatan. Jadi value dari data dapat dilihat dari pemenuhan 6 dimensi kualitas data.

Oleh karena itu, mari kita lihat satu persatu kriteria dari 6 dimensi kualitas data tersebut. Pastikan bahwa anda menghasilkan data yang bermakna dan dapat memberi dampak pembangunan. Itulah data yang berkualitas.

Detail tentang kriteria kualitas data sebagai berikut pertama Relevansi, data harus bisa menjawab kebutuhan spesifik dari analisis terhadap isu kebijakan tertentu, tidak boleh normatif dan umum,  bagi siapapun baik pemerintah, sektor swasta, maupun masyarakat umum.

Akurasi, bahwa tidak ada yang sempurna di dunia ini harus menjadi prinsip ketika bicara akurasi. Artinya setiap data pasti mengandung error.

Tidak ada salahnya jika faktor-faktor penyebab measurement error, dan penanganan secara statistik apa saja yang sudah dilakukan secara transparan diungkap ke pengguna data.

Ini sangat penting agar pengguna lebih berhati-hati dalam memanfaatkan data. Mutakhir dan tepat waktu, juga sangat penting pengaruhnya pada dampak pembangunan. Data harus tersaji tepat di saat dibutuhkan dan mutakhir (up-to-date).

Ada standar time-to-market baik saat produksi maupun layanan terhadap permintaan data. Jika terlalu cepat tersaji tapi tanpa inovasi proses bisnis (“magic”), dipastikan memiliki cacat kualitas data. Interpretabilitas, literasi statistik yang masih rendah seharusnya menjadi prioritas agar masyarakat dapat membaca, memahami, dan memaknai data.

Tanpa interpretabilitas yang baik, pengguna data akan kesulitan memahami data meskipun data tersebut relevan, akurat, dan tepat waktu. Aksesabilitas, demokratisasi data menjadi keniscayaan di mana data harus mudah diakses oleh semua pengguna, baik internal maupun eksternal.

Jika ditanya siapa yang jadi prioritas, saya lebih memilih internal karena mereka lebih memahami tentang data sendiri sehingga time-to-insight dari analisis bisa lebih cepat.

Koherensi, data yang konsisten dan tetap make sense saat dikombinasikan dengan data (dari sumber) lain dapat menciptakan insight yang lebih luas, yang akan mendukung kebijakan yang lebih holistik dan komprehensif.

Statistik bermakna dan statistik berdampak adalah dua konsep yang penting dalam analisis data dan penelitian.

Berikut penjelasan singkat mengenai keduanya, Statistik Bermakna, statistik bermakna merujuk pada analisis yang menunjukkan adanya hubungan atau perbedaan yang signifikan secara statistik antara variabel.

Ini biasanya ditentukan melalui uji hipotesis, di mana hasil uji menunjukkan bahwa kemungkinan bahwa hasil yang diamati terjadi karena kebetulan sangat kecil. Statistik Berdampak, statistik berdampak lebih fokus pada relevansi praktis dari hasil tersebut.

Ini berkaitan dengan seberapa besar pengaruh atau konsekuensi dari suatu temuan statistik dalam konteks nyata. Meskipun hasilnya mungkin signifikan secara statistik, dampak praktisnya harus cukup besar untuk mempengaruhi kebijakan, keputusan, atau tindakan.

Kedua konsep ini penting dalam penelitian, statistik bermakna memastikan bahwa hasil penelitian tidak hanya terjadi karena kebetulan, sementara statistik berdampak menilai seberapa relevan hasil tersebut dalam aplikasi praktis.

Keduanya harus dipertimbangkan untuk memberikan gambaran yang komprehensif mengenai hasil penelitian. Jatengdaily.com–st