Badan Pusat Statistik (BPS) memaparkan metodologi serta tahapan perhitungan pemeringkatan tingkat kesejahteraan masyarakat. Penjelasan tersebut disampaikan oleh Direktur Metodologi Statistik dan Sains Data BPS, Setia Pramana, dalam forum diskusi bertajuk "Metodologi Penentuan Desil dan Pengukuran Kemiskinan di Indonesia" yang diselenggarakan di Politeknik Statistika STIS, Jakarta Timur, pada Jumat (11/9/2026).
Dalam kesempatan tersebut, Setia menerangkan bahwa tingkat pengeluaran kelompok masyarakat pada desil yang sama dapat menunjukkan angka yang berbeda antarwilayah. Sebagai contoh, besaran pengeluaran warga yang masuk ke dalam kelompok desil 1 di Jakarta belum tentu sama dengan pengeluaran warga desil 1 di Papua, mengingat kondisi geografis serta karakteristik sosial-ekonomi di setiap daerah tidak seragam.
Mengapa BPS Menggunakan Data Pengeluaran Bukan Pendapatan?
Penetapan kelompok desil 1 hingga desil 10 dilakukan dalam rangka penyusunan Data Tunggal Sosial dan Ekonomi Nasional (DTSEN). Pengelompokan ini bertujuan untuk menetapkan peringkat (ranking) tingkat kesejahteraan masyarakat di Indonesia secara berjenjang.
Untuk mengukur tingkat kesejahteraan tersebut, BPS mendasarkan perhitungannya pada data pengeluaran keluarga dan bukan berdasarkan data pendapatan. Hal ini diputuskan karena ketiadaan data pendapatan yang lengkap dan memadai. Setia menjelaskan bahwa ketiadaan data pendapatan membuat BPS mengalihkan indikator penilaian pada data pengeluaran keluarga sebagai pendekatan utama dalam mengukur kondisi ekonomi masyarakat.
Cuma di Transmart Full Day Sale, Beli Sepeda Jadi Semurah Ini

Bagaimana BPS Memodelkan dan Memprediksi Pengeluaran Keluarga?
Dalam menghitung dan memprediksi angka pengeluaran masyarakat luas, BPS memanfaatkan data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Informasi mengenai karakteristik individu, rumah tangga, dan pemukiman dari Susenas digunakan sebagai data latih (training data) dalam pemodelan statistik.
Dari data latih tersebut, BPS menyusun model persamaan matematika untuk memperkirakan nilai pengeluaran keluarga-keluarga lainnya. Estimasi pengeluaran per kapita ini dibangun menggunakan sejumlah variabel prediktor (penduga), yang meliputi:
- Karakteristik anggota rumah tangga
- Kondisi fisik bangunan tempat tinggal atau rumah
- Kepemilikan aset keluarga
Melalui kombinasi variabel prediktor tersebut, model statistik dapat memprediksi perkiraan nilai pengeluaran per kapita setiap keluarga secara proporsional.
Bagaimana Tahapan Pemeringkatan Desil dari Tingkat Daerah hingga Nasional?
Perhitungan dan pemodelan desil tidak langsung diratakan secara nasional. BPS menyesuaikan perhitungan dengan kondisi geografis serta karakteristik sosial-ekonomi spesifik di masing-masing wilayah, sehingga standar pengeluaran desil 1 di satu daerah dapat berbeda dengan daerah lainnya, seperti perbandingan antara Jakarta dan Papua.
Turis Malaysia Paling Doyan Naik Whoosh, Begini Datanya

Proses perankingan dilakukan secara berjenjang melalui tiga tahapan utama:
- Pemeringkatan tingkat kabupaten/kota: Data pengeluaran keluarga diperingkatkan terlebih dahulu di level wilayah kabupaten atau kota masing-masing.
- Pemeringkatan tingkat provinsi: Hasil perankingan dari tingkat kabupaten/kota kemudian dikompilasi untuk membentuk peringkat di tingkat provinsi.
- Pemeringkatan tingkat nasional: Data dari seluruh provinsi diintegrasikan untuk menghasilkan ranking desil secara nasional.
Apa Penyebab Potensi Galat dalam Pemodelan Statistik Desil?
Secara akademis dan statistik, BPS mengakui bahwa potensi galat atau kesalahan prediksi (error) dapat terjadi dalam pemodelan data. Setia memaparkan bahwa sumber galat utama berakar dari kualitas data itu sendiri.
Menurut penjelasannya, sebagus apa pun model persamaan matematika yang dibangun, hasil estimasi akan tetap salah apabila data dasar yang dimasukkan tidak mencerminkan kondisi lapangan yang sebenarnya. Oleh sebab itu, evaluasi terhadap keandalan data dan penyempurnaan pemodelan terus dilakukan untuk memastikan penetapan desil kesejahteraan dalam DTSEN tetap akurat.






