Note: Data that Delivers mengacu pada proses transfer, pengorganisasian, dan penyajian data secara efektif sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang tepat. Konsep ini menekankan desain dan penyampaian data yang bertujuan sebagai sebuah produk, memastikan keakuratan, aksesibilitas, dan keberlangsungan data bagi pengguna. Komponen utamanya meliputi integrasi data, visualisasi, dan sistem penyampaian yang memberikan wawasan tepat waktu dan relevan, seperti dalam layanan kesehatan, keuangan, atau ritel.
Oleh Gita Bhatt, B Com, Business/Managerial Economics dan Director of Communications, IMF.
IMF December 2025
Untuk melayani kepentingan publik, data perlu membantu kita melihat dunia dengan lebih jelas, membuat keputusan yang lebih baik, dan menanggapi kompleksitas dengan cerdas.
Kita hidup di galaksi data. Dari satelit dan jam tangan pintar hingga media sosial dan gesekan di mesin kasir, kita memiliki cara untuk mengukur ekonomi hingga tingkat yang mungkin tampak seperti fiksi ilmiah satu generasi yang lalu. Sumber dan teknik data baru tidak hanya menantang cara kita memandang ekonomi, tetapi juga cara kita memaknainya.
Banjir data ini menimbulkan pertanyaan penting: Bagaimana kita bisa membedakan sinyal aktivitas ekonomi yang bermakna dari gangguan di era kecerdasan buatan, dan bagaimana kita seharusnya menggunakannya untuk menginformasikan keputusan kebijakan? Sejauh mana sumber data baru dapat melengkapi atau bahkan menggantikan statistik resmi? Dan, pada tingkat yang lebih mendasar, apakah kita benar-benar mengukur metrik yang paling penting dalam ekonomi digital yang semakin berkembang saat ini? Atau apakah kita hanya melacak apa yang kita lihat di masa lalu? Edisi Finance & Development kali ini mengeksplorasi pertanyaan-pertanyaan ini.
Penulis Kenneth Cukier berpendapat bahwa memanfaatkan data alternatif membutuhkan pola pikir baru. Ia menyamakan para ekonom masa kini dengan ahli radiologi yang dulu menolak pemindaian Magnetic Resonance Imaging (MRI) yang lebih jelas karena mereka dilatih untuk membaca hasil yang lebih kabur. Apakah kita masih berpegang teguh pada metrik yang sudah ketinggalan zaman meskipun data baru menawarkan wawasan yang lebih cepat, terperinci, dan tajam tentang realitas ekonomi serta refleksi yang lebih baik dari ” ground truth “?
Lebih banyak data tidak serta merta menghasilkan wawasan atau keputusan yang lebih baik. Data baru atau alternatif seringkali merupakan produk sampingan dari aktivitas bisnis swasta, dengan segala bias yang ada di lingkungan tersebut. Data tersebut mungkin tidak memiliki kontinuitas jangka panjang dan metode yang kuat yang mendasari indikator ekonomi resmi. Itulah sebabnya statistik resmi tetap penting.
Claudia Sahm menunjukkan bagaimana bank sentral memanfaatkan sumber data baru untuk mengisi kesenjangan—termasuk penurunan tingkat respons terhadap survei nasional—namun selalu bekerja sama dengan sumber resmi tepercaya. Untuk meningkatkan kualitas data, ia menyerukan kerja sama yang kuat antara lembaga statistik, penyedia swasta, pejabat pemerintah, dan akademisi. Ia memperingatkan bahwa mengandalkan sumber data yang tidak tersedia untuk publik akan mengikis transparansi, yang sangat penting bagi akuntabilitas bank sentral.
Bagi Bert Kroese dari IMF, ketergantungan pada data pribadi tidak boleh mengurangi sumber daya yang tersedia untuk pengolahan data resmi. Tanpa lembaga statistik nasional yang kuat dan independen, integritas data ekonomi, dan kebijakan yang dibangun di atasnya, dapat terhambat.
Bukan berarti lembaga pemerintah selalu benar. Rebecca Riley berpendapat bahwa metrik ekonomi inti seperti PDB dan produktivitas semakin tidak selaras dengan ekonomi yang berorientasi data dan telah diperbarui. Ia menyerukan modernisasi sistem pengukuran agar lebih mencerminkan pertumbuhan aset tak berwujud seperti layanan digital, dan struktur produksi global yang terus berkembang.
Pengumpulan data yang lebih baik hanya akan bermanfaat bagi publik jika data tersebut tersedia secara luas. Viktor Mayer-Schönberger memperingatkan bahwa konsentrasi pengumpulan data di antara segelintir perusahaan Big Tech mengancam persaingan dan inovasi. Ia menganjurkan kebijakan yang mewajibkan pembagian data yang lebih luas. Thijs Van de Graaf menambahkan perspektif geopolitik, mengungkap tuntutan material di balik kebutuhan data AI yang tinggi, mulai dari energi dan chip hingga mineral dan air, dan bagaimana tekanan-tekanan ini membentuk kembali dinamika kekuatan global.
Di tempat lain, Laura Veldkamp membahas nilai data, mengangkat pertanyaan tentang bagaimana kita menentukan harga, menggunakan, dan berbagi informasi, serta mengusulkan pendekatan baru untuk mengubah data tak berwujud menjadi sesuatu yang dapat kita hitung. Jeff Kearns menunjukkan bagaimana pendekatan inovatif seperti nowcasting membantu negara-negara berkembang menutup kesenjangan informasi. Kepala Badan Pusat Statistik India, Saurabh Garg, menjelaskan dalam sebuah wawancara bagaimana ia mengatasi tantangan skala seiring meningkatnya permintaan publik akan data real-time.
Note: Nowcasting mengacu pada praktik penggunaan data yang diterbitkan baru-baru ini untuk memperbarui indikator ekonomi utama yang diterbitkan dengan jeda yang signifikan, seperti PDB riil.
Edisi ini berfungsi sebagai pengingat bahwa pengukuran yang lebih baik bukan hanya tentang lebih banyak data—melainkan tentang penggunaannya yang bijak. Di era di mana AI memperkuat kemungkinan sekaligus kebisingan, tantangan tersebut menjadi semakin mendesak. Untuk melayani kepentingan publik, data harus membantu kita melihat dunia dengan lebih jernih, merespons kompleksitas secara cerdas, dan membuat keputusan yang lebih baik. Bagaimanapun, data adalah sarana, bukan tujuan.
Saya harap wawasan dalam edisi ini membantu Anda lebih memahami kekuatan besar yang berperan dalam dunia berbasis data kita. Terima kasih, seperti biasa, telah membaca tulisan kami.
terjemahan bebas oleh gandatmadi46@yahoo.com.