Studi Baru Mengungkap Ketidakakuratan Indeks Pembangunan Manusia di Seluruh Dunia
Sebuah studi terbaru yang menggunakan teknologi satelit menemukan bahwa 58% populasi dunia kemungkinan berada dalam kategori pembangunan yang salah berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia (HDI) yang digunakan oleh PBB. Hal ini menyebabkan bantuan dan kebijakan yang diberikan tidak tepat sasaran, terutama di negara berkembang.
Di atas kertas, Arcelia tampak seperti kota miskin biasa di Meksiko. Kota ini berada di Guerrero, negara bagian termiskin kedua di negara tersebut. Data resmi memberikan Arcelia skor 0,714, masuk dalam kategori “pembangunan tinggi” menurut HDI. Namun, ketika satelit melihat Arcelia, hasilnya berbeda. Dengan menggunakan kecerdasan buatan untuk menganalisis citra satelit, skor yang muncul justru lebih rendah, yaitu 0,617. Menurut klasifikasi PBB, angka itu tidak lagi termasuk pembangunan tinggi, melainkan pembangunan menengah, tingkatan pembangunan yang berbeda, sekaligus realitas kebijakan yang berbeda bagi 33.000 penduduknya.
Kasus seperti ini tidak hanya terjadi di Meksiko. Penelitian terbaru menunjukkan lebih dari separuh populasi dunia (58%) kemungkinan berada dalam kategori pembangunan yang keliru, karena data resmi terlalu luas dan berbasis rata-rata, sehingga gagal melihat kondisi nyata masyarakat di tingkat lokal.
Temuan itu berasal dari studi yang diterbitkan dalam jurnal Nature Communications oleh peneliti dari Stanford University di Amerika Serikat dan Lembaga Program Pembangunan PBB (UNDP). “Sekitar separuh negara termiskin di dunia belum melakukan sensus dalam 10 tahun terakhir,” kata Hannah Druckenmiller, salah satu penulis studi tersebut. Ia menekankan pentingnya data yang mutakhir dan akurat agar kebijakan publik benar-benar sesuai dengan kebutuhan sehari-hari masyarakat.
Skor HDI yang Akurat Penting untuk Distribusi Bantuan
Indeks Pembangunan Manusia bukan sekadar peringkat internasional. Para penulis studi mencatat bahwa HDI “dapat menentukan alokasi sumber daya global.” Hal itu memengaruhi wilayah mana yang diprioritaskan untuk menerima bantuan dan intervensi pembangunan. Jika penilaiannya salah di tingkat lokal, sumber daya bisa gagal menjangkau masyarakat yang paling membutuhkan. Masalahnya, HDI selama ini hanya memberikan skor untuk keseluruhan negara. HDI memang tidak dirancang untuk membedakan kondisi antarprovinsi atau bahkan antarkota dalam satu negara.
Namun, dalam simulasi program bantuan di Meksiko, yang menargetkan 10% penduduk termiskin, para peneliti menemukan bahwa penambahan data tingkat kota atau kabupaten meningkatkan pemahaman mengenai kondisi pembangunan masyarakat, seperti kemiskinan, kekayaan, pendidikan, dan kesehatan, lebih dari 11 poin persentase.
Bagi negara dengan wilayah luas dan ketimpangan regional seperti Indonesia, akurasi semacam ini dapat memengaruhi efektivitas bantuan sosial, pembangunan infrastruktur, hingga kebijakan pendidikan dan kesehatan daerah.
HDI Memperbaiki Satu Titik Buta, Tapi Menciptakan Titik Buta Lain
Selama beberapa dekade, mengukur pembangunan berarti mengukur Produk Domestik Bruto (PDB), yakni total output ekonomi suatu negara. Masalahnya, PDB bisa meningkat hanya untuk sebagian orang, sementara sebagian lain tetap miskin, sakit, atau tidak memiliki akses pendidikan layak. Pada 1990, PBB memperkenalkan Human Development Index untuk mengatasi masalah itu.
“HDI melihat rata-rata pendapatan nasional bruto per kapita, rata-rata lama sekolah atau harapan lama sekolah, serta rata-rata harapan hidup setiap negara, lalu menggabungkannya menjadi indikator kesejahteraan dengan skala 0 hingga 1,” kata Sabina Alkire, Direktur Oxford Poverty and Human Development Initiative di University of Oxford. Alkire tidak terlibat dalam studi baru tersebut.
HDI menggunakan data dari Lembaga-lembaga PBB, Bank Dunia, serta survei rumah tangga dan sensus nasional. HDI kemudian menjadi alternatif PDB yang paling luas digunakan di dunia untuk melihat kualitas hidup manusia, bukan sekadar pertumbuhan ekonomi. Namun, para peneliti dalam studi 2026 merasa HDI masih belum cukup akurat karena rata-rata nasional dalam HDI hanya sedikit menjelaskan apa yang sebenarnya terjadi di dalam suatu negara pada tingkat lokal.
Lihat peta di bawah ini, misalnya. Peta tersebut menampilkan satu warna untuk setiap negara. Negara dengan pembangunan lebih tinggi berwarna biru. Sebagian besar Afrika dan Asia Selatan berwarna oranye dan merah. Ini memang visualisasi yang berguna untuk melihat pembangunan manusia secara global, tetapi masih sangat sederhana.
Ambil contoh Meksiko: pada tingkat nasional, 130 juta orang direpresentasikan hanya dengan satu warna, biru. Satu skor pembangunan untuk semuanya. Padahal tingkat pembangunan dapat berbeda jauh dari satu provinsi ke provinsi lain, situasi yang juga sering terlihat di banyak negara berkembang, termasuk Indonesia.
Perkembangan Teknologi untuk Pengukuran Lebih Akurat
Pada 2019, tim yang dipimpin Jeroen Smits dan Inaki Permanyer mengembangkan HDI hingga tingkat provinsi, mencakup 1.739 provinsi di 159 negara. Mereka menyebutnya Subnational Human Development Index (SHDI). Perubahan itu membuat gambaran Meksiko lebih rinci: kini negara itu memiliki 32 skor, bukan hanya satu. Wilayah utara dan tengah Meksiko tetap berwarna biru. Sementara bagian selatan, terutama Guerrero, Oaxaca, dan Chiapas, berubah menjadi biru muda. Ini memang lebih rinci dibanding HDI asli, tetapi setiap wilayah tetap hanya menampilkan satu rata-rata. Kini diketahui bahwa bahkan dalam satu provinsi pun, skor pembangunan bisa berbeda-beda.
Guerrero sendiri memiliki 81 munisipalitas, semuanya diberi angka yang sama dalam SHDI. Studi tahun 2026 itu ingin melangkah lebih jauh dan mengungkap kondisi nyata di tiap munisipalitas menggunakan data satelit.
Apa yang Bisa dan Tidak Bisa Dilihat Satelit
Tim Stanford memasukkan citra satelit ke dalam model machine learning bersama data HDI tingkat provinsi yang sudah diketahui, lalu membiarkan algoritma mencari pola. Hasilnya adalah korelasi statistik terkait kepadatan jalan, pola bangunan, cahaya malam hari, jejak aktivitas manusia yang berkaitan dengan pendapatan dan pendidikan. Namun, hasil kesehatan masyarakat lebih sulit ditangkap karena tidak mudah terlihat dari luar angkasa.
Peta berikut menunjukkan prediksi model tersebut, skor HDI untuk masing-masing dari 2.500 munisipalitas di Meksiko, menggunakan skala yang sama seperti dua peta sebelumnya. Perbedaannya dengan peta kedua menjadi hal yang penting. Wilayah Guerrero yang sebelumnya tampak seragam biru muda kini terpecah menjadi banyak gradasi biru, dan memperlihatkan realitas lokal yang berbeda-beda.
Ambil Arcelia lagi sebagai contoh. Dengan data tingkat provinsi, Arcelia memiliki skor 0,714, kategori “pembangunan tinggi.” Namun, dengan data satelit, skornya menjadi 0,617, kategori “pembangunan menengah.” Itu bisa berarti perbedaan besar bagi 33.000 orang.
Kemajuan Baru, Tapi Masih Terbatas
Sebagai Direktur Oxford Poverty and Human Development Initiative, Alkire telah dua dekade mengembangkan alat pengukuran kemiskinan yang digunakan pemerintah di seluruh dunia. Alkire menyebut studi Stanford ini sebagai langkah maju. “Komunitas pengukuran pembangunan saat ini sedang berada dalam masa inovasi,” kata Alkire kepada DW. “Studi seperti ini luar biasa karena mendorong batas kemampuan yang ada.”
Namun, baik Alkire maupun penulis studi sama-sama menegaskan bahwa satelit juga hanya melihat sebagian dari cerita. Satelit tidak mampu memberikan data yang baik mengenai pembangunan kesehatan. “Anak yang kekurangan gizi tidak terlihat dari cahaya malam,” kata Alkire. Para penulis studi juga menyatakan bahwa estimasi mereka hanya mampu menjelaskan 29% variasi HDI di dalam provinsi-provinsi di Meksiko.
Karena itu, kecil kemungkinan satelit saja dapat memberikan gambaran penuh mengenai pembangunan manusia. “Kalau hanya berbasis satelit, menurut saya tidak,” kata Alkire. Meski begitu, data satelit terbukti menjadi pelengkap yang berharga, terutama di wilayah di mana survei terlalu mahal atau terlalu lambat dilakukan. Satelit dapat melengkapi data lapangan, tetapi tidak bisa menggantikannya sepenuhnya.
