Langsung ke konten utama

Wanita Tangguh Pengumpul Data


Negeri ini tak pernah sepi dari perempuan-perempuan luar biasa yang terus membaktikan diri untuk pembangunan negeri. Mereka telah berkontribusi untuk kemajuan bangsa dan negaranya di berbagai ladang pengabdian.

Di Badan Pusat Statistik (BPS) pun demikian, pengabdian untuk mempersembahkan statistik berkualitas bagi pembangunan negeri juga tidak lepas dari kontribusi perempuan-perempuan luar biasa, yang telah bekerja keras dalam kegiatan pengumpulan data di lapangan.

Di BPS, petugas pengumpul data di lapangan atau surveyor disebut Koordinator Statistik Kecamatan (KSK). Disebut KSK karena wilayah kerja mereka mencakup satu kecamatan. Idealnya, untuk setiap satu kecamatan di Indonesia harus memiliki seorang KSK. Namun karena keterbatasan sumber daya, kondisi ideal ini belum bisa terpenuhi. Bayangkan, ada sekitar 7 ribu kecamatan di Indonesia.
Tugas KSK boleh dibilang lumayan berat dengan tanggung jawab yang besar. Berat karena nyaris saban hari mereka harus berada di lapangan, mengunjungi dan mewawancarai responden. Terkadang  bahkan tak mengenal waktu dan beratnya medan tugas.

Karenanya, para KSK sering dijuluki “ikan kering.” Pasalnya, meskipun panas terik membakar kulit, mereka tetap harus wara-wirikeliling kampung untuk menemui responden dan mengumpulkan data. Itulah sebab salah satu syarat menjadi KSK adalah bisa mengendarai sepeda motor dengan mahir.
Para KSK  juga kerap dijuluki “kelelawar.” Karena meskipun hari sudah gelap, masih ada di antara mereka  yang harus mengunjungi responden untuk wawancara bahkan tidak jarang juga harus begadang semalaman saat semua orang terlelap tidur untuk membersihkan dan membetulkan isian kuesioner.

Karena beratnya beban tugas, posisi KSK sebagian besar diisi oleh kaum lelaki. Namun belakangan ini trennya mulai berubah, posisi KSK tidak lagi menjadi monopoli  kaum lelaki. Kini, KSK perempuan semakin banyak jumlahnya. Mereka umumnya muda-muda dan memiliki idealisme dan semangat juang yang tinggi dalam mengumpulkan data. Mereka juga memiliki latar belakang akademik yang baik karena umumnya sarjana strata satu (minimal Diploma III). Bahkan, tidak jarang di antara mereka merupakan sarjana Statistika dan Matematika jebolan dari kampus-kampus ternama seperti Universitas Padjajaran dan Universitas Gadjah Mada.

Meskipun perempuan, jangan sekali-kali meremehkan ketangguhan mereka di lapangan. Medan tugas yang berat di berbagai pelosok negeri telah menjadi saksi ketangguhan mereka dalam mengumpulkan data untuk pembangunan negeri.


Serupa dengan para KSK pria, para KSK perempuan adalah ujung tombak BPS. Mata rantai yang sangat penting dari kegiatan pengumpulan data. Di tangan merekalah ditentukan apakah statistik (data) yang dirilis BPS ke khalayak, seperti jumlah penduduk miskin dan tingkat pengangguran, benar-benar statistik atau sekedar sampah. Jika data yang mereka kumpulkan adalah sampah, maka sampah pula yang tersaji ke khalayak, secanggih apapun peranti yang digunakan dalam pengolahan data. (*)

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Bisakah R2 (baca: R kuadrat) Bernilai Negatif?

Koefisien determinasi (R2) merupakan ukuran kecocokan hasil estimasi sebuah model regresi linier dengan data yang dimodelkan, atau biasa disebut ukuran goodness of fit dari sebuah model regresi linier. Dengan lain perkataan, R2 menunjukkan seberapa dekat garis regresi yang diestimasi dengan data yang sebenarnya atau seberapa besar proporsi variasi variabel respon yang dapat dijelaskan oleh garis regresi. Ukuran ini dapat digunakan jika semua asumsi terkait residual telah terpenuhi. Bisakah R2 Bernilai Negatif? Pada dasarnya, R2 tidak pernah bernilai negatif, kecuali model regresi yang digunakan tanpa intersep. Jika model regresi yang digunakan tanpa intersep, maka R2 tidak bermakna meskipun bernilai positif. Kelemahan mendasar dari  R2 adalah nilainya yang selalu bertambah ketika dilakukan penambahan variabel bebas ke dalam model, meskipun variabel tersebut tidak begitu penting dalam menjelaskan variabel respon (tidak signifikan). Untuk mengatasi hal ini digunakan R

Kesalahan Spesifikasi Model: Penyebab dan Solusi

Dalam ekonometrika, ketika kita bekerja dengan model-model struktural, yakni model dimana hubungan antara variabel dalam model didasarkan pada suatu kerangka teori ekonomi, keselahan spesifikasi model kerap kali terjadi. Hal ini merupakan masalah serius yang sering terjadi pada penelitian yang menggunakan model ekonometrik, khususnya regresi, sebagai  alat analisis. Kesalahan spesifikasi menyebabkan model yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk kepentingan analisis karena dapat menyesatkan ( misleading ). Sedikitnya,  ada dua gejala yang dapat dijadikan acuan untuk mengetahui kalau model yang kita gunakan mengalami kesalahan spesifikasi. Dua gejala tersebut adalah sebagai berikut: 1.   Hasil running model menunjukkan tanda koefisien regresi yang merepresentasikan arah hubungan antara variabel  penjelas dan variabel respon berseberangan atau tidak sesuai dengan teori.  Meski tidak selalu merupakan gejala terjadinya kesalahan spesifikasi, kehadiran gejala ini me

Di Balik Penurunan Jumlah Petani Gurem

Hingga kini, kemiskinan di Indonesia masih menjadi fenomena sektor pertanian. Secara faktual, sebagian besar penduduk miskin tinggal di desa dan bekerja sebagai petani dan buruh tani. Ditengarai, salah satu penyebab kemiskinan masih berpusat di sektor pertanian adalah penguasaan lahan pertanian oleh petani yang kian sempit. Skala usaha yang kecil mengakibatkan pendapatan dari kegiatan usaha tani tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan hidup meski kegiatan usaha tani yang dijalankan sebetulnya cukup menguntungkan. Alhasil, kesejahteraan pun begitu sulit direngkuh. Kemarin (2 Desember), Badan Pusat Statistik (BPS) telah merilis jumlah petani gurem hasil Sensus Pertanian tahun 2013 (disingkat ST2013). Menurut BPS, petani gurem didefinisikan sebagai rumah tangga pertanian yang mengusahakan lahan pertanian kurang dari setengah hektar. BPS mencatat, jumlah petani gurem pada Mei 2013 sebanyak 14,25 juta rumah tangga atau sekitar 55,33 persen dari sekitar 26 juta rumah tangga