Evidence-based policy adalah kemajuan besar. Tapi ia punya batas yang jarang diakui, dan batas itulah yang sering menentukan apakah kebijakan benar-benar bekerja.
Indonesia tidak kekurangan data tentang energi.
Laporan demi laporan sudah dihasilkan: oleh peneliti universitas, lembaga pemerintah, konsultan internasional, dan organisasi multilateral. Target sudah ditetapkan. Komitmen internasional sudah ditandatangani. Para ahli sudah memberikan rekomendasi yang didukung bukti empiris dari berbagai negara yang sudah lebih dulu menjalani transisi energi.
Tapi bauran energi kita masih didominasi oleh fosil. Investasi energi terbarukan masih jauh dari target yang sudah berkali-kali direvisi. Dan setiap kebijakan baru yang hadir sering terasa seperti tambalan di atas tambalan; bukan perubahan struktural yang benar-benar mengubah arah sistem.
Pertanyaan yang jarang diajukan dengan jujur adalah ini: apakah masalahnya memang kekurangan data dan riset? Atau ada sesuatu yang lebih dalam; sesuatu yang tidak bisa diselesaikan hanya dengan menghasilkan lebih banyak bukti?
Evidence-based Policy Making: kemajuan yang nyata dan tidak boleh diremehkan
Sebelum kita bicara tentang batas-batasnya, penting untuk mengakui terlebih dahulu: evidence-based policy, kebijakan berbasis bukti, adalah salah satu kemajuan terbesar dalam tata kelola modern.
Ia hadir sebagai koreksi terhadap kebijakan yang dibuat semata berdasarkan intuisi pemimpin, tradisi yang tidak pernah dipertanyakan, atau kepentingan yang tidak pernah diakui. Evidence-based policy memaksa sebuah disiplin yang sehat: tunjukkan buktinya. Tunjukkan data yang mendukung kebijakan ini. Tunjukkan riset yang memvalidasi pendekatannya. Tunjukkan evaluasi yang menilai apakah kebijakan sebelumnya benar-benar berhasil.
Ini bukan kemajuan kecil. Di banyak domain, kesehatan masyarakat, pendidikan, pengentasan kemiskinan, dan transisi menuju evidence-based policy telah menghasilkan kebijakan yang jauh lebih efektif dari generasi sebelumnya. Vaksinasi diperluas berdasarkan data epidemiologi. Program bantuan sosial dirancang berdasarkan evaluasi dampak yang ketat. Protokol medis yang diperbarui berdasarkan uji klinis yang tervalidasi.
Kita tidak sedang berdebat tentang apakah evidence-based policy baik atau tidak. Ia baik. Ia adalah standar yang seharusnya dipertahankan dan diperkuat. Yang ingin kita jujur adalah ini: ia punya batas; dan batas-batas itu menjadi paling terasa justru ketika masalah yang dihadapi paling kompleks.
Tiga keterbatasan struktural yang jarang diakui
Keterbatasan pertama: data menggambarkan masa lalu, kebijakan harus bekerja di masa depan.
Evidence-based policy bekerja paling baik ketika kondisi masa depan mirip dengan kondisi masa lalu yang menghasilkan data. Ia bisa menjawab pertanyaan seperti: intervensi apa yang terbukti berhasil dalam situasi seperti ini? Asalkan “situasi seperti ini” memang mirip dengan situasi yang sudah pernah terjadi dan terdokumentasi dengan baik.
Tapi transisi energi bukan situasi yang pernah terjadi sebelumnya; bukan dalam skala dan kecepatan yang dibutuhkan, dan bukan dalam konteks Indonesia yang punya struktur ekonomi, politik, dan sosial yang spesifik. Data historis tentang konsumsi energi, pola investasi, dan perilaku pasar energi fosil tidak cukup untuk memandu kebijakan yang harus mengubah sistem yang belum pernah berubah dengan cara ini sebelumnya. Kita sedang mencoba menggunakan peta masa lalu untuk menavigasi wilayah yang belum pernah ada di peta mana pun.
Keterbatasan kedua: bukti menjelaskan korelasi, tapi jarang menjelaskan mekanisme.
Kita bisa menemukan bukti bahwa negara-negara dengan harga karbon yang tinggi memiliki emisi yang lebih rendah. Korelasinya kuat, datanya solid. Tapi korelasi itu tidak otomatis memberi tahu kita apakah kebijakan harga karbon akan bekerja di Indonesia; dengan struktur industri yang sangat bergantung pada batu bara, dengan dinamika politik yang penuh dengan kepentingan yang sudah mapan, dan dengan kondisi sosial ekonomi di mana kenaikan harga energi bisa langsung berdampak pada kelompok masyarakat paling rentan.
Dari korelasi ke kausalitas, dari ini berhasil di sana ke ini akan berhasil di sini, adalah lompatan yang membutuhkan pemahaman tentang mekanisme. Mengapa ia berhasil? Melalui jalur apa perubahan itu terjadi? Kondisi apa yang harus ada agar mekanisme yang sama bisa bekerja dalam konteks yang berbeda? Menjawab pertanyaan-pertanyaan itu membutuhkan model: model tentang bagaimana sistem bekerja, bukan sekadar data tentang apa yang terjadi di tempat lain.
Keterbatasan ketiga: bukti tidak bisa memutuskan di antara nilai-nilai yang berkonflik.
Transisi energi bukan semata persoalan teknis dan ekonomi. Ia menyentuh pertanyaan yang jauh lebih mendasar: siapa yang menanggung biaya perubahan ini? Siapa yang mendapat manfaatnya, dan kapan? Komunitas mana yang harus melepaskan mata pencaharian yang sudah turun-temurun demi tujuan yang manfaatnya baru terasa dalam beberapa dekade?
Data bisa memberi tahu kita berapa biaya transisi ini secara agregat. Tapi data tidak bisa memutuskan siapa yang seharusnya membayar biaya itu? Dan berapa banyak. Itu adalah pertanyaan tentang nilai, tentang keadilan, dan tentang pilihan politik yang tidak bisa diselesaikan dengan lebih banyak riset. Evidence-based policy, sebagus apa pun datanya, tidak bisa menjawab pertanyaan normatif tentang bagaimana manfaat dan beban seharusnya didistribusikan.
Mengapa kebijakan energi transisi adalah kasusnya yang paling jelas
Tidak ada domain yang lebih jelas menunjukkan batas-batas evidence-based policy daripada transisi energi. Bukan karena datanya kurang; justru sebaliknya, data dan riset tentang energi terbarukan sudah sangat melimpah. Tapi karena sistem energi adalah sistem yang paling kompleks, paling sarat kepentingan, dan paling penuh dengan dinamika yang tidak bisa ditangkap oleh data historis semata.
Ada kepentingan industri fosil yang sudah terbangun selama puluhan tahun dan memiliki jaringan yang dalam di dalam sistem politik dan ekonomi. Ada subsidi yang sudah menjadi ekspektasi sosial; kebijakan yang secara teknis tidak hanya harus efisien, tetapi secara politik hampir tidak mungkin dihilangkan tanpa konsekuensi yang luas. Ada infrastruktur yang sudah terlanjur dibangun untuk satu jenis energi dan menciptakan lock-in yang sangat kuat. Ada dinamika geopolitik yang mempengaruhi harga dan ketersediaan energi dengan cara yang tidak bisa diprediksi dari data domestik semata.
Semua variabel ini ada dalam sistem. Semuanya nyata dan berpengaruh. Tapi semuanya sering tidak masuk dalam model kebijakan yang dibangun di atas data historis semata, karena mereka sulit diukur, tidak nyaman untuk diakui, atau berada di luar disiplin ilmu yang menghasilkan rekomendasi kebijakan tersebut.
Hasilnya adalah kebijakan yang secara teknis didukung bukti yang solid, tapi tidak punya pemahaman yang memadai tentang bagaimana sistem akan merespons kebijakan tersebut; termasuk resistansi yang akan muncul dari mana, konsekuensi yang tidak dimaksud yang akan hadir di mana, dan dinamika umpan balik yang akan mengubah efektivitas kebijakan seiring berjalannya waktu.
Pengambilan keputusan dan pengambilan kebijakan: dua arena yang berbeda
Sampai di titik ini, kita sudah banyak berbicara tentang model dalam konteks pengambilan keputusan; di artikel-artikel sebelumnya dalam seri ini. Dan mungkin ada yang bertanya: bukankah kebijakan publik pada dasarnya juga adalah keputusan? Mengapa ia perlu diperlakukan berbeda?
Pertanyaan yang sangat tepat, dan jawabannya ada pada perbedaan fundamental antara kedua arena ini.
Pengambilan keputusan, dalam konteks yang sudah kita bahas, pada dasarnya adalah memilih di antara alternatif dalam sistem yang relatif terbatas dan terdefinisi. Aktornya relatif jelas: seorang individu, sebuah tim, sebuah organisasi. Tujuannya bisa dirumuskan dengan cukup spesifik. Konsekuensinya bisa diatribusikan: kita bisa mengetahui apakah keputusan ini berhasil atau tidak, dan siapa yang merasakannya. Time horizon-nya relatif lebih pendek: kita bisa melihat hasilnya dalam waktu yang cukup untuk belajar dan memperbaiki.
Pengambilan kebijakan berbeda secara fundamental dalam hampir setiap dimensi ini:
- Aktornya jamak dan sering berkonflik. Kebijakan energi tidak diputuskan oleh satu orang atau satu tim. Ia lahir dari interaksi, dan sering tarik-menarik, antara kementerian yang berbeda, industri yang punya kepentingan berbeda, kelompok masyarakat yang akan terdampak secara berbeda, dan dinamika politik yang berubah seiring siklus pemilu. Tidak ada satu aktor pun yang bisa mengontrol seluruh proses.
- Skala dampaknya berbeda beberapa order of magnitude. Keputusan organisasional yang berdampak pada ratusan atau ribuan orang sudah kompleks. Kebijakan energi yang berdampak pada ratusan juta orang, dengan dampak yang berbeda-beda tergantung pada kelas sosial, lokasi geografis, dan ketergantungan pada energi fosil, membutuhkan cara berpikir yang berbeda secara kualitatif, bukan hanya kuantitatif.
- Time horizon-nya jauh melampaui siklus perencanaan normal. Investasi infrastruktur energi terbarukan yang diputuskan hari ini baru akan menghasilkan dampak penuh dalam dua atau tiga dekade. Sementara itu, pemerintah berganti, prioritas berubah, dan tekanan jangka pendek selalu ada. Kebijakan yang tidak punya model tentang bagaimana ia akan bertahan, dan berevolusi, melewati pergantian kepemimpinan adalah kebijakan yang rentan sejak awal.
- Ia jarang bisa di-undo dengan mudah. Keputusan bisnis yang salah bisa dikoreksi dalam siklus berikutnya. Kebijakan yang sudah berjalan menciptakan path dependency, ekspektasi yang terbentuk, kepentingan baru yang lahir, dan infrastruktur yang dibangun di atas asumsi kebijakan tersebut. Mencabut atau membalik kebijakan bukan hanya tentang kemauan politik; ia membutuhkan pemahaman tentang seluruh jaringan konsekuensi yang sudah terbentuk.
Mengapa keduanya, pengambilan keputusan dan pengambilan kebijakan, terbantu oleh model? Karena model melakukan hal yang sama dalam kedua konteks: ia mengeksplisitkan asumsi, membantu mengeksplorasi konsekuensi, dan membuat perdebatan menjadi lebih produktif karena ada sesuatu yang konkret untuk diperdebatkan bersama.
Tapi dalam konteks kebijakan, model melakukan sesuatu yang lebih dari itu. Karena aktornya jamak dan kepentingannya berbeda, model menjadi bahasa bersama: sebuah representasi yang cukup eksplisit sehingga berbagai pemangku kepentingan bisa melihat asumsi yang digunakan, mempertanyakannya, dan menegosiasikan pemahaman yang lebih kondusif untuk kebijakan yang lebih efektif. Model dalam kebijakan bukan hanya alat analitis; ia adalah alat komunikasi dan negosiasi yang memungkinkan aktor-aktor dengan perspektif berbeda untuk bekerja dari kerangka yang sama, bahkan ketika mereka tidak setuju tentang kesimpulannya.
Dari pertanyaan yang jujur ke pendekatan yang lebih jujur
Kembali ke pertanyaan di pembuka: mengapa kebijakan energi kita masih jalan di tempat meski data dan risetnya sudah ada?
Mungkin jawabannya bukan karena datanya kurang. Mungkin karena kita selama ini bertanya pertanyaan yang belum cukup dalam. Evidence-based policy bertanya: apa yang terbukti berhasil? Pertanyaan yang penting dan harus tetap diajukan. Tapi tidak cukup.
Pertanyaan yang lebih dalam adalah: mengapa ia berhasil, melalui mekanisme apa, dalam kondisi apa, dan apa yang harus dipahami tentang sistem ini agar pendekatan yang sama bisa bekerja di sini?
Menjawab pertanyaan itu membutuhkan sesuatu yang melampaui bukti; ia membutuhkan model tentang bagaimana sistem bekerja, bagaimana berbagai aktor di dalamnya merespons insentif, dan bagaimana perubahan di satu bagian akan menciptakan riak di bagian lain yang mungkin jauh dan tidak terduga.
Di artikel berikutnya, artikel terakhir dalam seri ini, kita akan membahas apa artinya merancang kebijakan berbasis model. Bukan sebagai penggantian evidence-based policy, tapi sebagai evolusinya yang lebih jujur tentang kompleksitas sistem yang sedang kita coba ubah.
Catatan Editorial: Artikel ini adalah bagian keenam dari seri tentang model dan pengambilan keputusan. Perjalanan ini dimulai dari mental model — peta tersembunyi yang kita bawa tanpa sadar. Lalu bergerak ke bagaimana model membantu mengenali pola di balik masalah yang berbeda. Kemudian ke kesadaran bahwa kita selalu menggunakan model dalam setiap keputusan. Lalu ke apa yang model tambahkan melampaui data. Kemudian ke jebakan-jebakan model yang perlu diwaspadai. Dan kini ke batas-batas evidence-based policy — dan mengapa pengambilan kebijakan membutuhkan lebih dari sekadar bukti. Artikel terakhir dalam seri ini akan memperkenalkan model-based policy making: pendekatan yang tidak menggantikan evidence-based policy, tapi membawanya selangkah lebih jauh ke dalam kompleksitas sistem yang sesungguhnya.
Hidayatno's Blog 