Digitalisasi Bansos Diperluas ke 200 Daerah di Akhir 2026

24 Sep 2026, 16:01 WIB

3 min read

Intinya Sih

Timeline

5W1H

Gini Kak

Sisi Positif

Pemerintah memperluas validasi digital penerima bansos ke sekitar 200 kabupaten/kota hingga akhir 2026 dengan mengintegrasikan data Dukcapil dan kementerian atau lembaga lain.
Sistem menggunakan pengenalan wajah serta pencocokan data kepemilikan tanah dan kendaraan untuk menentukan kelayakan penerima bansos.
Uji coba di Banyuwangi menemukan ketidaktepatan sasaran pada hampir 70 persen penerima yang diperiksa, sementara hampir 50 persen warga layak belum menerima bantuan.

This section summary was AI-assisted and reviewed by our editorial team.

Jakarta, IDN Times - Pemerintah akan memperluas validasi data penerima bantuan sosial (bansos) berbasis digital ke sekitar 200 kabupaten/kota hingga akhir 2026. Menteri Dalam Negeri (Mendagri) Tito Karnavian mengatakan sistem tersebut mengandalkan data Direktorat Jenderal Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Dukcapil) yang diintegrasikan dengan data kementerian dan lembaga lain.

Hal itu disampaikan dalam Opening Ceremony Festival Ekonomi dan Keuangan Digital (FEKDI) x Indonesia Fintech Summit & Expo (IFSE) 2026 di Jakarta International Convention Center (JICC), Kamis (24/9/2026).

"Kita sudah kembangkan ke 43 daerah percontohan lainnya, dan target sampai dengan akhir tahun ini lebih kurang 200-an daerah kabupaten kota yang kita akan lakukan validasi menggunakan sistem Dukcapil yang digabung dengan kementerian/lembaga," kata Tito.

1. Data warga dicek dengan kepemilikan tanah dan kendaraan
Ilustrasi aset investasi (IDN Times/Sukma Shakti)
Tito mengatakan digitalisasi bansos dilakukan untuk mengakurasi data penerima bantuan. Proses tersebut menggunakan teknologi pengenalan wajah atau face recognition yang terhubung dengan data kependudukan.
Data tersebut kemudian dipadankan dengan data Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional (ATR/BPN) untuk melihat kepemilikan tanah. Pemerintah juga menghubungkannya dengan data kepolisian untuk mengetahui kepemilikan kendaraan.
"Sekarang tahap pertama adalah untuk mengakurasikan data penerima bantuan sosial. Dengan face recognition, bergerak di daerah hanya berapa detik kita tahu," ujar Tito.
2. Status kelayakan penerima bansos bisa terlihat
Ilustrasi bansos. (IDN Times)
Melalui sistem tersebut, identitas warga dapat langsung dikenali setelah dilakukan pemindaian wajah. Data kepemilikan mobil dan sepeda motor dari kepolisian serta kepemilikan tanah dari ATR/BPN kemudian dapat dicocokkan.
Hasil pencocokan data itu digunakan untuk menentukan apakah seseorang masuk kategori layak atau tidak layak menerima bansos. Data tersebut juga dapat menunjukkan kelompok desil penerima, mulai dari desil 1, 2, 3, 4, dan seterusnya.
"Karena ter-connect dengan kepolisian dia punya mobil atau enggak, punya motor atau enggak. Punya tanah atau enggak dengan ATR/BPN, nanti langsung keluar tidak layak atau layak," tuturnya.
3. Uji coba Banyuwangi temukan data tidak tepat sasaran
ilustrasi pembagian bansos (IDN Times/Aditya Pratama)
Tito mengatakan sistem tersebut telah diuji coba di Banyuwangi. Dari hasil uji coba itu, dia menyebut hampir 70 persen penerima yang diperiksa masuk kategori tidak tepat sasaran. Di sisi lain, hampir 50 persen warga yang dinilai layak menerima bansos justru belum menerima bantuan.
Menurut Tito, hasil tersebut menjadi dasar untuk memperbaiki pendataan penerima bansos melalui integrasi data Dukcapil dengan data kementerian dan lembaga lain.
"Contoh di Banyuwangi kita sudah uji cobakan, hampir 70 persen enggak tepat sasaran. Orang yang enggak layak. Sebaliknya hampir 50 persen orang yang harusnya layak menerima, itu enggak menerima. Nah ini bisa diperbaiki," kata dia.