Penonaktifan mendadak sekitar 11 juta peserta Penerima Bantuan Iuran (PBI) BPJS Kesehatan dalam beberapa pekan terakhir bukan sekadar peristiwa administratif. Ia adalah cermin dari perubahan besar dalam cara negara mengelola subsidi kesehatan. Di satu sisi, pemerintah ingin memperbaiki ketepatan sasaran bantuan. Di sisi lain, kecepatan koreksi itu menimbulkan guncangan nyata pada akses layanan kesehatan masyarakat.
Kronologinya relatif jelas. Melalui Permensos Nomor 3/HUK/2026 yang terbit pada 19 Januari 2026 dan berlaku efektif tiga hari kemudian, pemerintah memerintahkan penonaktifan sekitar 11 juta peserta PBI berdasarkan pemutakhiran Data Tunggal Sosial Ekonomi Nasional (DTSEN). Mereka dinilai sudah naik desil kesejahteraan, sementara PBI diprioritaskan bagi kelompok Desil 1–5. Dalam waktu sekitar sepuluh hari setelah aturan berlaku, penonaktifan massal pun terjadi.
Secara teknokratis, langkah ini dapat dipahami. Pemerintah selama ini menghadapi kritik keras bahwa berbagai program bantuan sosial—termasuk subsidi kesehatan—banyak yang salah sasaran. Data Dewan Ekonomi Nasional yang menyebut sekitar 45 persen bantuan tidak tepat sasaran menjadi justifikasi kuat bagi agenda pembenahan. Dengan beban anggaran PBI yang mencapai hampir Rp 50 triliun per tahun, dorongan untuk meningkatkan presisi targeting memang tidak terelakkan.
Namun kebijakan publik tidak berhenti pada niat yang benar. Ia diuji pada kualitas implementasi.
Di sinilah persoalan mulai tampak. Penonaktifan dalam skala jutaan orang yang berlangsung kurang dari satu bulan merupakan sebuah “kejutan administratif” (administrative shock). Sistem layanan kesehatan, pemerintah daerah, rumah sakit, bahkan masyarakat penerima tidak memiliki waktu adaptasi yang memadai. Akibatnya, muncul laporan pasien yang tiba-tiba tidak dapat mengakses layanan karena status kepesertaannya berubah. “kejutan Administratif” mendadak menjadi “Kejutan Politik”. Sebelas juta bukan angka yang main-main, dan itu bukan sekadar angka, namun nyawa manusia.
Fenomena ini menunjukkan satu pelajaran penting dalam kebijakan sosial: akurasi data tidak otomatis berbanding lurus dengan keadilan layanan. Pemutakhiran DTSEN mungkin secara statistik lebih presisi, tetapi dalam praktik selalu ada risiko yang disebut exclusion error—yakni mereka yang sebenarnya masih layak justru terkeluarkan dari sistem. Pada skala 11 juta orang, bahkan tingkat kesalahan kecil sekalipun akan menghasilkan jumlah korban yang besar.
Selain itu, data sosial selalu memiliki masalah time lag. Status ekonomi rumah tangga dapat berubah cepat, sementara pemutakhiran basis data tidak selalu real-time. Seseorang yang tampak “naik desil” dalam data belum tentu benar-benar aman secara finansial ketika menghadapi risiko kesehatan mahal. Di sinilah ketegangan klasik antara logika kemiskinan dan logika risiko kesehatan muncul.
Menarik bahwa pemerintah kemudian menyiapkan bantalan kebijakan: peserta yang dinonaktifkan tetap dijamin pelayanan gratis selama tiga bulan, tersedia mekanisme sanggah melalui aplikasi Cek Bansos maupun jalur pemerintah daerah, bahkan disiapkan kuota reaktivasi otomatis bagi penderita penyakit kronis. Menteri Kesehatan juga meminta pengaktifan kembali sekitar 120 ribu pasien dengan penyakit katastropik.
Langkah-langkah ini patut diapresiasi sebagai bentuk respons cepat. Namun secara analitis, ia juga mengirim sinyal bahwa desain transisi awal belum sepenuhnya siap. Dalam praktik kebijakan publik, bantalan sosial idealnya dirancang sebagai bagian inheren dari kebijakan sejak awal (anticipatory design), bukan muncul setelah gejolak terjadi (reactive adjustment).
Kasus ini sesungguhnya memperlihatkan dilema besar negara kesejahteraan modern: antara perluasan bantuan dan presisi bantuan. Indonesia tampaknya sedang bergerak dari fase welfare expansion menuju welfare precision—dari memperluas cakupan menuju memperketat ketepatan sasaran. Secara fiskal dan tata kelola, arah ini rasional. Tetapi secara sosial dan politik, fase transisi selalu berisiko tinggi.
Ada beberapa risiko yang perlu diantisipasi ke depan.
Pertama, risiko exclusion error massal. Tanpa mekanisme verifikasi yang cepat dan mudah diakses, sebagian masyarakat rentan bisa terjebak di luar sistem perlindungan kesehatan. Kedua, potensi beban fiskal daerah. Ketika pemerintah pusat meminta daerah ikut menanggung sebagian peserta, muncul kemungkinan ketimpangan kapasitas antar daerah. Daerah kaya mungkin mampu, daerah fiskal lemah bisa kewalahan.
Ketiga, risiko churn kepesertaan—keluar masuk BPJS secara berulang—yang dapat mengganggu kesinambungan pengobatan, terutama bagi pasien penyakit kronis. Keempat, risiko politik kebijakan sosial. Isu kesehatan selalu sangat sensitif karena menyentuh kebutuhan dasar warga. Gangguan akses, meski bersifat sementara, mudah berkembang menjadi ketidakpercayaan publik.
Yang paling mendasar, peristiwa ini mengingatkan bahwa reformasi berbasis data besar (big data–driven policy) memerlukan bukan hanya kecanggihan algoritma, tetapi juga kecermatan manajemen perubahan. Data boleh tunggal, tetapi realitas sosial selalu berlapis. Kebijakan yang terlalu cepat bergerak berdasarkan logika data berisiko mengabaikan kompleksitas kehidupan warga.
Ke depan, pemerintah perlu memastikan tiga hal. Pertama, memperkuat mekanisme koreksi cepat (rapid grievance redress) agar masyarakat yang salah tereliminasi dapat segera dipulihkan tanpa prosedur berbelit. Kedua, membangun sistem transisi bertahap (phased transition) untuk kebijakan retargeting berskala besar. Ketiga, mempertimbangkan integrasi antara pendekatan berbasis kemiskinan dan pendekatan berbasis risiko kesehatan, khususnya untuk penyakit katastropik.
Pada akhirnya, pembenahan data bantuan sosial adalah langkah yang tidak bisa dihindari dan bahkan perlu didukung. Negara memang wajib memastikan setiap rupiah subsidi tepat sasaran. Namun keberhasilan kebijakan sosial tidak hanya diukur dari presisi statistik, melainkan dari terjaganya kesinambungan perlindungan bagi warga yang paling rentan.
Ketika data membenahi, layanan tidak boleh terguncang. Di situlah ujian sesungguhnya dari reformasi jaminan kesehatan kita. Kesembronoan kebijakan tidak saja dinilai dari rumusan, namun juga eksekusi. Meski yang terpenting adalah gagasannya, karena pertanyaan yang tak terucap adalah, “apa gagasan sebenarnya di balik kebijakan ini; masalah teknis, atau masalah yang lebih besar lagi, tentang efisiensi anggaran dan mencari angka besar mana lagi yang bisa dikurangi”. Diskusi ini jelas di atas paying grade kita, masyarakat awam.
