Analisis Hasil Survei Kebutuhan Data 2016
ISSN: 2302-7738
No. Publikasi: 03210.1702 Katalog: 1399013
Ukuran Buku: 18,5 x 25 cm
Jumlah Halaman: xiv + 176 Halaman Naskah:
Subdirektorat Rujukan Statistik Gambar Kulit:
Subdirektorat Publikasi dan Kompilasi Statistik Diterbitkan oleh:
Badan Pusat Statistik, Jakarta-Indonesia Dicetak oleh:
Badan Pusat Statistik, Jakarta-Indonesia
Dilarang mengumumkan, mendistribusikan, mengomunikasikan, dan/atau
menggandakan sebagian atau seluruh isi buku ini untuk tujuan komersial tanpa izin tertulis dari Badan Pusat Statistik
Kata Pengantar
Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan lembaga publik yang memiliki tugas dan tanggung jawab menyediakan data dan informasi di bidang statistik.
Hal ini sesuai dengan amanat Undang-Undang Nomor 16 Tahun 1997 tentang Statistik dan Peraturan Pemerintah Nomor 51 Tahun 1999 tentang Penyelenggaraan Statistik. Dalam menghasilkan dan menyajikan data statistik, BPS senantiasa berusaha untuk memperhatikan kepuasan serta kualitas pelayanan kepada pengguna data yang mencari data statistik. BPS selalu berupaya untuk memberikan pelayanan publik yang lebih baik. Oleh karena itu, dipandang perlu untuk mengidentifikasi kebutuhan dan tingkat kepuasan pengguna data melalui Survei Kebutuhan Data (SKD).
SKD dilaksanakan oleh Direktorat Diseminasi Statistik BPS melalui Subdirektorat Rujukan Statistik sejak tahun 2005. Sejak tahun 2014, pelaksanaan SKD diperluas cakupannya hingga BPS kabupaten/kota.
Hasil kegiatan SKD 2016 disajikan dalam bentuk publikasi yang berisi analisis karakteristik pengguna data, analisis kebutuhan data, analisis kepuasan kualitas data, dan analisis performa unit pelayanan. Analisis ini dilengkapi dengan penyajian dalam bentuk Indeks Kepuasan Konsumen (IKK) BPS dan BPS provinsi.
Publikasi ini terwujud berkat kerja sama yang baik antara tim penyusun dengan berbagai unit pelayanan, baik di BPS, BPS provinsi, maupun BPS kabupaten/kota. Kepada semua pihak, kami sampaikan penghargaan dan terima kasih atas kerja sama yang baik selama pengumpulan dan pengolahan data SKD 2016.
Besar harapan kami, publikasi ini dapat bermanfaat khususnya untuk memperbaiki kualitas data dan kinerja pelayanan data dan informasi di lingkungan BPS. Kami mengharapkan kritik dan saran untuk menuju pada kesempurnaan.
Jakarta, Februari 2017 Deputi Bidang Metodologi dan
Informasi Statistik
M. Ari Nugraha, M.Sc
Daftar Isi
Kata Pengantar ...iii
Daftar Isi ... v
Daftar Tabel ... vii
Daftar Gambar ... xi
Daftar Lampiran ... xiii
Bab I Pendahuluan ... 3
1.1 Latar Belakang ... 3
1.2 Tujuan dan Manfaat ... 4
1.3 Landasan Teori ... 4
1.3.1 Pemasaran Data ... 4
1.3.2 Faktor Kepuasan Layanan... 5
1.4 Metodologi ... 7
1.4.1 Metode Pengumpulan Data ... 7
1.4.2 Metode Analisis ... 7
1.5 Realisasi Pengumpulan Data ... 12
1.5.1 Keberadaan Layanan di Pelayanan Statistik Terpadu ... 12
1.5.2 Target dan Realisasi Pengguna Data ... 14
Bab II Segmentasi Pengguna Data ... 19
2.1 Gambaran Umum Pengguna Data ... 19
2.2 Pengguna Data Menurut Karakteristik ... 20
2.3 Pengguna Data Menurut Pemanfaatan Data ... 34
2.4 Pengguna Data Menurut Jenis Layanan ... 37
2.5 Pengguna Data Menurut Fasilitas Utama yang Digunakan ... 40
Bab III Analisis Kebutuhan Data ... 45
3.1 Gambaran Umum Jenis Data yang Dicari ... 45
3.1.1 Jenis Data Menurut Ragam Data dan Level Data ... 46
3.1.2 Jenis Data Menurut Ragam Data dan Periode Data ... 48
3.1.3 Jenis Data Menurut Ragam Data dan Perolehan Data ... 49
3.1.4 Jenis Data yang Paling Banyak Dicari ... 52
3.2 Ragam Data Statistik Sosial ... 54
3.3 Ragam Data Statistik Produksi ... 55
3.4 Ragam Data Statistik Distribusi dan Jasa ... 57
3.5 Ragam Data Neraca dan Analisis Statistik ... 58
3.6 Ragam Data Metodologi dan Informasi Statistik ... 59
3.7 Ragam Data Lainnya ... 60
Bab IV Analisis Kepuasan Kualitas Data ... 63
4.1 Kepuasan Pengguna Data Terhadap Kualitas Data Menurut Ragam Data ... 64
4.2 Kepuasan Pengguna Data Terhadap Kualitas Data Menurut Dimensi Kualitas Data ... 66
4.3 Kepuasan Pengguna Data Terhadap Kualitas Data Menurut Dimensi Kualitas Data dan Ragam Data ... 67
4.4 Kepuasan Pengguna Data Terhadap Kualitas Data Menurut Dimensi Kualitas Data dan Sumber Data ... 69
4.4.1 Kedeputian Statistik Sosial ... 70
4.4.2 Kedeputian Statistik Produksi ... 73
4.4.3 Kedeputian Statistik Distribusi dan Jasa ... 75
4.4.4 Kedeputian Neraca dan Analisis Statistik ... 76
4.4.5 Kedeputian Metodologi dan Informasi Statistik ... 78
Bab V Analisis Kepuasan Layanan ... 83
5.1 Analisis Kepuasan Pengguna Data terhadap Pelayanan BPS ... 83
5.2 Analisis Kepuasan Layanan Menurut Tingkat Pendidikan ... 98
5.3 Analisis Kepuasan Layanan Menurut Pekerjaan Utama ... 110
5.4 Analisis Kepuasan Layanan Menurut Pemanfaatan Data ... 122
5.5 Analisis Kepuasan Layanan Menurut Jenis Layanan yang Digunakan ... 135
Bab VI Analisis Perilaku Anti Korupsi ... 149
Bab VII Kesimpulan dan Saran ... 161
7.1 Kesimpulan ... 161
7.2 Saran ... 162
Daftar Pustaka ... 165
Lampiran ... 167
Daftar Tabel
Tabel 1.1. Nilai Persepsi, Nilai IKK, Nilai IKK Konversi, dan Kualitas Pelayanan ... 12 Tabel 1.2. Jumlah Wilayah PST Menurut Keberadaan Layanan Tahun 2016 ... 13 Tabel 1.3. Target dan Realisasi Pengguna Data Menurut Wilayah PST
Tahun 2016 ... 15 Tabel 2.1. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan Kelompok
Umur Tahun 2016 ... 22 Tabel 2.2. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan Jenis
Kelamin Tahun 2016 ... 24 Tabel 2.3. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan
Pendidikan Terakhir yang Ditamatkan Tahun 2016 ... 27 Tabel 2.4. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan Pekerjaan
Utama Tahun 2016 ... 30 Tabel 2.5. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan
Instansi/Institusi Tempat Pekerjaan Utama Tahun 2016 ... 33 Tabel 2.6. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan
Pemanfaatan Data Tahun 2016 ... 36 Tabel 2.7. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan Jenis
Layanan yang Digunakan Tahun 2016 ... 39 Tabel 2.8. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan Fasilitas
Utama yang Digunakan untuk Memperoleh Data BPS Tahun 2016 ... 41 Tabel 3.1. Persentase Jenis Data Menurut Level dan Ragam Data di BPS
Tahun 2016 ... 47 Tabel 3.2. Persentase Jenis Data Menurut Periode dan Ragam Data di BPS
Tahun 2016 ... 49 Tabel 3.3. Persentase Jenis Data Menurut Perolehan dan Ragam Data di
BPS Tahun 2016 ... 50 Tabel 3.4. Jumlah Perolehan Data Menurut Wilayah PST dan Penghasil Data
Tahun 2016 ... 51 Tabel 3.5. Jumlah dan Persentase Jenis Data yang Paling Banyak Dicari
serta Sumber Perolehannya Menurut Ragam Data di BPS Tahun 2016 ... 53 Tabel 3.6. Jumlah Perolehan Ragam Data Statistik Sosial Menurut Periode
Data di BPS Tahun 2016 ... 55
Tabel 3.7. Jumlah Perolehan Ragam Data Statistik Produksi Menurut Periode Data di BPS Tahun 2016 ... 56 Tabel 3.8. Jumlah Perolehan Ragam Data Statistik Distribusi dan Jasa
Menurut Periode Data di BPS Tahun 2016 ... 58 Tabel 3.9. Jumlah Perolehan Ragam Data Neraca dan Analisis Statistik
Menurut Periode Data di BPS Tahun 2016 ... 59 Tabel 3.10. Jumlah Perolehan Ragam Data Metodologi dan Informasi
Statistik Menurut Periode Data di BPS Tahun 2015 ... 60 Tabel 4.1. Persentase Kepuasan Pengguna Data Terhadap Tiga Data
Terpenting yang Dicari Menurut Ragam Data dan Dimensi Kualitas Data ... 69 Tabel 5.1. Persentase Pengguna Data yang Puas terhadap Pelayanan BPS
Menurut Wilayah PST dan Atribut Pelayanan Tahun 2016 ... 85 Tabel 5.1. Persentase Pengguna Data yang merasa Puas terhadap
Pelayanan BPS Menurut Wilayah PST dan Atribut Pelayanan Tahun 2016 (lanjutan) ... 86 Tabel 5.1. Persentase Pengguna Data yang merasa Puas terhadap
Pelayanan BPS Menurut Wilayah PST dan Atribut Pelayanan Tahun 2016 (lanjutan) ... 87 Tabel 5.1. Persentase Pengguna Data yang merasa Puas terhadap
Pelayanan BPS Menurut Wilayah PST dan Atribut Pelayanan Tahun 2016 (lanjutan) ... 88 Tabel 5.2. Sepuluh Atribut Pelayanan dengan Kesenjangan Tertinggi dan
Sepuluh Atribut Pelayanan dengan Kesenjangan Terendah di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 91 Tabel 5.3. Persentase Pengguna Data yang Puas terhadap Pelayanan BPS di
Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Tingkat Pendidikan Tahun 2016 ... 99 Tabel 5.4. Tingkat Kepentingan (TK), Tingkat Kepuasan (TP), dan Gap
Pelayanan BPS di Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Tingkat Pendidikan Tahun 2016 ... 101 Tabel 5.5. Importance and Performace Analysis (IPA) Pelayanan BPS di
Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Tingkat Pendidikan Tahun 2016 ... 106 Tabel 5.6. Indeks Kepuasan Konsumen (IKK) Pelayanan BPS di Wilayah
PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Tingkat Pendidikan Tahun 2016 ... 108 Tabel 5.7. Persentase Pengguna Data yang Puas terhadap Pelayanan BPS di
Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pekerjaan Utama Tahun 2016 ... 111
Tabel 5.8. Tingkat Kepentingan (TK), Tingkat Kepuasan (TP), dan Gap Pelayanan BPS di Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pekerjaan Utama Tahun 2016...114 Tabel 5.8. Tingkat Kepentingan (TK), Tingkat Kepuasan (TP), dan Gap
Pelayanan BPS di Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pekerjaan Utama Tahun 2016 (lanjutan) ...115 Tabel 5.9. Importance and Performace Analysis (IPA) Pelayanan BPS di
Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pekerjaan Utama Tahun 2016 ...119 Tabel 5.10. Indeks Kepuasan Konsumen (IKK) Pelayanan BPS di Wilayah
PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pekerjaan Utama Tahun 2016 ...121 Tabel 5.11. Persentase Pengguna Data yang Puas terhadap Pelayanan BPS di
Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pemanfaatan Data Tahun 2016 ...124 Tabel 5.12. Tingkat Kepentingan (TK), Tingkat Kepuasan (TP), dan Gap
Pelayanan BPS di Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pemanfaatan Data Tahun 2016 ...126 Tabel 5.12. Tingkat Kepentingan (TK), Tingkat Kepuasan (TP), dan Gap
Pelayanan BPS di Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pemanfaatan Data Tahun 2016 (lanjutan) ...127 Tabel 5.13. Importance and Performace Analysis (IPA) Pelayanan BPS di
Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pemanfaatan Data Tahun 2016 ...132 Tabel 5.14. Indeks Kepuasan Konsumen (IKK) Pelayanan BPS di Wilayah
PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Pemanfaatan Data Tahun 2016 ...134 Tabel 5.15. Tingkat Kepentingan (TK), Tingkat Kepuasan (TP), dan Gap
Pelayanan BPS di Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Jenis Layanan yang Digunakan Tahun 2016 ...137 Tabel 5.16. Importance and Performance Analysis (IPA) Pelayanan BPS di
Wilayah PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Jenis Layanan yang Digunakan Tahun 2016 ...141 Tabel 5.17. Indeks Kepuasan Konsumen (IKK) Pelayanan BPS di Wilayah
PST BPS Menurut Atribut Pelayanan dan Jenis Layanan yang Digunakan Tahun 2016 ...144 Tabel 6.1. Persentase Pengguna Data yang Setuju Bahwa Perilaku Anti
Korupsi Diterapkan pada Layanan BPS Menurut Wilayah PST dan Atribut Perilaku Anti Korupsi Tahun 2016 ...152
Tabel 6.1. Persentase Pengguna Data yang Setuju Bahwa Perilaku Anti Korupsi Diterapkan pada Layanan BPS Menurut Wilayah PST dan Atribut Perilaku Anti Korupsi Tahun 2016 (lanjutan)... 153
Daftar Gambar
Gambar 1.1. Kuadran Cartesius ... 9 Gambar 2.1. Persentase Pengguna Data yang Menggunakan Data BPS
sebagai Rujukan Utama Tahun 2016 ... 19 Gambar 2.2. Persentase Pengguna Data yang Menggunakan Data BPS
sebagai Rujukan Utama di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 20 Gambar 2.3. Persentase Pengguna Data yang Menggunakan Data BPS
sebagai Rujukan Utama Menurut Tingkat Pendidikan di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 28 Gambar 2.4. Persentase Pengguna Data yang Menggunakan Data BPS
sebagai Rujukan Utama Menurut Pekerjaan Utama di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 31 Gambar 2.5. Persentase Pengguna Data yang Menggunakan Data BPS
sebagai Rujukan Utama Menurut Instansi/Institusi Tempat Pekerjaan Utama di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 34 Gambar 2.6. Persentase Pengguna Data yang Menggunakan Data BPS
sebagai Rujukan Utama Menurut Pemanfaatan Data di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 37 Gambar 3.1. Persentase Pencarian Data Menurut Ragam Data di BPS Tahun
2016 ... 46 Gambar 3.2. Persentase Pencarian Data Menurut Level Data di BPS Tahun
2016 ... 46 Gambar 3.3. Persentase Pencarian Data Menurut Periode Data di BPS Tahun
2016 ... 48 Gambar 3.4. Persentase Pencarian Data Menurut Perolehan Data di BPS
Tahun 2016 ... 49 Gambar 4.1. Persentase Pencarian Tiga Data Terpenting bagi Pengguna
Data Menurut Ragam Data ... 64 Gambar 4.2. Persentase Kepuasan Pengguna Data Terhadap Tiga Data
Terpenting yang Dicari Menurut Ragam Data ... 65 Gambar 4.3. Persentase Kepuasan Pengguna Data Terhadap Tiga Data
Terpenting yang Dicari Menurut Dimensi Kualitas Data ... 66 Gambar 4.4. Persentase Kepuasan Pengguna Data terhadap Kualitas Data
BPS menurut Dimensi Kualitas Data dan Sumber Data di Kedeputian Statistik Sosial... 71
Gambar 4.5. Persentase Kepuasan Pengguna Data terhadap Kualitas Data BPS menurut Dimensi Kualitas Data dan Sumber Data di Kedeputian Statistik Produksi ... 73 Gambar 4.6. Persentase Kepuasan Pengguna Data terhadap Kualitas Data
BPS menurut Dimensi Kualitas Data dan Sumber Data di Kedeputian Statistik Distribusi dan Jasa ... 75 Gambar 4.7. Persentase Kepuasan Pengguna Data terhadap Kualitas Data
BPS menurut Dimensi Kualitas Data dan Sumber Data di Kedeputian Neraca dan Analisis Statistik ... 77 Gambar 4.8. Persentase Kepuasan Pengguna Data terhadap Kualitas Data
BPS menurut Dimensi Kualitas Data dan Sumber Data di Kedeputian Metodologi dan Informasi Statistik ... 79 Gambar 5.1. Persentase Pengguna Data yang Puas Terhadap Pelayanan BPS
di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 84 Gambar 5.2. Tingkat Kepentingan, Tingkat Kepuasan, dan Gap Pelayanan
BPS di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 90 Gambar 5.3. Importance and Performance Analysis (IPA) Pelayanan BPS di
Wilayah PST BPS Tahun 2016... 92 Gambar 5.4. Indeks Kepuasan Konsumen (IKK) Pelayanan BPS di Wilayah
BPS Tahun 2016 ... 97 Gambar 6.1. Persentase Pengguna Data yang Setuju Bahwa Perilaku Anti
Korupsi Diterapkan pada Layanan BPS di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 151 Gambar 6.2. Prioritas Perbaikan terhadap Perilaku Korupsi Pada Layanan
BPS di Wilayah PST BPS Tahun 2016 ... 155 Gambar 6.3. Indeks Perilaku Anti Korupsi (IPAK) pada Layanan BPS di
Wilayah PST BPS Tahun 2016... 156
Daftar Lampiran
Lampiran 1. Kuesioner VKD16-P ... 169 Lampiran 2. Kuesioner VKD16-D ... 173
SURVEI KEBUTUHAN DATA
T ujuan P elaksanaan A Nalisis
tentang 2016
mengetahui: metode:
Segmentasi pengguna data BPS
Perbaikan kualitas data dan peningkatan pelayanan Jenis data
yang dibutuhkan
Indikator Kinerja Utama Tingkat kepuasan terhadap data dan pelayanan BPS
Data pendukung
1 2 3 4 5 6
BPS
33 BPS Provinsi
477 BPS Kabupaten/Kota
MARET APRIL
MEI JUNI
Maret s/d Juni 2016
kuesioner VKD16-P kuesioner VKD16-D
Analisis deskriptif
Analisis kuadran
(importance & performance analysis)
Analisis tabulasi silang (cross tab analysis)
Indeks Kepuasan Konsumen Analisis kesenjangan (gap analysis)
1 2 3 4 5
Bab 1
Pendahuluan
Bab I Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Dewasa ini, penyelenggaraan pelayanan publik masih dihadapkan pada kondisi yang belum sesuai dengan kebutuhan dan perubahan di berbagai bidang kehidupan bermasyarakat, berbangsa, dan bernegara. Oleh karena itu, setiap instansi/lembaga/institusi diharapkan dapat memberikan pelayanan publik yang sesuai dengan peraturan perundang-undangan. Hal tersebut sesuai dengan Undang- Undang Nomor 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik yang mengatur prinsip- prinsip pelayanan yang baik.
Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan lembaga publik yang memberikan pelayanan melalui penyediaan data dan informasi statistik. Tugas dan tanggung jawab di bidang statistik tersebut sesuai dengan amanat Undang-Undang Nomor 16 Tahun 1997 tentang Statistik dan Peraturan Pemerintah Nomor 51 Tahun 1999 tentang Penyelenggaraan Statistik. BPS merasa perlu melakukan survei sebagai bahan evaluasi guna mengetahui kebutuhan pengguna data terhadap data dan informasi statistik. Survei ini dilaksanakan demi peningkatan kualitas data dan informasi statistik. Pada akhirnya, kepuasan masyarakat dapat diwujudkan. Survei tersebut dikemas dalam Survei Kebutuhan Data.
Survei Kebutuhan Data (SKD) adalah survei yang dilakukan dan dirancang oleh BPS untuk mengidentifikasi tingkat kebutuhan dan tingkat kepuasan pengguna data dalam rangka meningkatkan kualitas data dan informasi statistik serta memberikan pelayanan publik yang lebih baik. SKD pertama kali dilaksanakan tahun 2005 dan hanya dilakukan di BPS. Tahun 2008, SKD dilakukan di BPS dan lima BPS provinsi sebagai uji coba (pilot project). Pada tahun 2009 dan 2010, SKD dilaksanakan di BPS dan sebelas BPS provinsi. Tahun 2011 – 2013, SKD dilakukan di BPS dan 33 BPS provinsi. Sejak tahun 2014, lokasi pelaksanaan SKD dikembangkan hingga BPS kabupaten/kota.
1.2 Tujuan dan Manfaat
Secara umum, tujuan pelaksanaan SKD adalah mendapatkan bahan evaluasi dari pengguna data sebagai pendukung peningkatan kualitas data dan informasi statistik. Selain itu, pelaksanaan SKD juga dapat memberikan indikasi kualitas pelayanan publik BPS. Hal ini ditujukan untuk menjawab amanat peraturan perundang-undangan mengenai pelayanan publik.
Hasil SKD dapat dimanfaatkan oleh BPS, BPS provinsi, dan BPS kabupaten/kota untuk mengidentifikasi beberapa isu, antara lain:
1.3 Landasan Teori
Pendekatan teoritis dalam analisis hasil SKD 2016 hanya didasarkan pada dua hal yaitu pemasaran data dan faktor kepuasan pelayanan.
1.3.1 Pemasaran Data
BPS sebagai instansi yang melaksanakan kegiatan statistik secara nasional selalu dituntut untuk menghasilkan data yang berkualitas dan mutakhir. Saat ini, seluruh kebijakan dan rencana pembangunan di segala bidang melibatkan data BPS sebagai acuan. Kementerian dan lembaga, institusi swasta, konsultan, peneliti, serta mahasiswa selalu menggunakan data sebagai bahan pendukung penelitian, perencanaan, pengembangan, serta pengambilan keputusan.
1. Segmentasi pengguna data 2. Jenis data yang dibutuhkan
3. Tingkat kepuasan pengguna data terhadap data dan pelayanan BPS 4. Informasi perbaikan ketersediaan dan kualitas data serta
prioritas peningkatan pelayanan 5. Indikator Kinerja Utama (IKU)
6. Data pendukung pembentukan zona integritas
Penilaian kinerja BPS tidak hanya dilihat dari kesuksesan pelaksanaan kegiatan statistik, tetapi juga dilihat dari bagaimana data BPS dapat diakses oleh seluruh masyarakat. Pada dasarnya, data tersebut wajib disosialisasikan kepada masyarakat. Penyebarluasan data BPS kepada masyarakat menjadi sorotan utama pihak luar, baik oleh sesama instansi pemerintah, swasta, maupun masyarakat umum. Oleh sebab itu, penyajian dan penyebarluasan data perlu disesuaikan dengan perkembangan teknologi dan informasi saat ini.
Data hasil kegiatan sensus maupun survei harus disampaikan kepada masyarakat sebagai pengguna data. Pintu gerbang pemasaran data di BPS melalui Direktorat Diseminasi Statistik. Pada Direktorat Diseminasi Statistik, terdapat Pelayanan Statistik Terpadu (PST) yang memiliki enam jenis layanan, yaitu layanan perpustakaan tercetak, layanan perpustakaan digital, layanan penjualan buku, layanan data mikro/peta digital/softcopy publikasi, layanan konsultasi data statistik, serta layanan konsultasi dan rekomendasi kegiatan statistik. Sementara itu, fungsi pelayanan di BPS provinsi berada pada bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik dan fungsi pelayanan di BPS kabupaten/kota berada pada seksi Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik.
1.3.2 Faktor Kepuasan Layanan
Parasuraman (2001) menyatakan bahwa terdapat lima unsur penting yang menentukan kepuasan yaitu responsiveness, assurance, tangible, empathy, dan reliability. Kelima unsur tersebut merupakan unsur penting yang diukur sebagai kualitas pelayanan (service quality). Konsep dari kualitas pelayanan adalah membentuk sikap dan perilaku dari penyedia layanan agar dapat memberikan pelayanan prima. Berdasarkan konsep kualitas pelayanan tersebut, diharapkan mampu membentuk sikap dan perilaku pemberi layanan.
a. Responsiveness (daya tanggap)
Unsur daya tanggap merupakan unsur yang menuntut adanya kemampuan pemberi layanan untuk segera memberikan pelayanan atas
kebutuhan pengguna layanan sesuai dengan tingkat penyerapan, pengertian, dan ketidaksesuaian atas berbagai hal bentuk layanan yang tidak diketahui pengguna layanan. Oleh sebab itu, pemberi layanan perlu memberikan penjelasan yang bijaksana dan mendetail, sehingga pengguna layanan mendapatkan respon positif.
b. Reliability (keandalan)
Unsur keandalan dalam pelayanan menuntut setiap petugas memiliki kemampuan, keahlian, kemandirian, penguasaan, dan profesionalisme kerja yang tinggi. Oleh karena itu, aktivitas yang dikerjakan menghasilkan bentuk pelayanan yang memuaskan tanpa ada keluhan dan kesan yang berlebihan atas pelayanan yang diterima oleh masyarakat.
c. Tangible (fisik)
Unsur fisik merupakan bentuk aktualisasi nyata yang dapat terlihat atau digunakan oleh pemberi layanan guna membantu terlaksananya pelayanan. Unsur fisik dapat berupa penampilan fisik petugas, sarana prasarana fisik, serta keadaan lingkungan sekitar.
d. Assurances (jaminan)
Unsur jaminan merupakan bentuk kepastian dari suatu unit pelayanan. Unsur ini sangat ditentukan oleh jaminan dari pemberi layanan, sehingga orang yang menerima layanan merasa puas dan yakin bahwa segala bentuk pelayanan yang dilakukan tersebut tuntas dan sesuai dengan kecepatan, ketepatan, kemudahan, kelancaran, dan kualitas pelayanan yang dijaminkan.
e. Empathy (empati)
Unsur empati dalam suatu pelayanan ditunjukkan dengan adanya suatu perhatian, keseriusan, simpatisme, pengertian, dan keterlibatan pihak- pihak yang berkepentingan dengan pelayanan. Hal tersebut bertujuan untuk mengembangkan dan melakukan aktivitas pelayanan sesuai dengan tingkat pengertian dan pemahaman dari masing-masing pihak tersebut.
1.4 Metodologi
Metodologi dalam penjelasan ini dibedakan ke dalam dua kelompok, yaitu metodologi pengumpulan data dan metodologi analisis data. Pembedaan ini dilakukan dengan mempertimbangkan kemudahan dalam melakukan pengkajian kualitas data yang dihasilkan.
1.4.1 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data SKD 2016 dilakukan selama empat bulan, yaitu Maret – Juni 2016. Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara langsung terhadap responden.
Responden pada SKD 2016 dibedakan menjadi dua, yaitu pengguna data yang mengunjungi unit pelayanan pada periode pencacahan dan pengguna data instansi/institusi yang pernah menggunakan data BPS dalam kurun waktu satu tahun terakhir sebelum pencacahan. Pengguna data yang mengunjungi unit pelayanan pada periode pencacahan dicacah dengan menggunakan kuesioner VKD16-P. Sementara itu, pengguna data instansi/institusi yang pernah menggunakan data BPS dalam kurun waktu satu tahun terakhir sebelum pencacahan dicacah dengan menggunakan kuesioner VKD16-D.
1.4.2 Metode Analisis
Hasil SKD 2016 dianalisis dengan menggunakan beberapa metode analisis, yaitu analisis tabulasi silang (cross-tab analysis), analisis gap (gap analysis), dan Importance and Performance Analysis (IPA). Pengolahan data hasil SKD 2016 dilakukan untuk memperoleh informasi mengenai pengguna data, kebutuhan data, Indeks Kepuasan Konsumen (IKK), dan Indeks Persepsi Anti Korupsi (IPAK).
a. Analisis Tabulasi Silang (cross-tab analysis)
Tabulasi silang yang biasa disebut dengan cross-tab merupakan tabel yang menggambarkan hubungan dua atau lebih variabel. Perbedaan dan hubungan antar dua atau lebih variabel dapat diidentifikasi dengan tabulasi
silang. Berbagai analisis deskriptif hasil SKD 2016 disusun berdasarkan hasil tabulasi silang. Tabulasi silang akan membantu dalam memahami baik profil pengguna data, kebutuhan dan ketersediaan data, maupun masalah lainnya.
b. Analisis Kesenjangan (gap analysis)
Gap analysis adalah analisis mengenai kesenjangan antara harapan pengguna layanan dengan kinerja pelayanan yang diberikan oleh unit pelayanan yang bersangkutan. Pada gap analysis, harapan pengguna layanan akan dibandingkan dengan kinerja layanan yang diberikan (delivered) oleh unit pelayanan.
c. Importance and Performance Analysis (IPA)
Metode IPA dikenal pula dengan istilah analisis kuadran (quadrant analysis). Metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Martilla dan James (1977). Tujuan metode ini adalah mengukur hubungan antara persepsi konsumen dengan prioritas peningkatan kualitas produk/jasa (Brandt, 2000 dan Latu, 2000). IPA telah diterima secara umum dan digunakan pada berbagai bidang kajian karena kemudahan untuk diterapkan dan tampilan hasil analisis yang memudahkan usulan perbaikan kinerja (Martinez, 2003).
IPA mempunyai fungsi utama untuk menampilkan informasi berkaitan dengan faktor-faktor pelayanan yang sangat memengaruhi kepuasan. Selain itu, informasi yang ditampilkan juga berkaitan dengan faktor-faktor pelayanan yang perlu ditingkatkan (improvement).
Diagram Cartesius digunakan untuk menggambarkan hubungan antara rata-rata tingkat kepentingan (importance) dan rata-rata tingkat kepuasan (performance), seperti yang terdapat pada Gambar 1.1. Pada gambar tersebut, rata-rata tingkat kepentingan dilambangkan dengan Y̅ dan rata-rata tingkat kepuasan dilambangkan dengan X̅.
Gambar 1.1. Kuadran Cartesius
Keempat kuadran Cartesius tersebut memiliki arti sebagai berikut:
Kuadran pertama (kuadran A), “Tingkatkan Kinerja” (high importance &
low performance).
Kuadran ini terletak di sebelah kiri atas, yang berarti prioritas utama unit pelayanan adalah peningkatan kinerja (performance improvement).
Kuadran ini memuat indikator kepuasan yang dianggap penting oleh pengguna layanan, tetapi pada kenyataannya kinerja indikator tersebut belum sesuai dengan harapan para pengguna layanan. Kinerja dari indikator tersebut lebih rendah daripada harapan para pengguna layanan terhadap indikator tersebut.
Kinerja dari indikator yang terdapat dalam kuadran ini harus lebih ditingkatkan agar dapat memenuhi harapan pemangku kepentingan/pengguna layanan. Caranya adalah melakukan perbaikan secara terus menerus terhadap kinerja, sehingga performance dari indikator yang ada dalam kuadran ini akan meningkat.
Kuadran kedua (kuadran B), “Pertahankan Kinerja” (high importance &
high performance).
Kuadran ini terletak di sebelah kanan atas, yang berarti kinerja sudah dapat memenuhi harapan pengguna layanan dan diusahakan untuk mempertahankan kinerja tersebut. Kuadran ini memuat indikator kepuasan yang dianggap penting oleh pengguna layanan dan kinerja unit
pelayanan dianggap sudah sesuai dengan yang dirasakan oleh pengguna layanan, sehingga tingkat kepuasannya relatif tinggi.
Indikator kepuasan pemangku kepentingan/pengguna layanan yang termasuk dalam kuadran ini harus tetap dipertahankan karena semua indikator kepuasan ini menjadikan produk/jasa tersebut unggul di mata pemangku kepentingan/pengguna layanan.
Kuadran ketiga (kuadran C), “Prioritas Rendah” (low importance & low performance).
Kuadran ini terletak disebelah kiri bawah, yang berarti prioritas rendah. Kuadran ini memuat indikator kepuasan yang dianggap kurang penting oleh pengguna layanan dan pada kenyataannya kinerja indikator ini tidaklah terlalu istimewa.
Peningkatan kinerja indikator kepuasan pemangku kepentingan/
pengguna layanan yang termasuk dalam kuadran ini dapat dipertimbangkan kembali karena pengaruhnya terhadap manfaat yang dirasakan oleh pemangku kepentingan/pengguna layanan sangat kecil.
Kuadran keempat (kuadran D), “Cenderung Berlebihan” (low importance
& high performance).
Kuadran ini terletak di sebelah kanan bawah, yang berarti kinerjanya berlebihan sementara pengguna layanan menganggap kurang penting.
Kuadran ini memuat indikator kepuasan yang dianggap kurang penting oleh pemangku kepentingan/pengguna layanan. Indikator kepuasan pemangku kepentingan/pengguna layanan yang termasuk dalam kuadran ini dapat dikurangi agar satuan kerja pemilik indeks dapat melakukan penghematan sumber daya.
Indeks Kepuasan Konsumen (IKK)
Indeks ini digunakan untuk mendapatkan gambaran tingkat kepuasan terhadap kualitas data, pelayanan, dan keragaman data. IKK merupakan proksi untuk indeks kepuasan pengguna data BPS. Indeks ini diperoleh dengan membandingkan antara harapan dan kinerja. Aspek yang akan dihitung dengan menggunakan IKK yaitu kualitas produk dan kualitas layanan. Penghitungan IKK dilakukan terhadap 29 variabel. Adapun penilaian pengguna data terhadap unit pelayanan menggunakan skala likert 1 sampai 4.
Indeks Harapan Gabungan dihitung dengan rumus:
IH =
i i i
B B h
dengan:
h̅ i = rata-rata tingkat kepentingan pada atribut ke-i Bi = penimbang atribut faktor ke-i
Indeks Kinerja Gabungan dihitung dengan rumus:
IK =
i i i
B B k
dengan:
k̅ i = rata-rata nilai kinerja pada atribut ke-i Bi = penimbang atribut faktor ke-i
Indeks Kepuasan Konsumen dihitung dengan rumus:
IKK = IH IK
Penghitungan IKK menghasilkan nilai 1 sampai 4 sesuai dengan skala penilaian pengguna data terhadap unit pelayanan. Untuk memudahkan interpretasi terhadap penilaian IKK, hasil penghitungan tersebut dikonversikan ke nilai persentase menggunakan rumus sebagai berikut:
IKKk = 𝐼𝐾𝐾
𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑝𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑝𝑠𝑖× 100 = 𝐼𝐾𝐾
4 × 100 dengan:
IKK = nilai IKK yang sebelum dikonversi IKKk = nilai IKK yang setelah dikonversi
Hasil konversi nilai IKK menjadi IKKk dapat dilihat pada Tabel 1.1. Pada pembahasan selanjutnya, IKKk akan disebut sebagai IKK.
Tabel 1.1. Nilai Persepsi, Nilai IKK, Nilai IKK Konversi, dan Kualitas Pelayanan
Nilai Persepsi Nilai IKK Nilai IKK Konversi Kualitas Pelayanan 1 1,00 - 1,75 25,00 - 43,75 Sangat Tidak Memuaskan
2 1,76 - 2,50 43,76 - 62,50 Tidak Memuaskan
3 2,51 - 3,25 62,51 - 81,25 Memuaskan
4 3,26 - 4,00 81,26 - 100,00 Sangat Memuaskan
1.5 Realisasi Pengumpulan Data
SKD 2016 dilakukan di 511 wilayah PST yang terdiri dari PST BPS, 33 PST BPS provinsi (tidak termasuk BPS Provinsi Kalimantan Utara), dan 477 PST BPS kabupaten/kota. Angka tersebut merupakan jumlah BPS, BPS provinsi, dan BPS kabupaten/kota yang terhitung sebagai satuan kerja (satker). Keberadaan kantor BPS, BPS provinsi, dan BPS kabupaten/kota menjadikan kantor tersebut sebagai satker tersendiri. Dengan kata lain, BPS yang tidak memiliki kantor tidak terhitung sebagai satker, yaitu sebanyak 1 BPS provinsi dan 37 BPS kabupaten/kota.
1.5.1 Keberadaan Layanan di Pelayanan Statistik Terpadu
Pembinaan dan pengembangan terhadap unit PST di BPS, BPS provinsi, dan BPS kabupaten/kota terus dilakukan oleh Direktorat Diseminasi Statistik. Hal tersebut dilakukan mulai dari pembinaan sumber daya manusia (SDM), pengembangan sarana dan prasarana, sampai dengan pengembangan aplikasi PST.
Hasil pembinaan dan pengembangan tersebut diharapkan dapat meningkatkan pelayanan data dan informasi statistik di seluruh unit PST.
Merujuk pada Undang-Undang Nomor 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik, pada SKD 2016, dilakukan identifikasi dan evaluasi keberadaan layanan di unit PST, meliputi:
1. Informasi pelayanan 2. Maklumat pelayanan 3. Wifi
4. Petugas pelayanan
5. Ruang pelayanan 6. Komputer
7. Sarana pengaduan
Tabel 1.2. Jumlah Wilayah PST Menurut Keberadaan Layanan Tahun 2016
Wilayah PST Jumlah
Jumlah PST Aktif
SKD 2016
Keberadaan Layanan Infor-
masi Pela- yanan
Mak- lumat Pela- yanan
Wifi
Petu- gas Pela- yanan
Ruang Pela- yanan
Kom- puter
Sarana Peng- aduan
BPS 1 1 1 1 1 1 1 1 1
BPS Provinsi 33 33 33 33 33 33 33 33 33
BPS
Kabupaten/kota 477 446 414 385 416 275 375 317 265
Jumlah 511 480 448 419 448 307 409 350 299
Berdasarkan Tabel 1.2, dapat diketahui bahwa tidak seluruh wilayah PST BPS kabupaten/kota aktif dalam pelaksanaan SKD 2016. Dari 477 wilayah PST kabupaten/kota, sebanyak 446 wilayah PST yang aktif dalam pelaksanaan SKD 2016 dan 31 wilayah PST tidak aktif dalam pelaksanaan SKD 2016. Ketidakaktifan wilayah PST BPS kabupaten/kota dalam pelaksanaan SKD 2016 dilihat dari tidak adanya dokumen hasil pencacahan SKD 2016 yang di-input ke aplikasi entri data SKD 2016 sampai batas waktu yang ditentukan.
Pada Tabel 1.2, dapat diketahui jumlah wilayah PST menurut keberadaan layanan. Keberadaan layanan di wilayah PST kabupaten/kota cukup bervariasi. Dari 446 wilayah PST BPS kabupaten/kota, terdapat 414 wilayah PST (92,83%) yang memiliki informasi pelayanan, 385 wilayah PST (86,32%) yang memiliki informasi
maklumat pelayanan, 416 wilayah PST (93,27%) yang memiliki wifi, 275 wilayah PST (61,66%) yang memiliki informasi petugas pelayanan, 375 wilayah PST (84,08%) yang memiliki ruang pelayanan, 317 wilayah PST (71,08%) yang memiliki komputer, dan 265 wilayah PST (59,42%) yang memiliki sarana pengaduan.
1.5.2 Target dan Realisasi Pengguna Data
Pelaksanaan kegiatan SKD 2016 secara keseluruhan berjalan dengan baik.
Berdasarkan Tabel 1.3, secara nasional, persentase realisasi pengumpulan data SKD adalah 70,45% dari target. Adapun persentase pengguna data yang datang langsung ke wilayah PST, baik BPS, BPS provinsi, maupun BPS kabupaten/kota adalah 69,16%. Sementara itu, persentase pengguna data yang dikunjungi adalah 72,62%.
Tabel 1.3 menjelaskan realisasi pengumpulan data di wilayah PST BPS, 33 wilayah PST provinsi, dan wilayah PST kabupaten/kota. Realisasi pengumpulan data di wilayah PST BPS adalah 75,13% dari target dengan persentase pengguna data yang datang langsung sebesar 75,87% dari target dan persentase pengguna data yang dikunjungi sebesar 64%. Dengan kata lain, realisasi pengumpulan data di wilayah PST BPS belum memenuhi target.
Secara umum, terdapat 19 wilayah PST provinsi dengan realisasi pengumpulan data SKD mencapai atau melebihi target dan 14 wilayah PST yang realisasinya tidak memenuhi target dalam pengumpulan SKD 2016. Secara terpisah, realisasi pengumpulan data yang memenuhi atau melebihi target, baik pada pengguna data yang datang langsung maupun pengguna data yang dikunjungi masing-masing sebanyak 23 wilayah PST provinsi.
Realisasi pengumpulan data di wilayah PST kabupaten/kota adalah 67,88%.
Adapun persentase pengguna data yang datang langsung ke wilayah PST BPS kabupaten/kota sebesar 62,30% dan persentase pengguna data yang dikunjungi sebesar 75,32%. Realisasi yang cukup rendah disebabkan oleh adanya 31 kabupaten/kota yang tidak aktif (non respon) dalam pelaksanaan SKD 2016.
Tabel 1.3. Target dan Realisasi Pengguna Data Menurut Wilayah PST Tahun 2016
Wilayah PST
Pengguna Data (datang langsung)
Pengguna Data (dikunjungi)
Pengguna Data (total) Target Real-
isasi
Persen-
tase Target Real- isasi
Persen-
tase Target Real- isasi
Persen- tase Nasional 14.300 9.890 69,16 8.525 6.191 72,62 22.825 16.081 70,45
BPS 750 569 75,87 50 32 64,00 800 601 75,13
Aceh 150 139 92,67 40 14 35,00 190 153 80,53
Sumatera Utara 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00 Sumatera Barat 150 151 100,67 40 25 62,50 190 176 92,63
Riau 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00
Jambi 150 150 100,00 40 39 97,50 190 189 99,47
Sumatera Selatan 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00
Bengkulu 100 100 100,00 40 40 100,00 140 140 100,00
Lampung 150 37 24,67 40 12 30,00 190 49 25,79
Kep. Bangka Belitung 50 40 80,00 40 40 100,00 90 80 88,89
Kep. Riau 50 50 100,00 40 40 100,00 90 90 100,00
DKI Jakarta 50 71 142,00 40 29 72,50 90 100 111,11
Jawa Barat 150 122 81,33 40 23 57,50 190 145 76,32
Jawa Tengah 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00
DI Yogyakarta 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00
Jawa Timur 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00
Banten 150 150 100,00 40 34 85,00 190 184 96,84
Bali 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00
Nusa Tenggara Barat 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00 Nusa Tenggara Timur 150 172 114,67 40 40 100,00 190 212 111,58 Kalimantan Barat 150 133 88,67 40 15 37,50 190 148 77,89 Kalimantan Tengah 150 169 112,67 40 44 110,00 190 213 112,11 Kalimantan Selatan 150 88 58,67 40 40 100,00 190 128 67,37
Kalimantan Timur 150 150 100,00 40 0 - 190 150 78,95
Sulawei Utara 150 110 73,33 40 40 100,00 190 150 78,95
Sulawesi Tengah 100 100 100,00 40 40 100,00 140 140 100,00 Sulawesi Selatan 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00 Sulawesi Tenggara 150 150 100,00 40 41 102,50 190 191 100,53
Gorontalo 50 33 66,00 40 40 100,00 90 73 81,11
Sulawesi Barat 30 30 100,00 40 40 100,00 70 70 100,00
Maluku 150 150 100,00 40 40 100,00 190 190 100,00
Maluku Utara 70 64 91,43 40 40 100,00 110 104 94,55
Papua Barat 30 25 83,33 40 4 10,00 70 29 41,43
Papua 30 30 100,00 40 40 100,00 70 70 100,00
Kabupaten/kota 8.920 5.557 62,30 6.690 5.039 75,32 15.610 10.596 67,88
PERSENTASE
pengguna data
rujukan utama
9 dari 10
pengguna data menggunakan data BPS sebagai
Lembaga Internasional
Lembaga Pendidikan dan Penelitian Dalam Negeri
0,17 67,72
Skripsi/Tesis/
Disertasi
Penyebaran Informasi
50,80 1,27
di Wilayah PST BPS
pemanf aat an d at a instansi/
institusi
Website
62,56
Lainnya
fa 0,50
ita sil ut s am
a ya ng d igu nak an
Bab 2
Segmentasi Pengguna Data
Bab II Segmentasi Pengguna Data
2.1 Gambaran Umum Pengguna Data
Pengguna data dalam SKD 2016 adalah konsumen data yang menjadi responden. Dengan demikian, masih terdapat pengguna data yang tidak tercakup dalam survei ini. Berdasarkan hasil SKD 2016, pengguna data dapat dibedakan menurut karakteristik pengguna data, pemanfaatan data, jenis layanan yang digunakan, serta fasilitas utama yang digunakan. Selain itu, SKD 2016 juga mengidentifikasi jumlah pengguna data yang menjadikan data BPS sebagai rujukan utama.
Data dan informasi statistik yang dihasilkan BPS baik yang diperoleh dari sensus, survei, maupun kompilasi statistik sangat diminati oleh para pengguna data.
Data dan informasi tersebut dimanfaatkan oleh pengguna untuk berbagai hal, di antaranya sebagai data penunjang penelitian, perencanaan, serta sebagai dasar pembuatan keputusan. Tentunya hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi BPS dalam penyajian data yang lengkap, akurat, dan mutakhir. Oleh karena itu, BPS senantiasa berusaha memberikan pelayanan yang baik.
Gambar 2.1. Persentase Pengguna Data yang Menggunakan Data BPS sebagai Rujukan Utama Tahun 2016
Rujukan Utama;
87.74 Bukan Rujukan Utama;
12,26
Gambar 2.1 menunjukkan kecenderungan pengguna data di seluruh wilayah PST dalam menggunakan data BPS sebagai rujukan utama. Dari 16.081 pengguna data di seluruh wilayah PST, terdapat 14.109 pengguna data yang memanfaatkan data BPS sebagai rujukan utama. Dengan kata lain, 87,74% pengguna data menggunakan data BPS sebagai data utama bagi kegiatan yang dilakukan. Sementara itu, 12,26% pengguna data tidak memanfaatkan data BPS sebagai rujukan utama atau dapat dikatakan bahwa pengguna data tersebut menggunakan data BPS hanya sebagai informasi pendukung kegiatan yang dilakukan.
Gambar 2.2. Persentase Pengguna Data yang Menggunakan Data BPS sebagai Rujukan Utama di Wilayah PST BPS Tahun 2016
Kecenderungan pengguna data di wilayah PST BPS dalam menggunakan data BPS sebagai rujukan utama dapat dilihat pada Gambar 2.2. Sebagian besar pengguna data di wilayah PST BPS menggunakan data BPS sebagai rujukan utama dengan persentase mencapai 91,35%. Sementara itu, 8,65% pengguna data tidak memanfaatkan data BPS sebagai rujukan utama.
2.2 Pengguna Data Menurut Karakteristik
Pada bagian ini, dibahas mengenai segmentasi pengguna data menurut karakteristik pengguna data. Dalam SKD 2016, karakteristik pengguna data dibagi menjadi lima, yaitu kelompok umur, jenis kelamin, pendidikan terakhir yang ditamatkan, pekerjaan utama, dan instansi/institusi tempat pekerjaan utama.
Rujukan Utama;
91,35 Bukan Rujukan Utama;
8,65
Kelompok Umur
Tabel 2.1 menunjukkan persentase pengguna data menurut kelompok umur.
Secara nasional, pengguna data terbanyak adalah pengguna data berumur 16 – 25 tahun (42,46%). Pengguna data berumur 26 – 35 tahun menjadi pengguna data terbanyak kedua menurut kelompok umur (23,27%). Sementara itu, persentase terendah adalah pengguna data berumur 66 tahun ke atas dengan persentase hanya 0,11%.
Pengguna data pada wilayah PST BPS juga didominasi oleh pengguna data berumur 16 – 25 tahun dengan persentase mencapai 61,90%. Pada posisi kedua, terdapat pengguna data berumur 26 – 35 tahun dengan persentase 21,80%.
Sementara itu, tidak ada pengguna data berumur kurang dari 16 tahun yang mencari data di wilayah PST BPS.
Kondisi yang sama dengan skala nasional terjadi pada wilayah PST BPS provinsi secara umum. Pada wilayah tersebut, pengguna data sebagian besar juga berasal dari kelompok umur 16 – 25 tahun. Hal ini ditunjukkan dengan banyaknya wilayah PST BPS provinsi yang memiliki persentase lebih dari 50% untuk kategori umur tersebut, yaitu 24 wilayah PST BPS provinsi, yang sekaligus menjadi kelompok umur dengan pengguna data terbanyak. Sementara itu, 7 provinsi lain memiliki persentase pengguna data berumur 16 – 25 tahun kurang dari 50% tetapi masih merupakan pengguna data terbanyak di wilayah PST tersebut. Adapun pengguna data terbanyak di dua provinsi lain, yaitu Provinsi Sulawesi Barat dan Papua, adalah pengguna data yang berasal dari kelompok umur 26 – 35 tahun dengan persentase masing-masing 44,29% dan 35,71%..
Pada wilayah PST kabupaten/kota, pengguna data terbanyak adalah pengguna data berumur 16 – 25 tahun (30,64 persen). Pengguna data berumur 26 – 35 tahun menjadi pengguna data terbanyak kedua menurut kelompok umur (27,23 persen). Sementara itu, persentase terendah adalah pengguna data berumur 66 tahun ke atas dengan persentase hanya 0,09%.
Tabel 2.1. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan Kelompok Umur Tahun 2016
Wilayah PST Kelompok Umur*
Jumlah
<16 16-25 26-35 36-45 46-55 56-65 66+
Nasional 0,14 42,46 23,27 18,82 12,90 2,31 0,11 100,00
BPS - 61,90 21,80 9,65 5,16 1,16 0,33 100,00
Aceh - 84,31 9,15 3,92 0,65 1,31 0,65 100,00
Sumatera Utara - 77,89 8,95 7,89 4,21 1,05 - 100,00
Sumatera Barat - 77,84 7,95 8,52 4,55 1,14 - 100,00
Riau 0,53 75,79 8,42 4,74 7,37 3,16 - 100,00
Jambi 3,70 62,43 16,40 9,52 7,41 0,53 - 100,00
Sumatera Selatan - 70,53 16,84 7,89 4,74 - - 100,00
Bengkulu - 67,14 12,86 10,71 8,57 0,71 - 100,00
Lampung - 73,47 14,29 6,12 6,12 - - 100,00
Kep. Bangka Belitung - 31,25 30,00 21,25 13,75 2,50 1,25 100,00
Kep. Riau - 48,89 27,78 17,78 5,56 - - 100,00
DKI Jakarta - 61,00 13,00 9,00 17,00 - - 100,00
Jawa Barat - 74,48 14,48 6,90 2,76 - 1,38 100,00
Jawa Tengah - 71,58 14,21 5,26 8,42 0,53 - 100,00
DI Yogyakarta - 72,63 11,58 8,95 4,74 2,11 - 100,00
Jawa Timur - 74,74 15,26 5,79 3,16 1,05 - 100,00
Banten - 70,65 11,96 13,04 3,80 0,54 - 100,00
Bali - 72,11 12,11 6,84 5,79 3,16 - 100,00
Nusa Tenggara Barat - 76,32 10,00 7,89 5,26 0,53 - 100,00
Nusa Tenggara Timur 0,47 56,60 16,04 14,62 8,96 2,83 0,47 100,00
Kalimantan Barat - 87,84 6,76 4,05 1,35 - - 100,00
Kalimantan Tengah - 60,09 19,72 13,15 6,10 0,94 - 100,00
Kalimantan Selatan - 45,31 20,31 16,41 13,28 4,69 - 100,00
Kalimantan Timur - 89,33 8,00 2,67 0,00 - - 100,00
Sulawesi Utara - 49,33 18,00 20,00 11,33 1,33 - 100,00
Sulawesi Tengah - 59,29 11,43 12,14 15,00 2,14 - 100,00
Sulawesi Selatan - 64,74 12,63 11,05 8,95 2,63 - 100,00
Sulawesi Tenggara - 68,06 12,04 9,95 7,33 2,62 - 100,00
Gorontalo - 34,25 23,29 28,77 12,33 1,37 - 100,00
Sulawesi Barat - 17,14 44,29 30,00 5,71 2,86 - 100,00
Maluku 0,53 57,89 15,79 13,68 8,95 3,16 - 100,00
Maluku Utara - 47,12 27,88 20,19 3,85 0,96 - 100,00
Papua Barat - 48,28 20,69 13,79 17,24 - - 100,00
Papua - 18,57 35,71 32,86 12,86 - - 100,00
Kabupaten/kota 0,11 30.64 27.23 23.00 16.14 2.78 0.09 100.00
* Merujuk pada Customer Satisfaction Index, Stratford-On-Avon District Council, April 2012
Jenis Kelamin
Tabel 2.2 menjelaskan persentase pengguna data BPS menurut jenis kelamin. Pada skala nasional, pengguna data laki-laki (57,03%) lebih mendominasi dibandingkan perempuan (42,97%). Dominasi pengguna data laki-laki juga terjadi pada wilayah PST kabupaten/kota, yaitu 61,66%. Sebaliknya, persentase pengguna data perempuan di wilayah PST kabupaten/kota adalah 38,34%.
Meskipun secara nasional pengguna data laki-laki lebih mendominasi, hal berbeda terjadi di wilayah PST BPS. Dengan selisih hanya 6,16%, pengguna data perempuan memiliki persentase yang lebih tinggi , yaitu 53,08%. Sementara itu, persentase pengguna data laki-laki sebesar 46,92%.
Pada wilayah PST BPS provinsi, terdapat 17 wilayah yang memiliki persentase pengguna data laki-laki lebih besar dibandingkan perempuan.
Persentase perempuan yang lebih tinggi dibandingkan laki-laki dimiliki oleh 15 wilayah PST BPS provinsi. Sementara itu, terdapat satu wilayah yang memliki persentase pengguna data laki-laki dan perempuan yang seimbang, yaitu Provinsi DKI Jakarta. Persentase pengguna data perempuan tertinggi adalah pengguna data di Provinsi Lampung, yaitu 67,35%. Sebaliknya, pengguna data laki-laki di Provinsi Lampung merupakan pengguna data dengan persentase terendah (32,65%).
Provinsi Papua memiliki persentase pengguna data perempuan yang paling rendah, yaitu 25,71%. Hal ini sekaligus menunjukkan bahwa pengguna data laki-laki di Provinsi Papua mempunyai persentase yang tertinggi (74,29%).
Tabel 2.2. Persentase Pengguna Data Menurut Wilayah PST dan Jenis Kelamin Tahun 2016
Wilayah PST Jenis Kelamin
Jumlah Laki- laki Perempuan
Nasional 57,03 42,97 100,00
BPS 46,92 53,08 100,00
Aceh 32,68 67,32 100,00
Sumatera Utara 43,16 56,84 100,00
Sumatera Barat 38,64 61,36 100,00
Riau 49,47 50,53 100,00
Jambi 51,85 48,15 100,00
Sumatera Selatan 46,32 53,68 100,00
Bengkulu 48,57 51,43 100,00
Lampung 32,65 67,35 100,00
Kep. Bangka Belitung 55,00 45,00 100,00
Kep. Riau 60,00 40,00 100,00
DKI Jakarta 50,00 50,00 100,00
Jawa Barat 43,45 56,55 100,00
Jawa Tengah 33,16 66,84 100,00
DI Yogyakarta 41,05 58,95 100,00
Jawa Timur 37,89 62,11 100,00
Banten 51,63 48,37 100,00
Bali 51,05 48,95 100,00
Nusa Tenggara Barat 43,68 56,32 100,00
Nusa Tenggara Timur 52,83 47,17 100,00
Kalimantan Barat 41,89 58,11 100,00
Kalimantan Tengah 57,28 42,72 100,00
Kalimantan Selatan 60,16 39,84 100,00
Kalimantan Timur 40,67 59,33 100,00
Sulawesi Utara 54,00 46,00 100,00
Sulawesi Tengah 54,29 45,71 100,00
Sulawesi Selatan 44,74 55,26 100,00
Sulawesi Tenggara 56,54 43,46 100,00
Gorontalo 50,68 49,32 100,00
Sulawesi Barat 62,86 37,14 100,00
Maluku 51,58 48,42 100,00
Maluku Utara 58,65 41,35 100,00
Papua Barat 58,62 41,38 100,00
Papua 74,29 25,71 100,00
Kabupaten/kota 61,66 38,34 100,00
Pendidikan Terakhir yang Ditamatkan
Karakteristik pengguna data menurut tingkat pendidikan penting diketahui.
Pada dasarnya, semakin tinggi tingkat pendidikan, pengguna data akan semakin melek data. Akan tetapi, data BPS tidak hanya digunakan oleh kalangan tertentu saja.
Oleh karena itu, penyiapan sumber daya manusia (SDM) yang berkualitas perlu dilakukan oleh BPS.
Karakteristik pengguna data menurut pendidikan terakhir yang ditamatkan dikelompokkan menjadi lima, yaitu SLTP/sederajat, SLTA/sederajat, D1/D2/D3, D4/S1, dan S2/S3. Berdasarkan Tabel 2.3, secara nasional, persentase tertinggi adalah pengguna data dengan pendidikan terakhir yang ditamatkan D4/S1, yaitu 42,62%. Sementara itu, persentase yang paling rendah adalah SLTP/sederajat yaitu 2,13%. Hal yang sama terjadi pada wilayah PST kabupaten/kota, yaitu pengguna data tertinggi adalah pengguna data berpendidikan terakhir ditamatkan D4/S1 (48,79%) dan terendah adalah SLTP/sederajat (2,17%).
Hal berbeda terjadi pada wilayah PST BPS. Pengguna data tertinggi di wilayah PST BPS adalah pengguna data dengan pendidikan terakhir ditamatkan SLTA/sederajat (50,25%), sedangkan pengguna data dengan pendidikan terakhir ditamatkan D4/S1 menduduki peringkat kedua (30,95%). Sementara itu, persentase pengguna data terendah di wilayah PST BPS adalah pengguna data dengan pendidikan terakhir ditamatkan SLTP/sederajat (0,67%).
Sama seperti wilayah PST BPS, secara umum, pengguna data tertinggi pada wilayah PST BPS provinsi adalah pengguna data dengan tingkat pendidikan SLTA/sederajat. Sementara itu, persentase pengguna data terendah di wilayah PST BPS provinsi adalah pengguna data dengan tingkat pendidikan SLTP/sederajat.
Provinsi Jambi merupakan provinsi dengan persentase pengguna data yang berpendidikan terakhir ditamatkan SLTP/sederajat tertinggi dibandingkan provinsi lain, yaitu 11,11%. Sementara itu, di Provinsi Sumatera Barat, Lampung, Kep.
Bangka Belitung, Bali, Maluku Utara, dan Papua Barat tidak ada pengguna data dengan tingkat pendidikan terakhir ditamatkan SLTP/sederajat.
Pengguna data dengan tingkat pendidikan terakhir ditamatkan SLTA/sederajat di Provinsi Sumatera Utara mencapai 73,16% yang merupakan persentase tertinggi dibandingkan provinsi lain. Adapun persentase pengguna data terendah untuk tingkat pendidikan tersebut adalah Provinsi Papua dengan persentase sebesar 14,29%. Pada tingkat nasional, persentase pengguna data dengan tingkat pendidikan yang sama adalah 38,80% yang merupakan persentase tertinggi kedua setelah D4/S1. Sementara itu, pada wilayah PST BPS kabupaten/kota, pengguna data berpendidikan terakhir ditamatkan SLTA/sederajat sebanyak 31,73% yang juga merupakan persentase tertinggi kedua setelah D4/S1.
Persentase pengguna data yang berpendidikan terakhir ditamatkan D1/D2/D3 di Provinsi Sulawesi Barat merupakan persentase tertinggi dibandingkan provinsi lain, yaitu 15,71%. Sementara itu, di Provinsi Bengkulu tidak ditemukan pengguna data dengan tingkat pendidikan terakhir ditamatkan D1/D2/D3. Pada tingkat nasional, persentase pengguna data dengan tingkat pendidikan yang sama adalah 5,78%. Sementara itu, pada wilayah PST BPS dan PST BPS kabupaten/kota, pengguna data berpendidikan terakhir ditamatkan D1/D2/D3 secara berurutan masing-masing sebanyak 2,16% dan 6,75%.
Persentase pengguna data dengan pendidikan terakhir yang ditamatkan D4/S1 di Provinsi Papua merupakan persentase tertinggi dibandingkan provinsi lain yang mencapai 67,14%. Adapun pengguna data yang terendah dengan tingkat pendidikan tersebut adalah Provinsi Sumatera Utara sebesar 17,37%.
Pada pengguna data dengan pendidikan terakhir yang ditamatkan S2/S3, persentase tertinggi dibandingkan provinsi lain terdapat di Provinsi Gorontalo (26,03%). Sementara itu, persentase terendah terdapat di Provinsi Lampung (2,04%). Pada tingkat nasional, persentase pengguna data dengan tingkat pendidikan yang sama adalah 10,68%. Sementara itu, pada wilayah PST BPS dan PST BPS kabupaten/kota, pengguna data berpendidikan terakhir yang ditamatkan S2/S3 secara berurutan masing-masing sebanyak 15,97% dan 10,56%.
