Sex-disaggregated data, Gender Statistics Yulfita Raharjo (Gender Adviser) (Disajikan pada Pelatihan PPRG Ibis Jakarta, 18 Agustus 2015)
OUTLINE PENYAJIAN Latarbelakang Apa Isunya? Mempersamakan Persepsi Sex-disaggregated data, Gender Statistics 2 of 10
Latarbelakang (1) INTRO The Beijing Platform for Action (1995) dengan 189 Negara -- termasuk Indonesia -- bersepakat untuk memastikan para penghasil maupun pemakai data dan informasi agar mereview sistem statistik resmi mereka secara teratur agar mencakup isu gender; jika perlu direncanakan perbaikan2. Sebelumnya The Cairo Programme of Action (1994) memberikan rekomendasi a.l perlunya sex-disaggregated data untuk monitoring Response Indonesia INPRES no.9 Tahun 2000 tentang melaksanakan PUG (disemua sektor pembangunan tingkat nasional maupun daerah, termasuk dalam data dan informasi Penghasil data seperti BPS, Lembaga Penelitian, Lembaga Swadaya Masyarakat, Lembaga Internasional meresponse positif 3 of 10
Latarbelakang (2) PMK Negara Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan No 6 Tahun 2009; No. 5 Tahun 2014 tentang penyelengaraan Data gender; Pedoman Pelatihan Pengintegrasian Gender dalam Penglolan dan Penyusunan Statistik Gender dan anak, 2015 Strategi Nasional ditandatangani 4 Menteri tentang Percepatan PUG melalui Perencanaan dan Penganggaran.. Berbagai SK Menteri dikeluarkan berkaitan dg kompilasi dan analisis sex-disaggregated (a.l. Kehutanan; Pertanian; Pendidikan; Kesehatan, P&U,..dst Juga dikeluarkan Peraturan Daerah (Jawa Tengah,.) 4
Apa Isunya (1)? Meskipun sudah ada kesepakatan; berbagai dasar hukum; Pelatihan2; berbagai Manual/ Piranti untuk penyelenggaraan, ketersediaan; pemgumpulan data, analisa gender, penyajian, tetapi pengumpulan sexdisaggregated, gender statistics hasil analisa gender belum melembaga: Sex-disaggregated data tidak/belum : dikompilasi teratur & masuk dalam sistem; di updated ; dilakukan analisa (gender) sebagai bagian integral dari proses pembangunan/kegiatan yang responsif gender; Hasilnya kebijakan, perencanaan & penganggaran, implementasi dan Monitoring & Evaluasi tidak responsif gender atau disebut juga buta gender; Karena mengabaikan kenyataan bahwa menjadi ( perempuan dan menjadi laki-laki bisa mempunyai kebutuhan; kesulitan; pengalaman, aspirasi berbeda; 5
Apa Isunya (2) Pengumpulan Sex-disaggregated data dan Pemanfaatanya belum menjadi prioritas; belum dipahami; Sex-disaggregated data yang tersedia masih umum; belum mengacu pada yang relevan/dibutuhkan; Bukan sekedar Sex-disaggregated data, tetapi juga berkaitan dengan data apa yang perlu dikumpulkan;metode pengumpulanya; dan contextual Sex-disaggregated data belum cukup berarti tanpa dikuti analisa (berjenjang). 6 of 10
Mempersamakan Persepsi (1) Data terpilah: data yang dipilah menurut variables (bisa umur; urban-rural; pendidikan; agama; sk, bangsa, atau jenis kelamin); Biasanya untuk mengungkapkan pola; trends& informasi lain yang dibutuhkan. Pertanyaan untuk disaggregate data misalnya: (1) Apakah ada gap dalam memahami matematik di klas A (Bisa berdasarkan jenis kelamin; sosio-ekonomic status; sk. Bangsa) Apakah gap trendnya itu semakin melebar? menyempit? tetap? Bagaimana polanya?apakah prestasi siswa laki-laki lebih baik dari siswa perempuan? (2) Apakah siswa dari keluarga tidak mampu lebih banyak di kelas khusus, daripada dikelas biasa? Gender Statistics 7 of 10
Mempersamakan Persepsi (2) Sex-disaggregated data: data yang dipilah menurut jenis kelamin. Dalam konteks gender, sex-disaggregated data (biasanya) dikumpulkan dan dianalis secara terpisah tentang kehidupan laki-laki dan kehidupan perempuan; Karena memang tidak selalu bermaksud membandingkan; Tetapi lebih untuk menjawab pertanyan SIAPA dan APA Siapa pembuat keputusan? Siapa yang memiliki dan control manfaat/akses terhadap sumber daya? Apa peran dan kewajiban masing-masing individu (sebagai perempuan; sebagai laki-laki)? 8
Mempersamakan Persepsi (2): Sex-disaggregated data Dikumpulkan dan dianalisa untuk memahami situasi kehidupan perempuan dan kehidupan laki-laki lebih lengkap; Tidak selalu merefleksikan peran & hubungan gender; ketidaksetaraan gender; atau isu gender, Ketersediaannya diperlukan: untuk melakukan analisa (gender) sebagai bagian untuk melaksanakan Gender mainstreaming (PUG); sebagi kunci penting utk melakukan analis gender Statistics mengidentifikasikan isu gender/ Gender 9
Mempersamakan Persepsi (3) Contoh: pemakaian Sex-disaggregated data Berdasarkan definisi formal, Kep.kel Laki-laki menjadi kepala bagi seluruh anggota kel, termasuk perempuan yang menjadi isterinya; Dalam kasus Kep. Kel Perempuan, justru tidak ada/punya laki-laki dewasa; Dalam konteks tertentu, Kep. Kel. Perempuan menghadapi banyak masalah, tidak selalu karena jenis kelaminnya, TETAPI lebih karena peran & kewajiban gender-nya sebagai perempuan yang disandangnya (isu gender); Tidak selau mengandung isu gender (jumlah peserta laki-laki dan jumlah perempuan yang ikut olahraga pagi; 10 of 10
Mempersamakan Persepsi (4) Gender Statistics Hasil analisa lebih lanjut dari Sex-disaggrgated data dan variables lain yang relevant yang merefleksikan isu gender (situasi perbedaan dan ketidaksetaraan sebagai perempuan dan sebagai laki-laki dalam berbagai kehidupanya (United Nations, 2006); Data yang dikumpul berdasarkan atas konsep dan definisi yang mencerminkan dan mencakup keanekaragaman kehidupan sebagai perempuan dan sebagai laki Metode pengumpulan Data memperhitungkan kemungkinan bias ( gender stereotipi; faktor2 social-budaya) Gender Statistics tidak selalu mengacu pada Sex-disaggrgated data (MMR; national account) 11
Mempersamakan Persepsi (5) Pemahaman &pemakaian yang rancu untuk istilah jenis kelamin dan gender, berlanjut di data/statistik; Data yang dikumpul sensus, survey, catatan admisnistratif biasanya aggregat atau dipilah menurut jenis kelamin (sex-disaggrgated data) Ketika sex-disaggrgated data itu dianalisa identifikasi perbedaan dalam kehidupan laki-laki dan perempuan disebabkan karena peran/ kewajiban dan harapan sebagai laki-laki dan sebagai perempuan itulah gender statistik ; Tidak tepat mengatakan Gender disaggregation atau data terpilah menurut gender statistik perempuan ; statistik gender 12
Sex-disaggregated data, Gender Statistics & Penanggulangan Kemiskinan Pemanfaatan data Pengumpulan, analisa dan pemanfaatan/pemakaian Sex-disaggregated data, Gender Statistics untuk kebijakan/ program Penanggulangan Kemiskinan semakin disadari/ digalakkan/ dimanfaatkan! Lebih fokus! Data yang dimaksud bukan sekedar dikumpulkan, Tapi data macam apa yang dikumpulkan; bagaimana mengumpulkan; konsep dan definisi yang dipakai; macam pertanyaan yang akan ditanyakan; analisa yang dipakai; bentuk pelaporan, ikut menentukan keberhasilan sumbangan Sex-disaggregated data, Gender Statistics untuk penanggulangan kemiskinan;. 13 of 10
Sex-disaggregated data, Gender Statistics & Penanggulangan Kemiskinan Sex-disaggregated kurang berarti tanpa dilengkapi analisa berjenjang Contoh: Data memperlihatkan jumlah anak perempuan terdaftar disekolah. Siapa yang mereka? Mengapa mereka yang bersekolah? Siapa yang menyelesaikan sekolah; dan mengapa Gender statistics lebih dari sex-data disaggregated, hasil analisa gender Tapi untuk yang lebih spesifik ( Mis;Penanggulangan Kemiskinan) Perlu analis berjenjang dari sex-data disaggregated dan Gender statistics: Apa penyebab langsung; apa sebab tak langsung Apa sebab yang mendasari; apa sebab dasarnya 14
KONSEP & METODE YANG DIPAKAI (1) Konsep Tidak bias gender, atas dasar pandangan, prasangka yg belum tentu benar, sterotipi (Mis:memandang pencari nafkah itu tidak selalu lakilaki; Tidak memandang Kepala keluarga sebagai responden sebagai wakil/ atas nama anggota keluarga; Tidak memandang miskin pada laki-laki dan pada perempuan mempunyak kebutuhan yang sama; menghadapi kesulitan; pengalaman yang sama; Membuka data/informasi yangyang tersembunyi Menerima bahwa peran/ tanggung jawab berdasarkan gender itu beragam 15 of 10
KONSEP & METODE YANG DIPAKAI (2) Metode pengumpulan data responsif gender Selalu melihatnya dengan memakai lensa gender Sex-data disaggregated yang tersedia dari Census, survey,studi, pencatatan administrasi, dst serta Gender Statistics mungkin perlu pendalaman dengan memakai berbagai cara pengumpulan data lanjutan yang relevant Perlu analisis berjenjang: identifikasi penyebabnya, dan masingmasing jenjang dengan rekomendasi 16
Berbagai kerangka Gender Analisis Kerangka Gender Analisis GAP & POP Kerangka Gender Analisis Harvard Kerangka Gender Analisis Moser, dst Akan diterangka dalam Workshop besok 17
TERIMAKASIH 18
19
20
21