Penduduk Multirasial AS Meningkat, tetapi Data Masih Terjebak dalam Kategorisasi Hitam-Putih

Pertumbuhan Populasi Multirasial yang Pesat

Populasi multirasial di Amerika Serikat mengalami lonjakan signifikan dalam satu dekade terakhir. Berdasarkan data Sensus AS, jumlah penduduk yang mengidentifikasi diri sebagai multirasial meningkat dari 9 juta pada 2010 menjadi 33,8 juta pada 2020. Tren ini diprediksi akan terus berlanjut, bahkan melampaui pertumbuhan kelompok ras lainnya.

Sistem Data yang Ketinggalan Zaman

Meskipun identitas multirasial semakin diakui, sistem pengumpulan data masih mengandalkan kategorisasi tradisional. Sejak tahun 1960-an, pengidentifikasian ras beralih dari penugasan oleh petugas sensus menjadi penentuan mandiri oleh responden. Namun, sistem saat ini masih belum mampu menangkap kompleksitas identitas yang dinamis.

Sensus AS kini memungkinkan responden untuk memilih satu atau lebih kategori ras. Namun, identitas seseorang sering kali berubah-ubah tergantung konteks dan waktu. Misalnya, seseorang dengan orang tua Asia dan kulit putih mungkin memilih untuk mengidentifikasi diri sebagai keduanya dalam satu survei, tetapi hanya sebagai Asia dalam survei lainnya.

Kesulitan dalam Analisis Data

Ketidakkonsistenan dalam pengukuran ras menyebabkan tantangan besar dalam analisis data. Populasi multirasial tidak dapat dianggap sebagai kelompok homogen. Data sensus mencakup 57 kombinasi rasial yang berbeda, sebagaimana ditemukan dalam studi oleh The Civil Rights Project Universitas UCLA.

"Apakah ada pengalaman multirasial yang kohesif sehingga seseorang yang mengidentifikasi diri sebagai campuran putih dan hitam memiliki pengalaman rasial yang sama dengan seseorang yang merupakan campuran Jepang dan Meksiko? Pertanyaan ini perlu dijawab," tulis para peneliti dalam laporan tersebut.

Dampak dari Kategorisasi yang Tidak Akurat

Kesalahan dalam pengkategorian populasi multirasial berdampak luas pada berbagai sistem penting. Dalam bidang kesehatan, pasien multirasial sering mengalami kesalahan identifikasi dan mikroagresi rasial, yang dapat mengurangi kepercayaan dan partisipasi dalam layanan kesehatan.

Di bidang hukum, pengadilan sering kali memperlakukan penggugat multirasial sebagai bagian dari satu kelompok minoritas, tanpa mengakui diskriminasi yang spesifik terhadap identitas campuran. Hal ini menyulitkan untuk memahami pola diskriminasi yang sebenarnya.

Dalam konteks politik, data yang tidak konsisten dapat menghasilkan kesimpulan yang bias tentang perilaku pemilih, ketimpangan sosial, atau bahkan ukuran populasi. Misalnya, seseorang yang lebih mengidentifikasi diri dengan komunitas tertentu cenderung memilih kategori ras yang sesuai, yang dapat memengaruhi hasil analisis data.

Tantangan dalam Mengukur Identitas yang Dinamis

Gregory Leslie, psikolog politik dari Universitas Negeri Ohio dan salah satu penulis laporan UCLA, menekankan bahwa batasan-batasan ras kini semakin cair. "Kami belum sepenuhnya memahami implikasi dari perubahan ini," katanya. "Ada begitu banyak cara untuk mengukur identitas, tetapi data sulit diperoleh karena kami mencoba mengukur sesuatu yang dinamis dengan kategori yang statis."

Para ahli menekankan bahwa sistem data perlu beradaptasi untuk menangkap keragaman yang semakin kompleks. Tanpa reformasi, analisis yang dihasilkan berisiko tidak akurat dan tidak inklusif.

Masa Depan Sistem Data yang Lebih Inklusif

Studi UCLA menemukan bahwa individu multirasial sering mengalami diskriminasi yang mirip dengan kelompok minoritas tunggal. Namun, tingkat diskriminasi bervariasi secara signifikan. Misalnya, individu multirasial dengan keturunan Afrika melaporkan tingkat diskriminasi yang lebih tinggi dibandingkan kelompok lainnya.

Para peneliti menyerukan perlunya sistem data yang lebih fleksibel dan responsif terhadap perubahan identitas. Tanpa reformasi, sistem data saat ini berisiko terus mengabaikan keragaman yang semakin meningkat di Amerika Serikat.