Relevansi dalam perspektif statistik adalah sejauh mana suatu data dan statistik yang dihasilkan dapat memenuhi kebutuhan pengguna.

Beberapa contoh upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan relevansi output statistik, diantaranya: Specify Needs (Identifikasi Kebutuhan): memahami kondisi kebutuhan masyarakat.

Collect (Pengumpulan Data): Melakukan pengumpulan data, terjun langsung untuk menangkap fakta lapangan, Evaluate (Evaluasi): Melakukan evaluasi menyeluruh untuk perbaikan, memastikan data bermakna.

Tanpa itu, statistik beresiko hanya menjadi angka tanpa cerita tentang kehidupan. Dunia statistic kemudian merumuskannya dalam prinsip global.

United Nation Fundamental Principles of official statistics menyatakan : Official statistics that meet the test of practical utility. Statistik harus berguna, relevan dan mencerminkan keadaan yang sebenarnya.

Karena tujuan statistic bukan sekedar mengetahui, tetapi menghadirkan keputusan yang lebih bijak. Usaha keras seluruh pihak dalam memastikan relevansi kualitas data bukan sekedar langkah teknis.

Ini adalah bentuk kerendahan hati dalam bekerja dengan data.Kesadaran bahwa yang terlihat dari jauh belum tentu utuh.

Dari langkah sunyi Umar RA kita belajar melampui zaman, bahwa relevansi dalam kualitas data adalah bentuk kepedulian demi keadilan.

Setiap angka mewakili kehidupan, setiap statistic membawa dampak. Dan kelak yang ditanya bukan tentang apa yang dilaporkan namun sudah sudahkah cukup dekat untuk memastikan keberadaannya?

Sebab keputusan yang baik lahir dari informasi yang dekat dengan kenyataan. Dan amanah terbesar dari data adalah memastikan ia tidak jauh dari kehidupan. (*)