# BAB 3 — Sistem Informasi dalam Fungsi Bisnis


```
Bagian          : II — SI dalam Proses Bisnis
Reader Outcome  : Pembaca mampu menganalisis kontribusi spesifik SI pada empat
                  fungsi bisnis utama dan mengidentifikasi potensi manfaat serta
                  risiko pemanfaatannya.
Level           : Menengah
Estimasi Halaman: 20–25
```

---

## 3.1 Pembuka

Pada Bab 2, Anda telah menggunakan Template A.2 (Audit Keselarasan SI-Strategi) untuk memetakan sejauh mana investasi SI sebuah organisasi selaras dengan strategi bisnisnya. Audit tersebut mengungkap apakah ada gap antara kebutuhan informasi strategis dan kapabilitas SI yang tersedia. Tetapi keselarasan yang dibahas di Bab 2 masih beroperasi pada level konseptual — hubungan antara strategi bisnis dan strategi SI secara keseluruhan. Pertanyaan yang belum terjawab: **di mana tepatnya keselarasan itu terwujud dalam aktivitas sehari-hari?**

Bayangkan sebuah perusahaan ritel di mana tim pemasaran tidak tahu data penjualan terkini, tim keuangan tidak punya akses *real-time* ke stok gudang, dan tim SDM masih menghitung lembur secara manual menggunakan *spreadsheet*. Ini bukan skenario fiksi — ini adalah realitas mayoritas perusahaan menengah di Indonesia. Survei APSIM (2023) terhadap perusahaan menengah di Indonesia melaporkan bahwa sekitar 64% di antaranya memiliki gap digitalisasi signifikan antar-fungsi dalam satu organisasi yang sama. Satu departemen sudah menggunakan SI canggih, departemen lain masih bergantung pada pencatatan manual.

Bagaimana sistem informasi secara spesifik mendukung setiap fungsi bisnis — pemasaran, keuangan, SDM, dan operasi — dan mengapa integrasi antar-fungsi lebih penting daripada kecanggihan sistem di masing-masing fungsi?

---

## 3.2 Model Utama

### Gambar 3.1 — Ekosistem SI Lintas Fungsi Bisnis

```mermaid
graph TD
    CORE["🗃️ Core Data<br/>Organization"]
    MKT["📣 SI Pemasaran<br/>(CRM, Analitik)"]
    FIN["💰 SI Keuangan<br/>(Akuntansi, Forecasting)"]
    HRM["👥 SI SDM<br/>(HRIS, People Analytics)"]
    OPS["⚙️ SI Operasional<br/>(Inventory, Supply Chain)"]
    DEC["🎯 Pengambilan Keputusan<br/>Manajerial"]

    CORE --> MKT
    CORE --> FIN
    CORE --> HRM
    CORE --> OPS
    MKT <--> DEC
    FIN <--> DEC
    HRM <--> DEC
    OPS <--> DEC
    MKT <-.->|"data pelanggan ↔ data stok"| OPS
    FIN <-.->|"data biaya ↔ data produksi"| OPS
    HRM <-.->|"data workforce ↔ data kampanye"| MKT
    FIN <-.->|"budget ↔ hiring plan"| HRM

    style CORE fill:#1a5c4a,color:#ffffff
    style MKT fill:#1a5c4a,color:#ffffff
    style FIN fill:#1a5c4a,color:#ffffff
    style HRM fill:#1a5c4a,color:#ffffff
    style OPS fill:#1a5c4a,color:#ffffff
    style DEC fill:#1a5c4a,color:#ffffff
```

**Gambar 3.1 — Ekosistem SI Lintas Fungsi Bisnis: empat SI fungsional terhubung ke satu sumber data organisasi dan saling bertukar informasi untuk mendukung pengambilan keputusan manajerial.**

Model ini menggambarkan bagaimana SI fungsional seharusnya beroperasi — sebagai ekosistem yang saling terhubung, bukan sebagai empat sistem yang berdiri sendiri.

1. **Core Data Organization** — Repositori data terpusat yang menjadi *single source of truth* bagi seluruh fungsi. Ketika semua fungsi merujuk pada sumber data yang sama, inkonsistensi antar-laporan departemen dapat dihilangkan. Tanpa komponen ini, setiap departemen memelihara "versi kebenarannya" sendiri.

2. **SI Pemasaran** — CRM, analitik kampanye, segmentasi pelanggan, dan personalisasi. Membantu manajer pemasaran memahami perilaku pelanggan berbasis data, bukan asumsi. Output utamanya: *insight* tentang siapa pelanggan, apa yang mereka beli, dan kapan mereka cenderung berpindah ke kompetitor.

3. **SI Keuangan** — Sistem akuntansi, peramalan arus kas, pelaporan finansial, dan analisis skenario. Memungkinkan CFO dan manajer keuangan mengambil keputusan investasi berbasis bukti, bukan berbasis pengalaman masa lalu yang belum tentu relevan.

4. **SI SDM** — HRIS (*Human Resource Information System*), rekrutmen digital, *performance management*, dan analitik *workforce*. Memperlengkapi manajer SDM dengan data tenaga kerja aktual — bukan hanya catatan absensi, melainkan pola *turnover*, tingkat *engagement*, dan prediksi kebutuhan tenaga kerja.

5. **SI Operasional** — *Inventory management*, kontrol kualitas, penjadwalan produksi, dan visibilitas rantai pasokan. Mendukung efisiensi operasional melalui informasi *real-time* tentang apa yang terjadi di lantai produksi, gudang, dan jalur distribusi.

6. **Pengambilan Keputusan Manajerial** — Simpul sentral di mana informasi dari keempat fungsi bertemu. Kualitas keputusan manajerial ditentukan bukan oleh kecanggihan satu SI tertentu, melainkan oleh kualitas integrasi informasi dari seluruh fungsi.

7. **Garis putus-putus** — Interaksi lintas fungsi yang dalam banyak organisasi masih terputus akibat *silo* informasi. Setiap garis putus-putus yang terputus merepresentasikan keputusan yang dibuat dengan informasi parsial.

---

## 3.3 Definisi Kunci

📌 **Sistem Informasi Fungsional (*Functional Information System*)**
Sistem informasi yang dirancang untuk mendukung aktivitas dan pengambilan keputusan dalam satu fungsi bisnis spesifik — pemasaran, keuangan, SDM, atau operasi (Turban et al., 2021).
**Relevansi manajerial:** Manajer perlu memahami kemampuan dan keterbatasan SI di fungsinya sendiri, sekaligus mengetahui bagaimana SI di fungsi lain memengaruhi keputusan lintas departemen. Manajer pemasaran yang tidak memahami kapabilitas SI operasional berisiko meluncurkan kampanye yang melebihi kapasitas *supply chain*.

---

📌 **Silo Informasi (*Information Silo*)**
Kondisi di mana data dan informasi terisolasi di dalam satu departemen atau sistem, tidak dapat diakses atau dimanfaatkan oleh fungsi bisnis lain (Laudon & Laudon, 2022).
**Relevansi manajerial:** Silo adalah penyebab utama duplikasi data, keputusan yang terlambat, dan konflik antar-departemen yang sebenarnya bisa dicegah jika informasi mengalir secara transparan. Dampak silo tidak langsung terlihat — ia menumpuk secara perlahan sampai menjadi krisis.

---

📌 **KPI Informasi (*Information KPI*)**
Indikator kinerja yang mengukur sejauh mana sistem informasi di suatu fungsi menghasilkan output yang tepat waktu, akurat, dan *actionable* bagi pengambil keputusan (Rainer et al., 2023).
**Relevansi manajerial:** Tanpa KPI informasi, manajer tidak punya cara objektif untuk mengukur apakah SI di unitnya benar-benar berkontribusi pada kinerja bisnis atau hanya menjadi beban administratif yang mahal.

---

📌 **Otomasi Proses Bisnis (*Business Process Automation*)**
Penggunaan teknologi untuk menggantikan aktivitas manual berulang dalam suatu fungsi bisnis, membebaskan sumber daya manusia untuk pekerjaan bernilai lebih tinggi (Bortoluzzi et al., 2022).
**Relevansi manajerial:** Manajer perlu membedakan proses yang layak diotomasi (volume tinggi, aturan jelas, berulang) dari proses yang membutuhkan *judgment* manusia. Otomasi bukan pengganti manajer — ia penguat kapabilitas.

---

## 3.4 Konsep Inti

### 3.4.1 SI Pemasaran: CRM, Analitik Kampanye, dan Personalisasi

SI pemasaran modern melampaui fungsi pencatatan data pelanggan. Sistem *Customer Relationship Management* (CRM) generasi terbaru mengubah data transaksi menjadi *insight* perilaku yang memandu strategi pemasaran — dari segmentasi pelanggan hingga prediksi *churn*.

Tiga kapabilitas utama SI pemasaran:

- **Segmentasi berbasis data** — Mengelompokkan pelanggan bukan berdasarkan demografi sederhana (usia, lokasi), melainkan berdasarkan pola perilaku: frekuensi pembelian, nilai transaksi rata-rata, dan respons terhadap promosi sebelumnya.
- **Analitik kampanye** — Mengukur efektivitas setiap kampanye secara granular: berapa biaya per *lead*, berapa *conversion rate*, dan berapa *return on marketing investment* (ROMI) per kanal.
- **Personalisasi** — Menyesuaikan pesan, penawaran, dan pengalaman pelanggan berdasarkan preferensi individual. Tokopedia menggunakan analitik pembelian untuk personalisasi rekomendasi produk — contoh SI pemasaran *level* tinggi di *e-commerce* lokal.

Data Salesforce (2023) menunjukkan bahwa perusahaan yang menggunakan CRM analytics mengalami peningkatan *customer retention rate* sebesar 27%. Angka ini masuk akal: ketika manajer pemasaran dapat mengidentifikasi pelanggan yang menunjukkan tanda-tanda akan berpindah (penurunan frekuensi pembelian, keluhan yang tidak terselesaikan), intervensi proaktif menjadi mungkin.

### 3.4.2 SI Keuangan: Akuntansi, Peramalan, dan Manajemen Kas

SI keuangan mengubah peran departemen akuntansi dari pencatat historis menjadi navigator strategis. Tiga transformasi utama:

- **Dari pencatatan ke peramalan** — Sistem akuntansi tradisional mencatat apa yang sudah terjadi. SI keuangan modern menggunakan data historis untuk memproyeksikan arus kas 3–12 bulan ke depan, memungkinkan CFO mengantisipasi krisis likuiditas sebelum terjadi.
- **Dari laporan periodik ke visibilitas *real-time*** — 65% responden CFO dalam survei global Deloitte (2023) menyebut *real-time financial analytics* sebagai prioritas SI utama 2023–2025. Laporan keuangan yang terlambat dua minggu adalah laporan yang sudah obsolet di lingkungan bisnis yang bergerak cepat.
- **Dari *compliance* ke analisis skenario** — SI keuangan modern memungkinkan simulasi: "Apa yang terjadi pada margin jika harga bahan baku naik 15%?" atau "Bagaimana dampak kenaikan suku bunga terhadap portofolio utang?" Kemampuan ini mengubah departemen keuangan dari penjaga aturan menjadi mitra strategis CEO.

Pertamina menggunakan SAP sebagai sistem informasi keuangan terintegrasi yang mengelola data transaksi dari hulu (eksplorasi) hingga hilir (SPBU) di 34 provinsi — contoh skala dan kompleksitas SI keuangan di perusahaan nasional.

### 3.4.3 SI SDM: HRIS, Rekrutmen Digital, dan *Performance Management*

HRIS modern melampaui fungsi administratif. Generasi terbaru mengarah ke *people analytics* — kemampuan untuk memprediksi *turnover*, mengukur *engagement*, dan merancang program retensi berbasis data.

Empat kapabilitas HRIS yang mengubah peran manajer SDM:

| Kapabilitas | Fungsi Tradisional | Fungsi Modern |
|------------|-------------------|---------------|
| Rekrutmen | Posting lowongan, filter CV manual | AI *screening*, *candidate scoring*, *bias detection* |
| *Performance management* | Penilaian tahunan subjektif | *Continuous feedback*, KPI *tracking real-time* |
| Prediksi *turnover* | Reaktif — tahu setelah karyawan resign | Prediktif — identifikasi risiko 6 bulan sebelumnya |
| Alokasi *workforce* | Berbasis pengalaman manajer | Berbasis data beban kerja, kompetensi, dan preferensi |

**Tabel 3.1 — Transformasi kapabilitas HRIS dari fungsi administratif ke *people analytics*.**

Organisasi yang mengadopsi *people analytics* memiliki profitabilitas per karyawan 30% lebih tinggi (Bersin, 2022). Telkom Indonesia menggunakan HRIS terintegrasi untuk mengelola lebih dari 25.000 karyawan dengan modul *recruitment*, *training*, dan *performance tracking* — menunjukkan bahwa skala besar justru membuat HRIS semakin kritis, bukan opsional.

### 3.4.4 SI Operasional: Inventory, Supply Chain, dan Quality Control

Efisiensi operasional tidak dicapai dengan menambah mesin atau merekrut lebih banyak pekerja. Ia dicapai dengan memastikan informasi yang tepat sampai di titik yang tepat pada waktu yang tepat.

Tiga area di mana SI operasional menghasilkan dampak terbesar:

- **Visibilitas rantai pasokan** — Mengetahui posisi setiap item dari pemasok hingga tangan pelanggan secara *real-time*. Perusahaan dengan *supply chain visibility* yang baik mengalami pengurangan *lead time* sebesar 23% (Gartner, 2023).
- ***Demand forecasting*** — Memprediksi permintaan berdasarkan data historis, tren musiman, dan variabel eksternal (cuaca, event, promosi kompetitor). Akurasi *forecast* menentukan apakah gudang kelebihan stok (biaya penyimpanan) atau kekurangan stok (*lost sales*).
- **Kontrol kualitas berbasis data** — Sensor IoT dan *statistical process control* memungkinkan deteksi anomali produksi sebelum menghasilkan produk cacat dalam jumlah besar.

Indofood mengelola rantai pasokan dari sawit hingga mie instan melalui SI operasional yang mencakup 50+ pabrik dan 1.000+ distributor — sebuah jaringan yang mustahil dikelola tanpa informasi terintegrasi.

### 3.4.5 Sinergi Lintas Fungsi: Mengapa Silorisasi Berbahaya

Ketika SI di setiap fungsi berjalan terpisah, organisasi kehilangan *cross-functional insight* — informasi yang hanya muncul dari pertemuan data dua atau lebih fungsi.

Contoh konkret kerusakan akibat silo:

- Departemen pemasaran menjalankan kampanye diskon 40% untuk produk tertentu. Departemen operasional tidak tahu — stok di gudang hanya cukup untuk permintaan normal. Hasilnya: pelanggan yang tertarik kampanye menemukan produk *out of stock*, dan departemen pemasaran disalahkan atas "kampanye yang tidak dipikirkan matang." Padahal penyebabnya bukan perencanaan kampanye yang buruk, melainkan putusnya arus informasi antara pemasaran dan operasi.

- Departemen keuangan memotong anggaran *training* sebesar 30% untuk menghemat biaya kuartalan. Departemen SDM tidak diajak berdiskusi. Enam bulan kemudian, *turnover* naik 15% — biaya rekrutmen dan *onboarding* yang ditimbulkan jauh melebihi penghematan anggaran *training*.

McKinsey (2022) melaporkan bahwa organisasi dengan *cross-functional data sharing* memiliki *profit margin* 5–6% lebih tinggi dari rata-rata industri. Selisih ini bukan dari teknologi yang lebih canggih, melainkan dari keputusan yang lebih lengkap informasinya.

### 3.4.6 KPI Informasi per Fungsi

Setiap fungsi bisnis biasanya memiliki KPI kinerja operasional: revenue untuk pemasaran, *days sales outstanding* untuk keuangan, *time-to-hire* untuk SDM, *inventory turnover* untuk operasi. Tetapi sedikit organisasi yang mengukur kualitas informasi yang dihasilkan SI di masing-masing fungsi.

KPI informasi yang perlu diukur:

| Fungsi | KPI Informasi | Mengukur Apa |
|--------|--------------|--------------|
| Pemasaran | *Lead conversion accuracy* | Seberapa akurat SI memprediksi pelanggan yang akan membeli |
| Keuangan | *Reporting timeliness* | Berapa lama dari penutupan periode sampai laporan tersedia |
| SDM | *Data accuracy rate* | Persentase data karyawan yang akurat dan terkini |
| Operasi | *Inventory visibility %* | Persentase item yang posisinya diketahui secara *real-time* |

**Tabel 3.2 — KPI Informasi per fungsi bisnis: mengukur kualitas output SI, bukan hanya kinerja operasional.**

Hanya 29% organisasi yang memiliki KPI eksplisit untuk kualitas informasi (Gartner, 2023). Artinya 71% organisasi menjalankan SI tanpa tahu apakah informasi yang dihasilkan tepat waktu, akurat, dan relevan bagi pengambil keputusan. Ini seperti mempekerjakan analis tetapi tidak pernah mengevaluasi apakah analisisnya berguna.

### 3.4.7 Otomasi Proses Berbasis AI dalam Konteks Fungsi Bisnis

AI bukan topik terpisah dari SI fungsional — ia adalah evolusi naturalnya. Setiap fungsi bisnis sudah mengadopsi AI dalam bentuk yang berbeda:

| Fungsi | Bentuk AI | Contoh |
|--------|----------|--------|
| Pemasaran | *Recommendation engine* | Rekomendasi produk personalisasi di *e-commerce* |
| Keuangan | *Predictive forecasting* | Peramalan arus kas berbasis *machine learning* |
| SDM | *People analytics* | Prediksi *turnover* dan *screening* CV otomatis |
| Operasi | *Predictive maintenance* | Deteksi kerusakan mesin sebelum terjadi *breakdown* |

**Tabel 3.3 — AI yang sudah *embedded* di SI fungsional: bukan proyek terpisah, melainkan evolusi natural.**

Data McKinsey (2024) menunjukkan 72% perusahaan global sudah menggunakan minimal satu aplikasi AI di salah satu fungsi bisnis. Bank BRI menggunakan AI-*based fraud detection* yang memproses jutaan transaksi per hari — contoh AI yang sudah terintegrasi dalam SI fungsional perbankan, bukan sebagai inisiatif inovasi yang terpisah dari operasi harian.

Catatan penting: otomasi berbasis AI tidak menghilangkan peran manajer. Ia menghilangkan tugas repetitif (rekonsiliasi data, *screening* awal, pelaporan rutin) agar manajer dapat mengalokasikan waktu untuk pekerjaan yang membutuhkan *judgment* — analisis, negosiasi, dan pengambilan keputusan di tengah ketidakpastian.

---

## 3.5 Komparasi

### Tabel 3.4 — Pemanfaatan SI per Fungsi Bisnis: Potensi Manfaat vs Risiko

| Dimensi | SI Pemasaran | SI Keuangan | SI SDM | SI Operasional |
|---------|-------------|-------------|--------|----------------|
| **Manfaat utama** | Personalisasi dan retensi pelanggan | Visibilitas keuangan *real-time* | *Data-driven talent management* | Efisiensi rantai pasokan |
| **Risiko utama** | Privasi data pelanggan | *Over-reliance* pada model prediksi | Bias algoritma rekrutmen | Ketergantungan pada data sensor |
| **KPI kunci** | *Customer Lifetime Value* | *Days Sales Outstanding* | *Time-to-hire accuracy* | *Inventory turnover ratio* |
| **Level otomasi** | Tinggi (kampanye, segmentasi) | Tinggi (rekonsiliasi, pelaporan) | Menengah (*screening*, *onboarding*) | Sangat tinggi (monitoring, *reorder*) |
| **Tantangan integrasi** | CRM ↔ ERP sync | Multi-*currency*, multi-entitas | Data privasi lintas sistem | Volume data IoT |
| **Peran manajer** | *Interpreter* insight pelanggan | *Financial story-teller* | *People analyst* | *Operations optimizer* |
| **Era AI** | *Recommendation engine* | *Predictive forecasting* | *People analytics* | *Predictive maintenance* |
| **Risiko silo** | Kampanye tanpa data stok → kekecewaan pelanggan | Laporan terlambat karena data manual | *Turnover* tidak terdeteksi dini | *Stockout* karena data terfragmentasi |

💡 **Insight:** Manajer yang paling efektif bukan yang menguasai SI di fungsinya sendiri, melainkan yang memahami bagaimana data dari fungsi lain memengaruhi keputusan di fungsinya. Di organisasi modern, hampir semua keputusan manajerial bersifat lintas-fungsi — dan kualitasnya ditentukan oleh kualitas integrasi informasi, bukan oleh kecanggihan satu sistem tertentu.

---

## 3.6 Realitas Lapangan

### Fenomena 1: *Digital Divide* antar Fungsi di Organisasi yang Sama

Di banyak perusahaan Indonesia, departemen keuangan sudah menggunakan SI canggih (SAP, Oracle), sementara departemen SDM masih mengandalkan Excel untuk menghitung lembur dan melacak cuti. Survei APSIM (2023) mengonfirmasi pola ini: sekitar 64% perusahaan menengah Indonesia memiliki gap digitalisasi signifikan antar-fungsi dalam satu organisasi yang sama.

Penyebabnya bukan selalu keterbatasan anggaran. Lebih sering, ini adalah masalah prioritas manajemen. Fungsi yang langsung terlihat dampak finansialnya (keuangan, operasi) mendapat alokasi SI lebih besar daripada fungsi yang dampaknya bersifat jangka panjang (SDM, *knowledge management*).

💡 **Insight:** Ketimpangan digital antar-fungsi menciptakan *bottleneck* informasi yang memperlambat seluruh organisasi. Rantai informasi organisasi hanya sekuat mata rantai terlemahnya — departemen dengan SI paling primitif menentukan batas kecepatan keputusan lintas-fungsi.

### Fenomena 2: Paradoks *Best-of-Breed* vs Integrasi

Banyak perusahaan memilih SI "terbaik" untuk setiap fungsi: CRM dari Salesforce, akuntansi dari SAP, HR dari Workday. Strategi *best-of-breed* ini menghasilkan kemampuan terbaik per fungsi — tetapi 57% CIO melaporkan bahwa integrasi antar-sistem *best-of-breed* menjadi mimpi buruk teknis dan biaya tersembunyi yang tidak diantisipasi saat pemilihan (Gartner, 2023).

Masalahnya: setiap vendor merancang sistemnya dengan model data, terminologi, dan asumsi proses yang berbeda. "Pelanggan" di CRM Salesforce dan "pelanggan" di SAP ERP bisa merujuk pada entitas yang didefinisikan secara berbeda. Menghubungkan keduanya membutuhkan *middleware*, *data mapping*, dan pemeliharaan berkelanjutan yang biayanya sering melebihi selisih harga antara solusi *best-of-breed* dan solusi terintegrasi.

💡 **Insight:** "Terbaik per fungsi" tidak sama dengan "terbaik untuk organisasi." Keputusan SI fungsional harus dipertimbangkan dalam konteks integrasi keseluruhan — karena biaya integrasi yang tersembunyi bisa menghapus seluruh keunggulan fitur.

### Fenomena 3: SI Fungsional sebagai Arena Politik Organisasi

Sebuah studi lapangan di perusahaan manufaktur Jawa Tengah (Sari et al., 2023) mengungkap pola yang jarang dibahas di buku teks: implementasi SI terintegrasi gagal bukan karena teknologi, melainkan karena manajer pemasaran menolak berbagi data pelanggan dengan tim operasi. Alasannya: data pelanggan dianggap sebagai *power base* — aset yang memberikan pengaruh dan posisi tawar dalam organisasi.

Pola ini bukan anomali. Di banyak organisasi, data adalah mata uang kekuasaan. Departemen yang memiliki data eksklusif memiliki posisi negosiasi lebih kuat dalam rapat antar-departemen. Integrasi SI mengancam eksklusivitas ini — dan ancaman terhadap kekuasaan selalu menghasilkan resistensi, meskipun resistensi itu dibungkus dalam argumen teknis ("data kami sensitif," "format kami berbeda").

💡 **Insight:** Integrasi SI fungsional bukan proyek teknis — ia adalah proyek politik yang membutuhkan sponsor *C-level* dan desain insentif yang mengatasi ego departemen. Tanpa dukungan eksplisit dari manajemen puncak, integrasi akan selalu kalah dari kepentingan silo.

---

## 3.7 Salah Kaprah

### ⚠️ Salah Kaprah 1: "Setiap fungsi bisnis cukup punya sistemnya sendiri"

> *"Pemasaran punya CRM, keuangan punya SAP, SDM punya HRIS. Semua sudah lengkap."*

Pendekatan silo mengabaikan fakta bahwa sebagian besar keputusan manajerial membutuhkan data dari lebih dari satu fungsi. Manajer pemasaran yang tidak mengetahui data stok gudang bisa menjalankan kampanye diskon agresif yang berakhir dengan kekecewaan ribuan pelanggan karena produk *out of stock*. Sistem yang "lengkap" per fungsi tetapi terisolasi menghasilkan keputusan yang parsial.

**Koreksi:** SI fungsional harus dirancang sebagai bagian dari ekosistem, bukan entitas mandiri. Integrasi data lintas fungsi bukan fitur tambahan — ia adalah keharusan arsitektural sejak tahap perencanaan.

### ⚠️ Salah Kaprah 2: "SI SDM itu hanya untuk absensi dan penggajian"

> *"HRIS sudah beres — karyawan bisa absen online dan gaji masuk tepat waktu. Apalagi yang harus di-digitalisasi?"*

HRIS modern mampu memprediksi *turnover* enam bulan sebelum terjadi, mengukur *engagement* secara *real-time*, dan mengoptimasi alokasi *workforce* berdasarkan data beban kerja. Mereduksi HRIS ke fungsi absensi seperti menggunakan *smartphone* hanya untuk menelepon — 90% kapabilitasnya tidak tersentuh.

**Koreksi:** Manajer SDM perlu memandang HRIS sebagai platform *people analytics* yang mendukung keputusan strategis *workforce* — bukan sekadar alat administrasi. Pertanyaan yang tepat bukan "apakah gaji sudah dibayar tepat waktu?" melainkan "apakah saya tahu karyawan mana yang paling berisiko keluar bulan depan?"

### ⚠️ Salah Kaprah 3: "Otomasi = menggantikan pegawai, bukan membantu manajer"

> *"Kalau semua diotomasi, nanti pegawai mau kerja apa?"*

Otomasi di SI fungsional — *chatbot* untuk layanan pelanggan, *auto-reconciliation* di akuntansi, *predictive scheduling* di operasi — menghilangkan tugas repetitif, bukan menghilangkan pekerjaan. Yang berubah adalah komposisi pekerjaan: lebih sedikit waktu untuk menyalin data antar-*spreadsheet*, lebih banyak waktu untuk menganalisis, bernegosiasi, dan mengambil keputusan.

**Koreksi:** Otomasi yang dirancang dengan baik tidak mengecilkan peran manusia — ia memperbesar kapasitas manusia untuk melakukan pekerjaan yang hanya manusia yang bisa lakukan: memahami konteks, mengelola ambiguitas, dan membuat *judgment call* di tengah ketidakpastian.

### ⚠️ Salah Kaprah 4: "*Marketing analytics* hanya untuk perusahaan *e-commerce* besar"

> *"Itu kan urusan Tokopedia, Shopee. UMKM mana bisa pakai analytics?"*

UMKM dengan WhatsApp Business dan data penjualan sederhana sudah bisa melakukan analitik pemasaran dasar: segmentasi pelanggan berdasarkan frekuensi pembelian, *repeat purchase tracking*, dan *conversion rate* per kanal promosi. Analitik bukan masalah skala teknologi, melainkan kemauan untuk bertanya dan menggunakan data yang sudah tersedia — meskipun datanya sederhana.

**Koreksi:** Mulailah dari data yang sudah ada. Analitik berskala UMKM bisa dimulai dengan *spreadsheet* dan *tools* gratis (Google Analytics, Meta Business Suite). Yang menentukan adalah pertanyaan bisnis yang tepat — "pelanggan mana yang paling sering membeli ulang dan mengapa?" — bukan kecanggihan *software*.

---

## 3.8 Studi Kasus

### 📊 Studi Kasus A (Dasar): BCA — Integrasi SI dari *Front Office* hingga *Back Office*

**Sumber:** Laudon & Laudon (2022); Stankovska et al. (2022)

**Kondisi Awal (❌):**
Bank BCA pada awal 2000-an menghadapi sistem informasi terfragmentasi. Setiap cabang memiliki *database* terpisah. Data nasabah tidak tersinkronisasi antar-cabang — seorang nasabah yang membuka rekening di Jakarta dan bertransaksi di Surabaya harus menunggu data terverifikasi secara manual. Proses pengajuan kredit memerlukan dokumen fisik yang berpindah antar-departemen (*front office* → *credit analysis* → *risk* → *approval*) selama 14 hari.

**Transformasi (✅):**
BCA membangun arsitektur SI terintegrasi yang menghubungkan tiga lapisan:
- ***Front office*** — Teller dan *customer service* mengakses profil nasabah lengkap secara *real-time*
- ***Middle office*** — *Credit analysis* dan *risk assessment* menggunakan data yang sama dengan *front office*, tanpa menunggu transfer dokumen fisik
- ***Back office*** — *Settlement*, *reporting*, dan *compliance* otomatis terintegrasi

Investasi terbesar bukan pada sistem itu sendiri, melainkan pada pembangunan *single customer view* — satu profil nasabah yang diakses oleh seluruh fungsi.

| Dimensi | Sebelum Integrasi | Sesudah Integrasi |
|---------|-------------------|-------------------|
| Waktu proses kredit | 14 hari | 2 hari |
| Akurasi data nasabah | 78% | 99,2% |
| Duplikasi *record* | 23% | < 1% |
| *Cross-selling rate* | 8% | 22% |

**Tabel 3.5 — BCA sebelum dan sesudah integrasi SI: dampak pada efisiensi operasional dan revenue.**

💡 **Pelajaran:** Integrasi SI lintas fungsi bukan sekadar proyek efisiensi — ia adalah investasi yang menghasilkan *revenue* baru. *Cross-selling rate* naik dari 8% ke 22% karena *customer service* di *front office* akhirnya bisa melihat pola transaksi nasabah secara utuh dan menawarkan produk yang relevan.

### 📊 Studi Kasus B (Lanjutan): Walmart — SI Rantai Pasokan yang Meredefinisi Industri

**Sumber:** Laudon & Laudon (2022); Turban et al. (2021)

**Kondisi Awal (❌):**
Pada 1980-an, industri ritel global mengandalkan model *supplier-driven restocking*: pemasok menentukan kapan dan berapa banyak barang dikirim ke toko. Pengecer (*retailer*) tidak memiliki visibilitas *real-time* terhadap pergerakan stok di level toko. Keputusan *reorder* dibuat berdasarkan estimasi dan pengalaman manajer gudang — bukan data aktual.

**Transformasi (✅):**
Walmart membangun **Retail Link** — sistem informasi rantai pasokan yang membalikkan paradigma industri. Retail Link memungkinkan pemasok (*supplier*) melihat data penjualan *real-time* di setiap toko Walmart. Model berubah dari *supplier-push* menjadi *demand-pull*: barang dikirim berdasarkan permintaan aktual, bukan estimasi.

Tiga inovasi SI yang mengubah industri:
1. **Data sharing dua arah** — Pemasok Walmart (termasuk Procter & Gamble, Unilever) bisa melihat data penjualan produknya di setiap toko, *real-time*. Ini memungkinkan pemasok mengoptimasi produksi dan pengiriman.
2. ***Cross-docking*** — Barang dari pemasok tidak disimpan di gudang, melainkan langsung didistribusikan ke toko yang membutuhkan. SI operasional mengoordinasikan aliran ini secara otomatis.
3. **RFID dan visibilitas *end-to-end*** — Setiap item dapat dilacak dari pabrik pemasok hingga rak toko.

| Dimensi | Industri Ritel Tipikal (1990-an) | Walmart |
|---------|--------------------------------|---------|
| *Inventory turnover* | 8× per tahun | 12× per tahun |
| *Stockout rate* | 8% | 2% |
| *Data sharing* dengan pemasok | Satu arah, periodik | Dua arah, *real-time* |
| Visibilitas rantai pasokan | Terbatas pada gudang | *End-to-end* |

**Tabel 3.6 — Walmart vs industri ritel tipikal: dampak SI rantai pasokan terhadap efisiensi operasional.**

💡 **Pelajaran:** SI operasional Walmart tidak sekadar mendukung fungsi logistik — ia menjadi senjata strategis yang mengubah seluruh model bisnis ritel. Kompetitor bisa meniru produk dan harga Walmart, tetapi meniru ekosistem informasi rantai pasokannya membutuhkan investasi dan waktu yang jauh lebih besar. SI menjadi *sustainable competitive advantage* (lihat konsep keselarasan SI-strategi di Bab 2).

---

## 3.9 Template Praktis

### 🔧 Template A.3 — Peta SI Fungsional Organisasi

```
======================================
TEMPLATE A.3 — PETA SI FUNGSIONAL ORGANISASI
======================================

Nama Organisasi    : ________________________________________
Industri           : ________________________________________
Jumlah Karyawan    : ________________________________________
Tanggal Penilaian  : ________________________________________

═══════════════════════════════════════════════════════════════

FUNGSI 1: PEMASARAN
Sistem yang digunakan    : ________________________________________
Tipe data yang dikelola  : ________________________________________
Level otomasi (1–5)      : ____
Output keputusan utama   : ________________________________________
Terintegrasi dengan      : [ ] Keuangan  [ ] SDM  [ ] Operasi  [ ] Tidak ada

FUNGSI 2: KEUANGAN
Sistem yang digunakan    : ________________________________________
Tipe data yang dikelola  : ________________________________________
Level otomasi (1–5)      : ____
Output keputusan utama   : ________________________________________
Terintegrasi dengan      : [ ] Pemasaran  [ ] SDM  [ ] Operasi  [ ] Tidak ada

FUNGSI 3: SDM
Sistem yang digunakan    : ________________________________________
Tipe data yang dikelola  : ________________________________________
Level otomasi (1–5)      : ____
Output keputusan utama   : ________________________________________
Terintegrasi dengan      : [ ] Pemasaran  [ ] Keuangan  [ ] Operasi  [ ] Tidak ada

FUNGSI 4: OPERASIONAL
Sistem yang digunakan    : ________________________________________
Tipe data yang dikelola  : ________________________________________
Level otomasi (1–5)      : ____
Output keputusan utama   : ________________________________________
Terintegrasi dengan      : [ ] Pemasaran  [ ] Keuangan  [ ] SDM  [ ] Tidak ada

═══════════════════════════════════════════════════════════════

ANALISIS INTEGRASI
Jumlah koneksi aktif        : ____ / 6 (maksimal antar 4 fungsi)
Gap integrasi terbesar      : ________________________________________
Dampak bisnis gap tersebut  : ________________________________________
Rekomendasi prioritas       : ________________________________________

Keterangan skor otomasi:
1 = sepenuhnya manual, 2 = sebagian manual, 3 = semi-otomatis,
4 = mayoritas otomatis, 5 = fully automated
```

---

## 3.10 Peta Konsep

### Gambar 3.2 — Peta Konsep Bab 3: SI dalam Fungsi Bisnis

```mermaid
mindmap
  root((SI dalam<br/>Fungsi Bisnis))
    SI Pemasaran
      CRM dan Segmentasi
      Analitik Kampanye
      Personalisasi
      Customer Lifetime Value
    SI Keuangan
      Akuntansi Digital
      Peramalan Arus Kas
      Financial Reporting
      Analisis Skenario
    SI SDM
      HRIS
      People Analytics
      Rekrutmen Digital
      Performance Management
    SI Operasional
      Inventory Management
      Supply Chain Visibility
      Quality Control
      Predictive Maintenance
    Integrasi Lintas Fungsi
      Single Source of Truth
      Anti-Silo
      Cross-functional Insight
      Proyek Politik bukan Teknis
    KPI dan Otomasi
      KPI Informasi per Fungsi
      AI Embedded di SI
      Otomasi bukan Pengganti Manusia
```

**Gambar 3.2 — Peta konsep SI dalam fungsi bisnis: enam kluster yang menghubungkan kapabilitas SI fungsional dengan integrasi lintas-fungsi.**

---

## 3.11 Rangkuman

**Poin-poin Penting:**

1. SI fungsional bukan sekadar alat administrasi departemen — ia adalah sumber informasi yang menggerakkan keputusan manajerial di setiap fungsi bisnis. CRM mengubah cara pemasaran memahami pelanggan, HRIS mengubah cara SDM mengelola *talent*, dan SI operasional mengubah cara rantai pasokan merespons permintaan.

2. Empat pilar SI fungsional (pemasaran, keuangan, SDM, operasi) masing-masing memiliki ekosistem data, KPI, dan tingkat otomasi yang berbeda. Manajer yang hanya memahami SI di fungsinya sendiri membuat keputusan dengan informasi parsial.

3. Silo informasi antar-fungsi adalah penghancur nilai organisasi yang dampaknya tidak langsung terlihat — ia menumpuk secara perlahan dalam bentuk keputusan terlambat, duplikasi data, dan konflik lintas-departemen yang bisa dicegah.

4. KPI informasi harus diukur di setiap fungsi, bukan hanya KPI kinerja operasional. Tanpa mengukur kualitas informasi yang dihasilkan SI, manajer tidak tahu apakah sistemnya benar-benar berkontribusi atau hanya menjadi beban.

5. Otomasi berbasis AI sudah *embedded* di SI fungsional modern: *recommendation engine* di pemasaran, *predictive forecasting* di keuangan, *people analytics* di SDM, *predictive maintenance* di operasi. Ini evolusi natural, bukan proyek terpisah.

6. Keputusan tentang *best-of-breed* vs integrasi harus mempertimbangkan *total cost of integration* — bukan hanya fitur per sistem. Sistem terbaik per fungsi belum tentu menghasilkan ekosistem terbaik untuk organisasi.

7. Integrasi SI fungsional bukan proyek teknis semata — ia menyentuh dinamika kekuasaan lintas-departemen dan membutuhkan *sponsorship* manajemen puncak untuk berhasil.

---

**Menuju Bab 4:**

Bab ini mengungkap bahwa SI fungsional yang terpisah menghasilkan keputusan parsial, dan integrasi lintas fungsi adalah kunci. Tetapi integrasi seperti apa? Bab berikutnya akan membahas *Enterprise System* — ERP, CRM, dan SCM — yang menjanjikan integrasi total dalam satu platform. Janjinya menarik, tetapi data menunjukkan bahwa implementasi *enterprise system* adalah salah satu proyek SI dengan tingkat kegagalan tertinggi. Mengapa ada gap besar antara janji dan realitas?

---

🔥 *"Organisasi yang kuat bukan yang memiliki fungsi terbaik, melainkan yang memiliki informasi yang mengalir tanpa hambatan di antara semua fungsinya."*

---

## 3.12 Latihan & Refleksi

### Pertanyaan Diagnostik

Suatu perusahaan memiliki CRM, HRIS, sistem keuangan, dan sistem persediaan yang berjalan baik secara terpisah, tetapi kepuasan pelanggan menurun dan penyebabnya tidak dapat dijelaskan oleh manajemen. Analisis aliran informasi antarfungsi yang seharusnya terjadi, silo yang paling kritis, KPI lintas fungsi yang harus dibaca secara terpadu, dan alasan mengapa optimasi pada tingkat fungsi tidak selalu menghasilkan kinerja organisasi yang baik.

### Pertanyaan Reflektif

1. Identifikasi satu kasus — dari pengalaman pribadi, organisasi yang Anda kenal, atau studi kasus publik — di mana silo informasi antar-fungsi menyebabkan keputusan yang tidak optimal. Gambarkan alur terputusnya informasi menggunakan kerangka Ekosistem SI Lintas Fungsi (Gambar 3.1).

2. Mengapa departemen di organisasi yang sama sering menolak berbagi data, meskipun secara logis hal itu menguntungkan semua pihak? Analisis dari perspektif *power dynamics* dan kepentingan departemental.

3. Jika Anda menjadi CEO sebuah UMKM dengan anggaran terbatas, fungsi bisnis mana yang akan Anda prioritaskan untuk digitalisasi SI terlebih dahulu? Gunakan pertimbangan dampak terhadap keputusan manajerial — bukan hanya efisiensi operasional — dalam argumentasi Anda.

4. Evaluasi: apakah otomasi proses berbasis AI di SI fungsional lebih banyak memberikan manfaat atau lebih banyak menimbulkan risiko bagi pekerja? Argumentasikan posisi Anda dengan merujuk data dari Tabel 3.4.

### Latihan Artefak

**Latihan 3.1 — Peta SI Fungsional (Template A.3)**

Gunakan Template A.3 untuk memetakan SI di organisasi yang sama dengan yang Anda analisis pada Bab 1 dan Bab 2 (atau organisasi lain yang Anda pilih).

1. Isi keempat fungsi bisnis dengan data aktual atau hasil observasi
2. Identifikasi berapa dari 6 koneksi integrasi yang benar-benar aktif
3. Tentukan gap integrasi terbesar dan jelaskan dampaknya terhadap keputusan manajerial
4. Buat rekomendasi satu langkah integrasi prioritas

**Kriteria output yang baik:**
- Skor otomasi disertai justifikasi singkat (bukan sekadar angka)
- Gap integrasi dijelaskan dengan contoh keputusan spesifik yang terdampak
- Rekomendasi terhubung ke gap — bukan rekomendasi generik

*Output Artefak 3.1 menjadi bahan untuk memahami enterprise system di Bab 4.*

---

## Referensi

Bersin, J. (2022). *The definitive guide to people analytics*. Deloitte Insights.

Bortoluzzi, G., Kadic-Maglajlic, S., & Balboni, B. (2022). Facing the challenges of digital transformation in manufacturing. *Journal of Business Research*, *140*, 209–219.

Deloitte. (2023). *Global CFO survey 2023*. Deloitte Insights.

Gartner Research. (2023). *Supply chain top 25: 2023*. Gartner, Inc.

Gartner Research. (2023). *Top trends in data and analytics*. Gartner, Inc.

Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2022). *Management Information Systems: Managing the Digital Firm* (17th ed.). Pearson.

McKinsey & Company. (2022). *The data-driven enterprise of 2025*. McKinsey Digital.

McKinsey & Company. (2024). *The state of AI in 2024*. McKinsey Digital.

Rainer, R. K., Prince, B., & Watson, H. J. (2023). *Management Information Systems* (5th ed.). Wiley.

Salesforce. (2023). *State of Sales Report 2023*. Salesforce Research.

Sari, D. P., Wibowo, A., & Nugroho, T. (2023). Pengaruh kualitas sistem informasi terhadap kinerja manajerial. *Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia*, *20*(1), 45–62.

Stankovska, I., Josimovski, S., & Edwards, C. (2022). Digital channels diminish SME barriers. *Economic Research*, *35*(1), 1526–1542.

Turban, E., Pollard, C., & Wood, G. (2021). *Information Technology for Management* (12th ed.). Wiley.

