# BAB 5 — Data dan Informasi sebagai Aset Organisasi


```
Bagian          : III — Data, Informasi & Pengambilan Keputusan
Reader Outcome  : Pembaca mampu menjelaskan hirarki DIKW, mengevaluasi kualitas
                  data organisasi, dan memahami prinsip data governance dari
                  perspektif manajerial.
Level           : Menengah
Estimasi Halaman: 15–20
```

---

## 5.1 Pembuka

Pada Bab 4, Anda mengevaluasi kesiapan organisasi terhadap *enterprise system* menggunakan Template A.4. Salah satu dimensi paling kritis dalam checklist tersebut adalah **kesiapan data** — kualitas data saat ini, standarisasi *master data*, dan rencana *data cleansing*. Banyak organisasi gagal di dimensi ini: sistem baru sudah di-*install*, tetapi data yang mengalir di dalamnya tetap kotor, duplikat, dan tidak konsisten. *Enterprise system* hanya sebaik data yang mengisinya.

Google memproses 8,5 miliar pencarian per hari. Dari triliunan *byte* data itu, hanya sebagian kecil yang menjadi informasi bermakna, lebih sedikit lagi yang menjadi pengetahuan, dan hanya segelintir yang berujung pada kebijaksanaan dalam pengambilan keputusan. Paradoks ini tidak unik bagi Google — ia terjadi di setiap organisasi: data berlimpah, tetapi informasi yang benar-benar mendukung keputusan justru langka.

Apa yang membedakan data, informasi, pengetahuan, dan kebijaksanaan — dan mengapa kualitas data menentukan kualitas setiap keputusan yang diambil manajer?

---

## 5.2 Model Utama

### Gambar 5.1 — Piramida DIKW (Data–Information–Knowledge–Wisdom)

```mermaid
graph TD
    D["📦 Data<br/>(fakta mentah, angka, teks)"]
    I["📊 Informasi<br/>(data + konteks + struktur)"]
    K["🧠 Pengetahuan<br/>(informasi + pengalaman)"]
    W["⚖️ Kebijaksanaan<br/>(keputusan yang bijak)"]

    D -->|"+Konteks"| I
    I -->|"+Pengalaman"| K
    K -->|"+Penilaian"| W

    D -.->|"Risiko"| BAD["🗑️ Garbage In,<br/>Garbage Out"]
    I -.->|"Risiko"| BIAS["⚠️ Bias<br/>Interpretasi"]
    K -.->|"Risiko"| STALE["📉 Knowledge<br/>Decay"]

    style D fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style I fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style K fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style W fill:#8c4a1a,color:#ffffff
    style BAD fill:#5c1a1a,color:#ffffff
    style BIAS fill:#5c1a1a,color:#ffffff
    style STALE fill:#5c1a1a,color:#ffffff
```

**Gambar 5.1 — Piramida DIKW: empat level transformasi dari data mentah menuju kebijaksanaan, masing-masing dengan risiko yang menyertainya.**

Piramida DIKW adalah model klasik yang tetap relevan karena menangkap satu kebenaran sederhana: **volume data tidak sama dengan kualitas keputusan**. Setiap level merepresentasikan transformasi yang membutuhkan kapabilitas berbeda.

1. **Data** — Fakta mentah tanpa konteks: angka penjualan, *timestamp* transaksi, nama pelanggan, *log* server. Pada level ini, nilainya nyaris nol. "50.000" tanpa konteks bisa berarti jumlah transaksi, jumlah karyawan, atau jumlah pengunjung. Organisasi yang mengklaim "punya banyak data" sering terjebak di level ini — menyimpan terabyte angka tanpa mengolahnya.

2. **Informasi** — Data yang telah diberi konteks, dikategorisasi, dihitung, dan diringkas sehingga bermakna. "Penjualan Q1 2025 naik 15% *year-over-year* di region Jawa Tengah" adalah informasi — ia menjawab pertanyaan *siapa*, *apa*, *kapan*, dan *di mana*.

3. **Pengetahuan** — Informasi yang diinterpretasikan berdasarkan pengalaman dan pemahaman konteks. Manajer regional yang membaca "penjualan naik 15%" dan tahu bahwa pasar secara keseluruhan tumbuh 30% menafsirkan angka 15% itu sebagai sinyal bahwa perusahaan *kehilangan pangsa pasar* — bukan kabar baik. Pengetahuan membutuhkan manusia yang memahami konteks.

4. **Kebijaksanaan** — Kemampuan menggunakan pengetahuan untuk membuat keputusan yang tepat di situasi yang belum pernah dihadapi. Manajer regional memutuskan untuk tidak menambah investasi promosi (yang biasanya dilakukan saat penjualan naik) melainkan mengubah strategi distribusi. Level ini adalah domain eksklusif manajer — belum bisa diotomasi sepenuhnya oleh AI.

5. **Risiko di setiap transisi** — Data kotor menghasilkan informasi yang salah (*garbage in, garbage out*). Informasi tanpa konteks menghasilkan interpretasi yang bias. Pengetahuan yang tidak diperbarui menjadi usang (*knowledge decay*) dan menghasilkan keputusan yang tepat untuk kondisi kemarin, tetapi berbahaya untuk kondisi hari ini.

---

## 5.3 Definisi Kunci

📌 **Kualitas Data (*Data Quality*)**
Tingkat di mana data memenuhi empat dimensi utama: akurasi (seberapa benar), kelengkapan (seberapa lengkap), konsistensi (tidak saling kontradiksi antar-sumber), dan ketepatan waktu (masih relevan saat digunakan) (DAMA International, 2023).
**Relevansi manajerial:** *Garbage in, garbage out* — keputusan manajerial hanya sebaik kualitas data yang mendasarinya. Manajer yang tidak mengevaluasi kualitas data berisiko mengambil keputusan berdasarkan ilusi ketepatan.

---

📌 **Tata Kelola Data (*Data Governance*)**
Kerangka kebijakan, proses, dan tanggung jawab untuk mengelola data sebagai aset organisasi secara konsisten dan akuntabel (DAMA International, 2023).
**Relevansi manajerial:** *Data governance* menentukan siapa yang bertanggung jawab atas data apa, siapa yang boleh mengaksesnya, dan bagaimana kualitasnya dijaga. Tanpa *governance*, data menjadi aset yang tidak terkendali — ada di mana-mana, tetapi tidak ada yang bertanggung jawab saat datanya salah.

---

📌 ***Dark Data***
Data yang dikumpulkan dan disimpan organisasi tetapi tidak pernah dianalisis atau digunakan untuk pengambilan keputusan — biasanya mencakup 60–73% dari total data yang dimiliki (Splunk, 2022).
**Relevansi manajerial:** *Dark data* bukan hanya pemborosan penyimpanan — ia adalah risiko ganda: mengandung informasi sensitif yang tidak terproteksi, dan merepresentasikan *opportunity cost* dari *insight* yang tidak pernah diekstraksi.

---

📌 **Siklus Hidup Data (*Data Lifecycle*)**
Tahapan data dari pengumpulan (*collection*), penyimpanan (*storage*), pengolahan (*processing*), distribusi (*sharing*), pengarsipan (*archiving*), hingga pemusnahan (*destruction*) (Provost & Fawcett, 2013).
**Relevansi manajerial:** Data memiliki "umur pakai." Data yang dulu relevan bisa menjadi beban penyimpanan, risiko *compliance*, dan bahkan liabilitas hukum jika tidak dikelola sepanjang siklus hidupnya — termasuk kapan harus dihapus.

---

## 5.4 Konsep Inti

### 5.4.1 Data vs Informasi vs Pengetahuan: Bukan Sekadar Perbedaan Semantik

Kebanyakan organisasi mengklaim "kami punya banyak data." Tetapi yang mereka miliki sebenarnya adalah angka-angka tanpa konteks yang belum melewati proses transformasi menjadi informasi, apalagi pengetahuan. Perbedaan ini bukan akademis — ia menentukan apakah keputusan yang diambil benar-benar *evidence-based* atau hanya *data-decorated* (terlihat berbasis data, tetapi sebenarnya tidak).

Contoh transformasi DIKW dalam konteks nyata:

| Level | Contoh | Nilai bagi Manajer |
|-------|--------|---------------------|
| Data | 1 juta baris transaksi | Nol — tanpa pengolahan |
| Informasi | "Penjualan Jawa Tengah turun 15% Q3 vs Q2" | Mengetahui *apa* yang terjadi |
| Pengetahuan | "Penurunan terjadi karena kompetitor membuka 20 outlet baru di area yang sama" | Mengetahui *mengapa* terjadi |
| Kebijaksanaan | "Buka distribution center baru di Semarang sebelum Q4 untuk memperkuat posisi" | Mengetahui *apa yang harus dilakukan* |

**Tabel 5.1 — Transformasi DIKW dari data mentah menuju keputusan: setiap level menambah nilai yang berbeda.**

Survei industri secara konsisten menunjukkan bahwa hanya sebagian kecil organisasi yang menganggap data mereka benar-benar *fit for purpose* untuk pengambilan keputusan (HBR Analytics, 2023). Artinya, sebagian besar organisasi mengambil keputusan menggunakan data yang mereka sendiri tidak sepenuhnya percaya — tetapi tetap digunakan karena tidak ada alternatif yang lebih baik.

### 5.4.2 Dimensi Kualitas Data: Empat Tanda Vital

Empat dimensi kualitas data berperan seperti tanda vital pasien — jika salah satu bermasalah, seluruh keputusan berbasis data berisiko salah.

**Akurasi** — Apakah data merepresentasikan kenyataan dengan benar? DUKCAPIL menemukan 2,7 juta data ganda NIK pada 2022. Duplikasi data kependudukan ini berdampak langsung pada akurasi penyaluran bantuan sosial — beberapa warga menerima bantuan ganda, sementara yang berhak justru tidak tercatat.

**Kelengkapan** — Apakah semua field yang diperlukan terisi? Database pelanggan dengan 30% alamat kosong menghasilkan analisis geografis yang menyesatkan — wilayah tertentu terlihat "tidak ada pelanggan" padahal datanya yang tidak lengkap.

**Konsistensi** — Apakah data yang sama tidak saling kontradiksi antar-sistem? Ketika CRM mencatat pelanggan "aktif" tetapi ERP mencatatnya "non-aktif," departemen mana yang dipercaya? Inkonsistensi ini memicu "perang data" antar-departemen.

**Ketepatan waktu** — Apakah data masih relevan saat digunakan? Laporan stok gudang yang diperbarui mingguan tidak berguna bagi manajer operasi yang harus membuat keputusan *reorder* harian.

Analisis Gartner (2023) menunjukkan bahwa data berkualitas buruk menghasilkan kerugian rata-rata puluhan juta dolar per tahun bagi organisasi besar. Biaya ini bukan dari *bug* sistem — melainkan dari keputusan yang salah, waktu yang terbuang untuk rekonsiliasi, dan peluang yang hilang karena *insight* yang tidak pernah tercipta.

### 5.4.3 Data sebagai Aset: Implikasi Manajerial

Jika data adalah aset, maka ia harus dikelola seperti aset: diinventarisir, diukur nilainya, diproteksi, dan dimaksimalkan pemanfaatannya. Ini bukan metafora.

KPMG (2023) menemukan bahwa perusahaan yang memperlakukan data sebagai aset strategis memiliki valuasi 20–30% lebih tinggi dibanding perusahaan sejenis yang memperlakukan data sebagai *by-product* operasi. Alasannya: data yang dikelola baik menghasilkan *insight* yang tidak dimiliki kompetitor, memungkinkan personalisasi yang meningkatkan loyalitas pelanggan, dan membuka model bisnis baru.

GoTo Group (Gojek-Tokopedia) memiliki data perjalanan, transaksi, dan lokasi ratusan juta pengguna Indonesia. Data ini bukan sekadar *log* operasional — ia adalah aset yang memungkinkan GoTo memperluas bisnis dari *ride-hailing* ke *fintech*, *food delivery*, dan logistik. Setiap layanan baru yang diluncurkan GoTo dimulai dari pertanyaan: "Data apa yang sudah kita miliki, dan *insight* apa yang bisa kita ekstraksi untuk layanan ini?"

Implikasi bagi manajer: jika Anda tidak tahu data apa yang dimiliki organisasi, bagaimana data itu disimpan, dan siapa yang bertanggung jawab atas kualitasnya — Anda mengelola aset Anda secara buta.

### 5.4.4 *Data Governance*: Siapa Bertanggung Jawab atas Data?

Tanpa *data governance* yang jelas, tidak ada yang bertanggung jawab ketika data salah — dan semua orang menyalahkan "sistem." *Framework governance* menetapkan empat peran kunci:

- ***Data Owner*** — Pemilik bisnis dari suatu kategori data. Contoh: manajer pemasaran adalah *data owner* untuk data pelanggan. Ia menetapkan standar kualitas dan aturan akses.
- ***Data Steward*** — Pengelola harian kualitas data. Memastikan data sesuai standar yang ditetapkan *data owner*.
- ***Data Quality Rules*** — Aturan eksplisit tentang format, kelengkapan, dan validasi data. Contoh: "Setiap record pelanggan harus memiliki email dan nomor telepon yang terverifikasi."
- ***Access Control*** — Siapa yang boleh membaca, mengubah, dan menghapus data apa.

Organisasi dengan *formal data governance* memiliki 40% lebih sedikit insiden terkait data (DAMA International, 2023). Bank Indonesia mewajibkan bank untuk memiliki *Chief Data Officer* dan *framework data governance* — bukti bahwa regulator pun menganggap *governance* data sebagai keharusan manajerial, bukan opsional.

### 5.4.5 *Data Lifecycle*: Dari Pengumpulan hingga Pemusnahan

Data bukan entitas abadi — ia memiliki siklus hidup yang harus dikelola dari awal sampai akhir.

| Tahap | Aktivitas | Risiko jika Tidak Dikelola |
|-------|-----------|---------------------------|
| *Collection* | Pengumpulan dari berbagai sumber | Data duplikat, format tidak konsisten |
| *Storage* | Penyimpanan di database/cloud | Biaya penyimpanan membengkak, data sensitif tidak terenkripsi |
| *Processing* | Pembersihan, transformasi, analisis | *Dark data* menumpuk tanpa pernah diproses |
| *Sharing* | Distribusi ke pengguna yang berhak | Kebocoran data, akses tanpa otorisasi |
| *Archiving* | Pengarsipan data yang tidak aktif | Data lama memenuhi sistem aktif, memperlambat performa |
| *Destruction* | Pemusnahan data yang tidak diperlukan | Pelanggaran regulasi (UU PDP mengatur retensi dan pemusnahan) |

**Tabel 5.2 — Siklus hidup data dan risiko di setiap tahap jika tidak dikelola.**

Rata-rata organisasi menyimpan 60% data yang tidak pernah diakses lagi setelah 90 hari (Veritas, 2022). Data ini tetap memakan biaya penyimpanan, tetap mengandung risiko keamanan, dan tetap harus di-*comply*-kan dengan regulasi — tanpa memberikan nilai apapun.

UU Perlindungan Data Pribadi (UU No. 27/2022) mengatur retensi dan pemusnahan data pribadi. Organisasi yang tidak memiliki *data lifecycle management* berisiko melanggar regulasi — bukan karena niat buruk, melainkan karena tidak tahu data apa yang dimiliki dan di mana data itu berada.

### 5.4.6 Tantangan: *Data Silos*, *Dark Data*, dan Data yang "Terlalu Banyak"

Ironi era digital: organisasi tenggelam dalam limpahan data tetapi kehausan informasi. Tiga tantangan utama:

***Data Silos*** — Data terisolasi di departemen masing-masing. Bab 3 dan 4 telah membahas dampaknya pada keputusan lintas-fungsi. Di level data, silo berarti *master data* (pelanggan, produk, karyawan) memiliki versi berbeda di sistem berbeda — menghancurkan konsistensi.

***Dark Data*** — 73% data organisasi dikategorikan sebagai *dark data*: dikumpulkan, disimpan, tetapi tidak pernah dianalisis (Splunk, 2022). Rumah sakit di Indonesia mengumpulkan ribuan data pasien per hari — catatan kunjungan, hasil laboratorium, resep, data asuransi — tetapi hanya menggunakan sebagian kecil untuk keputusan klinis dan manajerial. Sisanya menjadi *dark data* yang memakan penyimpanan dan mengandung risiko privasi.

**Data *Overload*** — Volume data yang terlalu besar tanpa kapabilitas analisis yang memadai menghasilkan *analysis paralysis*. Manajer yang diberi 50 halaman laporan setiap pagi tidak menjadi lebih informatif — ia menjadi lebih kewalahan. Solusinya bukan mengurangi data, melainkan meningkatkan kemampuan menyaring, meringkas, dan menyajikan data yang relevan bagi keputusan spesifik.

---

## 5.5 Komparasi

### Tabel 5.3 — Data Berkualitas vs Data Bermasalah: Dampak terhadap Keputusan

| Skenario | Data Berkualitas | Data Bermasalah | Dampak Keputusan |
|----------|-----------------|-----------------|------------------|
| Penjualan regional | Angka per toko, *real-time* | Agregat, terlambat 3 bulan | Alokasi *resource* salah sasaran |
| *Credit scoring* | Data kredit lengkap, terverifikasi | Data duplikat, 20% field kosong | NPL meningkat — *approval* tanpa dasar akurat |
| *Inventory management* | Stok *real-time* per gudang | Data stok mingguan, *manual count* | *Overstock* dan *stockout* terjadi bersamaan |
| Segmentasi pelanggan | Profil 360° *multichannel* | Data dari 1 kanal saja | Personalisasi gagal, *customer churn* naik |
| *Workforce planning* | *Attendance* + *performance* + kompensasi | *Attendance* saja | *Turnover* tinggi tidak terdeteksi dini |
| *Financial forecasting* | Data 5 tahun, konsisten, ter-*audit* | Data 2 tahun, format berubah-ubah | Proyeksi arus kas meleset > 30% |
| Kebijakan publik (bansos) | Data terpadu antar-kementerian | Data silo per lembaga | Penerima ganda + warga berhak terlewat |

💡 **Insight:** Kualitas data bukan masalah teknis yang bisa didelegasikan ke departemen IT. Ia adalah isu manajerial strategis, karena setiap keputusan yang diambil berdasarkan data buruk bukan hanya berisiko salah — ia juga menciptakan ilusi bahwa keputusan tersebut "berbasis bukti," padahal fondasinya rapuh.

---

## 5.6 Realitas Lapangan

### Fenomena 1: Satu Data Indonesia — Ambisi vs Realitas

Pemerintah Indonesia meluncurkan program Satu Data Indonesia (Perpres 39/2019) untuk mengkonsolidasikan data lintas kementerian dan lembaga. Tujuannya ambisius: satu standar data, satu portal, satu sumber kebenaran untuk kebijakan publik. Hasilnya hingga 2024: Bappenas (2023) melaporkan bahwa 62% kementerian masih menggunakan format data yang berbeda-beda dan hanya 38% platform data yang *interoperable*.

Tantangannya bukan infrastruktur. Platform data.go.id sudah menyediakan 15.000+ *dataset*. Tantangannya adalah *governance*: siapa yang bertanggung jawab atas standarisasi, bagaimana memaksa keseragaman tanpa menghancurkan otonomi kementerian, dan bagaimana memastikan kualitas data yang di-*publish*.

💡 **Insight:** Pelajaran dari Satu Data Indonesia berlaku universal: ketika data tersebar di berbagai silo, menyatukannya adalah proyek kepemimpinan dan negosiasi antarunit, jauh sebelum menjadi proyek teknis. Perusahaan yang berjuang menyatukan data dari empat departemen sedang menghadapi tantangan yang dalam struktur dasarnya identik dengan yang dihadapi 34 kementerian.

### Fenomena 2: *Data Rich, Information Poor*

KPMG (2023) menemukan paradoks yang konsisten: 78% eksekutif *C-level* menyatakan organisasi mereka "kaya data," tetapi hanya 23% yang merasa "kaya *insight*." Gap 55 poin persentase ini menunjukkan bahwa investasi besar di pengumpulan dan penyimpanan data tidak diimbangi investasi di tiga area kritis: kualitas data, *data literacy* staf, dan kapabilitas analitik.

Organisasi merespons limpahan data dengan cara yang berlawanan: membeli penyimpanan lebih besar, mengumpulkan lebih banyak data, dan menambah *dashboard*. Padahal yang dibutuhkan adalah *kurator* — seseorang (atau sistem) yang menyaring, membersihkan, dan menyajikan data yang relevan bagi keputusan spesifik.

💡 **Insight:** Kemampuan mengolah dan menyajikan data secara bermakna harus tumbuh selaras dengan volume data yang dikumpulkan. Ketika kapabilitas analitik tertinggal jauh dari volume data, hasilnya adalah kelimpahan angka yang tidak menghasilkan keputusan lebih baik — hanya *dashboard* yang lebih banyak.

### Fenomena 3: UU PDP dan Kebangkitan Kesadaran Data di Indonesia

UU Perlindungan Data Pribadi (UU No. 27/2022) mulai berlaku penuh pada Oktober 2024. Undang-undang ini memaksa setiap organisasi di Indonesia untuk meninjau ulang cara mereka mengumpulkan, menyimpan, memproses, dan menghapus data pribadi. Sanksinya bukan sekadar administratif — pelanggaran serius dapat berujung pada denda hingga 2% dari pendapatan tahunan.

Survei APJII (2024) mengindikasikan bahwa mayoritas perusahaan di Indonesia belum memiliki kebijakan *data governance* tertulis yang formal. Mereka masih beroperasi tanpa aturan main yang jelas: siapa boleh mengakses data apa, berapa lama data disimpan, dan bagaimana data dihapus ketika sudah tidak diperlukan.

💡 **Insight:** UU PDP bukan sekadar regulasi *compliance* yang bisa didelegasikan ke tim legal. Ia adalah katalis yang memaksa organisasi Indonesia memperlakukan data dengan serius — dari level kebijakan direksi hingga praktik operasional di setiap departemen. Organisasi yang melihat UU PDP hanya sebagai beban regulasi melewatkan peluang untuk membangun *data governance* yang justru meningkatkan kualitas keputusan.

---

## 5.7 Salah Kaprah

### ⚠️ Salah Kaprah 1: "Lebih banyak data = lebih baik keputusannya"

> *"Data kita kurang. Kalau sudah lengkap semua datanya, pasti keputusan jadi lebih bagus."*

Volume data yang besar justru bisa menutupi sinyal yang penting dengan *noise* yang berlebihan. Manajer yang dibanjiri data mengalami *analysis paralysis* — terlalu banyak variabel, terlalu banyak laporan, terlalu banyak angka, sampai tidak ada keputusan yang diambil karena selalu merasa "belum cukup data."

**Koreksi:** Kualitas data selalu lebih penting dari kuantitas. Fokus pada data yang relevan dengan keputusan spesifik, tepat waktu, dan akurat — bukan pada jumlah terabyte yang tersimpan di *data warehouse*.

### ⚠️ Salah Kaprah 2: "Data yang ada di sistem pasti sudah akurat"

> *"Datanya dari ERP, pasti benar. Sistem kan tidak bisa salah."*

Data di sistem informasi berasal dari *input* manusia yang bisa salah ketik, migrasi dari sistem lama yang bisa *corrupt*, dan integrasi antar-sistem yang bisa menghasilkan duplikasi. Sistem menyimpan apa yang dimasukkan — ia tidak memvalidasi apakah yang dimasukkan merepresentasikan kenyataan. Menganggap data "pasti akurat" karena berada di sistem adalah asumsi paling berbahaya bagi pengambil keputusan.

**Koreksi:** Validasi kualitas data sebelum mendasarkan keputusan padanya. Audit kualitas data sebaiknya menjadi rutinitas berkala — bukan aktivitas *one-time* saat implementasi sistem baru.

### ⚠️ Salah Kaprah 3: "*Data governance* itu urusan IT dan legal, bukan manajer"

> *"Governance data? Itu kan urusannya tim IT sama compliance. Saya manajer operasi."*

*Data governance* menentukan siapa yang boleh mengakses data apa, bagaimana data digunakan untuk keputusan, dan siapa yang bertanggung jawab ketika data salah. Semua ini adalah keputusan bisnis, bukan keputusan teknis. Manajer operasi yang data stoknya tidak akurat terkena dampak langsung — tetapi jika ia tidak berpartisipasi dalam *governance*, ia tidak punya hak suara untuk memperbaikinya.

**Koreksi:** Manajer harus menjadi *data owner* aktif di areanya — menetapkan standar kualitas data, memastikan data digunakan sesuai aturan, dan berpartisipasi dalam *governance framework* organisasi.

### ⚠️ Salah Kaprah 4: "*Big data* hanya relevan untuk perusahaan teknologi"

> *"Big data itu urusan Google dan Amazon. UMKM mana perlu big data."*

*Big data* bukan soal volume penyimpanan — ia soal kemampuan mengekstrak *insight* dari data yang tidak bisa dikelola dengan *tools* tradisional. UMKM yang memiliki data media sosial (*engagement*, *reach*, demografi pengikut), data transaksi (*point of sales*), dan data lokasi pelanggan sudah berada di ranah *big data* tanpa menyadarinya. Data ini, jika dianalisis, bisa menghasilkan *insight* tentang pelanggan yang sama berharganya dengan analisis perusahaan besar.

**Koreksi:** Pertanyaan yang tepat bukan "apakah kami cukup besar untuk *big data*?" melainkan "apakah kami sudah mengoptimalkan data yang sudah kami miliki?" Seringkali, *insight* paling berharga bukan dari data baru yang belum dikumpulkan, melainkan dari data lama yang belum pernah dianalisis.

---

## 5.8 Studi Kasus

### 📊 Studi Kasus A (Dasar): Satu Data Indonesia — Konsolidasi Data Skala Nasional

**Sumber:** Bappenas (2023); Republik Indonesia (2022)

**Kondisi Awal (❌):**
Data pemerintah Indonesia tersebar di 34 kementerian, 100+ lembaga, dan 514 pemerintah daerah. Masing-masing menggunakan format, definisi, dan standar kualitas yang berbeda. Data kemiskinan dari BPS, Kemensos, dan Bappenas tidak pernah selaras — mengakibatkan tumpang tindih penerima bantuan sosial di satu sisi dan warga miskin yang terlewat di sisi lain. Satu orang bisa menerima bantuan dari tiga program berbeda, sementara tetangganya yang lebih miskin tidak tercatat di satu program pun.

**Transformasi (✅):**
Perpres 39/2019 menetapkan *framework* Satu Data Indonesia dengan tiga pilar:
- **Standar metadata** — Setiap *dataset* kementerian harus menggunakan format dan terminologi yang seragam
- **Interoperabilitas** — Platform data harus bisa berbicara satu sama lain
- **Portal data terbuka** — data.go.id sebagai akses publik

Wali data ditunjuk di setiap kementerian untuk memastikan kepatuhan terhadap standar.

| Dimensi | Sebelum SDI | Sesudah SDI (2024) |
|---------|-------------|---------------------|
| Format data | 100+ format berbeda | Standarisasi bertahap (38% *compliant*) |
| Interoperabilitas platform | Minimal | 38% platform *interoperable* |
| Portal data terbuka | Situs terfragmentasi per kementerian | data.go.id — 15.000+ *dataset* |
| Penanggung jawab data | Tidak ada peran formal | 34 kementerian memiliki wali data |

**Tabel 5.4 — Satu Data Indonesia: kemajuan dan tantangan konsolidasi data nasional.**

💡 **Pelajaran:** Konsolidasi data berskala nasional membuktikan bahwa tantangan terbesar bukan infrastruktur — melainkan *governance*: siapa yang bertanggung jawab, standar apa yang digunakan, dan bagaimana menegakkan keseragaman di tengah otonomi institusi yang beragam. Pola ini relevan di setiap organisasi: menyatukan data dari empat departemen membutuhkan kemauan politik yang sama besarnya dengan menyatukan data dari 34 kementerian.

### 📊 Studi Kasus B (Lanjutan): Data sebagai Aset di Neraca Strategis

**Sumber:** KPMG International (2023); Grover et al. (2022)

**Kondisi Awal (❌):**
Mayoritas perusahaan Fortune 500 memperlakukan data sebagai *by-product* operasi — dikumpulkan karena sistem menghasilkannya, disimpan karena penyimpanan murah, tetapi tidak dikelola sebagai aset bernilai. KPMG (2023) menemukan bahwa hanya 22% dari data perusahaan yang digunakan aktif untuk pengambilan keputusan. Sisanya — 78% — menjadi *dark data* yang memakan biaya tanpa menghasilkan nilai.

**Pendekatan Baru (✅):**
KPMG mengembangkan *Data Valuation Framework* yang memperlakukan data seperti aset finansial:
- ***Replacement value*** — Berapa biaya untuk mengumpulkan ulang data ini jika hilang?
- ***Market value*** — Berapa pihak lain bersedia membayar untuk data ini?
- ***Income value*** — Berapa pendapatan atau penghematan yang dihasilkan dari penggunaan data ini?

Perusahaan yang mengadopsi *framework* ini melaporkan *value creation* 23% lebih tinggi dari data mereka — karena pengelolaan yang sadar menghasilkan pemanfaatan yang lebih optimal.

| Dimensi | Data sebagai *By-product* | Data sebagai Aset |
|---------|--------------------------|-------------------|
| Inventarisasi | Tidak ada *data catalog* | *Data catalog* lengkap dan ter-*update* |
| Valuasi | Tidak diukur | Diukur: *replacement* + *income value* |
| *Governance* | *Ad-hoc* — tidak ada yang bertanggung jawab | *Framework* formal dengan *data owner* |
| Pemanfaatan | 22% data digunakan aktif | 60%+ data dioptimalkan |
| Persepsi organisasi | *Cost center* (beban di *budget* IT) | *Value creator* (penggerak *revenue*) |

**Tabel 5.5 — Data sebagai *by-product* vs data sebagai aset strategis: perbandingan pendekatan.**

💡 **Pelajaran:** Ketika data diperlakukan sebagai aset — diinventarisir, dinilai, dan dimaksimalkan — organisasi mulai menginvestasikan upaya pengelolaan yang setara dengan aset fisik lainnya. Hasilnya: data yang dikelola dengan baik menghasilkan nilai yang jauh melampaui biaya pengelolaannya. Sebaliknya, data yang dibiarkan menjadi *by-product* hanya menghasilkan biaya penyimpanan dan risiko *compliance*.

---

## 5.9 Template Praktis

### 🔧 Template A.5 — Audit Kualitas Data Organisasi

```
======================================
TEMPLATE A.5 — AUDIT KUALITAS DATA ORGANISASI
======================================

Nama Organisasi      : ________________________________________
Dataset yang Diaudit : ________________________________________
Sumber Data          : ________________________________________
Tanggal Audit        : ________________________________________
Auditor              : ________________________________________

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

DIMENSI 1: AKURASI
Jumlah record total              : ________
Jumlah record dengan error       : ________
Akurasi rate                     : _____%
Contoh error yang ditemukan      : ________________________________________
Penyebab utama inakurasi         : ________________________________________

DIMENSI 2: KELENGKAPAN
Jumlah field wajib               : ________
Jumlah field kosong / null       : ________
Kelengkapan rate                 : _____%
Field yang paling sering kosong  : ________________________________________
Penyebab utama data tidak lengkap: ________________________________________

DIMENSI 3: KONSISTENSI
Jumlah record duplikat           : ________
Inkonsistensi format ditemukan   : ________________________________________
Cross-check antar sistem         : [ ] Konsisten  [ ] Ada perbedaan: ________
Penyebab utama inkonsistensi     : ________________________________________

DIMENSI 4: KETEPATAN WAKTU
Frekuensi update data            : ________________________________________
Delay rata-rata dari event ke record: ________________________________________
Data terakhir di-update          : ________________________________________
Delay berdampak pada keputusan?  : [ ] Ya: ________________  [ ] Tidak

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

RINGKASAN AUDIT
Skor keseluruhan (1–5)           : ____
Dimensi terlemah                 : ________________________________________
Risiko tertinggi                 : ________________________________________
Rekomendasi perbaikan prioritas  :
  1. ________________________________________
  2. ________________________________________
  3. ________________________________________

Data layak untuk keputusan?      : [ ] Ya  [ ] Ya dengan catatan  [ ] Tidak
```

---

## 5.10 Peta Konsep

### Gambar 5.2 — Peta Konsep Bab 5: Data dan Informasi sebagai Aset

```mermaid
mindmap
  root((Data dan Informasi<br/>sebagai Aset))
    Hirarki DIKW
      Data — fakta mentah
      Informasi — data + konteks
      Pengetahuan — informasi + pengalaman
      Kebijaksanaan — judgment keputusan
    Kualitas Data
      Akurasi
      Kelengkapan
      Konsistensi
      Ketepatan Waktu
    Data Governance
      Data Owner
      Data Steward
      Kebijakan Akses
      Standarisasi
    Tantangan
      Data Silos
      Dark Data
      Data Overload
    Regulasi
      UU PDP Indonesia
      Satu Data Indonesia
    Data Lifecycle
      Collection dan Storage
      Processing dan Sharing
      Archiving dan Destruction
```

**Gambar 5.2 — Peta konsep data dan informasi sebagai aset: enam kluster dari hirarki DIKW hingga regulasi Indonesia.**

---

## 5.11 Rangkuman

**Poin-poin Penting:**

1. Data, informasi, pengetahuan, dan kebijaksanaan bukan sinonim — setiap level membutuhkan transformasi yang berbeda dan menghasilkan nilai yang berbeda. Manajer harus memahami di level mana organisasinya beroperasi, dan di level mana *bottleneck* transformasi terjadi.

2. Kualitas data diukur melalui empat dimensi: akurasi, kelengkapan, konsistensi, dan ketepatan waktu. Setiap keputusan manajerial hanya sebaik kualitas data yang mendasarinya — *garbage in, garbage out* bukan klise, melainkan kenyataan sehari-hari.

3. Data adalah aset strategis, bukan *by-product*. Organisasi yang memperlakukan data sebagai aset — menginventarisir, menilai, dan mengoptimalkan pemanfaatannya — memiliki kinerja dan valuasi yang lebih tinggi.

4. *Data governance* bukan urusan IT — ia adalah kerangka tanggung jawab bisnis. *Data owner*, *data steward*, aturan kualitas, dan kontrol akses harus ditetapkan secara eksplisit, dengan partisipasi aktif manajer bisnis.

5. Sebanyak 60–73% data organisasi adalah *dark data* — dikumpulkan tetapi tidak pernah digunakan. Ini bukan hanya pemborosan biaya penyimpanan, tetapi juga risiko *compliance* dan *opportunity cost* dari *insight* yang tidak tercipta.

6. UU PDP Indonesia (2022) memaksa setiap organisasi di Indonesia memperlakukan data dengan serius — dari pengumpulan hingga pemusnahan. Ini bukan sekadar beban regulasi, melainkan katalis untuk membangun *data governance* yang berkualitas.

7. Paradoks *data rich, information poor* hanya bisa diselesaikan dengan investasi yang seimbang: bukan hanya di penyimpanan dan pengumpulan, tetapi juga di kualitas data, *data literacy* SDM, dan kapabilitas analitik.

---

**Menuju Bab 6:**

Jika data adalah fondasi, pertanyaan berikutnya: bagaimana fondasi itu digunakan untuk mengambil keputusan? Memiliki data berkualitas tinggi tidak menjamin keputusan yang baik jika proses pengambilan keputusan itu sendiri bermasalah. Bab berikutnya membahas model pengambilan keputusan manajerial — mulai dari model klasik Simon hingga peran bias kognitif — dan mengapa *dashboard* tanpa *framework* keputusan hanya menjadi pajangan digital.

---

🔥 *"Data bukan tentang seberapa banyak yang Anda kumpulkan, tetapi tentang seberapa tepat Anda bisa mempercayainya saat keputusan kritis harus diambil."*

---

## 5.12 Latihan & Refleksi

### Pertanyaan Diagnostik

Suatu organisasi memiliki data pelanggan dalam jumlah besar, tetapi keputusan pemasarannya tetap tidak efektif. Analisis apakah akar masalah lebih tepat terletak pada volume data, kualitas data, definisi informasi, atau *governance* data, bukti yang perlu diperiksa, dan konsekuensi bisnis dari asumsi bahwa data yang lebih banyak otomatis menghasilkan keputusan yang lebih baik.

### Pertanyaan Reflektif

1. Identifikasi satu keputusan di organisasi yang Anda kenal yang ternyata didasarkan pada data berkualitas rendah. Dimensi kualitas mana (akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu) yang menjadi akar masalahnya?

2. Apakah organisasi yang Anda kenal memperlakukan data sebagai "aset" atau "by-product"? Apa bukti konkretnya? (Petunjuk: apakah ada *data catalog*, *data owner*, atau audit kualitas data rutin?)

3. Mengapa manajer sering mendelegasikan tanggung jawab *data governance* ke departemen IT? Apa risiko dari delegasi ini bagi kualitas keputusan bisnis?

4. UU PDP Indonesia mulai berlaku penuh 2024. Apakah regulasi saja cukup untuk memaksa perubahan budaya data di organisasi, atau dibutuhkan faktor pendorong lain? Argumentasikan posisi Anda.

### Latihan Artefak

**Latihan 5.1 — Audit Kualitas Data (Template A.5)**

Gunakan Template A.5 untuk mengaudit satu *dataset* nyata dari organisasi yang Anda kenal — bisa dari *spreadsheet* penjualan, database pelanggan, data karyawan, atau sumber lain yang dapat Anda akses.

1. Evaluasi keempat dimensi kualitas data dengan contoh spesifik dari *dataset* tersebut
2. Hitung *rate* akurasi dan kelengkapan (dalam persentase)
3. Identifikasi dimensi terlemah dan jelaskan dampaknya terhadap keputusan manajerial
4. Buat tiga rekomendasi perbaikan yang spesifik dan *actionable*

**Kriteria output yang baik:**
- Audit berbasis data nyata, bukan data hipotetis
- Setiap dimensi disertai contoh konkret dari *dataset* yang diaudit
- Rekomendasi terhubung ke dimensi terlemah — bukan generik

*Output Artefak 5.1 menjadi bahan untuk memahami pengambilan keputusan berbasis data di Bab 6.*

---

## Referensi

Bappenas. (2023). *Laporan Satu Data Indonesia 2023*. Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.

DAMA International. (2023). *DAMA-DMBOK: Data management body of knowledge* (2nd ed. update). Technics Publications.

Gartner Research. (2023). *Data quality market guide 2023*. Gartner, Inc.

Grover, V., Chiang, R. H. L., Liang, T.-P., & Zhang, D. (2022). Creating strategic business value from big data analytics. *Journal of Management Information Systems*, *35*(2), 388–423.

Harvard Business Review. (2023). *Data-driven decision making survey 2023*. HBR Analytics Services.

KPMG International. (2023). *Data as an asset: Driving value through responsible data practices*. KPMG LLP.

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

Provost, F., & Fawcett, T. (2013). *Data Science for Business*. O'Reilly Media.

Republik Indonesia. (2022). *Undang-Undang No. 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi*.

Rialti, R., Marzi, G., Ciappei, C., & Busso, D. (2021). Big data and dynamic capabilities. *Management Decision*, *57*(8), 2052–2072.

Splunk. (2022). *The state of dark data 2022*. Splunk Inc.

Veritas Technologies. (2022). *Data genomics index 2022*. Veritas Technologies LLC.


