Pemanfaatan Data Analitik Untuk Penyajian Informasi Fiskal yang Akurat
Apa itu Data Analitik?
Data Analitik merupakan proses inspeksi serangkaian data yang berguna untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang ada dan meningkatkan sistem pada software. Teknologi data analitik dan teknik digunakan di industri komersial yang memudahkan perusahaan mendapatkan hasil akhir yang lebih baik dan akurat.
Secara istilah, data analitik diartikan sebagai rangkaian aplikasi mulai dari Basic Business Intelligence (BI), Reporting and Online Analytical Processing (OLAP) dan beberapa fitur analitik yang lebih canggih. Dari pemahaman tersebut, DA dapat diartikan sebagai proses sederhana bisnis analitik, istilah umum lainnya yang mendekati dengan data analisis dengan orientasi bagi pengguna bisnis, di mana data analitik memiliki fokus yang lebih luas.
Atau lebih mudahnya “Data analytics is the science of analyzing raw data to make conclusions about that information. Many of the techniques and processes of data analytics have been automated into mechanical processes and algorithms that work over raw data for human consumption.” (Analisis data adalah ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut. Banyak teknik dan proses analitik data telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritma yang bekerja atas data mentah untuk konsumsi manusia).
Untuk Apa Data Analitik?
Data analitik antara lain berperan sebagai ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut. Data analitik juga membantu bisnis mengoptimalkan kinerjanya, berkinerja lebih efisien, memaksimalkan keuntungan, atau membuat keputusan yang lebih dipandu secara strategis. Selain itu, teknik dan proses analitik data telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritma yang bekerja atas data mentah untuk konsumsi manusia.
Berbagai pendekatan data analitik berfungsi untuk melihat apa yang terjadi (analitik deskriptif), mengapa sesuatu terjadi (analitik diagnostik), apa yang akan terjadi (analitik prediktif), atau apa yang harus dilakukan selanjutnya (analitik preskriptif). Analitik data bergantung pada berbagai alat perangkat lunak mulai dari spreadsheet, visualisasi data, dan alat pelaporan, program penambangan data, atau bahasa sumber terbuka untuk manipulasi data terbesar.
Langkah Langkah Dalam Melakukan Analisis Data
Langkah pertama adalah menentukan persyaratan data atau bagaimana data dikelompokkan. Data dapat dipisahkan berdasarkan usia, demografis, pendapatan, atau jenis kelamin. Nilai data dapat bersifat numerik atau dibagi berdasarkan kategori.
Langkah kedua dalam analitik data adalah proses pengumpulannya. Ini dapat dilakukan melalui berbagai sumber seperti komputer, sumber online, kamera, sumber lingkungan, atau melalui personel.
Setelah data dikumpulkan, itu harus diatur sehingga dapat dianalisis. Ini dapat terjadi pada spreadsheet atau bentuk perangkat lunak lain yang dapat mengambil data statistik. Data kemudian dibersihkan sebelum dianalisis. Ini berarti digosok dan diperiksa untuk memastikan tidak ada duplikasi atau kesalahan, dan itu tidak lengkap. Langkah ini membantu memperbaiki kesalahan apa pun sebelum berlanjut ke analis data untuk dianalisis.
Dalam melakukan analisis data, sebagaimana yang dipaparkan di atas maka dalam melakukan analisis data dibutuhkan alat bantu. Adapun aplikasi yang kerap digunakan dalam melakukan analisa data antara lain Google Data Studio, POWER BI, SAS Apache Park, Datapine yang cocok bagi analisis data pemula, Python, Data Analysis Tools Looker serta perangkat analisis data yang sudah dipakai oleh perusahaan besar dan terkemuka, mulai dari Facebook, Google, hingga Twitter.
Informasi Fiskal Dalam Bentuk Visualisasi Data
Fiskal berkenaan dengan pengelolaan Penerimaan negara yang digunakan untuk melakukan pengeluaran/pembiayaan atas program kerja pemerintah dalam satu kurun waktu. Dapat dikatakan bahwa fiskal berkenaan dengan kebijakan dalam bentuk angka angka dalam mempengaruhi ataupu menstimulasi ekonomi negara baik secara nasional atau pun regional. Oleh karena itu, sangat dibutuhkan peran dari data analisis agar dapat memvisualisasikan data untuk memastikan apakah kebijakan fiskal yang dikeluarkan pemerintah sudah berjalan sesuai dengan kebijakan yang dibuat. Selain itu, data analitik juga akan menggambarkan apakah terjadi perlambatan dalam pelaksanaan pengeluaran negara serta mencari tahu penyebabnya apakah dari sumber penerimaan negara yang mengalami penurunan atau di sektor mana penyaluran terbesar, kapan terjadi penyaluran terbesar dan seterusnya.
Dari visualisasi data tersebut dengan data analisis maka kita dapat mengukur apakah tujuan fiskal sudah sesuai. Sebagai contoh reviu atas PDB dan pertumbuhan ekonomi. Kebijakan fiskal bertujuan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi secara maksimal karena berpengaruh besar dengan pemasukan atau pendapatan negara, meliputi bea dan cukai, pajak bumi dan bangunan, pajak penghasilan, devisa negara, impor, pariwisata, dan lainnya.
Manfaat lain dari data analitik adalah untuk mendapatkan gambaran dan evaluasi yang lebih jelas tentang program perluasan lapangan kerja, pengurangan pengangguran., program stabilisasi harga barang dan inflasi.
Data Analitik dibutuhkan sebagai upaya untuk memvisualisasikan data sehingga manajerial lebih mudah menyikapi dari angka angka yang divisualisasikan tersebut untuk selanjutnya membuat rumusan kebijakan yang lebih tepat dan lebih presisi. Penulis berharap institusi pemerintah agar dapat menyediakan server yang dapat digunakan oleh pegawai untuk membuat visualisasi data sehingga peran dalam penyajian informasi fiskal dapat dilaksanakan hingga level daerah atau regional.
*) Artikel ini merupakan pendapat pribadi penulis dan bukan cerminan sikap instansi tempat penulis bekerja.
