Input data yang akurat dan terstruktur sangat berguna sebagai bahan analisis dan data statistik.
Hanya saja untuk kesana, perlu dirancang dulu apa yang akan dianalisis.
Semisal, untuk mencari tahu berapa persen dari jumlah alumni dari periode tahun tertentu yang berprofesi sebagai Arsitek.
Berapa indikator success rate yang ditentukan, dan apa kaitannya dengan kurikulum apabila persentase yang ada tidak memenuhi indikator tersebut.
1593 data alumni yang ada sayangnya memang tidak dipersiapkan sebagai bahan analisis, lebih kepada data konvensional dari informasi alumni tanpa disain data yang terstruktur.
Ide yang bagus, sayangnya tidak akan membantu dalam menghasilkan database terstruktur dan bisa dimanfaatkan untuk bahan analisis. Terlebih lagi biaya dan waktu yang dikeluarkan tidak akan sebanding dengan output nya.
GIGO
Sebagus apapun mata seorang operator Excel, mata sulit membedakan antara dua input tanggal lahir ini 20/12/2014 dan ini 20/12/2014, datanya terlihat persis sama.
Sistem aplikasi database bisa membedakannya, satu adalah format tanggal dan satu lagi data sampah karena tanpa sengaja ada space bar sebelum atau sesudah data tersebut.
Aplikasi Excel bukan untuk database entry, aplikasi ini dirancang sebagai alat analisis dari data yang dioutput dari aplikasi database. Di Microsoft Office alat data entry yang dipergunakan seharusnya aplikasi database Access.
Aplikasi Database Alumni yang tersedia di UIArch Open fungsinya sama dengan Access, sebaiknya dimanfaatkan sebagai data entry bukan sebaliknya.
Selain kemudahan akses dari mana saja, centralised database juga bersifat meminimalkan kesalahan kesalahan manual yang dilakukan saat data entry.
Rekomendasi
Pertama, yang utama sebelum melakukan data entry adalah mendefinisikan analisis apa apa saja yang akan dimanfaatkan dari data alumni.
Semisal menganalisa berapa persentase lulusan alumni yang berprofesi arsitek, dalam industri apa saja dsb.nya. Intinya sebagai bahan evaluasi sejauh mana mutu dari lulusan dan komparasi terhadap indikator success rate yang ditentukan sebelumnya.
Kedua, dari definisi diatas maka perlu dirancang struktrur data yang diperlukan.
Efisiensi dalam data sebaiknya menjadi prioritas, data data yang sama sekali tidak bermanfaat untuk analisis sebaiknya dibuang.
Contoh dalam suatu analisis tidak akan pernah diperlukan nomer pokok mahasiswa, tidak ada yang bisa dianalisa dari data ini. Nomer ini harusnya ada di database departemen, bukan database alumni.
Ketiga, dalam hal pendataan alumni sudah sebaiknya mulai mengadopsi tentang Privacy Act. Mana data personal yang bisa dibaca oleh publik, mana yang hanya bisa diakses secara terbatas dan mana data yang sifatnya privacy bisa diakses oleh institusi dan system.
Data Protection Consent, yaitu setiap data personal yang dimasukkan kedalam suatu sistem, aplikasi atau software seharusnya atas sepengetahuan dan ijin dari personal yang namanya tercantum didalam data.
Selanjutnya orang yang bersangkutan harus memiliki akses agar dia bisa mengatur, merubah mana data personal yang bisa diinput kedalam suatu sistem.
Itu perlunya, dalam hal kaitan data alumni Data Protection Consent sebaiknya disosialisasikan disaat tingkat terakhir sebelum menjadi alumni.
Tabik,
Monchu
Internet Consultant