NUKILAN.ID | OPINI – Berdasarkan riset Forrester Consulting untuk Dell Technologies yang diulas oleh media nasional, sebagian besar perusahaan di Indonesia kewalahan menangani perkembangan data yang sangat cepat. Alih-alih menjadi aset kompetitif, data justru menjadi beban. Hal ini memunculkan Paradoks Persepsi, dimana sekitar 69% responden Indonesia menyatakan perusahaan mereka mengutamakan data (data-driven), namun hanya 22% yang telah memanfaatkan data sebagai modal dan memprioritaskan penggunaannya di seluruh lini bisnis.
Disamping itu Kesiapan Digitalisasi Perusahaan di Indonesia cukup rendah, hal ini ditunjukan oleh 88% perusahaan di Indonesia belum menunjukkan kemajuan signifikan, baik dari sisi teknologi, pemrosesan data, maupun budaya dan kemampuan mengelola data. Hanya 12% perusahaan yang masuk kategori “Data Champion” (perusahaan yang aktif dan memiliki budaya serta kemampuan mengelola data).
Masalah “Gagap Data” ini secara langsung memengaruhi kualitas operasional, mulai dari ketidakakuratan peramalan pasar, inefisiensi rantai pasok, hingga kegagalan dalam personalisasi layanan pelanggan. Intinya, proses bisnis perusahaan memiliki variasi yang tinggi dalam input data, analisis, dan output keputusan, yang berujung pada tingginya tingkat “cacat” atau kesalahan dalam operasional. Inilah mengapa metodologi Six Sigma menjadi solusi yang sangat relevan dan strategis.
Solusi Six Sigma: Mendefinisikan Ulang Kualitas Proses
Six Sigma adalah sebuah metodologi perbaikan proses yang terstruktur, didorong oleh data, dan berfokus pada upaya pengurangan variasi (kesalahan/cacat) dalam proses operasional bisnis untuk mencapai hasil yang hampir sempurna (hanya 3,4 cacat per satu juta peluang, atau Defects Per Million Opportunities – DPMO).
Penerapan Six Sigma secara holistik dapat memberikan manfaat signifikan, terutama dalam konteks masalah data. Six Sigma secara intensif menggunakan alat statistik untuk mengidentifikasi dan menghilangkan akar penyebab kesalahan dalam proses data, sehingga meningkatkan akurasi dan keandalan data serta keputusan yang dihasilkan.
Penyelesaian Masalah dengan Six Sigma (Metode DMAIC)
Untuk meningkatkan kualitas proses yang sudah ada, seperti proses pengelolaan data dan pengambilan keputusan, Six Sigma menggunakan kerangka kerja DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control).
Penyelesaian dapat dimulai dengan mendefinisikan (Define) secara spesifik “cacat” data, misalnya: “Tingginya persentase kesalahan data pelanggan yang menyebabkan kampanye pemasaran tidak efektif” atau “Keterlambatan 48 jam dalam pelaporan keuangan karena proses pengumpulan data manual.” Kemudian lakukan pengukuran (Measure) data aktual tentang cacat yang terdefinisi, dengan cara menghitung DPMO (Defects Per Million Opportunities) awal dari proses pengelolaan data.
Misalnya, mengukur berapa banyak data transaksi yang tidak akurat dari total data yang masuk (menghitung tingkat Sigma saat ini). Lalu lakukan analisis (Aanalyze) dengan menggunakan alat seperti Diagram Ishikawa (Fishbone), Peta Proses, dan analisis statistik untuk mengungkap mengapa data silo terjadi, mengapa ada skill gap, atau mengapa proses manual menyebabkan penundaan dan kesalahan. Misalnya, menemukan bahwa akar masalahnya adalah kurangnya Standar Operasional Prosedur (SOP) input data di berbagai departemen.
Kemudian lakukan peningkatan (Improve) dengan menerapkan solusi terstruktur. Contohnya seperti membuat standarisasi format dan protokol input data di seluruh departemen (menghilangkan silo), Mengimplementasikan pelatihan khusus Six Sigma dan data literacy untuk mengatasi skill gap, dan mengautomasi proses pengumpulan data yang sebelumnya manual (mengurangi variasi yang disebabkan manusia). Terakhir lakukan mekanisme kontrol (Control) dengan membuat sistem pengendalian. Contohnya seperti Menerapkan Control Chart untuk memantau tingkat akurasi data secara real-time, menetapkan SOP baru yang wajib dan prosedur audit data secara berkala dan Mentransfer tanggung jawab pemantauan proses yang diperbaiki kepada pemilik proses, memastikan keberlanjutan.
Six Sigma, Jembatan Menuju Kepemimpinan Data
Masalah “Gagap Data” yang dialami sebagian besar perusahaan Indonesia adalah cerminan dari inefisiensi operasional dan kurangnya kematangan dalam pengelolaan proses. Data-data sekunder menunjukkan bahwa tantangan ini adalah masalah sistemik, bukan sekadar masalah teknologi.
Metodologi Six Sigma, dengan pendekatan DMAIC yang sistematis dan berorientasi data, menawarkan peta jalan yang jelas untuk mengubah tantangan ini menjadi keunggulan kompetitif. Dengan memaksa perusahaan untuk mendefinisikan kualitas data yang kritikal, mengukur cacat saat ini, menganalisis akar masalah seperti skill gap dan data silo, meningkatkan dengan solusi terstruktur, dan mengontrol hasil perbaikan.
Six Sigma tidak hanya mengurangi variasi dan kesalahan data, tetapi juga menumbuhkan budaya keunggulan operasional yang diperlukan agar perusahaan Indonesia mampu bertransformasi menjadi “Data Champion” sejati di era digital. Kepemimpinan data, yang diawali dengan perbaikan proses melalui Six Sigma, adalah masa depan bisnis yang berkelanjutan.
Oleh: Zulfikri Dwi Sahputra dan Rahab (Magister Manajemen Universitas Jenderal Soedirman)
