Data Dan Manajemen Pengetahuan

Mengolah Data

Pengertian Pengolahan Data

Pengertian dari pengolahan data atau data processing merupakan manipulasi data ke bentuk yang lebih informative atau berupa informasi. Informasi merupakan hasil dari kegiatan pengolahan suatu data dalam bentuk tertentu yang lebih berarti dari suatu kegiatan atau suatu peristiwa.

Terdapat empat penggolongan alat pengolahan data yang bisa anda ketahui diantaranya peralatan manual atau alat sederhana untuk mengolah data dengan factor terpenting adalah dalam penggunaan alat dengan tenaga tangan manusia. Selanjutnya adalah peralatan mekanik yaitu peralatan yang sudah lebih modern dan dalam bentuk mekanik dan digerakkan oleh tangan manual.

Peralatan berikutnya adalah dengan peralatan mekanik elektronik yang digerakkkan secara otomatis dengan motor elektronik. Dan alat yang terakhir adalah peralatan elektronik yang dikerjakan secara elektronik penuh tanpa bantuan tangan manusia.

Fungsi Pengolahan Data

Ada beberapa fungsi dasar dari pengolahan data, diantaranya :

• Pengolahan data untuk mengambil program dan juga data berupa masukan atau input data.
• Pengolahan data untuk menyimpan program data dan menyediakan suatu pemrosesan.
• Pengolahan data untuk menjalankan proses aritmatika dan juga logika pada suatu data yang tersimpan.
• Pengolahan data untuk menyimpan hasil sampai hasil akhir suatu pengolahan.
• Pengolahan data juga bisa berfungsi untuk menampilkan dan juga mencetak data yang sudah tersimpan.

Dengan demikian maka pengolahan data dapat bermanfaat untuk meminimalkan kebutuhan dari tenaga manusia. Hal ini tentu dikarenakan pekerjaan yang sudah dapat dilakukan secara otomatis oleh peralatan dengan bantuan alat seperti computer. Keuntungan lainnya dalam menggunakan pengolahan data adalah dari kemampuan computer dalam memproses data yang lebih besar dan akurat serta memiliki kecepatan yang lebih baik dan dapat dilakukan secara otomatis dan juga serentak.

Jenis Data

1. Data Kualitatif

Data ini menggunakan kata-kata untuk menggambarkan fakta yang diamati. Data ini tidak berbentuk angka.

Contoh : Kualitas pelayanan sebuah restoran

2. Data Kuantitatif

Data ini menggunakan angka atau numerik untuk menggambarkan fakta yang diamati.

Contoh : Besarnya pendapatan dan pengeluaran negara

Metode Pengolahan Data

Menurut Buch dan Stater ada dua macam metode pengolahan data yang penting :

1. System manual ; semua operasi dilakukan dengan tangan dan bantuan alat-alat penting seperti pensil, kertas dan lain-lain.

2. Electromechanical ; suatu gabungan dari orang dan mesin misalnya seorang pegawai yang bekerja dengan menggunakan catat kolom (posting machine).

• Method punched equipment ; Menggunakan penggunaan semua peralatan yang digunakan disebut sebagai suatu system warkat unit (unit record system).prinsipnya adalah bahwa data mengenai data seseorang,uatu objek atau suatu peristiwa biasanya dicatat (punched) dalam suatu kartu, sejumlah kartu yang mengandung data tentang subjek yang sama ( misalnya : data gaji) digabungkan bersama membentuk suatu objek.

• Methode electric computer ; suatu susunan dari alat-alat masukan suatu unit pengolahan pusat (control processing unit ) dan alat alat keluaran.

Sifat Pengolahan Data

• Pengolahan data menjalankan tugas yang penting; Pengolahan data adalah aktivitas yang diperlukan.
• Mengikuti prosedur standar secara relatif; Peraturan dan latihan yang diterima menjelaskan cara pengolahan data yang akan dilakukan.
• Menghimpun data yang detail atau lengkap.
• Karena recordpengolahan data menunjukan aktivitas perusahaan secara lengkap, maka ia akan jadi alat untuk merekontruksi kembali tindakan/transaksi tersebut secara urut jika record diperlukan. Kronologi itu disebut dengan audit trail.
•  Mempunyai fokus historis yang paling utama.
• Memberikan informasi pemecahan masalah minimal.

Langkah-langkah Pengolahan Data

1. a.       Penyusunan data

Data yang sudah ada perlu dikumpulkan semua agar mudah untuk mengecek apakah semua data yang dibutuhkan sudah terekap semua. Kegiatan ini dimaksudkan untuk menguji hipotesis penelitian. Penyusunan data harus dipilih data yang ada hubungannya dengan penelitian, dan benar-benar otentik. Adapun data yang diambil melalui wawancara harus dipisahkan antara pendapat responden dan pendapat interviwer.

1. b.       Klasifikasi data

Klasifikasi data merupakan usaha menggolongkan, mengelompokkan, dan memilah data berdasarkan pada klasifikasi tertentu yang telah dibuat dan ditentukan oleh peneliti. Keuntungan klasifikasi data ini adalah untuk memudahkan pengujian hipotesis.

1. c.       Pengolahan data

Pengolahan data dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan. Hipotesis yang akan diuji harus berkaitan dan berhubungan dengan permasalahan yang akan diajukan. Semua jenis penelitian tidak harus berhipotesis akan tetapi semua jenis penelitian wajib merumuskan masalahnya, sedangkan penelitian yang menggunakan hipotesis adalah metode eksperimen. Jenis data akan menentukan apakah peneliti akan menggunakan teknik kualitatif atau kuantitatif. Data kualitatif diolah dengan menggunakan teknik statistika baik statistika non parametrik maupun statistika parametrik. Statistika non parametrik tidak menguji parameter populasi akan tetapi yang diuji adalah distribusi yang menggunakan asumsi bahwa data yang akan dianalisis tidak terikat dengan adanya distribusi normal atau tidak harus berdistribusi normal dan data yang banyak digunakan untuk statistika non parametrik adalah data nominal atau data ordinal.

1. d.       Interpretasi hasil pengolahan data

Tahap ini menerangkan setelah peneliti menyelesaikan analisis datanya dengan cermat. Kemudian langkah selanjutnya peneliti menginterpretasikan hasil analisis akhirnya peneliti menarik suatu kesimpulan yang berisikan intisari dari seluruh rangkaian kegiatan penelitian dan membuat rekomendasinya. Menginterpretasikan hasil analisis perlu diperhatikan hal-hal antara lain: interpretasi tidak melenceng dari hasil analisis, interpretasi harus masih dalam batas kerangka penelitian, dan secara etis peneliti rela mengemukakan kesulitan dan hambatan-hambatan sewaktu dalam penelitian.

Pendekatan Basis Data (Database Approach)

Database yaitu gabungan dari sejumlah informasi yang biasa di simpan di dalam computer secara sistematik hingga dapat di periksa memakai suatu program computer agar bisa memperoleh sebuah informasi dari basis data itu juga sahabat greader.

Pendekatan Basis Data

Pendekatan basis data merupakan terkait penyempurnaan kegiatan manajemen data dibandingkan dengan pendekatan tradisional mulai dari pengumpulan, penyimpanan, pemeliharaan, pengelolaan, dan penyebarluasan. Adapun kegiatan manajemen data pada pendekatan tradisional adalah sebagai berikut:

1. Pengumpulan data dalam pendekatan tradisional dikumpulkan dalam file-file yang tidak berhubungan satu sama lain.
2. Penyimpanan data jauh lebih besar dari yang seharusnya karena terjadinya duplikasi data.
3. Pemeliharaan data berdasarkan karakteristiknya akan lebih sulit karena banyaknya data dalam file tanpa diketahui hubungannya dengan file lainnya.
4. Pengelolaan data membutuhkan waktu lama karena masing-masing data berada dalam file-file yang tidak memiliki hubungan.
5. Penyebarluasan data menjadi lambat karena pengelolaan data yang lama

Sistem Manajemen Basis Data

Sistem manajemen basis data adalah merupakan sebuah tatanan (keterpaduan) yang terdiri atas sejumlah komponen-komponen fungsional (komputer) yang saling berhubungan secara bersama-sama, bertujuan untuk memenuhi suatu proses atau pekerjaaan tertentu. Sistem ini merupakan gabungan antara basis data dan kumpulan program atau perangkat lunak DBMS (database management system).

DBMS juga dirancang untuk dapat melakukan manipulasi data secara lebih mudah. Sebelum adanya DBMS, data pada umumnya disimpan dalam bentuk flat file, yaitu file teks yang ada pada sistem operasi. Sampai sekarangpun masih ada aplikasi yang menyimpan data dalam bentuk flat secara langsung.

Data Warehouse dan Data Mart

Pengertian data warehouse adalah suatu gudang data yang didalamnya itu terdapat data-data historis (sejarah) yang didapat dari berbagai sumber untuk dapat mengambil suatu keputusan.

pengertian data mart adalah  bagian dari data warehouse tersebut dan berada pada level departemen pada suatau organisasi atau organisasi . Data mart tersebut menangani sebuah business proses, misalkan pada penjualan, maka hanya pada proses penjualan itu saja yang akan  ditangani pada data mart.

Sehubungan dengan pengertian data mart, Anda perlu tahu mengenai perbedaan antara data mart dan data warehose karena keduanya saling berkaitan.

• Fokus utama data mart adalah pada kebutuhan pengguna yang berkaitan dengan satu departemen maupun fungsi bisnis.
• Data mart umumnya tidak terdapat data operasional secara detail seperti pada data warehouse.
• Data mart memiliki data lebih sedikit dibandingkan data warehouse, namun data mart lebih mudah dipahami dan dilaksanakan.
• Cakupan data mart adalah bidang usaha, sedangkan data warehouse adalah perusahaan.
• Data mart menyediakan kapasitas kurang dari 100GB, sedangkan data warehouse menyediakan kapasitas lebih dari 100GB.
• Data mart terdiri dari sumber data yang sedikit atau beberapa saja sedangkan data warehouse terdiri dari sumber data yang lebih banyak.

Manajemen Pengetahuan

Manajemen pengetahuan (knowledge management) ialah suatu rangkaian kegiatan yang digunakan oleh organisasi atau perusahaan untuk mengidentifikasi, menciptakan, menjelaskan, dan mendistribusikan pengetahuan untuk digunakan kembali, diketahui, dan dipelajari di dalam organisasi. Kegiatan ini biasanya terkait dengan objektif organisasi dan ditujukan untuk mencapai suatu hasil tertentu seperti pengetahuan bersama, peningkatan kinerja, keunggulan kompetitif, atau tingkat inovasi yang lebih tinggi.

Konsep manajemen pengetahuan ini meliputi pengelolaan sumber daya manusia (SDM) dan teknologi informasi (TI) dalam tujuannya untuk mencapai organisasi perusahaan yang semakin baik sehingga mampu memenangkan persaingan bisnis. Perkembangan teknologi informasi memang memainkan peranan yang penting dalam konsep manajemen pengetahuan. Hampir semua aktivitas kehidupan manusia akan diwarnai oleh penguasaan teknologi informasi, sehingga jika berbicara mengenai manajemen pengetahuan tidak lepas dari pengelolaan.

Pada perkembangan ini menunjukan makin cepatnya perubahan dalam segala bidang kehidupan, akibat dari efek globalisasi serta perkembangan teknologi informasi yang sangat akseleratif. Kondisi ini jelas telah mengakibatkan perlunya cara-cara baru dalam menyikapi semua yang terjadi agar dapat tetap survive. Penekanan akan makin pentingnya kualitas sumber daya manusia (SDM) merupakan salah satu respon dalam menyikapi perubahan tersebut, dan ini tentu saja memerlukan upaya-upaya untuk meningkatkan dan mengembangkan SDM.

Sehubungan dengan itu peranan ilmu pengetahuan menjadi makin menonjol, karena hanya dengan pengetahuanlah semua perubahan yang terjadi dapat disikapi dengan tepat. Ini berarti pendidikan memainkan peran penting dalam mempersiapkan SDM yang berkualitas dan kompetitif. Ketatnya kompetisi secara global khususnya dalam bidang ekonomi telah menjadikan organisasi usaha memikirkan kembali strategi pengelolaan usahanya, dan SDM yang berkualitas dengan penguasaan pengetahuannya menjadi pilihan penting yang harus dilakukan dalam konteks tersebut.

Kegiatan manajemen pengetahuan (MP) ini biasanya dikaitkan dengan tujuan organisasi semisal untuk mencapai suatu hasil tertentu seperti pengetahuan bersama, peningkatan kinerja, keunggulan kompetitif, atau tingkat inovasi yang lebih tinggi. Pada umumnya, motivasi organisasi untuk menerapkan MP antara lain:

• Membuat pengetahuan terkait pengembangan produk dan jasa menjadi tersedia dalam bentuk eksplisit
• Mencapai siklus pengembangan produk baru yang lebih cepat
• Memfasilitasi dan mengelola inovasi dan pembelajaran organisasi
• Mendaya-ungkit keahlian orang-orang di seluruh penjuru organisasi
• Meningkatkan keterhubungan jejaring antara pribadi internal dan juga eksternal
• Mengelola lingkungan bisnis dan memungkinkan para karyawan untuk mendapatkan pengertian dan gagasan yang relevan terkait pekerjaan mereka
• Mengelola modal intelektual dan aset intelektual di tempat kerja

Jenis Penerapan Knowledge Management

Perbedaan yang paling signifikan di antara jenis knowledge ialah tacit versus explicit (Nonaka dan Takeuchi, 1995). Di dalam organisasi explicit knowledge tidak menjadi masalah karena mudah didokumentasikan, diarsipkan, dan diberi kode. Di lain pihak, tacit knowledge merupakan suatu tantangan tersendiri karena pengetahuan sering kali dirasakan sangat berharga untuk dibagikan dan digunakan dengan cara yang tepat. Pemahaman akan perbedaan kedua jenis knowledge ini sangatlah penting, dan yang perlu diperhatikan juga adalah aplikasinya dengan cara yang berbeda untuk memindahkan jenis knowledge yang berbeda.

Elemen Pokok Knowledge 

1. People
Yang berarti Knowledge Management berasal dari orang. People merupakan bentuk dasar untuk membentuk knowledge baru. Tanpa ada orang tidak akan ada knowledge.
2. Technology
Merupakan infrastruktur teknologi yang standar, konsisten, dan dapat diandalkan dalam mendukung alat-alat perusahaan.
3. Processes
Yang terdiri dari menangkap, menyaring, mengesyahkan, mentransformasikan, dan menyebarkan knowledge ke seluruh perusahaan dilengkapi dengan menjalankan prosedur dan proses tertentu.

Pengetahuan bukanlah sekadar informasi. Pengetahuan bersarang bukan di wadah tempat disimpannya informasi (semisal basis data), melainkan berada di pengguna informasi bersangkutan. Terdapat beberapa hal yang membedakan antara pengetahuan, informasi, dan data. Memahami beda antara ketiganya sangatlah penting dalam memahami MP.

Transfer pengetahuan (salah satu aspek dari manajemen pengetahuan) dalam berbagai bentuk, telah sejak lama dilakukan. Contohnya adalah melalui diskusi sepadan dalam kerja, magang, perpustakaan perusahaan, pelatihan profesional, dan program mentoring. Walaupun demikian sejak akhir abad ke-20, teknologi tambahan telah diterapkan untuk melakukan tugas ini, seperti basis pengetahuan , sistem pakar, dan repositori pengetahuan.