Pemanfaatan Data Analitik Untuk Penyajian Informasi Fiskal yang Akurat dan Menjadi Bahan Manajerial yang Presisi

Apa itu Data Analytics?

Data Analitik merupakan proses inspeksi serangkaian data yang berguna untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang ada dan meningkatkan sistem pada software. Teknologi data analytics dan teknik digunakan di industri komersial yang memudahkan perusahaan mendapatkan hasil akhir yang lebih baik dan akurat.

Secara istilah, data analytics diartikan sebagai rangkaian aplikasi mulai dari Basic Business Intelligence (BI), Reporting and Online Analytical Processing (OLAP) dan beberapa fitur analytic yang lebih canggih. Dari pemahaman tersebut, DA dapat diartikan sebagai proses sederhana bisnis analytics, istilah umum lainnya yang mendekati dengan data analisis dengan orientasi bagi pengguna bisnis, di mana data analytics 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 Analytics?

1. Analisis data adalah ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut.
2. Analitik data membantu bisnis mengoptimalkan kinerjanya, berkinerja lebih efisien, memaksimalkan keuntungan, atau membuat keputusan yang lebih dipandu secara strategis.
3. Teknik dan proses analitik data telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritma yang bekerja atas data mentah untuk konsumsi manusia.
4. Berbagai pendekatan untuk analitik data termasuk 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).
5. 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 yang perlu diperhatikan:

1. 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.
2. Langkah kedua dalam analitik data adalah proses pengumpulannya. Ini dapat dilakukan melalui berbagai sumber seperti komputer, sumber online, kamera, sumber lingkungan, atau melalui personel.
3. Setelah data dikumpulkan, itu harus diatur sehingga dapat dianalisis. Ini dapat terjadi pada spreadsheet atau bentuk perangkat lunak lain yang dapat mengambil data statistik.
4. 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.

8 Tool terbaik dalam melakukan analisis data , sebagamana yang dipaparkan di atas  maka dalam melakukan analisis data dibutuhkan alat bantu dalam melakukan analisis data tersebut adapun tool tool yang kerap digunakan dalam melakukan analisa data adalah sebagai berikut;

1. Google Data Studio sebuah tool gratisan yang digunakan untuk memvisualisasikan data sehingga lebeih mudah dipahami oleh manajerial untuk melihat progres sebuat data/transaksi yang diolah dengan demikian dapat dijadikan bahan manajerial untuk merumuskan langkah ataupun strategi yang akan dilakukan berdasarkan visualisasi data yang disajikan.
2. POWER BI Tersedia dalam tiga versi, yakni Desktop, Pro, dan Premium, Power BI memungkinkan data analis untuk dapat memvisualisasikan data yang terhubung ke banyak sumber dan membagikan hasilnya pada seluruh anggota organisasi. Dengan Power BI, Anda dapat menghidupkan data dengan dasbor dan laporan langsung. Terintegrasi dengan aplikasi lain, termasuk Microsoft Excel, analisis data dengan Power BI jadi lebih cepat dan tanpa hambatan berarti.
3. SAS Berikutnya ada SAS yang dipakai untuk business intelligence, manajemen data, hingga analisis prediktif. Perangkat analisis data ini sudah dipakai oleh perusahaan besar seperti Netflix, Twitter, Google, dan Facebook dalam operasional hariannya. Perangkat lunak Visual Analytics SAS adalah alat yang ampuh untuk dasbor interaktif, business intelligence, laporan, analitik layanan mandiri, visualisasi cerdas, dan analitik teks.
4. Apache Park termasuk data analysis tools yang dirancang untuk para peneliti, pengembang, dan ilmuwan data yang sehari-harinya berkutat dengan big data. Apache Park sangat cocok digunakan untuk streaming dan data batch. Perangkat analisis data yang satu ini bisa mengakses banyak sumber data dan a berjalan di berbagai platform, termasuk Apache Mesos, Hadoop, atau di cloud. Perusahaan besar yang sudah menggunakan Apache Park sebagai alat analisis datanya adalah Uber, Slack, dan Shopify.
5. Jika Anda termasuk pemula dalam hal analisis data, maka Datapine adalah salah satu rekomendasi terbaik perangkat pengolahan data. Fitur dari data analysis tools yang satu ini cukup sederhana, namun kuat untuk pengguna pemula maupun tingkat lanjut. Datapine sudah dilengkapi dengan mode SQL lanjutan yang membantu pengguna tingkat lanjut membuat query mereka sendiri. Ciri khas Datapine adalah kesederhanaan dan kecepatan.
6. Python adalah data analysis tools yang tumbuh paling cepat saat ini. Awalnya dirancang sebagai bahasa pemrograman berorientasi objek untuk perangkat lunak dan pengembangan website, kini Python jadi alat analisis data dengan kumpulan pustaka ramah untuk semua aspek komputasi ilmiah. Perangkat analisis data ini gratis serta mudah dipelajari. Dengan Python, Anda dapat melakukan manipulasi data tingkat lanjut dan analisis numerik menggunakan bingkai data.
7. Berbasis cloud, data analysis tools Looker menyediakan antarmuka drag-and-drop intuitif yang mudah digunakan. Strategi multi-cloud alat analisis data ini mendukung penggunaan berbagai sumber data dan metode penerapan. Looker yang mudah terhubung dengan berbagai database juga menawarkan analitik dan manajemen data, kemampuan visualisasi tingkat lanjut, dan kecerdasan bisnis.
8. LAST BUT NOT LEAST R adalah perangkat analisis data yang sudah dipakai oleh perusahaan besar dan terkemuka, mulai dari Facebook, Google, hingga Twitter. Salah satu data analysis tools ini memang lebih sering digunakan untuk analisis statistik, big data, dan pembelajaran mesin. R adalah bahasa yang bagus dalam hal sintaks dan konsistensi meskipun menggunakan perangkat ini artinya Anda butuh pengetahuan dalam hal pengkodean.

Kenapa dibutuhkan Informasi Fiskal dalam bentuk visualisasi data dengan menggunakan data analytics?

Untuk lebih jelasnya perlu dipahami pengertian Fiskal

Pengertian Fiskal Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, fiskal berkenaan dengan urusan pajak atau pendapatan negara. Kata fiskal itu sendiri berasal dari bahasa latin yaitu fiscus yang merupakan nama seseorang yang memiliki atau memegang kekuasaan atas keuangan pada zaman Romawi kuno.

Sedangkan, dalam Bahasa Inggris fiskal disebut fisc yang berarti pembendaharaan atau pengaturan keluar masuknya uang yang ada dalam kerajaan.

Jadi, fiskal ini digunakan untuk menjelaskan bentuk pendapatan negara atau kerajaan yang dikumpulkan dari masyarakat dan oleh pemerintahan Negara atau kerajaan dianggap sebagai pendapatan lalu digunakan untuk pengeluaran dengan program-program untuk mencapai pendapatan nasional, produksi, perekonomian, dan digunakan juga sebagai perangkat keseimbangan dalam perekonomian.

Berdasarkan penjelasan diatas maka sudah jelas bahwa Fiskal berkenaan dengan pengelolaan Penerimaan negara yang digunakan untuk melakukan pengeluaran/pembiayaan atas program kerja pemerintah dalam satu kurun waktu, maka dapat dikatakan bahwa fiskal berkenaan dengan kebijakan dalam bentuk angka angka dalam mempengaruhui ataupu menstimulasi ekonomi negara baik secara nasional ataupun regional, atas hal inilah sangat dibutuhkan peran dari data analisis agar dapat memvisualisasikan data , apakah kebijakan fiskal yang dikeluarkan pemerintah sudah berjalan sesuai dengan kebijakan yang dibuat, apakah terjadi perlambatan dalam pelaksanaan pengeluran negara apa yang menjadi penyebabnya apakah dari sumber penerimaan negara yang mengalami penurunan? Atau , di sektor mana penyaluran terbesar , kapan terjadi penyaluran terbesar itu?, dan seterusnya.

Dari visualisasi data tersebut dengan data analitics maka kita dapat mengukur apakah tujuan fiskal sudah on the track semisal sebagai berikut;

1. Meningkatkan 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.

Selain itu, contoh pengeluaran negara yang dimaksud di antaranya:

1. Pembangunan sarana dan prasarana umum.
2. Belanja persenjataan.
3. Proyek pemerintah.
4. Pesawat dan program lain untuk kesejahteraan masyarakat.

2. Memperluas lapangan kerja dan mengurangi pengangguran. Seperti yang kita ketahui, pengangguran merupakan salah satu masalah yang menjadi momok di suatu negara. Di Indonesia, peran kebijakan fiskal salah satunya mengurangi tingkat pengangguran terbuka

3. Menstabilkan harga-harga barang/mengatasi inflasi. Turunnya harga suatu barang membuat hilangnya harapan untuk mendapatkan keuntungan bagi sektor swasta. Akan tetapi, harga yang terus meningkat juga bisa mengakibatkan inflasi. Dan seterusnya

Sebagai contoh penggunaan data analisis dalam bentuk visualisasi data berkenaan dengan fiskal yang pengelolaanya menggunakan Google Data Studio ,adalah sebagai berikut;

Terdapat dilink di bawah ini;

 https://datastudio.google.com/reporting/7e6353d2-6e4e-44b3-9610-4525e2d404d5/page/p_j1e50htixc

Info Graphic DAK FISIK dengan menggunakan Google Data Studio

https://datastudio.google.com/reporting/7e6353d2-6e4e-44b3-9610-4525e2d404d5/page/p_eoi6pzi4wc

Pendapatan Daerah di Jawa Bara dalam Visualisasi DATA dengan Google data studio

https://datastudio.google.com/reporting/7e6353d2-6e4e-44b3-9610-4525e2d404d5/page/p_kkwol9u8wc

Tingkat Kemiskinan dan sebarannya di Jawa Barat

https://datastudio.google.com/reporting/7e6353d2-6e4e-44b3-9610-4525e2d404d5/page/p_eul1m8j6wc

Kesimpulan

Bahwa Data Analitik dibutuhkan sebagai upaya untuk dapat memvisualisasikan data sehingga manajerial lebih mudah menyikapi dari angka angka yang divisualisasikan tersebut untuk dapat membuat rumusan kebijak yang lebih tepat dan lebih presisi

Saran

Agar disediakan Server yang dapat digunakan oleh pegawai kemenkeu untuk membuat visualisasi data sehingga peran dalam penyajian informasi fiskal dapat dilaksanakan sampai ke Daerah Daerah.