Pelatihan Penyusunan RKT-RKA dengan Metode Analisis Deskriptif di Microsoft Excel
Rifdah Khalisha – Humas FEB UI
DEPOK-(1/4/2022) Fakultas Ekonomi dan Bisnis UI mengadakan “Pelatihan Penyusunan RKT-RKA dengan Metode Analisis Deskriptif di Microsoft Excel” pada Senin (28/3) dan Jumat (1/4). Menghadirkan pemateri Narita Dini Anggraini, S.E., M.S.M., dan Hendro Sulistio, S.Kom., CertDA.
Pada dasarnya, RKT-RKA merupakan salah satu indikator kinerja fakultas. Dalam RKT-RKA, tercermin kemampuan fakultas membuat perencanaan program kerja untuk mencapai berbagai tujuan hingga penganggaran yang mendukung implementasi program kerja tersebut.
Hendro mengungkapkan, “FEB UI mengadakan pelatihan untuk para Pemegang Uang Muka (PUM) di tingkat Pusat Administrasi Fakultas, Departemen, dan Program Studi FEB UI, karena perlunya pemahaman dalam menyusun Rencana Kinerja Tahunan (RKT) yang tepat sesuai target capaian kinerja dan Rencana Kerja dan Anggaran (RKA) yang proporsional dengan kondisi yang berlaku pada setiap unit kerja.”
Sebelum mempelajari metode analisis data, Hendro mengajak peserta untuk memahami data mining dan Cross-industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) terlebih dahulu.
Ia menjelaskan, “Data mining adalah proses mengumpulkan dan mengidentifikasi hubungan pola dalam kumpulan data berukuran besar. Pengumpulan data bisa menggunakan berbagai metode, melalui perhitungan statistika, sistem basis data, maupun Artificial Intelligence (AI). Lalu, mengubah data mentah tersebut secara efektif menjadi informasi penting yang berguna. Dengan mengetahui polanya, para PUM tentu akan lebih mudah menyusun RKT-RKA.”
“Sementara CRISP-DM merupakan model atau metode standar yang memberikan gambaran tentang tahapan (siklus) proses data mining. Tahapan dalam CRISP-DM, mulai dari business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, hingga deployment,” imbuhnya.
Kemudian, metode analisis data terbagi atas analisis deskriptif, mengetahui gambaran yang telah terjadi dari data saat ini; analisis prediktif, memanfaatkan data sebelumnya untuk membuat prediksi tentang gambaran yang mungkin terjadi di
masa depan; serta analisis preskriptif, menggabungkan semua analisis sebelumnya untuk menentukan rekomendasi tindakan (keputusan).
Peserta berlatih dengan 3 tahap berbeda, yakni membuat pivot table dengan satu sumber data, membuat pivot table dengan lebih dari satu sumber data, dan menganalisis data tersebut. Pivot table merupakan sebuah fitur di Microsoft Excel untuk menghitung, meringkas, dan menganalisis data dalam proses data mining. Alat ini sangat hebat dalam mengambil informasi cepat dari kumpulan data, jadi akan menghemat waktu secara signifikan.
“Harapan setelah mengikuti pelatihan ini, peserta dapat menyusun program kerja yang sesuai target, tentunya berkoordinasi dengan Pimpinan Unit Kerja. Lalu, melakukan analisis deskriptif dari data historis yang ada sebagai acuan menyusun anggaran tepat guna pada tahun berikutnya,” tandas Hendro mengakhiri. (mh)