Nano Komunitas

Data sebagai suatu landasan dalam pengambilan keputusan haruslah memenuhi syarat yang data yang baik. Sehingga apabila syarat data tersebut didak dapat terpenuhi maka pengambilan keputusan yang dilandasi oleh data tersebut menghasilkan keputusan yang salah. Persyaratan data yang baik tersebut antara lain.

1. Objektif. Data yang objektif berarti bahwa data harus sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Misalnya, hasil produksi yang turun dilaporkan menjadi naik, atau harga barang Rp. 2000 dilaporkan menjadi Rp. 2500, meskipun ini tertulis dalam kuitansinya tetap saja data tersebut tidak objektif.

2. Representatif. Data yang diambil harus mewakili objek yang diamati, jika laporan produksi padi dari suatu daerah hanya berdasarkan atas hasil sawah-sawah yang subur saja, ini jelas tidak mewakili.

3. Kesalahan baku (standard error) kecil. Suatu perkiraan (estimate) dikatakan naik atau dengan kata lain memiliki tingkat ketelitian yang tinggi apabila memiliki tingkat kesalahan (error) sangatlah kecil.

4. Up to date (tepat waktu). Apabila data akan dipergunakan untuk melakukan pengendalian atau evaluasi maka syarat data haruslah up to date (tepat waktu) agar sempat dilakukan penyesuaian dan koreksi, jangan sampai ada kesalahan atau penyimpangan, akan tetapi apabila data tidak tepat pada waktunya, maka data tersebut tidak dapat digunakan sebagai mana mestinya disebabkan data tersebut telah kadaluarsa.

5. Relevan. Artinya data yang dikumpulkan harus ada hubungannya dengan masalah yang akan dipecahkan. Misalkan kita ingin mengetahui seberapa besar tingkat penjualan tiket dibeberapa maskapai penerbangan maka data yang diperlukan adalah informasi penjualan tiket dari waktu kewaktu, pada maskapai penerbangan tersebut.