Data-Driven System Analysis: Kunci Merancang Sistem yang Tepat Sasaran di Era Digital

Di era digital yang serba cepat ini, keputusan dalam membangun sistem informasi tidak lagi hanya bergantung pada intuisi atau pengalaman masa lalu. Data kini menjadi aktor utama yang menentukan arah, bentuk, dan fungsi dari sistem yang dirancang mulai dari data transaksi, log aktivitas pengguna, hingga metrik performa aplikasi yang memberikan wawasan objektif terhadap kebutuhan dan pola penggunaan sistem. Peran dominan data dalam proses pengambilan keputusan sistem telah mendorong munculnya pendekatan Data-Driven System Analysis sebuah cara pandang baru dalam System Analysis and Design (SAD) yang menjadikan data sebagai fondasi utama dalam memahami kebutuhan, merancang solusi, dan mengevaluasi kinerja sistem.

Perubahan Paradigma dalam Analisis Sistem

Tradisionalnya, proses analisis sistem berangkat dari wawancara, observasi, dan dokumentasi kebutuhan pengguna. Namun, pendekatan ini sering kali menghasilkan sistem yang kurang selaras dengan dinamika bisnis yang cepat berubah. Menurut laporan dari McKinsey & Company, 70% transformasi digital gagal mencapai target khususnya di sektor layanan keuangan dan manufaktur karena desain sistem yang tidak berbasis pada pola perilaku nyata pengguna dan data operasional yang relevan.

Dengan pendekatan berbasis data, analisis sistem kini diawali dari eksplorasi terhadap data yang ada baik itu data transaksi, log pengguna, metrik performa, maupun customer journey. Dari sana, analis sistem dapat merumuskan kebutuhan, kendala, hingga potensi pengembangan sistem secara lebih objektif.

Mengapa Data Menjadi Penentu Utama?

Menurut IBM, setiap harinya manusia menghasilkan lebih dari 2,5 kuintiliun byte data, dan 90% dari data di dunia dibuat hanya dalam dua tahun terakhir menurut IBM, The Four V’s of Big Data. Besarnya volume ini menjadi tambang emas informasi bagi organisasi, asal mampu dimanfaatkan dengan tepat.

Studi yang dilakukan oleh MIT Sloan Management Review yang berjudul Analytics as a Source of Business Innovation menunjukkan bahwa perusahaan yang menerapkan data-driven decision making memiliki kinerja 5%–6% lebih tinggi dibandingkan perusahaan yang tidak. Hal ini berlaku juga pada sistem yang dirancang: sistem yang dibangun berdasarkan analisis data cenderung lebih adaptif, user-friendly, dan berdampak langsung pada produktivitas.

Tools dan Teknik dalam Data-Driven System Analysis

1. Business Intelligence Tools (BI)
   Platform seperti Microsoft Power BI, Tableau, dan Qlik membantu analis memvisualisasikan data dan mengidentifikasi tren atau anomali. Visualisasi ini penting dalam proses requirement gathering berbasis data.

    

2. Process Mining
   Teknik ini digunakan untuk mengekstraksi proses bisnis aktual dari log data. Menurut penelitian van der Aalst, process mining membantu mengungkap kesenjangan antara proses yang diharapkan dengan kenyataan di lapangan.
3. Predictive Analytics
   Dengan algoritma machine learning, analis dapat memprediksi kebutuhan pengguna, seperti dalam sistem layanan pelanggan otomatis yang digunakan oleh perusahaan fintech seperti Jenius. Dengan menganalisis histori transaksi dan perilaku pengguna, sistem dapat merekomendasikan produk keuangan atau memberikan saran pengelolaan dana yang relevan bahkan sebelum pengguna menyadarinya.
4. User Behavior Analytics
   Dengan menganalisis clickstream, heatmap, dan aktivitas pengguna, sistem dapat dirancang agar benar-benar menyentuh titik frustasi atau preferensi pengguna. Dilansir dari Nielsen Norman Group, sistem berbasis data perilaku pengguna dapat meningkatkan task completion rate hingga 45%.

Tantangan yang Harus Dihadapi

Meskipun menjanjikan, pendekatan berbasis data juga memiliki tantangan. Salah satu yang utama adalah kualitas data. Menurut Gartner, 40% inisiatif digital gagal karena kualitas data yang buruk data yang tidak lengkap, tidak terstruktur, atau tidak relevan berdasarkan laporan Gartner Data Quality Market Guide.

Selain itu, faktor keamanan dan privasi data juga menjadi perhatian utama, terutama setelah regulasi seperti GDPR dan UU PDP di Indonesia mulai diberlakukan. Analisis sistem harus dilakukan dengan tetap mematuhi prinsip privacy by design.

Studi Kasus: Data-Driven SA&D dalam E-Commerce

Salah satu contoh nyata penerapan analisis sistem berbasis data dapat dilihat pada platform e-commerce Tokopedia. Dalam wawancaranya dengan Tech in Asia , tim engineer Tokopedia menyebut bahwa setiap fitur baru yang dirilis termasuk fitur pencarian, wishlist, hingga penawaran personalisasi berawal dari analisis terhadap miliaran event logs dan user behavior. Hasilnya, mereka mencatat peningkatan retensi pengguna sebesar 18% dalam enam bulan setelah implementasi sistem berbasis perilaku tersebut, sekaligus mengurangi bounce rate pada halaman utama sebesar 22%.

Dengan menggunakan machine learning dan data engineering pipeline, mereka mampu merancang sistem yang tidak hanya cepat dan stabil, tetapi juga relevan dan sesuai dengan ekspektasi pengguna.

Kesimpulan: Sistem Hebat Dimulai dari Data yang Tepat

System analysis and design tidak lagi bisa dilepaskan dari data. Dalam konteks bisnis yang semakin terdigitalisasi dan kompetitif, khususnya di era AI dan automasi, kemampuan merancang sistem berdasarkan data yang akurat dan real-time menjadi pembeda utama antara perusahaan yang berkembang dan yang tertinggal.

Data bukan sekadar pelengkap, tapi menjadi kompas utama dalam merancang sistem yang efektif dan berkelanjutan. Perusahaan yang ingin tetap kompetitif harus berani berinvestasi pada kemampuan analisis data, baik dari sisi tools maupun SDM.