Skip to content
Digitalisasi perguruan tinggi tidak selalu berarti seluruh pengelolaan data sudah berjalan terintegrasi. Di balik penggunaan sistem akademik dan aplikasi pelaporan, masih terdapat pekerjaan yang dilakukan secara manual.
Gambaran tersebut terlihat dari assessment awal peserta Workshop Pelaporan PDDIKTI: Kolaborasi & Berbagi Praktik Baik Pengelolaan Data Perguruan Tinggi. Kegiatan ini diselenggarakan Suteki Technology pada Oktober 2026.
Dari 32 respons peserta, sebanyak 50% masih menggunakan proses semi-manual. Sementara 37,5% lainnya masih menjalankan alur manual.
Hanya 12,5% responden yang menyatakan alur SIAKAD menuju Neo Feeder sudah otomatis atau terintegrasi penuh. Artinya, 87,5% responden masih melibatkan proses manual atau semi-manual menuju pelaporan.
Angka tersebut tidak mewakili seluruh perguruan tinggi di Indonesia. Namun, hasil assessment memberikan gambaran tentang tantangan yang masih ditemui sebagian pengelola data kampus.
Apa yang Dimaksud dengan Alur Data Manual atau Semi-Manual?
Proses manual tidak selalu berarti kampus belum memiliki sistem. Perguruan tinggi dapat menggunakan berbagai aplikasi, tetapi masih membutuhkan pekerjaan tambahan di antara sistem tersebut.
Contohnya adalah mengunduh data dari satu aplikasi, lalu mengolah atau memasukkannya kembali ke aplikasi lain. Operator juga dapat melakukan pencocokan melalui spreadsheet sebelum data dilanjutkan ke proses pelaporan.
Pada proses semi-manual, sebagian pekerjaan sudah dibantu sistem. Namun, masih terdapat tahapan yang membutuhkan input, pengecekan, atau rekonsiliasi oleh pengguna.
Masalah utama bukan sekadar adanya proses manual. Tantangan muncul ketika pekerjaan yang sama perlu dilakukan berulang pada banyak titik.
Proses Manual Tidak Selalu Salah, tetapi Risikonya Perlu Dipahami
Pengecekan manual tetap memiliki fungsi penting dalam pengelolaan data. Validasi oleh manusia membantu kampus memastikan informasi sudah sesuai dengan kondisi akademik sebenarnya.
Namun, pekerjaan manual menjadi kurang efisien ketika digunakan untuk mengulang proses yang sebenarnya dapat diintegrasikan. Semakin banyak tahapan berulang, semakin besar pula kebutuhan pengecekan.
Assessment peserta menunjukkan beberapa aktivitas yang paling banyak ingin dipersingkat atau dikurangi.
Sebanyak 62,1% responden menyoroti input manual KRS, nilai, dan AKM. Pengecekan SKS atau nilai untuk PISN dan ijazah dipilih oleh 44,8% responden.
Persentase yang sama muncul pada pencocokan data pengajaran dosen untuk BKD/SISTER. Sementara 41,4% responden menyoroti rekapitulasi manual untuk kebutuhan laporan.
Sebanyak 31% juga menyampaikan kebutuhan untuk mengurangi sinkronisasi berulang dan penanganan error.
Data tersebut menunjukkan bahwa tantangannya tidak hanya berada pada proses pelaporan. Beban pekerjaan juga dapat muncul sejak pengelolaan data akademik sehari-hari.
Mengapa Input Ulang Dapat Menimbulkan Perbedaan Data?
Satu data akademik dapat digunakan untuk banyak kebutuhan.
Data mahasiswa digunakan dalam KRS, nilai, AKM, transkrip, PISN, hingga pelaporan PDDIKTI. Informasi dosen juga dapat berkaitan dengan pengajaran, pelaporan, dan SISTER/BKD.
Jika setiap kebutuhan menggunakan sumber atau proses berbeda, kampus perlu melakukan lebih banyak pencocokan.
Semakin banyak titik pengolahan, semakin besar pula kemungkinan muncul perbedaan versi data. Kondisi ini kemudian menambah pekerjaan validasi.
Dalam respons terbuka assessment, peserta menyampaikan beberapa jenis persoalan yang pernah ditemui. Topiknya mencakup perbedaan IPK, KRS, riwayat studi, transkrip, dan jumlah SKS.
Peserta juga menyebut eligibility PISN, proses sinkronisasi, data mahasiswa lama, dan perbedaan jumlah mahasiswa aktif antar sistem.
Temuan tersebut memperlihatkan satu pola penting. Masalah yang terlihat saat pelaporan belum tentu berasal dari proses pelaporannya.
Pelaporan PDDIKTI Bukan Titik Awal Pengelolaan Data
Pelaporan PDDIKTI berada di bagian akhir dari rangkaian proses akademik.
Sebelum masuk ke Neo Feeder, data sudah terbentuk melalui penerimaan mahasiswa, kurikulum, kelas, KRS, pembelajaran, nilai, dan AKM. Karena itu, kualitas data perlu dibangun sejak proses tersebut berlangsung.
Jika pengecekan baru dilakukan menjelang batas pelaporan, operator memiliki waktu yang lebih terbatas. Data harus diperiksa, diperbaiki, dan disinkronkan kembali dalam periode yang sama.
Pendekatan yang lebih baik adalah melakukan validasi secara bertahap.
Identitas mahasiswa, KRS, nilai, AKM, SKS, transkrip, dan data dosen dapat menjadi bagian dari monitoring rutin. Dengan begitu, anomali dapat ditemukan sebelum memasuki periode pelaporan.
Pelaporan sebaiknya menjadi kelanjutan dari data yang sudah tertata, bukan tahap untuk membereskan seluruh data di akhir.
Apa Dampaknya bagi Beban Kerja Operator?
Pekerjaan manual tidak hanya berdampak pada waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pelaporan.
Ketika operator menghabiskan banyak waktu untuk input ulang dan pencocokan, ruang untuk melakukan validasi menjadi lebih terbatas. Padahal, quality control merupakan bagian penting dari pengelolaan data.
Waktu operator juga dapat digunakan untuk memantau konsistensi informasi. Hasil monitoring tersebut kemudian dapat menjadi masukan bagi bagian akademik dan program studi.
Karena itu, integrasi tidak hanya bertujuan membuat pekerjaan lebih cepat.
Tujuannya juga membantu operator beralih dari pekerjaan repetitif menuju aktivitas yang memiliki nilai lebih tinggi. Misalnya, validasi, monitoring, dan perbaikan kualitas data.
Mengapa Tantangan Data Tidak Bisa Diselesaikan Operator Sendiri?
Data akademik tidak dibuat oleh satu unit.
Program studi, bagian akademik, dosen, operator, dan unit lain memiliki peran pada proses yang berbeda. Informasi tersebut kemudian bertemu ketika digunakan untuk pelaporan.
Jika setiap unit memiliki data sendiri, risiko munculnya data silo semakin besar.
Data silo terjadi ketika informasi tersedia, tetapi tersebar pada beberapa unit atau sistem. Masing-masing bagian dapat memiliki versi yang tidak sepenuhnya sama.
Operator kemudian harus melakukan rekonsiliasi sebelum data dilaporkan.
Karena itu, perbaikan tata kelola tidak cukup hanya melalui aplikasi. Perguruan tinggi juga perlu membangun kesepakatan mengenai sumber data dan tanggung jawab setiap unit.
Apa yang Dibutuhkan untuk Mengurangi Data Silo?
Langkah pertama adalah menentukan sumber data utama untuk setiap proses akademik.
Unit yang membuat atau memperbarui informasi juga perlu ditentukan secara jelas. Dengan begitu, kampus mengetahui pihak yang bertanggung jawab ketika ditemukan ketidaksesuaian.
SOP dapat digunakan untuk menjaga konsistensi proses. Checkpoint berkala juga membantu memastikan data sudah diperiksa sebelum memasuki tahap berikutnya.
Koordinasi antarunit tetap menjadi bagian penting.
Integrasi sistem akan lebih efektif jika didukung integrasi proses kerja.
Tanpa proses yang jelas, kampus masih dapat memiliki banyak pekerjaan manual meskipun aplikasi sudah saling terhubung.
Dari “Data Berhasil Dikirim” Menuju “Data Siap Dilaporkan”
Keberhasilan pelaporan tidak sebaiknya hanya diukur dari status data yang sudah terkirim.
Perguruan tinggi juga perlu memastikan data sudah lengkap, valid, dan konsisten. Informasi yang dilaporkan harus menggambarkan proses akademik yang sebenarnya.
Data yang baik juga seharusnya dapat digunakan kembali.
Informasi akademik dapat mendukung evaluasi program studi, layanan mahasiswa, kebutuhan pimpinan, hingga proses penjaminan mutu.
Karena itu, target yang lebih relevan adalah membangun kondisi data siap dilaporkan.
Dalam kondisi tersebut, pekerjaan utama menjelang pelaporan bukan lagi memperbaiki banyak data. Operator lebih banyak melakukan pemeriksaan akhir sebelum proses sinkronisasi.
Insight: Integrasi Bukan tentang Menghilangkan Pekerjaan Manual Sepenuhnya
Digitalisasi tidak berarti seluruh aktivitas harus berjalan otomatis.
Beberapa proses tetap membutuhkan penilaian dan verifikasi pengguna. Kontrol manusia tetap penting untuk memastikan data sesuai kondisi akademik sebenarnya.
Hal yang perlu dikurangi adalah pekerjaan manual yang bersifat repetitif.
Input ulang, pencocokan berulang, dan pemindahan data antarfile dapat menjadi indikator bahwa alur masih dapat dioptimalkan.
Karena itu, pertanyaan yang perlu diajukan bukan:
“Bagaimana membuat semuanya otomatis?”
Pertanyaan yang lebih relevan adalah:
“Bagian mana yang dapat diintegrasikan tanpa mengurangi kualitas validasi?”
Pendekatan tersebut membuat transformasi digital menjadi lebih realistis bagi perguruan tinggi.
Apa yang Dapat Mulai Dievaluasi Perguruan Tinggi?
Kampus dapat memulai dengan memetakan perjalanan data dari proses akademik hingga PDDIKTI.
Perhatikan bagian yang masih membutuhkan input ulang. Identifikasi juga titik yang sering menghasilkan perbedaan data atau membutuhkan rekonsiliasi.
Beberapa pertanyaan dapat digunakan sebagai panduan evaluasi:
- Apakah kampus sudah memiliki sumber utama data akademik?
- Berapa banyak proses yang masih membutuhkan input ulang?
- Kapan validasi data biasanya dilakukan?
- Apakah program studi dan bagian akademik menggunakan sumber data yang sama?
- Apakah pembagian tanggung jawab pengelolaan data sudah jelas?
- Apakah sistem akademik sudah mendukung kebutuhan pelaporan secara terstruktur?
Hasil evaluasi tersebut dapat membantu kampus menentukan prioritas.
Perguruan tinggi tidak harus langsung mengganti seluruh sistem. Perbaikan dapat dimulai dari proses yang paling banyak menimbulkan pekerjaan berulang.
Bagaimana SIAKAD 4.0 dan Open Feeder Mendukung Alur Data?
Dalam pendekatan Suteki Technology, SIAKAD 4.0 ditempatkan sebagai fondasi pengelolaan proses dan data akademik kampus.
Data akademik kemudian melalui proses pengecekan dan validasi. Setelah siap, Open Feeder dapat digunakan sebagai tools pendukung pelaporan menuju Neo Feeder/PDDIKTI.
Secara sederhana, alurnya dapat dipahami sebagai:
Proses Akademik → SIAKAD 4.0 → Validasi Data → Open Feeder → Neo Feeder/PDDIKTI
Pembagian tersebut penting karena sistem akademik dan tools pelaporan memiliki fungsi yang berbeda.
SIAKAD 4.0 mendukung proses akademik yang membentuk data. Open Feeder membantu operator pada tahap input dan sinkronisasi pelaporan.
Dengan pendekatan tersebut, kampus tidak hanya berfokus pada kecepatan mengirim data. Pengelolaan dapat dimulai sejak data pertama kali terbentuk.
Ringkasan
Assessment awal Workshop Pelaporan PDDIKTI Suteki Technology menerima 32 respons peserta. Dari jumlah tersebut, 87,5% masih menggunakan alur manual atau semi-manual menuju pelaporan.
Proses manual tidak selalu menjadi masalah. Namun, input ulang dan pencocokan berulang dapat meningkatkan beban kerja serta risiko ketidaksesuaian data.
Tantangan pelaporan juga sering berasal dari proses akademik sebelumnya. Karena itu, validasi perlu dilakukan sebelum periode pelaporan dimulai.
Perguruan tinggi perlu memperhatikan sistem sekaligus proses kerja antarunit. Tujuannya adalah membangun sumber data yang lebih konsisten dan siap digunakan.
Pada akhirnya, integrasi bukan hanya tentang mempercepat pelaporan, tetapi membangun tata kelola data yang lebih baik sejak awal.
Bangun Alur Data yang Lebih Terstruktur dari Akademik hingga PDDIKTI
Jika input ulang dan rekonsiliasi masih menyita banyak waktu, kampus dapat mulai mengevaluasi alur pengelolaan datanya.
SIAKAD 4.0 membantu membangun fondasi data akademik yang lebih terstruktur. Sementara Open Feeder mendukung operator pada tahap pelaporan dan sinkronisasi PDDIKTI.
Suteki Technology juga mendampingi perguruan tinggi dalam menyesuaikan implementasi dengan kebutuhan operasional. Tujuannya bukan sekadar menambah aplikasi, tetapi membantu sistem digunakan dalam alur kerja yang relevan.
→ Request Demo SIAKAD 4.0 [Link Form Request Demo]
→ Download Open Feeder dan evaluasi kembali alur pelaporan PDDIKTI kampus [Download Open Feeder]
Suteki Technology — Mitra Ideal Transformasi Digital Perguruan Tinggi.
