Validasi Data Mahasiswa Perlu Dimulai dari Keseragaman Nilai
Tulisan dari SEVIMA tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
PerbesarSEVIMA - Validasi data mahasiswa tidak cukup dilakukan dengan memastikan nama dan nomor induk tercatat. Ketidakseragaman rumus nilai antar fakultas juga dapat menghasilkan informasi akademik yang berbeda untuk mahasiswa dengan kondisi serupa. Masalah ini menjadi lebih rumit ketika data dipakai untuk layanan kelulusan dan pelaporan pendidikan tinggi.
Gambaran itu disampaikan Muhamad Ibtissam Han, Kepala IT Universitas PTIQ Jakarta saat itu, dalam diskusi daring pada Selasa, 22 Oktober 2024. Ia mengingat masa ketika mahasiswa harus mencari catatan nilai pada berkas di fakultas, lalu menghitung hasil studi mereka secara manual.
"Kita dikasih setumpuk berkas, terus kita cari nama kita, lalu kemudian untuk menghitungnya pun harus manual," kata Ibtissam. Pengalaman tersebut menunjukkan bahwa persoalan akses informasi sudah muncul sebelum kampus mulai membangun basis data yang lebih terintegrasi.
Validasi Data Mahasiswa Dimulai dari Rumus yang Sama
Pencatatan berbasis lembar kerja semula menjadi langkah komputerisasi, tetapi tidak langsung menyelesaikan ketidakseragaman data. Ibtissam menyebut file yang bermasalah dan formula penghitungan yang berbeda antarfakultas sebagai kendala dalam proses administrasi sebelumnya. Perubahan format dapat memengaruhi hasil pengolahan data.
"Setiap fakultas itu punya formulanya masing-masing, itu jadinya tidak seragam," ujar Ibtissam. Pernyataan ini menyangkut cara data diolah, bukan sekadar pilihan perangkat lunak. Ketika logika perhitungan tidak sama, hasilnya bisa sulit dibandingkan tanpa pemeriksaan tambahan.
Perguruan tinggi perlu menyepakati definisi nilai, bobot mata kuliah, status pengulangan, dan prosedur perubahan nilai sebelum seluruh unit menggunakan format yang sama. Kesepakatan tersebut harus terdokumentasi agar dosen serta petugas akademik memahami aturan yang berlaku pada mahasiswa dengan kasus serupa.
Masalah lain adalah versi file yang beredar di beberapa unit. Jika perubahan dilakukan pada satu salinan tanpa memperbarui salinan lain, petugas dapat mengacu pada informasi yang sudah tidak berlaku. Risiko ini muncul terutama ketika berkas dipindahkan secara manual melalui perangkat atau pesan.
Berdasarkan Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia, terdapat prinsip standar data, metadata, interoperabilitas, dan kode referensi. Regulasi tersebut memberi kerangka umum bagi pengelolaan data yang konsisten. Penerapannya pada proses akademik tetap harus disesuaikan dengan ketentuan pendidikan tinggi yang berlaku.
Validasi perlu dimulai dari sumber pencatatan. Data nilai sebaiknya diperiksa terhadap kelas, dosen pengampu, semester, serta keputusan akademik yang mendasarinya. Pemeriksaan akhir tidak akan efektif apabila informasi yang pertama kali dimasukkan sudah tidak lengkap atau tidak mengikuti definisi bersama.
Pelaporan PDDikti Memerlukan Jejak Koreksi
Dampak kesalahan dapat terasa saat kampus menyiapkan laporan berkala. Data yang tidak sesuai perlu dikonfirmasi kepada fakultas, bukan langsung dipaksakan agar cocok dengan format pelaporan. Keputusan koreksi harus mempunyai dasar agar perubahan yang dilakukan dapat dijelaskan ketika ditinjau kembali.
Panduan Pelaporan PDDikti dari LLDIKTI Wilayah III menempatkan validasi sebagai bagian dari pemantauan kualitas data sebelum sinkronisasi. Panduan itu juga menguraikan alur pelaporan biodata, riwayat pendidikan, rencana studi, hingga aktivitas perkuliahan. Kesalahan pada satu bagian bisa menyulitkan pemeriksaan bagian berikutnya.
Ibtissam mengatakan bahwa salah satu manfaat pengelolaan digital adalah kemampuan menemukan kekeliruan lebih cepat. Dalam administrasi keuangan, misalnya, sistem dapat membantu memperlihatkan data mahasiswa yang belum lengkap saat tagihan diproses. Contoh tersebut menggambarkan nilai pemeriksaan otomatis sebagai pemberi tanda, bukan pengganti penanggung jawab akademik.
"Tidak bisa juga digitalisasi menghilangkan kesalahan, karena yang namanya manusia kadang ada errornya," kata Ibtissam. Ia mengingatkan bahwa teknologi masih bergantung pada ketelitian penginput dan mutu prosedur pemeriksaan di tiap unit.
Sistem digital dapat membantu menandai kolom kosong, kode yang tidak dikenal, atau riwayat yang tampak tidak sesuai. Namun temuan semacam itu harus dikembalikan kepada petugas yang memahami dokumen sumber. Koreksi tanpa verifikasi berisiko menciptakan kesalahan baru yang lebih sulit ditemukan.
Dalam pengalaman PTIQ, pengembangan pencatatan dilakukan secara bertahap sejak pembentukan tim teknologi informasi khusus pada 2017. Setelah itu, beberapa fakultas lebih dahulu melakukan perbaikan data. Perbedaan kesiapan unit menjadi salah satu alasan pengelolaan akademik tidak dapat diperbaiki dalam satu waktu.
"Data yang lebih akurat dan terintegrasi itu juga menjadi salah satu fitur yang menurut saya sangat bermanfaat," jelas Ibtissam. Ia menghubungkan mutu informasi dengan kemudahan mahasiswa dan dosen mengakses layanan, meskipun proses perbaikannya tetap memerlukan kerja antarfakultas.
Tolok ukur keberhasilan tidak semata jumlah dokumen yang dipindahkan ke komputer. Kampus juga perlu mengetahui berapa banyak data yang diperbaiki, jenis kesalahan yang paling sering muncul, serta unit mana yang membutuhkan pendampingan tambahan. Informasi ini dapat menjadi dasar perbaikan prosedur semester berikutnya.
Dalam validasi data mahasiswa, catatan lama memerlukan perhatian khusus karena tidak selalu menggunakan struktur yang dipakai saat ini. Dalam proses pemeriksaan, kampus perlu menjaga keterangan tentang sumber, waktu perbaikan, dan pejabat yang menyetujui perubahan. Informasi pendukung tersebut membuat hasil validasi dapat diterangkan ketika mahasiswa atau unit lain mempertanyakan catatan tertentu.
Pengecekan sebaiknya memakai sampel yang mewakili jenis kasus berbeda, bukan hanya mahasiswa dengan riwayat kuliah tanpa masalah. Mahasiswa pindahan, pengulang mata kuliah, dan pemilik perubahan nilai memerlukan perhatian karena informasi mereka melewati lebih banyak tahapan administrasi.
Validasi data mahasiswa menjadi efektif ketika seluruh fakultas memakai definisi yang konsisten dan menyimpan dasar setiap perubahan. Penggunaan sistem terpusat membantu pemeriksaan, tetapi akurasi tetap ditentukan oleh disiplin pencatatan, kejelasan kewenangan, dan koordinasi ketika ditemukan perbedaan data.