Data merupakan
raw material untuk suatu informasi. Perbedaan informasi dan data sangat relatif
tergantung pada nilai gunanya bagi manajemen yang memerlukan. Suatu informasi
bagi level manajemen tertentu bisa menjadi data bagi manajemen level di
atasnya, atau sebaliknya.
DEFINISI INFORMASI
Informasi adalah data yang telah diproses menjadi bentuk yang
memiliki arti bagi penerima dan dapat berupa fakta, suatu nilai yang bermanfaat.
Jadi ada suatu proses transformasi data menjadi suatu informasi = input -
proses – output.
Contoh informasi: dokumen dalam Microsoft exel, berbentuk
spreadsheet seringkali digunakan untuk membuat sebuah informasi dari data yang
terdapat di dalamnya, seperti laporan untung, rugi dan neraca adalah bentuk
informasi dan angka yang terdapat di dalamnya adalah data.
CIRI
– CIRI INFORMASI
1. Benar
atau Salah
Berhubungan
dengan kebenaran terhadap kenyataan
2. Baru
Informasi
benar – benar baru bagi penerima
3. Tambahan
Informasi
dapat memperbaharui atau memberikan perubahan
4. Korektif
Melakukan
koreksi terhadap informasi sebelumnya yang salah
5. Penegas
Memepertegas informasi
yang telah ada, sebagai keyakinan terhadap informasi semaikin meningkat
KUALITAS
INFORMASI
Menurut (Jogiyanto) dari segi kualitas, informasi
harus memenuhi syarat sebagai berikut :
a. Akurat,
berarti informasi harus bebas dari kesalahan – kesalahan dan tidak bisa atau
menyesatkan karena dari sumber informasi sampai ke penerima mungkin banyak
gangguan yang dapat merubah informasi tersebut.
b. Relevan,
berarti informasi tersebut mempunyai manfaat untuk pemakai. Informasi dikatakan
bernilai bila manfaat lebih efektif dibanding dengan biaya mendapatkannya.
Suatu informasi tidak dapat ditaksir keuntungannya dengan satuan nilai uang
tetapi dapat ditaksir efektifitasnya.
c.
Tepat pada waktunya, berarti informasi yang datang
penerima tidak boleh terlambat informasi yang sudah usang tidak akan mempunyai
nilai lagi karena informasi merupakan landasan didalam pengambilan keputusan.
JENIS DATA
Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya
1.
Data
Primer
Data primer adalah secara langsung
diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun
organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop 21 untuk meneliti
preferensi konsumen bioskop.
2.
Data
Sekunder
Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek
penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh
pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non
komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil
riset dari surat kabar atau majalah.
Macam-Macam Data Berdasarkan Sumber
Data
1.
Data
Internal
Data internal adalah data yang
menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal
: data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb.
2.
Data
Eksternal
Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang
ada di luar organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk
pada konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain
sebagainya.
Klasifikasi Dara Berdasarkan Jenis
Datanya
1.
Data
Kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang
dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya adalah jumlah pembeli saat hari
raya idul adha, tinggi badan siswa kelas 3 ips 2, dan lain-lain.
2.
Data
Kualitatif
Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang
mengandung makna. Contohnya seperti persepsi konsumen terhadap botol air minum
dalam kemasan, anggapan para ahli terhadap psikopat dan lain-lain.
Pembagian Jenis Data Berdasarkan
Sifat Data
1.
Data
Diskrit
Data diskrit adalah data yang
nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan ibu-ibu pkk sumber
ayu, nilai rupiah dari waktu ke waktu, dan lain-sebagainya.
2.
Data
Kontinue
Data kontinue adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu
atau berada pada nilai yang satu ke nilai yang lainnya. Contohnya penggunaan
kata sekitar, kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Dinas pertanian daerah
mengimpor bahan baku pabrik pupuk kurang lebih 850 ton.
Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya
1.
Data
Cross Section
Data cross-section adalah data yang
menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember
2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya.
2.
Data
Time Series / Berkala
Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu
dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series
adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari
tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. top dan doktor azahari
dari bulan ke bulan, dll.
INFRORMASI DALAM TEORI MATEMATIS
KOMUNIKASI
Teori Informasi Menurut Norbert
Weiner
Setiap organisme terkumpul
berdasarkan adanya cara perolehan, pemakaian, penyimpanan dan penyaluran
informasi.
Teori Informasi Menurut Cloude Shannon
Secara
umum, teori informasi Shannon disebut dengan teori matematis, memandang
komunikasi sebagai fenomena mekanistis, matematis, dan informatif, yaitu
komunikasi sebagai transmisi pesan dan bagaimana transmitter menggunakan
saluran atau media komunikasi. Teori ini memanfaatkan kode sebagai sarana utama
untuk mengonstruksi pesan dan menerjemahkannya (encoding dan decoding). Titik
perhatiannya terletak pada akurasi dan efisiensi proses, bukan pada makna
pesannya sendiri.
Entropy dan Redundancy
Entropy
dan redundancy merupakan konsep dasar
yang dikemumakan pada teori informasi Shannon ini. Ide tersebut diadopsi dari
salah satu cabang ilmu fisika yaitu termodinamika. Kedua konsep tersebut saling
mempengaruhi dan bersifat sebab-akibat (kausalitas) dimana entropy akan sangat berpengaruh terhadap redundancy yang timbul dalam proses komunikasi.
Entropy
Entropy adalah ukuran ketidakteraturan
relative (relative disorder) keteracakan (randmoness) dalam sebuah sistem.
Redudansi
Redudansi
digunakan untuk pengendalian kesalahan
SUMBER – SUMBER KESALAHAN
1.
Metode pengumpulan dan penukuran tidak
tepat
2.
Tidak mengikuti prosedur pengolahan yang
benar
3.
Data hilang
4.
Pemeeriksaan dan pencatatan data salah
5.
Salah dalam penggunaan data master
6.
Kesalahan dalam prosedur pengolahan
7.
Kesalahan yang disengaja