Simpulan
Data penjualan dan admin yang berkualitas dapat mengurangi biaya operasional. Berdasarkan hasil uji hipotesis terbukti bahwa dampak kualitas data penjualan dan admin dapat mengurangi biaya operasional, dimana -t hitung < -t tabel (-2,699 < -1,77). Kualitas data (akurat, relevan, tepat waktu, lengkap, dan konsisten) yang dimiliki semakin baik, dampak yang merugikan bagi perusahaan tidak akan timbul, karena dasar utama kegiatan perusahaan didasarkan pada data yang berkualitas. Dengan begitu perusahaan dapat mengontrol efektifitas pengeluaran biaya operasional, dikarenakan biaya yang semestinya tidak dikeluarkan dapat dicegah dengan pengendalian internal yaitu salah satunya dengan data yang berkualitas. Selain biaya operasional, biaya produksi juga dapat terpengaruh dari dampak kualitas data yang dimilki perusahaan.
Implikasi Teoritis
Hasil penelitian ini adalah dampak kualitas data dapat mengurangi biaya operasional, dimana semakin data berkualitas dari dampak kualitas data tersebut dapat mengurangi biaya operasional. Data yang digunakan perusahaan sudah berkualitas otomatis dalam melaksanakan kegiatan akan terhindar dari masalah yang merugikan perusahaan yang menyebabkan biaya operasional dikeluarkan. Penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian dari Emeka – Nwokeji, N. A (2012)
31
dimana dengan menerapkan manajemen kualitas data yang sesuai dengan dimensi kualitas data dapat mengurangi biaya operasional serta dapat meningkatkan kinerja perusahaan. Selain itu penelitian ini juga sesuia dengan teori Chapman A. D. (2005) dimana manfaat menerapkan kualitas data adalah untuk mengurangi biaya dan risiko.
Keterbatasan
1. Penelitian ini hanya menggunakan tiga perusahaan garmen sebagai sampel, Hal ini dikarenakan hanya tiga perusahaan yang memberikan ijin penelitian. Dengan demikian dimungkinkan sampel maupun responden yang digunakan tidak dapat mempresentasikan populasi dengan baik.
2. Penelitian ini hanya bisa menilai tinggi rendahnya biaya operasional yang
dikeluarkan dari dampak kualitas data dari perspektif para manajer, sehingga tidak dapat menjelaskan seberapa jumlah atau rupiah, biaya yang sesungguhnya dikeluarkan.
3. Penelitian ini hanya bisa menjelaskan mengenai biaya operasional. Sehingga
hal ini diharapkan untuk penelitian berikutnya bisa lebih mengembangkan lagi untuk meneliti mengenai biaya produksi
Saran
Saran yang diberikan untuk perusahaan Manna Garment, Citra Mulia, dan Jago Arta dimana masih mengalami data penjualan dan admin yang kadang tidak lengkap, benar, dan tepat waktu. Hal ini bisa diatasi dengan pertama SDM yang lebih kompeten, dikarenkan SDM merupakan peran yang penting dalam menghasilkan data yang berkualitas, yang kedua sebelum data penjualan dan admin itu digunakan data tersebut harus benar-benar diteliti kembali atau dikonfirmasi lagi agar isi dalam data dengan nilai yang benar dan lengkap. Kemudian yang ketiga pimpinan atau kepala manajer terus mengontrol atau memonitori mekanisme sistem untuk keefektifan dalam menghasilkan data yang berkualitas. Kemudian yang terakhir ketika data mengalami kesalahan harus segera cepat dibenarkan atau diperbaiki sebelum masalah yang merugikan perusahaan muncul.
32 Daftar Pustaka
Al-Hakim, L. 2007.”Preface” In Information Quality Management: Theory and
Application, ed. Al-Hakim, L. VIII – XXI. Hershey: Idea Group
Publishing. Melalui http://eprints.usq.edu.au/19436/ (Diunduh pada tanggal 27 Juni pukul 09.08)
Arikunto, Suharsimi. 2005. Prosedur Penelitian : Suatu Pendekatan Praktek. Jakarta: Rineka Cipta.
Batini, C. and Scannapieco M. 2006. Data Quality Concepts, Methodologies and
Techniques. ISBN-10 3-540-33172-7. Springer Berlin Heidelberg. New
York.
Blake, Roger H. and Paul Mangiameli. 2008. “The effects and interactions of data quality and problem complexity on data mining”. Proceedings of the 13th
International Conference on Information Quality 01/2008, MIT,
Cambridge, MA. USA.
Caballero, I., and Mario Piattini. 2007. “Assessment and Improvement of Data and
Information Quality.” In Information Quality Management: Theory and Application. Ch. 6, ed. Al-Hakim, L. 119 – 141. 701 E. Hershey PA
17033-1240, USA. Hershey: Idea Group Publishing. Melalui http://igi-global.com/chapter/assessment-improvementinformation-quality/23027 (Diunduh pada tanggal 28 Juni 2014 pukul 16.35)
Chapman, A. D. 2005. Principles of Data Quality, version 1.0. Report for the Global Biodiversity Information Facility, Copenhagen. Toowoomba South, Qld, Australia. Melalui http://www.gbif.org/resources/2829 (Diunduh pada tanggal 26 Juni Pukul 13.05)
33
Emeka-Nwokeji , N. A. 2012. Repositioning Accounting Information System Through Effective Data Quality Management: A Framework For Reducing Costs And Improving Performance. International Jornal Of Scientific &
Technology Research Vol. 1, November 2012.
Eppler, M., & Markus Helfert. (2004). A classification and analysis of data quality costs. MIT International Conference on Information Quality, November 5-6, 2004. Boston.
http://www.oracle.com/us/products/applications/master-data-management/roi-from-data quality-168367.pdf .(February 2006 Ziff Davis Media Custom Publishing). (Diunduh pada tanggal 26 Juni pukul 15.19)
Ghozali, Imam. 2006. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. E disi Ke-2. Semarang: Universitas Diponegoro.
Haug, Anders, Frederik Zachariassen, & Dennis van Liempd. 2011. The cost of poor data quality. Journal of Industrial Engineering and Management, 4(2), 168-193. Online ISSN: 2013-0953 Print ISSN: 2013-8423.University of Southern Denmark. Denmark.
Kerr, Karolyn, Tony Norris, & Rosemary Stockdale. (2007). Data Quality Information and Decision Making:A Healthcare Case Study. 18th
Australasian Conference on Information Systems. New Zealand.
Koronios, A. and Shien Lin. 2007. “Information Quality in Engineering Asset
Management” In Information Quality Management: Theory and Application, ed. Al-Hakim, L. 221 - 250 Hershey: Idea Group Publishing.
Melalui
http://www.inf.ufsc.br/~dovicchi/pos- ed/pos/gerti/refer/Elsevier.Information.Quality.Management.ebook-TLFeBOOK.pdf (Diunduh pada tanggal 27 pukul 10.15)
34
Marshal, L. and R.D.L. Harpe. 2009. Decision Making in the context of Business Intelligence and data quality. Peer Review Article. Vol. 11, No. 2, 1 – 4. Proceedings of the Ninth International Conference on Information Quality (ICIQ-04).
Mulyadi, 2005, Akuntansi Biaya, edisi 5, Aditya Media.: Yogyakarta.
Olson, J.E., 2003. Data Quality: The Accuracy Dimension. Morgan Kaufmann Publishe. San Francisco.
Redman , T.C. 2005. “Measuring Data Accuracy A Framework and Review.” In
Information Quality Advances in Management Information Systems, ed:
Zwass, V., 21 – 36. London: M. E. Sharpe Inc.
Supriyono, R.A. 2000. Akuntansi Biaya : Perencanaan dan Pengendalian Biaya
serta Pembuatan Keputusan. Edisi Kedua, Buku Kedua, BPFE,
Yogyakarta.
Syahrul dan Muhammad Afdi Nizar. 2000. “Kamus Istilah-istilah Akuntansi”. Cetakan Pertama. Citra Harta Prima. Jakarta.
35
Lampiran 1. Kuesioner Penelitian