Menyusun Data Collection Plan sebenarnya tidak sesulit yang dibayangkan. berikut 6 langkah mudah untuk melakukannya:
Langkah 1: Definisikan Target dan Tujuan
Data Collection Plan yang baik harus mencakup:
- Dekripsi singkat mengenai proyek.
- Data spesifik yang dibutuhkan.
- Rasio pengumpulan data.
- Data seperti apa yang bisa disediakan untuk proses yang menjadi bahan studi, dan bagaimana data tersebut akan membantu tim proyek.
- Apa yang akan dilakukan dengan data ketika telah terkumpul.
Kejelasan mengenai elemen-elemen tersebut akan memfasilirasi akurasi dan efisiensi dalam proses pengumpulan data.
Langkah 2: Definisikan Segala Hal Mengenai Operasional dan Metodologi
Tim proyek harus mendefinisikan data yang akan dikumpulkan dengan jelas dan bagaimana cara mengumpulkannya. Mereka harus memutuskan apa saja yang harus dievaluasi dan menemukan cara bagaimana nilai-nilai numerik tersebut akan dimanfaatkan, juga bagaimana cara memfasilitasi manajemen dengan data. Tim juga bisa mempertimbangkan pencocokan data dengan pelanggan. Dengan demikian, komparasi bisa dicapai dan best practice dikukuhkan. Tim juga harus memformulasikan cakupan pengumpulan data, yaitu:
- Berapa banyak observasi yang dibutuhkan
- Interval waktu yang menjadi bagian dari studi
- Data mana yang akan dikumpulkan: data terdahulu, saat ini dan masa depan
- Metodologi yang akan digunakan untuk merekam dan mencatat data.
Cara terbaik memulai perencanaan pengumpulan data adalah mendapatkan pemahaman yang menyeluruh dan persetujuan mengenai semua definisi, prosedur dan panduan yang relevan yang akan digunakan dalam pengumpulan data. Hasil data bisa menyesatkan jika dikumpulkan dengan cara-cara yang meeragukan. Masalah serius bisa terjadi akibat keputusan bisnis yang dibuat berdasarkan data yang tidak reliable.
Jika tim ingin memeriksa data historikal sebagai bagian dari studi, mereka harus memperhatikan apakah data tersebut valid dan bisa dipercaya, darimana sumber datanya, dan apakah disarankan untuk tetap menggunakan data tersebut. Data yang dicurigai memiliki potensi tidak valid harus ditinggalkan.
Langkah 3: Memastikan Kemungkinan Pengulangan, Reproduksi, Akurasi dan Stabilitas Data
Data yang dikumpulkan dan diukur akan bisa dipakai ulang juga operator mampu menghasilkan pekerjaan yang sama untuk jenis item tertentu, dengan menggunakan peralatan yang sama. Data akan bisa direproduksi ketika semua operator yang mengukur item yang sama dan menggunakan peralatan yang sama bisa memberikan hasil pekerjaan yang sama. Selain itu, sejauh mana sistem pengukuran telah akurat, akan terjadi perbedaan antara pengukuran rata-rata yang diobservasi dengan nilai-nilai standar yang dipahami. Juga sejauh mana sistem pengukuran dikatakan stabil umumnya ditandai dengan variasi hasil pengukuran oleh operator yang sama, dengan peralatan yang sama dalam periode tertentu.
Tim proyek harus menyadari semua faktor yang mungkin menyebabkan penurunan potensi pengulangan, reproduksi, akurasi dan stabilitas, dalam rentang waktu manapun yang akan menyebabkan data tidak valid. Sangat disarankan untuk melakukan pengujian dalam skala kecil untuk mengetahui bagaimana proses dan pengukuran kemampuan data akan dilaksanakan. Dalam simulasi, harus diketahui mengenai faktor-faktor yang memungkinkan, dan apa yang bisa dilakukan untuk memitigasi efek dari faktor atau bagaimana mengeliminasi semua faktor secara bersamaan.
Langkah 4: Proses Pengumpulan Data
Ketika proses pengumpulan data telah selesai direncanakan dan didefinisikan, sebaiknya selalu melakukan follow up selama proses tersebut berlangsung dari awal hingga akhir, memastikan rencana dieksekusi secara konstan dan akurat. Walaupun pemimpin proyek telah mengkomunikasikan semua data yang perlu dikumpulkan dan rasio yang ada dibaliknya kepada kolektor data dan para partisipan, namun ia tetap harus melakukan penunjauan mengenai semua definisi, prosedur dan panduan yang berlaku dengan timnya. Lalu ia juga harus memastikan persetujuan universal. Aktifitas ini juga bisa dilengkapi dengan pelatihan atau demonstrasi yang akan mendorong pemahaman bersama akan proses pengumpulan data seperti yang terdefinisi dalam rencana pengumpulan data.
Sangat disarankan pempimpin proyek atau Black Belt mengadakan peninjauan rutin untuk melihat jika ada penyimpangan. Dengan demikian, para pengumpul data akan menyadari jika ada rencana yang tidak dilaksanakan dengan tebat. Dengan melakukan hal ini, data akan telindung dari ketidak-akuratan dan akan memastikan data yang valid dan konsisten.
Langkah 5: Setelah Proses Pengumpulan Data
Untuk menjawab pertanyaan apakah data dan sistem pengukuran dapat direproduksi, diulang, akurat dan stabil, Black Belt atau pemimpin proyek harus memastikan hasil data dan pengukuran telah memenuhi kriteria. Jika hasil tidak memenuhi kriteria, pemimpin proyek harus menentukan dimana letak-letak kesalahannya dan apa yang akan dilakukan untuk memperbaikinya. Peninjauan dan diskusi mengenai definisi operasional dan metodologi bersama para pengumpul data akan menghilangkan kesalah-pahaman dan kesalahan interpretasi yang mungkin menyebabkan kesalahan data.
Langkah 6: Buat Sampling Populasi Data Collection Plan
Ada beberapa template Data Collection Plan yang tersedia. Anda bisa menggunakan salah-satunya dan menyesuaikannya dengan proyek di perusahaan.***