Data entry adalah proses memasukkan, memperbaharui, mengola sebuah data mentah atau informasi untuk kemudian dijadikan sebagai data yang terstruktur untuk dijadikan bahan analisis dan pengambilan keputusan.
Pengelolaan data yang tidak efisien bisa mengakibatkan kehilangan waktu bahkan kerugian bisnis.
Statistik menunjukkan bahwa karyawan menghabiskan hingga 20% dari waktu kerja mereka untuk mengelola data yang tidak terstruktur atau kesalahan entri data.
Itulah sebabnya artikel ini dibuat, untuk mengatasi masalah bisnis Anda dan karyawan dalam pengelolaan data entry. Di sini, kami berharap bahwa Anda bisa mengelola data secara efisien demi meningkatkan bisnis Anda.
Melalui artikel ini, kita akan menggali bagaimana proses data entry bekerja dan langkah-langkah untuk meningkatkan efisiensi proses tersebut dengan bantuan RPA (Robotic Process Automation) dan saat ini telah berkembang menjadi agentic AI.
Apa Itu Data Entry?
Data entry adalah proses memasukkan, memperbarui, memindahkan, atau mengelola data ke dalam sistem digital, seperti spreadsheet, database, ERP, CRM, atau software bisnis lainnya. Data yang diinput bisa berupa angka, teks, informasi pelanggan, data transaksi, invoice, stok barang, hingga dokumen administratif.
Di perusahaan, data entry biasanya dibutuhkan agar informasi tersimpan rapi, mudah dicari, dan bisa digunakan untuk operasional sehari-hari. Karena itu, pekerjaan data entry tidak hanya soal mengetik data, tetapi juga memastikan data yang dimasukkan akurat, lengkap, dan sesuai dengan sumber aslinya.
Meski terlihat sederhana, proses data entry bisa memakan banyak waktu jika dilakukan manual, terutama ketika volume data besar dan harus diproses secara rutin. Itulah sebabnya banyak perusahaan mulai mencari cara untuk membuat proses data entry lebih cepat, lebih akurat, dan lebih efisien.
Tugas Data Entry di Perusahaan
Tugas data entry di perusahaan tidak hanya sebatas mengetik data ke dalam sistem. Dalam praktiknya, pekerjaan ini mencakup proses memasukkan, memperbarui, memeriksa, dan merapikan data agar tetap akurat dan mudah digunakan oleh tim lain.
Beberapa tugas data entry di perusahaan yang paling umum antara lain input data pelanggan ke CRM, memasukkan invoice dan data transaksi ke sistem keuangan, memperbarui stok barang, mencatat data absensi karyawan, hingga memindahkan informasi dari email, form, atau dokumen ke database internal. Di banyak bisnis, tugas ini juga mencakup pengecekan ulang data untuk memastikan tidak ada duplikasi, kesalahan input, atau informasi yang terlewat.
Karena sifatnya repetitif dan membutuhkan ketelitian tinggi, tugas data entry sering memakan banyak waktu jika masih dilakukan manual. Itulah sebabnya banyak perusahaan mulai mencari cara untuk membuat proses ini lebih cepat, lebih akurat, dan lebih efisien melalui automation.
Baca: Bagaimana Otomatisasi Menghemat Waktu 90% Karyawan?
Cara Kerja Data Entry secara Umum
Berikut adalah langkah-langkah umum dalam proses data entry di sebuah perusahaan:
1. Penerimaan Data
Proses data entry dimulai dengan penerimaan data, yang melibatkan pengumpulan informasi dari berbagai sumber. Data dapat berasal dari formulir fisik yang diisi tangan, email yang berisi informasi klien, atau data dari sistem lain seperti database online atau aplikasi.
Pentingnya tahap ini adalah memastikan bahwa semua data yang diperlukan telah terkumpul sebelum proses lebih lanjut.
Ini membantu dalam meminimalisir kebutuhan untuk mencari data tambahan di kemudian hari, yang bisa menghambat efisiensi.
2. Pengolahan Data
Nah, setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah pengolahan data. Proses ini melibatkan penyortiran dan pengorganisasian data berdasarkan prioritas dan kebutuhan.
Pengolahan ini penting untuk memudahkan akses di tahap berikutnya dan meningkatkan efisiensi penginputan data.
Misalnya, data yang mendesak mungkin diproses lebih dahulu atau data disortir berdasarkan kategori tertentu untuk memudahkan penanganan ke depannya.
3. Input Data
Input data adalah inti dari proses data entry, di mana data yang telah disortir dimasukkan ke dalam sistem database perusahaan.
Kegiatan biasanya dilakukan melalui keyboard atau dengan menggunakan scanner untuk dokumen fisik.
Keakuratan pada tahap ini sangat kritis karena kesalahan input dapat mempengaruhi kualitas data secara keseluruhan dan potensial keputusan yang dibuat berdasarkan data tersebut.
Di sini pula sering terjadi human error, yang berujung pada ketidakefisiensian serta kesalahan pengambilan keputusan. Maka ketelitian sangatlah dibutuhkan di sini.
4. Verifikasi Data
Setelah data dimasukkan, langkah selanjutnya adalah verifikasi. Proses ini melibatkan pemeriksaan keakuratan dan kelengkapan data yang telah diinput.
Hal ini biasanya dilakukan oleh orang lain selain yang memasukkan data untuk memastikan objektivitas dan mengurangi kesalahan.
Verifikasi adalah langkah penting untuk memastikan bahwa data yang tersimpan di database adalah benar dan dapat diandalkan.
5. Penyimpanan Data
Langkah terakhir adalah penyimpanan data. Setelah data diverifikasi, informasi tersebut kemudian disimpan dalam sistem database untuk penggunaan masa depan.
Penyimpanan yang baik melindungi data dari kehilangan dan kerusakan serta memungkinkan akses mudah ketika data tersebut dibutuhkan.
Baca juga: 10 Manfaat Menerapkan Data Entry Otomatis untuk Bisnis
Selain itu, sering kali dilakukan pencadangan data secara berkala untuk memastikan keamanan lebih lanjut.
Proses data entry yang efisien dan sistematis tidak hanya meningkatkan produktivitas tetapi juga memastikan keakuratan data yang sangat penting untuk operasional perusahaan.
Implementasi teknologi seperti RPA dapat membantu mengautomasi beberapa langkah ini, meningkatkan kecepatan serta mengurangi kesalahan manusia.
Langkah Proses Data Entry secara Detail
Di atas, telah dijelaskan secara umum bagaimana sih cara kerja data entry. Nah, selanjutnya, kami juga akan menjelaskan secara detail, Cara Kerja Proses Data Entry yang akan dijabarkan secara lengkap.
Berikut adalah penjabaran lengkap bagaimana proses data entry digunakan dalam perusahaan, yang dilansir dari Glassdoor.
1. Menyiapkan dan Menyortir Dokumen
Sebelum memulai penginputan data, menyiapkan dan menyortir dokumen adalah langkah esensial. Proses ini memastikan bahwa semua dokumen yang diperlukan tersedia dan telah diatur secara sistematis.
Efisiensi dalam penyortiran dokumen memungkinkan penghematan waktu signifikan dan meminimalkan risiko kesalahan selama penginputan data.
2. Menginput Data ke Database
Proses penginputan data ke dalam database harus dilakukan dengan teliti untuk memastikan keakuratan dan keandalan informasi.
Penggunaan teknologi terkini dalam penginputan data, seperti perangkat lunak yang canggih dan peralatan yang memadai, meningkatkan kecepatan serta efisiensi operasional.
3. Memverifikasi Data
Setelah data diinput, sangat penting untuk melakukan verifikasi. Proses ini melibatkan pemeriksaan dan konfirmasi bahwa semua data yang diinput sudah benar dan lengkap.
Verifikasi ini esensial untuk memastikan keakuratan data yang akan digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis.
4. Menangani Perbedaan Informasi
Mengidentifikasi dan menyelesaikan perbedaan atau kekurangan dalam data yang telah diinput adalah kunci untuk menjaga konsistensi dan integritas informasi.
Proses ini menuntut kejelian dan ketelitian dalam membandingkan data yang diinput dengan sumber aslinya.
5. Membuat Backup Data
Pencadangan data yang efektif adalah langkah penting untuk melindungi informasi dari potensi kerusakan atau kehilangan.
Memiliki backup data yang teratur dan aman memastikan bahwa informasi penting dapat dipulihkan dan tetap tersedia saat dibutuhkan.
6. Menanggapi Permintaan Informasi
Responsivitas dalam menanggapi permintaan informasi dari anggota berwenang menunjukkan profesionalitas dan efisiensi operasional.
Memastikan informasi yang disediakan akurat dan tepat waktu adalah penting untuk mendukung kegiatan bisnis yang lancar.
7. Menguji Sistem Database Baru dan Pembaruan dari Perangkat Lunak
Proaktif dalam menguji sistem database baru dan pembaruan perangkat lunak adalah penting untuk memastikan bahwa transisi dan integrasi berjalan tanpa hambatan.
Hal ini mendukung kelancaran operasional dan memastikan bahwa semua fitur berfungsi dengan baik.
8. Mengelola Dokumen dan Catatan dengan Baik
Pengelolaan dokumen dan catatan yang baik meliputi penyimpanan, pengarsipan, dan pengaturan dokumen secara sistematis. Ini memudahkan pencarian dan akses data, yang krusial untuk efisiensi operasional.
9. Menyiapkan Laporan yang Relevan Sesuai dengan Kebutuhan
Menyiapkan laporan yang relevan dan sesuai dengan kebutuhan bisnis adalah penting untuk menyediakan wawasan yang diperlukan untuk pengambilan keputusan.
Laporan yang baik harus informatif, akurat, dan disiapkan secara berkala.
10. Menerima dan Memproses Invoice untuk Pembayaran dan Memperbarui Rincian Invoice
Efisiensi dalam mengelola dan memproses invoice penting untuk kelancaran aliran kas. Memastikan pembayaran dilakukan tepat waktu dan rincian invoice selalu diperbarui mendukung stabilitas keuangan.
11. Mengidentifikasi dan Mengoreksi Kesalahan saat Memasukkan Data
Menerapkan kontrol kualitas yang ketat dalam penginputan data sangat penting untuk meminimalisasi kesalahan. Mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan secara cepat dan akurat menjamin keandalan data yang diandalkan dalam berbagai proses bisnis.
Baca juga: Cara RPA Meningkatkan Penjualan Bisnis, Lengkap!
Contoh Pekerjaan Data Entry di Perusahaan
Pekerjaan data entry sering dianggap sederhana karena identik dengan input data ke sistem. Padahal, dalam praktiknya, aktivitas ini bisa muncul di banyak divisi dan memakan waktu cukup besar jika masih dilakukan manual. Itulah sebabnya banyak perusahaan baru menyadari besarnya beban data entry ketika tim mulai kewalahan, data sering salah input, atau proses kerja jadi lambat.
Berikut beberapa contoh pekerjaan data entry yang umum ditemukan di perusahaan:
1. Input data pelanggan ke CRM
Tim sales, customer service, atau marketing sering perlu memasukkan data pelanggan seperti nama, nomor kontak, email, alamat, hingga riwayat interaksi ke dalam sistem CRM. Jika dilakukan satu per satu secara manual, proses ini tidak hanya memakan waktu, tetapi juga berisiko menimbulkan data ganda atau informasi yang tidak lengkap.
2. Entri invoice dan data keuangan
Di tim finance, pekerjaan data entry biasanya muncul saat memasukkan data invoice, purchase order, bukti pembayaran, data pajak, hingga laporan transaksi ke sistem akuntansi atau ERP. Volume dokumen yang besar membuat proses ini sangat rentan terhadap human error, apalagi saat mendekati closing atau audit.
3. Input data absensi dan payroll
Divisi HR sering menangani data kehadiran karyawan, lembur, cuti, reimbursement, hingga komponen gaji. Ketika data tersebut masih dikumpulkan dari banyak file atau format berbeda, proses input manual bisa memperlambat payroll dan meningkatkan risiko salah hitung.
4. Memasukkan data hasil form atau survei
Banyak perusahaan masih menerima data dari form pendaftaran, survei pelanggan, form event, atau dokumen fisik yang kemudian dipindahkan ke spreadsheet atau database internal. Meski terlihat rutin, pekerjaan ini sangat repetitif dan mudah menimbulkan kesalahan jika dikerjakan dalam jumlah besar.
5. Update stok dan data inventaris
Tim operasional atau gudang sering harus memperbarui data stok barang, nomor produk, jumlah keluar masuk barang, hingga data vendor ke dalam sistem. Jika update dilakukan manual dan tidak real-time, perusahaan bisa menghadapi masalah seperti selisih stok, keterlambatan pengiriman, atau laporan inventaris yang tidak akurat.
6. Input dokumen legal dan administrasi
Bagian administrasi juga sering menangani entri data dari kontrak, surat jalan, dokumen vendor, dokumen pengiriman, atau arsip internal lainnya. Tantangannya bukan hanya banyaknya dokumen, tetapi juga kebutuhan untuk memastikan data tetap rapi, mudah dicari, dan sesuai dengan dokumen aslinya.
7. Memindahkan data antar sistem
Di banyak perusahaan, data entry tidak selalu berarti mengetik dari nol. Sering kali tim harus memindahkan data dari email ke Excel, dari PDF ke ERP, atau dari satu platform ke sistem lain. Aktivitas seperti ini tetap tergolong pekerjaan data entry karena melibatkan input, pengecekan, dan penyesuaian data secara manual.
Optimalkan Proses Data Entry dengan Automation
Proses data entry di banyak perusahaan masih memakan waktu karena dilakukan manual, berulang, dan rawan human error. Padahal, seiring bertambahnya volume data, perusahaan tidak hanya butuh proses input yang lebih cepat, tetapi juga alur kerja yang lebih cerdas.
Di sinilah agentic AI & automation berperan. Automation membantu menjalankan tugas rutin seperti memindahkan data dari dokumen, email, atau form ke sistem. Sementara itu, agentic AI membantu memahami konteks data, memvalidasi informasi, mendeteksi ketidaksesuaian, dan menentukan langkah berikutnya secara otomatis.
Dengan kombinasi ini, proses data entry tidak berhenti di input data saja, tetapi bisa berkembang menjadi workflow yang lebih end-to-end. Misalnya, sistem tidak hanya mengekstrak data invoice, tetapi juga mencocokkannya dengan purchase order, mengecek kelengkapan data, lalu meneruskan dokumen ke proses berikutnya sesuai kondisi yang terdeteksi.
Hasilnya, perusahaan dapat mempercepat proses, mengurangi kesalahan input, meningkatkan efisiensi operasional, dan membuat tim lebih fokus pada pekerjaan yang lebih strategis. Jadi, jika automation biasa fokus pada tugas berulang, maka agentic AI & automation membantu perusahaan membangun proses data entry yang lebih adaptif, akurat, dan scalable.
Terapkan Otomatisasi Data Entry di IDstar
Jika proses data entry di perusahaan Anda masih memakan banyak waktu, rawan human error, dan membebani tim operasional, ini saatnya beralih ke proses yang lebih efisien. Melalui solusi automation, RPA, dan agentic AI, IDstar membantu perusahaan mengotomatisasi pekerjaan data entry yang repetitif agar proses bisnis berjalan lebih cepat, lebih akurat, dan lebih terukur.
IDstar dapat membantu Anda mengurangi input manual, mempercepat pemrosesan data, serta menghubungkan alur kerja antar sistem agar tim bisa lebih fokus pada pekerjaan yang bernilai strategis. Mulai dari data entry dokumen, invoice, form, hingga proses administratif lainnya, solusi yang tepat dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis Anda.
Konsultasikan kebutuhan otomatisasi bisnis Anda bersama IDstar dan temukan cara yang lebih cerdas untuk mengelola proses data entry. Digital Transformation? #IDstarinAja
Chat Us