Sudah masuk minggu kedua di bulan ini, tapi laporan penjualan harian untuk bulan lalu baru selesai dikonsolidasi. Dari data tersebut, terlihat bahwa menu A sebetulnya sudah mulai turun penjualanya sejak dua minggu terakhir bulan lalu. Tapi promo bulan ini sudah terlanjur dijalankan untuk menu itu.
Seandainya data ini tersedia lebih awal, keputusan promo mungkin berbeda. Budget marketing tidak akan dialokasikan untuk menu yang sebetulnya sudah perlu dievaluasi.
Situasi seperti ini mungkin terasa familiar. Dan yang perlu dipahami, ini bukan berarti tim Anda lambat atau tidak capable. Konsolidasi data dari banyak outlet memang memakan waktu kalau prosesnya masih manual. Delapan outlet dengan masing-masing file Excel, ditambah pengecekan dan validasi, bisa makan waktu tiga sampai lima hari kerja. Saat data siap, momentum sudah lewat.
Artikel ini membahas kenapa keterlambatan laporan penjualan harian itu sebetulnya merugikan, bagaimana melihat keputusan mana yang benar-benar butuh data cepat, dan apa yang perlu dicek sebelum memutuskan investasi di sistem yang lebih canggih.
Kenapa Data yang Terlambat Itu Merugikan
Biaya dari data yang terlambat itu sering kali tidak kelihatan di laporan keuangan. Tidak ada baris COA yang bertuliskan “kerugian karena keputusan terlambat”. Tapi dampaknya nyata dan bisa diperkirakan.
Setidaknya ada tiga area di mana kerugian ini paling sering muncul.
1. Promo Restoran yang Salah Sasaran
Promo restoran dan campaign marketing biasanya direncanakan berdasarkan laporan penjualan harian dari periode sebelumnya. Kalau data yang dipakai sudah berumur dua minggu atau lebih, ada kemungkinan kondisi di lapangan sudah berubah.
Menu yang bulan lalu laris mungkin bulan ini sudah mulai jenuh. Atau sebaliknya, menu yang tadinya biasa saja tiba-tiba naik karena ada tren tertentu. Tanpa visibilitas yang cukup cepat, budget marketing bisa terbuang untuk produk yang salah.
Kondisi ini sebetulnya bukan masalah unik. Menurut riset SiriusDecisions yang dikutip oleh The Data Business (2024), sekitar 10-25% budget marketing terbuang akibat kualitas data yang buruk atau data yang sudah ketinggalan [1]. Angka ini berasal dari konteks B2B marketing di Amerika Serikat, tapi prinsipnya relevan untuk bisnis F&B manapun yang mengandalkan data untuk keputusan promo.
Untuk bisnis dengan budget promo Rp10 juta per bulan, kalau 15% saja terbuang karena keputusan berbasis data yang kadaluwarsa, itu setara dengan Rp1,5 juta yang sebetulnya bisa dialokasikan lebih baik.
2. Inventory yang Tidak Optimal
Area kedua adalah inventory, terutama untuk bahan yang perishable.
Kalau reorder dilakukan berdasarkan data stock minggu lalu, ada dua risiko yang sering terjadi. Pertama, over-stock untuk bahan yang ternyata permintaannya sudah turun. Bahan menumpuk, sebagian terbuang karena expired. Kedua, stock-out untuk bahan yang permintaannya naik. Ini juga berkaitan dengan cerita soal kekecewaan pelanggan yang datang tapi tidak bisa membeli menu favorit mereka.
Menurut laporan BusinessWaste (2023), rata-rata restoran membuang sekitar 4-10% dari seluruh inventory bahan makanan yang dibeli, entah karena spoilage, overstock, atau alasan lain [2]. Angka ini bisa lebih tinggi lagi kalau forecasting lambat.
Sebagai benchmark, menurut Sculpture Hospitality yang dikutip oleh Tablein (2024), inventory turnover yang sehat untuk industri F&B ada di kisaran 4-8 kali per bulan [3]. Artinya stok idealnya habis terjual setiap 1-2 minggu. Turnover secepat ini sulit dicapai tanpa visibilitas data yang memadai. Lambat merespons perubahan demand berpotensi menambah tumpukan stok mati.
3. Tugas Admin Restoran yang Tersita untuk Mengolah Data
Area ketiga adalah waktu tim, terutama tugas admin restoran di level supervisor atau manager, yang habis untuk mengumpulkan dan merapikan data.
Survei yang dilakukan oleh Parseur dan QuestionPro pada 2025 di Amerika Serikat menemukan bahwa karyawan menghabiskan lebih dari 9 jam per minggu untuk entri data manual, memindahkan data dari email, PDF, atau spreadsheet ke sistem lain [4]. Laporan yang sama mengestimasi opportunity cost dari pekerjaan ini mencapai $28.500 per karyawan per tahun [4].
Meski angka ini dari konteks Amerika, prinsipnya tetap relevan. Waktu yang dihabiskan tugas admin restoran untuk mengolah data secara manual itu sebetulnya bisa dipakai untuk hal yang lebih strategis: menganalisis laporan penjualan harian, mengidentifikasi masalah operasional, atau coaching tim.
Ketiga area ini, kalau dijumlahkan, dampaknya bisa signifikan untuk bisnis yang memiliki jumlah outlet lebih dari 3 tempat. Tentunya, besaran dampaknnya tergantung kondisi spesifik masing-masing bisnis.
Tidak Semua Keputusan Butuh Data Cepat
Setelah membahas efek samping dari data yang terlambat, penting untuk tidak langsung menyimpulkan bahwa semua data harus real-time. Sebetulnya tidak semua keputusan memerlukan data yang super cepat. Yang penting adalah mengenali mana yang urgent dan mana yang bisa menunggu.
Keputusan yang Butuh Data Cepat
Beberapa keputusan memang sensitif terhadap waktu. Kalau datanya terlambat sehari atau dua hari saja, dampaknya sudah terasa.
Contohnya adalah reorder bahan perishable. Kalau hari ini tidak tahu bahwa stock ayam tinggal untuk dua hari, besok bisa stock-out saat weekend yang biasanya ramai. Keputusan ini butuh data yang paling tidak H+1, artinya data hari ini tersedia besok pagi.
Contoh lain adalah penyesuaian promo mingguan. Kalau promo sedang jalan tapi data menunjukkan menu yang dipromosikan tidak laku, perlu ada keputusan cepat apakah promo dilanjutkan atau diganti. Ini juga butuh data H+1 atau maksimal H+2.
Keputusan yang Bisa Menunggu
Di sisi lain, ada keputusan yang memang tidak perlu data super cepat. Datanya boleh mingguan atau bahkan bulanan, dan itu tidak masalah.
Contohnya adalah evaluasi menu secara keseluruhan. Apakah menu tertentu perlu dihapus atau ditambah? Keputusan ini biasanya diambil bulanan atau setiap kuartal. Data mingguan sudah cukup untuk melakukan analisis ini.
Contoh lain adalah laporan keuangan untuk investor atau pemilik. Laporan ini biasanya bulanan dan tidak perlu real-time. Yang penting datanya akurat dan lengkap.
Fokus pada hal yang Paling Berdampak
Memahami perbedaan ini penting supaya investasi, baik waktu maupun uang, bisa dialokasikan dengan tepat.
Kalau saat ini proses konsolidasi data memakan waktu seminggu, mungkin tidak perlu langsung lompat ke sistem real-time yang mahal. Cukup perbaiki proses supaya data bisa tersedia dalam dua atau tiga hari. Itu sudah cukup untuk keputusan-keputusan yang paling time-sensitive.
Fokus di keputusan high-impact yang butuh data cepat biasanya memberikan hasil yang lebih terasa dibanding mencoba membuat semua data real-time sekaligus.
Sebelum Membeli Sistem, Lakukan Cek di Proses Bisnis
Setelah memahami actual cost dari data lag dan prioritas keputusan, langkah logis berikutnya mungkin adalah mencari sistem yang bisa mempercepat akses data. Tapi sebelum ke sana, ada hal yang perlu dipastikan terlebih dulu.
Sistem Tidak Bisa Memperbaiki Proses yang Berantakan
Sistem, secanggih apapun, hanya akan bekerja dengan baik kalau proses dasarnya sudah jalan. Kalau SOP data entry tidak ada atau tidak diikuti, data yang masuk ke sistem juga akan berantakan. Prinsipnya sama: Garbage in, garbage out.
Menurut analisis yang mengutip data Gartner, sekitar 55-75% implementasi ERP tidak berhasil mencapai tujuan awal [5]. Penyebab utamanya bukan kendala teknis, tapi lebih condong ke faktor organisasi: staff tidak terbiasa input data tepat waktu, format tidak konsisten antar outlet, atau tidak ada yang bertanggung jawab untuk validasi. Ini bukan masalah unik untuk bisnis tertentu, tapi pola yang cukup universal terkait kepatuhan atas prosedur.
Tanda Proses Sudah Siap
Ada beberapa indikator yang bisa membantu menilai apakah proses sudah cukup matang untuk ditingkatkan dengan sistem.
Laporan manual yang ada saat ini sudah berjalan konsisten. Mungkin lambat, tapi jadwalnya jelas dan jarang terlambat. Kalau laporan mingguan sudah bisa keluar setiap Senin pagi tanpa perlu dikejar-kejar, itu pertanda yang baik.
Ada orang yang bertanggung jawab untuk setiap tahap proses. Siapa yang input data, siapa yang validasi, siapa yang compile, semuanya jelas. Tanggung jawab harus jelas tanpa grey area.
Format sudah standar antar outlet. Kalau outlet A pakai format Excel yang berbeda dengan outlet B, itu indikasi red flag. Standarisasi format adalah fondasi untuk otomasi nantinya.
Tanda Perlu Membenahi Proses Terlebih Dahulu
Sebaliknya, ada tanda-tanda bahwa sistem belum bisa banyak membantu kalau diimplementasikan sekarang.
Laporan manual saja sering telat atau tidak lengkap. Kalau yang manual saja tidak jalan, yang otomatis juga tidak akan jalan dengan sendirinya.
Turnover staff tinggi sehingga SOP sering tidak diikuti. Orang baru masuk, belum sempat ditraining, sudah harus handle operasional. Ini masalah fundamental yang tidak bisa di-solve dengan sistem.
Tidak ada budaya kerja untuk peduli dengan data. Kalau tim merasa “yang penting makanannya enak, data itu urusan bagian admin”, sistem apapun tidak akan memberikan value yang maksimal.
Langkah Praktis
Kalau setelah evaluasi ternyata proses belum siap, bukan berarti harus menunggu sampai sempurna baru bertindak. Ada langkah-langkah yang bisa dilakukan paralel.
Mulai dengan menerapkan standar untuk format laporan di semua outlet. Ini bisa dilakukan dalam satu sampai dua minggu dengan effort yang relatif kecil. Selanjutnya, tetapkan jadwal yang jelas untuk setiap laporan dan paksa secara konsisten. Kemudian, tunjuk penanggung jawab untuk setiap proses.
Setelah hal tersebut berjalan selama satu sampai dua bulan, lakukan evaluasi kembali apakah sudah waktunya investasi sistem. Pada titik itu, sistem akan berfungsi sebagai akselerator, bukan sebagai solusi yang sepenuhnya diharapkan untuk memperbaiki masalah proses.
Penutup
Data yang terlambat memang merugikan, tapi solusinya tidak selalu sistem yang canggih. Kadang yang dibutuhkan adalah perbaikan proses yang lebih fundamental.
Yang bisa dilakukan sekarang adalah mengevaluasi seberapa besar dampak dari keterlambatan data di operasional bisnis Anda. Apakah keputusan promo sering salah timing? Apakah inventory sering menumpuk atau malah habis saat dibutuhkan? Berapa banyak waktu tim yang tersita hanya untuk merapikan angka? Evaluasi ini bisa membantu menentukan apakah ini prioritas yang perlu ditangani segera atau bisa ditunda sambil memperbaiki fondasi proses dulu.
Semisal setelah evaluasi Anda merasa masalah ini perlu ditangani tapi belum tahu harus mulai dari mana, kami bisa membantu untuk cek kondisinya lebih dulu. Apakah yang dibutuhkan perbaikan proses saja atau memang sudah waktunya menggunakan sistem ERP, itu tergantung pada kondisi spesifik bisnis Anda. Tidak semua butuh sistem, terkadang cukup dimulai dari merapikan proses saja. Silahkan menghubungi kami kalau untuk berdiskusi lebih lanjut.
Sistem hanya mempercepat. Kalau yang dipercepat itu proses yang berantakan, hasilnya tetap berantakan.
Referensi
[1] SiriusDecisions via The Data Business. (2024). The High Costs of Poor Data: A Closer Look at B2B Marketing Inefficiencies. https://thedatabusiness.net/the-high-costs-of-poor-data-a-closer-look-at-b2b-marketing-inefficiencies/
[2] BusinessWaste. (2023). Restaurant Waste Facts | Restaurant Food Waste Statistics. https://businesswaste.com/sectors/restaurant-waste/restaurant-waste-facts/
[3] Sculpture Hospitality via Tablein. (2024). 10 KPIs That Measure Your Restaurant’s Efficiency. https://www.tablein.com/blog/restaurant-efficiency-kpis
[4] Parseur & QuestionPro. (2025). Manual Data Entry Costs U.S. Companies $28,500 Per Employee Each Year. https://parseur.com/blog/manual-data-entry-report
[5] Ripla, A. (2025). Why 70% of ERP Implementations Fail: The Hidden Organizational Causes. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/why-70-erp-implementations-fail-hidden-organizational-andre-zv8ee
