Likuiditas Data: Definisi, Fungsi, dan Contohnya dalam Statistik

Pendahuluan

Dalam era digital dan ekonomi berbasis data, istilah “likuiditas” tidak hanya relevan dalam bidang keuangan, tetapi juga muncul dalam wacana data dan statistik. Konsep “likuiditas data” semakin penting ketika organisasi, peneliti, dan praktisi berhadapan dengan volume data yang besar, kebutuhan untuk analisis real-time, serta keinginan untuk mengubah data menjadi informasi dan pengetahuan secara cepat. Pada ranah statistik, kemudahan aliran, pemanfaatan ulang, dan kombinasi data merupakan faktor kunci dalam menghasilkan insight yang bermakna. Artikel ini akan membahas secara mendalam: apa yang dimaksud dengan likuiditas data, apa fungsinya dalam konteks statistik, serta contoh konkret penerapannya. Dengan memahami likuiditas data, maka pengguna data,baik peneliti, analis maupun pembuat kebijakan,dapat memanfaatkan data secara lebih efektif, cepat dan adaptif.

Definisi Likuiditas Data

Definisi Secara Umum

Secara umum, likuiditas berasal dari istilah keuangan/akuntansi yang merujuk pada kemampuan suatu aset atau entitas untuk “dicairkan” atau diselesaikan dengan cepat tanpa kehilangan nilai signifikan. Sebagai contoh, dalam keuangan, likuiditas berarti kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendek. [Lihat sumber Disini - ppid.jamkridabanten.co.id]
Ketika dikaitkan dengan data, “likuiditas data” dapat dimaknai sebagai kemampuan data atau aset data untuk mengalir, digunakan kembali, dan dikombinasikan dengan cepat dan efisien sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan atau analisis statistik tanpa hambatan besar. Sebuah gagasan mendasar: data yang “liquid” mempercepat proses dari pengumpulan ke analisis ke tindakan.

Definisi dalam KBBI

Untuk definisi dari KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) langsung untuk “likuiditas data” belum ditemukan secara terpisah di edisi daring KBBI. Namun leh berlaku pendekatan bahwa “likuiditas” dalam KBBI diartikan sebagai keadaan atau sifat dapat dicairkan atau mudah menjelma jadi uang atau mudah dikeluarkan. Dalam KBBI daring tidak ditemukan entri spesifik “likuiditas data”. Oleh karena itu, acuan KBBI untuk “likuiditas” digunakan sebagai landasan: bahwa likuiditas adalah sifat mudah dicairkan atau mudah diubah bentuknya – konsepsi ini kemudian dialihmakna ke ranah data (yakni mudah diubah/diakses/dikombinasikan).

Definisi Menurut Para Ahli

Berikut beberapa pendapat ahli terkait likuiditas data atau data liquidity:

1. Paul K. Courtney,dalam artikel “Data Liquidity in Health Information Systems” mendefinisikan bahwa “data are liquid when health [data] flows faster and more freely”. Artinya, data dikatakan likuid ketika alirannya lebih cepat dan lebih bebas. [Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov]
2. Tommy Ragsdale,menyatakan definisi awam bahwa “the right data, at the right place, at the right time” adalah inti dari data liquidity. [Lihat sumber Disini - linkedin.com]
3. MIT CISR (MIT Center for Information Systems Research) dalam briefingnya “Build Data Liquidity to Accelerate Data Monetization” mendefinisikan data liquidity sebagai “the ease of data asset reuse and recombination”. [Lihat sumber Disini - cisr.mit.edu]
4. L. Chen dalam studi “Does data assetisation improve corporate liquidity and …” (2024) menyebut bahwa perusahaan dengan aset data yang lebih tinggi menunjukkan likuiditas korporasi yang lebih tinggi, yang pada gilirannya menunjuk pada likuiditas data sebagai karakteristik aktif yang dapat mempengaruhi nilai perusahaan. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]

Dari definisi-definisi di atas dapat dirumuskan bahwa likuiditas data adalah kondisi di mana aset data dapat dengan cepat, aman, dan efisien diakses, digunakan kembali, serta digabungkan sehingga dapat mendukung proses statistik dan pengambilan keputusan , tanpa terperangkap dalam silos data atau hambatan teknis besar.

Fungsi Likuiditas Data dalam Statistik

Ketika ditinjau dari sudut statistik, likuiditas data memiliki fungsi-fungsi penting sebagai berikut:

1. Mempercepat pengumpulan dan integrasi data
   Data yang “liquid” memungkinkan para peneliti dan analis untuk mengakses berbagai sumber data dengan cepat, melakukan integrasi antar dataset, dan memperluas ruang lingkup variabel yang dianalisis. Dengan demikian, penelitian statistik menjadi lebih responsif terhadap perubahan kondisi, lebih adaptif terhadap situasi baru.
2. Meningkatkan penggunaan ulang (reuse) data
   Karena likuiditas data mencakup kemudahan reuse dan recombination data aset, maka data bisa dipakai untuk berbagai analisis statistik berbeda, bahkan untuk tujuan yang awalnya tidak diprediksi. Hal ini meningkatkan efisiensi sumber daya penelitian dan memperkuat kapasitas longitudinal atau lintas-tematik.
3. Mendukung fleksibilitas model statistik
   Dalam studi statistik modern, seringkali diperlukan model yang menggabungkan data dari berbagai domain (multivariat), real-time atau near-real-time. Likuiditas data memungkinkan integrasi cepat dari aliran data baru ke dalam model, sehingga hasil statistik menjadi lebih relevan, akurat, dan terkini.
4. Mengurangi hambatan teknis dan operasional
   Data yang tidak likuid seringkali berada di sistem tertutup, format tidak standar, atau sulit diakses karena prosedur yang kompleks. Dalam konteks statistik, hambatan ini memperlambat proses analisis, memperbesar potensi bias karena hanya sebagian data yang dipakai. Likuiditas data berarti hambatan-hambatan tersebut dikurangi.
5. Memungkinkan pengambilan keputusan berbasis bukti (evidence-based decision making)
   Karena analisis statistik bergantung pada kualitas, kecepatan, dan kelengkapan data, likuiditas data membantu memastikan bahwa informasi statistik yang dihasilkan relevan, tepat waktu, dan dapat segera digunakan oleh pembuat kebijakan, bisnis atau organisasi. Hal ini juga meningkatkan nilai strategis data bagi organisasi seperti yang dikemukakan MIT CISR bahwa likuiditas data berhubungan dengan “data monetization”. [Lihat sumber Disini - cisr.mit.edu]
6. Memfasilitasi transparansi dan kolaborasi ilmiah
   Dalam penelitian statistik, seringkali diperlukan berbagi data antar peneliti, cross-site atau multi-institusi. Data yang likuid memudahkan kolaborasi, memungkinkan validasi ulang (reproducibility) dan generalisasi hasil statistik.

Dengan demikian, likuiditas data bukan sekedar jargon, melainkan memiliki fungsi langsung dalam meningkatkan kualitas, kecepatan, dan cakupan analisis statistik.

Contoh Likuiditas Data dalam Statistik

Berikut beberapa contoh konkret bagaimana likuiditas data diterapkan atau relevan dalam konteks statistik:

1. Analisis data real-time dalam sistem kesehatan
   Sebagai contoh, dalam artikel “Data Liquidity in Health Information Systems” oleh Paul K. Courtney dan rekan, disebutkan bahwa data yang terkunci dalam sistem yang sulit diakses akan menghambat analisis statistik yang diperlukan untuk intervensi kesehatan. [Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov] Misalnya, data rekam medis yang dapat segera dialirkan ke sistem analitik memungkinkan peneliti melakukan analisis tren, prediksi penyakit, atau evaluasi kebijakan secara cepat , ilustrasi likuiditas data dalam statistik epidemiologi.
2. Integrasi berbagai dataset untuk analisis multivariat
   Perusahaan atau lembaga riset yang memiliki data aset terstruktur dan tidak terstruktur (misalnya transaksi, media sosial, sensor) dapat menggabungkannya dengan cepat karena likuiditas data, lalu menjalankan analisis statistik multivariat seperti regresi berganda, analisis faktor, atau machine learning. Sebagai contoh, studi L. Chen (2024) menyebut bahwa higher data assetisation berkorelasi dengan likuiditas korporasi yang lebih baik. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com] Walaupun konteksnya korporasi, hal ini menunjukkan betapa data yang “liquid” memberi kelincahan dalam analisis statistik dan pengambilan keputusan.
3. Menggunakan dataset terbuka (open data) untuk penelitian lintas-nasional
   Dengan adanya standar interoperabilitas dan akses terbuka, peneliti dapat mengambil dataset publik, menggabungkannya dengan dataset lokal atau institusional, dan melakukan statistik lintas waktu atau lintas negara. Kemampuan untuk melakukan hal ini merupakan indikasi data liquid , aliran data yang lancar memungkinkan analisis statistik skala luas.
4. Pembaruan model statistik dengan aliran data kontinu
   Dalam lingkungan seperti keuangan atau pasar modal, data transaksi dan kuotasi terus mengalir. Meskipun contoh utama “liquidity” dalam keuangan berkaitan dengan aset, konsep likuiditas data dapat diterapkan juga: data yang terus diperbarui dapat “dicairkan” ke dalam model statistik prediktif atau analisis volatilitas dengan cepat. Misalnya, meskipun artikel database keuangan berbicara tentang likuiditas pasar, analoginya bahwa data pasar yang cepat tersedia memungkinkan statistik volatilitas dan analisis tren dijalankan secara near-real-time. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]
5. Contoh aplikatif di Indonesia
   Meskipun belum banyak studi publik Indonesia yang secara eksplisit menggunakan istilah “likuiditas data”, kita bisa melihat bahwa penelitian statistik yang mengandalkan data yang mudah diakses dan digabungkan akan berjalan lebih cepat dan komprehensif. Misalnya, dalam jurnal tentang analisis rasio keuangan perusahaan, data keuangan yang tersedia secara terbuka memungkinkan perhitungan rasio likuiditas, solvabilitas, dan analisis statistik lainnya. [Lihat sumber Disini - ejournal.upbatam.ac.id] Dalam konteks ini, meskipun bukan “likuiditas data” secara literal, apabila data‐keuangan tersedia, terstandardisasi dan dapat digunakan ulang maka fungsi likuiditas data terpenuhi.
6. Illustrasi sederhana
   Bayangkan peneliti ingin menguji hubungan antara tingkat pendidikan, pendapatan, dan data kesehatan dalam suatu provinsi. Jika data pendidikan, data pendapatan, dan data kesehatan tersedia dalam format yang berbeda, tersebar di silos, dan sulit digabungkan, maka analisis statistik akan terhambat. Namun jika data-data tersebut dapat diakses, digabungkan, dikombinasikan dengan cepat (likuid), maka analisis regresi atau statistik lintas‐variabel bisa dilakukan dengan efisien , ini adalah contoh operasional dari likuiditas data.

Kesimpulan

Likuiditas data merupakan konsep yang semakin penting dalam era data besar dan analisis statistik modern. Secara ringkas:

• Likuiditas data adalah kondisi di mana aset data dapat mengalir, digunakan kembali, dan digabung dengan mudah untuk mendukung analisis statistik.
• Definisi menurut ahli menekankan aspek kecepatan aliran, reuse/recombination, dan transformasi data.
• Dalam konteks statistik, likuiditas data memiliki fungsi strategis: mempercepat pengumpulan dan integrasi data, mendukung pemodelan fleksibel, memungkinkan reuse data, mengurangi hambatan teknis, memperkuat evidence-based decision making, serta memfasilitasi kolaborasi ilmiah.
• Contoh­-nyata mencakup sistem informasi kesehatan yang memungkinkan analisis real-time, integrasi multivariat dataset, pemodelan kontinu dengan aliran data, serta penelitian berbasis data terbuka.
• Untuk peneliti dan praktisi statistik di Indonesia, meningkatkan likuiditas data,yakni memastikan data tersedia, tersambung antar-sistem, berbagi format dan dapat digabungkan,merupakan langkah kunci agar analisis statistik semakin responsif, komprehensif, dan relevan.

Dengan demikian, meningkatkan likuiditas data bukan sekadar masalah teknis, tetapi juga strategis untuk memperkuat kapasitas analisis statistik dan pengambilan keputusan berbasis data. Semoga artikel ini bermanfaat untuk memperjelas konsep dan penerapan likuiditas data dalam ranah statistik.