YOGYAKARTA – Sebuah terobosan teknologi untuk mengoptimalkan proses penerimaan mahasiswa baru di perguruan tinggi berhasil dikembangkan oleh Kholid Haryono, doktor baru dari Program Studi Rekayasa Industri Program Doktor Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia (FTI UII). Melalui penelitian disertasinya, Kholid merancang sistem Inteligen Bisnis (IB) yang ditujukan untuk membantu jajaran manajemen kampus mengambil keputusan admisi secara cepat, akurat, dan akuntabel.
Penelitian inovatif ini memanfaatkan metode Penelitian Desain Tindakan (Action Design Research/ADR) yang dipadukan dengan Teori Rasionalitas Terbatas dan Teori Salience Pemangku Kepentingan. Dalam penerapannya, Kholid memetakan 20 jenis keputusan admisi serta empat model pengambilan keputusan yang lazim digunakan oleh pemangku kebijakan di perguruan tinggi, yaitu heuristik, kolaboratif, analitis, dan intuitif.
Sistem Inteligen Bisnis ini dikembangkan secara bertahap melalui empat iterasi pengujian fungsional, mulai dari fase Alpha hingga Delta. Berdasarkan pengujian kebergunaan sistem (System Usability Scale) yang melibatkan pimpinan universitas hingga ketua program studi, artefak teknologi ini meraih skor akhir mencapai 84,4 dari skala 100. Hasil ini mengategorikan sistem dalam predikat "sangat baik" untuk langsung diimplementasikan pada organisasi nyata.
Selain menghasilkan produk teknologi yang siap pakai, riset ini merumuskan 12 prinsip desain (Design Principles) yang mencakup aspek kepercayaan data, arsitektur informasi, visualisasi yang bermakna, hingga evaluasi berkelanjutan. Formula ini diharapkan dapat menjadi panduan praktis bagi perguruan tinggi lain di Indonesia dalam membangun sistem serupa secara mandiri.
Kholid menjelaskan bahwa kebaruan penelitian ini terletak pada titik temu kontribusi teoretis, metodologis, dan praktis secara sekaligus. Proyek ini menegaskan bahwa investasi pada teknologi informasi di bidang admisi bukan sekadar pembaruan perangkat keras, melainkan sebuah transformasi tata kelola institusi demi menggeser kebiasaan lama yang bergantung pada intuisi menuju keputusan berbasis data yang kuat.
