Laporan statistik merupakan salah satu dokumen fundamental dalam proses pengambilan keputusan di berbagai sektor, mulai dari tata kelola pemerintahan, strategi bisnis korporasi, hingga penelitian ilmiah yang kompleks. Dokumen ini bukan sekadar kumpulan angka; ia adalah narasi yang diturunkan dari data, diolah melalui metodologi yang ketat, dan disajikan untuk memberikan wawasan yang obyektif, terukur, dan dapat dipertanggungjawabkan. Integritas sebuah keputusan seringkali bergantung pada kualitas dan kejelasan laporan statistik yang mendasarinya.
Proses penyusunan laporan statistik melibatkan serangkaian tahapan yang sistematis, dimulai dari perumusan masalah, pengumpulan data mentah, penerapan teknik analisis yang sesuai, hingga visualisasi temuan yang intuitif. Memahami struktur dan prinsip-prinsip di balik laporan yang efektif sangat krusial bagi penyusun data (analis) maupun pembaca (pengambil keputusan). Artikel ini akan mengupas tuntas setiap dimensi dari penyusunan laporan statistik yang berkualitas tinggi, memastikan bahwa informasi yang dihasilkan mampu mentransformasi data menjadi tindakan yang berharga.
Secara definitif, laporan statistik adalah presentasi formal dari hasil analisis data yang dikumpulkan dari suatu populasi atau sampel, disajikan dalam bentuk tabel, grafik, dan narasi yang menjelaskan signifikansi temuan. Fungsi utamanya melampaui deskripsi semata; laporan ini berfungsi sebagai alat diagnostik, prediktif, dan evaluatif.
Fungsi diagnostik memungkinkan organisasi untuk memahami apa yang terjadi dan mengapa hal itu terjadi. Misalnya, analisis korelasi dalam laporan dapat mengidentifikasi hubungan antara penurunan penjualan dan perubahan tren konsumen. Laporan ini memberikan "post-mortem" yang terukur terhadap kinerja historis atau kondisi saat ini.
Menggunakan model statistik seperti analisis deret waktu (time series) atau regresi, laporan statistik dapat memproyeksikan hasil di masa depan berdasarkan pola data historis. Ini sangat penting untuk perencanaan anggaran, perkiraan permintaan, dan manajemen risiko.
Laporan ini menyediakan kerangka kerja untuk mengukur efektivitas intervensi atau kebijakan tertentu (misalnya, dampak peluncuran produk baru atau program kesehatan publik). Dengan membandingkan metrik sebelum dan sesudah intervensi, organisasi dapat secara obyektif menilai keberhasilan program.
Penyusunan laporan statistik mengikuti siklus yang ketat untuk memastikan validitas hasil. Kegagalan di salah satu tahap dapat mengkompromikan seluruh integritas laporan:
Kualitas data adalah cerminan dari metode sampling yang digunakan. Kesalahan dalam sampling (bias) akan menghasilkan laporan yang tidak representatif, meskipun analisis statistiknya sempurna.
Metode ini memastikan setiap unit populasi memiliki peluang yang diketahui untuk terpilih, sehingga memungkinkan penggunaan inferensi statistik. Contohnya termasuk Simple Random Sampling (SRS), Stratified Sampling (membagi populasi menjadi subkelompok homogen), dan Cluster Sampling (memilih kelompok alami).
Dalam laporan, deskripsi metode sampling harus sangat rinci. Misalnya, jika menggunakan stratified sampling, laporan wajib mencantumkan variabel stratifikasi yang digunakan (misalnya, usia, lokasi geografis, atau tingkat pendapatan) dan alasan pemilihan variabel tersebut.
Digunakan ketika populasi sulit diakses atau waktu/biaya menjadi kendala. Contoh: Convenience Sampling atau Quota Sampling. Hasil dari metode ini harus disajikan dengan hati-hati dalam laporan, selalu disertai peringatan (disclaimer) bahwa temuan mungkin tidak dapat digeneralisasi ke seluruh populasi.
Laporan yang baik harus memiliki struktur yang logis, memungkinkan pembaca, baik teknis maupun non-teknis, untuk cepat menemukan informasi yang relevan dan memahami konteks analisis.
Ini adalah bagian terpenting, seringkali satu-satunya yang dibaca oleh pemangku kepentingan tingkat tinggi. Ringkasan eksekutif harus berdiri sendiri dan merangkum seluruh isi laporan dalam satu hingga dua halaman, meliputi:
Bab ini memberikan detail teknis yang dibutuhkan oleh sesama analis atau pembaca yang ingin mereplikasi studi. Transparansi metodologi adalah kunci untuk membangun kredibilitas:
Menjelaskan batasan populasi, ukuran sampel yang dicapai, tingkat respons (jika survei), dan justifikasi untuk ukuran sampel tersebut (misalnya, perhitungan menggunakan rumus Slovin atau power analysis).
Semua variabel kunci harus didefinisikan secara operasional. Misalnya, jika variabelnya adalah "Kepuasan Pelanggan," harus dijelaskan bagaimana kepuasan itu diukur (skala Likert 1-5, skor agregat dari sub-dimensi, dll.).
Mencantumkan teknik statistik spesifik yang digunakan (misalnya, ANOVA satu arah, regresi linier berganda, uji Chi-Square), dan perangkat lunak statistik yang digunakan (R, Python, SPSS, Stata). Bagian ini juga harus menyebutkan tingkat signifikansi (α) yang digunakan, biasanya 0.05 atau 0.01.
Bagian ini murni menyajikan fakta, tanpa interpretasi berlebihan. Temuan harus disajikan secara hierarkis, dimulai dari statistik deskriptif, kemudian dilanjutkan dengan hasil dari analisis inferensial yang lebih kompleks.
Menampilkan ringkasan data melalui ukuran tendensi sentral (Mean, Median, Mode) dan dispersi (Standar Deviasi, Jangkauan, Varians). Visualisasi (histogram, box plot) sangat membantu di tahap ini untuk menunjukkan distribusi data.
Menyajikan hasil dari uji hipotesis. Untuk setiap uji, laporan harus mencantumkan nilai uji statistik (t-value, F-ratio, Chi-Square), derajat kebebasan (df), dan yang terpenting, nilai P (p-value). Nilai P adalah penentu apakah hasil signifikan secara statistik. Laporan harus secara eksplisit menyatakan: "Karena p < 0.05, kami menolak hipotesis nol, menunjukkan adanya hubungan signifikan antara variabel A dan B."
Setelah data disajikan, bagian ini melakukan interpretasi: Apa artinya angka-angka tersebut? Bagaimana temuan ini berhubungan dengan literatur atau tujuan awal?
Menghubungkan temuan dengan pertanyaan penelitian. Analis harus membahas keterbatasan studi (misalnya, bias non-respons, sampel terbatas) dan bagaimana keterbatasan tersebut memengaruhi generalisasi hasil. Ini adalah tempat untuk menjelaskan anomali atau hasil yang tidak terduga.
Pernyataan akhir yang ringkas, menjawab tujuan penelitian yang ditetapkan di awal. Kesimpulan harus didasarkan 100% pada data yang dianalisis.
Ini adalah bagian aksi (actionable) dari laporan. Rekomendasi harus spesifik, terukur, dapat dicapai, relevan, dan terikat waktu (SMART), dan secara langsung diturunkan dari temuan dan kesimpulan. Rekomendasi yang baik tidak menyarankan "peningkatan efisiensi," tetapi "mengalokasikan 15% lebih banyak sumber daya untuk pelatihan karyawan di wilayah X, yang berdasarkan analisis regresi memiliki korelasi terkuat dengan peningkatan produktivitas."
Penyusunan laporan statistik modern menuntut lebih dari sekadar rata-rata; ia memerlukan penerapan teknik inferensi yang canggih untuk menggali hubungan sebab-akibat, memprediksi hasil, dan memitigasi risiko. Kunci utama adalah memilih teknik yang tepat sesuai dengan jenis data (nominal, ordinal, interval, rasio) dan tujuan penelitian.
Korelasi (mengukur kekuatan dan arah hubungan linier antara dua variabel) dan Regresi (memodelkan hubungan kausal dan memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen) adalah tulang punggung banyak laporan bisnis dan ekonomi.
Laporan harus jelas membedakan antara Koefisien Pearson (untuk data interval/rasio terdistribusi normal) dan Spearman (untuk data ordinal atau non-normal). Koefisien yang mendekati +1 menunjukkan korelasi positif yang kuat, -1 korelasi negatif yang kuat, dan 0 korelasi lemah atau tidak ada.
Penting untuk selalu mengingatkan pembaca, sebagaimana tertuang dalam laporan, bahwa "korelasi bukan berarti kausalitas." Hanya karena dua variabel bergerak bersama, bukan berarti yang satu menyebabkan yang lain.
Ketika laporan menggunakan Regresi Linier Berganda, beberapa parameter harus dijelaskan secara detail:
Metode ini digunakan untuk menentukan apakah perbedaan antara dua atau lebih kelompok cukup besar untuk dianggap signifikan, atau hanya hasil dari fluktuasi acak.
Uji T digunakan untuk membandingkan rata-rata dua kelompok. Laporan harus merinci apakah digunakan Independent Samples T-Test (membandingkan kelompok yang berbeda, seperti pria vs. wanita) atau Paired Samples T-Test (membandingkan satu kelompok pada dua waktu berbeda, seperti skor sebelum dan sesudah pelatihan).
ANOVA digunakan ketika ada tiga atau lebih kelompok yang rata-ratanya ingin dibandingkan (misalnya, membandingkan efektivitas tiga jenis metode pemasaran). Laporan ANOVA harus menyajikan F-ratio dan p-value. Jika hasil ANOVA signifikan, laporan harus melanjutkan dengan uji post-hoc (seperti Tukey HSD) untuk menentukan pasangan kelompok mana yang berbeda secara signifikan.
Untuk data yang diukur dari waktu ke waktu (seperti harga saham, inflasi, atau tingkat kejahatan bulanan), laporan statistik memerlukan teknik yang memperhitungkan ketergantungan antar observasi (autokorelasi). Analisis deret waktu bertujuan untuk mengidentifikasi komponen data:
Model yang populer, seperti ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), sering digunakan untuk peramalan. Laporan yang menggunakan model ini harus menjelaskan bagaimana parameter model dipilih (p, d, q) dan menyertakan metrik evaluasi model seperti MAPE (Mean Absolute Percentage Error) untuk mengukur akurasi prediktif.
Bahkan analisis yang paling solid sekalipun akan gagal jika disajikan dalam format yang membosankan atau membingungkan. Visualisasi data dan narasi yang kuat adalah jembatan antara temuan teknis dan pemahaman non-teknis. Laporan statistik modern sangat bergantung pada kemampuan penyaji untuk bercerita menggunakan data.
Penyusun laporan harus memilih jenis grafik yang paling sesuai untuk data dan pesan yang ingin disampaikan:
Setiap visualisasi dalam laporan harus mematuhi tiga pilar ini:
Clarity (Kejelasan): Penghapusan kekacauan visual (chart junk). Semua label harus jelas, sumbu diberi nama, dan legenda mudah dipahami.
Accuracy (Akurasi): Visualisasi tidak boleh menyesatkan. Sumbu Y harus dimulai dari nol, terutama pada grafik batang, untuk mencegah pemalsuan skala yang dapat melebih-lebihkan perbedaan kecil.
Integrity (Integritas): Data harus disajikan secara lengkap. Jika ada outlier yang dihilangkan dari analisis, visualisasi harus menunjukkan bahwa data tersebut memang ada atau menjelaskan mengapa data tersebut dikecualikan.
Narasi adalah tali penghubung yang mengikat grafik dan tabel. Laporan yang efektif mengikuti struktur narasi yang memandu pembaca dari konteks ke kesimpulan.
Setiap bagian temuan harus dimulai dengan pengingat konteks: Mengapa kita melihat data ini? (Misalnya: "Untuk mengevaluasi dampak kampanye iklan di media sosial, kami menganalisis metrik interaksi selama kuartal terakhir.")
Gunakan visualisasi untuk menyoroti poin data terpenting. Jangan biarkan grafik berbicara sendiri; tunjuk dan beri label pada titik data yang paling signifikan.
Setelah menampilkan temuan (misalnya, peningkatan 20% pada metrik X), narasi harus segera menjelaskan signifikansi statistik temuan tersebut, menghubungkannya kembali ke hipotesis awal. Ini mengubah "apa yang terjadi" menjadi "mengapa ini penting."
Susun narasi agar alirannya logis, dari analisis deskriptif yang sederhana hingga pemodelan prediktif yang kompleks. Hindari melompat antar topik yang tidak terkait.
Meskipun visualisasi adalah raja untuk komunikasi cepat, tabel tetap krusial untuk menyimpan detail presisi. Tabel seringkali ditempatkan di bagian Lampiran atau sebagai suplemen dalam laporan digital, tetapi harus diacu secara eksplisit dalam teks.
Laporan statistik diimplementasikan dalam berbagai domain, masing-masing membawa tantangan dan fokus unik. Adaptasi laporan terhadap audiens dan konteks adalah tanda kematangan analitis.
Dalam konteks bisnis, laporan statistik berfokus pada metrik kinerja utama (KPIs) dan hasil yang dapat ditindaklanjuti. Laporan di sini harus bersifat sangat preskriptif, tidak hanya mendeskripsikan masalah, tetapi juga merekomendasikan solusi yang diukur.
Meliputi analisis Return on Investment (ROI), nilai seumur hidup pelanggan (Customer Lifetime Value - CLV), dan analisis A/B testing. Laporan ini memerlukan uji statistik yang cepat untuk memvalidasi mana dari dua opsi (A atau B) yang secara signifikan lebih unggul.
Menggunakan statistik untuk memodelkan variabilitas permintaan dan meminimalkan biaya penyimpanan (inventory cost). Teknik yang sering digunakan adalah simulasi Monte Carlo untuk memprediksi skenario risiko dan probabilitas kegagalan rantai pasokan.
Laporan yang ditujukan untuk pemerintah atau lembaga publik memiliki fokus pada dampak sosial, demografi, dan evaluasi kebijakan. Akurasi dan generalisasi adalah prioritas utama.
Meliputi perhitungan Indeks Harga Konsumen (IHK), Tingkat Pengangguran, dan PDB. Laporan ini sangat sensitif terhadap metodologi perhitungan. Setiap laporan harus mencantumkan referensi metodologi standar internasional (misalnya, standar PBB atau Bank Dunia) yang digunakan.
Digunakan untuk menilai apakah program pemerintah (misalnya, subsidi pendidikan) telah mencapai tujuannya. Teknik seperti Difference-in-Differences atau Propensity Score Matching digunakan untuk mencoba mendekati hubungan kausalitas di lingkungan non-eksperimental.
Munculnya volume data yang sangat besar memperkenalkan tantangan baru dalam pelaporan. Data besar seringkali memiliki kecepatan dan variasi yang tinggi, menuntut perubahan pendekatan:
Laporan statistik membawa tanggung jawab etis yang besar. Penyaji data memiliki kewajiban untuk memastikan bahwa laporan tidak menyesatkan, melindungi privasi responden, dan mengakui segala keterbatasan metodologis.
Bias dapat menyelinap masuk pada setiap tahap. Penyusun laporan harus proaktif dalam mengidentifikasi dan memitigasi risiko bias:
Terjadi ketika sampel tidak mewakili populasi (misalnya, survei online yang hanya menjangkau pengguna internet). Laporan harus secara jujur mendiskusikan sejauh mana temuan dapat digeneralisasi mengingat bias pemilihan yang ada.
Manipulasi yang paling umum terjadi adalah perubahan skala sumbu Y atau penggunaan jenis grafik yang tidak sesuai untuk melebih-lebihkan dampak temuan. Laporan harus berpegangan pada prinsip visualisasi yang netral dan jujur.
Praktik yang tidak etis ini melibatkan pengujian berulang kali terhadap berbagai kombinasi variabel sampai hasil yang signifikan (p < 0.05) ditemukan. Laporan harus secara eksplisit menyatakan bahwa semua hipotesis yang disajikan adalah hasil dari pengujian yang direncanakan (pre-registered).
Pengumpulan, penyimpanan, dan pelaporan data pribadi memerlukan kepatuhan terhadap standar privasi yang ketat. Laporan statistik harus memastikan bahwa data disajikan dalam bentuk agregat sehingga tidak ada individu yang dapat diidentifikasi (de-identifikasi data).
Sebuah laporan statistik yang sempurna tidak ada. Kualitas laporan diukur dari seberapa jujur ia mengakui kekurangannya. Laporan harus mencantumkan secara eksplisit:
Ranah statistik terus berkembang seiring dengan kemajuan teknologi. Laporan statistik di masa depan akan didominasi oleh otomatisasi, kecerdasan buatan, dan kebutuhan akan kecepatan interpretasi.
Dulu, laporan statistik dibuat secara manual dan diterbitkan pada interval tetap. Kini, sistem otomatisasi memungkinkan laporan statistik diperbarui secara terus-menerus melalui koneksi langsung ke sumber data (API dan database). Ini mengubah laporan statis menjadi dasbor interaktif yang dinamis.
Keuntungan Laporan Dinamis: Pengambil keputusan dapat mengeksplorasi data sendiri, menyaring variabel, dan melakukan drill-down tanpa harus menunggu analis membuat laporan baru. Laporan menjadi alat eksplorasi, bukan sekadar ringkasan akhir.
Model statistik deskriptif dan inferensial tradisional melengkapi (bukan digantikan) oleh model prediktif berbasis Machine Learning (ML).
Dalam konteks pelaporan, hasil dari model ML—seperti klasifikasi pelanggan atau prediksi kegagalan peralatan—perlu dimasukkan. Laporan ML tidak hanya menyajikan hasil, tetapi juga metrik evaluasi model (AUC, F1-Score), penjelasan fitur terpenting yang digunakan model (menggunakan teknik seperti SHAP values), dan sensitivitas model terhadap perubahan data masukan.
Semakin canggihnya laporan statistik, semakin besar pula tuntutan terhadap literasi data audiens. Analis memiliki tanggung jawab untuk mendidik pembaca agar dapat memahami konsep-konsep seperti probabilitas, interval kepercayaan, dan signifikansi statistik.
Laporan yang efektif harus memiliki lapisan ganda: Ringkasan Eksekutif yang sangat sederhana untuk pemangku kepentingan umum, dan Lampiran Teknis yang rinci untuk ahli statistik. Menyeimbangkan kedalaman teknis dan aksesibilitas adalah tantangan berkelanjutan dalam penyusunan laporan statistik yang komprehensif.
Untuk mencapai kedalaman analisis yang diperlukan dalam laporan statistik berstandar tinggi, pemahaman mendalam tentang struktur data dan teknik pengujian multivariat adalah fundamental. Bagian ini memperluas detail teknis yang sering disajikan dalam lampiran metodologi.
Berbeda dengan regresi linier yang memprediksi nilai numerik, regresi logistik digunakan ketika variabel dependen bersifat biner (misalnya, ya/tidak, beli/tidak beli, berhasil/gagal). Dalam laporan, koefisien dari regresi logistik sering disajikan dalam bentuk Odds Ratio (OR). OR menunjukkan seberapa besar kemungkinan suatu peristiwa terjadi ketika variabel independen meningkat satu unit. Laporan harus sangat berhati-hati dalam menginterpretasikan OR, memastikan pembaca memahami bahwa ini adalah rasio peluang, bukan probabilitas linier.
Ketika laporan bertujuan untuk menguji jaringan hubungan kausal yang kompleks (di mana variabel independen dapat menjadi mediasi bagi variabel lain), Analisis Koefisien Jalur, bagian dari Pemodelan Persamaan Struktural (SEM), digunakan. Laporan yang menggunakan SEM harus menyertakan metrik kecocokan model (Model Fit Indices) seperti Chi-Square, RMSEA, dan CFI, yang mengindikasikan seberapa baik model yang dihipotesiskan sesuai dengan data yang diamati.
Dua masalah umum dalam regresi berganda yang harus didiskusikan dalam laporan teknis adalah pelanggaran asumsi. Jika tidak ditangani, kesimpulan yang ditarik menjadi tidak andal.
Ini terjadi ketika varians residu (error) tidak sama di seluruh tingkat variabel independen. Dalam laporan, identifikasi masalah ini biasanya melalui Uji Breusch-Pagan atau visualisasi plot residu. Solusi yang harus dicatat dalam laporan adalah penggunaan Standard Errors yang tahan terhadap Heteroskedastisitas (Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors), seperti metode Huber-White.
Terjadi ketika dua atau lebih variabel independen sangat berkorelasi satu sama lain. Hal ini membuat sulit untuk menentukan kontribusi unik dari masing-masing variabel independen. Laporan harus mencantumkan Variance Inflation Factor (VIF) untuk setiap prediktor. Jika VIF terlalu tinggi (umumnya > 5 atau 10), variabel yang bermasalah harus dikeluarkan atau dikombinasikan, dan ini harus dijelaskan dalam bab metodologi.
Tidak semua data memenuhi asumsi distribusi normal yang diperlukan oleh uji parametrik (seperti T-test atau ANOVA). Ketika data bersifat ordinal, atau sangat miring (skewed), laporan harus beralih ke uji non-parametrik, dan ini harus dibenarkan secara eksplisit.
Laporan harus menjelaskan bahwa uji non-parametrik beroperasi pada peringkat (ranks) data, bukan pada nilai absolut, yang dapat menghasilkan kekuatan statistik (statistical power) yang berbeda.
Statistik deskriptif seringkali dianggap sepele, namun merupakan fondasi bagi setiap analisis lanjutan. Sebuah laporan yang kuat dimulai dengan deskripsi data yang mendetail.
Laporan yang baik tidak hanya mencantumkan Mean (Rata-rata), tetapi juga Median (nilai tengah) dan Modus (nilai yang paling sering muncul). Perbedaan substansial antara Mean dan Median mengindikasikan distribusi data yang miring (skewed), yang merupakan informasi penting untuk interpretasi.
Laporan harus membedakan dengan jelas antara Standar Deviasi (SD), yang mengukur variabilitas dalam sampel, dan Standar Error (SE), yang mengukur seberapa dekat rata-rata sampel kemungkinan berada di dekat rata-rata populasi. Kesalahan sering terjadi di mana SE disajikan sebagai pengganti SD, padahal keduanya memiliki makna inferensial yang berbeda.
Ini adalah metrik yang menjelaskan bentuk distribusi. Skewness menunjukkan kemiringan data (ke kanan atau ke kiri), dan Kurtosis menunjukkan "ketebalan ekor" distribusi. Laporan teknis yang menilai normalitas data harus mencantumkan nilai kedua metrik ini, atau hasil dari uji formal seperti Shapiro-Wilk atau Kolmogorov-Smirnov. Normalitas data merupakan prasyarat vital untuk banyak uji inferensial parametrik.
Untuk variabel kategorikal, tabel frekuensi gabungan adalah alat utama untuk membandingkan proporsi. Laporan harus menyajikan tabel gabungan dengan persentase baris, kolom, dan total. Pengujian Chi-Square (χ²) biasanya diterapkan pada tabel ini untuk menentukan apakah ada hubungan signifikan antara variabel kategorikal (misalnya, apakah ada hubungan antara gender dan preferensi produk).
Sebelum publikasi, setiap laporan statistik harus melalui proses audit internal yang ketat untuk memastikan tidak hanya akurasi statistik, tetapi juga kepatuhan terhadap standar pelaporan.
Kriteria tertinggi sebuah laporan statistik adalah kemampuannya untuk direplikasi. Ini memerlukan dokumentasi yang sangat detail:
Untuk laporan yang memiliki dampak tinggi (misalnya, laporan kebijakan publik atau hasil uji klinis), proses peer review sangat penting. Analis statistik independen harus memeriksa metodologi, validitas asumsi, dan interpretasi temuan. Laporan harus mencantumkan bahwa laporan telah melewati validasi silang (cross-validation) internal atau tinjauan ahli eksternal.
Interval kepercayaan (CI) adalah cara jujur untuk mengkomunikasikan ketidakpastian. Daripada hanya melaporkan rata-rata sebesar 5.0, laporan yang berintegritas akan menyatakan bahwa rata-rata yang diperkirakan adalah 5.0, dengan CI 95% berkisar antara 4.8 hingga 5.2. Ini memberi pemahaman bahwa rata-rata populasi yang sebenarnya mungkin berada di rentang tersebut. Kegagalan untuk melaporkan CI, terutama dalam hasil kunci, adalah kekurangan serius dalam pelaporan modern.
Secara keseluruhan, laporan statistik yang efektif dan berintegritas adalah sintesis dari metodologi yang cermat, analisis yang mendalam, dan komunikasi yang transparan. Dokumen ini bertindak sebagai penjamin obyektivitas, menyediakan fondasi yang kokoh bagi setiap entitas, mulai dari laboratorium penelitian hingga ruang rapat eksekutif, untuk membuat keputusan yang informatif dan strategis. Integritas data dan kejujuran dalam interpretasi adalah prasyarat yang tidak dapat dinegosiasikan bagi penyusun laporan yang bertanggung jawab.