Immovesting – Perusahaan yang mampu menata data utility untuk ESG secara rapi akan lebih mudah menyusun laporan keberlanjutan yang akurat dan meyakinkan pemangku kepentingan.
Banyak organisasi mulai menyadari bahwa data utility untuk ESG bukan lagi urusan teknis belaka, melainkan bagian dari strategi bisnis inti. Tanpa catatan pemakaian listrik, air, bahan bakar, dan limbah yang rapi, angka emisi dan indikator lingkungan mudah diragukan. Akibatnya, kredibilitas laporan ikut menurun.
Investor kini menilai kualitas laporan ESG sebagai cerminan tata kelola. Karena itu, data utility untuk ESG harus bisa ditelusuri, lengkap, dan konsisten antarperiode. Jika data dasar berantakan, hitungan intensitas emisi per unit produksi atau per pendapatan akan lemah secara metodologis.
Sementara itu, regulator dan bursa mulai menuntut pengungkapan metrik yang lebih rinci. Tanpa fondasi data utility untuk ESG yang kuat, perusahaan akan kesulitan memenuhi persyaratan pelaporan yang terus berkembang.
Langkah pertama adalah memahami jenis data utility untuk ESG yang benar-benar krusial. Umumnya, perusahaan harus mengendalikan beberapa kelompok utama. Masing-masing memiliki pengaruh langsung terhadap perhitungan emisi dan efisiensi.
Pertama, konsumsi listrik dari jaringan dan sumber mandiri. Data ini menjadi basis perhitungan emisi Scope 2. Selain itu, pola pemakaian listrik juga menunjukkan seberapa efisien operasi harian.
Kedua, penggunaan bahan bakar seperti solar, bensin, LPG, gas alam, dan bahan bakar lain untuk operasional. Data ini biasanya terkait Scope 1. Ketelitian pengukuran volume dan faktor emisi yang dipakai akan menentukan akurasi hasil.
Ketiga, konsumsi air bersih, air proses, serta volume air limbah. Di sisi lain, data utility untuk ESG di area air membantu memetakan risiko lokasi operasi yang rawan kekeringan atau keterbatasan pasokan.
Keempat, pengelolaan limbah padat dan B3, termasuk metode pembuangan, daur ulang, serta pihak ketiga pengelola. Bahkan, beberapa standar pelaporan mengharuskan rincian jenis limbah dan persentase yang didaur ulang.
Setelah mengetahui jenisnya, perusahaan perlu menata sistem pencatatan data utility untuk ESG secara sistematis. Sistem ini bisa sederhana di awal, namun harus konsisten dan mudah diaudit. Format yang jelas lebih penting daripada alat yang canggih tetapi membingungkan pengguna.
Pertama, tentukan satu sumber kebenaran atau single source of truth. Semua angka pemakaian utility harus bermuara ke satu database. Meski tercatat di berbagai lokasi, ujungnya tetap pada satu set data tersinkronisasi.
Kedua, buat template standar untuk setiap jenis data utility untuk ESG, misalnya per gedung, per pabrik, atau per site. Template ini sebaiknya memuat kolom tanggal, lokasi, unit ukur, sumber data, dan penanggung jawab input.
Ketiga, tetapkan frekuensi pencatatan yang jelas, apakah harian, mingguan, atau bulanan. Meski begitu, penting juga mendefinisikan batas akhir penguncian data agar tim tidak terus mengubah angka mendekati tenggat laporan.
Keempat, gunakan sistem numerasi dokumen, misalnya untuk tagihan listrik, laporan meter, atau form manual. Bahkan, nomor referensi ini akan membantu proses audit internal maupun eksternal.
Teknologi dapat menjadi pengubah permainan jika dimanfaatkan dengan tepat. Namun, dasar logika bisnis dan alur kerja harus jelas sebelum otomatisasi dijalankan. Tanpa itu, sistem hanya memindahkan kekacauan dari kertas ke digital.
Platform otomasi dapat mengumpulkan data utility untuk ESG dari berbagai sumber, seperti spreadsheet, sistem ERP, hingga input manual. Setelah itu, data dapat diproses, dibersihkan, dan diintegrasikan secara otomatis ke dashboard pelaporan.
Baca Juga: Panduan praktis penyusunan pengungkapan iklim dan lingkungan perusahaan
Selain itu, integrasi dengan meter digital dan sistem pemantauan energi akan menekan risiko salah input. Di sisi lain, notifikasi otomatis dapat mengingatkan penanggung jawab jika ada data yang terlambat atau janggal.
Karena itu, arsitektur sistem sebaiknya dirancang modular. Perusahaan bisa mulai dari satu jenis data utility untuk ESG, lalu berkembang ke jenis lain tanpa mengubah pondasi. Pendekatan bertahap membuat adopsi di lapangan lebih mulus.
Kualitas data menjadi faktor penentu kepercayaan pembaca laporan. Data utility untuk ESG yang lengkap tetapi tidak konsisten antarperiode akan mengundang banyak pertanyaan. Auditor juga akan menyoroti data yang melonjak tanpa penjelasan logis.
Langkah awal adalah menetapkan definisi yang seragam. Misalnya, apa yang dimaksud site operasional, jam operasi, atau unit produksi. Bahkan, perbedaan definisi kecil dapat membuat tren tampak berubah tajam padahal tidak.
Setelah itu, terapkan kontrol internal seperti pemisahan tugas antara penginput dan pemeriksa. Formulir standar, tanda tangan digital, dan log perubahan akan membantu menelusuri sumber kesalahan jika muncul selisih.
Audit internal berkala atas data utility untuk ESG juga penting. Tim ESG dapat membandingkan data meter dengan tagihan, atau menghitung ulang sebagian sampel untuk memvalidasi perhitungan.
Data tidak boleh berhenti pada angka pasif. Perusahaan perlu menghubungkan data utility untuk ESG dengan target, inisiatif, dan keputusan manajemen. Tanpa hubungan ini, laporan hanya menjadi kewajiban kepatuhan.
Misalnya, tren konsumsi listrik per unit produksi dapat menjadi indikator keberhasilan program efisiensi energi. Namun, tren tersebut harus disesuaikan dengan perubahan kapasitas, jam operasi, atau modernisasi lini produksi.
Selain itu, data utility untuk ESG dapat dipakai untuk mensimulasikan skenario, seperti penggantian bahan bakar atau pemasangan panel surya. Perhitungan berbasis data akan membantu manajemen menilai pengaruh biaya dan emisi secara lebih objektif.
Akibatnya, dialog antara tim operasional, keuangan, dan ESG menjadi lebih berbasis fakta. Peta jalan dekarbonisasi atau efisiensi sumber daya bisa disusun dengan dasar yang kuat, bukan asumsi semata.
Pemrosesan data utility untuk ESG yang rapi perlu diikuti strategi komunikasi yang jelas. Pembaca nonteknis sering kewalahan dengan tabel panjang dan istilah teknis. Di sini, pemilihan visual dan narasi sangat menentukan.
Gunakan grafik tren yang sederhana, seperti garis atau batang, dengan penjelasan singkat di bawahnya. Di sisi lain, hindari menjejalkan terlalu banyak metrik berbeda ke dalam satu gambar.
Pilih beberapa indikator kunci, misalnya emisi per produk, intensitas listrik, atau persentase limbah yang didaur ulang. Jelaskan kaitannya dengan strategi jangka panjang perusahaan dan kebijakan manajemen risiko.
Selain itu, berikan catatan metodologi yang ringkas namun jelas. Cantumkan sumber faktor emisi, batasan operasional, dan asumsi utama yang mempengaruhi data utility untuk ESG. Penjelasan ini akan membantu pembaca memahami konteks angka.
Untuk memulai, perusahaan dapat menyusun peta jalan singkat. Daftar prioritas sebaiknya berfokus pada area dengan dampak emisi terbesar atau risiko kepatuhan tertinggi. Pendekatan ini membuat upaya perbaikan terasa lebih terarah.
Pertama, lakukan inventarisasi seluruh titik pengambilan data utility untuk ESG. Catat siapa penanggung jawab, bagaimana cara ukur, dan di mana data disimpan. Dari sini akan terlihat celah yang perlu ditutup.
Kedua, bentuk tim lintas fungsi kecil untuk menyepakati template dan frekuensi pelaporan. Meski begitu, tim ini juga harus memiliki mandat untuk menyederhanakan proses, bukan menambah beban administratif.
Ketiga, mulai menerapkan otomasi pada bagian yang paling repetitif, seperti penggabungan file, pengecekan satuan, atau pengiriman pengingat. Karena itu, pilih alat yang fleksibel dan mudah diintegrasikan dengan sistem yang sudah ada.
Pada akhirnya, kerapian data utility untuk ESG akan membantu perusahaan menyusun laporan yang solid tanpa membuat tim kewalahan. Dengan fondasi data yang kuat, organisasi dapat melangkah lebih percaya diri dalam memenuhi tuntutan transparansi, menarik investor yang peduli keberlanjutan, dan menunjukkan komitmen nyata terhadap lingkungan dan sosial.
Untuk menjaga keberlanjutan upaya tersebut, perusahaan perlu terus menyempurnakan proses, teknologi, dan kapasitas tim dalam mengelola data utility untuk esg. Dengan begitu, data utility untuk ESG akan menjadi aset strategis, bukan lagi sumber sakit kepala menjelang tenggat laporan.
