Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"RSUD Pasar Rebo merupakan rumah sakit daerah yang menggunakan SIMRS untuk mendukung layanan administrasinya. Berdasarkan SK Direktur RSUD Pasar Rebo tercantum bahwa dimensi kualitas data yang diukur adalah akurasi dan presisi. Selain itu juga terdapat dimensi kelengkapan (completeness) yang tertanam pada proses bisnis dalam kaitannya dengan pelengkapan data dan dokumen rekam medik untuk proses klaim asuransi kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi peningkatan pengelolaan kualitas data berdasarkan hasil penilaian tingkat kematangan pengelolaan kualitas data. Penilaian tingkat kematangan pengelolaan kualitas data dilakukan dengan mengacu kepada komponen dan karakteristik pada Loshin’s Data Quality Management Maturity Model. Setelah dilakukan penilaian terhadap tingkat kematangan, maka dilakukan analisis kesenjangan untuk mengidentifikasi karakteristik pengelolaan kualitas data yang harus dipenuhi untuk meningkatkan tingkat kematangan. Setelah dilakukan analisis kesenjangan, maka disusun rekomendasi peningkatan pengelolaan kualitas data yang mengacu kepada aktivitas yang ada pada DMBOK. Tingkat kematangan pengelolaan kualitas data pada RSUD Pasar Rebo berada pada level 4 (managed). Rekomendasi yang diberikan untuk meningkatkan pengelolaan kualitas data adalah melakukan profiling, analisis, dan menilai kualitas data, memantau prosedur dan kinerja dari pengelolaan kualitas data yang berjalan, membersihkan dan memperbaiki kualitas data yang cacat, mendefinisikan kebutuhan kualitas data, mendefinisikan kualitas data dalam konteks peraturan bisnis, mengelola isu-isu terkait kualitas data, mengukur dan memantau kualitas data secara berkesinambungan, merancang dan mengimplementasikan prosedur operasional pengelolaan kualitas data

---

Pasar Rebo Public Hospital is a government hospital that uses HIS to support its operational activity. According to its director’s decree, dimension of data quality for medical record data consists of accuracy and precision. Besides, completeness dimension also embedded in business process in accordance to their activity to complete medical record’s data and document to conduct insurance claim process. This study aims to give recommendation to improve data quality management according to data quality management maturity level assessment. The assessment is conducted according to Loshin’s Data Quality Management Maturity Model. After the assessment is done, gap analysis is conducted to identify which improvement should be done to improve data quality management maturity level. After that, the recommendation is arranged based on DMBOK’s Data Quality Management activity. The maturity level of data quality management in Pasar Rebo Public Hospital is 4 (managed). Recommendations given in this study consist of profiling, analyzing, and assessing data quality, monitoring operational data quality management procedures and performance, cleaning and correcting data defects, defining data quality requirements, defining data quality business rules, managing data quality issues, continuously measuring and monitoring the data quality, and designing and implementing operational data quality management procedures"

"Setiap tahunnya, volume data diprediksi akan semakin meningkat sehubungan dengan terdapat perkembangan teknologi pada masa sekarang dan hal tersebut menjadikan tantangan bagi setiap perusahaan dalam mengelola data dimaksud. Selain itu, pengelolaan data perlu secara maksimal agar dapat dimaksimalkan menjadi sebuah aset organisasi. PT DEF merupakan anak perusahaan PT ABC (Persero) yang bergerak di bidang agroindustri tebu dan merupakan perusahaan manufaktur dengan produk utamanya yaitu gula dan menghasilkan produk sampingan berupa tetes. Dengan menggunakan delapan aspek kualitas data dari Loshin’s Data Quality Framework dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) penelitian ini mencoba mengukur tingkat kematangan kualitas data di PT DEF. Aspek-aspek yang terdapat pada Loshin’s data quality framework yaitu harapan, dimensi kualitas data, kebijakan informasi, prosedur, standar data, teknologi dan pengelolaan kinerja. Berdasarkan temuan evaluasi tersebut, PT DEF memiliki tingkat kematangan pada level satu atau initial pada aspek kebijakan informasi, standardisasi data, dan pengelolaan kinerja. Sedangkan untuk aspek harapan kualitas data, dimensi kualitas data, prosedur, tata kelola, dan teknologi berada pada level dua atau repeatable. PT DEF mendapatkan sembilan rekomendasi tindakan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kualitas datanya berdasarkan hasil penilaian kematangan pengelolaan dan tingkat kematangan kualitas data yang diharapkan berdasarkan DAMA-DMBOK.

---

Every year, the volume of data is predicted to increase due to current technological developments and this creates challenges for every company in managing the data in question. Apart from that, data management needs to be optimal so that it can be maximized as an organizational asset. PT DEF is a subsidiary of PT ABC (Persero) which operates in the sugar cane agro-industry sector and is a manufacturing company whose main product is sugar and produces by-products in the form of molasses. By using eight aspects of data quality from Loshin's Data Quality Framework and Data Management Body of Knowledge (DMBOK), this research tries to measure the level of data quality maturity at PT DEF. The aspects contained in Loshin's data quality framework are expectations, data quality dimensions, information policies, procedures, data standards, technology and performance management. Based on the evaluation findings, PT DEF has a level of maturity at level one or initial in the aspects of information policy, data standardization and performance management. Meanwhile, for the aspect of data quality expectations, the dimensions of data quality, procedures, governance and technology are at level two or repeatable. PT DEF received nine recommendations for actions that can be taken to improve the quality of its data based on the results of the management maturity assessment and the expected level of data quality maturity based on DAMA-DMBOK."