Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dalam rangka mendukung pengambilan keputusan yang tepat bagi pimpinan berbasis data (data driven organization), Kemenkeu menyusun inisiatif strategis optimalisasi Sistem Layanan Data Kementerian Keuangan (SLDK) dan pengembangan proyek data analytics. Dalam pengembangan data analytics, terdapat permasalahan rendahnya kualitas data sehingga data driven organization belum terwujud dengan optimal. Penelitian ini meggunakan metode kualitatif dengan melalui proses wawancara dan observasi. Pengukuran kualitas data dan tingkat kematangan kualitas data menggunakan kerangka kerja Loshin’s Data Quality, DAMA-Data Management Book of Knowledge (DMBoK), dan Government Data Qualiaty (GDQ). Hasil pengukuran kualitas data menunjukkan terdapat permasalahan data tidak akurat dan tidak lengkap dan tingkat kematangan kualitas data Kemenkeu berada pada level Repeatable. Menyusun strategi kualitas data, ketentuan teknis, tim kualitas data, dan prosedur pengelolaan kualitas data; identifikasi harapan dan aturan kualitas data; mengukur, memantau, dan melaporkan kualitas data; mengelola aturan, knowledge base, dan metadata; meningkatkan kesadaran; melakukan pelatihan; menyediakan tools, menerapkan aturan dan menangani permasalahan; memutakhirkan SLA; mengelola kinerja kualitas data; dan melakukan audit kualitas data merupakan strategi peningkatan kualitas data yang dilaksanakan dalam empat tahap pada Tahun 2022-2023. ......To support the right decision making for data-driven organizations, the Ministry of Finance (MoF) has developed a strategic initiative for optimizing the MoF's Data Service System (SLDK) and developing a data analytics project. In the development of data analysis, there is a problem of low data quality so that data-driven organizations have not been realized optimally. This study uses a qualitative method through interview and observation. Measurement of data quality and maturity level of data quality uses the Loshin's Data Quality framework, DAMA-Data Management Book of Knowledge (DMBoK), and Government Data Quality (GDQ). The results of the measurement of data quality indicate that there are problems with inaccurate and incomplete data and the MoF's data quality level is at the Repeatable level. Develop a data quality strategy, technical provisions, data quality team, and data quality management procedures; identification of data quality expectations and rules; measure, monitor, and report on data quality; manage rules, knowledge base, and metadata; raise awareness; conduct training; provide tools, apply rules and carry out problem solving; updating SLAs; manage data quality performance; and conducting data quality audits is a data quality improvement strategy implemented in four stages in 2022-2023.

Abstrak :
ABSTRAK Kementerian Pemuda dan Olahraga mempunyai tugas utama di bidang kepemudaan dan keolahragaan. Tugas utama tersebut ada yang dikerjakan dan dikelola oleh kementerian secara langsung dan ada yang diberikan kepada Dinas Pemuda dan Olahraga di seluruh provinsi contohnya pembinaan atlet Pusat Pendidikan dan Latihan Pelajar (PPLP). Kondisi data atlet PPLP saat ini tidak dapat digunakan untuk menentukan kebijakan dengan optimal karena tidak lengkap, tidak up to date, dan tidak akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah menyusun strategi dalam bentuk rekomendasi peningkatan manajemen kualitas data atlet PPLP. Rekomendasi tersebut diharapkan dapat menjadi acuan agar data atlet PPLP dapat digunakan untuk menentukan kebijakan contohnya promosi dan degradasi atlet dan cabang olahraga. Penelitian ini menggunakan dua metode yaitu Data Quality Framework dari David Loshin dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA. Data Quality Framework dari David Loshin memiliki 8 komponen dimana setiap komponen mempunyai beberapa karakteristik yang digunakan untuk menilai tingkat dan harapan kematangan manajemen kualitas data. Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA memiliki 11 kegiatan yang digunakan untuk menyusun rekomendasi berdasarkan kesenjangan antara tingkat dan harapan kematangan manajemen kualitas data. Penelitian ini menghasilkan 29 rekomendasi yang telah divalidasi oleh narasumber. Tahun target pelaksanaan rekomendasi tersebut terbagi menjadi 4 semester yang dimulai pada Tahun 2020 Semester 1.

---

ABSTRACT The State Minister for Youth and Sports Affairs has the main task in the field of youth and sports. There are main task that carried out and managed by the State Minister directly and some are given to the Department for Youth and Sports affairs in all provinces, for example the coaching athletes Student Education and Training Center (PPLP). Currently the PPLP athletes data cannot be used to determine policies optimally, this is caused by incomplete, not up to date, and inaccurate data. The purpose of this research is to develop a strategy in the form of recommendations for improving the quality management of PPLP athletes data. The recommendation is expected to be a reference so it can be used to determine policies such as promotion and degradation of athletes and sports. This research uses two methods, the Quality of data Framework from David Loshin and Data Management Body of Knowledge (DMBOK) from DAMA. the Quality of data Framework from David Loshin has 8 components where each component has several characteristics that are used to assess the level and expectation of data quality management maturity. Data Management Body of Knowledge (DMBOK) from DAMA has 11 activities that are used to compile recommendations based on the gap between the level and expectation of data quality management maturity. This research produced 29 recommendations that were validated by the speakers. The target year for the implementation of the recommendations are divided into 4 semesters starting in 2020 Semester 1.

Abstrak :
ABSTRAK Direktorat Pengendalian Sumber Daya dan Perangkat Pos dan Informatika (SDPPI) merupakan organisasi pemerintahan setingkat eselon dua di bawah Direktorat Jenderal SDPPI, Kementerian Komunikasi dan Informatika. Salah satu tugas dan fungsinya adalah melakukan pengawasan dan pengendalian atas penggunaan spektrum frekuensi di Indonesia. Dalam menjalankan tugas tersebut, Direktorat Pengendalian SDPPI melakukan monitoring terhadap penggunaan spektrum frekuensi radio di tiap wilayah di Indonesia dan merekam hasil monitoring tersebut ke dalam suatu sistem report online. Berdasarkan analisis terhadap data hasil monitoring, teridentifikasi beberapa permasalahan mengenai kualitas data, yakni adanya data yang tidak konsisten, tidak standar, dan tidak akurat, yang pada akhirnya dapat menyulitkan pembuatan kebijakan di bidang spektrum frekuensi radio nasional. Berdasarkan permasalahan tersebut, evaluasi kematangan kualitas data saat ini dilakukan. Narasumber wawancara dalam penelitian ini adalah pejabat dan analis data monitoring di Direktorat Pengendalian SDPPI. Evaluasi dilakukan merujuk pada kerangka kerja Loshin. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa komponen harapan kualitas data, kebijakan informasi, prosedur, tata kelola data, standarisasi data, teknologi, dan pengelolaan kinerja berada di level 1 (initial) sedangkan komponen dimensi kualitas data berada di level 2 (repeatable). Harapan kematangan kualitas data berdasarkan pedoman tata kelola Teknologi Infromasi Kementerian Kominfo dan pejabat Direktorat Pengendalian SDPPI berada di level 3 (defined). Analisis kesenjangan kematangan kualitas data saat ini dengan target yang diharapkan dilakukan. Berdasarkan analisis tersebut, dirumuskan rekomendasi peningkatan kualitas data penggunaan spektrum frekuensi. Rekomendasi tersebut meliputi penyusunan prosedur kegiatan monitoring, perumusan kebutuhan kualitas data, perumusan aturan validasi data, penyusunan kebijakan tata kelola data, menetapkan service level agreement (SLA), melakukan sosialisasi, edukasi, dan pelatihan kualitas data, menyusun standarisasi data, mengelola metadata, dan mengimplementasikan tools kualitas data.

---

ABSTRACT Directorate of Spectrum Management System and Law Enforcement is echelon II government organization under Directorate General of Resources Management and Equipment of Post and Informatics, Ministry of Communication and Informatics. One of its task and function is to watch over and control the use of frequency spectrum in Indonesia. In doing so, Directorate of Resources Management and Equipment of Posts and Informatics Control monitors radio frequency spectrum usage at every region in Indonesia and record the result to an online report system. Based on analysis of data resulted from such monitoring, data quality problems are identified, i.e. the occurence of inconsistent, nonstandard, and inaccurate data, which in turn may complicate policy making in the field of national radio frequency spectrum. Supported by inverview with related stakeholder, further analysis is done to evaluate existing data quality maturity using Loshins Data Quality Maturity Model. The evaluation result show that for data quality expectations, policies, procedures, data governance, data standardization, technology, and performance management are on level 1 (initial) and dimension of data quality is on level 2 (repeatable), while the expected level is on level 3 (defined). Based on the gap analysis between as is and to be condition, recommendations to improve data quality of frequency spectrum usage is formulated. The recommendations are formulating procedures, data quality requirements, data validation rules, data governance policy, SLA, data satandardization, education and training, metadata management, and data quality tools implementation.

Abstrak :
Bervariasinya kapasitas, potensi dan tingkat perkembangan daerah menyebabkan perbedaan mutu yang lebar antar program studi maupun institusi perguruan tinggi di penjuru Indonesia. Perbedaan mutu ini menjadi fokus para pemangku kepentingan perguruan tinggi, khususnya calon mahasiswa, pemerintah dan pasar tenaga kerja. Agar dapat menjaga mutunya, Universitas Kristen Krida Wacana (UKRIDA) sebagai salah satu dari institusi perguruan tinggi di Indonesia wajib memenuhi standar dari kriteria yang ditetapkan oleh Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT). Kemudian, untuk dapat bersaing, UKRIDA juga perlu menetapkan keputusan-keputusan maupun rencana strategis yang dibuat memanfaatkan data yang sama dengan yang digunakan untuk pengukuran pemenuhan standar kriteria akreditasi agar selaras dengan tujuan utama peningkatan mutu. Namun, ternyata melalui analisis akar-akar masalah Loshin yang diantaranya manusia, proses, teknologi dan kebijakan ditemukan kualitas data dari salah satu kewajiban Tri Dharma yaitu pendidikan dan pengajaran secara khusus pada data mahasiswa dan akademik, masih buruk baik itu manajemen maupun kondisi dari data itu sendiri. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menyusun strategi peningkatan kualitas data mahasiswa dan akademik UKRIDA. Menggunakan metode kualitatif, pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, query langsung dan studi dokumen. Penilaian terhadap kualitas data saat ini menggunakan dimensi kualitas data dari Loshin dan PermenristekDikti RI Nomor 61 Tahun 2016 Pasal 12, penilaian terhadap tingkat kematangan manajemen kualitas data menggunakan Data Quality Maturity Model Loshin. Penilaian menghasilkan temuan penyebab permasalahan dan temuan kesenjangan manajemen. Analisis kemudian digunakan untuk menghasilkan rekomendasi strategi, yang pertama lewat pemetaan penyebab permasalahan umum DMBOK2 dibentuk strategi peningkatan kondisi kualitas data dan yang kedua, lewat pemetaan best practive aktivitas manajemen kualitas data DMBOK2 yang dipadu dengan poin-poin konsiderasi strategi kualitas data Loshin dibentuk strategi peningkatan manajemen kualitas data. Secara garis besar strategi yang diajukan menyarankan perbaikan struktur data dan antarmuka aplikasi, pendefinisian tata kelola data, penyelenggaraan dokumentasi aturan, SOP dan SLA yang lengkap hingga ke unit bisnis dan peningkatan pengukuran dan pelaporan. ...... Variations in capacity, potential, and level of regional development cause wide differences in quality between study programs and higher education institutions throughout Indonesia. These quality differences become the focus of higher education stakeholders, especially prospective students, the government, and the labor market. To maintain its quality, Krida Wacana Christian University (UKRIDA) as one of the higher education institutions in Indonesia must meet the standards of criterias set by the National Accreditation Body for Higher Education (BAN-PT). Then, to be able to compete, UKRIDA also needs to establish strategic decisions and plans that are made based on the same data used to measure accreditation criteria standards fulfillment so that they are aligned with the main objective of quality improvement. However, through analysis of Loshin’s domain of problem root causes include humans, processes, technology, and policies, turns out that the quality of data from one of the obligations of the Tri Dharma, namely education and teaching specifically on student and academic data is still poor both in terms of management and the condition of the data itself. Based on these founds, this study aims to develop strategies for improving the UKRIDA student and academic data quality. Using qualitative methods, data collection was carried out through interviews, direct queries and document study. Assessment of the current data quality uses data quality dimensions from Loshin and PermenristekDikti RI Number 61 of 2016 Article 12, assessment of the maturity level of data quality management using Loshin's Data Quality Maturity Model. The assessment results in: findings of problems causes and findings of management gaps. Further analysis was carried out to produce strategic recommendations, firstly through mapping DMBOK2 common problems causes; a strategy for improving data quality conditions was formed. Secondly, through mapping of DMBOK2 best practice data quality management activities combined with Loshin’s data quality strategy points of consideration, a data quality management improvement strategy was formed. Broadly speaking, the proposed strategy suggests corrections of data structures and application interfaces, defining data governance, organizing complete documentation of rules, SOPs, and SLAs up to business units also measurement and reporting improvement.

Abstrak :
Sebagai sebuah lembaga negara Lembaga Penjamin Simpanan (LPS) memiliki kebutuhan akan data dan informasi dengan kualitas yang baik untuk dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan dan pembuatan kebijakan. Kualitas data yang baik dapat diperoleh apabila pengelolaan data dilakukan dengan baik, termasuk melalui pengukuran kualitas data dan perancangan manajemen kualitas data sebagai bagian dari upaya strategi peningkatannya. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan rekomendasi manajemen kualitas data untuk diterapkan di LPS sebagai upaya untuk meningkatkan kualitas data yang dikelola oleh LPS dengan menggunakan Data Quality Framework dari David Loshin dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA Institute. Sebelum dilakukan penyusunan rekomendasi manajemen kualitas data, komponen-komponen manajemen kualitas data dari Data Quality Framework yang terdiri dari harapan pengguna, dimensi kualitas data, kebijakan, prosedur, tata kelola, standar, teknologi, dan pengukuran kinerja digunakan sebagai dasar pengukuran tingkat maturitas kualitas data di LPS. Berdasarkan hasil analisis kesenjangan antara tingkat maturitas manajemen kualitas data LPS saat ini dengan tingkat maturitas manajemen kualitas data LPS yang diharapkan di masa yang akan datang telah disusun rekomendasi aktivitas manajemen kualitas data LPS yang perlu dilakukan. Dari 12 aktivitas Manajemen Kualitas Data dalam DAMA-DMBOK, terdapat 10 aktivitas yang direkomendasikan dalam inisiatif manajemen kualitas data LPS. As a government institution, the Indonesian Deposit Insurance Corporation (IDIC) has the need for good quality data and information to be used as a basis for decision making and policy making. Good data quality can be obtained if the data management is done well, including through measurement of data quality and preparation of data quality management as part of efforts to improve strategy. This research is conducted to provide recommendations for data quality management to be applied at IDIC as an effort to improve the quality of data by using Data Quality Framework from David Loshin and Data Management Body of Knowledge (DMBOK) from DAMA Institute. Prior to the preparation of data quality management recommendations, data quality management components of the Data Quality Framework consisting of user expectations, dimensions of data quality, policies, procedures, governance, standards, technology, and performance measurements are used as a basis for measuring data quality maturity levels on IDIC. Based on the results of the gap analysis between the current maturity level of IDIC’s data quality management and the expected level IDIC’s data quality management, recommendations for IDIC’s data quality management activities have been made. Of the 12 Data Quality Management activities in DAMA-DMBOK, there are 10 recommended activities to be carried out in the data quality management initiatives in IDIC.

Abstrak :
Bervariasinya kapasitas, potensi dan tingkat perkembangan daerah menyebabkan perbedaan mutu yang lebar antar program studi maupun institusi perguruan tinggi di penjuru Indonesia. Perbedaan mutu ini menjadi fokus para pemangku kepentingan perguruan tinggi, khususnya calon mahasiswa, pemerintah dan pasar tenaga kerja. Agar dapat menjaga mutunya, Universitas Kristen Krida Wacana (UKRIDA) sebagai salah satu dari institusi perguruan tinggi di Indonesia wajib memenuhi standar dari kriteria yang ditetapkan oleh Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT). Kemudian, untuk dapat bersaing, UKRIDA juga perlu menetapkan keputusan-keputusan maupun rencana strategis yang dibuat memanfaatkan data yang sama dengan yang digunakan untuk pengukuran pemenuhan standar kriteria akreditasi agar selaras dengan tujuan utama peningkatan mutu. Namun, ternyata  melalui analisis akar-akar masalah Loshin yang diantaranya manusia, proses, teknologi dan kebijakan ditemukan kualitas data dari salah satu kewajiban Tri Dharma yaitu pendidikan dan pengajaran secara khusus pada data mahasiswa dan akademik, masih buruk baik itu manajemen maupun kondisi dari data itu sendiri. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menyusun strategi peningkatan kualitas data mahasiswa dan akademik UKRIDA. Menggunakan metode kualitatif, pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, query langsung dan studi dokumen. Penilaian terhadap kualitas data saat ini menggunakan dimensi kualitas data dari Loshin dan PermenristekDikti RI Nomor 61 Tahun 2016 Pasal 12, penilaian terhadap tingkat kematangan manajemen kualitas data menggunakan Data Quality Maturity Model Loshin. Penilaian menghasilkan temuan penyebab permasalahan dan temuan kesenjangan manajemen. Analisis kemudian digunakan untuk menghasilkan rekomendasi strategi, yang pertama lewat pemetaan penyebab permasalahan umum DMBOK2 dibentuk strategi peningkatan kondisi kualitas data dan yang kedua, lewat pemetaan best practive aktivitas manajemen kualitas data DMBOK2 yang dipadu dengan poin-poin konsiderasi strategi kualitas data Loshin dibentuk strategi peningkatan manajemen kualitas data. Secara garis besar strategi yang diajukan menyarankan perbaikan struktur data dan antarmuka aplikasi, pendefinisian tata kelola data, penyelenggaraan dokumentasi aturan, SOP dan SLA yang lengkap hingga ke unit bisnis dan peningkatan pengukuran dan pelaporan. ......Variations in capacity, potential, and level of regional development cause wide differences in quality between study programs and higher education institutions throughout Indonesia. These quality differences become the focus of higher education stakeholders, especially prospective students, the government, and the labor market. To maintain its quality, Krida Wacana Christian University (UKRIDA) as one of the higher education institutions in Indonesia must meet the standards of criterias set by the National Accreditation Body for Higher Education (BAN-PT). Then, to be able to compete, UKRIDA also needs to establish strategic decisions and plans that are made based on the same data used to measure accreditation criteria standards fulfillment so that they are aligned with the main objective of quality improvement. However, through analysis of Loshin’s domain of problem root causes include humans, processes, technology, and policies, turns out that the quality of data from one of the obligations of the Tri Dharma, namely education and teaching specifically on student and academic data is still poor both in terms of management and the condition of the data itself. Based on these founds, this study aims to develop strategies for improving the UKRIDA student and academic data quality.

Using qualitative methods, data collection was carried out through interviews, direct queries and document study. Assessment of the current data quality uses data quality dimensions from Loshin and PermenristekDikti RI Number 61 of 2016 Article 12, assessment of the maturity level of data quality management using Loshin's Data Quality Maturity Model. The assessment results in: findings of problems causes and findings of management gaps. Further analysis was carried out to produce strategic recommendations, firstly through mapping DMBOK2 common problems causes; a strategy for improving data quality conditions was formed. Secondly, through mapping of DMBOK2 best practice data quality management activities combined with Loshin’s data quality strategy points of consideration, a data quality management improvement strategy was formed. Broadly speaking, the proposed strategy suggests corrections of data structures and application interfaces, defining data governance, organizing complete documentation of rules, SOPs, and SLAs up to business units also measurement and reporting improvement.

Abstrak :
ABSTRAK
Interkoneksi merupakan hal yang sangat mendasar ketika industri telekomunikasi bertransformasi dari struktur industri monopolistik menjadi kompetisi sehingga harus diatur dalam undang - undang. Terdapat kelemahan dalam peraturan di Indonesia, yaitu belum adanya peraturan yang mengatur tentang interkoneksi pada sistem IP (Internet Protocol). Sementara itu, Indonesia terus mengalami pertumbuhan kenaikan penggunaan data internet. Untuk itu, regulasi yang mengatur tentang interkoneksi Ip sangatlah penting untuk dibuat dan diaplikasikan.

Adanya penataan jaringan secara nasional dalam rangka mendapatkan kualitas jaringan yang memadai sangatlah penting untuk menerapkan sistem interkoneksi berbasis IP di Indonesia. Pada penelitian ini dibuat model jaringan nasional yang terdiri dari NIX, NetCo dan OpCo. NIX adalah gabungan dari fungsi IX (Internet Exchange) dan NAP (Netwotk Access Point). Model jaringan ini dibuat dengan melakukan pembagian zona, peletakan NIX di tiap ? tiap zona dan pembuatan NetCo yang memiliki fungsi untuk mengatur jaringan backbone nasional. Dengan adanya pembagian kerja yang spesifik pada elemen jaringan nasional, maka akan menghasilkan kinerja jaringan yang lebih baik

Selain itu dilakukan kajian kelayakan ekonomi terkait pengadaan NIX di beberapa titik, hasilnya didapatkan bahwa investasi tersebut tidak layak dijalankan sehingga membutuhkan peran pemerintah dalam hal pengadaan NIX di beberapa daerah.

---

ABSTRACT
Interconnection is a very fundamental thing when telecommunication industry transforms from monopolistic industrial structure into a competition structure. There is a weakness in the regulations in Indonesia, which is the lack of regulations governing in the IP system interconnect. Meanwhile, Indonesia will continue to experience growth increased in the use of internet data. To that end, the regulations governing in the IP-based interconnection system is important to be made and applied

Structuring the national networks in order to obtain an adequate network quality is important to implement an IP-based interconnection system in Indonesia. In this study, a national IP-based interconnection network model consisting of NIX, NetCo and OpCo is proposed. NIX is a combination of IX (Internet Exchange) and NAP (netwotk Access Point). This network model developed by creating zones, allocating NIX in each zone and creating NetCo which has the function to regulate the national backbone network. With the specific division on a national network element, it will produce better network performance

Additionally, we also conducted economic feasibility studies related to the procurement NIX at some point, the results showed that the investment is not feasible and thus require the government's subsidy in the procurement of NIX in certain areas.

Abstrak :
Instansi keuangan di Indonesia termasuk bank memiliki kewajiban dalam melaporkan data debitur yang dimiliki dalam bentuk pelaporan Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK) ke pihak regulator. Berdasarkan hasil wawancara menyebutkan bahwa pelaporan data debitur SLIK yang dilaporkan oleh Bank XYZ masih menerima sanksi administrasi dari regulator. Penelitian ini bertujuan untuk mengemukakan prioritas strategi yang dapat meningkatkan kualitas data pelaporan dan meminimalisir sanksi administrasi dari regulator. Penelitian dilakukan menggunakan metode Quality Function Deployment (QFD) yang menggabungkan kebutuhan pengguna dan kebutuhan teknis yang didapat berdasarkan hasil wawancara dengan Subject Matter Expert (SME) SLIK yang ada dalam Bank XYZ. Kebutuhan pengguna dan kebutuhan teknis tersebut digambarkan dalam bentuk House of Quality (HoQ) untuk selanjutnya hasil penelitian didapat berdasarkan skema yang ada dalam QFD. Selain QFD, penelitian ini juga menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot serta prioritas dari dimensi kualitas data beserta kebutuhan pengguna. Geometric Mean juga digunakan dalam penelitian ini untuk menghitung ratarata dari nilai kuesioner. Dengan QFD, prioritas strategi dapat dihasilkan sekaligus tujuan dan hasil penelitian didapatkan demi meningkatkan kualitas data pelaporan SLIK. Hasil penelitian ini mengemukakan strategi berupa kebutuhan pengguna dengan urutan prioritasnya dari yang terpenting yaitu pengawasan kualitas data input di setiap cabang, sistem untuk melakukan validasi data SLIK, aplikasi DQM mengakomodir kualitas data kredit SLIK, parameter ceklis yang wajib dipenuhi setiap ada penambahan requirement baru SLIK, prosedur preventive sebelum proses pelaporan, parameter valid untuk menentukan alamat nasabah yang memiliki lebih dari satu value, kebijakan dan prosedur untuk perbaikan data SLIK secara manual, meningkatkan kecepatan proses data SLIK. Strategi lain berupa prioritas dari kebutuhan teknis yang perlu diadakan ataupun ditingkatkan kualitasnya berdasarkan yang terpenting yaitu proses audit cabang, pembuatan kebijakan, prosedur, parameter ceklis, utilisasi dan optimasi server, pengembangan aplikasi DQM, dan pembuatan sistem validasi data. ......Financial institution in Indonesia included Bank have an obligation of reporting the debtor data had in form of Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK) reporting to the regulator side. Based on interview result which is mentioned that the reporting of SLIK debtor data has been reported by Bank XYZ still received an administrative punishment from regulator. The objective of this research is to conclude strategy priority which could improve the quality of reporting data and minimalize an administrative punishment from regulator. This research used Quality Function Deployment (QFD) method which is combined user needs and technical needs resulted from interview with Subject Matter Expert (SME) of SLIK in Bank XYZ. Those user needs and technical needs described in form of House of Quality (HoQ) and the next is the result of this research resulted based on the schema on QFD. Beside QFD, this research is also used Analytic Hierarchy Process (AHP) to decide the weight and the priority from both of data quality dimensions and user needs. Geometric Mean is also used in this research to calculate the average of questionnaire value. With QFD, the strategy priority could resulted and also the objective of the research is achieved for improving the data quality of SLIK reporting. The result of this research proposed strategies that is user needs with their priority based on the most important is the controlling data input quality in every branches, the system to do validate SLIK data, the application of DQM which accomodates the quality of SLIK credit data, the to do list parameter which has to be fulfilled in every adding of SLIK new requirement, the preventive procedures before doing reporting process, the valid parameters to decide customer address which has more than one record, the policy and procedures to fix SLIK data manually, improving the quickness of SLIK data processes. The other strategies is the priority of technical needs which has to be done or improve those qualities based on the most important is branches audit process, the making of policies, procedures, to do lists, the utilization and optimation of server, the development of DQM application, and the making of validating data system.