Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDirektorat 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."

"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."

"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

Di era sekarang ini, informasi telah menjadi kebutuhan yang sangat penting bagi organisasi. Untuk memperoleh informasi yang bermanfaat, data sebagai sumber informasi harus memiliki kualitas yang baik. Salah satu organisasi yang saat ini bergantung pada kualitas informasi adalah PT. Bank Negara Indonesia, Tbk (BNI). BNI dalam usahanya melakukan transformasi bisnis menjadi bank yang berorientasi pada pelanggan melalui BNI Reformasi, sangat bergantung pada kualitas data nasabah yang baik. Kualitas data yang baik didapatkan dari pengelolaan data yang baik, termasuk diantaranya adalah pengukuran dan peningkatan kualitas data.

Penelitian ini dilakukan untuk mengukur tingkat kematangan dari pengelolaan kualitas data dan memberikan rekomendasi peningkatan kualitas data berdasarkan Data Quality Framework dari David Loshin dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA Institute.

Kerangka kerja yang lengkap dimiliki oleh Data Quality Framework sehingga dapat dihasilkan tingkat kematangan kualitas data yang dimiliki BNI untuk domain harapan, dimensi kualitas data, kebijakan, prosedur, tata kelola, standar, teknologi, dan pengukuran kinerja. Berdasarkan tingkat kematangan dan harapanharapan dari BNI, penulis menentukan kesenjangan yang digunakan untuk meningkatkan kematangan kualitas data di BNI. Berdasarkan best practice dan kerangka kerja yang ada di DMBOK, berhasil didapatkan rekomendasi peningkatan kualitas data, yaitu: perbaikan terhadap data quality requirements, menetapkan dan mengevaluasi data quality service levels, memantau prosedur operasional dan kinerja data quality management, serta melakukan pembersihan dan perbaikan data.

---

ABSTRAK

In this era, information has become critical for organization. To gain a maximum benefit from information, data as a source for information must have a good quality. PT. Bank Negara Indonesia (BNI) is one of organization that depends on good information quality. BNI is on their way to transforming from product centric to customer centric, they called this transformation as BNI Reformed. This transformation success is depends on their good customer data quality. Good data quality obtained from well data management, including the measurement and improvement of data quality.

This research was conducted to measure the maturity level of data quality management and provide recommendations on data quality improvement based Data Quality Framework from David Loshin and Data Management Body of Knowledge (DMBOK) of DAMA Institute.

Data Quality Framework has complete framework so that the maturity level of data quality in BNI can be measured for each domain: expectations, the data quality dimensions, policies, procedures, governance, standards, technology, and

performance measurement. Based on the level of maturity and expectations of BNI, the authors determine the gaps that are used to improve data quality maturity in BNI. Based on best practices and frameworks that exist in DMBOK, we can get data quality improvement recommendations, namely: improvements to data quality requirements, define and evaluate the data quality service levels,operational procedures and monitoring the performance of data quality management, as well as cleaning and repair data.

"