Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Badan Pusat Statistik BPS adalah lembaga pemerintah non kementrian yang memiliki kewenangan melakukan kegiatan statistik berupa sensus dan survei. Tindak lanjut dari kegiatan statistik ini harus didukung oleh sistem informasi pengolahan data yang memadai. Subdit Integrasi Pengolahan Data IPD sebagai pengembang sistem informasi di BPS harus dapat melayani pengembangan sistem informasi pengolahan data, namun saat ini layanan tersebut masih belum berkualitas. Agar dapat melakukan peningkatan kualitas layanan maka kualitas layanan saat ini harus dievaluasi. Pengukuran kualitas layanan ini dengan menggunakan dimensi kualitas metode SERVQUAL yang dimodifikasi. Dimensi tersebut meliputi tangibles, reliability, responsiveness, assurance, empathy dan geographics, selanjutnya diintegrasikan dengan model Kano. Hasil dari evaluasi tersebut, dimensi Reliability dan Responsiveness mempunyai nilai gap yang paling besar. Selain itu dari 24 atribut layanan yang diukur hanya 19 atribut kualitas yang mempunyai dampak terhadap kepuasan pengguna, dimana diantaranya 15 atribut mempunyai kategori Attractive. Selanjutnya dari 19 atribut tersebut ditentukan atribut yang menjadi prioritas utama sampai dengan prioritas terakhir dalam usaha peningkatan kualitas layanan.

---

BPS Statistics Indonesia is a non ministerial government agency which has the authority to conduct statistical activities like census and survey. The follow up of these statistical activities should be supported by an adequate data processing information system. Sub Directorate of Data Processing Integration IPD as developer of information system at BPS must be able to serve development of information system of data processing, but now the service still not qualified. In order to improve the quality of service, the current quality of service must be evaluated. Measuring the quality of this service using the quality dimension of the modified SERVQUAL method. These dimensions include tangibles, reliability, responsiveness, assurance, empathy and geographics, then integrated into Kano model. The results of the evaluation, the dimensions of Reliability and Responsiveness have the greatest gap value. In addition, based on the measurement results of 24 attributes, only 19 attributes that impact on user satisfaction, and 15 attributes of them have category Attractive. Furthermore, of the 19 attributes are determined attributes that become the main priority up to the last priority in efforts to improve the quality of service.

Abstrak :
Latar belakang: Setiap rumah sakit berusaha memberikan pelayanan yangberkualitas berdasarkan standar yang telah ditetapkan sehingga diharapkan pasienakan puas dan menjadi konsumen yang loyal bagi rumah sakit. Untuk itu rumahsakit harus mendesain kualitas layanan yang terdiri dari lima dimensi mutu yanglebih unggul dari rumah sakit lainnya. Dalam upaya membina hubungan denganpasien, rumah sakit juga dituntut untuk menjaga dan meningkatkan profitabilitaspelanggan, mengkonversi pelanggan yang tidak menguntungkan menjadipelanggan yang menguntungkan. Tujuan: Penelitian ini dilakukan untuk tujuan mengetahui hubungan kualitaspelayanan rawat inap yang diukur berdasarkan dimensi mutu yaitu dimensitangible, reliability, responsiveness, assurance dan empathy terhadap profitabilitaspelanggan di RSIA Puri Bunda Denpasar. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif menggunakan desain crosssectional dengan sampel 100 responden dari pasien rawat inap selama bulanApril-Mei 2018. Hasil: Penelitian ini menemukan bahwa koefisien korelasi masing-masing variabeldimensi terhadap profitabilitas adalah sebesar0,766 untuk tangibles; 0,780 untukreliability; 0,804 untuk responsiveness; 0,836 untuk assurance dan 0,724 untukempathy dengan standardized coefisient tertinggi pada dimensi tangibles.Berdasarkan hasil analisis determinasi didapatkan koefisien determinasi 95,6. Simpulan: Kualitas pelayanan yang diukur berdasarkan dimensi mutu tangible,reliability, responsiveness, assurance, empathy memiliki hubungan sangat kuatdan signifikan terhadap profitabilitas dimana dimensi tangible paling dominanberhubungan dengan profitabilitas pelanggan.Sebesar 95,6 dimensi kualitaspelayanan secara simultan berhubungan dengan profitabilitas sedangkan sisanyasebesar4,4 ditentukan oleh variabel lain diluar penelitian ini. ......Introduction Each hospital strives to provide quality services based on predefinedstandards so that patients are expected to be satisfied and become loyal customersfor the hospital. For that hospital should design the quality of service consisting offive dimensions of superior quality than other hospitals. In an effort to foster relationships with patients, hospitals are also required to maintain and improve customer profitability, convert unprofitable customers into profitable customers. Aim This research was conducted for the purpose of knowing the correlation ofservice quality measured by dimension of quality that is tangible dimension,reliability, responsiveness, assurance and empathy to customer profitability at RSIA Puri Bunda Denpasar. Method This study is a quantitative research using cross sectional design with 100responden samples from inpatients during April May 2018Result This research found that the corelation coefficient of each dimensionvariable to profitability is 0,766 for tangibles 0.780 for reliability 0.804 forresponsiveness 0.836 for assurance and 0.724 for empathy with the highest standardized coefficient on tangibles dimension. Based on the results ofdetermination analysis obtained coefficient of determination 95.6. Conclusion Quality of service measured on the dimension of quality tangible,reliability, responsiveness, assurance, empathy has a very strong and significantrelationship to profitability where the tangible dimension is most dominantlyrelated to the profitability of customers. 95.6 dimension of service qualitysimultaneously related to profitability while the rest of 4.4 is determined by othervariables outside this study.

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 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 :
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.