Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sejak berlakunya Peraturan Presiden Nomor 78 Tahun 2021 tentang BRIN, seluruh lembaga pelaksana penelitian, pengembangan, pengkajian, dan penerapan di Indonesia terintegrasi ke Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN). Adanya perubahan proses bisnis kegiatan penginderaan jauh yang sebelumnya dikelola oleh satu unit di Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN), kini dipecah ke dalam enam unit di BRIN. Pusat Data dan Informasi (Pusdatin) BRIN menjadi unit yang melanjutkan operasional layanan data citra satelit penginderaan jauh. Ditemukan beberapa masalah pengelolaan data yaitu belum detail-nya pembagian peran dan tanggung jawab data. Hal ini dikarenakan belum adanya tata kelola data yang lengkap. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini bertujuan merancang strategi tata kelola data penginderaan jauh di BRIN. Penelitian menggunakan metode kualitatif melalui wawancara readiness assessment tata kelola data kepada tujuh narasumber di tim layanan data dan informasi citra satelit. Hasil readiness assessment menunjukkan tingkat kematangan tata kelola data penginderaan jauh pada level 2 (managed) yang artinya pengelolaan data sudah terencana dan mulai terdokumentasi namun masih memiliki risiko dalam biaya, waktu, serta masih terdapat pelaksanaan ad-hoc. Selanjutnya dirancang strategi tata kelola data yang terdiri dari enam aktivitas tata kelola data berdasarkan Data Management Body of Knowledge (DMBOK). Hasil rancangan strategi tata kelola data pada penelitian ini berupa dua puluh lima rekomendasi aktifitas tata kelola data, usulan tujuan, sasaran, prinsip, kebijakan, struktur organisasi, serta pembagian peran dan tanggung jawab tata kelola data, peta jalan implementasi, dan rencana keberhasilan operasional berupa deskripsi indikator kinerja setiap sasaran untuk mencapai tujuan tata kelola data penginderaan jauh.

---

Since the enactment of Presidential Regulation Number 78 of 2021 regarding BRIN, all research and development agencies in Indonesia have been integrated into The National Research and Innovation Agency (BRIN). There have been changes in the business processes of remote sensing activities, which were previously managed by a single unit within the National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN), now divided into six units within BRIN. The Center for Data and Information (Pusdatin) of BRIN continues the operational remote sensing satellite images data services. Several data management issues have been identified, including the lack of detailed data role and responsibility. These issues are mainly attributed to the lack of detailed data governance. To address these issues, this research aims to develop a data governance strategy for remote sensing data within BRIN. The research employs qualitative methods, involving readiness assessments of data governance to seven key informants from the remote sensing satellite imagery data and information services team. The result of the readiness assessment indicates a level 2 (managed) data governance maturity level, meaning that data management is planned and starting to be documented but still poses risks in terms of cost, time, and ad-hoc implementations. Subsequently, a data governance strategy is designed, consisting of six data governance activities based on the Data Management Body of Knowledge (DMBOK). The outcome of this data governance strategy includes twenty-five recommendations for data governance activities, proposed goals, objectives, principles, policies, organizational structure, and roles and responsibilities for data governance, implementation roadmap, and operational success plan, including a description of performance indicators for each goal to achieve the objectives of remote sensing data governance."

"Pemanfaatan teknologi digital telah membuat hampir seluruh sektor industri melakukan transformasi digital. Transformasi ini memberikan tantangan baru untuk dunia bisnis baik secara internal dan eskternal. Dengan kemajuan teknologi setiap organisasi mengalami peningkatan volume data dan variasi data serta kebutuhan untuk selalu melakukan ekplorasi terhadap data untuk kebutuhan komptetitif organisasi. PT. XYZ merupakan sebuah perusahaan publik yang didirikan tahun 1975 dan bergerak di bidang teknologi informasi yang berfokus pada ruang lingkup bisnis Digital Services dan Document solution. Berdasarkan hasil wawancara, tinjauan dokumen dan observasi, ditemukan permasalahan manajemen pengelolaan data perusahaan di PT XYZ. Salah satu akar penyebab permasalahan adalah belum adanya manajemen tata kelola data yang diterapkan. Untuk itu, penelitian ini dilakukan untuk merancang tata kelola data yang sesuai dengan kondisi organisasi. Pada penelitian ini dilakukan data governance maturity assessment untuk mengukur tingkat kematangan tata kelola data dengan hasil pengukuran ada pada level 1 (Performed). Dari hasil wawancara, observasi, studi dokumen dan pengukuran tingkat kematangan, selanjutnya dilakukan pemetaan peran dan aktivitas, struktur data governance, strategi data governance, kebijakan data governance, data governance roadmap dan strategi implementasi data governance. Dari hasil analisis yang dilakukan, terdapat depalan usulan inisiatif strategi data governance yang dapat diterapkan organisasi. Rancangan data governance dapat menjadi solusi untuk mempersiapkan penerapan data governance guna mengatasi permasalahan data organisasi.

---

The use of digital technology has enabled almost all industrial sectors to undergo digital transformation. This transformation provides new challenges for the business world both internally and externally. With advances in technology, every organization experiences an increase in data volume and data variety as well as the need to always explore data for the organization's competitive needs. PT. XYZ is a public company founded in 1975 and operates in the information technology sector which focuses on the Digital Services and Document Solution business scope. Based on the results of interviews, document reviews and observations, management problems were found in managing company data at PT XYZ. One of the root causes of the problem is that there is no data governance management in place. For this reason, this research was conducted to design data governance that is appropriate to organizational conditions. In this research, a data governance maturity assessment was carried out to measure the level of data governance maturity with the measurement results at level 1 (Performed). From the results of interviews, observations, document studies and maturity level measurements, then mapping of roles and activities, data governance structure, data governance strategy, data governance policy, data governance roadmap and data governance implementation strategy is carried out. From the results of the analysis carried out, there are eight proposed data governance strategy initiatives that organizations can implement. Data governance design can be a solution for preparing the implementation of data governance to overcome organizational data problems."

"Menurut UU no 18 tahun 2012 tentang pangan dan PP no 17 tahun 2015 tentang ketahanan pangan dan gizi, salah satu lingkup penyelenggaraan pangan adalah Sistem Informasi Pangan dan Gizi (SIPG). Untuk menjalankan amanat peraturan tersebut Pusat Data dan Informasi Badan Pangan Nasional, membangun SIPG. Berdasarkan dokumen laporan kinerja pusdatin, belum semua data dapat diakusisi kedalam SIPG. Belum adanya acuan yang detail dalam pengelolaan data SIPG menjadi permasalahan utama. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut penelitian ini merancang tata kelola data SIPG. Untuk menghasilkan rancangan tersebut penelitian ini melakukan tiga aktivitas sesuai dengan panduan DMBOK. Antara lain penilaian kesiapan, pengembangan strategi, dan pengembangan tujuan, prinsip dan kebijakan tata kelola data. Penilaian kesiapan menggunakan standford data governance maturity model. Berdasarkan hasil penilaian, tingkat kematangan tata kelola data SIPG saat ini adalah 2,16 atau level 2. Harapannya pada level 4. Untuk meningkatkan tingkat kematangan sesuai dengan harapan diberikan 48 rekomendasi sesuai dengan standford data governance maturity model. Struktur tata kelola data yang dihasilkan menyesuaikan dengan struktur organisasi Badan Pangan Nasional dan pemangku kebijakan di SIPG.

---

According to Law no. 18 of 2012 concerning food and Government Regulation no. 17 of 2015 concerning food security and nutrition, one of the scopes of food management is the Sistem Informasi Pangan dan Gizi (SIPG). To carry out the mandate of the regulation, Pusat Data dan Informasi Badan Pangan Nasional has built SIPG. Based on the Pusdatin performance report document, not all data can be acquired into SIPG. The lack of detailed references in managing SIPG data is the main problem. To solve this problem, this study designs data governance for SIPG. To produce this design, this study conducted three activities in accordance with the DMBOK guidelines. Among others, readiness assessment, strategy development, and development of data governance objectives, principles and policies. The readiness assessment uses the Standford Data Governance Maturity Model. Based on the assessment results, the current maturity level of SIPG data governance is 2.16 or level 2. The hope is at level 4. To increase the maturity level in accordance with expectations, 48 recommendations are given in accordance with the Standford Data Governance Maturity Model. The resulting data governance structure is adjusted to the organizational structure of the National Food Agency and policy makers in SIPG."

"Pustekdata merupakan salah satu unit kerja di Organisasi Riset Penerbangan dan Antariksa (LAPAN). Salah satu tugas dari Pustekdata adalah mengelola Bank Data Penginderaan Jauh Nasional (BDPJN). Berdasarkan hasil wawancara, tinjauan dokumen, dan observasi, ditemukan permasalahan manajemen data di Pustekdata. Salah satu akar penyebab permasalahan tersebut adalah belum adanya tata kelola data. Untuk itu sebagai langkah awal mewujudkan tata kelola data, penelitian ini dilakukan untuk merancang strategi tata kelola data untuk Pustekdata. Penelitian ini dibatasi pada proses perancangan strategi tata kelola data. Rancangan strategi tata kelola data yang diusulkan mengacu pada Data Management Book of Knowledge (DMBOK) dimana terdapat empat komponen antara lain carter tata kelola data, kerangka kerja dan akuntabilitas operasi, peta jalan implementasi, serta rencana keberhasilan operasional. Dengan keterbatasan SDM, rancangan ini telah membagi peran dan tanggung jawab berdasarkan struktur organisasi yang telah ada. Dalam peta jalan implementasi terdapat agenda untuk menyusun dan memperbarui kebijakan dan prosedur siklus data, kode referensi dan data induk, serta keamanan data. Kegiatan tata kelola data adalah kegiatan yang berkesinambungan. Sehingga peta jalan implementasi tata kelola data direviu dan diperbaiki pada tahun-tahun berikutnya.

---

Pustekdata is one of the work units in the Aeronautics and Space Research Organization (LAPAN). One of the tasks of Pustekdata is to manage the National Remote Sensing Data Bank (BDPJN). Based on the results of interviews, document reviews, and observations, data management problems were found at Pustekdata. One of the root causes of these problems is the absence of data governance. Therefore, as a first step in realizing data governance, this research was conducted to design a data governance strategy for Pustekdata. This research is limited to the process of designing data governance strategy. The proposed data governance strategy design refers to the Data Management Book of Knowledge (DMBOK). There are four components: data governance charters, operational frameworks and accountability, implementation roadmaps, also plan for operational success. This design divides roles and responsibilities based on the existing organizational structure with limited human resources. The implementation roadmap contains an agenda for developing and updating policies and procedures about data lifecycle, data reference and master data, also data security. Data governance activities are continuous activities so that the roadmap for implementing data governance is reviewed and improved in the following years."

"Perubahan lingkungan, ekspektasi dari konstituen, global ekonomi, dan perkembangan teknologi seperti big data, data analytics, open data, semantic web yang mempengaruhi nilai-nilai sosial, privasi, cybersecurity, menuntut pemerintah untuk selalu beradaptasi. Kementerian Keuangan merupakan organisasi yang terbuka atas perubahan, menempatkan data sebagai bagian dari budaya kerja, akan bertransformasi menjadi data driven organization termasuk unit-unit di bawahnya, salah satunya Direktorat Jenderal Perbendaharaan (DJPB). Salah satu permasalahan di bidang SI/TI yang disebutkan dalam rencana strategis DJPB 2020-2024 adalah belum maksimalnya pemanfaatan informasi data keuangan negara yang dihasilkan dari database yang terpusat sebagai modalitas penyusunan analisis dan kebijakan fiskal. Penelitian ini bertujuan melakukan perancangan tata kelola data menggunakan framework DMBOOK V2. Penelitian ini merupakan studi kasus pada DJPB dengan menggunakan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Pendekatan kualitatif dilakukan dengan metode wawancara dan thematic analysis, sedangkan metode kuantitatif dilakukan dengan statistik deskriptif. Hasil dari penelitian ini berupa carter, rancangan kerangka kerja dan model operasi, strategi dan roadmap tata kelola data. Terdapat 16 strategi dan rekomendasi terkait tata kelola data yang dapat diaplikasi di DJPB. Manfaat dari penelitian ini adalah memberikan usulan kepada DJPB terkait rancangan tata kelola data, dan manfaat dari sisi akademis adalah menjadi salah satu referensi penerapan teori tata kelola data pada sektor pemerintahan.

---

Changes in the environment, expectations from constituents, the global economy, and technological developments such as big data, data analytics, open data, semantic web which affect social values, privacy, cybersecurity, require the government to always adapt. The Ministry of Finance is an organization that is open to change, placing data as part of its work culture, and will transform into a data driven organization including its subordinate units, one of which is the Directorate General of Treasury (DJPB). One of the problems in the IS/IT sector mentioned in the DJPB 2020-2024 strategic plan is the inadequate use of state financial data information produced from centralized databases as a modality for preparing fiscal analysis and policy. This research aims to design data governance using the DMBOOK V2 framework. This research is a case study at DJPB using a qualitative and quantitative approach. The qualitative approach was carried out using interview methods and thematic analysis, while the quantitative method was carried out using descriptive statistics. The results of this research are in the form of charters, framework designs and operating models, data governance strategies and roadmaps. There are 16 strategies and recommendations related to data governance that can be applied at DJPB. The benefit of this research is to provide suggestions to the DJPB regarding data governance design, and the benefit from the academic side is that it becomes a reference for the application of data governance theory in the government sector."

"Badan Informasi Geospasial (BIG) merupakan lembaga pemerintah non kementerian yang bertugas di bidang informasi geospasial (IG). IG merupakan fakta atau data yang berkaitan dengan objek yang terletak di permukaan bumi. Bidang Pengelolaan Data dan Informasi Geospasial (PDIG) bertanggung jawab secara terpusat untuk melakukan proses pengelolaan data di BIG. Permasalahan yang dihadapi bidang PDIG yaitu belum optimalnya pengelolaan data, kondisi tersebut merupakan dampak dari belum adanya tata kelola data di BIG. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, penelitian ini fokus pada evaluasi tata kelola data dan menyusun usulan perancangan tata kelola data di BIG dengan menggunakan kerangka kerja COBIT 2019. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara, observasi, dan studi dokumen. Hasil dari penelitian ini terdiri dari komponen organization structure; principles, policies, and framework; processes. Komponen organization structure berisi usulan struktur organisasi tata kelola data yang juga mengacu pada Peraturan Presiden tentang Satu Data Indonesia. Komponen principles, policies, and framework berisi daftarkebijakan dan prosedur yaitu berupa kebijakan backup, spesifikasi produk, data profiling, serta masukan rancangan peraturan manajemen manajemen kualitas. Komponen processes berisi daftar kegiatan tata kelola data yang belum dilakukan bidang PDIG dan metrik pengukuran keberhasilan pengelolaan data serta rencana aksi untuk operasionalisasi sistem penyelenggaraan IG.

---

Geospatial Information Agency (GIA) is a Non-Ministerial Government Institution tasked with Geospatial Information (GI). IG is a fact or data relating to objects located beneath, on, or above the earth`s surface. Geospatial Data and Information Management Division (GDIM Division) is responsible for managing data in GIA. The problem faced by GDIM Division is that the data management process is not yet optimal. This

condition is the impact of the absence of data governance at GIA. To solve this problem, this research focuses on evaluating data governance practices and compiling data governance design proposals at GIA using the COBIT 2019 framework. Data collection is done by using an interview, observation, and literature study. The results of this study are the proposed data governance design in a form of an organizational structure; principles, policies, and frameworks; processes components.

The organizational structure component contains the proposed data governance organization structure according to the Presidential Regulation on Indonesia`s One Data. The principles, policies and frameworks component contain a list of procedures and policies in the form of backup policies, product specifications, data profiling, as well as input for the draft of agency regulation for quality management. The processes component contains a list of data governance activities that have not been carried out by GDIM Division and metrics for measuring the success of data management processes; action plans for the operationalization of the integrated GI administration system."

"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."

"Tesis ini membahas persepsi pegawai terhadap keselamatan (iklim keselamatan) di lingkungan DPFK pada tahun 2023. DPFK adalah organisasi di bawah Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) yang dibentuk sekitar tahun 2021 setelah adanya reorganisasi 4 LPNK termasuk di dalamnya adalah BATAN menjadi BRIN. Penelitian ini menggunakan mixmethod dengan tool NOSACQ 50 dan wawancara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa iklim keselamatan di lingkungan DPFK tahun 2023 pada level “Baik” dengan skor mean 3,12. Meskipun demikian, masih terdapat dimensi iklim keselamatan yang memerlukan langkah perbaikan, salah satunya adalah persepsi pegawai terhadap risiko yang mungkin terjadi karena complacency. Rekomendasi dari penelitian ini agar dapat mendorong iklim keselamatan yang semakin positif antara lain adalah dengan meningkatkan koordinasi dan internalisasi bagi stakeholder DPFK mengenai pentingnya keselamatan, meningkatkan komunikasi keselamatan di internal kelompok kerja, dan merutinkan kegiatan briefing, diklat dan ceklist untuk mencegah terjadinya complacency.

---

This thesis discusses about employee perceptions of safety (safety climate) within the DNFM in 2023. DNFM is an organization under the National Research and Innovation Agency (BRIN) which was formed around 2021 after reorganization of 4 LPNKs including BATAN joining into BRIN. This study used a mixed method with the NOSACQ 50 tool and interviews. Questionnaire data are collected 226 participants from installations under DNFM. A Qualitative univariat analysis and Kruskal Wallis test were used to see differences of Safety climate inside demography variabel group (Age, education level, job position, work area). The results of the study show that the safety climate in the DNFM in 2023 is at the "Good" level with a mean score of 3.12. There are no significance differences of safety climate inside age and education groups. Other results shows there are significance differences of safety climate inside job position and work area groups. Even so, there are still dimensions of the safety climate that require improvement. Recommendations from this study in order to encourage an increasingly positive safety climate include increasing coordination and internalization for DNFM stakeholders, increasing safety communication within the internal working groups, and routineizing briefings, training activities to prevent complacencies."