"
ABSTRAKPermasalahan berdasarkan temuan Badan Pemeriksa Keuangan (BPK) atas pemeriksaan kinerja pelayanan perizinan di Kementerian Komunikasi dan Informatika (KOMINFO) adalah data sertifikasi alat dan perangkat telekomunikasi pada database sistem informasi e-sertifikasi belum sepenuhnya lengkap, akurat, dan valid dalam mendukung pelayanan sertifikasi alat dan perangkat telekomunikasi. Dengan ketidaklengkapan tersebut memberi risiko terjadinya penerimaan yang tidak sah dan tidak valid atas perolehan biaya sertifikasi. Sehingga belum dapat dimanfaatkan secara optimal untuk keperluan pelaporan ataupun rekonsiliasi data. Berdasarkan kondisi tersebut dilakukan pengukuran tingkat kematangan manajemen kualitas data. Narasumber dalam penelitian ini adalah pejabat di Direktorat Standardisasi Perangkat Pos dan Informatika (PPI) yang menangani proses sertifikasi alat dan perangkat telekomunikasi, pejabat di Direktorat Pengendalian Sumber Daya dan Perangkat Pos dan Informatika (SDPPI) yang mengelola database dan sistem informasi e-sertifikasi, serta staf programmer e-sertifikasi. Pengukuran tingkat kematangan manajemen kualitas data dilakukan dengan menggunakan framework Modelo Alarcos de Mejora de Datos (MAMD) 2.0 dimana hasilnya berada pada level 1, sedangkan level yang diharapkan adalah level 2. Untuk itu strategi peningkatan kualitas data sertifikasi alat dan perangkat telekomunikasi disusun berdasarkan analisis penyebab permasalahan data, kesenjangan dari kondisi manajemen kualitas data saat ini dan harapan, pedoman sekretaris jenderal kementerian kominfo nomor 1 tahun 2018 serta Peraturan Menteri Komunikasi Dan Informatika Nomor: 41/PER/MEN.KOMINFO/11/2007 tentang Panduan Umum Tata Kelola Teknologi Informasi Dan Komunikasi Nasional. Rekomendasi yang dihasilkan dikelompokkan dalam delapan poin disiplin data yang perlu dilaksanakan Direktorat Standardisasi PPI apabila ingin mencapai tingkat kematangan manajemen kualitas data yang diinginkan. Delapan poin disiplin data tersebut diantaranya adalah manajemen persyaratan data, manajemen infrastruktur teknologi, manajemen konfigurasi, manajemen data historis, manajemen keamanan data, kontrol dan pemantauan kualitas data, manajemen siklus hidup data, serta definisi standar, kebijakan dan prosedur.
ABSTRACTThe problem based on the findings of the Supreme Audit Agency (BPK) on licensing performance checks at the Ministry of Communication and Information Technology (KOMINFO) is that the certification data of telecommunication tools and equipment in the e-certification information system database is incomplete, accurate and valid in supporting equipment and equipment certification services telecommunication. With incompleteness submitted, the approval of acceptance is invalid and invalid on the approval of the certification fee. Data that cannot be utilized optimally for the purpose of reconciliation reporting. Based on these conditions, the level of maturity of data quality management is measured. The speakers in this study were officials at the Directorate of Standardization (PPI) who requested the process of certification of telecommunications equipment and equipment, officials in the Directorate of Resources and Equipment of Post and Informatics Control who manage e-certification database and information systems, and e-certification programmer staff. The measurement of the level of maturity of data quality management is carried out using the Modelo Alarcos de Mejora de Datos (MAMD) 2.0 framework where the results depend on level 1, while the expected level is level 2. For this reason, strategies to improve the quality of certification data for the tools and devices used for needs analysis The problem of data, discusses current data management problems and expectations, guidelines for the secretary general of the Ministry of Communication and Information Number 1 of 2018 as well as Minister of Communication and Information Technology Regulation Number 41/PER/MEN.KOMINFO/11/2007 concerning General Guidelines for Technology Governance National Information and Communication. The recommendations produced are grouped in several data discipline points that need to be implemented by the Directorate of Standardization PPI agreeing to reach the desired level of data quality management maturity. These eight data discipline points are approved are data requirements management, technology infrastructure management, configuration management, historical data management, data security management, data quality control and control, data lifecycle management, as well as standard resolutions, policies and procedures."
