Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSendi lutut buatan adalah salah satu produk dari rekayasa rancang bangun biomedikal yang merupakan suatu interface ilmu kedokteran terapan dengan ilmu teknik terapan. Sesungguhnya di negara lain teknologi ini sudah dikembangkan sejak beberapa tahun yang lalu, tetapi Indonesia baru mulai mengembangkannya. Teknologi Rapid Prototyping adalah suatu teknologi pilihan yang akan digunakan untuk memacu pertumbuhan ilmu rekayasa biomedikal di negeri ini, Penerapan teknologi Rapid Prototyping dapat menghemat waktu dan biaya produksi. Salah satu metoda Rapid Prototyping adalah metoda pemotongan dan perbedaan / penggabungan, dipilih untuk diterapkan pada pembuatan prototipe sendi lutut buatan.Tahap pra proses pada metode ini merupakan tahapan penting karena data masukan untuk mesin Rapid Prototyping dibuat pada tahap ini. Kitalitas prototipe yang dihasilkan tergantung pada kualitas data keluaran dari tahap ini. Tahap ini dimulai dengan memproses data geometri prototipe menjadi model 3 D Solid dalam Pro Engineering. Arsip PRT yang merupakan suatu arsip keluaran dal Pro Engineering kemudian dikonversikan kedalam arsip STS Bentuk arsip STL merupakan pendekatan permukaan dari model oleh segitiga - segitiga. STL View 07 menganalisa arsip STL untuk memastikan bahwa model dapat dapat di produksi dan menyimpan irisan-irisan model kedalam arsip Common Layer Interface (CLI).Bentuk arsip Crosshatch dari model akan dibuat dengan menggunakan CLI view dan data masukan untuk mesin siap untuk digunakan.Analisis volume dilakukan untuk mengetahui kehilangan data pada tahap pra proses yang terjadi akibat perbedaan geometri pada konversi data dari arsip PRT ke arsip STL dan dari arsip STL ke arsip CLI. Prosentase kehilangan data selama tahap pra proses sama dengan perbedaan dari kehilangan volumenya, yang berkisar antara 0,039% sampai dengan 3,16%. Volume prototipe kemudian dibandingkan dengan volume model dalam arsip PRT untuk mengetahui keabsahan dari prototipe. Prosentase kehilangan volume prototipe berkisar antara 0,047% sampai dengan 3,8% dari data pemodelan 3D solid arsip PRT' Prosentage kehilangan data ini masih dibawah batas maksimum toleransi umum yaitu + 10 %.

---

ABSTRACT

;Knee joint prosthesis is one of biomedical engineering's products which is an interface technology of medical and science technology. Actually, the technology has been developed years ago in the other countries, but Indonesia has just started to develop it. Rapid Prototyping Technology is an alternative technology which is being utilized to speed up biomedical engineering's growth in this country. The implementation of this technology can save in production's time and cost. One of Rapid Prototyping Technology's methods is Cutting and Glueing /Joining method , chosen for implementation is the prototyping knee joint prosthesis .

In this method the preprocessing phase is important, because data input for the Rapid Prototyping's machine is being prepared here. The quality of the prototype is depending on the quality of the data output from preprocessing phase. The phase starts with geometric data processing 3 D solid modeling of prototype in Pro Engineering . The PRT file which is an output file from Pro Engineering is converted into an STL file. The STL file format approximately the surface of the model by triangulars. The 5TL View 07 analyses an STL file that defines the model to be fabricated and "slices" the model into common layer interface (CLI) file. The crosshatches format file of the model will be made by CLI View and the input data for the machine is ready to be utilized

Volume analyses used to know data losses during the preprocessing phase, because of data conversion effect from the PRT file form to the STL form file and from the STL file form to CLI file form. The percentage of data losses during the preprocessing phase is similar to the difference of those volume looses, which ranges from 0.039% up to 3.16% . The prototype volume is to be compared with the volume of models in file format PRT to know the validity of prototypes . The percentage of volume losses of prototypes compared to the volume models in format PRT ranges from 0.047% up to 3.8 is . Those ranges are still under the maximum limit of general tolerances which is 10."

"Persaingan dalam dunia bisnis khususnya perbankan yang semakin ketat membuat para pelakunya harus selalu memikirkan strategi-strategi terobosan yang dapat menjamin keberlangsungan bisnis mereka. Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor yang sangat perlu diperhatikan untuk mengikat pelanggan agar tetap setia pada produk atau layanan yang ditawarkan. Salah satu aset utama yang dimiliki oleh perusahaan perbankan dewasa ini adalah data transaksi bisnis dalam jumlah yang sangat besar. Hal ini menciptakan sebuah kebutuhan akan adanya teknologi yang dapat memanfaatkannya untuk menggali pengetahuan-pengetahuan baru, yang dapat membantu dalam perencanaan strategi bisnis di masa depan. Dalam hal tersebut teknologi data mining hadir sebagai sebuah solusi yang dapat diterapkan. Dalam tulisan ini akan dibahas implementasi data mining untuk menemukan model berupa association rules yang bisa diinterpretasikan menjadi pengetahuan baru mengenai karakteristik beberapa obyek layanan perbankan Bank XYZ. Pengetahuan baru tersebut nantinya bisa digunakan sebagai bahan analisis untuk menentukan rencana strategis ke depan khususnya dalam rangka meningkatkan kinerja layanan sehingga pelanggan tetap setia terhadap produk dan layanan Bank XYZ. ......The tighter competition in banking industry motivates the actors to always think of new strategies to ensure their business sustainability. Customer satisfaction must be maintained to make customers remain loyal to the offered products or services. One of the main assets of banking organization or corporate is a large number of business transaction data. This creates a need of new technologies to mine new knowledges, which can assist management in making future business strategy plans. Data mining technology is one applicable solution. This thesis describes the implementation of data mining in order to find association rules model which can be further interpreted as new knowledges on banking service characteristic of Bank XYZ. The new knowledges will be useful to determine strategic plans in the future, especially in increasing the performance of products or services. They finally can make the customers loyal to products or services of Bank XYZ."

"E-commerce dan big data merupakan bukti dari kemajuan teknologi yang sangat pesat. Big data berperan cukup penting dalam perusahaan e-commerce untuk menangani perkembangan semua data, mengolah setiap data tersebut dan menjadi competitive advantage bagi perusahaan. Perusahaan XYZ.com mengalami kesulitan dalam menganalisis stok dan tren dari produk yang dijual. Jika hal ini tidak ditanggulangi, maka perusahaan XYZ.com akan kehilangan opportunity gain. Untuk menentukan tren dan stok produk secara cepat dengan akurat, dibutuhkan big data predictive analysis. Penelitian ini mengolah data transaksi menjadi data yang dapat dianalisis untuk menentukan tren dan prediksi tren produk berdasarkan kategorinya dengan menggunakan big data predictive analysis. Hasil dari penelitian ini akan memberikan informasi kepada pihak manajemen kategori apa yang berpotensi menjadi tren dan jumlah minimal stok yang harus disediakan dari kategori produk tersebut.

---

E commerce and big data are evidence of rapid technological advances. Big data plays an important role in e commerce companies to handle and analyze all data changes, and become a competitive advantage for the company. XYZ.com experience a difficulty in analyzing stocks and commerce product trend. If this issue not addressed, XYZ.com company will lose an opportunity gain. To determine trends and stock accurately, XYZ.com can use big data predictive analysis. This study processes transaction data into data that can be analyzed to determine trends and predictions of product trends based on its categories using big data predictive analysis. The results of this study give massive informations to management about what categories will potential become trends and minimum stock required to be provided."

"Data merupakan faktor penting yang mempengaruhi dan menunjang keberhasilan di dalam organisasi atau perusahaan. Data merupakan aset dan menjadi faktor pendukung maupun penunjang dalam pengambilan keputusan baik di level manajemen puncak ataupun di bawahnya. PT JAS merupakan salah satu perusahaan penjaminan syariah yang mengelola risiko, melakukan proses pengajuan penjaminan dan pembayaran klaim berdasarkan dukungan data, sehingga dalam menjalankan bisnisnya PT JAS memiliki ekspektasi terhadap data yang berkualitas. Namun berdasarkan realitas, masih ditemukan data tidak lengkap, tidak benar dan tidak akurat di dalam database aplikasi yang menjadi core bisnis penjaminan. Berdasarkan gap antara ekspektasi dan realitas di PT JAS maka, dapat disimpulkan bahwa terjadi masalah yaitu “Kualitas data tidak mencapai target”. Dari hasil analisis yang dilakukan terkait permasalahan-permasalahan kualitas data penulis menentukan satu akar permasalahan untuk dibahas dan diselesaikan di dalam penelitian ini yaitu perusahaan “belum menerapkan tata kelola data “. Hal ini yang menjadi dasar diperlukannya optimalisasi kualitas data perusahaan dengan penerapan sebuah data management yang baik dengan perancangan data governance. Berdasarkan panduan DMBOK, di dalam menyusun fungsi data management pada suatu organisasi data governance merupakan fungsi utama yang harus dipersiapkan terlebih dahulu di dalam penyusunan tersebut. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan paradigma interpretative yang bertujuan untuk mendapatkan sebuah rancangan struktur data governance yang sesuai dan memberikan rekomendasi penyelesaian permasalahan data di PT JAS. Proses pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, studi literatur dan observasi dokumen. Hasil dari penelitian ini adalah pemetaan peran dan penyusunan data governance sesuai dengan kondisi organisasi yang dikelompokkan ke dalam peran organisasi dan individu terhadap aktivitas-aktivitas di area perencanaan maupun operasional, selanjutnya dari pemetaan peran diusulkan sebuah rancangan struktur data governance operating model yang membagi jalur eskalasi menjadi taktis dan operasional serta strategis. Selain itu, dari hasil analisis assessment tingkat kematangan data governance, diperoleh 11 usulan inisiatif yang dapat dilakukan untuk menunjang aktivitas data governance dan tercapainya integritas data.......Data is an important factor that influences and supports success in an organization or company. Data is an asset and is a supporting and supporting factor in decision making both at the top management level and below. PT JAS is one of the sharia guarantees companies that manages risk, processes submissions of guarantees and claims payments based on data support, so that in conducting its business PT JAS has expectations of quality data. However, based on reality, it is still found incomplete, incorrect and inaccurate data in the application database which is the core of the guarantee business. Based on the gap between expectations and reality at PT JAS, it can be concluded that a problem occurred namely "Data quality did not reach the target". From the results of the analysis conducted related to data quality problems, the author determines one root problem to be discussed and resolved in this study, namely the company "has not implemented data governance". This is the basis for the need for optimizing the quality of company data by implementing a good data management by designing data governance. Based on DMBOK guidelines, in compiling data management functions in a data governance organization is the main function that must be prepared in advance in the preparation. This study is a qualitative research with an interpretative paradigm that aims to get an appropriate data structure governance design and provide recommendations for solving data problems at PT JAS. The process of collecting data is done through interviews, literature studies and document observations. The results of this research are role mapping and governance data compilation in accordance with organizational conditions which are grouped into organizational and individual roles for activities in the planning and operational areas, then from the role mapping it is proposed that a governance operating model data structure design that divides the escalation path into tactical and operational as well as strategic. In addition to this from the results of the assessment analysis of the maturity level of governance data, 11 proposed initiatives that can be carried out to support data governance activities and data integrity are achieved."

"Globalisasi memang arus yang tidak bisa ditangkal. Airlines menghadapi masalah besar pada saat ini dan hari-hari mendatang. Manajemen yang terbias lambat mengambil keputusan dipastikan hanya akan membawa perusahaannya stall. Diperlukan kecepatan dalam mengeksekusi bisnis, agar kesempatan dapat diraih lebih banyak. Selain kecepatan, diperlukan juga ketepatan pengambilan keputusan, berdasarkan analisa perhitungan yang rasional dan matang. Persaingan mengkondisikan bisnis airlines dalam kondisi perang total. Informasi yang sekecil apapun tetapi relevan dimanfaatkan sebagai sebuah peluang untuk meningkatkan pendapatan. Prinsipnya adalah bagaimana memenuhi kapasitas angkut pesawat secara maksimal dan sesering mungkin. Dalam konteks memenangkan persaingan ini perpaduan antara gaya manajemen yang fleksibel dan peran teknologi informasi menjadi amat vital. Setiap bisnis akan tetap eksis jika dia memiliki customer. Untuk mendapatkan customer, pelaku bisnis melakukan berbagai strategi dan inovasi yang akan mempengaruhi ketertarikan orang dan memutuskan menggunakan layanan yang ditawarkan oleh penyedia layanan jasa/barang, dalam hal ini layanan angkutan penerbangan. Loyality program semacam Garuda Frequent Flyer (GFF), memegang peranan penting untuk membidik core customer, customer yang paling banyak memberikan benefit bagi perusahaan. Sistem operasional GFF yang menyimpan data anggota dan transaksi penerbangan, perlu dikumpulkan dalam satu bentuk data warehouse dan secara periodik di-update, sehingga reporting dapat dieksekusi dari data warehouse tanpa mempengaruhi kinerja operasional. Penggunaan data yang ekstensif dengan menggunakan teknik data mining dapat membantu managemen dalam mengambil kebijakan yang tepat berdasar data-data historical. Agar data mining dapat mempengaruhi bisnis, maka data mining sendiri harus relevan dan menjadi bagian dari bisnis proses. ......Globalization is now inevitable, which causes airlines to face a major problem nowadays. Time becomes major influence in decission making. If the management takes a lot of time in decision making, then company will be stagnant or even decline. There are needs to execute business decision with little time consuming, so that more opportunities can be captured with less cost. In addition to time consuming, accuracy is also a vital necessity for mature analysis and rational calculation. Any information from the insignificant one, as long as it is relevance and accurate can be used as an opportunity for increasing revenue. The main principle is how to optimize aircraft load to its maximum capacity as often as possible. In the context of winning a competition, the combination of a flexible management style and utilization of Information Technology become a vital element. Any business entity can survive depends on the existence of its customer. In order to gain more customer, business player has to execute strategy and innovation. This is necessary to influence people in choosing services provider. In this case, the context is airline service business. Any kind of Loyality Program such as Garuda Frequent Flyer (GFF), has important role in targeting core customer, i.e. customer that give the highest revenue to the company. GFF operational system that keeps information of customer profile and flight transaction, needs to be collected into a single form of data warehouse and updated periodically, so that reporting function can be executed without affecting operational performance. The extensive use of data with datamining technique could assist management in making the right decision based on historical data. Additionally, datamining has to be relevance and being part of business process in order to improve business performance. The focus of this research is to develop initial phase of datamining that can be scaled up in future, not a practical solution that can be directly used."

"Menghadapi persaingan antar bank yang sangat tinggi dan adanya keputusan pemerintah yang semakin ketat mengenai keberadaan bank khususnya bank berskala nasional saat ini, menuntut setiap bank mampu unggul dalam bersaing atau minimal mampu bertahan. Kegiatan penghimpunan dana pihak ketiga (funding) merupakan satu dari tiga kegiatan utama perbankan. Semakin besar dana yang dapat terhimpun menunjukkan baiknya kinerja bank tersebut.Besaran hasil penghimpunan dana pihak ketiga ini menjadikan indikator tingkat kepercayaan masyarakat/nasabah terhadap bank. Menempatkan kepercayaan dan tingkat loyalitas nasabah sangat dibutuhkan oleh pihak bank. Teknologi On-Line Analytical Processing (OLAP) dan data mining diyakini mampu mencari pengetahuan untuk melakukan identifikasi tingkat loyalitas nasabah terhadap produk funding perbankan.Berdasarkan hasil penelitian diperoleh pengetahuan bahwa produk funding tabungan x rupiah berpotensi cukup baik, dan nasabah yang memiliki tingkat loyalitas tinggi adalah nasabah yang mempunyai rata-rata saldo bulanan dengan membentuk pola yang tetap stabil dalam waktu tujuh sampai sepuluh bulan. Tersedianya kebutuhan informasi dan data ini, mendasari dalam mendukung sistem pengambil kebijakan baik penyusunan perencanaan dan keputusan strategi perbankan. Sehingga pihak bank mampu menentukan strategi perbankan khususnya funding dalam persaingan ketat yang dihadapi.

---

Facing a very high competition between banks and with the government tight regulations on national bank existences, it demands all the existing bank to be able to strive in the competition or in the minimum it has to be able to survive. One of the three main activities in banking includes funding. The more funds we could gather will also indicate a good performance of the bank.The result from this funding will become the level indicator for customer towards the bank. The placement of customer trust and loyalty is greatly needed by the bank. On-Line Analytical Processing (OLAP) and data mining technology is believed to be able to identify the customer loyalty level towards the bank`s funding product.Based on the research conducted, we had gather information that funding product for X rupiah savings has good potential, and the highest loyalty customers are those customers who have a stable monthly average balance in the period of 7 to 10 months. The availability of these data and information will become the foundation in supporting the system in making decision, with this; the bank will be able to choose a suitable banking strategy especially in funding."

"Saat ini, dunia telah memasuki era persaingan berbasiskan data. Data menjadi aset yang sangat berharga bagi perusahaan dalam memenangkan persaingan bisnis. Perusahaan telekomunikasi adalah salah satu perusahaan yang sangat bergantung terhadap data. PT Indosat Tbk, sebagai salah satu perusahaan telekomunikasi di Indonesia, telah memanfaatkan database untuk mengelola data perusahaan. Informasi yang diperoleh melalui database merupakan data aktual. Selain memperoleh informasi melalui data aktual, terdapat juga informasi berharga lain yang masih tersembunyi. Untuk mendapatkannya diperlukan teknik pengolahan data yang baik yaitu menggunakan data mining. Dalam melakukan data mining diperlukan suatu media penyimpanan untuk menampung data skala besar yaitu data warehouse. Penelitian ini bertujuan untuk menberikan solusi alternatif bagi PT Indosat Tbk dengan pengumpulan data ke suatu sumber pengetahuan (data warehouse) dalam mencari potensi-potensi data tersembunyi melalui penerapan data mining. Tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini yaitu penelaahan kebutuhan bisnis dan informasi, pengumpulan data melalui observasi ke lapangan, kajian dokumen atau literatur, menelaah data kemudian merancang data warehouse dan pada tahap akhir dilakukan pengimplementasian data mining dengan menggunakan teknik time series analysis untuk melihat tren kinerja jaringan dari PT Indosat Tbk. Pada tahap perancangan, analisis dan implementasi data warehouse dan data mining akan digunakan tools Microsoft SQL Server 2005 dan RapidMiner. Pengimplementasian data warehouse pada PT. Indosat Tbk dapat membantu melihat informasi kinerja jaringan dengan lebih cepat, detil dan akurat. Sedangkan pengimplementasian data mining melalui time series analysis dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang tepat dengan kemampuan time series analysis untuk melakukan prediksi (forecasting) terhadap data elemen jaringan yang dimiliki oleh PT. Indosat Tbk. Sehingga dengan pengumpulan data ke data warehouse dan penerapan data mining (time series analysis) dapat membantu PT. Indosat Tbk menghadirkan quality of service yang baik dan target KPI (Key Performance Indicator) yang ditetapkan dapat tercapai atau bahkan terlampaui. ......Nowadays, world already encountered competition age of data, data became a very valuable asset for a company to win the business competition. Telecommunication Company is one of company that depends to data needs. PT Indosat Tbk, as one of leading Telecommunication Company in Indonesia, already used database to manage the company?s own data. Information, which is collect from database, is an actual data. Besides collecting the actual data, there is valuable information which is still hidden. To get this hidden data, there is a need of good data processing, using data mining. In data mining, there is a need of storage media to accommodate large scale data, which is called data warehouse. This research is purposed to give an alternative solution to PT Indosat Tbk by collecting the data to data warehouse, to find the potential hidden data using data mining deployment. Stages that will be done on this research, i.e.: analyze business and information needs, collecting data by observing to company, recitation of document and literature, and also data analyzing then to be used for dimensioning data warehouse. And on the last stage is implementation of data mining using time series analysis technique to see trend of PT Indosat Tbk network performance. On the designing, analyzing, and implementation stages, data warehouse and data mining will use tool Microsoft SQL Server 2005 and RapidMiner. By implementation data warehouse, it would aid to see information of network performance quicker, more detail and accurate. Implementation data mining using time series analysis is aid the company to make an accurate decision by using the ability of time series analysis to forecast element data of PT Indosat Tbk network. So by collecting all the data to data warehouse and data mining (time series analysis) implementation, would aid PT Indosat Tbk to represent a good quality of service and the stated KPI (Key Performance Indicator) can be reached or even exceeded."

"ABSTRAKDalam dunia organisasi dewasa ini, pengelolaan data dan informasi sudah menjadi kegiatan yang sangat penting dalam mendukung tercapainya tujuan organisasi. Sebagai Kementerian baru pada Pemerintahan Republik Indonesia, Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi Kemristekdikti merupakan organisasi yang juga memerlukan pengelolan data dan informasi yang baik. Pengelolaan data Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Iptek , serta pengelolaan data Pendidikan Tinggi Dikti adalah tanggung jawab Kementerian ini. Sejauh ini, kebijakan tentang pengelolaan data tersebut masih dalam proses pembahasan, padahalpermasalahan-permasalahan terkait dengan data sudah seringkali bermunculan dan mengganggu kinerja organisasi. Kondisi ini mengharuskan Kemristekdikti untuk segera menerapkan kebijakan pengelolaan datadan informasi yang baik.Permasalahan data seringkali terjadi karena organisasi belum menerapkan data management yang efektif. Berdasarkan panduan Data Management Body of Knowledge DMBOK , fungsi data management terbagi ke dalam sepuluh komponen, satu komponen yang memegang peranan sangat penting bagi pelaksanaan komponen lainnya adalah data governance. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rancangan struktur data governance berdasarkan panduan DMBOK sebagai referensi utama. Rancangan struktur yang disusun mengacu kepada penelitian tentang data governance sebelumnya yang terdiri atas tiga unsur, yaitu role, decision areadan responsibility. Selanjutnya hasil rancangan yang diperoleh disesuaikan dengan kondisi Kemristekdikti sehingga menjadi titik awal dalam pelaksanaan data governance di lingkungan Kemristekdikti.Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa panduan DMBOK bisa dipadukan dengan struktur data governance penelitian sebelumnya. Aktivitas data governance pada DMBOK dapat digunakan sebagai solusi awal dari permasalahan data yang terjadi. Harapannya, struktur data governance yang dirancang dapat diaplikasikan sehingga pelaksanaan data governance di Kemristekdikti dapat berjalan secara berkesinambungan.

---

ABSTRACTCurrently, in organizational world, data and information management is very important activity to support organizational goal achievement. As new ministry of Indonesia Republic, Ministry of Research, Technology and Higher Education Kemristekdikti also requires good data and information management. Data management of science, technology and higher education is this ministry responsibility. In so far, policy of such data management is in discussion process indeed, frequently, so many problems related with data had arisen and disturbed organizational performance. Such condition resulted in the Ministry of Research, Technology and Higher Education should apply good data and information management. Frequently, data issues had occurred because organization had not applied effective data management. Based on data guidance of Data Management Body of Knowledge DMBOK , function of data management is divided into ten components which of very importantone and playing role is data governance.This research is aimed at knowing structural designing of data governance based on DMBOK guidance as principal reference.Structural designing having been set refer to research on previous data governance comprising three elements, those are role, decision area and responsibility. Subsequently, designing result having been obtained to be adjusted with condition of Ministry of Research, Technology and Higher Education and as starting point to implement data governance atMinistry of Research, Technology and Higher Education.This research result had indicated that DMBOK guidance may be combined with previous research on structure of data governance. Activity of data governance at DMBOK may be used as early solution from occurring data problem.Wishfully, the designed data governance structure may be applied, hence, implementation of data governance at Ministry of Research, Technology and Higher Education may be realized sustainably."

"Badan Pusat Statistik Kabupaten Kaur merupakan satuan kerja di bawah Badan Pusat Statistik Republik Indonesia yang bertanggung jawab melaksanakan kegiatan statistik di wilayah Kabupaten Kaur Provinsi Bengkulu. Meskipun Badan Pusat Statistik Kabupaten merupakan satuan kerja terkecil di bawah Badan Pusat Statistik Republik Indonesia, namun Badan Pusat Statistik Kabupaten menyumbang peran besar dalam pencapaian tujuan Badan Pusat Statistik untuk meningkatkan kualitas data. Hal ini disebabkan oleh peran Badan Pusat Statistik Kabupaten sebagai tombak dalam pengumpulan data langsung ke responden dan sekaligus sebagai pengolah dan diseminasi data. Sebagai contoh adalah pelaksanaan Survei Sosial Ekonomi Nasional yang tengah berlangsung pada semester I tahun 2019 saat penyusunan penelitian ini. Dari survei ini diperoleh permasalahan yaitu terdapat ketidaklengkapan, ketidakkonsistenan isian dan ketidaktepatan harga pada Modul Kor dan Konsumsi Pengeluaran saat entri data dalam aplikasi. Begitu pula saat pasca entri masih ditemukan ketidakkonsistensian dan ketidaktepatan isian. Untuk mengatasi permasalahan ini dilakukan evaluasi tingkat kematangan manajemen kualitas data menggunakan kerangka kerja Manajemen Kualitas Data Loshin. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa tingkat kematangan berada pada kisaran 2 dan 3. Dari delapan dimensi, terdapat empat dimensi yang belum memenuhi target yang diharapkan yaitu harapan kualitas data, protokol kualitas data, standar data, dan teknologi. Selain itu, hasil dari pengukuran kualitas data statistik menggunakan kerangka kerja European Statistical System menunjukkan bahwa total skor yang dicapai adalah 5.7 dari target yang diharapkan sebesar 9.4. Dari hasil penelitian ini selanjutnya disusun rekomendasi peningkatan kualitas data.......The BPS-Statistics of Kaur Regency is a work unit under the BPS-Statistics of the Republic of Indonesia which is responsible for carrying out statistical activities in the regency area, precisely the Regency of Kaur, Bengkulu Province. Although the Regency Statistics Agency is the smallest work unit, the BPS-Statistics of Kaur Regency contributes a large role in achieving the goals of the BPS-Statistics of Republic of Indonesia to improve data quality. This is due to the role of the Regency Statistics Agency as a spearhead in collecting data directly to respondents and at the same time as data processors. An example is the implementation of the National Socio-Economic Survey which was taking place in the first semester of 2019 during the preparation of this study. From this survey, there are problems, namely there are incompleteness, inconsistency in the contents and inaccuracy of the price range in the Cor Module and Expenditure Consumption during data entry in the application. Likewise, inconsistencies and inaccuracies are found after post entries. To overcome this problem, an evaluation of the maturity level of data quality management using the Loshin’s Data Quality Management was done. The results indicate that the maturity level is in the range of 2 and 3. Of the eight dimensions, there are four dimensions that have not met the expected targets, namely expectations of data quality, data quality protocols, data standards, and technology. In addition, the results of measuring the quality of statistical data using the European Statistical System indicate that the total score achieved is 5.7 of the expected target of 9.4. From the results of this study, recommendations were made for improving data quality."