Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKKementerian Pemuda dan Olahraga mempunyai tugas utama di bidang kepemudaan dan keolahragaan. Tugas utama tersebut ada yang dikerjakan dan dikelola oleh kementerian secara langsung dan ada yang diberikan kepada Dinas Pemuda dan Olahraga di seluruh provinsi contohnya pembinaan atlet Pusat Pendidikan dan Latihan Pelajar (PPLP). Kondisi data atlet PPLP saat ini tidak dapat digunakan untuk menentukan kebijakan dengan optimal karena tidak lengkap, tidak up to date, dan tidak akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah menyusun strategi dalam bentuk rekomendasi peningkatan manajemen kualitas data atlet PPLP. Rekomendasi tersebut diharapkan dapat menjadi acuan agar data atlet PPLP dapat digunakan untuk menentukan kebijakan contohnya promosi dan degradasi atlet dan cabang olahraga. Penelitian ini menggunakan dua metode yaitu Data Quality Framework dari David Loshin dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA. Data Quality Framework dari David Loshin memiliki 8 komponen dimana setiap komponen mempunyai beberapa karakteristik yang digunakan untuk menilai tingkat dan harapan kematangan manajemen kualitas data. Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA memiliki 11 kegiatan yang digunakan untuk menyusun rekomendasi berdasarkan kesenjangan antara tingkat dan harapan kematangan manajemen kualitas data. Penelitian ini menghasilkan 29 rekomendasi yang telah divalidasi oleh narasumber. Tahun target pelaksanaan rekomendasi tersebut terbagi menjadi 4 semester yang dimulai pada Tahun 2020 Semester 1.

---

ABSTRACT

The State Minister for Youth and Sports Affairs has the main task in the field of youth and sports. There are main task that carried out and managed by the State Minister directly and some are given to the Department for Youth and Sports affairs in all provinces, for example the coaching athletes Student Education and Training Center (PPLP). Currently the PPLP athletes data cannot be used to determine policies optimally, this is caused by incomplete, not up to date, and inaccurate data. The purpose of this research is to develop a strategy in the form of recommendations for improving the quality management of PPLP athletes data. The recommendation is expected to be a reference so it can be used to determine policies such as promotion and degradation of athletes and sports. This research uses two methods, the Quality of data Framework from David Loshin and Data Management Body of Knowledge (DMBOK) from DAMA. the Quality of data Framework from David Loshin has 8 components where each component has several characteristics that are used to assess the level and expectation of data quality management maturity. Data Management Body of Knowledge (DMBOK) from DAMA has 11 activities that are used to compile recommendations based on the gap between the level and expectation of data quality management maturity. This research produced 29 recommendations that were validated by the speakers. The target year for the implementation of the recommendations are divided into 4 semesters starting in 2020 Semester 1."

"ABSTRAK

Dalam era informasi saat ini, data menjadi sumber daya yang vital dan menjadi kebutuhan yang memasuki level sangat penting untuk organisasi. Data yang berkualitas baik akan menghasilkan informasi yang bermanfaat untuk kemajuan organisasi. Data profil pelanggan berdasarkan aktifitas digitalnya atau dikenal dengan broadband customer profile BCP merupakan salah satu strategi Telkomsel untuk menciptakan peluang baru dalam rangka meningkatkan revenue. Dengan berjalannya platform BCP selama dua tahun lebih, data BCP mempunyai kondisi kualitas data yang rendah. Hal ini menjadi perhatian manajemen mengingat pentingnya data ini, sehingga dibutuhkan pengelolaan kualitas data yang baik.Penelitian ini dilakukan untuk memberikan rekomendasi strategi data quality management untuk meningkatkan kualitas data berdasarkan penilaian tingkat kematangan pengelolaan kualitas data menggunakan Data Quality Framework dari David Loshin, praktik manajemen kualitas data Data Management Body of Knowledge DMBOK dari DAMA institute, dan Big Data Quality Assessment dari Cai dan Zhu. Penelitian menggunakan metode kualitatif dengan melakukan wawancara ke tiga orang narasumber di bagian pengelolaan data BCP dan data governance di PT. Telkomsel, hasil yang didapatkan dari wawancara diolah dengan menggunakan metode data reduction dan data coding.Tingkat kematangan kualitas data diperoleh secara umum berada pada level 2 repeatable . Berdasarkan beberapa kesenjangan dari harapan yang ada, diperlukan strategi untuk meningkatkan kualitas data dari aktivitas manajemen kualitas data DMBOK. Rekomendasi strategi yang dihasilkan, yaitu: pertemuan komite DG secara berkala, evaluasi peran data steward, sosialisasi KD DG secara berkala untuk promosi data quality awareness, penambahan informasi kebutuhan secara detail dan analisis dampak bisnis di dokumen request report/data, penerapan master data management dan metadata management, penambahan proses validasi dan prosedur pemeriksaan data untuk tiap dimensi kualitas data, menetapkan SLA kualitas data, evaluasi kinerja incident tracking system, laporan kualitas data secara berkala, dan evaluasi pengelolaan data secara regular.

---

ABSTRACT

In this information era, data has become a vital resource and a necessity that enters a very important level for the organization. Good data quality will produce useful information for organization. Customer profile data based on digital activity or known as broadband customer profile BCP is one of Telkomsel 39 s strategy to create new opportunities in order to increase revenue. With the running of BCP platform over the next two years, BCP data has low data quality conditions. This is a concern of management given the importance of this data, so that required good data quality management.This research was conducted to give recommendation of data quality management strategy to improve data quality based on the assessment of data quality management maturity level using Data Quality Framework from David Loshin, data quality management practices Data Management Body of Knowledge DMBOK from DAMA institute, and Big Data Quality Assessment From Cai and Zhu. This research use qualitative method by conducting interviews to three interviewees in the data management section of BCP and data governance at PT. Telkomsel, the results obtained from interviews processed using data reduction and data coding methods.The maturity level of data quality is generally found at level 2 repeatable . Based on some gaps in existing expectations, strategies are needed to improve data quality from DMBOK data quality management activities. Recommendations of the strategies are regular meetings of DG committees, evaluation of steward data roles, regular socialization of KD DGs for promotion of data quality awareness, detail information of needs and business impact analysis in document request report data, implementation of master data management and metadata management, additional validation process and data checking procedures for each data quality dimension, establishing data quality SLA, incident tracking system performance evaluation, regular data quality reporting, and regular data management evaluation."

"Sebagai sebuah lembaga negara Lembaga Penjamin Simpanan (LPS) memiliki kebutuhan akan data dan informasi dengan kualitas yang baik untuk dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan dan pembuatan kebijakan. Kualitas data yang baik dapat diperoleh apabila pengelolaan data dilakukan dengan baik, termasuk melalui pengukuran kualitas data dan perancangan manajemen kualitas data sebagai bagian dari upaya strategi peningkatannya. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan rekomendasi manajemen kualitas data untuk diterapkan di LPS sebagai upaya untuk meningkatkan kualitas data yang dikelola oleh LPS dengan menggunakan Data Quality Framework dari David Loshin dan Data Management Body of Knowledge (DMBOK) dari DAMA Institute. Sebelum dilakukan penyusunan rekomendasi manajemen kualitas data, komponen-komponen manajemen kualitas data dari Data Quality Framework yang terdiri dari harapan pengguna, dimensi kualitas data, kebijakan, prosedur, tata kelola, standar, teknologi, dan pengukuran kinerja digunakan sebagai dasar pengukuran tingkat maturitas kualitas data di LPS. Berdasarkan hasil analisis kesenjangan antara tingkat maturitas manajemen kualitas data LPS saat ini dengan tingkat maturitas manajemen kualitas data LPS yang diharapkan di masa yang akan datang telah disusun rekomendasi aktivitas manajemen kualitas data LPS yang perlu dilakukan. Dari 12 aktivitas Manajemen Kualitas Data dalam DAMA-DMBOK, terdapat 10 aktivitas yang direkomendasikan dalam inisiatif manajemen kualitas data LPS.As a government institution, the Indonesian Deposit Insurance Corporation (IDIC) has the need for good quality data and information to be used as a basis for decision making and policy making. Good data quality can be obtained if the data management is done well, including through measurement of data quality and preparation of data quality management as part of efforts to improve strategy. This research is conducted to provide recommendations for data quality management to be applied at IDIC as an effort to improve the quality of data by using Data Quality Framework from David Loshin and Data Management Body of Knowledge (DMBOK) from DAMA Institute. Prior to the preparation of data quality management recommendations, data quality management components of the Data Quality Framework consisting of user expectations, dimensions of data quality, policies, procedures, governance, standards, technology, and performance measurements are used as a basis for measuring data quality maturity levels on IDIC. Based on the results of the gap analysis between the current maturity level of IDIC’s data quality management and the expected level IDIC’s data quality management, recommendations for IDIC’s data quality management activities have been made. Of the 12 Data Quality Management activities in DAMA-DMBOK, there are 10 recommended activities to be carried out in the data quality management initiatives in IDIC."

"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.

"