Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sekretariat Direktorat Jenderal Pendidikan Dasar dan Menengah (Setditjen Dikdasmen) adalah unit kerja di bawah Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan yang bertugas untuk mengumpulkan dan mengelola data pokok pendidikan (Dapodik). Dapodik mencakup data satuan pendidikan, peserta didik, pendidik dan tenaga kependidikan dan substansi pendidikan yang terus diperbaharui secara online. Dapodik menjadi salah satu sumber data untuk pengambilan keputusan. Keputusan yang tidak tepat salah satunya disebabkan oleh pengolahan data yang kurang baik.Penelitian ini menggunakan metode kualitatif, proses pengumpulan data dengan melakukan wawancara dan observasi dokumen terkait data pokok pendidikan. Melakukan peningkatan kapasitas internal dengan merancang dokumen standar kualitas data pokok pendidikan; Meningkatkan aturan bisnis validasi pada aplikasi front-end dapodik untuk meminimalisir kesalahan dan ketidaksesuaian data; Merancang sistem informasi manajemen kualitas data sebagai alat untuk melakukan pemantauan kualitas data pokok pendidikan; Meningkatkan peran admin pengelola dan pengguna data pokok pendidikan dengan melibatkan direktorat teknis dan LPMP untuk melakukan pemantauan kualitas data melalui aplikasi yang dibuat;Membuat satuan petugas baik di tingkat pusat maupun daerah sebagai bentuk pelayanan terhadap data pokok pendidikan.

---

The Secretariat of Directorate General of Primary and Secondary Education (Setditjen Dikdasmen) is work under the Ministry of Education and Culture whose officiate to collect and manage basic education data (Dapodik). Dapodik includes data on education units (Schools), students, educators and education staff and educational substances that are constantly updated online. Dapodik becomes one of the data sources for decision making. One improper decision is caused by poor data processing.

This study uses qualitative methods, the process of collecting data by conducting interviews and observing documents related to the basic data of education. Data quality assessment uses profiling data with dimensions of data quality, completeness, accuracy, truth, timeliness, and uniqueness. Increase internal capacity by designing basic education data quality document standards; Improve business rules validation on front-end applications dapodik to minimize errors and data mismatches; Designing a data quality management information system as a tool to monitor the quality of the basic education data;Increasing the admin role of managers and users of basic data education by involving the technical directorate and LPMP to monitor data quality through applications made; Make staff units both at the central and regional levels as a form of service to the basic education data."

"Pemanfaatan data untuk menghasilkan informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis semakin banyak diaplikasikan oleh berbagai perusahaan. Salah satu data yang dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan tersebut adalah data pelanggan mengingat perannya dalam mengetahui perilaku pelanggan. Salah satu perusahaan yang memanfaatkan data pelanggan dalam pengambilan keputusan bisnis adalah English First (EF). Dalam membantu menetapkan strategi bisnis untuk meningkatkan perfoma penjualan, perusahaan menghadapi kendala penurunan performa penjualan perusahaan yang disebabkan oleh buruknya kualitas data pelanggan, sehingga strategi bisnis yang dihasilkan kurang tepat. Perusahaan berfokus kepada beberapa dimensi kualitas data pelanggan di perusahaan yaitu completeness, accuracy, dan consistency. Strategi untuk manajemen peningkatan kualitas data pada perusahaan perlu disusun guna penyusunan strategi bisnis yang tepat dan dapat meningkatkan performa penjualan. Penyusunan strategi manajemen peningkatan kualitas data dilakukan dengan melakukan penilaian terhadap dimensi-dimensi kualitas data untuk mengidentifikasi kondisi kualitas data saat ini di perusahaan EF. Selain itu, identifikasi kondisi manajemen dan praktek kualitas data di perusahaan saat ini juga dilakukan untuk dapat mengetahui kesenjangan antara kondisi perusahaan saat ini dengan kondisi yang diharapkan oleh perusahaan. Strategi peningkatan kualitas data yang dihasilkan dari analisis kesenjangan kondisi kualitas data dan manajemen & praktek kualitas data terdiri dari 8 (delapan) domain manajemen kualitas data. Delapan domain tersebut yaitu harapan dari kualitas data, penggunaan dimensi dari kualitas data, kebijakan data, prosedur, tata kelola data, standarisasi data, teknologi, dan pengelolaan kerja. Hasil dari strategi tersebut disusun menjadi rekomendasi solusi dan diurutkan berdasarkan prioritas dengan balance scorecard. Strategi yang memperoleh prioritas tinggi yaitu standardiasi aktifitas dan isu kualitas data serta mengidentifikasi ekspektasi dari kualitas data pada setiap dimensi kualitas data.

---

Data utilization to generate insights to support business decision making has been implemented in many companies. One of the most utilized data is customer data as it could provide information regarding customer’s behavior. One of the companies that utilize customer data is English First (EF). EF is a company in education sector and have more than 20 years of experience in Indonesia. EF utilize customer data in Customer Relationship Management system to produce a business strategy to boost company performance. However, since data in Customer Relationship Management system is stored by human, it has a low quality and resulted in a mismatch business strategy. Strategy to improve data quality management in the company needs to be produced in order to generate a precise business strategy and could boost company sales performance. Data quality assessment towards data quality dimensions needs to be done to produce a improve data quality management strategy. The assessment is needed to identify current data quality condition in EF. Other than that, identification of data quality management and practices in the company are needed to identify as-is management & practices in the company, company’s data quality expectation, and identify the gap between best practice & current condition. The result of data quality improvement strategy consists of 8 (eight) data quality management domains. Those domains are data quality expectation, data quality management, data quality, data policy, data procedure, data governance, data standardization, technology, and work management. The end result is a solution recommendation to improve data quality in EF and sorted by priority with the help of balance scorecard. The strategies that have high priority are company needs to standardized data quality activities and issues in the company as well as identify business expectation of each data quality dimension."

"ABSTRAKMenurut Undang-undang No. 12 tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi Pasal 56, Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PD Dikti) merupakan kumpulan data penyelenggaraan pendidikan tinggi seluruh perguruan tinggi yang terintegrasi secara nasional. PD Dikti berperan penting dalam sistem penjaminan mutu pendidikan tinggi, yaitu berfungsi sebagai sumber informasi bagi lembaga akreditasi untuk melakukan akreditasi program studi dan perguruan tinggi; bagi pemerintah untuk melakukan pengaturan, perencanaan, pengawasan, pemantauan dan evaluasi serta pembinaan dan koordinasi program studi dan perguruan tinggi; dan bagi masyarakat untuk mengetahui kinerja program studi dan perguruan tinggi.Mengingat pentingnya PD Dikti tersebut, tersedianya data yang berkualitas pada PD Dikti menjadi salah satu target yang ingin dicapai Pusat Data dan Informasi Iptek Dikti, Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi. Target pengelolaan PD Dikti tahun 2016 akan fokus pada kualitas data, yaitu bagaimana dapat menyediakan data yang berkualitas. Untuk itu, perlu adanya strategi untuk menjamin dan meningkatkan kualitas data pada PD Dikti.Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini menyusun strategi untuk meningkatkan kualitas data pada PD Dikti. Untuk menyusun strategi tersebut dilakukan penilaian manajemen kualitas data saat ini, yaitu melalui penilaian terhadap dimensi kualitas data dan penilaian terhadap maturitas manajemen kualitas data. Langkah- langkah penelitian yang dilakukan meliputi identifikasi masalah, penilaian manajemen kualitas data, analisis kesenjangan untuk hasil penilaian maturitas manajemen kualitas data, analisis akar masalah untuk hasil penilaian dimensi kualitas data, dan menyusun strategi peningkatan kualitas data.Hasil penelitian ini adalah rekomendasi strategi peningkatan kualitas data pada PD Dikti. Strategi tersebut meliputi peningkatan proses pada 7 (tujuh) domain manajemen kualitas data, yaitu pendefinisian harapan/kebutuhan kualitas data, pengukuran dimensi kualitas data, penetapan kebijakan informasi, peningkatan tata kelola data, penetapan prosedur, perbaikan teknologi, dan pengelolaan kinerja. Rekomendasi tersebut diharapkan dapat digunakan sebagai acuan dalam melakukan program kualitas data pada PD Dikti.

---

ABSTRACT

According to Law No. 12 of 2012 about Higher Education clause 56, Higher Education Database is a collection of higher education management data from all Indonesian universities that is integrated nationally. Higher Education Database plays an important role in the Quality Assurance System of Higher Education, which serves as a source of information for accrediting agencies to carry out accreditation of study programs; for the government to make arrangements, planning, supervision, monitoring and evaluation; and for the public to know the performance of the study program and universities. Clause 52 of the same Law also noted that the Higher Education Quality Assurance System is based on Higher Education Database.

Because of the importance of the Higher Education Database, availability of high quality data became one of the targets to be achieved by the Data and Information Center. One of the targets for the implementation of the Higher Education Database in 2016 is to focus on the quality of the data.

Therefore, it need strategies to ensure and improve the quality of data on Higher Education Database. Based on the above, this study recommends strategies for improving the quality of the data on Higher Education Database. To develop the strategy, the author assessed the current data quality management. Assessment of the current data quality management was done through an assessment of the dimensions of data quality and assessment of the maturity of data quality management. Research steps undertaken included problem identification, assessment of data quality management, gap analysis for maturity assessment of data quality management, root cause analysis for assessment of data quality dimensions, and formulation of strategy for improving data quality.

Results of this research include recommendation of data quality improvement strategy in Higher Education Database. The strategy includes improvement management in seven (7) data quality management domain, comprising of defining the expectations of dataquality, measurement of data quality dimension, establishment of information policy, improving data governance, establishment of procedures, technological improvements, and performance management. The recommendations are expected to be used as a reference in the data quality program on Higher Education Database."