## AUDIT SISTEM INFORMASI ABSENSI PADA PT. SUNAR REKA ARTHA MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 5 FOCUS DOMAIN MEA
Adinda Angelia 1 , Nurul Rahmah 2 , Agus Yulianto 3
Universitas Nusa Mandiri 123
Jl Kramat Raya No 18 Jakarta Pusat E-mail : adindaangelia13@gmail.com 1 , nnr8823@gmail.com 2 , Agus.aag@nusamandiri.ac.id 3

## ABSTRAK
PT.  Sunar  Reka  Artha  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  memiliki  usaha  dalam  jasa  kontraktor telekomunikasi.  Hal  tersebut  dilakukan  dengan  maksud  memberikan  kemudahan  bagi  para  pekerjanya serta  untuk  menghindari  tindakan  curang  atau  pemalsuan  data  terkait  dengan  absensi  para  pekerja  atau karyawannya.  Dalam mendukung kemajuan teknologi sistem informasi perusahaan menggunakan mesin fingerprint sebagai alat  yang  membantu dalam  pencatatan absensi kehadiran pegawai. Dalam penelitian ini, penulis melakukan pengumpulan data berupa kuesioner yang disebarkan kepada karyawan yang biasa menggunakan mesin fingerprint , kemudian data tersebut diaudit dengan menggunakan framework Cobit versi  5  dengan  Domain Monitor,   Evaluate,   and   Assess (MEA)  memiliki  pengertian memonitor   semua   proses   untuk   memastikan  dalam   pengarahan   yang   diberikan   ditaati.  Dengan  hal ini,  memperoleh  hasil  tingkat  keamatangan  kapabilitas  pada  level  4  yaitu Predictable  Process .  Demi meraih  kesimpulan  yang  diperlukan,  maka  direalisasikan  sejumlah  anjuran  untuk  mengoptimalkan kemampuan  serta  pembaharuan  pada  mesin fingerprint serta  dapat  pula   meng Upgrade sistem  absensi dengan menggunakan aplikasi absensi online berbasis web, pada PT. Sunar Reka Artha dalam masa yang akan datang.
Kata kunci : Audit Sistem Informasi; Absensi ; COBIT 5 ; Domain MEA.

## ABSTRACTS
PT. Sunar Reka Artha is a company that has a business in telecommunication contractor service. This is done with the intention of making it easy for its employees to avoid fraudulent acts or falsification of data related to absence of workers or employees. A tool that assists in recording employee attendance. In this study, the authors collected data in the form of questionnaires which were distributed to employees who used  to  use  fingerprint  machines.  Then  the  data  is  audited  using  the  Cobit  Framework  version  5  with Domain Monitor, Evaluate, and Assess (MEA). In order to reach the necessary conclusion, a number of suggestions  were realized to  optimize the capabilities and update to  fingerprint machine and to  able to upgrade to attendance system using a web-based online attendance application, at PT. Sunar Reka Artha in the future.
Keywords: Audit System Information ; Absence ; COBIT 5 ; Method Focused on MEA.

## 1. PENDAHULUAN
Secara umum pemanfaatan teknologi informasi untuk mendukung kegiatan operasional karyawan  dalam  suatu  perusahaan  dapat berjalan  dengan  seoptimal  mungkin  (1)  pt. Sunar  Reka  Artha  adalah  perusahaan  penyedia jasa    telekomunikasi  Hal  ini    untuk kenyamanan  karyawan  dan  untuk  mencegah penipuan  atau  pemalsuan  catatan  kehadiran
karyawan atau karyawan. Melacak
perkembangan  teknologi  terkini  dalam  sistem informasi  absensi  PT  Sunar  Reka  Artha menggunakan  perangkat  sidik  jari  untuk merekam sistem absensi karyawan (2) Absen di PT  Sunar  Reka  Artha  menggunakan  alat fingerprint,  yaitu  alat  yang  menempelkan sensor pemindai pada sidik jari seseorang untuk memverifikasi identitas pengguna (3).
Perangkat  sidik  jari  terhubung  dengan  sistem
sehingga  ketika  seorang  karyawan  ingin mendaftarkan kehadirannya, karyawan melakukannya dengan meletakkan jarinya pada perangkat  sidik  jari,  dalam  hal  ini  perangkat mengenali  identitas  karyawan  dari  sidik  jari, kemudian sistem menyimpan data,
menyimpan informasi segera
dan menyimpannya sebagai data kehadiran karyawan  ke  departemen  HRG  Departemen HRG kemudian mengumpulkan data kehadiran dari  perangkat  sidik  jari  untuk  memverifikasi data  kehadiran,  mengotorisasi  data,  dan  data cuti  menggunakan    aplikasi    bernama manajemen kehadiran. Data partisipasi kemudian  diekspor  ke  Excel  dan  dikompilasi untuk  pengarsipan  nanti.  Masih  terdapat kendala pada sistem absensi ini  yaitu pada saat membuka  Aplikasi  Manajemen  Absensi  sering tidak  berjalan  dengan  baik  yaitu.  tidak  ada nama  karyawan,  hanya  serial  number  yang membutuhkan restart berkali-kali saat membuka aplikasi.Dengan adanya hal tersebut, Divisi  sumber  daya  manusia  harus  menghafal nama  dan  nomor  urut  absensi  karyawan. Dengan  adanya          Audit  Sistem  Informasi dilakukan untuk memastikan dan mengevaluasi yang  ada  di  perusahaan  atau  lembaga memastikan bahwa prosedur/alat yang digunakan  berfungsi  benar  (4)  Karena  Penulis menggunakan  Cobit  Framework    5  sebagai framework referensi Digunakan saat memantau sistem informasi absensi  PT Sunar Reka Artha (5)  Dibandingkan  dengan  sistem  absensi  saat ini,  kajian  yang  bisa  diusulkan  adalah memperbaiki  sistem  absensi  ini  yaitu  dengan usulan  sistem  absensi  yang  terintegrasi, misalnya  dengan  sistem  absensi  berbasis  web Android seperti Ceklok.

## 2. METODE  PENELITIAN
Dalam  penelitian ini penulis menggunakan data pokok subjek penelitian dengan cara mewawancarai  informan  secara  langsung,  dan penulis menggunakan kuesioner yang dibagikan kepada seluruh karyawan  PT Sunar Reka Artha yang nantinya data tersebut menjadi dasar bahan penelitian  ini.  kemudian  kami  juga  mengamati subjek  penelitian  dan  tidak  lupa  penggunaan literatur  dalam  penelitian  ini  Penelitian  ini memiliki beberapa langkah sebagai berikut:
Gambar.1 Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan pencarian  literatur  seperti  pedoman  dan  bahan pendukung  untuk    penelitian  ini  Kemudian, penulis  membuat  gambaran  tentang  tempat- tempat  yang    dijadikan  sebagai  tempat  dan objek  dalam  penelitian  yaitu  di  PT  Sunar  Reka Artha
Kemudian, penulis melakukan wawancara  kepada  informan  yaitu  karyawan PT  Sunar  Reka  Artha  mengetahuinya  masalah di  perusahaan.  Setelah  melakukan  Dalam wawancara, penulis merangkum dan
menganalisis  permasalahan  yang  ada    dan hasilnya  Kesimpulan  dari  analisis  tersebut adalah  penulis  menentukan  sampel  penelitian yaitu membawakan diskusi tentang
permasalahan  sistem absensi Kemudian penulis
Mengumpulkan  data  sampel  melalui  kuesioner yang    diisi  oleh  seluruh  karyawan  perusahaan. Setelah menerima data sampel hasil  penyebaran kuesioner,  penulis  mengelola  data  dengan kerangka kerja Cobit versi 5 domain MEA Dan setelah  mengolah  data,  penulis  melakukannya Analisis dan pelaporan hasil kemudian diputuskan  oleh  penulis  memberikan  saran  dan masukan kepada perusahaan.
Pengauditan  (Auditing)  didefinisikan  sebagai suatu proses yang sistematis untuk memperoleh dan  mengevaluasi  bukti  audit  (objektif),  yang harus  terkait  dengan  dugaan  aktivitas  dan peristiwa  keuangan,  untuk  menentukan  tingkat kesepakatan  antara  klaim  dan  kriteria  tertentu dan hanya diungkap kepada pihak ketiga (6).
Absensi  merupakan  salah  satu  perubahan  yang harus  dilakukan  karena  memegang  peranan penting  dalam  suatu  organisasi  dimana  absensi merupakan suatu penunjang yang dapat menunjang  atau  memotivasi  setiap  kegiatan yang ada didalamnya (7).
Absensi  adalah  dokumen  yang  mencatat kehadiran  karyawan  ketika  dia  dating  untuk bekerja diperusahaan. Pencatatan waktu kehadiran  pegawai  dapat  dilakukan  seperti daftar  hadir  biasa,  Sebagian  berupa  kartu absensi  karyawan  dapat  direkam  dengan beberapa  cara,  salah  satunya  dengan  absensi sidik jaringan (fingerprint) (2).
COBIT  5  merupakan  tahapan  generasi  terbaru dari sebuah panduan ISACA yang berisikan tata laksana  dan  manajemen  IT.  COBIT  5  dibuat berdasarkan  pengalaman  penggunaan  COBIT selama  lebih  dari  15  tahun  oleh  banyak perusahaan  dan  pengguna  dari  bidang  bisnis, komunitas  IT,  risiko,  asuransi,  dan  keamanan (8).
Menurut  ISACA  (2017)  COBIT  5  adalah  satu- satunya  kerangka  kerja  untuk  tata  kelola  dan pengelolaan  Teknologi  Informasi.  COBIT  5 menggabungkan pemikiran terbaru dalam teknik tata kelola perusahaan dan manajemen  menyediakan  prinsip,  praktik  ,  alat analisis,  dan  model  yang  dapat  diterima  secara global
untuk membantumeningkatkan kepercayaan dan nilai dari sistem informasi (9).
Konsep  kerangka  kerja  COBIT  5  dapat  dilihat dari  tiga  perspektif,  yaitu  kriteria  informasi, sumber  daya  TI,  dan  proses  TI.  Ketiga perspektif  tersebut  digambarkan  melalui  kubus COBIT 5 Gambar berikut (10).

## Gambar.2 Kubus COBIT
Pada Cobit 5 memiliki lima prinsip yaitu:
Gambar.3 Prinsip-Prinsip Cobit 5
Untuk  tata  kelola  dan  manajemen  TI  adalah (11):
1. Prinsip  pertama  :  Mampu  menemukan keinginan pemangku kepentingan (perusahaan  menerapkan  standar  dalam kaitannya  dengan  pemangku  kepentingan menjaga  kesetaraan  antara  mewujudkan manfaat  dan  mengoptimalkan  risiko  dan penngunaan sumber daya)
2. Prinsip  kedua:  Mencakup  seluruh  bisnis (integritas  manajemen  bisnis  TI  ke  dalam manajemen  bisnisn  mencakup  semua  fungsi dan  proses  bisnis  dan  memandang  semua manajemen  dan  administrasi  TI  sebagai bisnis pendukung).
3. Prinsip  ketiga:  Menerapkan  kerangka  kerja tunggal  yang  benar-benar  sistematis  (untuk standar TI dan praktik terbaik, yang masing- masing  dapat  memberikan  panduan  untuk subset fungsi TI).
4. Prinsip  keempat:  Mengaktifkan  pendekatan holistik  (Manajemen  TI  dalam  suatu organisasi  memerlukan  pendekatan  holistic, melihat  berbagai  elemen  yang  saling berhubungan  atau  berinteraksi.  COBIT  5 mendefinisikan seperangkat pendukung untuk  dipertimbangkan  dalam  penerapan manajemen umum dan sistem manajemen TI perusahaan dapat membantu).
5. Prinsip  kelima:  Pisahkan  manajemen  yang ada dari manajemen (kerangka kerja COBIT 5  untuk  pemisahan  yang  jelas  antara  tata Kelola dan manajemen. Keduanya bertujuan untuk  mencakup  jenis  kegiatan  yang berbeda,  memerlukan  struktur  organisasi yang berbeda dan melayani satu tujuan).
Semua  proses  TI  harus  ditinjau  secara  berkala dari  waktu  ke  waktu  untuk  memeriksa  kualitas dan  kepatuhan.  Area  ini  mencakup  manajemen kinerja,  pengendalian  audit  internal,  kepatuhan terhadap peraturan, dan tata kelola.
Berikut  domain  proses  MEA  ( Monitoring, Evaluate, and Assess ) (12):
1. MEA01 ( Monitor and Evaluate Performance and Conformance) , Mengumpulkan, memvalidasi, dan mengevaluasi  tujuan  bisnis,  TI,  dan  proses.
Pantau  kinerja  proses  berdasarkan  metrik kinerja,  kesesuaian,  dan  penerimaan  serta berikan  laporan  yang  sistematis  dan  tepat waktu.
2. MEA02  ( Monitor  The  System  of  Internal Control), Pemantauan dan evaluasi berkelanjutan  atas  lingkungan  pengendalian serta penilaian mandiri dan audit penjaminan.  Memungkinkan  manajemen untuk  mengidentifikasi  kekurangan  kontrol dan  inefisiensi  untuk  mengambil  tindakan korektif.  Merencanakan,  mengatur,  dan memelihara  standar  untuk  kegiatan  evaluasi dan pengendalian pengendalian internal.
3. MEA03 ( Monitor and Evaluate Compliance  with  External  Requirements), Menilai  bahwa  proses  TI  dan  proses  bisnis yang didukung mematuhi persyaratan hukum,  peraturan,  dan  kontrak.  Anda mendapatkan  keyakinan  bahwa  persyaratan telah diidentifikasi dan dipenuhi, dan bahwa kepatuhan  TI  terintegrasi  dengan  kepatuhan bisnis secara keseluruhan.
Monitoring.  Evaluating,  and  Asses  (MEA), mempunyai beberapa level : (12)
Gambar.4 Proses Level Kapabilitas (ISACA, 2013)
Berikut table tingkat maturity Model: (9) Tabel.1 Tingkat Maturity Model Index
Index Tingkat Maturity Model Keterangan 0 Incomplete Process (Proses Tidak Lengkap) Pada fase ini, Perusahaan tidak mengimplementasikan  proses  TI  yang seharusnya ada atau yang tidak memenuhi tujuan proses pada TI.
1 Performed Process (Proses Dijalankan) Pada  tahap  ini,  Perusahaan  telah  berhasil mengimplementasikan proses TI dan tujuan dari proses TI telah tercapai. 2 Managed Process (Proses Diatur) Perusahaan dalam menerapkan proses TI dan mencapai tujuannya dipandu dengan baik dalam fase ini. Jadi lebih banyak evaluasi karena implementasi dan pencapaiannya terjadi dengan manajemen yang baik. Manajemen di sini berarti implementasinya melalui proses perencanaan, evaluasi dan adaptasi menjadi lebih baik. 3 Established Process (Proses Tetap) Pada fase ini, Perusahaan telah menstandarkan  proses  TI  di  seluruh organisasi. Ini berarti sudah ada proses TI yang  konsisten  diterapkan  di  seluruh organisasi. 4 Predictable Process (Proses Di Ukur) Pada  tahap  ini,  Perusahaan    menerapkan proses  TI  dalam  batasan  tertentu,  seperti batasan waktu. Keterbatasan ini  disebabkan  oleh  pengukuran  yang dilakukan  selama  implementasi  proses  TI sebelumnya 5 Optimising Process (Proses Optimasi) Pada  titik  ini,  Perusahaan  telah  berinovasi dan terus meningkatkan kemampuannya.
Sebelum  menentukan  tingkat indeks model kematangan  atau  tingkat  kapabilitas  sistem, peneliti  harus  menghitung  skor  kuesioner kapabilitas.  Untuk  itu  ada  beberapa  tahapan, sebagai berikut :
1. Setiap  tahapan  memiliki  kuesioner  yang berbeda.  Setiap  kuesioner  memiliki  skor yang  berbeda  dari  1  sampai  5,  yang menunjukkan tingkat kinerja sistem.
2. Kemudian  jumlahkan  semua  skor  jawaban survei responden pada setiap level
3. Selain  itu,  skor  total  jawaban  survei responden  kemudian  dirata-ratakan  dan dikalikan 100 % :
Tingkat Maturity  =  ( Jumlah  Jawaban  Pada quesioner / Jumlah Soal Kontrol) X 100%
Hasil yang didapat akan dikategorikan menurut, sebagai berikut:
a. Not  Achieved (N):  0%  hingga  15%,  yaitu Adanya  sedikit  atau  tidak  adanya  bukti pencapaian dari kelengkapan yang ditentukan dalam proses yang dinilai. b. Partically  Achieved (P):  lebih  dari  15-50%, yaitu terdapat beberapa indikasi dan pencapaian  kesempurnaan  yang  ditetapkan dalam  proses  yang  dievaluasi.  Ketika beberapa  aspek  pencapaian  kesempurnaan tidak dapat diprediksi.
c. Largely Achieved (L): lebih dari 50% - 85%,
Adanya  indikasi  pendekatan  sistematis  dan pencapaian  signifikan  dari  kelengkapan yang  ditentukan  dalam  proses  evaluasi. Kelengkapan  ini  disertai  dengan  beberapa kelemahan  yang  mungkin  muncul  dalam proses yang akan dievaluasi.
d. Fully  Achieved (F):  lebih  dari  85%  -  100%, yaitu  adalah  indikasi  dari  pendekatan sistematis  yang  lengkap  dan  pencapaian kesempurnaan yang ditentukan dalam proses yang  dievaluasi.  Tidak  ada  kelemahan  yang signifikan  terkait  dengan  cakupan  ini  dalam prosedur yang dievaluasi.
e. Setelah  mendapatkan class untuk  setiap
level ,  Anda  dapat  menentukan level  skill di sistem  perusahaan.  Jika  setiap  persentil tingkat  menerima  nilai  F  atau  L,  itu  dapat diberi  peringkat  pada  tingkat  yang  lebih tinggi.  Namun,  jika  skor  persentil  untuk level  tersebut  menerima  kategori  N  atau  P, level keterampilan tidak dapat diperbarui.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Michelle Angelia,Dkk  yang  berjudul  “Audit  Sistem Informasi  Absensi  Pada      PT  Sinar  Pratama Agung  Menggunakan  Kerangka  Kerja  Cobit 4.1”  Absensi  dapat  dikatakan  suatu  pendataan kehadiran  yang  merupakan  bagian dari aktifitas pelaporan  yang  ada  dalam  sebuah  institusi. Absensi  disusun  dan  diatur  sehingga  mudah untuk dicari dan dipergunakan ketika diperlukan oleh pihak yang berkepentingan (13).
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan kuesioner  teknik  Skala  Likert  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  sebagai  berikut,  untuk informan  yang  berpartisipasi  dengan  menjawab pertanyaan  survei  (14),  Skala  Likert  adalah suatu alat pengukur yang akan digunakan untuk mengukur  pendapat  pada  responden(14).    yaitu sebagai berikut:
Tabel.2  Skala Likert No.  Skala Likert Indeks 1 Sangat Setuju 5 2 Setuju 4 3 Cukup Setuju 3 4 Tidak Setuju 2 5 Sangat Tidak Setuju 1

## Adapun  pembuatan  kuesioner  menggunakan
Google  Form yang  disusun  berdasarkan ketentuan Framework              COBIT  5 ,  sebagai berikut :
Gambar.5 Tampilan Google Forms Kuesioner PT. Sunar Reka Artha adalah sebuah perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  kontruksi telekomunikasi  yang  berlokasi  Kota  Bekasi, Jawa barat.
Pada  penelitian  ini,  penulis  menyebarkan kuesioner  dengan  53  pertanyaan  dibagikan kepada 11 responden pengguna mesin Fingerprint di  PT.  Sunar  Reka  Artha  Bekasi. Kuesioner  disebarkan  secara  online  melalui Google  Form kepada  responden.  Penyebaran kuesioner  ini  dimulai  pada  bulan  November 2022.  Jumlah  kuesioner  yang  dikembalikan sebanyak 11 kuesioner, yaitu 100% dari jumlah yang disebar.
Setelah menyebarkan kuesioner kepada karyawan  PT  Sunar  Reka  Artha,  maka menghasilkan data sebagai berikut:

## a. Data Responden
Responden  pada  penelitian  ini  adalah  11 karyawan  PT  Sunar  Reka  Artha  yang  masih aktif menggunakan sistem absensi FingerPrint. Responden  terdiri  dari  11  orang  staff  dengan berbagai  macam  usia,  jenis  kelamin,  dan pendidikan terakhir. Berikut ini adalah rincian distribusi data responden.
Tabel.3 Tabel Data Responden
No. Responde n
Nama Lengkap
Jabatan
R1 Rindah Febrindika Finance R2 Deslia Nisrina Hanifa
Admin Pajak R3 Khasiffa Chairunnisa Admin Project R4 Mamat Rahmat Enginering R5 Sri Pilihanto Logistic R6 Feri Putra Setiawan  Koordinator Sitac
& Adm. Project
R7 Edo Priyatna Staf Supervisor R8 Singgih Ery Widhiantoro
Pic R9 Ispriyadi
Koordinator R10 Agus Rianto Project Manager R11 Nuryono Mesengger

## b. Distribusi Data Berdasarkan Usia
Perusahaan  ini  memiliki  karyawan  dengan berbagai  macam  usia  mulai  dari  yang  termuda pada  usia  28  tahun  dan  paling  tertua  yaitu  55 tahun.
Tabel.4 Distribusi Data Berdasarkan Usia
No. Responden Nama Lengkap  Umur ( Tahun ) R1 Rindah Febrindika 28 R2 Deslia Nisrina Hanifa 28 R3 Khasiffa Chairunnisa 28 R4 Mamat Rahmat 43 R5 Sri Pilihanto 40 R6 Feri Putra Setiawan 44 R7 Edo Priyatna 44 R8 Singgih Ery Widhiantoro 29 R9 Ispriyadi 39 R10 Agus Rianto 44 R11 Nuryono 55

## Tabel.5 Hasil Perhitungan Distribusi Data Berdasarkan Usia
Usia Valid Freque ncy Percent Valid Percent Cumulative percent 28 Tahun 3 27,3 27,3 27,3 29 Tahun 1 9,1 9,1 36,4 39 Tahun 1 9,1 9,1 45,5 40 Tahun 1 9,1 9,1 54,6 43 Tahun 1 9,1 9,1 63,7 44 Tahun 3 27,3 27,3 91,0 55 Tahun 1 9,1 9,1 100 Total 11 100,0 100,0
c. Distribusi data berdasarkan Jenis kelamin
Selain  dengan  usia,  distribusi  data  juga  dapat dilihat  dari  jenis  kelamin.  Perusahaan  ini memiliki  karyawan  dengan  berjenis  kelamin yaitu laki-laki dan perempuan.
Tabel.6 Tabel Distribusi data berdasarkan Jenis kelamin
No. Responden Nama Lengkap Jenis Kelamin R1 Rindah Febrindika Perempuan R2 Deslia Nisrina Hanifa Perempuan R3 Khasiffa Chairunnisa Perempuan R4 Mamat Rahmat Laki-laki R5 Sri Pilihanto Laki-laki R6 Feri Putra Setiawan Laki-laki R7 Edo Priyatna Laki-laki R8 Singgih Ery Widhiantoro Laki-laki R9 Ispriyadi Laki-laki R1 0 Agus Rianto Laki-laki R1 1 Nuryono Laki-laki Tabel.7  Hasil Perhitungan Distribusi data

## Berdasarkan Jenis Kelamin
Jenis Kelamin Valid Freque ncy Perc ent Valid Percent Cumulative percent Laki- laki 8 72,7 72,7 72,7 Peremp uan 3 27,3 27,3 100,00 Total 11 100, 0 100,0
d. Distribusi data berdasarkan Pendidikan terakhir
Selain  itu,  distibusi  data  juga  dapat  dilihat  dari pendidikan terakhir. Pada penelitian ini, pendidikan  terakhir  dibagi  menjadi  beberapa kategori yaitu SMK/SMA, D3/D4, SI, dan S2/S3.
Tabel.8 Distribusi Data Berdasarkan Pendidikan Terakhir No. Responden Nama Lengkap Pendidikan Terakhir R1
Rindah Febrindika
SMA/SMK R2 Deslia Nisrina Hanifa S1 R3 Khasiffa Chairunnisa S1
R4 Mamat Rahmat S1 R5 Sri Pilihanto SMA/SMK R6 Feri Putra Setiawan SMA/SMK R7 Edo Priyatna SMA/SMK
R8 Singgih Ery Widhiantoro  S1
R9 Ispriyadi SMA/SMK R10 Agus Rianto S1 R11 Nuryono SMA/SMK Tabel.9 Hasil Perhitungan Distribusi data

## Berdasarkan Pendidikan Terakhir
No. Responden Nama Lengkap Pendidikan Terakhir R1 Rindah Febrindika SMA/SMK R2 Deslia Nisrina Hanifa
S1 R3 Khasiffa Chairunnisa S1 R4 Mamat Rahmat S1 R5 Sri Pilihanto SMA/SMK R6 Feri Putra Setiawan SMA/SMK R7 Edo Priyatna SMA/SMK R8 Singgih Ery Widhiantoro S1 R9 Ispriyadi SMA/SMK R10 Agus Rianto S1 R11 Nuryono SMA/SMK

## Tabel.10 Hasil Perhitungan Distribusi data Berdasarkan Pendidikan Terakhir
Pendidikan Terakhir Valid Freque ncy Perce nt Valid Perc ent Cumulativ e percent
SMK/S MA 6 54,5 54,5 54,5
D3/D4 0 00,0 00,0 54,5 SI 5 45,5 45,5 100,0 S2/S3 0 00,0 00,0 Total 11 100,0 100,0
e. Analisis data
a. Pengawasan, Evaluasi dan Penilaian Kinerja,
dan Kesesuaian (MEA 01)
Gambar.6 Perhitungan Nilai Tingkat Capability MEA.01 Berdasarkan gambar di atas, untuk  mendapatkan
current  marutity  didapat  dari  menjumlahkan Level skala likert respondens dari data kuesioner /  banyaknya  responden.  Untuk  rata-rata,  didapat dari  rata-rata  current  marutity  per  level  MEA. Untuk Total current marutity, Didapat dari : menjumlah  seluruh  hasil current  marutity  / banyaknya kuesioner. Untuk total rata-rata, didapat dari : hasil menjumlahkan seluruh rata-rata / banyaknya  level  pada  MEA  ( Monitoring, Evaluate, and Assess ).
Tabel.11 Tabel Nilai Tingkat Capability
MEA.01
Berikut  adalah  table  kematangan  dari  MEA.01, yaitu :
Gambar.7 Perhitungan Kematangan MEA.01
Berdasarkan  gambar  diatas, current  maturity didapat  dari  hasil average per  level,  untuk average didapat dari:
menjumlahkan  seluruh sub  domain  MEA / banyaknya level pada MEA.
Untuk keterangan Level didapat pada table index kematangan sebagai berikut :
Tabel.12 Tabel Kematang MEA.01
Domain Sub Domain No. Questions R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 Current Average Maturity MEA. 01 MEA.01.01 ( Level 0 ) 1 5 5 4 3 4 5 5 5 5 5 5 4,64 4,27 2 4 5 5 3 3 4 5 4 5 4 5 4,27 3 4 4 4 2 4 4 4 4 5 4 4 3,91 MEA.01.02 ( Level 1) 1 5 1 4 3 4 4 4 3 5 3 3 3,55 3,76 2 4 4 5 3 3 4 4 3 5 2 5 3,82 3 5 5 5 3 4 3 4 3 5 2 4 3,91 MEA.01.03 ( Level 2) 1 1 1 2 1 4 4 4 1 5 3 3 2,64 3,39 2 4 5 3 2 3 5 4 3 5 4 3 3,73 3 4 5 3 3 3 5 4 3 5 4 3 3,82 MEA.01.04 ( Level 3) 1 4 1 4 2 3 3 4 3 5 2 4 3,18 3,64 2 5 4 4 2 3 3 4 3 5 2 5 3,64 3 5 4 4 5 4 5 3 4 2 4 5 4,09 MEA.01.05 ( Level 4) 1 4 4 3 5 5 3 4 5 4 5 4 4,18 3,79 2 5 5 4 3 3 4 3 2 3 2 4 3,45 3 4 4 3 2 2 5 4 3 4 5 5 3,73 MEA.01.06 (( Level 5) 1 4 4 3 4 4 3 2 5 5 4 4 3,82 4,03 2 3 5 4 5 5 4 4 3 4 3 5 4,09 3 5 4 5 3 3 4 5 5 4 3 5 4,18 Nilai Tingkat Capability
3,81 3,81
Domain  Sub Domain Current
Maturity Desc MEA.01 MEA.01.01 4,272727273 4- Predictable Process MEA.01.02 3,757575758 4- Predictable Process MEA.01.03 3,393939394 3- Established Process MEA.01.04 3,636363636 4- Predictable Process MEA.01.05 3,787878788 4- Predictable Process MEA.01.06 4,03030303 3- Established Process Average 3,813131313  4- Predictable Process Dapat  dilihat  dari  table  kematangan  MEA.01 diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  MEA.01 menghasilkan current maturity sebesar 3,8131313  yaitu Predictable  Process yang artinya disini adalah management memantau dan mengambil  tindakan  ketika  proses  tidak  bisa berjalan dengan efektif.
a. Pengawasan, Evaluasi dan Penilaian Sistem dari Kontrol Internal (MEA.02)
Gambar.8 Perhitungan table Domain MEA.02
Tabel.13  Tabel
Nilai Tingkat Capability
MEA.02
Berikut adalah table kematangan dari MEA.02, yaitu :
Gambar.9 Table perhitungan kematangan dari MEA.02
Untuk  keterangan  Level  didapat  pada  table index kematangan. Berikut tabel Index kematangannya:
Tabel.13 Tabel Nilai Kematangan MEA.02 Domain  Sub Domain Current Maturity Keterangan MEA.02
MEA.02.01
4,212121212 4- Predictable Process MEA.02.02 4,212121212 4- Predictable Process MEA.02.03 3,939393939 4- Predictable Process MEA.02.04 4,060606061 4- Predictable Process MEA.02.05 4 4- Predictable Process MEA.02.06 4,151515152 4- Predictable Process Average 4,095959596 Predictable Process Dapat  dilihat  dari  table  kematangan  MEA.02 diatas,  dapat  disimpulkan bahwa  pada MEA.03 menghasilkan current  maturity sebesar 4,095959596 yaitu Predictable Process yang artinya disini adalah management memantau dan mengambil tindakan  ketika  proses  tidak  berjalan  dengan efektif.
b. Pengawasan,  Evaluasi  dan  Penilaian Sistem Kebutuhan Eksternal (MEA 03)
Gambar.10 Table perhitungan Domain MEA.03 Tabel.14  Tabel Nilai Tingkat Capability
Domain Sub Domain No. R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 Current Average Maturity MEA. 02 MEA.02.01 ( Level 0 ) 1 5 4 5 1 5 5 4 4 5 4 5 4,27 4,21 2 5 4 5 2 4 5 5 4 5 4 3 4,18 3 3 4 2 3 5 5 5 4 5 5 5 4,18 MEA.02.02 ( Level 1 ) 1 4 4 2 3 4 5 5 3 5 5 5 4,09 4,21 2 4 5 3 3 4 5 5 5 5 5 4 4,36 3 4 4 4 3 4 5 4 3 5 5 5 4,18 MEA.02.03 ( Level 2 ) 1 4 5 4 4 3 4 4 5 5 4 3 4,09 3,94 2 3 4 4 5 3 3 4 4 3 3 4 3,64 3 4 4 4 5 3 4 5 3 4 5 4 4,09 MEA.02.04 ( Level 3 ) 1 3 4 5 4 3 4 5 4 3 4 3 3,82 4,06 2 5 5 4 3 3 5 5 4 5 4 4 4,27 3 4 5 4 3 4 4 3 4 5 4 5 4,09 MEA.02.05 ( Level 4 ) 1 4 3 4 4 5 5 4 5 4 4 3 4,09 4,00 2 5 4 5 3 3 3 4 4 5 4 4 4,00 3 4 4 3 5 3 4 5 2 4 5 4 3,91 MEA.02.06 ( Level 5 ) 1 5 4 3 4 5 3 4 5 4 5 4 4,18 4,15 2 5 4 3 4 5 3 2 4 5 4 5 4,00 3 4 4 4 3 5 4 5 5 4 5 4 4,27 Nilai Tingkat Capability 4,10 4,096
MEA.02
Berikut adalah table kematangan dari MEA.03, yaitu :
Gambar.11 Table Nilai kematangan MEA.03
Berdasarkan  gambar  diatas, current  maturity didapat  dari  hasil average per  level,  untuk average didapat dari menjumlahkan seluruh sub domain  MEA /  banyaknya  level  pada  MEA. Untuk  keterangan  Level  didapat  pada  table index kematangan.
Tabel.15 Tabel Nilai Tingkat Kematangan MEA.03
Domain  Sub Domain Current Maturity Keterangan MEA.03 MEA.03.01 4,181818182 4- Predictable Process MEA.03.02 4,121212121 4- Predictable Process MEA.03.03 4 4- Predictable Process MEA.03.04 4,121212121 4- Predictable Process MEA.03.05 4,212121212 4- Predictable Process MEA.03.06 3,818181818 4- Predictable Process Average 4,075757576 Predictable Process Dapat  dilihat  dari  table  kematangan  MEA.03 diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  MEA.03 menghasilkan current maturity sebesar 4,075757576  yaitu Predictable  Process yang artinya  disini  adalah  management  memantau dan  mengambil  tindakan  ketika  proses  tidak berjalan dengan efektif.

## a. Grafik Nilai Kesenjangan Saat ini
Perbedaan  kondisi  kesenjangan  pada  domain MEA.1, MEA.2, dan MEA.3, saat ini dengan tata kelola  MEA.1,  MEA.2,  dan  MEA.3  yang diharapkan  dapat  dilihat  pada  grafik  di  bawah ini:
Gambar.12 Grafik Nilai Kesenjangan
Hasil  evaluasi  menunjukan  temuan gap pada domain  MEA.1,  MEA.2,  dan  MEA.3  sudah sesuai  apa  yang  sudah  di  harapkan.  Pada domain  MEA.2  memiliki  nilai  kesenjangan yang paling besar yaitu mencapai 0,10. Hal ini menunjukan  masalah  yang  dihadapi  pada Sistem  Absensi  PT.  Sunar  Reka  Artha  yaitu kurangnya  memantau  dan  evaluasi  yang dilakukan oleh perusahaan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  Analisis  keseluruhan,  peneliti dapat memberikan kesimpulan Sistem informasi yang  diterapkan  pada  PT.  Sunar  Reka  Artha berlandaskan analisa dengan menerapkan perhitungan  tingkatan  kapabilitas  COBIT  5 berada  pada  level  4  yaitu  proses  Predictable Process.  Pada  tingkatan  ini  perusahaan  telah mengaplikasikan  proses  teknologi  informasi sesuai  standar  yang  ada.  Tetapi  belum  adanya pencapaian  proses  hasil  yang  diinginkan  dan belum mengoptimalkan operasi teknologi informasi  dengan  adanya  perkembangan  secara berkala,  Terdapat  gap  atau  perbedaan  pada tingkat  kapabilitas  ini  dikarenakan  faktor  yang menyebabkan  diantaranya  kurang  pengetahuan pegawai  pada  standar-standar  yang  ada  karena tidak ada penerapan pelatihan yang secara resmi untuk  mendukung  proses  organisasi  maupun
Domain Sub Domain No. R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 Current Average Maturity MEA. 03 MEA.03.01 1 4 3 4 5 4 5 5 3 5 4 4 4,18 4,18 2 5 4 4 5 4 5 4 3 5 4 4 4,27 3 4 5 4 5 4 5 3 3 3 4 5 4,09 MEA.03.02 1 5 4 3 4 3 4 5 5 4 4 3 4,00 4,12 2 4 3 5 5 5 5 4 3 4 5 4 4,27 3 3 4 5 5 5 5 4 4 3 3 4 4,09 MEA.03.03 1 5 5 4 3 4 3 3 3 4 5 4 3,91 4,00 2 4 3 5 4 5 4 5 4 4 5 3 4,18 3 4 5 3 4 3 4 4 4 3 5 4 3,91 MEA.03.04 1 3 3 5 3 5 3 5 5 4 5 4 4,09 4,12 2 3 4 5 5 5 5 4 5 5 4 3 4,36 3 4 5 4 4 4 4 4 3 3 3 5 3,91 MEA.03.05 1 5 4 5 3 5 3 4 5 3 5 4 4,18 4,21 2 4 4 5 5 5 5 4 4 5 4 3 4,36 3 3 3 4 5 4 5 5 5 4 3 4 4,09 MEA.03.06 1 3 4 3 4 3 4 4 4 5 4 4 3,82 3,82 2 3 4 3 4 3 4 5 3 4 5 4 3,82 Nilai Tingkat Capability 4,08 3.6 3.8 4 4.2 MEA.1 MEA.2 MEA.3

## Grafik Kesenjangan Kondisi
Current Maturity Expected Maturity
metode dan standar  yang diaplikasikan pad PT. Sunar Reka Artha. Dan rekomendasi yang dapat sampaikan  untuk  PT.  Sunar  Reka  Artha,  dari permasalahan yang ada, peneliti dapat merekomendasi  mengoptimalkan  kemampuan serta pembaharuan pada  mesin  fingerprint serta dapat pula mengUpgrade sistem absensi dengan menggunakan  aplikasi  absensi  online  android berbasis  web  ,  pada  PT.  Sunar  Reka  Artha seperti  aplikasi  Ceklok,  Attendance  Manage, dan lainnya. Dengan penggunaan apliksi absensi online  android  berbasis  web  ini  sangat beritegrasi  yang  dapat  memudahkan  user,  lebih efisien, keamanan terjamin, dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saraswati A, Informatika T, Teknik F, Pelita Bangsa  U.  Tahun  2022  Call  for  papers dan  Seminar  Nasional  Sains  dan Teknologi  Ke-1  2022  Fakultas  Teknik, Universitas Pelita Bangsa. 2022;1(1):180. Available from: https://www.jurnal.pelitabangsa.ac.id/in dex.php/SAINTEK/article/view/1166/7
58
[2]  Nurul  Wahidah  R,  Lutfiyana  N,  Fitria Ramadanti  V,  Septiyo  P,  Drefiyanto  R.
Audit  Sistem  Informasi  Absensi  Mesin
Fingerprint  Pada  PT.  Metal  Castindo
Industritama Dengan Menggunakan Framework  Cobit  5.  J  Sist  Inf. 2022;11(2):51–7.
[3]  Irawan  Y,  Wahyuni  R,  Rahmawati  D, Saputra  HT.  Sistem  Keamanan  Smart
Brankas Menggunakan Fingerprint
Android. J Jar Sist Inf Robot [Internet]. 2022;6(1):14–9. Available from: http://ojsamik.amikmitragama.ac.id
[4]  Nurholis  N,  Jaya  JNU.  Audit  Sistem Informasi Absensi
Menggunakan COBIT  5.  J  Inf  Syst  Res  [Internet]. 2022;3(4):404–9. Available from:
https://ejurnal.seminar id.com/index.php/josh/article/view/1787
[5]  Rabhani  AP,  Maharani  A,  Putrie  AA, Anggraeni D, Azisabil HF, Cantika I, et al.  Audit  Sistem  Informasi  Absensi Pada  Kejaksaan  Negeri  Kota  Bandung Menggunakan  Framework  Cobit  5.  J Sisfokom  (Sistem  Inf  dan  Komputer).
2020;9(2):275–80.
[6]  Hery  SE.  AUDITING :  DASAR-DASAR PEMERIKSAAN AKUNTANSI. Jakarta: PT. Grasindo; 2019.
[7] Harumy, T.H.F., Julham Sitorus ML. Sistem
Informasi  Absensi  Pada  Pt  .  Cospar Sentosa  Jaya  Menggunakan  Bahasa Pemprograman Java. J Tek Informartika. 2018;5(1):63–70.
[8]  Jasmin  M,  Ulum  F,  Fadly  M.  ANALISIS
SISTEM  INFORMASI  PEMASARAN PADA KOMUNITAS BARBERSHOPS  MENGGUNAKAN FRAMEWORK  COBIT  5  DOMAIN DELIVER  SERVICE  AND  SUPPORT
(DSS)  (Studi  Kasus :  Kec,  Tanjung Bintang).  J  Teknol  dan  Sist  Inf [Internet].  2021;2(3):66–80.  Available from:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTS I [9] Kurnia HM, Shofa RN, Rianto R. Audit Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan  Framework  COBIT  5 Berdasarkan Domain APO12. J SITECH    Sist  Inf  dan  Teknol. 2019;1(2):99–106.
[10]  Said  H,  Amalia  A,  Hanifah  A,  Caroline EM,  Afrizal  S,  Studi  P,  et  al.  Audit
Menggunakan  COBIT  5  .  0  Domain DSS  Dan  MEA  pada  Sistem  Informasi Akademik  (  SIAKAD  )  UPN  Veteran Jakarta. Senamika [Internet]. 2021;(September):504–11. Available from: https://conference.upnvj.ac.id/index.php /senamika/article/view/1783%0Ahttps:// conference.upnvj.ac.id/index.php/senam ika/article/download/1783/1373 [11] Amalia MN, Akbar F, Risdiani I, Islaha A, Srilena N. Audit Sistem Informasi pada Perpustakaan ARS University Menggunakan  Framework  COBIT  5.  J Sains dan Inform. 2020;6(2):139–47. [12] Doharma R, Prawoto AA, Andry JF. Audit Sistem Informasi Menggunakan Framework  Cobit  5  (Studi  Kasus:  Pt Media Cetak). JBASE - J Bus Audit Inf Syst. 2021;4(1):22–8.
[13] Andry Jeffry; Khotama, Michael; Chandra,
Agustinus; Gunawan, Catherine Kurniadi  JFO.  Audit  Fingerprint  pada PT X dengan Framework COBIT 4.1. J Inform dan Sist Inf [Internet]. 2018;04(Vol  4  No  1  (2018):  Jurnal Informatika  dan  Sistem  Informasi):34– 43.
Available from: https://journal.uc.ac.id/index.php/JUISI/ article/view/693
[14]  Nugroho  E.  Prinsip-Prinsip  Menyusun
Kuesioner.  Malang:  Tim  UB  Press;
2018. 150 p.