## Maturity Level Assesment Tata Kelola Data Bantuan Sosial Menggunakan Domain Data Governance DAMA-DMBOK
Ari Kurniawan Saputra 1* , Riza Muhida 2 , Yuthsi Aprilinda 1 , Fenty Ariani 2 ,Robby Yuli Endra 1 1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung 2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung Bandar Lampung, Indonesia ari.kurniawan@ubl.ac.id, riza@ubl.ac.id, yuthsi.aprilinda@ubl.ac.id, fenty.ariani@ubl.ac.id,robby.yuliendra@ubl.ac.id
Abstract- The impact of this BANSOS data governance problem is that the data collection of residents receiving social assistance is not objective and not on target, so that the target of reducing poverty in South Lampung Regency is not achieved and the elimination of extreme poverty is not achieved. This study aims to evaluate the level of maturity in managing BANSOS data sourced from the South Lampung Regency APBD using the Data Governance Domain in the DAMA-DMBOK framework and identify gaps  between  existing  performance  and  expectations  related  to  the  level  of  importance  using  GAP  Analysis.  Based  on  the measurement of the maturity level of BANSOS data governance in the work environment of the South Lampung Regency Regional Government, it is at Level 3 or Defined Level. These results are reinforced by the results of the GAP analysis which shows that there is a significant gap between the implementation of BANSOS data governance as perceived by OPD and OPD's expectations of the implementation of BANSOS data governance, so the results of this study recommend the implementation of BANSOS data governance in the South Lampung Regency Regional Government based on DAMA-DMBOK as a comprehensive data governance guide that includes several roles in data governance such as the application of Data Architect which acts as an indicator of data structure preparation and Data Analyst which acts as an indicator of data visualization in helping decision making.

## Keywords: Social Assistance, DAMA-DMBOK, Data Governance, Maturity Assessment
Abstrak- Dampak  dari  permasalahan  tata  kelola  data  BANSOS  ini  adalah  pendataan  penduduk  penerima  bantuan  sosial  tidak objektif dan tidak tepat sasaran, sehingga target penurunan angka kemiskinan di Kabupaten Lampung Selatan tidak tercapai serta penghapusan  kemiskinan  ekstrim  tidak  tercapai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  evaluasi  tingkat  kematangan  dalam pengelolaan data BANSOS yang bersumber dari APBD Kabupaten Lampung Selatan menggunakan Domain Data Governance pada kerangka kerja DAMA-DMBOK serta melakukan identifikasi kesenjangan antara kinerja yang ada dengan harapan yang terkait pada tingkat kepentingan menggunakan Analisis GAP. Berdasarkan pengukuran tingkat kematangan tata kelola data BANSOS di lingkungan kerja Pemerintah Daerah Kabupaten Lampung Selatan berada pada Level 3 atau Level Defined . Hasil tersebut diperkuat dengan hasil analisis GAP yang menunjukan bahwa adanya kesenjangan yang signifikan antara penerapan tata kelola data BANSOS yang  dirasakan  oleh  OPD  dengan  harapan  OPD  terhadap  penerapan  tata  kelola  data  BANSOS,  sehingga  hasil  penelitian  ini merekomendasikan  penerapan  tata  kelola  data  BANSOS  di  lingkungan  Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Lampung  Selatan berdasarkan DAMA-DMBOK sebagai panduan tata kelola data yang komprehensif mencangkup beberapa peranan dalam tata kelola data seperti penerapan Data Architect yang berperan sebagai indikator penyusunan struktur data dan Data Analyst yang berperan sebagai indikator visualisasi data dalam membantu pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Bantuan Sosial, DAMA-DMBOK, Data Governance, Maturity Assesment

## 1. Pendahuluan
Data merupakan informasi atau fakta dasar yang bisa berwujud  simbol,  angka,  kata,  atau  gambar,  merupakan definisi dari data yang diperoleh melalui pengamatan atau studi dari beragam sumber [1]. Data juga dapat dianggap sebagai informasi yang digunakan dalam proses penarikan kesimpulan. Untuk memastikan bahwa data aset tersebut
dapat menjadi akurat, komprehensif, konsisten, tersedia, dan  aman,  diperlukan  praktik  pengelolaan  data  yang disebut Tata Kelola Data (Data Governance) [2][3]. Tata  kelola  data (Data  Governance) adalah  bentuk pengelolaan  sumber  daya  informasi  yang  mencakup berbagai  aktivitas,  termasuk:  (1)  Penggabungan  dan

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
pengumpulan  data  untuk  menghasilkan  dokumen  yang dapat  digunakan  sebagai  input  ke  dalam  sistem;  (2) Pencatatan  informasi  dalam  berbagai  dokumen;  (3)
Pengamanan
perkembangan data baru dan transformasinya agar tetap valid; serta (4) Pengembangan sistem dan proses data yang dapat mencakup informasi Pengguna  [4].  Dalam Data  Governance ,  terdapat  suatu kerangka kerja yang efisien mampu meningkatkan mutu, kelengkapan,  dan  keandalan  data  perusahaan  melalui peningkatan  kerja  sama  yang  terstruktur  antara  divisi- divisi  sesuai  dengan  panduan  yang  dikenal  sebagai DAMA-DMBOK.
DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) adalah  sebuah  panduan  yang  dibuat  oleh  DAMA International (Data  Management  Association) untuk mengelola  data  dalam  sebuah  organisasi.  Panduan  ini menyediakan  sebuah  kerangka  kerja  yang  mencakup  11 domain  pengetahuan  yang  terkait  dengan  pengelolaan data [5]. Dari 11 domain tersebut terdapat domain yang berfungsi sebagai Perencanaan, Pengawasan, Pengaturan, Manajemen,  serta  Pemanfaatan  Informasi  yang  disebut dengan Data Governance [6]. Pembaruan data adalah salah satu  implementasi  yang  sesuai  dalam  konteks Data Governance .
Pembaruan  data  bertujuan  untuk  mendapatkan, memantau, dan mengelola situasi terbaru [7]. Pembaruan data  adalah  tindakan  untuk  meng-update  data  dengan melakukan perbandingan data [8]. Peranan pemutakhiran data  pada  pengelolaan  data  penerima  bantuan  sosial sangatlah  penting  dalam  proses  pengelolaan  dan monitoring  pendataan  penduduk  penerima  Bantuan Sosial  (BANSOS)  yang  berdampak  pada  penerimaan BANSOS yang objektif dan tepat sasaran.
Berdasarkan  sumber  data  PK-BKKBN  (Pendataan Keluarga Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional)  tahun  2021  tercatat  403.895  PM  (Penerima Manfaat) dan 198.908 PM yang belum menerima bantuan sosial  pemerintah  [9],  serta  terdapat  dalam  Buku  Saku Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrim  Untuk Pemerintah  Daerah  bahwa  angka  kemiskinan  ekstrim khususnya  Kabupaten  Lampung  Selatan  adalah  2,43% dimana sesuai Instruksi Presiden Nomor 4 Tahun 2022 angka kemiskinan ekstrim harus mencapai 0% pada tahun 2024 [10]. Pada dasarnya pemerintah sudah memberikan BANSOS  yang  merujuk  pada  Data  Pensasaran Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE) yang  di  lakukan  verifikasi  dan  validasi  melalui  data Catatan  Sipil  (Capil)  untuk  membantu  kesejahteraan masyarakat, akan tetapi  permasalahan yang timbul  pada saat  pengaplikasian  di  lapangan  adalah  pembagian BANSOS untuk masyarakat miskin belum terbagi secara merata, objektif dan tepat sasaran sehingga pelaksanaanya belum maksimal.
Permasalahan  yang  terjadi  adalah  tata  kelola  data BANSOS yang bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja  Daerah  (APBD)  dibutuhkan  berbagai  jenis bantuan  dan  atribut  yang  beragam  seperti  Pelatihan Kewirausahaan, Pelatihan Pemasaran, Pelatihan Pemasaran, Pelatihan Pemasaran, Penyediaan Benih atau Bibit Ternak dan Hijauan, Bantuan Sembako Untuk Fakir
Miskin,  Bantuan  Sembako  Untuk  Fakir  Miskin, Penanggulangan  Masalah  Kesehatan,  Program  Bedah Rumah,  Program  Beasiswa,  Program  Penanganan Bencana, dan BLT DD, sehingga diperlukan tata kelola data yang mampu memantau serta mengelola data terbaru dengan  kualitas  yang  terjamin.  Hal  ini  bertujuan  agar setiap  proses  pengambilan  keputusan  dapat  sejalan dengan tujuan yang ingin dicapai. Ini berpengaruh pada pendataan penduduk miskin ekstrim PM sekitar 8% yang menerima  bantuan  sosial  lebih  dari  satu  bantuan  dan sekitar  49%  belum  mendapatkan  bantuan  sosial pemerintah [11]. Dampak dari permasalahan tata kelola data BANSOS ini adalah pendataan penduduk penerima bantuan  sosial  tidak  objektif  dan  tidak  tepat  sasaran, sehingga  target  penurunan  angka  kemiskinan  di Kabupaten  Lampung  Selatan  tidak  tercapai  serta penghapusan kemiskinan ekstrim tidak tercapai.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  evaluasi tingkat  kematangan  dalam  pengelolaan  data  BANSOS yang bersumber dari APBD Kabupaten Lampung Selatan menggunakan  Domain Data  Governance pada  kerangka kerja  DAMA-DMBOK  serta  melakukan  identifikasi kesenjangan antara kinerja yang ada dengan harapan yang terkait  pada  tingkat  kepentingan  menggunakan  Analisis GAP,  hal  ini  dilakukan  sebagai  tolak  ukur  capaian penerapan  pengelolaan  data  BANSOS  saat  ini berdasarkan persepsi dan harapan pengguna.

## 2. Metodologi

## A. Metode
Dalam kerangka kerja DAMA-DMBOK, domain tata kelola data memiliki peran yang sangat signifikan dalam mencapai  tingkat  kualitas  data  yang  tinggi.  Tata  kelola data  menciptakan  kerangka  kerja  organisasi  yang berkembang  dan  menetapkan  kebijakan,  peraturan, prosedur,  dan  langkah-langkah  untuk  memastikan  serta meningkatkan mutu data di dalam suatu entitas organisasi [4]. Konsep tata  kelola  data atau Data Governance sangat penting  dalam  pengelolaan  data  di  dalam  sebuah organisasi  karena  berkaitan  dengan  upaya  untuk memastikan keakuratan, keamanan, dan ketersediaan data yang  dikumpulkan,  disimpan,  dan  digunakan  di  dalam organisasi  [12].  Program  Tata  Kelola  Data  akan mengembangkan kebijakan dan prosedur, mengembangkan  praktik  pengelolaan  data  di  berbagai tingkat  dalam  organisasi,  dan  terlibat  dalam  upaya manajemen  perubahan  organisasi  yang  secara  aktif mengkomunikasikan  kepada  organisasi  manfaat  dari peningkatan tata kelola data dan perilaku yang diperlukan untuk mencapai tujuan tersebut [13].
Pada  penelitian  ini maturity  assesment yang  digunakan adalah Maturity Model. Maturity Model dalam data governance adalah alat yang dapat digunakan untuk mengembangkan, menilai,  dan  menyempurnakan  praktik  otoritas  dan pengendalian  aset  data  dalam  suatu  organisasi  [14]. Adapun level dalam Maturity Model adalah sebagai berikut [15][16]  :  (1) Level  0-Non-existent (Tidak  ada  /  Kosong) merupakan tingkat 0 (Non-existent) adalah titik awal dalam
perjalanan  menuju  perbaikan  dan  peningkatan kematangan. (2) Level 1-Initial/Ad Hoc (Inisialisasi/Awal) merupakan merupakan level yang menunjukkan level awal dari  upaya  formalisasi  dan  peningkatan  proses  dalam organisasi.  (3) Level  2 – Managed (Pengelolaan) menunjukkan bahwa organisasi telah mengambil langkah- langkah penting menuju peningkatan kematangan proses dan  efektivitas  operasional.  (4) Level  3 – Defined (Penetapan)  menandakan  bahwa  organisasi  telah mencapai  level  kematangan  yang  cukup  tinggi  dalam pengelolaan  proses  mereka.  (5) Level  4 – Quantitatively Managed (Pengelolaan  Secara  Kuantitatif)  menunjukkan
bahwa organisasi telah mencapai level kematangan yang tinggi dalam mengukur dan mengelola proses mereka. (6) Level  5 – Optimizings (Pengoptimalan)  adalah level paling tinggi  yang  terdapat  pada level  best  practice dari  hasil pembaruan model dan keberlanjutan. Proporsi pemetaan metrik terhadap model tingkat kematangan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Tingkatan Indeks Maturity Skala Tingkat Kematangan 4.51 – 5.00 Tingkat 5 - Pengoptimalan 3.51 – 4.50 Tingkat 4 - Pengelolaan Secara Kuantitatif 2.51 – 3.50 Tingkat 3 - Penetapan 1.51 – 2.50 Tingkat 2 - Pengelolaan 0.51 – 1.50 Tingkat 1 – Inisialisasi / Awal 0.00 – 0.50 Tingkat 0 - Tidak ada / Kosong
Sampling adalah tindakan memilih sebagian kecil dari populasi digunakan untuk mewakili keseluruhan populasi. Peneliti menggunakan metode pengambilan sampel non- probabilitas  dengan  menggunakan  total  sampling,  yang berarti seluruh anggota populasi diambil sebagai sampel. Sesuai  dengan  pandangan  Sugiyono  (2013),  jika  jumlah populasi  kurang  dari  100,  maka  seluruh  populasi  bisa digunakan sebagai sampel penelitian [17][18].
Komponen yang digunakan untuk mengukur tingkat kematangan  tata  kelola  data  BANSOS  menggunakan domain Data Governance DAMA-DMBOK antara lain: (1) Data Management Maturity , fokus dari komponen ini adalah bagaimana organisasi dalam menerapkan pengelolaan dan penggunaan  data.  (2) Capacity  to  Change ,  Komponen  ini berfokus  pada  bagaimana  menerapkan  tata  kelola  data yang  memerlukan  adaptasi.  (3) Collaborative  Readness mengacu pada kapabilitas organisasi untuk berkolaborasi dalam  mengelola  dan  memanfaatkan  data.  (4) Bussiness Alignment ,  bagaimana  organisasi  mengukur  tingkat kesesuaian penggunaan data dengan strategi bisnis yang telah ditetapkan.
Analisis GAP atau GAP Analysis merupakan metode pengukuran analitik ini digunakan untuk mengidentifikasi kesenjangan  antara  kategori  berdasarkan  kinerja  dan tingkat kepentingannya [19][20]. Analisis GAP bertujuan untuk  mengidentifikasi  sejauh  mana  perbedaan  antara kinerja yang ada dengan harapan yang terkait pada tingkat kepentingan [21]. Untuk melakukan Analisis GAP antara persepsi  dan  harapan,  yaitu  dengan  menghitung perbedaan nilai rata-rata antara setiap item persepsi dan item  harapan  dengan  mengurangkan  nilai  persepsi  dari nilai harapan  [22].
Alur  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengukur tingkat  kematangan  tata  kelola  data  BANSOS menggunakan domain Data Governance DAMA-DMBOK
dan  mengidentifikasi  kesenjangan  antara  persepsi  dan harapan  Pengguna  menggunakan  Analisis  GAP  yang  di ilustrasikan pada Gambar  1 berikut ini.
3. Hasil dan Pembahasan
A. Hasil
Responden yang digunakan dalam studi ini adalah individu  yang  terlibat  dalam  perumusan  kebijakan, proses  pengambilan  keputusan,  dan Data  Governance dalam lingkup studi kasus, antara lain Kepala  Badan Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (BAPPEDA), Kepala  Bidang  Sosial  dan  Pemerintahan  (KABID SOSPEM),  serta  Tim  Koordinasi  Penanggulangan Kemiskinan  (TKPK)  yang  terdiri  dari  8  Organisasi Perangkat  Daerah  (OPD)  di  lingkungan  Pemerintah Daerah  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Responden penelitian tercantum pada Tabel 2.
Tabel 2 Responden Kuisioner Kode Jumlah (Orang) Kepala BAPPEDA 1 KABID SOSPEM 1 Dinas Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan 2 Anak 2 Dinas Ketahanan Pangan 2 Dinas Tanaman Pangan, Hortikultura, dan Perkebunan 2 Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan 2 Dinas Perikanan 2 Dinas Ketenagakerjaan dan Transmigrasi 2 Dinas Koperasi dan UMKM 2 BAZNAS Total 18
Proses Maturity  Assesment menggunakan  sebaran kuesioner  sebagai  pengumpulan  data  merujuk  pada proses  mengumpulkan  berbagai  jenis  data  yang diperlukan dalam penelitian, termasuk data primer dan data sekunder [23].
Menurut  penilaian  tingkat Data  Management Maturity ,  ditemukan  bahwa  hasil  dari  penyebaran kuesioner mengenai kategori Data Management Maturity dapat ditemukan pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3 Rekapitulasi Tingkat Maturity Data Management No Pernyataan Rata-rata 1 Kabupaten  Lampung  Selatan  telah  mengelola  data  dan  informasi  sesuai dengan best practice dalam pemerintahan daerah 2,94 2 Memiliki pemahaman mengenai nilai dan tujuan dari tata kelola data 2,78 3 Aset penting bagi organisasi adalah data yang harus dijaga dengan baik 5 4 Anda memahami peran dan tanggung jawab di dalam tata kelola data 3,78 5 Standar, kebijakan, serta peraturan terkait pengelolaan data BANSOS telah di  dokumentasikan  secara  teratur,  dikelola  dengan  konsistensi,  dan  dapat diakses oleh masyarakat dan para pejabat pemangku kepentingan 2,72 6 Mendapatkan data atau informasi yang perlukan dirasa mudah oleh Anda 2,78 7 Divisi/Bidang  Anda  telah  mendokumentasikan  alur  data/informasi BANSOS untuk proses pendataan PM (Penerima Manfaat) BANSOS pada penduduk 2,67 8 Anda yakin dengan keakuratan dan kebenaran laporan yang dihasilkan oleh divisi atau bidang tersebut 2,5 Rata-rata 3,15
Dari data dalam Tabel 3 di atas, nampak bahwa dari 8 pernyataan  tabel  diatas,  yang  menonjol  adalah  pada pernyataan  terkait  pengakuan  data  sebagai  aset  penting dalam  organisasi.  Sementara  itu,  pernyataan  yang mencatat nilai rata-rata terendah adalah terkait pernyataan tentang  tingkat  akurasi  laporan  data  yang  dipersiapkan oleh  divisi  atau  bidang  yang  bersangkutan.  Ini mengindikasikan  bahwa  keakuratan  data  memiliki
peranan yang sangat signifikan dan krusial dalam proses pengambilan  keputusan,  perencanaan,  serta  operasional organisasi.
Berdasarkan  penilaian  tingkat Capacity  to  Change menunjukan bahwa dari hasil penyebaran kuesioner yang sudah  dilakukan,  terkait  dengan  tingkat  kematangan dalam  kategori  tersebut Capacity  to  Change terdapat  di Tabel 4 berikut ini
Gambar 1. Alur Pengukuran Tata Kelola Data
Tabel 4 Rekapitulasi Tingkat Maturity Capacity to Change No Pernyataan Rata-rata 9 Strategi pencatatan penerima BANSOS yang dibuat mengikuti pendekatan Berbasis  Data,  oleh  karena  itu,  setiap  keputusan  yang  diambil  harus berlandaskan pada informasi yang tersedia 2,67 10  Anda  percaya  bahwa  menerapkan  praktik  terbaik  dalam  pengelolaan  data dapat memberikan kontribusi positif terhadap pencapaian tujuan organisasi 3,67 11  Institusi  Anda  harus  membangun  struktur  organisasi  yang  secara  khusus mengurus  data  dan  informasi,  karena  struktur  organisasi  mencerminkan rencana strategis organisasi 4 Rata-rata 3,44
Dari Tabel 4 yang telah disajikan, terlihat bahwa dari ketiga  pernyataan  yang  mendapat  peringkat  tertinggi, hanya ada satu kesimpulan yang dapat ditarik, yaitu bahwa penting  bagi  institusi  untuk  membentuk  struktur organisasi  yang  fokus  pada  pengelolaan  data  dan informasi. Ini disebabkan oleh pernyataan terkait struktur organisasi  memiliki  peran  yang  signifikan  dalam mencerminkan  strategi  organisasi.  Kesimpulan  ini mengindikasikan bahwa pembentukan struktur organisasi
yang  memiliki  fokus  khusus  pada Data  Governance dan informasi  bisa  menjadi  langkah  strategis  yang  sangat penting dalam mendukung pencapaian tujuan dan strategi organisasi secara keseluruhan.
Berdasarkan  evaluasi  kesiapan  untuk  berkolaborasi, hasil  dari  penyebaran  kuesioner  yang  telah  dilakukan dalam  konteks  kesiapan  berkolaborasi  dapat  ditemukan dalam Tabel 5 berikut
Tabel 5 Rekapitulasi Tingkat Maturity Collaborative Readiness No Pernyataan Rata-rata 12  Atasan  secara  tegas  dan  meyakinkan  berkomunikasi  mengenai  alasan  yang kuat  mengapa  perubahan  menjadi  krusial  untuk  pencapaian  kesuksesan jangka panjang bagi organisasi 4 13  Anda yakin bahwa peningkatan dalam proses pengumpulan data, manajemen sistem, dan teknologi akan menjadi faktor penentu keberhasilan organisasi di masa depan 4,11 14  Anda  memiliki  pemahaman  tentang  pentingnya  suatu  perubahan  dalam organisasi  dan  dampak-dampak  yang  terkait  dengan  kebutuhan  akan perubahan tersebut 3,33 Rata-rata 3,81
Dari tabel 5 yang terlampir, dapat disimpulkan bahwa dari  3  (tiga)  pernyataan  tersebut  yang  memiliki  nilai tertinggi  adalah  terkait  semakin  meningkatnya  proses pendataan,  sistem  manajemen  dan  teknologi,  akan mendukung  kesuksesan  organisasi  di  masa  mendatang. Hal  ini  menunjukan  bahwa  meningkatkan  proses pendataan,  sistem  manajemen,  dan  teknologi  adalah
langkah  yang  bijak  untuk  mempersiapkan  organisasi menghadapi tantangan dan peluang yang akan datang di era digital ini.
Berdasarkan  penilaian  tingkat Bussiness  Alignment menunjukan hasil sebaran kuesioner yang telah dilakukan berdasarkan tingkat kematangan untuk kategori Bussiness Alignment terdapat pada Tabel 6 sebagai berikut Tabel 6 Rekapitulasi Tingkat Maturity Bussiness Alignment No Pernyataan Rata-rata 15  Anda  memiliki  pemahaman  tentang  tugas  dan  fungsi  dari  bidang/divisi lainnya 2,89 16  Anda bisa berinteraksi dengan departemen atau bagian lain melalui berbagai cara,  seperti  telepon,  email,  atau  saluran  komunikasi  lainnya  untuk menyelesaikan masalah bersama 2,61 17  Anda  percaya  bahwa  berbagi  pengetahuan  dapat  berkontribusi  untuk meningkatkan performa organisasi 4,89 Rata-rata 3,46
Dari  Tabel  6  di  atas,  melalui  identifikasi  tiga pernyataan,  tidak  ada  yang  menunjukkan  bahwa knowledge  sharing  berkontribusi  signifikan  terhadap peningkatan  kinerja  organisasi.  Hal  ini  menunjukan bahwa knowledge  sharing bukan  hanya  tentang  berbagi informasi,  tetapi  juga  merupakan  elemen  kunci  dalam mengoptimalkan  kinerja  dan  kemampuan  adaptasi organisasi.
Berdasarkan komponen pengukuran tingkat kematangan dalam kerangka kerja DAMA-DMBOK yang mencangkup Data Management Maturity, Capacity to Change, Collaborative Readiness, Bussiness Alignment , di dapatkan hasil rekapitulasi  perhitungan  tingkat maturity tata  kelola  data yang dicantumkan pada Tabel 7 berikut ini
Tabel 7 Rekapitulasi Tingkat Maturity Tata Kelola Data Kategori Tingkat Maturity Data Management Maturity 3,15 Capacity to Change 3,44 Collaborative Readiness 3,81 Business Alignment 3,46 Rata-rata 3,47
Dari Tabel 7 di atas, terdapat temuan dalam kategori ini.  Skor  rata-rata  tertinggi  dicapai  dalam Collaborative Readiness dengan  nilai  3,81,  sedangkan  yang  terendah berada dalam kategori Data Management Maturity dengan nilai  rata-rata  3,15.  Secara  keseluruhan,  rata-rata  dari keempat kategori yang menggambarkan tingkat kesiapan tata  kelola  data  dalam  lingkup  studi  kasus  adalah  3,47. Nilai  ini  termasuk  dalam  Level  3  atau  Tingkat Defined , yang  menunjukkan  bahwa  organisasi  telah  melakukan standarisasi proses dan melaksanakannya secara konsisten di  seluruh  organisasi,  meskipun  belum  menetapkan
sasaran  kualitas  terhadap  kinerja  proses  secara keseluruhan.
Selanjutnya merupakan proses Analisis GAP. Sebaran kuisioner  sebagai  metode  pengumpulan  data  dibagi menjadi  dua  jenis  yaitu  Pernyataan  Harapan  dan Pernyataan Persepsi dengan daftar pernyataan yang relatif sama. Tabel 8 merupakan hasil rekapitulasi rata-rata skor Harapan  dan  hasil  rekapitulasi  rata-rata  skor  Persepsi. Analisis  ini  merupakan  alat  penting  dalam  upaya perbaikan tata kelola data yang berkelanjutan.
Tabel 8 Rekapitulasi Skor Harapan dan Skor Persepsi Pernyataan Rata-rata Skor Harapan Rata-rata Skor Presepsi 1 4,00 2,94 2 4,00 2,78 3 5,00 5,00 4 3,78 3,78 5 5,00 2,72 6 5,00 2,78 7 4,00 2,67 8 4,00 2,50 9 5,00 2,67 10 3,67 3,67 11 4,00 4,00 12 5,00 4,00 13 5,00 4,11 14 3,39 3,33 15 3,67 2,89 16 2,94 2,61 17 4,72 4,89
Berikut  merupakan  langkah-langkah  penerpaan perhitungan Analisis GAP berdasarkan Tabel 8 diatas.
Pernyataan 1 (Q1=4,00-2,94 = -1,06), Pernyataan 2 (Q2 =  4,00-2,78  =  -1,22  ),  Pernyataan  3  (Q3  =  5,00- 5,00=0,00), Pernyataan 4 (Q4=3,78-3,78=0,00),
Pernyataan  5  (Q5=5,00-2,72=-2,28),  Pernyataan  6 (Q6=5,00-2,78=-2,22),  Pernyataan  7  (Q7=4,00-2,67=- 1,33), Pernyataan 8 (Q8=4,00-2,50=-1,50), Pernyataan 9 (Q9=5,00-2,67=-2,33),  Pernyataan  10  (Q10=3,67- 3,67=0,00),  Pernyataan  11  (Q11=4,00-4,00=0,00), Pernyataan  12  (Q12=5,00-4,00=-1,00),  Pernyataan  13
(Q13=5,00-4,11=-0,89),  Pernyataan  14  (Q14=3,39- 3,33=-0,06),  Pernyataan  15  (Q15=3,67-2,89=-0,78),
Pernyataan  16  (Q16=2,94-2,61=-0,33),  Pernyataan  17 (Q17=4,72-4,89=0,17).
Langkah  berikutnya  merupakan  rekapitulasi  hasil perhitungan Analisis GAP yang tercantum pada Tabel 9
berikut ini Tabel 9 Rekapitulasi Hasil Analisis GAP Pernyataan Rata-rata Skor Harapan Rata-rata Skor Presepsi GAP 1 4,00 2,94 -1,06 2 4,00 2,78 -1,22 3 5,00 5,00 0,00 4 3,78 3,78 0,00 5 5,00 2,72 -2,28 6 5,00 2,78 -2,22 7 4,00 2,67 -1,33 8 4,00 2,50 -1,50 9 5,00 2,67 -2,33
10 3,67 3,67 0,00 11 4,00 4,00 0,00 12 5,00 4,00 -1,00 13 5,00 4,11 -0,89 14 3,39 3,33 -0,06 15 3,67 2,89 -0,78 16 2,94 2,61 -0,33 17 4,72 4,89 0,17
Berdasarkan  hasil  analisis  GAP  yang  terdapat  pada Tabel  9  diatas  secara  keseluruhan  terbukti  adanya kesenjangan yang signifikan antara penerapan tata kelola data BANSOS yang dirasakan oleh OPD dengan harapan OPD terhadap penerapan tata kelola data BANSOS.

## B. Pembahasan
Hasil Analisis GAP yang menunjukan ketidakpuasan pada  kategori Data  Management  Maturity terdapat  pada pernyataan nomor 1 dengan hasil nilai -1,06 , pernyataan nomor  2  dengan  hasil  nilai  -1,22  ,  pernyataan  nomor  5 dengan hasil nilai -2,28 , pernyataan nomor 6 dengan hasil nilai -2,22 , pernyataan nomor 7 dengan hasil nilai -1,33, dan  pernyataan  nomor  8  dengan  hasil  nilai  -1,50.  Pada kategori Capacity  to  Change menunjukan  ketidakpuasan yang terdapat pada pernyataan nomor 9 dengan hasil nilai -2,33.  Pada  kategori Collaborative  Readiness menunjukan ketidakpuasan yang terdapat pada pernyataan nomor 12 dengan  hasil  nilai  -1,00  ,  pernyataan  nomor  13  dengan
hasil nilai -0,89, dan pernyataan nomor 14 dengan hasil nilai -0,06. Pada kategori Bussiness Alignment menunjukan ketidakpuasan yang terdapat pada pernyataan nomor 15 dengan hasil nilai -0,78 dan pernyataan nomor 16 dengan hasil nilai -0,33.
Hal ini menunjukan bahwa penerapan tata kelola data BANSOS di lingkungan Pemerintah Daerah Kabupaten Lampung  Selatan  saat  ini  perlu  adanya  penerapan kerangka kerja tata kelola data DAMA-DMBOK sebagai panduan tata kelola data komprehensif yang mencangkup peranan  dalam  tata  kelola  data  yang  terdiri  dari Pengelolaan  Data (Data  Steward), Arsitektur  Data (Data Architect), Analsis  Data (Data Analyst) . Hal  ini  bertujuan untuk mengembangkan dan mengelola aset data dengan efektif  dan  efisien  serta  menerapkan  beberapa  peranan dalam  tata  kelola  data  seperti  penerapan Data  Architect yang berperan sebagai indikator penyusunan struktur data dan Data  Analyst yang  berperan  sebagai  indikator visualisasi data dalam membantu pengambilan keputusan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pengukuran  tingkat  kematangan  tata kelola  data  BANSOS  menggunakan  Domain Data Governance pada kerangka kerja DAMA-DMBOK, hasil menunjukkan  bahwa  secara  umum,  tata  kelola  data BANSOS  di  lingkungan  kerja  Pemerintah  Daerah Kabupaten Lampung Selatan berada pada Level 3 atau Level  Defined yang  berarti  dimana  organisasi  telah melakukan  standarisasi  dan  menerapkannya  secara konsisten  di  seluruh  organisasi,  namun  masih  belum menetapkan tujuan kualitas terhadap kinerja keseluruhan proses.
Hasil tersebut diperkuat dengan hasil analisis GAP yang  menunjukan  bahwa  adanya  kesenjangan  yang signifikan  antara  penerapan  tata  kelola  data  BANSOS
yang  dirasakan  oleh  OPD  dengan  harapan  OPD terhadap penerapan tata kelola data BANSOS, sehingga hasil  penelitian  ini  merekomendasikan  penerapan  tata kelola data BANSOS di lingkungan Pemerintah Daerah Kabupaten  Lampung  Selatan  berdasarkan  DAMA- DMBOK  sebagai  panduan  tata  kelola  data  yang komprehensif mencangkup beberapa peranan dalam tata kelola  data  seperti  penerapan Data  Architect yang berperan sebagai indikator penyusunan struktur data dan Data Analyst yang berperan sebagai indikator visualisasi data dalam membantu pengambilan keputusan.
Untuk penelitian selanjutnya disarankan menggunakan 11 domain pengetahuan dalam kerangka kerja  tata  kelola  data  DAMA-DMBOK  agar  hasil rekomendasi pengelolaan data lebih optimal dari seluruh aspek.
5. Daftar Pustaka
[1] A. M. Sari, “Pengertian Data, Fungsi, Jenis -jenis, dan  Manfaatnya,” FIKTI  UMSU ,  2023. https://fikti.umsu.ac.id/pengertian-data-fungsi- jenis-jenis-dan-manfaatnya/  (accessed  Sep.  01, 2023).
[2]  M.  I.  P.  N.  Embun  Febryanti  Panggabean, “Saling Ketergantungan
Antara Data Governance Terhadap Data Manajemen,” vol. 1, no. 3, 2023, doi: https://doi.org/10.59581/jusiik- widyakarya.v1i3.886. [3] D.  Marisa  and  Atika,  “Jurnal  Ilmu  Komputer, Ekonomi  dan  Manajemen  (JIKEM),” J.  Ilmu Komputer, Ekon. dan Manaj. , vol. 2, no. 1, pp. 129 – 138, 2022.
[4] L.  M.  J.  Difa  Pramudya  Utama,  “ Tantangan Implementasi  Satu  Data  Penerbangan  Dan Antariksa,” Media  Bina  Ilm. ,  vol.  20,  no.  1,  pp. 105 – 123, 2022.
[5] A.  H.  Julianda,  R.  Fauzi,  and  ...,  “Analisis  dan
Perancangan Domain Data Security Management Menggunakan Dama Dmbokv2 di Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kota
Bandung,” J. Mirai … , vol. 7, no. 1, pp. 242 – 255, 2022, [Online]. Available: https://journal.stieamkop.ac.id/index.php/mir ai/article/view/2490%0Ahttps://journal.stiea mkop.ac.id/index.php/mirai/article/download /2490/1665 [6] A. Yulfitri and Y. F. Achmad, “Analisis Aktivitas Data Governance Pranata Komputer Berdasarkan  DAMA- DMBOK  2,” J.  Rekayasa Sist.  Ind. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  50,  2020,  [Online]. Available: https://jrsi.sie.telkomuniversity.ac.id/JRSI/arti cle/view/393
[7] I.  M.  P.  Listy  Julfani,  “Dampak  Program Keluarga Harapan (PKH) terhadap Peningkatan Kesejahteraan  Keluarga  Miskin  di  Kelurahan Kerasaan  I  Kecamatan  Pematang  Bandar Kabupaten  Simalungun,” Reslaj  Relig.  Educ.  Soc. Laa Roiba J. , vol. 4, no. 14, pp. 171 – 178, 2022, doi: https://doi.org/10.47467/reslaj.v6i1.2107.
[8] R.  Machmud,  “Efektivitas  Panitia  Pemutahiran Data Pemilih (Ppdp) Pada Pemilihan Gubernur Dan  Wakil  Gubernur  Di  Kota  Kotamobagu Tahun 2015,” HOLISTIK, J. Soc. Cult. , vol. 12, no.  3,  pp.  127 – 146,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/holistik /article/view/25771
[9] F.  B.  Adhitia,  “Pemutakhiran  Data  Keluarga BKKBN,  Dalam  Setahun  Jumlah  Keluarga Bertambah 2,2 Juta,” Media Center BKKBN , 2022. https://www.bkkbn.go.id/berita-pemutakhiran- data-keluarga-bkkbn-dalam-setahun-jumlah- keluarga-bertambah-22-juta  (accessed  Nov.  22, 2023).
[10] Novrizaldi,  “Sisa  1,5  Tahun,  Percepatan Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrem  Nol  Persen Semakin Dikebut,” Kementerian Koordinator Bidang Pembangunan  Manusia  Dan  Kebudayaan ,  2023. https://www.kemenkopmk.go.id/sisa-15- tahun-percepatan-penghapusan-kemiskinan- ekstrem-nol-persen-semakin-dikebut  (accessed Nov. 22, 2023).
[11] P. D. Saiful Mujani, “49 Persen Warga Menilai Bansos  Terkait  Covid-19  Tak  Mencapai Sasaran,” Saiful  Mujani  Research  &  Consulting , 2020. https://saifulmujani.com/49-persen- warga-menilai-bansos-terkait-covid-19-tak- mencapai-sasaran/ (accessed Nov. 22, 2023).
[12]  W. Febriyani, T. F. Kusumasari, and M. Lubis, “An  Narative  Review  on  Achieving  Data Governance in Indonesia Amidst Data Security Challenges,” Int.  J.  Inf. Syst.  Technol. ,  vol.  6,  no. 158, pp. 785 – 792, 2023.
[13]  DAMA  International, DAMA-DMBOK:  Data Management Body of Knowledge (2nd Edition) , Second Edi., vol. 44, no. 8. Technics Publications, 2017.
[14] R.  I.  Permana  and  J.  S.  Suroso,  “Data Governance Maturity Assessment at PT. XYZ.
Case  Study:  Data  Management  Division,”  in 2018  International  Conference  on  Information Management and Technology (ICIMTech) , Sep. 2018, no. March, pp. 15 – 20. doi: 10.1109/ICIMTech.2018.8528142. [15] F.  Frangky,  “Mengukur  Tingkat  Kematangan Organisasi  Dalam  Proses  Pengembangan Perangkat Lunak Menggunakan Metode CMMI- Dev,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 24, no.
2, pp. 108 – 116, Sep. 2022, doi:
10.31294/paradigma.v24i2.1358.
[16]  R.  Nur  Shofa,  E.  Yusuf,  and  J.  Teknik Informatika  Universitas  Siliwangi  Tasikmalaya, “Implementasi Kualitas Data Dalam Peran Tata Kelola  Data  Dengan  Pendekatan  Framework Dama,” J. Siliwangi , vol. 6, no. 2, pp. 44 – 52, 2020.
[17]  E.  Yunitasari,  A.  Triningsih,  and  R.  Pradanie, “Analysis  of  Mother  Behavior  Factor  in Following  Program  of  Breastfeeding  Support Group  in  the  Region  of  Asemrowo  Health Center, Surabaya,” NurseLine J. , vol. 4, no. 2, p. 94, Feb. 2020, doi: 10.19184/nlj.v4i2.11515.
[18] D. Firmansyah and Dede, “Teknik Pengambilan Sampel  Umum  dalam  Metodologi  Penelitian: Literature Review,” J. Ilm. Pendidik. Holistik , vol. 1,  no.  2,  pp.  85 – 114,  Aug.  2022,  doi: 10.55927/jiph.v1i2.937.
[19] F.  R.  Khamdani  and  I.  Setiawan,  “ Analisis Kualitas Layanan Website Program Studi Sistem Informasi  Menggunakan  Metode  Webqual  4.0 Dan Importance Performance Analysis (Ipa),” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 8, no. 2, pp. 43 – 50, Jun. 2023, doi: 10.33884/jrsi.v8i2.7264.
[20]  Y.  Muchsam,  Falahah,  and  G.  I.  Saputro, “Penerapan  Gap  Analysis  Pada  Pengembangan Sistem  Pendukung,” Semin.  Nsional  Apl.  Teknol. Inf. , vol. 2011, no. September 2020, p. A-94-A- 100, 2011.
[21]  I. Mutmainah, I. A. Yulia, F. Marnilin, and A. Z. Mahfudi,  “GAP  Analysis  Untuk  Mengetahui Kinerja Implementasi Program Merdeka Belajar Kampus  Merdeka,” J.  Ilm.  Manaj.  Kesatuan ,  vol. 10,  no.  1,  pp.  19 – 34,  Mar.  2022,  doi: 10.37641/jimkes.v10i1.934.
[22]  Antoni  Arif  Priadi, Penelitian  Terapan  Bidang Pelayaran dengan Metode Gap Analysis , 1/Cetakan., vol. 7, no. 2. Penerbit Politeknik Ilmu Pelayaran Semarang Jl., 2014.
[23]  Prasetyo  A,  Darmawan  M,  and  Moelyana  R, “Analisis  dan  Perancangan  Tata  Kelola  Data Sistem  Pemerintahan  Berbasis  Elektronik Domain Data Quality Management pada Dama DMBOK  V2  (Studi  Kasus :  Diskominfotik KBB) Analysis and Design of Data Governance System  Based  on  Electronic  Domain  Quality Data Man,” E-Proceeding  Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 7775 – 7786, 2019.