ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1248-1255

## ANALISIS DATA GOVERNANCE DOMAIN DATA QUALITY MENGGUNAKAN DAMA-DMBOKV2 (DINAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA KOTA BANDUNG)
Muhammad Ilham Alhari * 1) , Annisa Nur Salsabilla 2) , Asha Sembiring 3)
1. Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University,  Indonesia
2. Sistem  Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University,  Indonesia
3. Sistem  Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University,  Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Dama-dmbokv2; Kualitas Data; Tata Kelola Data.
Keywords: Dama-dmbokv2; Data Govern- ance; Data Quality

## Article history:
Received 2 June 2024 Revised 10 July 2024 Accepted 26 August 2024 Available online 1 September 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.5004

## * Corresponding author.
Corresponding Author E-mail address: ilhamalhari@telkomuniversity.ac.id
Data sekarang sudah menjadi bagian penting bagi perusahaan atau organ- isasi,  mulai dari ilmu,  bahkan sampai menjadi acuan dalam pengambilan keputusan dan strategi bisnis  perusahaan. Data dan informasi bukan hanya aset yang diharapkan dapat meningkat nilainya dimasa depan. Melainkan data juga merupakan objek vital bagi setiap organisasi.  Data memiliki tiga sifat wajib, yaitu integrity,  availability, confidentiality. Ke- tiga sifat itu harus ada karena jika tidak, maka data tersebut dapat dikatakan tidak valid. Kualitas data juga merupakan hal mutlak yang ha- rus dijaga agar output dari data tersebut, yaitu informasi, dapat menjadi informasi  yang berkualitas. Setiap  perusahaan, organisasi,  ataupun in- stansi pasti memiliki cara masing-masing dalam mengelola dan menjaga kualitas data mereka. Untuk itu diperlukan standar pengelolaan kualitas yang baik.  Data quality management membantu dalam mengelola dan menjaga kualitas data dengan standar operasional yang ada. Penelitian ini berfokus dalam analisis dan penilaian terhadap tata kelola kualitas data di Dinas  Komunikasi dan Informatika Kota Bandung dengan berpedoman pada kerangka kerja DAMA-DMBOKv2.  Analisis  dilakukan untuk mem- bandingkan antara kondisi existing dan targeting yang ingin dicapai. Hasil dari penelitian ini berupa rekomendasi berdasarkan GAP Analysis terhadap proses data quality management untuk mengembangkan standar pengelolaan kualitas data agar mencapai tujuan yang diinginkan.

## ABSTRACT
Data nowadays has been an important part of company or organization, started from knowledge,  even until  became a reference for strategy and decision  making of the company. Data and information not just a regular asset that the value expected to increase in the future. But also been a vital object for every organization. Data have three mandatory characteristics, integrity,  availability, and confidentiality. It has to be there, because if it’s not, the data was invalid. Data quality also a mandatory thing that have to be maintained so that the output of data, the information, can be a high- quality information. Every company, organization, or agency have their own way to maintain their data quality. Therefore it’s needed good stand- ard for managing and maintaining the quality of data. This research fo- cused on analyze the assessment of data quality management in Commu- nication and Information Department of Bandung City guided  by DAMA-DMBOKv2  framework. Analyzing done by compare the existing condition and the target  that expect to be  achieved. The  output of this research is  recommendation depend on GAP analysis to data quality man- agement process for develop the standard of data quality to reach the de- sired goals.

## I. P ENDAHULUAN
ATA governance dalam sebuah organisaasi saat ini mengalami berbagai transformasi yang meningkat drastis, menjadi peran penting dalam sebuah operasi bisnis [1] . Seiring perkembangan zaman, data dan informasi merupakan salah satu faktor yang penting. Banyak organisasi yang sudah menyadari pentingnya hal ini. Terlepas dari itu, masih sedikit organisasi yang mengelola data sebagai asset mereka[2]. Data dan informasi
D
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1248-1255
bukan hanya sekadar aset yang diharapkan dapat meningkat nilainya dimasa depan[3]. Melainkan data juga merupakan objek vital bagi setiap organisasi[4].
Dalam prinsipnya, data governance merupakan pengambilan keputusan dan kewenangan untuk hal-hal yang berkaitan dengan data. Data governance merupakan suatu sistem hak keputusan dan tanggung jawab atas informasi apapun yang berkaitan dengan proses, dilaksanakan sesuai dengan model, dan dapat menjelaskan siapakah yang dapat mengambil tindakan apa, dengan informasi apa, dalam keadaan apa, dan dengan metode apa [5]. Data governance telah dirancang khusus dalam manajemen aset data, hal ini sangat diperlukan dalam suatu organisasi untuk menjamin keberhasilan proses bisnisnya. Penerapan data governance yang tepat maka akan berdampak langsung pada efisiensi operasional suatu organisasi dan keuntungan pada jangka waktu yang panjang. Hal ini dikarenakan jika data maupun informasi yang ada tidak dikelola dengan baik, maka akan mengganggu proses pengambilan keputusan serta adanya tumpang tindih antar data yang sama tetapi dengan isi yang berbeda, dan tidak ada yang mengetahui data mana yang sedang dibutuhkan .
Data Management adalah aktivitas dengan cakupan yang cukup luas, Di dalamnya terdapat semua hal terkait untuk menentukan keputusan tentang cara mengambil kesempatan atau nilai strategis dari sebuah data[6]. Banyak organisasi mulai menggunakan data sebagai asset untuk membuat keputusan yang lebih efektif, dan efisien. Data digunakan dalam bisnis bertujuan untuk mengerti konsumen, mengeluarkan dan mengembangkan produk juga layanan baru, juga mengembangkan ke efesiensian operasional. Beberapa   organisasi sudah menyatakan diri mereka sebagai ‘data-driven’ [7].
Data yang baik tentunya membutuhkan tata kelola yang baik juga, tata kelola data sendiri sudah menjadi bagian penting dari suatu perusahaan karena dengan tata kelola yang baik, sebuah perusahaan bisa mendefinisikan dengan efektif semua hal yang terkait dengan data yang mereka punya, seperti pengambilan keputusan, analisis risiko, dan sebagainya[8]. Tata Kelola juga didefinisikan sebagai sebuah proses, kebijakan, standar, organisasi, dan teknologi yang diperlukan bagi suatu organisasi untuk memastikan aspek mereka terpenuhi [9]. Tata Kelola data memiliki tujuan untuk memenuhi kebutuhan bisnis, melindungi sekaligus mengelola data sebagai suatu asset yang berharga bagi perusahaan atau organisasi tersebut, dan menurunkan biaya dari sebuah pengolahan data. Aspek tersebut dikarenakan sudah menjadi lebih efisien semenjak adanya tata Kelola data yang baik. Tata Kelola data juga sekarang sudah banyak disokong oleh sistem informasi sebagai suatu pendukung dalam proses sebuah organisasi [10].
Mengingat data dan tata kelolanya sudah menjadi bagian penting bagi suatu perusahaan atau organisasi, data sekarang seperti mewakili organisasi itu sendiri. Penerapan masalah kali ini merujuk pada suatu instansi di kota Bandung untuk implementasi dari data management yang ada pada instansi tersebut, Data governance adalah bagaimana suatu instansi atau organisasi mengelola data mereka dengan baik dan sesuai standar, juga bagaimana mereka menggunakan dan melindunginya dengan baik [8]. Tata kelola data memiliki keterkaitan yang erat dengan manajemen data, terkhusus penerapannya pada instansi pemerintahan. Tata kelola data yang baik akan dapat mendukung proses pengambilan keputusan dan hal ini jelas akan mengurangi resiko yang akan terjadi dimasa mendatang. Hal ini dikarenakan tata kelola data yang mengacu pada  siapa yang memegang hak keputusan dan bertanggung jawab atas pengambilan keputusan tentang aset data [11].
Data governance didefinisikan sebagai framework untuk mengelola dan menetapkan hal-hal terkait keputusan untuk menangani data sebagai asset perusahaan secara benar[12]. Pengelolaan data sebagai asset merupakan hal yang penting bagi suatu organisasi karena dengan pengelolaan data yang baik, dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Data management sendiri mencakup hal-hal mengenai pengambilan keputusan juga cara penerapannya. Diskominfo kota Bandung merupakan sebuah Lembaga yang awalnya berbentuk badan (BAKOMINFO). Dibentuk berdasarkan Peraturan Daerah Kota Bandung tahun 2007, tentang pembukaan dan susunan Organisasi Dinas Daerah Kota Bandung. Berdasarkan Perda Kota Bandung Nomor 13 Tahun 2009 Tentang Perubahan atas Perda Kota Bandung Nomor 13 Tahun 2007 Tentang Pembentukan dan Susunan Organisasi Dinas Daerah Kota Bandung Tanggal. 07 Agustus 2009, maka sejak itu Badan Komunikasi dan Informatika Kota Bandung (BAKOMINFO) berubah menjadi Dinas Komunikasi dan Informatika (Diskominfo) Kota Bandung.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memberikan penilaian terhadap tata kelola kualitas data di Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung dengan berpedoman pada kerangka kerja DAMA-DMBOKv2. Analisis ini  dilakukan untuk membandingkan antara kondisi existing dan targeting yang ingin  dicapai oleh Diskominfo Kota Bandung. Hasil dari penelitian ini akan berupa rekomendasi berdasarkan GAP Analysis terhadap proses data quality management untuk mengembangkan standar pengelolaan kualitas data agar mencapai tujuan yang diinginkan. Serta membantu dalam keberhasilan implementasi dari tata kelola data yang baik mencakup proses, kebijakan, dan juga struktur untuk pengendalian yang komprehensif dalam jangka panjang [11].
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1248-1255

## II. ME TODE P ENELITIAN
Persoalan yang diangkat dalam penelitian ini, yaitu merancang pedoman implementasi yang diikuti oleh pedoman kerangka kerja/framework pada domain data quality[13]. Hal ini juga merupakan faktor yang dijelaskan terstruktur untuk mencapai tujuan ke depan yang akan direpresentasikan ke dalam flowchart sistematika penelitian.
1. Tahap Inisiasi Studi Pustaka menjadi awalan dari penelitian ini, fungsinya untuk mengetahui secara lebih mendalam terkait tema atau topik yang diangkat ke dalam bentuk tulisan. Teori terkait yang diangkat dalam penelitian ini  adalah tata  Kelola data. Sumber utama yang dijadikan acuan untuk penelitian ini  adalah DAMA- DMBOKv2 yang diterbitkan oleh DAMA association pada tahun 2017[14].
2. Pengumpulan Data Dalam penelitian ini akan dilakukan aktivitas pengambilan data untuk membuat penelitian ini menjadi lebih baik dan informasinya merupakan informasi yang valid. Data yang dikumpulkan merupakan data kualitatif yang berbentuk deskriptif dan menggambarkan dalam bentuk lisan. Sumber data sendiri ada dua, yaitu sumber data primer, langsung dari sumber data seperti informan atau responden. Ada juga sumber data sekunder, dengan cara mengumpulkan data dari  pihak ketiga atau pengumpul data, seperti dokumen pemerintahan. Penulis melakukan kolaborasi dengan pihak internal instansi pemerintahan untuk dapat memahami bagaimana struktur organisasi dan proses yang berjalan didalamnya. Dalam memilih informan dan responden, diawali dengan melakukan seleksi kriteria mengenai pengetahuan, pengalaman, dan juga tingkat jabatannya. Penulis  juga  memastikan keberagaman pemilihan informan dan responden untuk memberikan pandangan yang lebih luas  dan komperehensif. Dengan demikian dapat dipastikan bahwa metode pengumpulan data yang dilakukan sejalan dengan tujuan penelitian yang telah ditetapkan dan dapat memberikan informasi yang relevan.
3. Metode Validasi Validasi biasanya mengukur 3 poin penting, yaitu content, criterion, dan construct. Pada penelitian kali ini penulis berfokus pada content validation, yang mengukur beberapa poin apakah poin tersebut sudah sesuai dengan pengukuran yang ada. Pada assessment dan perancangan yang dilakukan kali ini akan dilakukan penilaian oleh ekspertis di bidangnya. Kemudian, dilakukan analisis pada bidang data quality yang terdapat di Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung merujuk pada standar DAMA-DMBOKv2[15]. Dalam
Gambar. 1.  Metode Penelitian Sumber : Diskominfo Kota Bandung
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1248-1255
melakukan analisis, penulis meneruskan instrument perancangan yang sudah dilakukan peneliti sebelumnya pada aspek data quality. Lalu penulis akan memberikan saran terkait proses ITTO (input,task,tools,output) yang ada pada domain data quality berdasarkan hasil analisis. Validasi akan dilakukan dengan cara memberikan formulir validasi kepada narasumber yang ada pada objek (Dinas Komunikasi dan Informatika) untuk kemudian ditandatangani setelah dilihat kesesuaiannya dengan rekomendasi dan saran terhadap proses terkait. Jika belum sesuai, akan diberikan saran untuk dilakukan perbaikan pada assessment yang ada.
4. Alasan Pemilihan Metode Metode yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif karena metode ini dianggap lebih efisien dalam memperkuat data yang diambil untuk kemudian memvalidasi hasilnya. Hal inilah yang menyebabkan metode ini dipilih sebagai metode utama, dikarenakan lebih efektif dan tepat dalam proses validasi hasil penelitian berdasarkan pada pengalaman dan pengetahuan langsung oleh informan. Metode kualitatif yang digunakan adalah dengan menganalisis input, task, tools, output yang ada pada artefak berdasarkan pedoman DAMA-DMBOKv2 dan menggabungkan  data primer juga sekunder.  Assessment yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan pada Process Assessment Model (PAM), yaitu menilai sebaik apa proses yang telah dijalankan pada objek yang terkait[6]. Process Assessment Model (PAM) sebagai persyaratan dasar level dan menentukan tingkat kemampuan kerangka pengukuran PAM didasari pembentukannya oleh penggabungan detail proses COBIT 5 dengan ISO/IEC 15504-2 dan memberikan dasar untuk pendekatan penilaian yang kuat dan dapat diandalkan [16]. Pemilihan assessment ini berdasarkan pada Process Assessment Model (PAM) yang memungkinkan untuk fokus pada area yang perlu ditingkatkan serta memahami seluruh prosesnya secara mendalam, dengan mengidentifikasi bagaimana suatu proses berjalan, diukur, serta dikelola.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis gap dan Rekomendasi terhadap Data Quality Analisis kesenjangan (Gap Analysys) berfungsi untuk merepresentasikan tingkat kematangan data quality saat ini (existing), dan target yang ingin dicapai (targeting) [13]. Hasil ini didapat setelah melakukan pen- gukuran yang berpedoman pad DAMA-DMBOKv2 pada Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Ban- dung. Penulis menggunakan as-is dan to-be untung menggambarkan gap yang ada pada domain data quality di Dinas Komunikasi dan Informatika kota Bandung.
Analisis terhadap gap yang ada pada data quality management di Diskominfo kota Bandung dapat disimpulkan hasilnya bahwa hamper semua aktivitas sudah mendekati target. Namun terdapat beberapa hal yang harus diterapkan agar penerapan data quality management yang ada mencapai hasil yang maksi- mal.

## B. Hasil Perancangan
Hasil dari penelitiian ini berupa rekomendasi untuk Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung sebagai objek penelitian. Rekomendasi diberikan berdasarkan hasil analisis kesenjangan  yang ada pada bab sebelumnya. Diharapkan saran yang diberikan dapat menjadi acuan bagi Diskominfo Kota Bandung untuk mengembangkan aspek data quality management yang ada Sehingga mencapai ketepatan dalam melakukan pengukuran dan mendapat validasi yang tinggi agar mengurangi kesalahan kedepannya. Setelah
T ABEL I GAP
ANALYSIS Activity  Code Activity Name As -Is To be P.01 Define High Quality Data 97,916667 100 P.02 Define a data quality strategy 90,972222 100 P.03 Define scope of initial assessment 86,805556 100 P.04 Perform initial data quality assessment 94,345238 100 P.05 Identify and prioritze improvement 75,694444 100 D.01 Develop and Deploy Data Quality Operation 70,833333 100
Sumber : Diskominfo Kota Bandung
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1248-1255
kondisi targeting teridentifikasi, penulis memberikan rekomendasi dan masukan terhadap proses data qual- ity  dengan harapan dapat meningkatkan kualitas pengelolaan  data quality yang  sudah ada dan  bisa mendapat insight dari penelitian kali ini. Berikut merupakan rekomendasi yang diberikan setelah melakukan penilaian data quality management.
Berdasarkan hasil analisis eksisting (as-is) dan targeting (to-be) pada Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung didapatkan hasil GAP analisis dan rekomendasi yang dapat diberikan, yakni sebagai berikut:
T ABEL 2 R EKOMENDASI BERDASARKAN GAP Aktivitas Gap Analysis Rekomendasi People Process Technology Define High Quality Data Diskominfo Kota Bandung belum mengelola  data  dengan sangat efektif dan efisien.
Karena  seringkali  data bermasalah  saat  diolah sehingga menghambat efisiensi. Membentuk tim  untuk memeriksa data yang diperoleh supaya data yang tidak sesuai dengan ketentuan dapat dicegah. Membentuk tim untuk memberikan  sosialisasi  kepada perangkat  daerah  untuk  dapat menginput  data  sesuai  standar ketetapan yang ada.
Memberikan sosialisasi kepada perangkat daerah  terkait  s tan d arisasi data. Agar
perangkat daerah bisa membuat data  sesuai  dengan  standar sebelum di submit          supaya tidak terjadi pengulangan proses dikarenakan kesalahan pada data. Membuat  kebijakan  terkait standar data harus seperti apa untuk  perangkat daerah. Agar Tidak terjadi  kesalahan formatting saat  input data Membuat tools automasi untuk mendeteksi data jika tidak sesuai requirements. Define  a    data quality strategy Diskominfo  belum terlalu mengidentifikasi kriteria data yang dibutuhkan untuk mencapai goals. Pemberian tanggung jawab untuk melakukan monitoring pada saat data di proses Membuat dokumen terkait profil  data,  yang berisi fungsi , sumber,  konten (isi) dari  data,  dan  dampaknya jika data itu bermasalah.
Mengadakan  monitoring pada proses pengolahan data. Agar  ketika terjadi masalah dapat teratasi dengan cepat
Define  scope  of initial assessment
Diskominfo belum memperhatikan rincian terkait data yang diolah , seperti sumbernya dan isinya.  Agar meminimalisir masalah, dan mempermudah penyelesaian  ketika terjadi masalah pada data.
Membuat  dokumen  daftar kemungkinan ancaman  (threat) dan masalah yang dapat terjadi pada data sebagai bentuk pencegahan. Membuat dokumen terkait profil data, yang berisi fungsi , sumber, konten (isi) dari       data,       dan dampaknya  jika data  itu bermasalah.
Identify and prioritze improvement Define  goals for improvement Diskominfo Kota Bandung belum melakukan identifikasi tingkat kekritisan data. Pemberian tanggung jawab terkait pengidentifikasian tingkat kekritisan data dengan memberi labellig padadata (data sensitive, data rahasia,dsb). Menetapkan  prosedur  untuk labelling pada  data  yang masuk. Develop and Diskominfo belum Mengadakan meeting atau Membuat instruksi kerja
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1248-1255

## Sumber : Diskominfo Kota Bandung
Berdasarkan penilaian dari formulir assessment data quality management yang dilakukan pada Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung, dapat disimpulkan bahwa data quality management yang ada di Dinas Komu- nikasi dan Informatika Kota Bandung sudah sangat baik. Hasil yang didapat kebanyakan berupa fully yang dapat diartikan pengelolaan kualitas data sudah bisa dikatakan baik dalam ukuran kinerja. Agar lebih maksimal kedepannya, penulis memberikan rekomendasi terkait aspek people, process, technology berdasarkan hasil yang ada.
A. Aspek People Rekomendasi yang didapatkan dari aspek people adalah sebagai berikut:
1. Membentuk tim untuk memeriksa data yang diperoleh supaya data yang tidak sesuai dengan ke- tentuan dapat dicegah, dan tim untuk memberikan sosialisasi kepada perangkat daerah untuk dapat menginput data sesuai standar ketetapan yang ada. Contohnya bidang data Diskominfo Kota Bandung membentuk tim screening untuk memeriksa data yang masuk apakah sudah sesuai, dan juga membentuk tim socializing untuk memberikan pemahaman kepada perangkat daerah setempat, bahwa dengan penginputan data yang benar, akan membantu efektifitas pen- golahan data untuk masyarakat.
2. Pemberian tanggung jawab untuk melakukan monitoring pada saat data masuk, dan pengidentifi- kasian tingkat kekritisan data dengan memberi labelling pada data (data sensitive, data ra- hasia,dsb).
3. Mengadakan meeting atau mendiskusikan tentang pengawasan data yang masuk. Misalnya di- adakan rapat mingguan atau bulanan membahas dan reporting data yang masuk
B. Aspek Process Rekomendasi yang didapatkan dari aspek process adalah sebagai berikut:
1. Menetapkan prosedur untuk labelling pada data yang masuk.
2. Membuat dokumen terkait profil data yang masuk, yang berisi fungsi, sumber, konten (isi) dari data, dan dampaknya jika data itu bermasalah.
deploy data quality operation memperketat pengawasan kesalahan dan permasalahan dari data yang pernah       ada, karena jika  terulang dapat mengganggu dari segi kualitas data  dan dikhawatirkan mengurangi fungsi data tersebut
mendiskusikan tentang pengawasan data yang masuk
untuk memperketat pengawasan terhadap data yang masuk. Membuat  dokumen laporan mengenai data yang masuk. T ABEL 3
C ONTOH RACI PEMBERIAN TUGAS Item / Role Kepala Bidang Data Leader Screening Data Staff Screening Data Data issues report and metric I A R Policies and standards C A/I I Processes and procesures R/C R R
R: Responsible, A:Accountable, C:Consilted, I: Informed Sumber : Diskominfo Kota Bandung
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1248-1255
3. Membuat kebijakan terkait standar data harus seperti apa untuk perangkat daerah. Agar tidak ter- jadi kesalahan formatting saat input data. Contoh: pencatuman pada buku panduan atau peraturan tertulis terkait kewajiban input data sesuai ketentuan.
4. Mengadakan monitoring pada proses pengolahan data. Agar ketika terjadi masalah dapat teratasi dengan cepat
5. Membuat dokumen daftar kemungkinan ancaman (threat) dan masalah yang dapat terjadi pada data sebagai bentuk pencegahan. Contoh: Dokumen daftar threat pada data Diskominfo Kota Bandung.
6. Menambahkan instruksi kerja untuk melakukan data profiling. Agar mengetahui spesifikasi de- tail dari data yang akan diolah dan memperketat pengawasan terhadap data yang masuk. Contoh: Setiap data yang masuk harus diidentifikasi dalam dokumen data profiling (Tabel 4)
C. Aspek Teknologi
Rekomendasi yang didapatkan dari aspek teknologi adalah sebagai berikut:
1. Menggunakan tools khusus menilai kualitas data secara akurat. Salah satu toolsnya adalah mPar- ticle, AI untuk mengelola kualitas data.

## IV. SIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil penilaian data quality management pada Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung. Penelitian ini menggunakan rancangan dari peneliti sebelumnya, Rangga Patra Praktitio (Praktitio dkk., n.d.) dan sudah mendapatkan hasil yang valid dan aman untuk diimplementasikan oleh objek yang dituju.  Kesimpulan dari penelitian analisis dan perancangan domain data  quality management berdasarkan DAMA-DMBOKv2 di Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung ialah sebagai berikut: Hasil yang didapatkan pada penelitian ini mengenai keadaan Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung dalam pengimplementasian  pengelolaan  kualitas data  sudah sangat  baik. Karena rata-rata aktivitas data quality management yang ada mendapatkan hasil skor fully (85- 100%). Pada aktivitas Define High Quality Data mendapatkan skor 95,833333, skor 88,194444 pada define a data quality strategy, lalu pada aktivitas define scope of initial  assessment mendapat skor 89,583333, lalu 94,345238 pada aktivitas perform initial data  quality assessment, 69,444444 pada identify and prioritize improvement, dan yang terakhir 70,83333 pada aktivitas develop and deploy data quality operation. Pencapain skor tersebut bisa dikatakan dalam menerapkan aturan, regulasi, standar, prosedur untuk pengelolaan kualitas data pada Diskominfo Kota Bandung sudah sangat bagus. Pada analisis GAP dari Diskominfo Kota Bandung, hampir sudah mencapai targeting yang seharusnya. Sehingga untuk mencapai hasil maksimal, penulis memberikan beberapa rekomendasi pada aspek people, process, dan technology. Sehingga analisis ini diharapkan dapat memiliki kegunaan pada Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bandung dalam penerapan manajemen data quality berdasarkan pedoman DAMA- DMBOKv2.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Ilham, A. Amalia, and N. Fajrillah, “Enterprise Architecture : A Strategy to Achieve e -Government Dimension of Smart Village Using TOGAF ADM 9 . 2,” vol. 6, no. August, pp. 540–545, 2022. [2] A. Kaur, M. Usama, N. Liana, D. H. Wong, and N. Maarop, “Literature Review on Metadata Governance,” vol. 11, no. 1, pp. 114–120, 2023.
[3] K. Paskaleva, J. Evans, C. Martin, T. Linjordet, D. Yang, and A. Karvonen, “Data governance in the sustainable smart city,” Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 10–12, 2017, doi: 10.3390/informatics4040041.
[4] H. S. Indriany, A. N. Hidayanto, L. J. Wantania, B. Santoso, W. U. Putri, and W. Pinuri, “Data Quality Management Maturity: Case Study National Narcotics Board,” 10th IEEE Int. Conf. Commun. Networks Satell. Comnetsat 2021 - Proc. , pp. 206–212, 2021, doi:
T ABEL 4 CONTOH DATA PROFILING Nama data Label data Asal data Tanggal masuk Isi data Data penduduk kecamatan Coblong Rahasia BPS 19/12/2022 Biodata penduduk Laporan keuangan kecamatan Semi-publik BPK 21/12/2021 Laporan anggaran keuangan Laporan aduan masyarakat Publik Jabar saber hoaxs 05/12/2022 Laporan aduan masyarakat Sumber : Diskominfo Kota Bandung
ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1248-1255
10.1109/COMNETSAT53002.2021.9530824. [5] H. N. Prasetyo and K. Surendro, “Designing a data governance model based on soft system methodology (SSM) in organization,” J. Theor. Appl.
Inf. Technol. , vol. 78, no. 1, pp. 46–52, 2015.
[6] N. Wilantika and W. C. Wibowo, “Data Quality Management in Educational Data,” J. Sist. Inf. , vol. 15, no. 2, pp. 52–67, 2019, doi: 10.21609/jsi.v15i2.848.
[7] M. Fleckenstein and L. Fellows, Modern data strategy . 2018. doi: 10.1007/978-3-319-68993-7.
[8] R. Mulyadi, Y. Ruldeviyani, N. Alfiany, and A. N. Hidayanto, “The Maturity Model of Data Quality Management in Banking Industry: PT XYZ Core System Customer Data,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 39–53, 2023, doi: 10.31603/komtika.v7i1.8750.
[9] 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.
[10] N. Dewi, I. M. Candiasa, and ..., “Pengukuran Tingkat Kapabilitas Tata Kelola SION menggunakan Framework COBIT 5 pada Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali,” J. Sist. dan … , pp. 144–154, 2021, doi: 10.30864/jsi.v15i2.365.
[11] S. U. Lee, L. Zhu, and R. Jeffery, “Designing data governance in platform ecosystems,” Proc. Annu. Hawaii Int. Conf. Syst. Sci. , vol. 2018-Janua, pp. 5014–5023, 2018, doi: 10.24251/hicss.2018.626.
[12] T. Koltay, “Data governance, data literacy and the management of data quality,” IFLA J. , vol. 42, no. 4, pp. 303–312, 2016, doi: 10.1177/0340035216672238.
[13] R. Abraham, J. Schneider, and J. vom Brocke, “Data governance: A conceptual framework, structured review, and research agenda,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 49, no. January, pp. 424–438, 2019, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.07.008.
[14] I. F. Ruslan, M. F. Alby, and M. Lubis, “Applying Data Governance using DAMA-DMBOK 2 Framework: The Case for Human Capital Management Operations,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 336–342, 2022, doi: 10.1145/3568834.3568866.
[15] Felix C Aguboshim, Ifeyinwa N Obiokafor, and Anastasia O Emenike, “Sustainable data governance in the era of global data security challenges in Nigeria: A narrative review,” World J. Adv. Res. Rev. , vol. 17, no. 2, pp. 378–385, 2023, doi: 10.30574/wjarr.2023.17.2.0154.
[16] D. A. K. Putri, J. Juwairiah, and F. R. Kodong, “Capability Level Analysis of IT Governance Using COBIT 5 on Continuity and Availability Of Services (Case Study: LMS Spada Wimaya),” Telematika , vol. 19, no. 3, p. 283, 2022, doi: 10.31315/telematika.v19i3.7059.