## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5190

## Simulasi Pengukuran Mutu Perguruan Tinggi: Principal Component Analysis (PCA) pada Model Integrasi BANPT - COBIT
Faradillah 1,* , Muhammad Fadhiel Alie 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia
1 Fakultas Teknik, Mahasiswa Program Doktor Ilmu Teknik Informatika, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,* faradillah.hakim@uigm.ac.id, 2 fadhiel@uigm.ac.id Email Penulis Korespondensi: faradillah.hakim@uigm.ac.id
Abstrak− Penelitian  ini  mengintegrasikan  dua  instrumen  pengukuran  yaitu  matriks penilaian  BAN  PT  sebagai  pengukuran mutu dan COBIT 5 sebagai pengukuran tata kelola TI perguruan tinggi melalui penerapan Principal Component Analysis untuk mereduksi variabel dengan komponen yang sama sehingga dapat diperoleh model pengukuran yang dapat mengakomodir mutu dan  tata  kelola  TI  secara  bersamaan.  Berdasarkan  hasil  PCA  diperoleh  2  Komponen  Utama  dengan  variable  VMTS,  Tata Pamong dan Kurikulum pada Faktor Komponen Utama 1 dan Build, Acquire and Implement, Deliver, Service and Support Monitor, Evaluate, and Assess pada Faktor Komponen Utama 2 dengan total 44 item indikator. Selanjutnya dilakukan simulasi pengukuran akreditasi peguruan tinggi dengan variabel tersebut menggunakan nilai rerata. Penelitian ini dilakukan di salah satu perguruan tinggi swasta di Sumatera Selatan, diperoleh hasil simulasi menunjukkan skor  3,62 atau pada level "Established". Hasil  simulasi  ini  selanjutnya  yang  dapat  digunakan  Perguruan  tinggi  tersebut  dalam  menyiapkan  proses  akreditasi  yang sesungguhnya.
Kata Kunci: PCA; COBIT; BAN PT
Abstract− This study integrates two measurement instruments, namely the BAN PT assessment matrix as a measure of quality and COBIT 5 as a measurement of higher education IT governance through the application of Principal Component Analysis to reduce variables with the same components in order to obtain a measurement model that can accommodate IT quality and governance  equally.  Based  on  the  PCA  results  obtained  2  Main  Components  with  variables  VMTS,  Civil  Service  and Curriculum on Main Component Factor 1 and Build, Acquire and Implement, Deliver, Service and Support, Monitor, Evaluate, and Score on Main Component Factors 2 with a total of 44 indicator items. Furthermore, a simulation of measuring higher education accreditation was carried out with the variable using the average value. This research was conducted at a private university in South Sumatra, the simulation results obtained showed a score of 3.62 or at the "Established" level. The results of this simulation can then be used by these universities in preparing the actual accreditation process.
Keywords : PCA; COBIT; BAN PT

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2015, PBB mengadopsi Agenda 2030 untuk Pembangunan Berkelanjutan yang mengahsilkan 17 tujuan yang aspirasinya pada tahun 2030 adalah menempatkan dunia dan masyarakatnya pada jalur menuju masa depan yang lebih baik. Pentingnya pendidikan untuk pembangunan berkelanjutan diakui dalam Pendidikan Berkualitas, yang  bertujuan  untuk  “Memastikan  pendidikan  berkualitas  yang  inklusif  dan  merata  serta  mempromosikan kesempatan belajar seumur hidup untuk semua”[1], [2].
Pendidikan yang berkualitas berkontribusi pada hasil yang lebih baik dalam pengembangan manusia. Hal ini tentu saja menjadi tantangan bagi Pendidikan tinggi untuk dapat dengan cepat menyusun strategi yang tepat agar dapat mewujudkan Pendidikan yang berkualitas[1], [3]. Saat ini Pendidikan tinggi telah menerapkan Sistem Penjaminan Mutu Internal sebagai suatu perangkat yang dapat membawa perguruan tinggi mencapai dan menjaga mutunya melalui akreditasi[4] [5].
Akreditasi  merupakan penilaian kinerja perguruan tinggi  yang dilakukan oleh pihak ketiga, yaitu Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN PT) sebagai bentuk objektivitas terhadap kinerja perguruan tinggi. Proses penilaian akreditasi dilakukan melalui beberapa proses, yaitu pemantauan data Pangkalan Data Perguruan Tinggi (PDDikti) untuk beberapa indicator seperti rasio mahasiswa, kecukupan dosen, jumlah mahasiswa aktif, hingga data lulusan. Perguruan tinggi yang ingin mengajukan akreditasi harus mengirimkan laporan evaluasi diri yang berisi penilaian Laporan Evaluasi Diri (LED), Assessment Lapangan (AL)[6], [7].
Hasil penilaian akreditasi berupa peringkat Baik, Baik Sekali dan Unggul yang diterbitkan oleh BAN PT melalui Surat Keputusan dan dituangkan dalam sertifikat akreditasi. Melalui peringkat akreditasi perguruan tinggi dapat menyatakan tingkat mutu dan kualitas perguruan tinggi secara keseluruhan, dengan kata lain akreditasi juga merupakan reputasi perguruan tinggi[6].
Reputasi  sendiri  merupakan faktor utama yang mempengaruhi  tingkat  kepercayaan masyarakat  terhadap suatu produk, begitu juga perguruan tinggi yang dipercaya menciptakan SDM yang berkualitas untuk melanjutkan pembangunan[8], [9]. Reputasi  ini juga dibutuhkan perguruan tinggi, khususnya perguruan tinggi swasta untuk dapat  melanjutkan  visinya  dan  bertahan  dalam  era  persaingan  yang  semakin  ketat  saat  ini.  Reputasi  ini  juga tentunya diharapkan dapat diterima di berbagai kalangan baik nasional maupun internasional [3], [4], [10], [11].
Berdasarkan  badan  penyelenggaranya,  perguruan  tinggi  swasta  sendiri  diselenggarakan  oleh  sebuah Yayasan  sebagai  support  utama,  di  samping  itu  perguruan  tinggi  swasta  harus  dapat  bertahan  melalui  adanya kestabilan jumlah mahasiswa bahkan beberapa perguruan tinggi swasta menetapkan target penerimaan mahasiswa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5190
Submitted: 29/11/2022 ; Accepted: 08/01/2023 ; Published: 28/01/2023
baru hingga 100% dari jumlah mahasiswa yang aktif untuk mengantisipasi kondisi yang tidak diinginkan terlebih lagi saat Pandemic Covid 19 yang melanda dua tahun lalu[12], [13].
Perguruan  tinggi  swasta  terdampak  cukup  siginifikan,  beberapa  harus  mengurangi  jumlah  tenaga kependidikan  dan  menekan  biaya  opersional  bahkan  memotong  gaji  tenaga  pendidik[14],  [15][16].  Adanya regulasi yang cukup dinamis terkait Akreditasi, membuat semua perguruan tinggi tidak terkecuali perguruan tinggi swasta di Sumatera Selatan harus dapat beradaptasi dengan cepat dan tepat. Tercatat 57 Peraturan yang dikeluarkan oleh BAN PT sejak tahun 2020 hingga 2022 terkait akreditasi.
Dengan kondisi yang tidak pasti, perguruan tinggi swasta harus bisa bertahan dan menyesuaikan diri sebisa mungkin.  Hal  tersebut  mengharuskan  perguruan  tinggi  swasta  menyusun  strategi  yang  tepat.  Proses  penilaian kinerja  perguruan  tinggi  idealnya  telah  dilakukan  secara  internal  melalui  pengukuran  penerapan  Sistem Penjaminan Mutu Internal (SPMI)[6].
Beberapa  mekanisme  evaluasi  yang  dilakukan  antara  lain  melalui  Monitoring  dan  Evaluasi  penerapan SPMI, dan Audit Mutu Internal (AMI) dengan standar yang telah ditetapkan oleh BAN PT[6]. Proses evaluasi ini kerap  kali  dianggap  suatu  momok  bagi  unit-unit  kerja  pada  perguruan  tinggi.  Kesalahan  pemahaman  terhadap makna evaluasi membawa pola pikir yang salah[9], [10], [17]. Persepsi hasil audit harus baik dan sempurna yang terkadang membawa beberapa pihak untuk melakukan manipulasi dokumen[9], [18]. Hal tersebut tentu saja tidak dapat  dibenarkan,  proses  evaluasi  sendiri  dilakukan  untuk  mengukur  ketercapaian  kinerja  yang  dilakukan  baik secara internal maupun eskternal[9], [16], [19].
Penelitian sebelumnya telah banyak membahas tentang strategi dan langkah kerja dalam mengukur mutu organisasi, namun masih secara umum mengkaji Quality Management System (QMS) pada tata kelola perguruan tinggi yang secara umum membahas sistem penjaminan mutu perguruan tinggi baik menggunakan standar BAN PT maupun mengadopsi International Standard Operation (ISO). Penelitian Budiarto dkk membahas sinkronisasi SPMI  dan  ISO  9001  sebagai  bentuk  persiapan  akreditasi  yang  dilakukan  melalui  SPME  oleh  BAN  PT menghasilkan sebuah strategi dalam pencapaian akreditasi unggul pada Program Sarjana IPB[20].
Pada  penelitian  Abidin  dkk  yang  dilakukan  pada  sebuah  sekolah  menengah  menghasilkan  14  elemen perbaikan  mutu  berbasis  ISO  9001:2015  yang  dapat  digunakan  sebagai  strategi  penjaminan  mutu baik  internal maupun eksternal [10]. Begitu juga penelitian yang dilakukan oleh Wiwiet dkk yang mengkaji korelasi ISO 21000 dan Sistem Penjaminan Mutu Pendidikan Tinggi yang menghasilkan suatu alat dalam mencapai akreditasi BAN PT secara nasional dan sekaligus dapat tersertifikasi ISO secara internasional[21].
Penelitian Mubin menghasilkan sebuah rancangan sistem pengukuran kinerja pada suatu fakultas melalui integrasi Model Academic Scorecard dan Standar BAN PT sebagai upaya pencapaian penilaian akreditasi[7] Pada penelitian sebelumnya, penulis juga telah menyusun suatu langkah kerja yang diharapkan dapat menjadi strategi perguruan tinggi dalam menjamin mutu sekaligus dapat mengukur tata Kelola TI yang saat ini telah kita ketahui penggunaan  TI  dalam  suatu  organisasi  merupakan  komponen  pendukung  utama  dalam  bisnis  proses  suatu organisasi  melalui integrasi  langkah kerja ISO 9001:2015  dan COBIT 4[22]. Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut  belum  terdapat  suatu  kajian  yang  menganalisis  variable  pengukuran  tata  Kelola  IT  sekaligus  sistem penjaminan  mutu  perguruan  tinggi  secara  bersamaan  untuk  dapat  mendukung  upaya  pencapaian  akreditas  dan penilaian tata Kelola IT yang optimal.
Untuk  itu  dibutuhkan  sebuah  mekanisme  untuk  dapat  mengukur  kinerja  perguruan  tinggi  yang  dapat mengakomodir  kebutuhan  akreditasi  dan  sesuai  dengan  aspek  penilaian  BAN  PT  melalui  penerapan  metode Principal  Component  Analysis  (PCA)  dalam  menentukan  variable  pengukuran  yang  mewakili  penilaian  mutu berdasarkan Matriks Penilaian BAN PT dan COBIT sebagai langkah kerja yang dapat mengevaluasi tata Kelola TI perguruan tinggi sehingga dapat diakui secara nasional maupun internasional.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  studi  pustaka  dengan  pencarian  artikel  ilmiah  maupun  refrensi  yang  berkaitan dengan  topik  penelitian  pada  jurnal  nasional  maupun  internasional  yang  bereputasi.  Hasil  studi  pustaka  lalu dituangkan dalam perumusan masalah yang berisi research gap dan fenomena yang selanjutnya diangkat menjadi research  question  pada  penelitian  ini  yaitu  “bagaimana  melakukan  simulasi  pengukuran  mutu  pada  perguruan tinggi” dan “model pengukuran yang seperti apa yang dapat mengakomodir mutu perguruan tinggi secara umum sekaligus dapat mengevaluasi tata Kelola TI”. Berdasarkan perumusan masalah, selanjutnya disusun rekomendasi dengan  metode  yang  relevan  sebagai  rancangan  solusi  pada  penelitian  ini.  Metode  PCA  digunakan  dalam klasterisasi variable pengukuran mutu perguruan tinggi melalui SPMI dengan matriks penilaian BAN PT dan tata Kelola IT dengan COBIT 5, yang selanjutnya menjadi model pengukuran yang terintegrasi. Selanjutnya dilakukan simulasi  pengukuran  berdasarkan  perhitungan  rerata  hasil  matriks  pengukuran  yang  menghasilkan  nilai  mutu perguruan tinggi. Berdasarkan hasil simulasi dan pembahasan selanjutnya disusun kesimpulan penelitian. Tahapan penelitian secara ringkas dituangkan pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5190
Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.2 Standar Penilaian Akreditasi BAN PT
Badan Penilaian Akreditasi Perguruan Tinggi (BAN PT) selalu berupaya menjaga kualitas dan standar perguruan tinggi melalui penilaian akreditasi. Beberapa pengembangan dan perbaikan dilakukan oleh BAN PT seiring dengan perkembangan  dunia  Pendidikan.  Seperti  halnya  standar  penilaian  akreditasi  mengalami  pengembangan  baik instrument  maupun  mekanisme.  Saat  ini  BAN  PT  telah  mengembangkan  Standar  Penilaian  menjadi  9  Kriteria dengan mekanisme penilaian yang semakin detail dan jelas. Sembilan (9) Kriteria ini merupakan pengembangan Tujuh (7) Standar yang mencakup beberapa aspek yang mencakup: Visi Misi Tujuan dan Sasaran; Tata Pamong, Mahasiswa dan Lulusan; Sumber Daya Manusia; Kurikulum; Pembiayaan dan Sarana Prasarana; serta Penelitian dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat.  Pengembangan  7  standar  menjadi  9  Kriteria  ditekankan  pada  pemisahan penilaian kinerja Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat serta pengukuran Output dan Outcome yang dapat merefleksikan  sebaik  apa  proses  yang  telah  dilakukan  Perguruan  Tinggi.  Pada  9  Kriteria  terdapat  69  item pertanyaan yang menjadi penilaian Akreditasi Program Studi Program Sarjana yang juga merupakan instrument yang dapat digunakan sebagai evaluasi penerapan sistem penjaminan mutu internal. Pada dasarnya Program Studi maupun  Perguruan  Tinggi  dapat  menggunakan  mekanisme  yang  sama  dengan  BAN  PT  untuk  mengukur kinerjanya. Namun adanya perbedaan latar belakang pendidikan, wawasan serta pemahaman terhadap mekanisme pengukuran  tidak  jarang  membuat  perbedaan  persepsi  di  tingkatan  internal  Program  Studi  bahkan  Perguruan Tinggi.

## 2.3 COBIT 5
Good  University  Governance  (GUG)  merupakan  konsep  turunan  dari  Good  Governance  yang  berfokus  pada universitas (perguruan tinggi). GCG (Good Company Governance) dan GUG berbeda karena terdapat core value yang berbeda dari perusahaan dan pendidikan tinggi, dimana pendidikan tinggi perlu fokus pada bidang sosial dan akademik. GUG memiliki 5 prinsip dasar, prinsip ini diambil dari Undang-Undang di Indonesia yang tujuannya adalah untuk mengelola pendidikan tinggi[23]. Undang-undang menyatakan bahwa untuk mengelola pendidikan tinggi  harus  didasarkan  pada  lima  prinsip  yaitu  akuntabilitas,  transparansi,  nirlaba,  penjaminan  mutu  dan efektivitas & efisiensi[24], [25]. COBIT 5 memungkinkan teknologi informasi dan terkait untuk diatur dan dikelola secara  holistik  untuk  seluruh  perusahaan,  mengambil  tanggung  jawab  bisnis  dan  fungsional  end-to-end  penuh, dengan mempertimbangkan kepentingan terkait TI dari pemangku kepentingan internal dan eksternal. Prinsip dan pendukung COBIT 5 bersifat umum dan berguna untuk perusahaan dari semua ukuran, baik komersial, nirlaba, atau di sektor publik[22], [26], [27].
Prinsip  COBIT  5  terdiri  dari:  (1)  kerangka  kerja  integrator,  memberikan  dasar  untuk  mengintegrasikan kerangka  kerja,  standar,  dan  praktik  lain  yang  efektif.  Ini  memungkinkan  membangun  produk  dari  basis pengetahuan  yang  konsisten;  (2)  didorong  oleh  nilai-nilai  pemangku  kepentingan,  mengacu  pada  analisis pemangku  kepentingan  dan  peran  tata  kelola[23]–[25].  COBIT  5  mengacu  pada  tata  kelola  adalah  tentang negosiasi dan memutuskan kepentingan terbaik dari berbagai nilai pemangku kepentingan; (3) fokus dan konteks bisnis. COBIT berfokus pada pembentukan tujuan dan sasaran organisasi. Ini memberikan perspektif perusahaan menyeluruh dan ujung  ke ujung  (fungsi  bisnis TI dan non-TI). Ini  juga memungkinkan untuk  menghubungkan antara informasi bisnis dan fungsi TI; (4) basis pendukung. COBIT memungkinkan pembentukan ruang lingkup tata kelola, peran, aktivitas, dan hubungan; (5) perbedaan yang jelas antara tata kelola dan manajemen[23]–[29].

## 2.4 Principal Component Analysis (PCA)
PCA  adalah  algoritma  untuk  mentransformasikan  data  dengan  mengekstraksi  fitur,  yang  outputnya  merupakan kombinasi  linier  dari  fitur-fitur  tersebut.  PCA  menghasilkan  kombinasi  linier  antar  fitur,  kemudian  mungkin mengungkap struktur tersembunyi dari kumpulan data. PCA mengubah data menjadi kumpulan koordinat baru, di mana varians terbesar ditangkap pada koordinat pertama, terbesar kedua pada koordinat kedua, dan seterusnya. Koordinat  pertama  disebut  first  principal  component  (PC),  koordinat  kedua  disebut  PC  kedua,  dan  seterusnya. Setiap PC merupakan kombinasi linear dan orthogonal[30]–[32].
Principal Component Analysis (PCA) adalah teknik analisis multivariat yang bertujuan untuk menjelaskan hubungan antara beberapa variabel  yang sulit  diinterpretasikan, berkorelasi  dalam hal  dari beberapa komponen yang bermakna secara konseptual yang tidak berkorelasi satu sama lain melalui transformasi linear dari variabel

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5190
asli menjadi satu set variabel baru yang disebut sebagai komponen utama yang tidak berkorelasi satu sama lain. PCA  menggunakan  pendekatan  interpretasi  komponen  utama  dapat  diterima  jika  komponen  utama  diekstraksi menggunakan  matriks  R.  Variance-Covariance  juga  digunakan  untuk  mendapatkan  komponen  utama,  karena rekayasa komponen utama tergantung pada skala, pada prinsipnya memuat komponen dengan pendekatan ini Oleh karena  itu  banyak  dipengaruhi  oleh  unit  pengukuran  variabel  yang  dipertimbangkan.  Oleh  karena  itu,  adalah interpretasi  komponen  utama  hanya  didasarkan  pada  besarnya  pembebanannya[32]–[34].  Pada  PCA  terdapat beberapa  tahapan  antara  lain:  penentuan  variable  penelitian,  pengujian  kelayakan  dan  kecukupan  variable menggunakan uji Kaiser Meyer Olkin (KMO) dan Bartlett’s test, pengujian korelasi parsial antar variable dengan uji  Measure  Sampling  Adequency  (MSA),  melakukan  proses  pemfaktoran  pada  variable  yang  sudah  diuji sebelumnya,  menentukan  jumlah  faktor  yang  terbentuk  melalui  nilai  eigen  dan  menyusun  formula faktor  yang telah dihasilkan dengan bentuk formula umum:
𝑦𝑡 = 𝛼𝑝𝑡 + 𝛽𝑞𝑡 + ⋯ + 𝛾𝑟𝑡 (1)
di mana y merupakan objek yang diteliti, p,q,r merupakan variabel yang mempengaruhi objek yang akan diteliti serta α, β, γ merupakan koefisien[30], [31], [35], [36].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan di Universitas ABC yang merupakan salah satu Perguruan Tinggi Swasta yang terkemuka di  Sumatera Selatan.  Penelitian ini menggunakan dua instrument pengukuran yaitu:  matriks penilaian BAN PT dengan 9 kriteria yang terdiri dari 69 item indikator. Pada penelitian ini digunakan indicator yang bersifat kualitatif dengan  persepsi  pakar  (asesor)  untuk  menilainya  serta  11  item  indicator  yang  bersifat  kualitatif  dari  total keseluruhan  37  item  indicator  berdasarkan  5  domain  pada  COBIT  5.  Selanjutnya  dengan  44  item  indicator dilakukan reduksi data yang diperoleh dari hasil audit mutu internal terhadap semua program studi yang ada pada Universitas  ABC  yaitu  sebanyak  15  program  studi.  Kedua  instrument  yang  terdiri  dari  44  item  indicator  ini selanjutnya  diekstraksi  menggunakan  PCA.  Sebelum  dilakukan  analisis  faktor,  variable  yang  digunakan  pada penelitian ini sebelumnya diuji melalui KMO dan Bartlett’s Test.

## 3.1 Uji Kelayakan Variabel dan Sampeling dengan KMO dan Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer  Olkin  (KMO)  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  melihat  kecukupan  data  dan  kelayakan faktor  untuk  selanjutnya  dilakukan  analisis  faktor.  Metode  KMO  ini  mengukur  kecukupan  sampling  secara menyeluruh dan mengukur kecukupan sampling untuk setiap indicator. Sementara Bartlett’s test adalah tes statistik untuk  keseluruhan  signifikansi  dari  semua  korelasi  didalam  suatu  matriks  korelasi.  Hasil  pengujian  KMO  dan Bartlett’s test dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Uji KMO dan Bartlett’s test
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa hasil pengujian KMO sebesar 0.856 dengan nilain signifikansi sebesar  0.000.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variable  dan  indicator  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  layak dilakukan analisis faktor karena melebihi nilai syarat kelayakan yaitu > 0.500[30], [31], [36], [37]. berdasarkan nilai  signifikansi  yang dihasilkan juga dapat dinyatakan sampling  yang digunakan pada penelitian cukup untuk dilakukan tahapan selanjutnya. Selain nilai KMO, pengujian variable juga dilakukan melalui perhitunngan nilai Measure  Sampling  Adequency  (MSA)  untuk  mengetahui  besar  korelasi  parsial  antar  variabel  dengan memperhatikan angka MSA dengan kriteria yang digunakan jika MSA = 1 maka variabel tersebut dapat dianalisis lebih lanjut, jika MSA > 0,5 maka variabel tersebut masih bisa dianalisis lebih lanjut, jika MSA < 0,5 maka variabel tidak  dapat  dianalisis  lebih  lanjut  dan  Jika  ditemukan  nilai  MSA  dibawah  0,5  maka  harus  melakukan  reduksi variabel  sampai  tidak  ditemukan  nilai  MSA  dibawah  0,5  dari  setiap  variabelnya.[30],  [31],  [38],  [39]  Hasil perhitungan nilai MSA dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Nilai Measure Sampling Adequency (MSA) Faktor Variabel MSA 1 Visi, Misi, Tujuan dan Sasaran (VMTS)  0,686 2 Tata Pamong 0,621 3 Mahasiswa dan Lulusan 0,722 4 Sumber Daya Manusia 0,698 5 Kurikulum 0,871 6 Sarana dan Prasarana 0,544

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5190
Faktor Variabel MSA 7 Penelitian 0,711 8 Pengabdian 0,593 9 Luaran 0,688 10 Evaluate, Direct and Monitor 0,532 11 Align, Plan, Organize 0,737 12 Build, Acquire and Implement 0,881 13 Deliver, Service and Support 0,623 14 Monitor, Evaluate, and Assess 0,819
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa nilai MSA keseluruhan variable menunjukkan nilai angka yang berkisar pada 0,5 – 1 sehingga variable dapat dianalisis lebih lanjut yaitu melalui analisis faktor dan diperoleh hasil yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Nilai Eigen (factoring) Komponen Total %Varians  %Kumulatif 1 2,998482 43,209819 43,209819 2 1,947764 30,009387 73,219206 3 0,006447 13,009327 86,228533 4 0,352828 4,0644377 90,2929707 5 0,142384 2,0038374 92,2968081 6 0,022342 1,0098443 93,3066524 7 0,112389  1,0000632 94,3067156 8 0,687940 0,9983742 95,3050898 9 0,002434  0,8739931 96,1790829 10 0,190745 0,8356616 97,0147445 11 0,129384 0,8001992 97,8149437 12 0,001092 0,8000031 98,6149468 13 0,000432 0,7299133 99,3448601 14 0,467488 0,6551399 100,000000 Tabel 3 Loading Factor Variabel Komponen 1 2 1 0,991 -0,187 2 0,981 -0,764 3 -0,003 0,387 4 -0,424  -0,309 5 0,937 -0,932 6 -0,753  -0,776 7 -0,423 0,133 8 -0,041 0,498 9 -0,190  -0,286 10 -0,931  -0,746 11 -0,115 0,481 12 -0,951 0,922 13 -0,032 0,916 14 -0,417 0,977 Tabel 4 Hasil Pengelompokkan Faktor berdasarkan Komponen Utama Faktor Utama Variabel Nama Komponen 1 1,2,5 FKU 1 2 12, 13, 14 FKU 2
Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat pengelompokkan variable yang menghasilkan dua komponen utama yang selanjutnya  disusun  persamaan  analisis  komponen  utama  sesuai  dengan  persamaan  umum  yang  mendasarinya yaitu:
1. Faktor Komponen Utama 1 (FKU1)
FKU1 = 0,991X 1 + 0,981X 2 - 0,003X 3 - 0,424X 4 + 0,937X 5 - 0,753X 6 - 0,423X 7 - 0,041X 8 - 0,190X 9 -
0,931X 10 - 0,115X 11 - 0,951 X 12 - 0,032X 13 - 0,417X 14 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5190
2. Faktor Komponen Utama 2 (FKU2)
FKU2 = -0,187X 1 - 0,764X 2 + 0,387X 3 - 0,309X 4 - 0,932X 5 - 0,776X 6 + 0,133X 7 + 0,498X 8 - 0,286X 9 - 0,746X 10 + 0,481X 11 + 0,922X 12 + 0,916X 13 + 0,977X 14 Pada FKU1 terdapat variabel terkuat yaitu 1, 2, dan 5. Pada FKU2 terdapat variabel terkuat yaitu 12, 13, 14.  Faktor  utama  tersebut  sebelumnya  telah  dinarasikan  secara  kualitatif  oleh  penyusun  Laporan  Evaluasi  Diri baik  program  studi  maupun  perguruan  tinggi  yang  selanjutnya  dijadikan  instrument  pada  simulasi  pengukuran mutu. Faktor utama tersebut  antara lain variable  1, 2, dan5 yaitu: Faktor  Strategis yang berisi dimensi  strategis perguruan tinggi menyangkut Kondisi internal dan eksternal; Visi, Misi, tujuan dan Sasaran, Pemosisian Perguruan Tinggi berdasarkan hasil analisis SWOT dengan total indikator sebanyak 10 item; Tata Kelola yang berisi dimensi pengelolaan perguruan tinggi termasuk tata pamong dan tata Kelola TI dengan total indicator sebanyak 8 item; Infrastruktur yang berisi dimensi sarana, prasarana dan infrastruktur TI yang mendukung bisnis proses yang ada di perguruan tinggi dengan total indicator sebanyak 9 item; Akademik yang berisi semua aspek penting pada bisnis proses  utama  perguruan  tinggi  yaitu  pendidikan,  kurikulum,  hingga  suasana  akademik  yang  terbangun  dengan total  indicator  sebanyak  10  item;  komponen faktor  utama terakhir  adalah  Monitoring  dan  Evaluasi  yang  berisi semua aspek yang sifatnya pengukuran semua proses baik dari perencanaan hingga hasil yang telah dianalisis yang hasilnya berupa sebuah persepsi paka. Pada faktor Monitoring dan evaluasi ini terdapat 10 indicator pengukuran.

## 3.2 Simulasi Pengukuran Mutu Perguruan Tinggi
Simulasi  pengukuran  akreditasi  dilakukan  menggunakan  instrument  yang  telah  diekstraksi  sebagai  instrument pengukuran  dengan  tetap  mempertimbangkan  data  kuantitatif  sesuai  matriks  BAN PT  dengan  score  1-5  sesuai dengan  kelengkapan  dokumen,  data  dan  ketercapaian  indikator.  Hasil  pengukuran  semua  indicator  selanjutnya dilakukan perhitungan dengan rerata keseluruhan nilai dengan toolkit yang diadopsi dari COBIT 19 Toolkit dalam mengukur kematangan tata Kelola TI suatu  organisasi  dengan level  pengukuran 0 hingga 5 yang berturut-turut masing-masing level dengan kriteria Incomplete untuk skor akhir 0,001-0,999, Performed untuk skor akhir 1,001- 1,999, Managed untuk skor akhir 2,001-2,999, Established untuk skor akhir 3,001-3,999, Predictable untuk level 4,001-4,999, dan Optimized untuk hasil akhir 5[23], [26], [40]. Bentuk toolkit yang dikembangkan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Toolkit Simulasi Pengukuran Mutu dengan
Gambar 4. Hasil Simulasi Pengukuran Mutu Universitas ABC

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5190
Submitted: 29/11/2022 ; Accepted: 08/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  simulasi  pengukuran  menunjukkan  nilai  rerata  sebesar  3,62 atau  dalam  level  Established,  dapat  diartikan  bahwa  semua  proses  sudah  dilaksanakan  dengan  sangat  baik  dan pencapaian  tujuan  perguruan  tinggi  dapat  dicapai.  Berdasarkan  hasil  simulasi  juga  diperoleh  beberapa  proses evaluasi  telah  dilaksanakan  dengan  baik,  namun  tindak  lanjut  rekomendasi  hasil  evaluasi  belum  dilaksanakan dengan optimal.

## 4. KESIMPULAN
Simulasi pengukuran mutu perguruan tinggi dilakukan sebagai upaya perguruan tinggi mempertahankan mutu dan memberikan  luaran  yang  berkualitas  sesuai  dengan  harapan  pemangku  kepentingan,  dapat  melanjutkan pembangunan,  serta  mencapai  tujuan  perguruan  tinggi  secara  khusus.  Pengakuan  mutu  perguruan  tinggi  baik secara nasional maupun internasional dibutuhkan untuk menjaga reputasi demi keberlangsungan perguruan tinggi. Berdasarkan Principal Component Analysis diperoleh variable pengukuran yang dapat mengakomodir pengukuran mutu perguruan tinggi secara umum dan tata Kelola TI secara khusus melalui integrasi matriks penilaian BAN PT dan  COBIT  5  dengan  Faktor  Komponen  Utama  yaitu:  VMTS,  Tata  Pamong  dan  Kurikulum  pada  Faktor Komponen  Utama  1  dan  Build,  Acquire  and  Implement,  Deliver,  Service  and  Support  Monitor,  Evaluate,  and Assess. Berdasarkan hasil simulasi diperoleh nilai yang sangat baik pada pelaksanaan proses di Universitas ABC dengan  beberapa  rekomendasi  sebagai  perbaikan  dan  persiapan  untuk  mengajukan  akreditasi  perguruan  tinggi. Pada  penelitian  ini  penilaian  masih  menggunakan  toolkit  sederhana  yang  dikembangkan  penulis  berdasarkan COBIT  19  toolkit  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  aturan  penilaian  yang  dapat  dikembangkan menggunakan metode pengujian yang lebih komprehensif.

## REFERENCES
[1]  A. Putri Swakartika Sari and Y. Wahyudin, “Dinamika Eskalasi Femicide di El Salvador Terhadap Andil Equal Measures 2030 (EM2030) dalam Pengembangan Indeks Gender SDGs,” IJGD: Indonesian Journal of Global Discourse, vol. 2, pp. 92–113, 2020.
[2]  A. I. T. Adikusuma, “DIFUSI NORMA SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS (SDGS) DALAM KEBIJAKAN KESEHATAN MENTAL INDIA,” Makassar, Sep. 2020.
[3]  C. Timbi-Sisalima, M. Sánchez-Gordón, J. R. Hilera-Gonzalez, and S. Otón-Tortosa, “Quality Assurance in E-Learning: A  Proposal  from  Accessibility  to  Sustainability,”  Sustainability  (Switzerland),  vol.  14,  no.  5,  Mar.  2022,  doi: 10.3390/su14053052.
[4]  O. M. Fitrah and H. Ruslan, “URGENSI SISTEM PENJAMINAN MUTU INTERNAL TERHADAP PENINGKATAN MUTU PERGURUAN TINGGI”, [Online]. Available: http://ejournal.ihdn.ac.id/index.php/JPM
[5]  A. Opan,  “MANAJEMENSISTEM  PENJAMINAN  MUTU  INTERNAL  (SPMI)  SEBAGAI  UPAYA MENINGKATKAN  MUTU  PERGURUAN  TINGGI,”  Jurnal  Ilmiah  MEA  (Manajemen,  Ekonomi,  &  Akuntansi (JIMEA), vol. 3, no. 1, pp. 161–167, 2019.
[6]  Majelis Akreditasi, Kebijakan Instrumen Akreditasi BAN-PT dan LAM Berbasis SN Dikti. 2019, pp. 1–56.
[7]  A.  Mubin,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENGUKURAN  KINERJA  FAKULTAS  TEKNIK  UNIVERSITAS  ”A” DENGAN  PENDEKATAN  MODEL ACADEMIC  SCORECARDDAN  STANDAR  BAN-PT,”  in  Seminar Teknologi dan Rekayasa (SENTRA) , 2015, pp. 39–44.
[8]  C. L. Stewart and M. A. A. Dewan, “A Systemic Mapping Study of Business Intelligence Maturity Models for Higher Education Institutions,” Computers, vol. 11, no. 11, p. 153, Oct. 2022, doi: 10.3390/computers11110153.
[9]  D. C. U. Lieharyani, R. v. Hari Ginardi, R. Ambarwati, and M. T. Multazam, “Assessment for good university governance in higher education focus on align strategy business with it at big data era,” in Journal of Physics: Conference Series, Jun. 2019, vol. 1175, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012204.
[10] Z.  Abidin,  M.  S.  Haq,  and  M.  Pendidikan,  “SISTEM MANAJEMEN  MUTU  ISO  9001:2015  SEBAGAI  STRATEGI PENINGKATAN KUALITAS PENDIDIKAN DI ERA 4.0,” Jurnal Inspirasi Manajemen Pendidika, vol. 9, no. 2, pp. 445–459, 2021.
[11] Y. R. Zabidi Jurusan Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Jl Janti Blok Lanud Adisutjipto Yogyakarta, “PERANCANGAN  SISTEM  PENILAIAN  KINERJA  DI  STT  ADISUTJIPTO  SEBAGAI  PENDUKUNG  SISTEM PENJAMINAN MUTU.”
[12] C. Zangani et al., “Impact of the COVID-19 Pandemic on the Global Delivery of Mental Health Services and Telemental Health:  Systematic  Review,”  JMIR  Mental  Health,  vol.  9,  no.  8.  JMIR  Publications  Inc.,  Aug.  01,  2022.  doi: 10.2196/38600.
[13] E. DeFilippis, S. M. Impink, M. Singell, J. T. Polzer, and R. Sadun, “The impact of COVID-19 on digital communication patterns,” Humanit Soc Sci Commun, vol. 9, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1057/s41599-022-01190-9.
[14] M. Laurimäe, T. Paas, and A. Paulus, “The effect of COVID-19 and the wage compensation measure on income-related gender  disparities,”  Baltic  Journal  of  Economics,  vol.  22,  no.  2,  pp.  146–166,  Jul.  2022,  doi: 10.1080/1406099X.2022.2149976.
[15] C. Walters, A. Bam, and P. Tumubweinee, “The precarity of women’s academic work and careers during the COVID-19 pandemic: A South African case study,” S Afr J Sci, vol. 18, no. 5–6, 2022, doi: 10.17159/sajs.2022/13176.
[16] V.  J.  García-Morales,  A.  Garrido-Moreno,  and  R.  Martín-Rojas,  “The  Transformation  of  Higher  Education  After  the COVID Disruption: Emerging Challenges in an Online Learning Scenario,” Frontiers in Psychology, vol. 12. Frontiers Media S.A., Feb. 11, 2021. doi: 10.3389/fpsyg.2021.616059.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5190
[17] R.  Yunita  and  R.  Fardela,  “MODEL  PENILAIAN KINERJA  DOSEN  MENGGUNAKAN ESTIMASI  BAYESIAN,” Jurnal Ipteks Terapan, vol. 13, no. 2, p. 110, Dec. 2019, doi: 10.22216/jit.2019.v13i2.2933.
[18] P. Solana-González, A. A. Vanti, M. M. García Lorenzo, and R. E. Bello Pérez, “Data mining to assess organizational transparency across technology processes: An approach from it governance and knowledge management,” Sustainability (Switzerland), vol. 13, no. 18, Sep. 2021, doi: 10.3390/su131810130.
[19] E. S. Mkoba and C. Marnewick, “A CONCEPTUAL INFORMATION TECHNOLOGY PROJECT MANAGEMENT ASSURANCE FRAMEWORK,” 2018.
[20] G.  Budiarto,  F.  Yulianda,  and  N.  Zulbainarni,  “Strategi  Sinkronisasi  Implementasi  Sistem  Penjaminan  Mutu  Internal (SPMI)  Dengan  ISO  9001  Program  Sarjana  IPB,”  Jurnal  Aplikasi  Bisnis  dan  Manajemen,  May  2018,  doi: 10.17358/jabm.4.2.202.
[21] P.  Wiwiet,  Z.  Ali,  and  F.  Mira,  “KORELASI  ISO  21001  DAN  SISTEM  PENJAMINAN  MUTU  PENDIDIKAN TINGGI,” in The  1st  LP3I  National  Conference  of  Vocational  Business  and Technology(LICOVBITECH)  2022, 2022, pp. 133–151.
[22] F.  Faradillah,  M.  Fadhiel  Alie,  and  L.  Desitama  Anggraini,  “A  Conceptual  Hybrid  Approach  in  Evaluating  IT,” Governance Maturiy Level. JURNAL AKSI (Akuntansi dan Sistem Informasi), vol. 6, no. 2, pp. 112–118, 2021, [Online]. Available: http://aksi.pnm.ac.id
[23] W. Gunawan, E. P. Kalensun, A. N. Fajar, and Sfenrianto, “Applying COBIT 5 in Higher Education,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Oct. 2018, vol. 420, no. 1. doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012108.
[24] A. P. Haster and K. D.  Hartomo, “Analisis Tingkat Kematangan Smart City Kabupaten Lombok Utara Menggunakan COBIT  2019,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  3,  p.  1459,  Jul.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4344.
[25] S. Fuada, “Incident management of information technology in the indonesia higher education based on COBIT framework: A review,” EAI Endorsed Transactions on Energy Web, vol. 19, no. 22, 2019, doi: 10.4108/eai.13-7-2018.156387.
[26] A. E. Asmah, “Towards The Development of a Cobit 5-Driven IT Audit Framework,” University of Cape Town, 2019. [Online]. Available: https://open.uct.ac.za/handle/11427/31541
[27] R. M. Tawafak, A. Romli, S. I. Malik, and M. Shakir, “IT Governance Impact on Academic Performance Development,” International  Journal  of  Emerging  Technologies  in  Learning,  vol.  15,  no.  18,  pp.  73–85,  2020,  doi: 10.3991/ijet.v15i18.15367.
[28]  heru pratama, “Audit Keamanan Sistem Informasi Pada Kantor Samsat Di Kota Krui Menggunakan Cobit 5,” vol. 2015, no. Sentika, 2018, doi: 10.31219/osf.io/pkrej.
[29] J. F. Andry, “Audit Sistem Informasi Sumber Daya Manusia Pada Training Center Di Jakarta Menggunakan Framwork Cobit 4.1,” Jurnal Ilmiah FIFO, vol. 8, no. 1, p. 42, 2016, doi: 10.22441/fifo.v8i1.1299.
[30] V. Ďuriš, R. Bartková, and A. Tirpáková, “Principal component analysis and factor analysis for an atanassov if data set,” Mathematics, vol. 9, no. 17, Sep. 2021, doi: 10.3390/math9172067.
[31] D. L. Anne-Leen et al., “Principal component analysis of texture features derived from FDG PET images of  melanoma lesions,” EJNMMI Phys, vol. 9, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1186/s40658-022-00491-x.
[32] E. Elhaik, “Principal Component Analyses (PCA)-based findings in population genetic studies are highly biased and must be reevaluated,” Sci Rep, vol. 12, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1038/s41598-022-14395-4.
[33] A.  S.  Ritonga  and  I.  Muhandhis,  “TEKNIK  DATA  MINING  UNTUK  MENGKLASIFIKASIKAN  DATA  ULASAN DESTINASI WISATA MENGGUNAKAN REDUKSI DATA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA).”
[34]  st Adisti Wulanditya and D. Kristina Silalahi, “Proyeksi Kecepatan Angin Dan Probabilitas Terjadinya Intermitensi Di Grid 3 Nusa, Pulau Nusa Penida Menggunakan Metode Principal Component Analysis.”
[35] R. M. Mbona and K. Yusheng, “Financial statement analysis: Principal component analysis (PCA) approach case study on  China  telecoms  industry,”  Asian  Journal  of  Accounting  Research,  vol.  4,  no.  2,  pp.  233–245,  Oct.  2019,  doi: 10.1108/AJAR-05-2019-0037.
[36] M. A. Yudha, I. Surjandari, and Zulkarnain, “Feature Extraction o Condition Monitoring Data on Heavy Equipment’s Component Using Principal Component Analysis (PCA),” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Sep. 2019, vol. 598, no. 1. doi: 10.1088/1757-899X/598/1/012088.
[37] G.  Rahayu,  “Principal  Component  Analysis  untuk  Dimensi  Reduksi  Data  Clustering  Sebagai  Pemetaan  Persentase Sertifikasi Guru di Indonesia.”
[38] F. Faradillah, E. Ermatita, and D. P. Rini, “Advances in Intelligent Systems Research,” 2020.
[39] B. E. Engelhardt and M. Stephens, “Analysis of population structure: A unifying framework and novel methods based on sparse factor analysis,” PLoS Genet, vol. 6, no. 9, Sep. 2010, doi: 10.1371/journal.pgen.1001117.
[40] A. Mutiara, Prihandoko, E. Prasetyo, and C. Widya, “Analyzing cobit 5 it audit framework implementation using ahp methodology,”  International  Journal  on  Informatics  Visualization,  vol.  1,  no.  2,  pp.  33–39,  2017,  doi: 10.30630/joiv.1.2.18.