## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893

## PENGUKURAN BSC TI MENGGUNAKAN METRIK ALIGNMENT GOALS COBIT 2019 (STUDI KASUS: UNIT BUSINESS COMPLAINT HANDLING DIVISI SOLUTION DELIVERY AND ASSURANCE PT XYZ)
Naufal M. Fadilah 1) , Lukman Abdurrahman 2) , Rahmat Mulyana 3)
1,2,3) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu Bandung 40257 Jawa Barat e-mail: naufalmf@student.telkomuniversity.ac.id 1) , abdural@telkomuniversity.ac.id 2) , rahmatmoelyana@telkomuniver- sity.ac.id 3)

## ABSTRAK
Implementasi BSC TI berbasis COBIT 2019 pada unit Business Complaint Handling Divisi Solution, Delivery and Assurance merupakah sebuah langkah divisi  untuk dapat mengetahui performansi  kinerja  dalam bidang teknologi informasi (TI). Pada penelitian sebelumnya terkait pembuatan model Balanced Scorecard TI (BSC TI) berbasis COBIT pada unit ini dengan metode SEM menghasilkan hipotesis adanya pengaruh kinerja antar perspektif dalam BSC TI. Berdasarkan hasil tersebut diperlukan pembuktian  terkait  implementasi  BSC  TI  dan  pengaruh  antar  perspektifnya.  Pembuktian  ini  menggunakan  metrik  alignment goals  COBIT  2019  sebagai  pedoman  untuk  pengumpulan  data  yang  berkaitan  dengan  kinerja  terkait  TI  pada  unit Business Complaint Handling. Proses pengumpulan data dilakukan melalui metode wawancara kepada pihak yang bersangkutan pada unit tersebut. Pada prosesnya pengukuran BSC TI menggunakan metrik alignment goals COBIT 2019 perlu dipahami terkait metrik dan perspektif  yang tertulis dalam COBIT 2019. Terdapat  empat perspektif  dalam BSC TI berbasis COBIT 2019 ini, yaitu corporate contribution, customer orientation, operational excellence dan future orientation. Analisis pengukuran BSC TI dilakukan setelah data yang bersesuaian dengan metrik terkumpul, ini bertujuan untuk membuktikan pengaruh antar perspektif BSC TI sesuai dengan hipotesis yang telah diterima, yaitu adanya pengaruh future orientation terhadap operational excellence, pengaruh operational excellenc terhadap customer orientation dan pengaruh customer orientation terhadap corporate contri- bution.

## Kata Kunci: business complaint handling, BSC TI COBIT 2019, metrik alignment goals, korelasi perspektif BSC TI

## ABSTRACT
Implementing COBIT 2019-based IT BSC in the Business Complaint Handling Division of the Solution, Delivery, and Assur- ance Division is a step for the division to be able to find outperformance in the information technology (IT) field. In previous research related to the COBIT-based TI Balanced Scorecard (BSC) modeling in this unit using the SEM method, it was con- cluded that there was a performance effect between perspectives in the IT BSC. Based on these results, it is necessary to prove related to the implementation of the IT BSC and the influence between perspectives. This proof uses the COBIT 2019 alignment goals metric as a guide for collecting data related to IT-related performance in the Business Complaint Handling unit. Collecting data is done through the interview method with the parties concerned in the unit. In measuring the IT BSC using the 2019 COBIT alignment goals metric, it is necessary to understand the metrics and perspectives written in COBIT 2019. There are four per- spectives in the 2019 COBIT-based IT BSC, namely corporate contribution, customer orientation, operational excellence, and future orientation. The analysis of the IT BSC measurement is carried out after the data corresponding to the metrics are col- lected, this aims to prove the influence between the IT BSC perspectives by the accepted hypothesis, namely the influence of future orientation on operational excellence, the influence of operational excellence on customer orientation and the influence of customer orientation on corporate contribution.
Keywords: business complaint handling, BSC TI COBIT 2019, metrik alignment goals, IT BSC perspective correlation

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi informasi (TI) menjadi sebuah sistem inovasi yang dapat memberikan manfaat bagi kegiatan operasional bisnis  suatu  perusahaan  [1].  Dewasa  ini,  perusahaan  mempelajari  dan  mengevaluasi  kegiatan  operasional  bisnis untuk  mengimplementasikan  TI  agar  dapat  menunjang  bisnis  tersebut  [2]  Performansi  dalam  suatu  kinerja teknologi informasi perlu dan dapat diketahui oleh perusahaan. Hal ini agar performansi kinerja terkait TI yang telah  diimplementasikan  dapat  diukur  dan  dievaluasi  terhadap  operasional  bisnis  perusahaan  [3],  [4]. Balanced Scorecard TI  (BSC  TI)  dapat  digunakan  sebagai  kerangka  pengukuran  dalam  pengukuran  performansi  kinerja terkait TI di perusahaan [5]. Terdapat empat perspektif pada BSC TI yang merupakan transformasi dari Balanced Scorecard ,  hal  tersebut  dilakukan  untuk  penyesuaian  domain  terkait  TI  saat  pengukuran  persformansi.  Adapun keempat perspektif tersebut, yaitu corporate contribution, customer orientation, operational excellence, dan future

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893
orientation [6]. Pada sebuah studi kasus di unit Business Complaint Handling divisi Solution, Delivery, and Assur- ance (SDA)  PT  XYZ  dilakukan  implementasi  TI.  Berdasarkan  hal  itu,  telah  diteliti  dan  digambarkan  melalui penelitian terkait pemodelan BSC TI berbasis COBIT 2019 menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) pada unit tersebut [7]. Pada penelitiannya, digunakan metode kuisioner dengan merujuk pada penjelasan alignment goals dalam COBIT 2019 guna mengumpulkan data berdasarkan setiap perspektif BSC TI [7]. Kuisioner disebar- kan ke para pegawai unit tersebut, kemudian didapatkan data yang mendukung untuk pemetaan data Key Perfor- mance Indicator (KPI) unit. Berdasarkan data KPI yang didapatkan, maka data tersebut dibentuk kedalam pemetaan hubungan perspektif BSC TI berikut dengan tiap metrik untuk setiap perspektifnya [7]. Motede SEM digunakan untuk  validasi  terkait  pemetaan  hubungan  antar  perspektif  BSC  TI,  didapatkan  nilai  validitas  bahwa  hubungan antar perspektif tersebut berkorelasi positif antar perspektifnya, dengan hasil pemodelan yang menjelaskan adanya pengaruh perspektif future orientation terhadap persfektif operational excellence, pengaruh perspektif operational excellence terhadap customer orientation dan pengaruh customer orientation terhadap corporate contribution [7]. Berdasarkan hal itu, perlu adanya pembuktian untuk mengetahui objektif pada unit yang memberikan indikasi ko- relasi pada tiap perspektifnya. Framework COBIT 2019 menjadi penunjang untuk melakukan pengukuran BSC TI pada penelitian ini [8]. Dalam COBIT 2019 terdapat metode alignment goals yang dapat digunakan sebagai penun- jang  dalam  menentukan  objektif  pengukuran  BSC  TI  karena  dalam  COBIT  2019 alignment  goals memiliki keselarasan dengan BSC TI [8]–[10]. Penggunaan metrik alignment goals menjadi pedoman pada penelitian pen- gukuran BSC TI berbasis COBIT 2019 untuk membuktikan korelasi pada unit Business Complaint Handling divisi SDA  PT  XYZ  [7],  [11],  [12].  Metrik  ini menjadi  tolak ukur yang  mewakili  data  dari  setiap  perspektif  BSC TI. Pembuktian dilakukan dengan sumber data yang didapatkan berdasarkan metrik alignment goals kemudian data tersebut diukur dan diolah secara statistik serta analisis untuk mendapatkan korelasi antar  metrik dan perspektif serta perbandingan antar kuartal di tahun 2021. Penelitian ini dilakukan dari tahap identifikasi tiap metrik alignment goals untuk menggambarkan contoh data yang diperlukan dalam pengumpulan data pada unit [13]. Kemudian pada proses pengumpulan dilakukan dengan metode wawancara dengan unit terkait dengan memberikan penjelasan hasil identifikasi  tiap  metrik  beserta  gambaran  data  yang  diperlukan.  Selanjutnya,  dilakukan  pengolahan  data  secara statistik  untuk  mendapatkan  hasil  pengukuran  metrik  dilanjutkan  analisis  hasil  pengukuran  untuk  mendapatkan hasil  korelasi  metrik  dan  perspektif  serta  perbandingan  performansi  kinerja  antar  kuartal  2021.  Validasi  dengan metode wawancara dilakukan guna mendukung hasil analisis pembuktian korelasi perspektif BSC TI dan repre- sentasi  performansi  kinerja  terkait  TI  pada  unit  tersebut.  Hal  tersebut  dilakukan  guna  mendukung  tujuan  dari penelitian ini untuk membuktikan pemodelan BSC TI pada unit terbukti berkorelasi antar perspektif secara positif serta merepresentasi performansi kinerja unit.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 merupakan gambaran alur dalam penelitian ini. Diawali dari identifikasi dan penyusunan gam- baran data yang diperlukan dalam pengumpulan berdasarkan rujukan pada metrik alignment goals COBTI 2019, kemudian  melakukan  pengumpulan  data  berdasarkan  hasil  identifikasi  metriknya.  Selanjutnya,  dilakukan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893
pengolahan dan pengukuran pada data yang telah didapatkan, kemudian hasil pengukuran tersebut di analisis se- hingga didapatkan korelasi antar perspektif BSC TI pada unit yang diteliti.

## B. Metode Analsis Data
Metode analisis ini merupakan penjelasan terkait cara melakukan dan menyelesaikan sebuah penelitian untuk mencapai tujuan penelitian [14]. Pada penelitian pengukuran BSC TI menggunakan metrik alignment goals COBIT 2019  yang  dilakukan  di  unit Business  Complaint  Handling divisi  SDA  PT  XYZ.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan metode wawancara [15] dengan pihak penanggungjawab di perusahaan untuk mengumpulkan data terkait TI pada unit. Persiapan dilakukan untuk identifikasi metrik-metrik pada alignment goals untuk mempermudah dan mempercepat proses pengumpulan data pada objek penelitian. Dalam hal ini data yang didapatkan terkait TI itu harus bersesuaian dengan penjelasan pada metrik alignment goals COBIT 2019. Adapun data yang dikumpulkan pada penelitian ini bersumber dari data dan laporan terkait kinerja TI unit Business Complaint Handling pada tahun 2021. Pengukuran data akan di kategorikan berdasarkan kuartal pada tahun tersebut untuk dapat merepresentasi- kannya. Metode statistika digunakan pada pengolahan data untuk dapat mengetahui performansi kinerja dan repre- sentasi dari data yang telah berhasil dikumpulkan. Hal ini, bertujuan untuk membantu analisis data tersebut dan menemukan  kesimpulan  berdasarkan  data  yang  telah  diukur.  Adapun  validasi  terhadap  hasil  analisis  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode wawancara  kembali  bersama  penanggungjawab perusahaan  untuk  men- dukung hasil analisis.

## C. Framework COBIT 2019

## Gambar 2 Overview COBIT 2019
COBIT 2019 merupakan kerangka kerja untuk melakukan tata kelola dan manajemen TI pada suatu perusahaan. Tata kelola dan manajemen dalam COBIT merupakan dua tujuan yang berbeda. Tata kelola dalam COBIT bertujuan untuk menentukan dan memastikan arah tujuan TI dalam implementasi di perusahaan sehingga dapat terpantau dari kinerja dan kepatuhan pada TI. Sedangkan pada manajemen TI COBIT berfokus pada perencanaan implementasi, pemeliharaan dan pemantauan TI dengan berdasarkan pada ketentuan tata kelola dan tujuan bisnis perusahaan [8]. COBIT 2019 ini merupakan hasil adopsi COBIT 5, terdapat pembaharuan pada prinsip COBIT. Pada COBIT 5 dijelaskan bahwa terdapat lima prinsip, yaitu menemukan kebu- tuhan setiap stakeholder , memiliki cakupan pada seluruh organisasi, mengintegrasikan kerangka kerja dalam satu implemen- tasi, adanya pendekatan holistik, dan memisahkan antara tata kelola dengan manajemen [16]. Pada COBIT 2019 dijelaskan bahwa prinsip dikategorikan berdasarkan dua prinsip, yaitu prinsip sistem tata kelola dan prinsip kerangka tata kelola yang memiliki fokus berbada pada suatu organisasi / perusahaan [16]. Pada Gambar 3 merupakan pemetaan prinsip yang terdapat pada COBIT 2019.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893

## Gambar 3 Prinsip COBIT 2019
Dalam peningkatan COBIT 2019 dari COBIT 5 ini dilakukan pada flexibility and openness , currency and rele- vance , prescriptive application , dan performance management of IT . Sehingga pada COBIT 2019 ini akan lebih fleksibel tidak memaksakan terhadap prinsip-prinsip yang ada di perusahaan  [8], [16]. Berdasarkan hal tersebut COBIT 2019 memiliki  penambahan pada objektif domain untuk tata kelola dan manajemen TI, dari 37 objektif dalam COBIT 5 menjadi 40 ojektif pada COBIT 2019. Adapun lima domain yang dapat diketahui pada COBIT 2019, yaitu [8], [16]:

## 1) Evaluate Direct Monitor (EDM)
Pada domain ini berfokus pada evaluasi dengan arahan dari stakeholder dalam pengambilan keputusan dan pengawasan terhadap strategi yang akan digunakan pada organisasi.
2) Align Plan and Organize (APO)
Pada domain ini berfokus pada rangkaian tujuan organisasi, strategi perencanaan dan keseluruhan akitvitas pendukung TI pada organisasi.
3) Build Acquire and Implement (BAI)
Pada domain ini pembahasan berfokus pada definisi, akuisisi dan pengimplementasian solusi TI dalam inte- grasi di proses bisnis organisasi.
4) Deliver Service and Support (DSS)
Pada  domain  ini  berfokus  pada  evaluasi  pada  operasional  dan  keamanan  dalam  penyampaian  layanan dukungan TI.
5) Monitor Evaluate and Assess (MEA)
Pada domain ini befokus pada pemantauan kinerja dan kesesuaian TI terhadap target internal organisasi serta mengontrol terkait tujuan internal dan persyaratan eksternal.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengukuran dilakukan pada Unit Business Complaint Handling berdasarkan empat perspektif BSC TI. Keempat perspektif tersebut memiliki fokus yang berbeda-beda, berikut merupakan penjelasan pada setiap perspektif BSC TI.

## 1) Perspektif Corporate Contribution
Perspektif ini adalah perspektif yang mengevaluasi terhadap kinerja TI dari sudut pandang manajemen atau stakeholder . Evaluasi TI ini tentu menilai terkait investasi perusahaan dalam bidang TI dan pada proyek TI yang dijalankan perusahaan sehingga dapat diketahui nilai dan fungsi TI itu sendiri [17], [18]
2) Perspektif Customer Orientation
Perspektif ini adalah perspektif yang mengevaluasi kinerja TI dari pandangan pelanggan yang menggunakan layanan bisnis perusahaan. Sehingga dapat mengetahui kebutuhan yang diingikan oleh pelanggan bisnis pe- rusahaan sesuai dengan segmennya[17], [18].

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893

## 3) Perspektif Operational Excellence
Perspektif ini adalah perspektif yang mengevaluasi kinerja TI berdasarkan cara pandang manajemen perus- ahaan terhadap keefektifan dan efisiensi pada proses-proses TI yang ada pada operasional bisnis perusahaan [17], [18].

## 4) Perspektif Future Orientation
Perspektif ini adalah perspektif yang mengevaluasi kinerja TI dari sudut pandang departemen TI perusahaan itu sendiri. Evaluasi pada perspektif ini dihadapkan pada tantangan-tantangan terkait TI di masa yang akan datang. Sehingga tujuan evaluasi di perspektif ini adalah untuk mempersiapkan dan merencanakan kemam- puan perusahaan dalam menghadapi perubahan di masa depan[17], [18].
Berdasarkan  empat  perspektif  tersebut,  dilakukanlah pengumpulan data  di  unit Business  Complaint  Handling melalui wawancara, didapatkan data terkait TI sebanyak sembilan data yang bersesuaian dengan sembilan metrik alignment goals . Adapun data tersebut terbagi dalam empat perspektif BSC TI, yaitu perspektif corporate contri- bution (AG01, AG02, AG03), perspektif customer orientation (AG05, AG06), perspektif operational excellence (AG10, AG11) dan perspektif future orientation (AG12 dan AG13). Berikut ini merupakan penjelasan untuk data yang berhasil dikumpulkan.

## A. Metrik AG01
Pada buku COBIT 2019 metrik ini tertulis “Jumlah masalah ketidakpatuhan terkait TI yang dilaporkan ke dewan atau menyebabkan komentar publik atau rasa malu” [8] Berdasarkan metrik ini, data yang didapatkan bersumber dari Data Gangguan Massal (GAMAS) tahun 2021 pada unit Business Complaint Handling . Ada- pun  pengolahan  yang  dilakukan  yaitu  mengukur  jumlah  masalah  yang  ada  berdasarkan  empat  kuartal,  se- hingga data yang didapatkan sebagai berikut pada Tabel 1.

## TABEL  I
DATA METRIK AG01 - KLASIFIKASI ISSUE DATA GAMAS 2021
Jenis Layanan Klasifikasi Issue GAMAS Tahun 2021 Q1 Q2 Q3 Q4 INTERNET 3052 7561 6008 12364 IPTV 101 165 195 346 LOC_AP 7 9 4 3 MM_ASTINET 250 462 131 74 MM_IPVPN 27 41 22 3 MM_METRO_ETHERNET 7 15 5 3 VOICE 958 1726 760 2777 WIFI_AP 5 3 2 3 DATIN 0 4 2 1 MM_WIFI_ID 9 16 14 4 MM_IP_TRANSIT 0 0 2 1 TOTAL 4416 10002 7145 15579
Berdasarkan data pada Tabel 1 tersebut, diketahui kategori layanan yang mengalami masalah pada setiap kuartal. Kemudian terkait jumlah masalah juga dapat diketahui bahwa terjadi kenaikan dan penurunan dengan jumlah, 4416 tiket masalah di kuartal satu, 10002 tiket masalah di kuartal dua, 7145 tiket masalah di kuartal tiga dan 15579 masalah pada kuartal keempat. Dengan data tersebut, maka diketahui jumlah masalah terban- yak yang terjadi ada pada kuartal empat.

## B. Metrik AG02
Pada buku COBIT 2019 metrik ini tertulis “Jumlah insiden signifikan terkait TI yang tidak diidentifikasi dalam penilaian resiko” [8] Berdasarkan metrik ini, data yang didapatkan bersumber dari Data GAMAS tahun 2021 unit Business Complaint Handling . Pada pengolahan data metrik ini dibagi kedalam empat kategori ber- dasarkan kuartal. Maka data tersebut diketahui sebagai berikut pada Tabel 2.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893

## TABEL  II DATA METRIK AG02 - INSIDEN TIDAK TERIDENTIFIKASI 2021
Jumlah Insiden yang Tidak Teridentifikasi 2021 Q1 Q2 Q3 Q4 268 308 129 685
Seperti pada Tabel 2, diketahui jumlah tiket insiden tidak teridentifikasi menunjukkan angka yang naik dan turun. Dengan jumlah 268 tiket insiden di kuartal 1, 308 tiket insiden di kuartal dua, 129 tiket insiden di kuartal tiga, dan 685 tiket insiden di kuartal empat. Hal ini berarti jumlah insiden tidak teridentifikasi terbanyak terjadi pada kuartal empat.

## C. Metrik AG03
Pada buku COBIT 2019 metrik ini tertulis “Persentase layanan I&T dengan manfaat yang diharapkan (se- bagai  dinyatakan  dalam  perjanjian  tingkat  layanan)  yang  direalisasikan”[8].  Adapun  data  yang  berhasil didapatkan untuk metrik ini yaitu bersumber dari data Metrik Eskalasi Assurance divisi SDA 2021. Data ter- sebut terkait Service Level Guarantee (SLG) dan perjanjian mengenai penanganan saat terjadi gangguan atau masalah  kepada  pelanggan.  Berikut  merupakan  data  metrik  eskalasi  untuk  SLG dan penanganan  gangguan berdasarkan kategori layanan pelanggan.

## TABEL  III
DATA METRIK AG03 - METRIK ESKALASI ASSURANCE SDA 2021 Service Level Guarantee (SLG) Maximum Down Time (MDT) Level 0 (jam) Level 1 (jam) Level 2 (jam) Level 3 (jam) Level 4 (jam) Level 5 (jam) SLG 95% 36 0 7 10 16 23 26 SLG 97% 22 0 4 7 10 14 17 SLG 98% 14 0 2,5 4 6,5 9 11 SLG 98,5% 11 0 2 3 5 7 9 SLG 99% 7,2 0 1 1,5 2 2,5 3 SLG 99,5% 3,6 0 1 1,5 2 2,5 3 SLG 99,95% 0,36 0 0 0 0 0 0
Berdasarkan data pada Tabel 3 menunjukkan bahwa terdapat tujuh kategori pelanggan berdasarkan SLG- nya. Nilai SLG menentukan pada jaminan dan perjanjian terkait maximum down time (MDT) ketika terjadinya gangguan  pada  layanan  pelanggan  tersebut.  Dapat  diketahui  semakin  besar  persentase  SLG  maka  jaminan MDT akan semakin kecil.

## D. Metrik AG05
Pada buku COBIT 2019 metrik ini tertulis “Persentase pengguna yang puas dengan kualitas penyampaian layanan TI” [8]. Berdasarkan metrik ini, didapatkan data yang bersumber dari Survey Net  Promoter  Score (NPS)  unit Business  Complaint  Handling 2021. Pada  data  survey  ini  penilaian  dengan net  promoter  score dijadikan sebagai indeks kepuasan pelanggan terhadap penyampaian layanan TI perusahaan. Adapun kategori pada penilaian dengan NPS ini dibagi menjadi tiga, yaitu promoter, passive, dan dectrator [19] Berikut meru- pakan data Survey NPS untuk unit Business Complaint Handling .

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893
TABEL  IV
DATA METRIK AG05 – SURVEY NPS KEPUASAN PELANGGAN 2021
Regional 1 2 3 4 5
Kategori/ Segmen P rom ot er P as siv e D ec tr at or P rom ot er P as siv e D ec tr at or P rom ot er P as siv e P rom ot er P rom ot er DBS-CSS
0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 DBS-HBS 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 DBS-LBS 2 1 0 1 2 0 3 0 0 0 DBS-MBS 3 1 0 5 4 0 1 1 0 0 DBS-TBS 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 DES-CTS 0 0 0 19 5 2 0 0 0 0 DES-EMS 2 0 0 2 0 0 1 0 1 1 DES-MLS 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 DES-MMS 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 DES-RBS 4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 DGS-LGS 3 4 0 0 0 0 3 1 0 0 DGS-MPS 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 SA-PMI 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 Total 17 8 2 30 16 2 11 2 1 1
Setelah  diketahui  jumlah  responden  dengan  berbagai  kategori  NPS  pada  Tabel  4,  maka  dilakukan  pen- golahan  untuk  mencari  persentasi  dalam  data  penilaian  kepuasan  NPS  ini.  Terdapat  lima  regional  yang diketahui dan 90 pelanggan sebagai responden pada penilaian kepuasan  terhadap penyampaian TI ini. Nilai persentase akan didapatkan berdasarkan hitungan rumus sebagai berikut.
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖𝑎𝑛 𝑁𝑃𝑆 𝑃𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑅𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑃𝑒𝑙𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑅𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 × 100%

## Keterangan :
- Jumlah  Hasil  Penilaian  Pelanggan  Sesuai  Regional:  nilai  ini  diambil dari  peraihan  jumlah  per  kategori NPS ( promoter, passive dan dectrator ) pada setiap regional. Sehingga setiap regional terdapat tiga kali perhitungan untuk mendapatkan nilai persentase promoter, passive, dan dectrator .
- Jumlah seluruh Pelanggan Sesuai  Regional: nilai ini diambil dari jumlah pelanggan secara keseluruhan pada setiap regional. Sehingga akan ada, perbedaan jumlah bagi untuk perhitungan persentase.
Berdasarkan rumus perhitungan, maka dapat diketahui terkait persentase nilai NPS untuk kepuasan terhadap penyampaian layanan TI, dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
TABEL  V
DATA METRIK AG05 - PERSENTASE SURVEY KEPUASAN PELANGGAN  2021
Regional Jumlah Pelanggan Persentase Promoter Persentase Passive Persentase Dectrator 1 27 63% 30% 7% 2 48 63% 33% 4% 3 13 85% 15% 0% 4 1 100% 0% 0% 5 1 100% 0% 0% Promoter (%) 67% Passive (%) 29% Dectrator (%) 4%
Dari perhitungan hasil persentase di Tabel 5, dapat digambarkan untuk visualisasi hasil survey dari pelang- gan terhadap kepuasan penyampaian layanan TI.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893

## Gambar 4 Visualisasi Persentase Survey Nps Kepuasan Pelanggan 2021
Pada Gambar 1 menggambarkan visualisasi untuk persentase survey kepuasan pelanggan 2021. Pie chart digunakan  pada  visualisasi  data  ini  karena  ini  merupakan  bentuk  yang  tepat  untuk  merepresentasikan  data terkait  persentase  sehingga  mempermudah  dalam  membaca  dan  mendapatkan  informasi  dengan  tepat  [20] Adapun yang dapat diketahui berdasarkan Gambar 1 ialah persentase pada penilaian NPS, didapatkan 67% pelanggan memberikan penilaian kepuasan dengan kategori promoter , 29% pelanggan memberikan penilaian kepuasan dengan kategori passive , dan 4% pelanggan memberikan penilaian kepuasan dengan kategori dectra- tor . Nilai persentase paling tinggi didapatkan adalah pada kategori promoter , sedangkan paling rendah pada kategori dectrator .

## E. Metrik AG06
Pada buku COBIT 2019 metrik ini tertulis “Jumlah proses bisnis penting yang didukung oleh infrastruktur dan aplikasi terkini” [8]. Berdasarkan metrik AG06 ini, diketahui jumlah proses bisnis penting yang didukung oleh infrastruktur dan aplikasi di unit Business Complaint Handling terdapat enam proses bisnis. Adapun kee- nam proses bisnis ini antara lain:
- Proses Bisnis Tiket Gangguan
- Proses Bisnis Pelaporan Gangguan melalui Call Center
- Pengaduan via social media Perusahaan
- Pengawasan Tiket Gangguan Harian
- Daily Monitoring Link VIP Event
- Integrasi dan Testing Layanan ( Post Delivery )

## F. Metrik AG10
Pada  buku  COBIT  2019  metrik  ini  tertulis  “Tingkat  kepuasan  pengguna  dengan  kualitas  dan  ketepatan waktu serta ketersediaan informasi manajemen terkait TI, dengan mempertimbangkan sumber daya yang terse- dia” [8] Berdasarkan metrik ini, data yang didapatkan bersumber dari data Key Performance Indicator (KPI) Employee on Site (EOS) unit Business Complaint Handling tahun 2021. Data KPI memiliki indikator yang telah  ditetapkan  sebagai  pedoman  untuk menunjang  penilaian  kinerja  dari  EOS  PT  XYZ, hal  ini  bertujuan untuk  memperjelas  objektif  dan  tolak  ukur  yang  dijadikan  penilaian  dalam  KPI  [21].  Adapun  indikator penilaian KPI untuk EOS di PT XYZ sebagai berikut.
67% 29% 4%

## Persentase Survey NPS Keseluruhan Tahun 2021
Promoter Passive Dectrator

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893

## TABEL  VI DATA METRIK AG10 - INDIKATOR PENILAIAN KPI EOS 2021
No
Aspek Bobot Kuantitas
1
1 Kedisiplinan/Kehadiran 10 2 One Day Close Ticket 10 3 TTR Loker (10% dari TTR Customer) 10 4 TTR Comply DATIN 10 5 TTR Comply IMES 10 6 Open Tiket melalui aplikasi MyTENS 8 7 Tindak lanjur terhadap alarm proactive ( Clear atau valid) 8 8 Update Datek di TelkomCare 8 Total Nilai (%) 74 % Kualitas Bobot 2 9 Quality of Ticket Handling 5 10 Health Check Jaringan Customer Fisik (satu kali per minggu) 5 11 Health Check Jaringan Customer Logic 7 12 Pengawalan Event 7 Total Nilai (%) 24 % Kedisiplinan Bobot 13 Kedisiplinan 5 Total Kinerja (%) 103%
Dari Tabel 6, diketahui terdapat tiga aspek yang menjadi indikator penilaian KPI, yaitu Kuantitas, Kualitas, dan Kedisiplinan. Berdasarkan metrik AG10 ini, aspek kuantitas menjadi acuan untuk pengukuran dan  pen- golahan pada metrik ini. Aspek kuantitaslah yang memiliki hubungan terhadap penilaian kinerja dengan mem- pertimbangkan  ketepatan  waktu,  maka  dari  itu  berikut  merupakan  hasil  pengukuran  dan  pengolahan  pada Tabel 7.
TABEL  VII DATA METRIK AG10 - KPI KEPUASAN TERHADAP KINERJA EOS 2021 Kuartal Bulan Jumlah Peg- awai (orang) Kinerja Pegawai Kuantitas >=74% & Total Kinerja >=90% (orang) Tingkat Kepuasan (%) Q1 Januari 181 52 28.73% Februari 180 55 30.56% Maret 192 74 38.54% Q2 April 192 78 40.63% Mei 193 77 39.90% Juni 203 114 56.16% Q3 Juli 205 118 57.56% Agustus 206 121 58.74% September 206 161 78.16% Q4 Oktober 206 175 84.95% November 205 165 80.49% Desember 205 176 85.85%
Diketahui pada Tabel 7, menunjukkan jumlah EOS pada setiap kuartal yaitu berbeda-beda, begitupun pada hasil pengukuran kinerja yang mendapatkan nilai maksimum juga berbeda. Hal itu juga mempengaruhi kepada hasil akhir sebagai persentase kepuasan terhadap kinerja EOS tersebut. Pada bulan-bulan di kuartal satu men- jadi persentase terkecil untuk kepuasan terhadap kinerja EOS. Namun, seiring berjalannya waktu, persentase kepuasan terhadap kinerja EOS tersebut pada kuartal keempat menjadi yang tertinggi dengan capaian persen- tase lebih dari 80% pada bulan di kuartal empat.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893

## G. Metrik AG11
Pada buku COBIT 2019 metrik ini tertulis “Jumlah insiden terkait ketidakpatuhan terhadap kebijakan terkait TI” [8] Berdasarkan metrik ini, data yang didapatkan bersumber dari data GAMAS unit Business Complaint Handling tahun  2021.  Adapun  data  yang  diambil  dari  sumber  tersebut  adalahh  terkait  gangguan  fisik  dan gangguan logic yang  terjadi  pada  layanan  TI.  Kedua  gangguan  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  data  yang dapat diukur dan diolah untuk metrik AG11, hal ini berdasarkan tugas dari EOS unit untuk melakukan pen- gecekan  pada  jaringan  fisik  layanan dan  jaringan logic layanan.  Insiden dapat  timbul karena  adanya  ketid- akpatuhan dalam melakukan tugas pengecekan fisik dan logic tersebut. Adapun gangguan fisik ini diasumsi- kan  berdasarkan  gangguan yang  terjadi  pada  perangkat  keras  yang  digunakan pelanggan untuk  menunjang layanan TI yang digunakan. Kemudian gangguan logic diasumsikan berdasarkan gangguan yang terjadi pada sistem pemograman pada layanan TI yang digunakan pelanggan. Data jumlah insiden ini dibagi kedalam em- pat kuartal 2021 sebagai berikut.

## TABEL VIII
DATA METRIK AG11 - JUMLAH INSIDEN KETIDAKPATUHAN INTERNAL 2021
Kuartal Jenis insiden Total Gangguan Fisik Gangguan Logic Q1 247 203 450 Q2 395 196 591 Q3 233 134 367 Q4 250 115 365
Berdasarkan data pada Tabel 8, dapat digambarkan terkait grafik untuk visualisasi kenaikan dan penurunan insiden yang terjadi pada gangguan fisik dan gangguan logic . Berikut merupakan visualisasi grafik untuk in- siden ketidakpatuhan internal pada 2021 Unit Business Complaint Handling .

## Gambar 5 Grafik Insiden Akibat Ketidakpatuhan Internal 2021
Pada Gambar 5 menggambarkan terkait grafik kenaikan dan penurunan jumlah insiden yang terjadi pada semua kuartal. Diketahui berdasarkan total insiden sepanjang tahun 2021 paling banyak terjadi terdapat pada kuartal kedua sebanyak 591 insiden, didominasi karena gangguan fisik dengan jumlah 395 insiden sedangkan pada gangguan logic hanya 196 insiden. Pada gangguan fisik grafik menggambarkan kenaikan dan penurunan, pada  kuartal  satu  ke  kuartal  kedua  kenaikan  terjadi,  kemudian  dari  kuartal  dua  ke  kuartal  tiga  terjadi
247 395 233 250 203 196 134 115 450 591 367 365 Q1 Q2
Q3 Q4 Jenis insiden Gangguan Fisik Jenis insiden Gangguan Logic Total

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893
penurunan, namun diakhir kuartal kenaikan kembali terjadi. Berbeda dengan gangguan logic grafik menggam- barkan  garis  menurun,  artinya  insiden  yang disebabkan  akibat  gangguan logic dari  kuartal  ke  kuartal  terus mengalami pengurangan.

## H. Metrik AG12
Pada  buku COBIT 2019  metrik  ini  tertulis  “Persentase  orang  TI  yang paham  bisnis  (yaitu  mereka  yang memiliki pengetahuan dan pemahaman yang diperlukan tentang domain bisnis yang relevan untuk memandu, mengarahkan, berinovasi, dan melihat peluang TI untuk domain bisnis)” [8]. Berdasarkan metrik ini, data yang didapatkan bersumber dari data Latar Belakang Jurusan Pegawai di unit Business Complaint Handling tahun 2021.  Berikut  merupakan data  pegawai  berdasarkan  jurusan  pendidikan yang  dikategorikan  dengan  TI dan non-TI.
TABEL  IX DATA METRIK AG12 - PEGAWAI JURUSAN TI 2021 Jurusan TI Jumlah ILMU KOMPUTER 1 INFORMATIKA 2 KOMPUTERISASI AKUNTANSI 1 MANAGEMEN INFORMATIKA 6 ILMU KOMUNIKASI 1 SISTEM INFORMASI 7 SISTEM KOMPUTER 2 TEKNIK INFORMASI 1 TEKNIK INFORMATIKA 23 TEKNIK KOMPUTER 4 TEKNIK TELEKOMUNIKASI 4 TOTAL 52 TABEL  X
DATA METRIK AG12 - PEGAWAI JURUSAN NON-TI 2021
Jurusan Non-TI Jumlah ADMINISTRASI NEGARA 1 AGRONOMI 1 ELEKTRO ARUS KUAT 1 FISIKA 1 HUKUM INTERNASIONAL 1 KESEJAHTERAAN SOSIAL 1 MANAGEMEN 1 MANAJEMEN BISNIS INDUSTRI 1 TEKNIK ELEKTRO 7 TEKNIK ELEKTRO KOMUNIKASI 1 TEKNIK ELEKTRONIKA 1 TEKNIK ELEKTRONIKA TELEKOMUNIKASI 1 TEKNIK JARINGAN TELEKOMUNIKASI DIGITAL 1 TEKNIK KOMPUTER JAINGAN DAN WEB 1 TOTAL 20
Berdasarkan  kedua  data  pegawai  TI  dan  non-TI  diketahui  jumlah  keseluruhan  pegawai  adalah  72  orang. Kemudian dalam menemukan persentase pegawai TI dan non-TI dilakukan pehitungan dengan rumus berikut.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893
Keterangan :
- Jumlah pegawai TI atau non-TI menggunakan angka total yang diketahui berdasarkan data pada masing- masing tabel.
- Jumlah seluruh pegawai didapatkan dari angka penjumlahan pegawai TI dan non-TI.
Dari  rumus  tersebut,  maka  dapat  diketahui  terkait  persentase  pegawai  yang  berlatar  belakang  TI  sebesar 72.22% dan 27.78% untuk pegawai dengan latar belakang non-TI yang ada dan bertugas pada unit Business Complaint Handlingi .

## I. Metrik AG13
Pada buku COBIT 2019 metrik ini tertulis “Jumlah inisiatif yang disetujui yang dihasilkan dari ide-ide TI yang inovatif” [8] Berdasarkan metrik ini, didapatkan data terkait inisiatif ide TI yang disetujui dan diimple- mentasikan pada tahun 2021 ini terdapat tiga inovasi, antara lain:
- Pembuatan dashboard monitoring tiket untuk teknisi
- Pembuatan aplikasi workzone
- Pembuatan buku Guideline Event Handling Management
Ketiga ide diatas merupakan ide inisiatif yang berasal dari pegawai dan ditinjau serta disetujui manajemen untuk  diimplementasikan  untuk  menunjang  kegiatan  operasional  bisnis  perusahaan.  Pembuatan dashboard monitoring ini bertujuan untuk mempermudah dan memfasilitasi teknisi dalam memantau tiket laporan terkait gangguan ataupun pengaduan layanan, sehingga dengan dashboard diharapkan informasi dapat  diakomodir sehingga informasi yang masuk dapat tersampaikan dengan baik dan terstruktur. Adapun aplikasi workzonei yang menjadi ide inisiatif TI juga, ini diimplementasikan untuk menunjang operasional bisnis dan tugas para EOS. Dengan aplikasi workzone ini EOS dapat dengan mudah mengelola tugas dan workload pekerjaannya berdasarkan  wilayah  yang  menjadi  penanggung  jawabnya,  sehingga  pekerjaan  yang  EOS  lakukan  dapat diketahui progresnya secara jelas. Buku Guideline ini menjadi sebuah dokumentasi terkait  layanan TI yang disediakan.  Buku  ini  dijadikan  sebagai  pedoman  dalam  menunjang  kegiatan-kegiatan  untuk event tertentu yang  menggunakan  layanan  dari  perusahaan.  Hal  ini  supaya  dengan  adanya guideline event tersebut  dapat diatur dan kelola baik sebelum pelaksanaan, saat pelaksanaan dan sesudah pelaksanaan itu tertangani dengan baik.
Berdasarkan hasil pengumpulan dan pengukuran pada metrik, dapat diketahui strategic map yang ada pada unit tersebut. Strategic map digunakan unit untuk menggambarkan keterkaitan data yang diukur dalam BSC TI, hal ini bertujuan untuk mempermudah dan membantu dalam pengukuran kinerja terkait TI secara khusus  [22]. Berikut merupakan gambaran strategic map yang ada pada Unit Business Complaint Handling .

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893
Pada Gambar 3 menggambarkan keterkaitan data yang diukur pada BSC TI. Terdapat empat perspektif dengan masing-masing metrik yang mendukung pengukuran tiap perspektifnya. Pada perspektif future orientation terdapat dua metrik, yaitu terkait persentase pegawai TI yang paham bisnis (AG12) yang memiliki hubungan dengan metrik terkait jumlah inisiatif yang disetujui terkait ide TI yang inovatif (AG13). Perspektif ini berkorelasi dengan per- spektif operational  excellence .  Pada  perspektif operational  excellence terdapat  dua  metrik,  yaitu  metrik  terkait kepuasan pengguna terhadap ketepatan waktu pegawai dalam layanan (AG10) yang memiliki hubungan terhadap metrik  AG13. Kemudian  AG10, berhubungan  terhadap metrik  terkait  jumlah  insiden  akibat  ketidakpatuhan  ter- hadap  kebijakan TI  (AG11).  Dari  kedua  metrik  AG10  dan  AG11,  ini  memiliki  hubungan  terhadap  metrik  pada perspektif customer orientation . Metrik pada perspektif tersebut, yaitu metrik terkait proses bisnis penting yand didukung infrastruktur dan aplikasi (AG06) dan metrik terkait kepuasan pengguna terhadap kualitas penyampaian layanan TI (AG05). Metrik AG06 memiliki hubungan dari metrik AG05, kemudian AG06 juga memiliki hubungan dari metrik AG10 terkait kepuasan pelanggan pada perspektif operational excellence . Metrik AG05 juga memiliki hubungan  dari  metrik  AG11  di  perspektif operational  excellence terkait  jumlah  insiden  akibat  ketidakpatuhan. Adapun hubungan dari kedua metrik di perspektif customer orientation (AG05, AG06) terhadap metrik di perspek- tif corporate  contribution .  AG05  dan  AG06  memiliki  hubungan  terhadap  metrik  AG01  yang  ada  di  perspektif corporate  contribution ,  yaitu  terkait  masalah  ketidakpatuhan  terkait  TI  yang  dilaporkan  dan  menyebabkan  rasa malu serta komentar publik. Penggambaran korelasi metrik ini perusahaan lakukan untuk menunjang pengukuran pada evaluasi kinerja terkait TI pada perusahaan.  Tujuan dari korelasi metrik pada strategic map ini tentu mem- bantu perusahaan dalam proses evaluasi kinerja, sehingga proses identifikasi data saat evaluasi dapat dengan ter- struktur mengetahui sebab dan akibat yang terjadi pada evaluasi berdasarkan data-data yang diukur pada BSC TI [22].
Selanjutnya dari seluruh data metrik yang didapatkan, maka dapat diketahui korelasi antar perspektif seperti yang telah di modelkan pada penelitian pemodelan BSC TI berbasis COBIT di unit Business Complaint Handling [7] Adanya pengaruh pada perspektfi future orientation terhadap operational excellence dapat dibuktikan berdasarkan data  berikut,  semakin  banyaknya pegawai  berlatar  belakang  TI  yang bekerja  (AG12)  maka  ide  ataupun  inisiatif yang berkaitan TI akan semakin banyak (AG13) sehingga hal tersebut akan mempengaruhi pula pada operasional bisnis perusahaan terkait jumlah insiden akibat ketidakpatuhan dalam menjalankan tugas yang akan semakin sedikit (AG11) serta kepuasan terhadap kinerja pegawai dalam mengelola TI akan semakin meningkat (AG10). Berikutnya adanya pengaruh pada perspektif operational excellence terhadap perspektif customer orientation, ini dibuktikan dengan data jumlah insiden akibat ketidakpatuhan dalam menjalankan tugas yang semakin sedikit (AG11) serta meningkatnya kepuasan terhadap kinerja pegawai dalam menjalankan tugas pengelolaan TI (AG10) maka tingkat kepuasan  pelanggan  terhadap  penyampaian  layanan  TI  (AG05)  akan  semakin  baik  hal  itu  juga  tercipta  karena adanya proses bisnis dengan dukungan infrastruktur dan aplikasi yang menunjang operasional bisnis perusahaan (AG06). Kemudian, adanya pengaruh dari perspektif customer orientation terhadap corporate contribution dapat dibuktikan dengan adanya adanya proses bisnis yang didukung oleh infrastruktur dan aplikasi dalam penyampaian layanan TI ke pelanggan (AG06) serta penilaian kepuasan pelanggan terhadap penyampaian TI (AG05) maka ini mempengaruhi pada indikasi jumlah masalah yang menyebabkan gangguan di publik (AG01) dan jumlah masalah yang tidak terdefinisikan (AG02) adalah semakin sedikit pada laporan tiket gangguan, terkait hal itu artinya real- isasi  tingkat  perjanjian  layanan  penanganan  gangguan  terlaksanakan  (AG03).  Berdasarkan  pembuktian  korelasi perspektif BSC TI ini juga menjadi representasi terhadap performansi kinerja terkait TI pada unit tersebut [23].

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis pada pengukuran BSC TI menggunakan metrik alignment goals COBIT 2019 di unit Business  Complaint  Handling divisi  SDA  PT  XYZ  membuktikan  terkait  korelasi  perspektif  BSC  TI.  Hal  ini didukung oleh sembilan data terkait TI yang bersesuaian dengan metrik alignment goals di keempat perspektif BSC TI, yaitu c orporate contribution, customer orientation, operational excellence dan future orientation . Terkait hal itu, adapun korelasi yang telah dibuktikan adalah adanya pengaruh perspektif future orientation terhadap opera- tional excellence , pengaruh perpektif operational excellence terhadap customer orientation dan pengaruh perspek- tif customer orientation terhadap corporate contribution . Dengan demikian, hasil pengukuran BSC TI ini dapat merepresentasikan performansi kinerja terkait TI pada unit sehingga dapat dijadikan sebuah penunjang dalam eval- uasi dan peningkatan kinerja terkait TI.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 880–893

## D AFTAR P USTAKA
[1]
J. Bessen, “Information Technology and Industry Concentration,” 2017.
[2] S. F. Bayastura, S. Krisdina, and A. P. Widodo, “ANALISIS DAN PERANCANGAN TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 2019 PADA PT XYZ,” Jurnal Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 68–75, Apr. 2021.
[3] W. Sardjono, E. Selviyanti, and W. G. Perdana, “The application of the factor analysis method to determine the performance of IT implementation in companies based on the IT balanced scorecard measurement method,” in Journal of Physics: Conference Series , Jun. 2020, vol. 1538, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1538/1/012026.
[4] R. Nasution, “Analisis Penerapan IT Balanced Scorecard yang Mempengaruhi Kinerja Divisi Teknologi Informasi di Bank Syariah,” Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa , vol. 3, Feb. 2017.
[5] S. W. Perangin-angin, “ANALISIS PENGUKURAN KINERJA TEKNOLOGI INFORMASI PADA PT MIROTA NAYAN MENGGUNAKAN IT BALANCED SCORECARD,” Yogyakarta, 2020.
[6] W. van Grembergen, “The Balanced Scorecard and IT Governance,” Information Systems Control Journal , 1997.
[7] H. A. Faisal, “Pembuatan Model Balanced Scorecard TI Menggunakan Pendekatan Structural Equation Modelling (SEM) Berbasis Varian Di PT Telekomunikasi Indonesia Tbk Pada Unit Business Service,” 2021.
[8] ISACA, COBIT 2019 Framework : Designing an Information and Technology Governance Solution . 2019.
[9] B. Gamaliel, Y. Rindengan, and S. Karouw, “PENGUKURAN TINGKAT KESELARASAN TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN COBIT 5 PADA PEMERINTAH SULAWESI UTARA,” Journal Teknik Informatika , vol. 11, no. 1, 2017.
[10] H. Nagata and J. F. Andry, “Business Process Assessment with Balanced Scorecard and Framework COBIT,” Kinetik: Game Technology, Infor- mation System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control , pp. 221–228, Apr. 2018, doi: 10.22219/kinetik.v3i3.639.
[11] A. P. Sakinah and Y. Hanum, “SYSTEM PERFORMANCE ANALYSIS OF THE MINISTRY OF TOURISM ICT DEPARTMENT USING COBIT 4.1 AND IT BALANCED SCORECARD,” JOURNAL OF SOFTWARE ENGINEERING & INTELLIGENT SYSTEMS , vol. 4, no. 3, Dec. 2019.
[12] A. F. Nuralimi, R. A. N. Taqiyya Izazi, H. Oktavia, and H. A. Faisal, “Pembuatan Model Balanced Scorecard TI Menggunakan Pendekatan Struc- tural Equation (SEM) Berbasis Varian Di PT Telekomunikasi Indonesia Tbk Pada 4 Unit Divisi Solution and Assurance,” 2021.
[13] A. Ishlahuddin, P. W. Handayani, K. Hammi, and F. Azzahro, “Analysing IT Governance Maturity Level using COBIT 2019 Framework: A Case Study of Small Size Higher Education Institute (XYZ-edu),” in 2020 3rd International Conference on Computer and Informatics Engineering,
IC2IE 2020 , Sep. 2020, pp. 236–241. doi: 10.1109/IC2IE50715.2020.9274599.
[14] S. Saat and S. Mania, Pengantar Metodologi Penelitian . 2020.
[15] Nina Siti Salmaniah Siregar, “Metode dan Teknik Wawancara,” Medan.
[16] A. M. Syuhada, “Kajian Perbandingan Cobit 5 dengan Cobit 2019 sebagai Framework Audit Tata Kelola Teknologi Informasi,” Jurnal Ilmiah Indonesia , vol. 6, no. 1, p. 30, Jan. 2021, doi: 10.36418/syntax-literate.v6i1.2082.
[17] D. Y. Nainggolan and A. F. Wijaya, “ANALISIS KINERJA SISTEM PENGOLAHAN DATA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN IT
BALANCED SCORECARD SEBAGAI SARANA UNTUK MENUNJANG KINERJA PEGAWAI PADA BADAN PUSAT STATISTIK (BPS) KABUPATEN SRAGEN,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi , vol. 2, Jun. 2019, [Online]. Available: http://www.jurnal.umk.ac.id/sitech
[18] R. Wijaya, “Analisis Model IT Menggunakan Balanced Scorecard Untuk Pengembangan Sistem Teknologi Informasi,” Mar. 2007.
[19] N. Situmorang, “Pengukuran Loyalitas Pelanggan Pada Produk-Produk Brand Indonesia Dengan Metode Net Promoter Score Pada Konsumen Kelas Menengah Kota Medan,” Medan, 2016.
[20] S. M. Musa, C. Akujuobi, M. N. O. Sadiku, A. E. Shadare, C. M. Akujuobi, and R. G. Perry, “DATA VISUALIZATION,” International Journal of Engineering Research And Advanced Technology , 2016, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/311597028
[21] E. T. Peterson, The Big Book of Key Performance Indicators Book Two in the Web Analytics Demystified Series First Edition . 2006. [Online]. Available: http://www.webanalyticsdemystified.com
[22] P. K. Das, “Impact of Balanced Scorecard Implementation on Corporate Performance,” American Journal of Humanities and Social Sciences , vol.
1, no. 1, pp. 1–9, 2019, doi: 10.11634/232907811705967.
[23] R. Haerani, “Mengukur Tingkat Kinerja Tata Kelola Teknologi Informasi Di Perguruan Tinggi Menggunakan IT Balanced Scorecard,” Jurnal Sistem Informasi , 2017.