http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Kebutuhan Kualitas Data dan Aturan Bisnis Data Pendidikan
Anton Rahmansyah Sumadi, Nori Wilantika* Program Studi Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS Jalan Otto Iskandardinata No. C64, Jakarta Timur, DKI Jakarta, Indonesia *e-mail: wilantika@stis.ac.id
( received : 11 April 2021, revised : 11 September 2021, accepted : 22 September 2021)

## Abstrak
Politeknik  Statistika  STIS  sebagai  organisasi  pendidikan  tinggi  harus  memenuhi  kebutuhan  data penyelengaraan  pendidikan  yang  diperlukan  Pangkalan  Data  Pendidikan  Tinggi  (PDDikti)  secara berkala. Penelitian sebelumnya menemukan bahwa Politeknik Statistika STIS memiliki masalah untuk memenuhi  dimensi  kualitas  data  yang  dibutuhkan  oleh  PDDikti.  Salah  satu  akar  masalah  yang menyebabkan kualitas data yang rendah pada organisasi Politeknik Statistika STIS adalah kurangnya kegiatan  manajemen  kualitas  data  dalam  organisasi  sehingga  kualitas  data  tidak  termonitor  dengan baik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  kegiatan  manajemen  kualitas  data  yaitu mendefinisikan  kebutuhan  kualitas  data  dan  mendefinisikan  aturan  kualitas  data  organisasi  dalam bidang  pendidikan,  penelitian,  dan  pengabdian  masyarakat.  Metode  pengumpulan  data  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  studi  dokumen,  observasi,  dan  wawancara.  Tahapan-tahapan  analisis penelitian  ini  berhasil  mengidentifikasi  15  proses  bisnis, 12  aktor  proses  bisnis,  dan  31  entitas  data. Kebutuhan  kualitas  data  Politeknik  Statistika  STIS  berdasarkan  penelitian  ini  adalah  kelengkapan, akurasi, kebenaran, konsistensi, ketepatan waktu, kewajaran, keterkinian, dan keterlacakan.  Dimensi kebutuhan kualitas data yang paling banyak ditemukan adalah kelengkapan dan akurasi. Penelitian ini berhasil  mengidentifikasi  243  aturan  kualitas  data  dan  berhasil  menyusun  matriks  penilaian  kualitas data  sebagai  salah  satu  acuan  yang  diajukan  untuk  mengevaluasi  kualitas  data  organisasi  Politeknik Statistika  STIS  yang  berhubungan  dengan  penyelenggaraan  pendidikan  akademik,  penelitian,  dan pengabdian masyarakat.
Kata kunci : kualitas data, kebutuhan kualitas data, aturan kualitas data

## Abstract
Polytechnic  of  Statistics  STIS  as  a  higher  education  organization  should  periodically  fulfill  the requirement  of  education  data  provided  by  Pangkalan  Data  Pendidikan  Tinggi  (PDDikti).  Previous research  found  that  Polytechnic  of  Statistics  STIS  has  problem  to  fulfill  the  data  quality  dimension required  by  PDDikti.  One  of  the  root  cause  of  insufficient  data  quality  on  Polytechnic  of  Statistics STIS’s organization is the lack of data quality management activity on the organization, thus resulting in lack of data quality monitoring. This research’s  objective is to conduct data quality management activities consisting of to define data quality requirement and to define data quality rules in scope of education,  research,  and  community  service.  Data  collection  methods  used  in  this  research  were document  studies,  observations,  and  interviews.  Research’s  data  analysis  managed  to  identify  15 business processes, 12 process business actors, and 31 data entities. The data quality requirements of Polytechnic  of  Statistics  STIS  according  of  this  research  are  completeness,  accuracy,  validity, consistency,  timeliness,  reasonableness,  currency,  and  lineage.  The  most  discovered  dimensions  of data quality requirement are completeness and accuracy. This research managed to identify 243 data quality  rules  and  managed  to  formulate  data  quality assessment  metrics  as  a  proposed  reference to evaluate data quality on Polytechnic of Statistics STIS’s organization relating to academic education, research, and community service.
Keywords: data quality, data quality requirement, data quality rules

## 1 Pendahuluan
Politeknik  Statistika  STIS  adalah  perguruan  tinggi  kedinasan  yang  berada  di  lingkungan Badan Pusat Statistik (BPS). Berdasarkan Pasal 2 Peraturan Kepala Badan Pusat Statistik Nomor 87 Tahun 2017 tentang Organisasi dan Tata Kerja Politeknik Statistika STIS, Politeknik Statistika STIS mempunyai  tugas  untuk  menyelenggarakan  jenis  pendidikan  vokasi,  penelitian,  dan  pengabdian kepada masyarakat di bidang statistika dan komputasi statistik. Pembinaan Politeknik Statistika STIS secara  teknis  akademik  dilaksanakan  oleh  Menteri  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi. Sedangkan untuk pembinaan secara fungsional dilaksanakan oleh Kepala Badan Pusat Statistik [1].
Untuk  mencapai  pendidikan  tinggi  yang  bermutu,  pemerintah  menyelenggarakan  sistem penjaminan  mutu  pendidikan  tinggi  untuk  mendapatkan  pendidikan  bermutu  [2].  Diamanatkan  oleh Pasal 52 Ayat 3 dan 4 Undang-Undang Tahun 2012 Tentang Pendidikan Tinggi, sistem penjaminan mutu  pendidikan  tinggi  ditetapkan  oleh  Menteri  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  serta didasarkan  pada  Pangkalan  Data  Pendidikan  Tinggi.  Untuk  menjamin  ketersediaan  data  pendidikan tinggi,  dilaksanakan  pendataan  penyelenggaraan  pendidikan  tinggi  melalui  PDDikti  [3].  Sebagai organisasi  perguruan  tinggi,  Politeknik  Statistika  STIS  harus  menyampaikan  secara  berkala  laporan tentang  penyelenggaraan  pendidikan  tinggi  ke  PDDikti.  Apabila  gagal  menyampaikan  laporan penyelenggaraan  pendidikan  tinggi  ke  PDDikti  secara  berkala,  Politeknik  Statistika  STIS  dapat dikenai sanksi sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan [3] dan lulusannya bisa tidak diakui oleh Kemenristekdikti.
Politeknik Statistika STIS harus menyampaikan data penyelengaraan pendidikan ke PDDikti secara  valid.  Sesuai  dengan  Pasal  12  Ayat  2  Peraturan  Menteri  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan Tinggi  Nomor  61  Tahun  2016,  data  yang  dilaporkan  ke  PDDikti  harus  memiliki  empat  dimensi kualitas  data  yang  harus  dipertanggungjawabkan  dalam  pelaporannya.  Keempat  dimensi  tersebut adalah  kelengkapan  (completeness),  kebenaran  (validity),  akurasi  (accuracy),  dan  kemutakhiran (currency). Politeknik Statistika STIS memiliki masalah untuk memenuhi dimensi  kualitas data yang dibutuhkan oleh PDDikti. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [4], ditemukan bahwa kualitas data Politeknik Statistika STIS belum memenuhi keempat dimensi kualitas data yang dibutuhkan oleh PDDikti.  Data  Politeknik  Statistika  STIS  baru  memenuhi  11  dari  52 business  rule (21,25%)  untuk dimensi completeness .  Lalu,  untuk  dimensi validity baru  memenuhi  11  dari  19 business  rule (57.89%). Selanjutnya, dimensi accuracy baru memenuhi 5 dari 11 business rule (45,45%). Terakhir, dimensi currency tidak dapat diukur karena sistem database tidak memiliki kolom untuk menyimpan riwayat  perubahan  data.  Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  salah  satu  akar  masalah  yang menyebabkan  kualitas  data  yang  rendah  adalah  kurangnya  kegiatan  manajemen  kualitas  data  dalam organisasi sehingga kualitas data tidak termonitor dengan baik.
Untuk  memperbaiki kualitas data Politeknik Statistika STIS,  [5] merekomendasikan delapan aktivitas  manajemen  kualitas  data  yang  mengacu  pada  framework  DAMA-DMBOK.  [6].  Dua kegiatan yang direkomendasikan diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Mendefinisikan  kebutuhan  kualitas  data  ( data  quality  requirement ).  Kebutuhan  kualitas  data didefinisikan  menurut  konteks  dari  "ketepatan  penggunaan"  untuk  mendukung  proses  bisnis organisasi.  Dalam  konteks  Politeknik  Statistika  STIS,  data  diharapkan  dapat  membantu pembentukan  keputusan  dan  mengandung  indikator  yang  mendukung  jaminan  mutu  internal. Kebutuhan kualitas data harus sejalan dengan kebutuhan BPS dan Kemenristekdikti.
2. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  kualitas  data  untuk Mendefinisikan aturan  bisnis  kualitas  data  ( data  quality  business  rule ).  Kegiatan  ini  adalah  lanjutan  dari menentukan  kebutuhan  kualitas  data.  Kebutuhan  kualitas  data  yang  telah  ditentukan  akan  lebih spesifik  dijelaskan  mengenai  aturan-aturan  pemformatan,  nilai-nilai  domain,  dan  deskripsi  untuk setiap  atribut.  Aturan  mengenai  format-format  data,  nilai-nilai  domain,  dan  deskripsi  atribut dibutuhkan  dalam  proses  standardisasi  data  untuk  mempersingkat  penanganan,  penyimpanan, pengambilan, dan pembaruan data [7].
Organisasi  Politeknik  Statistika  STIS.  Selanjutnya,  berdasarkan  dari  kebutuhan  kualitas  data yang  dihasilkan,  akan  diidentifikasi  aturan  kualitas  data  yang  lebih  spesifik  menjelaskan  mengenai aturan format,  nilai  domain,  dan  deskripsi untuk  setiap  atribut data.  Setelah  kebutuhan  kualitas  data
dan aturan kualitas data teridentifikasi, dirancanglah matriks penilaian kualitas data sebagai salah satu instrumen untuk mengevaluasi kualitas data Politeknik Statistika STIS secara berkala.

## 2 Tinjauan Literatur

## Kualitas Data
Istilah data memiliki arti yang majemuk tergantung dalam konteks apa istilah tersebut dipakai dan  dari  referensi  mana  istilah  tersebut  dijelaskan.  Untuk  penelitian  ini,  konteks  utama  yang digunakan  adalah  data  dalam  konteks  Politeknik  Statistika  STIS  sebagai  lembaga  penyelenggaraan pendidikan  tinggi.  Data  Pendidikan  Tinggi  adalah  kumpulan  fakta  mengenai  penyelenggaraan pendidikan  tinggi  yang  dimanfaatkan  untuk  pembangunan  pendidikan  tinggi  [3].  Dari  definisi tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  konteks  Politeknik  Statistika  STIS  data  adalah  kumpulan fakta  mengenai  kegiatan  pendidikan  tinggi  di  Politeknik  Statistik  STIS  yang  dapat  dimanfaatkan untuk  mengembangkan  kegiatan  pendidikan  tinggi  di  Politeknik  Statistika  STIS  itu  sendiri.  Arti kualitas  data  secara  harafiah  adalah  ukuran  seberapa  baik  data  dapat  merepresentasikan  fakta  yang ingin  direpresentasikan.  Untuk  menjaga  kualitas  data  dalam  organisasi,  dibutuhkan  manajemen kualitas data yang baik oleh organisasi tersebut. Program manajemen kualitas data dapat dilaksanakan berdasarkan kerangka kerja (framework) tertentu. Salah satu framework yang dipakai dalam memulai manajemen kualitas data adalah DAMA- Data Management Body of Knowledge [6]. DAMA-DMBOK diperuntukan  sebagai  pengenalan  definitif  ke  manajemen  data  [6].  Fungsi  manajemen  kualitas  data dalam framework DAMA-DMBOK adalah merencanakan, menerapkan, dan mengendalikan aktivitas yang  menerapkan  teknik  manajemen  kualitas  untuk  mengukur,  menilai,  meningkatkan,  dan memastikan penggunaan data yang sesuai [6]. Terdapat dua belas aktivitas yang bisa dilakukan untuk manajemen kualitas data ( data quality management ). Aktivitas-aktivitas tersebut adalah [6]: 1. Mengembangkan dan mencanangkan sadar kualitas data
2. Mendefinisikan kebutuhan kualitas data ( data quality requirement )
3. Memprofilkan, menganalisa, dan menilai kualitas data
4. Mendefinisikan ukuran kualitas data ( data quality metrics )
5. Mendefinisikan aturan bisnis kualitas data ( data quality business rule )
6. Menguji dan memvalidasi kebutuhan kualitas data
7. Mengatur dan mengevaluasi tingkatan layanan kualitas data ( data quality service levels )
8. Mengukur dan memonitor kualitas data secara berkelanjutan
9. Memanajemen masalah kualitas data
10. Membersihkan dan memulihkan kecacatan kualitas data ( data quality defects )
11. Mendesain dan mengimplementasikan prrosedur operasional manajemen kualitas data
12. Memonitor prosedur dan performa operasional manajemen kualitas data
Dari daftar aktivitas di atas, ada dua aktivitas manajemen kualitas data yang dijadikan fokus utama dalam penelitian ini, yaitu:
1. Mendefinisikan kebutuhan kualitas data ( data quality requirement )
2. Mendefinisikan aturan bisnis kualitas data ( data quality business rule )
Kebutuhan Kualitas Data ( Data Quality Requirement )
Suatu  kriteria  dan  ukuran  harus  menjelaskan  tentang  apa  saja  yang  harus  dibutuhkan  untuk mencapai  kualitas  data  yang  baik.  Kualitas  data  dapat  diukur  dengan  bagaimana  data  tersebut  dapat memenuhi  ekspektasi  pengguna  data.  Berdasarkan  pendapat  [8],  tingkat  kualitas  data merepresentasikan  seberapa  besar  data  dapat  memenuhi  ekspektasi  dari  penggunanya  berdasarkan bagaimana data tersebut seharusnya digunakan. Pendapat serupa juga diberikan oleh [6], kualitas data harus dapat dimengerti dalam konteks penggunaan yang sesuai. Dengan demikian, kebutuhan kualitas data  adalah  ukuran  dan  kriteria  kualitas  yang  harus  dipenuhi  data  agar  penggunaan  dan representasinya dapat memenuhi ekspektasi penggunanya.
Kualitas  data  mempunyai  konsep  kontekstual  dan  multidimensi,  yang  berarti  hal  tersebut dapat  diukur  dari  berbagai  dimensi  yang  berbeda  [9].  Dalam  pelaksanaan  kualitas  data,  konsep
dimensi  yang  terkandung  dalam  kualitas  data  mengklasifikasikan  aspek  dari  kualitas  data  yang diharapkan  dan  memberikan  ukuran  untuk  mengevaluasi  kesesuaian  dengan  ukuran  kualitas  data tersebut [10]. Ukuran dari setiap dimensi kualitas data digunakan untuk mengukur dan untuk melihat dalam sisi mana data bisa ditingkatkan kualitasnya. Dalam [10] dan [6], dijelaskan beberapa dimensi praktis yang dapat digunakan untuk mengukur kebutuhan kualitas  data.
Aturan Bisnis Kualitas Data ( Data Quality Business Rule )
Dalam menentukan bagaimana data organisasi disimpan, dipertukarkan, atau direpresentasikan, data tersebut harus sesuai dengan aturan bisnis yang ada dalam organisasi tersebut. Oleh karena itu, dibutuhkan kriteria yang jelas mengenai apa dan bagaimana kualitas data yang sesuai dengan aturan bisnis di organisasi tersebut. [6] mengutarakan bahwa proses untuk membentuk ukuran kesesuaian  kualitas  data  dengan  aturan  bisnis  membutuhkan  suatu  definisi.  Definisi  tersebut didapatkan  dengan  mengumpulkan  pernyataan  aturan  bisnis  ( business  statement  of  the  rule )  dan menyampaikan  pernyataan  tersebut  ke  dalam  spesifikasi  aturan  kualitas  data  ( data  quality  rule specification ). Business  statement  of  the  rule adalah  pernyataan  yang  menjelaskan  apa  yang  disebut kualitas  data  dalam  istilah  bisnis  [11].  Sedangkan  spesifikasi  aturan  kualitas  data  menjelaskan  apa kualitas yang dipertimbangkan baik pada level fisik [11]. Jadi, aturan kualitas data berfungsi menjadi alat  penerjemah  antara  kualitas  data  apa  yang  dikehendaki  oleh  organisasi  dan  bagaimana  kualitas data akan diimplementasikan dalam bentuk nyatanya.

## Penelitian Terdahulu
Beberapa  penelitian  terdahulu  dapat  menjadi  rujukan  untuk  beberapa  tahapan  dalam penelitian  ini.  Penelitian-penelitian  tersebut  menjelaskan  tentang  bagaimana  cara  untuk mengidentifikasi  proses  bisnis,  mengidentifikasi  entitas  data,  serta  merancang  kebutuhan  kualitas data. Penelitian ―Data Quality Requirements of Collaborative Business Processes‖ oleh [12] bertujuan untuk  mencari  apa  saja  kebutuhan  kualitas  data  dalam  proses  bisnis  kolaboratif  sebuah  perusahaan. Penelitian tersebut membahas tentang proses bisnis kolaboratif yang di dalamnya ada pertukaran data antar  perusahaan  dan  di  mana  saja  data  dan  informasi  tersebut  dibuat  dan  diubah.  Untuk  mencari kebutuhan kualitas data dalam proses bisnis kolaboratif, dilakukan studi kasus Business Networking terhadap 12 perusahaan menggunakan analisis konten kualitatif ( Qualitative Content Analysis ) untuk dapat menjelaskan studi kasus jaringan bisnis untuk memecah kategori sistem berdasarkan kombinasi kelas  data  dan  dimensi  kualitas  data  [13].  Penelitian  [12]  menjelaskan  salah  satu  metode  untuk perancangan kebutuhan kualitas data dengan pengkodean kelas data dari dokumen-dokumen.
Penelitian  ―Arsitektur  Data  dan  Informasi  untuk  Mendukung  Perancangan  Data  Warehouse Perumahan‖  oleh  [14]  bertujuan  untuk  merencanakan  arsitektur  informasi  dan  pemodelan  proses bisnis  PT.  Doboku  Ligar  Tasikmalaya  agar  mendukung  perancangan  data  warehouse  dalam perusahaannya. Sementara, Penelitian ―Enterprise Architecture Planning Sistem Informasi Perusahaan Manufaktur (Studi Kasus : CV. Harta Jaya Perusahaan)‖ oleh  [15] bertujuan untuk membuat model arsitektur  enterprise  perusahaan  CV.  Harta  Jaya  Pengemasan  Air  Minum  Majair  di  Kabupaten Majalengka. Kedua penelitian tersebut menjelaskan langkah mendefinisikan proses-proses bisnis dan mendefinisikan entitas bisnis dan entitas data.
Penelitian ―Pembuatan Arsitektur Data Di Perusahaan X‖ oleh [16] bertujuan untuk membuat model arsitektur data untuk suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang otomotif dealer. Penelitian ini  menjelaskan  beberapa  tahapan  identifikasi  proses  bisnis  dengan  membuat  narasi  proses  bisnis berdasarkan pengamatan terhadap kegiatan bisnis rutin di perusahaan tersebut.

## 3 Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  kualitatif  dengan  studi  kasus Politeknik  Statistika  STIS.    Metode  pengumpulan  data  yang  diterapkan  terdiri  dari  studi  pustaka, pengamatan,  dan  wawancara.  Studi  pustaka  dilakukan  dengan  mencari  informasi  yang  tersedia  di berbagai  dokumen  yang  menjelaskan  proses-proses  bisnis  di  Politeknik  Statistika  STIS.  Dokumen
yang  dimaksud  utamanya  terdiri  dari  berbagai  dokumen  peraturan-peraturan  yang  ditetapkan  oleh Kepala  Badan  Pusat  Statistik  dan  Direktur  Politeknik  Statistika  STIS.  Selain  itu,  dokumen  yang dipelajari  juga  berasal  dari  dokumentasi  kegiatan,  dokumen  Standar  Operasional  Prosedur  (SOP), serta  dokumen  pendukung  yang  menjelaskan  kegiatan-kegiatan  apa  saja  yang  dilakukan  Politeknik Statisika  STIS  terkait  kegiatan  pendidikan,  kegiatan  penelitian,  dan  kegiatan  pengabdian  dalam masyarakat.  Adapun  pengamatan  dilakukan  pada  kegiatan  rutin  di  Politeknik  Statistika  STIS  seperti kegiatan belajar mengajar. Pengamatan dilakukan utamanya dalam sudut pandang sebagai mahasiswa. untuk  memperhatikan  alur  dari  proses  kegiatan  penyelenggaraan  pendidikan,  penyelenggaraan penelitian,  serta  pengabdian  masyarakat.Selain  itu,  wawancara  dilakukan  untuk  mencari  kebutuhan kualitas data, isu-isu kebutuhan kualitas data, dan informasi proses bisnis di Politeknik Statistika STIS yang  belum  ditemukan  pada  metode  studi  pustaka  dan  pengamatan.  Narasumber  wawancara merupakan subject  matter yang  memiliki  pengetahuan  tinggi  terhadap  proses  bisnis  terkait  di Politeknik Statistika STIS.
Metode utama yang digunakan untuk analisis data yang dikumpulkan adalah analisis konten kualitatif  dengan  metode  kodifikasi.  Analisis  data  dibagi  menjadi  beberapa  tahapan.  Yang  pertama yaitu  penggalian  informasi  terkait  proses  bisnis  Politeknik  Statistika  STIS,  yang  bertujuan  untuk memahami  dan  memetakan  seluruh  kegiatan  yang  ada  di  Politeknik  Statistika  STIS.  Tahapan penggalian informasi proses bisnis menghasilkan output yang akan digunakan pada tahapan penelitian selanjutnya,  yaitu  identifikasi  entitas  data.  Tahapan  berikutnya  adalah  mengidentifikasi  kebutuhan kualitas  data  dan  aturan  bisnis  kualitas  data.  Tahapan  yang  terakhir  yaitu  penyusunan  matriks penilaian kualitas data, yang dilakukan dengan memetakan hasil tahapan-tahapan analisis sebelumnya Matriks penilaian kualitas data adalah hasil akhir dari penelitian ini yang diharapkan dapat digunakan untuk menjadi salah satu acuan untuk mengevaluasi kualitas data Politeknik Statistika STIS.  Berikut adalah rincian masing-masing tahapan penelitian yang telah disebutkan sebelumnya.
1. Identifikasi Proses Bisnis
Identifikasi  proses  bisnis  di  Organisasi  Politeknik  Statistika  STIS  dilakukan  dengan menganalisis dokumen-dokumen yang mengandung informasi proses bisnis seperti data kualitatif dan pengamatan dari peneliti sebagai mahasiswa. Untuk memudahkan identifikasi proses bisnis, informasi yang tersebar dari berbagai dokumen terkait proses bisnis dikumpulkan menjadi satu dokumen berupa narasi proses bisnis. Teknik pengumpulan informasi proses bisnis menjadi sebuah narasi proses bisnis telah  dilakukan  dalam  penelitian  [16]  untuk  mempermudah  identifikasi  proses  bisnis  di  perusahaan yang  ditelitinya.  Narasi  proses  bisnis  dalam  penelitian  ini  merupakan  rangkuman  tentang  informasi proses  bisnis  Politeknik  Statistika  STIS  yang  terkait  tentang  penyelenggaraan  pendidikan  akademik, penelitian, dan pengabdian masyarakat. Dari narasi proses bisnis yang dihasilkan, selanjutnya dibuat pemodelan  proses  bisnis  dan  identifikasi  entitas  data.  dalam  bentuk activity  diagram untuk memudahkan proses identifikasi kebutuhan kualitas data dan aktor-aktor yang berperan dalam proses bisnis tersebut.
Pencarian  aktor  proses  bisnis  dilakukan  dengan  analisis  data  kualitatif  berupa  kodifikasi dokumen  narasi  proses  bisnis.  Dalam  penelitian  ini,  kodifikasi  untuk  identifikasi  aktor  dilakukan dengan  dua  siklus.  Siklus  pertama  adalah  dengan  metode Simultaneous  Coding [17] . Metode Simultaneous  Coding dipilih  karena  kalimat-kalimat  dalam  narasi  proses  bisnis  dapat  mengandung informasi keterlibatan lebih dari satu aktor. Tahap kedua adalah dengan metode Pattern Coding [17]. Metode Pattern  Coding digunakan  dalam  kodifikasi  identifikasi  aktor  untuk  mengelompokan  aktor- aktor yang sebelumnya diidentifikasi oleh metode Simultaneous Coding berdasarkan kemiripan aktor- aktor tersebut. Hal ini dilakukan agar dapat mengurangi redundansi dari hasil identifikasi aktor-aktor. Hasil  dari  kodifikasi  adalah  daftar  aktor-aktor  yang  teridentifikasi  terkait  dengan  proses  bisnis organisasi  Politeknik  Statistika  STIS  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya.  Proses Simultaneous Coding identifikasi aktor proses bisnis ditunjukan pada  Tabel .
Setelah  aktor-aktor  yang  terkait  dengan  proses  bisnis  diidentifikasi,  maka  dapat  dilakukan pemodelan  proses  bisnis  berupa  pemetaan  antara  proses  bisnis  dengan  aktor-aktor  proses  bisnis terkait.  Aktor-aktor  tersebut  kemudian  dipetakan  ke  dalam activity  diagram proses  bisnis  untuk menggambarkan hubungan aktor dan proses-proses bisnis yang telah teridentifikasi sebelumnya.
Tabel 1. Contoh Proses Simultaneous Coding Identifikasi Aktor dan Entitas Data Tema Datum Narasi Proses Bisnis Kode Aktor Teridentifikasi Kode Entitas Data Teridentifikasi Pembentukan Rombongan Belajar Petugas BAAK membagi tiap kelompok menjadi rombongan belajar secara sistematik sehingga distribusi rombongan belajar menurut jenis kelamin, program studi, daerah asal, dan IP menjadi berimbang. PETUGAS BAAK JENIS KELAMIN, PROGRAM STUDI,
DAERAH ASAL,
IP MAHASISWA, ROMBONGAN BELAJAR Penilaian Akademis Mahasiswa Khusus mahasiswa Tingkat I, Indeks Prestasi harus memenuhi semua kriteria berikut: Mahasiswa memperoleh minimal huruf mutu C untuk mata kuliah inti yang telah ditentukan, IPS >= 2,00 untuk semester I dan II, Apabila syarat tersebut tidak terpenuhi, maka mahasiswa tersebut dinyatakan drop out (DO). MAHASISWA MATA KULIAH, NILAI MATA KULIAH, SEMESTER, MAHASISWA, IP SEMESTER, STATUS MAHASISWA

## 2. Identifikasi Entitas Data
Entitas  data  diperlukan  untuk  dapat  menyusun  kebutuhan  kualitas  data  dan  aturan  bisnis kualitas data. Oleh karena perlu diidentifikasi entitas data yang terkandung dalam proses bisnis dalam organisasi tersebut. Penelitian [15] dan [14] menyertakan analisis daftar kandidat entitas data setelah identifikasi  proses  bisnis.  Pada  penelitian  ini,  identifikasi  entitas  data  dilakukan  dengan  kodifikasi terhadap dokumen narasi proses bisnis. Kodifikasi entitas data dilakukan beriringan dengan kodifikasi aktor untuk melihat hubungan antara entitas data dan aktor yang terkait.
Serupa  dengan  kodifikasi  aktor,  teknik  kodifikasi  entitas  data  dilakukan  dengan  dua  tahap. Tahap  pertama  adalah  dengan  metode Simultaneous  Coding. Metode Simultaneous  Coding [17] dipilih  karena  kalimat-kalimat  dalam  kodifikasi  proses  bisnis  dapat  mengandung  informasi keterlibatan  lebih  dari  satu  entitas  data  dalam  proses  bisnis.  Tahap  kedua  adalah  dengan Pattern Coding .  Metode Pattern  Coding [17]  digunakan  untuk  mengelompokan  entitas-entitas  data  yang sebelumnya diidentifikasi oleh metode Simultaneous Coding berdasarkan kemiripan entitas data atau kecenderungan  entitas  data  yang  lebih  sesuai  menjadi  atribut  data  untuk  entitas  data.  Sehingga, mencegah  terjadinya  identifikasi  entitas  data  yang  terlalu  banyak  dan  terlalu  detil  untuk  dianalisis. Hasil  dari  identifikasi  entitas  data  digunakan  untuk  identifikasi  kebutuhan  kualitas  data  dan identifikasi aturan kualitas data. Proses Simultaneous Coding identifikasi entitas data ditunjukan pada Tabel .

## 3. Identifikasi Kebutuhan Kualitas Data
Identifikasi  kebutuhan  kualitas  data  dilakukan  untuk  mengetahui  apa  saja  dimensi-dimensi kebutuhan kualitas data berdasarkan informasi proses bisnis. Dalam penelitian [12], teknik kodifikasi terhadap dimensi kualitas data dan kelas data dilakukan dengan Axial Coding dan Selective Coding . [12]  menggunakan  metode  kodifikasi  ini  untuk  mencari  tahu  kelas  data  yang  muncul  dari  teks referensi  proses  bisnis,  juga  mencari  dimensi  kualitas  data  dari  teori  yang  sudah  didapatkan sebelumnya  maupun dimensi baru yang belum dijelaskan di teori sebelumnya.  Dalam penelitian ini,
walaupun  prinsip  untuk  mendapatkan  kebutuhan  kualitas  data  mengikuti  referensi  [12],  namun metode kodifikasi yang digunakan berbeda dari penelitian tersebut. Guna mengidentifikasi kebutuhan kualitas  data,  penelitian  ini  mengunakan  metode Hypothesis  Coding [17].  [17]  menjelaskan  bahwa Hypothesis  Coding adalah  metode  kodifikasi  dengan  menggunakan  kode  yang  telah  dibuat, ditentukan,  atau  dikembangkan  peneliti  berdasarkan  teori  maupun  prediksi  sebelumnya.  Metode kodifikasi  ini  dipilih  karena  berbeda  dengan  tahap  analisis  [12]  yang  memungkinkan  identifikasi dimensi  kualitas  data  dan  kelas  data  yang  baru,  tahapan  analisis  ini  bertujuan  untuk  mendeduksi kebutuhan  kualitas  data  dari  aktor  proses  bisnis  berdasarkan  referensi  yang  sudah  ada  sebelumnya. Proses Hypothesis Coding dicontohkan pada Tabel .
Tabel 2. Contoh Proses Hypothesis Coding Identifikasi Kebutuhan Kualitas Data
Sumber Datum Keterangan Aktor Proses Bisnis Dimensi Kualitas Data Teridentifikasi (Entitas Data Terkait) Wawancara Aktor BAAK Kalau pendaftaran zaman sekarang yang melalui SSCASN, data yang diisikan banyak sekali sampai NIK orang tua, pekerjaan ayah dan ibu, gaji ayah dan gaji ibu, semua itu memang dibutuhkan dan datanya memang dibutuhkan oleh PDDikti. Jadi data mahasiswa yang seharusnya kita miliki sekarang itu memang harus lengkap banget. KELENGKAPAN (mahasiswa) Wawancara Aktor Program Studi Kalau terkait kelulusan atau kenaikan tingkat, itu hanya berdasarkan dua. Nilai akademik atau nonakademik. Kalau nonakademik kan pelanggaran, datanya ada di BAAK, tercatat semua. Kalau kurang dari 55 maka tidak bisa naik, atau terkena pelanggaran disiplin berat. Itu sudah jelas semuanya, jadi sudah diatur di situ. KELENGKAPAN (nilai akademik, nilai nonakademik) AKURASI (nilai akademik, nilai nonakademik)
Teori  untuk  menentukan  kode  dimensi  kebutuhan  kualitas  data  mengikuti  referensi  yang diberikan  [10]  dan  [6].  Sementara,  dalam  menentukan  kode  entitas  data,  referensi  yang  digunakan adalah  hasil  identifikasi  entitas  data  yang  dilakukan  pada  tahapan  analisis  sebelumnya.  Daftar dimensi-dimensi  kualitas  data  yang  menjadi  dasar  kodifikasi  kebutuhan  kualitas  data  tertera  pada Tabel 3.
Tabel 3. Daftar Dimensi Kualitas Data Berdasarkan Teori Dimensi Kualitas Data berdasarkan [6] Dimensi Kualitas Data berdasarkan [10] Akurasi ( Accuracy ) Akurasi ( Accuracy ) Kelengkapan ( Completeness ) Keterlacakan ( Lineage ) Konsistensi ( Consistency )
Konsistensi Struktural ( Structural Consistency )
Kemutakhiran ( Currency ) Konsistensi Semantik ( Semantic Consistency )
Presisi ( Precision ) Kelengkapan ( Completeness ) Privasi ( Privacy ) Konsistensi ( Consistency ) Kewajaran ( Reasonableness ) Kemutakhiran ( Currency ) Integritas Referensi ( Referential
Integrity )
Ketepatan Waktu ( Timeliness ) Ketepatan Waktu ( Timeliness ) Kewajaran ( Reasonableness ) Keunikan ( Uniqueness )
Keindetifikasian ( Identifiability ) Kebenaran ( Validity ) Sumber: [6] dan  [10]
Kodifikasi  kebutuhan  kualitas  data  dilakukan  terhadap  dokumen  transkrip  hasil  wawancara dengan    narasumber  aktor-aktor  proses  bisnis  terkait. Hasil  dari  identifikasi  kebutuhan  kualitas  data adalah  pemetaan  dimensi-dimensi  kualitas  data  terhadap  entitas  data  serta  daftar  isu  dalam pemenuhan kualitas data yang menjadi bahan kesimpulan dari penelitian ini.
4. Identifikasi Aturan Kualitas Data
Identifikasi aturan kualitas data dilakukan dengan mengkonversi pernyataan bisnis ( businesss statement )  yang  muncul  dari  keterangan  aktor  proses  bisnis  dan  dokumen-dokumen  terkait  proses bisnis, menjadi spesifikasi aturan kualitas data ( data quality rule specification ). Tahapan ini dilakukan untuk  menerjemsahkan  kebutuhan  kualitas  data  yang  telah  diidentifikasi  ke  bagaimana  kebutuhan kualitas  data  tersebut  diimplementasikan  dalam  bentuk  nyatanya.  [18]  menjelaskan  salah  satu  cara bagaimana pernyataan bisnis diterjemahkan ke dalam spesifikasi aturan kualitas data . Contoh proses identifikasi aturan kualitas data ditunjukan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Contoh proses identifikasi aturan kualitas data Kode Referensi Datum Informasi Proses Bisnis Aturan Kualitas Data Teridentifikasi W1-06 Kalau pendaftaran zaman sekarang yang melalui SSCASN, data yang diisikan banyak sekali sampai NIK orang tua, pekerjaan ayah dan ibu, gaji ayah dan gaji ibu, semua itu memang dibutuhkan dan datanya memang dibutuhkan oleh PDDikti. Jadi data mahasiswa yang seharusnya kita miliki sekarang itu memang harus lengkap banget. Atribut nilai untuk ―Mahasiswa‖ harus terisi tidak boleh kosong: NIK Ayah NIK Ibu Pekerjaan Ayah Pekerjaan Ibu ... N-E1-12 Khusus mahasiswa Tingkat I, Indeks Prestasi harus memenuhi semua kriteria berikut: Mahasiswa memperoleh minimal huruf mutu C untuk mata kuliah inti yang telah ditentukan, IPS >= 2,00 untuk semester I dan II, Apabila syarat tersebut tidak terpenuhi, maka mahasiswa tersebut dinyatakan drop out (DO). Jika status mahasiswa tidak drop out dan naik ke
tingkat II , maka (∑ nilai mata kuliah semester* SKS mata kuliah semester) / (∑ SKS mata kuliah semester) untuk  tingkat I semester I dan semester II minimal >= 2,00
Dalam  penelitian  ini,  proses  identifikasi  aturan  kualitas  data  dikelompokan  menurut  hasil identifikasi  kebutuhan  kualitas  data  yang  telah  didapatkan  pada  tahapan  sebelumnya.  Pernyataan bisnis  yang  dikonversi  menjadi  spesifikasi  kebutuhan  kualitas  data  bersumber  dari  keterangan  aktor proses  bisnis  melalui  wawancara,  dokumen-dokumen  yang  dirujuk  dari  keterangan  aktor  proses bisnis,  serta  narasi  proses  bisnis  dari  tahapan  penelitian  sebelumnya.  Hasil  dari  identifikasi  kualitas data adalah daftar aturan kualitas data yang dikelompokan menurut kebutuhan kualitas data.

## 5. Penyusunan Matriks Penilaian Kualitas Data
Berdasarkan  hasil  tahapan  penggalian  informasi  proses  bisnis  serta  tahapan  identifikasi kebutuhan  kualitas  data  dan  aturan  bisnis  kualitas  data,  disusun  matriks  penilaian  kualitas  data. Penyusunan matriks penilaian kualitas data dilakukan dengan memetakan tahapan hasil-hasil analisis sebelumnya  yaitu  entitas  data  yang  teridentifikasi  dan  siapa  yang  bertanggung  jawab,  apa  kriteria kebutuhan  kualitas  data  yang  akan  diuji,  dan  apa  saja  aturan-aturan  kualitas  data  yang  harus divalidasi,  ke  dalam  suatu  dokumen  yang  dapat  dijadikan  penilaian  kualitas  data.  Matriks  penilaian kualitas  data  adalah  hasil  akhir  dari  penelitian  ini  yang  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  menjadi salah satu acuan untuk mengevaluasi kualitas data Politeknik Statistika STIS.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## Proses Bisnis
Identifikasi  proses  bisnis  di  Organisasi  Politeknik  Statistika  STIS  dilakukan  dengan menganalisis 13 dokumen-dokumen yang  mengandung informasi proses bisnis seperti data kualitatif dan  pengamatan  dari  peneliti  sebagai  mahasiswa.  Proses-proses  bisnis  yang  dianalisis  dalam penelitian  ini  terbatas  cakupannya  pada  proses  bisnis  yang  berhubungan  langsung  penyelenggaraan pendidikan akademik, penelitian, dan pengabdian masyarakat. Untuk memudahkan identifikasi proses bisnis,  informasi  yang  tersebar  dari  berbagai  dokumen  dikumpulkan  menjadi  satu  dokumen  terpadu berjudul ―Narasi Proses Bisnis Penyelenggaraan Pendidikan Akademik, Penelitian, Dan Pengabdian Masyarakat‖. Dokumen narasi proses bisnis ini merupakan rangkuman tentang informasi proses bisnis Politeknik Statistika STIS yang terkait tentang penyelenggaraan pendidikan akademik, penelitian, dan pengabdian  masyarakat.  Proses-proses  bisnis  dalam  organisasi  Politeknik  Statistika  STIS  yang berhasil  diidentifikasi  dan  berhubungan  langsung  dengan  penyelenggaraan  pendidikan  akademik, penelitian, dan pengabdian masyarakat dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Kegiatan Proses Bisnis yang Teridentifikasi
No. Kegiatan Proses Bisnis 1 Seleksi Mahasiswa Baru 2 Pembentukan Rombongan Belajar
3 Alokasi Jadwal Kuliah dan Pergantian Jadwal Kuliah
4 Pelaksanaan Kegiatan Perkuliahan
5 Tindak Lanjut Ketidakhadiran dan Dispensasi
6 Pelaksanaan Kuliah Umum
7 Pelaksanaan Praktek Kerja Lapangan
8 Pelaksanaan Ujian Semester
9 Pelaksanaan Ujian Akhir Program Studi
10 Penilaian Kegiatan dan Kemajuan Belajar Mahasiswa
11 Pelayanan Alumni
12 Penyelenggaraan Pengabdian Kepada Masyarakat
13 Penyelenggaraan Penelitian Dosen
14 Penyelenggaraan Seminar Ilmiah
15 Penerbitan Publikasi Ilmiah
Identifikasi  aktor  proses  bisnis  dilakukan  dengan  menganalisis  269  datum  yang  bersumber dari  dokumen  narasi  proses  bisnis.  Dari  analisis  kodifikasi  untuk  identifikasi  aktor  bisnis  yang dilakukan  dua  siklus,  diperoleh  12  aktor  teridentifikasi  terkait  proses  bisnis  organisasi  Politeknik Statistika  STIS.  Hasil  identifikasi  aktor  proses  bisnis  setelah  tahapan  kodifikasi  narasi  proses  bisnis adalah seperti yang ditampilkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Identifikasi Aktor Proses Bisnis Setelah Tahapan Kodifikasi
Kode Aktor Aktor Deskripsi AK-01 PROGRAM STUDI Program Studi merupakan unsur pelaksana akademik yang mempunyai tugas melaksanakan pendidikan vokasi tertentu di bidang statistika dan komputasi statistik. AK-02 DOSEN Dosen adalah tenaga pendidik profesional di Perguruan
Tinggi sesuai dengan bidang keilmuannya. AK-03 MAHASISWA Mahasiswa adalah seseorang yang sedang menjalani pendidikan di dalam masa studinya di Politeknik Statistika STIS. AK-04 BAAK Bagian Administrasi Akademik, dan Kemahasiswaan merupakan unsur pelaksanaan administrasi yang mempunyai tugas untuk melaksanakan pengelolaan administrasi akademik dan kemahasiswaan. AK-05 BAGIAN UMUM Bagian Umum merupakan unsur pelaksana administrasi yang mempunyai tugas untuk melaksanakan administrasi umum. AK-06 PIMPINAN Pimpinan Politeknik Statistika STIS terdiri dari Direktur dan Wakil Direktur Politeknik Statistika STIS. AK-07 PPPM Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat merupakan unsur pelaksana akademik di bidang penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. AK-08 PENYELENGGARA UJIAN SEMESTER Penyelenggara Ujian Semester adalah tenaga yang dikerahkan BAAK untuk melakukan pengawasan dan koordinasi dalam UTS maupun UAS. AK-09 PANITIA SELEKSI PMB Panitia Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru adalah tenaga yang dikerahkan oleh Politeknik Statistika STIS dan BPS untuk mengikuti kepanitiaan Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru. AK-10 ALUMNI Alumni adalah mahasiswa yang telah menyelesaikan masa studinya di Politeknik Statistika STIS. AK-11 BIRO KEPEGAWAIAN BPS Biro Kepegawaian BPS berperan dalam seleksi penerimaan mahasiswa baru Politeknik Statistika STIS. AK-12 BADAN KEPEGAWAIAN NEGARA Badan Kepegawaian Negara berperan dalam seleksi penerimaan mahasiswa baru Politeknik Statistika STIS.

## Entitas Data
Identifikasi  entitas  data  dilakukan  dengan  menganalisis  269  datum  yang  bersumber  dari dokumen narasi proses bisnis. Dari analisis  kodifikasi untuk identifikasi aktor bisnis yang dilakukan dua siklus, diperoleh 31 entitas data teridentifikasi terkait proses bisnis organisasi Politeknik Statistika STIS. Hasil identifikasi entitas data berdasarkan tahapan kodifikasi narasi proses bisnis beserta hasil identifikasi aktor yang terkait pada entitas data tersebut ditampilkan pada Tabel 7. Kode aktor  yang digunakan adalah berdasarkan hasil identifikasi aktor proses bisnis sebelumnya pada Tabel 6.
Tabel 7. Hasil Identifikasi Entitas Data Setelah Tahapan Kodifikasi
Kode Entitas Data Entitas Data Kode Aktor Entitas Data Terkait ED-01 MAHASISWA AK-01, AK-09, AK-04, AK-03 ED-02 DOSEN AK-01, AK-04, AK-02 ED-03 KULIAH AK-04, AK-02, AK-03, AK-01 ED-04 MATA KULIAH AK-01, AK-04, AK-02, AK-03 ED-05 JADWAL KULIAH AK-01, AK-04, AK-02, AK-03 ED-06 ABSENSI KULIAH AK-04, AK-02, AK-03 ED-07 ROMBONGAN BELAJAR AK-09, AK-04, AK-02, AK-03 ED-08 INVENTARIS PERKULIAHAN AK-05 ED-09 DISPENSASI AK-04, AK-03, AK-06 ED-10 KULIAH UMUM AK-01, AK-05, AK-02, AK-03, AK-04, AK-06
ED-11 UJIAN SEMESTER AK-01, AK-04, AK-05, AK-02, AK-03, AK-06, AK-08 ED-12 ABSENSI UJIAN SEMESTER AK-03, AK-08 ED-13 UJIAN SUSULAN SEMESTER AK-01, AK-04, AK-02, AK-03 ED-14 UJIAN KOMPREHENSIF AK-01, AK-04, AK-03 ED-15 NILAI AKADEMIK AK-01, AK-04, AK-02, AK-03 ED-16 NILAI NONAKADEMIK AK-04, AK-02, AK-03 ED-17 BIMBINGAN SKRIPSI/TUGAS AKHIR  AK-01, AK-02, AK-03, AK-04 ED-18 SKRIPSI/TUGAS AKHIR AK-01, AK-02, AK-03, AK-04 ED-19 SEMINAR SKRIPSI/TUGAS AKHIR AK-01, AK-02, AK-03, AK-04 ED-20 SIDANG SKRIPSI/TUGAS AKHIR AK-01, AK-02, AK-03, AK-04 ED-21 TAHAPAN PMB AK-09, AK-12, AK-05, AK-11 ED-22 PESERTA PMB AK-09, AK-12, AK-11 ED-23 LEGALISIR IJAZAH DAN TRANSKRIP NILAI AK-04, AK-10 ED-24 IJAZAH SMA AK-04, AK-10 ED-25 IJAZAH DAN TRANSKRIP NILAI AK-04, AK-10 ED-26 ABDIMAS AK-07, AK-02, AK-03, AK-06 ED-27 PENELITIAN DOSEN AK-05, AK-02, AK-03, AK-07 ED-28 SEMINAR ILMIAH AK-06, AK-07 ED-29 PUBLIKASI SEMINAR ILMIAH AK-07 ED-30 PUBLIKASI ILMIAH AK-07, AK-05, AK-02, AK-03, AK-06 ED-31 PRAKTEK KERJA LAPANGAN AK-02, AK-03, AK-04, AK-07

## Kebutuhan Kualitas Data
Identifikasi  kebutuhan  kualitas  data  dilakukan  dengan  menganalisis  119  datum  yang bersumber dari  wawancara dari perwakilan aktor Dosen, BAAK, Program Studi, dan PPPM. Aktor- aktor  ini  dipilih  karena  memiliki  peran  besar  dalam  pelaksanaan  proses  bisnis  Politeknik  Statistika STIS.  Penghitungan  jumlah  kodifikasi  didasarkan  dari  jumlah  kombinasi  pasangan  dimensi  kualitas data  dengan  entitas  data  untuk  setiap  datumnya.  Dari  hasil  kodifikasi  kebutuhan  kualitas  data, diperoleh  jumlah  kodifikasi  sebanyak  239.  Berdasarkan  dimensi  kualitas  data,  kodifikasi  kebutuhan kualitas  data  mayoritas  terdiri  dari  kelengkapan  ( completeness )  dan  akurasi  ( accuracy ).  Dimensi kualitas  lain  yang  teridentifikasi  dalam  analisis  kebutuhan  kualitas  data  ini  adalah  kebenaran ( validity ),  konsistensi  ( konsistensi ),  ketepatan  waktu  ( timeliness ),  kewajaran  ( reasonableness ), keterkinian  ( currency ),  dan  keterlacakan  ( lineage ).  Kelengkapan  merupakan  dimensi  kualitas  data yang  banyak  terkode  karena  aktor-aktor  proses  bisnis  banyak  memberikan  pernyataan  mengenai kebutuhan  data  yang  perlu  tersedia  ketika  menjalankan  kegiatan  maupun  memberi  keputusan  pada proses  bisnis  tertentu.  Akurasi  juga  merupakan  dimensi  kualitas  data  yang  banyak  terkode  karena aktor-aktor  proses  bisnis  juga  banyak  memberikan  pernyataan  tentang  bagaimana  seharusnya hubungan  data  terhadap  aturan  dan  protokol  dalam  pelaksanaan  nyata  proses  bisnisnya.  Jumlah kodifikasi kebutuhan kualitas data menurut dimensinya dijelaskan dalam Tabel 8.
Berdasarkan  pengelompokan  hasil  kodifikasi  kebutuhan  kualitas  data  berdasarkan  dimensi kualitas  data  dan  entitas  data,  ditemukan  bahwa  entitas  data  ―MAHASISWA‖  (ED-01), ―DOSEN‖(ED-02),,  dan  ―NILAI  AKADEMIK‖  (ED-17),  memiliki  jumlah  kodifikasi  kebutuhan kualitas data yang relatif tinggi dari kode entitas lainnya. Jumlah kodifikasi tidak menunjukan secara pasti  mana  saja  entitas  data  yang  memiliki  kecenderungan  lebih  penting  dari  entitas  data  lainnya, namun  menggambarkan  apa  saja  ekspektasi  aktor  proses  bisnis  terhadap  kebutuhan  kualitas  data menurut entitas data yang ingin dipenuhi. Jumlah kodifikasi kebutuhan kualitas data menurut dimensi dan entitas datanya dijelaskan dalam Tabel 9. Kode entitas data yang digunakan pada Tabel 9 tersebut merujuk pada kode entitas yang tertera pada Tabel 7.
Tabel 8. Jumlah Kodifikasi Kebutuhan Kualitas Data Menurut Dimensi Kualitas Data
Dimensi Kualitas Data Jumlah Kelengkapan ( Completeness ) 114 Kebenaran ( Validity ) 13 Akurasi ( Accuracy ) 68 Keterkinian ( Currency ) 8 Kewajaran ( Reasonableness ) 8 Konsistensi ( Consistency ) 14 Keterlacakan ( Lineage ) 4 Ketepatan Waktu ( Timeliness ) 10 Jumlah 239
Tabel 9. Jumlah Kodifikasi Kebutuhan Kualitas Data Menurut Dimensi Kualitas Data Dan
Kode Entitas Data Kode Entitas Data Dimensi Kualitas Data
K el engkap an K eben aran
A ku ras i K et er k inian
K ewaj aran K ons is tens i
K et er lacakan K et epat an Waktu Juml ah ED-01 14 0 12 2 1 7 0 0 36 ED-02 12 0 4 1 3 0 0 0 20 ED-03 5 0 2 0 0 0 0 0 7 ED-04 8 0 3 1 0 0 0 0 12 ED-05 1 1 3 0 2 0 0 1 8 ED-06 3 2 1 0 0 0 2 1 9 ED-07 2 0 2 1 1 0 0 0 6 ED-08 2 0 1 0 0 0 0 0 3 ED-09 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ED-10 3 0 0 0 0 0 0 1 4 ED-11 6 0 2 0 0 0 0 3 11 ED-12 1 2 1 0 0 0 2 0 6 ED-13 1 0 3 0 0 0 0 0 4 ED-14 6 0 0 1 0 0 0 0 7 ED-15 6 5 8 0 0 0 0 1 20 ED-16 6 1 3 0 0 0 0 0 10 ED-17 4 0 0 0 0 0 0 0 4 ED-18 4 0 1 2 0 0 0 0 7 ED-19 3 0 1 0 1 0 0 0 5 ED-20 1 0 1 0 0 0 0 1 3 ED-21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ED-22 4 0 1 0 0 2 0 0 7 ED-23 1 0 1 0 0 0 0 0 2 ED-24 1 0 2 0 0 3 0 0 6 ED-25 2 0 4 0 0 2 0 0 8 ED-26 4 0 3 0 0 0 0 0 7 ED-27 4 0 5 0 0 0 0 0 9
ED-28 3 0 1 0 0 0 0 1 5 ED-29 1 0 1 0 0 0 0 0 2 ED-30 0 2 1 0 0 0 0 1 4 ED-31 6 0 1 0 0 0 0 0 7 Jumlah 114 13 68 8 8 14 4 10 239
Entitas  data  ―MAHASISWA‖  (ED-01)  memiliki jumlah  kodifikasi  yang  signifikan  terhadap kelengkapan, akurasi, dan konsistensi. Hal ini selain bahwa entitas data mahasiswa merupakan entitas data  yang  kebutuhannya  tinggi  dalam  kegiatan  proses  bisnis  Politeknik  Statistika  STIS,  juga dikarenakan  berdasarkan  keterangan  aktor  proses  bisnis,  entitas  data  tersebut  memiliki  isu-isu terutama  mengenai  kelengkapan,  akurasi,  dan  konsistensi.  Isu-isu  yang  disampaikan  salah  satunya adalah data mahasiswa yang tidak lengkap terutama untuk angkatan yang masuk sebelum tahun 2018. Ada  ketidakkonsistenan  dan  ketidaktepatan  antara  nilai-nilai  atribut  data  mahasiswa  seperti  nama, tempat,  dan  tanggal  lahir  antara  dokumen  dan  sistem  (contohnya  ijazah  SMA  dan  input  saat  PMB yang terekam sistem). Hingga ketika saat pencetakan ijazah dan transkrip nilai, ternyata ada kesalahan karena nama, tempat, atau tanggal lahir ada yang salah.

## Aturan Kualitas Data
Identifikasi  aturan  kualitas  data  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  datum-datum pernyataan  aturan  bisnis  yang  terdapat  pada  keterangan  aktor  proses  bisnis  dan  dokumen  terkait proses bisnis tersebut. Datum-datum tersebut lalu dikonversi ke dalam spesifikasi aturan kualitas data. Spesifikasi  aturan  kualitas  data  dibuat  menurut  entitas  data  dan  kebutuhan  kualitas  data  yang  telah diidentifikasi  sebelumnya.  Berdasarkan  tahapan  identifikasi  aturan  kualitas  data,  peneliti  berhasil mengidentifikasi  243  aturan  kualitas  data  berdasarkan  wawancara  aktor  proses  bisnis  dan  narasi proses  bisnis.  Karena  beberapa  aturan  kualitas  data  dapat  terkait  dengan  lebih  dari  satu  entitas  data terkait,  jika  perhitungan  jumlah  aturan  kualitas  data  memperhatikan  banyaknya  entitas  data  yang terkait, maka jumlah aturan kualitas datanya adalah 271. Mayoritas aturan kualitas data adalah terkait dengan  dimensi  kelengkapan.  Jumlah  dari  aturan  kualitas  data  yang  teridentifikasi  menurut  dimensi kualitas datanya ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Jumlah Aturan Kualitas Data Yang Teridentifikasi Menurut Dimensi Kualitas Data
Dimensi Kualitas Data dalam Aturan Kualitas Data Jumlah Aturan Jumlah Aturan x Entitas Data Terkait Kelengkapan ( Completeness ) 180 180 Kebenaran ( Validity ) 10 11 Akurasi ( Accuracy ) 35 56 Kemutakhiran ( Currency ) 6 6 Konsistensi ( Consistency ) 2 3 Ketepatan Waktu ( Timeliness ) 4 5 Keterlacakan ( Lineage ) 6 10 Jumlah 243 271

## Matriks Penilaian Kualitas Data
Berdasarkan  hasil  identifikasi  entitas  data  dan  aktor  terkait,  identifikasi  kebutuhan  kualitas data,  dan  identifikasi  aturan  kualitas  data,  dirancanglah  matriks  penilaian  kualitas  data  untuk organisasi  Politeknik  Statistika  STIS.  Matriks  penilaian  kualitas  data  dikelompokan  berdasarkan entitas  data  yang  teridentifikasi  sebelumnya.  Elemen  penilaian  terdiri  dari  kelengkapan,  akurasi, kebenaran,  konsistensi,  ketepatan  waktu,  kemutakhiran,  dan  keterlacakan.  Peneliti  tidak  dapat mengidentifikasi  aturan  kualitas  data  kewajaran  karena  kebutuhan  kualitas  kewajaran  yang diungkapkan  aktor  cenderung  subjektif  sehingga  sulit  diidentifikasi  bagaimana  cara  mengukurnya.
Elemen validasi terdiri dari aturan-aturan kualitas data yang teridentifikasi pada tahapan sebelumnya sesuai  dengan  elemen  penilaian  dan  entitas  datanya.  Elemen  aktor  penanggung  jawab  entitas  data adalah  daftar  aktor-aktor  yang  terkait  dalam  setiap  entitas  data  kecuali  aktor  ―MAHASISWA‖, ―ALUMNI‖. Matriks penilaian kualitas data dapat digunakan menjadi perangkat untuk mengevaluasi kualitas  data  Politeknik  Statistika  STIS  secara  berkala  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  organisasi. Namun,  pengujian  matriks  penilaian  kualitas  data  tidak  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Peneliti menyarankan untuk dilakukan evaluasi terhadap matriks penilaian kualitas cara mengujinya langsung ke  sistem  database  berjalan  atau  dokumen-dokumen  yang  disimpan  serta  diuji  berdasarkan  dengan pendapat ahli ( expert judgement )  di  bidang  manajemen  kualitas  data  atau  pendapat ahli  pada proses bisnis Politeknik Statistika STIS terkait. Contoh matriks penilaian kualitas data ada pada Tabel 11.
Tabel 11. Contoh Matriks Penilaian Kualitas Data Nomor 15 Entitas Nilai Akademik Penanggung Jawab BAAK, Program Studi, Dosen Elemen Penilaian Deskripsi Validasi Capaian Akurasi Mahasiswa yang naik ke tingkat dua, IP untuk Semester 1 dan Semester 2 tingkat I minimal 2,00. Jika status mahasiswa tidak drop out dan naik ke tingkat II , maka (∑ nilai mata kuliah semester * SKS mata kuliah semester) / (∑ SKS mata kuliah semester) untuk tingkat I semester I dan semester II
minimal >= 2,00

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  disampaikan,  dapat  diambil  beberapa kesimpulan.   Tahapan identifikasi  proses  bisnis  menghasilkan  narasi proses  bisnis  yang  merangkum 15 proses-proses bisnis teridentifikasi dalam organisasi Politeknik Statistika STIS yang berhubungan dengan  penyelenggaraan  pendidikan  akademik,  penelitian,  dan  pengabdian  masyarakat.  Tahapan pemodelan proses bisnis menghasilkan daftar aktor-aktor proses bisnis yang teridentifikasi sebanyak 12  aktor.  Selain  itu,  dihasilkan  pemodelan  proses  bisnis  dalam  diagram  activity  diagram.  Tahapan identifikasi  entitas  data  menghasilkan  daftar  entitas  data  proses  bisnis  yang  teridentifikasi  sebanyak 31 entitas data serta aktor-aktor proses bisnis yang terkait dengan entitas-entitas data tersebut.
Berdasarkan tahapan identifikasi kebutuhan kualitas data, dimensi-dimensi kualitas data yang teridentifikasi  adalah  kelengkapan,  akurasi,  kebenaran,  konsistensi,  ketepatan  waktu,  kewajaran, keterkinian,  dan  keterlacakan.  Berdasarkan  tahapan  identifikasi  aturan  kualitas  data,  dihasilkan  243 aturan-aturan kualitas data yang terkait dengan dimensi kelengkapan, akurasi, kebenaran, konsistensi, ketepatan waktu, kemutakhiran, dan keterlacakan. Penelitian ini berhasil menyusun matriks penilaian kualitas  sebagai  salah  satu  acuan  untuk  mengevaluasi  kualitas  data  organisasi  Politeknik  Statistika STIS.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  masukan  untuk  penelitian  ini  dan  saran  untuk penelitian  selanjutnya  antara  lain  Perlu  dilakukan  evaluasi  tentang  aturan  kualitas  data  yang dihasilkan dari penelitian ini untuk menguji kelayakan hasil penelitian ini sebelum dijadikan referensi untuk  kegiatan  manajemen  kualitas  data  di  Politeknik  Statistika  STIS.  Selain  itu,  penelitian  dengan metode analisis kualitatif berupa metode kodifikasi seperti dalam penelitian ini sebaiknya dilakukan dalam  tim.  Hal  ini  bertujuan  agar  tingkat  reliabilitas  hasil  analisis  kodifikasi  dapat  diukur  dengan baik. 1. Penelitian  ini  tidak  memanfaatkan  alat  pendukung  khusus  seperti Computer-Assisted
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Qualitative Data Analysis Software (CAQDAS) untuk metode analisis data kualitatif, yang sebaiknya digunakan untuk meningkatkan kualitas hasil penelitian.

## Referensi
[1] Badan Pusat Statistik, ―Peraturan Kepala Badan Pusat Statistik nomor 87 tahun 2017 tentang organisasi dan tata kerja Politeknik Statistika STIS.‖ hal. 1–16, 2017.
[2] Republik Indonesia, Undang-Undang Tahun 2012 Tentang Pendidikan Tinggi . 2012.
[3] Menristekdikti, Peraturan Menteri Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Nomor 61 Tahun 2016 Tentang Pangkalan Data Pendidikan Tinggi, Pangkalan Data Pendidikan Tinggi . 2016, hal. 61.
[4] W. Wijayanti, A. N. Hidayanto, N. Wilantika, I. R. Adawati, dan S. B. Yudhoatmojo, ―Data quality assessment on higher education: A case study of institute of statistics,‖ in 2018 International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems, ISRITI 2018 , 2018, hal. 231–236.
[5] N. Wilantika dan W. C. Wibowo, ―Data Quality Management in Educational Data,‖ J. Sist. Inf. , vol. 15, no. 2, hal. 52–67, 2019.
[6] M. Mosley, M. Brackett, S. Earley, dan D. Henderson, DAMA-DMBOK: Guide . 2009.
[7] D. Gagliardi, ―Material data matter — Standard data format for engineering materials,‖ Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 101, hal. 357–365, 2015.
[8] L. Sebastian-Coleman, Measuring data quality for ongoing improvement: a data quality assessment framework . Newnes, 2012.
[9] P. H. S. Panahy, F. Sidi, L. S. Affendey, dan M. A. Jabar, ―The Impact of Data Quality Dimensions on Business Process Improvement,‖ in 2014 4th World Congress on Information and Communication Technologies, WICT 2014 , 2014, hal. 70–73.
[10] D. Loshin, The Practitioner’s Guide to Data Quality Improvement . Morgan Kaufmann, 2011.
[11] D. Plotkin, Data stewardship: An actionable guide to effective data management and data governance . Academic Press, 2020.
[12] C. Falge, B. Otto, dan H. Österle, ―Data Quality Requirements of Collaborative Business Processes,‖ in Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences , 2012.
[13] P. Mayring, ―Qualitative content analysis,‖ A companion to Qual. Res. , vol. 1, no. 2, hal. 159– 176, 2004.
[14] A. Dipalokareswara, H. Mubarok, dan A. K. Efendi, ―Arsitektur Data dan Informasi untuk Mendukung Perancangan Data Warehouse Perumahan,‖ J. Penelit. Sitrotika Univ. Siliwangi , 2014.
[15] D. Zaliluddin, ―Enterprise Architecture Planning Sistem Informasi Perusahaan Manufaktur (Studi Kasus: CV . Harta Jaya Perusahaan),‖ Infotech J. , 2012.
[16] C. J. Limanto, L. P. Dewi, dan A. Wibowo, ―Pembuatan Arsitektur Data Di Perusahaan X,‖ J. Infra , 2016.
[17] J. Saldaña, The Coding Manual for Qualitative Researchers (2nd Ed.) . 2013.
[18] D. Plotkin, Data Stewardship. An Actionable Guide to Effective Data Management and Data Governance . Elsevier, 2014.