e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2

## Penilaian Kematangan Master Data Management: Studi Kasus Perusahaan XYZ
Eric Albetdron * , Achmad Nizar Hidayanto Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, Jakarta, Indonesia * eric.albetdron@ui.ac.id , nizar@cs.ui.ac.id
ABSTRACT – Master Data Management Maturity Assessment: Case Study of XYZ Company. Master data is the most valuable data with the highest priority because it represents the main business object and is the foundation of the main business process, poor master data quality will reduce quality and cause data-related problems. This research was conducted to determine the maturity level of master data management activities at XYZ company which digitized their business processes but still had problems such as inconsistent data, silos and data duplication which referred to the cause of the lack of quality of master data management. For this reason, an assessment is carried out to determine the maturity level of master data management practices in the company and as a basis for carrying out activities to improve data quality as a company asset in the future using the Spruit-Pietzka model as maturity assessment methodology and questionnaire development. Based on the assessment, the maturity level did not reach level 1 because the data quality topic failed to reach level 1 while the data model and maintenance topic reached level 1, usage and ownership reached level 2 and data protection was at level 3 Level 1 can be achieved if there is a master data quality standard policy and data asset quality knowledge as the basis for measuring and improving data quality.

## Keywords: Assessment; Master Data; Master Data Management Maturity; Spruit-Pietzka
ABSTRAK – Master data adalah data yang paling berharga dengan prioritas tertinggi karena mewakili objek bisnis utama dan merupakan fondasi proses bisnis utama, kualitas master data yang buruk akan menurunkan kualitas dan menimbulkan permasalahan terkait data. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui level kematangan aktivitas master data  management  pada  perusahaan  XYZ  yang  melakukan  digitalisasi  proses  bisnis  mereka  namun  masih  memiliki permasalahan yaitu data yang tidak konsisten, silo dan duplikasi data yang merujuk ke penyebab kurangnya kualitas pengelolaan  master  data.  Untuk  itu  dilakukan  penilaian  untuk  mengetahui  level  kematangan  praktik  master  data management pada perusahaan dan sebagai landasan untuk melakukan aktivitas peningkatan kualitas data sebagai aset perusahaan  dimasa  mendatang  dengan  menggunakan  model  Spruit-Pietzka  sebagai  metodologi  penilaian  dan penyusunan kuisioner. Berdasarkan penilaian yang dilakukan level kematangan tidak berhasil mencapai level 1 karena topik data quality yang gagal mencapai level 1 sedangkan topik data model dan maintenance mencapai level 1, usage and  ownership  mencapai level 2 dan  data protection  berada pada level 3. Level 1 dapat dicapai jika ada kebijakan standar kualitas master data dan pengetahuan kualitas aset data sebagai landasan pengukuran dan peningkatan kualitas data.
Kata Kunci: Master Data; Penilaian; Kematangan Master Data Management; Spruit-Pietzka

## 1. PENDAHULUAN
Data  adalah  komponen  yang  sangat  penting  bagi suatu organisasi, data dapat digunakan untuk memproses transaksi  dan  sebagai  landasan  dalam  pengambilan keputusan atau penyusunan strategi. Salah satu jenis data adalah master data. Master data adalah data yang paling berharga dengan prioritas tertinggi karena mewakili objek bisnis  inti  organisasi  yang  merupakan  fondasi  proses bisnis  utama  seperti  data  produk,  data  karyawan,  data pelanggan,  data  pemasok  dan  data  asset [1] .  Kualitas master data yang buruk dapat mengakibatkan hal buruk dalam organisasi seperti data yang tidak konsisten dengan definisi  yang  berbeda-beda  atau  bertentangan  dan  data yang silo [2] .
Perusahaan  XYZ  adalah  sebuah  perusahaan  yang berdiri  sejak  tahun  2011  yang  bergerak  dalam
menjalankan  bisnis  penyedia  jasa  penyewaan  peralatan multimedia seperti fotografi dan videografi yang berlokasi di  Tebet,  Jakarta  Selatan  dan  tergabung  kedalam  grub XYZ Entertainment, namun dengan proses bisnis yang secara  manual  mengakibatkan  permasalahan  yaitu pemrosesan permintaan penyewaan yang lambat sehingga membuat  pelanggan  beralih  dan  pengecekan  stok  yang dilakukan secara manual dan sering mengalami kesalahan perhitungan.  Pada  bulan  September  2019  untuk mempercepat  dan  membuat  proses  bisnis  mereka menjadi  lebih  efisien  perusahaan  XYZ  melakukan digitalisasi  data  dan  proses  binis  perusahaan  dengan menerapkan teknologi informasi yaitu sistem jurnal dan dashboard.
Selama melakukan digitalisasi dari tahun 2019 hingga saat ini perusahaan XYZ masih belum pernah melakukan penilaian terhadap kualitas data yang mereka miliki dan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
memiliki  permasalahan  terhadap  data  yang  tidak konsisten, duplikasi data dan data yang silo antar sistem.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengukuran kematangan master data management yang telah diterapkan oleh  perusahaan  dengan  hasil  akhir  untuk  mengetahui level kematangan master data management berdasarkan data karyawan, data alat, data pelanggan dan data mitra delivery and set up . Pengukuran
master data management dapat menggunakan beberapa model terdapat beberapa model yaitu  Oracle,  Kumar,  dan  Spruit-Pietzka [3] .  Pada penelitian  ini  digunakan  model  Spruit-Pietzka dikarenakan  aspek  penilaian  yang  lebih  lengkap  dan menyeluruh  dibandingkan  dengan  model  lainnya  dalam pengelolaan master data dengan 5 topik inti dan 13 fokus area [4] .
Kelengkapan  dan  keluasan  penilaian  model  Spruit- Pietzka  membuat  model  ini  banyak  dipilih  untuk melakukan  penilaian  terhadap  level  kematangan master data  management dalam  lima  tahun  terakhir seperti pengukuran  kematangan master  data  management dalam pemerintahan yaitu pada Sekretariat Dewan
Pertimbangan  Presiden  oleh  Ko  dkk. [3] dengan kematangan master data management yang berada pada level satu dan penilaian kematangan master data management pada Badan Pusat Statistik oleh Rishartati dkk. [5] yang gagal mencapai level satu.
Selain  untuk  melakukan  penilaian  terhadap pengelolaan master data pada organisasi non-profit seperti pemerintahan, model Spruit-Pietzka juga dilakukan pada penelitian untuk  pengukuran untuk organisasi profit TI yang  memberikan  layanan  jaringan  infrastruktur  dan pasar transaksi elektronik yang dilakukan oleh Iqbal dkk. yang berada dilevel 0 tingkat kematangan [6] . Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya dalam penilaian kematangan master data management diatas penilaian  tidak  dilakukan  pada  organisasi  profit  yang bukan  perusahaan  TI,  oleh  sebab  itu  berdasarkan landasan  permasalahan  terhadap  kualitas  data,  pada penelitian  ini  dilakukan  penilaian  dengan  menggunakan model  Spruit-Spietzka  untuk  organisasi  profit  namun tidak  bergerak  pada  bidang  layanan  TI.  Penilaian dilakukan berdasarkan 5 topik yaitu data model, data quality, usage  and  ownership,  data  protection dan maintenance . Berdasarkan penilaian kematangan master data management yang  dilakukan  diharapkan  dapat  berguna  sebagai landasan  dalam  aktivitas  peningkatan  kualitas  dan pengelolaan  data  dimasa  yang  akan  datang  sehingga dengan  kualitas  data  yang  terjaga  dan  lebih  baik  dapat meningkatkan  kualitas  dan  memudahkan  dalam menjalankan  proses  bisnis  perusahaan  terutama  yang berhubungan secara langsung dengan data.

## 2. DASAR TEORI

## Master Data
Master data merupakan data yang berisikan data ini dari  organisasi.  master  data  dapat  dikelompokkan menjadi  empat  kelompok  utama  yaitu  orang,  benda, tempat dan konsep yang merupakan data inti dan pusat
informasi  yang  dibagikan  dan  digunakan  dalam  suatu aplikasi  atau  sistem  informasi.  Biasanya  master  data digunakan  sebagai  sumber  data  pada  berbagai  aplikasi sehingga jika terdapat kesalahan pada master data maka aplikasi yang menggunakannya sebagai sumber data akan mengalami masalah, sebagai contoh jika terdapat master data pelanggan dengan data alamat yang bermasalah maka aplikasi  atau  sistem  informasi  yang  menggunakan  data tersebut akan bermasalah seperti informasi pesanan dan tagihan untuk pelanggan [7] .
Master  data  berhubungan  dengan  data  transaksi karena data transaksi adalah data yang berdasarkan pada master data, master data begitu penting untuk organisasi karena  master  data  adalah  kunci  karena  merupakan landasan  dari  data  transaksi,  laporan  dan  analisis  dari sistem [8] .  Hubungan  antara  master  data dengan  data transaksi adalah sebagai kata benda dan kata kerja, master data adalah sebagai kata benda sedangkan data transaksi adalah sebagai kata kerja seperti penjualan dan pembelian yang akan menangkap kata benda yaitu adalah master data [7] .    Master  data  merupakan  data  yang  penting  dengan prioritas yang tinggi sehingga master data harus dikontrol dengan  baik  karena  jika  kontrol  terhadap  master  data tidak  memadai  maka  akan  menimbulkan  permasalahan terkait  kualitas  data  yang  menyebabkan  kerugian  bagi organisasi  seperti  isu  terhadap  kebenaran  data  atau informasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  informasi [9] . Penerapan master data memungkinkan single version of truth pada  objek  lanskap  operasional  TI  yang  digunakan bersama di seluruh aplikasi transaksional [10] .

## Master Data Management
Master  data  management mencakup  prosedur, peraturan, kebijakan, standar dan sumber daya yang dapat diandalkan untuk melakukan identifikasi dan pemeliharan terhadap aset data seperti referensi s ingle point atau golden record [11] .  Master data management adalah solusi terintegrasi dengan  sistem  terpusat,  proses  bisnis  dan  aturan  yang jelas dengan struktur tata kelola yang baik [12] . Berdasarkan pada buku DAMA-DMBOK terdapat beberapa  hal  yang  mendorong  suatu  organisasi  untuk menjalankan  program  pengelolaan  master  data [13] ;  (1) Pemenuhan  kebutuhan  data  organisasi:  Memenuhi kebutuhan  akses  terhadap  data  dan  memastikan  bahwa data tersebut merupakan data yang terbaru, lengkap dan konsisten.  (2)  Mengelola  kualitas  data:  Menciptakan representasi yang konsisten terhadap tiap entitas sehingga menanggulangi kesalahan dalam pengambilan keputusan. (3) Pengelolaan biaya untuk melakukan integrasi: Dengan master  data yang  baik,  biaya  yang  diperlukan  untuk melakukan integrasi sumber data ke lingkungan sumber daya  yang  kompleks  menjadi  lebih  rendah.  (4) Mengurangi  risiko:  Master  data  memungkinkan  untuk penyederhanaan  arsitektur  untuk  aktivitas  berbagi  data sehingga  dapat  mengurangi  biaya  dan  risiko  terhadap lingkungan yang begitu kompleks.
Data yang konsisten adalah kebutuhan yang sangat penting  bagi  organisasi  dan  mendorong  diadakan program  pengelolaan  master  data . Data  yang  konsisten berarti  validitas  dan  integritas  data  tersebut  mewakili
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
entitas tersebut sesuai dan tidak konflik dengan keadaan pada  dunia  nyata [14] .  Data  hilang,  kesalahan  data, kesalahan  penulisan  adalah  masalah  terkait  kualitas  dari aset data [15] .
Model Kematangan Master Data Management Spruit-Pietzka Model  kematangan master  data  management adalah sebuah model yang digunakan untuk melakukan penilaian seluruh  proses master  data  management termasuk  sudut pandang  data  dan  juga  proses  operasional [4] .  Spruit- Pietzka  adalah  model  pengukuran  kematangan  yang terdiri  dari  5  topik  utama  dan  13  area  fokus  yang berfungsi untuk menilai kematangan pengelolaan master data  yang  mencakup  seluruh  aspek  dalam  pengelolaan master  data  dan  dapat  digunakan  oleh  setiap  jenis organisasi yang menerapkan pengelolaan master data [6] . Berikut  adalah  topik  dan  area  fokus  dalam  model kematangan master  data  management versi  Spruit-Pietzka; Gambar 1.
Gambar 1. Topik Utama dan Area Fokus Model Spruit- Pietzka [4]
Dalam penilaian, model Spruit-Pietzka terdiri dari 5 level dari level 1 initial hingga level 5 yaitu optimized [4] ; Tabel 1.
Level 1 adalah level awal dimana organisasi berfokus kepada  perencanaan  awal  sehingga  pada  tahap  ini  telah tercipta  rencana  investigasi  penyelesaian  masalah.  Pada level  2  beberapa  langkah  diinisiasi  oleh  individual  unit atau  perorangan  tanpa  terhubung  dengan  unit  lainnya. Level 3 merupakan peningkatan dari level 2 karena pada level ini adalah level pertama dengan kolaborasi antar unit dilakukan  dengan  menerapkan  praktik  berdasarkan kerangka  kerja  yang  dipilih  yang  dianggap  memiliki kesesuaian dengan permasalahan dan konsep organisasi. Level  5  adalah  level  paling  tinggi  dengan  dilakukan optimalisasi sesuai dengan tujuan organisasi.
Tabel 1. Level Kematangan Master Data Management Level Keterangan 1. Initial Kesadaran pertama terkait isu master data management ditingkatkan pada level operasional. 2. Repeatable Tetap pada level operasional,
bersifat individu tanpa berhubungan dengan unit atau proyek. 3. Defined process Kolaborasi terjadi pada level taktikal. 4. Managed and measurable Praktik terbaik telah diterapkan untuk master data management dan ada proses yang ditetapkan untuk level taktikal.
5. Optimized Master data management yang dioptimalkan dengan peningkatan efisiensi organisasi dan pendekatan taktikal pada topik utama.
Model  Spruit-Pietzka  dalam  melakukan  melakukan penilaian lebih lengkap dibanding model lain yaitu model Oracle dan Kumar karena pada model Oracle tidak ada penilaian  pada  area  dampak  bisnis  dan  keamanan  data sedangkan pada model Kumar tidak ada penilaian dalam lanskap data, penggunaan, kepemilikan, akses, kemanan dan pelindungan data [3] ; Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Topik Penilaian Kematangan Master Data Management Topik Oracle  Kumar  Spruit- Pietzka Definition of Master Data ✓ ✓ ✓ Master Data Model ✓ ✓ ✓ Data Landscape ✓ - ✓ Assessment of Data Quality ✓ ✓ ✓ Impact on Business - ✓ ✓ Awareness of Quality Gaps ✓ ✓ ✓ Improvement ✓ ✓ ✓ Data Usage ✓ - ✓ Data Ownership ✓ - ✓ Data Access ✓ - ✓ Data Security - - ✓ Data Protection ✓ - ✓ Storage ✓ ✓ ✓ Data Lifecycle ✓ ✓ ✓

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  penilaian  kematangan master  data  management dengan  menggunakan  Spruit- Pietzka [4] sebagai  model  pengukuran  yang  berfokus
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
kepada  13  area  fokus  dalam  penilaian  dengan pengumpulan data yang dilakukan melalui kuesioner pada perusahaan  XYZ.  Dalam  proses  penelitian  ini  terdapat tahap  atau  fase  yang  mesti  dilewati  yaitu  analisis permasalahan,  studi  literatur  terkait  permasalahan  yang dihadapi,  penyusunan  kuesioner  untuk  pengumpulan data,  pengumpulan  data  melalui  kuesioner  yang  dibuat, analisis  tingkat  kematangan  master  data dan  tahap terakhir yaitu kesimpulan berupa tingkat kematangan dan saran  peningkatan  yang  didapat  dilakukan  oleh  pihak perusahaan  untuk  peningkatan  proses master  data management .
Gambar 2. Tahapan Penelitian Analisis permasalahan dilakukan dengan melakukan identifikasi permasalahan pada perusahaan terkait kualitas data.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ditemukan, selanjutnya adalah melakukan studi literatur berdasarkan permasalahan  yaitu  tentang master  data  management dan model  pengukuran  tingkat  kematangannya.  Selanjutnya adalah  penyusunan  kuesioner  berdasarkan  pada  model yang  dipilih  untuk  melakukan  pengukuran  tingkat kematangan  yaitu  model  Spruit-Pietzka.  Kkuesioner terdiri  dari  dua  set  pertanyaan.  Set  pertama  adalah pertanyaan  tentang influental  factor sehingga  diketahui karakteristik  dari  organisasi  untuk  menentukan  alur penilaian dan set kedua adalah proses penilaian master data management itu  sendiri . Berikut  adalah  kuesioner  untuk influental  factor yang  terdiri  dari  4  pertanyaan  yang mempengaruhi  aspek  penilaian  kematangan  yang dilakukan; Tabel 3.
Tabel 3. Kuisioner Influental Factor Pertanyaan Deskripsi Apakah perusahaan XYZ termasuk dalam kelompok dan perlu untuk melakukan interaksi untuk melakukan pertukaran data?
Jika jawabannya adalah “iya” maka poin E (level
5) pada bagian definition of master data harus disertakan dalam penilaian
Pertanyaan Deskripsi Apakah perusahaan XYZ merupakan perusahaan non-profit, pemerintah atau organisasi militer?
Jika jawabannya adalah “tidak” maka poin D
(Level 4) dan poin E (Level 5) pada bagian impact on business harus disertakan dalam penilaian. Apakah perusahaan XYZ memiliki lebih dari 250 karyawan? Jika jawabannya adalah “iya” maka poin C (level 3) pada bagian assessment of data quality harus disertakan dalam penilaian. Apakah karyawan diharuskan untuk menggunakan beberapa sistem dan proses yang berbeda dalam melakukan pekerjaan? Jika jawabannya adalah “iya” maka poin E (level 5) pada bagian data landscape harus disertakan dalam penilaian
Set kuesioner kedua adalah penilaian terhadap master data  management pada  perusahaan  XYZ  sesuai  dengan masing-masing area fokus berdasarkan pada karakteristik perusahaan berdasarkan kuesioner influental factor. Data  dari  kuesioner  diambil  dengan  menjadikan pemilik  perusahaan  sebagai  SME  untuk  menjawab pertanyaan sebagai landasan penilaian praktik master data management dengan didampingi oleh manajer operasional untuk  melakukan  konfirmasi  jawaban . Data  hasil kuesioner  akan  dipetakan  ke  dalam  matriks  pada  tahap analisis  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kematangan. Matriks berisikan jawaban dari masing-masing pertanyaan pada kuesioner, jika jawaban kuesioner adalah “iya” maka kapabilitas  fokus  area  telah  terimplementasi  sedangkan jika jawaban adalah “tidak” maka kapabilitas area fokus tersebut belum terimplementasi.
Tahap  terakhir  adalah  penarikan  kesimpulan berdasarkan  analisis  pada  matriks  berupa  level  tingkat kematangan  berdasarkan  kapabilitas  yang  dimiliki  dan tidak  serta  saran  yang  dapat  dilakukan  oleh  pihak perusahaan  untuk  meningkatkan  kualitas master  data management dimasa mendatang.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  karakteristik  perusahaan  XYZ berdasarkan  data  yang  diperoleh  melalui  kuesioner influental  factor melalui  pemilik  perusahaan  dan  manajer operasional; Tabel 4.
Tabel 4. Influental Factor Perusahaan XYZ Pertanyaan Deskripsi Apakah perusahaan XYZ termasuk dalam grup dan perlu untuk Iya, perusahaan XYZ adalah bagian dari grup XYZ Entertainment dan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Pertanyaan Deskripsi melakukan interaksi untuk melakukan pertukaran data? perlu untuk melakukan pertukaran data antar cabang dan unit lain Apakah perusahaan XYZ merupakan perusahaan non-profit, pemerintah atau organisasi militer? Tidak, perusahaan XYZ merupakan perusahaan swasta yang bersifat organisasi profit Apakah perusahaan XYZ memiliki lebih dari 250 karyawan? Tidak, jumlah karyawan perusahaan XYZ tidak mencapai 250 karyawan Apakah karyawan diharuskan untuk menggunakan beberapa sistem dan proses yang berbeda dalam melakukan pekerjaan? Iya, dalam bisnis peminjaman alat mereka perusahaan XYZ menggunakan sistem
dashboard, sistem jurnal dan website toko online.
Berdasarkan  hasil  kuesioner influental  factor pada Tabel  4  diatas  maka  terdapat  pertanyaan  yang  tidak relavan sehingga tidak akan disertakan pada set kuesioner kedua  dalam  proses  penilaian  kematangan  yaitu  adalah pada bagian assessment of data quality poin C untuk level 3 karena  jumlah  karyawan  perusahaan  XYZ  yang  kurang dari 250 orang karyawan, selain itu pertanyaan kuesioner untuk  set  2  dinilai  relevan  dan  akan  disertakan  dalam proses pengambilan data melalui pemilik perusahaan dan manajer operasional.
Selanjutnya  adalah  pengukuran  untuk  mengetahui level kematangan master data management untuk setiap area fokus  pada  tiap  topik.  Pada  tahap  ini  suatu  level  dapat dicapai  jika  setiap  kapabilitas  sudah  dimiliki  atau diterapkan  untuk  setiap  topik.  Untuk  mencapai  level maka  tiap  kapabilitas  harus  dimiliki  secara  berurut sehingga jika kapabilitas untuk level yang lebih tinggi telah diterapkan namun pada level dibawahnya belum dimiliki maka  level  tersebut  gagal  dicapai.  Berikut  adalah  hasil penilaian  kematangan master  data  management pada perusahaan XYZ berdasarkan pada set kedua kuesioner
Tabel 5. Hasil Penilaian Master Data Management Perusahaan XYZ Data Model A B C  D  E Definition of Master Data I M  M  M I Master Data Model I M  M  M  M Data landscape I I I M  M Data Quality Assessment of Data Quality M  M M  M Impact on Business I I I I I Awareness of Quality Gaps I M I I I Improvement M I M  M  M Usage and Ownership Data Usage I I I I I Data Ownership I I I M  M
Data Model A B C  D  E Data Access I I M I I Data Protection Data Security I I I M  M Maintenance Storage I M  M  M  M Data Lifecycle I I M  M  M Keterangan: A: Initial (Level 1), B: Repeatable (Level 2), C: Defined process (Level 3), D: Managed and measurable (Level 4),  E: Optimized (Level  5),  I:  Kapabilitas  dimiliki,  M: Kapabilitas tidak dimiliki.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  5  dipetakan  tingkat kematangan untuk masing-masing topik berdasarkan area fokus terkait untuk masing-masing topik tersebut. Level kematangan dicapai jika dalam suatu level masing-masing kapabilitas  dari  tiap  area  fokus  untuk  topik  tersebut dimiliki.  Berikut  adalah  tingkat  kematangan  untuk masing-masing topik pada perusahaan XYZ.
Tabel 6. Level Kematangan Topik Utama Master Data
Management Perusahaan XYZ Topik Level Kematangan Data Model 1 Data Quality 0 Usage and Ownership 2 Data Protection 3 Maintenance 1
Berdasarkan level kematangan dari tiap topik utama, dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan master  data management pada perusahaan XYZ tidak berhasil mencapai level 1 dikarenakan meskipun topik data model mencapai level 1, usage and ownership mencapai level 2, data protection mencapai level 3 dan maintenance mencapai level 1, namun topik data quality tidak mencapai level 1. Topik data quality gagal mencapai level 1 dikarenakan dalam  praktik master  data  management pada  perusahaan XYZ pengetahuan tentang kualitas data yang dimiliki oleh perusahaan masih minim, hal ini disebabkan oleh belum adanya  penilaian  kualitas  data  semenjak  dilakukan digitalisasi pada tahun 2019, hal ini mengakibatkan pihak perusahaan tidak mengetahui bagian-bagian dalam sistem data  mereka  yang  perlu  diperbaiki  dalam  rangka peningkatan kualitas data perusahaan. Data model berada di level 1 yang menunjukkan bahwa terdapat pemahaman dasar dari pihak perusahaan mengenai definisi, gambaran awal  dan  gambaran  umum  terhadap  sistem  informasi yang  dimiliki  dan  koneksinya  terhadap  aset  data perusahaan. Usage  and  ownership berada  di  level  2 menunjukkan  bahwa  terdapat  kelola  yang  baik  terkait kepemilikan,  tujuan  dan  isi  dari  data  perusahaan. Karyawan  perusahaan  mengetahui  apa  saja  data  yang mereka miliki dan bagaimana cara memperoleh data-data tersebut. Usage  and  ownership yang  baik  membuat kepemilikan  data  perusahaan  telah  jelas  sehingga  telah ditentukan  batasan  akses  terhadap  data  pada  masing- masing unit, hal ini membuat setiap unit kerja hanya dapat mengakses  data  sesuai  dengan  data  yang  dibutuhkan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
untuk  melakukan  pekerjaan  mereka  karena  pada  sistem telah  terdapat  pengamanan  data  sesuai  dengan kepemilikan dari aset data perusahaan.
Data  protection berada  pada  level  3  menunjukkan bahwa  telah  terdapat  pengamanan  yang  memadai terhadap akses aset data perusahaan dengan melakukan pembatasan  dan  pengamanan  akses  data  pada  masing- masing karyawan berdasarkan posisi dan keperluan data mereka.  Selain  pembatasan  akses  dari  pihak  internal perusahaan, data juga telah diatur dan dilindungi dengan menerapkan  sistem  pengamanan  dari  pihak  luar perusahaan dengan menerapkan sistem keamanan. Pihak luar  perusahaan  tidak  dapat  mengakses  sistem  sehingga aset  data  perusahaan  yang  sensitif  termasuk  data pelanggan menjadi aman dari penyalahgunaan.
Topik maintenance mencapai  level  1  yang menunjukkan bahwa penyimpanan aset data perusahaan telah  baik  dan  persisten  sehingga  mudah  untuk  diakses oleh  pihak  terkait  yang  membutuhkan  dan  berwenang untuk  mengakses  data  tersebut.  Pihak  perusahaan  juga telah memiliki kesadaran bahwa data memiliki siklus yang akan  berubah  seiring  dengan  adanya  proses  dan  waktu sehingga pihak perusahaan harus melakukan pemeliharaan terhadap kualitas data sebagai aset penting yang dimiliki oleh perusahaan.
Tabel 7. Persentase Kapabilitas Level Master Data Management Perusahaan XYZ Level Total Kapabilitas Terpenuhi Tidak Terpenuhi Level 1 13 11(84.62%) 2(15.38%) Level 2 13 8(61.54%) 5(31.46%) Level 3 12 6(50.00%) 6(50.00%) Level 4 13 4(30.77%) 9(69.23%) Level 5 13 5(38.46%) 8(61.54%) Total 64 34(53.13%) 30(46.88%)
Pada  Tabel  7  diatas  berdasarkan  penilaian kematangan master data management pada  perusahaan XYZ dengan  menggunakan  metode  penilaian  kematangan dengan  konsep  model  Spruit-Pietzka  pihak  perusahaan dalam  praktik master  data  management telah  berhasil menerapkan  sebanyak  34  kapabilitas master  data management dari total 64 kapabilitas atau sebanyak 53.13% kapabilitas  yang  relevan  untuk  perusahaan  mereka. Berdasarkan  praktik  yang  dilakukan  oleh  perusahaan XYZ mayoritas kapabilitas diterapkan pada level 1 dan 2 yaitu  level  1  sebanyak  84.62%  dan  level  2  sebanyak 61.54%.
Tabel 8. Persentase Kapabilitas Topik Master Data Management Perusahaan XYZ Topik Total Kapabilitas Terpenuhi Tidak Terpenuhi Data Model 15 6(40.00%) 9(60.00%) Data Quality 19 10(52.63%) 9(47.37%) Usage and Ownership 15 12(80.00%) 3(20.00%) Data Protection 5 3(60.00%) 2(40.00%) Maintenance 10 3(30.00%) 7(70.00%) Total 64 34(53.13%) 30(46.88%)
Berdasarkan Tabel 8 diatas mayoritas kapabilitas yang dimiliki  adalah  pada  topik usage  and  ownership sebanyak 80%  dan data  protection sebanyak  60%,  hal  ini menunjukkan bahwa perusahaan XYZ telah cukup baik dan  memiliki  kapabilitas  dalam  penerapan  kepemilikan, akses dan proteksi terhadap aset data perusahaan, hal ini ditunjukkan dengan adanya sistem dan aturan yang ketat dalam  pembatasan  akses  data  perusahaan  pada  internal perusahaan  dan  perlindungan  sistem  agar  tidak  dapat diakses  pihak  eksternal  melalui  otentikasi  dan  otorisasi pada sistem sehingga sistem dan data didalamnya aman dari pihak yang tidak berwenang.
Meskipun  begitu  level  kematangan master  data management masih  belum  mencapai  level  1  dikarenakan topik data  quality yang  tidak  mencapai  level  1.  Untuk memperoleh  level  1  maka  perlu  adanya  perbaikan kapabilitas data quality yaitu dalam area fokus assessment of data quality dan area fokus improvement karena untuk level 1  kapabilitas  untuk  kedua  topik  tersebut  masih  belum terpenuhi.  Kapabilitas  yang  belum  terpenuhi  untuk mencapai  level  1  adalah  pihak  perusahaan  perlu  untuk melakukan identifikasi dan penilaian mendalam terhadap kualitas  data  yang  mereka  miliki  sehingga  pihak perusahaan  memiliki  pengetahuan  dan  landasan  bagian mana  saja  yang  perlu  diperbaiki  untuk  meningkatkan kualitas  data  perusahaan.  Untuk  itu  pihak  perusahaan harus  memiliki  dan  menetapkan  standar  kualitas master data perusahaan  yang  tertulis  secara  formal  dalam peraturan  atau  kebijakan  perusahaan,  jika  kapabilitas tersebut terpenuhi maka perusahaan XYZ akan mencapai level 1 dalam tingkat kematangan master data management

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penilaian  yang  telah  dilakukan,  level kematangan master data management pada perusahaan XYZ tidak berhasil mencapai level 1 berdasarkan model Spruit- Pietzka. Perusahaan  XYZ  memiliki  34 dari  total  64 kapabilitas.  Level 1 gagal dicapai dikarenakan topik data quality yang gagal  mencapai level  1 meskipun topik data model dan maintenance mencapai level 1, usage and Ownership mencapai level 2 dan data protection berada pada level 3.
Untuk mencapai level 1, perusahaan perlu mengembangkan  kapabilitas  pada data  quality termasuk pembentukan  standar  kualitas master  data ,  pemahaman tentang kualitas data, dan penyesuaian kualitas aset data dengan standar melalui analisis dan pengukuran berkala sesuai kebijakan perusahaan. Penelitian dapat dilanjutkan dengan melakukan penilaian data quality untuk melakukan penilaian kualitas data sebagai tindak lanjut dari penelitian ini  yang  menunjukkan  bahwa  kapabilitas data  quality perusahaan yang tidak mencapai level 1.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Ibrahim,  I.  Mohamed,  and  N.  S.  M.  Satar, “Factors  Influencing  Master  Data  Quality:  A Systematic Review,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol.  12,  no.  2,  pp.  181 – 192,  2021,  doi: 10.14569/IJACSA.2021.0120224.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
[2]  H.  Hannila,  R.  Silvola,  J.  Harkonen,  and  H. Haapasalo,  “Data -driven  Begins  with  DATA; Potential of Data Assets,” J. Comput. Inf. Syst. , vol. 62, no. 1, pp. 29 – 38, 2022, doi:
10.1080/08874417.2019.1683782.
[3]  C. Ko, A. D. Adywiratama, and A. N. Hidayanto, “Master  Data  Management  Maturity  Model (MD3M) Assessment:  A Case Study in Secretariat of  Presidential  Advisory  Council,”  in 2021  9th International Conference on Information and
Communication  Technology  (ICoICT) ,  Aug.  2021,  pp. 359 – 363.
doi: 10.1109/ICoICT52021.2021.9527507.
[4] M. Spruit and K. Pietzka, “MD3M: The master data management  maturity  model,” Comput.  Human Behav. ,  vol.  51,  pp.  1068 – 1076,  2015,  doi: 10.1016/j.chb.2014.09.030.
[5]  P. Rishartati, N. D. Rahayuningtyas, J. Maulina, A. Adetia,  and  Y.  Ruldeviyani,  “Maturity  assessment and strategy to improve master data management of geospatial  data  case  study:  Statistics  Indonesia,” Proc.  -  2019  5th  Int.  Conf.  Sci.  Technol.  ICST  2019 , 2019, doi: 10.1109/ICST47872.2019.9166400.
[6]  R. Iqbal, P. Yuda, W. Aditya, A. N. Hidayanto, P. Wuri Handayani, and N. C. Harahap, “Master data management  maturity  assessment:  Case  study  of XYZ company,” Proc. ICAITI 2019 - 2nd Int. Conf. Appl. Inf. Technol. Innov. Explor. Futur. Technol. Appl. Inf.  Technol.  Innov. ,  pp.  133 – 139,  2019,  doi: 10.1109/ICAITI48442.2019.8982123.
[7] C. Madera, “Master data and reference data in data lake  ecosystems,” Data  Lakes ,  pp.  123 – 143,  2020, doi: 10.1002/9781119720430.ch6.
[8]  R.  I.  P.  Putra,  J.  P.  Nurahman,  R.  R.  Yana,  H. Winarno,  A.  N.  Hidayanto,  and  N.  C.  Harahap, “Master Data Management Planning: A Case Study of Flight Information System at PT Angkasa Pura i (Persero),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1444, no. 1, pp. 1 – 9, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1444/1/012017.
[9]  S.  Hikmawati,  P.  I.  Santosa,  and  I.  Hidayah, “Improving  Data  Quality  and  Data  Governance Using  Master  Data  Management:  A  Review,” IJITEE (International J. Inf. Technol. Electr. Eng. , vol. 5, no. 3, p. 90, 2021, doi: 10.22146/ijitee.66307.
[10]  T. Schaefer, B. Kieslinger,  M.  Brandt, and V. van den  Bogaert, Evaluation  in  citizen  science:  The  art  of tracing a moving target . 2021. doi: 10.1007/978-3-030- 58278-4_25.
[11] S. Mrigen, “Relevance of Master Data Management in Pharmaceutical Industries,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol. , vol. 8, no. 6, pp. 190 – 197, 2020, doi: 10.22214/ijraset.2020.6028.
[12] E. Van der Merwe, “The Status of Material Master Data  Management  Implementation:  Implications on  Supply  Chain  Processes  in  FLSmidth,” University  of  Johannesburg  (South  Africa)  PP    - South  Africa,  South  Africa,  2019.  [Online]. Available: https://www.proquest.com/dissertations- theses/status-material-master-data- management/docview/2475813455/se- 2?accountid=17242
[13]  S.  Earley,  D.  Henderson,  and  Data  Management Association., DAMA-DMBOK :  data  management body of knowledge . 2017.
[14] W.  Fan  and  F.  Geerts,  “Foundations  of  Data Quality  Management,” Synth.  Lect.  Data  Manag. , 2022, doi: 10.1007/978-3-031-01892-3.
[15] A.  M.  Radke,  M.  T.  Dang,  and  A.  Tan,  “ Using Robotic  Process  Automation  (Rpa)  To  Enhance Item  Master  Data  Maintenance  Process ,” Sci.  J. Logist. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  129 – 140,  2020,  doi: 10.17270/J.LOG.2020.380.