Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan

Pada kesempatan sebelumnya, kita telah membahas Kualitas Data menurut Data Management Book of Knowledge dan David Loshin. Selain itu, kita juga membahas peran metadata dalam manajemen kualitas data. Seri kali ini, kita akan mulai membahas tentang pengukuran kualitas data suatu organisasi menggunakan Capability Maturity Model. Silahkan simak pertanyaan berikut:
Apa itu Capability Maturity Model?
Capability Maturity Model (CMM) adalah model yang menggambarkan tingkatan kematangan organisasi dalam mengelola kualitas data.
Apa tujuan penggunaan CMM?
Tujuan utama penggunaan CMM, khususnya dalam konteks yang diperkenalkan oleh David Loshin terkait kualitas data, adalah untuk menilai dan meningkatkan kematangan organisasi dalam mengelola kualitas data secara sistematis dan berkelanjutan.&#160;
---------------
Kedua pertanyaan di atas merupakan pengantar pada materi kali ini. Pada kesempatan ini, kita akan bersama-sama mengenal tentang CMM dalam konteks Model Kematangan Kualitas Data. Pembahasan akan dilanjutkan dengan pertanyaan yang lebih detil tentang CMM.
-------------------------------------------------------------------------------------------------
<img id="af6026a5-dbcf-4b70-83fd-83925ba16744" src="https://klcstatic.kemenkeu.go.id/kms/image/2025/9/24/1758679617084lzw/Image%20Mengukur%20CMM.png?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&amp;X-Amz-Credential=adminklc%2F20250924%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&amp;X-Amz-Date=20250924T020657Z&amp;X-Amz-Expires=604800&amp;X-Amz-SignedHeaders=host&amp;X-Amz-Signature=6b45f9baa04ef171eb4cbaf2471b50e6a209932fdcf86db06cfdc51260a3f47c" alt="Image Mengukur CMM.png" width="521" height="347" />
Pertanyaan pertama : &#160;
Kenapa kita perlu mengukur Tingkat kematangan organisasi kita dalam konteks DQMM?
Mengukur tingkat Capability Maturity Model (CMM) penting karena menjadi dasar strategis untuk memahami, memperbaiki, dan mengelola proses secara berkelanjutan. Terdapat setidaknya 5 (lima) alasan tentang perlunya melakukan pengukuran. Berikut alasan mengapa pengukuran tingkat CMM perlu dilakukan, terutama dalam konteks organisasi pemerintah atau instansi publik:
<ol style="text-align: justify;">
<li>Mengetahui Kondisi Organisasi saat ini. Apa saja proses yang telah dilakukan, terstandar, dan dikelola;</li>
<li>Menyusun rencana perbaikan yang terstruktur dan realistis, sebagai contoh, setelah dilakukan pengukuran, organisasi kita berada di level 2, sehingga organisasi tahu apa saja yang perlu dikerjakan agar dapat berada di level 3;</li>
<li>Mendorong perbaikan berkelanjutan;</li>
<li>Menyediakan bukti untuk proses Audit, Evaluasi, dan Akuntabilitas; dan</li>
<li>Mengurangi risiko ketergantungan Personal.</li>
</ol>
Singkatnya, CMM bukan hanya dipergunakan sebagai alat ukur, namun sebagai bahan untuk menyusun strategi perubahan.
&#160;
Pertanyaan kedua : &#160;
Apa hasil pengukuran CMM?
Hasil pengukuran CMM adalah berupa tingkat kematangan. Model ini memiliki lima tingkat kematangan. Model tersebut diadaptasi dari CMM versi Software Engineering Institute (SEI), namun difokuskan pada pengelolaan data dan kualitas data. Tabel 1, berisikan lima tingkat kematangan yang dilengkapi dengan karakteristik dan risiko utama bagi organisasi menurut Loshin.
<table style="width: 626px; height: 869px;" width="753">
<tbody>
<tr style="height: 40px;">
<td style="width: 28px; height: 40px; text-align: center;" width="92">
Tingkat
</td>
<td style="width: 51px; height: 40px; text-align: center;" width="156">
Nama Tingkatan
</td>
<td style="width: 310px; height: 40px; text-align: center;" width="251">
Karakteristik Utama
</td>
<td style="width: 177px; height: 40px; text-align: center;" width="199">
Risiko Utama
</td>
</tr>
<tr style="height: 153px;">
<td style="width: 28px; height: 153px;" width="92">
Level 1
</td>
<td style="width: 51px; height: 153px;" width="156">
Initial
</td>
<td style="width: 310px; height: 153px;" width="251">
Tidak ada kebijakan atau prosedur formal
Kualitas data bergantung individu
Tidak ada dokumentasi
</td>
<td style="width: 177px; height: 153px;" width="199">
Data tidak akurat, tidak lengkap, dan tidak konsisten
Risiko keputusan salah sangat tinggi&#160;
</td>
</tr>
<tr style="height: 148px;">
<td style="width: 28px; height: 148px;" width="92">
Level 2
</td>
<td style="width: 51px; height: 148px;" width="156">
Repeatable
</td>
<td style="width: 310px; height: 148px;" width="251">
Ada kesadaran awal soal kualitas data
Perbaikan hanya saat terjadi kesalahan
Belum ada tim atau SOP
</td>
<td style="width: 177px; height: 148px;" width="199">
Solusi hanya jangka pendek
Masalah data sering terulang kembali
</td>
</tr>
<tr style="height: 190px;">
<td style="width: 28px; height: 190px;" width="92">
Level 3
</td>
<td style="width: 51px; height: 190px;" width="156">
Defined
</td>
<td style="width: 310px; height: 190px;" width="251">
SOP dan standar mulai ditetapkan
Kualitas data dipantau secara terbatas&#160;
Peran&#160;Data Steward mulai&#160;ada&#160;
</td>
<td style="width: 177px; height: 190px;" width="199">
Masih tergantung pada proyek tertentu
Belum menyeluruh di seluruh unit
</td>
</tr>
<tr style="height: 169px;">
<td style="width: 28px; height: 169px;" width="92">
Level 4
</td>
<td style="width: 51px; height: 169px;" width="156">
Managed
</td>
<td style="width: 310px; height: 169px;" width="251">
Kualitas data dipantau dengan indikator
Tim tata kelola data telah berfungsi
Validasi otomatis mulai diterapkan&#160;
</td>
<td style="width: 177px; height: 169px;" width="199">
Risiko terjadi jika pemantauan kualitas data tidak rutin
Perlu komitmen lintas unit yang kuat
</td>
</tr>
<tr style="height: 169px;">
<td style="width: 28px; height: 169px;" width="92">
Level 5
</td>
<td style="width: 51px; height: 169px;" width="156">
Optimizing
</td>
<td style="width: 310px; height: 169px;" width="251">
Perbaikan berkelanjutan
ArtificiaI Inteligence/Machine Learning digunakan untuk kontrol kualitas
Sudah menjadi budaya organisasi
</td>
<td style="width: 177px; height: 169px;" width="199">
Tantangan muncul saat mempertahankan konsistensi dan&#160; mengelola perubahan berskala besar
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Tabel 1. Tingkat Kematangan, Karakteristik, dan Risiko dalam CMM
Perhatian :
<ul style="text-align: justify;">
<li>Transisi antar level memerlukan kombinasi berikut: dukungan manajemen, peran formal, infrastruktur, dan perubahan budaya organisasi. &#160;</li>
<li>Level 4 dan 5 idealnya menjadi target jangka panjang kementerian yang mengandalkan pengambilan keputusan berbasis data (data-driven governance).</li>
</ul>
&#160;
Pertanyaan Ketiga :
Siapa saja yang berperan dalam Upaya organisasi mencapat Tingkat kematangan yang dikehendaki?
Pertanyaan tersebut menjadi bahasan kita selanjutnya. Tabel 2 adalah rangkuman dalam yang akan memberikan gambaran atas peran, level jabatan, tanggung jawab, serta titik lemah. Rangkuman pada Tabel 2 menyajikan gambaran peran tiap level jabatan atas tanggungjawab serta titik lemah di lingkup Kementerian.
<table style="width: 631px;" width="742">
<tbody>
<tr>
<td style="width: 26px; text-align: center;" width="117">
Peran
</td>
<td style="width: 111px; text-align: center;" width="113">
Level Jabatan
</td>
<td style="width: 289px; text-align: center;" width="284">
Tanggung Jawab Utama
</td>
<td style="width: 141px; text-align: center;" width="172">
Titik Lemah Umum
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 26px;" width="117">
Executive Sponsor
</td>
<td style="width: 111px;" width="113">
Eselon I
</td>
<td style="width: 289px;" width="284">
Penanggung jawab strategis keberhasilan program kualitas data
Menyediakan otorisasi, pendanaan, dan mandat kelembagaan
Memastikan keterlibatan semua unit
</td>
<td style="width: 141px;" width="172">
Fokus hanya pada audit dan kepatuhan, bukan kualitas data sebagai aset strategis
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 26px;" width="117">
Chief Data Officer&#160;(CDO)
</td>
<td style="width: 111px;" width="113">
Eselon II
</td>
<td style="width: 289px;" width="284">
Memimpin pengelolaan kualitas data secara lintas unit
Mengembangkan strategi, kebijakan, dan indikator kualitas data
Mengintegrasikan kualitas data ke perencanaan strategis&#160;
</td>
<td style="width: 141px;" width="172">
Peran belum dibentuk secara formal di banyak kementerian
Wewenang sering tidak efektif lintas unit
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 26px;" width="117">
Tim Tata Kelola Data Kementerian
</td>
<td style="width: 111px;" width="113">
Fungsional /&#160; Tim Teknis
</td>
<td style="width: 289px;" width="284">
Menyusun pedoman &amp; standar kualitas data
Menetapkan definisi data dan terminologi
Mengelola katalog metadata dan peran steward
</td>
<td style="width: 141px;" width="172">
Bersifat simbolik jika tanpa mandat jelas
Kurang representasi lintas direktorat&#160;
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 26px;" width="117">
Koordinator Data Unit / Direktorat Teknis
</td>
<td style="width: 111px;" width="113">
Eselon III
</td>
<td style="width: 289px;" width="284">
Menindaklanjuti pelaksanaan kebijakan kualitas data di unitnya
Menyampaikan kebutuhan data dan pelaporan kualitas
Bertugas sebagai penghubung ke CDO
</td>
<td style="width: 141px;" width="172">
Tidak memiliki kewenangan korektif
Beban kerja tambahan tanpa kompensasi struktural&#160;
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 26px;" width="117">
Data Steward Unit Teknis
</td>
<td style="width: 111px;" width="113">
Fungsional
</td>
<td style="width: 289px;" width="284">
Melakukan validasi, cleansing, dan verifikasi data
Melaporkan error data dan tindak lanjut
Menjaga integritas &amp; akurasi data harian&#160;
</td>
<td style="width: 141px;" width="172">
Belum menjadi posisi formal
Sering ditugaskan informal dan tanpa dukungan teknologi memadai
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 26px;" width="117">
Pengguna Data / Analis Kebijakan
</td>
<td style="width: 111px;" width="113">
Umum / Fungsional
</td>
<td style="width: 289px;" width="284">
Menggunakan data untuk pengambilan kebijakan
Memberikan umpan balik atas kualitas data
Berpartisipasi dalam pelatihan literasi data
</td>
<td style="width: 141px;" width="172">
Tidak merasa bertanggung jawab atas sumber data
Jarang menyampaikan ketidaksesuaian atau masalah
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Tabel 2. Peran, Tanggung Jawab, dan Titik Lemah dalam Pengelolaan Kualitas Data
Saat kita sudah mengetahui apa peran dan tanggung jawab serta titik lemah yang menjadi perhatian pada setiap peran, muncul pertanyaan berikutnya.&#160;
&#160;
Pertanyaan Keempat :&#160;
Bagaimana tahapan implementasi dan apa saja faktor penentu kesuksesan pengelolaan data di lingkup Kementerian?
<table style="width: 627px;" width="756">
<tbody>
<tr>
<td style="width: 32px; text-align: center;" width="103">
Tahapan
</td>
<td style="width: 210px; text-align: center;" width="214">
Deskripsi Kegiatan
</td>
<td style="width: 94px; text-align: center;" width="103">
Hasil yang Diharapkan
</td>
<td style="width: 68px; text-align: center;" width="107">
Peran Kunci
</td>
<td style="width: 147px; text-align: center;" width="159">
Faktor Penentu Sukses
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 32px;" width="103">
Inisiasi dan Komitmen Awal
</td>
<td style="width: 210px;" width="214">
Identifikasi masalah data dan peluang perbaikan
Komunikasi kepada pimpinan tentang pentingnya kualitas data
</td>
<td style="width: 94px;" width="103">
Dukungan awal dari pimpinan&#160;
</td>
<td style="width: 68px;" width="107">
Executive Sponsor, Tim Perencana Data
</td>
<td style="width: 147px;" width="159">
Komitmen Pimpinan dan komunikasi lintas direktorat&#160;
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 32px;" width="103">
Penetapan Struktur dan Peran
</td>
<td style="width: 210px;" width="214">
Pembentukan CDO dan Tim Tata Kelola Data
Penugasan koordinator dan steward di setiap unit&#160;
</td>
<td style="width: 94px;" width="103">
Struktur pengelola kualitas data terbentuk
</td>
<td style="width: 68px;" width="107">
Sekjen, CDO, SDM/ Kepegawaian
</td>
<td style="width: 147px;" width="159">
Penugasan resmi dan penempatan SDM yang kompeten&#160;
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 32px;" width="103">
Penyusunan Kebijakan dan SOP
</td>
<td style="width: 210px;" width="214">
Penyusunan standar kualitas data (accuracy, completeness, timeliness)
SOP pengelolaan dan pelaporan&#160;
</td>
<td style="width: 94px;" width="103">
Dokumen kebijakan dan SOP kualitas data tersedia
</td>
<td style="width: 68px;" width="107">
CDO, Tim Tata Kelola Data, Biro Hukum
</td>
<td style="width: 147px;" width="159">
Kolaborasi dengan unit hukum dan kepegawaian
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 32px;" width="103">
Pemantapan Infrastruktur dan Alat
</td>
<td style="width: 210px;" width="214">
Penyesuaian sistem eksisting untuk profiling, cleansing, dan monitoring
Pengadaan dashboard DQM
</td>
<td style="width: 94px;" width="103">
Tersedia alat bantu untuk validasi dan monitoring
</td>
<td style="width: 68px;" width="107">
Unit TI, Data Engineer, Penyedia Aplikasi&#160;
</td>
<td style="width: 147px;" width="159">
Kesiapan sistem dan integrasi dengan aplikasi pusat
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 32px;" width="103">
Implementasi Bertahap
</td>
<td style="width: 210px;" width="214">
Uji coba implementasi SOP dan metrik
Pelatihan steward dan pengguna
Koordinasi antar unit&#160;
</td>
<td style="width: 94px;" width="103">
Proses DQM mulai berjalan di unit prioritas
</td>
<td style="width: 68px;" width="107">
CDO, Koordinator Unit, Pusdatin / Biro TI
</td>
<td style="width: 147px;" width="159">
Unit Kerja dan Pelatihan Teknis terlibat langsung
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 32px;" width="103">
Monitoring dan Evaluasi
</td>
<td style="width: 210px;" width="214">
Pengukuran kualitas data secara berkala
Review indikator dan hasil profiling
Evaluasi efektivitas&#160;
</td>
<td style="width: 94px;" width="103">
Laporan kualitas data dan dokumentasi hasil perbaikan&#160;
</td>
<td style="width: 68px;" width="107">
Data Steward, Auditor Data, Inspektorat
</td>
<td style="width: 147px;" width="159">
Dashboard dan indikator terstruktur dan aktual
</td>
</tr>
<tr>
<td style="width: 32px;" width="103">
Integrasi dan Perbaikan Berkelanjutan
</td>
<td style="width: 210px;" width="214">
Kualitas data diintegrasikan ke dalam perencanaan, evaluasi kinerja, dan audit internal
</td>
<td style="width: 94px;" width="103">
Kualitas data menjadi budaya dan aset strategis kementerian&#160;
</td>
<td style="width: 68px;" width="107">
Semua peran lintas fungsi&#160;
</td>
<td style="width: 147px;" width="159">
Evaluasi berbasis data dan integrasi ke e-Government
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
Tabel 3. Tahapan Implementasi dengan Aktor dan Penentu Kesuksesan Implementasi
Pada Tabel 3, kita bisa mendapatkan gambaran atas tahapan implementasi dan faktor penentu apa yang berpengaruh pada kesuksesan implementasi. Faktor penting tersebut dapat menjadi perhatian bersama dalam proses implementasi peningkatan kualitas data organisasi. Tentu saja, sekali lagi, apabila tahapan ini dilakukan dengan baik, maka level kualitas data akan meningkat.
&#160;
Pertanyaan Kelima:
Bagaimana cara mengukur CMM dalam organisasi?
Proses pengukuran CMM dapat dilakukan dengan cukup mudah. Namun, kita akan menyajikan contoh pengukuran dimensi dan CMM juga. Jawaban lebih lengkap untuk pertanyaan kelima, akan ada pada artikel selanjutnya dengan judul:
&#8220;Mengukur Tingkat Kematangan Pengelolaan Data menggunakan CMM&#8221;
&#160;
Sumber:
DAMA International. (2009). The DAMA guide to the data management body of knowledge (DAMA-DMBOK Guide).
Loshin, D. (2011). The practitioner&#8217;s guide to data quality improvement.
Perpres No. 39 Tahun 2019 &#8211; Satu Data Indonesia.
UNDESA (2021). Data Strategy for Government Transformation&#160;
&#160;
Tools: Gambar dan Ringkasan Tabel dibantu AI

Pengukuran tingkat&#160;Capability Maturity Model (CMM) diperlukan untuk melakukan penilaian kematangan proses pengelolaan kualitas data dalam organisasi. Seluruh organisasi pasti mengelola data dan perlu mengetahui tingkatan kematangan pengelolaan kualitas data organisasi agar dapat melakukan perbaikan. Pengukuran ini membantu organisasi dalam mengetahui kondisi saat ini, menyusun peta dan strategi perbaikan, serta mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan dalam tata kelola data.
CMM juga memungkinkan organisasi untuk mengukur efektivitas investasi dan kebijakan, mendorong perbaikan berkelanjutan, serta meningkatkan transparansi dan akuntabilitas. Pengukuran tingkat kematangan membantu organisasi dalam mengurangi risiko operasional akibat ketergantungan pada individu. Selain itu, pengukuran ini juga membantu organisasi dalam menjaga kontinuitas layanan. Apabila organisasi melakukan pengukuran kematangan proses pengelolaan data (dalam hal ini dengan CMM), organisasi memiliki keuntungan sebagai berikut, mengetahui performa, mengarahkan transformasi data menuju tata kelola yang lebih baik. Hal tersebut, tentu saja,&#160;dengan praktik terbaik dalam Data Management Book Of Knowledge serta membantu memenuhi kebutuhan pelayanan publik berbasis data yang akurat dan terpercaya.