Pengukuran Maturitas Pengelolaan Data
Melanjutkan tulisan saya sebelumnya terkait dengan maturitas data KP , berikut adalah kuesioner yang dapat digunakan untuk mengukur sejauh mana persepsi pengelolaan data di sebuah perusahaan. Sebagaimana kita lihat Gartner Analytics Asecandancy Model (2012) di atas, data menjadi lebih tinggi nilainya ketika dikelola untuk dapat memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan dan tindakan apa yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kinerja. Berikut adalah penjelasan singkat dari setiap tingkatan,
- Descriptive
- digunakan untuk mendeskripsikan apa yang terjadi (What happened/When it happened)
- Metode: Data Aggregation, Dashboard, ..
- Tools: Excel, Tableau, Power BI, …
- Diagnostic
- digunakan untuk menggali apa yang terjadi (Why Did it happened)
- Metode: Quantitative-Qualitative Data Analysis, …
- Tools: Hypothesis Testing, Root Cause Analysis, Fish Bone Diagram, FMEA, 5 Why, ..
- Predictive
- digunakan untuk meramalkan apa yang akan terjadi (What/When will happen)
- Metode: Forecasting, Risk Modeling, Customer Segmentation, Sentiment Analysis, Regression, Correlation, …
- Tools: R, SPPS, Stata, ..
- Prescriptive
- digunakan untuk membuat rekomendasi (How can we make it happen/What should I do)
- Metode:Machine learning, Algorithms, Data Modelling, …
- Tools: Alteryx, Python, Rapid Miner, …
| Pernyataaan | Sangat Tidak Setuju (1) – Tidak Setuju (2) – Netral (3) – Setuju (4) – Sangat Setuju (5) |
|---|---|
| Metode pengambilan data dan formulir pelaporan sudah seragam. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Data dikategorikan dengan tepat, akurat, dan sesuai kenyataan. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Ada proses validasi dan pengambilan data primer yang memadai. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Data dapat diakses secara real-time, mutakhir, dan lengkap. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Analisis dilakukan secara terintegrasi untuk seluruh kasus yang ada. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Analisis berhasil menemukan hubungan/korelasi antar variabel data. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Data historis digunakan untuk membuat model prediksi masa depan. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Hasil analisis memberikan rumusan rekomendasi tindakan yang tepat. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Ada simulasi hubungan antara tindakan dan hasil untuk solusi tepat. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Data mencakup perbandingan historis, benchmarking, dan literatur. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Data pre-kondisi tersedia untuk mendukung operasional di berbagai kondisi. | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
Interpretasi nilai: Maturitas Risiko Tinggi (44 – 55); sedang (33 – 43); rendah (11 – 32)
Tembagapura – FN (14/2/2026)
Konsep Digitalisasi Pertambangan
Teknologi adalah perangkat, sedangkan Digitalisasi adalah sistem tata kelolanya. Gambar di atas menggambarkan hubungan AI (Artificial Intelligence) dengan Data Science. AI adalah program dengan kemampuan untuk belajar seperti halnya manusia, di dalamnya dapat kita temukan beberapa cabang ilmu seperti Robotics, Computer Vision, Knowledge Representation and Reasoning, Natural Language Processing (NLP) yang semuanya menggunakan Machine Learning (ML) yaitu algoritma dengan kemampuan belajar tanpa diprogram secara langsung. Deep Learning (DL) adalah bagian dari ML dengan kemampuan adaptasi dan belajar dari data yang sangat besar. Data Science (DS) mengintegrasikan AI, ML, dan DL untuk mendapatkan insight (descriptive, diagnostic), membuat ramalan (predictive) dan membuat rekomendasi (prescriptive) dari data yang sangat besar.
Berikut adalah beberapa contoh Digitalisasi Pertambangan yang saya ambil dari beberapa webinar APKPI,
Tembagapura – FN (7/2/2026)
Pengukuran Risk Maturity Level (RML)
Melanjutkan tulisan saya sebelumnya terkait Maturitas Risiko, berikut adalah instrumen yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat maturitas risiko sebagai bahan pertimbangan untuk penyusunan atau intervensi program manajemen risiko
| Pernyataaan | Sangat Tidak Setuju (1) – Tidak Setuju (2) – Netral (3) – Setuju (4) – Sangat Setuju (5) |
|---|---|
| Saya memahami seluruh bahaya, risiko, dan pengendalian di area kerja | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Saya memiliki kewaspadaan situasi (situational awareness) dan bekerja secara aman | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Saya berperan aktif dalam perbaikan pengendalian risiko dan aspek K3 | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Tim Manajemen Risiko melibatkan perwakilan K3, KO, serta seluruh bagian operasional | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Tim mampu menyelaraskan pemahaman dan bertukar informasi secara tepat | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Kolaborasi dalam tim sudah berjalan baik untuk mencapai tujuan bersama | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Pimpinan dan Pengawas terlibat aktif secara formal dalam manajemen risiko | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Pengawas memberikan dukungan dan melibatkan seluruh angggota dalam tim | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| KTT/PJO menindaklanjuti hasil evaluasi untuk peningkatan berkelanjutan | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Perusahaan memiliki risk appetite yagn dinamis dan indikator risiko utama (KRI) | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Perusahaan memiliki perencanaan cadangan/darurat (contigency planning) yang memadai | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
| Metode manajemen risiko dikembangkan terus menerus sesuai regulasi dan kondisi | 1 – 2 – 3 – 4 – 5 |
Interpretasi nilai: Maturitas Risiko Tinggi (48 – 60); sedang (36 – 47); rendah (12 – 35)
Tembagapura – FN (2/4/2026)
Proses Manajemen Risiko – ISO 31000
Proses Manajemen Risiko merupakan bagian dari Desain dan Implementasi dalam Kerangka Kerja Manajemen Risiko yang dapat diterapkan pada tingkat strategis, operasional, program, atau proyek. Prinsip dinamis, faktor manusia dan budaya merupakan prinsip yang layak untuk dipertimbangkan dalam penerapan proses manajemen risiko. Terdapat enam tahapan yang perlu dilakukan sebagai berikut,
- Komunikasi dan Konsultasi, dilakukan selama dan sepanjang seluruh tahap proses manajemen risiko dengan pemangku kepentingan eksternal dan internal dengan tujuan untuk memahami risiko, dasar pengambilan keputusan, dan alasan mengapa tindakan tertentu diperlukan.
- Lingkup, Konteks dan Kriteria, untuk menyesuaikan proses manajemen risiko, mengaktifkan penilaian risiko yang efektif dan perlakukan risiko yang memadai.
- Penilaian Risiko, proses menyeluruh dari identifikasi risiko, analisis risiko, dan evaluasi risiko yang dilakukan sesuai prinsip terstruktur dan komprehensif, inklusif, dan menggunakan informasi terbaik yang tersedia
- Perlakuan Risiko, untuk memilih dan menerapkan opsi penanganan risiko
- Pemantauan dan Tinjauan, untuk memastikan dan meningkatkan mutu dan efektivitas desain, implementasi, dan hasil keluaran proses yang dilaksanakan pada semua tahap proses
- Pencatatan dan Pelaporan, proses dan keluaran manajemen risiko didokumentasikan dan dilaporkan melalui mekanisme yang sesuai
Tembagapura – FN (2/2/2026)
Kerangka Kerja Manajemen Risiko – ISO 31000
Kerangka Kerja Manajemen Risiko mengintegrasikan Manajemen Risiko dalam Tata Kelola. Mengikuti PDCA proses, terdapat enam hal yang perlu dilakukan sebagai berikut,
- Kepemimpinan dan Komitmen, manajemen memiliki Akuntabilitas untuk mengelola risiko dan badan pengawas mengawasi manajemen risiko
- Integrasi, risiko terintegrasi di semua bagian dan aktivitas
- Desain, tergantung konteks organisasi, sumber daya, dan metode komunikasi dan konsultasi
- Implementasi, dilakukan dalam seluruh aktivitas termasuk pengambilan keputusan dan penyesuaian terhadap perubahan
- Evaluasi, dilakukan secara berkala terhadap tujuan, rencana, indikator, dan perilaku yang diharapkan
- Perbaikan, dilakukan secara berkelanjutan untuk mengatasi kesejangan atau meningkatan kinerja
Tembagapura – FN (2/2/2026)
Fendy Novento Personal Blog 