Home > Culture > Pengukuran Maturitas Pengelolaan Data

Pengukuran Maturitas Pengelolaan Data

February 14, 2026 Leave a comment Go to comments

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,

  1. Descriptive
    • digunakan untuk mendeskripsikan apa yang terjadi (What happened/When it happened)
    • Metode: Data Aggregation, Dashboard, ..
    • Tools: Excel, Tableau, Power BI, …
  2. 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, ..
  3. 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, ..
  4. 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, …

PernyataaanSangat 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)

Categories: Culture
  1. No comments yet.
  1. No trackbacks yet.

Leave a comment