Simulasi Pengukuran Mutu Perguruan Tinggi: Principal Component Analysis (PCA) pada Model Integrasi BANPT - COBIT
Faradillah1,*, Muhammad Fadhiel Alie2
1,2Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia
1Fakultas Teknik, Mahasiswa Program Doktor Ilmu Teknik Informatika, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,*[email protected], 2[email protected]
Email Penulis Korespondensi: [email protected]
Abstrak−Penelitian ini mengintegrasikan dua instrumen pengukuran yaitu matriks penilaian BAN PT sebagai pengukuran mutu dan COBIT 5 sebagai pengukuran tata kelola TI perguruan tinggi melalui penerapan Principal Component Analysis untuk mereduksi variabel dengan komponen yang sama sehingga dapat diperoleh model pengukuran yang dapat mengakomodir mutu dan tata kelola TI secara bersamaan. Berdasarkan hasil PCA diperoleh 2 Komponen Utama dengan variable VMTS, Tata Pamong dan Kurikulum pada Faktor Komponen Utama 1 dan Build, Acquire and Implement, Deliver, Service and Support Monitor, Evaluate, and Assess pada Faktor Komponen Utama 2 dengan total 44 item indikator. Selanjutnya dilakukan simulasi pengukuran akreditasi peguruan tinggi dengan variabel tersebut menggunakan nilai rerata. Penelitian ini dilakukan di salah satu perguruan tinggi swasta di Sumatera Selatan, diperoleh hasil simulasi menunjukkan skor 3,62 atau pada level "Established".
Hasil simulasi ini selanjutnya yang dapat digunakan Perguruan tinggi tersebut dalam menyiapkan proses akreditasi yang sesungguhnya.
Kata Kunci: PCA; COBIT; BAN PT
Abstract−This study integrates two measurement instruments, namely the BAN PT assessment matrix as a measure of quality and COBIT 5 as a measurement of higher education IT governance through the application of Principal Component Analysis to reduce variables with the same components in order to obtain a measurement model that can accommodate IT quality and governance equally. Based on the PCA results obtained 2 Main Components with variables VMTS, Civil Service and Curriculum on Main Component Factor 1 and Build, Acquire and Implement, Deliver, Service and Support, Monitor, Evaluate, and Score on Main Component Factors 2 with a total of 44 indicator items. Furthermore, a simulation of measuring higher education accreditation was carried out with the variable using the average value. This research was conducted at a private university in South Sumatra, the simulation results obtained showed a score of 3.62 or at the "Established" level. The results of this simulation can then be used by these universities in preparing the actual accreditation process.
Keywords: PCA; COBIT; BAN PT
1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2015, PBB mengadopsi Agenda 2030 untuk Pembangunan Berkelanjutan yang mengahsilkan 17 tujuan yang aspirasinya pada tahun 2030 adalah menempatkan dunia dan masyarakatnya pada jalur menuju masa depan yang lebih baik. Pentingnya pendidikan untuk pembangunan berkelanjutan diakui dalam Pendidikan Berkualitas, yang bertujuan untuk “Memastikan pendidikan berkualitas yang inklusif dan merata serta mempromosikan kesempatan belajar seumur hidup untuk semua”[1], [2].
Pendidikan yang berkualitas berkontribusi pada hasil yang lebih baik dalam pengembangan manusia. Hal ini tentu saja menjadi tantangan bagi Pendidikan tinggi untuk dapat dengan cepat menyusun strategi yang tepat agar dapat mewujudkan Pendidikan yang berkualitas[1], [3]. Saat ini Pendidikan tinggi telah menerapkan Sistem Penjaminan Mutu Internal sebagai suatu perangkat yang dapat membawa perguruan tinggi mencapai dan menjaga mutunya melalui akreditasi[4] [5].
Akreditasi merupakan penilaian kinerja perguruan tinggi yang dilakukan oleh pihak ketiga, yaitu Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN PT) sebagai bentuk objektivitas terhadap kinerja perguruan tinggi.
Proses penilaian akreditasi dilakukan melalui beberapa proses, yaitu pemantauan data Pangkalan Data Perguruan Tinggi (PDDikti) untuk beberapa indicator seperti rasio mahasiswa, kecukupan dosen, jumlah mahasiswa aktif, hingga data lulusan. Perguruan tinggi yang ingin mengajukan akreditasi harus mengirimkan laporan evaluasi diri yang berisi penilaian Laporan Evaluasi Diri (LED), Assessment Lapangan (AL)[6], [7].
Hasil penilaian akreditasi berupa peringkat Baik, Baik Sekali dan Unggul yang diterbitkan oleh BAN PT melalui Surat Keputusan dan dituangkan dalam sertifikat akreditasi. Melalui peringkat akreditasi perguruan tinggi dapat menyatakan tingkat mutu dan kualitas perguruan tinggi secara keseluruhan, dengan kata lain akreditasi juga merupakan reputasi perguruan tinggi[6].
Reputasi sendiri merupakan faktor utama yang mempengaruhi tingkat kepercayaan masyarakat terhadap suatu produk, begitu juga perguruan tinggi yang dipercaya menciptakan SDM yang berkualitas untuk melanjutkan pembangunan[8], [9]. Reputasi ini juga dibutuhkan perguruan tinggi, khususnya perguruan tinggi swasta untuk dapat melanjutkan visinya dan bertahan dalam era persaingan yang semakin ketat saat ini. Reputasi ini juga tentunya diharapkan dapat diterima di berbagai kalangan baik nasional maupun internasional [3], [4], [10], [11].
Berdasarkan badan penyelenggaranya, perguruan tinggi swasta sendiri diselenggarakan oleh sebuah Yayasan sebagai support utama, di samping itu perguruan tinggi swasta harus dapat bertahan melalui adanya kestabilan jumlah mahasiswa bahkan beberapa perguruan tinggi swasta menetapkan target penerimaan mahasiswa
baru hingga 100% dari jumlah mahasiswa yang aktif untuk mengantisipasi kondisi yang tidak diinginkan terlebih lagi saat Pandemic Covid 19 yang melanda dua tahun lalu[12], [13].
Perguruan tinggi swasta terdampak cukup siginifikan, beberapa harus mengurangi jumlah tenaga kependidikan dan menekan biaya opersional bahkan memotong gaji tenaga pendidik[14], [15][16]. Adanya regulasi yang cukup dinamis terkait Akreditasi, membuat semua perguruan tinggi tidak terkecuali perguruan tinggi swasta di Sumatera Selatan harus dapat beradaptasi dengan cepat dan tepat. Tercatat 57 Peraturan yang dikeluarkan oleh BAN PT sejak tahun 2020 hingga 2022 terkait akreditasi.
Dengan kondisi yang tidak pasti, perguruan tinggi swasta harus bisa bertahan dan menyesuaikan diri sebisa mungkin. Hal tersebut mengharuskan perguruan tinggi swasta menyusun strategi yang tepat. Proses penilaian kinerja perguruan tinggi idealnya telah dilakukan secara internal melalui pengukuran penerapan Sistem Penjaminan Mutu Internal (SPMI)[6].
Beberapa mekanisme evaluasi yang dilakukan antara lain melalui Monitoring dan Evaluasi penerapan SPMI, dan Audit Mutu Internal (AMI) dengan standar yang telah ditetapkan oleh BAN PT[6]. Proses evaluasi ini kerap kali dianggap suatu momok bagi unit-unit kerja pada perguruan tinggi. Kesalahan pemahaman terhadap makna evaluasi membawa pola pikir yang salah[9], [10], [17]. Persepsi hasil audit harus baik dan sempurna yang terkadang membawa beberapa pihak untuk melakukan manipulasi dokumen[9], [18]. Hal tersebut tentu saja tidak dapat dibenarkan, proses evaluasi sendiri dilakukan untuk mengukur ketercapaian kinerja yang dilakukan baik secara internal maupun eskternal[9], [16], [19].
Penelitian sebelumnya telah banyak membahas tentang strategi dan langkah kerja dalam mengukur mutu organisasi, namun masih secara umum mengkaji Quality Management System (QMS) pada tata kelola perguruan tinggi yang secara umum membahas sistem penjaminan mutu perguruan tinggi baik menggunakan standar BAN PT maupun mengadopsi International Standard Operation (ISO). Penelitian Budiarto dkk membahas sinkronisasi SPMI dan ISO 9001 sebagai bentuk persiapan akreditasi yang dilakukan melalui SPME oleh BAN PT menghasilkan sebuah strategi dalam pencapaian akreditasi unggul pada Program Sarjana IPB[20].
Pada penelitian Abidin dkk yang dilakukan pada sebuah sekolah menengah menghasilkan 14 elemen perbaikan mutu berbasis ISO 9001:2015 yang dapat digunakan sebagai strategi penjaminan mutu baik internal maupun eksternal [10]. Begitu juga penelitian yang dilakukan oleh Wiwiet dkk yang mengkaji korelasi ISO 21000 dan Sistem Penjaminan Mutu Pendidikan Tinggi yang menghasilkan suatu alat dalam mencapai akreditasi BAN PT secara nasional dan sekaligus dapat tersertifikasi ISO secara internasional[21].
Penelitian Mubin menghasilkan sebuah rancangan sistem pengukuran kinerja pada suatu fakultas melalui integrasi Model Academic Scorecard dan Standar BAN PT sebagai upaya pencapaian penilaian akreditasi[7] Pada penelitian sebelumnya, penulis juga telah menyusun suatu langkah kerja yang diharapkan dapat menjadi strategi perguruan tinggi dalam menjamin mutu sekaligus dapat mengukur tata Kelola TI yang saat ini telah kita ketahui penggunaan TI dalam suatu organisasi merupakan komponen pendukung utama dalam bisnis proses suatu organisasi melalui integrasi langkah kerja ISO 9001:2015 dan COBIT 4[22]. Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut belum terdapat suatu kajian yang menganalisis variable pengukuran tata Kelola IT sekaligus sistem penjaminan mutu perguruan tinggi secara bersamaan untuk dapat mendukung upaya pencapaian akreditas dan penilaian tata Kelola IT yang optimal.
Untuk itu dibutuhkan sebuah mekanisme untuk dapat mengukur kinerja perguruan tinggi yang dapat mengakomodir kebutuhan akreditasi dan sesuai dengan aspek penilaian BAN PT melalui penerapan metode Principal Component Analysis (PCA) dalam menentukan variable pengukuran yang mewakili penilaian mutu berdasarkan Matriks Penilaian BAN PT dan COBIT sebagai langkah kerja yang dapat mengevaluasi tata Kelola TI perguruan tinggi sehingga dapat diakui secara nasional maupun internasional.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan melalui studi pustaka dengan pencarian artikel ilmiah maupun refrensi yang berkaitan dengan topik penelitian pada jurnal nasional maupun internasional yang bereputasi. Hasil studi pustaka lalu dituangkan dalam perumusan masalah yang berisi research gap dan fenomena yang selanjutnya diangkat menjadi research question pada penelitian ini yaitu “bagaimana melakukan simulasi pengukuran mutu pada perguruan tinggi” dan “model pengukuran yang seperti apa yang dapat mengakomodir mutu perguruan tinggi secara umum sekaligus dapat mengevaluasi tata Kelola TI”. Berdasarkan perumusan masalah, selanjutnya disusun rekomendasi dengan metode yang relevan sebagai rancangan solusi pada penelitian ini. Metode PCA digunakan dalam klasterisasi variable pengukuran mutu perguruan tinggi melalui SPMI dengan matriks penilaian BAN PT dan tata Kelola IT dengan COBIT 5, yang selanjutnya menjadi model pengukuran yang terintegrasi. Selanjutnya dilakukan simulasi pengukuran berdasarkan perhitungan rerata hasil matriks pengukuran yang menghasilkan nilai mutu perguruan tinggi. Berdasarkan hasil simulasi dan pembahasan selanjutnya disusun kesimpulan penelitian.
Tahapan penelitian secara ringkas dituangkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Tahapan Penelitian 2.2 Standar Penilaian Akreditasi BAN PT
Badan Penilaian Akreditasi Perguruan Tinggi (BAN PT) selalu berupaya menjaga kualitas dan standar perguruan tinggi melalui penilaian akreditasi. Beberapa pengembangan dan perbaikan dilakukan oleh BAN PT seiring dengan perkembangan dunia Pendidikan. Seperti halnya standar penilaian akreditasi mengalami pengembangan baik instrument maupun mekanisme. Saat ini BAN PT telah mengembangkan Standar Penilaian menjadi 9 Kriteria dengan mekanisme penilaian yang semakin detail dan jelas. Sembilan (9) Kriteria ini merupakan pengembangan Tujuh (7) Standar yang mencakup beberapa aspek yang mencakup: Visi Misi Tujuan dan Sasaran; Tata Pamong, Mahasiswa dan Lulusan; Sumber Daya Manusia; Kurikulum; Pembiayaan dan Sarana Prasarana; serta Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat. Pengembangan 7 standar menjadi 9 Kriteria ditekankan pada pemisahan penilaian kinerja Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat serta pengukuran Output dan Outcome yang dapat merefleksikan sebaik apa proses yang telah dilakukan Perguruan Tinggi. Pada 9 Kriteria terdapat 69 item pertanyaan yang menjadi penilaian Akreditasi Program Studi Program Sarjana yang juga merupakan instrument yang dapat digunakan sebagai evaluasi penerapan sistem penjaminan mutu internal. Pada dasarnya Program Studi maupun Perguruan Tinggi dapat menggunakan mekanisme yang sama dengan BAN PT untuk mengukur kinerjanya. Namun adanya perbedaan latar belakang pendidikan, wawasan serta pemahaman terhadap mekanisme pengukuran tidak jarang membuat perbedaan persepsi di tingkatan internal Program Studi bahkan Perguruan Tinggi.
2.3 COBIT 5
Good University Governance (GUG) merupakan konsep turunan dari Good Governance yang berfokus pada universitas (perguruan tinggi). GCG (Good Company Governance) dan GUG berbeda karena terdapat core value yang berbeda dari perusahaan dan pendidikan tinggi, dimana pendidikan tinggi perlu fokus pada bidang sosial dan akademik. GUG memiliki 5 prinsip dasar, prinsip ini diambil dari Undang-Undang di Indonesia yang tujuannya adalah untuk mengelola pendidikan tinggi[23]. Undang-undang menyatakan bahwa untuk mengelola pendidikan tinggi harus didasarkan pada lima prinsip yaitu akuntabilitas, transparansi, nirlaba, penjaminan mutu dan efektivitas & efisiensi[24], [25].COBIT 5 memungkinkan teknologi informasi dan terkait untuk diatur dan dikelola secara holistik untuk seluruh perusahaan, mengambil tanggung jawab bisnis dan fungsional end-to-end penuh, dengan mempertimbangkan kepentingan terkait TI dari pemangku kepentingan internal dan eksternal. Prinsip dan pendukung COBIT 5 bersifat umum dan berguna untuk perusahaan dari semua ukuran, baik komersial, nirlaba, atau di sektor publik[22], [26], [27].
Prinsip COBIT 5 terdiri dari: (1) kerangka kerja integrator, memberikan dasar untuk mengintegrasikan kerangka kerja, standar, dan praktik lain yang efektif. Ini memungkinkan membangun produk dari basis pengetahuan yang konsisten; (2) didorong oleh nilai-nilai pemangku kepentingan, mengacu pada analisis pemangku kepentingan dan peran tata kelola[23]–[25]. COBIT 5 mengacu pada tata kelola adalah tentang negosiasi dan memutuskan kepentingan terbaik dari berbagai nilai pemangku kepentingan; (3) fokus dan konteks bisnis. COBIT berfokus pada pembentukan tujuan dan sasaran organisasi. Ini memberikan perspektif perusahaan menyeluruh dan ujung ke ujung (fungsi bisnis TI dan non-TI). Ini juga memungkinkan untuk menghubungkan antara informasi bisnis dan fungsi TI; (4) basis pendukung. COBIT memungkinkan pembentukan ruang lingkup tata kelola, peran, aktivitas, dan hubungan; (5) perbedaan yang jelas antara tata kelola dan manajemen[23]–[29].
2.4 Principal Component Analysis (PCA)
PCA adalah algoritma untuk mentransformasikan data dengan mengekstraksi fitur, yang outputnya merupakan kombinasi linier dari fitur-fitur tersebut. PCA menghasilkan kombinasi linier antar fitur, kemudian mungkin mengungkap struktur tersembunyi dari kumpulan data. PCA mengubah data menjadi kumpulan koordinat baru, di mana varians terbesar ditangkap pada koordinat pertama, terbesar kedua pada koordinat kedua, dan seterusnya.
Koordinat pertama disebut first principal component (PC), koordinat kedua disebut PC kedua, dan seterusnya.
Setiap PC merupakan kombinasi linear dan orthogonal[30]–[32].
Principal Component Analysis (PCA) adalah teknik analisis multivariat yang bertujuan untuk menjelaskan hubungan antara beberapa variabel yang sulit diinterpretasikan, berkorelasi dalam hal dari beberapa komponen yang bermakna secara konseptual yang tidak berkorelasi satu sama lain melalui transformasi linear dari variabel
asli menjadi satu set variabel baru yang disebut sebagai komponen utama yang tidak berkorelasi satu sama lain.
PCA menggunakan pendekatan interpretasi komponen utama dapat diterima jika komponen utama diekstraksi menggunakan matriks R. Variance-Covariance juga digunakan untuk mendapatkan komponen utama, karena rekayasa komponen utama tergantung pada skala, pada prinsipnya memuat komponen dengan pendekatan ini Oleh karena itu banyak dipengaruhi oleh unit pengukuran variabel yang dipertimbangkan. Oleh karena itu, adalah interpretasi komponen utama hanya didasarkan pada besarnya pembebanannya[32]–[34]. Pada PCA terdapat beberapa tahapan antara lain: penentuan variable penelitian, pengujian kelayakan dan kecukupan variable menggunakan uji Kaiser Meyer Olkin (KMO) dan Bartlett’s test, pengujian korelasi parsial antar variable dengan uji Measure Sampling Adequency (MSA), melakukan proses pemfaktoran pada variable yang sudah diuji sebelumnya, menentukan jumlah faktor yang terbentuk melalui nilai eigen dan menyusun formula faktor yang telah dihasilkan dengan bentuk formula umum:
𝑦𝑡= 𝛼𝑝𝑡+𝛽𝑞𝑡+⋯+𝛾𝑟𝑡 (1)
di mana y merupakan objek yang diteliti, p,q,r merupakan variabel yang mempengaruhi objek yang akan diteliti serta α, β, γ merupakan koefisien[30], [31], [35], [36].
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan di Universitas ABC yang merupakan salah satu Perguruan Tinggi Swasta yang terkemuka di Sumatera Selatan. Penelitian ini menggunakan dua instrument pengukuran yaitu: matriks penilaian BAN PT dengan 9 kriteria yang terdiri dari 69 item indikator. Pada penelitian ini digunakan indicator yang bersifat kualitatif dengan persepsi pakar (asesor) untuk menilainya serta 11 item indicator yang bersifat kualitatif dari total keseluruhan 37 item indicator berdasarkan 5 domain pada COBIT 5. Selanjutnya dengan 44 item indicator dilakukan reduksi data yang diperoleh dari hasil audit mutu internal terhadap semua program studi yang ada pada Universitas ABC yaitu sebanyak 15 program studi. Kedua instrument yang terdiri dari 44 item indicator ini selanjutnya diekstraksi menggunakan PCA. Sebelum dilakukan analisis faktor, variable yang digunakan pada penelitian ini sebelumnya diuji melalui KMO dan Bartlett’s Test.
3.1 Uji Kelayakan Variabel dan Sampeling dengan KMO dan Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer Olkin (KMO) merupakan metode yang digunakan untuk melihat kecukupan data dan kelayakan faktor untuk selanjutnya dilakukan analisis faktor. Metode KMO ini mengukur kecukupan sampling secara menyeluruh dan mengukur kecukupan sampling untuk setiap indicator. Sementara Bartlett’s test adalah tes statistik untuk keseluruhan signifikansi dari semua korelasi didalam suatu matriks korelasi. Hasil pengujian KMO dan Bartlett’s test dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Uji KMO dan Bartlett’s test
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa hasil pengujian KMO sebesar 0.856 dengan nilain signifikansi sebesar 0.000. Hal ini menunjukkan bahwa variable dan indicator yang digunakan pada penelitian ini layak dilakukan analisis faktor karena melebihi nilai syarat kelayakan yaitu > 0.500[30], [31], [36], [37]. berdasarkan nilai signifikansi yang dihasilkan juga dapat dinyatakan sampling yang digunakan pada penelitian cukup untuk dilakukan tahapan selanjutnya. Selain nilai KMO, pengujian variable juga dilakukan melalui perhitunngan nilai Measure Sampling Adequency (MSA) untuk mengetahui besar korelasi parsial antar variabel dengan memperhatikan angka MSA dengan kriteria yang digunakan jika MSA = 1 maka variabel tersebut dapat dianalisis lebih lanjut, jika MSA > 0,5 maka variabel tersebut masih bisa dianalisis lebih lanjut, jika MSA < 0,5 maka variabel tidak dapat dianalisis lebih lanjut dan Jika ditemukan nilai MSA dibawah 0,5 maka harus melakukan reduksi variabel sampai tidak ditemukan nilai MSA dibawah 0,5 dari setiap variabelnya.[30], [31], [38], [39] Hasil perhitungan nilai MSA dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Nilai Measure Sampling Adequency (MSA)
Faktor Variabel MSA
1 Visi, Misi, Tujuan dan Sasaran (VMTS) 0,686
2 Tata Pamong 0,621
3 Mahasiswa dan Lulusan 0,722
4 Sumber Daya Manusia 0,698
5 Kurikulum 0,871
6 Sarana dan Prasarana 0,544
Faktor Variabel MSA
7 Penelitian 0,711
8 Pengabdian 0,593
9 Luaran 0,688
10 Evaluate, Direct and Monitor 0,532
11 Align, Plan, Organize 0,737
12 Build, Acquire and Implement 0,881 13 Deliver, Service and Support 0,623 14 Monitor, Evaluate, and Assess 0,819
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa nilai MSA keseluruhan variable menunjukkan nilai angka yang berkisar pada 0,5 – 1 sehingga variable dapat dianalisis lebih lanjut yaitu melalui analisis faktor dan diperoleh hasil yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Nilai Eigen (factoring)
Komponen Total %Varians %Kumulatif 1 2,998482 43,209819 43,209819 2 1,947764 30,009387 73,219206 3 0,006447 13,009327 86,228533 4 0,352828 4,0644377 90,2929707 5 0,142384 2,0038374 92,2968081 6 0,022342 1,0098443 93,3066524 7 0,112389 1,0000632 94,3067156 8 0,687940 0,9983742 95,3050898 9 0,002434 0,8739931 96,1790829 10 0,190745 0,8356616 97,0147445 11 0,129384 0,8001992 97,8149437 12 0,001092 0,8000031 98,6149468 13 0,000432 0,7299133 99,3448601 14 0,467488 0,6551399 100,000000
Tabel 3 Loading Factor Variabel Komponen
1 2
1 0,991 -0,187 2 0,981 -0,764 3 -0,003 0,387 4 -0,424 -0,309 5 0,937 -0,932 6 -0,753 -0,776 7 -0,423 0,133 8 -0,041 0,498 9 -0,190 -0,286 10 -0,931 -0,746 11 -0,115 0,481 12 -0,951 0,922 13 -0,032 0,916 14 -0,417 0,977
Tabel 4 Hasil Pengelompokkan Faktor berdasarkan Komponen Utama Faktor Utama Variabel Nama Komponen
1 1,2,5 FKU 1
2 12, 13, 14 FKU 2
Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat pengelompokkan variable yang menghasilkan dua komponen utama yang selanjutnya disusun persamaan analisis komponen utama sesuai dengan persamaan umum yang mendasarinya yaitu:
1. Faktor Komponen Utama 1 (FKU1)
FKU1 = 0,991X1 + 0,981X2 - 0,003X3 - 0,424X4 + 0,937X5 - 0,753X6 - 0,423X7 - 0,041X8 - 0,190X9 - 0,931X10 - 0,115X11- 0,951 X12 - 0,032X13 - 0,417X14.
2. Faktor Komponen Utama 2 (FKU2)
FKU2 = -0,187X1 - 0,764X2 + 0,387X3 - 0,309X4 - 0,932X5 - 0,776X6 + 0,133X7 + 0,498X8 - 0,286X9- 0,746X10 + 0,481X11 + 0,922X12 + 0,916X13 + 0,977X14
Pada FKU1 terdapat variabel terkuat yaitu 1, 2, dan 5. Pada FKU2 terdapat variabel terkuat yaitu 12, 13, 14. Faktor utama tersebut sebelumnya telah dinarasikan secara kualitatif oleh penyusun Laporan Evaluasi Diri baik program studi maupun perguruan tinggi yang selanjutnya dijadikan instrument pada simulasi pengukuran mutu. Faktor utama tersebut antara lain variable 1, 2, dan5 yaitu: Faktor Strategis yang berisi dimensi strategis perguruan tinggi menyangkut Kondisi internal dan eksternal; Visi, Misi, tujuan dan Sasaran, Pemosisian Perguruan Tinggi berdasarkan hasil analisis SWOT dengan total indikator sebanyak 10 item; Tata Kelola yang berisi dimensi pengelolaan perguruan tinggi termasuk tata pamong dan tata Kelola TI dengan total indicator sebanyak 8 item;
Infrastruktur yang berisi dimensi sarana, prasarana dan infrastruktur TI yang mendukung bisnis proses yang ada di perguruan tinggi dengan total indicator sebanyak 9 item; Akademik yang berisi semua aspek penting pada bisnis proses utama perguruan tinggi yaitu pendidikan, kurikulum, hingga suasana akademik yang terbangun dengan total indicator sebanyak 10 item; komponen faktor utama terakhir adalah Monitoring dan Evaluasi yang berisi semua aspek yang sifatnya pengukuran semua proses baik dari perencanaan hingga hasil yang telah dianalisis yang hasilnya berupa sebuah persepsi paka. Pada faktor Monitoring dan evaluasi ini terdapat 10 indicator pengukuran.
3.2 Simulasi Pengukuran Mutu Perguruan Tinggi
Simulasi pengukuran akreditasi dilakukan menggunakan instrument yang telah diekstraksi sebagai instrument pengukuran dengan tetap mempertimbangkan data kuantitatif sesuai matriks BAN PT dengan score 1-5 sesuai dengan kelengkapan dokumen, data dan ketercapaian indikator. Hasil pengukuran semua indicator selanjutnya dilakukan perhitungan dengan rerata keseluruhan nilai dengan toolkit yang diadopsi dari COBIT 19 Toolkit dalam mengukur kematangan tata Kelola TI suatu organisasi dengan level pengukuran 0 hingga 5 yang berturut-turut masing-masing level dengan kriteria Incomplete untuk skor akhir 0,001-0,999, Performed untuk skor akhir 1,001- 1,999, Managed untuk skor akhir 2,001-2,999, Established untuk skor akhir 3,001-3,999, Predictable untuk level 4,001-4,999, dan Optimized untuk hasil akhir 5[23], [26], [40]. Bentuk toolkit yang dikembangkan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Toolkit Simulasi Pengukuran Mutu dengan
Gambar 4. Hasil Simulasi Pengukuran Mutu Universitas ABC
Berdasarkan Gambar 4 dapat dilihat bahwa simulasi pengukuran menunjukkan nilai rerata sebesar 3,62 atau dalam level Established, dapat diartikan bahwa semua proses sudah dilaksanakan dengan sangat baik dan pencapaian tujuan perguruan tinggi dapat dicapai. Berdasarkan hasil simulasi juga diperoleh beberapa proses evaluasi telah dilaksanakan dengan baik, namun tindak lanjut rekomendasi hasil evaluasi belum dilaksanakan dengan optimal.
4. KESIMPULAN
Simulasi pengukuran mutu perguruan tinggi dilakukan sebagai upaya perguruan tinggi mempertahankan mutu dan memberikan luaran yang berkualitas sesuai dengan harapan pemangku kepentingan, dapat melanjutkan pembangunan, serta mencapai tujuan perguruan tinggi secara khusus. Pengakuan mutu perguruan tinggi baik secara nasional maupun internasional dibutuhkan untuk menjaga reputasi demi keberlangsungan perguruan tinggi.
Berdasarkan Principal Component Analysis diperoleh variable pengukuran yang dapat mengakomodir pengukuran mutu perguruan tinggi secara umum dan tata Kelola TI secara khusus melalui integrasi matriks penilaian BAN PT dan COBIT 5 dengan Faktor Komponen Utama yaitu: VMTS, Tata Pamong dan Kurikulum pada Faktor Komponen Utama 1 dan Build, Acquire and Implement, Deliver, Service and Support Monitor, Evaluate, and Assess. Berdasarkan hasil simulasi diperoleh nilai yang sangat baik pada pelaksanaan proses di Universitas ABC dengan beberapa rekomendasi sebagai perbaikan dan persiapan untuk mengajukan akreditasi perguruan tinggi.
Pada penelitian ini penilaian masih menggunakan toolkit sederhana yang dikembangkan penulis berdasarkan COBIT 19 toolkit pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan aturan penilaian yang dapat dikembangkan menggunakan metode pengujian yang lebih komprehensif.
REFERENCES
[1] A. Putri Swakartika Sari and Y. Wahyudin, “Dinamika Eskalasi Femicide di El Salvador Terhadap Andil Equal Measures 2030 (EM2030) dalam Pengembangan Indeks Gender SDGs,” IJGD: Indonesian Journal of Global Discourse, vol. 2, pp.
92–113, 2020.
[2] A. I. T. Adikusuma, “DIFUSI NORMA SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS (SDGS) DALAM KEBIJAKAN KESEHATAN MENTAL INDIA,” Makassar, Sep. 2020.
[3] C. Timbi-Sisalima, M. Sánchez-Gordón, J. R. Hilera-Gonzalez, and S. Otón-Tortosa, “Quality Assurance in E-Learning:
A Proposal from Accessibility to Sustainability,” Sustainability (Switzerland), vol. 14, no. 5, Mar. 2022, doi:
10.3390/su14053052.
[4] O. M. Fitrah and H. Ruslan, “URGENSI SISTEM PENJAMINAN MUTU INTERNAL TERHADAP PENINGKATAN MUTU PERGURUAN TINGGI”, [Online]. Available: http://ejournal.ihdn.ac.id/index.php/JPM
[5] A. Opan, “MANAJEMENSISTEM PENJAMINAN MUTU INTERNAL (SPMI) SEBAGAI UPAYA MENINGKATKAN MUTU PERGURUAN TINGGI,” Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi (JIMEA), vol. 3, no. 1, pp. 161–167, 2019.
[6] Majelis Akreditasi, Kebijakan Instrumen Akreditasi BAN-PT dan LAM Berbasis SN Dikti. 2019, pp. 1–56.
[7] A. Mubin, “PERANCANGAN SISTEM PENGUKURAN KINERJA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ”A”
DENGAN PENDEKATAN MODEL ACADEMIC SCORECARDDAN STANDAR BAN-PT,” in Seminar Teknologi dan Rekayasa (SENTRA) , 2015, pp. 39–44.
[8] C. L. Stewart and M. A. A. Dewan, “A Systemic Mapping Study of Business Intelligence Maturity Models for Higher Education Institutions,” Computers, vol. 11, no. 11, p. 153, Oct. 2022, doi: 10.3390/computers11110153.
[9] D. C. U. Lieharyani, R. v. Hari Ginardi, R. Ambarwati, and M. T. Multazam, “Assessment for good university governance in higher education focus on align strategy business with it at big data era,” in Journal of Physics: Conference Series, Jun.
2019, vol. 1175, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1175/1/012204.
[10] Z. Abidin, M. S. Haq, and M. Pendidikan, “SISTEM MANAJEMEN MUTU ISO 9001:2015 SEBAGAI STRATEGI PENINGKATAN KUALITAS PENDIDIKAN DI ERA 4.0,” Jurnal Inspirasi Manajemen Pendidika, vol. 9, no. 2, pp.
445–459, 2021.
[11] Y. R. Zabidi Jurusan Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Jl Janti Blok Lanud Adisutjipto Yogyakarta,
“PERANCANGAN SISTEM PENILAIAN KINERJA DI STT ADISUTJIPTO SEBAGAI PENDUKUNG SISTEM PENJAMINAN MUTU.”
[12] C. Zangani et al., “Impact of the COVID-19 Pandemic on the Global Delivery of Mental Health Services and Telemental Health: Systematic Review,” JMIR Mental Health, vol. 9, no. 8. JMIR Publications Inc., Aug. 01, 2022. doi:
10.2196/38600.
[13] E. DeFilippis, S. M. Impink, M. Singell, J. T. Polzer, and R. Sadun, “The impact of COVID-19 on digital communication patterns,” Humanit Soc Sci Commun, vol. 9, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1057/s41599-022-01190-9.
[14] M. Laurimäe, T. Paas, and A. Paulus, “The effect of COVID-19 and the wage compensation measure on income-related gender disparities,” Baltic Journal of Economics, vol. 22, no. 2, pp. 146–166, Jul. 2022, doi:
10.1080/1406099X.2022.2149976.
[15] C. Walters, A. Bam, and P. Tumubweinee, “The precarity of women’s academic work and careers during the COVID-19 pandemic: A South African case study,” S Afr J Sci, vol. 18, no. 5–6, 2022, doi: 10.17159/sajs.2022/13176.
[16] V. J. García-Morales, A. Garrido-Moreno, and R. Martín-Rojas, “The Transformation of Higher Education After the COVID Disruption: Emerging Challenges in an Online Learning Scenario,” Frontiers in Psychology, vol. 12. Frontiers Media S.A., Feb. 11, 2021. doi: 10.3389/fpsyg.2021.616059.
[17] R. Yunita and R. Fardela, “MODEL PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN ESTIMASI BAYESIAN,”
Jurnal Ipteks Terapan, vol. 13, no. 2, p. 110, Dec. 2019, doi: 10.22216/jit.2019.v13i2.2933.
[18] P. Solana-González, A. A. Vanti, M. M. García Lorenzo, and R. E. Bello Pérez, “Data mining to assess organizational transparency across technology processes: An approach from it governance and knowledge management,” Sustainability (Switzerland), vol. 13, no. 18, Sep. 2021, doi: 10.3390/su131810130.
[19] E. S. Mkoba and C. Marnewick, “A CONCEPTUAL INFORMATION TECHNOLOGY PROJECT MANAGEMENT ASSURANCE FRAMEWORK,” 2018.
[20] G. Budiarto, F. Yulianda, and N. Zulbainarni, “Strategi Sinkronisasi Implementasi Sistem Penjaminan Mutu Internal (SPMI) Dengan ISO 9001 Program Sarjana IPB,” Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen, May 2018, doi:
10.17358/jabm.4.2.202.
[21] P. Wiwiet, Z. Ali, and F. Mira, “KORELASI ISO 21001 DAN SISTEM PENJAMINAN MUTU PENDIDIKAN TINGGI,” in The 1st LP3I National Conference of Vocational Business and Technology(LICOVBITECH) 2022, 2022, pp. 133–151.
[22] F. Faradillah, M. Fadhiel Alie, and L. Desitama Anggraini, “A Conceptual Hybrid Approach in Evaluating IT,”
Governance Maturiy Level. JURNAL AKSI (Akuntansi dan Sistem Informasi), vol. 6, no. 2, pp. 112–118, 2021, [Online].
Available: http://aksi.pnm.ac.id
[23] W. Gunawan, E. P. Kalensun, A. N. Fajar, and Sfenrianto, “Applying COBIT 5 in Higher Education,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Oct. 2018, vol. 420, no. 1. doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012108.
[24] A. P. Haster and K. D. Hartomo, “Analisis Tingkat Kematangan Smart City Kabupaten Lombok Utara Menggunakan COBIT 2019,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, p. 1459, Jul. 2022, doi:
10.30865/mib.v6i3.4344.
[25] S. Fuada, “Incident management of information technology in the indonesia higher education based on COBIT framework:
A review,” EAI Endorsed Transactions on Energy Web, vol. 19, no. 22, 2019, doi: 10.4108/eai.13-7-2018.156387.
[26] A. E. Asmah, “Towards The Development of a Cobit 5-Driven IT Audit Framework,” University of Cape Town, 2019.
[Online]. Available: https://open.uct.ac.za/handle/11427/31541
[27] R. M. Tawafak, A. Romli, S. I. Malik, and M. Shakir, “IT Governance Impact on Academic Performance Development,”
International Journal of Emerging Technologies in Learning, vol. 15, no. 18, pp. 73–85, 2020, doi:
10.3991/ijet.v15i18.15367.
[28] heru pratama, “Audit Keamanan Sistem Informasi Pada Kantor Samsat Di Kota Krui Menggunakan Cobit 5,” vol. 2015, no. Sentika, 2018, doi: 10.31219/osf.io/pkrej.
[29] J. F. Andry, “Audit Sistem Informasi Sumber Daya Manusia Pada Training Center Di Jakarta Menggunakan Framwork Cobit 4.1,” Jurnal Ilmiah FIFO, vol. 8, no. 1, p. 42, 2016, doi: 10.22441/fifo.v8i1.1299.
[30] V. Ďuriš, R. Bartková, and A. Tirpáková, “Principal component analysis and factor analysis for an atanassov if data set,”
Mathematics, vol. 9, no. 17, Sep. 2021, doi: 10.3390/math9172067.
[31] D. L. Anne-Leen et al., “Principal component analysis of texture features derived from FDG PET images of melanoma lesions,” EJNMMI Phys, vol. 9, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1186/s40658-022-00491-x.
[32] E. Elhaik, “Principal Component Analyses (PCA)-based findings in population genetic studies are highly biased and must be reevaluated,” Sci Rep, vol. 12, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1038/s41598-022-14395-4.
[33] A. S. Ritonga and I. Muhandhis, “TEKNIK DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN DATA ULASAN DESTINASI WISATA MENGGUNAKAN REDUKSI DATA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA).”
[34] st Adisti Wulanditya and D. Kristina Silalahi, “Proyeksi Kecepatan Angin Dan Probabilitas Terjadinya Intermitensi Di Grid 3 Nusa, Pulau Nusa Penida Menggunakan Metode Principal Component Analysis.”
[35] R. M. Mbona and K. Yusheng, “Financial statement analysis: Principal component analysis (PCA) approach case study on China telecoms industry,” Asian Journal of Accounting Research, vol. 4, no. 2, pp. 233–245, Oct. 2019, doi:
10.1108/AJAR-05-2019-0037.
[36] M. A. Yudha, I. Surjandari, and Zulkarnain, “Feature Extraction o Condition Monitoring Data on Heavy Equipment’s Component Using Principal Component Analysis (PCA),” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Sep. 2019, vol. 598, no. 1. doi: 10.1088/1757-899X/598/1/012088.
[37] G. Rahayu, “Principal Component Analysis untuk Dimensi Reduksi Data Clustering Sebagai Pemetaan Persentase Sertifikasi Guru di Indonesia.”
[38] F. Faradillah, E. Ermatita, and D. P. Rini, “Advances in Intelligent Systems Research,” 2020.
[39] B. E. Engelhardt and M. Stephens, “Analysis of population structure: A unifying framework and novel methods based on sparse factor analysis,” PLoS Genet, vol. 6, no. 9, Sep. 2010, doi: 10.1371/journal.pgen.1001117.
[40] A. Mutiara, Prihandoko, E. Prasetyo, and C. Widya, “Analyzing cobit 5 it audit framework implementation using ahp methodology,” International Journal on Informatics Visualization, vol. 1, no. 2, pp. 33–39, 2017, doi:
10.30630/joiv.1.2.18.
