Manajemen IT Efisien: Menggunakan COBIT 2019 dan Teori Graph untuk Proses Bisnis

Ilustrasi graph dalam mengelola proses bisnis COBIT 2019 (sumber: bing.com/images/create)

Kamu pernah dengar COBIT 2019? Kalau belum, bayangkan dia itu seperti “buku panduan hidup” buat perusahaan yang ingin ngatur teknologi informasinya dengan benar. Nah, di tengah kemajuan teknologi yang makin canggih ini, kita butuh alat yang nggak cuma pinter tapi juga bisa bantu kita ambil keputusan kayak asisten virtual—nggak sekadar "cuma nyatet". Di sinilah teori graph datang, bak pahlawan digital untuk merevolusi proses bisnis dengan sistem rekomendasi yang keren!

Apa Itu Teori Graph?

Teori graph itu gampangnya adalah ilmu buat ngatur dan menganalisis hubungan antar “node” (alias titik) yang terhubung dengan “edge” (alias garis). Bayangin kayak lingkaran teman di sosial media, yang nge-like status kamu itu node, terus garisnya adalah “suka-sukaan” itu sendiri. Bedanya, di dunia IT, yang dihubungkan itu data, proses, atau apapun yang bikin dunia IT tetap jalan.

Lalu, kenapa teori graph penting buat COBIT 2019? Well, COBIT itu framework buat ngatur teknologi informasi di perusahaan. Kalau teori graph diterapkan di sini, kamu bisa bikin peta hubungan antara tujuan perusahaan dengan proses-proses manajemennya. Praktis banget kan buat tahu, “Apa sih yang harus gue lakuin biar kerjaan jadi efisien?”

Kenalan Sama Sang Penyelamat: Graph Algorithm dan Neo4j

Salah satu yang bikin teori graph ini nge-hits di kalangan para geek IT adalah kombinasi antara graph algorithm dan Neo4j (sejenis database graph yang keren banget). Kalau kamu pernah nonton film detektif yang peta pelakunya ribet pake benang warna-warni, Neo4j itu kurang lebih alat yang mewujudkan semua itu dalam bentuk digital.

Cahyadi dkk. (2024) menciptakan sebuah sistem rekomendasi internal berbasis COBIT 2019 menggunakan graph algorithm dan semantic similarity buat menjembatani antara tujuan perusahaan dengan objektif manajemen. Ada lagi, mereka juga pake LSTM (Long Short-Term Memory) dan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) buat menganalisis rekomendasi aktivitas yang relevan. Canggih abis!

Misalnya nih, kamu punya tujuan perusahaan: "meningkatkan efisiensi IT." Sistem ini bakal langsung nyari proses bisnis mana yang paling cocok buat diadopsi. Neo4j juga bikin visualisasi jadi gampang, sehingga stakeholder (alias bos-bos kamu) bisa ngerti hubungan antardata tanpa perlu jadi professor matematika dulu.

"Pakai Neo4j itu kayak buka Instagram, tapi buat data. Kita scroll-scroll bukan buat cari meme, tapi buat lihat proses bisnis mana yang nyambung dengan tujuan perusahaan."

Apa Keuntungan dari Sistem Ini?

Efisiensi Naik Level: Sistem ini bisa memangkas waktu buat nentuin langkah apa yang perlu diambil. Jadi, nggak ada lagi istilah "kerjaan numpuk karena bingung mau mulai dari mana."

Regulasi Terkendali: Karena COBIT 2019 itu juga memperhatikan aspek compliance, sistem ini memastikan perusahaan kamu tetap mematuhi peraturan yang ada.

Keputusan Lebih Cepat dan Akurat: Sistem rekomendasi ini nggak cuma ngasih pilihan, tapi juga alasan kenapa pilihan itu relevan. Ibarat punya teman pintar yang selalu punya argumen valid.

Nah, sampai sini kebayang kan betapa powerful-nya teori graph buat proses bisnis di COBIT 2019? Kalau udah penasaran, mari kita lanjutkan ke bagian yang lebih mendalam!

Bagaimana Sistem Ini Bekerja?

Sistem rekomendasi berbasis teori graph di COBIT 2019 ini punya cara kerja yang, kalau dianalogikan, mirip dengan otak manusia saat memilih menu makan malam. Bedanya, alih-alih mikirin pizza atau ayam geprek, sistem ini mencari aktivitas bisnis yang relevan berdasarkan tujuan organisasi.

Mapping Tujuan dan Aktivitas

Seperti yang dijelaskan Cahyadi dkk. (2024), langkah pertama adalah menggunakan graph algorithm untuk memetakan hubungan antara enterprise goals (tujuan perusahaan) dengan governance and management objectives (sasaran manajemen). Bayangin kamu punya satu peta besar dengan banyak titik yang terhubung, mulai dari “meningkatkan efisiensi IT” sampai “mengurangi risiko keamanan siber.”

Mengukur Kesesuaian dengan Semantic Similarity

Di sinilah ilmu bahasa alias semantic similarity beraksi. Dengan algoritma ini, sistem bisa memahami bahwa "efisiensi operasional" itu mirip maknanya dengan "penghematan biaya operasional." Artinya, sistem jadi paham tujuan yang dimaksud perusahaan meski bahasanya beda-beda tipis. Ini semacam kemampuan AI buat bilang, "Oh, ini maksud kamu!"

Rekomendasi Berbasis Data

Setelah itu, kombinasi antara LSTM dan TF-IDF membantu sistem dalam menganalisis data historis. Misalnya, dari catatan perusahaan sebelumnya, sistem bisa melihat pola aktivitas apa saja yang berhasil membantu tujuan tertentu. LSTM ini seperti "otak ingatan panjang" yang pintar mendeteksi pola waktu, sementara TF-IDF memastikan kata-kata penting nggak tenggelam di antara data lain.

Visualisasi Proses dengan Neo4j

Yang bikin makin keren adalah Neo4j. Ini bukan sekadar database biasa; Neo4j menyajikan data dalam bentuk visual yang enak dilihat. Misalnya, kamu ingin tahu bagaimana hubungan antara “optimalisasi sumber daya” dengan “manajemen risiko keamanan.” Neo4j akan menggambar peta hubungan itu secara langsung—mudah dibaca bahkan oleh orang yang alergi sama angka.

“Neo4j itu kayak Google Maps, tapi buat proses bisnis. Kamu bisa lihat jalur tercepat buat nyampe tujuan organisasi tanpa kesasar.”

COBIT 2019 dan Prinsipnya: Cocok Banget Buat Teori Graph

Buat yang belum akrab dengan COBIT 2019, framework ini punya enam prinsip utama yang jadi dasar governance dan manajemen IT di organisasi, menurut De Haes dkk. (2020). Salah satunya adalah "Alignment Goals," di mana semua aktivitas harus sesuai dengan tujuan strategis organisasi. Teori graph membantu banget buat merealisasikan prinsip ini. Dengan memetakan hubungan antara aktivitas dan tujuan, perusahaan bisa melihat mana yang harus diprioritaskan.

Misalnya, kalau tujuan kamu adalah "memastikan keandalan IT," graph bisa membantu menghubungkan itu ke proses-proses seperti pemeliharaan infrastruktur atau pengawasan keamanan. Kamu nggak cuma lihat daftar tugas, tapi juga tahu mana yang berdampak langsung dan mana yang cuma bonus.

Kasus Nyata: Menganalisis Model Bisnis dengan Graph-Based Process Mining

Selain rekomendasi internal, teori graph juga bisa digunakan untuk analisis proses bisnis secara keseluruhan. Contohnya, Sungkono dkk. (2022) membuktikan bahwa teori graph dapat digunakan untuk mengevaluasi kualitas model bisnis, seperti menghitung fitness, precision, dan simplicity dari proses tertentu.

Di studi mereka, dua proses yang diuji adalah penanganan kontainer di pelabuhan dan penanganan limbah. Hasilnya? Teori graph berhasil mendeteksi tugas-tugas yang tidak terlihat (alias invisible tasks) yang sering kali luput dari metode lain. Nah, kalau sistem ini diterapkan ke COBIT 2019, bayangin betapa efektifnya perusahaan kamu mengelola proses yang selama ini nggak kelihatan tapi krusial.

Manfaatkan Graph untuk Menangkal Drama Proses Bisnis

Bayangkan skenario ini: tim IT perusahaan sedang pusing menentukan langkah terbaik untuk meningkatkan efisiensi sambil memastikan semua regulasi terpenuhi. Biasanya, situasi seperti ini bikin stres, apalagi kalau data yang ada nggak terorganisasi. Dengan teori graph, drama seperti ini bisa dikurangi.

Sistem rekomendasi berbasis graph memungkinkan perusahaan untuk langsung “lihat” peta hubungan antar proses bisnis. Jika ada keputusan yang harus diambil, sistem ini bisa merekomendasikan solusi terbaik berdasarkan data historis dan analisis real-time. Jadi, nggak ada lagi debat panjang lebar antar divisi.

Graph + COBIT 2019 = Pasangan Serasi

Salah satu kekuatan teori graph adalah kemampuannya menangkap hubungan kompleks dengan cara yang sederhana. Dalam konteks COBIT 2019, framework ini memiliki 40 tujuan tata kelola dan manajemen yang mencakup segala aspek, mulai dari pengelolaan risiko hingga optimasi sumber daya.

Nah, teori graph membantu menyederhanakan hubungan antara 40 tujuan ini. Misalnya, ketika perusahaan ingin memperkuat “alignment” antara IT dan strategi bisnis, sistem berbasis graph bisa menunjukkan proses mana yang relevan dan mana yang mungkin perlu ditingkatkan.

Visualisasi Membuat Segalanya Lebih Mudah

Dengan bantuan Neo4j, proses yang tadinya terlihat ribet (kayak jaringan listrik di tiang jalan) berubah jadi infografis yang estetik dan mudah dipahami. Bayangkan kamu lagi presentasi ke bos besar—grafik interaktif ini bakal bikin kamu terlihat kayak jenius digital!

Seperti yang dijelaskan Cahyadi dkk. (2024), visualisasi ini memungkinkan pemangku kepentingan untuk melihat keseluruhan proses bisnis dalam satu tampilan. Mereka bisa mengeklik node tertentu untuk melihat detailnya, memeriksa bagaimana proses itu terkait dengan tujuan lain, atau bahkan menganalisis dampaknya terhadap kinerja organisasi.

“Pakai Neo4j itu rasanya kayak main The Sims. Bedanya, kamu nggak ngurusin rumah dan kolam renang, tapi ngatur bisnis perusahaan biar makin cuan.”

Optimalisasi Proses: Tidak Ada Lagi Waktu yang Terbuang

Salah satu keunggulan utama sistem berbasis graph ini adalah kemampuannya mengidentifikasi “bottleneck” atau hambatan dalam proses bisnis. Bayangin kalau ada satu proses yang selalu jadi sumber masalah, seperti server yang sering down atau pengelolaan data yang lambat. Dengan teori graph, hambatan ini akan terlihat jelas seperti sinyal merah di peta jalan.

Ini penting banget karena hambatan kecil sering kali punya dampak besar terhadap efisiensi organisasi secara keseluruhan. Dengan sistem rekomendasi ini, perusahaan bisa mengambil langkah proaktif, misalnya dengan memperbaiki infrastruktur atau menyesuaikan alur kerja.

Saatnya Beralih ke Era Graph!

Dalam dunia yang serba digital ini, teori graph adalah senjata rahasia untuk menghadapi tantangan kompleks di manajemen IT. Dari memetakan hubungan antar tujuan hingga memberikan rekomendasi spesifik berdasarkan data historis, teori graph benar-benar membuat proses bisnis menjadi lebih efisien, efektif, dan mudah dipahami.

Dengan bantuan teknologi seperti Neo4j, sistem berbasis graph ini memberikan solusi visual yang memukau, membuat proses bisnis yang rumit terasa seperti jalan-jalan di taman. Plus, kombinasi dengan framework COBIT 2019 memastikan bahwa semua langkah yang diambil tetap sesuai regulasi dan mendukung tujuan strategis organisasi.

Jadi, kalau perusahaan kamu masih bergantung pada metode lama yang bikin pusing kepala, mungkin sudah saatnya melirik teori graph. Ingat, dunia bisnis itu seperti permainan strategi—yang punya peta terbaiklah yang akan menang!

“Graph itu seperti sahabat yang nggak pernah kasih saran jelek. Kalau dia bilang ini jalan terbaik, kamu tinggal jalan tanpa ragu. Hasilnya? IT perusahaan makin keren, bos makin senyum lebar!”

Referensi:

Cahyadi, I. G. L. A. O., Ardy, R. D., Sarno, R., & Sungkono, K. (2024, September). A Recommendation System for Internal Business Processes of COBIT 2019 Using Graph Algorithm and Similarity Methods. In 2024 2nd International Conference on Technology Innovation and Its Applications (ICTIIA) (pp. 1-6). IEEE.

De Haes, Steven and Van Grembergen, Wim and Joshi, Anant and Huygh, Tim and De Haes, Steven and Van Grembergen, Wim and Joshi, Anant and Huygh, Tim. (2020). COBIT as a Framework for Enterprise Governance of IT. Enterprise Governance of Information Technology: Achieving Alignment and Value in Digital Organizations, 125-162.

Sungkono, K. R., Sarno, R., Kinanggit, F. D. M., Shubhi, I. D., & Nurlaela, K. (2022, October). Graph-based Process Mining for Measuring Quality of Business Process Model. In 2022 International Conference on Informatics Electrical and Electronics (ICIEE) (pp. 1-6). IEEE.