Pendahuluan: Mengapa Evaluasi Enterprise Architecture Itu Krusial
Di era digital yang serba cepat, organisasi tidak hanya dituntut untuk gesit beradaptasi, tapi juga harus mampu menyelaraskan sistem informasi mereka dengan tujuan strategis. Enterprise Architecture (EA) hadir sebagai pendekatan holistik dalam mengelola struktur sistem informasi organisasi. Namun, bagaimana kita menilai apakah EA tersebut efektif? Itulah pertanyaan besar yang diangkat oleh Norbert Rudolf Busch dan Andrzej Zalewski dalam studi sistematis mereka yang dipublikasikan oleh ACM Computing Surveys pada tahun 2025.
Melalui Systematic Literature Review (SLR) terhadap 109 artikel dari 3.644 publikasi sejak 2005, paper ini membongkar metode evaluasi EA secara komprehensif—mulai dari kerangka kerja, notasi model, hingga alat dan indikator metrik yang digunakan.
Metodologi yang Solid dan Relevan
Penelitian ini menonjol karena proses SLR-nya yang teliti, mengacu pada protokol dari bidang rekayasa perangkat lunak. Mereka hanya menyertakan studi yang:
- Fokus pada evaluasi kualitas EA (bukan hanya desain atau implementasi),
- Menggunakan pendekatan empiris atau menawarkan potensi penerapan nyata,
- Berada dalam konteks teknologi informasi.
Proses seleksi ini menghasilkan 109 studi utama yang menjadi dasar analisis mereka.
Komponen EA yang Dievaluasi: Dominasi TOGAF
Framework yang Paling Banyak Dievaluasi
- TOGAF mendominasi dengan 46% studi (50 dari 109), mencerminkan posisinya sebagai standar industri EA.
- 39% studi bersifat framework-agnostic—menarik untuk organisasi yang ingin fleksibel.
Model dan Notasi: ArchiMate Memimpin
- 61% studi menggunakan model arsitektur yang sudah ada, dengan ArchiMate muncul di 75% di antaranya.
- Notasi lain seperti UML, BPMN, hingga model probabilistik juga digunakan, menandakan keanekaragaman pendekatan.
Insight Tambahan: Keunggulan ArchiMate terletak pada cakupan enterprise-nya yang luas, dibandingkan UML yang lebih fokus pada perangkat lunak.
Kriteria Evaluasi: Selaras tapi Masih Kurang Lengkap
Penelitian ini mengidentifikasi 36 kriteria evaluasi, yang terbagi menjadi:
- 22 kriteria teknis: seperti availability, modifiability, performance, hingga security.
- 14 kriteria bisnis: seperti business-IT alignment, risk, dan benefit realization.
Kesesuaian dengan ISO
- Hampir semua (35 dari 36) kriteria sejalan dengan ISO/IEC 25010 (kualitas perangkat lunak) dan ISO/IEC 25012 (kualitas data).
- Namun, hanya 1 dari 15 atribut kualitas data dari ISO/IEC 25012 yang dievaluasi (yakni data accuracy).
Opini Penulis: Ketimpangan ini ironis, mengingat pentingnya kualitas data dalam pengambilan keputusan berbasis data. Ini celah besar bagi penelitian dan inovasi.
Metode Evaluasi: Beragam tapi Belum Terstandar
Tiga Tipe Pendekatan Evaluasi
- Single-criterion: fokus pada satu aspek, cocok untuk evaluasi mendalam.
- Multi-criteria: lebih holistik, menyeimbangkan berbagai trade-off.
- General applicability: fleksibel dan adaptif terhadap kebutuhan kontekstual.
Jenis Metode Paling Umum
- Bayesian Network (22 studi): cocok untuk menangani ketidakpastian.
- Survei dan Pembobotan (12 studi): praktis tapi subjektif.
- AHP dan Fuzzy AHP (8 studi): kuat dalam pengambilan keputusan multi-kriteria.
- Formula metrik (7 studi): memberikan objektivitas tinggi.
Pemanfaatan Metode Software Architecture
Hanya 6% studi yang mengadopsi metode mapan seperti ATAM atau SAAM. Hal ini menunjukkan bahwa evaluasi EA berkembang dengan jalurnya sendiri—menyesuaikan kompleksitas dan cakupan EA.
Penerapan di Dunia Nyata: Setengah Lebih Sudah Teruji
Lebih dari 51% metode evaluasi telah diaplikasikan secara nyata. Ini penting karena menunjukkan bahwa:
- Evaluasi EA bukan hanya “latihan akademis”.
- Banyak metode sudah terbukti relevan dan efektif untuk bisnis nyata.
Studi Kasus Nyata (Ilustratif)
Sebuah perusahaan telekomunikasi di Eropa menggunakan pendekatan Bayesian Network untuk mengevaluasi kerapuhan arsitektur TI mereka terhadap ancaman siber. Hasilnya: mereka mengidentifikasi titik lemah pada integrasi antar sistem, yang kemudian diperkuat dengan segmentasi jaringan.
Tantangan dan Riset Masa Depan: Tiga Pilar Utama
Penelitian ini mengidentifikasi 35 open research problems yang dikelompokkan menjadi:
- Peningkatan Metodologi
- Misal: bagaimana mengukur efektivitas EA lintas industri?
- Peluang: integrasi Machine Learning untuk evaluasi prediktif.
- Automasi Evaluasi
- Contoh: kebutuhan akan alat otomatis untuk pengumpulan dan analisis data arsitektur.
- Dampak praktis: efisiensi dan konsistensi dalam penilaian.
- Pengembangan Model Referensi EA
- Tujuan: menyediakan pola atau template arsitektur standar.
- Tantangan: bagaimana menciptakan model referensi yang tetap fleksibel?
Kaitkan dengan Industri: Tren otomasi dan arsitektur berbasis data membuat evaluasi EA menjadi lebih dinamis dan real-time—ini mensyaratkan model evaluasi yang scalable dan adaptif.
Kritik Konstruktif dan Saran Praktis
Kelebihan Paper
- Analisis sangat mendalam dengan cakupan luas.
- Menggunakan standar internasional sebagai tolok ukur.
Catatan Kritis
- Kurangnya fokus pada kualitas data mengurangi relevansi di era data-driven enterprise.
- Minimnya adopsi metode evaluasi software architecture yang sudah mapan bisa menghambat interdisiplinaritas.
Saran Praktis bagi Profesional TI
- Gunakan metode multi-kriteria jika organisasi Anda menghadapi dilema trade-off (misalnya antara keamanan dan kinerja).
- Pilih notasi seperti ArchiMate jika Anda membutuhkan visualisasi arsitektur menyeluruh.
Kesimpulan: Saatnya Evaluasi EA Jadi Lebih Terstruktur dan Adaptif
Studi ini bukan hanya katalog metode evaluasi, tapi juga blueprint untuk masa depan evaluasi EA. Dengan tantangan digital yang makin kompleks, organisasi memerlukan metode evaluasi yang:
- Holistik (mencakup semua layer arsitektur),
- Adaptif (sesuai konteks dan kebutuhan),
- Dan otomatis (untuk efisiensi dan real-time insights).
Penutup: Evaluasi EA yang kuat adalah fondasi transformasi digital yang berkelanjutan. Paper ini mengingatkan kita bahwa tanpa evaluasi yang tepat, arsitektur terbaik pun bisa menjadi beban, bukan keunggulan.
Sumber Referensi
Busch, N. R., & Zalewski, A. (2025). A Systematic Literature Review of Enterprise Architecture Evaluation Methods. ACM Computing Surveys, 57(5), Article 113. https://doi.org/10.1145/3706582