<![CDATA[Validasi merupakan titik kendali penting dalam produksi statistik karena kesalahan format, ketidaklengkapan, duplikasi, dan ketidakkonsistenan logis dapat menurunkan akurasi serta ketepatan waktu keluaran. Penelitian ini menganalisis implementasi MatchaPro sebagai aplikasi pencocokan dan pemeriksaan data untuk mendukung kinerja Badan Pusat Statistik (BPS). Pendekatan yang digunakan ialah studi implementatif berorientasi design science dengan pengujian terkontrol pada 12.000 rekaman sintetik yang merepresentasikan karakteristik umum data sensus, survei, dan data administrasi. Evaluasi mencakup kemampuan deteksi tujuh kategori masalah, pengurangan waktu pemrosesan, keterlacakan temuan, dan kontribusi terhadap dimensi kualitas statistik. Hasil menunjukkan bahwa aturan terstruktur efektif mengidentifikasi masalah kelengkapan, format, rentang, referensial, logika, duplikasi, dan anomali temporal. Pada pengujian berulang, pemrosesan berbasis aturan terotomasi menurunkan waktu validasi sebesar 74,6% dibanding pemeriksaan sekuensial, sekaligus membentuk antrean pengecualian yang dapat ditelusuri. Manfaat terbesar muncul ketika aturan dilengkapi metadata, tingkat keparahan, penanggung jawab, dan mekanisme validasi ulang. Temuan menegaskan bahwa MatchaPro berpotensi meningkatkan efisiensi, konsistensi, akuntabilitas, serta ketepatan waktu proses statistik BPS, tetapi implementasinya memerlukan tata kelola aturan, pengamanan data, pelatihan pengguna, dan evaluasi berkala.]]>
