Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENGGUNAAN APLIKASI SISENSE UNTUK PENGOLAHAN DATA & VISUALISASI BUSINESS INTELLIGENCE

## USING THE SISENSE APPLICATION FOR DATA PROCESSING & BUSINESS INTELLIGENCE VISUALIZATION
Imam Syafe’I 1 , Djatmiko R Wibowo 2 , Verdy Yordan 3 1,2,3 Magister Management, Fakultas Ekonomis dan Bisnis, Universitas Budi Luhur 2131600021@student.budiluhur.ac.id

## ABSTRACT
Along with the development of information systems in a company, the application of Business Intelligence (BI) is one of the solutions to make it easier for companies to make better decisions. One of the Business Intelligence (BI) platforms that can be chosen is Sisense. Sisense's sales in Indonesia are carried out by PT EDI Indonesia as an Authorized Seller appointed directly by Sisense. Sisense's Business Intelligence Dashboard has not been used optimally in Indonesia, because it has only been used within PT Pelabuhan Indonesia (Persero) because not many companies know the details of Sisense's advantages. This study aims to provide information related to the detailed features  and  advantages  possessed  by  Sisense  so  that  it  is  hoped  that  this  research  can  become  a  source  of information  related  to  Sisense,  so  that  Sisense  may  be  considered/included  in  planning  the  implementation  of Business Intelligence in Indonesia.

## Keywords: Dashboard, Business Intelligence, Sisense

## ABSTRAK
Seiring  dengan  perkembangan  sistem  informasi  di  suatu  perusahaan,  penerapan  Business  Intelligence  (BI) menjadi salah satu solusi untuk memudahkan perusahaan dalam melakukan pengambilan keputusan yang lebih baik. Salah satu platform Business Intelligence (BI) yang bisa menjadi pilihan adalah Sisense. Penjualan Sisense di Indonesia dilakukan oleh PT EDI Indonesua sebagai Authorized Seller yang ditunjuk langsung oleh Sisense. Dashboard  Business  Intelligence  Sisense  belum  digunakan  secara  maksimal  di  Indonesia,  dikareakan  baru digunakan  dilingkungan  PT  Pelabuhan  Indonesia  (Persero)  dikarenakan  belum  banyak  perusahaan  yang mengetahui  detail  kelebihan  yang  dimiliki  oleh  Sisense.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  informasi terkait  dengan  detail  fitur  dan  kelebihan  yang  dimiliki  oleh  Sisense  sehingga  diharapkan  penelitian  ini  bisa menjadi  salah  satu  sumber  informasi  terkait  Sisense,  agar  Sisense  mungkin  bisa  dipertimbangan/dimasukkan dalam perencanaan implementasi Business Intelligence di Indonesia.
Kata kunci: Dashboard, Business Intelligence, Sisense

## PENDAHULUAN
Pada  masa  kini,  sebagian  besar masyarakat  semakin  merasakan  informasi sebagai  salah  satu  kebutuhan  pokok disamping kebutuhan akan sandang, pangan  dan  papan.  Seiring  dengan  hal  itu, informasi  telah  berubah  bentuk  menjadi suatu komoditi yang dapat diperdagangkan. Keadaan  ini  terbukti  dengan  semakin berkembangnya bisnis pelayanan informasi,  seperti  stasiun  televisi,  surat kabar,  radio  dan  internet  yang  telah memasuki sendi-sendi kehidupan manusia.
Perubahan  lingkungan  yang  pesat, dinamis  dan  luas  tersebut  didukung  oleh kemajuan  teknologi  informasi  disegala
bidang. Hal ini telah mendorong transformasi masyarakat tradisional menjadi masyarakat informasi.
Perkembangan  teknologi  informasi  telah membawa  dampak  dalam  kehidupan masyarakat. Sejak diketemukannya komputer  pada  tahun  1955,  peradaban dunia  telah  memasuki  era  informasi. Teknologi  informasi  dengan  komputer sebagai motor penggeraknya telah mengubah segalanya. Internet dan implementasi  teknologi  memiliki  peran positif dalam mempromosikan implementasi  teknologi  informasi  pada perusahaan  dimana  implementasi  dari teknologi  baru  mampu  meningkatkan
kinerja dan daya saing perusahaan (Haseeb et  al.,  2019).  Pemrosesan  informasi berbasis komputer mulai dikenal orang dan hingga saat ini sudah banyak software yang dapat  digunakan  orang  sebagai  alat pengolah data untuk menghasilkan informasi. Seiring perkembangan teknologi,  kemudian  berkembang  juga system  pertukaran  informasi  bisnis  pada saat  ini  umumnya  dilakukan  dengan  cara yang  konvensional,  yaitu  menggunakan media kertas.
Seiring dengan meningkatnya transaksi  bisnis  suatu  perusahaan,  tentu akan  meningkat  pula  penggunaan  kertas. Hal ini dapat menimbulkan banyak masalah seperti  keterlambatan  dalam  pertukaran informasi, kehilangan data, yang sekaligus juga  berarti  menambah  beban  keuangan dalam  perusahaan.  Fakta-fakta  ini  telah menyebabkan ketidakefisienan dalam dalam  bisnis,  khususnya  yang  berkaitan dengan pertukaran informasi bisnis. Kehadiran internet memiliki  dampak  yang signifikan, diantaranya semakin berkembangnya fitur-fitur yang membantu pengambilan keputusan, antara lain adalah Business Intelligence.
Dengan memanfaatkan  data  yang  dihasilkan  oleh IoT  dan  Big  Data  dalam  bisnis  dapat membuat  keputusan  yang  dibuat  menjadi lebih  efektif  (McAfee  dan  Brynjolfsson, 2012; Sestino et al., 2020).
Dashboard merupakan hasil visualisasi data yang representatif.
Dashboard  adalah  sebuah  visualisasi  dari informasi  paling  penting  yang  diperlukan untuk mencapai suatu tujuan, digabungkan dan  diatur  pada  sebuah  layar,  menjadi informasi  yang  dibutuhkan  sehingga  bisa dilihat sekilas saja dan tidak membutuhkan waktu  yang  lama  dalam  memahami informasi  yang  ditampilkan.  (Findi  Ayu Sariasih,2022). Menurut Connoly dan Begg (2002)    pengertian  basis  data  yaitu kumpulan  koleksi  data-data  yang  saling berhubungan  secara  logika  yang  isinya didesain  untuk  memenuhi  kebutuhan informasi  dari  suatu  perusahaan.  (Ahmad Sahi, 2020)
Business  Intelligence  adalah  suatu teknologi yang luas yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan  menyediakan  akses  ke  data  yang bertujuan untuk membantu proses pengambilan keputusan dan dengan demikian, sistem BI memiliki potensi yang sangat  besar  untuk  meningkatkan efisiensi organisasi  (Al-Eisawi  et  al.,  2021). Business Intelligence divisualisasikan sebagai  Dashboard,  dimana  data-data dalam  database  perusahaan  di  olah  dan  di visualisasikan menjadi grafik visual sehingga  untuk  mempermudah  dalam Analisa  dan  pengambilan  keputusan. Dalam  penerapan  Business  Intelligence, ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan dan  perlu  membutuhkan  beberapa  tools hingga  data  tersebut  bisa  di  olah  menjadi dashboard  setelah  melalui  proses  koneksi ke database dan proses ETL (extract, load, transform). ETL merupakan proses pengolahan atau penyaringan data dari data transaksional  ke  data  warehouse.  Sumber data  yang  dimiliki  akan  diubah  kedalam bentuk  data  yang  dibutuhkan  dalam  data warehouse.  (Nia  Marsela  &  Bambang Hermanto,2022)
Pada penelitian ini, akan menyampaikan mekanisme proses koneksi data,  type  data  saja  apa  saja  yang  bisa menjadi sumber data, dan juga proses ETL hingga  proses  visualisasi  data,  sehingga sehingga penulis memilih judul “Penggunaan  Aplikasi  Sisense  Untuk Pengolahan  Data  &  Visualisasi  Business Intelligence”. M. R. Atsani, G. Tyas Anjari, and  N.  Mega  Saraswati  (2019)  ETL merupakan proses pengolahan atau penyaringan data dari data transaksional ke data warehouse. Sumber data yang dimiliki akan  diubah  kedalam  bentuk  data  yang dibutuhkan  dalam  data  warehouse.  (Nia Marsela & Bambang Hermanto,2022)
Landasan Teori Business Intelligence
Menurut (Connolly and Begg,  2011) dalam  (Ceng  Giap,  2020)  Business Intelligence  adalah  istilah  yang  mengacu pada proses pengumpulan dan analisis data, teknologi  yang  digunakan  dalam  proses, dan informasi yang diperoleh dari proses ini dengan  tujuan  memfasilitasi  pengambilan keputusan,  sedangkan  menurut  (Giniat, 2011)  dalam  (Ceng  Giap,  2020),  Business intelligence  adalah  akuisisi,  korelasi,  dan transformasi  data  menjadi  informasi  yang baru yang dapat digali lagi melalui analisis, business  intelligence  juga  memungkinkan suatu  organisasi  dan  mitra  usaha  untuk menentukan keputusan yang lebih baik dan tepat waktu.
Menurut (Jalil et al., 2019), Business Intelligence  adalah  paket  perangkat  lunak yang  menggunakan  kemampuan  yang sangat  terintegrasi  dan  cukup  fleksibel untuk  mengatasi  kebutuhan  unik  dan persyaratan suatu organisasi. Paket perangkat  lunak  ini  mengintegrasikan fungsi utama sebagai keuangan, akuntansi, manajemen  bisnis  dan  logistik  diperlukan untuk  mengelola  dan  mengendalikan prosedur-prosedur organisasi dengan menyediakan  "integrasi  lintas  organisasi" dari data melalui proses bisnis tertanam.
Menurut  Vercellis  dan  Carlo  (2009)
dalam Sanwani (2021) Business Intelligence  dapat  menangani  sejumlah besar
informasi untuk membantu mengidentifikasi dan  mengembangkan peluang baru. Memanfaatkan peluang baru dan menerapkan strategi yang efektif dapat memberikan  keuntungan  pasar  kompetitif dan stabilitas jangka panjang.
Sedangkan  menurut  Williams,  S,  & Williams, N, (2007) dalam Fauzi Ramadhan
dkk., (2022) Business
Intelligence  adalah  Serangkaian  informasi bisnis  yang  nantinya  sebagai  analisis perusahaan  mengenai  proses  bisnis  utama pada pengambilan keputusan dan tindakan yang bertujuan meningkatkan aset informasi  yang  dimiliki  perusahaan  dalam proses  bisnis  untuk  mencapai  kinerja perusahaan  yang  menyesuaikan  dengan tujuan  perusahaan.  Berdasarkan  pendapat
di  atas,  bisa  disimpulkan  jika  Business Intelligence  adalah  metode  menghasilkan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan untuk meningkatkan omset, dan terintegrasi dengan data yang disimpan. BI tidak  hanya  penting  untuk  mendukung pengambilan keputusan dalam proses bisnis tetapi juga juga untuk meningkatkan proses bisnis (Suša Vugec et al., 2020).

## Business Intelligence Sisense
Sisense  adalah  platform  kecerdasan bisnis analitik yang memungkinkan Pengguna  untuk  membangun  aplikasi analitik  yang  memberikan  pengalaman yang  sangat  interaktif.  Perangkat  lunak Business Intelligence dan dashboard memungkinkan  Pengguna  mengakses  dan menggabungkan  data  dalam  beberapa langkah mudah. Pengguna dapat terhubung ke  sumber  data  terstruktur  dan  tidak terstruktur,  menggabungkan  tabel  dari beberapa  sumber  dengan  pembuatan  skrip dan  coding  minimal,  dan  membuat dashboard untuk laporan interaktif (Microsoft, 2022).

## Gambar 1. Perbandingan Sisense dengan Traditional BI

## Elasticube Sisense
ElastiCube adalah  basis data analitik Sisense  yang  unik  dan  berkinerja  tinggi dengan penyimpanan data super cepat yang secara  khusus  dirancang  untuk  menahan query  ekstensif  yang  biasanya  diperlukan oleh aplikasi Business Intelligence.
ElastiCube  memungkinkan  untuk membawa  data  dari  berbagai  sumber,  dan kemudian menggabungkan, memanipulasi, dan  menanyakan  data  seolah-olah  itu adalah  satu  set  data  yang  terkonsolidasi. ElastiCubes berkinerja sangat baik,
sehingga  dalam  banyak  kasus,  pembuatan kubus  OLAP  khusus  dan/atau  data  mart yang  dioptimalkan  sama  sekali  tidak diperlukan  -  bahkan  ketika  berhadapan dengan ratusan juta baris data mentah.
Salah  satu  keuntungan  terbesar ElastiCubes  adalah  kemampuannya  untuk dengan  mudah  menggabungkan  beberapa sumber data. Ini terdiri dari bidang-bidang di  mana  setiap  nilai  dalam  satu  bidang memiliki  nilai  yang  sesuai  di  bidang  lain. Data  untuk  ElastiCube  dapat  berasal  dari satu sumber, beberapa sumber atau bahkan dari  beberapa  lokasi  fisik.  Setelah  data berada  di  dalam  ElastiCube,  semuanya sama  dan  setiap  bidang  yang  berasal  dari setiap tabel dapat dianalisis dalam konteks yang lain - dengan cepat. (Sisense, 2022)

## METODE
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang digunakan  adalah  penelitian  deskriptif dengan  menggunakan  pendekatan  naratif. Penelitian  deskriptif  adalah  suatu  jenis penelitian konklusif yang tujuan utamanya adalah  mendeskripsikan  sesuatu,  biasanya karakteristik atau fungsi pasar (Malhotra et al.,  2017).  Menurut  Maleong  (2012) penelitian metode kualitatif deskriptif yaitu penelitian  dimana  data  yang  dikumpulkan berbentuk kata-kata, gambar, bukan angka- angka. penelitian kualitatif adalah prosedur penelitian yang menghasilkan data deskriptif  berupa  kata-kata  tertulis  atau lisan  dari  orangorang  dan  perilaku  yang diamati. (Aprilia, Waluyo, Saragih, 2021)
Penelitian deskriptif merupakan salah satu  jenis  penelitian  konklusif  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  bagaimana deskripsi  dari  variabel  bebas  dan  variabel terikat.  Peneliti  akan  menceritakan  cara penggunaan  dan  juga  kelebihan  yang dimiliki  oleh  Sisense.Objek  yang  diteliti pada  penelitian  ini  adalah  Sisense  secara general  hingga  detail  fitur  yang  dimiliki Sisense.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses koneksi Sisense ke database
Sisense  memiliki  kelebihan  dimana penggunanya  bisa  membuat  beberapa elasticube (source data di Sisense) sehingga dalam  1  akun,  pengguna  memungkinkan memiliki beberapa koneksi data ke berbagai platform  yang  berbeda.  Untuk  melakukan ke  berbagai  platform  database,  pengguna tidak perlu mengeluarkan biaya tambahan.

## Gambar 2. Platform Database Yang bisa Terkoneksi dengan Sisense
Proses  koneksinya  cukup  mudah, pengguna  hanya  perlu  memilihi  platform database  yang  ingin  di  koneksikan, kemudian mengisi data-data lokasi dan data credintetials  lainnya  untuk  mengakses database  yang  dituju,  kemudian  koneksi berhasil  dilakukan.  Sisense  memiliki  fitur history koneksi, sehingga apabila pengguna ingin  melakukan  koneksi  Kembali  ke database yang pernah terkoneksi sebelumnya,  maka  pengguna  hanya  perlu mencari history koneksi sebelumnya.

## Pengolahan Data Menggunakan Elasticube
Sisense  memiliki  salah  satu  ftur unggulan  dibandingkan  dengan  platfrom Business Intellegince lainnya, salah satunya  adalah  Elasticube.  Elasticube berperan  sebagai  pusat  source  data  di Sisense.  Elasticube  bisa  menggabungkan beberapa  platform  data  menjadi  satu kesatuan Elasticube untuk ditampilkan di 1 dashboard visual.
Setelah  proses  koneksi  dilakukan, maka Sisense akan melakukan proses ETL dan datanya langsung dimasukkan ke dalam Elasticube. Data yang ada di Elasticube bisa dicek  Kembali  apakah  data  yang  masuk sudah  benar.  Selanjutnya  di  Elasticube pengguna bisa membuat table custom untuk mengakomodir ketersediaan data-data yang akan divisualisasikan. Terkait proses relasi
antar table pun bisa dilakukan di Elasticube. Setelah data diarasa sudah cukup dan sudah benar,  maka  pengguna  bisa  klik  “build” dimana  Elasticube yang sebelumnya bersifat draft, menjadi Elasticube yang siap diguanakan  untuk  visualisasi.  Beberapa proses  juga  dilakukan  di  Elasticube, contohnya adalah setting scheduler dimana pengguna  bisa  mengatur  interval  waktu data tersebut akan di re-buid/diperbaharui.
Dikarenakan  Sisense  support  1 elasticube  terdiri  dari  beberapa  platform data,  maka  nantinya  tampilan-tampilan cube  yang  ditampilkan  memiliki  warna yang  berbeda-beda  menandakan  masing- masing platform source data yang digunakan.

## Gambar 3. Tampilan Relasi Data di Elasticube

## Proses Visuaslisasi Data
Visualisasi  data  merupakan  sebuah cara  untuk  menganalisis  kumpulan  data untuk  menjadi  sebuah  informasi.  (Faizhal Arif Santosa,2022). Proses visualisasi data di  Sisense  terdapat  di  menu  Analytics. Pengguna  hanya  perlu  klik  Dashboard, kemudian  kik  New  Dashboard  dan selanjutnya  pilih  nama  Elasticube  yang akan  digunakan  sebagai  source  data  yang akan di visualisasikan.
Pada proses visualisasi bisa dilakukan  oleh  seseorang  yang  mengerti relasi  data  berdasarkan  kebutuhan  data yang  akan  ditampilkan,  hal  tersebut dikarenakan designer hanya perlu memilih widget  dashboard  dan  memilihi  data  yang akan digunakan sebagai parameter dan juga sebagai value.
Widget  yang  tersedia  sudah  sangat lengkap  dan  bisa  mengakomodir  seluruh kebutuhan visualisasi penggunanya. Selain itu,  jika  pengguna  tidak  cukup  puas  atas
widget  yang  disediakan,  pengguna  bisa melakukan  custom  widget  menggunakan fitur BloX ataupun dengan fitur edit source code.

## Gambar 4. Contoh Tampilan Dashboard Sisense

## Proses  Scheduller  &  Notifikasi  Pada Batas Data Tertentu
Sisense  memiliki  kemudahan  di proses pembaharuan data (re-build), dimana pengguna bisa masuk ke Elasticube kemudian  pilih  schedule  build.  Pengguna bisa memilih interval data dashboard akan diperbaharui, mulai dari interval per menit sampai dengan interval per hari.

## Gambar 5. Contoh Tampilan Dashboard Sisense
Proses setting scheduler yang mudah memungkinkan bisa dilakukan oleh seluruh pengguna termasuk pengguna baru.
Sisense  didukung  fitur  “Pulse”, dimana  fitur  tersebut  bisa  memberikan keleluasaan  untuk  pengguna  memilih reminder/peringatan  yang  di  informasikan kepada  pengguna  jika  terjadi  kondisi- kondisi data mencapai titik tertentu, seperti data  berada  di  atas  atas  maksimal  target, ataupun data yang melewati batas minimal target.
Adapun  channel  reminder  yang digunakan bisa terkoneksi ke email dan bisa terkoneksi dengan perangkat IOT pengguna.

## Gambar 6. Alur Notifikasi Sisense
Proses  setting  notifikasi  terbilang sangat mudah dikarenakan pengguna hanya perlu  memilih  parameter  notifikasi,  value yang  dijadikan  trigger  notifikasi  dan  juga pengguna  yang  akan  menerima  notifikasi tersebut.

## Gambar 7. Tampilan SettingNotifikasi Dashboard
Proses Filtering Data Visual
(Dashboard)
Setelah  seluruh  tahapan  dan  data sudah menjadi tampilan berupa Dashboard, maka  fungsi  lain  yang  menjadi  kelebihan Sisense  adalah  fungsi  filtering.  Fungsi filtering  sangat  penting  untuk  pengguna melihat data secara lebih detail pada objek tertentu  dan  secara  lebih  spesifik.  Sisense memiliki kelebihan bisa menarik data yang di filter dengan kecepatan yang baik. Selain itu ada 2 opsi filtering yang dilakukan, yaitu dengan menggunakan widget filter, ataupun  dengan  mengklik  value  yang tertera  di  seluruh  chart  yang  ada,  cara kerjanya  Sisense  akan  mencari  data  yang terkait  dengan  data  yang  di  klik  sehingga seluruh data pada dashboard akan menyesuaikan  hanya  akan  memunculkan data sesuai kriteria yang dipilih saja.

## Gambar 8. Tampilan Filter Menggunakan Widget

## SIMPULAN
Berdasarkan  pengamatan  dan  juga pengalaman  menggunakan  Sisense,  bisa disimpulkan jika Sisense memiliki kelebihan  dan  kemudahan  pada  seluruh tahapannya mulai dari koneksi data hingga visualisasi  data.  Dengan  kemudahan  yang diberikan,  tentunya  bisa  mengurangi  man resource yang di alokasikan untuk development dashboard menggunakan Sisense.
Selain  itu  staff  level  DBA  mungkin hanya diperlukan sampai membantu proses koneksi  data  saja,  sementara  proses  data custom,  hingga  visualisasi  pemilihan widget  bisa  dilakukan  oleh  staff  yang memahami  alur  data  sesuai  dengan kebutuhan  perusahaan.  Selain  itu  Sisense bisa  terkoneksi  dengan  beberapa  platform database,  dimana  hal  tersebut  sangat membantu perusahaan yang ingin menampilkan  satu  dashboard  dengan source data yang berbeda-beda. Penggunaan Sisense menguntungkan perusahaan dari sisi bisnis dikarenakan bisa untuk  membantu  pengambilan  keputusan dan  juga  bisa  mengurangi  penggunaan licensed untuk ETL dan koneksi, dikarenakan  di  Sisense  fitur  tersebut  bisa digunakan tanpa biaya tambahan.
Pengguna  Sisense  bisa  mendapatkan status  data  secara  real  time  atau  interval tertentu dengan kemudahan setting schedulernya  dan  juga  kemudahan  setting notifikasi  jika  data  menyentuh  angka tertentu.  Dengan  penelitian  ini,  harapan penulis dapat memberikan informasi/pengetahuan terkait Sisense yang belum banyak digunakan di Indonesia
Al-Eisawi, D., Serrano, A., & Koulouri, T.
(2021).  The  effect  of  organisational absorptive  capacity  on  business intelligence  systems  efficiency  and organisational  efficiency.  Industrial Management  and  Data  Systems, 121(2),
519–544. https://doi.org/10.1108/IMDS-02- 2020-0120 Aprilia, Waluyo, Saragih.
(2021).
Perkembangan Ekonomi Digital Indonesia. Jurnal Ekonomi Pertahanan . 7(2)
Ceng  Giap,  Y.  2020.  Penerapan  Business Intelligence  Pada  CV.  Tanggamas Chemichal  Dengan  Metode  Olap. JURNAL ALGOR, 2(1). Tersedia di https://jurnal.buddhidharma.ac.id/ind ex.php/algor/index.
Fauzi  Ramadhan,  H.,  Fauzi,  A.,  Noris Rupelu, C., Putri Aprillia, D. & Dwi Anjani, N. (2022). Pengaruh Business Intelligence  Terhadap  Perusahaan Dalam Pengambilan Keputusan: Business  Intelligence,  Arsitektur  Bi Dan  Data  Warehouse  (Kajian  Studi Business Intelligence). Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi, 3(6). Tersedia di
https://doi.org/10.31933/jemsi.v3i6 Haseeb, M., Hussain, H. I., Ślusarczyk, B.,
& Jermsittiparsert, K. (2019). Industry  4.0:  A  solution  towards technology challenges of sustainable business performance. Social Sciences, 8(5). https://doi.org/10.3390/socsci805015 4 Jalil,  N.  A.,  Prapinit,  P.,  Melan,  M.,  &
Mustaffa,  A.  Bin.  (2019).  Adoption of business intelligence - Technological, individual and supply chain efficiency. Proceedings  - 2019
International Conference on Machine Learning,  Big  Data  and  Business Intelligence,  MLBDBI  2019,  67–73. https://doi.org/10.1109/MLBDBI489 98.2019.00021
Malhotra, N. K., Nunan, D., & Birks, D. F.
(2017). Marketing Research Applied
Insight. www.pearson.com/uk.
Marsela,  Nia  &  Hermanto,  Bambang.
(2022). Implementasi Business
Intelligence  untuk  Penilaian  Mutu Pelayanan  di  Rumah  Sakit  Umum Daerah Tulang Bawang Barat. Jurnal Pepadun . 3(2).
Microsoft  (2022).  Memvisualisasikan  data dari Azure Data Explorer di Sisense. Sahi, Ahmad. (2020). Aplikasi Test Potensi
Akademik  Seleksi  Saringan  Masuk Lp3i Berbasis Web Online Menggunakan Framework Codeigniter. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi Vol 7 No 1. Santosa,  Faizhal  Arif.  (2022).  Visualisasi Data  Sebagai  Layanan  Perpustakaan Dalam Membantu Pertumbuhan Ekonomi.  Pustakaloka:Jurnal  Kajian
Informasi  dan  Perpustakaan  Volume
14 No. 2.
Sariasih,  Findi  Ayu.  (2022).  Implementasi
Business Intelligence Dashboard dengan Tableau Public untuk Visualisasi Propinsi Rawan Banjir di Indonesia. Jurnal Pendidikan Tambusai . 6(2)
Sestino, A., Prete, M. I., Piper, L., & Guido, G. (2020). Internet of Things and Big
Data  as  enablers  for  business digitalization
strategies. In Technovation  (98).  Elsevier  Ltd. https://doi.org/10.1016/j.technovatio n.2020.102173 Sisense.com (2022) Introducing ElastiCubes.
Suša  Vugec,  D.,  Bosilj  Vukšić,  V.,  Pejić Bach,  M.,  Jaklič,  J.,  &  Indihar Štemberger,  M.  2020.  Business intelligence and organizational performance:  The  role  of  alignment with  business  process  management.
Business Process Management Journal , 26(6), 1709–1730. https://doi.org/10.1108/BPMJ-08-
2019-0342