Beni  Ilham  Priyambodo  (2023) Pemanfaatan  Big  Data  untuk  Peningkatan  Bisnis  Bank, (8)  10, http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v6i6
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398 Vol. 8, No. 10, Oktober 2023

## PEMANFAATAN BIG DATA UNTUK PENINGKATAN BISNIS BANK

## Beni Ilham Priyambodo
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Airlangga Email: beni.ilham.priyambodo-2022@feb.unair.ac.id

## Abstrak
Dalam era digitalisasi yang semakin berkembang saat ini, data menjadi sumber daya yang sangat penting dan berharga. Bank-bank di seluruh dunia menghasilkan lebih dari  100  terabytes  data  per  hari.  Namun,  hanya  sedikit  bank  yang  mampu memanfaatkan  data tersebut  dengan  baik.  Pemanfaatan  big  data  dapat  membantu bank meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko kredit, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan profitabilitas bisnis mereka. Penelitian ini disusun  dengan  cara  mencari  literatur  dan  sumber  informasi  terkait  pemanfaatan Big Data untuk meningkatkan performa bisnis dari suatu Bank. Penelitian terhadap 200 orang menampilkan lebih dari 70% sudah menggunakan Big Data. Pengolahan Big  Data  dapat  memberi  manfaat  yaitu  mitigasi  risiko,  mencegah  fraud, membangun hubungan dengan pelanggan, meningkatkan keuntungan perusahaan, meningkatkan value perusahaan dibanding kompetitor dan meningkatkan volume bisnis  perusahaan.  Manfaat  penggunaan  Big  Data  yang  dihasilkan  yaitu peningkatan performa bisnis serta membantu Bank dalam melakukan mitigasi risiko kesalahan  pengambilan  keputusan,  kesalahan  cross  selling  produk  hingga membantu identifikasi praktik pencucian uang. mengolah Big Data menimbulkan tantangan  yaitu  kesiapan  sumber  daya  manusia  dan  investasi teknologi informasi yang  besar.  Bank  harus  berhati-hati  untuk  mengantisipasi  kebocoran  data  yang mengakibatkan permasalahan hukum.
Kata Kunci: Big Data, Bank, Performa Bisnis, Celah Keamanan .

## Abstract
In  today's  growing  era  of  digitalization,  data  is  becoming  a  very  important  and valuable resource. Banks around the world generate more than 100 terabytes of data per  day.  However,  only  a  few  banks  are  able  to  make  good  use  of  the  data.  The utilization of big data can help banks improve operational efficiency, reduce credit risk, increase customer satisfaction, and increase the profitability of their business. This research is prepared by searching literature and sources of information related to the use of Big Data to improve the business performance of a Bank. The study of 200 people showed that more than 70% already use Big Data. Big Data processing can provide benefits, namely risk mitigation, preventing fraud, building relationships with customers, increasing company profits, increasing company value compared to competitors and increasing company business volume. The benefits of using Big Data
generated are improving business performance and assisting the Bank in mitigating the  risk  of  decision-making  errors,  product  cross-selling  errors  to  help  identify money  laundering  practices.  Processing  Big  Data  poses  challenges,  namely  the readiness of human resources and large information technology investments. Banks must be careful to anticipate data leaks that cause legal problems.
Keywords: Big Data, Banks, Business Performance, Security Gaps.

## Pendahuluan
Dalam era digitalisasi yang semakin berkembang saat ini, data menjadi sumber daya yang sangat penting dan berharga untuk bisnis. Salah satu sektor bisnis yang sangat terpengaruh oleh perkembangan teknologi informasi dan data adalah industri perbankan. Bank-bank  modern  saat  ini  menghadapi  tantangan  untuk memanfaatkan  data  yang  ada secara efektif untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi bisnis mereka.
Bank-bank di seluruh dunia menghasilkan lebih dari 100 terabytes data per hari. Namun,  hanya  sedikit  bank  yang  mampu  memanfaatkan  data  tersebut  dengan  baik. Pemanfaatan  big  data  dapat  membantu  bank  meningkatkan  efisiensi  operasional, mengurangi  risiko  kredit,  meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  dan  meningkatkan profitabilitas bisnis mereka (McKinsey Global Institute, 2018).
Oleh karena itu, memanfaatkan big data dapat menambah value perusahaan serta menjadi dapat secara efektif meningkatkan bisnis mereka. akan tetapi, memanfaatkan big data memberi tantangan lebih karena Bank harus memiliki infrastruktur teknologi yang memadai  dan  sumber  daya  manusia  yang  terampil  untuk  menganalisis  data  tersebut. Selain  itu,  banyak  terdapat  celah  keamanan  yang  perlu  diantisipasi  agar  data  yang digunakan tidak terekspos. Bank juga perlu memikirkan penggnaan teknologi yang tepat agar mampu memanfaatkan big data.
Dalam  makalah  ini,  penulis  akan  membahas  pemanfaatan  big  data  untuk peningkatan  bisnis  bank,  serta  tantangan  dan  risiko  yang  perlu  diperhatikan  dalam pemanfaatan big data. Penulis juga akan memberikan rekomendasi untuk bank yang ingin memanfaatkan big data secara efektif. Istilah Big Data merujuk pada kumpulan data yang tumbuh  begitu  besar  sehingga  akan  sulit  untuk  bekerja  dengan  menggunakan  sistem manajemen basis data tradisional. Big Data adalah kumpulan data yang ukurannya di luar kemampuan perangkat lunak yang umum digunakan (Elgendy, 2014).
Pengertian  lain  dari  Big  Data  yaitu  mengacu  pada  evolusi  dan  penggunaan teknologi yang memberikan informasi yang tepat kepada pengguna dari sekumpulan data yang telah berkembang secara eksponensial dalam waktu yang lama. Tantangan yang ada tidak hanya untuk menangani ukuran data meningkat dengan cepat, tetapi juga adanya kesulitan  dalam  mengolah  format  data  yang  semakin  beragam,  data  yang  semakin kompleks dan saling terhubung (Riahi, Youssra, 2018).
Ukuran  dari  Big  Data  yang  terus  meningkat  mulai  dari  terabyte  (TB)  hingga petabyte  (PB).  Akibatnya  banyak  terdapat  kendala  dalam  penangkapan,  penyimpanan, pencarian, pembagian, analisis, dan  visualisasi. Beberapa perusahaan mulai melakukan
eksplorasi data dengan ukuran yang besar agar bisa mendapatkan informasi yang belum pernah diketahui sebelumnya (Nikhil Madaan, 2020).
Ada 2 jenis big data yaitu terstruktur dan tidak terstruktur. Informasi terstruktur adalah angka dan juga kata-kata yang dapat dengan mudah dikategorikan dan diperiksa. Informasi terstruktur juga terdiri dari poin-poin seperti angka penjualan, keseimbangan akun,  serta  data  transaksi.  Informasi  tidak  terstruktur  mencakup  informasi  yang  lebih rumit,  seperti  testimoni  konsumen  dari  situs  web  industri,  gambar,  serta  multimedia lainnya, dan komentar di situs jejaring sosial. Informasi-informasi ini tidak dapat dengan mudah dipisahkan ke dalam kategori-kategori atau dianalisis secara numerik (Mannava, 2013).
Big Data memiliki karakteristik 5V antara lain Idrees, (2018):
1. Volume. Volume menjelaskan sebuah komposisi data dengan jumlah yang besar. Ini dapat  disamakan  dengan  kuantitas  suatu  data.  Setiap  waktu  jumlah  data  akan  terus bertambah secara kuantitas dan keberagaman.
2.  Velocity.  Velocity  dalam  konteks  Big  Data  merujuk  pada  kecepatan  di  mana  data diproduksi,  diakuisisi,  dan  diproses  dalam  jumlah  besar.  Dalam  Big  Data,  kecepatan tersebut dapat sangat tinggi dan terus meningkat seiring dengan perkembangan teknologi dan pertumbuhan data yang semakin besar.
3.  Variety.  Variety  mengacu  pada  keragaman  jenis  data  yang  dihasilkan  dari  berbagai sumber  dan  format  yang  berbeda.  Dalam  Big  Data,  data  dapat  berasal  dari  berbagai sumber,  seperti  data  struktur  yang  disimpan  dalam  basis  data  relasional,  data  semi- struktur seperti XML dan JSON, maupun data tidak terstruktur seperti teks, suara, video, dan  gambar.  Data  dapat  dihasilkan  dari  berbagai  sumber,  termasuk  sensor,  perangkat mobile, website, media sosial, dan lainnya.
4.  Veracity.  Veracity  dalam  Big  Data  mengacu  pada  keandalan  dan  keakuratan  data. Veracity menjadi semakin penting dalam era Big Data karena jumlah data yang diproses semakin besar dan sumber data semakin beragam. Dalam Big Data, data yang diproses dapat berasal dari berbagai sumber yang mungkin memiliki kualitas data yang berbeda- beda,  seperti  data  yang  tidak  terstruktur,  data  yang  dihasilkan  oleh  sensor,  data  yang dikumpulkan oleh manusia, dan lain-lain. Kualitas data yang buruk dapat mempengaruhi akurasi hasil analisis data, sehingga veracity menjadi sangat penting dalam Big Data. 5.  Value.  Value  dalam  Big  Data  merujuk  pada  manfaat  dan  nilai  yang  diperoleh  dari pengolahan data dalam skala besar. Value menjadi tujuan utama pengolahan Big Data, dimana data diolah untuk mendapatkan wawasan baru dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Terdapat 4 model bisnis pada perbankan Hanafizadeh, (2021) antara lain: 1. Model bisnis perbankan sosialis adalah jenis perbankan yang menempatkan penekanan pada kepemilikan dan pengoperasian yang bersifat sosial atau kolektif. Dalam model ini, bank-bank  dimiliki  oleh  masyarakat  atau  negara,  dan  mereka  bertujuan  untuk memberikan manfaat sosial yang lebih besar daripada keuntungan finansial. Model bisnis perbankan sosialis cenderung menawarkan  produk dan layanan keuangan dengan biaya yang lebih rendah daripada bank-bank swasta yang lebih berorientasi pada keuntungan.
Mereka juga cenderung menempatkan fokus pada kredit kepada sektor-sektor ekonomi yang  membutuhkan  dukungan,  seperti  petani  kecil,  usaha  mikro  dan  kecil,  dan masyarakat miskin.
2.  Model  bisnis  perbankan  enabler  adalah  sebuah  konsep  bisnis  yang  mengacu  pada perusahaan  yang  menyediakan  platform  atau  infrastruktur  teknologi  untuk memungkinkan  bank  dan  institusi  keuangan  lainnya  untuk  memberikan  layanan perbankan  secara  digital  kepada  pelanggan  mereka.  Dalam  model  bisnis  perbankan enabler,  perusahaan  berperan  sebagai  penyedia  teknologi  dan  layanan  yang memungkinkan bank untuk memperluas layanan keuangan mereka, seperti pembayaran digital, transaksi perbankan online, dan aplikasi perbankan seluler. Perusahaan enabler juga  dapat  membantu  bank  dalam  mengelola  risiko  dan  memperoleh  akses  ke  sumber daya keuangan atau teknologi yang lebih canggih.
3.  Model  bisnis  fasilitator  mengacu  pada  peran  bank  sebagai  fasilitator  atau  pihak perantara dalam memudahkan transaksi keuangan antara pelanggan dan berbagai pihak lain,  seperti  perusahaan  atau  pemerintah.  Dalam  model  bisnis  ini,  bank  tidak  hanya menyediakan layanan keuangan, tetapi juga memainkan peran penting dalam membantu pelanggan  untuk  melakukan  transaksi  bisnis  dengan  mudah  dan  efisien.  Sebagai  bank fasilitator,  bank  menyediakan  layanan  yang  membantu  pelanggan  untuk  melakukan transaksi keuangan, seperti layanan pembayaran, transfer dana, pengolahan kartu kredit, dan manajemen kas. Selain itu, bank fasilitator juga dapat memberikan solusi keuangan khusus untuk kebutuhan bisnis tertentu, seperti pembiayaan perdagangan, jaminan bank, dan manajemen risiko.
4. Model bisnis pemodal adalah jenis bank yang berfokus pada kegiatan perbankan yang terkait dengan pembiayaan investasi, termasuk pengumpulan modal, pengelolaan risiko, dan  penyediaan  saran  dan  dukungan  strategis  untuk  klien  mereka.  Model  bisnis  bank pemodal  bertujuan  untuk  menghasilkan  keuntungan  dari  kegiatan  investasi  mereka sendiri dan juga memberikan layanan keuangan yang lebih kompleks dan terkait dengan investasi kepada pelanggan mereka.
Bank  pemodal  biasanya  terlibat  dalam  kegiatan  seperti  perusahaan  merger  dan akuisisi,  penawaran  umum  perdana  (initial  public  offering),  penerbitan  dan  penjualan surat berharga, dan pembiayaan proyek besar. Selain itu, mereka juga dapat memberikan saran  strategis  kepada  klien  mereka  dalam  hal  pengelolaan  aset  dan  portofolio,  serta memperoleh keuntungan dari kegiatan trading di pasar saham dan obligasi.
Metode  penilaian  kinerja  keuangan  bank  yang  terdiri  lima  aspek  Handriyani,
(2019) yaitu:
1. Permodalan (capital)
Permodalan  pada  bank  adalah  jumlah  dana  yang  diperlukan  oleh  sebuah  bank untuk  menjalankan  operasi  bisnisnya  dan  memenuhi  persyaratan  keuangan  yang ditetapkan  oleh  regulator.  Modal  bank  dapat  terdiri  dari  berbagai  jenis,  seperti  saham biasa, saham preferen, cadangan laba, dan lain-lain. Permodalan sangat penting bagi bank karena  modal  merupakan  sumber  utama kekuatan  keuangan  bank.  Modal  memberikan bank  kemampuan  untuk  memenuhi  kewajiban  keuangan  dan  menangani  risiko  yang
terkait dengan kegiatan bisnis mereka. Selain itu, modal juga memberikan kepercayaan kepada nasabah dan pemegang saham bahwa bank memiliki kemampuan untuk bertahan dalam jangka panjang.
2. Kualitas asset (assets quality)
Aktiva  produktif  bermasalah  atau  Net  Performing  Loan  merupakan  aktiva produktif  dengan  kualitas  aktiva  kurang  lancar,  diragukan  dan  macet.  NPL  digunakan untuk Bank Konvensional yang disebut dengan kredit. Sedangkan NPF merupakan aktiva produktif  pembiayaan.  NPF  digunakan  untuk  Bank  Syariah  yang  disebut  dengan pembiayaan. Penilaian kualitas asset yaitu kualitas aktiva produktif, konsentrasi eksporus risiko  kredit,  perkembangan  risiko  kredit  bermasalah,  kecukupan  penyisihan penghapusan  aktiva  produktif,  kecukupan  dan  kebijakan  prosedur,  sistem  kaji  ulang internal, sistem mentasi, dan kinerja penanganan aktiva produktif bermasalah. 3. Manajemen (management)
Aspek  manajemen  pada  penilaian  kinerja  keuangan  bank  mencakup  berbagai faktor  yang  mempengaruhi  kemampuan  bank  untuk  mencapai  tujuannya  dan menghasilkan  kinerja  keuangan  yang  baik.  Beberapa  aspek  manajemen  yang  dapat dipertimbangkan dalam penilaian kinerja keuangan bank antara lain manajemen risiko, efisiensi  operasional,  manajemen  aset  dan  liabilitas,  manajemen  likuiditas, pengembangan bisnis dan kepatuhan.
4. Rentabilitas (earning)
Penilaian  yang  digunakan  dalam  rasio  rentabilitas  ini  adalah  Return  On  Assets (ROA)  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  manajemen  bank  dalam memperoleh  keuntungan  secara  keseluruhan.  Selain  ROA,  rasio  beban  operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) juga digunakan untuk mengukur rentabilitas. Rasio  biaya  efisiensi  BOPO  adalah  perbandingan  antara  biaya  operasional  dan pendapatan  operasional.  Rasio  ini  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  efisiensi kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya.
5. Likuiditas (liquidity)
Penilaian dalam faktor likuiditas yaitu rasio aktiva atau pasiva yang likuid, potensi maturity  mismatch,  kondisi  loan  to  deposit  rasio,  proyeksi  cash  flow,  konsentrasi pendanaan,  kecukupan  kebijakan  pengelolaan  likuiditas,  akses  kepada  sumber pendanaan, dan stabilitas pendanaan.

## Metode Penelitian
Penelitian ini disusun dengan cara mencari literatur dan sumber informasi terkait pemanfaatan Big Data untuk meningkatkan performa bisnis dari suatu Bank. Tujuan dari pencarian literatur adalah untuk mendapatkan informasi yang relevan serta mengetahui dampak positif dari penggunaan Big Data. Langkah  - langkah yang digunakan sebagai berikut:  1)  Mengumpulkan  sumber  informasi  serta  literatur  dari  sumber  lain  yang memiliki  kredibilitas  yang  terpercaya.  2)  Membaca,  mengolah  dan  melakukan analisis data dari literatur dan sumber yang telah didapatkan. 3) Mengidentifikasi informasi yang telah didapatkan dari literatur dan sumber apakah relevan dengan topik yang dibahas. 4)
Menyusun poin-poin penting terdapat dalam literatur dan sumber yang relevan dengan topik yang dibahas. 5) Menulis ulang serta menyusun konsep dari poin-poin penting yang telah diperoleh.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  200  orang  responden  untuk mengetahui  berapa  banyak  penggunaan  Big  Data  Analytics  dalam  proses  bekerja didapatkan hasil sesuai pada Gambar  dimana 128 orang telah menggunakan Big Data Analytics dalam bekerja dan sisanya belum menggunakan.

## Gambar 1 Jumlah Responden Pengguna Big Data
Dari 200 orang responden tersebut, Big Data banyak digunakan untuk melakukan mitigasi  risiko  yang akan timbul  lalu  diikuti  oleh  deteksi terjadinya  kecurangan  sesuai pada Gambar 2.
Gambar 2 Tujuan Penggunaan Big Data
Berdasarkan  survei  yang  dilakukan  oleh  Qlik,  hanya  21%  responden  yang menjawab  telah  menggunakan  Big  Data  dan  42%  lainnya  mengatakan  akan  mulai menggunakan Big Data dalam 12 bulan ke depan. Di India, ada 3 alasan perusahaan mulai
Menggunakan, 128 Tidak Menggunakan, 72 Jumlah Pengguna Big Data Mitigasi Risiko 38% Pencegahan Fraud 24% Customer Relationship Management 17% Lainnya 21%
menggunakan Big Data Srivastava, (2017) yaitu: 1)  Untuk  meningkatkan  produktivitas kinerja Perusahaan. 2) Untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, kebutuhan sehari-hari, dan efisiensi biaya. 3) Untuk  meningkatkan  pendapatan  dan  profitabilitas  secara keseluruhan.
Pada  Gambar  3  diketahui  bahwa  manfaat  dari  penggunaan  Big  Data  akan memberikan  potensi manfaat  dari  5  faktor  antara  lain  perusahaan  dapat  memanajemen pelanggan dengan lebih baik, meningkatkan keuntungan perusahaan, meningkatkan value perusahaan dibanding kompetitor, meningkatkan volume bisnis perusahaan dan lainnya (Shakya,2021). Pada tahun 2020, 80% lebih bank sentral di dunia telah menggunakan big data. Dibandingkan tahun 2015, jumlah ini meningkat sebesar 30%. Dari perusahaan yang telah  menggunakan  Big  Data  saat  ini,  lebih  dari  70%  digunakan  untuk  meneliti  sektor ekonomi dan sebanyak 40% digunakan untuk mengambil keputusan (Sebastian, 2021).
Penelitian  yang  dilakukan  di  negara  India  menunjukkan  bahwa  kebijakan penggunaan transaksi non tunai dan e-commerce akan membuat pertumbuhan Big Data semakin meningkat. Akan muncul banyak lapangan pekerjaan dengan gaji yang cukup tinggi. Namun pertumbuhan ini akan memberikan banyak tantangan khususnya kesiapan sumber daya manusia dan penggunaan teknologi informasi (Siddiqui, 2017).

## Gambar 3 Potensi Manfaat Penggunaan Big Data
Kesimpulan  dari  penelitian  pada  Bank  XYZ  yaitu  penggunaan  Big  Data membantu  proses  transformasi  Bank  ke  arah  digital.  Big  Data  dibutuhkan  untuk mendukung strategi transformasi yang direncanakan. Pemanfaatan Big Data dimulai dari penentuan  stakeholder,  membuat  analisis  SWOT,  menginventarisir  data  yang  akan digunakan dan penggunaan teknologi, penentuan studi kasus dan merancang proses bisnis baru, mendesain sistem Big Data dan menyusun strategi pengendalian atas kualitas data dan  terakhir  menetapkan  sumber  daya  manusia  serta  keahlian  yang  harus  dimiliki (Wardhani, 2022).
Manajemen Pelanggan 27% Keuntungan Meningkat 21% Nilai Perusahaan dibanding Kompetitor 17% Peningkatan Volume Bisnis 25% Lainnya 10%
Gambar 4 menunjukkan beberapa perangkat lunak yang dapat digunakan untuk pengolahan Big Data. Dari hasil penelitian diketahui perangkat lunak yang paling banyak digunakan  untuk  mengolah  Big  Data  yaitu  Weka,  Matlab  dan  SPSS  (Hassani  ,  2018). Bank  yang  memiliki  masalah  dalam  aktivitas  cross  selling  produk  kepada  pelanggan dapat  memanfaatkan  data  yang  tersedia.  Untuk  memudahkan  Bank  dalam  melakukan analisis  Big  Data,  dapat  menggunakan  alat  bantu  perangkat  lunak  seperti  Cloudera Hadoop, Aster Analytics yang dipakai sebagai mesin big data analytics, TeraData RDMS sebagai pangkalan data penyimpanan hasil analisis, dan tableau untuk menampilkan hasil analisis  dalam  bentuk  visual,  serta  dibutuhkan  perangkat  lunak  Talend  data  integrator sebagai mesin ETL (Legowo, 2016).

## Gambar 4 Software untuk Mengolah Big Data
Penelitian  lain  menunjukkan  hasil  identifikasi  dari  penggunan  Big  Data  bagi industri  perbankan  yang  terbagi  menjadi  tiga  yaitu  penggunaan  teknologi  data  mining dapat  membantu  Bank  dalam  mengambil  keputusan,  munculnya  tantangan  baru  yaitu persaingan  yang  kompetitif,  semakin  tingginya  risiko  dalam  pengambilan  keputusan, keterbatasan  sumber  daya  manusia  yang  mahir  dalam  pengolahan  Big  Data  dan  biaya investasi  Teknologi  Informasi  yang  tinggi  dan  hasil  identifikasi  yang  ketiga  adalah semakin tingginya celah keamanan dalam menghadapi serangan siber saat menggunakan teknologi informasi dalam pengolahan Big Data (Morshadul, 2021).
Pengolahan  Big  Data  juga  dapat  dimanfaatkan  untuk  melakukan  manajemen risiko aktivitas Jaspreet Singh, (2022) antara lain:
1.  Manajemen  Risiko  Vendor:  memungkinkan  perusahaan  untuk  memilih  vendor, mengevaluasi tingkat ancaman, menerapkan fungs kontrol untuk mengurangi risiko, dan kemudian mengawasi aktivitas yang sedang dilakukan oleh vendor.
Weka 23% Matlab 21% SPSS 17% R 9% Rapid Miner 9% SAS 6% Java 4% Lainnya 11%
2. Pencegahan Pencucian Uang: hasil pengolahan Big Data dapat memberikan gambaran yang  jelas  terkait  metode  yang  tepat  dan  detil  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  dan mengurangi potensi kesalahan dalam analisis transaksi keuangan.
3. Manajemen Kredit: risiko kredit dapat ditekan dengan menganalisis data pengeluaran saat ini dan historis.
Celah  keamanan  dalam  pemanfaatan  Big  Data  harus  menjadi  perhatian  bagi manajemen  Bank.  Isu  utama  yang  harus  diamankan  adalah  antisipasi  kebocoran  data. Dengan pengolahan Big Data tentu sumber data yang digunakan adalah data pelanggan mulai dari profil, transaksi, kebiasaan dan lainnya. Untuk menghadapi tantangan ini, para pegawai  Bank  harus  sadar  bahwa  mereka  harus  patuh  terhadap  peraturan  terkait keamanan data khususnya data nasabah (Khairulliza, 2019). Big Data digunakan untuk membantu Bank dalam menyediakan produk dan layanan yang unggul kepada pelanggan tanpa mengorbankan keamanan dan kesehatan perbankan serta stabilitas keuangan secara keseluruhan (Jagtiani, 2018).

## Kesimpulan
Dari  penelitian ini  menunjukkan  bahwa banyak  Bank  yang  telah  menggunakan Big  Data.  Manfaat  yang  dihasilkan  secara  langsung  yaitu  peningkatan  performa  bisnis serta  dapat  membantu  Bank  dalam  melakukan  mitigasi  risiko  seperti  kesalahan pengambilan  keputusan,  kesalahan  cross  selling  produk  kepada  pelanggan  hingga membantu dalam identifikasi adanya praktik pencucian uang.
Dengan  banyaknya  alat  bantu  untuk  mengolah  Big  Data  akan  menimbulkan tantangan  lain  yaitu  kesiapan  sumber  daya  manusia  dan  anggaran  investasi  teknologi informasi  yang  besar.  Bank  juga  harus  berhati-hati  dalam  penggunaan  data  untuk mengantisipasi kebocoran yang dapat mengakibatkan adanya permasalahan hukum. Perlu dilakukan  penelitan  lebih  lanjut  terkait  dengan  langkah-langkah  yang  perlu  dilakukan oleh Bank dalam meminimalisir celah keamanan dalam pemanfaatan Big Data.

## BIBLIOGRAFI
A. Bansal, G. Katoch,  N. Arora, A. Sharma, R. C. Bhadula and S. Agarwal, "Big data analytics in the Indian banking sector: An empirical study," 2022 2nd International Conference  on  Advance  Computing  and  Innovative  Technologies  in  Engineering (ICACITE), Greater Noida, India, 2022, pp. 1624-1627, doi: 10.1109/ICACITE53722.2022.9823738.
McKinsey Global Institute. (2018). Global banking annual review 2018: The last pit stop? Time for bold actions.
Elgendy,  Nada  &  Elragal,  Ahmed.  (2014).  Big  Data  Analytics:  A  Literature  Review Paper.  Lecture  Notes  in  Computer  Science.  8557.  214-227.  10.1007/978-3-319- 08976-8_16.
Riahi,  Youssra.  (2018).  Big  Data  and  Big  Data  Analytics:  Concepts,  Types  and Technologies. 5. 524-528. 10.21276/ijre.2018.5.9.5.
Nikhil Madaan, Umang Kumar, Suman Kr Jha, 2020, Big Data Analytics: A Literature Review Paper, International Journal Of Engineering Research & Technology (IJERT) Encadems – 2020 (Volume 8 – Issue 10).
Mannava,  Pushpavathi.  (2013).  A  Study  on  the  Challenges  and  Types  of  Big  Data. International  Journal  of  Innovative  Research  in  Science,  Engineering  and Technology– 2013 (Volume 2 – Issue 8)
Idrees,  Sheikh  &  Alam,  Afshar  &  Agarwal,  Parul.  (2018).  A  study  of  big  data  and  its challenges.  International  Journal  of  Information  Technology.  11.  10.1007/s41870- 018-0185-1.
Hanafizadeh, Payam & Marjaie, Seyed-Ali. (2021). Exploring banking business model types: A cognitive view. Digital Business. 1. 10.1016/j.digbus.2021.100012.
Handriyani Dwilita. Perbandingan Kinerja Perbankan Indonesia Studi Pada Bank Umum Konvensional  Dan  Bank  Umum  Syariah  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia Periode 2008-2017. Jurnal Akuntansi Bisnis dan Publik, [S.l.], v. 10, n. 2, p. 145-162, sep. 2019. ISSN 2087-4669.
A. Srivastava, S. K. Singh, S. Tanwar and S. Tyagi, "Suitability of big data analytics in Indian banking sector to increase revenue and profitability," 2017 3rd International Conference  on  Advances  in  Computing,Communication  &  Automation  (ICACCA) (Fall), Dehradun, India, 2017, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICACCAF.2017.8344732.
Shakya, S. & Smys, S. (2021). Big Data Analytics for Improved Risk Management and Customer  Segregation  in  Banking  Applications.  Journal  of  IoT  in  Social,  Mobile, Analytics, and Cloud, 3(3), 235-249. doi:10.36548/jismac.2021.3.005
Sebastian Doerr & Leonardo Gambacorta & José María Serena Garralda, 2021. "Big data
and  machine  learning  in  central  banking,"  BIS  Working  Papers  930,  Bank  for International Settlements.
Siddiqui,  Ayesha  &  Qureshi,  Riyazuddin.  (2017).  Big  Data  In  Banking:  Opportunities And Challenges Post Demonetisation in India.
Wardhani, R., & Wang, G. (2022). Digital Transformation Planning Based on Big Data Technology  (Case  Study:  XYZ  Bank).  Jurnal  Manajemen  Informatika  (JAMIKA), 12(2), 112-125. https://doi.org/10.34010/jamika.v12i2.7876
Hassani, Hossein, Xu Huang, and Emmanuel Silva. 2018. "Digitalisation and Big Data Mining  in  Banking"  Big  Data  and  Cognitive  Computing  2,  no.  3:  18. https://doi.org/10.3390/bdcc2030018
Legowo . N and Kaburuan E. R. (2019). Big Data Analytics Implementation in Banking Industry  -  Case  Study  Cross  Selling  Activity  in  Indonesia's  Commercial  Bank. International Journal of Scientific and Technology Research, 8 (9), 1632-1641
Morshadul  Hasan,  Thi  Le,  Ariful  Hoque  et  al.  The  Impact  of  Big  Data  on  Banking Operations,  09  June  2021,  PREPRINT  (Version  1)  available  at  Research  Square [https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-573323/v1]
Jaspreet  Singh,  Gurpreet  Singh,  Muskan  Gahlawat,  Chander  Prabha,  Big  Data  as  a Service  and  Application  for  Indian  Banking  Sector,  Procedia  Computer  Science,
Volume 215, 2022, Pages 878-887, ISSN 1877-0509,
https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.090.
Khairulliza  Ahmad  Salleh,  Lech  Janczewski,  Security  Considerations  in  Big  Data Solutions Adoption: Lessons from a Case Study on a Banking Institution, Procedia Computer  Science,  Volume  164,  2019,  Pages  168-176,  ISSN  1877-0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.169.
Jagtiani, Julapa A. and Vermilyea, Todd and Wall, Larry D., The Roles of Big Data and Machine  Learning  in  Bank  Supervision  (March  9,  2018).  Forthcoming,  Banking Perspectives, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3221309

## Copyright holder:
Beni Ilham Priyambodo (2023)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: