Jurnal Bisnis STRATEGI ● Vol. 29 No. 2 Desember 2020, halaman 89 – 100
P-ISSN : 1410-1246, E-ISSN : 2580-1171

## ISU PROSES BISNIS BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK MENYOSONG ERA INDUSTRI 4.0
Herbert Siregar 1 , Wawan Setiawan 2 , Puspo Dewi Dirgantari 3
1 Universitas Pendidikan Indonesia, Departemen Pendidikan Ilmu Komputer, herbert@upi.edu 2 Universitas Pendidikan Indonesia, Departemen Pendidikan Ilmu Komputer, wawans@upi.edu 3 Universitas Pendidikan Indonesia, Fakultas Pendidikan Ekonomi dan Bisnis, puspodewi@upi.edu

## ABSTRAK
Perubahan proses bisnis yang berjalan sangat cepat di era industri 4.0 memberikan dampak positif dan negatif bagi pelaku dunia bisnis. Bagi mereka yang ingin terus maju dan berkembang, maka perubahan tersebut menjadi keniscayaan. Penelitian ini bertujuan untuk  mengungkap berbagai macam model proses bisnis yang berkembang saat ini. Kami melakukan investigasi dari berbagai artikel jurnal internasional dan mengklasifikasi artikel-artikel sesuai dengan bidang kajian. Hasil investigasi  dapat  memberikan  gambaran  tentang  isu-isu  yang  berkembang  saat  ini  di  dunia internasional dan menjadi salah satu acuan bagi pihak yang bergerak dalam dunia bisnis maupun akademisi.
Kata kunci: Proses bisnis, kecerdasan buatan, industri 4.0, manajemen proses bisnis

## ABSTRACT
Changes in business processes that are running very fast in the industrial era 4.0 have positive and negative impacts on the business world. For those who want to continue to progress and develop, then these changes become a necessity. This study aims to uncover various types of business process models  that  are  currently  developing.  We  conduct  investigations  from  various  international journal articles and classify articles according to the field of study. The results of the investigation can provide an overview of the issues that are currently developing in the international world and become one of the references for those engaged in the business world and academia.
Keywords : Business processes, artificial intelligence, industry 4.0, business process management

## I. PENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan pada era industri  4.0 sudah  banyak  digunakan,  baik  pada  dunia industri/manufaktur,  ekonomi, pendidikan, jasa,  keuangan,  pemasaran  dan  sebagainya (Lee,  Davari,  Singh,  &  Pandhare,  2018). Dampak  dari  penggunaan kecerdasan
buatan ini tentu saja dapat bermakna positif atau  negatif  (Makridakis,  2017).  Hal positif yang dirasakan  antara  lain proses  produksi dengan menggunakan robot cerdas (Ashrafian, 2015), mesin penjawab otomatis di  bidang  layanan  pelanggan (customer service) (Cheung,  Lee,  Wang,  Chu,  &  To,
1 Corresponding author: herbert@upi.edu
2003),  deteksi  tren  produk  yang  paling banyak diminati oleh pelanggan  di bidang e- commerce (Charbonnier, Garcia-Beltan, Cadet,  &  Gentil,  2005),  pendeteksi  wajah (face  recognition) untuk  bidang  keamanan dan masih banyak lagi (Remagnino,  Shihab,
& Jones, 2004).
Dampak  negatif  yang  ditimbulkan, misalnya adalah pengurangan  pegawai yang mengawasi kegiatan transansaksi, pengurangan pegawai untuk proses produksi    barang,  pengurangan  pegawai untuk  bidang  analisis,  merupakan  contoh sederhana  (Chelliah,  2017).  Meskipun dampak  positif  dan  negatif  muncul, perusahaan  atau organisasi  harus mengikuti arus perubahan  tersebut  agar mereka tetap tumbuh  dan  memiliki  keunggulan  dalam persaingan  bisnis  (Muntean  &  Mircea, 2007).
Pada  onteks  manajemen  proses  bisnis tentu  saja  peran  dari  kecerdasan  buatan cukup  signifikan.  Pada  proses  bisnis  yang konvensional peran manusia cukup dominan, misalnya saja dalam  hal monitoring  produksi,  penjualan,  inventori, keuangan,  dan lain-lain.  Kecerdasan  buatan sedikit demi sedikit sudah mulai mengambil peran  manusia  khususnya  pada  kegiatan yang  memerlukan  proses  komputasi  yang rumit dan  volume data  yang  besar.  Contoh yang  cukup nyata  adalah  Amazon Go (Day, 2018; Polacco & Backes, 2018). Perusahaan Amazon  Go  mencoba  mengenalkan  model baru dalam proses retail. Mereka menawarkan  sebuah  proses  transaksi penjualan  yang  lebih  personal,  yaitu  tidak menggunakan  registrasi,  antrian,  tidak menggunakan  petugas/pelayan  toko,  tidak menggunakan  kasir,  tidak  membuat  struk belanja, tidak menggunakan  transaksi  tunai, dan  hal-hal  lain  yang  sering  kita  jumpai  di toko konvensional pada umumnya. Perombakan  proses  bisnis  ini  terbilang
cukup  berani  dan  ternyata  disukai  oleh pelanggan.  Dalam implementasinya  Amazon Go  menggunakan  kecerdasan  buatan  yang disandingkan  dengan Data  Mining , Deep Learning , Computer  Vision ,  Algoritma canggih, dan Sensor Fusion . Kesemua konsep kecerdasan  buatan  yang  mereka  gunakan tersebut  dinamai  dengan “ Just  Walk  Out Technology” atau teknologi  belanja  berjalan yang  bebas  tanpa  hambatan, yang  artinya pelanggan  tinggal  melakukan  pemilihan barang,  mengambil  barang,  dan  secara otomatis item-item barang yang mereka beli tercatat  dalam virtual  card . Gambar  1  dan Gambar  2  memperlihatkan  bagaimana seorang  pelanggan  memilih sebuah  barang “ Cheesecake Cupcake ” sebanyak 1 buah, dan secara  otomatis    barang  yang  dipilih tersebut tercatat  ke  dalam  tagihan transaksinya  dalam virtual  card (Amazon, 2016).
Gambar 1. Pelanggan Bertransaksi  di Amazon Go (Amazon, 2016)
Gambar 2. Tagihan Otomatis Virtual Card (Amazon, 2016)
Berdasarkan  dari paparan  pendahuluan, maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menggali  lebih  dalam  perubahan  proses
bisnis  di  dunia  internasional  melalui investigasi  berbagai  macam  artikel  yang dipublikasikan  antara  tahun  2015-2020. Dengan  penelaahan  dari  artikel-artikel tersebut  kami  mencoba  mengungkap model-model perubahan  proses  bisnis yang terjadi.  Selanjutnya  dari  model-model yang didapat  akan  diklasifikan  sesuai  dengan konteksnya.  Kontribusi  kami bagi keilmuan manajamen  proses  bisnis  ini  diharapkan dapat dijadikan
sebagai bahan pertimbangan  pelaku  bisnis  Indonesia  di masa mendatang.

## II. TELAAH PUSTAKA
Prosses  Bisnis  dan  Manajemen  Proses Bisnis
Terdapat  dua  definisi  yang  berkaitan dengan  proses  bisnis  yang  umum  kita jumpai, yaitu: (1) Suatu proses bisnis  terdiri dari  serangkaian  kegiatan  yang  dilakukan dalam koordinasi dalam lingkungan organisasi  dan  teknis;  dan  (2)  Manajemen proses  bisnis  mencakup  konsep,  metode, dan  teknik  untuk  mendukung  desain, administrasi,  konfigurasi,  pemberlakuan, dan analisis  proses bisnis.
Pada  proses  bisnis  yang  menjadi  titik berat  berada  pada  kegiatan-kegiatan  yang dilakukan bersama-sama mewujudkan tujuan bisnis. Setiap proses bisnis diberlakukan  oleh  satu  organisasi,  tetapi dapat  berinteraksi  dengan  proses  bisnis yang  dilakukan  oleh  organisasi  lain.  Di lain pihak manajemen proses bisnis  tidak hanya mencakup representasi  proses bisnis,  tetapi juga  aktivitas  tambahan.  Titik  berat  dari manajemen proses bisnis adalah representasi  eksplisit  dari  proses  bisnis dengan  aktivitas  mereka  dan  kendala eksekusi  di  antara  mereka.  Setelah  proses bisnis didefinisikan, mereka dapat dikenakan analisis, peningkatan, dan pemberlakuan.  Manajemen  proses  bisnis
didasarkan  pada  pengamatan  bahwa setiap produk yang disediakan  perusahaan  kepada pasar  adalah  hasil  dari  sejumlah  kegiatan yang  dilakukan.  Proses  bisnis  adalah instrumen  kunci  untuk  mengatur  kegiatan ini  dan  untuk  meningkatkan  pemahaman tentang keterkaitan mereka.
Teknologi informasi pada umumnya dan sistem  informasi  pada  khususnya  pantas mendapatkan peran penting dalam manajemen  proses  bisnis,  karena  semakin banyak kegiatan yang dilakukan perusahaan didukung  oleh  sistem  informasi.  Kegiatan proses  bisnis  dapat  dilakukan  oleh karyawan  perusahaan  secara  manual  atau dengan  bantuan  sistem  informasi. Ada  juga kegiatan proses bisnis yang dapat diberlakukan  secara  otomatis  oleh  sistem informasi, tanpa keterlibatan manusia.
Perusahaan  dapat  mencapai  tujuan bisnisnya  secara  efisien  dan  efektif  hanya jika  orang  dan  sumber  daya  perusahaan lainnya,  seperti  sistem  informasi,  bermain bersama  dengan  baik. Proses  bisnis  adalah konsep penting untuk memfasilitasi kolaborasi yang efektif ini. Pada banyak perusahaan ada
kesenjangan  antara  aspek  bisnis  organisasi dan teknologi informasi  yang ada.
Mempersempit
kesenjangan antara organisasi  dan teknologi ini penting,  karena di  pasar  yang  dinamis  saat  ini,  perusahaan terus-menerus  dipaksa  untuk  menyediakan produk  yang  lebih  baik  dan  lebih  spesifik kepada  pelanggan  mereka.  Produk  yang sukses  hari ini mungkin tidak akan berhasil besok.  Jika  pesaing  menyediakan  produk yang lebih murah, dirancang lebih baik, atau lebih  mudah  digunakan,  pangsa  pasar  dari produk  pertama  kemungkinan  besar  akan berkurang.
Fasilitas  komunikasi  berbasis  internet menyebarkan  berita  tentang  produk  baru dengan  kecepatan  kilat,  sehingga  siklus
produk  tradisional  tidak  cocok  untuk menghadapi  pasar  yang  dinamis  saat  ini. Kemampuan  untuk  menciptakan  produk baru  dan  membawanya  ke  pasar  dengan cepat, dan untuk mengadaptasi produk yang ada  dengan  biaya  rendah  telah  menjadi keunggulan  kompetitif  perusahaan  yang sukses.  Sementara  di  tingkat  organisasi, proses  bisnis  sangat  penting  untuk memahami bagaimana perusahaan beroperasi,  proses  bisnis  juga  memainkan peran  penting  dalam  desain  dan  realisasi sistem  informasi  yang  fleksibel.  Sistem informasi  ini  memberikan  dasar  teknis untuk pembuatan  cepat fungsionalitas  baru yang  mewujudkan  produk  baru  dan  untuk mengadaptasi  fungsionalitas yang ada untuk memenuhi persyaratan  pasar baru.

## Kecerdasan Buatan
Istilah  kecerdasan  buatan  pertama  kali diciptakan  oleh  John  McCarthy  pada  tahun 1956  ketika  dia  mengadakan  konferensi akademik pertama tentang masalah tersebut. Tetapi perjalanan untuk memahami  jika  mesin  benar-benar  dapat berpikir  dimulai  jauh  sebelum  itu.  Pada karya  Vannevar  Bush  As  We  May  Think (1945) ia mengusulkan  sebuah  sistem yang memperkuat pengetahuan  dan pemahaman orang-orang.  Lima  tahun  kemudian  Alan Turing  menulis  sebuah  makalah  tentang gagasan  mesin  yang  dapat  mensimulasikan manusia  dan kemampuan untuk melakukan hal-hal  cerdas,  seperti  bermain  catur (1950).  Kecerdasan  buatan  adalah  payung besar.  Di bawahnya,  kita akan  menemukan pengenalan  visual (visual  recognition) , pengenalan suara (voice  recognition) , pemrosesan bahasa alami (natural language processing) ,  sistem  pakar (expert  system) , komputasi afektif (affective computing) , dan robotika (robotics) .

## Data Mining
Penambangan  data  atau Data  Mining adalah proses mengajukan berbagai pertanyaan  dan  mengekstraksi  informasi yang  bermanfaat,  pola,  dan  tren  yang sebelumnya  sering  tidak  diketahui  dari sejumlah besar data yang mungkin disimpan dalam database  (Gupta, 2014; Wang, 2003). Pada  dasarnya,  bagi  banyak  organisasi, tujuan penggalian data termasuk meningkatkan  kemampuan  pemasaran, mendeteksi pola abnormal, dan memprediksi  masa  depan  berdasarkan pengalaman masa lalu dan tren saat ini. Jelas ada  kebutuhan  untuk  teknologi  ini.  Ada sejumlah  besar  data  terkini  dan  historis yang  disimpan.  Oleh  karena  itu,  seiring dengan  semakin  besarnya  basis  data, semakin sulit untuk mendukung pengambilan  keputusan.  Selain  itu,  data dapat  berasal  dari  berbagai  sumber  dan beberapa  domain. Ada kebutuhan yang jelas untuk menganalisis  data untuk mendukung perencanaan  dan  fungsi-fungsi  lain  dari suatu perusahaan.
Beberapa ahli mendefinisikan penambangan data sebagai proses penggalian  informasi (knowledge discovery) yang sebelumnya tidak diketahui sementara penemuan pengetahuan didefinisikan sebagai  proses  yang  masuk  akal  dari informasi yang diekstraksi. Dalam tulisan ini tidak  dibedakan  antara  data  mining  dan penemuan  pengetahuan.  Sebagai  contoh, beberapa berpendapat bahwa  teknik analisis statistik adalah teknik penambangan  data.  Lainnya  berpendapat mereka tidak dan bahwa teknik penambangan  data  harus  mengungkap hubungan  yang  tidak  langsung.  Misalnya, dengan  penambangan  data,  perusahaan pemasok  medis  dapat  meningkatkan penjualan  dengan  menargetkan  dokter tertentu  dalam  iklannya  yang  cenderung
membeli  produk,  atau  biro  kredit  dapat membatasi  kerugiannya  dengan  memilih kandidat  yang  tidak cenderung  gagal  bayar atas  pembayaran  mereka.  Selain  itu,  data mining  juga  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  perilaku  abnormal.  Misalnya, agen  intelijen  dapat  menentukan  perilaku abnormal karyawannya menggunakan teknologi ini. Beberapa teknik penambangan data termasuk yang didasarkan  pada  set  kasar  ( rough  sets) , pemrograman  logika  induktif (inductive logic  programming) ,  pembelajaran  mesin
(machine learning) , dan jaringan saraf tiruan (neural networks) . Masalah-masalah penambangan  data  meliputi  klasifikasi (menemukan  aturan  untuk  membagi  data menjadi  kelompok-kelompok),  asosiasi (menemukan  aturan  untuk  membuat asosiasi  antar  data),  dan  mengurutkan (menemukan aturan  untuk memesan data).
Simpulan  dari  hal  tersebut  di  atas  yaitu informasi yang diambil, dari contoh dan pola yang diamati.

## III. METODE PENELITIAN
Kami  melakukan  penelusuran  terhadap jurnal-jurnal  internasional  yang  terbit antara  tahun 2015 hingga  tahun  2020. Kata kunci yang  digunakan  antara  lain “Business Process Management ” , ”Management”,
“Artificial  Intelligence”, “Data Mining”,  “Big Data” , “ Business  Intelligence ” , dan “Expert System” .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini kami mulai dengan  menjabarkan pokok  persoalan,  solusi,  dan  bidang  kajian yang  disajikan  oleh  masing-masing  artikel (Tabel 1).
Tabel 1. Uraian Artikel
Artikel Pokok Permasalahan Solusi Bidang 1 Secara  umum,  domain aplikasi  yang lebih luas  adalah  penilaian  interoperabilitas sistem informasi dan proses di organisasi mana  pun  (terutama  menengah  dan besar)  yang  membutuhkan  banyak proses  untuk  berinteraksi  secara  efektif (Liu et al.,  2020).
Meninjau  pendekatan  evaluasi  interoperabilitas yang ada. Mengusulkan  konsep interoperabilitas  semiotik dan penerapannya  pada  sistem  informasi  layanan kesehatan. Membuaat  kerangka  kerja  yang diusulkan  dengan  sekelompok  metrik  untuk mengukur  interoperabilitas  dari  perspektif  baru  - perspektif  semiotik. Interoperability Evaluation 2 Mengidentifikasi dua tindakan manajerial,  (1)  penataan  sumber  daya, (2)  dan  kemampuan  meningkatkan dalam  menggunakan  (3)  komponen proses  e-bisnis,  untuk  menjelaskan bagaimana  ketiga  komponen  ini  bekerja bersama  untuk  meningkatkan  kinerja kompetitif  dalam  operasi  rantai  pasokan (Zhu,  Zhao, & Bush, 2020). Pertama,  mengidentifikasi  tiga  efek  portofolio penting untuk  mempromosikan fleksibilitas arsitektur  platform  dan  keterlibatan  mitra  untuk mengembangkan  kemampuan  operasi e-business operations capabilities (EBOC)  dalam  tiga  proses  e- bisnis utama.
Mengungkapkan  efek  transformasi  EBOC  dalam berbagai  proses e-bisnis dalam  memperoleh  kinerja kompetitif. Supply Chain 3 Menyelidiki  hubungan  timbal  balik antara  kemampuan  sistem  informasi (IS) terkait  dan  pengaruhnya terhadap kinerja perusahaan dengan menggunakan pandangan berbasis
sumber  daya  atau resource-based  view
Dari hasil tes yang diperoleh  mengkonfirmasi  model mediasi  seri  yang  diusulkan  sesuai  dengan  yang kinerja  pengambilan  keputusan  dan  kinerja  proses bisnis  memainkan  peran  mediasi  kritis  dalam sumber  daya  manusia  dan  kemampuan  IS  terkait administrasi,  dan  hubungan  kinerja perusahaan.
Information System Capabilities
Artikel Pokok Permasalahan Solusi Bidang (RBV)  (Aydiner,  Tatoglu,  Bayraktar,  & Zaim,  2019). Tidak ada dukungan  yang ditemukan  mengenai  efek mediasi  serial  antara  kemampuan  IS  terkait infrastruktur dan kinerja perusahaan. 4 Pemantauan  proses  bisnis  prediktif bertujuan memperkirakan potensi masalah  selama  proses eksekusi sebelum terjadi  sehingga  masalah  ini  dapat ditangani  secara  proaktif.  Beberapa teknik  pemantauan prediktif  telah diusulkan  di masa  lalu. Namun,  sejauh  ini teknik  prediksi  tersebut  telah  dinilai hanya  secara  independen  satu sama  lain, sehingga  sulit  untuk  membandingkan penerapan  dan  keakuratannya  secara andal  (Metzger  et al.,  2014).
Secara  empiris  menganalisis  dan  membandingkan tiga  kelas utama  teknik pemantauan  prediktif,  yang didasarkan  pada machine  learning , constraint satifaction , dan agregasi quality of services (QoS).
Berdasarkan  bukti empiris dari studi kasus industri di bidang  transportasi  dan  logistik, mereka  menilai teknik-teknik  tersebut  sehubungan  dengan  lima indikator  akurasi  yaitu precision,  recall,  F-metric, specificity, dan accuracy . Business Forecasting 5 Analisis big  data spesifik  pada  sistem basis  data  memungkinkan  pengecer merancang  dan  menerapkan  manajemen proses bisnis (MPB)
untuk memaksimalkan keuntungan, meminimalkan  biaya,  dan  memuaskan pelanggan  pada  model  bisnis  (Liao  & Tasi, 2019).
Analisis data besar/hasil  penambangan  data seperti profil  pelanggan,  klasifikasi  tampilan  produk/ merek dan  asosiasi penjualan  produk/ merek  dapat digunakan  untuk  mengusulkan  alternatif  bagi perusahaan  untuk  kasus  tata  letak  toko  dan bundling proses bisnis penjualan dan pengembangan  manajemen. Big Data 6 Makalah  ini  menyajikan  pengembangan Sistem Informasi  (IS)  manufaktur otomotif. Sistem ini dikembangkan  untuk mengurangi  limbah  dan  meningkatkan produktivitas, melalui pengambilan keputusan  yang lebih  baik (Pereira,  Silva, Ferreira, Sá,  & Silva,  2019). Document  Management  System (DMS)  untuk dukungan  pengambilan keputusan  dibangun, mengurangi  waktu  tindakan  dan  menyediakan pemeliharaan  lebih  cepat  dari  semua  data  yang dibutuhkan. Sebagai hasilnya, pengambilan keputusan  waktu  pengguna  dan  pemelihar aan administrator  berkurang  total  26  menit,  sesuai dengan  pengurangan  1,61 € per unit yang dibangun, yang berarti efisiensi  41%. Document Management System 7 Data  yang  relevan  dengan  keputusan yang  berasal  dari  berbagai  proses  bisnis di  dalam  destinasi  pariwisata  (mis. Pemesanan  atau umpan  balik pelanggan) biasanya  tersedia  secara  luas  dalam bentuk  elektronik.  Namun,  data  ini biasanya  tidak digunakan  untuk optimasi produk  dan  dukungan  keputusan  oleh manajer  pariwisata.  Meskipun  metode intelijen bisnis dan ekstraksi pengetahuan digunakan di  banyak domain  perjalanan  dan  pariwisata, aplikasi  saat  ini  biasanya  menangani proses  bisnis  yang  berbeda  secara terpisah, yang tidak memiliki  pendekatan analisis  lintas  proses  (Höpken,  Fuchs,
Keil,  & Lexhagen,  2015).
Studi  ini  mengusulkan  pendekatan  baru  untuk ekstraksi pengetahuan  lintas-proses bisnis berbasis intelijen  dan  dukungan  keputusan  untuk  tujuan wisata.
Pendekatan  tersebut  terdiri  dari  (a)  model  data yang  homogen  dan  komprehensif  yang  berfungsi sebagai  dasar  dari  gudang  data  pusat,  (b) mekanisme  untuk mengekstraksi  data  dari  sumber yang  heterogen  dan  mengintegrasikan  data  ini  ke dalam  struktur data homogen  dari gudang  data,  dan (c)  metode  analisis  untuk  mengidentifikasi hubungan  dan pola  penting  di seluruh proses bisnis yang berbeda,  sehingga  memunculkan  pengetahuan baru.
Business Intelligence 8 Meningkatkan  efektivitas  operasional dan  efisiensi  proses  adalah  tugas mendasar  dari manajemen  proses bisnis.
Pendekatan  mereka  terhadap  penilaian  pola peningkatan  proses  adalah  mempertimbangkan kendala  dunia  nyata  seperti  peran  pemangku Process Improvement
Artikel Pokok Permasalahan Solusi Bidang Ada banyak proposal process improvement  patterns (PIP)  sebagai praktik  yang  bertujuan  mendukung tujuan  ini.  Oleh  karena  itu,  memilih  dan mengimplementasikan  PIP  yang  relevan merupakan  prasyarat  penting  untuk membangun  sistem informasi  yang  sadar proses  di  perusahaan.  Namun  demikian, masih ada  kesenjangan mengenai validasi  PIP  sehubungan  dengan  nilai bisnis  aktual  mereka  untuk  skenario aplikasi  tertentu  sebelum  investasi implementasi  dikeluarkan  (Lohrmann  & Reichert, 2016).
kepentingan  senior atau biaya  mengadaptasi  sistem TI yang tersedia.
Selain  itu, menguraikan  potensi  peningkatan  proses yang  muncul  dari  infrastruktur teknologi  informasi yang  tersedia  untuk organisasi,  terutama  mengenai kombinasi  perencanaan  sumber  daya  perusahaan dengan  intelijen  proses bisnis.
9 Sistem  pakar  adalah  bagian  paling penting  dari  kecerdasan  buatan  dari perspektif ekonomi. Sistem  pakar berupaya  meniru  proses  pemikiran manusia termasuk  penalaran dan optimisasi.  "Pengetahuan"  diwakili  oleh seperangkat  aturan  "jika-maka"  dalam bentuk  basis  pengetahuan (Markić, Bijakšić, & Šantić,  2015) .
Hasil  implementasi  sistem  kecerdasan  buatan dalam menyempurnakan strategi  pelanggan pemasaran  berdasarkan  lima  faktor  perilaku pelanggan:  (1)  pendapatan,  (2)  margin  laba,  (3) pangsa  pasar, (4) likuiditas, (5) nilai jangka  panjang, dan  probabilitas  retensi  disajikan  dalam  makalah ini.  Strategi  pemasaran  pelanggan  tergantung  pada kombinasi  nilai dari kelima  atribut ini.
Sistem pakar yang dibuat  dapat membantu  pemasar untuk  "menelusuri"  data  dan  mengidentifikasi pelanggan yang paling loyal,  memisahkan pelanggan menjadi  kelompok-kelompok,  dan merencanakan  strategi pemasaran  yang memadai. Marketing Strategy 10 Menggunakan teknologi informasi berarti  akses  yang  lebih  mudah  ke sejumlah  besar  informasi  bisnis,  yang sulit untuk dimasukkan dalam pengambilan keputusan sehari-hari. Metode  pengolahan  data  tradisional dalam  manajemen  bisnis  menjadi  tidak memadai  (Nyulásziová & Pal’ová,  2020) .
Pendekatan  manajemen  proses  bisnis  dan  analisis data  bisnis adalah  alat yang  dapat  digunakan  untuk mengoptimalkan proses  di  perusahaan  dan mengumpulkan  informasi  berharga  yang  dapat menyediakan berbagai bahan pengambilan keputusan  untuk manajemen  perusahaan.
Artikel  ini  membahas  analisis,  pemodelan,  dan optimalisasi  proses  transportasi,  serta  desain sistem  untuk  mendukung  keputusan  dalam  proses ini dalam  perusahaan  transportasi kecil.
Penelitian  ini  difokuskan  pada  pengembangan sistem  pendukung keputusan  yang  inovatif berdasarkan  analisis  data  perusahaan  untuk meningkatkan pengelolaan proses layanan transportasi.
Transport Service Process 11 Studi  ini  juga  menganalisis  situasi  yang berbeda  yang  dapat  memberikan  daftar periksa  komprehensif  dalam  bentuk indikator  yang  dapat  memberikan  sinyal yang  menunjukkan  apakah  organisasi siap  untuk  mengadopsi  sistem Customer Relationship  Management (CRM)  yang terintegrasi  AI  dengan  mengambil  data yang  dapat  ditindaklanjuti  dan  sesuai (Chatterjee,  Ghosh, Chaudhuri,  & Nguyen, 2019).
Temuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  berbagai indikator  yang  membentuk  kerangka  kerja konseptual.  Kerangka  kerja  ini  dapat  membantu organisasi  untuk  melihat  sekilas  apakah  mereka siap  untuk  mengadopsi  sistem CRM  AI-terintegrasi dalam  organisasi  mereka.  Secara  khusus,  telah diidentifikasi  bahwa  pendekatan  yang  berbeda diperlukan  untuk  menangani  berbagai  jenis  data pelanggan  sehingga  dapat  dibuat  sesuai  dan  dapat ditindaklanjuti  untuk  pemanfaatan  algoritma  AI yang  tepat  untuk  memfasilitasi  keberhasilan  bisnis suatu organisasi.
Customer Relationship Management
Artikel Pokok Permasalahan Solusi Bidang 12 Perusahaan  manufaktur  adalah  sistem sosio-teknis, yang membutuhkan integrasi  keseluruhan  tidak  hanya  dari aspek  teknis  dari  perangkat  di  lantai pabrik  hingga  perencanaan  sumber daya perusahaan  secara  vertikal  dan  dari pesanan  produk  hingga  pengiriman secara horizontal, tetapi juga  aspek sosial seperti  interaksi  manusia  dan  niat konsumen.  Selain  itu,  ada  peningkatan kebutuhan dalam penggunaan pengetahuan  dalam  konteks perusahaan. ntuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut,
wisdom  manufacturing (WM)  muncul dengan  kemajuan  di  Internet  dan manufaktur  serta kecerdasan  (Yao,  Jin,  & Zhang,  2015).
Pada  makalah  ini,  model  manufaktur  yang  paling baru  dikembangkan  seperti smart  manufacturing (SM)/ smart  factory (SF), cloud manufacturing (CM) dan socialised  enterprise (SE)/Enterprise  2.0 dianalisis, dan  visi  WM  disajikan untuk mengagregasi SM,  CM,  SE  dan intelligent manufacturing (IM)  yang  ada  yang  saling melengkapi  satu sama  lain.
Kemudian  jalur  menuju  visi  WM  dibahas  dalam kaitannya dengan pengetahuan, kecerdasan,
kreativitas/inovasi,
pembelajaran dan
kebijaksanaan,  terutama  dari data-information- knowledge-wisdom (DIKW)  dan  perspektif  semiotik serta dari evolusi web.
Wisdom Manufacturing 13 Pada  studi  ini  menyelidiki  sumber  data untuk  solusi Business  Intelligence ,  yang menyediakan dasar  untuk  analisis holistik,  optimisasi,  dan  perkiraan konsumsi  daya  listrik dalam  Manajemen
Fasilitas  untuk  jaringan  fasilitas  ritel.
Sebuah  studi kasus berganda  antara anak perusahaan  Polandia  Swedia,  Perancis, dan  perusahaan  yang  berbasis  di  Inggris (Gawin & Marcinkowski, 2017). Penulis  mengidentifikasi, memverifikasi, dan mengatur faktor-faktor penentu yang meningkatkan  proses pengambilan  keputusan  yang berorientasi  efisiensi  energi  dan  memperkenalkan serangkaian  skenario  pembandingan  potensial untuk mengelolanya Facility Management 14 Selama dekade terakhir, banyak pendekatan  dan  alat dikembangkan  yang memungkinkan  berlakunya proses bisnis yang berulang secara fleksibel. Sebaliknya,  proses  intensif  pengetahuan atau knowledge-intensive  processes (KIP) belum  didukung  secara  efektif  (Sid, Reichert, & Ghomari, 2019).
Makalah  ini  mengusulkan  pendekatan  data-sentris dan  berorientasi  pada  tujuan  yang  memungkinkan berlakunya KIP yang fleksibel  dengan  struktur tugas yang  berkembang  secara  dinamis  dan  rincian  tugas yang beragam.
Pendekatan  yang  mereka  gunakan  adalah  teknik perencanaan kecerdasan buatan untuk memungkinkan rekomendasi  mengenai  tugas selanjutnya  yang  akan  diberlakukan.  Selain  itu, rekomendasi  dapat  diadaptasi  secara  dinamis ketika ketidaksesuaian  antara proses digital  dan KIP dunia  nyata muncul. Task Granularity 15 Artikel  menggambarkan  pengembangan pusat  kompetensi  intelijen  bisnis  di perusahaan asuransi  multi-line di Midwest.  Ini  menguraikan  masalah organisasi yang mengarah pada penciptaan  pusat  kompetensi  intelijen bisnis dan  langkah-langkah  yang  diambil untuk  memastikan  implementasi  yang sukses  (Foster,  Smith,  Ariyachandra,  & Frolick, 2015). Melalui  perubahan  budaya  dan  penggunaan perantara  antara pengguna  akhir dan area teknologi informasi  yang  lebih  besar,  keberhasilan  yang signifikan  dicapai  untuk  semua  yang  terlibat.  Hasil dari  pengalaman  ini  adalah  serangkaian  praktik terbaik  untuk  implementasi  pusat  kompetensi intelijen  bisnis  yang,  jika  diikuti,  dapat  mengar ah pada  kesuksesan  bagi  perusahaan  mana  pun.
Business Intelligence 16 Industri  hukum  global  menghadapi perubahan  yang  belum  pernah  terjadi sebelumnya,  yang  pasti  menciptakan tantangan  bagi  firma  hukum  individu. Perubahan  global ini memengaruhi  bisnis firma  hukum  dan  juga  lingkungan informasi  (Evans & Price,  2017).
Temuan menunjukkan bahwa peningkatan signifikan  terhadap  kinerja  bisnis  firma  hukum dapat  didorong  dengan  mengatasi  hambatan  untuk manajemen  aset  informasi  seperti  kurangny a kesadaran  eksekutif,  justifikasi,  tata  kelola  bisnis, kepemimpinan  dan  manajemen,  serta  alat  yang tidak efektif.
Law Firm
Artikel Pokok Permasalahan Solusi Bidang 17 Perusahaan  layanan  besar  menjalankan proses layanan  pelanggan  yang kompleks untuk  menyediakan  layanan  komunikasi kepada  pelanggan  mereka.  Eksekusi sempurna  dari  proses-proses  ini  sangat penting  karena layanan  pelanggan  adalah pembeda  penting.  Mereka  juga  harus dapat  memprediksi  apakah  proses  akan selesai  dengan  sukses  atau  mengalami pengecualian untuk
melakukan
intervensi  pada  waktu  yang  tepat, mendahului masalah dan mempertahankan  layanan  pelanggan  (Le, Gabrys, & Nauck, 2017).
Makalah  ini  mengusulkan dua  pendekatan, sequential  k  nearest  neighbour (KNN)  dan perpanjangan  model  Markov  dengan  komponen tambahan  berdasarkan  urutan keselarasan.
Pendekatan  yang  diusulkan  mengeksploitasi  fitur kategorikal  temporal  dari  data  untuk  memprediksi proses  langkah  selanjutnya  menggunakan  model Markov  tingkat tinggi dan hasil proses menggunakan  teknik penyelarasan  urutan.
Outcome Prediction 18 Dalam beberapa tahun terakhir, pendekatan  tradisional  untuk BPM  telah menemukan  beberapa  masalah  karena perkembangan  teknologi  global,  serta perubahan  dalam  kebutuhan,  tuntutan dan harapan  pelanggan (Vugec,  Stjepić,  &
Sušac,  2019) . Makalah  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  fungsi perangkat  lunak  BPM  yang  tersedia  di pasar  dalam hal  mendukung  komputasi  sosial dan  transformasi digital serta  meningkatkan kinerja proses organisasi.  Selain  itu,  analisis  yang  disajikan  juga berfokus  pada  cara-cara  yang  menggunakan perangkat  lunak BPM tersebut dapat  meningkatkan kinerja proses organisasi.
Makalah  ini menganalisis  berbagai  perangkat  lunak BPM  yang  tersedia  di  pasar.  Dasar  analisisny a adalah  kuadran  ajaib  yang  mewakili  pemimpin pasar,  penantang,  visioner, dan  pemain  khusus.
BPM Software
Berdasarkan  lasifikasi  atau  kategori yang  dihasilkan,  seperti Supply  Chain dan Marketing  Strategy kita  dapat  melihat bahwa  perubahan  proses  bisnis  mampu mendorong  perusahaan  untuk  melangkah lebih  baik.  Semua  bidang  menggunakan kecerdasan  buatan,  baik  untuk  proses pengambilan  data,  analisis,  penemuan pengetahuan  baru,  pendukung  keputusan, dan lain sebagainya.

## V. SIMPULAN
Melihat fenomena penggunaan kecerdasan  buatan  yang  digunakan  dalam proses
bisnis memberikan sebuah cakrawala  baru  bagi  kita  khususnya  yang bergerak  dalam  bidang  bisnis.  Sebuah peluang  akan  tercipta  bagi  mereka  yang ingin  memenangi  persaingan  industri, terlepas dari skala kecil, menengah, ataupun korporat. Peluang baru dapat muncul ketika
kita  sudah  berani  mencoba  menerapkan kecerdasan  buatan,  misalnya  saja  untuk analisis  keuangan.
Keterbatasan penelitian  ini  belum mampu mendapatkan  artikel dalam  jumlah yang  besar,  misalnya  dalam  hitungan ratusan.  Dengan  jumlah  artikel  yang besar, klasifikasi  akan  terbentuk  lebih  kompleks dan  memberikan  informasi  yang  lebih lengkap.  Pada  masa  mendatang,  kami bermaksud  untuk  melakukan  penelitian lanjutan  untuk  menutupi  kekurangan tersebut.

## VI. UCAPAN TERIMA KASIH
Pada  bagi  akhir,  tidak  lupa  kami menyampaikan  ucapan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya kepada  pihak  yang terlibat  dalam  penelitian  ini,  khususnya dukungan sponsor dari Beasiswa

## Pascasarjana  Dalam Negeri  Tahun  (BPPDN)
Tahun 2019.

## VII. REFERENSI
Amazon. (2016). Introducing Amazon Go and the world’s most advanced shopping technology - YouTube. Retrieved from www.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxc
Ashrafian, H. (2015). Artificial intelligence and robot responsibilities:  Innovating beyond rights. Science and Engineering Ethics , 21 (2), 317 – 326.
Aydiner, A. S., Tatoglu, E., Bayraktar, E., & Zaim, S. (2019). Information system capabilities  and firm  performance:  Opening  the  black  box  through  decision-making  performance  and business-process  performance. International Journal of Information Management , 47 , 168 – 182.
Charbonnier,  S., Garcia-Beltan,  C., Cadet,  C., & Gentil, S. (2005). Trends  extraction and  analysis for complex system monitoring and decision support. Engineering Applications of Artificial Intelligence , 18 (1), 21 – 36.
Chatterjee,  S., Ghosh,  S. K., Chaudhuri,  R., & Nguyen,  B. (2019). Are  CRM systems  ready for AI integration? The Bottom Line .
Chelliah,  J.  (2017).  Will  artificial  intelligence  usurp  white  collar  jobs? Human  Resource Management International Digest .
Cheung, C. F., Lee, W. B., Wang, W. M., Chu, K. F., & To, S. (2003). A multi-perspective knowledge- based  system for customer service  management. Expert Systems with Applications , 24 (4),
457 – 470.
Day,  M.  (2018).  Amazon  Go  Cashierless  Convenience  Store  opening  to the  public  in  Seattle. Seattle Times .
Evans,  N.,  &  Price,  J.  (2017).  Managing  information  in  law  firms:  changes  and  challenges.
Information Research: An International Electronic Journal , 22 (1), n1.
Foster, K., Smith, G., Ariyachandra,  T., & Frolick, M. N. (2015). Business  intelligence  competency center: Improving data and decisions. Information Systems Management , 32 (3), 229 – 233. Gawin,  B.,  &  Marcinkowski,  B.  (2017).  Business  intelligence  in  facility  management:
Determinants  and  benchmarking  scenarios  for improving  energy  efficiency. Information Systems Management , 34 (4), 347 – 358.
Gupta, G. K. (2014). Introduction to data mining with case studies . PHI Learning  Pvt. Ltd.
Höpken,  W., Fuchs, M., Keil, D., & Lexhagen,  M. (2015). Business  intelligence  for cross-process knowledge  extraction  at tourism  destinations. Information Technology & Tourism , 15 (2),
101 – 130.
Le, M., Gabrys, B., & Nauck, D. (2017). A hybrid model for business  process event and outcome prediction. Expert Systems , 34 (5), e12079.
Jurnal Bisnis STRATEGI ● Vol. 29 No. 2 Desember 2020, halaman 89 – 100
P-ISSN : 1410-1246, E-ISSN : 2580-1171
Lee, J., Davari, H., Singh,  J., & Pandhare,  V. (2018). Industrial  Artificial Intelligence  for industry 4.0-based  manufacturing systems. Manufacturing Letters , 18 , 20 – 23.
Liao, S., & Tasi, Y.-S. (2019). Big data analysis on the business  process and management for the store layout and bundling  sales. Business Process Management Journal , 27 (7), 1783-.
Liu, L., Li, W., Aljohani,  N. R., Lytras, M. D., Hassan,  S.-U., & Nawaz, R. (2020). A framework to evaluate  the  interoperability  of0  information  systems--Measuring  the  maturity  of  the business  process alignment. International Journal of Information Management , 54 , 102153.
Lohrmann, M., & Reichert, M. (2016). Effective application  of process improvement patterns  to business  processes. Software & Systems Modeling , 15 (2), 353 – 375.
Makridakis,  S.  (2017).  The  forthcoming  Artificial  Intelligence  (AI)  revolution:  Its  impact  on society and firms. Futures , 90 , 46 – 60.
Markić, B., Bijakšić, S., & Šantić, M. (2015). Artificial intellig ence  in determination  of marketing customer strategy. Informatologia , 48 (1 – 2), 39 – 47.
Metzger,  A.,  Leitner,  P., Ivanović, D., Schmieders,  E., Franklin,  R., Carro,  M., … Pohl, K.  (2014). Comparing  and  combining  predictive  business  process  monitoring  techniques. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems , 45 (2), 276 – 290.
Muntean,  M.,  &  Mircea,  G.  (2007).  Business  intelligence  solutions  for  gaining  competitive advantage. Revista Informatica Economic{\u{a}} , 3 (43), 22 – 25.
Nyulásziová, M., & Pal’ová, D. (2020). Implementing a decision support  system in the transport process  management  of a  small  Slovak transport  company. Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation , 16 (1), 75 – 106.
Pereira, M. T., Silva, A., Ferreira, L. P., Sá, J. C., & Silva, F. J. G. (2019). A DMS to Support Industrial Process Decision-Making:  a contribution  under  Industry 4.0. Procedia Manufacturing , 38 , 613 – 620.
Polacco,  A.,  &  Backes,  K.  (2018).  The  amazon  go  concept:  Implications,  applications,  and sustainability. Journal of Business and Management , 24 (1), 79 – 92.
Remagnino, P., Shihab, A. I., & Jones, G. A. (2004). Distributed intelligence for multi-camera visual surveillance. Pattern Recognition , 37 (4), 675 – 689.
Sid,  I., Reichert,  M., &  Ghomari, A.  R. (2019).  Enabling  flexible  task  compositions,  orders  and granularities  for knowledge-intensive  business  processes. Enterprise Information Systems ,
13 (3), 376 – 423.
Vugec,  D.  S.,  Stjepić,  A. - M.,  &  Sušac,  L.  (2019).  Business  Process  Management  Software Functionality  Analysis:  Supporting  Social  Computing  and  Digital  Transformation. ISSN 2671-132X Vol. 1 No. 1 Pp. 1-876 June 2019, Zagreb , 547.
Wang, J. (2003). Data mining: opportunities and challenges . Idea Group Pub.
Yao, X., Jin, H., & Zhang, J. (2015). Towards a wisdom manufacturing vision. International Journal of Computer Integrated Manufacturing , 28 (12), 1291 – 1312.
Zhu,  Z.,  Zhao,  J.,  &  Bush,  A.  A.  (2020).  The  effects  of  e-business  processes  in  supply  chain operations:  Process  component  and  value  creation  mechanisms. International Journal of Information Management , 50 , 273 – 285.