Perancangan dan Pembuatan Visualisasi Data Dana Penelitian Internal dan Hibah Dikti LPPM Universitas Multimedia Nusantara
Wenni Indriani Loka 1 , Friska Natalia 2
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang Selatan, Indonesia wenni.indriani@student.umn.ac.id friska.natalia@umn.ac.id
Diterima 24 Januari 2019 Disetujui 24 Juni 2019
Abstract —Universitas  Multimedia  Nusantara  is  one  of the private universities that has a division of the Institute for  Research  and  Community  Service  or  called  LPPM. LPPM  Division  is  in  charge  of  arranging  licensing conducted  in  the  university  environment,  whether conducted by lecturers and students. To be able to issue licenses, especially those related to funds, LPPM should look at the existing track record so that the permits issued are not available funds and the funds to be budgeted will be  sufficient  for  the  needs  of  the  research  fund  to  be conducted  next  in  the  period.  Therefore,  the  role  of Business  Analyst  in  the  LPPM  division  is  required  to visualize  the  data  used,  ie  research,  conduct  various studies undertaken by the study program within a certain period, complete funds, and other details such as research title,  research  category,  and  name  or  conduct  research others. Research. Data visualization will facilitate LPPM in monitoring existing research and become a useful tool in research licensing decisions .
Index  Terms— big  data , business  analyst , data visualization

## I. P ENDAHULUAN
Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat Universitas  Multimedia  Nusantara  (LPPM  UMN) berfungsi sebagai koordinator kegiatan penelitian dan pengabdian masyarakat antara program-program studi yang ada di Universitas Multimedia Nusantara dengan masyarakat.  Para  staf  pengajar  maupun  mahasiswa yang ingin mengajukan penelitian dalam lingkup UMN harus  mengajukan  proposal  terlebih  dahulu  ke  divisi LPPM.  Dana  yang  diajukan  untuk  melakukan penelitian tercantum di dalam proposal yang diajukan. Penelitian  yang  dilakukan  terdiri  dari  beberapa  jenis dan  akan  terus  dilakukan  oleh  seluruh  program  studi secara  periodik.  Informasi  mengenai  program  studi yang melakukan penelitian, dana yang dibutuhkan tiap program  studi,  banyaknya  penelitian  yang  dilakukan, dan data-data lainnya akan disimpan sebagai arsip dan sebagai  acuan  untuk  menentukan  besaran  dana  yang dibutuhkan untuk periode berikutnya.
Program  studi  UMN  yang  terus  bertambah  dan waktu  yang  terus  berjalan  membuat  data  yang  terus-
menerus bertambah dan mempersulit pengelolaan data yang  dapat  memicu human  error . [12] Banyaknya  data yang  ada  dan  meningkatnya  kompleksitas  membuat proses  pengolahan  dan  pencarian  informasi  tertentu membutuhkan  waktu  yang  cenderung  lama  karena sulitnya  melakukan  pencarian. [12] Hal  inilah  yang melatarbelakangi  pembuatan  visualisasi  data.  Data yang ada diteliti secara manual dengan menggunakan Microsoft  Excel.  Keterbatasan  fitur  yang  dimiliki Microsoft Excel dan bertambahnya data menyebabkan proses  pemahaman  informasi  yang  tersedia  semakin sulit dan membutuhkan waktu yang relatif lama.
Pembuatan visualisasi data menggunakan aplikasi Business  Inteligence, yaitu Microsoft  Power  BI yang dapat  mengelompokkan  dana  penelitian  internal maupun hibah Dikti berdasarkan tanggal pelaksanaan, program studi, maupun status dari penelitian tersebut. Detail  dari  penelitian  juga  dapat  diketahui  dengan cepat dan mudah tanpa perhitungan manual.
Hasil  dari  visualisasi  data  diharapkan  dapat menjadi  solusi  dari  permasalahan  yang  ada.  Dengan adanya visualisasi data, informasi yang tersedia dapat dipahami  dengan  cepat  karena  menggunakan  grafik dan  tabel  yang  responsif  serta  warna-warna  yang mendukung.  Hal  ini  akan  menghemat  waktu  dan tenaga  dalam  pengolahan  data  serta  memperkecil kemungkinan human  error karena  hampir  seluruh perhitungan dilakukan oleh software.

## II. L ANDASAN T EORI
a) Sifat Big Data
Big data memiliki 2 sifat yang bersifat khusus, yaitu data terstruktur, semi terstruktur, atau tidak terstruktur, misalnya,  data  dalam  basis  data  relasional,  diskusi papan  buletin,  dan  video  di website masing-masing; sifat  lainnya  adalah  data  yang  bersifat  internal  atau eksternal  organisasi,  misalnya,  pesan  ke  purna  jual layanan di satu tangan. Big data yang dikelola dengan baik  akan  dapat  membantu  pekerjaan  ke  arah  yang lebih baik. [4]

## ISSN 2085-4579
b) Tipe Big Data
Big  data memiliki  beberapa  tipe  yang  dapat dikenali: [1][2]
 "Baris  dan  kolom"  dari  tabel  dan database yang relasional.
 teks
 gambar
 time-series
 space-related data , misalnya mengenai jalan dan wilayah kekuasaan hukum
 space-time positions , seperti tempat keberadaan individu pada saat tertentu
 Network  data ,  pada  dasarnya  data  tentang hubungan  antara  pasangan  elemen  dalam suatu populasi
 dan jenis-jenis data lainnya yang dapat berupa kombinasi dari jenis data yang telah dikenali.
c) Pengertian Big Data
Business  Intelligent ( BI )  merupakan  solusi  untuk mengatasi permasalahan big data , baik untuk termasuk untuk  bisnis  yang  berskala  kecil  dan  medium. BI adalah  kemampuan  dalam  bidang  teknologi  untuk mengumpulkan,  menyimpan,  menganalisis,  dan menyediakan akses ke data untuk membantu pengguna perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik yang mencakup kegiatan sistem pendukung keputusan, permintaan dan pelaporan, pemrosesan analitik online ( OLAF ), analisis statistik, peramalan, dan penambangan  data. [3] Business  Intelligent adalah fondasi dimana kinerja sistem manajemen tumbuh dan berkembang  untuk  dapat  memperoleh  nilai  manfaat yang tersimpan dalam data. Data mining dan predictive analysis yang dilakukan dengan baik dapat memberikan  wawasan  baru  yang  berdampak  pada keunggulan  kompetitif  dalam  bisnis  yang  sedang dijalankan. [5][6] Hasil  dari data  mining dan predictive analysis dapat  dilihat  di dashboard . Dashboard memiliki  kapasitas  untuk  menyediakan  informasi penting  dan  tepat  waktu  bagi  user  untuk  digunakan dalam pengambilan keputusan. Dashboard menyajikan data dalam cara yang relevan, ringkas, dan terencana serta memiliki infrastruktur pendukung yang mampu  memperbarui dashboard dalam  waktu  yang tepat. [7]
Microsoft  Power  BI  merupakan  salah  satu  tools yang  dalam  bidang Business  Intelligent yang  dapat digunakan  untuk  melakukan data  mining dan predictive  analysis.  Pemanfaatan  visualisasi  data menggunakan  Microsoft  Power  BI  untuk  keperluan bisnis  dan  organisasi  sebelumnya  telah  dilakukan, salah  satunya  untuk  meningkatkan  mutu  pelayanan pada rumah sakit Semen Padang Hospital. [10]

## III. T AHAP P ENGERJAAN
Pengerjaan visualisasi menggunakan metode
CRISP DM yang meliputi tahap business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment. [11] Berikut ini merupakan  fase  yang  dilalui  untuk  menyelesaikan pembuatan  visualisasi  data  dana  anggaran  penelitian LPPM universitas:

## a) Business understanding
Pembuatan  visualisasi  data  diawali  dengan mengumpulkan seluruh data yang diperlukan. Jenis dan banyak data yang dibutuhkan bergantung pada kebutuhan visualisasi.

## b) Data understanding
Data  yang  diterima  dapat  memiliki  format  yang berbeda-beda.  Pada  tahapan  ini  data  mengalami transformation ,  format  yang  dimiliki  data  akan diubah menjadi format tertentu yang telah disetujui sebelumnya. Perubahan format data hanya dilakukan apabila format data yang tersedia berbeda dengan format data yang dibutuhkan. Selain itu data yang  diterima  harus  memiliki  satu  format  yang konsisten  pada  tiap  kolomnya. Cleansing data dilakukan  untuk  menyamakan  isi  kolom  dengan format yang ditentukan sebelumnya.
c) Data Preparation
Database dibuat  untuk  menjadi  sumber  data visualisasi.  Jenis  dan  lokasi database yang  dibuat disesuaikan  dengan  keperluan  dan  kondisi  dari organisasi  atau  badan  yang  membutuhkan.  Pada tahap ini juga dilakukan. Bila data yang ada sudah bersih, maka pembuatan dashboard dapat dilakukan.  Jenis  diagram  yang  digunakan  akan menyesuaikan  dengan  kebutuhan  organisasi  atau badan  yang  membutuhkan.  Bila  perlu,  akan dilakukan perhitungan dengan rumus khusus untuk dapat memvisualisasikan hal tertentu.
d) Modelling
Database yang  sudah  dibuat  harus dapat tersambung  dengan  tools  yang  akan  digunakan untuk membuat visualisasi. Koneksi dapat dilakukan  dengan  mengunduh connector tertentu ataupun  tanpa  bantuan connector ,  sesuai  dengan tools dan database yang digunakan.
e) Evaluation
Pada  tahap  evaluasi, dashboard yang  telah  selesai dibuat akan dilihat kesesuaiannya dengan kebutuhan awal. Tahap evaluasi dinyatakan berhasil apabila  hasil dashboard telah  memenuhi  tujuan awal dibuat.

## ISSN 2085-4579
f) Deployment
Bila  data  yang  ada  sudah  bersih,  maka  pembuatan dashboard dapat  dilakukan.  Jenis  diagram  yang digunakan  akan  menyesuaikan  dengan  kebutuhan organisasi  atau  badan  yang  membutuhkan.  Bila perlu,  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  rumus khusus untuk dapat memvisualisasikan hal tertentu.

## IV. P EMBUATAN V ISUALISASI
a) Pengerjaan  dimulai  dengan  mengumpulkan data  yang  dibutuhkan  untuk  membuat visualisasi.  Data  disusun  oleh  admin  LPPM yang bertugas menggunakan Microsoft Excel.
b) Tahap  berikutnya  adalah  mengubah  format xlsx.  yang  merupakan  default  format  dari Microsoft  Excel  menjadi  CSV.  Hal  ini dilakukan agar proses load data menjadi lebih cepat  karena  format  CSV  lebih  ringan daripada format xlsx.
c) Database yang  digunakan  adalah  MySQL. Peran  XAMPP  diperlukan  dalam  terhubung dengan database MySQL. Setelah terhubung, dibuat  3 database dalam localhost untuk menjadi data source dari visualisasi data yang dibuat. Database yang  dibuat  adalah;  ‘ CFP ’ untuk data penelitian Call For Paper , ‘Rekap’ untuk  data  rekapitulasi  penelitian  internal dosen  universitas,  dan  ‘Hibah’  untuk  data penelitian hibah dikti. Berdasarkan data yang diterima, Call For Paper memiliki penelitian yang dimulai sejak tahun 2012 dan memiliki data  yang  berkelanjutan  hingga  tahun  2017,
yang  berarti  tersedia  data  penelitian  antara tahun  2012  dan  2017.  Data  yang  tersedia untuk rekapitulasi penelitian dosen universitas  serta  penelitian  hibah  dikti tersedia dari tahun 2015 hingga 2017.  Ketiga database dibuat  dengan  nama  yang  berbeda sesuai dengan jenis penelitian untuk mengurangi  kemungkinan  kesalahan  saat menentukan datasource .  Seluruh file CSV dibuat berdasarkan tahun penelitian
dilaksanakan.  Pemisahan database juga dilakukan  untuk  mempermudah  admin  yang memiliki  tugas  untuk  memperbarui  data  di masa depan.
d) Koneksi  antar  Microsoft  Power  BI  dengan MySQL database dilakukan setelah database selesai  dibuat.  Koneksi  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  MySQL Connector yang  dapat  diunduh  di website resminya secara  gratis.  Versi  yang  digunakan  adalah MySQL Connector Net 6.10.6.
e) Cleansing dilakukan setelah Microsoft Power BI  sudah  terhubung  dengan database MySQL. Judul dari setiap kolom dibuat sama persis baik dari karakter huruf dan tanda baca, huruf  kapital,  dan  spasi  yang  digunakan. Berikut  ini  merupakan  judul  tabel Call  For Paper yang  digunakan  sebagai datasource Microsoft Power BI:
 No
 Peserta
 Authors
 Prodi
 Kategori
 Judul Acara/Penyelenggara/Tempat Acara/Judul Paper /Karya Ilmiah/Project Penelitian
 Tanggal Mulai Pelaksanaan
 Tanggal Selesai Pelaksanaan
 Perkiraan Biaya
 Realisasi Biaya
 Proceeding
Judul tabel yang digunakan sebagai datasource rekapitulasi  penelitian  dosen adalah sebagai berikut:
 No.
 No. Kontrak
 Peneliti
 Judul Penelitian
 Fakultas
 Program Studi
 Jumlah Dana
 Laporan Penelitian
 Monev I
 Monev II
Sedangkan  judul  dari  tabel  yang  digunakan untuk  visualisasi  dana  hibah  dikti  adalah seperti berikut:
 No.
 Semester
 Tahun
 Ketua Peneliti
 NIDN Ketua
 Program Studi Anggota 1
 NIDN Anggota 1
 Program Studi Anggota 2
 NIDN Anggota 2
 Program Studi
 Judul Hibah dan   Kemenristekdikti
Proses  lain  yang  dilakukan  adalah menghilangkan  simbol  dan  karakter  lainnya yang  dianggap  tidak  terpakai  dan  hanya mengganggu dalam proses visualisasi. Proses ini  paling  banyak  digunakan  pada  saat

## ISSN 2085-4579
menangani kolom yang berhubungan dengan nominal  uang.  Selain  pada  kolom  tersebut, proses penghilangan spasi berlebih yang tidak pada  tempatnya  juga  dilakukan  agak  tidak terjadi redudansi terhadap
jumlah keanekaragaman  data  yang  ada.  Redudansi beresiko dapat mempengaruhi tingkat akurasi hasil visualisasi.
f) Selanjutnya  seluruh  isi  tabel  digabungkan dengan  menggunakan  fitur  Append  sesuai dengan  jenis  penelitian  untuk  membentuk satu tabel induk yang akan digunakan sebagai tabel  utama  dalam  membuat dashboard . Kolom  tahun  pada Call  For  Paper dan Rekapitulasi  Penelitian  Dosen  dibuat  secara mandiri.  Terdapat  total  5 dashboard yang dibuat.  Gambar  1  menunjukkan dashboard untuk anggaran dana Call For Paper :
Gambar 1. Dashboard Call For Paper
Komponen  diagram  dan  jenis  visualisasi  yang digunakan  dalam dashboard call  for paper adalah sebagai berikut:
 Slicer
Gambar 2. Slicer dalam Dashboard Call For Paper
Jenis  visualisasi  ini  digunakan sebagai opsi untuk melihat visualisasi  berdasarkan  tahun  dan status laporan sesuai yang diinginkan. Field yang  diambil adalah  kolom  Year  dan  Proceeding yang  berasal  dari  tabel  gabungan dari seluruh tahun.
 Multi-row Card
Gambar 3. Multi-row Card dalam Dashboard Call For Paper
Jumlah  realisasi  biaya  dan  jumlah penelitian  yang  dilakukan  dapat dilihat dalam visualisasi jenis Multi- row  Card .  Kolom  yang  digunakan sebagai  sumber  visualisasi  adalah kolom  realisasi  biaya  dan  jumlah penelitian. Jumlah penelitian  dibuat dengan menggunakan fungsi measure  untuk  mendapatkan  hasil seluruh  jumlah  penelitian  dari program  studi  tertentu.  Rumus measure  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛 =  𝐶𝑂𝑈𝑁𝑇(𝐶𝐹𝑃𝑎𝑙𝑙[𝑃𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚 𝑆𝑡𝑢𝑑𝑖])
 Staked-Bar Chart
Gambar 4. Staked-Bar Chart dalam Dashboard Call
For Paper Stacked-bar Chart digunakan untuk memvisualisasikan jumlah dari penelitian  yang  dilakukan  di  dalam universitas  yang  telah  disusun berdasarkan  program  studi.  Angka yang  terdapat  pada  bagian  akhir merupakan jumlah penelitian. Kolom  yang  digunakan  sebagai sumber  visualisasi  adalah  Program Studi. Warna yang digunakan untuk mewakili  tiap  program  studi  sama
dengan  warna  yang  fakultas  yang bersangkutan.
 Pie chart
Gambar 5. Pie Chart dalam Dashboard Call For
Paper
Diagram pie menunjukkan  dana yang dianggarkan untuk menjalankan  penelitian Call  For
Paper . Kolom yang menjadi sumber dari  diagram  ini  adalah  kolom program studi, kolom realisasi biaya, dan kolom jumlah penelitian. Kolom jumlah  penelitian  yang  digunakan memakai  fungsi  measure  yang  juga dipakai dalam visualisasi Multi-row
Chart .
 Table
Gambar 6. Table dalam Dashboard Call For Paper
Informasi  yang  tersedia  pada Table adalah  nomor,  peserta,  program studi,  judul paper ,  dan  judul  acara.
Kolom  yang  digunakan  sebagai sumber  visualisasi  adalah  kolom yang sama dengan kolom pada tabel.
Dashboard ini  memiliki  satu  jenis  visualisasi  yang menyediakan  visualisasi  mengenai  anggaran  dana untuk penelitian yang sudah berjalan serta melakukan Forecast terhadap  dana  anggaran  yang  akan dikeluarkan. Forecast dibuat  hingga  tahun  2021 dengan menggunakan diagram jenis line chart .
Gambar 7. Forecast Call For Paper
Dashboard lain  yang  dibuat  adalah  mengenai
Rekapitulasi  Penelitian  Dosen.  Jenis  visualisasi  yang digunakan  pada dashboard tersebut  adalah  sebagai berikut:
Gambar 8. Dashboard Rekapitulasi Penelitian Dosen
Jenis  dari  visualisasi  yang  menjadi  bagian  dari dashboard rekapitulasi penelitian dosen adalah:
 Slicer
Gambar 3. Slicer dalam Dashboard Call For Paper
Slicer digunakan  untuk  membatasi visualisasi yang ditampilkan berdasarkan opsi  tahun  penelitian  berjalan,  status laporan  penelitian,  dan  status  kontrak penelitian.

## ISSN 2085-4579
 Pie chart
Gambar 10. Pie Chart dalam Dashboard Call For
Paper
Visualisasi  jenis  ini  digunakan  untuk melihat  anggaran  dana  yang  digunakan oleh program studi tertentu. Kolom yang menjadi  dasar  visualisasi  adalah  kolom jumlah dana, program studi, dan tahun.
 Multi-row Chart
Gambar 11. Multi-row Card dalam Dashboard Call For Paper
Informasi  yang  disediakan  oleh multi- row  card adalah  jumlah  dana  yang dianggarkan  untuk  penelitian  beserta jumlah penelitian yang dilakukan dalam oleh  program  studi  dalam  periode tertentu.  Jumlah  dana  dan  jumlah penelitian  merupakan  sumber  data visualisasi jenis ini. Jumlah penelitian di dapat melalui
measure yang
menggunakan  rumus  yang  sama  dengan jenis  visualisasi multi-row chart pada penelitian call for paper .
 Stacked-bar Chart
Gambar 12. Stacked-bar Chart dalam Dashboard
Call For Paper
Jumlah  penelitian  yang  dilakukan  oleh program  studi  dapat  dilihat  dalam stacked-bar chart . kolom yang digunakan  adalah  program  studi  dan perhitungan khusus pada kolom tahun.
 Table
Gambar 13. Table dalam Dashboard Call For Paper
Informasi  mengenai  nomor  kontrak, peneliti,  program  studi,  dan  status laporan penelitian tercantum pada visualisasi data jenis Table . Kolom yang digunakan sebagai sumber data merupakan  kolom  yang  sama  dengan judul kolom pada visualisasi tabel.
Predictive  Analysis juga  dilakukan  pada  visualisasi mengenai  rekapitulasi  penelitian  dosen  dengan menggunakan line  chart .  Gambar  14  merupakan dashboard yang  berisi Forecast anggaran  dana rekapitulasi  penelitian  dosen  hingga  tahun  2021. Forecast dibuat  berdasarkan  dana  anggaran  yang dikeluarkan  selama  4  tahun  yang  dimulai  dari  tahun 2015.  Kolom  yang  menjadi  sumber  data  dari Forecast ing adalah kolom tahun dan jumlah dana pada tabel gabungan.
Gambar 14. Forecast Rekapitulasi Penelitian Dosen
Dashboard terakhir  adalah  mengenai  penelitian hibah dikti yang dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Dashboard Penelitian Hibah Dikti
Komponen  diagram  dan  jenis  visualisasi  yang digunakan  dalam dashboard penelitian  dikti  adalah sebagai berikut:
 Slicer
Gambar 16. Slicer dalam Dashboard Call For Paper
Penelitian  dapat  dilihat  berdasarkan status yang dimiliki laporan penelitian dan status kontrak penelitian.  Kolom  status  penelitian dan  kontrak  pennelitian  adalah kolom yang digunakan sebagai dasar informasi dari slicer .
 Stacked-bar Chart
Gambar 17. Stacked-bar Chart dalam Dashboard
Call For Paper
Informasi  yang  disajikan stacked bar chart adalah  jumlah  penelitian yang  dilakukan  oleh  universitas dalam periode tertentu.

##  Donut chart
Gambar 18. Stacked-bar Chart dalam Dashboard
Call For Paper Donut  chart menampilkan  banyak penelitian yang  terbagi  sesuai semester  ganjil  dan  genap  yang sudah  berjalan  yang  dilengkapi dengan tahun.
 Table
Gambar 19. Table dalam Dashboard Call For Paper
Informasi  yang  terdapat  pada  tabel adalah  NIDN  dan  nama  dari  ketua,

## ISSN 2085-4579
anggota  1  dan  anggota  2,  serta program  studi  dan  judul  dari penelitian yang dilakukan.

## V. S IMPULAN
Universitas  Multimedia  Nusantara  merupakan salah  satu  universitas  swasta  di  Indonesia  yang  turut memberikan sumbangsih kepada negara, salah satunya berupa penelitian yang terus dilakukan sesuai dengan ketentuan  yang  ada.  Sebagai  koordinator  yang memiliki  tugas  untuk  mengelola  pendanaan  dan perijinan  peneitian  dalam  universitas,  LPPM  harus meneliti berbagai informasi yang tersedia.
Data  mengenai  pendanaan  penelitian  semakin bertambah  banyak  seiring  berjalannya  waktu,  hal  ini membuat data menjadi semakin sulit untuk diolah dan dilihat.  Melalui  visualisasi  data,  informasi  yang  ada dapat  dimengerti  dalam  waktu  yang  lebih  singkat daripada melihat seluruh informasi dalam bentuk tabel dan  lebih  mudah  karena  informasi  yang  ada  dikemas dalam  berbagai  diagram  dengan  warna  dan  bentuk yang menarik. Informasi yang mudah dilihat membuat proses pengambilan keputusan menjadi lebih mudah.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  admin  LPPM  yang  sedang bertugas  atas  jasanya  menyediakan  data  yang dibutuhkan  selama  proses  pembuatan  visualisasi  data penelitian  universitas  serta Head  of  Research yang telah membimbing dan memberikan rekomendasi fitur yang ada dalam report.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Breul, J. D. (2017). Cyber Society, Big data, and Evaluation: Comparative Policy Evaluation. Transaction Publishers.
[2] Dunlop,  N.  (2015). Beginning  Big  data  with  Power  BI  and Excel 2013: Big data Processing and Analysis Using PowerBI in Excel 2013. Apress.
[3] Adam Jorgensen, J. R.-J. (2014). Microsoft Big data Solutions. John Wiley & Sons.
[4] Schmarzo,  B.  (2013). Big  data:  Understanding  How  Data Powers Big Business. John Wiley & Sons.
[5] Haataja,  T.  (2016,  11  3).  Sales Forecast ing  in  Small  and Medium-Sized  Enterprises. Sales  Forecasting  in  Small  and Medium-Sized Enterprises .
[6] Raghavendra Raj, S. H. (2016). Business Intelligence Solution for  an  SME:  A  Case  Study. 8th  International  Conference  on
Knowledge Management and Information Sharing .
[7] Miller, J. D. (2017). Big data Visualization. Packt Publishing.
[8] Brijs,  B.  (2013). Business  Analysis  for  Business  Intelligence. Auerbach Publications.
[9] Michael  Diamond,  A.  M.  (2017).  Data  visualization:  an exploratory study  into the software tools  used by businesses.
Journal of Instructional Pedagogies .
[10] Meza Silvana, R.  A.  (2017). Pengembangan Model Business Intelligence Manajemen Rumah Sakit untuk Peningkatan Mutu Pelayanan. Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika (JEPIN) .
[11] Larose,  D.  T.  (2015). Data  Mining  and  Predictive  Analytics. John Wiley & Sons.
[12] Dr.  F.  A.  Gunawan,  D.  W.  (2015). Risk  Based  Behavioral Safety. Gramedia Pustaka Utama.