## ANALISA BIG DATA PENYEBARAN COVID-19 DENGAN BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

## Anita Sindar Sinaga
STMIK Pelita Nusantara
Jl. Iskandar Muda No. 1 Medan 20154 Indonesia haito_ita@yahoo.com

## Abstrak
Data  total  sebaran  Covid-19  ter-update  setiap  hari  pada  media  online  mencapai puncaknya  pada  bulan  Mei  2021.  Lonjakan  kasus  ini  dapat  dipelajari  guna  mengetahui  trend penyebaran  dan  menemukan  pola  sebaran  Covid-19    di  wilayah  Indonesia.  Analisis  Business Intelligence  (BI)  dapat  membantu  pengambilan  keputusan.  BI  berfungsi  mengubah  data transaksional  menjadi  informasi  bermanfaat  bagi  perusahaan.  Dalam  Big  Data  digunakan teknologi  dan  inisiatif  yang  melibatkan  data  beragam,  cepat  berubah,  atau  berukuran  super besar.  Hasil  cleansing  data  dari  teknik  BI  menjadi  sumber  membangun  model  Big  Data Analytics.  Big  Data  memiliki  volume,  velocity,  variety  diolah  melalui  tahapan  acquired, accessed,  analytic,  dan  application.  Olahan  data  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik  atau dashboard  agar  memudahkan  menginformasikan  sebaran  Corona.  Big  Data  Analytics menganalisa  informasi,  mengidentifikasi  untuk  keputusan  bisnis  saat  ini  dan  masa  datang. Penelitian  bertujuan  menemukan  pola  sebaran  Covid-19,  berdasarkan  data  peta  sebaran  dan peraturan  protokol.  Dengan  menerapkan  clustering  Big  Data  ditemukan  3  pola  cluster penyebaran  virus  Corona  pada  32  provinsi  selama  Mei  2021  yaitu  Cluster  1  menunjukkan Kasus Rendah, Cluster 2 menunjukkan Kasus Sedang, Cluster 3 menunjukkan Kasus Tinggi.
Kata Kunci : Sebaran Covid-19, Prokes, Business Intelligence (BI), Big Data Analytics

## Abstract
The  total  data  on  the  distribution  of  Covid-19  is  updated  every  day  on  online  media, peaking in May 2021. This spike in cases can be studied to find out the trend of spread and find the  pattern  of  the  spread  of  Corona  in  the  territory  of  Indonesia.  Business  Intelligence  (BI) analysis can assist decision making. BI turns transactional data into useful information for the company.  In  Big  Data,  technologies  and  initiatives  that  involve  data  that  are  diverse,  rapidly changing,  or  super  large  are  used.  Big  Data  technology  is  difficult  to  apply  to  conventional infrastructure.  Big  Data  has  volume,  speed,  variety  that  is  processed  through  stages  of acquisition,  access,  analytics,  and  application.  Processed  Data  is  visualized  in  the  form  of  a graph  or  dashboard  to  facilitate  information  on  the  spread  of  Corona.  Big  Data  Analytics analyzes  information,  IDE  for  current  and  future  business  decisions. The  purpose  of  the  study was  to  find  the  pattern  of  the  spread  of  Covid-19.  By  applying  Big  Data  clustering,  3  cluster patterns of the spread of the Corona virus were found in 32 provinces during May 2021, cluster 1 for high cluster cases, cluster 2 for medium cluster cases  and cluster 3 for low cluster cases.
Keywords : Covid-19 Distribution, Prokes, Business Intelligence (BI), Big Data Analytics

## PENDAHULUAN
Data  COVID-19  ini  disampaikan  pada Kamis  27  Mei  2021,  total  positif  Corona  di Indonesia  mencapai  1.797.499  kasus.  Total
kasus sembuh dari Corona mencapai 1.649.187  kasus.  Sedangkan  total  kasus meninggal  akibat  Corona  hingga  hari  ini 49.907  kasus.  Corona  Virus  World  Health Organisation (WHO) telah menyatakan
Corona  Virus  Disease  2019  (Covid  19) sebagai  pendemi  [1].  Potensi  risiko  Covid-19 ditentukan dari tiga parameter pembentuknya,
yaitu ancaman (hazard), kerentanan (vulnerability), dan  kapasitas (capacity) [2]. Penelitian sebelumnya, dalam kondisi mendesak,  pemerintah  harus  mengambil langkah-langkah  responsif  untuk meng- hasilkan  kebijakan  yang  didasarkan  pada akurasi data seperti social kebijakan jarak dan sosial  skala  besar  kebijakan  pembatasan (PSBB)  [3].  Penyebaran  virus  Corona, sumber  data covid19.go.id menunjukkan angka  naik  turun.  Prediksi  atau  peramalan penyebaran  virus  ini  dilakukan  sejumlah bidang  untuk  menemukan  petunjuk  sampai kapan  virus  ini  dapat  berhenti.  Penggunaan teknologi machine  learning bagian  dari Artificial  Intelligence (AI)  atau  kecerdasan buatan  dan  ilmu  lainnya  diterapkan  guna mengkaji  angka-angka  penyebaran  Covid-19. Business  intelligence menjelaskan  tentang suatu  konsep  dan  metode  meningkatkan kualitas pengambilan keputusan bisnis berdasarkan sistem yang berbasiskan data [4].
Koleksi  data  mentah  dapat  diubah menjadi  informasi  dengan  cara  dianalisa  dan disusun  berdasarkan  hubungan  antara  data dengan  mengetahui  data  apa  yang  ingin dikumpulkan  dan  di  dalam  konteks  apa  yang diinginkan. Business intelligence (BI) bertugas  untuk  mengumpulkan,  menyimpan, dan  menganalisa  data  dari  kegiatan  bisnis untuk  membantu  pengambilan  keputusan  [5]. Sistem BI tradisional efisien dalam
mengekstraksi  dan  menganalisis  data,  tetapi kaku, lambat, memakan waktu, dan membutuhkan ahli pengetahuan untuk pemeliharaan sehingga para peneliti menambahkan  fitur  modern  membentuk  BI generasi  berikutnya  [6].  Big  Data  mengacu pada  besaran  serta  volume  yang  berbeda  dari data  yang  dibuat  perorangan,  alat  dan  mesin, dimana  membutuhkan  inovasi  dan  teknologi yang  memiliki  skala  besar  untuk  mengoleksi, menyediakan  dan  proses  analisis  untuk  data yang luas serta besar lalu disimpan dalam satu buah  database  untuk  memperoleh  wawasan real-time  business  yang  berhubungan  dengan konsumen, risiko [7].
Big  Data  digunakan  untuk  pengolahan data  yang  melebihi  kapasitas  pemrosesan database  konvensional,  berjumlah  terlalu besar, bergerak terlalu cepat, dan tidak sesuai dengan  kemampuan  struktural  dari  arsitektur database  tradisional  sedangkan  Big  Data Analytics  adalah  proses  dengan  sistem terintegrasi yang  mampu menangani big data. Kebutuhan software yang menampung berbagai  jenis  data  dapat  mengakibatkan proses  penanganan  data  menjadi  lambat  dan kurang  efektif  [8].  Langkah  terbaik  untuk menangani  masalah  tersebut  adalah  dengan menggunakan  big  data.  Empat  karakteristik Big  Data,  "four  Vs",  pengolahan  data berdasarkan Volume (ukuran  data), Velocity (kecepatan  data), Variety (keanekaragaman struktur  data), Value (nilai  data)  [9].
Keseluruhan  proses  dari  mengumpulkan, merapikan,  menganalisis  Big  Data  sehingga
diperoleh  informasi  yang  bernilai  guna  untuk membantu penentuan keputusan atau keberlangsungan  suatu  sistem.  Penelitian sebelumnya penerapan big data sebagai upaya mitigasi  pandemi  covid-19:  kontemplasi pengaplikasian  kebijakan  berbasis  teknologi baru di Indonesia [10].
Dalam  analisis  Big  Data  terdapat beberapa  metode  penelitian  yang  digunakan, sentimen  analisis, Support  Vector  Machine , teknik  peramalan  parametik,  teknik  prediksi [11].  pada  bidang  kesehatan,  Big  Data digunakan  untuk  mencegah  epidemi  dan menyembuhkan  suatu  penyakit.  Data  berasal dari media yang merupakan sumber data yang terkenal, bergerak dari tradisional sistem basis data ke cloud. Big Data juga dapat dihasilkan dari IoT seperti sensor, ponsel. Big Data yang dihasilkan  dari  berbagai  sumber  disimpan dalam  gudang.  Ini  berisi  sejumlah  besar  data [12].  Penelitian  Pemanfaatan  Big  Data  dan perlindungan  privasi  konsumen  di  era ekonomi  digital,  menjelaskan  Big  Data sebagai sebuah kumpulan data yang berukuran sangat besar (volume), sangat cepat berubah/bertumbuh (velocity), hadir  dalam beragam bentuk/format (variety), serta
memiliki  nilai  tertentu  (value),  berasal  dari sumber yang akurat (veracity) [13] . Penelitian Studi  Implementasi  Sistem  Big  Data  untuk Mendukung  Kebijakan  Komunikasi  dan Informatika menjelaskan ada beberapa karakteristik  yang  membedakan  Big  Data dengan  sistem  lainnya  yaitu  sistem  Big  Data memiliki volume data  yang  sangat  besar, melebihi server biasa [14]. Big Data Analytics mengacu pada proses mengumpulkan, mengorganisasikan dan menganalisa Big Data mendapatkan  pola-pola  dan  informasi  yang berguna.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  analisa  Big  Data menggunakan Bussiness  Intelligence pada penyebaran  Covid-19,  dideskripsikan  dalam bagan, Gambar 1.
Uraian  bagan  penelitian  sebagai  berikut [15] [16] :
a. Sumber Data
Data  dikumpulkan  secara online berkaitan  dengan  sebaran  Covid-19.  Data diolah  dibuatkan  data  testing  dan  data  uji dengan format csv.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Data  penelitian  sebaran  Covid  19  selama bulan Mei 2021 bersumber dari: https://bing.com/covid/?vert=vaccineTracker &form=WSHCOV, https://covid19.go.id/, https://health.detik.com,
https://covid19.sumutprov.go.id/,
dan
https://covid19.kemkes.go.id/document/down load/cover?pg=8 b. Pembersihan Data
Cleansing data  menggunakan  teknik Business  Intelligence ,  yaitu  proses  meng- ekstrak,  transformasi,  mengelola,  dan menganalisis data bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan. Membentuk data- base  besar  sehingga  mudah  diidentifikasi sistem.
c.   Membangun Arsitektur Big Data Big  data terdiri dari layer-layer, Data Ingestion  Layer,  Lapisan  Kolektor  Data, Data Processing Layer, Data Storage Layer, Data  Query  Layer,  Data  Visualization Layer. Tahapan  implementasi  Big  Data yaitu  tetapkan  strategi  yang  digunakan untuk  Big  Data,  identifikasi  sumber  Big Data,  akses,  kelola  dan  simpan  data menggunakan warehouse  database,  cloud, data lake atau Hadoop, Analisis data.
d. Big Data Analytic
Menampilkan  hasil  analisis dan pengorganisasian data besar dengan temuan  pola,  trend  dan  informasi  yang berguna.  Langkah-langkah  ini  biasanya disebut  sebagai  The  6  Steps  terdiri  dari
difokuskan  dalam  big  data  analytics  yaitu data mining, data extraction, data collection, data storing, data cleaning, data analysis dan data consumption.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan  Big  Data  dapat  meng- optimalkan  sumber  data  yang  terstruktur maupun  tidak  terstruktur  dalam  pengambilan keputusan  memutuskan  rantai  virus Corona. Import data online dalam  bentuk  format  file teks,  spreadsheet,  dan  format  file  lainnya  yang diakses  dari  web. Berbentuk file  yang beragam dan  jumlah  besar  selanjutnya  dilakukan  pra- pemrosesan  data  untuk  pembersihan  data  dan pengelompokan  data.  Impor  data  berbentuk file  teks  dengan  memilih  data  secara  interaktif, menggunakan fitur Tool Import MatLab .
Pembersihan  data  dan  pengelompokan data  memerlukan  teknik  pra-pemrosesan untuk  memastikan  analisis  yang  akurat, efisien,  atau  bermakna.  Pembersihan  data mengacu  pada  metode  untuk  menemukan, menghapus,  dan  mengganti  data  yang  buruk atau  hilang.  Mendeteksi  ekstrem  lokal  dan perubahan mendadak dapat membantu mengidentifikasi  tren  data  yang  signifikan. Smoothing dan detrending digunakan  untuk menghilangkan noise dan tren polinomial dari data,  sementara  penskalaan  mengubah  batas data.  Tabel  data  terbentuk  dari  pembersihan data  dari  jumlah  kasus  per  tiap  provinsi selama 31 hari Mei 2021, Gambar 2.
Gambar 2. Cleansing Data Covid-19 Mei 2021
Gambar 3. Trend Penyebaran Covid-19 pada Mei 2021
Drill  down memandu  pengguna  untuk memperoleh  data  yang  lebih  detail. Drill down digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan atas  suatu  kasus  tertentu. Fase  Discovery, mencari dan  menyelidiki fakta-fakta, masalah (identifikasi  problem  base),  mengembangkan
konteks  dan  pemahaman,  dan  belajar  tentang sumber  data  yang  dibutuhkan  dan  yang  telah tersedia  untuk  kesuksesan  proyek  analitik. Fase  Discovery, menilai  sumber  daya  yang tersedia  untuk  mendukung  proyek  tersebut dari  segi  SDM,  teknologi,  waktu,  dan  data.
Fase Data  Preparation, dibutuhkan  sandbox analitik,  bekerja  dengan  data  dan  melakukan analitik,  melaksanakan  proses  ekstrak,  load dan transformasi (ELT) atau ekstrak, transform  dan  load  (ETL)  untuk  menyiapkan data  ke sandbox. Grafik  kenaikan  kasus  per hari  selama  Mei  2021  menunjukkan  Provinsi Jawa  Barat  paling  tinggi  dengan  total  kasus 31.114, Gambar 3.
Pengolahan  data  yang  dimulai  cleansing data menggunakan BI diinput dalam pemodelan arsitektur Big Data maka diperoleh tiga model penyebaran kasus Covid-19 selama bulan Mei 2021,  hasil  analisa  dikelompokkan  dalam  3 cluster berdasarkan jumlah total penderita per tiap hari, Tabel 1.
Visualisasi  data  dengan Tableau fokus pada  intelijen  bisnis,  mempermudah  analisis
data  dengan  cara  melakukan drill  down dan roll  up data. Drill  down dan roll  up dioperasikan  untuk  melihat  data  global  atau detail disepanjang level hiraraki dimensi. Roll up untuk  melihat  data  secara  global  atau rangkuman (summary).
Dari total kasus yang muncul selanjutnya dianalisa  data-data  yang  menunjukkan  data kepatuhan  melaksanakan  prokes  dan  yang mengabaikan  aturan  prokes,  sumber  data Hasil  Survei  Perilaku  Masyarakat  di  Masa Pandemi COVID-19, (7-14 September 2020). Perilaku  masyarakat    terhadap    pelaksanaan aturan  protokol  kesehatan  (prokes)  diperoleh tempat  kerja  2,08%,  mall/plaza/  tempat perbelanjaan 1,69%. pasar tradisional/ pedagang  K517,32%,  tempat  ibadah  5,78%, Layanan Publik 1,40%, Gambar 4.
Tabel 1. Cluster Penyebaran Covid-19 Bulan Mei 2021
Tanggal Clusters Kasus  Tanggal Clusters Kasus 2 Mei  Cluster 3  10585 4 Mei  Cluster 2 8674 3 Mei  Cluster 3 9595 5 Mei  Cluster 2  12103 19 Mei  Cluster 3 9371 6 Mei  Cluster 2 8690 20 Mei  Cluster 3  11036 7 Mei  Cluster 2  12111 21 Mei  Cluster 3  10606 8 Mei  Cluster 2  11623 22 Mei  Cluster 3  10291 9 Mei  Cluster 2 7209 23 Mei  Cluster 3 9647 10 Mei  Cluster 2  11623 24 Mei  Cluster 3 9081 11 Mei  Cluster 2 7039 25 Mei  Cluster 3 9626 12 Mei  Cluster 2 8612 26 Mei  Cluster 3 9446 13 Mei  Cluster 1 6650 27 Mei  Cluster 3 9227 14 Mei  Cluster 1 5133 28 Mei  Cluster 3  10697 15 Mei  Cluster 1 4833 29 Mei  Cluster 3  10400 16 Mei  Cluster 1 6528 30 Mei  Cluster 3  11386 17 Mei  Cluster 1 8594 31 Mei  Cluster 3  10538 18 Mei  Cluster 1 8191 1 Mei  Cluster 2 8389
Gambar 4. Analisa Perilaku Masyarakat Melaksanakan Prokes
Gambar 5. Analisa Data Penyebaran Covid-19 Mei 2021
Membangun  Model  Planning,  seperti menentukan  metode,  teknik,  dan  alur  kerja. Tahapan  Model  Building,  mengembangkan dataset  untuk  pengujian  ( testing) ,  pelatihan (training), dan tujuan produksi (menghasilkan data  baru  dari  data  yang  ada).  Selain  itu, dalam  fase  ini  tim  membangun  dan  meng- eksekusi  model  yang  didasarkan  pada  kerja yang  dilakukan  di  dalam  fase Model  Planning. Fase Communicate Results, menentukan  hasil sukses  atau  mengalami  kegagalan  berdasar- kan  kriteria  yang  dikembangkan  di  fase  awal dengan mengidentifikasi temuan kunci, mengukur  nilai  bisnis,  dan  mengembangkan narasi  untuk  meringkas  dan  menyampaikan temuan  kepada  para  pemangku  kepentingan.
Fase Operationalize, memberikan  laporan akhir, pengarahan, kode, dan dokumen teknis. Average kasus per bulan Mei, dikelompokkan dalam  3  cluster,  Cluster  1  menunjukkan Kasus Rendah, Cluster 2 menunjukkan Kasus Sedang,  Cluster  3  menunjukkan  Kasus Tinggi, Gambar 5.
Persentase  kesadaran  masyarakat  tidak melaksanakan  prokes  jaga  jarak,  mencuci tangan/menggunakan  handsanitizer,  memakai masker,  pemeriksaaan  thermogun  tertinggi  di Pasar  Tradisional/Pedagang  K5  17.32%, sedangkan  terendah,  layanan  publik  1.4%. Kebiasaan  prokes  antara  pria  dan  wanita memiliki persentase yang jauh berbeda sesuai lokasi kegiatan, Gambar 6.

## Gambar 6. Visualisasi Kepatuhan Pria dan Wanita Terhadap Prokes

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pemodelan  data  sebaran  Covid-19 menghasilkan trend atau pola untuk membantu  mengambil  keputusan.  Persentase kepatuhan  melaksanakan  kebiasaan  yang dianjurkan  selama  pendemi  jaga  jarak  25%, mencuci  tangan/menggunakan  handsanitizer 24%,  memakai  masker  28%,  pemeriksaaan thermogun  24%.  Dari  prokes  yang  di- wajibkan,  prokes  pakai  masker  lebih  dipatuhi pada  layanan  publik  94.83%,  prokes  jaga jarak  paling  rendah  dilakukan  di  Mall/Plaza/ Tempat  Perbelanjaan  2.08%.  Average  kasus per  bulan  Mei,  dikelompokkan  dalam  3 cluster,  Cluster  1  menunjukkan  Kasus  Rendah, Cluster  2  menunjukkan  Kasus  Sedang, Cluster 3 menunjukkan Kasus Tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  pada  LPPM  STMIK Pelita  Nusantara  atas  dukungan  penelitian internal tahun 2021.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  P.  M.  H.  Purba,  “Implementasi
Undang-UndangNomor  6  Tahun  2018
Tentang  Kekarantinaan  Kesehatan  di Jawa  Timur  Menghadapi  Pandemi COVID-19,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,
vol. 4, hal. 1–11, 2021.
[2] K.  P.  Nasional,  “Laporan  Hasil pemantauan  risiko  Covid-19  (April  - Mei 2021), 2021.
[3] S.  Al  Farizi  and  B.  N.  Harmawan, “Data  Transparency  and  Information
Sharing: Coronavirus Prevention
Problems  in  Indonesia,” J.  Adm. Kesehat.  Indones. ,  vol.  8,  no.  2,  hal. 35, 2020, doi: 10.20473/jaki.v8i2.2020.35-50. [4] S.  Darudiato,  S.  W.  Santoso,  and  S. Wiguna, “Business Intelligence: Konsep  Dan  Metode,” CommIT
(Communication  Inf.  Technol.  J. ,  vol. 4,  no.  1,  hal.  63,  2010,  doi: 10.21512/commit.v4i1.537.
[5] M.  Alnoukari,  “From Business Intelligence to Big Data,” no. January,
hal.  44–62,  2020,  doi:  10.4018/978-1-
7998-5781-5.ch003.
[6] A.  P.  Narendra,  “Big  Data,  Data Analyst, and Improving the
Competence  of  Librarian,” Rec.  Libr.
J. ,  vol.  1,  no.  2,  hal.  83,  2016,  doi:
10.20473/rlj.v1i2.1162.
[7] P.  F.  Kurnia  and  Suharjito,  “Business Intelligence  Model  to  Analyze  Social Media Information,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  135,  hal.  5–14, 2018, doi:
10.1016/j.procs.2018.08.144.
[8] M.  Firdaus,  A.  Putra,  and  D.  Indah,
“Analisis  Business  Intelligence  Pada Pengelolaan  Data  Alumni:  Upaya Mendukung Monitoring Kualitas Alumni  Di  Perguruan  Tinggi  (Studi Kasus  Di  Fakultas  Ilmu  Komputer
Universitas  Sriwijaya),” J.  Generic ,
vol. 8, no. 2, hal. 221–229, 2013.
[9] M.  Z.  Kastouni  and  A.  Ait  Lahcen, “Big data analytics in telecommunications: Governance, architecture  and  use  cases,” J.  King Saud  Univ.  -  Comput.  Inf.  Sci. ,  no. xxxx, 2020, doi: 10.1016/j.jksuci.2020.11.024.
[10] S.  Mubaroq  and  I.  M.  Insyiroh,
“Teknologi  Kecerdasan  Buatan  ,  Big Data  Analysis  ,  Dan  Internet  Of Things : Potensi Dan Perannya Dalam Penanganan  Covid-19  Di  Indonesia  ,”
Jurnal Kependudukan Indonesia ,
Edisi  Khusus  Demografi  dan  COVID-
19, hal. 109–114, 2020.
[11] F. Megantara and H. L. H. S. Warnars,
“Implementasi Big Data untuk
Pencarian Pattern Data Gudang Pada,”
J. SISFOTEK Glob. , vol. 6, no. 2, hal.
1–9, 2016.
[12] D.  Heryana,  L.  Setiawati,  and  B.
Suhendar,  “Sistem  Informasi  Dan Potensi Manfaat Big Data,” J.
Kehumasan ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  350– 357, 2019.
[13] M.  H.  Darmawan  and  R.  E.  Indrajit, “Implementasi Konsep Business Intelligence Untuk Menentukan Kebutuhan  Training  Pada  Klien,” Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2017  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammadiyah Jakarta , 1-2 November 2017, hal. 1–2, 2017.
[14] D. Kusumasari and O. Rafizan, “Studi
Implementasi  Sistem  Big  Data  Untuk Mendukung  Kebijakan  Komunikasi Dan  Informatika,” Masy.  Telemat. Dan  Inf.    J.  Penelit.  Teknol.  Inf.  dan Komun. ,  vol.  8,  no.  2,  hal.  81,  2018,
doi: 10.17933/mti.v8i2.104.
[15] E.  R.  E.  Sirait,  “Implementasi
Teknologi  Big  Data  Di  Lembaga Pemerintahan  Indonesia,” J.  Penelit.
Pos  dan  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  hal.
113, 2016, doi: 10.17933/jppi.2016.
[16] T.  Mulyono,  “Desain  Portal  Kampus
Seluler  Di  Lingkungan  Big  Data Mobile  Campus  Portal  Design  in  the Big  Data  Environment,” J.  Tek.  dan Terap. Bisnis , vol. 2, no. 2, hal. 67–71,
2019.