Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3587

## Analisa Perancangan Sistem Pengelolaan Data UMKM berdasarkan Business Intelligence Development Model Framework
Ardhin Primadewi 1,* , Tuessi Ari Purnomo 2 , Dimas Sasongko 1
1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1,* ardhin@ummgl.ac.id, 2 tuessi@gmail.com, 3 dimassasongko@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: ardhin@ummgl.ac.id Submitted: 06/12/2021 ; Accepted: 22/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak – Meningkatnya kebutuhan terhadap data dan informasi khususnya pada Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) menjadi dasar bagi pelaku UMKM untuk melakukan ekspansi. Data dan informasi yang dibutuhkan berupa data stratejik hasil kolektif dari UMKM sejenis pada lingkup tertentu untuk mengetahui kondisi pasar secara objektif. Penelitian ini menganalisa secara mendalam menggunakan BIDM Framework yang membantu perencanaan pengembangan sistem secara jangka panjang yang tidak hanya sebatas sebagai repositori data dan pencetakan laporan, namun lebih jauh lagi seperti untuk analisis prediksi, penambangan data, analisis tren, visualisasi data, laporan dinamis dan lainnya. BIDM Framework lebih menitikberatkan pada rencana  pengembangan  sistem  berbasis  kecerdasan  buatan  bukan  kepada  implementasi  kecerdasan  buatan  dengan memperhatikan 6 karakteristik. Hasil dari analisa BIDM Framework yang diseuaikan kondisi UMKM Kabupaten Magelang ini selanjutnya ditentukan prioritasnya menggunakan analisis rantai nilai. Hasil akhir berupa rekomendasi rancangan struktur menu  sistem  dan  rancangan  basis  data  yang  memperhatikan  entitas  serta  atribut  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  analisa kecerdasan bisnis.
Kata Kunci: BIDM Framework; Kecerdasan bisnis; Perancangan sistem; UMKM
Abstract– Increasing data and information needs for Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) is the basis for MSME actors to expand. The data and information needed are in the form of strategic data from the collective results of similar SMEs in a  certain scope to determine  market conditions objectively. This research analyzes in-depth using the BIDM Framework which helps planning long-term system development that is not limited only as a data repository and report reporting, but also to  predictive  analytics,  data  mining,  trend  analysis,  data  visualization,  dynamic  reports  and  others.  The  BIDM  framework focuses more on the BI-based system development plan instead of BI implementation by taking into account 6 characteristics. The results of the BIDM Framework Analysis are adjusted to the conditions of MSMEs in Magelang disstrict is then prioritized using value chain analysis. The final result is a system menu design recommendation and database design that pays attention to entities and attributes that match the needs of business intelligence analysis.
Keywords : BIDM Framework; Business Intelligence; MSME; System Development

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  menjalankan  proses  bisnis,  UMKM  membutuhkan  pemanfaatan  teknologi  yang  bisa  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dengan  mengintegrasikan  dan  menganalisa  data  [1].  Sistem  berbasis  teknologi  sangat dibutuhkan khususnya dalam pengembangan organisasi yang bersaing pada era Revolusi Industri 4.0 [2]. Hal ini erat kaitannya dengan sistem yang dapat mempermudah akses struktur organisasi, mengkolektif data secara real- time , dan memudahkan proses integrasi [2], [3].
Meningkatnya kebutuhan terhadap data dan informasi dalam fungsi bisnis pada UMKM menjadi dasar bagi pendampingan pelaku UMKM khususnya untuk kemudahan ekspansi. Dengan data dan  informasi  yang akurat, UMKM dapat mengetahui trend pasar di daerah tertentu, segmen yang sesuai  dengan produk/jasa yang dimiliki dan pengelolaan keuangan ( cashflow ).
Namun demikian, data-data yang dapat diolah untuk mengetahui perkembangan UMKM, dan data stratejik lainnya  masih  belum  dikelola  secara  terintegrasi.  Hal  ini  dikarenakan  dalam  pendampingan  UMKM  terkesan masih parsial dan belum menyeluruh pada aspek stratejik. Selain itu, kurangnya perencanaan dalam merekayasa “ the big picture ” untuk integrasi data UMKM secara global.
Dari permasalahan di atas perlu adanya analisa mendalam berdasarkan suatu metode yang secara jangka panjang  dapat  menjembatani  perkembangan  sistem  untuk  mendukung  UMKM  yang  futuristik.  Futuristik  ini dimaksudkan  bahwa  sistem  yang  dikembangkan  tidak  hanya  sebatas  sebagai  repositori  data  dan  pencetakan laporan,  namun  lebih  jauh  lagi  seperti  untuk predictive  analytic,  data  mining,  trend  analysis dan  lainnya. Harapannya  setelah  dilakukan  analisis  yang  mendalam,  pengembangan  sistem  ini  dapat  menjadi  solusi  cerdas dalam  mengembangkan  bisnis.  Ilmu  yang  sangat  sesuai  dengan  kebutuhan  diatas  adalah  kecerdasan  bisnis (Business Intelligence - BI).
Pengembangan  sistem  menggunakan  konsep  Business  Intelligence  (BI)  ini  harus  melihat  dari  berbagai sudut pandang dalam suatu pengembangan sistem, dimulai dari mendefinisikan arsitektur data, arsitektur aplikasi serta mendefinisikan arsitektur teknologi yang mendukung jalannya sistem informasi tersebut [4].
Kabupaten Magelang memiliki 9.139 UMKM yang tersebar pada 21 kecamatan, 5 kelurahan, dan 367 desa dengan  luas  wilayah  1.102,93  km²  [5].  UMKM  pada  Kab.  Magelang  sangat  memerlukan  penggalian  potensi UMKM lebih dalam dan dikembangkan secara kreatif agar UMKM tetap stabil dalam menghadapi era Revolusi
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3587
Industri 4.0 khususnya saat pandemic COVID-19 ini. Perlu kerjasama secara sinergis antara akademisi, pemerintah dan UMKM dalam menentukan langkah strategis guna menghadapi kondisi ini  [6], [7].  Kerjasama strategis ini akan terjalin dengan baik jika data yang dikelola valid, reliable dan periodically maintain.
Untuk  menerapkan  BI  pada  lingkungan  UMKM,  hal  utama  yang  diperhatikan  seperti  sumber  informasi bisnis UMKM  [8], kebutuhan data penggunaan anggaran UMKM  [8], dan pengelolaan komunitas  UMKM  [9]. Pada  UMKM  di  Indonesia,  BI  mulai  diterapkan  untuk  mengetahui  efektifitas  sumber  pendanaan  UMKM  [10], mengetahui  competitive  advantage  UMKM  [11],  mendapatkan  strategi  kinerja  UMKM  [12],  menghubungkan Lembaga Keuangan Syariah dan UMKM [13], dan meningkatkan penjualan UMKM [1].
Dari  penjelasan  diatas  dapat  dinyatakan  bahwa  penerapan  BI  yang  ada  di  UMKM  Indonesia  dengan memperhatikan aspek-aspek utama di atas, perencanaan pengembangan perlu berpijak pada suatu pramework yang telah  stabil.  Pada  studi  kasus  pengelolaan  data  UMKM  Kab.  Magelang  ini  digunakan  BIDM  Framework  yang memiliki 6 perspektif seperti data characteristic, temporal characteristic, business intelligence process approach dan lainnya [14]. BIDM Framework lebih menitikberatkan pada  rencana pengembangan sistem berbasis BI bukan kepada implementasi BI [15].
Idealnya sistem yang dikembangkan adalah sistem yang mengakomodir fungsi bisnis pada sektor yang ada pada UMKM (produksi, manufaktur dan jasa).
Pada  lingkup  UMKM,  telah  diteliti  sebelumnya  menggunakan  BI.  BI  diterapkan  dalam  pengembangan sistem  pada  lingkup  UMKM  secara  luas  oleh  Guarda  (2013).  Guarda  menjelaskan  pentingnya  perencanaan, teknologi,  BI  dalam  pengembangan  UMKM  berbasis  teknologi.  Dikuatkan  oleh  Puklavec  (2014)  bahwa menerapkan  BI  pada  lingkup  UMKM  harus  memastikan  atribut  yang  diterapkan  secara  spesifik  dengam framework yang dipilih.
Untuk  menerapkan  BI  pada  lingkungan  UMKM  salah  satu  hal  yang  harus  disiapkan  adalah  mengamati sumber informasi bisnis UMKM  yang membantu dalam keputusan bisnis khususnya kurangnya keahlian teknis dan anggaran UMKM di Inggris [8]. Selain hal diatas, pengelolaan komunitas UMKM juga hal yang utama harus diperhatikan  dalam  penerapan  BI.  Komunitas  menjadi  pilar  keberhasilan  UMKM  dalam  bertahan  menghadapi krisis dan kesulitan [9].
Pada lingkungan UMKM di Indonesia, BI mulai diterapkan untuk mengetahui efektifitas sumber pendanaan UMKM  [10],  mengetahui  competitive  advantage  UMKM  [11],  mendapatkan  strategi  kinerja  UMKM  [12], menghubungkan Lembaga Keuangan Syariah dan UMKM [13], dan meningkatkan penjualan UMKM [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode penelitian ini sesuai gambar 1 dimulai dengan proses identifikasi masalah terkait data dan pengembangan UMKM secara terintegrasi pada satu daerah. Studi kasus yang diambil pada Kabupaten Magelang (Borobudur dan Srumbung)  dengan  potensi  beberapa  daerah  yang  mayoritas  penduduknya  bermata  pencaharian  sebagai  pelaku UMKM dan buruh.
Tahap  selanjutnya  dengan    pengumpulan  data  dan  informasi  dengan  mencari  data  sampel  kebutuhan fungsional UMKM khususnya data-data yang mendukung dalam proses analisis perkembangan sebuah UMKM. Setelah itu dilanjutkan dengan melakukan analisa data menggunakan BIDM framework . Pada tahap ini, data yang terkumpul khususnya berupa data-data laporan perkembangan UMKM dipilah dan dipetakan agar sesuai dengan konsep tahapan rekayasa sebuah sistem agar sesuai dengan BIDM dan dikolektif dari beberapa sampel UMKM dengan fungsi bisnis yang bervariasi (produksi, manufaktur, jasa).

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahap berikutnya pemetaan hasil analisa data menggunakan BIDM Framework pada studi kasus UMKM di Kab. Magelang menggunakan value chain analysis. Hasil analisa pada studi kasus UMKM di Kab. Magelang menghasilkan rekomendasi berupa rancangan struktur sistem dan rancangan database yang sesuai dengan tahapan dalam BIDM Framework.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3587

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Masalah
Penelitian  Guarda  (2013)  menjadi  awal  ketertarikan  pakar business  intelligence untuk  mengimplementasikan business intelligence pada lingkup usaha kecil seperti UMKM. Implementasi business intelligence yang  selaras dengan    kebutuhan  bisnis    dapat  meningkatkan    daya    saing    bisnis  pada  UMKM.  Beberapa  masalah  yang teridentifikasi yaitu :
1. Dibutuhkan sebuah sistem yang dapat diakses UMKM dari penjuru daerah Kab. Magelang untuk menyimpan data perkembangan UMKM secara periodik
2. Dibutuhkan sistem yang membantu menyimpan data riwayat perkembangan UMKM dari berbagai sektor dan jenis usaha
3. Dibutuhkan  sebuah  perencanaan  dalam  pengembangan  sistem  berbasis  teknologi  informasi  yang dikembangkan dengan konsep business intelligence (kecerdasan  bisnis )sebagai  langkah untuk  memberikan visualisasi data secara terintegrasi bagi pelaku UMKM yang tersebar di Kab. Magelang.
4. Pengembangan sistem yang ada harus memastikan atribut yang diterapkan secara spesifik yang nantinya secara jangka panjang dapat dilanjutkan dalam proses analisa Big Data untuk mendukung ekspansi UMKM secara khusus dan pemerintah daerah secara umum.

## 3.2 Pengumpulan Data dan Informasi
Data sampel kebutuhan fungsional UMKM khususnya data-data pendukung dalam proses analisis perkembangan sebuah UMKM. Data yang didapatkan dari 21 desa/kelurahan di Kab. Magelang berupa data rekap perkembangan UMKM  per  tahun  selama  5  tahun,  data  rekap  pesebaran  UMKM  menurut  jenis  usaha  per  tahun  pada  setiap desa/kelurahan dan data industri kecil.
Adapun untuk kebutuhan analisa data dan informasi fokus pada atribut data sebagai analisa dasar dalam menentukan normalisasi database pengembangan sistem berbasis business intelligence (kecerdasan bisnis). Selain itu analisa atribut juga bertujuan menentukan atribut yang dibutuhkan dalam query sistem untuk mendukung Big Data pada pengembangan sistem selanjutnya. Tabel 1 menunjukkan atribut rekap perkembangan UMKM per tahun (kiri), rekap pesebaran UMKM menurut jenis usaha per tahun pada setiap desa/kelurahan (tengah) dan data industri kecil yang secara fluktuatif data masuk dengan periode yang berbeda yaitu bulanan, kuartal, dan semester(kanan).

## 3.3 Analisis Data berdasarkan BIDM Framework
Foshay (2015) menjelaskan beberapa tahapan dari penelitian sebelumnya  Sacu & Spruit (2010) terkait Business Intelligence Development Model Framework (BIDM Framework) sebagai landasan berfikir untuk menyelaraskan proses  pengembangan  sistem  dalam  sebuah  organisasi  agar  sesuai  dengan  tahapan  pengembangan Business Inteligence (kecerdasan  bisnis)  yang mature (matang).  Berawal  dari  tahap predefined  reporting,  departmental datawarehouse, enterprise datawarehouse, predictive analysis , dan operational business intelligence . Berdasarkan tahapan yang ditunjukkan pada tabel 1 di bawah ini, selanjutnya dianalisa menggunakan value chain analysis untuk mengetahui prioritas perkembangan sistem yang dapat mendukung UMKM secara business intelligence seperti pada gambar 2 di bawah ini. Dari value chain analysis ditunjukkan bahwa  prioritas yang utama adalah membangun sistem web based yang dapat mendukung dynamic report sesuai kebutuhan user dengan data yang tersimpan secara real-time .
Tabel 1. Atribut Data Rekap Perkembangan UMKM
No Rekap Perkembangan UMKM Pesebaran UMKM menurut jenis usaha Data Industri Kecil 1  No No No 2  Tahun Tahun Tahun 3  Jenis industri Jenis industri Desa/Kelurahan 4  Nilai produksi (Rp) Kecamatan Kecamatan 5  Nilai investasi (Rp) Jumlah industri kecil Nama Industri Kecil 6  Jumlah tenaga kerja Nama Pemilik 7  Jumlah usaha industri Produk 8 Alamat 9 Kontak 10 Jenis kelamin pemilik 11 Modal tanah (Rp) 12 Modal bangunan (Rp) 13 Modal alat (Rp)
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3587
Tabel 2. Tahap BIDM Framework [14] dalam pengelolaan data UMKM Kabupaten Magelang pada 21 desa
Karakteristik Tahap Predefined Reporting Tahap Departmental Datawarehouse Temporal (1) Periode perbaikan × ˅ (2) Perbaikan data statis dan dinamis ˅ ˅ Data (1) Tipe data terstruktur dan tidak terstruktur ˅ ˅ (2) Data disimpan dalam bentuk database × ˅ (3) Terdapat sistem untuk mengakses data × ˅ (4) Data dalam bentuk relasional × ˅ Decision Insight (1) Memberikan wawasan pada keputusan stratejik, taktis dan operasional ˅ ˅ (2) Pelaporan rutin ˅ ˅ (3) Analisis ad-hoc × ˅ (4) Analisis trend × ˅ (5) Mendukung keputusan manual dan induktif ˅ ˅ Output Insight (1) Data mudah dianalisa ˅ ˅ (2) Data mudah divisualisaikan × ˅ Business Intelligence Process Approach (1) User driven ˅ ˅ (2) Data centric × ˅ (3) Process centric ˅ ˅ Other (1) Semantic × ˅ (2) Implementasi tingkat departemen × ˅ (3) Implementasi tingkat perusahaan/institusi × ×
Gambar 2. Value Chain Analysis dalam pengembangan Sistem Pengelolaan Data UMKM
Dari  analisa  tersebut  digambarkan  pada  gambar  3  mengenai  poin  penting  implementasi  sistem  sesuai tahapan BIDM  Framework .  Pada  hasil  analisa  diketahui  bahwa  untuk temporal  characteristic menitikberatkan pada  kesiapan  data  historis  yang  diperbaharui  secara  rutin  pada  periode  tertentu.  Sedangkan  pada support characeristic menitikberatkan pada kesiapan infrastruktur yang mendukung sistem berbasis web dengan dynamic report, dan real time data . Pada data characteristic menekankan bahwa arsitektur data diharapkan dalam kondisi data ternormalisasi (minimal third normal form ) untuk memudahkan dalam seleksi data menggunakan SQL. Untuk decision insight dengan  fokus  pada  adanya  laporan  rutin  dan  pengembangan  menjadi dynamic  report .      Selain  itu  diutamakan sistem yang memiliki kemudahan dalam memvisualkan data.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3587
Gambar 3. Implementasi BIDM Framework dalam pengembangan Sistem Pengelolaan Data UMKM

## 3.4 Rancangan struktur sistem dan database
Hasil dari analisa pada gambar 3 menunjukkan bahwa perlu direkomendasikan rancangan struktur menu (gambar 4)  yang  dikembangkan  dan  diimplementasikan  pada  penelitian  berikutnya.  Pada  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa sesuai  tabel  4  Tahap BIDM  Framework dalam  pengelolaan  data  UMKM  Kab.Magelang  dengan mempertimbangkan prioritas pengembangan dari Value Chain Analysis dalam pengembangan Sistem Pengelolaan Data  UMKM  maka  menu  open  data,  olah  data,  visualisasi,  dan  dashboard.  Sedangkan  rekomendasi  gambar  5 sebagai  desain  struktur database yang  nantinya  mendukung  konsep business  intelligence khususnya predictive analytic , data mining , trend analysis dan lainnya.
Desain EER pada gambar 6 terdiri dari 8 tabel master dan 7 tabel hasil imlementasi relasi. 8 Tabel master tersebut  adalah  tabel  kecamatan,  kodepos,  daerah,  kel,  user,  jenis_industri_kecil,  user_menu,  dan  jenis_usaha. Sedangkan  7  tabel  hasil  implementasi  relasi  seperti  detail_identitas,  user_stat,  user_akses_menu,  detail_usaha, user_sub_menu, op_bulanan, dan modal_usaha. Tabel master merupakan tabel utama yang dijadikan rujukan relasi tabel implementasi relasi.
Entitas yang ada dirancang agar dalam proses query menggunakan SQL kedepannya dapat dikembangkan untuk  kebutuhan big  data seperti  mengetahui  trend  pasar  di  daerah  tertentu,  segmen  yang  sesuai  dengan produk/jasa yang dimiliki dan pengelolaan keuangan ( cashflow ).
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3587
Gambar 5. Enhanced Entity Relationship (EER) Sistem Pengelolaan Data UMKM

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  fokus pada beberapa hal. Pertama, BIDM Framework dalam rangkaian proses pengembangan sistem yang mendukng business intelligence (kecerdasan bisnis) ini memberikan gambaran dan konsep yang sistematis dalam merencanakan pengembangan sistem khususnya pada pengelolaan data UMKM Kab. Magelang. Selanjutnta BIDM Framework memberikan gambaran dan konsep yang sistematis dalam  merencanakan pengembangan sistem khususnya pada pengelolaan data UMKM  Kab. Magelang.  Kedua, Analisa  data  menggunakan Value  chain  analysis membantu  dalam  menentukan  prioritas  dalam  merencanakan pengembangan  sistem  khususnya  pada  pengelolaan  data  UMKM  Kab.  Magelang.  Analisa  perancangan  sistem dengan dukungan BIDM framework dan value chain analysis menghasilkan rancangan struktur menu sistem dan desain database yang nantinya bisa dikembangkan pada lingkup business intelligence (seperti predictive analytic, data mining, trend analysis dan lainnya).

## REFERENCES
[1] Pujianto,  “APLIKASI  PEMESANAN  MAKANAN  UNTUK  MENINGKATKAN  PENJUALAN  BAGI  UMKM  BERBASIS ANDROID,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 3, no. 2, pp. 48–53, 2020.
[2] A. Primadewi, U. Yudatama, and S. Nugroho, “Pengukuran Tingkat Kematangan Pengembangan Business Teknologi Informasi dan Komunikasi  (TIK)  Perguruan  Tinggi,” J.  Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  34–42,  2017,  [Online].  Available: http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/18.
[3] S.  P.  Utomo,  N.  H.  Aliyah,  Z.  A.  Sani,  M.  Hanafi,  and  A.  Primadewi,  “Perancangan  RESTFul  Web  Service  pada  Sistem  Informasi Terintegrasi Menggunakan FrameWork CodeIgniter,” in Seminar Nasional Dinamika Informatika , 2020, pp. 124–128.
[4] Rahmad,  R.  Setyaningsih,  and  Basuki,  “IDENTIFYING  EA  PRINCIPLES  USING  SWOT  ANALYSIS  (CASE  STUDY  OF  E- COMMERCE PT. XYZ),” J. Inf. Syst. , vol. 11, no. 2, pp. 52–58, 2015.
[5] Kab.  Magelang,  “Data  wilayah  Kabupaten  Magelang,”  2020.  https://id.wikipedia.org/wiki/Kabupaten_Magelang  (accessed  Jan.  26, 2020).
[6] A.  Primadewi,  T.  M.  Anwar,  Y.  Yustin,  A.  H.  Sani,  and  M.  Fauzi,  “Penguatan  Pemasaran  Produk  Umkm  Ashfa  Madu  Borobudur Melalui Strategi Product Branding,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 26, no. 3, p. 154, 2020, doi: 10.24114/jpkm.v26i3.17683.
[7] N. Atmasari, “Pemkab Magelang Siapkan Rp14 M untuk Bantu Usaha Kecil Terdampak Pandemi Covid-19,” HarianJogja.com , 2020. https://ekbis.harianjogja.com/read/2020/09/10/502/1049449/pemkab-magelang-siapkan-rp14-m-untuk-bantu-usaha-kecil-terdampak- pandemi-covid-19.
[8] R.  Raj,  S.  Ha,  S.  Wong,  and  A.  J.  Beaumont,  “Business  Intelligence  Solution  for  an  SME :  A  Case  Study,”  in International  Joint Conference  on  Knowledge  Discovery,  Knowledge  Engineering  and  Knowledge  Management ,  2016,  vol.  3,  pp.  41–50,  doi: 10.5220/0006049500410050.
[9] U. Bin Qushem, A. M. Zeki, and A. Abubakar, “Successful Business Intelligence System for SME : An Analytical Study in Malaysia
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3587
Successful Business Intelligence System for SME : An Analytical Study in Malaysia,” in International Research and Innovation Summit , 2017, pp. 1–9, doi: 10.1088/1757-899X/226/1/012090.
[10]  B. Murifal, “Peran Teknologi Finansial Sistem P2l Sebagai Alternatif Sumber Pendanaan UMKM,” Perspektif , vol. XVI, no. 2, 2018.
[11]  A. Priyatna, “Implementasi Sistem Penunjang Keputusan Menggunakan Business Intelligence Untuk UMKM Di Gunung Putri Kab . Bogor,” J. KhatulistiwaInformatika, vol. VII, no. 1, pp. 7–12, 2019.
[12]  A. Hermawati, R. P. Suci, Suhermin, and K. D. SS, “Pendekatan Analisis SWOT Salah Satu Strategi Membangun Kinerja UMKM,” in Conference on Innovation and Application of Science and Technology , 2019, no. Ciastech, pp. 29–38.
[13]  D.  P.  Wijaya,  D.  Heksaputra,  R.  S.  Wicaksana,  and  D.  H.  Gautama,  “PENGEMBANGAN  APLIKASI  ADIBA  MSME  SEBAGAI PENGHUBUNG LEMBAGA KEUANGAN SYARIAH DENGAN USAHA MIKRO KECIL MENENGAH,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 2, no. 2, pp. 58–64, 2019.
[14]  N. Foshay, W. Yeoh, Y. Boo, K. Ong, and D. Mattie, “A comprehensive diagnostic framework for evaluating business intelligence and analytics  effectiveness,” Australas.  J.  Inf.  Syst. ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  S37–S54,  2015,  Accessed:  Apr.  19,  2017.  [Online].  Available: http://journal.acs.org.au/index.php/ajis/article/view/1178.
[15]  N. Foshay and C. Kuziemsky, “Towards an implementation framework for business intelligence in healthcare,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 34, no. 1, pp. 20–27, 2014, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2013.09.003.
[16]  T. Guarda, M. Santos, F. Pinto, M. Augusto, and C. Silva, “Business Intelligence as a Competitive Advantage for SMEs,” Int. J. Trade Econ. Financ. , vol. 4, no. 4, pp. 187–190, 2013, doi: 10.7763/IJTEF.2013.V4.283.
[17]  B. Puklavec, T. Oliveira, and A. Propovic, “UNPACKING BUSINESS INTELLIGENCE SYSTEMS ADOPTION DETERMINANTS : AN EXPLORATORY STUDY OF SMALL AND,” Econ. Bus. Rev. , vol. 16, no. 2, pp. 185–213, 2014.
[18]  C. Sacu and M. Spruit, “BIDM-The Business Intelligence Development Model.,” Inst. Inf. Comput. Sci. , vol. 1, 2010, Accessed: Apr. 19, 2017. [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/6112/996074aba2a13c3820a5923aa3918cf7328c.pdf.