## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 11 Issue  3 2024 Pages 1309 – 1319 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i3.1287 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## PENERAPAN TEKNOLOGI BIG DATA DALAM ANALISIS KEBUTUHAN TENAGA KERJA DAN PERENCANAAN SUKSESI ORGANISASI
Wenny Desty Febrian 1* , Bias Yulisa Geni 2 1,2 Universitas Dian Nusantara, Indonesia E-mail: wenny.desty.febrian@undira.ac.id
Abstrak: Big Data technology has taken center stage in various industries due to its potential to generate valuable insights from large and complex amounts of data. In the context of human resource management, the application of Big Data technology has great potential to change the way organizations understand and manage the needs of their workforce. This study aims to  investigate  the  potential  and  challenges  of  applying  Big  Data  technology  in  workforce needs analysis and organizational succession planning. The literature study method is used to explore various relevant literature on this  topic. The results  show that Big Data technology enables organizations to identify the most necessary skills and competencies in their business environment  through  in-depth  data  analysis.  In  addition,  this  technology  also  allows organizations to make more accurate predictions about future workforce needs. However, the application of Big Data technology is also faced with a number of challenges, including data complexity,  data  privacy,  and  security  concerns,  as  well  as  the  ability  of  organizations  to transform  insights  from  data  analysis  into  concrete  actions  in  decision-making.  Therefore, efforts are needed to improve data analysis skills within organizations, pay attention to data privacy and  security  issues,  and ensure  the  integration of insights generated  from Big Data analysis into broader decision-making processes.
Keywords : Big  Data  Technology,  Human  Resource  Management,  Workforce  Needs, Organizational Succession Planning
Abstrak: Teknologi Big Data telah menjadi pusat perhatian dalam berbagai industri karena potensinya  untuk  menghasilkan  wawasan  yang  berharga  dari  jumlah  data  yang  besar  dan kompleks. Dalam konteks manajemen sumber daya manusia, penerapan teknologi Big Data memiliki potensi besar untuk mengubah cara organisasi memahami dan mengelola kebutuhan tenaga  kerja  mereka.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  potensi  dan  tantangan penerapan teknologi Big Data dalam analisis kebutuhan tenaga kerja dan perencanaan suksesi organisasi.  Metode  studi  literatur  digunakan  untuk  mengeksplorasi  berbagai  literatur  yang relevan  tentang  topik  ini.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  teknologi Big Data memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi keterampilan dan kompetensi yang paling diperlukan dalam lingkungan bisnis mereka melalui analisis data yang mendalam. Selain itu, teknologi  ini  juga  memungkinkan  organisasi  untuk  melakukan  prediksi  yang  lebih  akurat tentang kebutuhan  tenaga kerja di masa depan. Namun, penerapan teknologi Big Data juga dihadapkan  pada  sejumlah  tantangan,  termasuk  kompleksitas  data,  masalah  privasi  dan keamanan  data,  serta  kemampuan  organisasi  untuk  mengubah  wawasan  dari  analisis  data menjadi tindakan konkret dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, diperlukan upaya untuk meningkatkan keterampilan analisis data di dalam organisasi, memperhatikan masalah privasi dan keamanan data, serta memastikan integrasi wawasan yang dihasilkan dari analisis Big Data ke dalam proses pengambilan keputusan yang lebih luas.
Kata  Kunci :  Teknologi  Big  Data,  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia,  Kebutuhan  Tenaga Kerja, Perencanaan Suksesi Organisasi .
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open-access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Di  era  digital  ini,  organisasi  di  seluruh  dunia  dihadapkan  pada  tantangan  yang semakin kompleks dalam mengelola kebutuhan tenaga kerja dan merencanakan suksesi organisasi  (Arjang  et  al.,  2024).  Perubahan  dinamis  dalam  ekonomi  global,  teknologi yang terus berkembang, dan dinamika pasar kerja yang tidak terduga telah mendorong organisasi  untuk  mencari  pendekatan  yang  lebih  inovatif  dan  efisien  dalam  mengelola sumber daya manusia mereka (Wahyuanto, 2022).
Salah  satu  inovasi  terkini  yang  telah  muncul  sebagai  solusi  potensial  adalah teknologi Big Data  (Amalia  et  al.,  2024).  Big  Data,  dengan  kemampuannya  untuk mengumpulkan,  menyimpan,  dan  menganalisis  volume  data  yang  besar  dan  beragam dengan kecepatan yang tinggi, telah membuka pintu untuk pemahaman yang lebih dalam tentang dinamika tenaga kerja (Pertiwi et al., 2024). Dengan menggunakan teknologi Big Data, organisasi dapat menggali wawasan yang berharga dari data-data internal maupun eksternal yang mereka miliki, termasuk data karyawan, tren industri, dan proyeksi pasar kerja (Fika, 2020). Namun, meskipun potensi besar teknologi Big Data telah diakui secara luas,  penerapannya  dalam  konteks  analisis  kebutuhan  tenaga  kerja  dan  perencanaan suksesi organisasi masih relatif baru dan belum sepenuhnya dimanfaatkan secara optimal (Riyadi  et  al.,  2023).  Banyak  organisasi  masih  menghadapi  tantangan  dalam mengintegrasikan  data  besar  ini  ke  dalam  proses  pengambilan  keputusan  mereka  dan mengoptimalkan strategi kepegawaian mereka (Wahyuanto & Marwan, 2023).
Penerapan  teknologi big data  dalam analysis  kebutuhan  tenaga  kerja  dan  suksesi organisasi  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas  perencanaan  sumber  daya  manusia. Big data  merujuk  pada  kumpulan  data yang sangat besar dan kompleks yang dapat dianalisis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan yang mungkin sulit didapatkan melalui metode tradisional.  Dalam konteks kebutuhan  tenaga  kerja,  teknologi big data  dapat  membantu  organisasi  untuk mengidentifikasi tren pasar kerja, permintaan dan penawaran tenaga kerja, serta keahlian dan keterampilan yang dibutuhkan oleh industri. Dengan menggunakan algoritma analisis yang  canggih,  perusahaan  dapat  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  dari  berbagai sumber,  seperti  portal  lowongan  kerja,  profil  pencari  kerja,  dan platform pendidikan online untuk memahami kebutuhan tenaga kerja saat ini dan di masa mendatang. Dengan demikian,  organisasi  dapat  lebih  baik  mempersiapkan  diri  dalam  merekrut,
mengembangkan, dan mempertahankan tenaga kerja yang sesuai dengan tuntutan pasar.
Selain  itu,  teknologi big data  juga  dapat  digunakan  dalam  menganalisis  suksesi organisasi, yaitu proses identifikasi dan pengembangan karyawan yang potensial untuk mengisi  posisi  kunci  di  masa  depan.  Melalui  analisis  data,  perusahaan  dapat mengidentifikasi  individu  dengan  kinerja  yang  baik,  kemampuan  kepemimpinan  yang tinggi,  dan  potensi  pengembangan  yang  optimal.  Dengan  memahami  profil  dan karakteristik  mereka,  perusahaan  dapat  mempersiapkan  rencana  pengembangan  dan pelatihan  yang  sesuai  untuk  memastikan  kelancaran  suksesi  dalam  organisasi.  Dengan demikian,  perusahaan  akan  dapat  mengurangi  risiko  kekosongan  posisi  dan mempertahankan  kontinuitas  operasional  dengan  mengidentifikasi  bakat  internal  yang berkualitas.  Dalam  kesimpulannya,  penggunaan  teknologi  big  data  dalam  analysis kebutuhan  tenaga  kerja  dan  suksesi  organisasi  membawa  pengaruh  positif  dalam pemilihan,  pengembangan,  dan  pemeliharaan  tenaga  kerja  yang  berkualifikasi  dan mempersiapkan sumber daya manusia untuk masa depan yang dinamis.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menjelajahi potensi dan tantangan penerapan  teknologi big data  dalam  analisis  kebutuhan  tenaga  kerja  dan  perencanaan suksesi organisasi. Dengan memahami secara mendalam bagaimana teknologi big data dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  tenaga  kerja  yang  mendesak, meramalkan kebutuhan masa depan, dan merencanakan suksesi yang efektif, diharapkan penelitian  ini  dapat  memberikan  panduan  praktis  bagi  organisasi  untuk  meningkatkan strategi kepegawaian mereka (Junaedi et al., 2023).
Dengan demikian, melalui pendekatan studi literatur yang komprehensif, penelitian ini  akan  menyelidiki  literatur  terkait  tentang  konsep,  teori,  dan  praktik  terkini  dalam penerapan  teknologi  Big  Data  dalam  konteks  kebutuhan  tenaga  kerja  dan  perencanaan suksesi  organisasi.  Dari  sinilah  akan  ditemukan  wawasan  baru  dan  pemahaman  yang lebih  mendalam  tentang  potensi  dan  tantangan  yang  terlibat,  serta  peluang  untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang ini.

## METODE
Berikut adalah rincian metode penelitian menggunakan metode studi literatur untuk penelitian ini (Sugiyono, 2016): (1) Pemilihan Topik dan Pencarian Literatur: Tahap awal dalam penelitian ini melibatkan pemilihan topik yang relevan, yaitu penerapan teknologi Big  Data  dalam  analisis  kebutuhan  tenaga  kerja  dan  perencanaan  suksesi  organisasi.
Setelah topik ditetapkan, pencarian literatur dilakukan melalui database akademik, jurnal ilmiah, buku, dan sumber informasi lainnya. Kata kunci yang relevan digunakan untuk memperoleh literatur yang sesuai dengan fokus penelitian. (2) Seleksi Literatur: Literatur yang  ditemukan  kemudian  disaring  berdasarkan  kriteria  inklusi  dan  eksklusi  tertentu. Kriteria  inklusi  mencakup  relevansi  dengan  topik  penelitian,  kualitas  metodologi,  dan keakuratan  informasi.  Sementara  itu,  literatur  yang  tidak  relevan,  tidak  mutakhir,  atau tidak terverifikasi akan dikecualikan dari analisis. (3) Evaluasi Literatur: Setelah seleksi awal, literatur yang terpilih dievaluasi lebih lanjut untuk menilai keandalan, kredibilitas, dan relevansinya dengan tujuan penelitian. Evaluasi dilakukan dengan mempertimbangkan  faktor  seperti  kualitas  penelitian,  metode  yang  digunakan,  dan kontribusi  terhadap  pemahaman  tentang  penerapan  teknologi big data  dalam  konteks manajemen  tenaga  kerja  dan  perencanaan  suksesi  organisasi.  (4)  Analisis  dan  Sinergi Literatur:  Literatur  yang  telah  dievaluasi  kemudian  dianalisis  secara  sistematis  untuk mengidentifikasi  temuan  utama,  tren,  dan  pola  yang  relevan  dengan  topik  penelitian. Pemahaman  yang  mendalam  tentang  berbagai  pendekatan,  kerangka  konseptual,  dan hasil penelitian dari literatur yang dipilih membantu dalam membangun pemahaman yang komprehensif tentang subjek tersebut. (5) Sintesis dan Interpretasi: Hasil analisis literatur disintesis  dan  diinterpretasikan  untuk  mengidentifikasi  kesimpulan  utama,  pemahaman yang  mendalam,  dan  implikasi  untuk  penelitian  lebih  lanjut.  Proses  ini  melibatkan pengelompokan  temuan  berdasarkan  tema  atau  aspek  tertentu,  serta  memperhatikan perbedaan  pendapat  atau  kesenjangan  dalam  literatur  yang  ada.  (6)  Penulisan  dan Pelaporan: Temuan, kesimpulan, dan interpretasi dari analisis literatur kemudian disusun dalam  bentuk  narasi  yang  jelas  dan  sistematis.  Penulisan  dilakukan  dengan memperhatikan struktur yang tepat, termasuk pengantar, kerangka teoretis, metodologi, analisis,  temuan,  dan  implikasi.  Keseluruhan  proses  penelitian  dan  analisis  literatur dilaporkan dengan detail untuk memastikan transparansi dan reproduktibilitas.
Dengan mengikuti tahapan ini secara sistematis, penelitian menggunakan metode studi  literatur  dapat  memberikan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  isu  yang  diteliti serta memberikan kontribusi yang berharga bagi perkembangan pengetahuan di bidang yang bersangkutan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Berikut  adalah  hasil  dari  penelitian  menggunakan  metode  studi  literatur  tentang penerapan  teknologi  Big  Data  dalam  analisis  kebutuhan  tenaga  kerja  dan  perencanaan suksesi organisasi:

## Potensi Penerapan Teknologi Big Data
Studi literatur menunjukkan bahwa teknologi big data memiliki potensi besar dalam membantu  organisasi  mengidentifikasi  dan  memahami  kebutuhan  tenaga  kerja  yang kompleks. Dengan kemampuannya untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar, big data memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi tren, pola,  dan  kebutuhan  yang  mendasar  dari  segi  keterampilan,  pengalaman,  dan kepemimpinan yang diperlukan oleh organisasi (Pramono et al., 2020).

## Optimalisasi Proses Rekrutmen dan Seleksi
Melalui analisis data yang mendalam, organisasi dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses rekrutmen dan seleksi tenaga kerja. Dengan memanfaatkan algoritma dan teknik analisis data, organisasi dapat mengidentifikasi calon karyawan potensial yang sesuai dengan kebutuhan spesifik organisasi, mengurangi biaya dan waktu dalam proses rekrutmen, serta meningkatkan akurasi prediksi kinerja dan retensi karyawan (Sutandi, 2018).

## Perencanaan Suksesi yang Tepat
Analisis big data juga dapat mendukung organisasi dalam perencanaan suksesi yang efektif. Dengan menganalisis data tentang kinerja, kualifikasi, dan potensi karyawan saat ini, organisasi dapat mengidentifikasi kandidat yang potensial untuk mengisi posisi kunci di masa depan. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengembangkan strategi suksesi yang  terarah  dan  berkelanjutan,  serta  mengurangi  risiko  kehilangan  talenta  kunci (Aprilius, 2015).

## Tantangan dan Hambatan
Meskipun potensinya yang besar, penerapan teknologi big data dalam manajemen tenaga  kerja  dan  perencanaan  suksesi  organisasi  juga  dihadapkan  pada  sejumlah tantangan  dan  hambatan  (Selvianda  et  al.,  2024).  Faktor-faktor  seperti  keamanan  dan privasi data, kompleksitas teknis, serta keterbatasan dalam interpretasi dan penggunaan
data yang relevan menjadi beberapa hal yang perlu diperhatikan oleh organisasi dalam mengimplementasikan teknologi Big Data (Mulyanta & Retna, 2022).

## Implikasi Praktis
Studi literatur ini memberikan wawasan yang berharga bagi praktisi dan pengambil keputusan di berbagai organisasi tentang potensi dan tantangan penerapan teknologi big data dalam konteks manajemen tenaga kerja dan perencanaan suksesi organisasi. Dengan memahami  secara mendalam  tentang  kemampuan  dan  keterbatasan  teknologi big data, organisasi  dapat  mengembangkan  strategi  yang  lebih  efektif  dan  berkelanjutan  dalam mengelola sumber daya manusia mereka (Djafar, 2019).
Dengan demikian, hasil dari studi literatur ini memberikan landasan yang kuat bagi penelitian  dan  implementasi  lebih  lanjut  dalam  bidang  penerapan  teknologi big data dalam manajemen tenaga kerja dan perencanaan suksesi organisasi.

## Pembahasan
Di  tengah  dinamika  pasar  kerja  yang  terus  berubah  dan  berkembang,  organisasi perlu  menghadapi  tantangan  dalam  mengelola  kebutuhan  tenaga  kerja  mereka  secara efektif  (Puspitasari  &  Surur,  2024).  Perencanaan  kebutuhan  tenaga  kerja  yang  tepat menjadi  krusial  untuk  memastikan  organisasi  memiliki  karyawan  yang  sesuai  dengan tuntutan bisnis dan strategi jangka panjang mereka (Suhanda et al., 2020). Namun, dalam menghadapi kompleksitas lingkungan bisnis saat ini, metode tradisional dalam analisis kebutuhan  tenaga  kerja  sering  kali  tidak  lagi  memadai  (Munawar  &  Putri,  2020).  Di sinilah  teknologi big data  muncul  sebagai  solusi  yang  menjanjikan,  membawa  potensi besar untuk mengubah cara organisasi memahami dan mengelola kebutuhan tenaga kerja mereka (Ismail et al., 2020).
Big data  bukan  hanya  tentang  jumlah  data  yang  besar,  tetapi  juga  tentang kemampuan  untuk  mengekstrak  wawasan  yang  berharga  dari  data  tersebut  (Wibisono, 2023). Dalam konteks analisis kebutuhan tenaga kerja, teknologi big data memungkinkan organisasi untuk menggabungkan dan menganalisis berbagai sumber data, termasuk data internal (misalnya, data karyawan, evaluasi kinerja, dan data pelatihan) dan data eksternal (seperti tren industri, analisis pasar tenaga kerja, dan perkembangan teknologi) (Rakhman & Surur, 2024b).
Pemanfaatan  teknologi big data  dalam  analisis  kebutuhan  tenaga  kerja  dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  dinamika  pasar  kerja  dan
kebutuhan industri (Sophan et al., 2023). Dengan menganalisis data yang beragam dan kompleks  ini,  organisasi  dapat  mengidentifikasi  keterampilan  dan  kompetensi  yang paling  diperlukan  dalam  lingkungan  bisnis  mereka  (Fika,  2017).  Misalnya,  melalui analisis  data,  sebuah  perusahaan  dapat  mengetahui  bahwa  dalam  beberapa  tahun  ke depan, kebutuhan akan keterampilan digital seperti analisis data, kecerdasan buatan, dan pengembangan perangkat lunak akan meningkat secara signifikan (Redjeki, 2023b).
Selain  itu,  teknologi big data  juga  memungkinkan  organisasi  untuk  melakukan prediksi  yang  lebih akurat  tentang  kebutuhan  tenaga  kerja  di  masa  depan  (Elyta  et  al., 2023).  Dengan  memanfaatkan  algoritma  dan  model  prediktif  yang  canggih,  organisasi dapat  mengidentifikasi  tren  jangka  panjang  dalam  permintaan  tenaga  kerja  dan merencanakan  kebutuhan  rekrutmen  dan  pelatihan  yang  sesuai  (Wahyuanto,  2023). Misalnya,  berdasarkan  analisis big data,  sebuah  perusahaan  dapat  memproyeksikan bahwa dalam lima tahun ke depan, akan ada peningkatan signifikan dalam permintaan akan tenaga kerja dengan latar belakang teknis tertentu, seperti ahli dalam teknologi cloud atau keamanan cyber (Pratama et al., 2023).
Namun, meskipun potensi penerapan teknologi big data dalam analisis kebutuhan tenaga  kerja  sangat  besar,  organisasi  juga  dihadapkan  pada  sejumlah  tantangan  dan hambatan yang perlu diatasi (Kusnandar & Redjeki, 2019). Salah satu tantangan utama adalah kompleksitas data yang terus meningkat (Surur et al., 2024). Dengan banyaknya sumber  data  yang  berbeda  dan  format  data  yang  beragam,  organisasi  sering  kali menghadapi  kesulitan  dalam  mengintegrasikan  dan  memproses  data  dengan  cara  yang bermakna (Wahyuanto et al., 2024).
Selain itu, masalah privasi dan keamanan data juga menjadi perhatian utama dalam pemanfaatan  teknologi big data  dalam  konteks  manajemen  tenaga  kerja  (Umam  et  al., 2023). Dengan menggunakan data yang sensitif tentang karyawan dan calon karyawan, organisasi perlu memastikan bahwa data tersebut diolah dan disimpan dengan cara yang aman dan sesuai dengan regulasi privasi yang berlaku (Herlina et al., 2023). Tantangan lainnya adalah kemampuan organisasi untuk mengubah wawasan dari analisis big data menjadi  tindakan  konkret  dalam  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan  (Redjeki, 2023a).  Terlalu  sering,  organisasi  mengalami  kesulitan  dalam  menghubungkan  antara analisis data yang dilakukan dengan strategi bisnis mereka secara keseluruhan (Ayesha et al., 2021). Ini menunjukkan pentingnya memiliki keterampilan analisis data yang kuat di
dalam organisasi, serta memastikan bahwa wawasan yang dihasilkan dari analisis big data diintegrasikan  secara  efektif  ke  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  lebih  luas (Rakhman & Surur, 2024a).
Meskipun demikian, potensi penerapan teknologi big data dalam analisis kebutuhan tenaga  kerja  dan  perencanaan  suksesi  organisasi  tetap  sangat  besar.  Dengan  mengatasi tantangan  teknis,  privasi,  dan  pengambilan  keputusan,  organisasi  dapat  memanfaatkan Big  Data  untuk  meningkatkan  efisiensi,  efektivitas,  dan  ketepatan  strategi  manajemen sumber daya manusia mereka (Redjeki & Sugihartanti, 2017). Dengan demikian, mereka dapat memposisikan diri untuk merespons dengan cepat dan adaptif terhadap perubahan- perubahan dalam lingkungan bisnis yang terus berubah.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan  teknologi big data  dalam  analisis kebutuhan tenaga kerja dan perencanaan suksesi organisasi memiliki potensi besar untuk meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  manajemen  sumber  daya  manusia.  Dengan memanfaatkan  analisis  data  yang  mendalam,  organisasi  dapat  mengidentifikasi kebutuhan tenaga kerja masa depan dengan lebih akurat, serta mengembangkan strategi suksesi yang lebih terarah dan berkelanjutan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah mendukung penelitian ini. Terima kasih kepada tim penelitian, rekan akademik, dan pengelola sumber daya  yang  telah  memberikan  dukungan  dan  bantuan  yang  berharga  selama  proses penelitian ini. Tanpa kontribusi dan dukungan mereka, penelitian ini tidak akan menjadi kenyataan. Terima kasih atas dedikasi dan kolaborasi yang luar biasa.

## DAFTAR RUJUKAN
Amalia, I., Maria, S., Herlina, H., Zaenudin, T., & Redjeki, F. (2024). Pengaruh Gaya Kepemimpinan dan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Karyawan di Pt. Inti Medika Sarana Bandung. MANDIRI ECONOMICS JOURNAL , 1 (1), 1–12.
Aprilius, W. (2015). Big Data dan Perawatan Kesehatan Studi Awal Menuju Perawatan Kesehatan Masa Depan. Ultima InfoSys: Jurnal Ilmu Sistem Informasi , 6 (1), 64– 70.
Arjang, A., Utami, E. Y., & Redjeki, F. (2024). Utilization of Social Media and Online Platforms  in  Improving  Customer  Engagement  of  Fashion  SMEs  in  Bali. West Science Business and Management , 2 (01), 29–36.
Ayesha, I., Redjeki, F., Sudirman, A., Sari, A. L., & Aslam, D. F. (2021). Behavior of Female Entrepreneurs in Tempe Small Micro Enterprises in Tasikmalaya Regency, West Java as Proof of Gender Equality Against AEC. 2nd Annual Conference on Blended Learning, Educational Technology and Innovation (ACBLETI 2020) , 124– 130.
Djafar, W. (2019). Hukum perlindungan data pribadi di indonesia: lanskap, urgensi dan kebutuhan  pembaruan. Seminar  Hukum  Dalam  Era  Analisis  Big  Data,  Program Pasca Sarjana Fakultas Hukum UGM , 26 .
Elyta, E., Olifiani, L. P., Afhiani, S. N., & Usmulyadi, S. (2023). Utilization Of Big Data On Election Politics Indonesia In Industry 4.0. JWP (Jurnal Wacana Politik) , 8 (2). Fika, R. (2017). Increase In Activity And Learning Outcomes In Pharmacy Mathematics With Jigsaw Cooperative Learning Model At Pharmacy Academy Of Dwi Farma. Future Of Medical Education Journal , 7 (4), 36–46.
Fika,  R.  (2020).  The  effectiveness  of  Jigsaw  and  STAD  (student  teams  achievement division)  cooperative  learning model  on pharmaceutical  mathematics. Journal  of Advanced Pharmacy Education & Research| Apr-Jun , 10 (2).
Herlina,  H.,  Mulyeni,  S.,  Ulfha,  S.  M.,  Partini,  S.  T.,  &  Redjeki,  F.  (2023).  Edukasi Wirausaha  Dan  Pendampingan  Psikologis  Pasca  Gempa  Bumi  Cianjur. Jurnal Pengabdian Masyarakat Sains Dan Teknologi , 2 (2), 135–146.
Ismail, I., Fathonih, A., Prabowo, H., Hartati, S., & Redjeki, F. (2020). Transparency and Corruption:  Does  E-Government  Effective  to  Combat  Corruption? International Journal of Psychosocial Rehabilitation , 24 (4), 5396–5404.
Junaedi, D., Redjeki, F., & Priadi, M. D. (2023). Pengaruh Promosi dan Kualitas Layanan Terhadap Keputusan Pembelian: studi kasus pada Koperasi Mitra Dhuafa Cabang Mande-Cianjur. Indonesian Journal of Economic and Business , 1 (2), 106–120.
Kusnandar, A., & Redjeki, F. (2019). Payment Security Of Usance Documentary Credit (Dc) For Beneficiary’s Bank .
Mulyanta, E. S., & Retna, G. (2022). How to Make Money in Big Data: Implementasi Big Data untuk UMKM . Penerbit Andi.
Munawar, Z., & Putri, N. I. (2020). Keamanan IoT Dengan Deep Learning dan Teknologi Big Data. TEMATIK , 7 (2), 161–185.
Pertiwi,  T.  P.,  Pangestuti,  D.  D.,  Febrian,  W.  D.,  Nove,  A.  H.,  Megavitry,  R.,  & Imanirubiarko,  S.  (2024).  Strategi  Pengembangan  Kompetensi  Dosen  Untuk Menanggapi Tantangan Pendidikan Abad Ke-21. Jurnal Review Pendidikan Dan Pengajaran (JRPP) , 7 (1), 2586–2596.
Pramono, R., Sarliyani, S., & Purwanto, A. (2020). The Evaluation of Narada Cup School Sport  Program  Using  CIPP  Evaluation  Model. Jurnal  Pendidikan  Jasmani  Dan Olahraga , 5 (1), 81–86. https://doi.org/10.17509/jpjo.v5i1.23516
Pratama,  A.  S.,  Sari,  S.  M.,  Hj,  M.  F.,  Badwi,  M.,  &  Anshori,  M.  I.  (2023).  Pengaruh Artificial Intelligence, Big Data Dan Otomatisasi Terhadap Kinerja SDM Di Era Digital. Jurnal Publikasi Ilmu Manajemen , 2 (4), 108–123.
Puspitasari, Y., & Surur, M. (2024). Perbandingan Hasil Belajar Di Tinjau Dari Motivasi
Belajar  dan  Pespektif  Mahasiswa  Pada  Mata  Pelajaran  Biologi  Dasar  Di  STKIP PGRI Situbondo. ORYZA (JURNAL PENDIDIKAN BIOLOGI) , 13 (1), 128–136.
Rakhman, F., & Surur, M. (2024a). Analysis of Constraints on the Implementation of the Independent Curriculum in PAUD Level Mobilizing Schools in Situbondo District. Didaktika: Jurnal Kependidikan , 13 (1), 361–370.
Rakhman, F., & Surur, M. (2024b). Analysis of the Readiness of Driving School Teachers in  Implementing  the  Independent  Curriculum  at  the  PAUD  Level  in  Situbondo Regency. Al-Hijr: Journal of Adulearn World , 3 (1).
Redjeki,  F.  (2023a).  Perdagangan  Internasional  Vaksin  Dalam  Pertumbuhan  Ekonomi Negara. JISIP (Jurnal Ilmu Sosial Dan Pendidikan) , 7 (1).
Redjeki,  F.  (2023b). The  Influence  Of  Customer  Characteristics,  Bank  Reputation, Customer  Relationship  Management  On  Customer  Value  Creation  And  Its Implications On Customer Trust . Universitas Pasundan.
Redjeki, F., & Sugihartanti, V. P. (2017). Documentary Credit As A bank Instrument That Can Provide Payment Assurance For Exporter. Academic Research International , 8 (4), 228–238.
Riyadi, S., Nuswantoro, P., Merakati, I., Sihombing, I., Isma, A., & Abidin, D. (2023). Optimalisasi  Pengelolaan  Sumber  Daya  Manusia  Dalam  Konteks  Pendidikan Inklusif Di Sekolah. Jurnal Review Pendidikan Dan Pengajaran (JRPP) , 6 (3), 130– 137.
Selvianda, N. P., Khozamah, K., Hasanah, I. D., & Surur, M. (2024).  Strategi Inovatif Dalam  Mengatasi  Perilaku  Bullying  Untuk  Meningkatkan  Motivasi  Dan  Minat Belajar Peserta Didik. Pedagogy: Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan , 11 (01), 71–78.
Sophan,  I.,  Wahyuni,  R.  S.,  Redjeki,  F.,  Herlina,  H.,  &  Purnama,  S.  A.  (2023).  Santri Digital  Berinovasi  Dalam  Berwirausaha Di  Desa  Benjot  Cugenang  Cianjur  Jawa Barat  (Rumah  Tahfidz  Baitul  Qur’an  Al-Karim  Benjot). Jurnal  Pengabdian Masyarakat , 1 (1), 18–24.
Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Alfabeta.
Suhanda,  S.,  Komara,  E.,  Kusdian,  R.  D.,  Pandjaitan,  B.,  Djogo,  O.,  Nugraha,  A.  D., Minar,  D.,  Kadir,  Y.,  Pitoyo,  D.,  &  Mulyadi,  C.  D.  (2020).  Pengembangan  Dan Pemekaran  Usaha  Pertanian,  Industri  Kecil-Menengah,  Ekonomi,  Komunikasi, Serta  Daya  Wisata  Dan  Budaya  Daerah  Jawa  Barat  Di  Era  GlobalisasI. Jurnal Abdimas Sang Buana , 1 (1).
Surur, M., Jaya, F., & Azizah, S. N. (2024). Development of Educational Game Learning Media  for  Class  VII  ICT  Subjects  at  SMPN  1  Wongsorejo. JETISH:  Journal  of Education Technology Information Social Sciences and Health , 3 (1), 76–87.
Sutandi,  S.  (2018).  Pengaruh  big  data  dan  teknologi  blockchain  terhadap model  bisnis sektor  logistik  dengan  pendekatan  business  model  canvas. Jurnal  Logistik Indonesia , 2 (1), 9–20.
Umam, K., Fika, R., Manullang, S. O., & Fatmawati, E. (2023). Bibliometric Analysis on Policy Strategies Regarding HIV/AIDS. HIV Nursing , 23 (3), 376–387.
Wahyuanto,  E.  (2022).  Pembaruan  Regulasi  Pos  Dalam  Upaya  Modernisasi  dan
Optimalisasi  Layanan  Pos  Indonesia. Syntax  Literate;  Jurnal  Ilmiah  Indonesia ,
7 (2), 2391–2397.
Wahyuanto, E. (2023). Kinerja Dosen Ditinjau Dari Kepemimpinan, Kompensasi  Dan Motivasi Kerja Pada Sekolah Tinggi Multi Media ‘Mmtc’yogyakarta . Universitas Negeri Jakarta.
Wahyuanto, E., Giantoro, E., Widodo, J. D. T., & Yuniar, R. (2024). The Application of Brainstorming  Method  in  Developing  Ideas  in  The  Production  of  Television Documentary  Side  of  Life  Episode  Not  The  Same. Technium  Education  and Humanities , 7 , 54–65.
Wahyuanto,  E.,  &  Marwan,  K.  G.  (2023).  The  Impact  of  Digital  Leadership, Compensation and Work Motivation on Educator Performance at Sekolah Tinggi Multimedia" MMTC" Yogyakarta. Remittances Review , 8 (4).
Wibisono,  L.  (2023). Perancangan  dan  Implementasi  Sistem  Pendeteksian  Intrusi Menggunakan Teknologi Big Data dan Machine Learning .