## SIAPKAH PARA DOSEN AKUNTANSI DI PERGURUAN TINGGI VOKASI DALAM MENYAMBUT DATANGNYA
REVOLUSI INDUSTRI 4.0 ?
Diana Rino Putri Nurafni Eltivia
Ari Kamayanti Jaswadi Politeknik Negeri Malang Email : putridianarino@gmail.com Received :  January 19 th 2020 Revised :   March 15 th 2020 Accepted :   May 30 th 2020

## ABSTRACT
In developing countries such as Indonesia, a large number of academics are unfamiliar with  the  true  meaning  of  terms  such  as  Big  Data,  Exabyte,  Petabyte,  Brontobyte, Artificial  Intelligence, Machine  Learning,  Data Mining,  Data  Warehousing,  Distributed Processing, Grid Computing and Cloud Computing. In this paper, we report the results of a  survey  carried  out  to  ascertain  the  current  level  of  awareness  regarding  Big  Data among academics in Vocational College. Respondents to a questionnaire formulated for this purpose. Results of the survey seem to indicate that there is a need for multi-faceted efforts  aimed  at  creating  awareness  regarding  Big  Data,  the  related  technologies, challenges and future prospects.
Keywords : Big Data, Survey, Academics

## PENDAHULUAN
Perkembangan zaman yang tumbuh  dengan  pesat  di  era  globalisasi ini  tidak  lepas  dari  peran  kemajuan teknologi yang
mendukungnya.
Teknologi  berkembang  seiring  dengan mudahnya  akses  internet  yang  dapat dijangkau  oleh  segala  penjuru.  Internet memudahkan manusia dalam melakukan kegiatan  sehari-hari,  karena  internet segala  sesuatu  menjadi  lebih  cepat  dan efisien.  Internet  merupakan  sebuah media  penyebaran  informasi  dari  hasil data  yang  diolah.  Teknologi  merupakan kemasan dari perkembangan internet itu sendiri, sementara perubahan dan perbaikan  dalam  dunia  teknologi  akan terus berevolusi seiring dengan bertambahnya usia bumi. Kaitannya teknologi dengan
internet  saat  ini,  Indonesia  mulai  akrab atau  dekat  dengan  istilah  “Industri  4.0” yang  tengah  hadir  dan  menjadi  topik hangat dalam dunia industri. Pereira dan Romero (2017:1207) menyatakan bahwa
istilah  Industri  4.0  telah  menjadi  topik yang  semakin  penting  dalam  beberapa tahun  terakhir.  Konsep  ini  muncul pertama  kali  dalam  sebuah  artikel  yang diterbitkan  pada  November  2011  oleh pemerintah  Jerman  yang  dihasilkan  dari inisiatif  mengenai  strategi  teknologi tinggi  untuk tahun  2020.  Bal  dan  Erkan (2019:626)  berpendapat  bahwa  inovasi dan  perkembangan  teknologi  yang dibawa oleh Industri 4.0 telah mengungkap  dampak  revolusi  terhadap ekonomi.  Efek  makroekonomi  dapat diamati dalam ekonomi negara, sedangkan  efek  ekonomi  mikro  terlihat pada semua orang dan bisnis yang alami dan  legal  di  setiap  sektor.  Penggunaan teknologi  otomasi  dalam  produksi  telah mengurangi  kebutuhan  akan  tenaga kerja manusia.
Industry  4.0  bertujuan  untuk meningkatkan  sistem  operasional  di perusahaan  (Silva  et  al,  2017:1685).
Pereira dan Romero (2017:1207) menyatakan  bahwa  konsep  Industri  4.0
yang  baru  muncul  ini  adalah  istilah umum  untuk  paradigma  industri  baru yang mencakup serangkaian perkembangan  industri  di  masa  depan terkait  Cyber-Physical  Systems  (CPS), Internet  of  Things  (IoT),  Internet  of
Services  (IoS),  Robotics,  Big  Data, Cloud  Manufacturing  and  Augmented Reality . Vialle, et al (dalam Brettel et al, 2014:42)  menjelaskan  bahwa  salah  satu intinya  prinsip-prinsip  industri  4.0 adalah manajemen data, dari pengumpulan hingga analisis, dan integrasi  teknologi  informasi,  sistem manufaktur  dan  operasi  sebagai  cara untuk  memperoleh  data  dengan  cara yang  lebih  tepat  waktu,  cepat  dan fleksibel.
Berbicara  mengenai  internet yang  merupakan  media  penyebaran informasi  dari  hasil  olah  data,  data merupakan  sumber  yang  digunakan dalam  menyusun  sebuah  informasi tersebut. Hasil olah data akan menghasilkan  beberapa  keputusan  dan kesimpulan sebagaimana yang diperlukan oleh sebuah industri.
Menurut  Le  Roux  (dalam  Dumay  et  al, 2018)  “Big  Data  adalah  salah  satu  kata kunci  terbaru  dalam  bisnis,  disebut- sebut  membawa  manfaat  ekonomi  dan sosial yang signifikan bagi individu dan perusahaan”.  Menurut  McFaland  et  al (dalam Dumay et al, 2018) “Sampai saat
ini, ekosistem Big Data telah menciptakan  perubahan  struktural  baru untuk  ekonomi  berbasis  pengetahuan modern,  yang  menghasilkan  ekonomi berbasis  data  cepat  telah  menjadi komoditas transaksional”.
Manfaat ekonomi erat kaitannya dengan  akuntansi.  Busco  et  al  (2017:3) menyatakan  bahwa  bukti  anekdotal  dan studi  kasus  mengungkapkan  bahwa media  sosial  dan  big  data  telah  berhasil merubah  akuntansi  dan  akuntabilitas  di perusahaan.  Teknologi  adalah  media dimana  praktik  akuntansi  terjadi  atau bisa  disebut  juga  sebagai  target  praktik akuntansi.  Sementara  big  data  adalah objek  fokus  yang  terlibat  dengan akuntansi sebagai praktik.
McKenzie  dalam  Busco  et  al (2018:11)  menyatakan  bahwa  akuntansi dan  performatif,  yaitu  data  yang dihasilkan  adalah  senjata  dalam  pasar dan  organisasi.  Quattrone  dalam  Busco et  al  (2018:11)  menyatakan  bahwa  data tidak  hanya  diberikan  untuk  digunakan secara netral dalam pengambilan keputusan  tetapi  juga  sebagai  atribut mereka dalam menghasilkan dan mengkonsumsi data akuntansi. Oleh karena itu, Revolusi
Industri  4.0  diharapkan  dapat  menjadi peluang  bagi  Indonesia  yang  lebih  baik dalam  melakukan  inovasi  di  bidang teknologi  ke  depannya.  Dalam  dunia Pendidikan  khususnya,  diharapkan  Big Data dan hadirnya Revolusi Industri 4.0 ini  dapat  membantu  dan  memudahkan bagi  para  tenaga  pendidik  dalam kegiatan  belajar  mengajar  mereka.  Pada level perguruan tinggi dosen memegang peranan penting dalam Revolusi Industri 4.0  yang  mana  mereka  harus  memiliki kemampuan  dalam  bidang  teknologi lebih  baik  dari  para  mahasiswanya. Demi  tujuan  mencetak  lulusan  yang lebih  berkompeten,  diharapkan  para dosen selalu memberikan inovasi- inovasi serta terus melakukan pembaharuan dari segi kurikulum dalam kegiatan belajar mengajar mereka. Maka dari  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah Siapkah  Para  Tenaga  Pendidik  (Studi Kasus pada Dosen Akuntansi  di Perguruan Tinggi Vokasi) dalam menyambut  datangnya  Big  Data  dan Revolusi Industri 4.0 ?

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Kanselir Jerman, Angela  Merkel  (dalam  Prasetyo  dan Sutopo, 2014) berpendapat bahwa Industri 4.0 adalah transformasi komprehensif  dari  keseluruhan  aspek produksi di
industri melalui penggabungan  teknologi  digital  dan internet  dengan  industri  konvensional. Schlechtendahl, et
al (2015) menekankan  definisi  kepada  unsur kecepatan  dari  ketersediaan  informasi, yaitu  sebuah  lingkungan  industri  di mana seluruh entitasnya selalu
terhubung dan mampu berbagi informasi satu dengan yang lain.
Menurut  Prof  Schwab  (dalam Prasetyo  dan  Trisyanti,  2018)  dunia  ini telah mengalami revolusi industry sebanyak empat kali. Hadirnya Revolusi Industri  1.0  ditandai  dengan  temuan mesin  uap  untuk  mendukung  mesin produksi,  kereta  api  dan  kapal  layar. Pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  tenaga manusia  dan  hewan  kemudian  berganti dengan  tenaga  mesin  uap.  Sisi  positif yang didapat yaitu volume produksi naik dan pendistribusian ke berbagai wilayah dilakukan  lebih  cepat.  Namun,  revolusi industri  ini  juga  memiliki  kekurangan yaitu menimbulkan banyak pengangguran.  Kemudian  ditemukan energi  listrik  dan  konsep  pembagian tenaga kerja dalam menghasilkan produksi jumlah besa. Temuan ini mulai muncul  awal  abad  19.  Energi  tersebut mendorong para ilmuwan untuk menemukan  berbagai  teknologi  lainnya seperti  lampu,  mesin  telegraf,  dan teknologi ban berjalan. Mereka mencapai  puncak  efisiensi  produksi hingga  300  persen.  Awal  abad  20 teknologi semakin pesat dengan melahirkan  teknologi  informasi  dan proses  produksi  yang  dikendalikan otomatis.  Inilah  tanda  dari  hadirnya Revolusi Industri 3.0. Mesin menggunakan Programmable Logic Controller (PLC) atau sistem otomatisasi berbasis  komputer.  Keuntungan  yang didapat  adalah  biaya  produksi  menjadi semakin  murah.  Pada  saat  ini  teknologi semakin  mengalami  kemajuan  yang tersambung  dengan  mobile  phone. Ditemukan pula industri kreatif di dunia musik  dengan  datangnya  musik  digital. Revolusi  industri  kini  yaitu  memasuki generasi  keempat  yang  identik  dengan sistem otomatisasi dalam segala aktivitas. Wang  et  al.  (2015)  berpendapat bahwa  Big  Data  menghadirkan  peluang serta  tantangan  bagi  ahli  statistik. Mereka merangkum perkembangan
metodologis dan perangkat lunak terbaru dalam  yang  mengatasi  tantangan  terkait dengan Big Data.

## METODE PENELITIAN
Objek Penelitian Objek  penelitian  ini  adalah Dosen  Akuntansi  di  Perguruan  Tinggi Vokasi.
Jenis Penelitian Jenis penelitian ini menggunakan Statistik Deskriptif. Menurut  Sugiyono  (2012:29)  Statistik Deskriptif adalah statistik yang berfungsi  untuk  mendiskripsikan  atau memberi gambaran terhadap obyek yang diteliti melalui data sampel atau populasi  sebagaimana  adanya,  tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.
Sumber Data dan Data yang Dibutuhkan Penelitian ini menggunakan data primer.  Data  primer  adalah  data  yang diperoleh  langsung  melalui  wawancara dan  kuisioner.  Data  kuisioner  yang diperoleh  merupakan  data  kuisioner yang disebar kepada Dosen Akuntansi di Perguruan Tinggi Vokasi.
Metode Pengumpulan Data Teknik  yang  digunakan  untuk pengumpulan data adalah :
1. Wawancara
Pada  penelitian  ini,  wawancara digunakan untuk mencari informasi berupa  pengertian  dari  Revolusi Industri  4.0  itu  sendiri  menurut masing-masing responden.
2. Kuisioner Kuisioner digunakan untuk mengetahui  tingkat  kesiapan  para dosen dalam menyambut datangnya Revolusi Industri 4.0.
Populasi  pada  penelitian  ini adalah  seluruh  Dosen  Akuntansi  di Perguruan  Tinggi  Vokasi.  Teknik  untuk pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini menggunakan  teknik random  sampling. Menurut  Sugiyono  (2001:57)  teknik simple random  sampling adalah  teknik pengambilan sampel dari anggota populasi  yang  dilakukan  secara  acak
tanpa  memperhatikan  strata  yang  ada dalam  populasi  itu. Kuisioner  yang disebarkan  sebanyak  70  kuisioner  dan yang  terisi  dan  bisa  diolah  datanya sebanyak 42 kuisioner.
Berikut adalah tabel untuk Kategori dan Skor Jawaban : Tabel Kategori dan Skor Jawaban Kategori Jawaban Skor Saya sangat menyadari konsep ini 4 Saya menyadari konsep ini tetapi hanya batas tertentu 3 Saya mengetahui istilah ini tetapi saya tidak mengetahui maknanya 2 Belum pernah mendengar istilah ini 1 HASIL Penulis menyebarkan 70
kuisioner  dan  yang  terisi  sebanyak  42 kuisioner.  Ini  menunjukkan  bahwa respon  rate  kuesioner  tersebut  sebesar 60%.  Di  dalam  kuisioner  tersebut terdapat  24  butir  pertanyaan.  Untuk melihat  apakah  kuisioner  tersebut  telah memenuhi  syarat  kelayakan,  maka terlebih dahulu perlu dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas. Uji Validitas Uji Validitas adalah suatu ukuran yang  menunjukkan tingkat kevalidan  hasil  kuisioner.  Valid  atau tidaknya  suatu  item  dalam  kuisioner dapat diketahui dengan membandingkan hasil  korelasi  >  R  tabel  dengan  alpha (0,05).  Adapun  hasil  uji  validitas  untuk masing-masing  item  variabel  dalam penelitian  disajikan  dalam  tabel  sebagai berikut :
Tabel Hasil Uji Validitas item rHitung rTabel Keterangan item 1 0.330 0.304 valid item 2 0.586 0.304 valid item 3 0.678 0.304 valid
item 4 0.532 0.304 valid item 5 0.531 0.304 valid item 6 0.543 0.304 valid item 7 0.507 0.304 valid item 8 0.560 0.304 valid item 9 0.593 0.304 valid item 10 0.710 0.304 valid item 11 0.622 0.304 valid item 12 0.835 0.304 valid item 13 0.886 0.304 valid item 14 0.875 0.304 valid item 15 0.784 0.304 valid item 16 0.713 0.304 valid item 17 0.851 0.304 valid item 18 0.796 0.304 valid item 19 0.653 0.304 valid item 20 0.666 0.304 valid item 21 0.708 0.304 valid item 22 0.819 0.304 valid item 23 0.853 0.304 valid item 24 0.621 0.304 valid
Sumber  :  data  diolah  menggunakan SPSS
Hasil  perhitungan  uji  valiidtas  pada tabel di atas menunjukkan bahwa semua item pertanyaan pada kuisioner memiliki kriteria  valid  karena  nilai  r  hitung  >  r tabel. Uji Reliabilitas Uji Reliabilitas digunakan untuk mengukur bahwa variabel yang digunakan benar-benar bebas dari kesalahan  sehingga  menghasilkan  hasil yang  konsisten  meskipun  diuji  berkali- kali. Hasil uji reliabilitas yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah teknik  analisis Cronbach  Alpha. Suatu kuisioner dapat dikatakan reliabel
apabila  mempunyai  alpha  ≥  0,60.  Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada tabel di bawah ini

## Tabel Hasil Uji Reliabilitas
Cronbach's alpha rTabel Keterangan
0.951 0.304 Reliabel Sumber  :  data  diolah  menggunakan SPSS Hasil uji reliabilitas pada kuisioner  menunjukkan  bahwa  nilai
Cronbach’s  Alpha  sebesar  0,951.  Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil kuisioner  dari  24  pertanyaan  dalam kategori reliabel karena lebih dari 0,60.
Demografi Pendidikan Jumlah Presentase S1 2 4.7 % S2 33 78.6% S3 7 16.7 % Total 42 100.0 % Umur Jumlah Presentase 20-25 0 0 % 26-30 8 19.05 % 31-35 8 19.05 % 36-40 6 14.285 % 41-45 6 14.285 % 46-50 7 16.67 % 51-55 4 9.52 % 56-60 3 7.14 % 61-65 0 0 % 66-70 0 0 % Total 42 100.0 % Proporsi Keseluruhan No Istilah Saya sangat menyadari konsep ini Saya menyadari konsep ini tetapi hanya batas tertentu Saya mengetahui istilah ini tetapi saya tidak mengetahui maknanya Belum pernah mendengar istilah ini Total dan Presentase 1 Big Data 17 40.48 % 24 57.14 % 1 2.38 % 0 0 % 42 100% 2 Data Science 8 19.05 % 25 59.52 % 7 16.67 % 2 4.76 % 42 100% 3 Machine Learning 7 16.67 % 21 50 % 6 14.29 % 8 19.04 % 42 100% 4 Data Mining 10 23.81 % 20 47.62 % 9 21.43 % 3 7.14 % 42 100% 5 Business Analytics 17 40.48 % 21 50 % 4 9.52 % 0 0 % 42 100% 6 Data Analytics 15 35.71 % 20 47.62 % 7 16.67 % 0 0 % 42 100% 7 Data Analysis 17 40.48 % 20 47.62 % 5 11.90 % 0 0 % 42 100% 8 Bayesian Analysis 1 2.38 % 16 38.09 % 17 40.48 % 8 19.05 % 42 100% 9 Artificial Intelligence 15 35.71 % 17 40.48 % 9 21.43 % 1 2.38 % 42 100% 10 Data Engineering 4 9.52 % 19 45.24 % 19 45.24 % 0 0 % 42 100% 11 Algorithm 5 11.90 % 26 61.91 % 10 23.81 % 1 2.38 % 42 100% 12 Exabyte 2 4.76 % 11 26.19 % 14 33.34 % 15 35.71 % 42 100% 13 Petabyte 1 2.38 % 10 23.81 % 13 30.95 % 18 42.86 % 42 100% 14 Brontobyte 1 2.38 % 10 23.81 % 12 28.57 % 19 45.24 % 42 100% 15 Python 4 9.52 % 11 26.19 % 13 30.95 % 14 33.34 % 42 100% 16 Java 4 9.52 % 19 45.24 % 12 28.57 % 7 16.67 % 42 100% 17 R 3 7.14 % 12 28.57 % 8 19.05 % 19 45.24 % 42 100% 18 Hadoop 1 2.38 % 6 14.29 % 15 35.71 % 20 47.62 % 42 100%
19 Data- warehousing 7 16.67 % 15 35.71 % 13 30.95 % 7 16.67 % 42 100% 20 Cloud computing 10 23.81 % 19 45.24 % 11 26.19 % 2 4.76 % 42 100% 21 Distributed processing 6 14.29 % 19 45.23 % 11 26.19 % 6 14.29 % 42 100% 22 Grid computing 3 7.14 % 12 28.57 % 11 26.19 % 16 38.10 % 42 100% 23 Crowdsourcing 4 9.52 % 14 33.34 % 10 23.80 % 14 33.34 % 42 100% 24 The Internet of Things 16 38.10 % 15 35.71 % 7 16.67 % 4 9.52 % 42 100% Dari  dua  puluh  empat  istilah  teknis, hanya  tiga  yang  memiliki  tanggapan sebesar tujuh belas persen dari responden  yang  menyatakan  bahwa konsep tersebut sangat disadari.
Dari  hasil  yang  terkandung dalam Tabel Proporsi Keseluruhan, saya dapat  membuat  pernyataan  sebagai berikut :
Mengenai  istilah  teknis  yang menjadi  perhatian  utama  peneliti  yaitu 'Big Data', hasil menunjukkan bahwa 17 dari  42  responden  (yaitu  40,48%) mereka  sangat  memahami  konsep  ini, sementara  24  dari  42  responden  (yaitu 57,14%) mengindikasikan bahwa mereka  menyadarinya  sampai  batas tertentu.  Hanya  1  dari  42  responden (yaitu  2,38%)  yang  melaporkan  bahwa mereka mendengar istilah ini tetapi tidak mengetahui  maknanya,  dan  tidak  ada satu  pun  yang  menyatakan  bahwa  ia belum pernah mendengar istilah ini.
Demikian  pula,  untuk  istilah 'Data Science' yaitu 8 dari 42 responden (yaitu  19,05%)  menunjukkan  bahwa mereka sangat menyadari arti dari istilah ini  dan  25  dari  42  responden  (yaitu 59.52%)  menunjukkan  bahwa  mereka menyadarinya  sampai  batas  tertentu. Hanya  7  dari  42  responden  (yaitu 16,67%)  menunjukkan  bahwa  mereka telah  mendengar  istilah  ini  tetapi  tidak mengetahui maknanya, dan hanya sebesar  2  dari  42  responden  (yaitu 4.76%)  yang  menyatakan  belum  pernah mendengar istilah ini. Konsep  teknis  mengenai  Data Analytics  dan  Artificial  Intelligence memiliki  jumlah  responden  sebesar  15 dari 42 (yaitu 35.71%) yang
menunjukkan  bahwa  mereka  sangat memahami konsep ini.
Pada  pemahaman  teknis  yang menduduki  urutan  kedua  yaitu  The
Internet  of  Things  dengan  hasil  16  dari 42 responden (yaitu 38.10%).
Antara 14% hingga 24% responden  menyatakan  bahwa  mereka sangat  memahami  makna  istilah  'Data Science',  'Machine  Learning',  'Data Mining', 'Data-warehousing', 'Data- warehousing'  dan  'Cloud  computing' dan,  untuk  masing-masing  dari  enam konsep  ini,  antara  35%  dan  60% menunjukkan bahwa mereka menyadarinya  sampai  batas  tertentu sedangkan antara 14% dan 31% menunjukkan bahwa  mereka telah
mendengar  istilah  ini  tetapi  tidak menyadari  maknanya  atau  mereka  tidak pernah  mendengar  ini  istilah  sebelum survei ini.
Untuk  sebanyak  dua  belas  dari dua  puluh  empat  konsep  teknis  (yaitu 'Bayesian  Analysis',  'Data  Engineering', 'Algorithm', 'Exabyte', 'Petabyte', 'Brontobyte', 'Python' 'Java', 'R', 'Hadoop', 'Grid computing' dan
'Crowdsourcing'),  kurang  dari  14% responden  melaporkan  bahwa  mereka sangat memahami istilah tersebut.
Hasil Wawancara Revolusi  Industri  4.0  menurut  Nurafni Eltivia adalah :
“Revolusi  yang  terjadi  dengan  adanya temuan  di  bidang  teknologi  informasi terkait  IOT,  Big  Data,  AI,  robotic, Virtual  Reality.  Hal  ini  mengakibatkan terjadinya shifting di dunia kerja karena tergantikan oleh temuan2 baru teknologi informasi  tersebut.  Hal  ini  tentu  perlu
disikapi  dunia  pendidikan  Akuntansi utamanya  vokasi,  karena  lulusan  dari Perguruan Tinggi Vokasi adalah lulusan yang siap kerja”. Dari pernyataan tersebut menunjukkan bahwa pentingnya Revolusi  Industri  4.0  dalam  membawa dampak yang positif bagi dunia Pendidikan. Maka  dari  itu  saran  menurut  Yevi dwitayanti adalah : “Revolusi industri 4.0 menuntut perguruan  tinggi  khususnya  vokasi untuk  trs  mengupdate  ilmu  sesuai perkembangan teknologi”
Dari  beberapa  pendapat  responden tersebut, menurut Bambang Budiprayitno  Revolusi  Industri  4.0  juga memiliki beberapa dampak negatif yaitu sebagai berikut :
“Salah satu dampak negatif bagi banyak generasi sekarang ini khususnya mahasiswa  akuntansi:  1.  Semangat belajar rendah (belajar tanpa mengalami sendiri)  2.  Kesadaran  Pengembangan kompetesi  diri  kurang  3.  Hanya  sebagai pemakai  &  pemanfaat  teknologi  4. Kreatifitas kurang
Ingat  bahwa  sampai  saat  ini  kelemahan
Teknologi  Akuntansi  dalam  bidang:  1.
Akuntansi Keuangan belum dapat menghasilkan  Laporan  Keuangan  yang real  time  2.  Auditing  belum  dapat menghasilkan Laporan Keuangan Auditan yang real time Ancaman:  Software  Akuntansi  yang sekaligus  dapat  menghasikan  Laporan Keuangan  auditan  yang  real  time  akan dibuat orang yang menguasai Teknologi
Informasi Peluang  &  Saran:  Akuntan  generasi selanjunya  perlu  menguasai  sistem informasi akuntansi, teknologi informasi dengan  belajar  bahasa  pemrograman berbasis  Website,  android,  Java  dan lainnya”

## KESIMPULAN
Berdasarkan
umur, tingkat kesadaran  terhadap  Revolusi  Industri
terbesar ada di kisaran  26-30  dan  31-35 tahun dengan jumlah responden terbesar yaitu  masing-masing  8.  Jumlah  ini mencapai  masing-masing  19.05%.  Di peringkat kedua dengan jumlah responden  7  (yaitu  16.67%)  dan  di peringkat ketiga yaitu berjumlah masing-masing 6 di kisaran umur 36-40 dan  41-45  tahun.  Hal  ini  dapat disimpulkan bahwa umur juga mempengaruhi  tingkat  kesadaran  akan istilah  dalam  Revolusi  Industri  4.0. Semakin muda mereka semakin familiar dan  lebih  tanggap  akan  datangnya kemajuan teknologi.
Dari hasil total responden sejumlah  42  orang  tersebut,  dosen dengan  Pendidikan  terakhir  yaitu  S2 yang mendominasi yaitu sebesar 33 atau 78.6 %. Hasil survei menunjukkan bahwa perlunya kebutuhan dan berbagai upaya ke depan yang bertujuan menciptakan  kesadaran  tentang  Big
Data.  Tantangan  seputar  Big  Data Analytics  serta  prospek  masa  depan tentunya  berdampak  besar  pada  dunia pendidikan. Dengan demikian diharapkan  ke  depan  akan  lebih  mudah dalam  memanfaatan  Big  Data  sebagai pengambilan  keputusan  yang  mengarah pada kemajuan negara

## SARAN
Bagi
peneliti selanjutnya diharapkan  agar  objek  penelitian  dapat lebih  luas  lagi  dari  mata  kuliah  yang diajarkan  yang  diharapkan  memiliki jumlah  responden  lebih  banyak  lagi. Serta  menambahkan  istilah-istilah  yang baru muncul agar penelitian selalu up-to date.

## DAFTAR PUSTAKA
Buku Schenker,  N.,  Davidian,  M.,    dan Rodriguez,  R.  (2013).  The  ASA and Big Data. Amstat News. Schlechtendahl, J., Keinert, M., Kretschmer,  F.,  Lechler,  A.,  dan Verl,  A.  (2015).  Making  existing
production  systems  Industry  4.0- ready.
Sugiyono,  2001.  Metode  Penelitian,
Bandung: CV Alfa Beta.
.  2012.  Metode  Penelitian
Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D. Bandung: Alfabeta.
Wang, Chun, Chen, Ming Hui., Schifano,  E.,  Wu,  Jing.,  and  Yan J., (2016). Statistical Methods and Computing for Big Data , Statistics and Its Interface Jurnal Arnaboldi, M., Busco, C., dan Cuganesan, S. (2017). Accounting, accountability, social media and big data: Revolution or hype?. Accounting,  Auditing  &
Accountability Journal. BAL,  Hasan  Çebi  dan  ERKAN,  Cisil (2019). Industry 4.0 and Competitiveness. 3rd World Conference on Technology, Innovation  and  Entrepreneurship
(WOCTINE). Turkey. Habibullah,  S.  N.  (2018).  A  Sample Survey  on  the  Current  Level  of Awareness  Regarding  Big  Data Among Academics and Practitioners of Statistics in Pakistan. Lahore, Pakistan
Klement, N., Silva, C., dan  Gibaru, O., et  al  (2017).  A  generic  decision support  tool  to  planning  and assignment  problems:  Industrial application  &  Industry  4.0. 27th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing. Modena, Italy. FAIM Pereira,  A.  C.  dan  Romero,    F.  (2017). A review of the meanings and the implications  of  the  Industry  4.0 concept. Manufacturing Engineering  Society  International Conference. Vigo  (Pontevedra), Spain. MESIC. Torre,  M.  L.,  Botes,  V.  L.,  Dumay,
John.,  Rea,  M.  A.,  dan  Odendaal E.  (2018).  The  fall  and  rise  of intellectual capital accounting new  prospects  from  the  Big  Data revolution. Meditari  Accountancy Research.

## Internet
Prasetyo,  H.  dan  Sutopo,  W  (2018).
Industri  4.0:  Telaah  Klasifikasi Aspek  Dan  Arah  Perkembangan Riset. https://ejournal.undip.ac.id/