Muhammad Ruslan Maulani, Iwan Setiawan, Marwanto Rahmatuloh JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 10, No 2, 15 April 2024
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## PENERAPAN KONSEP BIG DATA UNTUK OPTIMALISASI MANAJEMEN ASET DI PT POS INDONESIA
Muhammad Ruslan Maulani 1 , Iwan Setiawan 2 , Marwanto Rahmatuloh 3
Program Studi D3 Teknik Informatika Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Jl. Sariasih No. 54, Kota Bandung muhammadmaulani@ulbi.ac.id 1 , iwansetiawan@ulbi.ac.id 2 , mrahmatuloh@ulbi.ac.id 3

## Abstrak
PT  Pos  Indonesia  memiliki  sejumlah  besar aset dalam  bentuk tanah dan gedung  yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Pengelolaan aset tanah dan gedung yang efisien dan efektif menjadi krusial dalam memastikan operasional yang lancar dan keberlanjutan  bisnis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  konsep  Big  Data  dalam  rangka mengoptimalkan  manajemen  aset  di  PT  Pos Indonesia.  PT  Pos  Indonesia  perlu  mengadopsi teknologi Big Data untuk mengumpulkan, mengelola, dan  menganalisis  data  yang  dihasilkan  oleh  berbagai sumber.  Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Scrum,  sebuah  kerangka  kerja pengembangan  perangkat  lunak  yang  berfokus  pada fleksibilitas  dan  kolaborasi  tim.  Penelitian  ini melibatkan  beberapa  tahapan.  Pertama,  dilakukan analisis  kebutuhan  dan  identifikasi  aset  yang  perlu dioptimalkan.  Selanjutnya,  dilakukan  pengumpulan data  dari  berbagai  sumber  seperti  sistem  manajemen aset.  Data  yang  dikumpulkan  kemudian  diproses  dan disimpan  dalam  infrastruktur  Big  Data  yang  sesuai. Selanjutnya,  menggunakan  metode  Scrum,  tim peneliti  dan  stakeholder  terlibat  dalam  proses pengembangan  solusi  Big  Data.  Sprint-sprint  pendek dilakukan  untuk  mengimplementasikan  dan  menguji berbagai komponen sistem, seperti platform pengumpulan  data,  algoritma  analisis,  dan  visualisasi hasil. Iterasi secara teratur memungkinkan penyesuaian  dan  perbaikan  berkelanjutan  sesuai dengan  umpan  balik  yang  diberikan  oleh  tim  dan pemangku  kepentingan.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  prototype  aplikasi  dan  penerapan  konsep  Big Data yang diimplementasikan dalam aplikasi manajemen  aset  di  PT  Pos  Indonesia.  Dengan mengoptimalkan  penggunaan  data,  PT  Pos  Indonesia
dapat meningkatkan efisiensi operasional, memperbaiki  pengambilan  keputusan  berdasarkan analisis data yang lebih akurat.
Kata  kunci:  Big  Data,  Manajemen  aset,  PT  Pos Indonesia, Scrum, Analisis data.

## Abstract
PT  Pos  Indonesia  has  a  large  number  of assets  in  the  form  of  land  and  buildings  spread throughout Indonesia. Efficient and effective management  of land and building  assets is crucial  in ensuring smooth operations and business sustainability.  This  research  aims  to  apply  the  Big Data concept  in order to  optimize asset management at  PT  Pos  Indonesia.  PT  Pos  Indonesia  needs  to adopt  Big  Data  technology  to  collect,  manage,  and analyze  data  generated  by  various  sources.  The research  method  used  in  this  study  is  Scrum,  a software  development  framework  that  focuses  on flexibility  and  team  collaboration.  This  research involves  several  stages.  First,  a  needs  analysis  and identification of assets that need to be optimized were conducted.  Next,  data  was  collected  from  various sources  such  as  asset  management  systems.  The collected  data  is  then  processed  and  stored  in  a suitable  Big  Data  infrastructure.  Next,  using  the Scrum  method,  the  research  team  and  stakeholders were involved in the process of developing a Big Data solution.  Short  sprints  were  conducted  to  implement and test various components of the system, such as the data  collection  platform,  analysis  algorithms,  and visualization of results. Regular iterations allowed for continuous  adjustments  and  improvements  according to  feedback  provided  by  the  team  and  stakeholders.
Muhammad Ruslan Maulani, Iwan Setiawan, Marwanto Rahmatuloh JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 10, No 2, 15 April 2024
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
The result of this research is a prototype application and  the  application  of  the  Big  Data  concept implemented  in  the  asset  management  application  at PT  Pos  Indonesia.  By  optimizing  the  use  of  data,  PT Pos  Indonesia  can  increase  operational  efficiency, improve  decision  making  based  on  more  accurate data analysis.
Keywords:  Big  Data,  Asset  management,  PT  Pos Indonesia, Scrum, Data analysis.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam era digital yang semakin maju, penggunaan teknologi informasi dan sistem manajemen  data  yang  efektif  sangat  penting  bagi perusahaan  untuk  meningkatkan  efisiensi  operasional dan  pengambilan  keputusan  yang  tepat.  PT  Pos Indonesia,  sebagai  salah  satu  perusahaan  logistik terkemuka  di  Indonesia,  memiliki  jumlah  aset  yang signifikan  yang  perlu  dikelola  secara  efisien  dan optimal.
PT Pos Indonesia kini telah mampu menunjukkan kreativitasnya dalam pengembangan perposan Indonesia dengan memanfaatkan infrastruktur jejaring yang  dimilikinya  yang  mencapai  sekitar  24  ribu  titik layanan yang menjangkau 100 persen kota/kabupaten, hamper  100  persen  kecamatan  dan  42  persen kelurahan/desa,  dan  940  lokasi  transmigrasi  terpencil di  Indonesia  serta  pada  tahun  2021  memiliki  asset sebesar  9.689,15  (miliar  rupiah)  (P.  P.  Indonesia 2021). Oleh karena itu, PT Pos Indonesia menghadapi berbagai  tantangan  dalam  mengelola  aset-asetnya yang beragam, seperti kendaraan pengiriman, infrastruktur  jaringan,  pusat  sortir,  dan  sistem informasi.  Aset  juga  dapat  dibagi  menjadi  aset berwujud,  seperti  bangunan,  dan  aset  tak  berwujud, seperti  paten  dan  hak  cipta  (S.  Maulidiah,  2017). Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  konsep  Big  Data menawarkan  potensi  besar  dalam  mengumpulkan, menyimpan,  mengelola,  dan  menganalisis  volume data  yang  besar  dan  beragam  dari  berbagai  sumber yang terkait dengan manajemen asset  (W. Ma and X. Zhang 2020).
Dengan  menerapkan  konsep  Big  Data,  PT  Pos Indonesia  dapat  mengoptimalkan  penggunaan  data yang  ada  untuk  meningkatkan  manajemen  asetnya. Big  Data  memungkinkan  bisnis  mengadopsi  taktik baru, yang pada gilirannya meningkatkan
pengambilan  keputusan,  kinerja,  dan  kemampuan untuk mengeksplorasi prospek baru (M. Malami Idina 2023). Penggunaan teknologi informasi dan komunikasi  yang  berbasis  data  dalam  jumlah  besar merupakan  prasyarat  untuk  pengambilan  keputusan yang  tepat  (T.  Mandičák  et  al  2021).  Volume  dan variasi  data  dapat  menimbulkan  biaya  dan  bahaya yang melebihi kapasitas organisasi untuk menciptakan dan  mengeksploitasi  nilai  dari  big  data  jika  investasi yang  signifikan  dalam  keahlian  untuk  kebenaran  big data tidak dilakukan (F. Cappa et al 2021).
Namun,  penerapan  konsep  Big  Data  dalam manajemen  aset  PT  Pos  Indonesia  tidaklah  mudah. Dibutuhkan pendekatan yang terstruktur dan metodologi yang tepat untuk mengelola, menganalisis,  dan  memanfaatkan  data  yang  tersedia. Salah satu metode yang populer dan dapat digunakan adalah  metode  Scrum,  yang  menekankan  kolaborasi tim  dan  fleksibilitas  dalam  pengembangan  solusi perangkat lunak.
Masalah Big Data sering diteliti untuk memvalidasi  strategi  yang  akan  memberi  bisnis keunggulan  kompetitif  (S.  Sharma  2020).  Dalam konteks  ini,  peneliti  bertujuan  untuk  menerapkan konsep  Big  Data  dalam  rangka  mengoptimalkan manajemen  aset  di  PT  Pos  Indonesia  dengan menggunakan metode Scrum. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik  tentang  potensi  dan  manfaat  Big  Data  dalam manajemen  aset  serta  memberikan  wawasan  praktis tentang penggunaan metode Scrum dalam pengembangan solusi Big Data.
Dengan adanya penelitian ini, diharapkan PT Pos Indonesia  dapat  memperoleh  pengetahuan  dan panduan  yang  berharga  untuk  mengimplementasikan konsep  Big  Data  dalam  manajemen  asetnya.  Hasil penelitian  ini  juga dapat  memberikan kontribusi pada perkembangan pengetahuan dan penggunaan teknologi  Big  Data  di  sektor  logistik  dan  industri lainnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode  penelitian  yang digunakan  oleh  penulis  adalah    pendekatan scrum . Strategi  ini  ditujukan  untuk  kelompok  yang  terdiri dari  tiga  sampai  sembilan  orang  yang  pekerjaannya dibagi  ke  dalam  istilah  sprint  untuk  menyelesaikan satu  lingkup  pekerjaan  dalam  jangka  waktu  yang
Muhammad Ruslan Maulani, Iwan Setiawan, Marwanto Rahmatuloh JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 10, No 2, 15 April 2024
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
ditentukan.  Tim  berkumpul  setiap  hari  untuk meninjau  kemajuan  dalam  pertemuan  yang  dikenal sebagai daily  scrum (E.  Friess  2018).  Adapun  model scrum yang  dikembangkan  oleh  penulis  dapat  dilihat pada gambar 1.
1. Perencanaan Awal 2. Pembentukan Produk BackLog 3. Sesi Sprint Planning
4. Sprint Backlog &
Daily Scrum
5. Sprint Review 6. Sprint
Retrospective
Gambar 1. Metode Penelitian
Berikut adalah tahapan-tahapan metode penelitian yang akan digunakan:
1. Perencanaan awal
Membentuk  tim  penelitian  yang  terdiri  dari anggota  yang  memiliki  keahlian  dan  pengalaman yang  relevan  dalam  Big  Data  dan  manajemen  aset. Mengidentifikasi  tujuan  penelitian  secara  lebih  rinci dan  menentukan deliverables yang  diharapkan  dari setiap iterasi.
2. Pembentukan Product Backlog
Mengidentifikasi dan mendefinisikan kebutuhan dan fitur-fitur yang diperlukan untuk mengoptimalkan manajemen  aset  di  PT  Pos  Indonesia  dengan menggunakan  konsep  Big  Data.  Mengurutkan prioritas  dari  setiap  fitur  dan  kebutuhan  berdasarkan nilai bisnis dan dampaknya terhadap tujuan penelitian. 3. Sesi Sprint Planning
Memilih  item-item  dari  Product  Backlog  yang akan dikerjakan selama sprint berikutnya. Mengestimasi dan merencanakan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan setiap item.
4. Sprint Backlog & Daily Scrum
Melakukan  pengembangan  solusi  Big  Data berdasarkan  item-item  yang  dipilih  dalam  Sprint Planning. Melakukan pertemuan harian ( Daily Scrum ) untuk menyinkronkan pekerjaan dan mengidentifikasi hambatan yang perlu diatasi.
5. Sprint Review
Mempresentasikan  hasil  pekerjaan  yang  telah diselesaikan dalam sprint kepada pemangku kepentingan,  termasuk  perwakilan  dari  PT  Pos Indonesia.  Menerima  umpan  balik  dan  saran  dari pemangku kepentingan untuk perbaikan selanjutnya.
6. Sprint Retrospective
Membahas  hasil  sprint,  mencatat  hal-hal  yang berhasil  dan  hambatan  yang  dihadapi  selama  sprint. Merencanakan  tindakan  perbaikan  dan  perubahan yang dapat diterapkan pada sprint berikutnya.
7. Mengulang tahapan 3 hingga 6
Melakukan  iterasi  berulang  dari  tahapan- tahapan  sprint  untuk  pengembangan  solusi  Big  Data yang  berkelanjutan.  Memperbarui  dan  menyesuaikan Product  Backlog  seiring  berjalannya  penelitian  dan mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang kebutuhan dan tujuan penelitian.
Metode  Scrum  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk  memungkinkan  adaptasi  yang  cepat  terhadap perubahan kebutuhan dan pemahaman yang berkembang  selama  penelitian.  Kerjasama  tim  yang erat, pembaruan berkala, dan siklus iteratif memungkinkan peneliti untuk menguji dan mengimplementasikan  solusi  Big  Data  yang  relevan dengan  manajemen  aset  PT  Pos  Indonesia  secara efektif.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
III.1 Analisis Kebutuhan
Kebutuhan fungsional Sistem Informasi Manajemen  Aset  Gedung  ini  dapat  dikategorikan berdasarkan penggunaanya, yaitu:
Kebutuhan  Fungsional  untuk  Master  Aset Gedung: 1. Login
2. Mengelolas Aset Gedung
Kebutuhan  Fungsional  untuk  User  Per Regional:
1. Login
2. Pengelolaan Aset
3. Pencatatan Aset Baru
4. Peminjaman Aset
5. Laporan Aset Kebutuhan Fungsional untuk Pengguna:
1. Login
2. Pencarian Aset
3. Informasi Peminjaman Aset

## III.2 Perancangan
Perancangan  ini  menitik  beratkan  kepada perancangan  data  yang  ada  pada  aplikasi,  tahap perancangan  data  pada  perangkat  lunak  tersebut dipakai  dalam  pemodelan  yang  umum  yang  akan digunakan  yaitu  menggunakan Use  Case,  Class Diagram, Sequence Diagram, Collaboration Diagram,  Activity  Diagram,  Statechart  Diagram,
Muhammad Ruslan Maulani, Iwan Setiawan, Marwanto Rahmatuloh JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 10, No 2, 15 April 2024
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Component  Diagram,  Deployment  Diagram,  Object Diagram dan Struktur Diagram .
1. Use Case Diagram
Berikut  ini  merupakan  Use  Case  Diagram  yang menjelaskan  proses  interaksi  antara  aktor  dengan system  yang  telah  dirancang.  Adapun Use  Case Diagram  pada  Sistem  Informasi  Manajemen  Aset Gedung ini dapat dilihat pada Gambar 2.
System Master Aset Gedung User Per Regional Pengelolaan Aset Pencatatan Aset baru Peminjaman Aset Laporan Aset Mengelola Aset Gedung Pengguna Login Pencarian Aset Informasi Peminjaman Aset
Gambar 2. Use case diagram Sistem Informasi
Manajemen Aset Gedung

## 2. Class Diagram

## Gambar 3. Class Diagram Sistem Informasi Manajemen Aset Gedung
Kelas  AsetGedung  merepresentasikan  aset gedung dengan atribut seperti id, nama, deskripsi, dan metode  seperti  peminjaman  dan  verifikasi.  Kelas Pengguna merepresentasikan pengguna dengan atribut seperti  id,  nama,  dan  jabatan.  Mereka  dapat meminjam aset. Kelas AdminAsetGedung merepresentasikan  administrator  aset  gedung  dengan
atribut  seperti  id  dan  nama.  Mereka  dapat menambahkan  aset  baru,  mengelola  aset,  dan membuat  laporan.  Kelas  Laporan  merepresentasikan laporan  dengan  atribut  seperti  id,  tanggal,  dan  isi. Kelas  VerifikasiAset  merepresentasikan  entitas  yang melakukan verifikasi aset.
3. Deployment Diagram
Server  Aplikasi  mengandung  komponen  Web Server  dan  Aplikasi,  yang  mewakili  server  web  dan aplikasi yang digunakan untuk sistem manajemen aset gedung.  Server  Database  mengandung  komponen Database,  yang  mewakili  database  tempat  data  aset gedung  disimpan.  Klien  mewakili  perangkat  klien seperti browser yang digunakan oleh pengguna untuk berinteraksi  dengan  sistem.  Panah  menunjukkan aliran  data  atau  permintaan  antara  komponen, misalnya,  permintaan  HTTP  dari  browser  ke  server web, atau kueri database dari aplikasi ke database.
Gambar 4. Deployment Diagram Sistem Informasi Manajemen Aset Gedung

## 4. Tampilan Login
Proses  login  mencakup  verifikasi  identitas pengguna  dengan  membandingkan  informasi  yang dimasukkan  dengan  data  yang  ada  dalam  basis  data pengguna.  Selain  itu,  sistem  juga  dapat  menerapkan langkah-langkah keamanan tambahan, seperti otentikasi dua faktor, untuk memastikan bahwa hanya pengguna  yang  sah  yang  dapat  mengakses  dan mengelola  aset  gedung.  Dengan  implementasi  yang tepat,  login  memastikan  bahwa  akses  ke  informasi sensitif  dan  operasi  terkait  aset  gedung  tetap  aman dan  hanya  dapat  dilakukan  oleh  pihak  yang berwenang.
Muhammad Ruslan Maulani, Iwan Setiawan, Marwanto Rahmatuloh JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 10, No 2, 15 April 2024
Gambar 5. Tampilan Login
5. Tampilan Halaman Data Aset
Halaman ini merupakan halaman untuk menampilkan data asset Gedung, melakukan perubahan  data  asset  Gedung  dan  melakukan penghapusan data asset gedung.

## Gambar 6. Tampilan Halaman Aset Gedung

## 6. Tampilan Halaman Data Peminjaman
Halaman ini merupakan halaman untuk menampilkan  data  peminjaman  asset  Gedung, melakukan perubahan data peminjaman asset Gedung dan  melakukan  penghapusan  data  peminjaman  asset gedung.
Gambar 7. Tampilan Halaman Data Peminjaman
7. Tampilan Halaman Data Perbaikan Aset Halaman ini merupakan halaman untuk menampilkan data perbaikan asset Gedung, melakukan  perubahan  data  perbaikan  asset  Gedung dan  melakukan  penghapusan  data  perbaikan  asset gedung.
Gambar 8. Tampilan Halaman Data Perbaikan Aset

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,  ada  beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan, yaitu  implementasi  konsep  big  data  memberikan kemampuan  untuk  mengumpulkan,  menyimpan,  dan menganalisis  data  dalam  jumlah  besar  dari  berbagai sumber,  seperti  data  aset  gedung,  peralatan,  dan laporan  perawatan.  Ini  memungkinkan  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dan  proaktif  dengan  dasar yang  kuat.  Kemudian  optimalisasi  manajemen  aset memungkinkan pengurangan biaya perawatan, peningkatan  umur  pakai  aset,  dan  peningkatan ketersediaan  aset.  Dengan  mengintegrasikan  big  data analytics  dalam  manajemen  aset  gedung,  Perusahaan dapat  mengidentifikasi  tren,  kebutuhan  perawatan, dan  perbaikan  yang  diperlukan  dengan  lebih  baik, menghasilkan  efisiensi  operasional  yang  signifikan, serta  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya. Pelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan  big  data dan  optimalisasi  manajemen  aset  sangat  relevan dalam  konteks  manajemen  aset  gedung,  membantu organisasi untuk
meningkatkan efisiensi, penghematan  biaya,  dan  pemeliharaan  aset  secara keseluruhan.

## R EFERENSI
P. P. Indonesia, “Laporan Tahunan PT Pos Indonesia (Persero),” 2021.
Muhammad Ruslan Maulani, Iwan Setiawan, Marwanto Rahmatuloh JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 10, No 2, 15 April 2024
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## S. Maulidiah, “Optimalisasi Pengelolaan Aset Sebagai
Wujud  Reformasi  Birokrasi  Di  Daerah,” Jurnal  Pemerintahan,  Politik  dan  Birokrasi , vol. 3, no. 1, 2017.
W. Ma and X. Zhang, “Design and implementation of big  data  asset  management  system,”  in Advances in Intelligent Systems and Computing ,  2020.  doi:  10.1007/978-981-15- 2568-1_243.
M.  Malami  Idina,  “The  Concept  of  Big  Data  and Solutions of Cloud Computing,” International Journal  of  Advanced  Engineering  and Management  Research ,  vol.  08,  no.  02,  pp. 99–106, 2023, doi: 10.51505/ijaemr.2023.8210. T.  Mandičák,  P.  Mésároš,  A.  Kanáliková,  and  M.
Špak,  “Supply  chain  management  and  big data concept effects on economic sustainability  of  building  design  and  project planning,” Applied  Sciences  (Switzerland) , vol. 11, no. 23, 2021, doi: 10.3390/app112311512.
F.  Cappa,  R.  Oriani,  E.  Peruffo,  and  I.  McCarthy, “Big  Data  for  Creating  and  Capturing  Value in  the  Digitalized  Environment:  Unpacking the  Effects  of  Volume,  Variety,  and  Veracity on  Firm  Performance*,” Journal  of  Product Innovation Management , vol. 38, no. 1, 2021, doi: 10.1111/jpim.12545.
S.  Sharma,  “Big Data Analytics  for  Customer Relationship Management: A Systematic Review and Research Agenda,” in Communications in Computer and
Information  Science ,  2020.  doi:  10.1007/978- 981-15-6634-9_39.
F.  Almeida,  “Big  data:  Concept,  potentialities  and vulnerabilities,” Emerging  Science  Journal , vol.  2,  no.  1,  2018,  doi:  10.28991/esj-2018- 01123.
O. Ylijoki and J. Porras, “Perspectives to Definition of Big Data: A Mapping Study and Discussion,”
Journal  of  Innovation  Management ,  vol.  4,
no. 1, 2016, doi: 10.24840/2183-
0606_004.001_0006.
U.  Sivarajah,  M.  M.  Kamal,  Z.  Irani,  and  V. Weerakkody,  “Critical  analysis  of  Big  Data challenges  and  analytical  methods,” J  Bus
Res , vol. 70, 2017, doi: 10.1016/j.jbusres.2016.08.001.
C.  Yang,  Q.  Huang,  Z.  Li,  K.  Liu,  and  F.  Hu,  “Big Data  and  cloud  computing:  innovation opportunities  and  challenges,” International Journal of Digital Earth , vol. 10, no. 1. 2017. doi: 10.1080/17538947.2016.1239771.
I. Lee, “Big data: Dimensions, evolution, impacts, and challenges,” Bus  Horiz ,  vol.  60,  no.  3,  2017, doi: 10.1016/j.bushor.2017.01.004.
S.  Guo,  “Research  on  Logistics  Big  Data  Asset Management  and  Data  Mining  Based  on Particle Swarm Optimization,” in Proceedings -  2022  International  Conference  on  Artificial Intelligence  and  Autonomous  Robot  Systems,
AIARS 2022 , 2022. doi:
10.1109/AIARS57204.2022.00094.
M. Li, J. Liu, and Y. Yang, “Research and practice of big  data  modeling  in  asset  management institutions,”  in 2022  3rd  International Conference on Big Data, Artificial
Intelligence and Internet of Things Engineering,  ICBAIE  2022 ,  2022.  doi:
10.1109/ICBAIE56435.2022.9985845.
F.  Masya,  J.  Triloka,  and  H.  Sabita,  “ASSET MANAGEMENT  SYSTEM  IN  HIGHER EDUCATION INSTITUTION USING TDWI BIG DATA MATURITY
MODEL,”
International  Research  Journal  of  Computer Science , vol. 9, no. 7, 2022, doi: 10.26562/irjcs.2022.v0907.001.
Slađana  Janković;  Snežana  Mladenović;  Stefan Zdravković;  Slavko  Vesković;  Ana  Uzelac, “MONGODB  DATABASES  IN  BIG  DATA APPLICATIONS  IN  TRANSPORTATION
INDUSTRY,” 2019.
doi: 10.20544/tts2018.p02.
E. Friess, “„Filling to capacity‟: An exploratory study of  project  management  language  in  agile scrum teams,” Tech Commun , vol. 65, no. 2, 2018.