## A Survey on Smart Analytics: Method, Tools, and Open Research Issues

## Nova Nurviana
School of Electrical Engineering and Informaticss Bandung Institute of Technology
Bandung, Indonesia nova.nurviana@s.itb.ac.id
Abstract —Smart analytic nowadays was very popular because today big data is booming. Back several years ago, people  were    fascinating  with  statictics  which  surveys  or  cencus  become  a  gun  for  describing  or  forecasting  some issues as of decision making or planning. By migrating to big data, smart analytic is very needed to filter which data is useful and producing some worthy information.

## Keywords— analytic  tool, smart analytic, big data, survey

## I. I NTRODUCTION
Smart  analytic  diartikan  sebagai  proses  dari  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  guna  untuk  membantu bisnis dalam proses pengambilan keputusan dalam hal produk atau service yang akan disediakan [1]. Oleh sebab itu, dalam proses smart analitik juga disertakan pre-processing data. Sebagaimana kita ketahui bahwa data sangat banyak  dikarenakan  semua  serba  digital  [2]  sehingga  banyak  sensor,  banyak  report  yang  dikumpulkan,  dalam artian data terus bertumbuh, sehingga disebut sebagai big data [3]. Menurut penelitian, tujuh puluh persen waktu yang digunakan untuk memproses sebuah data adalah pada tahap pre-processing [4]. Pertama, filtering untuk data yang tida akan digunakan. Kemudian mengubah struktur data dari yang semula unstructured menjadi structured [5].
Perbedaan smart analitik dengan analitik biasa adalah, pada smart analitik terdapat artificial intelligent guna meganalisis  secara  smart  [6].  Dalam  analisis  biasa,  digunakan  metode  statistik  deskiptif  dan  inferensia  [7]  [8]. Statistik deskriptif akan menggambarkan data dalam bentuk [9] :
 Tabular:  data  disajikan  dalam  bentuk  tabel  sehingga  dapat  diketahui  sebuah  informasi  berdasarkan atribut, disajikan dalam bentuk kolom dan baris.
 Chart:  dalam  bentuk  diagram  batang,  pie  charts,  line  charts,  tujuannya  untuk  menampilkan proporsi/jumlah antar variable atau antar waktu
 Histogram:  untuk  menunjukkan  frekuensi  dari  suatu  variabel  dengan  interval  tertentu,  disajikan dengan tampilan batang
 Scatter plot: menunjukkan keterkaitan antar dua variabel disertai dengan konfiden interval tertentu
 Cartogram: untuk menampilkan informasi geografis dan geospasial
Selain yang disebutkan di atas, sekarang ini sangat familiar media untuk membuat data ―berbicara‖ melalui animasi-animasi  menarik,  seperti  infografis dan  videografis  [10]. Tujuannya  adalah  agar masyarakat lebih  peka terhadap data bahwa data tidak hanya sederet angka yang membosankan, melainkan mengandung informasi yang tanpa disadari sebenarnya sangat dekat dengan kehidupan kita.
Data  adalah  story, bagaimana  kita  membawakannya  (story  telling)  akan berdampak pada  bagaimana  orang lain menerimanya. Data tersebar dimana-mana, seperti pada data-data statistik, pada bisnis proses, data riset, peta lokasi, maupun data keuangan.Sederet huruf-huruf atau sederet angka-angka mayoritas membuat orang mual dan tidak  tertarik  dikarenakan  kita  membutuhkan  waktu  untuk  membaca  keseluruhan dan  memprosesnya  pada otak kita,  tepatnya  pada  otak  kiri  karena  otak  kiri  bertugas  untuk  pemrosesan  bahasa,  sedangkan  otak  kanan. Sedangkan otak kanan berfungsi untuk mengenali objek dan spasial [28]. Oleh karena perbedaan itu,data dibuat sedemikian menarik sehingga bagaimana data yang tadinya terlihat membosankan karena diproses oleh otak kiri,
dapat diproses oleh otak kanan denga visualisasi yangmernarik agar otak kita mudah menangkap dan lebih cepat masuk memori otak serta akanbertahan lama dalam otak (mudah diingat).
Berbeda dengan analitik yang bersifat konvensional, smart analitik dilengkapi dengan mesin intelijen untuk memunculkan  informasi  dari  big  data  yang  secara  dalam  tersembunyi  informasi  tersebut  secara  otomatis, sehingga user tidak perlu query yang kompleks, cukup menggunakan drag dan drop. Hasilnya, waktu pengerjaan analisis menjadi lebih singkat.

## II. SURVEY

## A. Metode Smart Analitik
Ada banyak metode untuk menganalisis data, diantaranya:
1. Clustering
Metode  jenis  ini  sangat  fundamental.  Beberapa  peneliti  telah  fokus  dalam  pengembangan  jenis  analitik clustering  [11][12][13].  Metode  dasarnya  adalah  mengidentifikasi  dataset  yang  memiliki  persamaan  yang signifikan  sehingga  dari  data  tersebut    muncul  kelompok-kelompok.  Implementasi  dari  metode  ini  adalah mencari  segmentasi  konsumen  sehingga  pihak  perusahaan  dapat  menawarkan  produk  atau  servis  yang berbeda antar individu terganung dari tipe kelompoknya. Cara ini sangat ampuh untuk menghasilkan benefit yang lebih besar.
2. Decision Trees
Metode ini sangat bermanfat untuk pengambilan keputusan berdasarkan kombinasi atribut yang terlibat. Ada satu yang menggunakan metode ini (Nova, 2012) dimana untuk mengklasifikasikan sebuah berita ke dalam indikator melalui metode tree, pertama difilter apakah aktivitas itu mengandung kekerasan, kemudian difilter kembali  aktor  yang  melakukan  apakah  pemerintah  atau  masyarakat,  terakhir  aksi  tersebut  apakah mengandung unsur keagamaan, politik, atau pelayanan umum [14].
3. Column Dependency
Untuk  mengetahui  seberapa  kuat dependency antar  satu  variabel  terhadap  aspek  tertentu.  Misalnya perusahaan  Gojek  ingin  mengetahui  apakah  kesopanan  para  pengemudi  berpengaruh  penting  terhadap kepercayaan konsumen kepada Gojek. Peneliti lain yang meneliti hal serupa  adalah [15].
4. Mesin Rekomendasi
Idenya adalah mempelajari historical data , kemudian dimodelkan, kemudian untuk memprediksi selanjutnya aktivitas konsumen akan bagaimana, atau produk apa yang selanjutnya akan dicari oleh konsumen. Hasilnya akan  menjadi  masukan  para provider produk  maupun  servis  untuk  mengatur  srategi  bisnis  sesuai  dengan rekomendasi yang disarankan agar mendapatkan keuntungan sebesar-besarnya [16].

## B. Tools Smart Analytic
Terdapat  beberapa  tools  yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah  big  data  dan  tools  untuk  analitik, diantaranya:
 Apache Hadoop dan MapReduce
Apache  hadoop  merupakan  pengembangan  dari  opensource  MapReduce  [17]  yang  fungsinya  untuk mengindeks  web  crawl.  MapReduce  adalah  model  pemrograman  untuk  memproses  dataset  yang  besar berdasarkan  metode  Map  step  dan  Reduce  step  [18][19].  Map  step  bekerja  dengan  cara  node  master mengambil  input,  kemudian  memecahnya  menjadi  bagian-bagian  kecil  sehingga  dapat  didistribusikan kepada node worker. Node worker kemudian mengerjakan bagiannya dan menyerahkan hasilnya pada node master. Sedangkan reduce step akan mengumpulkan hasil kemudian membentuknya menjadi output.
©Asosiasi Prakarsa Indonesia Cerdas (APIC) – 2020
Gambar 1 Proses Map dan Reduce [19]
 Apache Mahout
Berawal  dari  mechine  learning  berupa  program  komputer  untuk  mengoptimasikan  performa  komputer dengan  menggunakan  data  histori  atau  sampel  data  [20].  Machine  learning  sendiri  terdiri  dari  tiga macam,yaitu supervise, unsupervise, dan semisupervise.
Supervise  sendiri  merupakan  fungsi  untuk  memprediksi  dengan  cara  memberi  label  kepada  data-data history  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  machine  learning.  Tujuannya  agar  ketika  ada  data  baru dimasukkan,  machine  learning  sudah  dapat  mengenali  dan  dapat  mengetahui  apa  yang  harus  dikerjakan terhadap  data  tersebut.  Unsupervised  merupakan  fungsi  tanpa  melabeli  data,  tapi  menggunakan  fungsi statistika. Sedangkan semi supervised akan berangkat dari unsupervised, kemudian dari hasil  yang  missed atau tidak sesuai tujuan, data tersebut kemudian dilabeli, sehingga hasilnya menjadi lebih bagus. Kemudian,  Dari  semua  domain  machine  learning  tersebut,  Hadoop  sudah  menyelesaikannya  dengan  baik, namun gap diantaranya adalah Mahout lebih scalable. Selain itu dibandingkan machine learning yang lain, Mahout banyak  komunitasnya, dokumentasi dan contohnya, skalabilitasnya,  memiliki lisensi  Apache, dan orientasi pada riset [21].
 Apache Spark
Apache  Spark  merupakan  program  open  source  yang  banyak  digunakan  oleh  programmer  di  Indonesia. Alasannya  adalah  karena  open  source  tentunya,  alasan  lain  adalah  dapat  dituliskan  dalam  bahasa  Java, Scala,  R,  atau  Python  [18].  Dalam  penelitian  [22]  disebutkn  bahwa  Apache  Spark  sangat  cocok  bagi modeling  yang  memiliki  iteratif  yang  banyak  dikarenakan  ia  memiliki  arsitekur  dengan  library  yang terdistribusi  sehingga  memiliki  kecepatan  pemrosesan  yang  bisa  diandalkan.  Selain  itu,  ia  memiliki  sifat fault-tolerant sehingga apabila komponen lain ada yang rusak, sistem dapat terus berjalan.
Apabila  kita  memiliki  penelitian  yang  banyak  mengandung  statistika,  Apache  Spark  merupakan  pilihan yang  tepat  dikarenakan  Apache  Spark  memiliki  fitur  untuk  menampilkan  grafik  [22],  sangat  cocok  untuk menampilkan regresi maupun deskripsi data berupa visualisasi data, maupun untuk menampilkan hubungan antar  variabel  dimana  variabel  disimbolkan  dengan  node,  sedangkan  hubungannya  digambarkan  dengan edge.
Gambar 2 Arsitektur Apache Spark [18]
Data  disimpan  dalam  ani  fault  tolerance,  kemudian  cluster  manager  akan  membagi-bagikan  task  kepada beberapa  executor.  Tak  heran  jikan  Apache  Spart  memang  terkenal  untuk  distribusi  programming  secara real time.
Apache  Spark  memiliki  ekosistem  yang  menggabungkan  beberapa  komponen  sehingga  semua  kebutuhan analitik diharapkan telah mampu dilakukan oeh Spark. Berikut merupakan komponen ekosistemnya [23].
 Spark Core
Spark core merupakan engine dari pemrograman secara paralel dan terdistribusi. Dalam Spark Core ini dipasang untuk streaming SQL serta machine learning. Tugas dari Spark Core adalah untuk mengatur penyimpanan, fault recovery, penjadwalan, pendistribusian tugas, serta monitoring proses.
 Spark Streaming
Seperti  dari  morfologi  katanya,  streaming  yang  berarti  real  time,  spark  streaming  bertanggung  jawab dalam pemrosesan data secara real time.
 Spark SQL
Spark  SQL  adalah  modul  yang  mengintegrasikan  relational  processing  dan  functional  programming. Untuk query nya dapat menggunakan SQL atau Hive Query Language.
 GraphX
Komponen  ini  berguna  untuk  memproses  grafik.  Pada  selanjutnya,  GraphX  berkembang  menjadi Graph RDD dimana graph tidak hanya menunjukkan node yang saling berhubungan  yang ditunjukkan dengan edge, tapi Graph RDD dapat menunjukkan jenis relationship apa yang terjadi di edge tersebut beserta besarannya.
 MLlib
MLlib  merupakan  kepanjangan  dari  Machine  Learning  library.  MLlib  digunakan  untuk  menjalankan machine learning dalam Apache Spark
 SparkR
Dalam  bahasa  pemrograman  R  terdapat  paket  yang  menyediakan  fungsi-fungsi  seperti  filtering, aggregation, selection, sama seperi pada SQL namun untuk dataset yang besar.
 Dryad
Model  programming  lain  yang  digunakan  untuk  memproses  paralel  computing  serta  program  terdistribusi menggunakan  grafik  dataflow  [24].    Dalam  artikel  lain  [25]  juga  disebutkan  bahwa  dryad  adalah  mesin untuk  mengeksekusi  secara  terdistribusi  atau  paralel  data  kasar  (coarse  grain  data)  .  Dryad  akan mengkombinasikan antara komputasi verteks  dengan channel komunikasi untuk  membuat grafik dataflow. Pertama-tama  dryad  akan  mengeksekusi  verteks  dari  graph  pada  beberapa  set  komputer,  cara  dryad mengetahui  komputer  yang  available  adalah  melalui  komunikasi  file,  saluran  TCP,  serta  shared-memory FIFOS  dimana  data  dipubli  kasikan  lalu  yang  pertama  kali  datang  berarti  pertama  yang  dieksekusi  [26]. Beberapa komputer itu disusun dari single komputer secara clustering, kemudian di dalam single komputer itu terdapat beberapa core di dalamnya sehingga pekerjaan menjadi lebih cepat.
 Storm
Sistem komputasi lain untuk memproses large data secara real time dan fault tolerant adalah storm. Storm sangat  berbeda  dengan  Hadoop  dimana  Hadoop  bekerja  dengan  cara  mengumpulkan  data  terlebih  dahulu kemudian diproses, sedangkan storm sistem komputasinya bersifat real time, sehingga setiap ada input data baru yang masuk, nilai komputasinya akan langsung berubah sesuai dengan fungsi model yang diterapkan. Selain  dari  itu,  perbedaan  dalam  mengerjakan  task  dapat  dilihat  dari  arsitektur  sistem  dimana  Hadoop menggunakan sistem Map dan Reduce (dapat dilihat pada gambar 1), sedangkan Storm arsitekturnya bersifa dinamis [18], beda task, beda pula arsitekturnya.
 Apache Drill
Kelebihan dari Apache Drill adalah Apache Drill memiliki supportyang fleksibel dan dinamis untuk urusan bahasa  query,  format  data,  serta  sumber  data.  Hal  ini  jusru  merupakan  kelebihan  yang  dilirik  banyak programmer  karena  programmer  seperti  yang  diketahui,  memiliki  kemampuan  coding  yang  berbeda-beda, sehingga  programmer  tidak  perlu  mempelajadi  bahasa  query  tertentu  untuk  dapat  menggunakan  fasilitas dari Apache Drill.
Gambar  3  menjelaskan  bahwa  interface  Apache  Drill  menyediakan  query  language,  bisa  berupa  Java Database  Connectivity  (JDBC)  atau  Open  Database  Connectivity  (ODBC).  Mereka  adalah  Application Programming  Interface,  yang    JDBC  menggunakan  bahasa,  sedangkan  ODBC  khusus  untuk  mengakses database relational menggunakan sistem operasi windows.
Setelah melalui API, data ditransformasi dan digeneralisasi ke logical plan dimana proses
berlangsung dalam  memori namun sebagaimana dalam Java, logical plan dianggap sebagai objek. Setelah itu,  ditransformasi  ke  physical  plan  yang  merepresentasikan  stuktur  data  sebenarnya.  Optimizer  berguna untuk  membantu  pembentukan  physical  plan  dari  logical  plan  dengan  cara  restrukturisasi  data.  Selain  itu, optimizer akan mempercepat proses dengan cara mengeksploitasi data kolom.
 Jaspersoft
Jasprsoft  merupakan  platform  untuk  analisis  data  dengan  skala  besar  dan  menggunakan  struktur  database berbasis  kolom.  Kelebihan  dari  Jaspersoft  adalah  kita  tidak  perlu  melakukan  ekstraksi,  transformasi,  serta loading  (ETL)  untuk  mengolah  big  data.  Selain  itu,  Jaspertext  dapat  secara  langsung  membuat  laporan dalam  bentuk  Hypertext  Markup  Language  (HTML)  serta  memiliki  fitur  dashboard  secara  interaktif langsung dari big data tanpa melakukan ETL.
 Splunk
Splunk adalah smart platform untuk menganalisis big data. Splunk sangat powerful dalam memproses data dengan volume besar sehingga disebut sebagai mesin data. Untuk ilustrasi bahwa Splunk dapat diandalkan adalah, dapat menyelamatkan data center dikala web mengalami down, namun kita tidak sedang berada di data  center,  melainkan  kita  berada  di  tempat  lain.  Splunk  dapat  menyelamatkan  kita  karena  kita  dapat kontrol  web  servis,  database,  firewall,  router,  maupun  load  balancer  dari  jarak  jauh.  Sama  layaknya  kita membuat  konfigurasi  device  tertentu  dari  device  lain,  atau  membuat  konfigurasi  pada  sistem  operasi tertentu, maupun aplikasi lain dari jarak jauh.
Cara kerja Splunk adalah,
 Splunk akan mengumpulkan data dan data tersebut kemudian diberi indeks.
 Dengan  indeks,  Splunk  dapat  mencari  permasalahan  dari  log  server.  Karena  Splunk  memiliki skalabiitas yang besar dan tugas dapat dikerjakan secara cepat, Splunk dapat menentukan secara cepat problem apa yang terjadi.
 Dari  history  problem  yang  ada,  kemudian  penyebab  masalah,  dapat  dibuat  peraturan  jika  terjadi  lagi, maka kirim alert ke device kita agar kita dapat maintenance problem dari jarak jauh.

## III. ANALYSIS

## A. Done Work
Teknologi  yang  diciptakan  dan  dikumpulkan  kini  telah  memberikan benefit pada  bisnis.  Sebagaimana  bisnis akan  menyesuaikan  terhadap  gaya  hidup  kebanyakan  orang,  maka  perlu  diketahui  apa  saja  gaya  hidup  orang berkaitan dengan teknologi. Apakah teknologi mempengaruhi gaya hidup, atau gaya hidup yang mempengaruhi perkembangan teknologi.
Penelitian  [29]  menyatakan  bahwa  teknologi  dapat  menangkap  gaya  hidup  perorangan,  kemudian  dari  hasil tangkapan dapat dianalisis, misalnya membuat segmentasi customer berdasarkan gaya hidup.
Gambar 3 Query Execution di Apache Drill [27]
Penelitian lainnya [30] menghasilkan sebuah model yang menggambarkan dampak dari informasi dan teknologi terhadap  gaya  hidup  dan  enerki  yang  dikonsumsi.  Secara  sederhana  dapat  dianalogikan  sebagai  berikut. Teknologi  yang  ada  memungkinkan  untuk  terjadinya  e-commerce  sehingga  customer  tidak  perlu  lagi mengunjungi  pusat  perbelanjaan  untuk  memenuhi  kebutuhannya,  cukup  dengan  mengunjungi  situs  belanja online, kemudian transfer, barang akan diantar sampai pada tempat yang kita kehendaki.
Berbeda dengan penelitian kebanyakan, bahwa analisis dari gaya hidup tidak cocok bila disajikan dalam bentuk grafik,  chars,  atau  peta.  Peneliti  [31]  membuat  suatu  model  yang  diambil  dari  analisis  gaya  hidup  ,  kemudian disajikan berupa teks sehingga lebih menggambarkan pengalaman karena berbentuk cerita, seperti di blog. Secara  spesifik,  Miwako  Doi,  2012,  menjelaskan  dampak  dari  teknologi  terhadap  masyarakat  [32].Ia  juga memprediksi  teknologi  masa  depan  beserta  dampaknya.  Analitik  dari  teknologi  yang  dapat  dikembangkan adalah,  pertama,  dulu  untuk  mendengarkan  musik  harus  berada  di  suatu  tempat  yang  terdapat  alat  pemutar musik, misal tape atau radio. Seiring dengan kebutuhan masyarakat bahwa orang sedang bepergian juga sangat senang  mendengarkan  musi,  maka  sekarang  ini  pemutar  musik  dapat  dibawa  kemana-mana,  misalnya  ipod. Berkembang  lagi  penelitian  bahwa  untuk  lagu-lagu  yang  disimpan  di  memory  internal  membuat  boros  ruang penyimpanan,  sehingga  sekarang  teknologinya  adalah  menggunakan  cloud  memory  seperti  spotify,  i-music, Google play music, Apple music, Youtube music, Amazon music, Vevo,  Soundcloud, Joox, dll [32]. Independensi. Contoh  lainnya  adalah  mesin  cuci,  dimana  dahulu  mesin  cuci  masih  membutuhkan  campur tangan  manusia  secara  manual.  Ketika  kita  tekan  tombol  on,  mesin  cuci  akan  berputar  sesuai  dengan  durasi waktu yang kita kehendaki, kemudian kita akan membuang airnya secara manual dengan cara menekan tombol untuk  membuang  air  bekas  cucian.  Dilanjutkan  dengan  pengisian  air  untuk  pembilasan.  Selanjutnya, pemindahan pakaian dari tempat bilas ke tempat pengering dimana mesin akan berputar sekitar 700 rpm, artinya kira-kira  dalam  satu  menit  mesin  cuci  dapat  berputar  sebanyak  700  kali.  Penemuan  selanjutnya  adalah  mesin cuci matic dimana manusia tidak lagi terlibat dalam mengisi air dan memindahkan pakaian dari bak pembilasan pada  bak  pengering,  pengguna  cukup  menekan  tombol  mulai  di  awal,  dan  mesin  cuci  akan  berhenti  sendiri apabila  tugasnya  telah  selesai  dilakukan,  sampai  tahap  pengeringan  baju.  Lalu  pengembangan  dilakukan  lagi dengan cara mesin cuci diberi kemampuan analitik sehingga dapat bekerja secara independen [34]. Sekarang ini mesin cucidapat bekerja secara mandiri (otomatis menyalakan dirinya sendiri) ketika tuannya sedang berangkat kerja. Sepulang kerja, baju telah bersih dan kering. Ada pula mesin cuci yang dilengkapi fungsi tambahan yaitu dapat menyetrika baju dan melipat baju.
Interaktif. Kebutuhan  manusia  tidak  hanya  sandang,  pangan,  serta  papan.  Namun,  berinteraksi  dan berkomunikasi  juga  merupakan  kebutuhan  manusia  yang  harus  dipenuhi  karena  sesungguhnya  manusia  itu adalah  makhluk  sosial  dimana  manusia  tidak  dapat  hidup  sendiri.  Muncullah  media  sosial  seperti  Twitter, Facebook, dan Instagram dimana kita dapat memberikan atau menyebarkan informasi melalui sosial media, dan orang  lain  dapat  mengomentarinya,  bahkan  menyebarluaskan  kembali.  Seperti  pada  gambar  4  bahwa  seorang bocah  dari  Nairobi,  Kenya  yang  bernama  Lawrence  sangat  megidolakan  Mesut  Ozil  [33]  sehingga  ia mengenakan  kaos  yang  tertulis  nama  Ozil  beserta  nomor  punggungnya  dengan  tinta  pulpen.  Kemudian  Eric Njiru pada 3 Desember 2018 menggunggah foto Lawrence dengan deskripsi foto sebagai berikut.
“ Aku lihat bocah ini menggembala sapi di jalanan Nairobi, kota yang tak punya rumput. Dia ngomong suka sekali  dengan  @MesutOzil1088  (Kau  bisa  lihat  bajunya).  Mungkin  suatu  hari  nanti  Ozil  dapat  memberi seragam @Arsenal betulan ”
Sekitar  14.000  pengguna  menyukai  postingan  Eric  ini,  serta  9.800  orang  membagikan  kembali  postingan  ini. Hal  ini  membuat  Ozil  terenyuh  dan  memberikan  Lawrence  dan  keluarganya  sebuah  paket  berisi  seragam Arsenal bertanda tangan, sepatu, topi, pernah pernik lainnya pada 11 Maret 2019.
Gambar 4 Bocah Penggembala Sapi Dapat Hadiah dari Mesut Ozil (Foto twitter @erick_njiru)
Interaktif lainnya yang sangat dibutuhkan pada saat terjadi bencana. Bencana dapat datang kapan saja dan dapat menimpa  pada  negara  mana  saja,  namun  dari  kejadian  yang  terlah  terjadi  di  negara  lain,  dapat  kita  antisipasi untuk  memitigasi bencana atau  merencanakan apa  yang  harus dilakukan oleh  masyarakat jika terjadi bencana. Contohnya  di  Jepang,  dikarenakan  seringnya  terjadi  bencana  gempa  bumi,  tidak  hanya  bangunan  saja  yang didesain  untuk  tahan  gempa  bumi,  tapi  dipikirkan  pula  bagaimana  agar  berita  dapat  tetap  bersifat  interaktif antara di daerah yang mengalamibencana dengan daerah luar. Apabila terjadi bencana, seluruh daya akan mati sehingga  tidak  ada  kabar  dari  tempat  itu  ke  tempat  lain,  atau  sebaliknya.  Hal  ini  menyulitkan  masyarakat  dan pemerintah dalam hal pemberian bantuan kepada masyarakat. Dengan demikian, untuk barang elektronik yang sifatnya alat komunikasi seperi TV maupun radio dipasang baterai sehingga masyarakat masih dapa mengetahui apa yang sedang terjadi dan dapat mengeahui apa yang harus dilakukan. Misalnya, gempa bumi ini disebabkan oleh  gearan  yang  berada  di  bawah  laut,  dan  akan  menimbulkan  tsunami.  Maka  masyarakat  dapat  mengetahui apa  yang  harus  dilakukan,  yaitu  menyelamatkan  diri  dengan  cara  segera  mungkin  pergi  ke  tempat  yang  lebih tinggi. Berbeda dengan gempa bumi yang diakibatkan gunung meletus, maka masyarakat tidak akan mendekati tempa  yang  tinggi.  Pentingnya  komnikasi  ini  menyebabkan  peneliti  bekerja  sama  dengan  pemerintah  untuk memitigasi bencana. Bayangkan apabila tidak ada power cadangan, tempat lain tidak bisa berkomnikasi, semua jaringan  putus.  Pemerintah  pun  tidak  bsia  mengetahui  ada  bencana.  Sedangkan  apabila  ada  power  cadangan, selain listrik yang dikelola oleh negara, pemerintah akan mengetahui segera mungkin karena sistemnya seperti alarm.  Begitu  ada  bencana,  seluruh  acara  stasiun  tv  akan  berhenti  secara  otomatis  dan  berganti  menjadi  sirine tanda  kedaruratan  yang  dilengkapi  dengan  peta  dimana  bencana  itu  datang  sehingga  seluruh  mayarakat  yang memiliki  sanak  saudara  di  tempat  yang  terjadi  bencana,  dapat  mengetahui  kabar  bahwa  terjadi  bencana  di daerha itu dan pemerintah serta relawan – relawan dapat segera berdatangan untuk membantu pemulihan daerah bencana.
Gabungan  fisik  dan  informasi. Dimulai  sejak  adanya  e-commerce,  sistem  pembayaran  pun  berkembang menjadi non fisik. Orang didesain tidak lagi  membawa dompet ebal, namun cukup dengan aplikasi, lalu login dengan menginput username dan password, maka transaksi pembelian maupun transfer sudah dapat dilakukan. Bahkan semenjak ada fintech, keberadaan bank konvensional semakin tergeser.
Fintech merupakan inovasi yang menggabungkan bisnis dengan teknologi, khususnya di bidang finansial [35]. Keberadaan  fintech  merupakan  jawaban  dari  adanya  gaps  antara  bisnis  dan  finansial  yang  semula  terpisah, menjadi  lebih  terintegrasi.  Misalnya  untuk  berbelanja  di  toko  online,  kita  harus  transfer  atau  mendatangin merchant  tertentu  yang  sudah  bekerja  sama  dengan  toko  online  tersebut.  Banyak  kerugian  yang  dialami  oleh customer.  Pertama,  adanya  biaya  admin.  Transfer  melalui  bank  seringkali  menyebabkan  adanya  penambahan dana  yang  harus  dikirimkan  untuk  melakukan  suatu  pembayaran.  Kedua,  effort  tenaga  dan  waktu  yang dihabiskan untuk mencapai atm terdekat atau merchant tertentu. Dengan adanya fintech,  customer dimudahkan karena  uang  sudah  ada  di  aplikasi.  Tidak  hanya  berbelanja  online,  berbelanja  secara  fisik  pun  sudah  dapat dilakukan  dengan  fintech  ini.  Dari  mulai  transportasi,  belanja  kebutuhan  makanan,  pakaian,  perabotan  rumah tangga, semua hanya semudah menggerakkan jari.
Tidak  hanya  menyediakan  sarana  untuk  menyimpan  uang  kita,  fintech  ini  juga  dapat  menyediakan  fasilitas peminjaman uang. Kini untuk mengajukan pinjaman tidak perlu antre di bank kemudian memberikan peryaratan atau survei ke tempat tinggal atau tempat usaha. Kini hanya dengan aplikasi,  pengajuan pinjaman dapat secara mudah dilakukan.

## B. Gaps
Uncertainty. Analisis  big  data  menggunakan  operasi  statistika  yang  berarti  menggunakan  metode  peluang. Sebagai  contoh,  dari  suatu  pemodelan  diperoleh  atribut-atribut  apa  saja  yang  berpengaruh.  Kita  akan memisalkan atribut tersebut adalah sebuah node dimana hanya node yang berada di pemodelan saja yang saling terhubung,  sehingga  node  baru  dianggap  sebagai  node  yang  saling  lepas  (tidak  terhubung).  Sementara,  hal  ini belum bisa diyakini sebagai kebenarannya [36]. Hal ini dikarenakan pemodelan dilakukan secara makro. Berbeda halnya jika kita menggunakan konsep micro-process. Micro process adalah proses yang berskala kecil [37].  Dengan  demikian,  node-node  yang  kecil  akan  digabungkan  menjadi  sebuah  network  sehingga  lebih  bisa menggambarkan  keadaan  atau  behaviour  yang  sebenarnya.  Konsep  ini  sama  dengan  konsep  Service  Oriented Architecture yang dimunculkan oleh tokoh SOA yang bernama Thomas Erl [38]. Arsitektur SOA yang diusung terdiri  dari  bottom  up  dan  top  down.  Yang  dimaksud  dengan  penelitian  yang  diusulkan  oleh  [37]  adalah arsitektur Thomas Erl yang jenisnya bottom up.
Analisis  big  data  yang  menggunakan  prinsip  bottom  up  biasanya  merupakan  penelitian  terkait  behaviour  dan real time data. Penelitian [38] mengumpulkan log kegiatan dari customer dalam menggunakan e-commerce, dari mulai  pencarian  barang,  maupun  pemilihan  barang,  dan  cara  pembayaran  barang.  Dari  hasil  analitiknya menggunakan  Hadoop  disertai  Pig  dan  Hive,  dapat  dibuat  suatu  penawaran  untuk  customer  menurut  jenis barang sesuai dengan history pencarian atau barang-barang yang telah dibeli. Selain itu, dapat digunakan untuk
analisis promo atau diskon. Penelitian [39] menyebutkan bahwa promosi di awal akan  mengakrabkan customer dengan  produk  baru,  kemudian  selanjutnya  akan  menjad  customer  tetap.  Secara  lebih  dalam,  peneliti menyebutkan  bahwa  dalam  membuat  suatu  promosi,  perlu  ada  ―sesuatu‖  yang  dapat  diingat  oleh  customer: musik,  cara  mengekspresikan  fitur,  teknik  menggunakan,  konten,  stimulating  affect,  ketersediaan  informasi mengenai produk tersebut, serta slogan.
Penelitian lain yang meneliti serupa dengan [38] adalah [40] yang mencoba untuk memprediksi berita apa yang akan  dibaca  sehingga  jenis  iklan  akan  disesuaikan  dengan  berita  yang  dibaca  (anggapan:  berita  yag  dibaca adalah  menurut  selera  dari  pembaca  sehingga  iklan  yang  ditawarkan  sesuai  dengan  selera  pembaca  pula. Penelitian [40] menggunakan algoritma Vector Space untuk memprediksi iklan yang diampilkan dengan analisis data metode pengelompokan. Semua iklan dikelompokkan menjadi beberapa kelompok. Setelah itu, berita yang dibaca, dihitung probabilitasnya masuk ke kelompok iklan mana.
Industrial  Peer.  I mplementasi  hasil  penelitian  merupakan  bukti  nyata  kebaruan  dan  kebermanfaatan  hasil penelitian. Menurut kamus Webster [40] definisi dari implementasi adalah suatu proses pemindahan ide/gagasan dari  sebuah  konsep  menjadi  realita.  Tidak  dapat  dipaksakan  sebuah  penelitian  harus  diakhiri  dengan implementasi,  tetapi  seyogyanya  atau  secara  sempurna  tahapan  penelitian  itu  diawali  dengan  perencanaan, diikuti  oleh  perancangan,  dan  diakhiri  dengan  implementasi.  Ada  pula  yang  menambahkan  evaluasi  sebagai tahap akhir. Ada terdapat macam-macam metode penelitian, tergantung dari objek yang diteliti. Buku [41][42] memaparkan metode yang berbeda untuk data kualitatif, kuantitatif, maupun gabungan.
 Metode Kualitatif
Metode  kualitatif  digunakan  biasanya  untuk  meneliti  data  yang  berbentuk  teks  maupun  gambar.  Biasanya peneliti  akan  melakukan  observasi  atau  wawancara,  kemudian  hasil  dari  observasi  atau  wawancara  akan direkam  dengan  struktur  data  yang  tidak  terstruktur  dan  semi  terstrukur.  Instrumennya  berupa  pertanyaan terbuka  yang  membuat  partisipan  dapat  menjawab  pertanyaan  sesuai  dengan  ide  dan  kemampuan menjawabnya.    Selain  instrumen  di  atas,  dapat  juga  dengan  mempelajari  dokumen—dokumen  yang tersedia.  Untuk  data  jenis  gambar  dapat  menggunakan  visual  etnografi,  living  stories,  metaphorical  visual naratif, dan digital archive.
 Metode Kuantitatif
Untuk  mendapatkan  data  kuantitatif  biasanya  dilakukan  pengambilan  data  dengan  cara  sensus  dan  survei. Adapun  penelitian  yang  menggunakan  metode  kuantitatif  biasanya  perihal  mencari  ketehubungan  antara dua  atau  lebih  variabel.  Selain  itu,  dapat  juga  mengenai  pembuktian  sebuah  hipotesis  atau  asumsi tertentu.Tentunya apabila data diambil dengan cara survey, maka perlu diperhatikan mengenai jumlah dan karakteristik  dari  sampel  sehingga  sampel  memenuhi  persyaratan  minimumnya  dan  dapat merepresentasikan  populasi  seluruhnya.  Oleh  sebab  itu,  perlu  dilakukan  analisis  sampling  method  agar sampel  yang  diambil  dapat  menggabarkan  populasi  objek  penelitian  seluruhnya.  Variabel  yang diikutsertakan  terdiri  dari  variabel  dependen  dan  variabel  independen.  Misalnya  pengaruh  banyaknya pemakaian pulsa listrik terhadap besarnya uang yang dikeluarkan. Maka yang menjadi variabel independen adalah pulsa listrik yang digunakan, sedangkan uang yang harus dibayarkan adalah variabel dependen.
 Metode Gabungan
Metode gabungan dilakukan dikarenakan  data yang tersedia gabungan dari open-ended answer danclosed- ended answer. Ketika objek  yang dijadikan penelitian  merupakan  gabungan dari  kualitatif dan kuantitatif, maka yang dikerjakan adalah dengan menggunakan metode gabungan. Menurut penelitian dari [43] bahwa biasanya  untuk  penelitian  yang  meneliti  keadaan  sosial  atau  behavior  dari  masyarakat,  biasanya  datanya berupa kualitatif kemudian ada juga data kuantitatif sehingga diperlukan  metode gabungan kuantitatif dan kualitatif.
Implementasi  adalah  tahapan  yang  akan  dilalui  baik  itu  menggunakan  metode  kualitatif,  kuantitatif,  maupun gabungan.  Implementasi  juga  cakupannya  sangat  luas,  dapat  merambah  ke  berbagai  bidang  keilmuan. Pentingnya  implementasi  sehingga  berbagai  penelitian  menimbulkan  ―efek‖  bagi  bisnis  proses,  efektifitas, keilmuan, metodologi, kehidupan sosial, dan sebagainya. Terkadang  untuk  melakukan  implementasi,  akan sedikit  mengubah  konsep  perancangan  karena  setelah  di  dunia  nyata,  ternyata  perancangan  yang  dibuat  tidak dapat diimplementasi. Adapun kunci sukses dari implementasi adalah memiliki karakteristik sebagai berikut:
 Acceptable
Penelitian yang dibuat diharapkan dapat diterima oleh subject matter karena yang menggunakan adalah user sehingga diharapkan penelitian dapat membantu pekerjaan user, memudahkan segala urusan user.
 Adoption
Penelitian  diharapkan  dapat  diadopsi  atau  direusability  oleh  peneliti  lain  sehingga  peneliti  lain  dapat mengembangkan,  meneruskan,  tanpa  perlu  mengulangi  dari  awal.  Oleh  sebab  itu,  dokumentasi  sangatlah penting dalam hal ini.
 Appropriateness
Kecocokan ini berhubungan dengan study field. Oleh sebab itu, dalam setiap penelitian biasanya disebutkan bahwa  penelitian  dilakukan  untuk  study  kasus  dimana.  Tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  setiap  daerah memiliki  karakteristik  tertentu  sehingga  penelitian  di  daerah  A  belum  tentu  cocok  untuk  diterapkan  di daerah B.
 Feasibility
Yang  dimaksud  dengan  feasible  adalah  layak.  Diharapkan  penelitian  minimal  memiliki  predikat  ―good enough‖  sehingga  dapat  digunakan.  Namun,  terdapat  beberapa  kasus  yang  sangat  darurat  atau  memiliki kepentingan emergency sehingga predikat dari penelitian, khususnya software, harus berpredikat ―perfect‖, misalnya software untuk pesawat terbang sehingga menyangkut keamanan dari semua penumpang pesawat.
 Fidelity
Maksudnya adalah jangan sampai penelitian yang dikerjakan membahayakan keamanan dari user. Misalnya software yang dibuat jangan sampai merupakan virus demi mencuri data user.
 Implementation cost
Perlu dipikirkan biaya untuk implementasi sehingga jangan sampai biaya implementasi tidak melebihi total budget seluruhnya
 Coverage
Untuk  coverage  ini  perlu  diperhatikan  bahwa  implementasi  dari  perancangan  telah  memenuhi  kebutuhan user
 Sustainability
Diharapkan  hasil  dari  penelitian  dapat  digunakan  user  untuk  waktu  yang  lama  sehingga  mungkin  pihak pengembang dapat memberikan garansi untuk rentang waktu tertentu dalam rangka maintenance program.

## C. Opportunities
Prospek. Menurut penelitian dari [45] bahwa bidang analitis memberikan prospek yang sangat cerah bagi masa depan para pelaku di dalamnya. Para manager atau pimpinan dari perusahaan atau institusi membutuhkan logika analitis  karena  para  pimpinan  akan  menjamin  kebenaran  dan  kesesuaian  dari  proyek  yang  dipimpin  sehingga mencapai  apa  yang  ditargetkan.  Ada  tiga  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  setiap  projek  yang  dikerjakan:  on time, on budget, dan on desire. Artinya projek yang dipimpin harus sesuai dengan target penyelesaian sehingga kemampuan penjadwalan dan strategi penyelesaian perlu dimiliki oleh manager atau pimpinan institusi. Selain waktu, hal yang terpenting adalah budgeting dimana biaya yang dikeluarkan tidak boleh melebihi budget yang direncanakan,  harus  mempertimbangkan  pengeluaran-pengeluaran  yang  diluar  perencanaan.  Terakhir  yaitu, proyek  yang  dihasilkan  harus  sesuai  dengan  yang  diinginkan  oleh  user  sehingga  perlu  dengan  hati-hati  dalam evaluasi  bukan  hanya  menguji  fungsionalitasnya,  namun  juga  acceptance  dari  user.  Untuk  mencapai  ketiga tujuan tersebut, diharapkan pimpinan memiliki skill analitis yang memadai. Ditambah lagi sekarang zamannya serba big data. Big data sangat erat hubungannya dengan smart analytic. Jika kita memiliki keahlian di bidang ini, maka dapat diperkirakan kita memiliki masa depan yang cerah.
Everyone Can Be A Data Scienctist. Untuk menjadi data scientist tidak harus menjadi progammer, tidak juga harus  menjadi  ahli  statistik,  atau  tidak  juga  harus  jago  di  bidang  tertentu.  Percaya  atau  tidak,  bidang  analitik merupakan  proses  gabungan  atau  kolaborasi  dari  semua  aktor  yang  terlibat.  Untuk  mengumpulkan  dan menjalankan  tools  diperlukan  ahli  programmaer,  untuk  mengolah  data  statistik  diperlukan  orang  yang  ahli  di bidang  statistik,  sedangkan  untuk  dapat  mengartikan  dari  sebuah  data  atau  hubungan  antar  variabel  atau  efek dari  sebuah  perlakuan  dapat  dilakukan  oleh  yang  ahli  di  bidang  itu,  misalnya  ahli  sosial  mengamati  masalah- masalah  sosial  sehingga  ia  akan  memiliki  asumsi  atau  hipotesis  dari  suatu  variable  terhadap  isu tertentu.Terntunya untuk mengolah data tersebut diperlukan bantuan dari programmer dan statistisi

## IV. CONCLUSION
Pembedakan  smart  analytic  dengan  analytic  biasa  adalah  adanya  fitur  tambahan  dengan  melibatkan  Artificial Intlligence  dimana  sistem  dapat  menemukan  sendiri  suatu  informasi  yang  berasal  dari  big  data.    Sedangkan metode  yang  digunakan  biasanya  berupa  clustering,  decision  tree  untuk  menghasilkan  suatu  keputusan berdasarkan  atribut  yang  terlibat,  dependency,  dan  sistem  rekomendasi.  Tools  yang  digunakan  sangat  banyak, namun  hanya  beberapa  disampaikan  disini.  Kemudian  dari  penelitian  yang  ada,  sekarang  analitik  sudah dimanfaatkan  bukan  hanya  untuk  otomatisasi,  melainkan  untuk  kontrol  dari  jarak  jauh,  antar  device  saling berhubungan.  Namun,  masih  kurang  dalam  implementasi  sehingga  perlu  ada  usaha  untuk  mengintegrasikan antara  penelitian  dengan  dunia  industri.  Peluang  untuk  berada  di  zona  analisis  masih  terbuka  sangat  lebar dikarenakan big data memerlukan analisis dan semua orang bisa menjadi data scientist.

## R EFERENCES
[1] Jindal, Anish et al. 2018. Consumption Aware Data Analytical Demand Respond Scheme for  Peak  Load  Reduction  in  Smart Grid. Published in IEEE Transactions on Industrial Electronics November 2018
[2] Malvar,  Hendrique  and  David  H  Staelin.  1988.  Optional  Pre  Postfilters  for  Multichannel  Signal  Processing.  Published  on  IEEE Transactions on Acoustic, Speech, and Signal, Febr 1988
[3] Vatrapu, Ravi et al. 2016. Social Set Analysis: A Set Theoretical Approach to Big Data Analytics. Published in IEEE Access
[4] Barbara Kitchenham etc, Systemic Literature Review in Software Engineering – A Tertiary Study, Information  and  Software Technology, 2010. Available from: : www.elsevier.com/locate/infsof
[5] https://becominghuman.ai/lets-talk-about-advanced-analytics-a-brief-look-at-artificial-intelligence-bf1c7a7d3f96
[6] Bengt Ahlgren,2016, Internet of Things for Smart Cities: Interoperability and Open Data. IEEE Internet Computing
[7] J. Carroll, J Chen, C. Yuan, and B. Hanrahan. ―In Search of Coproduction: Smart Services as Reciprocal Activities‖. Computer, Vol 49 No.7, Jan 2016 pp 26-32
[8] Michael  Weyrich  and  Christof  Ebert.    2016.  Reference  Architectures  for  the  Internet  of  Things.  IEEE  Software.  January/February 2016
[9] Lankow, Jason, Josh Ritchie,and Ross Crooks. 2012. Infographics : The Power of Visual Storytelling
[10] G.  Lin  and  W.  Tang,  ―Wearable  sensor  patches  for  psychological  monitoring‖,  in NASA  Tech  Briefs  :  Engineering  Solutions  for Design and Manufacturing , 2000
[11] R. Paradiso, G. Loriga , and Taccini, ―A wearable health care system based on knitted integrated sendors‖, IEEE Trans. Inf. Technol B Vol.9 pp 337-344, 2015
[12] M.  Pacelli,  G.  Loriga,  N.  Taccini,  and  R.  Paradiso  ―Sensing  fabrics  for  monitoring psychological  and biomechanical  variables:  E textile solutions‖ in IEEE Engineering in Medicine  and Biology  Society , New York, USA, 2006
[13] P.A. Shaltis, A.T Reisner, and H.H. Asada, ―Cuffless blood pressure monitoring using hydrostatic pressure changes,‖ IEEE Trans.
Biomed. Eng. Vol 55 No 6 pp 1775 – 1777 June 2008
[14] M-Z.  Poh,  K.Kim,  A.  Goessling,  N.  Swenson,  and  P.  Picard,  ―Cardiovascular  monitoring  using  earphones  and  a  mobile  device‖, IEEE Pervasive Comput, Vol 11 No. 4, pp 18-26. Oct-Dec 2012
[15] C. Strohrmann, H. Harms, C. Kappeler-Setz, and G. Tröster, ―Monitoring kinematic changes with fatigue in running using bodyworn sensors,‖ IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed., vol. 16, no. 5, pp. 983–990, Sep. 2012
[16] J. Dean and S. Ghemawat. MapReduce: simplified data processing on large clusters. Commun. ACM, 51(1):107–113, Jan. 2008
[17] Acharjya, Debi Prasanna and Kauser Ahmed P. 2016. A Survey n Big Data Anaytic: Challenge, Open Research Issue and Tools in International Journal of Advanced Computer Science and Application February 2016
[18] Patel,Aditya B, Manashvi Birla, Ushma Nair. 2012 Addressing Big Data Problem Using Hadoop and Map Reduce.  In  2012 Nirma University International Conference on Engineering, Nuicone-2012, 06-08December, 2012
[19] Alpaydin, Ethem. 2014. Introduction to Machine Learning3rd Edition. Massachussets Insitute of Technology: Massachussets
[20] Witten, Ian H and Eibe Frank. 2005. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Elsevier Inc: USA
[21] Meng Xiangrui et al. 2016. Mlib: Machine Learning in Apache Spark. In Journal of Machine Learning Research 17 (2016) 1-7
[22] https://www.edureka.co/blog/spark-architecture/
[23] H,  Li,  G.  Fox,  and  J,Qiu,  Performance  model  for  parallel  matrix  multiplication  with  dryad:  Dataflow  graph  runtime,  Second International Conference on Cloud and Green Computing, 2012 pp.675-683
[24] Isard,  Michael  et  al.  2007.  Dryad:  Distributed  Data-Parallel  Programs  from  Sequential  Building  Blocks.  Published  in  EuroSys '07 Proceedings of the 2nd ACM SIGOPS/EuroSys European Conference on Computer Systems 2007
[25] https://id.wikipedia.org/wiki/FIFO
[26] M, Hausenblas et al. 2013. Apache Drill: Interactive Ad-Hoc Analysis at Scale. Journal Big Data
[27] Krum, Randy. 2014. Cool Infographic: Effective Communication Data Visualization and Design. John Wiley & Sons, Inc: Canada
[28] Khalil, Ashraf  and Suha Glal. 2009. Step Up: A Step Couner Mobile Application to Promote Healthy Lifesyle
[29] Nakamura,  Jiro  et  al.  2003.  Impact  of    Spread  of  Informations  Technology  on  Lifestyle  Changes.  Proceeding  of  EcoDesign2003: Third  International  Symposium  on  Environmentally  Conscious  Design  and  Inverse  Manufacturing  Tokyo,  Japan,  December  8-11, 2003
[30] Pavel, Dana et al. 2013.Lifestyle Stories: Correlating User Information through a Story-Inspired Paradigm.
[31] https://www.idntimes.com/tech/trend/jcnd/aplikasi-terbaik-untuk-streaming-musik-di-ios-android-c1c2/full
[32] https://www.dream.co.id/sport/bocah-penggembala-sapi-di-kenya-dapat-hadiah-dari-ozil-190313f.html
[33] Doi, Miwako et al. 2012.Personal and Home Electronics and Our Changing Lifestyles. Invited paper proceeding IEEE vol 100, May 13th, 2012
[34] Philippon, Thomas.2016. The Fintech Opportunity. Worpking paper series in National Bureau of Economic Research.
[35] Cnijders, Chris. 2012. Big Data: Big Gaps of Knowledge in The Field of Internet Science. International Journal of Internet Science 2012, 7(1), 1-5
[36] https://en.oxforddictionaries.com/definition/microprocess
[37] Erl, Thomas. 2017. Service Oriented Architecture.
[38] Ansari, Shahriar. 2011. The Affect of Sales Promotion on Customer Interest to Purchase in IKCO Automative Company. Published in Journal of Knowledge Management, Economics and Information Technology
[39] Webster Collegiate Dictionary
©Asosiasi Prakarsa Indonesia Cerdas (APIC) – 2020
[40] Yusuf, A Muri. 2017.Metode Peneliian Kuantitatif, Kualitatif, dan Penelitian Gabungan. Gramedia: Jakarta
[41] Creswell, John W. 2014. Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Method Approach
[42] Tashakkori and Teddle. 2003. The Handbook of Mixed Methods In the Social and Behavior Sciences.
[43] Peters,  DH  et  al.  2013.  Implementation  Research:  What  it  is  and  How  to  Do  it.  Published  in  BMJ  2013  Nov  20;347:f6753.  doi: 10.1136/bmj.f6753.