ANUVA Volume 4 (2): 223-230, 2020 Copyright ©2020, ISSN: 2598-3040 online Available Online at: http://ejournal.undip.ac.id/index.php/anuva

## Big Data di Perpustakaan dengan Memanfaatkan Data Mining
Athanasia Octaviani Puspita Dewi 1*)
1 Program Studi Ilmu Perpustakaan, Fakultas Ilmu Budaya, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia
* ) Korespondensi: athanasiadewi@lecturer.undip.ac.id

## Abstract
[Title: Utilization of Big Data in Libraries] This article discuss about big data in a library and its benefits if big  data is  processed.  The  results  of this  study  are  the  data  in the  library can  be  referred to big data  if  it contains 3 characteristics of big data namely volume, velocity, and variation. Big data is then processed using data mining, one of which is by using associations which will produce association between collections. If the big data in one library is a loan data collection, it can create association between collections borrowed. The librarians can decide on the next action from the results of the information obtained through the processing of this big data. So hopefully it will play a role in the progress of a library.

## Keywords: big data; data mining; library

## Abstrak
Artikel ini membahas tentang big data dalam perpustakaan dan manfaatnya jika diolah. Hasil dari penelitian ini adalah data yang ada di dalam perpustakaan dapat disebut sebagai big data jika memenuhi 3 karakteristik dari big data yaitu volume , velocity , dan variety . Big data kemudian bisa diolah menggunakan data mining , salah satunya dengan menggunakan asosiasi dimana akan menghasilkan keterkaitan antar barang. Jika dalam perpustakaan big data- nya adalah data peminjaman berarti dapat menghasilkan keterkaitan antar koleksi yang dipinjam.  Para  pustakawan  khususnya  dapat  menentukan  tindakan  selanjutnya  dari  hasil  informasi  yang didapatkan melalui hasil pengolahan big data ini. Sehingga diharapkan akan berperan dalam kemajuan sebuah perpustakaan.
Kata kunci: big data; data mining; perpustakaan

## 1. Pendahuluan
Teknologi  informasi  dapat  digabungkan  dengan  berbagai  macam  ilmu.  Penggabungan  ini biasanya  akan  menghasilkan  kemudahan  bagi  penggunanya.  Perpustakaan  semakin  hari  semakin berinovasi  dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi  guna  memaksimalkan  pelayanan  terhadap pengunjung  dan  anggota  perpustakaan.  Mulai  dari  penggunaan  otomasi  perpustakaan,  perpustakaan digital,  penggunaan  alat-alat  teknologi  semacam  RFID  ( Radio  Frequency  Identification ), barcode scanner merupakan  beberapa  pemanfaatan  teknologi  informasi  di  dalam  perpustakaan.  Pemanfaatan teknologi  informasi  dalam  bidang  perpustakaan  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  pelayanan perpustakaan, baik itu secara kualitas maupun secara kuantitas.
Salah satu pemanfaatan teknologi informasi dalam bidang perpustakaan adalah pengelolaan data perpustakaan dengan menggunakan bantuan teknologi. Beberapa data yang dihasilkan atau disimpan di perpustakaan  adalah  data  anggota,  data  pengunjung,  data  koleksi,  dan  data  sirkulasi.  Jika  data-data tersebut dalam jumlah yang sangat banyak, data yang disimpan sangat beragam, dan perubahan datanya
cepat, maka dapat disebut dengan big data . Terbentuknya big data ini dapat dimanfaatkan pustakawan untuk dilakukan pengolahan selanjutnya dengan menggunakan teknik data mining .
Dari penjelasan tersebut maka perlu dikaji data apa saja yang dapat digolongkan dalam big data pada perpustakaan dan dapat dimanfaatkan untuk apa data-data tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menambah wacana bagi pembaca dan pustakawan dalam hal pemanfaatan big data khususnya dalam bidang perpustakaan. Manfaat dari penelitian ini adalah untuk menambah ilmu bagi pembaca dan pustakawan dalam hal pemanfaatan big data. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur, dengan menganalisa tulisan-tulisan dari beberapa sumber.

## 2. Landasan Teori

## 2.1 Big Data
Big data jika diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia maka berarti data yang besar. Pengertian big data menurut St. Nath dalam Ali (2015):
“ Big  data  is  an  evolving  term  that  describes  any  voluminous  amount  of  structured,  semi- structured and unstructured data that has the potential to be mined for information.”
Big data adalah istilah yang terus berkembang yang menjelaskan data dengan jumlah bervolume besar yang  terstruktur,  semi  terstruktur,  dan  data  tidak  terstruktur  yang  berpotensi  ditambang  untuk mendapatkan  informasi.  Dari  pengertian  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  ada  harus bervolume besar atau berjumlah banyak, data-data yang diperoleh dikumpulkan sehingga nantinya dapat dimanfaatkan  menjadi  sebuah  atau  beberapa  informasi.  Sebenarnya  jika  dilakukan  lebih  lagi  dalam pengolahannya ini dapat menghasilkan suatu pendukung keputusan.
Big  Data menurut  Chandarana,  Parth,  &  Vijayalakshmi  dalam  Sirait  (2016)  terdiri  dari  3V: volume , variety , velocity, dan  ada  yang  menambahkan  unsur  V  lainnya  seperti veracity dan value . Volume (kapasitas  data)  berkaitan  dengan  ukuran  media  penyimpanan  data  yang  sangat  besar  atau mungkin  tidak  terbatas  hingga  satuan  petabytes  atau  zettabytes; variety (keragaman  data)  adalah  tipe atau  jenis  data  yang  dapat  diolah  mulai  dari  data  terstruktur  hingga  data  tidak  terstruktur;  sedangkan velocity (kecepatan)  terkait  dengan  kecepatan  mengolah  data  yang  dihasilkan  dari  berbagai  sumber, mulai  dari data batch hingga real time , sementara karakteristik veracity (kebenaran) dan value (nilai) terkait dengan ketidakpastian data dan nilai manfaat dari informasi yang dihasilkan.
Sedangkan pengertian lain menurut Laney dalam Ali (2015) mendefinisikan big data dalam tiga dimensi  besar  data  yaitu volume mengacu  pada  jumlah  data  yang  diciptakan, velocity mengacu  pada kecepatan data yang sedang dibuat, variety merujuk baik untuk jenis data yang dikumpulkan. Dengan menggunakan  acuan  dari  Chandarana,  Parth,  &  Vijayalakshmi  dan  Laney  tersebut  maka  dapat disimpulkan bahwa pendefinisian big data meliputi 3 V, yaitu volume , terkait dengan jumlah data atau banyaknya data yang terkumpul dalam suatu kegiatan; velocity, adalah kecepatan dalam menghasilkan
banyaknya  data  dalam  sebuah  kegiatan; variety, adalah  jenis  atau  tipe  data  yang  dihasilkan  dalam kegiatan penciptaan data.

## 2.2 Data Mining
Menurut Gartner Group dalam Larose, data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang  berarti,  pola,  dan  kecenderungan  dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data  yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti  teknik statistik dan matematika (2005). Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, pengklusteran, dan asosiasi.
1. Deskripsi
Deskripsi  digunakan  untuk  pengelolaan data  mining dengan  cara  menggambarkan  pola kecenderungan dalam suatu data. Deskripsi dalam data mining ini lebih menjelaskan kepada pola-pola yang terbentuk akibat adanya penambangan data.
2. Estimasi
Estimasi pada data mining hampir sama dengan klasifikasi akan tetapi target dari estimasi ini lebih ke hasil yang sifatnya numerik, bukan kategori. Beberapa teknik yang digunakan dalam klasifikasi dan estimasi dapat pula digunakan (untuk keadaan yang tepat) untuk prediksi.
3. Prediksi
Prediksi memiliki beberapa kesamaan dengan klasifikasi dan estimasi, hasil yang didapat pada prediksi ini akan ada pada kejadian yang akan datang.
4. Klasifikasi
Klasifikasi pada data mining digunakan untuk mengelompokkan sesuatu berdasarkan kategori. Kategori di sini berarti sesuatu yang sudah digolongkan, misal gaji rendah, sedang, dan tinggi, curah hujan rendah, sedang, dan tinggi, dan sebagainya.
5. Pengklusteran
Pengklusteran  berbeda  dengan  klasifikasi,  pengklusteran  lebih  kepada  pengelompokan  data berdasarkan  kemiripan.  Pengklusteran  mencoba  untuk  melakukan  pembagian  terhadap keseluruhan data menjadi kelompok-kelompok yang memiliki kemiripan ( homogen ), dimana kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.
6. Asosiasi
Asosiasi  dalam data  mining adalah  menemukan  atribut  yang  muncul  dalam  suatu  waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut  analisis keranjang belanja ( Market Basket Analysis ). Contoh  asosiasi  dalam  bisnis  adalah  mencari  barang  dalam  supermarket  yang  dibeli  secara bersamaan dalam suatu waktu. Penting tidaknya suatu aturan asosiatif dapat diketahui dengan dua  parameter, support (nilai  penunjang)  yaitu  persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam
database dan confidence (nilai  kepastian)  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  aturan asosiatif. (Larose, 2005)
Contoh:
Aturan  asosiatif  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk  seperti  ini  {roti,  mentega}  {susu} ( support = 40%, confidence = 50%) Support 40% artinya adalah 40% dari transaksi di dalam database yang memuat item roti dan mentega juga memuat item susu. Sedangkan confidence 50%  menunjukkan  persentase  susu  yang  terdapat  pada  transaksi  yang  mengandung  roti  dan mentega.  Nilai support digunakan  untuk  menentukan frequent  itemset . Itemset yang  nilai support -nya  memenuhi  parameter threshold minimum support (min_sup)  masuk  dalam frequent itemset . Sedangkan nilai confidence digunakan dalam menentukan strong association rule . Association rule yang  nilai confidence -nya  memenuhi  parameter threshold  minimum confidence (min_conf) termasuk dalam strong association rule .

## 2.3 Data dalam Layanan Perpustakaan
Menurut Turban (2010), data adalah deskripsi dasar dari benda, peristiwa, aktivitas dan transaksi yang direkam, dikelompokkan, dan disimpan tetapi belum terorganisir untuk menyampaikan arti tertentu. Menurut Inmon (2005), data adalah kumpulan dari fakta, konsep, atau instruksi pada penyimpanan yang digunakan  untuk  komunikasi,  perbaikan  dan  diproses  secara  otomatis  yang  mempresentasikan  informasi yang  dapat  dimengerti  oleh  manusia.  Berdasarkan  teori  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa,  data  adalah deskripsi dari suatu benda, peristiwa, aktivitas dan transaksi yang direkam, dikelompokkan, dan disimpan dalam jumlah yang besar dan belum diolah menjadi sebuah informasi.
Menurut Ali (2015) Secara garis besar big data adalah hasil dari proses pergerakan suatu peristiwa yang  kemudian  dijadikan  informasi  sesuai  dengan  kebutuhan,  dari  informasi  yang  didapatkan  itu  dapat dijadikan bahan pengambilan keputusan ( wisdom ). Big data yang diperoleh bisa bersumber dari berbagai kegiatan  seperti  transaksi, devices ,  dan website yang  menghasilkan  data  (bukan  data  dalam  pengertian bandwith).  Seperti  data  cuaca,  finansial,  pergerakan  politik,  ATM,  pangan,  jumlah  pengunjung,  jenis kelamin,  kesukaan,  hobi,  dan  sebagainya.  Menurut  Rahayuningsih  (2007:  87),  perpustakaan  sebagai organisasi  pemberi  jasa  informasi  dapat  memberikan  layanan  kepada  pengguna  antara  lain: 1)  layanan locker ;  2)  layanan  sirkulasi;  3)  layanan  referensi;  4)  layanan  penelusuran  informasi;  5)  layanan informasi  koleksi  terbaru;  7)  layanan  ruang  baca;  8)  layanan  fotokopi;  9)  layanan workstation dan multimedia. Layanan sirkulasi menurut Darmono (2007), adalah satu kegiatan di perpustakaan yang melayani peminjaman dan pengembalian buku. Layanan sirkulasi adalah kegiatan melayani peminjam dan pengembalian buku perpustakaan (Bafadal dalam Elnadi, 2018). Dari kedua definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa layanan sirkulasi adalah kegiatan di perpustakaan yang melayani pemustaka dalam melakukan peminjaman dan pengembalian bahan pustaka atau koleksi. Layanan sirkulasi merupakan layanan  pokok  yang  dimiliki  oleh  perpustakaan,  karena  berhubungan  langsung  dengan  koleksi
perpustakaan.  Dari  beberapa  layanan  perpustakaan  yang  disebutkan  oleh  Rahayuningsih,  semuanya dapat menghasilkan data. Akan tetapi jika ditengok lebih jauh lagi kegiatan yang merupakan inti dari perpustakaan terdapat pada layanan sirkulasi, yang di dalamnya dapat menghasilkan data peminjaman dan data pengembalian.
Kegiatan  dalam  perpustakaan  jika  dilihat  sejak  pengunjung  pertama  kali  masuk  ke perpustakaan adalah pencatatan data pengunjung, akan tetapi jika pengunjung tersebut menghendaki menjadi anggota dalam perpustakaan tersebut maka dibuatlah data anggota dengan cara menambahkan data diri ke dalam penyimpanan data anggota. Setelah menjadi anggota, bila pemustaka tersebut  ingin meminjam  buku,  maka  disimpanlah  data  ke  dalam  data  peminjaman.  Sesuai  dengan  aturannya  jika melakukan  peminjaman  maka  pemustaka  harus  mengembalikan  buku  atau  koleksi.  Proses pengembalian koleksi pun tercatat dalam data pengembalian buku. Selain proses sirkulasi ini, ada juga proses pengadaan koleksi yang pastinya dapat menghasilkan banyak data.
Menurut Pujianto (2018) beberapa manfaat big data sudah dirasakan khususnya bagi dunia usaha diantaranya  untuk  mengetahui  respon  masyarakat  terhadap  produk-produk  yang  dikeluarkan  melalui analisis  di  media  sosial;  membantu  perusahaan  mengambil  keputusan  secara  lebih  tepat  dan  akurat berdasarkan  data  yang  diolah;  membantu  citra  perusahaan  di  mata  pelanggan;  untuk  perencanaan  usaha dengan mengetahui pola perilaku pelanggan, seperti pada perusahaan telekomunikasi dan perbankan; serta mengetahui trend pasar dan keinginan  konsumen. Teknologi big data dapat membantu perusahaan dapat mengenali pola perilaku pelanggan melalui struk transaksi pembelanjaan. Data dari setiap struk transaksi yang  berisi  kombinasi  produk-produk  yang  dibeli,  jumlah  dan  harganya.  Seluruh  data  transaksi  tersebut kemudian dicari pola belanja untuk menjawab  beberapa pertanyaan: kombinasi dua atau tiga produk apa saja yang paling sering dibeli oleh pembeli. Dari hasil informasi tersebut ada beberapa tindakan yang dapat dilakukan, diantaranya yaitu: menyusun rak belanja agar dua atau tiga produk tersebut  saling berdekatan sehingga mudah dijangkau oleh konsumen dan dapat diputuskan untuk dibeli dengan cepat. Kemudian bisa membuat paket promosi dimana kombinasi produk-produk tersebut dijual lebih murah, atau produk yang saling  berkaitan  tersebut  sengaja  dijauhkan  supaya  pada  saat  konsumen  membeli  produk  A,  dia  juga membeli  produk  B,  sehingga  saat  konsumen  sudah  mendapatkan  produk  A,  dalam  perjalanan  mencari produk B, konsumen dapat membeli produk-produk yang lainnya.
Jika dibandingkan dengan apa yang terjadi di perpustakaan maka di dalam perpustakaan pun bisa dilakukan analisa melalui data peminjaman yang dilakukan oleh anggota, dari data tersebut dapat diketahui pola perilaku peminjaman anggota melalui history peminjaman, dari sana terdapat keterkaitan antar koleksi yang biasa dipinjam, ini dinamakan association rule yang isinya biasanya adalah jika seseorang meminjam koleksi  A,  maka ada kecenderungan  meminjam  koleksi B juga. Hal ini  nantinya dapat dilakukan sebuah keputusan  misalnya  adalah  menempatkan  kedua  koleksi  tersebut  secara  berdekatan  selama  beberapa minggu misalnya, kenapa beberapa minggu saja, karena dalam perpustakaan sudah ada aturan sendiri jika
koleksi bidang A maka akan masuk ke dalam klasifikasi tertentu, dan jika koleksi B berbeda bidang dengan koleksi A maka letak penyimpanan koleksi tersebut pun pasti juga berbeda.

## 3. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kualitatif  deskriptif.  Penelitian  dilakukan dengan  cara  mengumpulkan  informasi  dari  berbagai  sumber,  kemudian  menelaah  beberapa  kegiatan perpustakaan yang termasuk contoh dalam big data kemudian dijelaskan secara deskriptif mengenai data mining pada contoh data tersebut.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Konsep  dari  sebuah big  data yang  sudah  dipaparkan  dalam  landasan  teori.  Disebutkan  bahwa  b ig data memiliki tiga karakteristik di dalamnya, volume , velocity , dan variety . Data dapat dikatakan sebagai data  yang  besar  jika  jumlahnya  sangat  banyak,  diciptakan  dalam  waktu  yang  cepat,  dan  memiliki keragaman  data. Jika  dilihat  dari  karakteristik  tersebut,  salah  satu  contoh  data  dalam  perpustakaan  yang dapat  dikatakan  sebagai big data adalah  data  peminjaman  pada  perpustakaan  yang  peminjamnya  setiap harinya sangat banyak. Volume merupakan alasan kenapa data peminjaman pada perpustakaan yang jumlah peminjamnya sangat banyak. Data peminjaman ini akan cepat sekali diciptakan, ini merupakan karakteristik dari velocity. Data peminjaman di dalamnya terdiri dari banyak jenis data, seperti nama peminjam, nomor anggota,  nama  koleksi  yang  dipinjam,  jika  itu  merupakan  sebuah  buku  maka  di  dalamnya  terkandung informasi judul buku, tahun terbit, nama pengarang, kota terbit, dan lain sebagainya, hal ini menunjukkan karakteristik V yang ketiga yaitu variety .
Sebenarnya ada banyak sekali data dalam perpustakaan, misal data anggota, data pengadaan koleksi, data  peminjaman,  data pengunjung,  dan  lain  sebagainya. Tapi  perlu  dikaji  lebih  lagi  apakah  semua  data yang ada di dalam perpustakaan tersebut dapat disebut sebagai big data atau tidak. Data anggota misalnya, jika hanya data anggota yang mungkin setiap harinya belum tentu ada anggota baru, maka dirasa kurang tepat jika dinamakan big data , hal ini bisa dilihat dari velocity , pergerakan datanya harus cepat, penciptaan datanya harus cepat. Jadi meskipun ada banyak jenis data yang terdapat dalam sebuah perpustakaan, belum tentu data tersebut disebut sebagai big data.
Data-data yang dapat digolongkan  menjadi big data biasanya dapat diolah sehingga menghasilkan informasi tertentu, informasi ini bisa dimanfaatkan oleh pihak perpustakaan untuk  melakukan suatu aksi yang dapat menguntungkan pihak perpustakaan. Salah satu pengolahan big data adalah menggabungkannya dengan data mining atau penambangan data. Penambangan data ini dapat menghasilkan suatu informasi, tergantung kelompok  mana yang akan  dipilih  oleh pihak perpustakaan dalam hal ini adalah pustakawan. Seperti pada landasan teori sebelumnya yaitu bisa dipilih kelompok data mining mana yang akan dilakukan antara deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, pengklusteran, dan asosiasi.
Asosiasi  adalah  salah  satu  pengelompokan  data  dalam data  mining yang  populer,  biasanya asosiasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  transaksi  penjualan.  Jadi  misalnya  data  transaksi
penjualan pada bulan Januari 2020 misalkan ada ribuan transaksi pembelian atau lebih, maka dari data tersebut dapat diolah  menggunakan suatu algoritma, dan  kemudian  menghasilkan decision tree dan association rule . Contoh nama algoritma yang sering dipakai dalam membentuk decision tree adalah ID3,  atau  juga  bisa  menggunakan  algoritma  Apriori  untuk  dapat  menghasilkan association  rule . Konsep decision tree adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Manfaat  utama  dari  penggunaan decision  tree adalah  kemampuannya  untuk  membuat  proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih sederhana, sehingga pengambil keputusan akan lebih  menginterpretasikan  solusi  dari  permasalahan.  Kedua  algoritma  ini  sama-sama  melakukan perhitungan  dalam  mengolah  data,  akan  tetapi  memiliki  cara  perhitungan  masing-masing  dalam menghasilkan output -nya.
Seorang pusakawan dapat membuka wawasannya mengenai big data . mereka harus dapat memilah mana  yang  dapat  disebut  sebagai big  data dan  tidak,  menentukan  akan  diolah  seperti  apa big  data yang sudah dimiliki, kemudian dapat memutuskan kebijakan atau memberi masukan kebijakan terkait hasil yang didapatkan dari pengolahan penambangan data dari big data yang sudah dimiliki. Jangan sampai big data yang sudah dimiliki hanya didiamkan begitu saja, sehingga tidak meningkatkan nilai dari informasi yang terkandung dalam data perpustakaan.

## 4. Simpulan
Big data adalah kumpulan data dengan jumlah yang sangat banyak, yang jika diolah atau ditambang akan  menghasilkan  informasi,  informasi  yang  diberikan  pun  juga  sangat  beragam,  tergantung  dari penambang  informasi  tersebut. Big  data dapat  diolah  menggunakan  beberapa  teknik data  mining salah satunya adalah asosiasi. Asosiasi dalam data mining mencari keterkaitan antara dua atau lebih barang, yang biasanya  diterapkan  dalam  transaksi  penjualan  suatu  barang.  Pustakawan  dapat  menggunakan big data dalam perpustakaan, dalam hal ini bisa dipilih misalkan adalah data peminjaman koleksi untuk dapat diolah dengan  menggunakan kelompok data mining jenis asosiasi untuk  mencari keterkaitan antar koleksi yang dipinjam,  sehingga  dari  hasil  ini  pustakawan  dapat  memutuskan  akan  dilakukan  tindakan  apa  kemudian demi kemajuan perpustakaannya.

## Daftar Pustaka
Ali, Iramni. 2015. Big Data: Apa dan Pengaruhnya Pada Perpustakaan?. Jurnal Media Pustakawan. Vol.22, No.4
Bafadal, Ibrahim. 1996. Pengelolaan Perpustakaan . Jakarta : Bumi Aksara
Darmono. 2007. Perpustakaan Sekolah: Pendekatan Aspek Manajemen dan Tata Kerja, Jakarta:
Grasindo
Elnadi,  Isran.  2018.  Upaya  Meningkatkan  Layanan  Pemustaka  di  UPT  Perpustakaan  Universitas Bengkulu. JIPI (Jurnal Ilmu Perpustakaan dan Informasi) Vol. 3 No. 2
Inmon, William H. 2005. Building Data Warehouse. Fourth Edition. Canada: Wiley Publishing, Inc. Kadir,  Abdul.  2009.  Dasar  –  Dasar  dan  Implementasi  Database  Relasional.  Yogyakarta:  Andi Publisher
Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge in Data : an Introduction to Data Mining. Canada:
John Wiley & Sons
Pujianto, Agung, Awin Mulyati, Rachmawati Novaria. Pemanfaatan Big Data dan Perlindungan Privasi Konsumen di Era Ekonomi Digital
Rahayuningsih, F. 2007. Pengelolaan Perpustakaan . Yogyakarta: Graha Ilmu
Sirait, Emyana Ruth Eritha. 2016. Implementasi Teknologi Big Data di Lembaga Pemerintahan Indonesia . Jurnal Penelitian Pos dan Informatika. Vol. 6, No. 2