Yan Puspitarani, Sukenda, Ari Purno Wahyu, Benny Yustim,
Sunjana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
PEMODELAN DIGITALISASI DAN VISUALISASI PENGADUAN KETENAGAKERJAAN MENGGUNAKAN OCR, FEATURE EXTRACTION DAN BUSINESS INTELLIGENCE
Yan Puspitarani, Sukenda, Ari Purno Wahyu, Benny Yustim, Sunjana Fakultas Teknik Universitas Widyatama Jl. Cikutra No. 204A, Bandung yan.puspitarani@widyatama.ac.id , kenda@widyatama.ac.id , ari.purno@widyatama.ac.id , byustim@widyatama.ac.id , sunjana@widyatama.ac.id

## Abstrak
Penanganan pengaduan ketenagakerjaan merupakan  salah  satu  faktor  kinerja  Disnakertrans. Kinerja  ini  berhubungan  dengan  keputusan  yang harus  diambil      untuk  menentukan  kebijakan  agar pelanggaran  norma  ketenagakerjaan  dapat  berkurang. Pengambilan  keputusan  ini  akan  lebih  mudah  jika data  pengaduan  dapat  direkapitulasi  secara  cepat  dan akurat.  Rekapitulasi  ini  akan  menjadi  alat  pantau pimpinan  dalam  melihat  laporan  kemajuan  status pengaduan yang masuk. Akan  tetapi  proses administrasinya yang manual membuat rekapitulasinya  semakin  lambat.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  akan  memodelkan  sistem  digitalisasi pelaporan pengaduan dengan memanfaatkan OCR dan ekstraksi informasi serta memodelkan visualisasi hasil rekapitulasi  menggunakan  Business  Intelligence. Dengan  dibuatnya  model  ini,  diharapkan  kinerja Disnakertrans dalam menyelesaikan pengaduan ketenagakerjaan lebih efektif.
Kata kunci :
Pengaduan  ketenagakerjaan,  visualisasi,  business intelligence.

## Abstract
The  handling  of  labor  complaints  is  one  of  the performance factors for Disnakertrans. This performance  is  related  to  the  decisions  that  must  be taken to determine policies so that violations of labor norms  can  be  reduced.  Making  this  decision  will  be easier if the data  on complaints can be recapitulated quickly  and  accurately.  This  recapitulation  will  be  a tool  to  monitor  the  leadership  in  seeing  the  progress report on the status of incoming complaints. However,
the  manual  administrative  process  makes  the recapitulation slower. Therefore, this study will model the  complaint  reporting  digitization  system  by utilizing  OCR  and  information  extraction  as  well  as modeling  the  visualization  of  the  results  of  the recapitulation  using  Business  Intelligence.  With  the creation  of  this  model,  it  is  hoped  that  the performance  of  Disnakertrans  in  resolving  labor complaints will be more effective.
Keywords :
Employment  complaints,  visualization,  business intelligence.

## I. P ENDAHULUAN
Terlaksananya  norma  ketenagakerjaan  di  tempat kerja  menjadi  salah  satu  tugas  pokok  Dinas  Tenaga Kerja. Para pengawas ketenagakerjaan akan memeriksa perusahaan secara berkala atau berdasarkan pengaduan yang diadukan oleh masyarakat.  Penyelesaian  masalah  pengaduan  ini menjadi  salah  satu  faktor  kinerja  Disnakertrans  yang berhubungan  dengan  pengambilan  keputusan  yang diambil  oleh  pimpinan  dalam  menentukan  kebijakan. Pimpinan harus mengetahui bagaimana perkembangan  status  pengaduan  yang  ditangani  oleh Disnakertrans  agar  dapat  menentukan  kebijakan dengan  tepat.  Dengan  kebijakan  yang  tepat,  maka pelanggaran  terhadap  norma  ketenagakerjaan  dapat berkurang.
Pelanggaran  norma  ketenagakerjaan  seperti Pemutusan  Hubungan  Kerja(PHK)  secara  sepihak, gaji  yang  tidak  dibayar,  atau  hak-hak  tenaga  kerja yang  tidak  dipenuhi  perusahaan  seringkali  diadukan
Yan Puspitarani, Sukenda, Ari Purno Wahyu, Benny Yustim,
Sunjana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
para  tenaga  kerja.  Pengaduan  ini  dikirimkan  kepada Disnakertrans  dalam  bentuk  surat  secara  resmi. Pesatnya  kemajuan  teknologi  saat  ini  membuat pengiriman  surat  pengaduan  dilakukan  secara  digital melalui  email  atau  chat.  Hal  ini  membuat  proses rekapitulasi  surat  yang  semakin  lambat  dikarenakan jumlah  surat  pengaduan  yang  masuk  semakin  cepat sampai.
Kemudahan  pengiriman  surat  ini  tentunya mewajibkan para pegawai instansi untuk bekerja lebih cepat  dalam  menangani  pengaduan  yang  masuk. Sistem  rekapitulasi  pengaduan  yang  masih  manual akan  membuat  kinerja  pegawai  melambat.  Oleh karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat merekap surat yang masuk secara otomatis agar dapat segera ditangani.
Hasil  penanganan  pengaduan  ketenagakerjaan yang  masuk  pun  harus  diketahui  oleh  pimpinan  agar dapat  melihat  kinerja  para  pegawai  instansi.  Jumlah pengaduan  yang  berhasil  diselesaikan  dinas  atau progress  kemajuan  status  pengaduan  yang  masuk harus  dapat  dipantau  oleh  pimpinan  agar  dapat melihat kinerja dinas. Pemantauan ini dapat dilakukan melalui  visualisasi  data  pengaduan  yang  dapat diperbaharui setiap waktunya.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini,  akan dilakukan  pemodelan  sistem  dengan  memanfaatkan OCR  dan  Ekstraksi  Informasi  pada  penelitian sebelumnya  (Puspitarani,  Yan;  Syukriyah,  2020)  dan Business  Intelligence  untuk  menghasilkan  visualisasi data pengaduan.

## II. L ANDASAN T EORI
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dalam digitalisasi  proses  persuratan  dalam  organisasi.  Salah satunya  adalah  Fridhayantie  (Fridayanthie  &  Fauzi, 2019)  membuat  Sistem  Informasi  untuk  mengelola surat keluar masuk di perusahaan dan Hunaifi(Hunaifi et  al.,  2019)  membuat  sistem  permohonan  surat online.  Selain  itu,  Suprapto(Suprapto  &  Rahman Prehanto,  2020)  juga  membuat  pengelolaan  arsip secara  dinamis  meliputi  klasifikasi  arsip,  jadwal retensi  arsip  dan  pengusulan  tindak  lanjut  arsip.  Ada pula  Megawati  (Megawaty,  2020)  dan  Juairiyah (Juairiyah  &  Hendrixon,  2017)  yang  merancang sistem  e-office  pada  instansi  pemerintahan.  Terakhir, telah  dilakukan  juga  penelitian  untuk  mengekstrak informasi  surat  pengaduan  ketenagakerjaan  secara otomatis  dengan  menggunakan  teknologi  OCR  dan Ekstraksi Informasi seperti nomor surat, tanggal surat,
perihal surat, pengirim surat, dan isi surat(Puspitarani, Yan; Syukriyah, 2020).

## II.1 Optical Character Recognition (OCR)
Optical  Character  Recognition  (OCR)  adalah konversi  dari  hasil  pindai  atau  cetak  gambar  berisi text dan tulisan tangan menjadi text yang dapat diedit untuk pemrosesan selanjutnya. Teknologi ini menggunakan  sebuah  mesin  untuk  mengenali  text secara  otomatis.  Jika  dianalogikan  dengan  bagian tubuh manusia, OCR seperti kombinasi dari mata dan pikiran.  Mata  dapat  melihat  text  pada  gambar sedangkan  otak  memproses  interpretasi  text  yang dibaca oleh mata(Patel et al., 2012).
Untuk  dapat  mengubah  gambar  menjadi  text, Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  menganalisis komponen-komponen  dasar  dari  gambar  yang menunjukkan  text.  Algoritma  pencarian  baris  akan dilakukan  untuk  menentukan  baseline  dari  text. Baseline  merupakan  garis  batas  dimana  text  pada gambar  ditemukan.  Setelah  posisi  baseline  yang  pas ditemukan,  setiap  baris  yang  ditemukan  akan dipotong-potong  untuk  menemukan  kata  berdasarkan spasi  dan  kata  tersebut  dipotong  lagi  untuk menemukan karakter untuk dilakukan proses pengenalan.  Pengenalan  karakter  dan  kata  ini memanfaatkan  mesin  learning  berupa  klasifikasi berdasarkan ciri-cirinya(Smith, 2007).

## II.2 Feature Extraction
Feature  extraction  merupakan  proses  untuk mengurangi  dimensionalitas  suatu  data  sehingga  data dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  bagian-bagian data  yang  berguna  saja  untuk  efisiensi  penyimpanan feature(Agrawal & Samson, 2016). Feature extraction digunakan  untuk  mengurangi  kompleksitas  dan menyajikan  representasi  data  secara  sederhana. Representasi data yang dihasilkan pada setiap variabel hasil  dari  feature  extraction  berupa  kombinasi  linear dari  variabel  masukan  aslinya(Nasreen  &  Mary, 2015). Hal ini sangat berguna jika dilakukan terhadap data gambar yang berukuran besar.
Text  Feature  Extraction  melakukan  ekstraksi terhadap informasi berupa teks menjadi bagian-bagian kecil sehingga data yang dihasilkan lebuh terstruktur. Proses  ini  menjadi  hal  yang  sangat  mendasar  dan penting  untuk  proses  text  mining  dan  information retrieval(Liang et al., 2017).
Untuk  mendapatkan  informasi  dari  teks,  hal pertama yang dilakukan adalah membagi teks menjadi
Yan Puspitarani, Sukenda, Ari Purno Wahyu, Benny Yustim,
Sunjana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
kalimat  dan  setiap  kalimat  akan  dipecah  kembali menjadi  kata-kata  melalui  proses  tokenisasi.  Setelah itu,  setiap  kalimat  akan  ditandai  menggunakan  POS tagging  (pemberian  nama  kelas  dari  kata,  contoh  : kata  benda,  kata  kerja,  kata  sifat,  dan  lain-lain)  yang akan digunakan pada langkah berikutnya yaitu named entity  detection.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  pencarian entitas-entitas  khusus  yang  berpotensi  untuk  diberi label  pada  setiap  kalimat.  Selanjutnya  dilakukan deteksi  relasi  untuk  mencari  kemungkinan  hubungan antara  entitas  yang  berbeda  dalam  teks(Bird,  Steven; Klein,  Ewan;  Loper,  2009).  Pada  penelitian  ini, corpus  data  untuk  pengenalan  tag  menggunakan tagging Bahasa Indonesia (Rashel et al., 2014).

## II.3 Business Intelligence
Business  Intelligence  menyediakan  informasi bisnis dan analisis bisnis yang terdapat konteks proses utama  sebuah  bisnis  yang  mengarah  pada  keputusan dan  tindakan.  Hal  itu  menghasilkan  peningkatan kinerja bisnis. Secara spesifiknya Business Intelligence  berarti  meningkatkan  informasi  dalam proses  bisnis  utamanya  untuk  mencapai  peningkatan kinerja bisnis(Williams, Steve; Williams, 2007).
Menurut  Varcellis  (2009),  fungsi  utama  dari Business  intelligence  adalah  untuk  membantu pengguna pengetahuan dengan menggunakan perangkat  kerja  dan  metodologi  business  intelligence untuk  menghasilkan  keputusan  secara  efektif  dan tepat  pada  waktunya  (effective  decision  and  timely decision)(Vercellis, 2009).
Business  intelligence  memberikan  kemudahan bagi  para  pengambil  keputusan  untuk  memilih informasi  dan  pengetahuan  yang  ada,  dimana informasi dan pengetahuan tersebut dapat diandalkan. Hasilnya,  para  pengambil  keputusan  dapat  membuat keputusan  yang  lebih  baik  dan  menemukan  langkah selanjutnya  yang  diperlukan  untuk  memperoleh  hasil yang lebih optimal dan efektif(Vercellis, 2009).
Perusahaan  beroperasi  pada  lingkungan  ekonomi yang  memiliki  tingkat  pertumbuhan  persaingan  dan dinamika  yang  tinggi.  Akibatnya,  perusahaan  harus memiliki  kemampuan  bersaing  dan  beraksi  secara cepat  terhadap  tindakan  pesaing  dan  kondisi  pasar yang baru. Kemampuan mengambil keputusan dengan cepat  sesuai  dengan  kondisi  pasar  merupakan  faktor penting yang menentukan keberhasilan dan kelangsungan  hidup  suatu  perusahaan.  Dengan adanya business intelligence maka kualitas pengambilan  keputusan  akan  meningkat  dengan
bantuan  model  matematika  dan  algoritma  yang  bisa melakukan  analisis  dalam  jumlah  besar  untuk menghasilkan
alternatif pengambilan keputusan(Vercellis, 2009).
III. P EMODELAN S ISTEM Business Intelligence Datawarehouse Transactional Processing OCR & Feature Extraction System DB Pengaduan Surat Sistem Informasi Pengaduan Online Visualisasi BI Datamart Pengaduan DB Pengaduan Surat Pengaduan ETL

## Gambar 1. Model Digitalisasi dan Visualisasi Pengaduan Ketenagakerjaan
Gambar  1  menjelaskan  pemodelan  sistem  dalam tiga tahapan, yaitu :
1. Transactional Processing
Tahap  ini  merupakan tahapan proses digitalisasi dari  pengaduan  ketenagakerjaan  yang  diterima Dinas.  Proses  ini  merupakan  kegiatan  harian Dinas yang dilakukan melalui Sistem Pengaduan Online  yang  sudah  dimiliki  Dinas  dan  Sistem Ekstraksi  Surat  Pengaduan  Otomatis  yang pernah  dibangun  pada  penelitian  sebelumnya. Gambar  2  menunjukkan  alur  kerja  Sistem Ekstraksi Surat Pengaduan Otomatis.
Yan Puspitarani, Sukenda, Ari Purno Wahyu, Benny Yustim,
Sunjana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Mulai Input gambar surat Mengubah gambar menjadi text menggunakan OCR File text hasil proses OCR Melakukan text feature Extraction Output Hasil Ekstraksi Selesai
Gambar 2. Alur kerja Sistem Ekstraksi Surat Pengaduan Otomatis (Puspitarani, Yan; Syukriyah, 2020)
Hasil  dari  tahap  ini  adalah  dua  buah  basisdata pengaduan  ketenagakerjaan  dari  masing-masing sistem. Pada Sistem Pengaduan Online dihasilkan data berupa :  kode_pengaduan,  nama pengadu,  alamat,  perusahaan  yang  diadukan, pengaduan,  kategori  pengaduan,  dan  status pengaduan. Sedangkan basisdata Sistem Ekstraksi Surat Pengaduan  menghasilkan skema seperti pada gambar 3 berikut :
Gambar
PK id_gambar file FK1 id_surat Surat PK id_surat tempat tanggal perihal isi_surat Pengirim PK id_pengirim nama
organisasi
Perusahaan PK id_perusahaan
nama alamat
FK1 id_surat Pengirim_Surat PK,FK1 id_pengirim PK,FK2 id_surat
Gambar 3. Model Konseptual Basisdata Surat Pengaduan (Puspitarani, Yan; Syukriyah, 2020)
2. Datawarehouse Pada tahap transactional processing menghasilkan  dua  basisdata  yang  berbeda struktur.  Hal  ini  membutuhkan  penyeragaman struktur dari datawarehouse. Pada tahap ini akan dilakukan  proses  ETL(Extract,  Transform, Load). Pada proses ini data pada kedua basisdata akan  diambil  (extract)  kemudian  dilakukan penyesuaian  (transform)  strukturnya  dengan skema  datamart  pengaduan  yang  digambarkan pada  Gambar  4.  Setelah  itu,  data  hasil penyesuaian  akan  dimasukkan  (load)  ke  dalam datamart Pengaduan. Datamart ini akan  menjadi sumber data untuk tahap selanjutnya.
Fact_Pengaduan FK1 sk_waktu FK2 sk_pelapor FK3 sk_perusahaan FK4 sk_lokasi FK5 sk_pengaduan jumlah_pengaduan Dim_waktu PK sk_waktu tanggal bulan tahun Dim_Pelapor PK sk_pelapor nama organisasi Dim_Perusahaan PK sk_perusahaan nama_perusahaan Dim_pengaduan PK sk_pengaduan jenis_pengaduan status_pengaduan Dim_Lokasi PK sk_lokasi kota kabupaten propinsi
Gambar 4. Star Schema Datamart Pengaduan
3. Business Intelligence
Tahap  ini  merupakan  tahap  pembangunan visualisasi  berdasarkan  datamart  pengaduan.  Gambar 5  menunjukkan  pemodelan  visualisasi  yang  dapat dihasilkan dari datamart pengaduan.
Yan Puspitarani, Sukenda, Ari Purno Wahyu, Benny Yustim,
Sunjana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Gambar 5. Visualisasi Datamart Pengaduan
Visualisasi  yang  dihasilkan  datamart  pengaduan berdasarkan Gambar 5 di atas terdiri dari :
a. Visualisasi  Jumlah  Pengaduan  dalam  satuan waktu  (hari,  bulan,  tahun)  yang  terdiri  dari dimensi waktu dan fakta jumlah pengaduan. Pada visualisasi  ini,  user  dapat  melakukan  drill  data secara harian, bulanan, dan tahunan.
b. Visualisasi  Jumlah  Pengaduan  setiap  lokasi (kota/kabupaten,  propinsi)  dalam  satuan  waktu tertentu  yang terdiri dari dimensi waktu, dimensi lokasi,  dan  fakta  jumlah  pengaduan.  Pada visualisasi  ini,  user  dapat  melihat  jumlah pengaduan melalui peta lokasi di Jawa Barat.
c. Visualisasi  Jumlah  Pengaduan  setiap  status  dan jenis  pengaduan  dalam  satuan  waktu  tertentu yang  terdiri  dari  dimensi  waktu,  dimensi pengaduan,  dan  fakta  jumlah  pengaduan.  Pada visualisasi  ini,  user  dapat  melakukan  drill  data secara harian, bulanan, dan tahunan.
d. Visualisasi Jumlah Pengaduan  setiap perusahaan dalam  satuan  waktu  tertentu  yang  terdiri  dari dimensi  waktu,  dimensi  perusahaan,  dan  fakta jumlah  pengaduan.  Pada  visualisasi  ini,  user dapat melakukan drill data secara harian, bulanan dan tahunan.
e. Visualisasi  Jumlah  Pengaduan  setiap  organisasi dalam  satuan  waktu  tertentu  yang  terdiri  dari dimensi  waktu,  dimensi  organisasi  dan  fakta jumlah  pengaduan.  Pada  visualisasi  ini,  user dapat melihat breakdown jumlah pengaduan yang diajukan organisasi setiap tahunnya.
f. Visualisasi  Jumlah  Pengaduan  setiap  lokasi dengan  status  dan  jenis  pengaduan  dalam  satuan waktu  tertentu  yang  terdiri  dari  dimensi  waktu, dimensi  lokasi,  dan  dimensi  pengaduan.  Pada visualisasi  ini,  user  dapat  melakukan  drill  data jenis  pengaduan  dan  status  pengaduan  setiap tahun.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Penelitian  ini  menghasilkan  pemodelan  sistem digitalisasi  dan  visualisasi  pengaduan  di  lingkungan Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  Provinsi  Jawa Barat. Dengan dibuatnya model ini diharapkan proses pengaduan  ketenagakerjaan  dapat  berjalan  secara transparan dan lebih tertib secara administrasi. Selain itu,  visualisasi  yang  dihasilkan  dari  datamart pengaduan  dapat  membantu  pimpinan  dinas  dalam melihat  capaian  kinerja  dinas  serta  dapat  membantu dalam penentuan keputusan.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  Lembaga  Penelitian, Pengabdian kepada Masyarakat, dan Modal Intelektual (LP2M) Universitas Widyatama.

## R EFERENSI
Agrawal,  A.,  &  Samson,  S.  (2016).  A  Review  on Feature  Extraction  Techniques  and  General Approach  for  Face  Recognition. International Journal  of  Computer  Applications  Technology and
Research , 5 (3), 156–158. https://doi.org/10.7753/ijcatr0503.1008
Bird, Steven; Klein, Ewan; Loper, E. (2009). Natural language  processing  with  python (1st  editio). O’Reilly.
Fridayanthie,  E.  W.,  &  Fauzi,  A.  (2019).  Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Pengelolaan  Surat Masuk Dan Surat Keluar Perusahaan.
Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika , 21 (1),
43–48. https://doi.org/10.31294/p.v21i1.4942
Hunaifi,  N.,  Hikmah,  A.  B.,  &  Nurhasan,  A.  (2019).
Perancangan Sistem Informasi Pengarsipan Dan Permohonan Surat Online “Sipadu” Di Tingkat Kecamatan  Berbasis  Web. JUST  IT :  Jurnal Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  Dan
Yan Puspitarani, Sukenda, Ari Purno Wahyu, Benny Yustim,
Sunjana Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 2, 15 April 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Komputer , 10 (1), 40–51.
Juairiyah,  O.,  &  Hendrixon.  (2017).  Penerapan  E- Office  Dalam  Administrasi  Perkantoran  (Studi Kasus :  Balitbangda  Prov.  Sumsel). Jurnal Pembangunan Nagari , 2 (1), 75–84.
Liang,  H.,  Sun,  X., Sun,  Y.,  &  Gao,  Y.  (2017). Text feature  extraction  based  on  deep  learning:  a review. Eurasip Journal on Wireless
Communications  and  Networking , 2017 (1),  1– 12. https://doi.org/10.1186/s13638-017-0993-1
Megawaty.  (2020).  Aplikasi  E-Office  pada  Badan Perencanaan dan Pembangunan Daerah ( BPPD )  Menggunakan  Pendekatan  Metode  Extreme Programming. Seminar  Nasional  Teknologi
Komputer & Sains (SAINTEKS) , 176–181.
Nasreen, S., & Mary, Q. (2015). A Survey of Feature Selection and Feature Extraction Techniques in Machine Learning . July .
Patel,  C.,  Patel,  A.,  &  Patel,  D.  (2012).  Optical Character  Recognition  by  Open  source  OCR Tool  Tesseract:  A  Case  Study. International Journal  of  Computer  Applications , 55 (10),  50– 56. https://doi.org/10.5120/8794-2784
Puspitarani, Yan; Syukriyah, Y. (2020). Pemanfaatan Optical  Character  Recognition  Dan  Text
Feature Extraction Untuk Membangun
Basisdata  Pengaduan  Tenaga  Kerja. Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi , 4 , 704–710.
Rashel,  F.,  Luthfi,  A.,  Dinakaramani,  A.,  & Manurung,  R.  (2014).  Building  an  Indonesian
Rule-Based Part-of-Speech
Tagger.
International  Conference  on  Asian  Language Processing (IALP 2014) .
Smith, R. (2007). An Overview of the Tesseract OCR Engine. Ninth  International  Conference  on Document  Analysis  and  Recognition  (ICDAR 2007) . https://doi.org/10.1109/ICDAR.2007.4376991
Suprapto,  R.,  &  Rahman  Prehanto,  D.  (2020).
Pengembangan  Sistem  Informasi  Manajemen
Arsip  Dinamis  Dalam  Mendukung  Tata  Kelola Kearsipan Berbasis Web Menggunakan Metode Sdlc. Jurnal  Manajemen  Informatika , 11 (1),
35–42.
Vercellis,  C.  (2009).  Business  Intelligence:  Data Mining and Optimization  for Decision  Making.
Business  Intelligence:  Data  Mining  and Optimization  for  Decision  Making ,  1–417. https://doi.org/10.1002/9780470753866
Williams,  Steve;  Williams,  N.  (2007). The  Profit Impact of Business Intelligence .