## ANALISIS BIBLIOMETRIK TENTANG TREN MANAJEMEN PENGETAHUAN BERDASARKAN AFILIASI PENULIS DARI INDONESIA
Hari Soesanto 1 , Radite Teguh Handalani 2
1,2 Badan Pengembangan Sumber Daya Manusia Provinsi DKI Jakarta 1 hari.soesanto@jakarta.go.id; 2 raditehandalani@gmail.com
https://doi.org/10.36052/andragogi.v11i1.304 Submitted: 14 Februari 2023 | Accepted: 01 Mei 2023 | Published: 19 Juni 2023

## Abstrak
Manajemen pengetahuan sangat penting bagi suatu organisasi terutama dalam mengelola pengetahuan yang dimiliki oleh sumber daya manusia pada organisasi supaya lebih efektif dalam mencapai tujuannya. Dalam perkembangannya, tren penelitian tentang manajemen pengetahuan secara global telah melampaui batas negara (lintas negara). Akan tetapi penelitian yang ditulis oleh penulis yang afiliasinya dari Indonesia menarik dan penting dan relatif baru, untuk diteliti dalam rangka pemetaan penelitian berdasarkan afiliasi negara penulis beserta berbagai temuannya. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan garis besar keadaan penelitian terkini tentang manajemen pengetahuan berdasarkan afiliasi penulis dari Indonesia dan melihat peluang penelitian ke depan terutama berkaitan trend penelitian dan kebaruan (novelty).  Metode  yang  digunakan  yaitu  analisis  bibliometrik  dengan  bantuan  perangkat  lunak  VOSviewer  dan  database Scopus. Analisis co-authorship dan co-occurrence kata kunci dilakukan terhadap 125 dokumen pada tahun 2017-2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 12 klaster jejaring penulis dan terdapat 5 klaster  kata  kunci. Kata kunci yang  paling  dominan  muncul  antara  lain  knowledge  management,  knowledge,  Indonesia,  knowledge  management system, dan e-learning.
Kata  kunci: manajemen  pengetahuan;  analisis  bibliometric;  sumber  daya  manusia;  e-learning;  VOSviewer

## Abstract
Knowledge  management  is  essential  for  an  organization,  especially  in  managing  the  knowledge  possessed  by  its  human resources  to  be  more  effective  in  achieving  its  goals.  In  its  development,  research  trends  on  global  knowledge management  have  crossed  national  borders  (across  countries).  However,  research  written  by  authors  whose  affiliates are from Indonesia is exciting and essential to study in research  mapping based on  the author's country affiliation  and its various findings. This study aims to map an outline of the current state of research on knowledge management based on  author  affiliations  from  Indonesia  and  see  future  research  opportunities,  especially  related  to  research  trends  and novelties. The method used is bibliometric analysis with the help of VOSviewer software and the Scopus database. The co- authorship and co-occurrence of keywords were analyzed on 125 documents in 2017-2021. The results showed 12 author network clusters and five keyword clusters. The most dominant keywords that emerged included knowledge management, knowledge, Indonesia, knowledge management systems, and e-learning.
Keywords: knowledge  management;  bibliometric  analysis;  human  resources;  e-learning;  VOSviewer
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Andragogi:  Jurnal Diklat  Teknis  Pendidikan  dan  Keagamaan Vol. 11, No. 1, Juni 2023

## PENDAHULUAN
Pengetahuan  adalah  aset  dan  sumber  daya  yang  berharga  dari  suatu  organisasi.  Organisasi  perlu mengelola  aset  pengetahuan  yang  dimilikinya  melalui  pendekatan  yang  disebut  dengan  manajemen pengetahuan atau knowledge management . Manajemen pengetahuan adalah kegiatan untuk menemukan, menangkap,  berbagi,  dan  menerapkan  pengetahuan  dalam  tatanan  untuk  mencapai  tujuan  organisasi (Fernandez & Sabherwal, 2010). Manajemen pengetahuan telah menjadi kunci utama untuk menciptakan nilai pelanggan (Muttaqi, 2020). Manajemen pengetahuan didefinisikan sebagai suatu pengelolaan sumber daya untuk dapat menangkap, menyimpan, menyebarluaskan dan menggunakan pengetahuan-pengetahuan yang dimiliki organisasi untuk menjadikan organisasi lebih baik dari waktu ke waktu (Wallace, 2007). Groff & Jones (2003) mengemukakan definisi manajemen pengetahuan sebagai alat, teknik, strategi untuk menyimpan, menganalisis, mengorganisir, meningkatkan dan membagikan pengalaman bisnis.
Dari  definisi  para  ahli  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  awalnya  konsep  manajemen  pengetahuan lebih banyak diterapkan di organisasi-organisasi private (bisnis) untuk memaksimalkan profit (keuntungan) melalui  langkah  menghimpun  dan  mengorganisir  pengetahuan  dalam  meningkatkan  kinerja  organisasi.  Dalam perkembangannya penerapan konsep Knowledge Management banyak diterapkan di sektor publik (birokrasi Pemerintah)  mengingat  tujuan  dan  manfaatnya  yang  sangat  besar  dalam  rangka  pencapaian  tujuan organisasi.  Lebih  jauh  dalam  implementasinya  Liebowitz  (1999)  mengemukakan  bahwa  penerapan manajemen  pengetahuan  dilaksanakan  melalui  tiga  proses  dasar  sebagai  berikut:  1)  penciptaan  pengetahuan ( knowledge  creation );  2)  pembagian  pengetahuan  ( knowledge  sharing ),  dan  3)  penerapan  pengetahuan ( knowledge implementing ).
Berbagai model yang membahas tentang knowledge management selain Liebowitz (1999), sebagaimana Polanyi  (1967),  Becerra-Fernandez  dan  Sabherwal  (2010)  dan  Tiwana  (1999),  bahwa  pengetahuan ( knowledge ) memiliki 2 (dua) sumber dan peran, yaitu tacit knowledge dan explicit knowledge . Lebih jauh, Polanyi menjelaskan bahwa sumber utama pengetahuan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut.
Tacit  knowledge berupa  pengetahuan  yang  tidak  dapat  dijelaskan  secara  tepat  melalui  rangkaian  kata, teks,  atau  gambar,  dan  pengetahuan  ini  biasanya  masih  berupa  idea  tau  gagasan. Explicit  Knowledge berupa pengetahuan yang secara lengkap, nyata dan dapat dijelaskan dalam bentuk kata, rekaman suara, atau gambar.  Secara  terinci  berkaitan  dengan  siklus  pengelolaan  pengetahuan  dan  prosesnya  Nonaka  dan  Takeuchi (1995), menjelaskan model SECI, sebagai berikut:
1. Sosialisasi ( Socialization ) yaitu proses terjadi interaksi sosial antar individu sehingga terjadi interaksi antara pengetahuan tacit. Pada umumnya bentuk proses sosialisasi terjadi dalam bentuk diskusi, cerita, ataupun sharing (berbagi) pengalaman
2. Eksternalisasi ( externalization ), berupa proses pengubahan atau penerjemahan pengetahuan dalam bentuk tacit menjadi pengetahuan yang explicit (nyata). Pada umumnya berupa tulisan ataupun gambar.
3. Kombinasi  ( combination ),  yaitu  proses  penyebarluasan  dan/atau  pengembangan  dari  pengetahuan- pengetahuan  eksplisit  yang  telah  ada.  Selanjutnya  pengetahuan  yang  telah  terbentuk  dan terdokumentasikan disebarluaskan melalui suatu pertemuan dalam bentuk dokumen ataupun melalui suatu proses pendidikan atau pelatihan.
4. Internalisasi  ( internalization )  berupa  proses  perubahan  pengetahuan  explicit  menjadi  pengetahuan  tacit, umum dilakukan melalui proses belajar dan/atau penelitian yang dilakukan ataupun pengalaman yang dilalui oleh setiap individu.
Gambar 1. Pembentukan Knowledge Management (Nonaka dan Takeuchi, 1995)
Saat ini, manajemen pengetahuan berkembang pesat dan berperan, baik pada sektor swasta ( private ) maupun  sektor  publik  (pemerintah).  Dalam  perkembangannya  penelitian-penelitian  dengan  topik  manajemen pengetahuan  secara  global  sangat  bervariasi.  Perkembangan  kajian  tentang knowledge  management saat  ini bahkan menjadi salah satu fokus yang menarik dan cukup luas bagi penulis dan peneliti dari berbagai negara se- dunia.  Berbagai  penelitian  tersebut  perlu  dipetakan  melalui  teknik  pemetaan  penelitian  untuk  memperoleh gambaran  terkini  trend  dan  arah  perkembangan  penelitian  pada  topik  tersebut.  Teknik  pemetaan  penelitian meliputi  analisis  kutipan,  analisis co-citation ,  penggabungan  bibliografi,  analisis keyword  co-occurrence ,  dan analisis co-authorship (Donthu, Kumar, Mukherjee, Pandey, & Lim, 2021). Salah satu perangkat lunak yang sangat  berguna  dalam  melakukan  pemetaan  sains  dan  berkembang  pesat  saat ini  yaitu  VOSviewer. Fungsionalitas  VOSviewer  sangat  berguna  untuk  menampilkan  peta  bibliometrik  besar  dengan  cara  yang mudah ditafsirkan (van Eck & Waltman, 2010).
Analisis  bibliometrik  menganalisis  dan  mengklasifikasikan  bahan  bibliografi  dengan  membingkai ringkasan representatif dari literatur yang ada (Donthu, Kumar, & Pattnaik, 2020). Penelitian-penelitian sebelumnya terkini, telah menerapkan teknik ini untuk menganalisis artikel-artikel jurnal (Sanguankaew & Ractham, 2019); (Zhang, 2022); (Shashi, Centobelli, Cerchione, & Merigo, 2021); (Schiuma, Kumar, Sureka, & Joshi, 2020); (Danvila-del-Valle, Estévez-Mendoza, & Lara, 2019); (Li, Yu, & Shu, 2022); (Cisneros, Ibanescu, Keen, Lobato-Calleros, & Niebla-Zatarain, 2018); (Baker, Kumar, & Pandey, 2020). Disisi lain, berbagai  macam  penelitian  mengenai  manajemen  pengetahuan  dilakukan  diseluruh  dunia,  namun  pemetaan penelitian mengenai hal tersebut yang ditulis oleh penulis dari negara Indonesia dan beragam konteksnya belum begitu banyak dilakukan.
Penelitian ini didasarkan pada analisis bibliometrik publikasi tentang knowledge management dari tahun 2017 hingga 2021 menggunakan database Scopus dengan perangkat lunak VOS viewer. Secara khusus, tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan garis besar keadaan penelitian terkini (tren) tentang knowledge  management berdasarkan  afiliasi  penulis  dari  Indonesia,  untuk  meringkas  hotspot  dan  fokus  topik- topik  penelitian  utama  serta  melihat  arah  perkembangan  dan  peluang  penelitian  ke  depan.  Artikel  ini menawarkan  pendekatan  baru  untuk  mempelajari  bidang  ini  dari  sudut  pandang  metodologi  dan memungkinkan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang keadaan penelitian saat ini serta arah pengembangan potensi penelitian di masa depan.

## METODE

## 1. Sumber Data
Dalam praktiknya analisis bibliometrik (Thomson Reuters, 2008) merupakan aplikasi yang menggunakan paradigma dan analisis kuantitatif serta statistik untuk publikasi seperti artikel jurnal dan pendampingnya termasuk juga analisis jumlah kutipan. Untuk mencapai tujuan penelitian berupa analisis terkait dengan arah,
trend dan perkembangan penelitian yang membahas knowledge management, beberapa metode yang dapat digunakan review literatur, salah satunya Bibliometric.
Penelitian  ini  menggunakan  database  Scopus  sebagai  sumber  utama  penelusuran  artikel.  Proses penghimpunan,  pengklasifikasian  dan  pemetaan  berbagai  sumber  penelitian  melalui  database  scopus dilakukan  secara  obyektif  dengan  melakukan  serangkaian  prosedur  pencarian  dan  penalaahan  secara mendalam  melalui  berbagai  langkah/tahapan  penyaringan  (filtering).  Pemilihan  sumber  penelitian/database Scopus  dilandasi  pemikiran  bahwa  scopus  relatif  menjadi  salah  satu  database  penelitian  global  di  dunia  yang memiiki standar cukup tinggi, relatif luas cakupannya dan menjadi acuan penelitian-penelitian sebagai sumber referensinya.
2. Pengumpulan Data
Pencarian  dan  pengumpulan  literatur  serta  pengunduhan  data  literatur  dilakukan  pada  7  Agustus  2022. Rincian strategi pencarian literatur menggunakan string berdasarkan: TITLE (knowledge AND management) AND AFFILCOUNTRY (Indonesia). Artikel disaring untuk 5 tahun terakhir yaitu tahun 2017 hingga 2021. Proses penyaringan (filterisasi) dalam kurun waktu 5 (lima) tahun terakhir dimaksudkan agar dapat terlihat jelas perkembangan  terkini  fokus  penelitian  manajemen  pengetahuan  serta  berbagai  hubungan/kaitannya  dengan fokus-fokus penelitian lainnya, tanpa menghilangkan esensi perkembangan sebelumnya.
3. Ekstraksi Data
Berdasarkan  proses  penghimpunan  dan  pengklasifikasian  diperoleh  sebanyak  415  dokumen  yang  diambil dari  Scopus  database  sesuai  dengan  strategi  pengambilan  di  atas.  Selanjutnya  setelah  dilakukan  seleksi  yaitu hanya  dokumen  yang  open  access  dan  tipe  dokumen  yang  dipilih  yaitu  conference  paper,  article,  dan  review sehingga  total  dokumen  yang  diunduh  sebanyak  125  dokumen.  Dokumen  disimpan  sebagai  file  csv.  File tersebut mencakup citation information, bibliographical information, abstract & keywords, dan references memberikan informasi komprehensif tentang literatur untuk analisis lebih rinci di tahap studi selanjutnya. Proses penyaringan tersebut juga dilakukan
4. Analisis Data
Fungsi analisis yang disediakan oleh Scopus database digunakan untuk menambang dan menganalisis secara komprehensif mengambil literatur dalam hal afiliasi, tahun, penulis, dan sebagainya, serta untuk melakukan analisis statistik data menggunakan EXCEL sesuai dengan tujuan dan isi penelitian.
5. Analisis Menggunakan VOSviewer
VOSviewer adalah program komputer yang tersedia secara gratis yang dikembangkan untuk membuat dan  melihat  peta  bibliometrik  (van  Eck  &  Waltman,  2010).  Versi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah VOS  1.6.18.  Dalam  perangkat  lunak  VOSviewer,  setiap  node  mewakili  parameter  yang  berbeda,  seperti negara/wilayah, jurnal, penulis, kata kunci, dan sebagainya. Parameter- parameter, seperti jumlah artikel yang  diterbitkan,  jumlah  kutipan,  atau  frekuensi  kemunculan,  menentukan  ukuran  node,  dan  semakin  tinggi bobotnya, semakin besar nodenya. Gugus yang menjadi milik node dan garis menentukan warnanya, dengan node dengan warna yang sama bertindak sebagai cluster dan cluster yang berbeda dibedakan dengan warna yang berbeda. Jarak antara node menunjukkan kedekatan dan kesamaan antara subjek istilah, dan garis antara node menunjukkan link.
Analisis  bibliometrik  menggunakan  VOSviewer  terdiri  dari  analisis  co-authorship  dan  analisis  co- occurence.  Analisis  co-authorship  merupakan  analisis  jejaring  penulis.  Sedangkan  analisis  co-occurence adalah analisis kata kunci atau analisis co-word. Analisis co-word adalah teknik yang meneliti isi sebenarnya dari publikasi itu sendiri. Kata-kata dalam analisis co-word sering berasal dari "kata kunci penulis" (“author keywords”) (Donthu et al., 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisis Co-authorship
Analisis co-authorship untuk melihat jejaring kepenulisan. Misal penulis A menulis bersama dengan siapa saja. Jadi terlihat seorang penulis berjejaring dengan siapa saja dalam menulis artikel.
Pada penelitian ini terdapat 30 penulis yang memenuhi syarat untuk divisualkan. Berdasarkan output dari VOSviewer, ada 12 klaster penulis yang berbeda dicirikan melalui warna yang berbeda dengan jumlah link sebanyak 51. Terdapat 2 klaster besar yaitu klaster warna merah dan warna hijau. Terdapat juga beberapa
penulis yang tidak berjejaring (klaster tersendiri) antara lain Wang, Azima, Sugiarto, Widodo, dan Latief. Visualisasi dari jejaring penulis pada topik “knowledge management” disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Network visualization  of co-authorship
Berdasarkan Gambar 2, terdapat klaster yang jumlah penulis dalam klaster paling banyak yaitu sebanyak 9 (sembilan) penulis antara lain Sampurna, Sauer, Bos, Wandita, rohsiswatmo, hulzebos, primadi, dijk, dan sulistiyono. Jejaring lebih rinci disajikan pada Gambar 3. Berdasarkan lingkaran yang paling besar maka Iskandar J adalah penulis yang paling banyak dokumennya yaitu sebanyak 5 dokumen (Gambar 2). Sedangkan berdasarkan jumlah kekuatan jaringan (link) maka Sardjono W, Selviyanti, Iskandar K, Kosala adalah yang paling banyak kekuatan jaringannya (Gambar 3). Iskandar K pernah menulis bersama dengan Kosala r, Warnars h.l.h.s, Gaol f.l, Prabowo h. Sedangkan Warnars menulis bersama dengan Iskandar k, Gaol f.l, dan Kosala r.

## Gambar 3. Contoh zoom in jejaring penulis
Peta selanjutnya yang menggambarkan perkembangan histori jejaring penulis melakukan penelitian berdasarkan tahun disajikan pada Gambar 4. Warna yang berbeda pada peta overlay visualization of co- authorship di Gambar 4 menunjukkan tahun yang berbeda. Semakin warna ke arah kuning berarti semakin terkini waktunya. Jejaring penulis yang berwarna kuning yaitu jejaring Bos, Sauer, dan lainnya.

## Gambar 4. Overlay visualization of co-authorship
Kerapatan  atau  penekanan  pada  topik  penelitian  “knowledge  management”  berdasarkan  jejaring  penulis disajikan pada Gambar 5. Semakin terang dan besar warna pada klaster maka berarti semakin banyak atau kuat jejaring penulis pada klaster tersebut. Sedangkan semakin redup warna pada peta maka berarti semakin rendah kekuatan jejaring penulis di klaster tersebut.
Gambar 5.  Density  visualization  of  co-authorship
Berdasarkan gambar 5 dapat dapat diketahui bahwa jejaring penulis rohsiswatmi, hulzebos, bos dan sauer memiliki  kerapatan  dan  intensitas  yang  tinggi  serta  tergolong  penelitian  yang  terkini  yang  membahas manajemen pengetahuan di Indonesia.

## 2. Analisis Keyword Co-occurrence
Analisis  selanjutnya  yaitu  analisis  mengenai  kata  kunci  (keyword  co-occurrence).  Keyword  co-occurrence menampilkan visualisasi jejaring antar kata kunci. Berdasarkan gambar visualisasi keyword co-occurrence pada Gambar 6, kata kunci paling dominan yaitu “knowledge management”. Jika diperbesar (zoom in) Gambar 6 pada  fokus  kata  kunci  “knowledge  management”  maka  diperoleh  informasi  bahwa  “knowledge  management” ini  berhubungan  dengan  “metamodeling”,  “disaster  management”,  “e-learning”,  “higher  education”,  “social media”,  “conceptual  model”,  “systematic  literature  review”,  “kms”,  “organizational  performance”, “organizational  culture”,  “indonesia,  knowledge”,  “innovation”,  “knowledge  sharing”,  “business performance”, dan “competitive advantage”.
Gambar 6. Network visualization of keyword co-occurrence
Selanjutnya untuk mengetahui peta yang lebih rinci beserta gambaran hubungan antar kata kunci di dalamya  melalui  proses  pembesaran  dan  interpretasi  data  dan  informasi  yang  terkandung.  Proses  melakukan pemetaan hubungan dilakukan secara berulang-ulang kali dengan melakuka proses penetapan dengan “klik” pada masing-masing nodes/ titik sehingga dapat diketahui hubungannya dengan kata kunci lainnya.
Gambar 7. Zoom in pada kata kunci “knowledge management”
Contoh lainnya yaitu kata kunci “Indonesia” pada visualisasi menggambarkan bahwa terdapat artikel yang menggunakan kata kunci indonesia dan berhubungan dengan kata kunci lainnya yaitu “knowledge”, “supply  chain  management”,  “organization  performance”,  “organizational  culture”,  “tranformational leadeship”, dan “knowledge management”.
Gambar 8. Zoom in pada kata kunci “Indonesia”
Visualisasi secara overlay dari tren topik penelitian “knowledge management” berdasarkan kata kunci dari  penulis  (author  keywords)  yang  menggambarkan histori  penelitian  berbasis  tahun  disajikan  pada Gambar
9.  Semakin  warna  kuning  berarti  semakin  terkini  penelitian  tersebut.  Penelitian  yang  paling  terbaru menggunakan  kata  kunci  antara  lain  “knowledge,  innovation”,  “knowledge  sharing”,  “supply  chain management”.  Hasil  analisis  ini  menggambarkan  bahwa  berbagai  penelitian  yang  terkait  dengan  manajemen pengetahuan  sudah  pernah  dilakukan  penelitian  dan  berhubungan  erat  dengan  kata  kunci  lainnya  yang terhubung dalam satu garis (Dewi, Tjakratmadja, & Hendarman, 2022; Fauzi, 2022). Namun, untuk kata-kata kunci yang belum saling terhubung menggambarkan belum adanya penelitian sejenis yang melibatkan kata kunci yang tidak terkoneksi dalam satu garis, sehingga terbuka peluang untuk melakukan kombinasi penelitian dengan berbagai data dan metode atau mengaitkannya dalam variabel-variabel penelitian.
Gambar 9. Overlay visualization of Co-occurrence (kata kunci)
Gambar 9. Density visualization of co-occurrence
Peluang penelitian ke depan dan berkaitan erat dengan aspek kebaruan (novelty) pada topik manajemen pengetahuan dapat dilihat melalui Gambar 9. Visualisasi kerapatan berdasarkan kata kunci yang digunakan dapat digunakan untuk melihat bagian riset yang masih jarang dilakukan. Hotspot pada peta yang semakin berwarna warna kuning menunjukkan semakin banyak kata kunci tersebut dilakukan, sedangkan semakin warna gelap maka penelitian dengan kata kunci tersebut masih jarang dilakukan. Kata kunci “knowledge management” adalah kata kunci yang paling dominan digunakan, lalu kata kunci lainnya antara lain
“knowledge”, “Indonesia”, “knowledge management system”, dan “e-learning”. Terlihat potensi penelitian ke depan  dapat  menggunakan  kata  kunci  yang  belum  banyak  digunakan  seperti  “competitive  advantage”, “innovation”, “transformational leadership”, dan lainnya.

## KESIMPULAN
Analisis  bibliometrik  menggunakan  VOSViwer  dan  database  Scopus  mengenai  penelitian  pada  topik manajemen  pengetahuan  yang  afiliasi  penulisnya  dari  negara  Indonesia  berhasil  menghasilkan  peta  visualisasi yang  menggambarkan  analisis  jejaring  penulis  (co-authorsip)  dan  analisis  kata  kunci  (keyword  co- occurrence). Peta visualisasi dari 125 dokumen sejak tahun 2017-2021 menunjukkan bahwa terdapat 12 klaster jejaring penulis dan terdapat 5 klaster kata kunci. Penulis yang paling banyak dokumennya adalah Iskandar j. Sedangkan berdasarkan jumlah kekuatan jaringan (link) penulis maka Sardjono W, Selviyanti, Iskandar  K,  Kosala  adalah  yang  paling  banyak  kekuatan  jaringannya.  Kata  kunci  yang  paling  dominan  muncul antara  lain  “knowledge  management”,  knowledge”,  “Indonesia”,  “knowledge  management  system”,  dan  “e- learning”.  Potensi  penelitian  ke  depan  dapat  menggunakan  kata  kunci  yang  belum  banyak  digunakan  seperti “competitive advantage”, “innovation”, “transformational leadership”, dan lainnya. Berdasarkan temuan tersebut  maka  penelitian-penelitian  yang  menitikberatkan  pada  konsep knowledge  management masih  sangat terbuka  dan  sangat  menarik  untuk  dikembangkan  dengan  konsep-konsep  lainnya  beserta  segenap  metode  dan variabel yang lebih luas lagi.

## REFERENSI
Baker, H. K., Kumar, S., & Pandey, N. (2020). A Bibliometric Analysis of Managerial Finance: A Retrospective. Managerial  Finance,  46 (11),  1495–1517.  https://doi.org/10.1108/MF-06-2019-0277
Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2010). Knowledge Management: Systems and Processes . Armonk (N.Y.); London : M.E. Sharpe.
Cisneros,  L.,  Ibanescu,  M.,  Keen,  C.,  Lobato-Calleros,  O.,  &  Niebla-Zatarain,  J.  (2018).  Bibliometric  Study  of Family  Business  Succession  Between  1939  and  2017:  Mapping  and  Analyzing  Authors’  Networks. Scientometrics , 117 (2), 919–951. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2889-1
Danvila-del-Valle, I., Estévez-Mendoza, C., & Lara, F. J. (2019). Human Resources Training: A Bibliometric
Analysis. Journal of Business Research , 101 , 627–636.
https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.02.026
Dewi, A. P., Tjakratmadja, J. H., & Hendarman, A. F. (2022). A Bibliometric Analysis of Research on Knowledge Management  in  Tax  Administration. JDM  (Jurnal  Dinamika  Manajemen) , 13 (2),  221–235. https://doi.org/10.15294/jdm.v13i2.35831
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How To Conduct A Bibliometric Analysis:  An  Overview  and  Guidelines. Journal  of  Business  Research , 133 ,  285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Donthu, N., Kumar, S., & Pattnaik, D. (2020). Forty-five years of Journal of Business Research: A bibliometric analysis. Journal of Business Research , 109 , 1–14. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.10.039
Fauzi, M. A. (2022). A Bibliometric Review on Knowledge Management In Tourism and Hospitality: Past, Present And Future Trends. International Journal of Contemporary Hospitality Management , 35 (6), 2178–2201. https://doi.org/10.1108/IJCHM-03-2022-0381
Fernandez, I. B., & Sabherwal, R. (2010). Knowledge Management : Systems and Processes. New York (NY): M.E. Sharpe, Inc.
Groff,  T.R.  and  Jones,  T.P.  (2003). Introduction  to  Knowledge  Management .  Butterworth-Heinemann, Burlington.
Li, X., Yu, J., & Shu, C. (2022). Bibliometric Analysis of Global Research Trends on Post-Stroke Pneumonia: Current Development Status and Research Frontiers. Frontiers in Public Health , 10 . Retrieved from https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2022.950859
Liebowitz, J. (1999). Key Ingredients to the Success of an Organization’s Knowledge Management Strategy.
Knowledge  and  Process  Management , 6 (1),  37–40.  https://doi.org/10.1002/(SICI)1099- 1441(199903)6:1<37::AID-KPM40>3.0.CO;2-M
Muttaqi, F. (2020). Build and Design Knowledge Management System for Sharing Material Teacher. Journal of Physics: Conference Series , 1511 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1511/1/012016
Nonaka,  I.  and  Takeuchi,  H.  (1995) The  Knowledge-Creating  Company:  How  Japanese  Companies  Create  the Dynamics of Innovation . New York: Oxford University Press.
Polanyi, M. (1967). The Tacit Knowledge Dimension . London: Routledge & Kegan Paul.
Sanguankaew,  P.,  &  Vathanophas  Ractham,  V.  (2019).  Bibliometric  Review  of  Research  on  Knowledge Management  and  Sustainability,  1994–2018. Sustainability , 11 (16),  4388. https://doi.org/10.3390/su11164388
Schiuma, G., Kumar, S., Sureka, R., & Joshi, R. (2023). Research Constituents and Authorship Patterns in the Knowledge  Management  Research  and  Practice:  A  Bibliometric  Analysis. Knowledge  Management Research & Practice , 21 (1), 129–145. https://doi.org/10.1080/14778238.2020.1848365
Sauermann, H. (2009). Danny P. Wallace (2007). Knowledge Management: Historical and Cross-Disciplinary Themes. Westport, CT: Libraries Unlimited. 227 pages. Human Resource Management , 48 (3), 465– 467. https://doi.org/10.1002/hrm.20290
Shashi, Centobelli, P., Cerchione, R., & Merigo, J. M. (2021). Mapping Knowledge Management Research: a Bibliometric  Overview. Technological  and  Economic  Development  of  Economy,  28 (1),  239–267. https://doi.org/10.3846/tede.2021.14088
Tiwana, A. (1999). The Knowledge Management Toolkit. Practical Techniques for Building a Knowledge Management System . New Jersey: Prentice Hall.
Thomson Reuters (2008). White papers Using Bibliometrics: A Guide to Evaluating Research Performance with Citation Data . Thomson Reuters.
van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, A Computer Program for Bibliometric Mapping. Scientometrics, 84 (2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
Zhang, Y., You, X., Huang, S., Wang, M., & Dong, J. (2022). Knowledge Atlas on the Relationship between Water  Management  and  Constructed  Wetlands—A  Bibliometric  Analysis  Based  on  CiteSpace. Sustainability , 14 (14), 8288. https://doi.org/10.3390/su14148288