Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023

## APAKAH BIG DATA ANALYTICS CAPABILITY MENINGKATKAN NILAI BISNIS DAN KINERJA PERUSAHAAN: STUDI KASUS INDONESIA
Mochamad Chairul Ihsan 1
1 Bisnis Internasional FEB Universitas Padjadjaran Email: ihsan@unpad.ac.id

## Abstract
In  the  era  of  data  economy,  the  development  of  Big  Data  Analytics  Capability  (BDAC)  has changed the face of competitiveness in many sectors. Organizations have intensively utilized BDAC as a competitive  force  to  improve  firm  performance.  Conveying  from  the  resource-based  view  and sociomaterialism  entanglement,  BDAC  has  a  huge  potential  to  enhance  business  value  and  firm performance.  This  study  extends  the  literature  on  BDAC  impacts  on  organizations,  especially  in developing  countries,  by  proposing  a  model  and  validating  the  direct  effects  of  BDAC  on  firm performance and business value, along with the mediating effects of business value on the relationship between BDAC and firm performance. Toward this goal, an online survey was conducted and collected 86 data from IT managers, business analysts, and data analyst that are currently working in companies that have implemented Big Data Analytics (BDA) in Indonesia. The data was afterward analyzed using Partial Least Square Structural-Equation Model (PLS-SEM). The findings showed that BDAC has a positive impact on firm performance in terms of financial and market performance relative to competitors. The results also  revealed  that  BDAC  enhances  business  value.  However,  it  was  found  that  there  is  no  significant mediating effects of business value on the relationship between BDAC and firm performance.
Keywords: big data analytics capability, firm performance, business value, resource-based view

## Abstrak
Di  era  ekonomi  data,  pengembangan  Big  Data  Analytics  Capability  (BDAC)  telah  mengubah wajah  daya  saing  di  banyak  sektor.  Organisasi  telah  secara  intensif  memanfaatkan  BDAC  sebagai kekuatan  kompetitif  untuk  meningkatkan  kinerja  perusahaan.  Mengambil  dari  pandangan  berbasis resource-based  view  dan  sociomaterialism  entanglement,  BDAC  memiliki  potensi  besar  untuk meningkatkan nilai bisnis dan kinerja perusahaan. Studi ini memperluas literatur tentang dampak BDAC pada  organisasi,  khususnya  di  Indonesia,  dengan  mengusulkan  model  dan  memvalidasi  efek  langsung BDAC  pada  kinerja  perusahaan  dan  nilai  bisnis,  bersamaan  dengan  efek  mediasi  nilai  bisnis  pada hubungan antara BDAC dan kinerja perusahaan. Survei secara daring dilaksanakan dan mengasilkan 86 data  dari  manajer  IT,  analis  bisnis,  dan  analis  data  yang  saat  ini  bekerja  di  perusahaan  yang  telah mengimplementasikan  Big  Data  Analytics  (BDA)  di  Indonesia.  Data  kemudian  dianalisis  dengan menggunakan Partial Least Square Structural-Equation Model (PLS-SEM). Temuan menunjukkan bahwa BDAC  memiliki  dampak  positif  pada  kinerja  perusahaan  dalam  hal  kinerja  keuangan  dan  pasar  relatif terhadap  pesaing.  Hasilnya  juga  mengungkapkan  bahwa  BDAC  meningkatkan  nilai  bisnis.  Namun, ditemukan  bahwa  tidak  ada  efek  mediasi yang  signifikan  dari  nilai  bisnis  pada hubungan  antara  BDAC dan kinerja perusahaan.
Kata Kunci: big data analytics capability , kinerja perusahaan, nilai bisnis, resource-based view.
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023

## PENDAHULUAN
Selama beberapa tahun terakhir, jumlah data yang dihasilkan dari aktivitas bisnis telah tumbuh  secara  eksponensial.  Kita mengenalnya sebagai big  data .  Karena  karakteristiknya, big data sangat kompleks, sulit dikelola, dan dianalisis. Namun, potensi manfaatnya sangat besar, terutama  dalam  memberikan  tambahan  pengetahuan  untuk  proses  pengambilan  keputusan yang lebih akurat dan tegas dalam suatu organisasi (Davenport, 2014). Adopsi big data dalam analitik  bisnis  telah  mengubah  dinamika  daya  saing.  Akibatnya, Big  Data  Analytics (BDA) menarik  banyak  peneliti  dan  praktisi  karena  potensinya  dalam  mengubah  bisnis  jika  dikelola dengan benar (Akter et al., 2016; de Camargo Fiorini et al., 2018).
Organisasi  secara  pasti  bergerak  menuju  organisasi  berbasis  data.  Memahami bagaimana  memanfaatkan  BDA  dengan  sukses  sangat  penting  untuk  mendapatkan  manfaat besar  seperti  keunggulan  kompetitif.  Namun,  nilai  sebenarnya  dari  investasi  BDA  masih  sulit diketahui  terutama  apakah  berdampak  positif  pada  kinerja  perusahaan  dan  keunggulan kompetitif  (Goes,  2014; Lavalle  et  al., 2011; McAfee  dan  Brynjolfsson,  2012;  Verbraken  et  al., 2012). Di pasar yang sangat kompetitif, perusahaan dipaksa untuk mengadopsi teknologi yang terus  berubah  agar  tetap  kompetitif.  Fenomena  ini  menyebabkan  teknologi  akhirnya  ada  di mana-mana, semakin murah, dan dapat diakses oleh semua perusahaan. Ada ketakutan bahwa berinvestasi pada BDA hanya akan menjadi alat bertahan hidup  daripada alat untuk mencapai keunggulan  kompetitif  (Carr,  2003).  Sebuah  laporan  menunjukkan  bahwa  ada  pertumbuhan pesat implementasi analitik oleh perusahaan, tetapi banyak dari mereka masih belum mampu menghasilkan pengetahuan berkualitas yang dibutuhkan (Ransbotham et al., 2016).
Studi-studi  ini  menunjukkan  bahwa  berinvestasi  dalam  BDA  mungkin  tidak menghasilkan  dampak  positif  pada  organisasi.  Oleh  karena  itu,  organisasi  tidak  akan berinvestasi dalam BDA sampai mereka yakin mendapatkan manfaatnya.
Penelitian  teoretis  dan  praktis  yang  ada  tentang  BDA  umumnya  dilakukan  di  bidang manajemen Teknologi Informasi (TI) untuk memberikan pengetahuan lebih lanjut tentang BDA sebagai  salah  satu  sumber  keunggulan  kompetitif  (Sena  et  al.,  2017).  Untuk  mendapatkan tingkat nilai bisnis dan kinerja perusahaan yang unggul, dikatakan bahwa BDA sebagai sumber
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
daya  dalam  suatu  perusahaan  harus  dilengkapi  dengan  sumber  daya  lain  untuk  membentuk kombinasi  sumber  daya  yang  unik,  yaitu  BDA Capability (BDAC)  (Bharadwaj,  2000;  Gupta  dan George, 2016). Para ahli berpendapat bahwa mengamati efek kapabilitas TI secara langsung di tingkat  perusahaan  akan  mengabaikan  potensi  manfaat  tidak  langsung  yang  kuat  dari kapabilitas  TI  (Mooney  et  al.,  1996).  Oleh  karena  itu,  untuk  memastikan  masuknya  manfaat tidak  langsung  dari  kapabilitas  TI  pada  kinerja  perusahaan,  penelitian  ini  mengusulkan  bahwa hubungan ini dapat dimediasi oleh sejumlah variabel antara (Anand et al., 2013; Mooney et al., 1996) seperti nilai bisnis (Gregor et al., 2006; Ji-fan Ren et al., 2016). Namun demikian, hal ini menghadirkan  tantangan  nyata  bagi  para  peneliti  dan  praktisi.  Sementara  bukti  empiris  dari hubungan  antara  kapabilitas TI  dan  kinerja  perusahaan  sudah banyak  (Kim  et  al., 2011), bukti empiris tentang bagaimana hubungan kuat BDAC dengan kinerja perusahaan yang unggul masih kurang (Abbasi et al., 2016).
Indonesia dianggap sebagai negara berkembang dengan kesenjangan digitalisasi yang besar. Namun, menurut Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (2017), 143,46 juta dari 262 juta orang di Indonesia sudah menggunakan internet. Selain itu, maraknya e-commerce di Indonesia hanya menambah bertambahnya jumlah data. Tingkat penggunaan internet memberi organisasi kelimpahan data digital yang tersedia. Meski demikian, penerapan BDA masih belum begitu populer di Indonesia. Mengingat ekonomi Indonesia masih didominasi oleh Usaha Kecil Menengah (UKM), investasi BDA masih dianggap mahal dan rumit (Sirait, 2016). Riset mengenai big  data  masih  belum  populer  di  Indonesia,  khususnya  di  bidang  manajemen.  Keterbatasan ketersediaan perangkat lunak dan keterbatasan ketersediaan publikasi ilmiah dianggap sebagai dua dari banyak alasan kurangnya penelitian di bidang big data di Indonesia (Rumata, 2016).
Namun,  di  Indonesia,  penerapan  BDA  masih  dalam  tahap  awal,  yang  sebagian  besar digunakan  untuk  keperluan  proyeksi  bisnis.  Dengan  kata  lain,  belum  digunakan  untuk  proses pengambilan keputusan (Ramadhan dan Putri, 2018). Saat ini, big data di Indonesia lebih sering digunakan  untuk  monetisasi  data.  Ada  berbagai  platform  dan  berbagai  ilmuwan  dan  insinyur big  data menggunakan big  data untuk  menyediakan  layanan prediktif dan  input  untuk  bisnis. Namun,  aturan  tata  kelola  data  yang  tidak  dapat  dipahami  (seperti  bagaimana  pengumpulan
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
dan  pemrosesan  data  harus  dilakukan,  panduan  untuk  layanan cloud ,  proses  audit  data,  dan kepemilikan data) diakui  sebagai penghalang  dan  membingungkan para ilmuwan  dan  insinyur big data di Indonesia.
Singkatnya,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mempelajari  bagaimana  BDAC mempengaruhi  nilai  bisnis,  perusahaan  kinerja,  dan  bagaimana  nilai  bisnis  memediasi hubungan  antara  BDAC  dan  kinerja  perusahaan,  khususnya  di  sektor  bisnis  di  Indonesia. Temuan  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mendukung  bisnis  dalam  membentuk  dan memperkuat  BDAC  pada  suatu  perusahaan  untuk  mendapatkan  nilai  bisnis  dan  kinerja perusahaan yang unggul.

## LITERATURE REVIEW

## Big Data Analytics Capability (BDAC)
Banyak  organisasi  beralih  ke  analitik  bisnis  pada  akhir  tahun  2000-an  untuk mengkarakterisasi  komponen  analitik  utama  dalam  praktik  intelijen  bisnis  (Davenport,  2006). Dengan  adanya big  data ,  akhir-akhir  ini  istilah  tersebut  berubah  menjadi Big  Data  Analytics (BDA)  karena  kumpulan  datanya  sangat  besar  (di  atas exabytes ),  diperoleh  dari  berbagai sumber (sensor, media sosial, dll), dan teknik analisis yang kompleks. BDA menuntut teknologi penyimpanan,  manajemen,  analisis,  dan  visualisasi  data  yang  canggih  dan  unik  (Chen  et  al., 2012).
BDA  didefinisikan  sebagai  alat  analitik  canggih  yang  digunakan  oleh  organisasi  untuk meningkatkan  proses  pengambilan  keputusan  dengan  memberikan  pengetahuan  yang diperlukan  (Davenport,  2014;  Goes,  2014).  Dengan  menerapkan  BDA,  perusahaan  dapat meningkatkan  manajemen  rantai  pasokan,  mengelola  risiko  dengan  lebih  baik,  mengurangi biaya (Lavalle et al., 2011; McAfee dan Brynjolfsson, 2012; Verbraken et al., 2012), membantu menciptakan nilai bisnis antara perusahaan dan pelanggan (Xie et al., 2016), memelihara proses dan  inovasi  produk  (Fosso  Wamba  dan  Mishra,  2017;  Zhan  et  al.,  2017),  mengembangkan proses pengambilan keputusan yang lebih baik bagi perusahaan
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
(Davenport,  2014;  Tan  et  al.,  2017),  meningkatkan  kinerja  perusahaan  secara keseluruhan  (Wu  et  al.,  2016),  berkontribusi  pada  nilai  bisnis  (Ji-fan  Ren  et  al.,  2016),  dan mencapai  keunggulan  kompetitif  yang  berkelanjutan  (Fosso  Wamba  et  al.,  2018).  Banyak pertanyaan  yang  diajukan  tentang  apa  yang  dimaksud  dengan  BDA  dalam  suatu  perusahaan. Apa saja komponen BDA? Para peneliti menjawab pertanyaan tentang komponen BDA sebagai BDA Capability (BDAC).  Setelah  melakukan  kajian  literatur,  penelitian  ini  menemukan  bahwa terdapat  beberapa  terminologi  untuk  dimensi  BDAC.  Namun,  kategorisasinya  serupa  karena menyarankan tiga dimensi, yaitu kemampuan manajemen BDA, kemampuan infrastruktur BDA, dan kemampuan sumber daya manusia BDA. Menurut Gupta dan George (2016), studi mereka mendefinisikan tiga sumber daya ( Tangible, Human, dan Intangible ) yang membuat komponen BDAC  yang  mencakup  hal-hal  seperti  teknologi,  data,  teknis,  manajemen,  pengetahuan, keterampilan, dan budaya organisasi. Demikian pula menurut McAfee dan Brynjolfsson (2012), BDAC  terdiri  dari  tiga  kemampuan  kritis  yang  harus  dimiliki  perusahaan  yaitu  manajemen sumber daya manusia, infrastruktur teknologi, dan pengambilan keputusan perusahaan. Senada dengan  para  peneliti  terdahulu,  Akter  et  al.  (2016)  juga  mengidentifikasi  komponen  BDAC sebagai kapabilitas teknologi, kapabilitas manajemen, dan kapabilitas talenta, sementara Fosso Wamba  et  al.  (2017)  menentukan  bahwa  kemampuan  keahlian  personel,  fleksibilitas infrastruktur,  dan  kemampuan  manajemen  sebagai  komponen  BDAC.  Para  peneliti  sepakat bahwa dalam penelitian BDAC, model penelitian sering diidentifikasi sebagai konstruksi tingkat tinggi  ( higher  order )  dan  multidimensi  dengan  beberapa  subdimensi  (Fosso  Wamba  et  al., 2018).
Penelitian ini akan mengadopsi model konstruk BDAC dari Kim et al. (2012) dengan 3 sub  dimensi  yaitu  kemampuan  pengelolaan  BDA,  kemampuan  infrastruktur  BDA,  kemampuan personel  BDA.  Menurut  Kim  et  al.  (2012),  kemampuan  manajemen  BDA  (BDAMC)  mengacu pada kemampuan untuk menangani rutinitas terstruktur untuk mengelola sumber daya dengan cara yang memenuhi prioritas dan kebutuhan bisnis. Beberapa peneliti menggunakan indikator yang  berbeda  seperti  bisnis,  strategi  perusahaan  (McAfee  dan  Brynjolfsson,  2012),  fungsi operasional,  dan  bisnis  inti  (Davenport  et  al.,  2012).  Dalam  Kiron  et  al.  (2014),  perencanaan
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
BDA,  investasi  BDA,  koordinasi  BDA,  dan  pengendalian  BDA  merupakan  indikator  yang digunakan untuk BDAMC karena mampu mencerminkan kemampuan pengelolaan BDA secara keseluruhan  dan  Sebagian  memberikan  bukti  empiris  untuk  membangun  BDAMC  lebih  lanjut (Akter et al., 2016; Fosso Wamba et al., 2017).
Dalam  penelitian  ini,  kemampuan  infrastruktur  BDA  (BDAIC)  didefinisikan  sebagai sejauh  mana  infrastruktur  teknologi  organisasi,  seperti  perangkat  keras,  jaringan,  dan  data, mampu  memfasilitasi  staf  TI  dan  analitik  untuk  mengembangkan,  mengimplementasikan,  dan dengan  cepat  mendukung  sistem  yang  dibutuhkan  organisasi  (Kim  et  al.,  2012).  Para  peneliti mengusulkan  seperangkat  sumber  daya  untuk  BDAIC  seperti  data  (Barton  dan  Court,  2012), infrastruktur,  dan  proses  (Ransbotham  et  al.,  2015).  Studi  terbaru  mengembangkannya  lebih lanjut untuk mengatasi tantangan dengan mengusulkan konektivitas BDA, kompatibilitas BDA, dan  modularitas  BDA  (Davenport  et  al.,  2012;  Kiron  et  al.,  2014a)  yang  digunakan  untuk memperoleh bukti empiris (Akter et al., 2016; Fosso Wamba et al., 2017).
Kemampuan  personel  BDA  (BDAPC)  didefinisikan  sebagai  keterampilan  dan pengetahuan  karyawan  untuk  melakukan  tugas  analitik  di  lingkungan big  data (Kim  et  al., 2012).  Bakat  ini  termasuk  ilmuwan  data,  insinyur  data,  dan  personel  manajemen  bisnis (Davenport et al., 2012). Sumber daya manusia (Barton and Court, 2012; Davenport et al., 2012; Ransbotham  et  al.,  2015),  keterampilan,  dan  pengetahuan  (McAfee  and  Brynjolfsson,  2012) telah diusulkan oleh studi terbaru sebagai indicator BDAPC.

## Resource-Based View (RBV)
Menggunakan  perspektif  RBV,  keunggulan  kompetitif  ditentukan  oleh  penggunaan sumber daya dan kemampuan yang berharga, langka, tak ada bandingannya atau inimitability , dan terorganisir dengan baik (Amit dan Schoemaker, 1993; Barney et al., 2001). Keberhargaan mengacu  pada  peningkatan  keuntungan  dan  pengurangan  biaya.  Kelangkaan  berarti  bahwa hanya  sedikit  perusahaan  yang  memiliki  sumber  daya  atau  kemampuan  khusus. Inimitability menunjukkan  bahwa  perusahaan  lain  tidak  dapat  secara  langsung  menduplikasi  sumber  daya atau  kemampuan  tertentu.  Organisasi  yang  baik  berarti  bahwa  perusahaan  memiliki
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
kemampuan  untuk  mengelola  sumber  daya  dan  kemampuan  yang  berharga,  langka,  dan  tak ada  bandingannya  untuk  mendapatkan  keunggulan  kompetitifnya  (Barney  et  al.,  2001).  Oleh karena  itu,  strategi  pemilihan  sumber  daya  dan  pengembangan  kemampuan  (untuk mendapatkan sumber daya dan kemampuan yang berharga, langka, tak ada bandingannya, dan terorganisir  dengan  baik)  digunakan  oleh  organisasi  untuk  meningkatkan  kinerjanya  dan mencapai keunggulan kompetitif (Makadok, 2001).
Para  peneliti  telah  beralih  ke  RBV  untuk  mempelajari  hubungan  antara  TI  dan keunggulan  kompetitif.  Mereka  menemukan  bahwa  memanfaatkan  sumber  daya  TI  dapat memberi  organisasi  kinerja  perusahaan  yang  unggul  dan  kompetitif  (Bharadwaj,  2000;  Bhatt dan Grover, 2005; Santhanam dan Hartono, 2003). Dalam aliran penelitian manajemen TI, studi sebelumnya  menemukan  bahwa  infrastruktur  TI  itu  sendiri  tidak  menawarkan  keunggulan kompetitif dalam jangka panjang, tetapi mengelola seperangkat kemampuan TI yang unik dapat menawarkan  keunggulan  kompetitif  dalam  jangka  panjang  (Bharadwaj,  2000;  Santhanam  dan Hartono, 2003). Mempertimbangkan literatur mengenai dampak kapabilitas TI terhadap kinerja perusahaan,  penelitian  ini  mengidentifikasi  BDAC  sebagai  kapabilitas  penting  yang  dapat memberikan  kinerja  perusahaan  yang  unggul  dan  daya  saing  dalam  konteks big  data dan analitik (Davenport, 2006). Literatur yang ada menemukan bahwa ada efek langsung (Bhatt dan Grover, 2005; Powell dan Dent-Micallef, 1997) dan efek tidak langsung (Tippins dan Sohi, 2003) kapabilitas TI terhadap kinerja perusahaan.
Mengikuti  penelitian  kemampuan  TI,  salah  satu  pendekatan  paling  populer  untuk menilai BDAC didasarkan pada RBV. RBV sering digunakan oleh para peneliti untuk mempelajari kapabilitas  organisasi  dan  hubungannya  dengan  kinerja  (Kim  et  al.,  2012).  BDAC  dapat memberikan  keunggulan  kompetitif  jika  terdiri  dari  beberapa  sumber  daya  yang  saling memperkuat  (Powell  dan  Dent-Micallef,  1997).  Oleh  karena  itu,  untuk  mencapai  kinerja perusahaan yang unggul dan keunggulan kompetitif, BDAC adalah kunci kemampuan organisasi dalam ekonomi  data  (Davenport,  2006;  Davenport dan  Harris,  2007;  Goes,  2014;  McAfee  dan Brynjolfsson, 2012).
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
Para  peneliti  dalam  aliran  penelitian  TI  mengusulkan  bahwa  kapabilitas  TI  adalah pendorong  utama  dan  pendorong  efisiensi  dan  efektivitas  proses  bisnis,  yang  pada  akhirnya berdampak  pada  kinerja  perusahaan  secara  keseluruhan  dan  menciptakan  nilai  bisnis  (Chang dan King, 2005; Jayachandran et al., 2005). Selain itu, penelitian sebelumnya mengusulkan studi berbasis  empiris  dan  menemukan  bahwa  kapabilitas  TI  mempengaruhi  kinerja  perusahaan secara  keseluruhan  dan  nilai  bisnis  (Barua  et  al.,  1995;  Grant,  1991;  Mooney  et  al.,  1996). Beberapa  peneliti  telah  menemukan  hasil  empiris  manfaat  BDAC,  dalam  hal  nilai  seperti strategis  (misalnya  memperoleh  kinerja  perusahaan  yang  unggul  dan  keunggulan  kompetitif) (Fosso  Wamba  et  al.,  2018),  nilai  informasional  (misalnya  proses  pengambilan  keputusan) (Davenport,  2014;  Tan  et  al.,  2017),  nilai  transaksional  (misalnya  meningkatkan  efisiensi  dan memangkas  biaya)  (Lavalle  et  al.,  2011;  McAfee  dan  Brynjolfsson,  2012),  dan  nilai transformasional  (misalnya  inovasi)  (Fosso  Wamba  dan  Mishra  ,  2017;  Zhan  et  al.,  2017). Sebuah studi sebelumnya dilakukan oleh Court et al. (2015) bahkan menunjukkan bahwa ketika ada hubungan yang terorganisir dengan baik antara nilai dan kinerja, margin operasi meningkat sebesar 60% dengan penerapan BDAC.
Studi empiris sebelumnya telah menemukan bahwa perusahaan yang mengembangkan  BDAC  menghasilkan  peningkatan  profitabilitas  dan  laba  atas  investasi  (ROI) mereka  (Court  et  al.,  2015;  McAfee  dan  Brynjolfsson,  2012;  Verbraken  et  al.,  2012); meningkatkan  penjualan  dan  pendapatan  (Columbus,  2014);  mendapatkan  dan mempertahankan  pelanggan  (Xie  et  al.,  2016);  dan  meningkatkan  kinerja  perusahaan  secara keseluruhan  (Wu  et  al.,  2016).  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  memandang  BDAC  sebagai kemampuan organisasi yang penting untuk mendapatkan kinerja perusahaan yang unggul dan mencapai keunggulan kompetitif dalam ekonomi data (Davenport, 2006; Davenport dan Harris, 2007; Goes, 2014; McAfee dan Brynjolfsson, 2012).
Ada  beberapa  perbedaan  mengenai  indikator  pengukuran  kinerja  perusahaan. Beberapa  peneliti  hanya  menganggap  kinerja  keuangan  (penjualan,  profitabilitas,  dan  ROI) sebagai  satu-satunya  prediktor  kinerja  perusahaan  (Akter  et  al.,  2016;  Fosso  Wamba  et  al., 2018).  Studi  sebelumnya  telah  mengembangkan  lebih  lanjut  prediktor  kinerja  perusahaan
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
dengan  memasukkan  kinerja  pasar  yang  mencakup  memasuki  pasar  baru,  memperkenalkan produk atau layanan baru, tingkat keberhasilan setelah memperkenalkan produk atau layanan baru, dan meningkatkan pangsa pasar (Fosso Wamba et al., 2017 ; Ji-fan Ren et al., 2016). Oleh karena  itu,  penelitian  ini  akan  mengadopsi  kinerja  keuangan  dan  kinerja  pasar  seperti  yang disarankan.

## Riset Model dan Hipotesis
Penelitian  ini  mengusulkan  bahwa  untuk  mencapai  kinerja  perusahaan  yang  unggul dan  keunggulan  kompetitif,  BDAC  adalah  kemampuan  organisasi  kunci  dalam  ekonomi  data. Oleh karena itu, penelitian ini mengajukan hipotesis sebagai berikut:
• H1: BDAC secara positif memengaruhi nilai bisnis (BDABV)
• H2: BDAC berpengaruh positif terhadap kinerja perusahaan (FP)
• H3:  Nilai  bisnis  (BDABV)  memediasi  secara  positif  hubungan  antara  BDAC  dan  kinerja perusahaan (FP)
Berkembang dari penelitian sebelumnya, model penelitian yang diusulkan ditunjukkan pada Gambar 1.
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023

## Gambar 1. Model Riset

## Metode Penelitian
Setelah mengambil item pengukuran berdasarkan kajian literatur, model memiliki total 17  variabel  yang  diamati.  Skala  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  skala  Likert  tujuh poin (dengan nilai mulai dari 1= sangat tidak setuju hingga 7= sangat setuju). Kuesioner online dibagikan  kepada  para  manajer  IT,  analis  data,  dan  analis  bisnis  karena  pekerjaan  mereka terkait  dengan  BDAC  yang  diterapkan  di  perusahaan  tempat  mereka  bekerja.  Kuesioner disebarkan  melalui  grup  analitik  big  data  Indonesia  di  Facebook  dan  koneksinya.  Studi  ini menerapkan  pertanyaan:  "Apakah  perusahaan  tempat  Anda  bekerja  berinvestasi  di  BDAC?"
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
untuk menyaring responden. Studi ini hanya menyertakan responden yang menjawab ya untuk pertanyaan saringan sehingga jumlah tanggapan yang dapat digunakan adalah 86 dari total 119 tanggapan yang diterima.
Penelitian  ini  menerapkan  PLS-SEM  karena  PLS-SEM  dapat  digunakan  ketika  ukuran sampelnya  kecil,  model  strukturalnya  kompleks  (banyak  konstruk  dan  banyak  indikator),  dan untuk menangani konstruk reflektif dan formatif variabel laten (Chin, 1998; Chin dan Newsted, 1999). Dalam model penelitian ini, BDAC ditentukan sebagai konstruk orde tinggi yang berisi 3 konstruk reflektif orde kedua dan 11 subkonstruk reflektif orde pertama. Pendekatan indikator berulang  digunakan  untuk  memperkirakan  skor  untuk  konstruksi  BDAC  orde  pertama,  orde kedua  dan  ketiga,  konstruksi  BDABV  dan  FP  orde  pertama  dan  kedua  (Becker  et  al.,  2012; Ghozali dan Latan, 2015). Karena model terdiri dari banyak konstruk dan indikator, metode PLS digunakan karena dapat membuat model tidak terlalu kompleks dan lebih  parsimoni (Ghozali, 2014; Ghozali dan Latan, 2015). Untuk menganalisis data, penelitian ini menggunakan SmartPLS 3.0  dengan  algoritma  PLS-nya  dan  juga  menerapkan  bootstrapping  non-parametrik  dengan 1.000 replikasi (Ghozali dan Latan, 2015).

## Pengujian Hipotesis dan Temuan
Model  pengukuran  dievaluasi  terlebih  dahulu  menggunakan  Exploratory  Factor Analysis (EFA) untuk menyelidiki hubungan antar indikator dan mengidentifikasi konstruksi yang mendasarinya.  Metode  ekstraksi  yang  digunakan  adalah  analisis  faktor  komponen  utama  dan VARIMAX  sebagai metode  rotasi. Metode  rotasi  VARIMAX  digunakan  karena VARIMAX  adalah salah satu yang paling banyak digunakan dan dianggap sebagai rotasi ortogonal terbaik (Kaiser, 1958; Osborne, 2014).
Secara  tradisional,  Cronbach's  Alpha  (CA)  digunakan  untuk  menilai  reliabilitas konsistensi  internal.  Namun,  metode  PLS  membuat  beberapa  item  lebih  penting  untuk konstruksi  daripada  yang  lain,  yang  menunjukkan  pembebanan  luar  yang  berbeda  pada konstruksi. Oleh karena itu, dalam PLS, Composite Reliability (CR) digunakan untuk memastikan keandalan. Nilai transaksional BDABV memiliki nilai terendah pada konstruk dengan nilai 0,868.
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
Dengan demikian, penelitian ini memastikan reliabilitas karena reliabilitas komposit dari setiap konstruk melebihi ambang batas 0,70 (Ghozali, 2014; Ghozali dan Latan, 2015).
Validitas  konvergen  dan  unidimensi  juga  dipastikan  karena  pemuatan  standar  dari setiap konstruk berada di atas ambang 0,7 dan Average Variance Extracted (AVE) berada di atas ambang 0,5. Ini menunjukkan bahwa item yang diamati dapat menjelaskan lebih banyak varian daripada  istilah  kesalahan  (Ghozali,  2014;  Ghozali  dan  Latan,  2015).  Validitas  diskriminan dievaluasi  dengan  memperkirakan  akar  kuadrat  dari  AVE  dalam  Kriteria  Fornell-Larcker  dari konstruksi  laten  orde  pertama  (lihat  lampiran  5).  Validitas  diskriminan  didefinisikan  sebagai sejauh mana konstruk memiliki item dan konsep yang berbeda (Henseler et al., 2015). Hasilnya menunjukkan  bahwa  akar  kuadrat  dari  AVE  untuk  setiap  konstruk  lebih  besar  daripada hubungannya  dengan  konstruk  lainnya,  yang  memastikan  validitas  diskriminan  dari  semua konstruk.  Validitas  diskriminan  juga  dijamin  dengan  menghitung  rasio  korelasi  heterotrait- monotrait (HTMT). Metode ini dianggap lebih unggul dibandingkan metode lain seperti kriteria Fornell-Larcker dan penilaian beban silang (Henseler et al., 2015). Dapat dipastikan bahwa tidak ada  masalah  validitas  diskriminan  karena  semua  item  berada  di  bawah  ambang  batas  0,9 seperti  yang  disarankan  oleh  beberapa  penelitian  (Gold  et  al.,  2001;  Teo  et  al.,  2008).  Selain jaminan  validitas  dan  reliabilitas  model  pengukuran,  hasil  uji  kolinearitas  penuh  menegaskan bahwa tidak ada masalah bias metode umum.
SEM dilakukan untuk menguji hubungan antara konstruksi eksogen dan endogen. Hasil t-statistik  menunjukkan  bahwa  semua  muatan  indikator  berada  di  atas  1,96  (signifikan  pada taraf signifikansi 5%) kecuali BDABV -> FP dengan t-statistik sebesar 1,935 (signifikan pada taraf signifikansi  10%).  Hasilnya  memadai  dalam  hal  kelayakan,  signifikansi  statistik  dari  parameter yang diestimasi, dan kesesuaian kesalahan standar. Analisis lebih lanjut terhadap koefisien jalur dan  signifikansinya  dilakukan  untuk  menguji  hipotesis.  Hipotesis  diuji  dan  hubungan  antara konstruksi diperiksa menggunakan SmartPLS 3.0.
Tabel 1. Pengujian Hipotesis Hypotheses Path Coefficients Sample Mean Standard Error t-statistics  Results H1  BDAC -> BDABV 0,528 0,537 0,114 4,616*** Supported
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
H2  BDAC -> FP 0,319 0,320 0,109 2,942** Supported H3  BDABV -> FP 0,199 0,208 0,103 1,935 Not Supported Mediated Path Indirect Effect Sobel Test BDAC -> BDABV -> FP t-statistics = 1,685 1,856 (Z < 1,96) Not Supported P-Value = 0,092 Total Indirect Effect Coefficient  Sample Mean Standard Error t- statistics P-Value BDAC -> FP 0,105 0,112 0,062 1,685 0,092
Hasil  pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  pengaruh  tidak  langsung  tidak  signifikan dengan t-statistics sebesar 1,604 (p-value > 0,1). Hasilnya menunjukkan bahwa hanya ada efek langsung. Selain efek tidak langsung total, uji Sobel dilakukan untuk analisis mediasi. Menurut Sobel (1982), analisis mediasi dilakukan berdasarkan koefisien jalur dan kesalahan standar dari jalur langsung antara variabel independen (BDAC) dan mediasi (BDABV) dan kemudian variabel mediasi  (BDABV)  dan  dependen  (FP).  Akibatnya,  hasil  analisis  PLS  digunakan  untuk memperkirakan  tingkat  efek  mediasi.  Hasil  menunjukkan  bahwa  BDABV  hanya  menjelaskan sekitar  10,3%  dari  total  efek  BDAC  pada  FP  dan  memiliki  Z-statistik  1,856  (Z  <  1,96),  yang merupakan  bukti  statistik  tidak  signifikan.  Karena  variabel  mediasi  tidak  signifikan,  penilaian kekuatan mediasi tidak dilakukan.
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  organisasi  yang  memiliki  seperangkat  BDAC  yang baik  mampu  meningkatkan  model  bisnis,  meningkatkan  struktur  dan  proses  organisasi, memperluas kapabilitas organisasi, menyelaraskan analitik dengan strategi bisnis, membangun hubungan  yang  bermanfaat  dengan  organisasi  lain,  dan  meningkatkan  hubungan  pelanggan. Oleh karena itu, hasilnya cenderung memotivasi organisasi yang sudah mengoperasikan BDAC untuk memperkuat penggunaannya dalam operasi mereka.
Di  Indonesia,  fakta  bahwa  tiga  industri  (informasi,  komunikasi,  dan  teknologi; perbankan  dan  keuangan;  dan  e-commerce)  mendominasi  perkembangan  BDAC  terwakili dalam  demografi  responden.  Hal  ini  disebabkan  oleh  fakta  bahwa  ketiga  industri  ini  telah berkutat  dengan  data  bahkan  sebelum  BDA  dimungkinkan.  Itu  membuat  adopsi  dan
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
pengembangan BDA tak terelakkan. Temuan studi sebelumnya menunjukkan bahwa organisasi lebih  mengandalkan  talenta  untuk  memperoleh  keunggulan  kompetitif  dari  BDAC  (Fosso Wamba  et  al.,  2018;  Ransbotham  et  al.,  2016).  Meskipun  infrastruktur  teknologi  untuk mengimplementasikan  BDAC  sangat  mendasar,  sifatnya  yang  mahal  dan  kaku  membuat organisasi  tidak  bisa  berbuat  banyak.  Namun,  pentingnya  menjadi  organisasi  berbasis  bukti atau berorientasi data dalam lingkungan bisnis saat ini membuat organisasi tidak punya pilihan selain mengadopsinya.
Sementara nilai bisnis adalah mediator positif dan signifikan untuk kinerja perusahaan dalam  penelitian  sebelumnya  (Gregor  et  al.,  2006;  Ji-fan  Ren  et  al.,  2016),  kasusnya  berbeda dalam penelitian  ini.  Di  Indonesia, big  data lebih  sering digunakan untuk  monetisasi  data  dan penerapan  BDA  masih  terbatas  untuk  tujuan  prediksi  bisnis.  Belum  dalam  tahap  digunakan untuk  proses  pengambilan  keputusan  (Ramadhan  dan  Putri,  2018).  Praktik  terbatas  ini  dapat meningkatkan  kinerja  perusahaan  tetapi  tidak  memberikan  kinerja  perusahaan  yang  superior relatif terhadap pesaing.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data, penjabaran serta pembahasan penelitian ini, maka penulis dalam bab ini akan mencoba menarik kesimpulan dan memberikan saran berdasarkan atas uraian yang telah penulis kemukakan dalam bab sebelumnya.
1. Dalam model penelitian, tiga konstruk BDAC (BDAIC, BDAMC, BDAPC) dan antesedennya digunakan  untuk  menjadi  konstruk  komponen  BDAC.  Temuan  ini  memberikan  bukti empiris tentang apa yang harus diperhatikan oleh organisasi (infrastruktur, manajemen, personel) dan apa dapat mereka harapkan (nilai bisnis dan kinerja perusahaan).
2. Temuan  empiris  pada  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  BDAC  memang  memiliki hubungan  yang  signifikan  dan  positif  dengan  kinerja  perusahaan  dan  nilai  bisnis. Mengambil dari teori RBV, memiliki kombinasi sumber daya dan kemampuan yang tepat dalam  hal  BDAC  akan  memberi  organisasi  posisi  yang  baik  untuk  menuai  banyak manfaat  seperti peningkatan  nilai  bisnis dan  kinerja perusahaan.  Temuan  ini  konsisten
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
dengan  penelitian  sebelumnya  dan  menunjukkan  bahwa  analitik  dan  produktivitas saling terkait.
3. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  bisnis  tidak  memediasi  hubungan  antara BDAC dan kinerja perusahaan. Hasil ini berbeda dengan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  dimana  nilai  bisnis  memang  memediasi  kinerja  perusahaan  (Ji-fan  Ren  et al., 2016
4. Selain memberikan kontribusi pemahaman teoritis tentang BDAC, salah satu pendorong penelitian  ini  adalah  untuk  memahami  sifat  kontemporernya,  terutama  di  negara berkembang  seperti  Indonesia.  Mempertimbangkan  munculnya  ekonomi  data  dalam dekade  terakhir,  peningkatan  penggunaan  BDAC  pasti  merestrukturisasi  bisnis  dan industri. Karena itu, BDAC adalah alat canggih yang perlu digunakan dan dikembangkan lebih lanjut.
Meskipun  model  penelitian  dalam  penelitian  ini  telah  teruji  dengan  instrumen  dan data  survei  yang  terpercaya,  namun  masih  terdapat  keterbatasan  yang  dapat  diidentifikasi. Mengenai keterbatasan penelitian. Pertama, penelitian ini dilakukan dengan desain penelitian cross-sectional dimana  item-item  pengukuran  dikumpulkan  pada  titik  waktu  yang  sama.  Studi longitudinal dapat memperluas penelitian saat ini karena lingkungan teknologi selalu berubah dengan sangat cepat.
Kedua,  penelitian  ini  hanya  menggunakan  satu  metode  pengumpulan  data  yaitu kuesioner  dan  survei.  Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  beberapa  metode pengumpulan  data  untuk  mendapatkan  data  yang  lebih  objektif  untuk  lebih  memverifikasi model penelitian yang diusulkan dalam penelitian ini.
Ketiga,  ukuran  kinerja  perseptual  digunakan  dalam  kuesioner  untuk  mendapatkan data.  Ada  peluang  untuk  menyoroti  dampak  BDAC  pada  nilai  bisnis  dan  kinerja  perusahaan seperti  menggunakan  ukuran  kinerja  objektif  untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih konkret.  Terakhir,  BDAC  sebagai  konstruk  dalam  penelitian  ini  adalah  dalam  konteks  umum. Rekomendasinya adalah untuk melakukan studi dengan instrumen BDAC yang spesifik konteks
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
seperti  analitik  rantai  pasokan,  analitik  pelanggan,  dll.  Dalam  hal  ini,  ini  dapat  memberikan ukuran BDAC yang lebih baik untuk industri yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbasi,  A.,  Sarker,  S.,  &  Chiang,  R.  H.  L.  (2016).  Big  data  research  in  information  systems:
Toward an inclusive research agenda. Journal of the Association for Information Systems , 17 , 1 – 32.
Akter, S., Fosso Wamba, S., Gunasekaran, A., Dubey, R., & Childe, S. J. (2016). How to improve firm  performance  using  big  data  analytics  capability  and  business  strategy  alignment? International Journal of Production Economics , 182 , 113 – 131.
Amit,  R.,  &  Schoemaker,  P.  J.  H.  (1993).  Strategic  assets  and  organizational  rent. Strategic Management Journal , 14 , 33 – 46.
Anand,  A.,  Wamba,  S.  F.,  &  Sharma,  R.  (2013).  The  effects  of  firm  IT  capabilities  on  firm performance :  the  mediating  effects  of  process  improvement.  In 24th  Australasian Conference on Information Systems . Melbourne, Australia.
Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. (2017). Penetrasi & perilaku pengguna internet indonesia .
Barney, J., Wright, M., & Ketchen, D. J. (2001). The resource- based view of the firm : Ten years after 1991. Journal of Management , 27 , 625 – 641.
Barton,  D.,  &  Court,  D.  (2012).  Making  advanced  analytics  work  for  you. Harvard  Business Review .
Barua,  A.,  Kriebel,  C.  H.,  &  Mukhopadhyay,  T.  (1995).  Information  technologies  and  business value: An analytic and empirical investigation. Information Systems Research , 6 (1), 3 – 23. Becker,  J.,  Klein,  K.,  &  Wetzels,  M.  (2012).  Hierarchical  latent  variable  models  in  PLS- SEM : Guidelines for using reflective-formative type models. Long Range Planning , 45 (5 – 6), 359 – 394.
Bharadwaj, A. S. (2000). A resource-based perspective on information technology capability and firm performance: An empirical investigation. MIS Quarterly , 24 (1), 169 – 196.
Bhatt, G. D., & Grover, V. (2005). Types of information technology capabilities and their role in competitive advantage: An empirical study. Journal of Management Information Systems , 22 (2), 253 – 277.
Carr, N. G. (2003). IT doesn’t matter. Harvard Business Review , 81 (5), 41 – 49.
Chang,  J.  C.,  &  King,  W.  R.  (2005).  Measuring  the  performance  of  information  systems:  A functional scorecard. Journal of Management Information Systems , 22 (1), 85 – 115.
Chen, H., Chiang, R. H. L., & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics: From big
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
data to big impact. MIS Quarterly , 36 (4), 1165 – 1188.
Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling. In G. A.  Marc  (Eds.),  Modern  methods  for  business  research (pp.  295 – 333).  Mahwah,  New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
Chin, W. W., & Newsted, P. R. (1999). Structural equation modeling analysis with small samples using  partial  least  square.  In Hoyle  RH  (Eds.),  Statistical  strategies  for  small  sample research (Hoyle RH, pp. 334 – 342). Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
Columbus,  L.  (2014).  84%  of  enterprises  see  big  data  analytics  changing  their  industries’ competitive  landscapes  in  the  next  year.  Retrieved  October  29,  2018,  from https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2014/10/19/84-of-enterprises-see-big-data- analytics-changing-their-industries-competitive-landscapes-in-the-next- year/#630568d217de
Court, D., Perrey, J., McGuire, T., Gordon, J., & Spillecke, D. (2015). Big data, analytics, and the future of marketing & sales (e-book). McKinsey & Company.
Davenport, T. H. (2006). Competing on analytics. Harvard Business Review .
Davenport, T. H. (2014). How strategists use “big dat a" to support internal business decisions, discovery and production. Strategy and Leadership , 42 (4), 45 – 50.
Davenport,  T.  H.,  Barth,  P.,  &  Bean,  R.  (2012).  How  ‘big  data’  is  different. MIT  Sloan Management Review , 54 (1).
Davenport,  T.  H.,  &  Harris,  J.  G.  (2007). Competing  on  analytics:  The  new  science  of  winning . Boston: Harvard Business School Press.
de Camargo Fiorini, P., Roman Pais Seles, B. M., Chiappetta Jabbour, C. J., Barberio Mariano, E., & de Sousa Jabbour, A. B. L. (2018). Management theory and big data literature: From a review  to  a  research  agenda. International  Journal  of  Information  Management , 43 (5), 112 – 129.
Fosso  Wamba,  S.,  Akter,  S.,  &  de  Bourmont,  M.  (2018).  Quality  dominant  logic  in  big  data analytics and firm performance. Business Process Management Journal .
Fosso Wamba, S., Gunasekaran, A., Akter, S., Ji-fan Ren, S., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big data  analytics  and  firm  performance:  Effects  of  dynamic  capabilities. Journal  of  Business Research , 70 , 356 – 365.
Fosso Wamba, S., & Mishra, D. (2017). Big data integration with business processes: A literature review. Business Process Management Journal , 23 (3).
Ghozali, I. (2014). Structural equation modeling metode alternatif dengan Partial Least Squares (PLS)  dilengkapi  software  SmartPLS  3.0.  Xlstat  2014  dan  WarpPLS  4.0. Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial least squares: Konsep, teknik dan aplikasi menggunakan
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
SmartPLS 3.0 (2nd ed.). Universitas Diponegoro.
Goes, P. B. (2014). Big data and IS research. MIS Quarterly , 38 (3 – 8).
Gold,  A.  H.,  Malhotra,  A.,  &  Segars,  A.  H.  (2001).  Knowledge  management:  An  organizational capabilities perspective. Journal of Management Information Systems , 18 (1), 185 – 214.
Grant,  R.  M.  (1991).  The  resource-based  theory  of  competitive  advantage:  Implications  for strategy formulation. California Management Review , 333 (3), 114 – 135.
Gregor,  S.,  Martin,  M.,  Fernandez,  W.,  Stern,  S.,  &  Vitale,  M.  (2006).  The  transformational dimension  in  the  realization  of  business  value  from  information  technology. Journal  of Strategic Information Systems , 15 , 249 – 270.
Gupta,  M.,  &  George,  J. F.  (2016).  Toward the  development  of  a  big data  analytics  capability. Information and Management , 53 (8), 1049 – 1064.
Henseler,  J.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.  (2015).  A  new  criterion  for  assessing  discriminant validity  in  variance-based  structural  equation  modeling. Journal  of  the  Academy  of Marketing Science , 43 (1), 115 – 135.
Jayachandran,  S.,  Sharma,  S.,  Kaufman,  P.,  &  Raman,  P.  (2005).  The  role  of  relational information processes and technology use in customer relationship management. Journal of Marketing , 69 (4), 177 – 192.
Ji-fan  Ren,  S.,  Fosso  Wamba,  S.,  Akter,  S.,  Dubey,  R.,  &  Childe,  S.  J.  (2016).  Modelling  quality dynamics,  business  value  and  firm  performance  in  a  big  data  analytics  environment.
International Journal of Production Research .
Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika , 23 (3).
Kim,  G.,  Shin,  B.,  Kim,  K.  K.,  &  Lee,  H.  G.  (2011).  IT  capabilities,  process-oriented  dynamic capabilities,  and  firm  financial  performance. Journal  of  the  Association  for  Information Systems , 12 (7), 487 – 517.
Kim,  G.,  Shin,  B.,  &  Kwon,  O.  (2012).  Investigating  the  value  of  sociomaterialism  in conceptualizing IT capability of a firm. Journal of Management Information Systems , 29 (3),
327 – 362.
Kiron,  D.,  Prentice,  P.  K.,  &  Ferguson,  R.  B.  (2014a).  Raising  the  bar  with  analytics. MIT  Sloan Management Review , 55 (2), 29 – 33.
Kiron,  D.,  Prentice,  P.  K.,  &  Ferguson,  R.  B.  (2014b).  The  analytics  mandate. MIT  Sloan Management Review , 55 (4), 1 – 25.
Lavalle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M. S., & Kruschwitz, N. (2011). Big data, analytics and the path from insights to value. MIT Sloan Management Review , 52 (2), 21 – 32.
Makadok, R. (2001). Toward a synthesis of the resource-based and dynamic-capability views of rent creation. Strategic Management Journal , 22 , 387 – 401.
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: The management revolution. Harvard Business Review , (October).
Mooney,  J.  G.,  Gurbaxani,  V.,  &  Kraemer,  K.  L.  (1996).  A  process  oriented  framework  for assessing the business value of information technology. SIGMIS Database , 27 , 68 – 81. Osborne,  J.  W.  (2014). Best  practices  in  exploratory  factor  analysis .  Scotts  Valley,  CA: CreateSpace Independent Publishing.
Powell, T. C., & Dent-Micallef, A. (1997). Information technology as competitive advantage: The role of human, business, and technology resources. Strategic Management Journal , 18 (5), 375.
Ramadhan, H. A., & Putri, D. A. (2018). Big data, kecerdasan buatan, blockchain, dan teknologi finansial di Indonesia .
Ransbotham,  S.,  Kiron,  D.,  &  Prentice,  P.  K.  (2015).  Minding  the  analytics  gap. MIT  Sloan Management Review , 63 – 68.
Ransbotham,  S.,  Kiron,  D.,  &  Prentice,  P.  K.  (2016).  Beyond  the  hype:  The  hard  work  behind analytics success. MIT Sloan Management Review , 57 (3), 1 – 19.
Rumata,  V.  M.  (2016).  Peluang  dan  tantangan  big  data  dalam  penelitian  ilmu  sosial:  Sebuah kajian literatur. Puslitbang APTIKA-IKP , 13.
Santhanam, R., & Hartono, E. (2003). Issues in linking information technology capability to firm performance. MIS Quarterly , 27 (1), 125 – 153.
Sena, V., Demirbag, M., Bhaumik, S., & Sengupta, A. (2017). Big data And performance. British Journal of Management , 2019 (1-6 Special Issue).
Sirait,  E.  R.  E.  (2016).  Implementasi  teknologi  big  data  di  lembaga  pemerintahan  indonesia. Jurnal Penelitian Pos Dan Informatika , 6 (2), 113.
Sobel, M. E. (1982). Asymptotic confidence intervals for indirect effects in structural equation models. Sociological Methodology , 13 , 290 – 312.
Tan, K. H., Ji, G., Lim, C. P., & Tseng, M. (2017). Using big data to make better decisions in the digital economy. International Journal of Production Research .
Teo, T. S. H., Srivastava, S. C., & Jiang, L. (2008). Trust and electronic government success: An empirical study. Journal of Management Information Systems , 25 (3), 99 – 132.
Tippins,  M.  J.,  &  Sohi,  R.  S.  (2003).  IT  competency  and  firm  performance:  Is  organizational learning a missing link? Strategic Management Journal , 24 , 745 – 761.
Verbraken,  T.,  Lessmann,  S.,  &  Baesens,  B.  (2012).  Toward  profit-driven  churn  modeling  with predictive  marketing  analytics.  In Proceedings  of  the  11th  Workshop  on  e-Business . Orlando, FL.
Wu, J., Li, H., Cheng, S., & Lin, Z. (2016). The promising future of healthcare services: When big
Bussman Journal: Indonesian Journal of Business and Management p-ISSN: 2797-9725 | e-ISSN: 2777-0559 Vol. 3 No. 2 Mei - Agustus 2023
data analytics meets wearable technology. Information and Management .
Xie, K., Wu, Y., Xiao, J., & Hu, Q. (2016). Value co-creation between firms and customers: The role  of  big  data-based  cooperative  assets. Information  and  Management , 53 (8),  1034 – 1048.
Zhan, Y., Tan, K. H., Ji, G., Chung, L., & Tseng, M. (2017). A big data  framework for facilitating product innovation processes. Business Process Management Journal , 23 (3).