digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

COVER_JONATHAN_MRK.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

BAB I _JONATHAN.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

BAB II _JONATHAN.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

BAB III _JONATHAN.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

BAB IV _JONATHAN.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

BAB V _JONATHAN.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

BAB VI _JONATHAN.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

PUSTAKA Jonathan
PUBLIC Irwan Sofiyan

LAMPIRAN_JONATHAN.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

Big data memiliki peran krusial dalam industri 4.0 yang dibangkitkan melalui fenomena datafication. Implementasi big data dapat dilihat pada berbagai bidang seperti logistik, retail, transportasi, agrikultur, dan manufaktur melalui publikasi literatur. Namun, publikasi literatur terkait implementasi big data pada industri konstruksi masih sangat terbatas, di mana sebagian besar penelitian yang dilakukan masih berfokus kepada potensi big data, bukan implementasi. Meskipun demikian, setidaknya terdapat dua stakeholders pemerintah industri konstruksi Indonesia yaitu BPS dan DJBK yang telah melakukan klaim melalui artikel atau berita bahwa mereka sudah mengimplementasikan big data dalam bentuk sistem informasi. Mengingat big data tidak muncul dari domain akademik, sehingga perlu dilakukan pengukuran kapabilitas terkait implementasi big data untuk menghindari miskonsepsi terhadap penggunaan istilah big data. Selain itu, banyaknya critical success factor yang menentukan keberhasilan implementasi big data mendorong perlunya dilakukan penelitian mengenai pengukuran tingkat kematangan implementasi big data yang tidak hanya bertujuan dalam memberikan informasi mengenai kondisi aktual saat ini, melainkan juga informasi mengenai apa yang harus dilakukan pada berbagai aspek yang spesifik untuk mencapai tingkat kematangan yang lebih tinggi. Penelitian ini dimulai dengan melakukan identifikasi terhadap beberapa maturity model yang sudah tervalidasi khususnya dalam lingkup big data. Diperoleh bahwa setiap maturity model memiliki metode maupun fokus aspek yang berbeda satu dengan yang lain. Untuk itu diperlukan pemilihan maturity model menggunakan parameter dan weighting factor yang diperoleh dari penelitian lain yang sudah tervalidasi. Maturity model yang digunakan pada penelitian ini adalah model Hortonworks. Kemudian, dilakukan pengembangan pertanyaan penelitian berdasarkan model Hortonworks menjadi dalam Bahasa Indonesia untuk mengukur tingkat kematangan, serta berdasarkan karakteristik 3 V?s untuk mengukur kapabilitas. Setelah itu, dilakukan pilot survey terkait pertanyaan yang telah dikembangkan untuk memastikan ketiadaan kerancuan ketika nantinya dilakukan pengumpulan data menggunakan pertanyaan tersebut. Pada penelitian deskriptif dan kualitatif ini, responden dari masing-masing BPS dan DJBK akan diminta kesediaannya untuk dilibatkan dalam wawancara semi-terstruktur. Terakhir, akan dilakukan validasi terkait hasil tingkat kematangan kembali kepada masing-masing responden untuk menjamin kebenaran interpretasi dari hasil penelitian. Diperoleh hasil yaitu implementasi sistem informasi pada BPS dan DJBK belum dapat dikatakan sebagai big data untuk saat ini jika penilaian dilakukan berdasarkan persyaratan dari karakteristik 3 V?s yang telah ditetapkan. Hal ini disebabkan data yang dikumpulkan keduanya tidak sama dengan populasi dan masih bersifat terstruktur. Selain itu, keduanya mengumpulkan data hanya dalam format tunggal sehingga tidak bisa dikatakan memenuhi karakteristik variety. Terkait dengan hasil tingkat kematangan, keduanya dapat dikatakan sudah cukup matang karena sudah berada pada tingkat exploring menuju optimizing. Meskipun demikian, keduanya berbeda dari aspek yang harus ditingkatkan, di mana BPS harus berfokus dalam meningkatkan aspek manajemen data serta aspek infrastruktur dan teknologi, sedangkan DJBK harus meningkatkan aspek sponsorship. Penelitian mengenai pengukuran kapabilitas implementasi big data baik untuk lingkup industri lain maupun industri konstruksi belum dilakukan di Indonesia, serta penelitian mengenai tingkat kematangan hanya ditemukan satu penelitian di Indonesia dengan menggunakan maturity model yang berbeda dan tidak spesifik pada lingkup industri konstruksi. Penelitian terkait pengukuran kapabilitas dan tingkat kematangan sangat penting khususnya dalam mewujudkan keterbukaan informasi yang komprehensif kepada stakeholders lain seperti akademisi dan bisnis, sehingga dapat mendorong adopsi big data secara luas serta menciptakan inovasi berkelanjutan dari implementasi big data khususnya pada industri konstruksi Indonesia.