NASKAH PIDATO ILMIAH PENGUKUHAN GURU BESAR PROFESOR HENDERI-PEMANFAATAN BIG DATA ANALYTICS MENGGUNAKAN ELASTICSEARCH DAN KIBANA UNTUK MENDETEKSI KEBERLANJUTAN PENJUALAN PRODUK ONLINE

Presentasi Pidato Ilmiah Pengukuhan Guru Besar Profesor Henderi dengan Judul" Pemanfaatan Big Data Analytics Menggunakan Elasticsearch dan Kibana untuk Mendeteksi Keberlanjutan Penjualan Produku Online.

1. ‘‘Define, Control, Measure, Improve”
PEMANFAATAN BIG DATA ANALYTICS
MENGGUNAKAN ELASTICSEARCH DAN KIBANA
UNTUK MENDETEKSI KEBERLANJUTAN PENJUALAN PRODUK ONLINE *)
*) Disampaikan Pada Pidato Pengukuhan Guru Besar Tetap dalam Bidang Ilmu Komputer, Universitas Raharja, Ballroom Novotel, Tangerang 11 Juni 2024.
**) Guru Besar Tetap dalam Bidang Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Raharja.
Prof. Dr. Henderi, S.Kom.,M.Kom.,CSA.,CSD.,CICTPM.,CITAP.,CPC.
**)
[email protected]
https://widuri.raharja.info/index.php?title=Prof._Dr._Henderi,_M.Kom.

2. 12 DISRUPTIVE TECHNOLOGIES -
PROMOTE BIG DATA
IoT, AI, Machine
Learning, Big
Data, Cloud
Computing:
Speed up BDA
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Bidang Ilmu Komputer, adalah suatu bidang ilmu yang telah menjadi
kekuatan utama, pendorong perkembangan masyarakat modern. Untung
Rahardja (2011) menyatakan bahwa bidang ilmu komputer telah mengubah
cara kita berkomunikasi, bekerja, belajar, bermain, dan bahkan beribadah.
Sementara McKensey & Compony (2013) menyatakan bahwa ….

3. DAILY ACTIVITIES PROMOTE BIG DATA
‘‘Define, Control, Measure, Improve”

4. DAILY ACTIVITIES PROMOTE BIG DATA…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”

5. DAILY ACTIVITIES PROMOTE BIG DATA…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Bahkan, Mckinsey dalam penelitiannya (2021) melaporkan bahwa: ada 64% kebutuhan membuat model
bisnis digital baru untuk membuat ekonomi terus berjalan, termasuk untuk mendukung tatanan Society 5.0.

6. …
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
PROMOTE BIG DATA…
Hadirin yang kami hormati,
Kenyataan tersebut telah
menempatkan tingkat kebutuhan
terhadap tenaga professional di
bidang informasi, (termasuk big
data di dalamnya) telah menjadi
yang paling besar persentasenya,
dibandingkan bidang lain
berdasarkan laporan yang
dikeluarkan Lembaga Lighcast
(2022).

7. BIG DATA DAN PEMANFAATANNYA…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Hadiran yang kami hormati,
Big data melibatkan pengumpulan data mentah dalam jumlah besar, mendukung bantuan
intelijen perusahaan dalam penyediaan informasi, memfasilitasi pengambilan keputusan, dan
mendukung serta membantu proses menciptakan keputusan organisasi dan perusahaan yang
lebih baik dan lebih mudah dikelola berdasarkan informasi (Bhatnagar dkk., 2020; Pereira dkk.,
2021;Santos dkk., 2021; Uthayasankar dkk., 2024).
Big data telah berkembang menjadi komponen penting dari kecerdasan dan kreativitas, yang
berpotensi meningkatkan kehidupan kita dan membuka kemungkinan-kemungkinan baru bagi
masyarakat kontemporer (Liao dkk., 2019). Sementara Hasibuan (2020) menyatakan bahwa
organisasimenggunakanbigdatasebagai“bahanbakarbaru”untukmerevolusisistem
informasimereka.
Pada konteks ini, diperlukan investigasi data secara menyeluruh, termasuk penyimpanan,
analisis data secara mendalam, dan dukungan untuk visualisasi yang efektif, untuk
meningkatkan nilai bisnis (Bhatnagar dkk., 2020; Ferreira dkk., 2021; Deif dkk., 2022).

8. BIG DATA DAN PEMANFAATANNYA…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Hadirin yang kami hormati,
Di bidang penjualan produk secara online, dengan kecepatan dan perluasan penggunaan internet,
perilaku konsumen dalam berbelanja pun berubah. Hal ini dapat membedakan antara preferensi
konsumen terhadap e-commerce dan layanan ritel, yang memiliki dampak langsung pada kedua
saluran pembelian dan penjualan (Zhao dkk., 2020; Moorthi dkk., 2021;).
Karena itu, penggunaan analisis big data dalam model penjualan melalui marketplace berperan
penting, dimana perkembangan dan pertumbuhan teknologi informasi telah mengubah aktivitas dan
kebiasaan pembelian.

9. …
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
❑Tahun 2023, jumlah kunjungan ke situs Shopee tercatat naik41,39%
(year-to-date/ytd), dan situs Blibli naik 25,18% (Ahdiat, 2024).
❑Di lain pihak, pengunjung situs Tokopedia turun 21,08%; Lazada turun
46,72%; dan Bukalapak turun 56,5%.
❑Tahun 2022, Bank Indonesia mencatatkan bahwa nilai transaksi e-
commerce di Indonesia sebesar Rp476,3 triliun, naik 5,8% dari tahun
sebelumnya.
❑Di awal tahun 2024, Indonesia menempati peringkat ke-9 dalam daftar
negara paling sering belanja onlie,dengan proporsi pengguna internet
yangbelanjaonlinesetiap pekan 59,3%; dan pangsa pasar online
mencapai 55,7% (Cindy, 2024).
❑Hasil riset Merchant Machine (2023), menunjukkan bahwa orang
Indonesia rata-rata menghabiskan setara dengan Rp3.5 juta per orang
dalam berbelanjaonline.
Situs e-commerce yang paling banyak dikunjungi tahun
2023 (Ahdiat, 2024)
BIG DATA…
Di Indonesia, aktivitas dan kebiasaan pembelian melalui marketplace mengalami pertumbuhan yang
sangat signifikan, sejalan dengan perkembangan dan pertumbuhan teknologi informasi yang semakin pesat.

10. BIG DATA DAN PEMANFAATANNYA…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Merespon kenyataan tersebut, Henki dkk., (2021) menyatakan bahwa paradigma big data telah
ditetapkan sebagai kekuatan dominan dalam industri, dan menawarkan keuntungan yang
signifikan bagi bisnis dan penelitian, ketika data dalam jumlah besar dioperasikan.
Sebelumnya Kumar dkk., (2019) telah mengeluarkan pernyataan bahwa analisis big data, adalah
strategi metodis untuk memeriksa dan menentukan berbagai pola, hubungan, dan tren yang ada
dalam sejumlah big data.
Sementara Feng dkk., (2019) dan Bui dkk., (2021) menyatakan bahwa big data merupakan
teknologi baru yang memainkan peran penting dalam menghasilkan keuntungan organisasi, dan
harus digunakan untuk meningkatkan efisiensi, dan mendukung strategi branding.
Namun, hal ini bisa seperti melihat ke dalam lautan, untuk mengungkap informasi yang berarti
dalam data tersebut, dan data berukuran besar tidak dapat direspons dengan baik menggunakan
metode dan tools analisis yang standar (Khan dkk., 2019; Lattuada dkk., 2022).

11. BIG DATA DAN PEMANFAATANNYA…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Hadirin yang kami hormati,
Penerapan analisis big data, memerlukan penggunaan perangkat lunak visualisasi data interaktif
yang efektif yang menawarkan gambar lengkap dan memiliki kinerja, skalabilitas, dan waktu
pemrosesan yang cepat.
Karena itu, Hernandez dkk., (2019) menyampaikan pendapatnya, bahwa memanfaatkan analisis
dan alat big data untuk menarik pengetahuan dan pola, yang dapat membantu dalam pengambilan
keputusan dan menawarkan nilai bagi perusahaan.
Penggunaan kombinasi Elasticsearch dan Kibana, sebagai alat terintegrasi dalam pemrosesan data
dan big data analytics, dapat dijadikan alternatif solusi, untuk mengantisipasi komputasi statistik
konvensional dalam pengaturan big data.

12. BAHAN DAN TAHAPAN PENELITIAN
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Hadirin yang kami hormati,
Sebagai respon terhadap fenomena yang telah disebutkan sebelumnya, dan untuk menjawab
beberapa issue dan pertanyaan terkait dengan pemanfaatan big data analyctics,
Kami telah melakukan penelitian menggunakan data sekunder, berupa data set repository Kaggle
yang diperoleh dari pasar online Amazon.
Data set ini berisi 1,2 juta transaksi; 9,4 ribu item produk, dan lebih dari 1,1juta pengguna. Data
set ini dipilih dengan memperhatikan pendapat Hasibuan (2020), yang menyatakan bahwa data
sekunder harus diambil dari sumber yang terpercaya.
Infrastruktur penelitian menggunakan model, diantaanya: containerization dengan docker
20.10.7; ubuntu5~18.04.2; Portainer versi 2.9.0; image Docker Elasticsearch 7.17.0; dan Kibana
7.17.0 di Ubuntu Linux Desktop LTS sistem operasi. Sementara untuk untuk perangkat keras,
melibatkan 2 inti CPU 3,0 GHz, RAM 8GB, dan media penyimpanan SSD 512GB.

13. BAHAN DAN TAHAPAN…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Solusi Elasticsearch dapat dipilih karena memiliki skalabilitas yang besar, dapat menangani data
bervolume besar dengan ratusan juta level dengan performa optimal, serta dapat mengelola data
terstruktur dan tidak terstruktur. Itu juga dapat memproses dan menemukan data dengan cepat
melalui query statistik secara real time (Li, M dkk., 2020).
Elasticsearch digunakan untuk pencarian dan pengindeksan, sesuai dengan penelitian analisis
sentimen Twitter, dan Kibana yang digunakan untuk memantau dan memvisualisasikan
perkembangan teknologi (Henderi dkk., 2020; Bhatnagar dkk., 2020; dan Buchanna dkk., 2022).

14. BAHAN DAN TAHAPAN…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Lima fase digunakan untuk melakukan tes
(Fig. 1)
Setiap model pengujian diuji dengan
mempertimbangkan beberapa variable,
termasuk aksesibilitas, ketergantungan,
korelasi, dan validitas atribut.
Seperti diilustrasikan pada Gambar 1, pengujian
teknis dilakukan untuk setiap model pengujian dengan
menggunakan model visualisasi, sesuai dengan jenis
atribut yang diselidiki, dan visualisasi Lensa Kibana.
Analisis big data dengan latihan laboratorium dipilih
sebagai dasar pengujian teknis pada permasalahan ini,
seperti yang disampaikan oleh Provatas dkk. (2020).

15. IMPOR DATA DAN PEMBUATAN POLA INDEKS
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Tahap pertama, dataset berupa CSV diimpor ke Elasticsearch, dan dibuat pola indeks dengan
nama elk_amazon_2021. Pembuktian data yang diimpor dilakukan menggunakan console
terminal dengan perintah: {curl curl elasticsearch_IP_address:9200/_cat/indices?v/}
PENENTUKAN INTERVAL WAKTU
Pada tahap ini dilakukan pemodelan dengan fitur Discover di Kibana dengan memplot data
dengan pola indeks. Selanjutnya, visualisasi dilakukan menggunakan Discover.
Tahapan ini sejalan dengan tahapan penelitian yang dilakukan oleh Lim dkk., (2021), karena
melakukan pra-pemrosesan data ke dalam format yang cerdas untuk memfasilitasi analisis
praktis volume dat transaksi.

16. PENGUJIAN ATRIBUT DAN RATING
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Para Undangan yang Kami Hormati,
Pengujian terhadap atribut rating perlu dirancang untuk menentukan apakah karakteristik rating
berkorelasi dengan pola transaksi dari waktu ke waktu, sebagaimana ditentukan oleh temuan
indeks Discover. Sementara itu, pengujian model dilakukan dengan memanfaatkan TSVB dan
Lens Kibana untuk visualisasi.
Untuk mengetahui keterkaitan antara volume pelanggan dengan pola transaksi penjualan,
dilakukan pengujian terhadap atribut userID untuk memperoleh informasi mengenai reliabilitas
atribut.
Pada bagian lain, untuk mengetahui keterkaitan suatu produk dengan pola transaksi penjualan,
dilakukan pengujian terhadap atribut IDitem untuk mengumpulkan informasi keandalan atribut.
Visualisasi Lensa Kibana digunakan untuk pengujian.

17. HASIL DAN ANALISIS
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
✓Hasilnya dapat dicermati, bahwa sejak awal tahun
2016 hingga tahun 2017, pola transaksi pada
tahun 2012 hingga tahun 2015 mengalami
pertumbuhan yang sangat tajam.
✓Diketahui pula bahwa terdapat perkembangan
yang menarik dari sisi pola transaksi tahun 2015
dan 2016. Transaksi mulai turun secara bertahap
dan kemudian turun dengan cepat hingga tanggal 1
Oktober 2018.
✓Hasil pengujian menunjukkan bahwa Elasticsearch
dan Kabana dapat mengelola volume data yang
sangat besar, dengan ratusan juta level, dan dengan
tetap memberikan kinerja terbaiknya.

18. HASIL DAN ANALISIS…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
➢Jumlah transaksi penjualan turun signifikan dalam
rentang waktu 2016.
➢Hingga tahun 2018, diketahui bahwa hasil analisis
menggambarkan adanya penurunan yang muncul secara
tiba-tiba, dan disertai dengan penurunan peringkat.
➢Hasil pengujian pada atribut user-ID yang mewakili
jumlah pembeli yang berpartisipasi dalam transaksi
menghasilkan visualisasi dengan pola yang menyerupai
hasil visualisasi rating (Fig. 4).
➢Hal ini telah menunjukkan bagaimana peringkat mempengaruhi “intensiveness, densitas” total pembeli.
➢Temuan hasil big data analysis pada konteks ini, dapat digunakan untuk mendeteksi keberlanjutan
penjualan produk. Di mana, produk yang memiliki “rating” yang baik memiliki potensi “sustainable”
penjualan yang lebih tinggi.

19. HASIL DAN ANALISIS…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Para Undangan yang Berbahagia,
➢Temuan pada Tabel 1 juga menunjukkan bahwa
big data analysis menemukan adanya korelasi
antara rating dan komponen yang relevan dalam
pola pasar transaksi penjualan produk elektronik
secara online.
Informasi dan pengetahuan yang dihasilkan melalui big data analytics pada konteks ini, juga berguna
dan dapat digunakan untuk memberi nasihat tentang kemungkinan keputusan bisnis berdasarkan pola
keberlanjutan penjualan dan memprediksi keberlanjutan penjualan produk, dan sejalan dengan
pendapat yang dinyatakan oleh Lattuada dkk., (2022).

20. HASIL DAN ANALISIS…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
➢Temuan ini konsisten dengan laporan hasil penelitian
Yu, H dkk., (2020) yang menyatakan bahwa
peringkat, mempunyai pengaruh yang lebih signifikan
dalam pengambilan keputusan calon pembeli,
dibandingkan biaya produk.
➢Hasil big data analytics pada kasus ini, dapat digunakan untuk mendeteksi keberlanjutan penjualan produk online
dengan memperhatikan pola pengaruh peringkat terhadap biaya produk. Dimana, seperti yang disampaikan dalam
laporan penelitian Orosco dkk. (2020), bahwa pelanggan sering kali merasa mustahil untuk membaca setiap ulasan
sebelum memilih suatu produk.
➢Transaksi tersebut turun secara bertahap dari awal tahun 2016 hingga 2017, dan menurun lagi hingga 1 Oktober
2018. Temuan tersebut juga menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara rating di pasar Amazon dan pola
transaksi pembelian.
➢Temuan pada penelitian yang kami lakukan tersebut mendukung laporan hasil penelitian Kong dkk., (2022),
yang menyatakan bahwa sebagian besar konsumen memulai dengan niat membeli yang kuat.

21. HASIL DAN ANALISIS…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Hadirin yang kami hormati,
➢Hasil big data analytics yang dilakukan juga
menunjukan “terdapat hubungan yang kuat antara
rating dan peningkatan jenis item produk selama lima
tahun transaksi”.

➢Hal ini membuat pilihan terbaik untuk jenis item produk
penjualan dan memaksimalkan pengambilan keputusan di
dalam unit bisnis dapat dicapai dengan menggunakan
informasi hasil big data analytics (Badhya dkk., 2019).
➢Selain itu, analisis terhadap hasil big data analytics yang telah dilakukan, juga menemukan dan
menunjukkan adanya hubungan yang kuat antara peringkat dan kategori item produk yang terlibat dalam
transaksi.
➢Kekuatan Elasticsearch, yang menyimpan outlook bisnis penting dan menawarkan alat untuk analisis
data, dengan memberikan informasi ini, memungkinkan eksekutif mengambil keputusan bisnis
berdasarkan pola keberlanjutan penjualan yang berhasil dideteksi.

22. HASIL DAN ANALISIS…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
➢Sepanjang penelitian yang kami lakukan, Penggunaan Elasticsearch dan Kibana terbukti
dapat mengatasi keterlibatan, pengaruh, dan korelasi pemeringkatan terhadap volume
penjualan barang yang disarankan oleh big data.
➢Penelitian ini memperluas perspektif hubungan antara jenis produk dan peringkat pada
penjualan yang didasarkan pada penelitian sebelumnya dan mengutip perspektif peringkat
pada harga produk yang dapat digunakan untuk memprediksi keberlanjutan penjualan
produk secara online (hal ini memperkuat pernyataan Yu, H dkk., 2020 dalam laporan hasil
penelitiannya).
➢Temuan pada penelitian kami juga sejalan dengan laporan penelitian yang disampaikan oleh
Yingzhuo dkk., (2021), Bhatnagar dkk., (2020); serta Viteri dkk., (2022), yang menyatakan
bahwa: mekanisme analitis berpindah dari berbasis pengalaman menjadi berbasis data, dan
menyarankan solusi perangkat lunak untuk analisis visual menggunakan Elasticsearch dan
Kibana.

23. HASIL DAN ANALISIS…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
➢Studi ini juga berhasil memperkuat pernyataan Bui dkk., (2021) bahwa: big data merupakan
teknologi baru yang harus diterapkan untuk meringankan strategi pemasaran dalam kampanye
outbound, mengkonfigurasi ulang rencana kesepakatan agar lebih efektif.
➢Temuan pada penelitian ini juga mengkonfirmasi hasil penelitian sebelumnya yang menyatakan
bahwa big data memiliki dampak yang signifikan terhadap manajemen dan teknologi serta
memberikan dampak yang lebih luas pada kesiapan industri, termasuk di dalam mendeteksi
keberlanjutan (Feng dan Liu, 2019; Bui dan Nguyen, 2021).
➢Pada bagian lain, organisasi juga mendapat manfaat dari peningkatan efisiensi dan pengambilan
keputusan berdasarkan hasil big data analytics dalam penelitian ini (sejalan dengan pernyataan
Petrova-Antonova dkk., 2020). Khususnya dalam penjualan dan pemasaran, dan juga melihat
seberapa siap “communication field” untuk menghadapi dampak big data.

24. PENUTUP
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Hadirin yang kami hormati,
Kesimpulan yang bisa ditarik dari semua ini adalah:
➢Big data akan memainkan peran yang semakin penting di masa depan, mengingat jumlah,
kecepatan, dan keragaman data di berbagai sektor.
➢Untuk menghasilkan kesimpulan terbaik, analisis big data harus dilakukan dengan memilih
infrastruktur yang memenuhi persyaratan, ditangani dengan cepat, dan menggunakan metode
analisis mutakhir.
➢Penggunaan kombinasi Elasticsearch dan Kibana sebagai alat terintegrasi dalam pemrosesan
data dan big data analytics dapat dijadikan alternatif solusi, untuk mengantisipasi komputasi
statistik konvensional dalam pengaturan big data.

25. PENUTUP…
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
➢Terdapat korelasi yang pasti antara penjualan dengan jumlah total pembeli dan peringkat, yang
dapat digunakan dalam memprediksi keberlanjutan penjualan produk online.
➢“Density”, total jenis produk mempunyai pengaruh yang kecil terhadap peringkat. Fakta ini
menempatkan temuan penelitian dalam konteks bahwa terdapat korelasi antara volume
penjualan dan peringkat.
Demikikan pokok-pokok pikiran yang saya sampaikan pada pidato “Pengukuhan Guru Besar dalam
Bidang Imu Komputer, Pada Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Raharja”.
Pokok-pokok pikiran ini disampaikan berdasarkan hasil penelitian kami yang telah dipublikasikan di
Jurnal Internasional Bereputasi: HighTech and Innovation Journal, Vol 4, No 3 (2023): September.
Jurnal Q1 pada sistem indeksasi https://sinta.kemdikbud.go.id/, dengan SJR: 0,52
Pokok-pokok pikiran ini terbuka untuk diberikan masukan, dikritisi, dan dikembangkan di masa yang
akan datang.

26. UCAPAN TERIMA KASIH
‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Para Undangan dan hadirin yang kami hormati,
Di penghujung pidato ini, ijinkan kami menyampaikan rasa terima kasih dan
penghargaan kepada para pihak yang telah membantu, memberikan semangat,
dan motivasi pada sepanjang proses pencapaian karier akademik kami.
dst…
(diteruskan dengan membaca ucapan terimakasih yang ada di dalam Naskah Pidato Pengukuhan Guru Besar Prof. Dr. Henderi, S.Kom., M.Kom.)

27. ‘‘Define, Control, Measure, Improve”
Terima kasih, Selamat Pagi,
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Profesor Henderi @ProfHen-11062024
Akhir kata,
“Tak seorang pun berhasil sendirian”
Keberhasilan dicapai atas usaha dan dukungan banyak orang,
Karena itu, keberhasilan kami menjadi Guru Besar, adalah keberhasilan bersama.

28. UCAPAN TERIMA KASIH
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
“Tak seorang pun berhasil sendirian”
------------------------------------------------------------------------------------------------

Hadirin yang Kami Hormati,

Di penghujung pidato ini, ijinkan kami menyampaikan rasa terima kasih dan
penghargaan kepada semua pihak yang telah membantu, memberikan semangat,
dan motivasi pada sepanjang proses pencapaian karier akademik kami.

Terima kasih kepada Pemerintah Republik Indonesia, melalui Menteri
Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi, dan Kepala LLDIKTI IV atas
amanah jabatan fungsional Guru Besar, kepada kami.

Kepada Rektor Universitas Raharja Dr. Po Abas Sunarya, M.Si., dan Para Wakil
Rektor, serta Guru Besar Universitas Raharja, Prof. Dr. Untung Rahardja, kami
sangat berterima kasih, atas semua dukungan dan bimbingannya, sehingga hari
ini kami dapat dikukuhkan sebagai Guru Besar.

Untuk Tim Penilai angka kredit LLDIKTI IV dan Universitas Raharja, serta
administrasi dosen, yang telah mendukung kami, terima kasih atas bantuannya,
selama proses kenaikan jabatan fungsional kami.

Hadirin yang Kami Hormati dan Berbahagia,

Apresiasi dan terima kasih kami sampaikan juga, kepada pimpinan Fakultas Sains
dan Teknologi, Dekan, Sekretaris, Kabiro, dan pimpinan program studi, para
dosen dan tenaga kependidikan, pimpinan dan staf LPPM, Alfabet Inkubator, dan
Sekretaris Rektorat Universitas Raharja, atas segala bantuan, kerja sama, dan
pelayanannya, sepanjang proses pencapaian karier akademik kami, hingga
mencapai Guru Besar.

Kepada Ketua Yayasan Nirwana Nusantara, kami sangat berterima kasih untuk
tempat bekerja yang aman, dan memberi kesempatan untuk berkembang secara
optimal. Di Universitas Raharja, kami merasa beruntang dan terhormat telah
belajar banyak hal, diantaranya untuk “tenang saat menghadapi tantangan,
sabar saat menunggu jawaban, kuat saat menghadapi cobaan, dan
bersyukur dalam setiap keadaan”.
Semoga Yayasan Nirwana Nusantara, makin Raharja dan Lestari.

29. Terimakasih dan apresiasi yang sangat tinggi, juga kami haturkan secara khusus,
kepada: Ibu Prof. Sri Hartati, Ph.D., Bpk. Prof. Agus Harjoko, Ph.D., dan Alm.
Dr. Suharto, yang telah membimbing kami, meluangkan banyak waktu, untuk
memberikan arahan dan membantu, terkait penyelesaian studi dan disertasi kami.
Beliau telah turut menuntun, dan membentuk karakter kami, hingga kami dapat
mencapai jabatan Guru Besar

Hadirin yang Kami Hormati,

Apresiasi yang tinggi dan terimakasih, kami sampaikan pula kepada Bapak Dr.
Djoko Soetarno. Beliau adalah seperti orang tua sendiri bagi kami, pembimbing,
dan juru selamat, ketika kami mengalami masa-masa sulit, termasuk pada awal
kami melanjutkan studi Program Doktor di Universitas Gadjah Mada.

Kami pun sangat berterima kasih kepada Prof. Zaenal A. Hasibuan, Prof. Benny
Mutiara, Prof. Ema, Prof. Kusrini, Prof. Hamdani, Prof. Enny, Prof. Kamil, dan
para Guru Besar lainnya, yang telah berbagi ilmu dan pengalaman, motivasi, dan
menginspirasi kami untuk ‘menjadi Profesor’.

Terima kasih juga kepada Dr. Sunar, Dr. Tri Basuki, Dr. Deshinta, Dr. Taqwa,
Pak Sugeng Santoso, Pak Junaidi, B Mardiana, B Ruli, dan rekan sejawat lainnya
yang telah ikut membantu, dan mendorong kami, untuk mencapai Guru Besar.

Ungkapan terima kasih juga kami sampaikan untuk guru-guru kami, di SD Negeri
Kuripan, SMP Negeri Jeranglah, dan SMA Negeri 1 Manna, di Bengkulu Selatan,
Universitas Bina Darma Palembang, STTI Benarif Indonesia, dan Universitas
Gadjah Mada, atas ilmu pengetahuan, pengalaman belajar, dan meneliti yang
telah diberikan.

Hadirin yang Kami Hormati dan Kami Cintai,

Kami juga berterima kasih kepada para Guru Besar dari berbagai Universitas
yang Pengurus organisasi Profesi dan Asosiasi, diantaranya dari: APTIKOM,
IndoCEISS, APTISI, CORIS, Asosiasi Dosen Indonesia, Forum Dosen
Indonesia, Ikatan Ahli Informatikan Indonesia, OT Members, dll, yang telah
menjadi “guru-guru kami”, atas kerja sama, dan dukungannya kepada kami.

Terimakasih kami haturkan juga kepada pembimbing skripsi, pembimbing tesis,
dan pembimbing disertasi kami, yang telah penuh kesabaran dan pengertian
dalam membimbing kami, khususnya terkait ilmu komputer dan penelitian; dan
memberikan teladan kepada kami dalam hal kedisiplinan, menghargai waktu, dan
berkomitmen sebagai seorang pendidik.

30. Doa restu, bimbingan, ilmu, dan keteladanan dari para pembimbing tersebut,
telah memotivasi kami untuk terus berkarya, guna mendukung pencapaian karir
akademik tertinggi.

Hadirin yang Kami Hormati,
Kami juga sangat bersyukur dan beruntung, memiliki kedua orang tua yang
sangat luar biasa, yaitu Bapak H. Syafei Wanir, dan Ibu Hj. Remasia, yang penuh
kesabaran dan pengertian, selalu mencurahkan kasih sayang, dan memberikan
doa-doanya, dalam mengiringi setiap langkah kami dan keluarga.

Beliau berdua adalah teladan dan panutan bagi kami, dalam menjalani hidup
dengan penuh kegigihan, kedisiplinan, kesabaran, dan rendah hati. Semua
pencapaian karir akademik kami, termasuk pencapaian sebagai Guru Besar,
secara khusus kami persembahkan untuk kedua orang tua kami tercinta. Tanpa
jerih payah dan perjuangan, dalam membesarkan kami, dan iringan doa yang
diberikan, semua ini tidak akan dapat kami capai.

Kepada bapak dan ibu mertua kami, Alm. Manto Wiyono dan Almh Faina,
teriring doa kami panjatkan kepada Allah Subhanallahu Wa Ta’ala, semoga amal
ibadah beliau diterima di sisi-Nya. Pun kepada Bapak H. Abasdin dan Ibu Hj.
Asunah, semoga selalu diberikan kesehatan, umur yang panjang dan penuh
berkah, Aamiin Ya Rabbal Alamin.

Hadirin yang Kami Hormati,
Kami juga bersyukur, memiliki beberapa paman yang sangat luar biasa, yaitu:
Pak Uncu H. Alimin Wanir dan Mak Uncu, dan Alm Wan Yurhan (yang pada
hari ini kehadirannya diwakili oleh Putranya, Adinda Boby). Beliau semua telah
membimbing, memotivasi, memberikan semangat, dan membantu kami dalam
banyak hal, hingga kami dapat menjadi Guru Besar.

Teristimewa, saya merasa bersyukur dan beruntung telah dipertemukan dengan
isteri saya, Herlena. Ia telah menjadi pendukung utama atas pencapaian karir
akademik kami. Terima kasih atas kesabaran, pengertian, dan dukungan, yang
telah diberikan kepada kami, untuk terus mengembangkan diri, dan berkarya.

Buat anak-anak kami: Amir Acalapati Henry dan Carissa Azarine Henry, juga
Cindy Reynisa Ferani. Terimakasih telah menjadi penyemangat, penguat, dan
membuat hidup kami lebih berwarna. Terima kasih atas semua pengertian, dan
keceriaannya. Semoga anak-anakku menjadi putra-putri yang sholeh-sholehah,
berbahagia, beruntung, dan bermanfaat bagi diri sendiri, orang lain, agama, dan
bangsa.

31. Hadirin yang Kami Hormati,
Tak lupa kami juga sangat berterima kasih, kepada saudara-saudara kami, Dang
Ery, dan adik-adik-ku: Refkan Hadi, Sentiyung, Boby, dan Rian (Yayan) Alimin,
yang sejak kecil selalu memberikan dukungannya kepada kami.

Atas dukungan, dan doa-doa dari keluarga besar, dan banyak pihak, kami dapat
meraih jabatan Guru Besar dalam Bidang Ilmu Komputer. Semoga doa dan
pengorbanan mereka semua, menjadi amal ibadah dihadapan Allah SWT.

Pada akhirnya, seperti yang dikatakan Uncle Ben (Benjamin Parker) dalam film
Spiderman “with great power, comes great responsibility” dengan kekuasaan
yang besar, datanglah tanggung jawab yang besar. Karena itu, sebagai seorang
Guru Besar, kami berkomitmen untuk terus berkontribusi dalam pengembangan
ilmu komputer, serta membagikan pengetahuan, dan pengalaman kami, kepada
mahasiswa, kolega, dan masyarakat pada umumnya.

Semoga Allah Subhanahu wa ta'ala memberikan petunjuk, bimbingan,
kemudahan, kekuatan, dan keselamatan kepada kami, dalam menjalankan tugas
sebagai Guru Besar, Aamiin Ya Rabbal Alamin.


Akhir kata,
“Tak seorang pun berhasil sendirian”
Keberhasilan dicapai atas usaha bersama dan dukungan banyak orang,
Karena itu, keberhasilan kami menjadi Guru Besar, adalah keberhasilan bersama.


Terima kasih, Selamat Pagi,
Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
Profesor Henderi @ProfHen26052024.