ISSN 2085 - 4315
JURNAL ILMIAH FIFO
ANALISA DATA BBM BERSUBSIDI SEKTOR TRANSPORTASI DARAT MENGGUNAKAN KAKAS Mujiono o
o
e
e , , 11650 E-mail:
[email protected]@yahoo.com
ini
pene ocessing be
pe
e s
Edition (CE) be
e
.
ini
ebut ,
d n uji c e
ci
pe de
e
peneliti n sisi bes
CE e
CE
c
, Pentaho CE, BBM Bersubsidi
I.PENDAHULUAN l. 1. Latar Belakang Bahan Bakar Minyak (BBM) bersubsidi merupakan komoditas yang semakin sensitif pada akhir - akhir ini. Sensitifitas komoditas BBM bersubsidi karena beban subsidi di APBN semakin hari semakin meningkat dan bahkan anggaran subsidi tersebut mengalahkan subsidi untuk Pendidikan atau Kesehatan. Subsidi BBM pada APBN 2011 ditetapkan sebesar Rp 92,79 triliun, meningkat dari Rp 88,89 triliun pada APBN 2010[7]. Secara nominal, belanja subsidi dalam APBN 2011 mencapai Rp187,6 triliun atau sekitar 2,6 persen terhadap PDB. Sebagian besar dari alokasi belanja subsidi tersebut akan disalurkan untuk subsidi energi yaitu mencapai Rp136,6 triliun, dengan rincian Rp 95,9 triliun untuk subsidi BBM dan Rp 40,7 triliun untuk subsidi Iistrik[2] . Menghapus subsidi BBM juga bukan merupakan persoalan yang mudah. Komoditi BBM merupakan komoditas utama yang digunakan oleh masyarakat. Penghapusan subsidi akan mengakibatkan kenaikan harga yang akan menyebabkan kenaikan biaya jasa dan barang yang lainnya. Sudah menjadi pengetahuan umum dan selalu terulang jika harga BBM bersubsidi naik, maka inflasi akan selalu naik] l ]. Namun di sisi lain masih banyak penggunaan BBM bsersubsidi yang tidak sesuai dengan peruntukannya. Salah satu contohnya, detik.com pada tanggal 25 November 2010 merilis pernyataan Menkeu bahwa "475 ribu Iiter BBM bersubsidi diselundupkan lewat laut". Diperlukan mekanisme dan sistem yang efektif guna mencegah BBM bersubsidi disalahgunakan untuk kepentingan yang tidak sesuai dengan hukum dan peraturan perundangan. Di sektor transportasi
VolumeIV/No.1/Mei/2012
,
u
darat, dengan demikian, diperlukan sistem dan mekanisme agar BBM bersubsidi dialokasikan secara benar kepada pengguna KBM yang berhak. Untuk BBM bersubsidi sektor transportasi darat, telah dilakukan uji coba sistem yang mampu mencatat setiap transaksi rinei di lembaga penyalur (SPBU) [6]. Data transaksi rinci yang berhasil dikumpulkan dari hasil uji coba tersebut telah mencapai volume cukup besar sehingga diperlukan alat bantu untuk melakukan analisa dan pelaporan transaksi BBM bersubsidi. l. 2. Rumusan Masalah Dalam penelitian ini, masalah yang akan diselesaikan adalah sebagai berikut. 1. Bagaimana memanfaatkan sumber data individu transaksi BBM bersubsidi untuk membuat basis data (DW) ang dapat dimanfaatkan untuk membantu analisa dan pelaporan konsumsi BBM bersubsidi sektor transportasi darat. 2. Bagaimana mengimplementasikan sistem pemrosesan dan analisa online (OLAP) dengan menggunakan kakas Pentaho CE analysis 1. 3. Batasan & Asumsi Pada penelitian ini masalah penelitian dibatasi pada: 1. Data sumber diperoleh dari aplikasi OL TP yang telah ada [6] 2. Kebenaran dan kebersihan data transaksi bukan merupakan Iingkup penelitian ini, diasumsikan kebenaran dan kebersihan data transaksi sudah dijamin oleh aplikasi OL TP sebagai sumber data.
18
J.
Analisa dan perancangan basis data OLAP didasarkan pada rancangan basis data dan data sumber dari aplikasi OL TP
L -s-, Tujuan Dan Manfaat Tujuan penelitian ini adalah: • Membuat prototipe subsistem OLAP yang dapat digunakan untuk melakukan analisa dan pemantauan penggunaan BBM bersubsidi untuk sektor transportasi darat; • Menggunakan data individu transaksi BBM bersubsidi sektor transportasi darat sebagai sumber data OLAP BBM bersubsidi untuk menguji fungsionalitas, titur, dan kinerjaPentaho CE; • Membuat prototipe sistem yang dapat membantu pengambil keputusan dalam hal: merencanakan alokasi BBM bersusbsidi, memantau dan mengendalikan penyaluran BBM bersubsidi.
II. METODE PENELITIAN Pada penelitian ini tahapan aktivitas penelitian yang dilakukan adalah: 1. Analisa permasalahan, yaitu melakukan identitikasi pennasalahan terkait dengan kebutuhan kakas OLAP untuk membantu analisa dan pelaporan konsumsi BBM bersubsidi. 2. Perancangan OLAP, meliputi perancangan skema dimensi basis data dan perancangan antar muka OLAP 3. Implementasi OLAP, implementasi OLAP dilakukan dengan membanguan OLAP berdasarkan hasil analisa dan perancangan tahap sebelumnya. Implementasi dilakukan dengan menggunakan kakas Pentaho CE. 4. Uji coba, uji coba dilakukan terhadap OLAP hasii implementasi dengan menggunakan data transaksi nyata yang diperoleh dari sistem tmasksi on line yang telah dibangun[l]. Pengujian dilakukan atas dua hal yaitu : pemenuhan atas kebutuhan fungsi I titur dan pengujian kinerja sistem. Untuk pengujian kinerja sistem, digunakan parameter waktu [tanggap yang menurut penelitian Nah F, [10], dan Hoxmeier [11] merupakan parameter kinerja yang penting bagi pengguna. III. ANALISIS MASALAH Transaksi pembelian (penggunaan) BBM bersusbsidi merupakan transaksai ritel dengan jumlah transaksi sangat banyak untuk rentang waktu yang singkat. Dari pengamatan sekilas di lembaga penyalur BBM bersubsidi sektor transportasi darat (SPBU) dapat disimpulkan bahwa untuk periode satu hari untuk satu SPBU di kota - kota besar seperti Jakarta bisa terjadi ratusan bahkan ribuan transaksi. Di Pulau Jawa, terdapat sekitar 4.000 SPBU (pertamina.co.id). Dengan demikian dapat diperkirakan jumlah transaksi yang terjadi sangat besar dalam sehari. Untuk keperiuan pengolahan data transaksi menjadi inforrnasi yang dapat digunakan untuk VolumelV/No.1/Mei/2012
keperiuan analisa dan bantuan pengambilan keputusan diperiukan kakas yang memenuhi syarat mampu mengelola volume data dalam jumlah yang besar. Kakas yang dapat dipertimbangkan untuk digunakan adalah konsep OLAP. Telah banyak kakas perangkat lunak yang mengimplementasikan konsep OLAP tersebut. Baik yang bersifat opie maupun sumber terbuka. Pentaho CE sis merupakan salah satu produk perangkat lunak yang dapat digunakan sebagai altematif alat bantu pengolahan data transaksi BBM bersubsidi tersebut. Seperti yang dijelaskan pada poin 1.2, penelitian ini menggunakan Pentaho CE untuk implementasi OLAP. Pentaho CE merupakan perangkat lunak bersifat sumber terbuka yang dapat diunduh secara bebas di situs www.pentaho.com. IV. LANDASAN TEOR! IV. 1. , ehouse, & BI Intellligent), dalam konteks DW adalah kemampuan enterprises untuk mempelajari perilaku dan aksi yang telah lalu untuk mengenali di mana posisi suatu enterprise, menentukan kondisi saat ini, dan memprediksi atau mengubah apa yang akan terjadi. DW adalah basis data pendukung keputusan yang dikelola secara terpisah dari basis data operasional. Karakteristik basis data DW adalah berorientasi kepada subyek, terintegrasi, variasi waktu dan non e. Arsitektur umum konsep DW diilustrasikan seperti gambar 1[5]. OLAP l tic ocessing) merupakan terminologi yang mengacu pada suatu kakas perangkat lunak yang membantu analisa data secara interaktif menggunakan antarmuka manusia komputer. Secara umum OLAP digunakan untuk mengacu pada kategori teknologi perangkat lunak yang memungkinkan proses analisa, pengeloJaan, dan eksekusi untuk melakukan akses data secara ad hoc dan melakukan analisa berdasarkan dimensi data data tersebut. OLAP membantu melakukan akses dan analisa data dari berbagai sudut pandang e ). Pada arsitektur DW gambar di bawah OLAP merupakan sub sistem pada Query & Analysis. Dalam terrninologi DW, yang terrnasuk dalam query & analysis selain OLAP adalah , g, n tion House
Gambar
IArsitektur DW
19
ISSN 2085-4315
JURNAL ILMIAH FIFO
IV.2. l l i Terminologi dalam nsi l adalah: o Model Data Multidimensi • Basis data merupakan sekumpulan fakta dalam ruang multi dimensi • Suatu fakta mempunyai ukuran e) dimensi yang merupakan besaran kuantitas data yang dianalisa seperti penjualan, biaya, dU. • Dimensi adalah sekumpulan sudut pandang atas data yang dianalisa. Sekumpulan dimensi misalnya dapat berupa produk, toko, atau waktu yang berhubungan dengan penjualan. • Setiap dimensi mempunyai sekumpulan atribut, misalnya kota atau distrik dari dimensi toko • Atribut - atribut suatu dimensi bisa berelasi satu dengan lainnya dengan aturan: o Hie ch misalnya, jalan > kota > Propinsi o ti tanggal>bulan> tahun
IV.3. n ensi Karena alasan kecepatan dan performansi disain relasional dan normalisasi basis data tidak disarankan. Disain skema multi dimensi yang lazim digunakan adalah t h (skema bintang), n e h dan Constell he . Pada penelitian ini digunakan star schema. Skema bintang adalah sekumpulan data yang disusun seperti pola bintang . Karakteristik skema bintang adalah: • Di tengah skema bintang adalahfact t les (tabel fakta) yang berisi in jumlah/kuantitas, ukuran (seperti banyak rupiah, banyaknya item tertentu, GPA, dB) • Tabel dimensi (Di ension) disekeliling tabel fakta, tabel dimensi berisi label, klasifikasi (seperti nama, kode geografis, distrik/kotamadya) • Untuk pemrosesan yang lebih cepat, dapat digunakan te les (mis. rata - data jumlah untuk item tertentu pada priode tertentu) Contoh disain skema multidimensi st sch , seperti gambar 3. Product
o
Multidimensional Data Contoh data multi dimensi dapat diacu seperti gambar 2. Gambar 2 menunjukkan penjualan sebagai fungsi dari waktu, kota, dan produk.
Order
ProCluctNO
ProdName Fact Table
Ord,rtlO
CustomerNo
I
ProdOescr C.t,go!), CategoryOescription
SaJespersvnlD
Customer Name
UnitPrice CUstomelflO
Customer Addres'; City
ProdNo
Date
DaleKey
Oot,Key
Salesperson
CitvName
Date.
SalespersonlD
Quantity
City
salespersonhame
./"
Total
Price
CityName
City
Stale
Quota
Country
Gambar 3 Star - Schema
Gambar 2 Model data dimensional
o
Operasi pada Multidimensional Data • Agregasi ( ) Reduksi dimensi, mis. Penjualan total pada kota tertentu. Ringkasan agregasi secara hirarki, misalnya penjualan total pada kota dan tahun tertentu bagian dari total penjualan pada reginal tertentu dan pada tahun tertentu • Pemilihan / (slice), mengambil bagian dari kubus (sub cube ), mis. penjualan di mana kota = Palo Alto dan tanggal = 1/15/96 • Navigasi untuk merincikan data (laporan) ( n), mis. total penjulan di kota tertentu terdiri dari produk apa saja • Operasi visualisasi, misa tabe pi t
VolumeIV/No.1/Mei/2012
IV.4. E ETL adalah proses dalam data ware house yang melakukan eksktraksi (E ct), transformasi s dan pemuatan o . Ektraksi adalah proses pemilahan dan penyaringan data dari berbagai sumber data, transformasi adalah proses pembersihan data dari sumber dan pemuatan adalah pemuatan data - data hasil proses E dan T ke basis data ware house untuk keperluan analisa dan pelaporan. ETL dapat dilakukan dengan berbagai cara antara lain dengan SQL manual atau menggunakan kakas ETL. Pada penelitian in digunakan kakas ETL Pentaho. IV. 5. ent ho is ent ho n l sis merupakan keluarga produk BI Pentaho dari Pentaho Corporation. Pentaho Analysis merupakan kakas perangkat lunak yang dikeluarkan Pentaho Corporation sebagai kakas untuk mengimplementasikan OLAP. Pentaho Analysis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Pentaho Co ini Edition yang bersifat sumber terbuka. Kemampuan Pentaho Analysis antara lain:
20
D
disc berbasis web e, dice, nd e lo e d larional OLAP dengan hybrid dalam cache memory Fasilitas eksport hasil analisa ke format Excel, PDF, atau CSV
Data transaksi BBM bersubsidi individu diasumsikan sudah tersedia dan mencukupi kebutuhan dalam format digital. Contoh data transaksi BBM bersubsidi oleh Kendaraan Bermotor (KBM) terse but seperti dalam gambar 5. ~ s ~ ~ ~ ~ ~ ~ ;:: ;!j ~ :;: ~ '" ::: ~ ..;
..
0
~ISA DAN PERANCANGAN OLAP '0 1. Analisa Kebutuhan Kebutuhan analisa dan pelaporan transaksi BBM bsidi disarikan sebagai berikut: Dapat mengetahui riwayat konsumsi BBM bersubsidi yang bisa dianalisa dengan dimensi : • Waktu : tahunan, triwulan, bulanan, dan harian • Jenis BBM : solar, bensin premium • Wilayah: propinsi, kabupaten / kota b. Dapat membandingkan kondisi transaksi BBM bersubsidi berdasarkan volume, menurut dimensi: • Wilayah: propinsi, kabupaten / kota • SPBU di masing - masing kabuten / kota c. Dapat memberikan informasi status konsumsi BBM bersubsidi dibandingkan dengan rencana / alokasi BBM bersubsidi berdasarkan dirnensi • Waktu : tahunan, triwulan, bulanan, dan harian • Jenis BBM : solar, bens in premium • Wilayah: propinsi, kabupaten / kota d. Dapat membandingkan realisai volume penyaluran BBM antar SPBU dalam satu kabupaten e. Dapat melakukan analisa konsumsi BBM oleh KBM berdasarkan jenis kendaraan, kapasitas mesin, dan tahun pembuatan. f Dapat melihat data rinci konsumsi BBM oleh KBM tertentu pada periode waktu tertentu '0 _
V. 2. Sumber Data Sumber data data analisa diperoleh dari basis data relasional aplikasi OL TP e n tion tocol). Basis data relasional dari aplikasi OLTP diperlihatkan pada gambar 4.
::
~
-
..:
;;: ..;
~ :: ~ ~
..
~ ;g ~ §
c,
-
..
ill ~ z z
,. ~ "~ "
z z z z < «
..
-c
0:
~ ~ "' ~ ~ , ~~ ti" ~~ ~~~ ~ ~ t ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ "' ~ '" ~ ~ 0
0
0
~
0
a
§
E .~
0
~ ~~S 0 12
- ~ ~ Z~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ s:;; :< 5:;; g :>
0
S 8
"~
0
..~ ~ q
"
;::
s e ~ '""12 ~12 ~ :;!
N
12 12
0 5 0 ~ ~ ~ ~~ ~ ~ ~~ ~ ~ ~ ::: ~ ~ ~ ~ i;i ~ ~ ~ ~ ~ '" ~ " ~ ~ :!:! 0
0
0
0
:< :;; s s !; s
!
...•...•............. 0
0
coo
0
0
0
~
~
8 S 0
0
0
0
0
0
1~~I~IIII~~~ljjllllllllll ~ E
a
.~
"§
£ .t
~ .t ~
:1
x
a
"~
g
§
£
£J
3i
a ~ x t; ~ 1'i
!I . . Z
~:
x 0
g
x
~ . .t ] £ ] ~ ~ ~ .t ~
§ § E: § § E ~ E
"~
0:
!C
~ x ~ !C 0
Gambar
~"
E .2
.~ §
Q;;
e,
E
'~
.~
0:
g
"e
;
£ 3i
:3 '" ~ e '" ~ 8 ~ ~ ~ '" ~ ~~ ~ :g s ~ ~ :g ~ g ~ ~ ~ :l; ~ ~ ":l; lO g; ~ ~ ;;;
ea
M
m
""
§
0:
~ ~ ~ :I ~ ~ ~ ee"' ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ll; ~ ~ '~ " ~~ m
c 5
x
.,
m
M
5 Contoh data transaksi KBM
V. 3. Perancangan Dengan mempertimbangkan analisis sumber data dan kebutuhan fungsional, perancangan skerna bintan dijelaskan gambar 6.
li@iiI!W!"'.Kabl)1i@~1_,*,1 ID.;.K8bupeflin
I
PK II!!..frM!Dll
L~.J. ~_~~~:!.~~i.~~~. FK1 ID_SPBU
zfj:"it§,}f~t~+, PK"ll!..iUl!
I FK1
1O_8BM IO_SPBU
FK.3
NO_PoIisi
<------!FK1
V","mo TCI ...,trafUiaksi Waktu_b'ansaksi
.~o,-SP8U 'Pemilik FK1
Al/un.)1 !O_Kabup~tan
",,,,,,,."'1...'---.J:~ FK5
Fr"";G!J1,~~"~"":"""•••~""f!J! Pit"
!!L!U!M
:i~~~ lD;..Kabupetan V~u~e"
Kode_BBM Jenis_BBM
Nama pijmiUk AlamaLJI Al~~LN~ Alamal_Rl 'AJamttt_RW "Jeriis xeeoereen
cc -
\~QM.~,~
f-+ PK
ll2..J!2Il!l NamilPomilik AJamet_JI Alamat...No AlamaCRT
Gambar 6 Disain Star Schema
AhnnuU .jo
Gambar 4 Diagram E-R OLTP
VolumelV/No.1/Meil2012
Tabel fakta dari disain skema bintang pada perancangan ini adalah tabel transaksi yang berisi attribut utama volume yaitu volume tiap
21
JURNAL ILMIAH FIFO
individu transaksi BBM. Tabel dimensi yang mengelilingi tabel fakta adalah SPBU, Kabupaten, KBM, lenis BBM, Waktu. SPBU berisi label SPBU tempat transaksi berlangsung. Kabupaten merupakan kategorirasi wilayah tempat transaksi terjadi. KBM merupakan kategorisasi kendaraan bermotor yang melakukan transaksi pembelian BBM. lenis BBM adalah kategorisasi jenis BBM yang ditransaksikan. Sementara waktu adalah label waktu transaksi. VI. IMPLEMENT ASI DAN PENGUJIAN VI. I. Hasil Implementasi Implementasi hasil OLAP dilakukan dengan menggunakan kakas Pentaho CE yang merupakan perangkat lunak bersifat terbuka. DBMS yang digunakan adalalah . Hasil implementasi menu disajikan seperti gambar 7.
Gambar 7 Menu Dashboard Aplikasi OLAP Gambar 7 menjelaskan satu dashboard yang menampilkan indikator konsumsi BBM antara pengguna kartu dan pengguna non kartu. Sedangkan jenis BBM subsidi yang dipantau adalah BBM Premium dan BBM Solar. Gambar 8 menunjukkan salah satu implementasi analisa data transaksi BBM Bersubsidi dilihat dari penyalur (SPBU) dan jenis BBM yang disalurkan oleh SPBU yang bersangkutan. Analisa lebih jauh dari menu ini bisa berupa waktu penyaluran, jenis kendaraan pengguna, maupun penggunaan kartu fasilitas.
VolumelV/No.1/Mei/2012
ISSN 2085 - 4315
VI. 2. Pengujian Uji coba dilakukan atas dua hal yaitu : pengujian fungsi I fitur dan pengujian kinerja. Model pengujian yang digunakan adalah testing. Parameter pengujian untuk fungsi I fitur adalah daftar kebutuhan yang didefmisikan di awal penelitian. Parameter kinerja adalah waktu tanggap setiap permintaan. Menurut hasil studi yang dilakakukan Noah [10], waktu tanggap yang bisa ditoleransi oleh pengguna dalam mengakses aplikasi berbasis web adalah maksimal 2 detik untuk setiap halaman sekali akses. Lingkungan Implementasi : Komputer yang digunakan dengan spesifikasi sbb: • Menggunakan Server Prosesor Dual Processor Intel 2,4 GHz; • Memory 4 GB; • HD 1 TB; Perangkat Lunak Platform • Sistem Operasi berbasis MS Windows Server; • DBMS MS SQL Server. HasH Pengujian Aplikasi OLAP dengan menggunakan o Edition ini sudah diujicoba dengan menggunakan volume data mencapai 12.00.000 baris transaksi. Hasil pengujian dapat disarikan sebagai berikut. lika dilihat dari sisi fitur dan fungsi, Pentaho Community Edition menyediakan fitur dan fungsi analisa maupun pelaporan yang mencukupi kebutuhan analisa data transaksi BBM Bersubsidi. Dari sisi kinerja untuk volume data yang tidak relatif banyak, kurang dari 500.000 baris transaksi, aplikasi OLAP Pentaho masih dapat digunakan dengan cukup nyaman. Namun kinerja aplikasi turun dengan cukup signifikan dari sisi kecepatan penampilan hasil ketika data transaksi yang dikelola telah mencapai volume lebih dari 1.000.000 baris transaksi. Untuk volume data melebihi 1.000.000, rata - rata waktu tanggap untuk mengakses tiap halaman OLAP lebih dari 3 detik. VII. KESIMPULAN
DAN SARAN
VII. 1. Kesimpulan Dari hasil penelitian, uji coba, dan implementasi aplikasi OLAP BBM Bersubsidi dengan menggunakan Edition dapat disimpulkan beberapa hal: • Fitur dan fungsi Pentaho CB mencukupi untuk mendukung pemenuhan kebutuhan analisa dan pelaporan transaksi BBM Bersubsidi minyak solar dan bensin premium • Kinerja Pentaho CB masih cukup baik dan bisa diterima oleh batasan minimal penggunajika data volume transaksi yang dikelola tidak cukup banyak, dalam kasus transaksi BBM bersusbsidi ini volume data tersebut kurang dari 1.000.000 baris transaksi. • Secara umum dapat disimpulkan bahwa Pentaho CB tidak direkomendasikan untuk digunakan 22
dalam pengelolaan data transaksi dengan volume yang besar. VII. 2. Saran Penyempurnaan dan pengembangan yang dapat disarankan dari hasil pengembangan dan uji coba sistem ini adalah: • Penggunaan kakas OLAP yang lebih mampu mengelola volume data yang besar, misalnya bisa dicoba dengan menggunakan dan • Jika penggunaan Pentaho CE tetap dilanjutkan maka perlu dilakukan pengeleloaan basis data sehingga menjadi lebih efisien misalnya dengan pengelolaan index, atau pengurangan data transaksi yang sudah tidak diperlukan. DAFT AR PUST AKA [1]. http://www.republika.co.id/beritaJekonomi/makro 1l1/07/04/1nsznd-ketimbang-atur-subsidipremium-pemerintah-diminta-naikkan-bbm, diakses pada tanggal12 Agustus 2011 [2). Media Keuangan, Kementerian Keuangan Vo!. V No. 39/November/20 10 [3). http://www.pentaho.com/ [4]. Claudia Imhoff dkk, 2003 , Design & Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana [5]. Sham Navathe, Decision www.inf.unikonstanz. del dbis/teachingl .../lntroducti on- D WHOLAP.ppt, Georgia Institute of Technology, diakses pada tanggal 15 Agustus 2011 [6). Mujiono, 2011, Proceeding International Conference on Informatics for Development (lCID) 2011, UII Yogtakarta, 26 November 2011 [7]. http://www.migas.esdm.go.id/trackinglberitakemigasan/detil/256778/Subsidi-BBMMembengkak, diakses pada 12 Agustus 2011 [8]. Pemerintah RI, 2005. 44 2005 don Sekretariat Jenderal DESDM, Jakarta [9], Pemerintah RI, 2005. Don
BPH Migas, Jakarta [10). Nah, F., 2004, A study on tolerable waiting time: how long are Web users willing to wait?, Behaviour & Information Technology, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, Nebraska, 2004 [11). Hoxmeier, John A., 2000, College of Business Colorado State University, Proceedings
23
