## ANALISA TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP APLIKASI OJEK ONLINE DENGAN MENERAPKAN DASHBOARD BUSINESS INTELLIGENCE
Riski Bimo Hendrawan* 1) , Asep Rohman Hidayat 2) , Muhammad Hanif Kurniawan 3)
1. Universitas Mercu Buana, Indonesia
2. Universitas Mercu Buana, Indonesia
3. Universitas Mercu Buana, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Dashboard; Business Inteli- gence; Ojek Online; Visualisasi
Keywords: Dashboard; Business Intelligence; Taxi Application; Power BI; Visualization
Article history: Received 5 November 2023 Revised 19 November 2023 Accepted 3 December 2023 Available online 1 March 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4269
* Corresponding author. Riski Bimo Hendrawan E-mail address: aseprohmanhidayat0904@gmail.com
Pesatnya perkembangan teknologi transportasi saat ini membuat penyediaan jasa transportasi menjadi sangat kompetitif, salah satunya dalam sektor ojek online. Permasalahan yang sering terjadi dalam penggunaan aplikasi ojek online adalah kurangnya visualisasi informasi tentang kepuasan pelanggan terhadap aplikasi ojek online. Upaya untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan mengolah data kepuasan pelanggan menjadi Dashboard Business Intelligence. Manfaat dashboard business intelligence itu sendiri adalah mengolah data menjadi visualisasi informasi yang ditampilkan secara menarik sehingga memudahkan dalam mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap aplikasi ojek online. Peneliti menggunakan metode kuantitatif dimana sampel yang digunakan adalah pelanggan aplikasi ojek online sebanyak 344 responden. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan kepada pelanggan. Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji validitas dan uji reliabilitas dengan bantuan versi 25 dari SPSS. Hasil penelitian ini menunjukkan mendapatkan data kepuasan sebanyak 344 pelanggan. Dari 344 pelanggan didapat data mengenai waktu penggunaan aplikasi dalam 1 minggu adalah 3-5 kali, selain itu penggunaan aplikasi ojek online saat ini masih didominasi oleh anak muda dengan rentan usia 20 sampai dengan 30 tahun. Dan dari 344 pelanggan diketahui bahwa 178 pelanggan paling sering menggunakan aplikasi Gojek dan respon pelanggan terhadap aplikasi ojek online yang diteliti mayoritas berpendapat bahwa aplikasi ojek online sudah memenuhi kebutuhan yang diinginkan pelanggan .

## ABSTRACT
The rapid development of transportation technology today makes the pro- vision of transportation services very competitive, one of which is in the online motorcycle taxi sector. The problem that often occurs in the use of online motorcycle taxi applications is the lack of visualization of infor- mation about customer satisfaction with online motorcycle taxi applica- tions. Efforts to overcome these problems by processing customer data into Business Intelligence Dashboards. The benefit of the business intel- ligence dashboard itself is to process data into an attractive visualization of information that is displayed so that it is easier to find out the level of customer satisfaction with the online motorcycle taxi application.  Re- searchers used quantitative methods where the sample used was 344 re- spondent online motorcycle taxi application customers. The data used in this study were primary data obtained through questionnaires distributed to customers. The data analysis used in this study was a validity test and reliability test with the help of version 25 of SPSS. The results of this study showed that 344 customers received satisfaction data. From 344 customers, data on the time of application use in 1 week was 3-5 times, besides that the use of online motorcycle taxi applications is currently still dominated by vulnerable young people aged 20 to 30 years. And from 344 customers, it is known that 178 customers most often use the Gojek application and customer responses to the online ojek application studied
by the majority think that the online ojek application has met the needs desired by customers.

## .

## I. P ENDAHULUAN
JEK merupakan suatu sarana transportasi yang tersedia serta dapat ditemukan di berbagai penjuru wilayah Indonesia. Secara umum oleh masyarakat ojek dipahami sebagai alat transportasi yang menggunakan sepeda motor untuk mengantar pelanggan ke suatu tujuan yang diinginkan pelanggan. Seiring dengan kemajuan teknologi  serta digitalisasi yang terjadi saat ini membuat para pelaku usaha berinovasi untuk mengembangkan usahanya melalui teknologi serta digitalisasi. Dalam bidang sarana transportasi khususnya ojek terdapat pula kemajuan teknologi dan digitalisasi dimana menghasilkan sebuah usaha yang biasa disebut dengan ojek online. Ojek online adalah sarana transportasi yang memanfaatkan teknologi dengan menggunakan aplikasi smartphone untuk memudahkan dalam memesan pengemudi ojek tidak hanya untuk mengantar orang dan barang, selain itu tersedia juga untuk menggunakan layanan pesan antar makanan dan minuman [1]. Ojek online lebih inovatif dibandingkan dengan ojek tradisional, dalam perkembangannya saat ini pelanggan tidak perlu pergi ke pangkalan ojek untuk bisa naik ojek namun cukup dengan memesan lewat aplikasi dan tunggu pengemudi menjemput pelanggan pada titik yang telah ditentukan.  Pada saat ini jumlah pengguna aplikasi ojek online berdasarkan total riview pada aplikasi Google Play Store bulan september 2022 berjumlah 21.944.174. Dengan jumlah pelanggan yang banyak, maka dilakukan penelitian untuk mengetahui seberapa besar kepuasan pelanggan dalam menggunakan aplikasi ojek online. Kepuasan pelanggan itu sendiri merupakan sebagian dari keseluruhan sikap yang ditunjukkan oleh pelanggan atas barang atau jasa setelah pelanggan memperoleh dan menggunakannya. Kepuasan pelanggan faktual merupakan kepuasan yang berlanjut menjadi loyalitas pelanggan dimana terdapat beberapa tahapan proses yang dapat diukur melalui sejumlah sudut pandang, yaitu kualitas produk, harga produk, kenyamanan produk, dan dukungan pelanggan.  [2] .
Business intelligence itu sendiri Merupakan sebuah tahapan untuk meningkatkan  keunggulan kompetitif perusahaan melalui pendayagunaan data yang beragam, informasi, serta  pengetahuan (knowledge)  yang  dimiliki oleh suatu  perusahaan  sebagai  materi dalam proses pengambilan putusan [3]. Pada business intelligence terdapat dashboard yang digunakan untuk  membuat  visualisasi dari  data dan diubah menjadi  informasi penting yang diperlukan untuk mencapai tujuan, menampilkan dalam sebuah layar berisi grafik, informasi yang ditampilkan bisa dianalisis dengan mudah. Informasi yang ditampilkan pada dashboard berbentuk  grafik yang berfungsi untuk memudahkan pengguna  dalam memahami data yang dimiliki karna sudah berubah menjadi informasi  [4] . Sedangkan, aplikasi Microsoft power BI merupakan suatu sistem perangkat lunak yang digunakan dalam business intelligence dengan developer pengembang adalah  Microsoft. Power BI dapat digunakan dalam  analisis data berbasis cloud ataupun desktop dan dalam mengembangkan bisnis juga bisa menggunakan power BI Karen adalam power BI terdapat fitur yang dapat mengolah data bisnis menggunakan kombinasi antara permodelan dan data yang dimiliki oleh pengguna[5]. Pada penelitian sebelumnya pada dashboard BI tentang kepuasan pelanggan aplikasi ojek online mencakup aplikasi gojek, grab dan maxim dengan menganalisis keluhan umum terhadap aplikasi ojek online seperti driver cancel order, hel tidak bersih dan bau, tidak disiapkan masker dan jas hujan, serta driver tidak dapat dihubungi. Sedangkan penelitian  dashboard BI  ini mencakup 8 aplikasi ojek online seperti gojek,  grab, maxim, indriver, anterin, okejek, bonceng, lalamove dengan menganalisis kepuasan terhadap tampilan, kemudahan pembayaran, keamanan data, kemudahan mendaftar akun, ketersediaan bantuan, ketersediaan tutorial dan pengaruh promosi.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Teknik Pengumpulan Data
Pada penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan metode kuantitatif, dimana hasil pengumpulan data ini bersifat data berdasarkan dari penilaian orang-orang yang memakai aplikasi ojek online tersebut. Teknik yang digunakan adalah observasi yang dilakukan dengan cara mengamati bagian system informasi yang digunakan pada aplikasi ojek online untuk melihat bagaimana kepuasan pelanggan dalam dalam menggunakan aplikasi tersebut dan menyebar kuesioner kepada sejumlah pertanyaan secara online, yang akan diisi oleh para pengguna aplikasi ojek online. Kuesioner ini dibutuhkan untuk mencari tingkat kepuasan pelanggan terhadap system informasi yang tersedia dalam aplikasi tersebut. Penelitian ini memiliki subjek yang merupakan pelanggan aplikasi ojek online dan objek pada penelitian ini sendiri adalah kepuasan pelanggan terhadap aplikasi ojek online serta mencakup ruang lingkup analisis kepuasan terhadap tampilan, kemudahan pembayaran, keamanan data, kemudahan mendaftar akun,
O
ketersediaan bantuan, ketersediaan tutorial dan pengaruh promosi dengan mengaplikasikan dashboard BI sebagai alat mengolah data sehingga diketahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap aplikasi ojek online yang diteliti.

## B. Diagram Alir Penelitian

## Gambar. 1. Diagram Alir Penelitian
Diagram alir pada Gambar 1  menggambarkan identifikasi merupakan tahap awal yang dilakukan untuk menemukan ada tidaknya permasalahan atau kejadian apa yang bisa diteliti. Pada kepuasan pelanggan ojek online, kurangnya visualisasi informasi tentang kepuasan pelanggan terhadap fitur aplikasi, promosi yang ditawarkan. Dari identifikasi masalah tersebut, tujuan dan batasan suatu penelitian dapat dirumuskan. Tujuan masalah adalah sesuatu yang ingin dicapai pada suatu penelitian. Tujuannya adalah untuk mengetahui seberapa puas pelanggan terhadap aplikasi ojek online serta mengetahui peran Dashboard Business Intelligence dalam menghasilkan visualisasi sebagai business reporting. Dari tujuan masalah maka dilakukan tinjuan pustaka. Hal ini dilakukan untuk menentukan perbedaan perbedaaan penelitian yang kami lakukan dengan penelitian terkait, dimana yang kami lampirkan yaitu memvisualisasikan informasi terkait kepuasan pelanggan aplikasi ojek online menggunakan tool Power BI. Terdapat juga Uji Validitas yang dilakukan untuk mengetahui kevalidan data yang telah diperoleh dan juga  terdapat Uji Reliabilitas yang dilakukan untuk mengukur konsistensi data dalam penelitian yang digunakan serta mengukur pengaruh tidaknya variable yang tedapat pada penelitian.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Uji Validitas
Pada penelitian ini dilakukan pengujian validitas agar dapat mengetahui data yang diperoleh valid atau tidak yang mana data itu sendiri didapatkan melalui kuesioner yang telah disebar dan mendapatkan data dengan total 344 sampel. Diketahui bahwa nilai r tabel sebesar 0,113 karena menggunakan ttaraf signifikansi sebesar 0,05. Berikut hasil uji validitas dari variable yang diteliti.

## T ABEL I H ASIL U JI V ALIDITAS
Indikator r Hitung r Table Keterangan X.1 0,789 0,113 Valid X.2 0,711 0,113 Valid X.3 0,738 0,113 Valid X.4 0,761 0,113 Valid X.5 0,716 0,113 Valid X.6 0,783 0,113 Valid X.7 0,763 0,113 Valid X.8 0,792 0,113 Valid X.9 0,805 0,113 Valid
Berdasarkan tabel 1 diketahui nilai dari r Hitung pada  masing-masing item variabel kepuasaan terhadap aplikasi ojek online  memiliki nilai sebesar X.1 (0,789),  X.2 (0,711), X.3 (0,738), X.4 (0,761), X.5 (0,716), X.6 (0,783), X.7 (0,763), X.8 (0,792), X.9 (0,805). Bisa diketahui dari hasil yang dihasilkan bahwa setiap pernyataan variabel kepuasan terhadap aplikasi ojek online memiliki nilai lebih besar dari r Table sehingga dapat disimpulkan bahwa indikator pernyataan variabel kepuasan terhadap aplikasi ojek online valid.

## B. Hasil Uji Reliabilitas
Penelitian ini juga melakukan uji reliabilitas untuk mengukur konsistensi dalam penelitian yang digunakan untuk mengukur pengaruh tidaknya variabel X. Sebelum melakukan pengujian reliabilitas harus memiliki dasar pengambilan keputusan berupa alpha sebesar 0,113. Nilai 0,113 didapat dari r table berdasarkan jumlah responden yang menilai penelitian tersebut.  Berikut adalah hasil perhitungan reliabilitas dari 9 komponen kuesioner (penilaian).

## Gambar. 2. Reliability Statistic
Gambar 2 merupakan hasil perhitungan uji reliabilitas metode Cronbach’s Alpha atau r Hitung dapat dilihat pada gambar Cronbach’s Alpha, yaitu 0.910 dengan N of Items menunjukkan bahwa jumlah dari items atau jumlah pertanyaan yang peneliti input pada variable view adalah 9. Karena r hitung (cronbach alpha) secara keseluruhan (0.910) > r Tabel (0.113) yang diperjelas dengan nilai dari cronbach alpha pada setiap poin penilaian (X1 sampai X9) > r Tabel, maka keputusan yang dapat diambil  dengan meng gunakan  tingkat  signifikansi  atau  α  =  5%, kuesioner yang ada adalah Reliabel.

## C. Implementasi Dashboard
Gambar. 3. Grafik Ojek Online yang Paling Sering Digunakan
Grafik 3 menampilkan data dari Ojek Online yang sering digunakan dengan rincian dari 344 Pelanggan, Ojek online yang sering digunakan adalah Gojek sebanyak 178, Grab sebanyak 97, Maxim sebanyak 50, Indriver sebanyak 13, Anterin sebanyak 2, Okejek sebanyak 2, Bonceng sebanyak 1, Lalamove sebanyak 1, Nujek sebanyak
0. Jadi, bisa diketahui Gojek merupakan aplikasi ojek online yang paling sering digunakan oleh pelanggan sedangkan Bonceng dan Lalamove menjadi aplikasi ojek online paling sedikit karena hanya mendapatkan 1 pelanggan yang mana data ini didapat berdasarkan kuesioner yang telah disebar kepada responden sebagai pelanggan ojek online.
Gambar. 4. Grafik Profesi Pengguna Ojek Online
Pada visualisasi grafik di Gambar 4  menampilkan data pelanggan ojek online berdasarkan profesi. Dengan rincian data sebanyak 106 atau 30,81% pelanggan sebagai pegawai swasta, sebanyak 97 atau 28,02% pelanggan sebagai pelajar/mahasiswa/i. sebanyak 53 atau 15,41% pelanggan sebagai wiraswasta, sebanyak 50 atau 15,43% pelanggan sebagai Pegawai Negeri Sipil, sebanyak 30  atau 8,72% pelanggan sebagai tenaga pelajar, dan sebanyak 8  atau  2,33%    pelanggan  tidak  bekerja.  Jika  dilihat  dari  hasil  diatas  maka  mayoritas  pelanggan  ojek  online merupakan pegawai swasta dan juga ada pelajar/mahasiswa/i.

## Gambar. 5. Grafik Waktu Penggunaan Aplikasi dalam 1 Minggu
Grafik pada Gambar 5 menampilkan waktu penggunaan aplikasi oleh pelanggan ojek online dalam 1 minggu dari  344  pelanggan,  sebanyak  104  atau  30,23%  pelanggan  memakai  1 - 2  kali,  lalu  sebanyak  150  atau  43,6% pelanggan memakai 3- 5 kali, sebanyak 90 atau 26,16% pelanggan memakai leb ih dari 5 kali dalam 1 minggu. Dari grafik ini kita bisa lihat bahwa mayoritas pelanggan bisa dikatakan sering menggunakan ojek online dalam rentan waktu 1 minggu dimana pelanggan bisa menggunakannya 3 sampai lebih dari 5 kali.

## Gambar. 6. Dashboard Persepsi Tampilan Ojek Online
Dari dashboard pada Gambar 6 dapat disimpulkan bahwa persepsi pelanggan mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki tampilan menarik adalah setuju, dengan rincian 268 pelanggan setuju dengan tampilan yang diberikan Aplikasi Ojek Online menarik menurut pelanggan, 55 pelanggan ragu-ragu dengan tampilan yang diberikan Aplikasi Ojek Online menarik menurut pelanggan, dan 23 pelanggan tidak setuju dengan tampilan yang diberikan Aplikasi Ojek Online menarik menurut pelanggan. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 146 pelanggan setuju tampilan Gojek menarik, 55 pelanggan ragu-ragu Gojek memiliki tampilan menarik, dan 8 pelanggan tidak setuju Gojek memiliki tampilan menarik.
Dari dashboard pada Gambar 7 dapat disimpulkan bahwa persepsi pelanggan mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki kemudahan pembayaran adalah setuju, dengan rincian 293 pelanggan setuju dengan pembayaran yang ditawarkan Aplikasi Ojek Online tergolong mudah menurut pelanggan, 39 pelanggan ragu-ragu dengan pembayaran yang ditawarkan Aplikasi Ojek Online tergolong mudah menurut pelanggan, dan 12 pelanggan tidak setuju dengan pembayaran yang ditawarkan Aplikasi Ojek Online tergolong mudah menurut pelanggan. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 160 pelanggan setuju Gojek memberikan kemudahan dalam pembayaran, 14 pelanggan ragu-ragu Gojek memberikan kemudahan dalam pembayaran, dan 4 pelanggan tidak setuju Gojek memberikan kemudahan dalam pembayaran.
Gambar. 8. Dashboard Keamanan Data Ojek Online
Dari dashboard pada Gambar 8 dapat disimpulkan bahwa persepsi pelanggan mengenai Aplikasi Ojek Online menjamin keamanan data adalah setuju, dengan rincian 249 pelanggan setuju mengenai Aplikasi Ojek Online menjamin keamanan data pelanggan, 73 pelanggan ragu-ragu mengenai Aplikasi Ojek Online menjamin keamanan data pelanggan, dan 22 pelanggan tidak setuju mengenai Aplikasi Ojek Online menjamin keamanan data pelanggan. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 134 pelanggan setuju Gojek menjamin keamanan data pelanggan, 32 pelanggan ragu-ragu Gojek menjamin keamanan data pelanggan dan 12 pelanggan tidak setuju Gojek menjamin keamanan data pelanggan.

## Gambar. 9. Dashboard Promosi Ojek Online
Dari dashboard pada Gambar 9 dapat disimpulkan bahwa dashboard promosi ojek online memberikan promosi yang membuat pelanggan tertarik adalah setuju, dengan rincian 284 pelanggan setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan promosi yang membuat pelanggan tertarik, 43 pelanggan ragu-ragu mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan promosi yang membuat pelanggan tertarik, dan 17 pelanggan tidak setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan promosi yang membuat pelanggan tertarik. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 152 pelanggan setuju Gojek memberikan promosi yang membuat pelanggan tertarik, 21 pelanggan ragu-ragu Gojek memberikan promosi yang membuat pelanggan tertarik, dan 5 pelanggan tidak setuju Gojek memberikan promosi yang membuat pelanggan tertarik.
Dari dashboard pada Gambar 10 dapat disimpulkan bahwa persepsi pelanggan mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik adalah setuju, dengan rincian 267 pelanggan setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik, 59 pelanggan ragu-ragu mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik, dan 18 pelanggan tidak setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 132 pelanggan setuju Gojek memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik, 38 pelanggan ragu-ragu Gojek memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik, dan 8 pelanggan tidak setuju Gojek memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik.
Gambar. 11. Dashboard Kemudahan Membuat Akun Ojek Online
Dari dashboard pada Gambar 11 dapat disimpulkan bahwa persepsi pelanggan mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki kemudahan membuat akun adalah setuju, dengan rincian 258 pelanggan setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki kemudahan membuat akun, 68 pelanggan ragu-ragu mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki kemudahan membuat akun, dan 18 pelanggan tidak setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan memiliki kemudahan membuat akun. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 135 pelanggan setuju Gojek memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik, 35 pelanggan ragu-ragu Gojek memberikan harga yang membuat pelanggan tertarik, dan 8 pelanggan tidak setuju Gojek memiliki kemudahan dalam membuat akun.

## Gambar. 12. Dashboard Kemudahan Memesan Layanan Ojek Online
Dari dashboard pada Gambar 12 dapat disimpulkan bahwa persepsi pelanggan mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan kemudahan dalam memesan layanan adalah setuju, dengan rincian 294 pelanggan setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan kemudahan dalam memesan layanan, 35 pelanggan ragu-ragu mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan kemudahan dalam memesan layanan, dan 15 pelanggan tidak setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memberikan kemudahan dalam memesan layanan. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 155 pelanggan setuju Gojek memberikan memberikan kemudahan dalam memesan layanan, 18 pelanggan ragu-ragu Gojek memberikan kemudahan dalam memesan layanan, dan 5 pelanggan tidak setuju Gojek memberikan kemudahan dalam memesan layanan.
Dari dashboard pada Gambar 13 dapat disimpulkan bahwa persepsi pelanggan mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki ketersediaan bantuan ketika pelanggan mengalami kesulitan adalah setuju, dengan rincian 260 pelanggan setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki ketersediaan bantuan ketika pelanggan mengalami kesulitan, 61 pelanggan ragu-ragu mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki ketersediaan bantuan ketika pelanggan mengalami kesulitan, dan 23 pelanggan tidak setuju mengenai Aplikasi Ojek Online memiliki ketersediaan bantuan ketika pelanggan mengalami kesulitan. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 136 pelanggan setuju Gojek memberikan memberikan kemudahan dalam memesan layanan, 30 pelanggan ragu- ragu Gojek memberikan kemudahan dalam memesan layanan, dan 12 pelanggan tidak setuju Gojek memberikan kemudahan dalam memesan layanan.

## Gambar 14 : Dashboard Ketersediaan Tutorial
Dari dashboard pada Gambar 14 dapat disimpulkan bahwa persepsi pelanggan mengenai Aplikasi Ojek Online menyediakan tutorial untuk memudahkan pelanggan adalah setuju, dengan rincian 266 pelanggan setuju mengenai Aplikasi Ojek Online menyediakan tutorial untuk memudahkan pelanggan, 49 pelanggan ragu-ragu mengenai Aplikasi Ojek Online menyediakan tutorial untuk memudahkan pelanggan, dan 29 pelanggan tidak setuju mengenai Aplikasi Ojek Online menyediakan tutorial untuk memudahkan pelanggan. Dan Gojek menjadi Aplikasi dengan penilaian pelanggan terbanyak dengan total 137 pelanggan setuju Gojek menyediakan tutorial untuk memudahkan pelanggan, 29 pelanggan ragu-ragu Gojek menyediakan tutorial untuk memudahkan pelanggan, dan 12 pelanggan tidak setuju Gojek menyediakan tutorial untuk memudahkan pelanggan.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijabarkan sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa penelitian ini menerapkan dashboard business intelligence untuk mengetahui kepuasan pelanggan terhadap aplikasi ojek online. Dimana cara mengetahui kepuasan pelanggan ojek online didapat dengan cara menyebarkan kuesioner dan mendapatkan data kepuasan sebanyak 344 pelanggan. Dari 344 pelanggan didapat data mengenai waktu penggunaan aplikasi dalam 1 minggu adalah 3-5 kali, selain itu penggunaan aplikasi ojek online saat ini masih didominasi oleh anak muda dengan rentan usia 20 sampai dengan 30 tahun. Dan dari 344 pelanggan diketahui bahwa 178 pelanggan paling sering menggunakan aplikasi Gojek dan respon pelanggan terhadap aplikasi ojek online yang diteliti mayoritas berpendapat bahwa aplikasi ojek online sudah memenuhi kebutuhan yang diinginkan pelanggan, jadi bisa dikatakan bahwa pelanggan puas terhadap pelayanan yang diberikan oleh penyedia aplikasi ojek online saat ini. Dalam menyempurnakan pemecahan masalah pada penelitian ini ada beberapa saran bagi penulis dimasa mendatang, yaitu peneliti selanjutnya mungkin bisa mengolah serta memvisualisasikan data
menggunakan power BI versi web dan juga tidak menggunakan data excel melainkan sudah berkolaborasi dengan database seperti MySql dalam memecahkan masalah.

## D AFTAR P USTAKA
[1] E. Miranda, “Pengembangan Business Intelligence Bagi Perkembangan Bisnis Perusahaan,” CommIT (Communication Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, p. 111, 2008, doi: 10.21512/commit.v2i2.501.
[2] M. S. Fathurrahman, Yupi Kuspandi Putra, “Implementasi Dashboard Microsoft Power BI untuk Visualisasi Data Covid 19 di Indonesia,” Teknol. infotek J. Inform. dan Teknol. , vol. 3, no. 9, pp. 1689–1699, 2020.
[3] V. Prafita, “Dampak Ojek Online (Pt Go-Jek Indonesia) Di Kelurahan Tuah Karya Kecamatan Tampan Kota Pekanbaru Terhadap Praktek Mo- nopoli Dan Persaingan Usaha Tidak Sehat (Berdasarkan Undang-Undang Nomor 5 Tahun 1999 memberikan Larangan Praktek Monopoli Dan Persaingan Usah,” pp. 32–55, 2018.
[4] A. A. Zikra, “Implementasi Business Inteligence pada ACCAbsensi Menggunakan Aplikasi Power BI,” 2021.
[5] V. Wahana, R. T. Siregar, K. Harahap, and D. E. Putri, “Maker : Jurnal Manajemen PENGARUH PERSEPSI PELANGGAN TERHADAP
LOYALITAS,” vol. 5, pp. 97–109, 2019.
[6] Y. S. Saputra and S. W. Hati, “Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Kualitas Layanan Ojek Online (Wakjek) Di Kota Batam,” J. Appl. Bus. Adm. , vol. 1, no. 1, pp. 96–121, 2019, doi: 10.30871/jaba.v1i1.1271.
[7] W. Jin, A. Khudoyberdiev, and D. Kim, “Visualization and Analysis of Safe Routes to School based on Risk Index using Student Survey Data for Safe Mobility,” Int. J. Informatics Vis. , vol. 6, no. 3, pp. 593–596, 2022, doi: 10.30630/joiv.6.3.1163.
[8] R. Akbar, D. Rasyiddah, M. Anrisya, N. F. Julyazti, and S. Syaputri, “Penerapan Aplikasi Power Business Intelligence Dalam Menganalisis Prior- itas Pekerjaan di Indonesia,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 1, p. 54, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i1.25497.
[9] R. Akbar, N. Abedi, R. Handayani, and U. M. Eka, “Analisis Hasil Implementasi Business Intelligence Menentukan Daerah Rawan Banjir dan Kebakaran di Indonesia,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 3, no. 1, p. 65, 2017, doi: 10.26418/jp.v3i1.19878.
[10] I. P. S. Handika, G. B. A. Tama, and N. P. M. Krisnayanti, “Penerapan Teknologi Datawarehouse Nosql Dan Business Intelligence Untuk Analisa Transaksi Penjualan,” J. Resist. (Rekayasa Sist. Komputer) , vol. 3, no. 2, pp. 120–127, 2020, doi: 10.31598/jurnalresistor.v3i2.626.
[11] R. M. Mahardhika, R. Rakhmayudhi, S. Purwanti, and S. Nasihin, “Sistem Informasi RAM (Reliability, Avaibility, Maintability) Analisis Kinerja Peralatan Gerbang Tol Berbasis Dashboard,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 53–60, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2348.
[12] D. Sugiarto et al. , “Visualisasi Kinerja dan Persepsi Peserta Program Bangkit 2021 Menggunakan Microsoft Power BI,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 13, no. 1, p. 9, 2022, doi: 10.36448/jsit.v13i1.2311.
[13] D. Hartanti, H. Lubis, and N. Hafsah, “Perancangan Sistem Informasi Penerimaan Pegawai Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Website,” J. Sist. Inf. Univ. Suryadarma , vol. 9, no. 1, pp. 39–46, 2022, [Online]. Available: https://journal.universi- tassuryadarma.ac.id/index.php/jsi/article/view/840/822.
[14] S. C. Supervisor, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Perlombaan Mahasiswa Decision Support System for Se- lection of Student Competition Supervisor,” vol. 11, pp. 429–444, 2022.
[15] E. Miranda, F. Firmansyah, and D. E. Emerald, “Desain Business Intelligence untuk Manajemen Rumah Sakit,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 11, no. 1, pp. 62–69, 2021, doi: 10.21456/vol11iss1pp62-69.
[16] 2021 Herfandi, Arman Diansyah, Eri Sasmita Susanto, “JINTEKS ( Jurnal Informatika Teknologi dan Sains ) ISSN 2686-3359 ( Online ) JINTEKS ( Jurnal Informatika Teknologi dan Sains ) ISSN 2686-3359 ( Online ),” (Jurnal Inform. Teknol. dan Sains , vol. 3, no. 1, pp. 301–307,
2021.
[17] Y. N. Marlim, “ANALISA MENGGUNAKAN METODE ANALITYCAL - =PELAYANAN Abstract kepuasan tidak semata -mata didapat dari kualitas jasa tetapi juga melalui kualitas pelayanan yang diberikan dengan memperhatikan keinginan dan keb,” vol. 1, no. 2, pp. 150–156, 2017.
[18] R. Darman, “Analisis Visualisasi Dan Pemetaan Data Tanaman Padi,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 156–162, 2018.
[19] J. C. Nugroho, I. N. Y. A. Wijaya, and A. A. N. Redioka, “Penerapan Aplikasi Business Intelligence Pada Manajemen Report Guna Menunjang Pengambilan Keputusan,” Jutisi  J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, p. 335, 2021, doi: 10.35889/jutisi.v10i2.671.