## ANALISA VISUALISASI DATA AKADEMIK MENGGUNAKAN TABLEAU BIG DATA

## Dedy Hartama
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Jln. Sudirman Blok A No 1,2 dan 3 Pematangsiantar 21111 - Indonesia dedyhartama@yahoo.com

## Abstract
This research explains the benefits of data analysis by visualizing Big data in performing optimization in the academic management environment. The data used is academic information system database that related with student status. In this study the authors use Tableau tools to perform data analysis based on the number of students worksheet, student status, student name table and generate student dashboard  data.  The  results of  the  analysis obtained  by  using visualization  in  bemtuk  management graph is very fast and optimize data processing so mengatahui the development of academic database situation.
Keywords : Visualization, Big data, Tableau analysis, worksheet, dashboard

## Abstrak
Penelitian  ini  menjelaskan  manfaat  analisis  data  secara  visualisasi Big  data dalam  melakukan optimalisasi    di  lingkungan  manajemen  akademik.  Data  yang  digunakan  adalah  database  sistem informasi  akademik  yang  berhubungan  dengan  status  mahasiswa.  Dalam  peneltian  ini  penulis menggunakan  tools Tableau untuk  melakukan  analisis  data  berdasarkan worksheet jumlah mahasiswa, status mahasiswa, tabel nama mahasiswa dan menghasilkan dashboard data mahasiswa. Hasil  analisis  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  visualisasi  dalam  bemtuk  grafik  manajemen sangat cepat dan mengoptimalkan pengolahan data sehingga mengatahui perkembangan keadaan database akademik.
Keywords : Visualisasi, Big data , Tableau analisis, worksheet , dashboard

## 1. PENDAHULUAN
Big data merupakan volume data yang besar volume dalam kisaran exabytes. Volume tersebut melebihi kapasitas penyimpanan sistem on-line saat ini dan proses sistem  pengolahan  data.  Data,  informasi,  dan  pengetahuan  yang  diciptakan  dan dikumpulkan pada tingkat yang cepat mendekati kisaran exabyte pertahun. Tapi, penciptaan data dan agregasi mempercepat dan akan pendekatan kisaran zettabyte pertahun dalam beberapa tahun. Volume adalah hanya satu aspek dari data yang besar; atribut lain adalah berbagai, kecepatan, nilai dan kompleksitas. Penyimpanan dan data transportasi adalah masalah teknologi, yang tampaknya akan dipecahkan dalam  waktu  dekat,  tapi  mewakili  tantangan  jangka  panjang  yang  memerlukan penelitian dan paradigma baru [1].
Defenisi Big data adalah sebagai jumlah data besar hanya di luar kemampuan teknologi untuk menyimpan, mengelola dan memproses secara efisien. Sesedikit 5 tahun  yang  lalu,  kami  yang  hanya  memikirkan  puluhan  hingga  ratusan  gigabyte penyimpanan untuk komputer pribadi kita. Hari ini, kami berpikir dalam puluhan hingga  ratusan  terabyte.  Dengan  demikian,  data  yang  besar  adalah  target  yang bergerak. Dengan kata lain, itu adalah jumlah data yang hanya di luar pemahaman kami  segera,  misalnya,  kita  harus  bekerja  keras  untuk  menyimpannya,
mengaksesnya, mengelola dan memproses [1]. Analisis Big data dapat dibedakan dari arsitektur tradisional data processing di sejumlah dimensi:
1. Kecepatan pengambilan yang sangat penting bagi para pengambil keputusan
2. Pengolahan  kompleksitas  karena  ini  memudahkan  keputusan  proses pembuatan
3. Transaksi data volume yang sangat besar
4. Data struktur data dapat terstruktur dan tidak terstruktur
5. Fleksibilitas  terdiri  dalam  jumlah  analisis  yang  dapat  dilakukan  pada pengolahan/analisis [2]
Analisis Big data inisiatif harus proyek bersama melibatkan TI dan bisnis. IT harus  bertanggung  jawab  untuk  menyebarkan  alat  analisis  data  tepat  besar  dan menerapkan  praktek-praktek  pengelolaan  data  suara.  Kedua  kelompok  harus memahami bahwa keberhasilan akan diukur oleh nilai tambah oleh perbaikan bisnis yang  disebabkan  oleh  inisiatif  [3].  Untuk  membuat  setiap  keputusan  yang diinginkan  ada  adalah  kebutuhan  untuk  membawa  hasil  penemuan  pengetahuan untuk proses bisnis dan di jalan waktu yang sama dampak di berbagai dashboard , laporan  dan  analisis  pengecualian  yang  sedang  dipantau.  Pengetahuan  baru ditemukan melalui analisis mungkin juga memiliki bantalan pada  business strategy, CRM strategi dan strategi finansial yang maju [3] Lihat gambar 1 berikut
Gambar 1. Manajemen Big data [3]
Dengan  munculnya  " Big  data ",  visualisasi  informasi  yang  muncul  sebagai  daerah yang  tak  seorang  pun  dapat  mengabaikan.  Lembaga  yang  menemukan  bahwa pemegang  saham  utama  ingin  diberikan  dengan  metrik  ketika  diminta  untuk membuat keputusan [4].
Tableau digunakan sebagai alat visualisasi untuk lebih baik mengelola jumlah data  yang  besar  secara  model  grafik.  Memanfaatkan  visualisasi  data  ini  efektif karena: Visualisasi grafik dari representasi data jauh lebih kuat daripada  tampilan dalam  bentuk  angka.  Sementara  tabel  memerlukan  kita  untuk  membaca  dan mempertimbangkan  makna  dan  hubungan  setiap  nilai  individu  yang  disajikan, visualisasi  mengizinkan  untuk  memproses  banyak  nilai-nilai  secara  bersamaan. Lebih lanjut, manusia dapat lebih efisien dan efektif proses grafik dari tabel numerik teks. Dengan demikian, visualisasi memungkinkan  analisis untuk mengenali tren, tempat pola, dan mengidentifikasi dengan cepat dan optimal [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Permasalahan Big data
Big  data menjadi  tak  terlihat  seperti  "tambang  emas"  nilai  potensial  yang dikandungnya. Dengan akumulasi dan pertumbuhan produksi, operasi, manajemen, pemantauan,  penjualan,  Layanan  pelanggan,  dan  jenis  lain  dari  data,  serta peningkatan  jumlah  pengguna,  menganalisis  korelasi  pola  dan  tren  dari  jumlah besar  data  memungkinkan  untuk  mencapai  pengelolaan  yang  efisien,  presisi pemasaran.  Ini  dapat  menjadi  kunci  untuk  membuka    "tambang  emas."  tetapi, infrastruktur TI secara tradisional dan metode untuk pengelolaan data dan analisis tidak dapat beradaptasi dengan pertumbuhan cepat data besar [6]. Kita merangkum masalah besar data ke dalam tujuh kategori dalam tabel 1
Tabel 1. Permasalahan di Big data [6]
Klasifikasi masalah Big data Keterangan kecepatan Masalah impor dan ekspor Masalah Analisis dan Statistik Masalah Query Masalah Real time Jenis dan Struktur Masalah multisource Masalah heterogenitas Masalah infrastruktur sistem Volume dan fleksibilitas Masalah skala linier Masalah penjadwalan secara Dinamis Biaya Biaya  perubahannya  antara  mainframe  dan server PC Biaya kontrol sistem yang asli Nilai Data Mining Analisis data mining Manfaat sebenarnya dari data mining. Terstruktur dan non terstuktur Keamanan dan privasi Keamanan Data Privasi Konektivitas dan berbagi data Data standar dan interface Protokol untuk berbagi Akses Kontrol

## 2.2. Teknologi Big data
Big data tidak hanya memberikan keuntungan  tetapi juga sebuah tantangan. Pemrosesan data tradisional tidak mampu memenuhi permintaan pemrosesan data real-time yang sangat besar; kita membutuhkan generasi baru teknologi informasi untuk menangani permasalahan Big data . Tabel 2 mengklasifikasikan teknologi Big data menjadi lima kategori [6].
Tabel 2. Klasifikasi dari Teknologi Big data [6]
Klasifikasi Teknologi Big data
Teknologi Big data dan Alat Dukungan infra struktur Platform Komputasi awan Penyimpanan Cloud Teknologi Virtualisasi Teknologi Network Pengawasan sumber daya teknologi Akuisis data Data Bus ETL Tools Penyimpanan data Sistem Distribusi File Database Relational Teknologi NoSQL Integrasi  Relasi  database  dan  Non Relasional database Database di memori Perhitungan data Data Query , Statisktik, dan analisa data Data Mining dan Prediksi Grafik Analisis BI (Bisnis Inteligence) Tampilan dan Interaksi Grafik dan Laporan Tampilan Visualisasi

## 2.3. Evolusi Pemrosesan dari Big data
Tantangan utama yang ditimbulkan oleh masalah Big data adalah kemampuan untuk  memproses  aliran  data  yang  ditandai  dengan  3Vs  variety,  velocity,  dan volume. Sumber Big data menghubungkan database terstruktur secara tradisional untuk  memasukkan  email,  sensor,  kamera  video,  media  sosial,  dan  perangkat seluler (teks, video, dan audio) [7].
Pengolahan  frameworks Big  data juga  harus  berurusan  dengan  dataflows heterogen (misalnya, statis, streaming, dan transaksi), pengolahan data heterogen semantik (pengolahan batch di Hadoop, pengolahan aliran data secara realtime di mesin  dan  pengolahan  transaksi  di  MySQL  dan  Cassandra).  Tipe  data  heterogen (misalnya  data  terstruktur  dari  Twitter,  data  terstruktur  dari  tradisional  SQL database dan data gambar dari kamera video) diatur dengan memvariasikan data volume, kecepatan data, dan jenis permintaan [7].
Untuk  menjamin  kinerja,  penjadwalan  kebutuhan  platform  untuk  dapat memprediksi  tuntutan  dan  perilaku  kerangka  yang  mendasari  sehingga  mereka dapat cerdas mendistribusi kan dan memprioritaskan beban kerja. Lebih jauh, hal ini tidak jelas bagaimana prioritas tersebut dapat dilestarikan di beberapa kerangka karena dataflows diproses di seluruh platform yang didistribusikan [7]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Menurut  [8] , Big data merupakan istilah yang berlaku untuk informasi yang tidak dapat diproses atau dianalisis menggunakan alat tradisional.
Menurut    [9]  , Big  data adalah  data  yang  melebihi  proses  kapasitas  dari  kovensi sistem  database  yang  ada.  Data  terlalu  besar  dan  terlalu  cepat  atau  tidak  sesuai dengan struktur arsitektur database yang ada. Untuk mendapatkan nilai dari data, maka harus memilih jalan altenatif untuk memprosesnya.
Penggunaan Big data dalam melakukan survey penjualan Real estate di negara china.penelitiannya menjelaskan keuntungan dan kekuatannnya dalam melakukan penjualan  real  estate  dengan  menggunakan  aplikasi  teknologi Big  data [10]. Menjelaskan [11] peranan Big data dalam menganalisis dan mengembangkan data e-goverment untuk melakukan perubahan sehingga lebih efektif dan efesien dalam memberikan pelayanan. Penggunaan Big data untuk menciptakan kota pintar, yang memberikan  berbagai  service  ilmu  pengetahuan  dalam  menyimpan  data  yang begitu  besar  sehingga  dapat  memberikan  informasi  dari  berbagai  service  dalam sebuah kota [12]. Menjelasakan [13] analisa Big data untuk kunjungan tourism yang berasal  dari  negra  sweden.  Dalam  penelitian  ini  dibahas  manfaat  analisa  daera wisata  dapat  dengan  cepat  dan  jelas  kelebihan  dan  keuntungan  dari  masyarakat yang  akan  berkunjung  ke  daerah  tersebut.  Menjelaskan  [14]  teknologi Big  data dalam  pendekatan  pencegahan  penyebaran  penyakit  HIV  dengan  menggunakan teknologi digital seperti handphone.

## 4.1. Visualisasi Data
Analis  dapat  menerapkan  pengolahan  data  secara  realtime  dengan  cara memvisualisasikan  hasil  dari  pengolahan  data  [15].  Dalam  melakukan  visualisasi data untuk mengoptimalkan permasalahan di ilmu komputer khususnya dibidang akademik  penulis  menggunakan Tableau .  Arsitektur Tableau dalam  melakukan visualisasi data dapat dilihat pada gambar  2 dibawah ini :
Gambar 2. Aristektur Pengolahan data Tableau [16] Pada tahun 2003 Tableau berasal dari Stanford University  dengan VizQL ™, sebuah  teknologi  yang  benar-benar  melakukan  perubahan  yang  bekerja  dengan data  dengan  memungkinkan  sederhana  drag  dan  drop  fungsi  untuk  membuat visualisasi yang canggih. Inovasi yang  mendasar adalah bahasa  dipatenkan query yang  diterjemahkan  tindakan  ke query database  kemudian  menyampaikan tanggapan  grafis.  Terobosan  berikutnya  adalah  kemampuan  untuk  melakukan analisis pada jutaan baris data dalam detik dengan Mesin Data Tableau [16]. Tableau adalah sistem komersial, berdasarkan Polaris [17] untuk memvisualisasikan isi dari database. Antarmuka Tableau mencakup daftar bidang database tersedia dan ruang
kerja  di  mana  pengguna  dapat  memilih  bidang  dan  menyeret  mereka  ke  rak-rak yang  sesuai  untuk  pengkodean  visual  seperti  posisi,  warna,  bentuk  dan  ukuran. Tablo  didasarkan  pada  spesifikasi  bahasa  disebut  VizQL.  VizQL  pernyataan  yang dihasilkan  dari  isi  rak  antarmuka  dan  mereka  menentukan  data  yang  harus divisualisasikan (sebagai perintah query database) dan bagaimana visualisasi akan muncul  (sebagai  pernyataan  spesifikasi  visual).  Pengolahan  data Tableau mendukung berbagai visualisasi, termasuk bar charts, time series, scatter plots, and heat maps , serta analisis operasi seperti penyaringan, penyortiran, dan pencarian [17].
Mirip  dengan  Microsoft  Excel, Tableau mendukung  beberapa  lembar  kerja. Masing-masing worksheet Tableau digambarkan oleh pernyataan VizQL [18]. Dalam melakukan visualisasi data tahapan yang dilakukan :
1. Melakukan koneksi dengan database SQL server yang berjalan secara real time.
2. Menyiapkan tiga workshet yang terdiri dari worksheet :
a. Jumlah mahasiswa
b. Status mahasiswa
c. Nama mahasiswa
3. Mendesign dashboard dari worksheet yang telah dibuat. Dalam visualisasikan data  di dashboard menggunakan  action  yang  menghubungkan  dari  semua worksheet .
A. Worksheet Jumlah mahasiswa Dalam  membuat worksheet mahasiswa,  jumlah  mahasiswa  di  visualisasikan berdasarkan  tahun  masuk  yang  di  filter  berdasarkan  tahun  masuk  dan  status mahasiswa.  Jumlah  mahasiswa  kita  menggunakan  chart  circle,  seperti  gambar  3 dibawah ini :
Gambar 3. worksheet jumlah mahasiswa B. Worksheet status mahasiswa
Dalam  membuat worksheet status  mahasiswa,  status  mahasiswa  di visualisasikan  berdasarkan  nama  kelas  dengan  jumlah  mahasiswa  yang  berada dikelas tersebut. Filter dan warna berdasarkan tahun masuk dan status mahasiswa. Nama kelas  kita menggunakan Stacked Bars, seperti gambar 4 dibawah ini :
Gambar 4. worksheet status mahasiswa C. Worksheet nama mahasiswa
Dalam  membuat worksheet nama  mahasiswa,  status  nama  mahasiswa  di visualisasikan  berdasarkan  nim,  nama,  nama  kelas,  sesi  dan  status.  Filter berdasarkan  tahun  masuk  dan  status  mahasiswa.  Data  mahasiswa  menggunakan table sheet, seperti gambar 5 dibawah ini :
Gambar 5. Worksheet nama mahasiswa

## 4.2. Analisis Visualisasi
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  gabungan  bebarapa worksheet ,  langkah selanjutnya agar lembar kerja bekerja secara optimal terhadap data yang digunakan langkah  selanjutnya  memindahkan  semua worksheet kedalam dashboard .  Sebuah dashboard adalah kumpulan dari beberapa lembar kerja dan informasi pendukung yang  ditampilkan  dalam  satu  tempat  sehingga  dapat  membandingkan  dan memantau  berbagai  data  secara  bersamaan.  Misalnya,  kita  memiliki  satu  set pandangan  bahwa  analisis  data  diperiksa  setiap  hari.  Daripada  membalik  setiap lembar,  kita  dapat  membuat  sebuah dashboard yang  menampilkan  semua pandangan sekaligus. Setiap tampilan yang di tambahkan ke dashboard terhubung ke lembar  kerja yang sesuai. Bahwa berarti bila mengubah worksheet , dashboard
diperbarui dan ketika mengubah tampilan di dashboard , worksheet diperbarui [16], seperti pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Dashboard data mahasiswa Dengan  adanya dashboard dan  dapat  dibaca  oleh Tableau reader  maka manajemen dapat dengan cepat mengetahui jumlah mahasiswa perangkatan, status mahasiswa  berdasarkan  aktif,  cuti,  lulus,  non  aktif  ,  transfer  dan  drop  out. Manajemen juga dapat dengan cepat nim, nama sesi dan status dari data akademik dari nim dan nama mahasiswa sebagai kunci primary key seperti pada gambar 7 dibawah ini
Gambar 7. D ashboard data mahasiswa lulus
Dashboard pada  gambar  7  diatas  dapat  menampilkan  dengan  cepat  data mahasiswa  lima  tahun  terakhir  yang  sudah  lulus  dengan  menampilkan  nama mahasiswa di table sheet nama mahasiswa. Cara kerja menampilkan diatas adalah :
1. Berikan check list lima tahun terakhir dari tahun 2014 sampai dengan 2010 di worksheet jlh mahasiswa.
2. Pilih status lulus di worksheet status mahasiswa.
3. Pilih grafik bar yang menunjukan jumlah mahasiswa di kelas tersebut yang telah lulus dan akan menampilkan nim, nama mahasiswa secara lengkap dan cepat seperti pada gambar dibawah ini

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang dapat ditarik dari studi ini adalah :
1. Visualisasi dalam bentuk laporan grafik dapat mengoptimalkan permasalahan dalam manajemen pendidikan.
2. Permasalahan dalam ilmu komputer dengan teknologi Big data dapat dengan cepat  menghasilkan  analisis  yang  memberikan  pengetahuan  baru  terhadap Big data .
3. Arsitektur Tableau dapat menyelesaikan dan mengoptimalakan permasalahan data yang besar dalam lingkungan manajemen bisnis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   S. Kaisler, F. Amoour, J. a. Espinosa dan W. Money, “ Big data : Issues and Chalenges Moving Forward,” Hawaii International Conference on System Sciences, vol. 46 th, pp. 995-999, 2013.
[2]   4syth.com,  “For Big  data Analytics  There’s  No  Such  Thing  as  Too  Big  The  Compelling Economics and Technology of Big data Computing,” Emerging Big data thought White Paper, March 2012.
[3]   ULARU, E. Geanina, PUICAN, F. Camelia, A. Anca dan V. Manole, “Perspectives on Big data and Big data Analytics,” Database Systems Journal, vol. III, no. 4, pp. 3-13, 2014.
[4]   N. Sibley, Using Tableau for Visual Analytics in Libraries, Simmons Colleg, 2013.
[5]   S. A. Murphy, “Data Visualization and Rapid Analytics: Applying Tableau Desktop to Support Library Decision-Making,” Journal of Web Librarianship, no. 7:4, pp. 465-476, 2013.
[6]   Zhao, D. W. Tian dan D. Yong, Optimized Cloud Resource Management and Scheduling, Elsevier Inc, 2015.
[7]   R.  Ranjan,  “Modeling  and  Simulation  in  Performance  Optimization  of Big  data Processing Frameworks,” dalam I E E E Cloud Computing , I E E E Computer Society, 2014, pp. 76-81.
[8]   C. Eaton, D. Dirk, D. Tom, L. George dan Z. Paul, Understanding Big data , Mc Graw Hill.
[9]   E. Dumbill, Big data Now Current Perspective, O'Reilly Media, 2012.
[10]  D. Du, A. li dan L. Z, ““Survey on the Application Of Big data in Chinese real Estate Enterprise”,,” International Conference on data Science ICDS, pp. 24-33, 2014.
[11]  A. J. R. C dan N. Jhonson, “ Big data and Transformational Goverment,” IEEE, 2013.
[12]  F. D. C. a. Xhafa, “Intellegent Services For Big data Science,” Future Generation Computer system, pp. 198-209, 2014.
[13]  F. M, H. W dan L. M, “ Big data Analytics For Knowledge Generation in Tourism Destination A case from Sweden,” Journal of Destination Marketing and Management, pp. 198-209, 2014.
[14]  Y. S. D, “A Big data approach to HIV epidemiology and preventation,” Preventive Medicine, pp. 17-18, 2015.
[15]  S.  Kandel,  A.  Paepcke,  J.  M.  Hellerstein  dan  a.  J.  Heer,  “Enterprise  Data  Analysis  and Visualization: An Interview Study,” IEEE Transactions On Visualization And Computer Graphics, vol. 18, no. 12, pp. 2917-2926, 2012.
[16]  C.  T.  Center,  “ Tableau Desktop  Fundamental,”  dalam Tableau  Classroom  Training ,  Jakarta, Cybertrend Training Center , 2015.
[17]  S. C., T. D. dan H. P. Polaris, “A System for Query , Analysis,,” IEEE Trans. on Visualization and Comp. Graphics and Visualization of Multidimensional Relational Databases, vol. 8, no. 1, pp. 52- 65, 2002.
[18]  J.  Heer,  J.  D.  Mackinlay,  C.  Stolte  dan  a.  M.  Agrawala,  “Graphical  Histories  for  Visualization: Supporting Analysis, Communication, and Evaluation,” IEEE Transactions On Visualization And Computer Graphics, vol. 14, no. 6, pp. 1189-1996, 2008.