## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Perancangan Visualisasi Dashboard dan Clustering
dengan Menerapkan Business Intelligence pada Dinas DPMPTSP Kabupaten Dharmasraya
Ricky Akbar #1 , Mutia Octaviany #2
# Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas Kampus Unand Limau Manis Padang – Sumatera Barat
1 rickyakbar@it.unand.ac.id
2 mutyaoctaviany@gmail.com
Abstrak—  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan membangun  dashboard  dan  clustering  data  layanan perizinan  publik  Dinas  Penanaman  Modal  dan  Pelayanan Terpadu  Satu  Pintu  (DPMPTSP)  Kabupaten  Dharmasraya, untuk  memudahkan  proses  analisis  data  dan  pengambilan keputusan  oleh  pihak  manajemen  dengan  memanfaatkan Business Intelligence. Karena selama ini proses analisis data masih  dilakukan  secara  konvensional  yaitu  dengan mengambil  data  dari  Aplikasi  kemudian  dikonversikan  ke Microsoft  Excel  terlebih  dahulu,  baru  dilakukan  analisis. Proses seperti ini akan memakan waktu yang lama dan hasil analisis  yang  tidak  akurat.  Dalam  melakukan  Layanan Perizinan  untuk  Publik,  Dinas  DPMPTSP  selama  ini  sudah menggunakan Aplikasi SiCantik, yaitu aplikasi berbasis web yang terintegrasi untuk pengelolaan perizinan usaha maupun layanan  umum  lainnya  yang  bersifat  Online  Single Submission  (OSS).  Namun,  aplikasi  ini  hanya  sebatas melakukan  pengelolaan  data,  belum  terdapat  visualisasi dashboard  untuk  memudahkan  proses  analisis.  Sebelum melakukan  perancangan  dashboard  dan  proses  clustering data,  terlebih  dahulu  dilakukan  pengolahan  data  dari Database  Aplikasi  dalam  bentuk  Extract-Transform-Load (ETL)  menggunakan  tool  perangkat  lunak  Pentaho  Data Integration  (PDI),  sedangkan  untuk  merancang  dashboard dan  proses  clustering  menggunakan  perangkat  lunak Mirosoft  Power  BI.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  bentuk visualisasi  dashboard  yang  interaktif  dan  mudah  dipahami, serta pengelompokkan data dalam bentuk grafik clusterisasi yang  dapat  mempermudah  pihak  manajemen  dalam pengambilan keputusan.
Kata  kunci — Business  Intelligence,  Visualisasi,  Clustering, Dashboard, DPMTSP Kabupaten Dharmasraya

## I. P ENDAHULUAN
Dinas  Penanaman  Modal  dan  Pelayanan  Terpadu  Satu Pintu  (DMPTSP)  adalah  sebuah  instansi  pemerintah  di Kabupaten Dharmasraya yang telah menerapkan pelayanan  saling  terintegrasi  satu  dengan  yang  lainnya. Melalui Dinas ini pemerintah dapat memberikan pelayanan terpadu, sehingga masyarakat dan dunia usaha mendapatkan  kemudahan  dalam  melakukan  pengurusan
surat perizinan atau layanan umum lainnya. Dengan begitu tentunya  dapat  meningkatkan  minat  dan  partisipasi masyarakat untuk mau menanamkan modal usahanya atau berinvestasi di daerah [1].
Dalam  melakukan  operasionalnya,  dinas  ini  telah menggunakan  sebuah  perangkat  lunak  dengan  nama “SiCantik” (Aplikasi Cerdas Layanan Perizinan Terintegrasi untuk Publik). Aplikasi ini berbasis komputasi awan yang  bisa  digunakan  secara  gratis  oleh  Dinas DPMPTSP.  Perangkat  lunak  ini  menggunakan  platform Web  Base yang  terintegrasi,  dan  bersifat Online  Single Submission (OSS)  yang  dapat  difungsikan  untuk memproses  pengelolaan  perizinan  usaha  maupun  layanan umum lainnya pada DPMPTSP [2].
Akan tetapi, dalam melakukan analisis data, DPMPTSP belum  menerapkan  Visualisasi  Dashboard  yang  dapat memberikan  kemudahan  pada  proses  analisis  tersebut, karena masih dikerjakan secara konvensional atau manual, yaitu dengan menarik atau mengambil data melalui aplikasi SiCantik, kemudian data diolah terlebih dahulu menggunakan Microsoft Excel, setelah itu baru dilakukan proses  analisis.  Informasi  yang  diperoleh  melalui  cara seperti  ini  tentunya  butuh  waktu  yang  lama  dan  adanya ketidakakuratan  data  dari  hasil  analisisnya,  sehingga nantinya  dapat  mempengaruhi  kinerja  pelayanan  pada Dinas  DPMPTSP  Kabupaten  Dharmasraya,  serta  proses pengambilan  keputusan  tidak  sesuai  dengan  semestinya. Berdasarkan  permasalahan  ini,  penerapan Business Intelligence (BI) dapat dijadikan sebagai salah satu solusi yang di usulkan pada Dinas DPMPTSP . “ BI dapat meliputi perolehan  data  dan  informasi  dari  berbagai  sumber  yang bervariasi dan mengolahnya dalam pengambilan keputusan” [3]  Data  yang  pada  awalnya  hanya  memiliki  informasi tertentu  saja,  sekarang  dapat  di  sampaikan  banyak informasi penting secara langsung [4]
Business Intelligence (BI) merupakan suatu bentuk dari penerapan  Teknologi  Informasi,  dalam  menganalisis berbagai  permasalahan  dan  dapat  digunakan  untuk mempermudah  proses  pengambilan  keputusan  [5].
Menurut Howard Drenser BI adalah “seperangkat metode dan  konsep  yang  berfungsi  untuk  meningkatkan kemampuan  membuat  keputusan  dengan  bantuan  system yang  berlandaskan  pada  fakta-fakta  yang  terjadi”  [6]. Terdapat 6 komponen utama pada arsitektur BI, yaitu [7] : 1).  Sumber  Data,  merupakan  proses  untuk  menghimpun data dari berbagai sumber yang berasal dari penyimpanan operasional system; 2). Gudang Data, tahapan penggunaan ETL  (Extract-Transform-Load)  pada  proses  ini,  yaitu mengumpulkan,  mem- filter ,  dan  melakukan  pengolahan data  yang  tersimpan  dalam  berbagai  sumber  pada data warehouse [8][9][10];  3).  Eksplorasi  Data,  proses  ini merupakan  tahap  penggunaan  berbagai tools untuk keperluan  analisis  BI  antara  lain query,  reporting  system dan statitiscal  method ;  4).  Penambangan  Data,  tahap  ini terdiri  dari  sejumlah  metodologi  BI  dengan  tujuan mendapatkan pengetahuan dan informasi dari data tersebut; 5).  Optimasi,  tahapan  ini  menghasilkan  solusi  alternatif, kemudian akan dipilih solusi terbaik; 6). Keputusan, tahap ini adalah penentuan dalam pengambilan keputusan akhir yang akan diambil (Decisions Making Process) . Dengan diterapkannya BI pada  Dinas DPMPTSP ini, diharapkan pengolahan data perizinan yang dilakukan pada proses  analisis  dapat  ditingkatkan  melalui  perancangan visualisasi dashboard ,  dan clustering data.  Sebelum melakukan  perancangan  visualisasi dashboard dan clustering, maka  terlebih  dahulu  dilakukan  proses pengolahan data dalam bentuk ETL dengan menggunakan tool Pentaho  Data  Integration  (PDI),  sedangkan  untuk proses  perancangan  visualisasi dashboard dan clustering menggunakan  perangkat lunak Microsoft Power BI. Hasil perancangan  visualisasi  ini  nantinya  berupa  interaktif dashboard  system yang  mudah  dipahami,  Adapun visualisasi dashboard yang dihasilkan antara lain yaitu 1). Dashboard informasi layanan perizinan;  2 ) . Dashboard informasi data investasi layanan perizinan; 3). Dashboard sebaran  lokasi  perusahaan  layanan  perizinan  dan  4). Dashboard berupa clustering data  perizinan.  Sedangkan pada  proses clusterisasi  data dapat  menghasilkan  grafik berupa  pengelompokan  data  yang  mempunyai  kemiripan. Untuk  melakukan  perancangan  visualisasi  dan clustering ini , digunakan  data  investasi  pada  Dinas  DPMPTSP  dari tahun  2016  sampai  2018,  serta  data  bidang  usaha  dan sebaran lokasi  data  perizinan  dikelompokkan  berdasarkan tingkat  kemiripannya.  Hasil  pengelompokan  ini  dapat digunakan  untuk  mendukung  kebutuhan  informasi  yang diperlukan  oleh  berbagai  bidang  yang  ada  pada  Dinas DPMPTSP seperti bidang perizinan, bidang pengembangan  investasi  serta  bidang  perencanaan  dan promosi penanaman modal, dalam upaya untuk meningkatkan  efektifitas  promosi  dan  kualitas  pelayanan penanaman modal.

## II. M ETODOLOGI

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  adalah  dengan  studi  literatur dan  studi
lapangan.  Studi  lapangan  terdiri  dari  observasi, wawancara dan analisis dokumen.

## B. Metode Perancangan Dashboard
Untuk  proses  perancangan  visualisasi  dashboard  dan clustering pada  DPMPTSP  mengacu  kepada Business Intelligence Road Map , yang dijadikan sebagai metode atau tahapannya. Road Map BI ini dapat dilihat gambar 1. [12]
Gambar. 1 Business intelligence road map [12]
Berdasarkan  gambar  1  terlihat  bahwa Roadmap  BI terdiri dari 6 tahapan yakni tahap “ justification, planning, business analysis, design, construction dan deployment” , namun penelitian ini hanya menggunakan 5 tahapan saja tidak sampai ke tahap deployment, berikut uraiannya :
1) Tahap Justification: Proses yang dilakukan pada tahapan  ini  adalah  mengevaluasi  kebutuhan  BI  pada DPMPTSP  Kabupaten  Dharmasraya  dengan  melakukan identifikasi  terahdap  berbagai  permasalahan  yang  akan dipilih untuk penelitian.
2) Tahap Planning: Pada  tahapan Planning ini dilakukan proses pengembangan terhadap rencana strategis terkait  bagaimana  melakukan  perancangan  proyek  BI  ini. Perencanaan  proyek  meliputi  penggunaan  teknologi  dan tools yang dibutuhkan. Pada tahapan planning didapatkan output  berupa  perencanaan tools yang  digunakan  yaitu Pentaho  Data  Integration  dan  perangkat  lunak  Microsoft Power BI
3) Tahap Business  Analysis: Proses  pada  tahapan ini  adalah  melakukan  analisis  yang  lebih  detail  dalam upaya  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  dalam terhadap  sumber  data  dan  kebutuhan  informasi  oleh DPMPTSP Kabupaten Dharmasraya.
4) Tahap Design: Tahapan  ini  merupakan  proses untuk melakukan perancangan Data Warehouse dan proses ETL. Perancangan Data Warehouse ini berupa pembuatan tabel  yang  terdiri  dari  tabel  fakta  dan  tabel  dimensi. Perancangan  proses  ETL  berupa  gambaran  pembuatan proses  ETL  yang  mengikuti  rancangan Data  Warehouse yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Proses  perancangan  Data Warehouse  digunakan  untuk  melakukan  penyimpanan data, visualisasi, dan clustering.
5) Tahap Construction: Tahapan  akhir  yang dilakukan  dalam  proses  ini  adalah  konstruksi,  yaitu membangun Data  Warehouse pada database  MySQL, setelah  itu  proses  instalasi  perangkat  lunak  BI  yang  akan diperlukan  nantinya  untuk  proses  ETL.  Proses  ETL dikerjakan  mengikuti  bentuk  seperti  merancang Data Warehouse ,  agar  luaran  yang  dihasilkan  selaras  dengan masukan  dalam  membangun Dashboard .  Kemudian  baru dilakukan pembangunan Dashboard menggunakan aplikasi Power BI Desktop.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada tahapan ini diuraikan hasil dan pembahasan  yang prosesnya  meliputi  analisis  data  dan  perancangan, pemodelan  Data  Warehouse  Dimensional,  Proses  ETL, Penerapan  Power  Bi  untuk  Visualisasi  Dashboard  dan Visualisasi Clustering.

## A. Analisis Data dan Perancangan
Pada  bagian  ini  dilakukan  analisis  sumber  data  yang digunakan  dan  kebutuhan  informasi  dalam  melakukan perancangan  dan  pembuatan Data  Warehouse melalui proses ETL menggunakan tool PDI.
1) Analisis  Sumber  Data  dan  Informasi: Sumber Data yang digunakan dalam perancangan Data Warehouse yaitu  data  perizinan  yang  diambil  dari  Aplikasi  SiCantik pada  DPMPTSP  dari  tahun  2016  sampai  tahun  2018. Sumber Data merupakan data perizinan yang telah diekspor ke dalam Microsoft Excel. Potongan Sumber Data ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Sumber data
Analisis  kebutuhan  informasi  menggunakan  metode wawancara  dan  observasi  mengenai  sistem  yang  telah ada. Berdasarkan hasil kedua metode tersebut, maka dapat di uraikan beberapa kebutuhan informasi yang diperlukan yaitu:
• Informasi total jumlah perizinan dari tahun 2016-2018
• Informasi total jenis perizinan
• Informasi total bidang usaha
• Informasi jumlah perizinan per tahun
• Informasi jumlah perizinan berdasarkan jenis perizinan
• Top 10 bidang usaha berdasarkan jumlah perizinan
• Informasi jumlah investasi pertahun
• Informasi jumlah investasi berdasarkan kecamatan
• Informasi jumlah investasi berdasarkan jenis perizinan
• 5 investasi terbesar berdasarkan bidang usaha
• Informasi jumlah kecamatan
• Peta sebaran jumlah perizinan berdasarkan kecamatan
• Informasi total jumlah perizinan per kecamatan
• Informasi jumlah perzinan  per  kecamatan berdasarkan jenis perizinan
• Top 5 kecamatan berdasarkan jumlah perizinan
• Clustering data investasi pada kecamatan
• Clustering data investasi pada bidang usaha
2) Perancangan Data Warehouse
a) Logical Architecture
Proses  pada  arsitektur  logikal  ini  diawali  dari pengambilan data pada sumber data . Kemudian dilakukan proses  ETL  (Extract  Transform  Loading)  sehingga menjadi  data  mart.  Setelah  itu  baru  dilakukan  proses perancangan visualisasi dashboard. Arsitektur  logikal ini terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Logical architecture data warehouse

## b) Physical Architecture
Proses yang terjadi pada arsitektur fisik dimulai dengan menstransformasikan  data  sumber  dari  database  ke  MS Excel.  Kemudian  dilakukan    proses  ETL  menggunakan tool Pentaho Data Integration (PDI) sehingga menjadi data mart.  Setelah  itu  dilakukan  perancangan  visualisasi  data menggunakan aplikasi MS Power BI. Proses perancangan arsitektur fisik ini dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Physical architecture data warehouse

## B. Pemodelan Data Warehouse Dimensional
Pemodelan  data  dimensional  merupakan  proses identifikasi dan perancangan skema Data Warehouse yang telah dibuat. Tahapan dalam melakukan perancangan Data Warehouse ini  menggunakan  langkah-langkah  yang  ada metode  Kimbal,  yang  terdiri  atas  9  tahapan,  sehingga dikenal dengan istilah nine step methodology . Kesembilan tahapan  itu  adalah  “pemilihan  proses,  pemilihan grain, identifikasi dan penyesuaian, pemilihan fakta, penyimpanan pre-calculation di tabel,  memastikan  tabel dimensi, pemeliharaan durasi database, melacak perubahan dari  dimensi  secara  perlahan,  dan  menentukan prioritas” [13]. Sedangkan Skema Data Warehouse yang digunakan
adalah Star  Scheme ,  skema  yang  menghubungkan  secara langsung  tabel  dimensi  ke  tabel  fakta  dengan  satu  tabel fakta  memiliki  relasi  minimal  dengan  satu  tabel  dimensi [14].
Sebelum menentukan Tabel Fakta dan Tabel Dimensi, maka  terlebih  dahulu  dilakukan  proses  Pemilihan Grain . Grain adalah representasi dari informasi oleh setiap baris dari tabel  fakta.  Tujuan  dilakukannya  pemilihan Grain yaitu untuk  menentukan  baris  apa  saja  yang  ditampilkan  dari tabel  fakta  dalam Data  Warehouse . Grain yang  dipilih dalam kasus ini dapat dilihat pada table 1.
TABEL I P EMILIHAN G RAIN Grain Dimensi Jenis
Periz inan Pe mil ik Bid ang Usa ha Wa ktu Lok asi 5  investasi  terbesar berdasarkan bidang usaha ✓
Informasi jumlah
kecamatan ✓
Peta  sebaran  jumlah perizinan berdasarkan kecamatan ✓ Informasi jumlah perzinan per
kecamatan berdasarkan jenis perizinan ✓ ✓ Top 5 kecamatan berdasarkan jumlah
perizinan
✓
Clustering data investasi pada kecamatan ✓ Clustering
data investasi  pada  bidang usaha ✓
Informasi jumlah perizinan  berdasarkan jenis perizinan ✓
Top  10  bidang  usaha berdasarkan jumlah perizinan ✓ Informasi  total  jumlah perizinan  dari  tahun
2016-2018 ✓ Informasi  total  jenis perizinan ✓ Informasi total bidang usaha ✓ Informasi jumlah perizinan per tahun ✓
Grain Dimensi Jenis Periz inan Pe mil ik Bid ang Usa ha Wa ktu Lok asi
Informasi jumlah investasi pertahun ✓ Informasi jumlah investasi  berdasarkan
kecamatan ✓ Informasi jumlah
investasi  berdasarkan jenis perizinan
✓
Setelah  terbentuk  pemilihan Grain maka  dilakukan identifikasi  dan penyesuaian Dimensi.  Pada penelitian ini terdapat  lima tabel  dimensi  yaitu dimensi  jenis perizinan, pemilik, bidang usaha, waktu, dan dimensi lokasi serta satu tabel  fakta  yaitu  fakta  perizinan.  Dapat  dilihat  tabel  2 merupakan identifikasi dari tabel fakta perizinan dan tabel 3 merupakan identifikasi dari salah satu tabel dimensi.
TABEL II F AKTA P ERIZINAN
Field Fakta

## Fungsi Field  Keterangan
Fakta_perizinan.id _perizinan Primary Key Merupakan primary key dari tabel fakta perizinan Fakta_perizinan.sk _jenisperizinan Foreign Key Merupakan primary key dari tabel dimensi jenis perizinan Fakta_perizinan.sk _lokasi Foreign Key Merupakan primary key dari tabel dimensi lokasi Field Fakta Fungsi Field  Keterangan Fakta_perizinan.sk _pemilik Foreign Key Merupakan primary key
dari tabel dimensi pemilik Fakta_perizinan.sk _bidangusaha Foreigh Key Merupakan primary key dari tabel dimensi
bidang usaha Fakta_perizinan.sk _waktu Foreign Key Merupakan primary key dari dimensi waktu
Fakta Perizinan.investasi Measurement Jumlah Investasi pada perizinan. TABEL III I DENTIFIKASI D IMENSI Dimensi Identifikasi
Jenis perizinan Menyimpan informasi jenis perizinan serta kegiatannya Pemilik Menyimpan informasi pemilik Bidang usaha Menyimpan informasi bidang usaha Waktu Menyimpan informasi keterangan waktu (tanggal, bulan dan tahun) Lokasi Menyimpan informasi keterangan lokasi
Kemudian dilakukan identifikasi dan penyesuaian Dimensi, maka barulah dirancang skema Data Warehouse , yaitu Star Scheme , dimana tabel dimensi secara langsung dihubungkan dengan tabel fakta dan satu tabel fakta harus memiliki  minimal  hubungan  dengan  satu  tabel  dimensi. Rancangan  skema  Data  Warehouse  ini  dapat  dilihat  pada gambar 5.

## C. Proses ETL (Extract Transform Load)
Pada  proses  ETL  ini  digunakan tool Pentaho  Data Integration (PDI).  Tahapannya  adalah  dengan  melakukan pemindahan  data  dari  data  sumber  ke database OLAP. Data sumber didapat dari Aplikasi SiCantik yang kemudian dilakukan  proses extract menjadi  data  excel.  Selanjutnya dilakukan  proses transform data  dengan  memodfikasi, integrasi  dan  validasi  data  yang  diperlukan, selanjutnya dilakukan
proses load untuk memasukkan data kedalam target akhir yaitu  pada  Data  Warehouse.  Database baru  dibuat menggunakan  MySQL  untuk  menampung  data  yang diproses  melalui  ETL. Database tersebut  kemudian dihubungkan  dengan  PDI  untuk  dilakukan  proses  ETL. Proses  ETL  dilakukan  sesuai  dengan  banyaknya  tabel dimensi dan tabel fakta yang sudah dirancang yaitu 5 tabel Dimensi dan 1 tabel fakta. Gambar 6 merupakan salah satu bentuk hasil proses ETL, yaitu ETL table fakta perizinan.
Gambar 6. Proses ETL tabel fakta perizinan
Sementara  itu  dapat  dilihat  pada  gambar  7  yaitu  hasil eksekusi dari proses ETL table Fakta Perizinan.
Gambar 7. Hasil eksekusi proses ETL tabel fakta perizinan

## D. Penerapan Microsoft Power BI
Microsoft  Power  BI  adalah  sebuah  aplikasi  analitis untuk melakukan proses analisa data. Microsoft Power BI juga  merupakan  sebuah  perangkat  lunak  yang  digunakan untuk merancang visualisasi yang merepresentasikan data pada Data Warehouse [15]. Penerapan Microsoft Power BI terdiri  dari  beberapa  proses, yaitu load data,  pembuatan measure , dan visualisasi.
1) Load  Data: Tahapan  pertama  yang  dikerjakan yaitu memilih menu Get Data dan Database MySQL untuk mengoneksikan  dengan  database  yang  telah  dirancang sebelumnya. Proses ini terlihat pada gambar 8.
Gambar 8. Get data dari database MySQL
Setelah dilakukan proses Get data source dari Database MySQL,  isi  nama  server  dan  nama  database  yang digunakan pada database MySQL, untuk melakukan import data ke Aplikasi Microsoft  Power BI. Langkah ini terlihat pada gambar 9.
Gambar 9. Konfigusi server dan database untuk import data
Kemudian  ditampilkan  seluruh  data  pada Data Warehouse lalu  dipilih  seluruh  data  yang  akan  di- load (dimasukkan) ke Aplikasi Microsoft Power BI, seperti yang dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Tampilan data warehouse di power BI
2)
Measure : Tahapan ini bertujuan untuk melakukan manipulasi  data. Measure yang  digunakan  dalam  proses perancangan  visualisasi  data  fakta  perizinan  ini  yaitu COUNT, DISTINCTCOUNT dan SUM . COUNT digunakan untuk  proses  perhitungan  jumlah  sel  dalam  kolom  yang berisi  nilai  dan  tidak  boleh  kosong. DISTINCTCOUNT digunakan  untuk  menghitung  jumlah  nilai  dalam  kolom yang berbeda, akan tetapi sel dengan nilai yang sama akan dianggap satu. SUM digunakan untuk menghitung jumlah dari semua nilai yang ada di dalam kolom. Contoh measure pada Fakta Perizinan dapat dilihat seperti pada tabel 4.
TABEL IV M EASURE PADA F AKTA P ERIZINAN
Nama Measure Measure Total perizinan = COUNT(fakta_perizinan[id_perizinan]) Total perizinan = COUNT(fakta_perizinan[id_perizinan]) Total kecamatan = DISTINCTCOUNT (fakta_perizinan[sk_lokasi]) Total bidang usaha = DISTINCTCOUNT (fakta_perizinan[sk_bidangusaha]) Total jenis perizinan = DISTINCTCOUNT (fakta_perizinansk[sk_jenisperizinan]) Total perusahaan = DISTINCTCOUNT (fakta_perizinan[sk_pemilik]) Total investasi =SUM(fakta_perizinan[investasi]) 3) Visualisasi: Berfungsi  untuk  menyajikan  data yang  detail  menjadi  informasi  yang  mudah  diterima pengguna  [16].  Visualisasi  yang  digunakan  untuk perancangan  Dashboard  dan  Clustering  pada  Dinas DPMPTSP ini adalah dalam bentuk teks dan grafik. Output dari  rancangan  visualisasi  ini  menghasilkan  tiga  jenis dashboard yaitu dashboard berupa  informasi  layanan, investasi  dan  sebaran  lokasi  perusahaan  yang  melakukan layanan perizinan pada DPMPTSP Kabupaten
Dharmasraya. a) Dashboard Informasi Layanan Perizinan Dashboard informasi layanan perizinan ini berhubungan dengan data layanan perizinan yang ada pada DPMPTSP  dari  tahun  2016-1018. Dashboard ini  berisi informasi total perizinan yang telah diterbitkan, total jenis perizinan,  total  bidang  usaha  pada  perizinan,  total perusahaan  yang  melakukan  perizinan,  jumlah  perizinan pertahun, jumlah perizinan berdasrkan jenis perizinan, top 10 bidang usaha berdasarkan jumlah perizinan. Dashboard ini ditampilkan menggunakan visualisasi stacked bar chart, pie chart, donut chart, card dan slicer . Dashboard ini dapat digunakan  untuk  mengetahui  perkembangan  jumlah pelayanan perizinan di DPMPTSP. Berdasarkan gambar 11 dapat  di  ketahui  jumlah  perizinan  dari  tahun  2016-2018 mengalami  penurunan.  Sementara  itu  dari  Top  10  bidang
usaha  berdasarkan  jumlah  perizinan  “Developer” menempati  urutan  pertama  yaitu  sebesar  31,18%.  Untuk Jumlah Perizinan berdasarkan Jenis Perizinannya “SITU”
menempati posisi pertama sebesar 33,49%. Informasi lebih detil  mengenai  layanan  perizinan  ini  dapat  terlihat  pada gambar 11.
Gambar 11. Dashboard informasi layanan perizinan
b) Dashboard Investasi Pada Layanan Perizinan Dashboard investasi  pada  layanan  perizinan  ini berhubungan dengan data investasi pada layanan perizinan yang ada di DPMPTSP dari tahun 2016-1018. Dashboard ini berisi informasi total jumlah investasi, jumlah investasi pertahun,  jumlah  investasi  berdasarkan  jenis  perizinan, jumlah investasi berdasrkan kecamatan dan top 5 investasi terbesar  berdasarkan  bidang  usaha. Dashboard ini ditampilkan  menggunakan  visalisasi stacked column chart, line chart, pie chart dan card . Berdasarkan gambar 12.  Dapat  dilihat  bahwa  jumlah  investasi  pertahun  dari
tahun  2016-2018  terus  mengalami  penurunan.  Sementara itu  dilihat  dari  jumlah  investasi  berdasarkan  kecamatan, “Pulau Punjung” menempati  posisi pertama yaitu sebesar 44 Triliyun. Untuk 5 Investasi terbesar berdasarkan bidang usaha,  “Bengkel  Motor”  menempati  posisi  pertama  yaitu sebesar  38,  34%.  Melalui  Dashboard  ini  dapat  diketahui daerah  mana  yang  bagus  untuk  investor  berinvestasi  dan dapat  melakukan  promosi  ke  Penanam  Modal  Dalam Negeri  (PMDN)  dan  Penanam  Modal Asing (PMA) serta mengetahui bidang usaha mana yang paling banyak jumlah investasinya.  Informasi  lebih  detil  dari Dashboard investasi layanan perizinan ini terlihat pada gambar 12.
c) Dashboard Sebaran  Lokasi  Perusahaan  Pada Layanan Perizinan
Dashboard sebaran  lokasi  perusahaan  pada  layanan perizinan ini berhubungan dengan data lokasi pada layanan perizinan  yang  ada  di  DPMPTSP  dari  tahun  2016-1018. Dashboard ini  berisi  informasi  jumlah  kecamatan,  peta sebaran  jumlah  perizinan  berdasarkan  kecamatan,  jumlah perizinan per kecamatan, jumlah  perizinan per kecamatan berdasarkan  jenis  perizinan  dan  top  5  kecamatan berdasarkan  jumlah  perizinan.  Dashboard  ini ditampilkan menggunakan visalisasi stacked column chart, map, bubble
chart,  power  KPI  2.0.0  dan  card. Dashboard  ini  dapat digunakan  untuk  mengetahui  di  daerah  mana  masyarakat banyak  membuka  bidang  usaha  dan  daerah  mana  yang sedikit  membuka  bidang  usaha,  sehingga  didapatkan informasi daerah mana yang perlu ditingkatkan investasinya  agar  terjadinya  pemerataan  ekonomi  dan pemerataan  pembangunan  ekonomi  masyarakat  di  daerah tersebut yang dapat membuka banyak lowongan pekerjaan sehingga  dapa  mengurai  pengangguran. Dashboard Sebaran Lokasi Perusahaan Pada Layanan Perizinan dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Dashboard sebaran lokasi perusahaan pada  layanan perizinan
d) Visualisasi Clustering Clustering atau klasterisasi adalah “suatu proses untuk mengelompokan  data  ke  dalam  beberapa cluster atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu  cluster  memiliki tingkat  kemiripan  yang maksimum  dan  data  antar cluster memiliki kemiripan yang minimum” [17].
Algoritma clustering yang  terdapat  pada  Microsoft Power  BI  ada  dua  jenis  yaitu Expectation  Maximization (EM  Clustering) dan Clustering  K-Means .  Untuk EM Clustering, algoritma  secara  iteratif  menyempurnakan model cluster awal  agar  sesuai  dengan  data,  dan menentukan probabilitas bahwa titik data ada dalam cluster . Sementara Clustering K-Means , menetapkan keanggotaan cluster dengan meminimalkan perbedaan antar item dalam sebuah cluster sambil  memaksimalkan  jarak  antar cluster [11].   Visualisasi Clustering pada penelitian ini dilakukan untuk  mengelompokkan  data  investasi  dari  2016  sampai 2018 yaitu data bidang usaha dan data sebaran kecamatan yang  terdapat  pada  data  perizinan  DPMPTSP.  Data tersebut  dibagi  menjadi  tiga cluster ,  dimana  data  yang dikelompokkan  dalam  satu claster tersebut  memiliki kemiripan.
Pada dashboard clustering ini terdapat  dua visualisasi clustering yaitu  pertama clustering data  investasi  pada kecamatan  yang  akan dibagi menjadi tiga cluster dengan tingkat investasi besar, sedang dan kecil, hal ini bertujuan agar mengetahui kecamatan mana yang mempunyai tingkat investasi  yang  baik  dan  kecamatan  mana  yang  masih kurang tingkat investasinya, sehingga pihak promosi akan lebih  mudah  mengetahui  kecamatan mana  yang  perlu digencarkan  promosinya,  serta  memberi  pemahaman kepada  masyarakat  begitu  pentingnya  investasi  untuk pemulihan  ekonomi  daerah  dan  menciptakan  lapangan kerja  bagi  tenaga  kerja  lokal.  Kedua clustering data investasi  pada  bidang  usaha  juga  dibagi  menjadi  tiga cluster yaitu  dengan tingkat investasi banyak, sedang dan sedikit, dengan demikian akan diketahui bidang usaha apa yang  menghasilkan  investasi  yang  banyak.  Hal  tersebut akan membantu pihak promosi dalam meningkatkan iklim investasi dengan melakukan promosi bidang usaha tersebut dengan  daerah  yang  masih  sedikit  tingkat  investasinya kepada  PMA  dan  PMDN  agar  terciptanya  pertumbuhan ekonomi yang merata di setiap kecamatan pada Kabupaten Dharmasraya.  Serta  dapat  membantu  pihak  bidang
perencanaan  dan  penanaman  modal  dalam  melaksanakan tugasnya  yaitu  menyusun  data  informasi  mengenai  daya tarik  atau  profil  peluang investasi  atau  produk  unggulan daerah, visualisasi clustering ini juga dapat menjadi acuan
dalam  menyusun Rencana Kerja  (Renja)  dan  sebagai  alat evaluasi  pada  setiap  akhir  tahun  anggaran. Dashboard clustering dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Dashboard clustering visualization
E. User Acceptance Test (UAT) User Acceptance Testing (UAT)
adalah tahap testing terakhir  dan  terpenting  dari  tahapan testing software yang  umum  dilakukan.  Dalam  tahapan  ini, pengujian  sistem  dilakukan  untuk  menentukan  apakah sistem  telah  memenuhi  kebutuhan  pengguna  dan  dapat mendukung  semua  skenario  bisnis  dan  pengguna.  UAT dilakukan  oleh client dan end-user [18] . Setelah  semua Dashboard dan proses Clustering selesai dirancang, maka sebelum  digunakan  oleh  DPMPTSP  Dharmasraya dilakukan  dulu  pengujian  berupa  UAT  kepada user yang akan  menggunakan Dashboard ini.  Pengujian  dilakukan oleh  beberapa  orang  pengguna Dashboard .  Pelaksanaan teknis  dari  pengujian  ini  yaitu  dengan  memperlihatkan serta  mencobakan  rancangan Dashboard dan Clustering Data oleh user berdasarkan daftar fungsional yang sudah di buat sebelumnya sebagai acuan dari pengujian. Kemudian dilakukan pengecekan kesamaan terhadap uji coba dengan daftar  fungsional.  Pada  penelitian  ini  semua  fitur yang  di uji  cobakan  sudah  sesuai  dengan  daftar  fungsional  ada. Namun  ada  beberapa  saran  dari  user  diantaranya  perlu dibuatkan  buku  panduan  dalam  pengelolaan Dashboard . Dokumen UAT ini dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Dokumen UAT

## IV. K ESIMPULAN
Perancangan Dashboard dan  Visualiasasi  dengan menerapkan Business Intelligence pada Dinas DPMPTSP telah  berhasil  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan  yaitu; 1). Melakukan Rancangan Data Warehouse terhadap data pelayanan  perizinan  DPMPTSP  Kabupaten  Dharmasraya dengan  menghasilkan  lima  dimensi  yaitu  dimensi  jenis perizinan, dimensi bidang usaha, dimensi pemilik, dimensi waktu, dan dimensi lokasi, serta satu tabel fakta yaitu fakta perizinan, 2). Proses ETL ( Extract, Transform, and Load ) dalam  membangun  Data  Warehouse menggunakan
Pentaho  Data  Integration (PDI)  sedangkan  dalam pembuatan Visualisasi Dashboard menggunakan Microsoft  Power  BI,  3).  Perancangan  ini  menghasilkan empat  dashboard  yaitu dashboard informasi  layanan perizinan, dashboard informasi investasi  pada  layanan perizinan, dashboard informasi sebaran lokasi perusahaan pada  layanan  perizinan  dan dashboard  clustering ,  4). Penerapan Business  Intelligence untuk  Visualisasi Dashboard  ini  sudah  dapat  diimplementasikan  oleh DPMPTSP  Kabupaten  Dharmasraya  untuk  membantu dalam kepentingan analisis dan pengambilan keputusan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Penelitian  ini  di  dukung  sepenuhnya  oleh  Fakultas  Teknologi Informasi  Universitas  Andalas,  Padang,  Sumatera  Barat  untuk Publikasi.

## R EFERENSI
[1] E. Urmilasari, A. M. Rusli,  and A. L. Irwan, “Analisis Pelayanan Perizinan di Badan Perizinan Terpadu dan Penanaman Modal Kota Makassar”, Jurnal Ilmu Pemerintahan , 6(1), 49–60, 2013 [2] Kabupaten  Dharmasraya,  Peraturan  Daerah  tentang  Dinas Penanaman  Modal Pelayanan Satu Pintu No 20, 2017
[3] R.  Akbar,  D.  Rasyiddah,  M.  Anrisya,  dkk,  “Penerapan  Aplikasi Power  Business  Intelligence  dalam  Menganalisis  Prioritas Pekerjaan di Indonesia”, Jurnal JEPIN , Vol. 4, No. 1,  2018 [4] R.  Akbar,  V.  Alfarizi,  T.  Bayu,  dkk,  “Implementasi  Business Intelligence  untuk  Mendapatkan  Pola  Penerbangan  Penumpang Pesawat dari atau ke Bandara Internasional Minang Kabau”. Jurnal JEPIN, Vol. 4 No. 1, 2018.
[5] A. Zikri, J. Adrian, A. Soniawan, R. Azim, R. Dinur, and R. Akbar, “Implementasi  Business  Intelligence  untuk  Menganalisis  Data Persalinan  Anak  di  Klinik  Ani  Padang  dengan  Menggunakan Aplikasi  Tableau  Public”, Jurnal  Online  Informatika , 2 (1),  20, 2017 [6] D. Pareek, “Business Intelligence For Telecommunication”, CRC Press, 2006
[7] Rezkiani,  R.  E.  Indrajit,  and  M.  Fauzy,  “Implementasi  Konsep Business  Intelligence  dalam  Strategi  Pemasaran  Public  Training Pada PT Zigot Mediatama”, Prosiding Seminar Nasional Sains & Teknologi , Fak. Teknik Muhammdiyah Jakarta, PP 1-9, 2017
[8] H.  Ganesha,  “Perancangan  Data  Warehouse  untuk  Kebutuhan Sistem  Penunjang  Keputusan  Divisi  Revenue  Assurance  Studi Kasus:  PT.  XXX”, InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi Jaringan), Vol. 3 No. 1, 2018.
[9] R. Vincent, “Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server”. New York: A Press, 2008.
[10] WH. Inman, “Building The Data Warehouse Fourth Edition”. New York : John Wiley & Sons, Inc, 2005.
[11] (2021).  The  Microsoft  Website.  [Online].  Available  : https://docs.microsoft.com/en-us/analysis-services/data mining/microsoft-clustering-algorithm-technical- reference?view=asallproducts-allversions
[12] L.T. Moss and S. Atre, “BI Roadmap: The Complete Project Life Style For Decision Support Application”, Bostom, MA. Addison Wesley, 2013
[13] R.  Kimball,  Margy,  T.  Warren,  M.  Joy  and  B.  Bob,  “The  Data Warehouse Lifecycle Toolkit”. Canada:  Wiley Publishing, 2008.
[14] A. Dahlan, E. Utami, E.T. Luthfi, “Perancangan Data Warehouse Perpustakaan  Perguruan  Tinggi  XYZ  Menggunakan  Metode Snowflake Schema‖”. RESPATI, Jurnal Teknologi Informasi , Vol VIII No. 24, ISSN : 1907-2430, 2013.
[15] R.  Darman,  “Analisis  Visualisasi  dan  Pemetaan  Data  Tanaman Padi  di  Indonesia  Menggunakan  Microsoft  Power  BI”  . Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, 4 (2), 156-162, 2018.
[16] D.  Aryanti,  and  J.  Setiawan,  “Visualisasi  Data  Penjualan  dan Produksi  PT  Nitto  Alam  Indonesia  Periode  2014-2018”. Ultima InfoSys, 2019.
[17] M.  Cavallo,  and  C.  Demiralp,  “Clustrophile  2  Guided  clustering visualization  Analysis”. IEEE  Transactions  on  Visualization  and Computer Graphics, 2018.
[18] (2020). SIS Binus Website. [Online]. Available : https://sis.binus.ac.id/2020/10/28/user-acceptance-test/