## DESAIN DASBOARD UNTUK ANALISIS HARGA PANGAN DI INDONESIA
DASHBOARD DESIGN FOR FOOD PRICE ANALYSIS IN INDONESIA
Ruben Sandi 1 , Dedi Trisnawarman 2 1,2 Universitas Tarumanegara rubensandi99@gmail.com

## ABSTRACT
Food price stability is crucial for the socio-economic  well-being of a country. This research aims to develop a price stability analysis dashboard for commodities such as rice, chicken meat, beef, chicken eggs, and red chili, considering  factors like rainfall, average temperature, and the IDR USD exchange  rate. Data on food  prices, rainfall,  temperature,  and  the  IDR  USD  exchange  rate  from  2018-2023  were  analyzed  using  the  Pearson correlation method. The data was processed through ETL (Extract, Transform, Load) before being loaded into a structured  data  warehouse  designed  with  a  star  schema.  The  dashboard  was  developed  using  Power  BI, providing an interface focused on food price metrics. The research resulted in a star schema design connecting the  food  price  fact  table  with  dimensions  such  as  food,  weather,  province,  date,  and  exchange  rate  tables, enabling users to monitor and analyze food price trends visually and comprehensively.
Keywords: Dashboard, Price, Food, ETL, Prototype.

## ABSTRAK
Stabilitas  harga  pangan  penting  bagi  kesejahteraan  sosial-ekonomi  suatu  negara.  Penelitian  ini  bertujuan mengembangkan  dashboard  analisis  stabilitas  harga  untuk  komoditas  seperti  beras,  daging  ayam,  daging  sapi, telur ayam, dan cabai merah, dengan mempertimbangkan curah hujan, suhu rata-rata, dan kurs IDR USD. Data harga  pangan,  curah  hujan,  suhu,  dan  kurs  IDR  USD  dari  tahun  2018-2023  dianalisis  menggunakan  metode korelasi  Pearson.  Data  diolah  melalui  proses  ETL  sebelum  dimasukkan  ke  dalam  data  warehouse  terstruktur yang  dirancang  dengan  skema  bintang.  Dashboard  dikembangkan  menggunakan  Power  BI,  menyediakan antarmuka  yang  menitikberatkan  pada  metrik  harga  pangan.  Hasil  penelitian  adalah  rancangan  skema  bintang yang  menghubungkan tabel  fakta harga pangan dengan dimensi seperti tabel pangan, cuaca, provinsi, tanggal, dan kurs, sehingga memungkinkan pengguna memantau dan menganalisis tren harga pangan secara visual dan komprehensif.
Kata Kunci: Dashboard, Harga, Pangan, ETL, Prototype.

## PENDAHULUAN
Pangan merupakan kebutuhan manusia yang penting dan harus mencukupi jumlah, bermutu, aman dikonsumsi, kaya gizi, dan terjangkau oleh seluruh  lapisan  masyarakat.  Ketersediaan pangan  yang  cukup  memegang  peranan penting  tidak  hanya  dalam  menjaga kehidupan  sehari-hari  tetapi  juga  dalam stabilitas  ekonomi  dan  sosial  suatu  negara (Nisa,  dkk.,  2021)  Tantangan  pemenuhan kebutuhan  pangan  muncul  dari  sisi permintaan  dan  penawaran,  yang  masing- masing  saling  melengkapi  kesulitannya. Sistem produksi pangan sangat bergantung pada  berbagai  faktor,  antara  lain  manusia, teknologi,  unsur  alam  seperti  tanah,  air, bahkan  kondisi  meteorologi  seperti  suhu, curah  hujan,  dan  kelembaban  relatif
(Malau,  dkk.,  2023).  Perubahan  iklim dapat  menyebabkan  penurunan  produksi pangan  dan  menyebabkan  kenaikan  harga pangan, yang berdampak signifikan terhadap  tren  perekonomian  (Malau,  dkk., 2023).  Analisis  harga  pangan  sangat penting  ketika  berhadapan  dengan  faktor- faktor  kompleks  yang  mempengaruhi harga  pangan.  Tujuan  analisis  ini  adalah untuk memahami faktor-faktor yang berkontribusi  terhadap  fluktuasi  harga pangan  dan  mengetahui  dampak  dari masing-masing faktor tersebut.
Pemahaman  menyeluruh  terhadap  faktor- faktor  tersebut  memungkinkan  diambilnya langkah-langkah  kebijakan  yang  tepat untuk  mengatasi  fluktuasi  harga  yang berlebihan  dan  mencapai  stabilitas  harga pangan.  Untuk  mendukung  analisis  harga
pangan,  perlu  dibuat  dashboard  harga pangan  yang  menampilkan  informasi harga  pangan  secara  visual  dan  mudah dipahami.
Dashboard  adalah  antarmuka  visual yang  merangkum  informasi  penting  yang diperlukan  untuk  satu  atau  lebih  tujuan tertentu  dalam  representasi  terstruktur (Halim,  2023).  Dashboard  menampilkan informasi  harga  pangan  dan  cuaca  secara komprehensif dan mudah dipahami, sehingga  memudahkan  untuk  memantau dan  memvisualisasikan  tren  harga  pangan serta menganalisis perubahan harga
pangan  dari  waktu  ke  waktu.  Dashboard Harga Pangan memungkinkan
mendapatkan  gambaran  akurat  tentang situasi  harga  pangan  serta  memantau  dan menganalisis  dampak  perubahan  harga pangan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya.  Hal  ini  penting  untuk mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam mengelola persediaan pangan dan mengembangkan kebijakan yang mencerminkan situasi sebenarnya. Dengan dukungan dashboard harga pangan, pemangku  kepentingan  dapat  mengambil keputusan  yang  efektif  dalam  mengelola pasokan  pangan,  menjaga  stabilitas  harga pangan  yang  diinginkan,  dan  menjamin kesejahteraan masyarakat.

## METODE
Metode yang digunakan untuk membuat dashboard harga pangan digambarkan  dalam  diagram  alir  yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Metodologi
1. Analisis Masalah
Langkah  pertama  adalah  mengenali dan  memahami  secara  mendalam  masalah yang  ingin  dipecahkan,  yaitu  fluktuasi harga  pangan  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya.  Analisis  Masalah  ini
membantu  dalam  merumuskan  tujuan  dan batasan analisis.
2. Studi Literatur
Tahap  berikutnya  adalah  studi literatur  terkait  dinamika  harga  pangan, variabel-variabel  yang  mempengaruhinya, dan  peran  dashboard  dalam  analisis  harga pangan. Studi literatur membantu memahami  konsep,  teori,  dan  pendekatan yang  telah  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya.
3. Pengumpulan Data Data mengenai harga pangan, curah
hujan,  suhu  rata-rata,  dan  nilai  tukar  IDR USD serta data dari 5 provinsi di Indonesia seperti  Jawa  Barat,  Papua  Barat,  Nusa Tenggara  Barat,  Kalimantan  Utara,  dan Sumatera Utara dikumpulkan secara sistematis  dan  terstruktur  dari  berbagai sumber  resmi.  Data  ini  digunakan  untuk merancang  dan  membangun  gudang  data (data  warehouse)  menggunakan  model skema bintang.
4. Pengolahan Data Setelah  data  dikumpulkan,  proses
ETL (Extract, Transform, Load) dilakukan untuk  membersihkan,  mentransformasi, dan  memuat  data  ke  dalam  gudang  data. Proses  ETL  mencakup  ekstraksi  data, transformasi untuk menyelesaikan kesalahan  atau  ketidakkonsistenan,  dan pemuatan  data  ke  dalam  struktur  gudang data.
Selanjutnya, gunakan korelasi
Pearson  untuk  menganalisis  hubungan antara  harga  pangan  dan  faktor  lainnya. Teknik  ini  menghasilkan  nilai  antara  -1 dan  1,  di  mana  nilai  0  menunjukkan  tidak ada korelasi, nilai 1 menunjukkan hubungan  positif  sempurna,  dan  nilai  -1 menunjukkan hubungan negatif sempurna. Persamaan  (I)  berikut  dapat  digunakan untuk  menghitung  korelasi  Pearson  secara manual :
(∑     ) (∑   )(∑   )
√[ (∑ ) (∑   ) ][ (∑ ) (∑   ) ]
Dimana:
r XY = Korelasi X dan Y n = Sample X i = Value ke X Y i = Value ke Y X i Y i = Hasil dari mengalikan X ke i dengan Y ke i Keuntungan  menggunakan  korelasi Pearson  adalah  bahwa  metode  ini  mudah dan sederhana untuk mengevaluasi hubungan  antara  dua  variabel.  Metode  ini dapat memberikan informasi apakah kedua variabel  memiliki  variansi  yang  sama (kovariansi),  arah  hubungan  (positif  atau negatif),  dan  seberapa  kuat  korelasi tersebut (Nettleton, 2014).
5. Perancangan Dashboard
Merancang dan membuat dashboard harga pangan melibatkan pemilihan visualisasi  yang  sesuai,  tata  letak  yang mudah dipahami, dan fitur interaktif untuk mengeksplorasi  data.  Dashboard  dibuat dengan  tujuan  memberikan  gambaran komprehensif  tentang  perubahan  harga pangan.
6. Analisis Data melalui Dashboard Data dianalisis menggunakan dashboard  yang  telah  dibuat.  Pengguna dapat  mengeksplorasi  data,  menerapkan filter,  dan  menganalisis  hubungan  antara variabel seperti curah hujan dan suhu rata- rata dengan fluktuasi harga pangan.
7. Kesimpulan
Kesimpulan  diambil  berdasarkan hasil analisis data menggunakan dashboard,  termasuk  temuan  penting mengenai  variabel  yang  mempengaruhi harga  pangan,  hubungan  antara  variabel- variabel tersebut dan fluktuasi harga, serta implikasi  kebijakan  untuk  mengelola stabilitas harga pangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis Masalah
Fase  ini  menilai  tantangan  yang terkait  dengan  fluktuasi  harga  pangan. Dengan  mengumpulkan  berita,  informasi, dan  analisis  tren  terkini  mengenai  harga
pangan,  dapat  dengan  jelas  menentukan tujuan dan cakupan dashboard.
Pemahaman  mendalam  terhadap  masalah membantu merumuskan pertanyaan penelitian yang tepat dan menentukan arah analisis yang diinginkan.  Fokusnya adalah pada  isu-isu  yang  diidentifikasi  dalam analisis  harga  pangan  yang  dipengaruhi oleh  faktor  eksternal  seperti  cuaca, kebijakan  pemerintah,  dan  tren  pasar. Perubahan  iklim  juga  dapat  berdampak negatif terhadap produksi dan ketersediaan pangan.
Memahami faktor-faktor yang mempengaruhi  fluktuasi  harga  pangan memerlukan  analisis  rinci,  yang  menjadi dasar untuk mengembangkan solusi seperti dashboard  harga  pangan.  Memberikan informasi  terkait  manajemen  pasokan pangan dan kebijakan harga.
2. Studi Literatur Tahap  tinjauan  literatur  memainkan peran  penting  dalam  mengembangkan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang analisis  harga  pangan.  dapat  melihat  lebih dekat  faktor-faktor  yang  mempengaruhi harga  pangan  dengan  mencari  literatur ilmiah, penelitian sebelumnya, dan sumber teoritis  yang  dapat  diandalkan.  Selain  itu, tinjauan literatur dapat membantu mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan yang  dapat  diisi  dengan  mengembangkan dashboard.  Oleh  karena  itu,  tinjauan literatur berfungsi sebagai landasan teoritis yang kuat untuk mengembangkan dashboard  yang  efektif.  Berikut  adalah penelitian yang telah di analisis.
Pada  Perancangan  Dashboard  Untuk
Visualisasi  Harga  dan  Pasokan  Beras  di Pasar Induk Beras Cipinang oleh Sugiarto, D.,  dkk.  (2021).  Penelitian  ini  merancang dashboard  untuk  memvisualisasikan  harga dan  pasokan  beras  di  Pasar  Induk  Beras Cipinang (PIBC). Tujuannya adalah menyediakan  informasi  harga  beras  grosir dan  eceran,  serta  pasokan  beras  di  PIBC. Penelitian  ini  melibatkan  identifikasi kebutuhan  informasi,  perancangan  data warehouse  dan  OLAP,  akuisisi  data
melalui  proses  ETL,  dan  visualisasi  data. Hasilnya  adalah  dashboard  terintegrasi yang menampilkan data harga dan pasokan beras  dengan  berbagai  grafik,  membantu pengambil  keputusan  memantau  harga, mengatur  operasi  pasar,  dan  melakukan evaluasi pasar.
Kemudian  Pemanfaatan  Business Intelligence untuk Visualisasi Data Industri  Kecil  Menengah  Sektor  Pangan menggunakan Tableau (Studi Kasus Dinas Perindustrian Kota Palembang) oleh
Fitriansyah,  dkk  (2023).  Penelitian  ini menganalisis pemanfaatan Business Intelligence  (BI)  dan  platform  Tableau untuk  visualisasi  dan  pemetaan  data industri  kecil  menengah  (IKM)  sektor pangan  di  Kota  Palembang.  Tujuannya adalah meningkatkan efektivitas penyajian data dan mempercepat pengambilan keputusan. Implementasi BI dan
penggunaan
Tableau
membantu memvisualisasikan data IKM sektor pangan. Analisis data menunjukkan dominasi sektor pangan IKM di Palembang.  Dengan  Tableau,  manajemen dapat  memvisualisasikan  data  secara efektif,  memfasilitasi  pemahaman  kondisi IKM sektor pangan. Penelitian ini berkontribusi  pada  pengembangan  metode dan  strategi  pengelolaan  data  IKM  sektor pangan  menggunakan  BI  dan  Tableau, serta  memberikan  pemahaman  mendalam tentang  penerapan  BI  dan  visualisasi  data dalam konteks serupa.
Lalu  Sistem  Informasi  Desa  Siaga Pangan  Menghadapi  Covid19  berbasis Web  Service  oleh  Septiani,  dkk.  (2020). Penelitian  ini  membahas  implementasi Sistem  Informasi  Desa  Siaga  Pangan (SiDavid19)  berbasis  web  service  untuk memudahkan  manajemen  dan  distribusi bahan makanan selama pandemi Covid-19. Menggunakan  web  service  dan  SMS Gateway,  SiDavid19  mengintegrasikan informasi antara Badan Ketahanan Pangan Daerah (BKPD), warga desa, dan masyarakat umum.
Sistem ini
memungkinkan
BKPD
memantau persediaan makanan dan penerima bantuan
secara terintegrasi, serta warga mengakses informasi distribusi makanan secara online.  Penelitian  ini  berkontribusi  pada pengembangan sistem informasi desa yang adaptif dalam menghadapi krisis kesehatan seperti Covid-19.
Sistem Informasi Monitoring Komoditas  Harga  Pangan  Berbasis  Web dan Android oleh Nurani, N., & Syuryadi,
S.  (2022).  Penelitian  ini  mengembangkan sistem informasi monitoring harga komoditas  pangan  berbasis  web  dan Android  untuk  memberikan  informasi harga  komoditas  secara  real-time  kepada masyarakat  pasca-pandemi  COVID-19. Menggunakan  metode  pengumpulan  data online dan offline serta bahasa pemrograman  HTML,  PHP,  dan  MySQL, sistem  ini  memudahkan  akses  informasi harga  pangan.  Analisis  harga  dilakukan dengan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk membandingkan  harga  antar  pasar  dan periode waktu tertentu. Sistem ini membantu masyarakat mengakses informasi harga pangan dengan mudah dan menghadapi fluktuasi harga.
Aplikasi  Pelayanan  dan  Informasi
Mengenai  Bahan  Pangan  Di  Dinas Ketahanan  Pangan  Kab.  Minahasa  oleh Toiyo,  I.  G.,  &  Kainde,  Q.  (2024). Penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi pelayanan  dan  informasi  bahan  pangan  di Dinas Ketahanan  Pangan  Kabupaten Minahasa  untuk  meningkatkan  efisiensi dan  aksesibilitas  informasi.  Aplikasi  ini memudahkan masyarakat mengakses informasi tentang  harga,  ketersediaan,  dan kualitas  bahan  pangan.  Pengembangan aplikasi ini mendukung ketahanan pangan, meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pemilihan bahan pangan sehat, dan merangsang  pertumbuhan  sektor  pertanian di Kabupaten Minahasa.
3. Pengumpulan Data Tahap pengumpulan data melibatkan proses  yang  cermat  dalam  memperoleh informasi mengenai harga pangan dan nilai tukar  USD-IDR  dari  produsen  di  berbagai daerah  dengan  menggunakan  sumber  data
resmi  yang  dapat  diandalkan  seperti  Bank Indonesia  (BI).  Data  cuaca  dari  sumber terpercaya  seperti  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  juga digunakan  untuk  memberikan  informasi kondisi  cuaca  yang  dapat  mempengaruhi harga pangan.
Proses  untuk  mendapatkan  datanya dengan membuat akun pada website resmi BMKG  lalu  dapat  langsung  dicari  data suhu  rata-rata  dan  curah  hujan  kemudian di unduh dalam bentuk excel dari provinsi Jawa  Barat,  Papua  Barat,  Nusa  Tenggara Barat,  Kalimantan  Utara,  dan  Sumatera Utara.  Untuk  data  nilai  tukar  IDR-USD dan  harga  pangan  diambil  dari  website resmi  BI  (Bank  Indonesia)  dan  tidak diperlukan  akun  untuk  mengunduh  data tersebut.
Data  yang  dikumpulkan  digunakan untuk  merancang  dan  membangun  data warehouse  dengan  menerapkan  skema bintang.  Keputusan  untuk  menggunakan skema bintang dibuat untuk meningkatkan kinerja  kueri  dan  memfasilitasi  analisis dan pelaporan data yang efisien (Bimonte, dkk., 2023).
Skema  bintang  dashboard  harga pangan disajikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Star Schema
Berikut  keterangan  metadata  dari star schema Gambar 1.
Tabel 1. Metadata Dimensi Pangan
Nama tabel DimPangan Keterangan tabel Tabel dimensi Pangan Nama Field Type Ukuran
PanganID int 4 BerasPrice float 8 DagingAyamPrice float 8 DagingSapiPrice float 8 TelurAyamPrice float 8 CabaiMerahPrice float 8 Tabel 2. Metadata Dimensi Provinsi Nama tabel DimProvince Keterangan tabel Tabel dimensi Provinsi Nama Field Type Ukuran ProvinceID int 4 provinsi varchar 50

## Tabel 3. Metadata Dimensi Cuaca
Nama tabel DimCuaca Keterangan tabel Tabel dimensi Cuaca Nama Field Type Ukuran CuacaID int 4 AvgTemp float 4 CurahHujan float 4

## Tabel 4. Metadata Dimensi Tanggal
Nama tabel DimTanggal Keterangan tabel Tabel dimensi Tanggal Nama Field Type Ukuran date_ID int 4 Tanggal date - bulan int 2 tahun int 2 Tabel 5. Metadata Tabel Fakta Nama tabel Fact Keterangan tabel Tabel Fakta Nama Field Type Ukuran PanganID int 4 ProvinceID int 4 CuacaID int 4 DateID int 4 KursID int 4 AvgPrice float 15 TotalPrice float 15 Tabel 6. Metadata Dimensi Kurs Nama tabel DimKurs Keterangan tabel Tabel dimensi Kurs Nama Field Type Ukuran KursID int 4 HargaJual float 8
HargaBeli float 8
4. Pengolahan Data
Setelah  data  terkumpul,  langkah selanjutnya  adalah  proses  ETL  (extract, transform, load). Ini merupakan pendekatan penting ketika memproses data sebelum  memuatnya  ke  dalam  gudang data. ETL melibatkan serangkaian langkah seperti  mengekstraksi  data  dari  berbagai sumber, mengubah data untuk memperbaiki  kesalahan  dan  perbedaan, dan  memuat  data  yang  diproses  ke  dalam struktur gudang data yang telah ditentukan (Ronaldi & Honaifi, 2023). Proses ETL ini diilustrasikan dalam Gambar 3.
Gambar 3. Proses Extract, Transform,

## Load
Menggunakan  Python  sebagai  alat untuk  melakukan  ETL  dengan  pandas  dan numpy.  Setelah  itu,  data  akan  digunakan untuk  mencari  korelasi  menggunakan korelasi  Pearson  yang  diilustrasikan  di bawah ini.
Gambar 4. Hasil Korelasi Jawa Barat
Gambar 5. Hasil Korelasi Kalimantan Utara
Gambar 6. Hasil Korelasi Nusa Tenggara
Barat
Gambar 7. Hasil Korelasi Papua Barat
Gambar 8. Hasil Korelasi Sumatera Utara
Penjelasan:
1. Tavg = Suhu Rata-rata
2. RR = Curah Hujan
3. Beras = Beras
4. Daging Ayam =Harga Daging Ayam
5. Daging Sapi = Harga Daging Sapi
6. Telur Ayam = Harga Telur Ayam
7. Cabai Merah = Harga Cabai Merah 8. Kurs Jual = Nilai Tukar Jual 9. Kurs Beli = Nilai Tukar Beli Setelah  transformasi,  data  dimuat  ke dalam  gudang  data  sesuai  dengan  skema bintang yang telah dibuat untuk optimalisasi  kinerja  kueri  (Kimball  & Ross, 2013).
5. Perancangan Dashboard
Data  yang  diolah  melalui  ETL  dan transformasi  digunakan  untuk  merancang dashboard  harga  pangan  sebagai  alat visualisasi  informasi.  Fokusnya  adalah memilih  visualisasi  yang  tepat  dan penempatan  elemen  visual  di  dalam dashboard. Tata letak yang baik memungkinkan  pengguna  dengan  mudah membaca  dan  memahami  informasi  yang ditampilkan (Few, 2006). Tabel 1
menunjukkan indikator kinerja utama yang ditampilkan  pada  dashboard  harga  pangan dan  memberikan  gambaran  umum  tentang metrik yang digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  harga  pangan  secara keseluruhan.
Tabel 7. Key Performance Indicator
Tampilan Dashboard Key Performance Indicator Unit of Measurement Date Date Average Price of Rice Number Average Price of Chicken Meat Number Average Price of Beef Number Average Price of Chicken Eggs Number Average Price of Red Chili Number Rainfall Number Average Temperature Number Selling Rate Number Buying Rate Number Province Name Text

## Penjelasan Pengukuran:
1. Suhu Rata-rata (°C)
2. Curah Hujan (mm)
3. Beras (kg)
4. Daging Ayam (kg)
5. Daging Sapi (kg)
6. Telur Ayam (kg)
7. Cabai Merah (kg)
8. Nilai Tukar Jual (1 USD / Rp)
9. Nilai Tukar Beli (1 USD / Rp) Selain  itu,  fitur  interaktif  seperti
filter tanggal ditambahkan untuk
meningkatkan
fleksibilitas pengguna
dalam  menjelajahi  data.  Hal  ini  dilakukan agar  pengguna  mendapatkan  wawasan yang  lebih  dalam  dan  relevan  dari dashboard harga pangan. Desain dashboard  dapat  dilihat  pada  Gambar  9. hingga Gambar 13.
Gambar 9. Hasil Dashboard Jawa Barat
Gambar 10. Hasil Dashboard Kalimantan Utara
Gambar 11. Hasil Dashboard Nusa
Tenggara Barat
Gambar 12. Hasil Dashboard Papua Barat

## Gambar 13. Hasil Dashboard Sumatera Utara
6. Analisis Data melalui Dashboard Metode  analisis  yang  digunakan
adalah Analisis Komparatif. Proses analisisnya  melibatkan  identifikasi  pola dan  tren  harga  pangan  yang  berkaitan dengan faktor eksternal seperti cuaca. Data cuaca  dikaitkan  dengan  harga  untuk menilai  hubungan  antara  kondisi  cuaca tertentu  dan  perubahan  harga.  Tujuannya adalah  untuk  lebih  memahami  fluktuasi harga  pangan  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya.  Memahami  hal  ini dapat  membantu  membuat  keputusan manajemen harga pangan  yang lebih baik. Hal  ini  akan  membantu  mengembangkan kebijakan  penetapan  harga  pangan  yang efektif.
7. Kesimpulan
Langkah terakhir adalah
menggunakan  dashboard  untuk  menarik kesimpulan  dari  analisis.  Kesimpulannya mencakup  temuan-temuan  utama  seperti faktor-faktor utama, hubungan antar faktor. Kesimpulan-kesimpulan ini memberikan  dasar  bagi  pengambilan keputusan yang lebih baik dalam mengelola  harga  pangan  dan  untuk mengembangkan  langkah-langkah  yang tepat  untuk  menjaga  stabilitas  harga pangan.

## SIMPULAN
Kesimpulan dalam analisis ini adalah:
1. Dari  Gambar  4.  hingga  Gambar  8.  kita mengetahui  hasil  korelasi  dari  masing-
masing  provinsi.  Berdasarkan  korelasi yang  ditunjukkan,  suhu  rata-rata  dan curah  hujan  tidak  terlalu  berpengaruh terhadap harga pangan. Beberapa berkisar  antara  ±  0,04  dan  puncaknya sekitar  ±0,2.  Di  sisi  lain,  nilai  tukar USD  IDR  tampak  lebih  berpengaruh terhadap  harga  pangan.  Berkisar  antara ± 0,1 hingga ± 0,5.
2. Dari  Gambar  9.  hingga  Gambar  13. sepertinya  cabai  merah  memiliki  harga yang paling fluktuatif.
3. Sebagian  besar  harga  komoditas  adalah konstan  dan  hanya  beberapa  yang mengalami fluktuasi.
4. Berdasarkan hasil korelasi, harga pangan  tidak  terlalu  terpengaruh  oleh faktor  cuaca.  Tetapi  lebih  pengaruh harga kurs USD-IDR.

## DAFTAR PUSTAKA
Nisa,  K.,  Sugiarto,  D.  and  Siswanto,  T.
(2021) “Perancangan Data Warehouse Harga Pangan Di
Wilayah  Perumda  Pasar  Jaya,” Explore: Jurnal Sistem informasi dan telematika, vol. 12, no. 1, p. 47, doi: 10.36448/jsit.v12i1.1744.
Malau,  L.  R.  E.,  Rambe,  K.  R.,  Ulya,  N. A.,  and  Purba,  A.  G.  (2023) “Dampak  perubahan  iklim  terhadap produksi tanaman pangan di indonesia,” Jurnal Penelitian Pertanian Terapan, vol. 23, no. 1, pp. 34–46, doi: 10.25181/jppt.v23i1.2418.
Malau,  L.  R.  E.,  Ulya,  N.  A.,  Anjani,  R., and  Rahmat,  M.  (2023)  “Study  of ENSO  impact  on  agricultural  food crops  price  as  basic  knowledge  to improve  community  resilience  in climate change,” IOP Conf Ser Earth Environ  Sci,  vol.  874,  no.  1,  p. 012008, Oct. 2021, doi: 10.1088/1755-1315/874/1/012008. Halim, N. (2023) “Perancangan Dashboard dan  Prediksi  Penjualan  Untuk  Toko Nagamasyurmart,” Jurnal Ilmu
Komputer dan Sistem Informasi, vol.
11, no. 1.
Nettleton David (2014) Processing, Analysis and Modeling for
Predictive  Analytics  Projects  ISBN: 978-0-12-416602-8, https://doi.org/10.1016/C2013-0- 00263-0
Sugiarto,  D.,  dkk.  (2021)  Perancangan Dashboard  Untuk  Visualisasi  Harga dan  Pasokan  Beras  di  Pasar  Induk Beras  Cipinang,  Jurnal  Teknologi Industri  Pertanian,  pp.  12–19,  Apr. 2021, doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2021.31.1.12.
Fitriansyah,  A.  R.,  Yadi,  I.  Z.  and  Mukti,
A.  R.  (2023)  Pemanfaatan  Business
Intelligence  untuk  Visualisasi  Data
Industri  Kecil  Menengah  Sektor Pangan menggunakan Tableau
(Studi  Kasus  Dinas  Perindustrian
Kota  Palembang),  Progresif:  Jurnal
Ilmiah Komputer, vol. 19, no. 2, pp. 962–972, 2023. Septiani,  A.  P.,  Junardi,  W.,  Amaliah,  A., Bachtiar,  A.,  Mahendra,  J.  I.,  and
Muttaqin,  M.  I.  (2020)  “Sistem Informasi Desa Siaga Pangan Menghadapi  Covid19  berbasis  Web
Service,”  Jurnal  Sistem  Cerdas,  vol.
3,  no.  3,  pp.  231–240,  Dec.  2020, doi: 10.37396/jsc.v3i3.63. Syuryadi,  S.,  and  Nurani,  N.  (2022)
“Sistem Informasi Monitoring
Komoditas  Harga  Pangan  Berbasis Web  dan  Android,”  JURNAL  IT, vol.  13,  no.  3,  Mar.  2023,  doi: 10.37639/jti.v13i3.339. Toiyo,  I.  G.,    and  Kainde,  Q.  (2024) “Aplikasi  Pelayanan  dan  Informasi Mengenai  Bahan  Pangan  Di  Dinas Ketahanan  Pangan  Kab.  Minahasa,”
Innovative: Journal Of Social Science  Research,  vol.  4,  no.  1,  pp.
8581–8590, 2024.
Bimonte,  S.,  Gallinucci,  E.,  Marcel,  P.,  & Rizzi,  S.  (2023).  Logical  design  of multi-model
data warehouses.
Knowledge and Information Systems, 65(3), 1067–1103.
https://doi.org/10.1007/s10115-022- 01788-0.
Ronaldi,  A.  A.,  &  Hunaifi,  N.  (2021). Implementasi  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penjualan  Pestisida  Pada CV Mitra Artha Sejati Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes.  EProsiding Teknik  Informatika  (PROTEKTIF), 1(1), 250–257
Kimball.  R  and  Ross.  M  (2013)  The  data warehouse  toolkit:  the  definitive guide to dimensional modeling. John Wiley & Sons.
Few,  S.  (2006)  Information  dashboard design: The effective visual communication  of  data.  O’Reilly Media, Inc., 2006.