DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.108

## DATA VISUALIZATION OF INTERNET USAGE IN THE JABODETABEK AREA
Evaristus Didik Madyatmadja 1 , An Nisa’a Nuramalia 2 , Lusi Kusumawati 3 , Syahlaa Perdina Jamil 4 , Wahyu Kusumawardhana 5
1,2,3,4,5 Sistem Informasi 1,2,3,4,5 Universitas Bina Nusantara, Jakarta,  Indonesia Correspondence email : emadyatmadja@binus.edu
Article history: Submission date: Juni 27, 2021       Revised date: Juni 28, 2021       Accepted date: Juni 30, 2021

## ABSTRACT
The purpose of this study is to analyze and visualize internet usage data in the Jabodetabek area for the last 3 years, namely 2017, 2018, 2019 using quantitative methods which will display data per city and per year which is processed into the percentage of internet usage in the area. In addition, we also used the K-means clustering method as a method of  grouping  data  and  we  chose  to  use  the  age  variable  for  analysis.  Along  with  the  development  of  information technology,  governments  in  various  regions  have  also  begun  to  expand  the  circulation  of  the  internet  to  broaden people's insights and disseminate information more easily. However, in the current situation and conditions, it is felt that the distribution of internet use, especially in the Jabodetabek area, is still not optimal. Even though the area is a metropolitan city as the center of urban community activity. Therefore, through data on the percentage of Jabodetabek areas  that  access  the  internet,  it  can  be  seen  as  one  of  the  factors  for  the  government  to  be  able  to  increase  the performance of the internet evenly. The data will be visualized using the Tableau application in graphical form to facilitate information delivery to users in reading the results of data analysis.
Keywords: Data visualization, Internet Usage, Jabodetabek

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  dan  memvisualisasikan  data  penggunaan  internet  di  wilayah Jabodetabek selama 3 tahun terakhir yaitu 2017, 2018, 2019 menggunakan metode kuantitatif yang akan menampilkan data per kota dan per tahun yang diolah menjadi persentase penggunaan internet. di daerah.  Metode yang digunakan K-means clustering sebagai metode pengelompokan data dan kami memilih untuk menggunakan variabel usia untuk analisis. Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, pemerintah di berbagai daerah juga mulai memperluas peredaran internet untuk memperluas wawasan masyarakat dan menyebarkan informasi dengan lebih mudah. Namun dalam situasi dan kondisi saat ini, dirasakan distribusi penggunaan internet khususnya di wilayah Jabodetabek masih belum optimal. Padahal kawasan tersebut merupakan kota metropolitan sebagai pusat aktivitas masyarakat perkotaan. Oleh karena itu, melalui data persentase wilayah Jabodetabek yang mengakses internet dapat dilihat sebagai salah satu faktor  pemerintah  untuk  dapat  meningkatkan  kinerja  internet  secara  merata.  Data  tersebut  akan  divisualisasikan menggunakan  aplikasi  Tableau  dalam  bentuk  grafik  untuk  memudahkan  penyampaian  informasi  kepada  pengguna dalam membaca hasil analisis data.
Kata Kunci: Visualisasi Data, Penggunaan Internet, Jabodetabek

## PENDAHULUAN
Di era yang semakin maju membuat teknologi ikut terus berkembang. Dengan kondisi seperti ini, kita menjadi  lebih  mudah  untuk  menjalankan  kehidupan sehari  -  hari,  seperti  mudahnya  berkomunikasi  dengan kerabat yang berada di dalam negeri maupun luar negeri, hingga  dimudahkannya  mengakses  dan  mengolah  data
jumlah penduduk di suatu negara. Salah satu penunjang teknologi yang terus maju ini yaitu sistem informasi.
Sistem informasi adalah sistem yang menyediakan  informasi  dengan  cara  sedemikian  rupa sehingga  bermanfaat  bagi  penerima  (Herliana,  A.,  & Rasyid,  P.  M.  (2016,  2016).  Sistem  informasi  ini merupakan  gabungan  antara  teknologi  informasi, manajemen  dan  juga  manusia  yang  bekerja  untuk menciptakan sebuah inovasi baru maupun mengembangkan teknologi yang sudah ada.
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.108
Internet merupakan salah satu komponen yang memiliki  peranan  penting  untuk  sistem  informasi.  Di masa  kini,  kata  “internet”  sudah  tidak  asing  lagi didengar.  Internet  adalah  jaringan  komputer  yang menghubungkan  satu  komputer  dengan  komputer lainnya  yang  ada  di  seluruh  dunia  dengan  kaya  akan informasi  didalamnya (Kristina,  2015).  Dengan kekayaan  informasi  yang  tersimpan  inilah  yang membuat  internet  telah  digunakan  oleh  masyarakat  di berbagai  kalangan  penjuru  dunia,  salah  satunya Indonesia.
Berdasarkan data  Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet  Indonesia  (APJII)  pada  tahun  2016,  Indonesia sendiri  memiliki  132,7  juta  pengguna  internet  (51,5%) dari total masyarakat Indonesia sebanyak 256,2 juta jiwa (Yusup  et  al.,  2019).  Dengan  data  tersebut,  kita  dapat menyimpulkan  bahwa  pengguna  internet  di  Indonesia lebih  banyak  dibandingkan  masyarakat  yang  belum menggunakan internet.
Tetapi, hal tersebut dirasa kurang sesuai dengan situasi  dan  kondisi  pada  masa  sekarang.  Hal  ini dikarenakan  sebaran  penggunaan  internet  per  provinsi pada  kota  -  kota  metropolitan  yaitu  Jakarta,  Bogor, Depok,  Tangerang,  dan  Bekasi  yang  masih  belum maksimal,  terutama  daerah  -  daerah  pinggiran. Sedangkan  Jakarta  merupakan  ibukota  Indonesia, kemudian  Kota  Bogor,  Depok,  Tangerang,  dan  Bekasi merupakan daerah penyokong dari ibukota. Seharusnya pemerataan internet di daerah tersebut harus dimaksimalkan.
Dari banyaknya data yang telah dikumpul agar bisa disimpulkan dalam bentuk visualisasi yang mudah dimengerti,  data  visualisasi  adalah  cara  yang  efektif. Menurut Statistical  Analysis  System (SAS) institute. Visualisasi data ditampilkan dalam bentuk gambar atau grafik (Abyadl et al., 2018). Dengan bentuk gambar dan grafik  ini,  data  visualisasi  tentunya  memiliki  fungsi untuk  mengkomunikasikan  data  -  data  yang  telah dikumpulkan agar penggunanya mudah untuk dipahami.
Kemudian, dalam penelitian ini kami menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif.  Metode kuantitatif  adalah  sebuah  metode  dalam  penelitian dimana  data  yang  dikumpulkan  dapat  diukur  melalui teknik statistik. Dengan metode kuantitatif, nantinya data per kota dan per tahun akan diolah menjadi persentase, kemudian divisualisasikan  menggunakan aplikasi Tableau menjadi sebuah grafik.
Sehingga  dari  permasalahan  yang  ada  dan metode  penelitian  yang  telah  dipilih,  kami  ingin melakukan penelitian penggunaan data visualisasi untuk memvisualisasikan  data  penggunaan  internet,  dimana penelitian  kami hanya  di  lingkup  Jabodetabek.  Dengan adanya  penelitian  ini,  kami  berharap  agar  dapat membantu pemerintahan dalam pemerataan internet agar penggunanya rata, terlebih lagi Jabodetabek merupakan
kota  -  kota  besar  atau  yang  biasa  disebut  dengan  kota metropolitan yang ada di Indonesia.
Business Intelligence merupakan kumpulan dan serangkaian kegiatan atau tahapan untuk mengumpulkan data  dan  menganalisis  data  sehingga  dapat  digunakan untuk  proses  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik ketika proses pengambilan keputusan vital dalam bisnis perusahaan  atau  keputusan  untuk  memperoleh  tujuan dari  bisnis  perusahaan  (Arifin  &  Sugiharto,  2013). Dengan menjalankan proses Business Intelligence untuk mendapatkan informasi tentang pertumbuhan pengguna internet  di  Indonesia,  pemerintah  bisa  lebih  mudah mendeteksi daerah mana yang perkembangannya terlalu lambat  dan  perlu  untuk  diperhatikan.  Selain  itu, penggunaan Business  Intelligence ini  juga  bisa membantu pemerintah kita mengambil langkah ke depan untuk mengimplementasikan E-government di Indonesia.
E-Government adalah bentuk teknologi informasi dan komunikasi yang dimiliki oleh pemerintah guna  memudahkan  melakukan  komunikasi  antara government ke government (G2G), government ke citizens (G2C)  (masyarakat  luas),  dan government ke pelaku bisnis (G2B) (Noveriyanto et al., 2018). Dengan diimplementasikannya E-Government ini,  informasi yang  didapat  setiap  harinya  oleh  pemerintah  bisa tersimpan  lebih  rapi  dan  dapat  digunakan  untuk mendukung pengambilan keputusan sehingga pemerintahan akan berjalan lebih efisien.
Selain  membantu  jalannya  pemerintahan, pemerintah  juga  bisa  mempublikasikan  hasil  analisis informasi yang sudah didapat kepada masyarakat. Hal ini bisa  menjadi  sebuah  langkah  kedepan  dalam  hal transparansi  informasi.  Dengan  adanya  transparansi informasi  tersebut,  pengetahuan  masyarakat  akan jalannya  pemerintahan  akan  meningkat  dan  tentunya tingkat  kepercayaan  masyarakat  terhadap  pemerintah juga akan meningkat.
Jabodetabek  akronim  dari  Jakarta  -  Bogor  - Depok  -  Tangerang  -  Bekasi  yang  merupakan  kota metropolitan  Jabodetabek  dengan  wilayah  administrasi DKI  Jakarta,  Kabupaten  Tangerang,  Kota  Tangerang, Kota  Depok,  Kota  Bogor,  Kabupaten  Bogor,  Kota Bekasi,  dan  Kabupaten  Bekasi.  Daerah  Jabodetabek yang  mayoritas  penduduknya  sudah  menggunakan internet  dalam  kesehariannya.  Luas  area  Jabodetabek sebesar  1230.8  Km2  yang  terdiri  dari  dense  urban dengan luas wilayah mencapai 1207.77 Km2 atau 98% dari  total  luas  wilayah  Jabodetabek,  dan  daerah  urban sebesar  22.03  Km2  atau  sebesar  2%  dari  total  wilayah Jabodetabek.  Area  jabodetabek  adalah  salah  satu  area megapolitan dengan luas area dense urban sebesar 98% dari total luas area (Ariyanti, 2015).
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.108
Sumber: (Evaristus Didik Madyatmadja et al, 2021) Gambar 1. Peta Jabodetabek
Wilayah  Jabodetabek  yang  besar  dengan perkembangan  teknologi  yang  luas  di  Indonesia memberikan  dampak  terhadap  penduduk  sekitar  untuk menggunakan  jaringan  internet.  Internet  dengan kecepatan  tinggi  dapat  digunakan  secara  luas  oleh penduduk.  (Basis  Data  Pusat  Pengembangan  Kawasan Perkotaan,  2015).  Dengan  adanya  internet  yang digunakan,  penduduk  dapat  menerapkan business intelligence yang berkaitan dengan penggunaan internet di Jabodetabek sehingga data pengguna internet ini dapat disebut dengan big data yang harus disimpan di sebuah penyimpan  yang  besar.  Melalui big  data yang  sudah diolah  dan  dianalisis  menjadi  sebuah  informasi  akan bermanfaat  untuk  membantu  pemerintah  Indonesia dalam memutuskan sebuah keputusan dalam perkembangan  Indonesia  seperti  Kominfo    yang  akan digunakan untuk mengetahui frekuensi penggunaan dan performa internet di daerah yang sudah stabil dan daerah yang kurang stabil (Rustiadi et al., 2015).
Data mining adalah suatu proses pengumpulan informasi penting dari suatu data yang besar. Proses data mining seringkali  menggunakan  metode  statistika, matematika,  serta  memanfaatkan  teknologi artificial intelligence .  Banyak  konsep  dan  teknik  yang  dapat digunakan  dalam  proses data  mining .  Teknik,  metode, atau  algoritma  dalam data  mining beragam.  Pemilihan metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung pada tujuan dan proses secara keseluruhan.
Nama  lainnya,  yaitu Knowledge  Discovery (mining) in Database (KDD) atau knowledge extraction, pattern analysis, data dredging , dll. Dalam proses KDD tersebut  terdapat  langkah  pembersihan  data,  integrasi data,  seleksi  data,  transformasi,  penambangan  data, evaluasi pola, dan presentasi pengetahuan.
Data  mining mempunyai  fungsi  utama,  yaitu fungsi deskriptif dan fungsi prediktif. Fungsi deskriptif adalah  fungsi  untuk memahami lebih  jauh tentang  data
yang diamati, diharapkan dapat mengetahui perilaku dari sebuah  data  tersebut.  Data  tersebut  itu  yang  nantinya digunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksud.  Fungsi predictive adalah  fungsi  bagaimana sebuah  proses  nantinya  akan  menemukan  pola  tertentu dari  suatu  data,  pola  tersebut  dapat  diketahui  dari berbagai  variabel  pada  data.  Pola  yang  didapat  bisa digunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui  nilai  ataupun  jenisnya.  Selain  itu,  fungsi  ini memudahkan dan menguntungkan untuk dapat memprediksi dalam membuat hal penting menjadi lebih baik.  Jadi,  data  mining  merupakan  serangkaian  proses untuk menggali nilai tambah  dari  suatu  kumpulan  data berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara manual (Budiyantara et al., 2020).
Clustering menurut  Berkhi    adalah  membagi data  ke  dalam  grup-grup  yang  mempunyai  objek  yang karakteristiknya  sama.  Sedangkan,  menurut  Garcia clustering adalah mengelompokkan item data ke dalam sejumlah  kecil  grup  sedemikian  sehingga  masing- masing  grup  mempunyai  sesuatu  persamaan  yang esensial.  Untuk  itu, clustering adalah  metode  yang mengelompokkan  data  yang  memiliki  kesamaan karakteristik  ke  dalam  kelompok  yang  lebih  kecil. Clustering memiliki  beberapa  kategori  yang  dapat digunakan  menurut  Tan,  yaitu hierarchical  and partitional  clustering . Hierarchical  clustering adalah sekelompok cluster yang bersarang seperti sebuah pohon yang berjenjang/hirarki. Sedangkan, Partitional Clustering adalah pembagian objek-objek data ke dalam kelompok yang tidak saling overlap sehingga setiap data berada tepat di satu cluster (Asroni, 2015).
Metode clustering akan  memproses  untuk menemukan kelompok data yang bertujuan memperoleh pengelompokkan  data  dari dataset.  Clustering akan klasifikasi  tanpa  pengawasan  dan  memproses  partisi sekumpulan  objek  data  dari  satu  set  menjadi  beberapa kelas yang dapat dilakukan dengan menerapkan berbagai persamaan  dan  langkah-langkah  mengenai  jarak algoritma,  yaitu  dengan  menggunakan Euclidean Distance (Qolbi, 2016). Rumus yang dapat digunakan untuk menghitung jarak dengan Euclidean Distance, yaitu :
Keterangan :
…………..(1)
N=Jumlah record data K=Urutan field data r=2 µk= Bobot field yang diberikan user
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.108
K-means  clustering adalah metode  dalam  data mining,  dimana  metode  ini  akan  melakukan  proses pemodelan  tanpa  supervisi,  dan  metode  ini  akan dilakukan  pengelompokkan  data  dengan  sistem  partisi. Penggunaan K-Means ini nantinya akan meminimalkan variasi pada suatu clustering, serta akan memaksimalkan variasi  data  pada cluster lainnya  (Rahmawati  et  al., 2016).
Istilah  “Visualisasi  data”  dapat  didefinisikan dalam  beberapa  cara.  Sebagian  besar  definisi  berfokus pada koneksi antara data dan teknologi komputer untuk mengubah data menjadi bentuk visual atau sonik. Proses dasar visualisasi data dalam bentuk apapun dapat diubah menjadi  gambar  grafis.  Saat  pengguna  membaca  atau melihat gambar grafis, gambar tersebut diinterpretasikan melalui  sistem  kognitif  manusia  untuk  memperoleh wawasan atau pemahaman akan informasi yang berguna (Richard Qi Li, 2020).
Visualisasi  data  dapat  menggambarkan  relasi dan  pola  antara  variabel  yang  ada  dalam  data.  Para pengambil keputusan  akan melihat  koneksi antara  data yang  bersifat  multi-dimensi.  Tujuan  pokok  visualisasi data  ialah  untuk  mengkomunikasikan  informasi  secara jelas dan efektif melalui sarana grafis. Visualisasi yang baik tentu terfokus, memberikan jawaban yang jelas, dan tidak terlalu detail.
Untuk mencapai visualisasi yang baik dilakukan proses visualisasi data, yaitu acquire meliputi proses pengambilan data baik dari internet maupun dari disk lokal . Parse merupakan proses memberikan struktur data  yang  tepat  pada  data  yang  akan  diolah.  Filter merupakan  seleksi  dengan  menghapus  data  yang  tidak penting  atau  tidak  menarik. Mine meliputi  proses melakukan  analisis  statistik  atau  data  mining  terhadap data  untuk  mencapai  tujuan. Represent merupakan proses merubah data dan disajikan dalam bentuk model visual  dasar  seperti,  grafik  batang  atau  pohon. Refine merupakan  model  visual  dibuat  lebih  jelas  dan  lebih menarik.  Proses  ini  bersifat  pilihan.  Interact  adalah proses  merubah  grafik  status  menjadi  grafik  dinamis agar  data  bias  ditampilkan  sesuai  keinginan  pengguna (Irmayani, 2021).

## METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  ini  berisi  paparan  dalam bentuk  paragraf  tentang  rancangan  penelitian,  Tableau adalah  perangkat  lunak  bisnis intelijen  yang  digunakan dalam  pembuatan  visualisasi  data,  analisis  data,  dan pelaporan  yang  mudah  untuk  digunakan  (Saepuloh, 2020).  Hal  ini  dikarenakan  penggunaannya  hanya dengan melakukan drag dan drop suatu bidang ke rak - rak  yang  sesuai  dalam  pengkodean  visual,  seperti bentuk,  warna,  ukuran,  dan  posisi  (Hartama,  2018).
Tableau  juga  dapat  menggabungkan  data  seperti  yang bersumber  dari database , spreadsheet,  big  data, dan cloud data dalam satu program untuk dianalisis.
Untuk  melakukan  visualisasi  data penggunaan internet di wilayah Jabodetabek, kami akan menggunakan aplikasi Tableau. Dalam pengolahan data agar  bisa  divisualisasikan,  berikut  arsitektur  dalam Tableau (Center, 2015).
Gambar 2. Arsitektur pengolahan data pada Tableau

## Metode K-Means
Metode K-Means adalah metode yang termasuk dalam  algoritma  clustering  dengan  berbasis  jarak  yang membagi  data  ke  dalam  sejumlah  cluster  yang  hanya bekerja  pada  atribut  numerik.  Pengelompokan  data dengan metode K-Means dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah kelompok.
2. Mengalokasikan  data  ke  dalam  kelompok dengan acak.
3. Hitung pusat kelompok (centroid/rata-rata) dari data  yang  ada  di  masing-masing  kelompok dengan lokasi centroid setiap kelompok diambil dari  rata-rata  (mean)  semua  nilai  data  pada setiap  fiturnya.  Jika  M  adalah  jumlah  data didalam  sebuah  kelompok,  i  adalah  fitur  ke-i didalam  sebuah  kelompok,  dan  p  adalah dimensi data, maka persamaan untuk menghitung centroid fitur ke-i dapat menggunakan  persamaan  1.  Persamaan1 dilakukan sebanyak p dimensi dari i = 1 sampai dengan i = p. Rumus persamaan 1, yaitu :
………………………………………....…(2)
Kemudian,  alokasikan  masing-masing  data  ke centroid  rata-rata  terdekat  dengan  beberapa cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengukur jarak  data  ke pusat  kelompok.  Salah  satu  cara yang dapat digunakan adalah dengan
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.108
menggunakan Euclidean .  Pengukuran  jarak pada  ruang  jarak  ( distance  space ) Euclidean dapat dicari dengan menggunakan persamaan 2. Rumus persamaan 2, yaitu :
….(3)
Pengalokasian kembali data ke dalam masing- masing  kelompok  dengan  metode  K-Means didasarkan pada perbandingan jarak antara data dengan  centroid  disetiap  kelompok.  Data dialokasikan  secara  ulang  dan  tegas  ke kelompok yang memiliki cetroid jarak terdekat dari  data. Menurut (MacQueen,  1967) pengalokasian  dapat  ditentukan  menggunakan persamaan 3. Rumus persamaan 3, yaitu :
………………………………………….(4)
ai1  adalah  nilai  keanggotaan  titik  xi  ke  pusat kelompok c1, d adalah jarak terpendek dari data xi ke K kelompok setelah dibandingkan, dan c1 adalah centroid ke-1. Dalam metode K-Means, fungsi objektif digunakan untuk mmenentukan jarak  dan  nilai  keanggotaan  data  dalam kelompok. Menurut (MacQueen, 1967), fungsi objektif dapat ditentukan menggunakan persamaan 4. Rumus persamaan 4, yaitu :
……………………………………………..(5)
n  adalah  jumlah  data,  k  adalah  jumlah kelompok,  ai1  adalah  nilai  keanggotaan  titik data  xi  ke  kelompok  cl  yang  diikuti.  a mempunyai nilai 0 atau 1. Jika data merupakan anggota  suatu  kelompok,  nilai  ai1  =  1.  Jika tidak, nilai ai1 = 0.
4. Terakhir,  jika  ternyata  masih  ada  data  yang berpindah kelompok, masih ada perubahan nilai centroid di atas nilai ambang yang ditentukan, atau  adanya  perubahan  nilai  pada  fungsi objektif  yang  digunakan  masih  di  atas  nilai ambang  yang  ditentukan,  maka  kembali  ke langkah 3 (Dhuhita, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Enter Data in Tableau
Memasukan data pada Tableau, berikut adalah tampilan data penduduk usia 5 tahun ke atas yang pernah mengakses  internet  dalam  3  bulan  terakhir  menurut provinsi dan kelompok umur 2017-2019:
Sumber: (Evaristus Didik Madyatmadja et al, 2021) Gambar 3. Data penduduk usia 5 tahun ke atas yang pernah mengakses internet dalam 3 bulan terakhir menurut provinsi dan kelompok umur 2017-2019

## Data Interpreter
Data  adalah  catatan  atas  kumpulan  fakta. Sementara  interpretasi  adalah  pemberian  kesan, pendapat,  atau  pandangan  teoretis  terhadap  sesuatu. Interpretasi data merupakan sebuah bentuk dari kegiatan untuk  melakukan  penggabungan  terhadap  sebuah  hasil dari  analisis  dengan  berbagai  macam  pertanyaan, kriteria, maupun pada sebuah standar tertentu guna untuk dapat  menciptakan  sebuah  makna  dari  adanya  sebuah data yang dimana telah dikumpulkan.
Cara menggunakan data interpreter pada Tableau : Open Tableau, select Microsoft Excel in the list of connectors,  and  select  the  Dataset  to  clean  Excel file.
Sumber: (Evaristus Didik Madyatmadja et al, 2021) Gambar 4. Memasukan data pada Tableau

## Dimensions and Measure
Melakukan  visualisasi  data  menggunakan Tableau  dapat  dilakukan  pada  lembar  kerja  dengan melakukan drag and drop dimensions atau measure yang ada  pada row atau columns .  Pada  penelitian  ini  hanya menampilkan  data  penduduk  usia  5  tahun  ke  atas  yang pernah  mengakses  internet  dalam  3  bulan  terakhir menurut provinsi dan kelompok umur 2017 - 2019 Berikut adalah pemilihan dimensions dan measure yang dilakukan :
a. Drag Provinsi pada bagian column
b. Drag tahun  yang  akan  dibandingkan  pada measure values
c. Drag Provinsi  pada Filters dan  pilih  daerah yang ingin dipilih
d. Drag  Measure  Names pada Marks dan  pilih warna yang diinginkan
e. Drag Measure Names di columns
Sumber: (Evaristus Didik Madyatmadja et al, 2021) Gambar 4. Menentukan dimensions dan measure

## Visualization Result
Langkah  berikutnya  yaitu  membandingkan pertumbuhan pengguna internet setiap tahunnya. Untuk itu  dibuatlah  data  visualisasi  berbentuk side-by-side chart agar  hasilnya  dapat  dibandingkan  dengan  lebih mudah.
Sumber: (Evaristus Didik Madyatmadja et al, 2021) Gambar 5. Perbandingan Pertumbuhan Pengguna
Internet Berdasarkan Umur Tahun 2017
Sumber: (Evaristus Didik Madyatmadja et al, 2021) Gambar 6. Perbandingan Pertumbuhan Pengguna Internet Berdasarkan Umur Tahun 2018
Pada gambar 6, kita dapat menyimpulkan pada tahun  2018  di  Kota  Bekasi  penggunaan internet paling banyak  digunakan  oleh  masyarakat  yang  berumur  25 tahun  keatas  dengan  value  diatas  50%,  posisi  kedua tertinggi  yaitu  pengguna  yang  berumur  19-24  dengan value diatas 20%, di posisi ketiga yaitu pengguna yang berumur 16-18  tahun  dengan  value    diatas  10%, posisi keempat  yaitu  pengguna  yang  berumur  13-15  tahun dengan value 10%, dan posisi terendah yaitu pengguna yang berumur 5-12 tahun dengan value dibawah 10%.

## KESIMPULAN
Internet adalah suatu jaringan komunikasi yang memiliki  fungsi  untuk  menghubungkan  antara  satu media  elektronik  dengan  media  elektronik  yang  lain dengan  cepat  dan  tepat.  Selain  itu,  kemajuan  dalam bidang  teknologi  informasi  merupakan  suatu  hal  yang akan  terus  terjadi  dan  berkembang.  Melalui  kemajuan teknologi  informasi  dengan  sebaran  performa  internet yang  merata  di  seluruh  daerah  maka  penyampaian informasi  terkait  dengan  pemerintahan  negara  dapat tersampaikan  dengan  lebih  mudah  dan  cepat  kepada masyarakat.  Seiring  berkembangnya  zaman  informasi dapat  dengan  mudah  didapatkan  melalui smartphone . Oleh karena itu, pemerataan internet di seluruh daerah di Indonesia  perlu  menjadi  perhatian  pemerintah  untuk ditindaklanjuti.
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa dalam kurun waktu 3 tahun, yaitu 2017, 2018, dan 2019 pada Kota Bekasi, Bogor, Depok, Jakarta Barat, Jakarta Pusat, Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Jakarta Utara, dan Tangerang  terkait  penggunaan  internet  paling  banyak digunakan oleh masyarakat yang berusia 25 tahun keatas dan  yang  terendah  yaitu  masyarakat  yang  berusia  5-12 tahun.  Kemudian  dari  ketiga  provinsi  tersebut  yang pertumbuhan pengguna internetnya paling rendah adalah Kota Depok.
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.108
Sehingga berdasarkan hasil visualisasi data dari perbandingan  3  grafik  di  atas,  pemerintah  diharapkan untuk  dapat  memberikan  perhatian  lebih  pada  Kota Depok  dan  untuk pemerataan  internet  agar  penyebaran informasi  dapat  berjalan  dengan  maksimal  karena penyebaran  informasi  dengan  menggunakan  internet akan lebih mudah dan jangkauannya juga semakin luas, terlebih lagi Kota Depok merupakan salah satu dari tiga kota metropolitan dan penyokong ibukota DKI Jakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
Abyadl,  M.  F.,  Sumarno,  -,  &  Indrianawati,  -.  (2018).
Evaluasi  Pembangunan  Sistem  Visualisasi  Data (Studi Kasus: Pengelolaan Data pada Kementerian Dalam  Negeri  Indonesia). Reka  Geomatika , 2016 (2), 80–89. https://doi.org/10.26760/.v2016i2.1855
Arifin,  Z.,  &  Sugiharto,  A.  (2013).  Rancang  Bangun
Sistem  Business  Intelligence  Universitas  Sebagai Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Akademik. Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis , 3 (1),  30–40. https://doi.org/10.21456/vol3iss1pp30-40
Ariyanti,  S.  (2015).  Studi  Perencanaan  Jaringan  Long Term Evolution Area Jabodetabek Studi Kasus PT. Telkomsel. Buletin  Pos  Dan  Telekomunikasi , 12 (4), 255.
https://doi.org/10.17933/bpostel.2014.120402
Asroni,  R.  A.  (2015).  Penerapan  Metode  K-Means
Untuk  Clustering  Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai Akademik  Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Ilmiah Semesta Teknika , 18 (1), 76–82. https://doi.org/10.1038/hdy.2009.180
Basis  Data  Pusat  Pengembangan  Kawasan  Perkotaan. (2015). Metropolitan  Jakarta,  Bogor,  Depok, Tangerang, Puncak, Cianjur . Bpiw.Pu.Go.Id. Budiyantara, A., Irwansyah, I., Prengki, E., Pratama, P. A.,  &  Wiliani,  N.  (2020).  Komparasi  Algoritma Decision  Tree,  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest Neighbor  Untuk  Memprediksi  Mahasiswa  Lulus Tepat Waktu. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan
Teknologi Komputer) , 5 (2), 265–270. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1214
Center,  C.  T.  (2015). Tableau  Classroom  Training . Cybertrend Training Center.
Dhuhita,  W.  (2015).  Clustering  Menggunakan  Metode K-Mean  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita. Jurnal Informatika Darmajaya , 15 (2), 160–174. Evaristus Didik Madyatmadja, An Nisa’a Nuramalia, L. K., & Syahlaa Perdina Jamil, W. K. (2021). Data Visualization Of Internet Usage In The
Jabodetabek Area .
Hartama, D. (2018). Analisa Visualisasi Data Akademik Menggunakan  Tableau  Big  Data. Jurasik  (Jurnal Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik  Informatika) ,
3 (3), 46. https://doi.org/10.30645/jurasik.v3i0.65
Herliana, A., & Rasyid, P. M. (2016, A. (2016). Sistem Informasi  Monitoring  Pengembangan  Software Pada  Tahap  Development  Berbasis  Web. Jurnal Informatika , 43.
Irmayani,  W.  (2021). Visualisasi  Data  Pada  Data Mining  Menggunakan  Metode  Klasifikasi . Ix (I), 68–72.
Kristina,  E.  (2015).  Pola  Penggunaan  Internet  Oleh Kalangan  Remaja  Di  Kabupaten  Semarang. Pola Penggunaan  Internet  Oleh  Kalangan  Remaja  Di Kabupaten Semarang Ester Krisnawati , 319–350. Noveriyanto, B., Nisa, L. C., Bahtiar, A. S., Sahri, S., & Irwansyah,  I.  (2018).  E-Government  Sebagai Layanan  Komunikasi  Pemerintah  Kota  Surabaya (Studi Kematangan e-government Sebagai Layanan Komunikasi Government to Government, Government to Citizen, Government to Business). Profetik: Jurnal Komunikasi , 11 (1), 37. https://doi.org/10.14421/pjk.v11i1.1371 Qolbi,  A.  A.  (2016). Penerapan  Metode  Clustering  K- Means  Terhadap  Dosen  Berdasarkan  Publikasi Jurnal Nasional dan Internasional . 1–69. Rahmawati, L., Widya Sihwi, S., & Suryani, E. (2016). Analisa  Clustering  Menggunakan  Metode  K- Means Dan Hierarchical Clustering (Studi Kasus : Dokumen Skripsi Jurusan Kimia, Fmipa, Universitas  Sebelas  Maret). Jurnal  Teknologi  & Informasi ITSmart , 3 (2), 66. https://doi.org/10.20961/its.v3i2.654
Richard Qi Li. (2020). Overview of Data Visualization.
In Embodying  Data .  https://doi.org/10.1007/978- 981-15-5069-0_2
Rustiadi,  E.,  Pribadi,  D.  O.,  Pravitasari,  A.  E., Indraprahasta,  G.  S.,  &  Iman,  L.  S.  (2015). Jabodetabek  Megacity:  From  City  Development Toward  Urban  Complex  Management  System . July  2016 ,  421–445.  https://doi.org/10.1007/978- 4-431-55043-3_22
Saepuloh, D. (2020). Visualisasi Data Covid 19 Provinsi Dki Jakarta Menggunakan Tableau Data Visualization  Of  Covid  19  Province  Dki  Jakarta Using Tableau (pp. 55–64). Jurnal Riset Jakarta. Yusup, P. M., Komariah, N., Prahatmaja, N., & CMS, S. (2019). Pemanfaatan Internet Untuk Penghidupan Di  Kalangan  Pemuda  Pedesaan. Baca:  Jurnal Dokumentasi Dan Informasi , 40 (2), 217. https://doi.org/10.14203/j.baca.v40i2.491