## PENGEMBANGAN DASHBOARD INTERAKTIF MENGGUNAKAN LOOKER STUDIO UNTUK VISUALISASI DAN PREDIKSI HARGA KOMODITAS CABE  DI JAWA TIMUR
Audy Fitri Ariani, Kartika Aulia, La Ode Ahmad Arafat Sistem Informasi, UPN “Veteran” Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294 audy.fitri10@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  era  digitalisasi  yang  semakin  maju,  kebutuhan  akan  analisis  data  yang  efektif  dan  efisien  menjadi krusial,  terutama  dalam  sektor  perdagangan  bahan  pokok.  Harga  bahan  pokok  yang  fluktuatif  dapat  memberi dampak  signifikan terhadap perkembangan ekonomi dan kesejahteraan  masyarakat, khususnya di  Jawa Timur, provinsi  dengan  populasi  terbesar  di  Indonesia.  Stabilitas  harga  bahan  pokok  di  Jawa  Timur  dipengaruhi  oleh faktor  distribusi,  cuaca,  dan  dinamika  pasar  lokal,  yang  menjadi  tantangan  utama  bagi  Tim  Pengendali  Inflasi Daerah  (TPID)  dalam  mengendalikan  inflasi.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  visualisasi  data  yang  interaktif  dan real-time,  penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  dashboard  interaktif  menggunakan  Google  Looker  Studio guna visualisasi dan prediksi harga komoditas cabai di Jawa Timur. Data diambil dari website Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok di Jawa Timur, dengan periode data dari April 2023 hingga Juni  2024.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  deskriptif  dengan  pengumpulan  data  melalui  data  crawling menggunakan Python, pembersihan data, pemrosesan prediksi data dengan algoritma Prophet, integrasi data, dan implementasi ke dalam Google Sheets dan Looker Studio untuk pembuatan dashboard interaktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dashboard interaktif yang dikembangkan mampu menampilkan harga saat ini, prediksi tren harga,  historis  harga,  dan  peta  sebaran  harga  komoditas  cabai  di  berbagai  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur. Dashboard  ini  memberikan  wawasan  mendalam  mengenai  dinamika  harga  komoditas  cabai,  memudahkan pengguna  dalam  pengambilan  keputusan  berbasis  data.  Fitur  interaktivitas  seperti  filter  dan  drill-down memungkinkan  eksplorasi  data  yang  lebih  rinci,  memberikan  nilai  tambah  bagi  pengambil  kebijakan  dan pemangku kepentingan lainnya.
Kata kunci :  Harga Bahan Pokok, Pythonm, Visualisasi Data, Looker Studio

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digitalisasi  yang  semakin  maju, kebutuhan akan analisis data  yang efektif dan efisien menjadi  krusial  bagi  berbagai  sektor.  Salah  satunya yaitu sektor perdagangan, khususnya dalam memantau dan  memprediksi  harga  bahan  pokok.  Harga  bahan pokok  yang  fluktuatif  dapat  memberi  dampak signifikan  terhadap  perkembangan  ekonomi  dan kesejahteraan  masyarakat,  terutama  di  daerah  yang memiliki tingkat ketahanan pangan yang berbeda-beda seperti di Jawa Timur.
Harga  bahan  pokok  yang  stabil  dan  terjangkau menjadi  salah  satu  faktor  kesejahteraan  ekonomi masyarakat.  Fluktuasi  harga  yang  cenderung  tajam akan menyebabkan ketidakpastian dan ketidaknyamanan  di  kalangan  masyarakat.  Sebagai provinsi  dengan  populasi  terbesar  di  Indonesia,  Jawa Timur  memiliki  tantangan  dalam  menjaga  stabilitas harga bahan pokok yang dipengaruhi faktor distribusi, cuaca, dan dinamika pasar lokal.
Data komoditas bahan pangan pokok dikumpulkan setiap hari dari berbagai pasar tradisional di Jawa Timur. Data-data tersebut dihimpun dan diolah untuk keperluan riset. Selain  itu data juga disediakan untuk  Tim  Pengendali  Inflasi  Daerah  (TPID)  yang beranggotakan pemerintah daerah, maupun pusat, dan Bank  Indonesia  untuk  mengendalikan  inflasi  daerah.
Data  ini  dapat  menjadi  sumber  informasi  yang berharga bila diolah dan diakses dengan benar [1]. Hal inilah  yang  melatarbelakangi  pemerintah  dan  pelaku usaha memerlukan media visualisasi yang memberikan informasi harga bahan pokok.
Maka  dari  itu,  diperlukan  dashboard  interaktif yang  mampu  menyajikan  data  secara  visual  dan  real time untuk membantu memahami tren dan pola dengan lebih  cepat  dan  akurat  yang  dibutuhkan  dalam pengambilan  keputusan.  Salah  satu, tools  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  dashboard  interaktif  yaitu looker studio. Google Looker Studio adalah salah satu platform analisis data yang menyediakan kemampuan visualisasi data yang interaktif dan informatif  [2].
Penelitian ini bertujuan mengembangkan dashboard  interaktif  menggunakan  Looker  Studio guna visualisasi dan prediksi harga komoditas cabai di Jawa Timur. Dengan memanfaatkan data harga bahan pokok dari website Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan  Harga  Bahan  Pokok  di  Jawa  Timur https://siskaperbapo.jatimprov.go.id/. Data yang tersedia  pada  website  tersebut  masih  berupa  tabel spreadsheet  dengan  daftar  tabel  yang  berisi  kolom nama  wilayah,  tanggal,    nama  bahan  pokok,  harga kemarin,  harga  sekarang,  perubahan  (Rp),  dan perubahan (%). Peneliti juga menggabungkan data dari bulan.  April  2023-Juni  2024.  Dengan  adanya
pengolahan  data  ini  diharapkan  dapat  membuat dashboard  interaktif  dan  memprediksi  harga  bahan pokok.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  sebelumnya  dengan  judul “Visualisasi  Data  Operasi  SAR  BASARNAS  di Indonesia  Menggunakan  Google  Looker  Studio” menghasilkan  dashboard  operasi  yang  berisi  dua kontrol,  advanced  filters  dan  button  properties  serta beberapa  diagram  seperti,  scorecard,  table  with  heat map,  geographic  diagram,  pie  chart,  bar  chart  dan stacked area chart. Dashboard tersebut bertujuan untuk menampilkan  informasi  terkait  wilayah  kantor  SAR, jumlah  kejadian,  jumlah  korban  (selamat,  meninggal dunia, dan hilang) tiap tahunnya. Data tersebut bersifat real time yang akan terupdate otomatis [2].
Selain  itu  terdapat  penelitian  serupa  yang berjudul  “Visualisasi  data  Student  Mental  Health Menggunakan Looker Studio Dengan Metode SNA”. Penelitian  tersebut  membahas  mengenai  visualisasi hubungan  kesehatan  mental  mahasiswa  dengan  nilai yang  diraih  dengan  metode  SNA  (Social  Network Analysis).  Metode  SNA  memanfaatkan  teori  graf untuk  menjelaskan  struktur  dan  dinamika  jaringan sosial. Jenis dataset yang digunakan dalam penelitian tersebut yaitu Student Mental Health tahun 2020 yang didapat  dari  website  kaggle  sehingga  data  yang ditampilkan bukan realtime [12].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Subur Anugerah  dengan  judul  “Perancangan  Dashboard Visualisasi Data Komoditas Pasar Balikpapan dengan Tableau”.  Penelitian  ini  menyajikan  visualisasi  data menggunakan  tools  tableau.  Data  yang  digunakan bersumber  dari  web  Seputar  Harga  Bahan  Pokok Terkini  (sahabat)  Balikpapan.  Hasilnya,  terdapat  4 layout dashboard yang digunakan untuk menampilkan visualisasi data penjualan tertinggi, komoditas terlaris, penjualan    komoditas  di  masing-masing  pasar,  dan penjualan  di  komoditas  masing-masing  kecamatan [14].

## 2.2. Dashboard Interaktif
Dashboard  interaktif  merupakan  media  untuk menyajikan data secara real time dan visualisasi  yang mudah dipahami. Dashboard interaktif dapat meningkatkan  efisiensi  dalam  analisis  data  dan memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  melalui visualisasi  yang  intuitif  [3].  Terdapat  beberapa  jenis tools yang  dapat  digunakan  untuk  pengembangan dashboard  interaktif  seperti  looker  studio,  power  BI, tableau, statplanet dan lain sebagainya. Tools tersebut dapat disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing. Pembuatan dashboard interaktif harus memperhatikan elemen-elemen penting seperti visualisasi data yang dinamis, interaktif, integrasi data, User-friendly interface, dan Real-Time Reporting [4]. Dashboard  interaktif  sangat  berguna  bagi  berbagai sektor  untuk  monitoring  kinerja  dan  pengambilan
keputusan. Dengan menggunakan dashboard interaktif,  pengguna  dapat  menampilkan  data  dalam berbagai  bentuk  visual  seperti  diagram,  grafik,  peta atau tabel.

## 2.3. Visualisasi Data
Visualisasi  data  merupakan  cara  penyampaian data  yang  menarik  dan  mudah  dipahami  dengan menggunakan  grafik  [5].  Visualisasi  data  membantu mengidentifikasi  pola,  tren,  dan  anomali  yang  tidak terlihat  dalam  tabel  data  tradisional  [6].  Data  yang ditampilkan menggambarkan pola antar variabel yang ada  dalam  data  sehingga  mempercepat  pengguna dalam  mengambil  keputusan.  Adapun  beberapa  jenis visualisasi data  yang sering digunakan seperti grafik, diagram, dan chart.
Grafik  merupakan  jenis  visualisasi  data  yang menampilkan hubungan antar dua variabel. Sementara itu,  diagram  menampilkan  gambaran  umum  sebuah proses.  Diagram  juga  memiliki  beragam  pilihan  dan bentuk  yang  sesuai  dengan  informasi  yang  ingin ditampilkan.  Selain  itu,  visualisasi  data  juga  dapat menggunakan  bentuk  chart.  Chart  merupakan visualisasi yang menggambarkan hubungan yang lebih ringkas. Ketiganya memiliki fungsi dan tampilan yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan.

## 2.4. Looker Studio
Looker  studio  adalah  alat  Business  Intelligence (BI) yang dirancang untuk mengumpulkan, menganalisis,  dan  memvisualisasikan  data.  Looker studio  menawarkan  berbagai  fitur  mulai  dari  analisis data  yang  mendalam,  pembuatan  laporan  hingga menyajikan  data  secara  real-time  [7].  Sumber  data yang  digunakan  looker  studio  juga  cukup  beragam sehingga  analisis  data  yang  dihasilkan  dapat  lebih akurat  dan  mendalam.  Bentuk  analisis  data  yang dilakukan  oleh  Looker  menggunakan  LookML (Looker  Modeling  Language)  untuk  memodelkan data, memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan metrik dan dimensi dengan cara yang lebih terstruktur [8].  Selain  itu,  looker  studio  juga  memungkinkan analisis  ad  hoc,  dimana  pengguna  dapat  melakukan query dan analisis data tanpa perlu menulis kode SQL secara ekstensif.
Dashboard  yang  dikembangkan  dengan  Looker Studio  mampu  menggabungkan  data  dari  berbagai sumber  lokal  dan  terintegrasi  dengan  layanan  google cloud.  Hal  ini  sangat  berguna  dan  dibutuhkan perusahaan berskala besar.

## 2.5. Prediksi Harga Bahan Pokok
Prediksi harga bahan pokok sangat penting untuk stabilitas ekonomi dan ketahanan pangan [9]. Teknik ini  penting  untuk  membantu  pemerintah,  produsen, dan  konsumen  dalam  perencanaan  dan  pengambilan keputusan.  Prediksi  harga  yang  tepat  mempengaruhi petani  dalam  merencanakan  waktu  tanam  dan  panen mereka  lebih  efektif  sehingga  mampu  meningkatkan pendapatan  mereka.  Terdapat  berbagai  metode  yang
digunakan  untuk  memprediksi  harga  bahan  pokok, mulai  dari  metode  statistik  hingga  model machine learning .  Pada penelitian yang berjudul "Penggunaan Metode ARIMA untuk Prediksi Harga Beras di Jawa Tengah."  menunjukkan  bahwa  menunjukkan  bahwa metode  ARIMA  dapat  memberikan  prediksi  yang cukup akurat dengan data historis yang tersedia. Selain itu,  terdapat  pula  model machine  learning seperti regresi linear dan decision tree yang dapat digunakan untuk memprediksi harga bahan pokok.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif dimana  peneliti  mengumpulkan  informasi  yang relevan  melalui  sumber-sumber  referensi  serta mengumpulkan dan menganalisis data yang dibutuhkan.  Sementara  itu  populasi  penelitian  ini meliputi data harga bahan pokok cabe di wilayah Jawa Timur  dengan  purposive  sampling  yaitu  data  harga bahan  pokok  selama  periode  rentang  waktu  1  tahun terakhir (2023-2024). Untuk tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data (Data Collection)
Pengumpulan  data  adalah  langkah  awal  dalam proses  analisis  data,  yang  melibatkan  pengumpulan informasi  dari  berbagai  sumber.  Penting  untuk memastikan  bahwa  data  yang  dikumpulkan  relevan, akurat,  dan  komprehensif  untuk  mendukung  analisis selanjutnya [10].
Tahapan  ini  disebut  juga  data  crawling.  Pada tahap ini peneliti melakukan proses pengumpulan data bahan  pokok  di  Jawa  Timur  dari  situs  website https://siskaperbapo.jatimprov.go.id/ dengan menggunakan bahasa pemrograman python.

## 3.2. Pembersihan Data (Data Preprocessing)
Pra-pemrosesan  data  melibatkan  pembersihan dan  transformasi  data  mentah  menjadi  format  yang sesuai  untuk  analisis.  Langkah  ini  mencakup penanganan  nilai  yang  hilang, penghapusan duplikat, dan standarisasi data untuk meningkatkan kualitas dan kegunaannya [11].
Data  yang  telah  diperoleh  kemudian  memasuki tahap  data  praprocessing.  Pada  tahap  ini,  dilakukan eksplorasi  data  dengan  tujuan  untuk  mengolah  data dari  kondisi  awal  yang  masih  belum  memberikan informasi  yang  jelas,  hingga  dapat  divisualisasikan dengan baik agar mudah dipahami oleh pengguna [12]. Proses  ini  mencakup  langkah-langkah  pembersihan data,  pengisian  nilai  yang  hilang,  transformasi  data, dan penyesuaian tipe data sehingga data dapat diolah dengan lebih efisien dan akurat.

## 3.3. Pengolahan  Data  Prediksi  (Data  Prediction Processing)
Pemrosesan prediksi data mengacu pada analisis data  untuk  membuat  prediksi  atau  perkiraan berdasarkan  pola  dan  tren  yang  diidentifikasi  dalam dataset.  Langkah  ini  sering  melibatkan  penggunaan teknik  statistik  dan  pembelajaran  mesin  untuk memperoleh wawasan dari data [13].

## 3.4. Integrasi Data(Data Integration)
Integrasi  data  melibatkan  penggabungan  data dari  berbagai  sumber  untuk  memberikan  pandangan yang  terpadu.  Proses  ini  memungkinkan  analisis hubungan dan pola yang mungkin tidak tampak ketika menganalisis dataset individu [14].
Pada  tahap  ini  peneliti  hanya  mengambil  nilai dari  kolom  tertentu  seperti  nama  bahan  pokok komoditas  cabe  di  seluruh  wilayah  di  Jawa  Timur. Data tersebut diubah ke dalam bentuk file spreadsheet. Kemudian,  file  tersebut  di  inputkan  ke  dalam  looker studio untuk menampilkan grafik dan mengatur layout dashboard

## 3.5. Implementasi Data(Data Implementation)
Implementasi  data  melibatkan  penerapan  data yang  telah  dianalisis  ke  dalam  aplikasi  praktis. Langkah ini mungkin termasuk pengembangan model, pembuatan  visualisasi,  atau  pembuatan  laporan berdasarkan  wawasan  yang  diperoleh  dari  proses analisis data [15].

## 3.6. Dashboard Interaktif
Dasbor  interaktif  adalah  alat  visual  yang menyajikan data dalam format yang ramah pengguna dan  dapat  disesuaikan,  memungkinkan  pengguna untuk berinteraksi dengan data secara dinamis. Dasbor ini memainkan peran penting dalam proses pengambilan keputusan dengan memberikan wawasan real-time  dan  memfasilitasi  tindakan  berbasis  data [16].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Pengujian
Gambar 2. Daftar Kabupaten/Kota di Jawa Timur
Dalam  penelitian  ini,  data  harga  bahan  pokok dikumpulkan dari situs web resmi https://siskaperbapo.jatimprov.go.id/ melalui  skrip Python  yang  memanfaatkan library  `requests` dan `BeautifulSoup` untuk  mengakses  dan  memparsing konten  HTML  dari  halaman  web.  Proses  ini melibatkan  pengambilan  data  secara  periodik  dari setiap kabupaten dan kota yang tercantum dalam daftar kabupaten_kota_list pada Gambar 2.
Gambar 3. Proses pengumpulan data bahan pokok
Data  yang  dikumpulkan  mencakup  informasi harga  bahan  pokok  seperti  harga  kemarin,  harga sekarang,  serta  perubahan  harga  dalam  satuan  rupiah dan  persentase.  Setiap  data  yang  berhasil  diambil kemudian  disusun  dalam format  tabel yang disesuaikan dan siap untuk diproses lebih lanjut.
Gambar 4. Code untuk membuat format tabel
Gambar 5. Hasil data yang dikumpulkan
Setelah data bahan pokok dikumpulkan, langkah berikutnya  adalah  pembersihan  data.  Hal  ini melibatkan  beberapa  tahapan  penting.  Pertama, dilakukan  filter  data  untuk  menyaring  bahan  pokok tertentu  seperti  'Cabe  Merah  Keriting',  'Cabe  Merah Besar',  dan  'Cabe  Rawit  Merah'.  Kemudian, transformasi  format  dilakukan  dengan  menghapus karakter tidak relevan seperti tanda '-' dan  mengganti nilai yang hilang atau kosong dengan nol. Selanjutnya, dilakukan konversi tipe data dengan mengubah kolom harga  dari  format  string  ke  format  numerik  untuk analisis  lebih  lanjut.  Terakhir,  normalisasi  data dilakukan dengan menghitung nilai normalisasi untuk harga kemarin guna memudahkan perbandingan antar waktu dan wilayah.
Gambar 6. Proses prediksi data
Gambar 7. Hasil prediksi data
Setelah  data  dibersihkan,  model  prediksi menggunakan  algoritma `Prophet` dikembangkan untuk  memprediksi  harga  bahan  pokok  di  masa mendatang.  Langkah-langkah  yang  diambil  meliputi pemisahan  data,  di  mana  data  dikelompokkan berdasarkan  kabupaten/kota  dan  jenis  bahan  pokok. Selanjutnya,  pelatihan  model  dilakukan  dengan melatih  model  Prophet  pada  setiap  kelompok  data untuk memprediksi harga bahan pokok selama 30 hari ke  depan.  Tahap  akhir  melibatkan  pembuatan  data masa  depan  dengan  membuat dataframe masa  depan untuk  prediksi  dan  menggabungkannya  dengan  data asli.
Data  dari  berbagai  kabupaten/kota  digabungkan untuk menciptakan pandangan komprehensif mengenai harga bahan pokok di seluruh wilayah Jawa Timur. Proses ini meliputi beberapa langkah penting. Pertama,  penggabungan  data  dilakukan  dengan mengumpulkan  semua  data  yang  telah  dikumpulkan
dari  berbagai  tanggal  dan  wilayah.  Selanjutnya, standarisasi nama wilayah diterapkan dengan memetakan  nama  wilayah  ke  dalam  format  yang konsisten  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Terakhir, penggabungan prediksi dilakukan dengan mengintegrasikan  data  prediksi  yang  dihasilkan  dari model  Prophet  dengan  data  historis  untuk  analisis mendalam.
Gambar 8. Proses integrasi data
Gambar 9. Hasil integrasi data
Setelah  data  dan  prediksi  siap,  langkah berikutnya adalah mengimplementasikan data tersebut ke  dalam  Google  Sheets  menggunakan pygsheets` . Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahapan  penting. Pertama, otorisasi akses dilakukan dengan menggunakan  kunci  akun  layanan  untuk  mengakses Google Sheets. Selanjutnya, worksheet yang ditentukan  dibersihkan  dari  data  lama  yang  ada. Langkah terakhir adalah mengunggah data yang telah diproses ke Google Sheets dengan format yang sesuai, termasuk  tipe  data  numerik  dan  string  untuk memastikan konsistensi dan integritas data.
Data  yang  telah  diunggah  ke  Google  Sheets kemudian  digunakan  untuk  membuat dashboard interaktif  menggunakan  Looker  Studio.  Langkah- langkah  yang  dilakukan  meliputi  beberapa  tahap penting. Pertama, konektivitas data diimplementasikan  dengan  menghubungkan  Google Sheets  dengan  Looker  Studio  untuk  memungkinkan akses  data  secara  real-time.  Selanjutnya,  desain visualisasi  dilakukan  dengan  membuat  berbagai visualisasi  data  seperti  grafik  garis,  diagram  batang, dan  peta  interaktif  untuk  memudahkan  interpretasi data.  Terakhir,  interaktivitas  ditambahkan  melalui fitur-fitur interaktif seperti filter dan drill-down untuk memfasilitasi eksplorasi data oleh pengguna akhir.

## 4.2. Pembahasan
Gambar 9. Dashboard interaktif
Dashboard harga komoditas cabe yang ditampilkan pada Gambar [9] memberikan pandangan menyeluruh  mengenai  harga  cabe  di  berbagai kabupaten/kota di Jawa Timur. Dashboard tersebut di kembangkan  menggunakan  Google  Looker  Studio yang dapat diakses pada link berikut https://lookerstudio.google.com/s/hmEsdODcEA0. Dashboard ini  mencakup beberapa komponen utama, yaitu harga saat ini di setiap kota, prediksi tren harga, historis harga, dan rata-rata harga berbagai jenis cabe. Analisis  dari  dashboard  ini  membantu  dalam memahami dinamika harga komoditas cabe di wilayah Jawa Timur secara lebih komprehensif.
Gambar 10. Grafik garis komoditas cabe
Pada  panel  kiri  atas  dashboard,  terdapat  grafik garis  yang  menunjukkan harga saat ini dari tiga  jenis cabe:  Cabe  Merah  Keriting,  Cabe  Merah  Besar,  dan Cabe  Rawit  Merah  di  berbagai  kabupaten/kota.  Dari grafik ini, terlihat bahwa harga cabe bervariasi cukup signifikan  antara  satu  daerah  dengan  daerah  lainnya. Misalnya,  harga  Cabe  Merah  Besar  di  Kabupaten Probolinggo mencapai puncak tertinggi dibandingkan daerah  lain,  sedangkan  harga  Cabe  Rawit  Merah  di Kota  Batu  lebih  rendah.  Variasi  harga  ini  dapat disebabkan  oleh  berbagai  faktor  seperti  ketersediaan pasokan, permintaan lokal, dan kondisi cuaca.
Gambar 11. Grafik garis prediksi harga cabe
Bagian  prediksi  tren  harga  menampilkan  grafik garis yang memproyeksikan harga cabe selama 30 hari ke depan. Dari hasil prediksi ini, terlihat bahwa ketiga jenis  cabe  cenderung  mengalami  penurunan  harga dalam periode prediksi. Misalnya, harga Cabe Merah Besar  diprediksi  akan  menurun  secara  konsisten  dari sekitar 40 ribu rupiah hingga di bawah 20 ribu rupiah per  kilogram.  Prediksi  ini  sangat  penting  bagi  petani dan  pedagang  untuk  merencanakan  strategi  bisnis mereka,  termasuk  keputusan  kapan  harus  menanam atau menjual produk mereka.
Grafik 12. Grafik historis harga cabe satu tahun
Grafik  historis  harga  menunjukkan  tren  harga cabe selama setahun terakhir. Grafik ini memperlihatkan  adanya  fluktuasi  harga  yang  cukup tajam  pada  bulan-bulan  tertentu,  seperti  kenaikan harga yang signifikan pada Desember 2023. Fluktuasi ini  sering  kali  dipengaruhi  oleh  musim  panen,  hari besar atau libur nasional, serta perubahan  iklim  yang mempengaruhi produksi cabe.
Peta interaktif di tengah dashboard menunjukkan sebaran harga cabe di berbagai daerah di Jawa Timur. Setiap  titik  pada  peta  mewakili  satu  kabupaten/kota, dengan  ukuran  dan  warna  titik  yang  menunjukkan harga dan jenis cabe. Peta ini memberikan visualisasi geografis  yang  memudahkan  untuk  mengidentifikasi daerah  dengan  harga  tinggi  atau  rendah.  Misalnya, daerah di sekitar Surabaya cenderung memiliki harga cabe  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  daerah  di  ujung timur Jawa Timur.
Gambar 13. Peta sebaran harga komoditas cabe
Gambar 14. Tabel harga komoditas cabe
Bagian  tabel  di  bawah  peta  menampilkan  data harga  sekarang  untuk  setiap  jenis  cabe  di  berbagai kabupaten/kota. Tabel  ini dilengkapi dengan prediksi harga  rata-rata  yang  memberikan  gambaran  umum tentang perkiraan harga di masa mendatang. Informasi ini  sangat  berguna  bagi  pengambil  kebijakan  dan pemangku  kepentingan  lainnya  untuk  memahami situasi  pasar  dan  mengambil  keputusan  yang  lebih informasional.
Gambar 15. Filter wilayah
Salah satu keunggulan dari dashboard ini adalah fitur interaktivitasnya. Pengguna dapat memfilter data berdasarkan  kabupaten/kota  untuk  melihat  informasi yang  lebih  spesifik.  Fitur  drill-down  memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data lebih dalam dan mendapatkan  wawasan  yang  lebih  rinci.  Fitur  ini sangat bermanfaat bagi pengguna yang membutuhkan analisis mendalam untuk daerah tertentu.
Gambar 16. Hasil filter Kabupaten Ngawi
Penerapan  fitur  interaktivitas  dashboard  pada data  Kabupaten  Ngawi  memberikan  analisis  yang mendalam  dengan  memanfaatkan  filter  data  untuk menampilkan informasi spesifik hanya untuk Kabupaten Ngawi. Grafik harga sekarang menunjukkan  bahwa  Cabe  Merah  Besar  memiliki harga  tertinggi  mencapai  48,333  ribu  rupiah, sedangkan  grafik  prediksi  tren  harga  memberikan proyeksi stabilitas harga untuk 30 hari ke depan. Peta interaktif  membantu  visualisasi  geografis,  sedangkan panel  historis  harga  mengungkap  fluktuasi  harga signifikan,  misalnya  pada  Desember  2023.  Prediksi harga  rata-rata  membantu  dalam  perencanaan  bisnis dengan memberikan estimasi harga masa depan dapat dilihat bahwa harga rata-rata untuk Cabe Merah Besar diperkirakan  sekitar  48,3  ribu  rupiah,  Cabe  Merah Keriting  sekitar  31,7  ribu  rupiah,  dan  Cabe  Rawit Merah sekitar 29,3 ribu rupiah. Fitur interaktivitas ini memudahkan analisis data dan pengambilan keputusan yang lebih informatif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini berhasil mengumpulkan data harga bahan pokok dari situs web resmi menggunakan skrip Python dengan library ` requests ` dan ` BeautifulSoup `.  Data  yang  dikumpulkan  mencakup harga kemarin, harga sekarang, serta perubahan harga dalam  satuan  rupiah  dan  persentase.  Setelah  melalui proses pembersihan, data ini digunakan untuk melatih model  prediksi  menggunakan  algoritma  ` Prophet `, yang  menghasilkan  prediksi  harga  bahan  pokok selama 30 hari ke depan. Data dan prediksi kemudian diunggah  ke  Google  Sheets  dan  diintegrasikan  ke dalam  dashboard  interaktif  menggunakan  Looker Studio. Dashboard ini memfasilitasi analisis mendalam  dengan  berbagai  fitur  interaktif,  seperti filter  dan  drill-down,  yang  memungkinkan  pengguna untuk mengeksplorasi data berdasarkan kabupaten/kota secara spesifik. Hasil analisis menunjukkan  variasi  harga  yang  signifikan  antara berbagai daerah dan memberikan proyeksi tren harga yang bermanfaat untuk perencanaan bisnis.
Untuk  meningkatkan  akurasi  model  prediksi, disarankan  menambah  variabel  eksternal  seperti  data
cuaca  dan  musim  panen  yang  dapat  mempengaruhi harga bahan pokok. Menambahkan lebih banyak jenis visualisasi  dan  alat  analisis  seperti  diagram  korelasi atau  heatmap  dapat  membantu  mengidentifikasi  pola dan  hubungan  yang  lebih  kompleks  dalam  data. Menggunakan  data  historis  yang  lebih  panjang  dapat membantu  dalam  mengidentifikasi  tren  jangka panjang dan pola musiman yang lebih jelas.
Selain itu, menerapkan metodologi ini ke daerah lain di luar Jawa Timur dapat memberikan pandangan yang  lebih  luas tentang dinamika  harga  bahan pokok di  Indonesia.  Pemerintah  dan  pemangku  kepentingan lainnya dapat menggunakan wawasan dari dashboard ini untuk membuat kebijakan yang lebih efektif dalam stabilisasi  harga  dan  perencanaan  distribusi  bahan pokok.  Terakhir,  mengumpulkan  feedback  dari pengguna  akhir,  seperti  petani  dan  pedagang,  dapat meningkatkan  kegunaan  dan  efektivitas  dashboard dalam  membantu  mereka  membuat  keputusan  bisnis yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hidayat,  A.,  &  Dila,  A.  S.  (2023).  DATA VISUALIZATION  WITH  BI  TOOLS  (STUDI KASUS  PADA  PERUSAHAAN  PT.  Liputan Enam  Dot  Com).  JUTEKIN  (Jurnal  Teknik Informatika), 11(2).
[2] Asher,  J.,  &  Putri  Rachmawati,  E.  (2024). Visualisasi  Data  Operasi  SAR  BASARNAS  Di Indonesia Menggunakan Google Looker Studio. Indonesian Journal of Computer Science, 13(1), 3056–3068.
[3] Wijayanto,  A.,  &  Sari,  M.  (2020).  "Pengaruh Visualisasi  Data  Terhadap  Keputusan  Bisnis  di Sektor  Publik."  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi, 12(1), 45-57.
[4] S. R. Ilhamsyah Ilhamsyah, “Perancangan Model Dashboard untuk Monitoring Evaluasi Mahasiswa,” Jurnal Informatika, Jurnal Pengemangan IT, vol. 2 No. 1, pp. 13-17, 2017
[5] Irmayani, W. (2021). Visualisasi Data Pada Data Mining Menggunakan Metode Klasifikasi. Jurnal Khatulistiwa Informatika, IX(I), 68–72.
[6] Sartono,  B.,  &  Hidayatuloh,  A.  (2021). Visualisasi Data yang Efektif. IPB Press.
[7] Kurniawan, B., Yuliani, R., & Pratama, I. (2023). "Implementasi  Looker  Studio  dalam  Analisis Data  Bisnis  di  Indonesia."  Jurnal  Manajemen Informatika, 17(1), 50-65.
[8] Prasetyo, B., & Handayani, S. (2021). "Modeling Data  dengan  LookML  di  Looker  Studio  untuk Analisis  Data  yang  Lebih  Terstruktur."  Jurnal Sistem Informasi, 19(3), 140-155
[9] Pratama,  Y.,  &  Santoso,  B.  (2021).  "Prediksi Harga  Bahan  Pokok  sebagai  Upaya  Stabilitas Ekonomi." Jurnal Ekonomi Pembangunan, 22(2), 135-150.
[10] Fetters,  M.,  Curry,  L.,  &  Creswell,  J.  (2013). Achieving  integration  in  mixed  methods
designs—principles and practices. Health Services Research, 48(6pt2), 2134-2156.
[11] Fetters,  M.,  Curry,  L.,  &  Creswell,  J.  (2013). Achieving  integration  in  mixed  methods designs—principles and practices. Health Services Research, 48(6pt2), 2134-2156.
[12] Aryunani,  W.,  Aulia,  M.,  Purwanto,  I.,  Setiani, Y.,  &  Purnama,  I.  (2024).  Visualisasi  Data Student  Mental  Health  Menggunakan  Looker Studio  Dengan  Metode  Sna.  Jurnal  Informasi Dan Komputer, 12(01), 133–142.
[13] Yan, L. and Sun, X. (2022). Benchmarking and integration of methods for deconvoluting spatial transcriptomic data. Bioinformatics, 39(1).
[14] Anugerah, S. (2024). PERANCANGAN DASHBOARD VISUALISASI DATA KOMODITAS PASAR BALIKPAPAN DENGAN  TABLEAU. JTT  (Jurnal  Teknologi Terpadu) , 12 (1), 31-37.
[15] Gligorijević, V., Malod-Dognin, N., & Pržulj, N. (2016).  Integrative  methods  for  analyzing  big data  in  precision  medicine.  Proteomics,  16(5), 741-758.
[16] Wang,  Y.,  Deng,  N.,  Chen,  S.,  &  Wang,  Y. (2013).  Computational  study  of  drugs  by integrating  omics  data  with  kernel  methods. Molecular Informatics, 32(11-12), 930-941.
[17] AlZoubi,  D.,  Kelley,  J.,  Baran,  E.,  Gilbert,  S., Ilgu,  A.,  &  Jiang,  S.  (2021).  Teachactive feedback dashboard: using automated classroom analytics to visualize pedagogical strategies at a glance.