## VISUALISASI DATA PRODUKSI PERTANIAN MELALUI PENERAPAN MEDIA INTERAKTIF MENGGUNAKAN TABLEAU
Adi Kaswandi, Raditya Danar Dana Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kota Cirebon, Indonesia adikaswandi7@gmail.com

## ABSTRAK
Ketersediaan  pangan  adalah  hal  yang  sangat  penting  bagi  masyarakat  sekitar  terutama  di  Kabupaten Majalengka. Berdasarkan data Open Data Kabupaten Majalengka tahun 2018 sampai dengan tahun 2022, produksi sektor  pertanian  di  beberapa  wilayah  mengalami  penurunan.  Faktor  yang  mempengaruhi  penurunan  produksi adalah banyaknya proses alih fungsi lahan. Akan tetapi, untuk mengetahui pola produksi pertanian di Kabupaten Majalengka  secara  mendalam  perlu  adanya  sebuah  rancangan  informasi  yang  ringkas  dan  mudah  dipahami. Penelitian ini menerapkan metode ETL ( Extract , Transform, Load ). Extract merupakan tahap pengumpulan data dari  berbagai  sumber.  Pada tahap Transform melakukan  proses  penggabungan  data  dengan  menggunakan join pada data yang telah terkumpul hingga menyesuaikan beberapa tipe data pada tiap variabel data. Load merupakan proses memasukkan data kedalam Data Source pada Tableau . Penelitian ini bertujuan untuk merancang visualisasi data interaktif produksi pertanian di Kabupaten Majalengka menggunakan Tableau . Dengan adanya ketersediaan informasi dalam  visualisasi data dapat mempermudah pemerintah  maupun  masyarakat  lokal dalam  memahami pola  data  pertanian  di  Kabupaten  Majalengka.  Hasil  penelitian  ini  berupa  dashboard  visualisasi  data  interaktif produksi sektor pertanian Kabupaten Majalengka. Dengan adanya ketersediaan informasi dalam visualisasi data dapat mempermudah pemerintah maupun masyarakat lokal dalam memahami pola  data pertanian di Kabupaten Majalengka.
Kata kunci : Pertanian, ETL, Visualisasi, Tableau

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  sumber  makanan  pokok  yang dikonsumsi  masyarakat Indonesia adalah berasal  dari sektor pertanian yaitu padi. Sebagian besar penduduk Indonesia,  terutama  di  daerah  pedesaan,  telah  lama bergantung pada pertanian sebagai sumber pendapatan utama.  Kabupaten  Majalengka  sebagai  salah  satu wilayah agraris di Jawa Barat memiliki potensi besar dalam sektor pertanian. Transformasi digital di era saat ini  tidak  dapat  dilepaskan  dari  pemanfaatan  data. Beberapa  aspek  yang  menjadi  sorotan,  seperti Pemerintahan Terbuka, Keputusan Berbasis Data, dan Transparansi, mendorong pemerintah untuk mengadopsi  pendekatan  adaptif  dan  kreatif  dalam memanfaatkan  revolusi  digital.  Tujuannya  adalah meningkatkan  kinerja  layanan  publik  berbasis  data untuk  kepentingan  masyarakat.  Sejalan  dengan  ini, Open Data Majalengka hadir sebagai platform terbuka yang  menyajikan  informasi  akurat  dari  berbagai organisasi di Kabupaten Majalengka.
Permasalahan  yang  dihadapi  terkait  sulitnya memahami data pertanian yang banyak dan bervariasi. Hal  ini  menciptakan  hambatan  dalam  analisis  dan pemahaman  mendalam  terhadap  situasi  pertanian  di Kabupaten Majalengka. Data produksi yang terpisah- pisah berdasarkan jenis komoditas menyulitkan proses penggalian  informasi  yang  efisien  dan  efektif.  Oleh karena  itu,  untuk  mengatasi  kompleksitas  ini, dipilihlah  pendekatan  menggunakan  visualisasi  data interaktif  melalui  platform Tableau .  Pendekatan  ini diambil untuk menyajikan data pertanian dengan cara yang  lebih  jelas,  mudah  dipahami,  dan  dapat  diakses
secara  interaktif.  Dengan  menggunakan  platform visualisasi  data,  informasi  yang  terdapat  dalam  data pertanian  bisa  disajikan  secara  intuitif,  membantu pemahaman, dan memfasilitasi pengambilan keputusan  yang  lebih  efektif  bagi  pemerintah  dan pemangku kepentingan terkait.
Oleh  karena  itu  diusulkan  penelitian  dengan judul  “Visualisasi  Data  Produksi  Pertanian  Melalui Penerapan  Media  Interaktif  Menggunakan Tableau “. Adapun yang menjadi alasan dilakukannya penelitian ini  dengan  judul  tersebut  adalah  untuk  menyajikan visualisasi data yang interaktif dari produksi pertanian di Kabupaten Majalengka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penlitian  yang  dilakukan  oleh  Richard  Sanni Abineno,  Natalia  Magdalena  R.  Mamulak,  dan  Alfry Aristo Jansen SinlaE yang berjudul “Visualisasi Hasil Produksi Pangan di Provinsi Nusa Tenggara Timur”. Hasil penelitian mencakup pembuatan visualisasi data hasil  produksi  pangan  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur (NTT) dalam bentuk grafik. Terdapat dua menu utama, yaitu menu grafik dan menu tabel. Menu grafik memungkinkan  pengunjung  melihat tiga  jenis  grafik, yaitu  grafik Bar yang  menampilkan  rekapitulasi  dan produksi  komoditi  pertahun,  grafik Pie untuk menampilkan  produksi  setiap  kabupaten  per  tahun, dan grafik Line untuk menampilkan produksi komoditi per  tahun.  Sementara  itu,  dalam  menu  tabel, pengunjung dapat  melihat data hasil produksi 7  jenis
pangan.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah model Waterfall .[1].
Penelitian yang dilakukan oleh Dedy Sugiarto, Is Mardianto, Muhammad Najih, Daniel  Adrian, Dimas Adi  Pratama  yang  berjudul  “Perancangan  Dashboard Untuk Visualisasi Harga Dan Pasokan Beras Di Pasar Induk  Beras  Cipinang”.  Penelitian  bertujuan menyajikan  informasi  mengenai  kuantitas  pasokan beras  dan  stok  yang  di  rancang  melalui  dashboard visualisasi [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tiara  Difa Anggrainy  dan  Agustin  Rusiana  Sari  yang  berjudul “ Implementation of Extract, Transform, Load on Data Warehouse  and  Business  Intelligence  Using  Pentaho and  Tableau  to  Analyse  Sales  Performance  of  Olist Store ”.  Penelitian  bertujuan  Menganalisis  performa penjualan  Olist  Store  dengan  implementasi  proses ETL pada data warehouse menggunakan Pentaho juga memvisualisasikannya pada smart dashboard Tableau [3].

## 2.2. Pertanian
Pertanian  adalah  praktik  penggunaan  sumber daya hayati  oleh masyarakat  dengan  tujuan menghasilkan  bahan  pangan,  bahan  baku  industri, sumber energi, dan juga untuk mengelola lingkungan hidup.  Berbagai  hasil  pertanian  seperti  padi,  kacang- kacangan,  jagung,  dan  lainnya  mencerminkan keragaman produksi dalam sektor ini[4].

## 2.3. Media Interaktif
Multimedia  adalah  bentuk  media  penyampaian yang  memanfaatkan  berbagai  elemen  seperti  teks, gambar,  animasi,  video,  dan  suara.  Interaktivitas merujuk  pada  hubungan  timbal  balik  antara multimedia  dan  pengguna  ( user ).  Multimedia interaktif  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  media penyampaian  informasi,  tetapi  juga  dapat  digunakan sebagai  alat  untuk  memfasilitasi  pertumbuhan  anak. Oleh karena itu, multimedia interaktif dapat dijelaskan sebagai  media  yang  terdiri  dari  berbagai  komponen atau  media  yang  saling  terintegrasi  dan  memiliki kemampuan untuk berinteraksi dengan penggunanya[5].
Penelitian yang dilakukakn Ferdian Suparta yang berjudul  “ Data Storytelling with Dashboard:
Accelerating Understanding
through Data Visualization in Financial Technology Company Case Study”. Penelitian  bertujuan  Membantu  praktisi memahami  manfaat  dasbor  yang  efektif  terhadap proses  pengambilan  keputusan  dan  menyajikannya dalam  bentuk  data  storytelling  dengan  studi  kasus visualisasi  pada  perusahaan  finansial  dan  menguji pedoman-pedoman untuk menyajikannya [6].
Penelitian yang dilakukan Nikhat Akhtar, Nazia Tabassum,  Asif  Perwej  dan  Yusuf  Perwej  yang berjudul  “ Data  Analytics  and  Visualization  Using Tableau  Utilitarian  for  COVID-19  (Coronavirus)”. Penelitian  bertujuan  Menyajikan  data  COVID-19 untuk  membantu  masyarakat  melihat  dan  memahami
peningkatan  kasus,  dampak  virus  bagi  komunitas, serta  peran  apa  yang  dapat  dimainkan  dalam memperlambat penyebaran [7].

## 2.4. Visualisasi Data
Visualisasi  data  merupakan  teknik  dalam mengeksplorasi  data  dengan  tampilan  yang  berbeda dari  data  asli,  sekaligus  untuk  menganalisis  data. Visualisasi  mengubah  bentuk  data  dengan  format visual  seperti  tabel  atau  grafik  sehingga  dapat dianalisis  dan  dilaporkan  tentang  data  dan  bukti sehingga  data  yang  kompleks  menjadi  lebih  mudah dipahami dan berguna[8].

## 2.5. Tableau
Tableau adalah sebuah software yang digunakan untuk menganalisis  dan  menggambarkan  dataset  menjadi wawasan  yang  mendukung  proses  pengambilan keputusan.  Produk Tableau mencakup Tableau Desktop, Tableau Prep, Tableau Online, dan Tableau Public.[9].

## 2.6. ETL
Extract ,  Transform,  Load  (ETL)  adalah  suatu proses  yang  melibatkan  pengumpulan  ( extract ), transformasi, dan pemuatan ( loading ) data dari sumber data  transactional  di  dalam  database  ke  dalam  suatu penyimpanan  data  yang  terpusat,  biasanya  disebut sebagai  data warehouse .  Proses  ini  berfungsi  untuk menyaring dan memproses data agar dapat digunakan lebih efektif dalam analisis dan pelaporan [8].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari berbagai sumber. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini  diambil  dari  open  data  majalengka.  Dinas Ketahanan Pangan, Pertanian & Perikanan merupakan salah satu produsen data yang menyajikan data bidang ketahanan pangan, bidang pertanian, bidang peternakan  dan  kesehatan  hewan  serta  bidang perikanan.  Sumber  data  lain  yang  digunakan  adalah data  spasial  batas-batas  wilayah  yang  diperoleh  dari https://gadm.org untuk  merancang  sebuah  visualisasi batasan wilayah kecamatan.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, pendekatan studi dokumen digunakan  untuk  menghimpun  data  dari  berbagai dokumen  dan  catatan  yang  tersedia,  dengan  sumber utama  berasal  dari  situs  web  resmi  Open  Data Majalengka.  Setelah  berhasil  mengumpulkan  data, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis, pengolahan,  dan  pemanfaatan  data  tersebut  untuk mendapatkan informasi yang relevan.
Studi literatur digunakan sebagai panduan utama untuk  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi  dan sebagai sumber referensi  yang sangat relevan selama seluruh  proses  penelitian  yang  meliputi  jurnal-jurnal
nasional  dan  internasional  yang  memiliki  keterkaitan yang  erat  dengan  topik  penelitian,  dengan  tujuan memperkuat dan mendukung kerangka penelitian ini

## 3.3. Tahapan Perancangan
Visualisasi  data  jumlah  produksi  pertanian  di Kabupaten Majalengka dilakukan berdasarkan serangkaia  proses  yang  digambarkan  pada  flowmap berikut:
Gambar 1. Alur perancangan
Pada  gambar  1,  dapat  dilihat  pengumpulan  data produksi  pertanian  dan  data  spasial  batas  wilayah dilakukan  terlebih  dahulu.  Tahap  transformasi  data dilakukan  melalui  proses join pada  data.  Visualisasi data  dilakukan  setelah  data  selesai  melalui  tahap transformasi.

## 3.4. Pengumpulan Data
1. Data Produksi Pertanian Data produksi pertanian diambil dari web Open Data  Kabupaten  Majalengka.  Pada  tugas  akhir ini, data yang digunakan adalah jumlah produksi padi,  jagung,  bawang  merah,  cabai  rawit,  cabai besar, ubi jalar, ubi kayu, kenang, tomat, kacang kedelai,  kopi  robusta,  dan  kopi  arabika  tahun 2018  hingga  2022  yang  berupa  file  excel  yang diberi nama sesuai jenis produksi komoditinya.
2. Data Batas Wilayah Data  batas-batas  wilayah  diambil  dari  web https://gadm.org dan  yang  akan  digunakan berupa  file Shapefile . GADM merupakan kumpulan  data  besar  yang  memetakan  wilayah administratif  di  seluruh  negara,  mencakup  titik koordinat,  nama  wilayah,  serta  batas  wilayah pada  berbagai  tingkatan,  termasuk  provinsi, kabupaten, kecamatan, dan kelurahan atau desa. Data besar GADM dapat diekspor dalam berbagai format, seperti format shapefiles yang umumnya digunakan  dalam  aplikasi  Sistem  Informasi Geografis (GIS), dan juga tersedia dalam format
bahasa  R  untuk  keperluan  analisis  data  dan pembuatan  plot  data  deskriptif,  termasuk  peta geografis. GADM dapat  diakses  secara  gratis untuk keperluan akademis dan penggunaan non- komersial  lainnya  [10].  Dalam  unduhan  file tersebut terdapat 4 level data spasial, yaitu: a.   gadm36_IDN_1 : data provinsi
b.   gadm36_IDN_2: data kabupaten/kota
c.   gadm36_IDN_3: data kecamatan
d.   gadm36_IDN_4: data kelurahan 3.5. Penggabungan Data
1. Penggabungan Data Produksi Pertanian
Data  yang  telah  dikumpulkan  memerlukan penggabungan  agar  dapat  diolah  lebih  efektif.
Untuk  melakukan  penggabungan  data,  dapat menggunakan teknik Union . Sebelum  masuk ke tahap union ,  diperlukan  suatu  label  untuk membedakan  setiap  jenis  produksi  dengan menambahkan kolom baru pada data yang diberi nama "jenis_produksi."
Gambar 2. Penambahan Label Data
Proses  dalam  gambar  2,  dilakukan  untuk membedakan  setiap  jenis  produksi.  Data  yang telah diberi  label  jenis produksi dapat disatukan langsung melalui proses union .
Gambar 3. Union data
Union merupakan  suatu  metode  yang  dapat menggabungkan beberapa tabel data dengan cara
menambahkan  baris  baru  ke  bawah,  asalkan struktur  setiap  kolom  dalam  tabel  data  tersebut serupa.  Proses  ini  memastikan  keseragaman struktur  data  sehingga  dapat  disatukan  dengan efisien.
2. Penggabungan Data Titik Koordinat Proses penggabungan data titik koordinat dengan data  pertanian  dilakukan  melalui  teknik join table. Pada tahap ini, digunakan inner join untuk menggabungkan data titik koordinat dengan data jumlah produksi pertanian dengan menggunakan kolom kunci berupa nama kecamatan. Inner join dipilih  untuk  mempertahankan  baris  data  yang memiliki nilai kunci yang saling cocok di kedua tabel,  sehingga  hasilnya  akan  menggabungkan informasi  koordinat  dan  produksi  pertanian berdasarkan nama kecamatan.
Gambar 4. Join table data titik koordinat
Pada  gambar  4,  menunjukan  data  jumlah produksi  pertanian  dengan  data  titik  koordniat yang saling terhubung dengan berdasarkan pada nama kecamatan.
3. Penggabungan Data Batas Wilayah penggabungan  data  titik  koordinat  dengan  data spasial  diperlukan  proses Join calculation menggunakan MAKEPOINT, selanjutnya dilakukan inner join untuk menggabungkan data titik  koordinat  dengan  data  spasial  berupa  batas wilayah.
Gambar 5. Calculation Makepoint Latitude dan Longitude Pada gambar
5, menunjukan proses menghubungkan  data  latitude  dan  longitude menggunakan calculation Makepoint pada Tableau .

## 3.6. Visualisasi Data
Terdapat  5  (lima) worksheet yang  akan  dibuat pada Tableau untuk  memvisualisasikan  data  jumlah produksi pertanian di Kabupaten Majalengka. Kelima worksheet ini nantinya akan disisipkan pada dashboard “Dashboard Sebaran Produksi”, di antaranya yaitu : 1. Worksheet “peta  majalengka”  menampilkan  peta persebaran produksi pertanian pada tiap kecamatan di seluruh Kabupaten Majalengka.
2. Worksheet “produksi  per  kecamatan”  untuk menampilkan informasi visualisasi jumlah produksi  pertanian  yang  diurutkan  berdasarkan kecamatan dengan produksi paling banyak.
3. Worksheet “produski  per  komoditi”  untuk menampilkan informasi jumlah produksi pertanian dengan seluruh jenis komoditi seperti Padi, Jagung, Bawang  Merah,  dan  lainnya  yang  diurutkan berdasarkan  komoditi  dengan  produksi  paling banyak.
4. Worksheet “trend  per  tahun”  menampilkan informasi tren jumlah produksi per tahun.
5. Worksheet “filter”  berfungsi  untuk  menampung filter  data  yang  digunakan  untuk  interaktifitas visualisasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Transformasi Data
Hasil  transformasi  data  pada  jumlah  produksi pertanian di Kabupaten Majalengka yang sebelumnya terpisah  berdasarkan  jenis  produksinya,  kini  telah tergabung menjadi satu kesatuan. Proses transformasi ini  mencakup  penggabungan  jumlah  produksi  sektor pertanian  dengan  berbagai  jenisnya  menggunakan teknik union data, penyatuan data hasil union dengan data titik koordinat kecamatan Kabupaten Majalengka, dan  integrasi  data  dengan  batas-batas  wilayah kecamatan Kabupaten Majalengka sehingga menghasilkan 1560 baris data.
4.2. Rancangan Visualisasi Data Interaktif
1. Worksheet Peta Persebaran Produksi Pertanian
Untuk menampilkan peta Kabupaten Majalengka pada worksheet “peta majalengka”, langkah awal yaitu  menyisipkan Field Geometry  pada  Marks Detail  sehingga  simbol  peta  dengan  batas wilayah  akan  muncul  secara  otomatis.  Langkah selanjutnya  untuk  melengkapi  data  sebaran produksi  pertanian  perlu  menyisipkan field jumlah_produksi  pada  Marks  Label  dan  Marks Color , field kemdagri_nama_kecamatan  pada Marks Label, dan menyisipkan field kemdagri_kode_kecamatan dan bps_kode_kecamatan  pada  Marks  Detail  untuk melengkapi.
Gambar 6. Visualisasi peta sebaran produksi
Pada  Gambar  6,  terlihat  visualisasi  peta kecamatan  di  Kabupaten  Majalengka  dengan jumlah produksi pertanian. Kecamatan berwarna hijau  tebal  menunjukkan  tingginya  produksi pertanian  di  wilayah  tersebut.  Jumlah  produksi pertanian  tersebut  dihasilkan  dari  jumlah  total jenis produksi yang bervariasi yaitu padi, jagung, bawang merah, cabai rawit, cabai besar, ubi jalar, ubi  kayu,  kenang,  tomat,  kacang  kedelai,  kopi robusta, dan kopi arabika.
2. Worksheet jumlah produksi per kecamatan
Worksheet “produksi per
kecamatan” menampilkan informasi jumlah produksi pertanian yang diurutkan berdasarkan kecamatan dengan produksi paling tinggi. Langkah pertama diawali dengan menyisipkan
field
jumlah_produksi pada Columns, dan menyisipkan field  kemdagri_nama_kecamatan pada  Rows  sehingga  terbentuk  suatu  grafik  bar secara otomatis. Langkah selanjutnya menyisipkan field  jumlah_produksi pada  Mark Color dan  Mark  Label,  serta  menyisipkan field kemdagri_kode_kecamatan
dan bps_kode_kecamatan pada  Marks  Detail  untuk melengkapi.
Gambar 7. Visualisasi jumlah produksi per
kecamatan Dalam Gambar 7, Kecamatan Kertajati merupakan  daerah  dengan  produksi  pertanian tertinggi,  mencapai  84.767  Ton  dari  total  jenis produksi  pertanian  pada  tahun  2022.  Data  ini menunjukkan  kontribusi  signifikan  Kecamatan Kertajati  dalam  hasil  pertanian  di  Kabupaten Majalengka.
3. Worksheet jumlah produksi per komoditi
Worksheet “produksi per komoditi” menampilkan informasi jumlah produksi
pertanian  yang  diurutkan  berdasarkan  jenis komoditi dengan produksi paling tinggi. Langkah pertama  diawali  dengan  menyisipkan field jumlah_produksi pada Columns, dan menyisipkan field jenis_produksi  pada  Rows sehingga  terbentuk  suatu  grafik  bar  secara otomatis. Langkah selanjutnya menyisipkan field jumlah_produksi  pada  Mark  Label,  serta menyisipkan field jenis_produksi  pada  Marks Color dan Marks Detail.
Gambar 8. Visualisasi jumlah produksi per komoditi
Dalam  Gambar  8,  produksi  padi  menjadi komoditas dengan produksi tertinggi pada tahun 2022,  mencapai  681.821  Ton.  Data  ini mencerminkan kontribusi signifikan jenis produksi  padi  terhadap  hasil  total  pada  tahun 2022.
4. Worksheet Trend Jumlah Produksi per Tahun Worksheet “trend  per  tahun”  menampilkan informasi  jumlah produksi pertanian per Tahun. Langkah  pertama  diawali  dengan  menyisipkan field tahun pada Columns, dan menyisipkan field jumlah_produksi pada  Rows.  Untuk  membuat line  chart,  grafik  pada  Marks  dirubah  menjadi Line  sehingga  terbentuk  suatu  grafik  garis.
Langkah selanjutnya menyisipkan field jumlah_produksi pada  Mark  Label,  serta menyisipkan field tahun pada Marks Detail.
Gambar 9. Visualisasi trend jumlah produksi per tahun
Dalam  Gambar  9,  terlihat  adanya  penurunan produksi pertanian dari tahun 2018 hingga 2022. Pada  tahun  2018,  produksi  mencapai  1.000.803 ton,  namun  pada  tahun  2022,  mengalami penurunan menjadi 867.255 ton.
5. Worksheet Filter Worksheet filter  digunakan  untuk  menyimpan beberafa  filter  data  untuk  membuat  visualisasi menjadi  interaktif.  Dengan  menyisipkan field kemdagri_nama_kecamatan, jenis_produksi, dan tahun pada Card Filter. Filter data menggunakan list Multiple Values (dropdown).
Gambar 10. Filter Data
Langkah  selanjutnya  menghubungkan  filter dengan  visualisasi  yang  telah  dibuat  yang bertujuan tuntuk menghasilkan visualisasi berdasarkan filter yang dipilih.
Gambar 11. Integrasi filter data Dengan  melakukan  proses  integrasi  filter  data  pada gambar  11,  filter  data  dapat  terhubung  ke  setiap visualisasi data yang berhubungan.

## 4.3. Rancangan Dashboard
Gambar 12. Dashboard visualisasi data produksi pertanian kabupaten majalengka
Perancangan  dashboard  merupakan  proses penggabungan  beberapa worksheet visualisasi  data. Dashboard  dirancang  sesuai  dengan  wireframe  pada tahapan  perancangan.  Hasil  rancangan  dashboard dapat dilihat pada gambar 12.
Dashboard  dalam  gambar  12,  menyajikan visualisasi  data  produksi  pertanian  di  Kabupaten Majalengka melalui beberapa grafik. Pada bagian kiri dashboard,  terdapat  opsi  filter  untuk  menampilkan informasi  sesuai  kebutuhan  pengguna  dan  data  yang disajikan.  Selain  itu,  grafik  dalam  visualisasi  juga berfungsi  sebagai  filter  data  yang  dapat  diaktifkan melalui  klik  interaktif.  Dashboard  menampilkan visualisasi  sebaran  produksi  pertanian  dalam  grafik peta, menampilkan jumlah produksi pertanian menurut kecamatan,  menampilkan  jumlah  produksi  pertanian menurut  jenis  produksi,  dan  menampilkan  jumlah produksi pertanian menurut tahun.

## 4.4. Deploy Melalui Platform Website
Deployment merupakan  tahap  terakhir  dalam proses perancangan visualisasi data. Dengan memanfaatkan Tableau Public,  dashboard  visualisasi data  dapat  diakses  melalui  platform  website.  Dalam aplikasi Tableau Desktop,  terdapat  menu  Server  dan terdapat pilihan Tableau Public yang dapat mendeploy dashboard visualisasi data kedalam platform website.
Gambar 13. Proses deployment
Pada  gambar  13,  dapat  dilihat  bahwa  dalam aplikasi Tableau terdapat  menu  server  yang  dapat menyimpan  dashboard  visualisasi  data  kedalam Tableau Public.  Setelah  disimpan  melalui Tableau Public,  dashboard  visualisasi  data  dapat  diakses melalui platform website.
Melalui Tableau Pulic,  dashboard  visualisasi data  dapat  diakses  melalui  platform  website  secara online.

## 4.5. Pengujian Dashboard
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  memastikan apakah  dashboard  telah  memenuhi  tujuan  yang  akan dicapai. Pengujian ini dilakukan berdasarkan kebutuhan  informasi  terhadap  dashboard  dengan menggunakan  tabel  pengujian  dan  melihat  hasil keluaran ( output ), apakah sudah berjalan dengan benar dan sudah sesuai dengan kebutuhan informasi.
Tabel 1. Pengujian dashboard
No Rancangan input-output Kebutuhan Informasi Hasil 1 Klik filter tahun yang ingin ditampilkan Menampilkan jumlah produksi pertanian berdasarkan tahun yang dicari Sesuai 2 Klik filter kecamatan yang ingin ditampilkan Menampilkan jumlah produksi pertanian berdasarkan kecamatan yang dicari Sesuai 3 Klik filter jenis produksi Menampilkan produksi pertanian berdasarkan jenis produksi yang dicari Sesuai
Melalui  pengujian  klik  pada  filter  interaktif seperti  tabel  1  diatas  dengan  menghasilkan output yang  sesuai  dengan  rancangan  dan  kebutuhan,  maka semua  fitur  dalam  dashboard  dapat  berjalan  dengan baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya,  dapat disimpulkan bahwa transformasi data yang menggabungkan  data  terkait  menjadi  satu  kesatuan memungkinkan  visualisasi  data  yang  informatif melalui grafik yang menarik. Visualisasi data produksi pertanian,  seperti  peta  persebaran  produksi,  grafik jumlah  produksi  per  kecamatan,  dan  grafik  jenis komoditas,  memberikan  gambaran  yang  jelas. Penelitian  ini  berhasil  menciptakan  dashboard visualisasi  data  interaktif  menggunakan  metode  ETL dan  aplikasi Tableau Desktop,  yang  kemudian  di- deploy pada platform website melalui Tableau Public. Meskipun  demikian,  terdapat  keterbatasan  dan kekurangan  yang  perlu  diperbaiki,  serta  potensi pengembangan  lebih  lanjut.  Untuk  pengembangan lebih lanjut, disarankan agar hasil penelitian ini dapat diintegrasikan ke web Open Data Majalengka dengan menambahkan  menu  Visualisasi.  Selain  itu,  data produksi  dapat  dilengkapi  dengan  jenis  komoditi lainnya  untuk  memberikan  informasi  yang  lebih variatif dalam visualisasi data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. S. Abineno, N. M. R. Mamulak, and A. A. J. SinlaE,  “Visualisasi  Hasil  Produksi  Pangan  di Provinsi Nusa Tenggara Timur,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , no. January, pp. 13–17, 2020, doi: 10.54367/means.v5i1.570.
[2]  D. Sugiarto, I. Mardianto, M. Nadjih, D. Adrian, and  D.  Adi  Pratama,  “Perancangan  Dashboard Untuk Visualisasi Harga Dan Pasokan Beras Di Pasar  Induk  Beras  Cipinang,” J.  Teknol.  Ind. Pertan. ,  vol.  31,  no.  1,  pp.  12–19,  2021,  doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2021.31.1.12.
[3]  T.  Difa  Anggrainy  and  A.  Rusiana  Sari, “Implementation of Extract , Transform, Load on Data Warehouse and Business Intelligence Using Pentaho  and Tableau to  Analyze  Sales Performance  of  Olist  Store,” Int.  Res.  J.  Adv. Eng. Sci. , vol. 7, no. 2, pp. 368–374, 2022.
[4]  I.  Sofiani  and  A.  I.  Nurhidayat,  “Sistem Informasi Rancang Bangun Aplikasi E- Marketplace  Hasil  Pertanian  Berbasis  Website dengan Menggunakan Framework Codeigniter,” J.  Manaj.  Inform. ,  vol.  10,  no.  01,  pp.  25–32, 2019.
[5]  A.  Y.  Kusuma,  “Analisis  Perancangan  Sistem Tumbuh Kembang Anak Pada Rumah Sakit Ibu Dan  Anak  Kartini  Jakarta  Berbasis  Website Menggunakan  Metode  Extreme  Programming,” J. Inform. MULTI Vol.1 , vol. 1, no. 5, pp. 464– 472, 2023.
[6]  F.  Suprata,  “Data  Storytelling  with  Dashboard: Accelerating  Understanding  Through  Data Visualization in Financial Technology Company Case  Study,” J.  METRIS ,  vol.  20,  no.  1,  2021, doi: 10.25170/metris.v20i1.2375.
[7]  N.  Akhtar,  N.  Tabassum,  A.  Parwej,  and  Y. Parwej,  “Data  analytics  and  visualization  using
Tableau utilitarian
for COVID-19 (Coronavirus),” Glob. J. Eng. Technol. Adv. , vol. 05, no. 02, pp. 047–056, 2020, doi: 10.30574/gjeta.
[8]  Septy  Angreini  and  di  Supratman,  “Visualisasi Data  Lokasi  Rawan  Bencana  Di  Provinsi Sumatera  Selatan  Menggunakan Tableau ,” J. Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  135–147,
2021.
[9]  M.  Ariandi  and  S.  Rahma  Puteri,  “Analisis Visualisasi Data
Kecamatan Kertapati menggunakan Tableau Public,” JUPITER (Jurnal  Penelit.  Ilmu  dan  Tek.  Komputer) ,  vol. 14,  no.  2-b,  pp.  366–373,  2022,  [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/articl e/view/5141
[10]  V.  A.  Windarni,  D.  A.  Istiqomah,  and  A. Setiawan,  “Penentuan  Luas  Lahan  dengan Metode  Pendekatan  Lingkaran  Berbasis  Google Earth  dan  GADM  untuk  Wilayah  Kabupaten Semarang,” J. Transform. , vol. 18, no. 2, p. 151, 2021, doi: 10.26623/transformatika.v18i2.2740.