Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1134-1147

## Implementasi  Visualisasi  Dashboard Business Intelligence Untuk Analisa  Data Penumpang KAI Menggunakan Tableau
Doni Gunawan Rambe 1 , Dimas Febriawan 2* , Firman Noor Hasan 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Indonesia E-mail: 1 donogunawan27@gmail.com, 2* dimasfebriawan@uhamka.ac.id,
3 firman.noorhasan@uhamka.ac.id

## Abstract
Transportasi  umum  merupakan  bagian  penting  dalam  kehidupan  manusia. Transportasi merupakan asset kegiatan sosial ekonomi yang dapat di akses oleh seluruh masyarakat,  menjadi  transportasi  yang  dirancang  untuk  mengangkut  sejumlah  besar orang  secara  efisien  dari  kota  ke  kota  adalah  transportasi  pelayanan  jasa  Kereta  Api. Penelitian ini bermaksud untuk mempermudah masyarakat dalam memahami sebuah data dalam  bentuk  visualisasi  dan  menerapkan  sistem  Business  Intelligence  dari  pelayanan jasa Kereta Api. Metode penelitian kali ini adalah analisa visualisasi, analisa visualisasi yaitu data pelayanan jasa kereta api indonesia di tahun 2021 dan 2022 data tercatat dari Badan  Pusat  Statistik  dan  data  diolah  lebih  lanjut  menggunakan  Tableau  Public.  Hasil dari penelitian berupa bentuk visualisasi data dashboard. Jumlah penumpang pelayanan jasa Kereta api total ditiap tahun di tahun 2021 tercatat ada 149.763 penumpang, dan di tahun 2022 ada 277.115 penumpang.
Keywords: Business Intelligence, Tableau, Analisa Visualisasi, Dashboard

## 1. Pendahuluan
Transportasi Kereta  Api Indonesia  adalah transportasi yang dapat  mentransportasikan orang  dan  barang  dalam  jumlah  yang  disediakan  ditiap  gerbong.  Transportasi  ini  jadi salah  satu  transportasi  yang  sering  digunakan  banyak  orang,  karena  kereta  api  indonesia ini  memiliki  fasilitas  yang  cukup  nyaman,  dan  sangat  efisien  dalam  waktu.  Hal  in i menyebabkan  minat  masyarakat  yang  sangat  tinggi  dalam  melakukan  aktivitas  sehari- hari, dan banyak juga digunakan  untuk sarana transportasi mudik [1]. PT. Pelayanan Jasa Kereta  Api  Indonesia  adalah  perusahaan  yang  mulai  dibuat  pada  tanggal  17  juni  1864 memulai  membangun  jalur  rel  Kereta  Api  di  Indonesia  tepatnya  di  jalur  Samarang- Tanggung,  jalur  rel  kereta  dilaksanakan  pada  tanggal  10  Agustus  1867.  Dan  pada  tahun 1873,  tiga  kota  di  Indonesia  yang  sudah  dapat  terhubung  jalur  rel  yaitu  Semarang,  Solo, dan Yogyakarta  [4]. PT. Pelayanan Jasa Kereta  Api Indonesia merupakan salah satu unit memiliki  kewajiban  mensejahterakan  dengan  pelayanan  yang  baik  untuk  pengguna  jasa tersebut, PT. Pelayanan Jasa Kereta  Api Indonesia kesulitan dalam membuat sebuah data yang  sudah  di  visualisasikan  dalam  bentuk  dashboard  terlebih  lagi  dalam  waktu  yang biasanya  di  bulan  Idul  Fitri  atau  jadwal  masyarakat  mudik  [9].  Penumpang  Kereta  Ap i Indonesia  memiliki  kapasitas  angkut  penumpang  yang  disediakan  di  pulau  Sumatra  dan Jawa yaitu sebanyak 106.638 tempat duduk per hari dengan rasio kelas eksekutif (30%), kelas  bisnis  (22%),  dan  kelas  ekonomi  (59%),  dan  seandainya  bangku  penumpan g berkaitan dengan jarak tempuh, maka total dari kapasitas menaik pesat menjadi sebanyak 41.528.450  perkilometer  dengan  rasio  kelas  eksekutif  (39%),  kelas  bisnis  (25%),  dan kelas  ekonomi  (58%)  [8].  Pelayanan  dari  PT.  Pelayanan  Jasa  Kereta  Api  Indonesia terdapat  angkutan  penumpang,  tiap  tahun  PT.  Pelayanan  Jasa  Kereta  Api  Indonesia memiliki  sejumlah  data  pertiap  tahunnya  data  yang  tercatat  dari  Badan  Pusat  Statistik yaitu  data  tahun  2021  dan  2022  [3].  (BI)  Business  Intelligence  salah  satu  solusi  dalam menjawab  sebuah  permasalahan  dengan  menganalisis  suatu  masalah  dan  Business

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1134-1147
Intelligence  salah  satu  jawaban  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  [5].  Business Intelligence juga sistem yang dirancang untuk memvisualisasikan data kasus penumpan g Pelayanan  Jasa  Kereta  Api  yang  ada  di  wilayah  Jabodetabek,  Non  Jabodetabe k,  Pulau Jawa,  dan  Sumatera  di  tahun  2021  dan  2022  yang  dapat  membantu  dan  menjadi  solus i dalam proses membuat visualisasi dan pengambilan keputusan [11]. Dalam penelitian in i data  penumpang  Kereta  Api  Indonesia  dibuat  visualiasasi  data,  dengan  menggunakan Tools Tableau  agar  lebih  sederhana  atau  mudah  dipahami  [2]. Tableau  adalah  salah  satu platform  untuk  menganalisis  data  yang  berdasarka n worksheet jumlah  data  penumpan g Kereta  Api  Indonesia yang  menghasilkan dashboard data penumpang KAI [ [10]. Tableau juga merupakan Tools yang memiliki fitur dan fungsi yang dapat digunakan tableau dapat mengubah data menjadi dalam bentuk visualisasi dashboard, mengelola data, mengimpor berbagai  ukuran  dan range data,  dan  dapat  membuat  visualisasi  data  tanpa  coding  [13]. Artikel  yang  dibahas  adalah  data  penumpang  Kereta  Api  Indonesia  yang  dimana  belum ada yang memvisualisasikan data tersebut, data yang divisualisasikan yaitu dalam bentuk dashboard [6].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Business Intellingence
Business  Intelligence  (BI)  merupakan  seperangkat  alat  bisnis  yang  dapat mengubah data dalam bisnis atau lembaga yang dapat digunakan untuk menganalisis dan  mengakses  banyak  data dalam  bisnis  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  untuk peningkatan  pencapaian  usaha  atau  bisnis  [14].  Tujuan  dari  Business  Intelligence ialah  sistem  pendukung  pengambilan sebuah keputusan. Sistem  ini  dapat  mengubah data-data  seperti  data  operasional,  dan  data-data  lainnya  di  ubah  kedalam  bentuk informasi yang diharapkan dengan kebutuhan dari setiap user [12].

## 2.2. Tableau
Tableau  merupakan  sebuah Tools sangat  mudah  dalam  membuat  analisis  visual yang  interaktif  dan  dapat di  bentuk  menjadi  dashboard  [15]. Tableau adalah sebuah software  yang  dapat  mendukung  visualisai  data  dalam  kolaboratif  bagi  seseorang yang  dalam  tahap  menganalisis  informasi  bisnis  [18].  Tableau  bisa  melakukan visualisasi  data  menggunakan  beragam  tools,  salah  satunya  yang  dapat  digunakan yaitu  Microsoft  Excel,  beberapa  keunggulan  dalam  menggunakan  tableau  yaitu pilihan  visual  yang  interaktif,  user  friendly,  mengolah  banyak  sumber  data, dashboard mobile friendly, terintegrasi dengan bahasa skrip [19].

## 2.3. Dashboard dan Visualisasi Data
Dashboard merupakan  alat  yang  biasa  digunakan untuk manajemen  informasi  dan intelijen  bisnis  dengan  menggunakan  visualisasi  data  dashboard  dapat  mudah dipahami  hubungan  yang  kompleks  dalam  datanya  [16].  Banyaknya  kasus  dapat dikonfigurasi  hal  tersebut  dapat  memilih  data  yang  ingin  dilihat  dengan menyertakan  bagan  atau  grafik  untuk  mevisualisasikanya  [20].  Penelitian  ini  salah satunya  metode  yang  dipilih  adalah  menggunakan  diagram flowchart dengan mengeksekusi data yang tercatat dari Badan Pusat Statistik  [7]. Kemudian menggunakan konsep  Business  Inteligence  dan  data  diolah  menggunakan  tools  Tableau,  dan menghasilkan pengambilan keputusan dalam bentuk visualisasi data, berikut tampilan dar i flowchart diagram metode yang digunakan  [20].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  1. Flowchart P enelitian
Gambar  1  menunjukkan  untuk  menjelaskan  langkah-langkah  dari  penelitian  yang dimulai dengan pengumpulan studi  literatur terkait dengan Business Intelligence, diawali dengan kesiapan data yang tercatat. Kemudian, dilakukan proses penggabungan data dar i berbagai  sumber  yaitu  ETL  lalu  dilaksanakan  validasi  data  yang  digunakan,  jika  sudah sesuai  data  yang  digunakan  kemudian  diaplikasikan  visualisasi  data  dan  dashboard bertujuan untuk data tervisualisasikan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bab  kali  ini  penelitian  membahas  hasil  dan  pembahasan  penelitian,  mengulas  data yang  tercatat  di  Badan  Pusat  Statistik  yaitu  data  penumpang  KAI  pada  tahun  2021  dan 2022,  penerapan  business  intelligence  dengan  menggunakan  tools  tableau  public  dapat membuat  lebih  mudah  dalam  mengolah  datasource,  sehingga  ditemukan  hasil  dari  data tersusun dari yang terbesar hingga  terkecil,  dan data penumpang  dalam  satu tahunnya.

## 3.1. Proses Persiapan  Data
Penelitian  ini  melakukan  pemakaian  data  dari  penumpang  kereta  api  indonesia  pada tahun  2021  dan  2022.  Data  yang  tercatat  merupakan  data  excel  didapat  langsung  dar i badan  pusat  statistik.  Data  yang  tercatat  ada  dari  beberapa  wilayah,  keterangan  meliput i informasi  wilayah  yang  ada  di  pulau  jawa(jabodetabek  dan  non  jabodetabek)  data penumpang  yang  terbanyak  dari  jumlah  penumpangnya,  Jabodetabek,  non  Jabodetabek, Jawa,  Sumatra,  dan  data  total  tahunan  dari  berbagai  wilayah.  Juga,  data  diolah  untuk menganalisis  informasi  data  dari  wilayah  yang  terbanyak  jumlah  penumpangnya  sampa i data wilayah  yang paling  sedikit.
Gambar  2. Proses Persiapan dan Ekstrak Data
Berdasarkan  pada  Gambar  2,  data  yang  tercatat  dari  Badan  Pusat  Statistik  data  di ambil di tahun 2023 dan data yang digunakan data tahun sebelumnya data tahun 2021 dan 2022.  Format  data  yang  digunakan  yaitu  data  Excel.  Lalu,  diimpor  ke  Tableau  Public. Selanjutnya  masukkan  data  Excel  ke  Tableau  Public.  Jika  sudah  memasukkan  data  ke Tableau Public akan tampil data source dari Tableau Public. Seperti yang ada di  Gambar 5  dan  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  sumber  data  yang  akan  digunakan  bisa  untuk  di proses dalam  pembuatan bentuk dashboard.

## 3.2. Proses Eksekusi Data
Tampilan  data excel  tahun 2021 dan 2022:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  3. Tampilan Data Excel  Tahun 2021
Pada Gambar 3 menunjukkan data mentah berupa  data pengguna  layanan Kereta  Api di  tahun  2021.  Mengeksekusi  data  dengan  cara  Drag  dan  Drop  file  data  Excel  ke  dalam Tableau Public peneliti menggunakan web authoring  untuk menghubungkan  koneksi data Excelnya ke Aplikasi Web Authoring Tableau Public sehingga data terbentuk data source. Untuk  pengolahan  datanya  yang  akan  dibuat  visualisasi  data  dan  di  bentuk  dalam pembentukan dashboard. Tampilan  data source nya seperti  ada di Gambar 5.
Gambar  4. Tampilan Data Excel  Tahun 2022
Pada Gambar 4 menunjukkan data mentah berupa  data pengguna  layanan Kereta  Api di  tahun  2022.  Mengeksekusi  data  dengan  cara  Drag  dan  Drop  file  data  Excel  ke  dalam Tableau Public peneliti menggunakan web authoring  untuk menghubungkan  koneksi data Excelnya ke Aplikasi Web Authoring Tableau Public sehingga data terbentuk data source. Untuk  pengolahan  datanya  yang  akan  dibuat  visualisasi  data  dan  di  bentuk  dalam pembentukan dashboard. Tampilan  data source nya seperti  ada di Gambar 6.
Gambar  5. Tampilan Data Source Pada Tableau Public Tahun 2021
Pada  Gambar  5,  menunjukkan  data  source  yang  sudah  diolah  di  Tableau  Public. Connections  seperti  gambar  di  kiri  atas  tanda  sudah  berhasil  mengimport  data  excel  dan dibagian dibawah connections sheet pages yang akan dibuat dalam bentuk visualisasinya. Selanjutnya,  yang  ada  di  bagian  kanan  atas  merupakan  keterangan extract  contains  all data pada 21 September 2023 di jam 6.21 WIB Seperti keterangan yang ada di Gambar 5 data source pada Gambar 5 yaitu data pelayanan  jasa Kereta Api  tahun 2021.
Gambar  6. Tampilan Data Source  Pada Tableau Public Tahun 2022
Pada  Gambar  6,  menunjukkan  data  source  yang  sudah  diolah  di  Tableau  Public. Connections  seperti  gambar  di  kiri  atas  tanda  sudah  berhasil  mengimport  data  excel  dan dibagian dibawah connections sheet pages yang akan dibuat dalam bentuk visualisasinya. Selanjutnya,  yang  ada  di  bagian  kanan  atas  merupakan  keterangan extract  contains  all data pada 22 September 2023 di jam 1.57 WIB Seperti keterangan yang ada di Gambar 6 data source pada Gambar 6 yaitu data pelayanan  jasa Kereta Api  tahun 2022
Sebelumnya  untuk  mencari  data  yang  terpercaya  bisa  dicari  di  berbagai  platform informasi  salah  satu  yang  digunakan  oleh  peneliti  yaitu  platform  informasi  Badan  Pusat Statistik,  Berikut  tampilan  data  jumlah  penumpang  Kereta  Api  Indonesia  di  tahun  2021 dan 2022.
Data  dapat  di  cari  diwebsite  Badan  Pusat  Statistik  pilih  kemenu  fitur  ekonomi  dan perdagangan  di  sebelah  kiri.  Lalu,  pilih  bagian  transportasi  pilih  kemenu  search  ketik Jumlah Penumpang  Kereta  Api (ribu orang). Kemudian pilih fitur data series pilih tahun yang ingin  digunakan  datanya penelitian  menggunakan  data tahun 2021
Gambar  7. Tampilan Dataset Di Badan Pusat Statistik  Tahun 2021
Data  dapat  di  cari  diwebsite  Badan  Pusat  Statistik  pilih  kemenu  fitur  ekonomi  dan perdagangan  di  sebelah  kiri.  Lalu,  pilih  bagian  transportasi  pilih  kemenu  search  ketik Jumlah Penumpang  Kereta  Api (ribu orang). Kemudian pilih fitur data series pilih tahun yang ingin  digunakan  datanya penelitian  menggunakan  data tahun 2022
Gambar  8. Tampilan Dataset Di Badan Pusat Statistik  Tahun 2022

## 3.3. Proses  Pembuatan visualisasi dashboard
Jika  Sudah  berhasil  dalam  pengolahan  dari  data  excel  ke  dalam  data source Tableau Public,  Berikut  hasil  proses  Output  dari  data  jumlah  penumpang  pelayanan  jasa  Kereta Api  di  tahun  2021  dan  2022. Pembentukan  Visualisasi  data  dimulai  dengan  mengimport table. Lalu, dengan membuat sheet pertiap wilayah. Selanjutnya data yang  ada di pertiap wilayah  akan  di  descending  dari  data  penumpang  yang  terbanyak  sampai  yang  terdikit. Dan tiap table tiap wilayah dan tahunnya akan dimasukkan kedalam bentuk columns dan measure values dimasukkan  kedalam rows .  Kemudian  untuk  membuat  visualisainya tinggal mengikuti sesuai yang  ingin digunakan di fitur showme . Dan yang terakhir untuk membuat tampilan  lebih  menarik bisa memakai  fitur marks untuk mengedit.
Gambar  9. Data Penumpang Kereta Api  Indonesia  Jabodetabek Pada Tahun 2021
Dilihat  dari  Gambar  9  memperlihatkan  bagaimana  cara  dalam  membuat  visualisasi data.  Cara  yang  pertama  dilakukan  memasukkan  tables  data  tahun  2021  serta  wilayah yang digunakan yaitu wilayah jabodetabek ke pages columns , lalu memasukkan measure values  ke  pages  rows  untuk  didescending  data  pelayanan  jasa  Kereta  Api  data  yan g terbanyak  hingga  data  yang  paling  sedikit.  Setelah  semua  data  dimasukkan  kedalam pages  bentuk  dari  visualisasi  yang  digunakan  kali  ini  yaitu horizontal  bars dengan mengubah  sedikit  warna  dari  bars-bars  grafik  tersebut  digunakan  fitur  color  untuk merubah  warna  yang  dimana  wana  dasar  dari  Tableau  Public  yaitu  warna  biru  kali  in i diubah  dalam  bentuk  warna  hijau.  Sehingga  terdapat  penumpang  pelayanan  jasa  Kereta Api  di wilayah  jabodetabek di tahun 2021 penumpang  sebanyak 126.740 per tahunnya.
Gambar  10. Data Penumpang Kereta Api  Indonesia  Jabodetabek Pada Tahun 2022
Dilihat  dari  Gambar  diatas  yaitu  Gambar  10  memperlihatkan  bagaimana  cara  dalam membuat  visualisasi  data  dashboard.  Cara  yang  pertama  dilakukan  memasukkan  tables data tahun 2022 serta wilayah jabodetabek ke pages columns,  lalu memasukkan measure values  ke  pages  rows  untuk  didescending  data  penumpang  yang  terbanyak  dan  yan g paling sedikit. Setelah semua data dimasukan ke dalam pages bentuk dari visualisasi yan g digunakan  kali  ini  yaitu  horizontal  bars  dengan  mengubah  sedikit  warna  dari  bars-bars grafik tersebut digunakan fitur color untuk merubah warna yang dimana warna dasar dari Tableau  Public  yaitu  warna  biru  kali  ini  diubah  dalam  warna  kuning  gradasi  merah. Sehingga terdapat perbedaan penumpang pelayanan jasa Kereta  Api Indonesia di wilayah jabodetabek  dari  tahun  2021  dan  2022  yaitu  di  tahun  2022  penumpang  lebih  banyak 91.225 dari selisih  126.740 di tahun 2021 dan 217.965 di tahun 2022 per tahunnya.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  11. Data P enumpang Kereta Api Indonesia Non Jabodetabek P ada T ahun 2021
Dilihat  dari  Gambar  11  memperlihatkan  bagaimana  cara  dalam  membuat  visualisas i data.  Cara  yang  pertama  dilakukan  memasukkan  tables  data  tahun  2021  serta  wilayah yang  digunakan  yaitu  wilayah    Non  Jabodetabek  ke pages  columns ,  lalu  memasukkan measure  values  ke  pages  rows  untuk  didescending  data  pelayanan  jasa  Kereta  Api  data yang terbanyak hingga data yang paling sedikit. Setelah semua data dimasukkan kedalam pages  bentuk  dari  visualisasi  yang  digunakan  kali  ini  yaitu packed  bubbles dengan mengubah  sedikit  warna  dari  bars-bars  grafik  tersebut  digunakan  fitur  color  untuk merubah  warna  yaitu  warna  Tableau  20.  Sehingga  terdapat  penumpang  pelayanan  jasa Kereta  Api  di  wilayah  jabodetabek  di  tahun  2021  penumpang  sebanyak  20.781  per tahunnya.
Gambar  12. Data P enumpang Kereta Api Indonesia Non Jabodetabek P ada
T ahun 2022
Dilihat  dari  Gambar  di  atas  yaitu  Gambar  12  adalah  data  penumpang  pelayanan  jasa Kereta  Api  Indonesia  untuk  wilayah  Non  Jabodetabek  di  pulau  jawa.  Dilakukan  pada sheet  berikutnya  yaitu  sheet  2  data  diwilayah  Non  Jabodetabek  dilakukan  dengan  cara memasukkan  data  tables  2022  serta  wilayah  Non  Jabodetabek  ke  dalam  pages  columns dan  measure  values  kedalam  pages  rows.  Selanjutnya,  untuk  membuat  visualisasi  dar i data  menggunakan  fitur  showme  untuk  data  di  tahun  2022  memakai  box-whisker  plots. Menggunakan fitur marks untuk mengubah warna data ditahun 2022 menggunakan warna hijau.  Sehingga,  dapat  dilihat  perbedaan  data  dari  tahun  2021  dan  2022  data  di  tahun paling  banyak  sampai  54.454  data  penumpang  dan  untuk  di  data  2021  ada  20.781  data penumpang  perbedaan terlihat  sampai  33. 673 data penumpang.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar 13. Data P enumpang Kereta Api Indonesia P ulau Jawa (Jabodetabek dan Non Jabodetabek) P ada T ahun 2021
Dilihat  dari  Gambar  13  memperlihatkan  bagaimana  cara  dalam  membuat  visualisasi data.  Cara  yang  pertama  dilakukan  memasukkan  tables  data  tahun  2021  serta  wilayah yang  digunakan  yaitu  wilayah  pulau  jawa  (Jabodetabek  dan  non  Jabodetabek)  ke pages columns ,  lalu  memasukkan  measure  values  ke  pages  rows  untuk  didescending  data pelayanan jasa Kereta  Api  data yang terbanyak hingga data yang paling sedikit. Setelah semua  data  dimasukkan  kedalam  pages  bentuk  dari  visualisasi  yang  digunakan  kali  in i yaitu treemaps dengan mengubah sedikit warna dari bars-bars  grafik tersebut digunakan fitur color untuk merubah warna dalam bentuk warna biru. Sehingga terdapat penumpan g pelayanan  jasa  Kereta  Api  di  wilayah  jabodetabek  di  tahun  2021  penumpang  sebanyak 147.521 per tahunnya.
Gambar 14. Data P enumpang Kereta Api Indonesia P ulau Jawa (Jabodetabek dan Non Jabodetabek) P ada T ahun 2022
Dilihat  dari  gambar  yaitu  Gambar  14  adalah  data  penumpang  pelayanan  jasa  Kereta Api di tahun 2022 diwilayah Pulau Jawa dimana gabungan data dari Jabodetabek dan Non Jabodetabek.  Cara  yang  pertama  dilakukan  dengan  membuat  sheet  baru  lagi  dengan memasukkan  tables  2022  serta  wilayah  yang  digunakan  kedalam  pages  colums  da n measure values dimasukkan kedalam pages rows. Lalu, didescending supaya terlihat data yang terbanyak hingga data yang paling sedikit. Selanjutnya, dalam membuat visualisas i data  menggunakan  fitur  showme  pada  kali  ini  menggunakan  horizontal  bars  pada  tahu n 2022. Sehingga, dapat dilihat perbedaan dari data Pulau Jawa ditahun 2021 dan 2022 data yang  paling  banyak  penumpangnya  ada  di  tahun  2022  dengan  272.419  data  sedangkan data  di  tahun  2021  ada  147.521  data  dengan  perbedaan  124.898  data  penumpang  Kereta Api  Indonesia.
Gambar 15. Data P enumpang Kereta Api Indonesia Sumatera P ada T ahun 2021
Dilihat  dari  Gambar  15  memperlihatkan  bagaimana  cara  dalam  membuat  visualisasi data.  Cara  yang  pertama  dilakukan  memasukkan  tables  data  tahun  2021  serta  wilayah yang  digunakan  yaitu  wilayah  Sumatera  ke pages  columns ,  lalu  memasukkan  measure values  ke  pages  rows  untuk  didescending  data  pelayanan  jasa  Kereta  Api  data  yan g terbanyak  hingga  data  yang  paling  sedikit.  Setelah  semua  data  dimasukkan  kedalam pages  bentuk  dari  visualisasi  yang  digunakan  kali  ini  yaitu side  by  side  circles dengan mengubah  sedikit  warna  dari  bars-bars  grafik  tersebut.  Sehingga  terdapat  penumpan g pelayanan  jasa  Kereta  Api  di  wilayah  jabodetabek  di  tahun  2021  penumpang  sebanyak 2.242 per tahunnya.
Gambar 16. Data P enumpang Kereta Api Indonesia Sumatera P ada T ahun 2022
Dilihat  dari  Gambar  16  adalah  data  penumpang  Kereta  Api  Indonesia  di  tahun  2022 diwilayah  Pulau  Sumatera.  Cara  yang  pertama-tama  dilakukan  dengan  membuat  sheet baru  kembali  dengan  memasukkan  tables  2022  serta  wilayah  Pulau  Sumatera  kedalam pages  colums  dan  measure  values  dimasukkan  kedalam  pages  rows.  Lalu,  didescendin g kembali supaya terlihat data yang terbanyak hingga data yang paling sedikit. Selanjutnya, dalam  membuat  visualisasi  data  menggunakan  fitur  showme  pada  kali  ini  menggunakan treemaps  pada  tahun  2022  di  ubah  warna  di  fitur  marks.  Sehingga  data  dapat  dilihat perbedaan  dari  data  Pulau  Sumatera  ditahun  2021  dan  2022  data  yang  paling  banyak penumpangnya  ada  di  tahun  2022  dengan  4.696  data  sedangkan  data  di  tahun  2021  ada 2.242 data dengan perbedaan 2.454 data penumpang  Kereta Api  Indonesia.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar 17. Data P enumpang Kereta Api Indonesia T otal Seluruh Wilayah P ada T ahun 2021
Dilihat  dari  Gambar  17  memperlihatkan  bagaimana  cara  dalam  membuat  visualisas i data.  Cara  yang  pertama  dilakukan  memasukkan  tables  data  tahun  2021  serta  wilayah yang digunakan yaitu total seluruh wilayah ke pages columns , lalu memasukkan measure values  ke  pages  rows  untuk  didescending  data  pelayanan  jasa  Kereta  Api  data  yan g terbanyak  hingga  data  yang  paling  sedikit.  Setelah  semua  data  dimasukkan  kedalam pages  bentuk  dari  visualisasi  yang  digunakan  kali  ini  yaitu side  by  side  circles dengan mengubah  sedikit  bentuk  di  fitur  shape  bentuk  bintang.  Sehingga  terdapat  penumpan g pelayanan  jasa  Kereta  Api  di  wilayah  jabodetabek  di  tahun  2021  penumpang  sebanyak 277.115 per tahunnya.
Gambar 18. Data P enumpang Kereta Api Indonesia T otal Seluruh Wilayah P ada
T ahun 2022
Dilihat dari Gambar 18 adalah data penumpang pelayanan jasa  Kereta Api 2022 yang ada  di  seluruh  wilayah  data  yang  ada.  Cara  yang  pertama-tama  dilakukan  dengan membuat sheet baru kembali dengan memasukkan tables 2022 serta total dari keseluruhan wilayah yang digunakan kedalam pages colums dan measure values dimasukkan kedalam pages rows. Lalu, didescending kembali supaya terlihat data yang terbanyak hingga data yang  paling  sedikit.  Selanjutnya,  dalam  membuat  visualisasi  data  menggunakan  fitur showme pada kali ini menggunakan side by side circles dalam bentuk tanda tambah pada tahun 2022. Sehingga dapat dilihat perbedaan dari data seluruh total wilayah ditahun 2021 dan 2022 data yang paling banyak penumpangnya ada di tahun 2022 dengan 149.763 data sedangkan  data  di  tahun  2021  ada  277.115  data  dengan  perbed aan  127.352  data penumpang  pelayanan  jasa Kereta Api  Indonesia
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1134-1147

## 3.4. Implementasi  Dashboard
Dilihat  dari  Gambar  19  menunjukkan  tampilan  visualisasi  dashboard  sehingga informasi  menjadi  lebih  menarik,  mudah  dipahami,  dan  mudah  indah  untuk  dilihat, sehingga  lebih  mudah  dalam  pengambilan  keputusan.  Visualisasi  dashborad  tersedia untuk  akses  penuh  pada  tahun  2021.  Warna  yang  berbeda  disetiap  grafiknya  merupakan data  yang  terbanyak  dengan  melalui  tautan/link  dashboard  dapat  dilihat  sebagai  berikut. Dashboard 2021. Tercatat data dari penumpang pelayanan jasa Kereta  Api yang ada pada tahun 2021 dan 2022
Gambar 19. Dashboard Visualisasi  Jumlah P enumpang Kereta Api Indonesia
T ahun 2021
Dilihat  dari  Gambar  20  menunjukkan  tampilan  visualisasi  dashboard  sehingga informasi  menjadi  lebih  menarik,  mudah  dipahami,  dan  mudah  indah  untuk  dilihat, sehingga  lebih  mudah  dalam  pengambilan  keputusan.  Visualisasi  dashborad  tersedia untuk  akses  penuh  pada  tahun  2022.  Warna  yang  berbeda  disetiap  grafiknya  merupakan data  yang  terbanyak  dengan  melalui  tautan/link  dashboard  dapat  dilihat  sebagai  berikut. Dashboard 2022. Tercatat data dari penumpang pelayanan jasa Kereta  Api yang ada pada tahun 2021 dan 2022
Gambar  20. Dashboard Visualisasi  Jumlah P enumpang Kereta Api Indonesia T ahun 2022

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1134-1147

## 4. Kesimpulan
Simpulan  penelitian  pada  kali  ini  menggunakan  data  penumpang  pelayanan  jasa Kereta  Api  tahun  2021  dan  2022.  Berdasarkan  penelitian  kali  ini,  penumpang  pelayanan jasa  Kereta  Api  Indonesia  menjadi  salah  satu  momok  transportasi  yang  banyak digunakan.  Namun,  berkurangnya  penumpang  transportasi  ini  karena  munculnya  salah satu  wabah  yang  menggemparkan  dunia  yaitu  virus  corona  sebab  itu  di  terapkannya Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  di  tahun  2020  sampai  2021.  Di  tahun  2022 sudah  berkurangnya  wabah  tersebut  maka  perlahan  jumlah  penumpang  pelayanan  jasa Kereta  Api  mulai  padat  kembali.  Tetapi,  tetap  diterapkan  untuk  seluruh  penumpan g menggunakan  masker.  Visualisasi  data  penelitian  kali  ini  dibuat  agar  data  penumpan g Kereta  Api  Indonesia  dalam  bentuk  excel  dapat  dilihat  dan  mudah  dipahami  oleh masyarakat.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Hidayat,  Z.  Halim,  and  F.  N.  Hasan,  “Implementasi  Business  Intelligence Untuk  Menganalisis  dan  Memvisualisasikan  Data  Penumpang  Bus  Transjakarta Menggunakan  Tableau,” KESATRIA  J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer MAnajemen) ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  771–779,  2023,  [Online].  Available : https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/article/view/224
[2] D. Triyanto, M. Sholeh, F. H.-K. K. I. I. dan, and  undefined 2023, “Implementas i Business  Intelligence  Menggunakan  Tableau  Untuk  Visualisasi  Data  Dampak Bencana  Banjir  di  Indonesia,” Djournals.Com ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  586–594,  2023, doi:  10.30865/klik.v3i6.769.
[3] B.  Budiani,  I.  Bunga,  S.  Amalia,  and  F.  Gumelar,  “Analisa  Perbandingan Peramalan  Data  Penumpang  Pt  Kai  Antara  Metode  Simulasi  Monte  Carlo  Dan Double Moving  Average,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 6, no. 3, pp. 176– 183, 2020, doi:  10.33197/jitter.vol6.iss3.2020.398.
[4] K.  Biomantara  and  H.  Herdiansyah,  “Peran  Kereta  Api  Indonesia  (KAI)  sebaga i Infrastruktur Transportasi Wilayah Perkotaan,” Cakrawala , vol. 19, no. 1, pp. 1–8,
2019, [Online].  Available:  http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/cakrawala
[5] P.  Afikah,  I.  R.  Affandi,  and  F.  N.  Hasan,  “Implementasi  Business  Intelligence Untuk  Menganalisis  Data  Kasus  Virus  Corona  di  Indonesia  Menggunakan Platform  Tableau,” Pseudocode ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  25–32,  2022,  doi: 10.33369/pseudocode.9.1.25-32.
[6] L.  D.  Rachmawati  and  F.  N.  Hasan,  “Implementasi  Business  Intelligence  untuk Analisa  dan  Visualisasi  Data  Penyebab  Kematian  Di  Indonesia  Menggunakan Platform Tableau,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 5, no. 1, p. 45, 2023, doi:  10.36499/jinrpl.v5i1.7584.
[7] A. Rusydi and F. N. Hasan, “Implementasi business  intelligence untuk visualisasi kekuatan  sinyal  internet  di  Indonesia  menggunakan  platform  tableau,” TEKNOSAINS    J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  132–141,  2023, doi:  10.37373/tekno.v10i1.378.
[8] Y. I. Pramana, G. Harahap, and M. M. Lubis, “Analisis  Kepuasan Pengguna Jasa Transportasi Kereta  Api,” J. Ilm. Pertan. ( JIPERTA) , vol. 1, no. 2, pp. 202–211, 2019, doi:  10.31289/jiperta.v1i2.77.
[9] T.  Purwani,  A.  Wahyuni,  A.  P.  Wicaksono,  and  H.  D.  Charunia,  “Dashboard Untuk  Visualisasi  Data  Penjualan  Barang  Pada  Toko  Puppets  Skateboard Semarang,” J. Komputaki , vol. 7, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[10] W. A. Luth’v, B. A. Sena Wangi, R. A. Lestari, E. E. Abidah, E. Salsabila, and A. Amri,  “Strategi  pelayanan  perusahaan  PT.  Kereta  Api  Indonesia  (Persero)  dalam meningkatkan  pengguna  jasa  transformasi  kereta  api,” Insight  Manag.  J. ,  vol.  2, no. 2, pp. 75–80, 2022, doi:  10.47065/imj.v2i2.153.
[11] D.  Hartama,  “Analisa  Visualisasi  Data  Akademik  Menggunakan  Tableau  Big Data,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  p.  46,  2018, doi:  10.30645/jurasik.v3i0.65.
[12] S.  N.  Zahra  and  P.  E.  P.  Utomo,  “Visualisasi  Data  Penjualan  Barang  Retail  di Seluruh  Dunia  Menggunakan  Tableau,” J.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 12–21, 2023, doi:  10.47747/jurnalnik.v4i3.1217.
[13] M. Ariandi and S. Rahma Puteri, “Analisis  Visualisasi Data Kecamatan Kertapat i 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/article/view/5141
[14] “https://ejurnal.umri.ac.id/index.php/SEIS/index  e-ISSN:  2809-0950,”  vol.  3,  no. 2, pp. 66–73, 2023.
[15] A. Zikri, J. Adrian, A. Soniawan, R. Azim, R. Dinur, and R. Akbar, “Implementas i Business  Intelligence  untuk  Menganalisis  Data  Persalinan  Anak  di  Klinik  An i Padang dengan Menggunakan Aplikasi Tableau Public,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 20, 2017, doi:  10.15575/join.v2i1.70.
[16] M.  Silvana,  R.  Akbar,  and  R.  Tifani,  “Penerapan  Dashboard  System  d i Perpustakaan  Universitas  Andalas  Menggunakan  Tableau  Public,” Semin.  Nas. Sains dan Teknol. 2017 , no. November, pp. 1–6, 2017.
[17] M.  L.  Mu’tashim,  M.  R.  Arianto,  S.  A.  Damayanti,  B.  A.  Wibisono,  and  D.  S. Prasvita,  “Implementasi  Business  Intelligence  Pada  Golongan  Darah Menggunakan  Tableau  Public  (Studi  Kasus :  Kota  Bandung),” Pros.  Semin.  Nas. Mhs.  Bid.  Ilmu  Komput.  dan  Apl. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  257–263,  2022,  [Online]. Available:  https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/2042
[18] A.  Riansyah,  R.  Andreswari,  and  E.  Sutoyo,  “Perancangan  Business  Intelligence Dashboard  Untuk  Mendukung  Keputusan  Dalam  Penyediaan  Layanan  Paket Internet Pada Telkomsel Menggunakan Metode  Business Dimensional Life Cycle Design  of  Business  Intelligence  Dashboard  To  Support  Decisions  on  Telkomse l Int,” eProceedings Eng. , vol. 8, no. 4, pp. 4077–4084, 2021.
[19] T.  Wahyudi,  M.  Nopianto,  J.  Rani,  D.  R.  Kurniawan,  and  D.  Nugraha, “Implementasi  Dashboard  Monitoring  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  di  Rukun Warga  011  Pondok  Kelapa  Menggunakan  Tableau  Public,” J.  Pengabdi.  Nas. Indones. , vol. 4, no. 2, pp. 294–300, 2023, doi:  10.35870/jpni.v4i2.203.
[20] Q.  Widayati  and  I.  Effendi,  “Pemanfaatan  Software  Tableau  Dalam  Pembuatan Dashboard  Bencana  Karhutla  Di  BPBD  Sumatera  Selatan,” J.  Pengabdi.  Kpd.
Masy. Bina Darma , vol. 1, no. 2, pp. 132–141, 2021, doi:
10.33557/pengabdian.v1i2.1449.