KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 586-594 DOI 10.30865/klik.v3i6.769 https://djournals.com/klik

## Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia
Dandie Triyanto, Muchammad Sholeh * , Firman Noor Hasan
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: 1 dandie2407@gmail.com, 2,* m.sholeh@uhamka.ac.id, 3 firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: m.sholeh@uhamka.ac.id
Abstrak –Indonesia  sebagai  wilayah  yang  rawan  bencana  alam  salah  satunya  adalah  banjir.  Tujuan  penelitian  ini  untuk memvisualisasikan  wilayah  dampak  bencana  alam  banjir  di  seluruh  provinsi  indonesia  dengan  mengimplementasikan  Business Intelligence yang menampilkan sejumlah wilayah provinsi rumah terendam, rumah serta fasilitas umum yang rusak dan jumlah korban meninggal,  hilang  serta  terluka.  Metode  dari  penelitian  ini  diperoleh  berupa  dataset  yang  bersumber  dari  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana dari jangka waktu 1 Januari 2008 sampai dengan 31 Januari 2023  dengan platform Business Intelligence yaitu Tableau Public. Hasil penelitian yaitu berupa laporan berbentuk dashboard yang menampilkan visualisasi data untuk wilayah provinsi terdampak banjir di indonesia. Kesimpulannya berdasarkan hasil visualisasi yang diperoleh, daerah provinsi yang mengalami dampak bencana banjir yaitu Jawa Barat dengan jumlah tertinggi sebesar 1.538.125 dan berdasarkan keseluruhan kota dan kabupat en pada tahun 2021 bulan februari sebesar 221.715. Rumah dan fasilitas umum yang rusak tertinggi yaitu sebesar, untuk rumah 4.929 dan fasilitas umum 76.795, dan korban bencana banjir jumlah tertinggi yaitu untuk korban hilang 173 pada tahun 2010, korban menin ggal 500 pada tahun 2010 dan korban terluka 69.656 pada tahun 2008.
Kata Kunci: Business Intelligence; Banjir; Tableau; Dashboard; Visualisasi
Abstract– Indonesia is a region prone to natural disasters, one of which is flooding. The purpose of this study was to visualize the impact  areas  of  the  natural  flood disaster  in  all  provinces  of  Indonesia  by  implementing  business  intelligence,  which  display s  the number of submerged houses, damaged houses, and public facilities, as well as the number of dead, missing, and injured victims. The method of this research was obtained in the form of a dataset sourced from the National Disaster Management Agency from January 1, 2008, to January 31, 2023, using the business intelligence platform Tableau Public. The results of the research are in the form of reports  and  dashboards  that  display  data  visualization  for  flood-affected  provinces  in  Indonesia.  In  conclusion,  based  on  the visualization results obtained, the province that experienced the impact of the flood disaster was West Java with the highest number of 1,538,125, and based on all cities and districts in February 2021, there were 221,715 The most damaged houses and public facilities, namely 4,929 houses and 76,795 public facilities; and the most flood victims, namely 173 missing victims in 2010, 500 dead vi ctims in 2010, and 69,656 injured victims in 2008.
Keywords : Business Intelligence; Flooding; Tableau; Dashboard; Visualization

## 1. PENDAHULUAN
Tableau adalah sebuah platform visualisasi data yang berguna untuk menganalisis data  dalam pengambilan keputusan. Platform ini juga merupakan alat yang berharga bagi peneliti yang ingin menyajikan data dan analisis mereka dengan cara visual  yang  menarik.  Dengan  menggunakan  Tableau,  peneliti  dapat  membuat  visualisasi  yang  mudah  dipahami,  tidak hanya  oleh  rekan  di  departemen  mereka,  tetapi  juga  oleh  investor,  penyandang  dana  hibah,  akademisi  lainnya,  dan masyarakat umum di indonesia. Visualisasi data yang dibuat dengan Tableau untuk membantu menggambarkan informasi visualisasi berupa grafik yaitu dampak bencana banjir di indonesia. Tableau dapat berjalan pada platform Windows dan Mac OS [1]. Tableau memiliki beberapa produk diantaranya Tableau Desktop, Tableau Public, Tableau Server, Tableau Online,  Tableau  Prep, dan Tableau  Mobile [2].  Peneliti  menggunakan  tableau  berupa  produk Tableau  Public, Secara keseluruhan  produk Tableau  Public tersebut  memudahkan  peneliti  dalam  mengelola,  memvisualisasikan,  dan menganalisis data dengan cepat dan mudah, serta membantu dalam pengambilan keputusan berdasarkan informasi yang lebih mudah dipahami melalui dashboard sistem [3].
Business  Intelligence (BI),  yang  juga  dikenal  sebagai  Intelegensi  Bisnis,  merujuk  pada  aplikasi,  teknologi  dan sistem yang dipergunakan dalam mengumpulkan data dari berbagai sumber. Setelah data terkumpul, Business Intelligence (BI) akan memproses dan menampilkan informasi dalam bentuk rangkuman yang mudah dibaca, menyeluruh, serta jelas, sehingga dapat  diperlukan untuk menganalisis serta memantau operasional suatu instansi  atau perusahaan  [4]. Dengan demikian, data yang dihasilkan harus memiliki konsistensi dalam bentuk, struktur, dan harus dapat disimpan dalam format yang dapat dibaca oleh sistem pendataan berbasis elektronik [5].
Kehadiran Business Intelligence (BI) telah memberikan dampak besar pada perkembangan manajemen Business Intelligence (BI) saat ini yang mengalami kemajuan yang signifikan dan masih dalam sebuah pengambilan keputusan [6]. Business Intelligence (BI)  merupakan sistem untuk  memvisualisasikan  sebuah data bencana banjir di  seluruh provinsi indonesia yang diinginkan untuk  dapat  menjadi sebuah solusi  dalam  menganalisa suatu  data  dengan beberapa “rumah terendam,  rumah  serta  fasilitas  umum  yang  rusak,  korban  meninggal,  hilang  dan  terluka”  dari  berbagai  provinsi  di indonesia.
Beberapa penelitian terdahulu terkait dengan Business Intelligence yaitu “Visualisasi Dashboard Kekuatan Sinyal 4G, 3G, 2.5G Internet di Indonesia Dengan Tableau Public”, hasil akhir yang didapat yaitu data mentah yang bersumber dari www.bps.go.id dan perbedaannya terletak dari  pengumpulan datasetnya bahwa penelitian terdahulu  menggunakan data mentah yang bersumber dari www.bps.go.id sedangkan peneliti berasal dari dataset Badan Nasional Penanggulangan
Dandie Triyanto, Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia
Bencana  (BNPB)  [7],  penelitian  lain  yang  relevan  yaitu  “Menganalisa  data  dan  visualisasi  penyebab  kematian  di indonesia  dengan  menggunakan Business  Intelligence ”,    hasil  akhir  yang  didapat  dari  dataset  yang  bersumber  dari www.kaggle.com dimana data tersebut di visualisasikan menggunakan platform tableau public yang menampilkan jumlah kasus  kematian  di  indonesia  akibat  bencana  alam  dan  non  alam  seperti  penyakit  dan  perbedaannya  dari  dataset  serta mengolah datanya dimana sebelumnya diolah langsung melalui tableau untuk  proses ETL (Extract, Transform, Load) sedangkan peneliti melakukan Data Cleaning dengan tahapan ETL (Extract, Transform, Load) menggunakan Microsoft Excel  [8],  Selanjutnya  penelitian  lain  terkait Business  Intelligence yaitu  tentang  “Analisa  Data  Sistem  UMKM Menggunakan  Business  Intelligence  Dengan Development  Model  Framework” dimana  dalam  menganalisa  data menggunakan Business Intelligence tentang judul tersebut menggunakan Value Chain Analysis dimana dapat membantu pengelolaan  sistem  pada  UMKM  Kab.  Magelang  sedangkan  peneliti  menerapkan Business  Intelligence untuk menganalisa  data  menggunakan  tahap  ETL (Extract,  Transform,  Load) dengan  Tableau  Public  [9].  Penelitian  lainnya yaitu  “Menganalisa  Earthquake  di  Indonesia  Dengan Business  Intelligence Menggunakan  Tableau”,    hasil  akhir  yang didapat dari dataset yang bersumber dari www.kaggle.com dimana data tersebut di visualisasikan menggunakan platform tableau  public  dan  perbedaannya  dari  dataset,  peneliti  menggunakan  dataset  dari  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana (BNPB) [10].
Hasil akhir dari penelitian ini membahas tentang dashboard visualisasi data bencana alam yaitu banjir didapatkan dari sumber informasi Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) dengan jangka waktu 1 Januari 2008 sampai dengan 31 Januari 2023. Salah satu cara mempergunakan Business Intelligence (BI) ialah dengan menganalisa data lalu memvisualisasikan dan membuat peta grafik dampak bencana banjir seluruh wilayah di indonesia melalui penggunaan Platform Business  Intelligence (BI)  yaitu  Tableau  Public  [11].  Dengan  menerapkan Business  Intelligence dapat mempermudah  untuk  menganalisa  data  dalam  suatu  masalah  dampak  bencana  banjir  di  indonesia  dengan  tools  yang digunakan yaitu tableau public. Berdasarkan permasalahan yang terjadi bahwa peneliti ingin melakukan sebuah analisa data dari data public resmi dari pemerintah untuk  dapat  divisualisasikan kedalam tableau public. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menghasilkan sebuah analisa data dengan memvisualisasikan dalam bentuk grafis berupa “peta persebaran wilayah yang terdampak, jumlah rumah yang terendam, kerusakan fasilitas umum dan rumah, serta jumlah korban yang meninggal, hilang, terluka” dalam bencana banjir di seluruh wilayah provinsi indonesia .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan ini menggunakan metode dataset yaitu berupa data sekunder yang di peroleh melalui BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana), selanjutnya dari data diperoleh lalu diolah menggunakan platform Business Intelligence (BI) yaitu Tableau. Sehingga dari data tersebut dapat divisualisasikan untuk menjadi proses pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Berikut dibawah ini Gambar 1 alur penelitian dengan berbentuk flowchart.
Gambar 1. Tampilan Alur Penelitian Berbentuk Flowchart

## 2.2 Tahapan Awal
Tahap  awal  ini  yaitu  mengumpulkan  studi  literatur  terkait  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Tujuan  untuk memperoleh suatu  masalah yang akan diteliti. Manfaat  dari studi literatur ini untuk mencari sumber-sumber informasi terkait  yang  akan  diteliti  lalu  membandingkannya  dengan  penelitian-penelitian  terdahulu. Pada  tahap  awal  ini,  dapat dilakukan penyelidikan untuk menentukan permasalahan yang akan diambil dan strategi solusi yang akan diterapkan. Hal ini sangat penting karena membantu memastikan keberhasilan penelitian yang dilakukan.

## 2.3 Tahapan Pengumpulan Data atau Data Preparation
Tahap pengumpulan data ini menggunakan data yaitu data sekunder. Data sekunder merupakan sebuah data didapatkan dari data tangan kedua yaitu berupa dataset [12]. Dataset adalah sebuah objek yang mewakili data dan hubungan antar data yang disimpan dalam memori atau file. Struktur Dataset serupa dengan data yang terdapat pada database [13]. Selain

## Dandie Triyanto, Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana
dari data sekunder peneliti menggunakan studi literatur berupa jurnal ilmiah, artikel ilmiah, dan buku untuk menemukan penelitian-penelitian  terdahulu  sebagai  sebuah  referensi  untuk  melakukan  informasi  dan  visualisasi  dalam  sebuah dashboard visualisasi. Peneliti memakai dataset yang bersumber dari informasi BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana) dari seluruh wilayah provinsi di indonesia dalam rentang waktu dari 1 Januari 2008 sampai dengan 31 Januari 2023.

## 2.4 Tahapan Data Cleaning (Pembersihan Data) Dengan Tahapan ETL (Extract, Transform, Load)
Pada  tahap  ini  setelah  melakukan  pengumpulan  data  berupa  dataset  selanjutnya  ada  beberapa  tahapan  berikut  dalam melakukan Data Cleaning yaitu proses mengidentifikasi, memperbaiki, menghapus kesalahan, dan ketidak akuratan, atau ketidak  konsistenan  dalam  data  untuk  meningkatkan  kualitas  dan  reliabilitas  data.  Tujuan  dari Data  Cleaning (Pembersihan Data) adalah untuk menghasilkan data yang bersih, lengkap, dan konsisten, yang dapat diandalkan untuk analisis dan pengambilan keputusan yang akurat. Data Cleaning ini menggunakan tahapan ETL (Extract, Transform dan Load). Dalam  pemrosesan  ETL (Extract,  Transform,  Load) merupakan  sebuah  proses  dalam  pengambilan  data  dari berbagai informasi (Extract), membersihkan, memformat, mengubah, dan memperbaiki data (Transform), dan memuat data  yang  telah  diolah  ke  dalam  suatu  sistem  tujuan (Load) sehingga  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk  keperluan analisis, pelaporan, dan pengambilan keputusan. Pada tahapan tersebut data diolah untuk mencegah kesalahan yang akan terjadi agar tidak menghampat penelitian. Data yang didapat kemudian di perbaiki dari data yang tidak akan digunakan lalu  dibersihkan.  Proses  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam Business  Intelligence (BI) benar-benar dapat dipercaya serta bisa digunakan buat pengambilan keputusan yang sempurna agar tidak terjadi proses kesalahan serta berantakan atau error dalam melakukan di platform tableau public.

## 2.5 Tahapan Implementasi dan Visualisasi Dashboard Pada Tableau
Setelah melakukan tahapan ETL (Extract, Transform, dan Load) tahap terakhir yaitu data yang didapatkan dari informasi BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana)  dan sudah valid selanjutnya di implementasikan kedalam platform Business Intelligence (BI) yaitu Tableau. Dalam proses implementasi mencakup proses tahap import data kedalam tableau setelah  itu  tahap  eksekusi  data  untuk  dilanjutkan  kedalam worksheet baru.  Dari  data  yang  diperoleh  tersebut  dapat divisualisasikan  kedalam dashboard Tableau  Public . Dashboard mengacu  pada  antarmuka  pengguna  visual  yang menampilkan  informasi  dengan  cara  yang  mudah  dipahami,  yang  digunakan  untuk  memonitor  dan  mendukung pengambilan  keputusan  berdasarkan  data  terkait  dengan  kasus  banjir  di  seluruh  provinsi  indonesia. Dashboard dapat dianggap sebagai alat yang terdiri dari informasi dan visualisasi geografis, yang berfungsi sebagai pengukur dan indikator dalam pemantauan dan pengambilan keputusan dalam konteks Business Intelligence (BI) [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan ini membahas tahapan penelitian yang digunakan dalam sebuah platform Business Intelligence (BI) yaitu Tableau Public version 2022.4 yang akan digunakan dalam mengolah sebuah dataset untuk menghasilkan hasil berupa visualisasi dalam bentuk dashboard untuk memunculkan wilayah mana saja yang terdampak banjir, rumah serta fasilitas umum yang rusak, dan jumlah korban akibat bencana alam tersebut. Berikut Gambar 2 dibawah ini merupakan tahapan- tahapan dari proses import hingga visualisasi yang akan di ilustrasikan .

## Gambar 2. Tahapan-Tahapan Proses Datasource
Gambar 2 diatas merupakan sebuah tahapan-tahapan proses dari import (memasukan sebuah data) sampai ke dalam proses sebuah visualisasi yang di visualisasinya menjadi 4 (empat) tahapan, dalam menampilkan sebuah visualisasi dalam bentuk dashboard .  Peneliti  memakai  dataset  yang  bersumber  dari  BNPB  (Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana) sebagai datasource selanjutnya  peneliti  memperoleh  sebuah  data  bencana  alam  banjir  di  seluruh  wilayah  provinsi indonesia berbentuk datasource file. Xlsx, setelah itu Data Cleaning (pembersihan data) dengan menggunakan tahapan ETL (Extract, Transform, Load) datasource untuk di implementasikan kedalam Business Intelligence (BI) yaitu Tableau Public.

## 3.1 Data Preparation
Preprocessing pada  dataset  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  sebelum  melakukan  analisis  terhadap  dataset,  dengan tujuan untuk mengubah format dataset menjadi bentuk yang ternormalisasi  [15]. Penelitian ini menggunakan data dari Badan  Penanggulangan  Bencana  (BNPB)  dalam  bentuk  dataset  bencana  banjir.  Data  bencana  banjir  yang  diperoleh sebanyak 13776 kejadian terhitung dari jangka waktu 1 Januari 2008 sampai 31 Januari 2023 di seluruh wilayah provinsi indonesia. Didalam dataset ini kemudian menampilkan visualisasi data wilayah provinsi yang terdampak bencana banjir, “rumah terendam”, “rumah serta fasilitas umum yang rusak”, dan “jumlah korban” yang “meninggal”, “terluka” maupun

## Dandie Triyanto, Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana
“hilang”.  Data  mentah  yang  diperoleh  yaitu  berupa  datasource  dengan  format.  xlsx,  kemudian  diolah  selanjutnya dianalisis menggunakan Platform Tableau Public.
3.2 Data Cleaning Dengan Menggunakan Tahapan ETL (Extract, Transform, Load)
Pembersihan Data (Data Cleaning) merupakan proses yang melibatkan pengujian, perbaikan, dan eliminasi data yang tidak akurat, salah, dan tidak relevan [16]. Proses ini melibatkan pengenalan data yang tidak lengkap, salah, dan tidak relevan,  dan  kemudian  menggantinya,  mengubahnya  atau  menghapusnya  [17].  Tujuan Data  Cleaning untuk menghilangkan  data  yang null menjadi  tidak  ada serta columns dan rows yang  berantakan  menjadi  rapi.  Pembersihan Data ( Data Cleaning ) menggunakan tahapan ETL (Extract, Transform, dan Load) yang bertujuan untuk menyortir serta memfilter data yang sudah tidak digunakan lalu dikeluarkan.  Berikut Gambar 3 dibawah ini dataset yang sudah diolah atau data cleaning menggunakan tahapan ETL (Extract, Transform, dan Load)..
Gambar 3. Datasource Sebelum di ETL (Extract, Transform, Load)
Pada Gambar 3 diatas, merupakan datasource sebelum di ETL (Extract, Transform, Load) dan masih banyak data yang berantakan, serta pada bagian kolom “Meninggal”, “Hilang”, “Terluka”, “Rumah Rusak”, “Rumah terendam”, dan “Fasilitas Umum yang Rusak” masih ada data yang null . Datasource tersebut sudah diextract namun belum di transform dan load. Dalam proses extractnya sama seperti extract pada umumnya yaitu masih dalam berupa rar lalu menjadi xlsx. Dimana dalam proses tahapan ETL ini yaitu Extract didapatkan datasource dari data public berasal dari pemerintah.
Dandie Triyanto, Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia
Pada Gambar  4  diatas, merupakan datasource sesudah di ETL (Extract, Transform, Load) menjadi tertata rapi serta pada bagian kolom “Meninggal”, “Hilang”, “Terluka”, “Rumah Rusak”, “Rumah terendam”, dan “Fasilitas Umum yang Rusak” terdapat halaman null dirubah menjadi “Tidak Ada”. Dalam prosesnya menggunakan tahapan ETL (Extract, Transform, Load) datasource tersebut sudah di transform dan load agar tidak dapat terjadi double counting (perhitungan ganda) dalam sebuah file excel tersebut.
3.3 Implementasi pada Tableau
a. Tahap Import Datasource
Tahapan  ini,  Sebuah datasource yang  diolah  adalah datasource terkait  kasus  bencana  alam,  yaitu banjir  diseluruh wilayah provinsi indonesia. Data yang didapatkan dari 15 column dan 13777 line dari berbagai wilayah provinsi di indonesia.  Tabel  yang  digunakan  meliputi  “ Longitude,  Latitude ,  Provinsi,  Kabupaten,  Rumah  Terendam,  Rumah Rusak, Fasilitas Umum Rusak, Meninggal, Hilang, Terluka dan Year ”. Longitude dan Latitude berfungsi sebagai titik koordinat dari  setiap daerah untuk membuat peta persebaran yang memvisualisasikan wilayah tersebut  secara jelas dan terperinci. Year merupakan  tahun-tahun kejadian bencana banjir tersebut. Yang harus dilakukan pertama yaitu mengimport datasource Banjir_BNPB.xlsx  pada Tableau Public seperti Gambar 5 dibawah ini:
Gambar 5. Tampilan Import Datasource dalam Format. xlsx
Selanjutnya pada Gambar 5, Connect to data yaitu To a File , digunakan untuk mengkoneksikan kedalam data yang akan disave kedalam file microsoft Office dalam format xlsx, csv, json, Tesk file dan file lainnya meliputi SPSS, SAS, STATA, selanjutnya R.  To  a  Server ,  yaitu  digunakan  untuk connect pada  sebuah  data  yang tersave kedalam  sebuah database  meliputi Oracle  Saved  Data  Sources . Oracle  Saved  Data  Sources, digunakan  untuk  mengakses datasource secara mudah dari file data yang telah tersave di Platform Business Intelligence yaitu Tableau Public .
b. Tahap Eksekusi Datasource
Gambar 6. Tampilan Datasource
Gambar  6  merupakan datasource berupa  tampilan field data  bencana  banjir  yang  digunakan  kedalam  bentuk format. Xlsx dan telah terhubung ke Platform Business Intelligence yaitu Tableau public. Selanjutnya datasource akan menuju  ke  halaman worksheet baru  dimana  nantinya  akan  memvisualisasikan  dan  menganalisis  wilayah  provinsi “terdampak  banjir,  rumah  serta  fasilitas  umum  yang  rusak,  dan  jumlah  korban  bencana  banjir”  di  seluruh  wilayah indonesia.  Selanjutnya  yaitu  mengolah  dan  menganalisis  dari  data  bencana  banjir  berdasarkan  variabel-variabel  yang sudah ditentukan. Visualisasi dari variabel-variabel tersebut terdiri dari 6 worksheet yang akan dikerjakan, yaitu :
Dandie Triyanto, Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia
a. Sheet 1  :  Dalam sheet 1  berisi Maps  Distribution  Of  Flood  Event  In  Indonesia yang  bertujuan  untuk  mengetahui jumlah terdampak bencana banjir di seluruh wilayah provinsi di indonesia.
b. Sheet 2 : Dalam sheet 2 berisi Flood Events In West Java yang bertujuan untuk mengetahui berapa banyak jumlah terdampak bencana banjir di kota atau kabupaten berdasarkan provinsi jawa barat di indonesia.
c. Sheet 3 : Dalam sheet 3 berisi Top 5 Flood Event In Indonesia dimana kita dapat mengetahui jumlah tertinggi dari bencana alam banjir di seluruh wilayah provinsi indonesia.
d. Sheet 4 : Dalam sheet 4 berisi Houses and Public Facilities Were Damaged by Flood in Indonesia yang bertujuan untuk mengetahui jumlah berapa banyak terdampak banjir yang mengakibatkan rumah serta fasilitas umum yang rusak berdasarkan seluruh wilayah provinsi di indonesia.
e. Sheet 5 : Dalam sheet 5 berisi Flood Victims In Indonesia dimana menampilkan grafik jumlah keseluruhan wilayah provinsi korban bencana banjir di indonesia meliputi korban meninggal, hilang serta terluka.
f. Sheet 6 : Dalam sheet 6 berisi tampilan Dashboard dari keseluruhan visualisasi yang telah diselesaikan sebelumnya. Pada  tampilan Dashboard dapat  melihat  lebih  jelas  hasil  visualisasi  berupa  diagram,  grafik  serta  maps  secara keseluruhan.

## 3.4 Analisa Hasil Visualisasi Berbentuk Dashboard
Tahap  ini  yaitu  melakukan  visualisasi  kedalam  bentuk dashboard menggunakan  Tableau  Public. Dashboard tersebut memvisualisasikan sejumlah informasi berbentuk side by side bar, horizontal bar, pie chart dan lain-lain.
a. Peta Persebaran Wilayah Yang Terdampak Banjir
Tujuan dibuatnya peta ini akan menampilkan peta persebaran wilayah banjir di indonesia. Hal ini dilakukan untuk mengetahui provinsi mana saja yang terdampak banjir di indonesia.

## Gambar 7. Tampilan Maps Distribution of Flood Event in Indonesia
Gambar 7, merupakan gambar geo mapping yang menunjukan 34 provinsi yang terdampak banjir di indonesia. Untuk  berwarna  abu-abu  menunjukan  wilayah  provinsi  yang  paling  sering  terjadi  di  indonesia  sebanyak  1.538.125  di wilayah jawa barat. Langkah yang harus dilakukan dalam tahap visualisasi yaitu klik kolom latitude pindahkan ke rows , longitude pindahkan ke columns , setelah itu klik kolom “rumah terendam” tahan lalu pindahkan ke color untuk visualisasi warna agar menunjukan wilayah provinsi mana saja yang terdampak banjir, dan klik provinsi tahan lalu pindahkan ke detail untuk dapat visualisasi yang dibuat lebih jelas. Setelah itu simpan ke worksheet Maps Distribution of Flood Event in Indonesia.
b. Side by Side Daftar Wilayah Kejadian Banjir di Jawa Barat
Dandie Triyanto, Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia
Gambar 8, merupakan grafik yang berbentuk side by side bar yang memvisualisasi jumlah daftar kejadian banjir di seluruh “Jawa Barat” yang diperoleh berdasarkan “bulan, tahun, provinsi dan jumlah rumah terendam” didapatkan dari perolehan tersebut jumlah terdampak banjir tertinggi yaitu grafik yang berwarna “orange” pada bulan “Februari” tahun “2021” di provinsi “Jawa Barat” dengan “Jumlah kasus diperoleh 221.715”. Langkah-langkah dalam visualisasinya yaitu klik kolom banjir terendam pindahkan ke rows , setelah itu klik kolom provinsi, tanggal kejadian pindahkan ke colums lalu  pindahkan  sekali  lagi  “tanggal  kejadian”  ke colums ,  selanjutnya  pada colums “tanggal  kejadian”  rubah  menjadi “year” dan  “tanggal  kejadian”  satu  lagi  rubah  menjadi “month” untuk  menampilkan  keterangan  tahun  dan  bulan, selanjutnya pada provinsi di colums lalu di filter hanya jawa barat saja yang di ceklis. Dan langkah terakhir ke menu show me untuk menghasilkan sebuah grafik yang dibutuhkan lalu klik dan tahan dengan crtl pada keyboard, month di colums lalu pindahkan ke color untuk visualisasi pada grafik ini supaya menjadi lebih menarik dan dapat melihat dengan mudah kejadian banjir tiap tahun dan bulan berdasarkan warna. Selanjutnya simpan ke worksheet Flood Event in West Java.
c. Horizontal Bar Wilayah Kejadian Banjir Tertinggi di Indonesia
Gambar 9. Tampilan Top 5 Flood Event in Indonesia
Gambar 9, adalah bentuk visualisasi jumlah provinsi dan kabupaten yang paling banyak terdampak bencana banjir di indonesia dengan horizontal bar. Didapatkan jumlah “provinsi dan kabupaten” yang paling banyak terdampak bencana banjir yaitu berwarna “hitam” di provinsi “Jawa Barat dan Kabupaten atau Kota Bandung” dengan jumlah kasus yaitu “157.840 pada tahun 2010”. Langkah-langkah dalam tahap visualisasi yaitu klik kolom rumah terendam pindahkan ke columns dan provinsi ke rows , selanjutnya ke menu show me pilih horizontal bar, lalu untuk visualisasi dapat menarik serta mengetahui mana yang paling banyak terdampak dengan cara klik kolom rumah terendam pindahkan ke color lalu tanggal kejadian dan kabupaten pindahkan ke label. Langkah terakhir yaitu memfilter sejumlah dampak menurut provinsi menjadi 5 kasus tertinggi dengan menggunakan edit filter , selanjutnya save ke worksheet Flood Event in Indonesia.
d. Stacked Bar Jumlah Seluruh Wilayah Kejadian Banjir di Indonesia
Gambar 10. Tampilan Houses and Public Facilities Were Damaged by Flood in Indonesia
Gambar 10, merupakan bentuk visualisasi berbentuk stacked bar berdasarkan provinsi yang terdampak bencana banjir di indonesia. Didapatkan jumlah keseluruhan dampak bencana banjir di indonesia yaitu untuk “fasilitas umum yang rusak” sebanyak “4.929” yang berwarna “hitam” dan “rumah yang rusak” sebanyak “76.795” yang berwarna “hitam”. Langkah-langkah  dalam  memvisualisasinya  yaitu  klik  kolom  “fasilitas  umum  dan  rumah  rusak”  pindahkan  ke rows , setelah  itu  klik  kolom  “provinsi”  pindahkan  ke colomns selanjutnya  kita  dapat  memilih  visualisasi  sesuai  dengan kebutuhan kita dengan cara klik menu show me lalu disini saya pilih stacked bar , selanjutnya untuk mengetahui jumlah
Dandie Triyanto, Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana

## Banjir di Indonesia
rumah rusak serta fasilitas umum dengan cara klik kolom “rumah rusak” pindahkan ke color dan label pada menu “marks ” rumah rusak, dan klik kolom fasilitas umum pindahkan ke color dan label pada menu “marks” fasilitas umum kemudian simpan ke worksheet Houses and Public Facilities Were Damaged by Flood in Indonesia.
e. Lines (Discrete) Korban Banjir di Seluruh Wilayah Indonesia
Gambar 11. Tampilan Grafik Flood Victims in Indonesia
Gambar 11, merupakan jumlah grafik dengan berbentuk visualisasi lines (discrete). Berdasarkan grafik tersebut didapatkan jumlah keseluruhan korban yang terkena dampak bencana banjir untuk korban “Hilang” sebanyak 173 pada tahun 2010, korban “Meninggal” sebanyak 500 pada tahun 2010, dan korban “Terluka” sebanyak 69.656 pada tahun 2008 di  seluruh  wilayah  provinsi  di  indonesia.  Langkah-langkah  dalam  tahap  memvisualisasi  yaitu  klik  kolom  “hilang, meninggal serta terluka” pindahkan ke rows lalu  klik kolom  tanggal  kejadian pindahkan ke columns , kemudian tekan menu show  me berfungsi  menampilkan  sejumlah graphic yang  diingikan  dengan  data  yang  di  visualisasikan.  Untuk tampilan  grafik  ini  menjadi  lebih  menarik  dilakukan color dengan  cara  klik  kolom  hilang,  meninggal,  terluka  lalu pindahkan  ke color pada “marks ”  masing-masing  tempat  hilang,  meninggal,  terluka.  Selanjutnya  klik  kolom  hilang, meninggal, terluka pindahkan ke label pada masing-masing “marks” untuk menampilkan jumlah angka yang terdampak berdasarkan grafik yang telah dikerjakan. Langkah terakhir simpan worksheet Flood Victims in Indonesia.
f. Bentuk Dashboard Seluruh Wilayah Banjir di Indonesia
Gambar 12. Dashboard Visualisasi Untuk Keseluruhan Bencana Banjir di Indonesia
Gambar 12, merupakan dashboard visualisasi dari hasil keseluruhan bencana banjir berdasarkan seluruh wilayah provinsi di indonesia yang terdapat berbagai visualisasi dari 34 provinsi di indonesia dengan komponen-komponennya yaitu geo mapping,  side  by  side  bar,  horizontal  bar,  stacked  bar, dan lines  (discrete). Dashboard  adalah  sebuah  tampilan  yang menyajikan  data  secara  visual,  angka,  dan  metrik  yang  berguna  untuk  memberikan  informasi  dan  mempermudah pengguna untuk mengambil keputusan dengan cepat dan tepat berdasarkan data yang tersedia [18]. Berikut ini silahkan klik: Link dashboard visualisasi . Link tersebut merupakan hasil keseluruhan analisa data berbentuk visualisasi platform Business Intelligence yaitu Tableau.
Dandie Triyanto, Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia

## 4. KESIMPULAN
Bencana alam yang banyak terjadi di indonesia yaitu salah satunya banjir. Hampir tiap tahun seluruh wilayah di indonesia sering terjadi banjir karena drainase air yang tersumbat, dan kesadaran manusia itu sendiri seperti membuang sampah sembarangan dan jumlahnya intensitas hujan yang tinggi. Datasource kasus banjir di indonesia didapatkan dari situs resmi BNPB  (Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana)  indonesia  dengan  jangka  waktu  1  Januari  2008  sampai  31  Januari 2023  dan  dianalisa  data  kemudian  divisualisasikan  secara  inovatif  melalui  platform  tableau  public.  Berdasarkan  hasil analisa  data  representasi  visual  atau  gambaran  grafis  yang  diperoleh  bahwa  daerah  provinsi  yang mengalami  dampak bencana banjir yaitu “Jawa Barat” dengan jumlah tertinggi sebesar 1.538.125 dan berdasarkan “Keseluruhan Kota dan Kabupaten” pada tahun 2021 bulan februari sebesar 221.715. Untuk “Rumah dan fasilitas umum yang rusak” tertinggi yaitu sebesar, untuk “rumah” 4.929 dan “fasilitas umum” 76.795, dan “korban bencana banjir” jumlah tertinggi yaitu untuk korban “hilang” 173 pada tahun 2010, korban “meninggal” 500 pada tahun 2010 dan korban “terluka” 69.656 pada tahun 2008. Dalam hal tersebut untuk dapat menyampaikan pemahaman serta perbandingan untuk seluruh masyarakat di indonesia terkait dengan bencana alam banjir yang banyak terjadi di  indonesia dalam rentang waktu 15 tahun dengan menerapkan business intelligence dengan tahapan ETL (Extract, Transform, Load) menggunakan platform tableau public diharapkan kedepannya dapat menjadi solusi untuk menganalisa suatu data dengan visualisasi yang menarik dan mudah dipahami oleh kalangan umum di indonesia terkait bencana alam yaitu banjir .

## REFERENCES
[1] L. Beard and N. Aghassibake, “Tableau (version 2020.3).,” Journal of the Medical Library Association : JMLA , vol. 109, no. 1. pp. 159–161, Jan. 2021. doi: 10.5195/jmla.2021.1135.
[2] M. Ariandi and S. Rahma Puteri, “Analisis Visualisasi Data Kecamatan Kertapati menggunakan Tableau Public,” J. Jupiter , vol. 14, no. 2, pp. 366–373, 2022.
[3] 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.
[4] E. Marvaro and R. S. Samosir, “Penerapan Business Intelligence dan Visualisasi Informasi di CV . Mitra Makmur Dengan,” KALBIESCIENTIA J. sains dan Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 37–46, 2021, doi: https://doi.org/10.53008/kalbiscientia.v8i2.197.
[5] A. Manshur, “Satu Data, Big Data dan Analitika Data: Urgensi Pelembagaan, Pembiasaan dan Pembudayaan,” Bappenas Work. Pap. , vol. 4, no. 1, pp. 30–46, 2021, doi: 10.47266/bwp.v4i1.82.
[6] S. Maesaroh, R. R. Lubis, L. N. Husna, R. Widyaningsih, and R. Susilawati, “Efektivitas Implementasi Manajemen Business Intelligence pada Industri 4 . 0,” ABDI J. Adi Bisnis Interdisiplin J. , vol. 3, no. 2, pp. 0–7, 2022, doi: 10.34306/abdi.v3i2.764.
[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] 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,  2023,  doi: 10.36499/jinrpl.v5i1.7584.
[9] A. Primadewi, T. A. Purnomo, and D. Sasongko, “Analisa Perancangan Sistem Pengelolaan Data UMKM berdasarkan Business Intelligence  Development  Model  Framework,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  209,  2021,  doi: 10.30865/json.v3i2.3587.
[10]  D.  F.  Lessy,  A.  Avorizano,  and  F.  N.  Hasan,  “Penerapan  Business  Intelligence  Untuk  Menganalisa  Data  Gempa  Bumi  di Indonesia Menggunakan Tableau Public,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, pp. 2–9, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5316.
[11]   llman Z. Y. Aneta Fitria, “Jurnal Mantik Pemanfaatan Business Intelligence Untuk Visualisasi Data Dan Pemetaan Kasus Gizi Buruk Dan Gizi Kurang Menggunakan,” J. Mantik , vol. 6, no. 3, 2022, [Online]. Available: http://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/2955
[12]  H.  Nuraliza,  O.  N.  Pratiwi,  and  F.  Hamami,  “Analisis  Sentimen  IMBd  Film  Review  Dataset  Menggunakan  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Seleksi  Feature  Importance,” J.  Mirai  Manaj. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–17,  2022,  doi: https://doi.org/10.37531/mirai.v7i1.2222.
[13]  S. Suhartini, L. Kerta Wijaya, and N. Arini Pratiwi, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pendataan Obat Berdasarkan Laporan Bulanan Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Lombok Timur,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 147–156, 2020, doi: 10.29408/jit.v3i2.2315.
[14]  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 Telkomsel Int,” eProceedings Eng. , vol. 8, no. 4, pp. 4077–4084, 2021, doi: https://doi.org/10.34818/eoe.v8i4.15235.
[15]  H.  B.  Assyafah  and  D.  T.  Yulianti,  “Analisis  Dataset  menggunakan  Sentiment  Analysis  (Studi  Kasus  Pada  Tripadvisor)  ,” Strategi , vol. 3, no. 2, pp. 320–331, 2021, [Online]. Available:
https://mail.strategi.it.maranatha.edu/index.php/strategi/article/view/287
[16]  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.
[17]  F. A. Sariasih, “Implementasi Business Intelligence Dashboard dengan Tableau Public untuk Visualisasi Propinsi Rawan Banjir di Indonesia,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 6, pp. 14424–14431, 2022, doi: https://doi.org/10.31004/jptam.v6i2.4715.
[18]  D. S.  Gunawan, E. A. Saputra, F. H. Purnama, and S.  Sani, “Daily Data Visualization of Plant Iii Pt Petrokimia Gresik Via Dashboard Up Date,” Konversi , vol. 11, no. 2, pp. 88–92, 2022, doi: 10.20527/k.v11i2.14018.