INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 5 Tahun 2023 Page 9006-9014 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Visualisasi Data Destinasi Wisata di DKI Jakarta Menggunakan Pyhton Google Collab
Muhammad Yasir
Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Email: muhammad.yasir@dsn.ubharajaya.ac.id

## Abstrak
Sektor wisata memiliki peran yang sangat penting dalam mendukung perekonomian suatu daerah atau negara. Salah satu daerah di indonesia yang menawarkan berbagai jenis wisata yang beragam adalah  DKI  jakarta.  Banyaknya  daya  tarik  budaya,  tempat  hiburan  yang  dimiliki,  serta  fasilitas pendukung yang baik, DKI Jakarta memiliki potensi sebagai kawasan wisata yang sangat menjanjikan. Selain faktor daerah yang memiliki potensi, informasi dalam industri wisata merupakan tantangan yang tidak dapat diabaikan. Data yang berkaitan dengan wisata seperti jumlah kunjungan wisatawan, jenis  wisata  yang  paling  populer,  dan  preferensi  wisatawan  yang  ingin  berwisata  dapat  menjadi informasi  berharga  bagi  pemerintah,  pelaku  bisnis,  dan  pemangku  kepentingan  lainnya.  Tujuan penelitian ini adalah melakukan eksplorasi data dan memvisualisasi data destinasi wisata di jakarta. Dataset yang digunakan adalah Indonesia Tourism Destination yang diperoleh dari website  kaggle, visualisasi data dibuat dengan pemograman pyhton menggunakan  google collab. Dengan adanya visualisasi  data  ini  diharapkan  dapat  membantu  menjadi  informasi  yang  berharga  dalam  upaya memahami tren, pola, dan peluang di industri wisata di jakarta.
Kata Kunci : Visualisasi Data, Python, Google Collab, Wisata Jakarta

## Abstract
The tourism sector plays a crucial role in supporting the economy of a region or a country. One of the regions in Indonesia that offers various diverse types of tourism is DKI Jakarta. With its rich cultural attractions, entertainment venues, and excellent supporting facilities, DKI Jakarta holds the potential as a highly promising tourist destination. In addition to the region's potential, information in the tourism  industry  is  a  challenge  that  cannot  be  overlooked.  Data  related  to  tourism,  such  as  the number  of  tourist  visits,  the  most  popular  types  of  tourism,  and  the  preferences  of  tourists,  can provide valuable information for the government, businesses, and other stakeholders. The purpose of this research is to explore and visualize data on tourism destinations in Jakarta. The dataset used is the Indonesia Tourism Destination obtained from the Kaggle website, and the data visualization is done  through  Python  programming  using  Google  Colab.  With  the  availability  of  this  data visualization, it is hoped to provide valuable information in understanding the trends, patterns, and opportunities in the tourism industry in Jakarta.
Keywords: Data Visualization, Python, Google Colab, Jakarta Tourism

## PENDAHULUAN
Indonesia, dengan sumber daya alam melimpah, termasuk lautan, pantai, daratan, cagar  budaya  dan  religi,  serta  tempat  hiburan    memiliki  potensi  besar  untuk dikembangkan  sebagai  destinasi  wisata  (Iwan  Setiawan,  2019).  Sektor  pariwisata memegang  peranan  penting  dalam  mendukung  ekonomi  suatu  daerah  atau  negara. Salah  satu  wilayah  di  Indonesia  yang  menghadirkan  beragam  jenis  wisata  adalah  DKI Jakarta. Dengan berlimpahnya daya tarik cagar dan budaya, wisata religi, tempat hiburan dan  infrastruktur  pendukung  yang berkualitas, DKI Jakarta memiliki  potensi luar  biasa sebagai  tujuan  wisata  yang  menjanjikan.  Selain  faktor  daerah  yang  memiliki  potensi, informasi dalam industri wisata merupakan tantangan yang tidak dapat diabaikan.
Informasi seperti mengenai perkembangan pariwisata, fasilitas pendukung, objek wisata, jumlah pengunjung, serta gambaran mengenai penduduk setempat merupakan elemen penting yang harus dipahami pemerintah atau pelaku bisnis wisata. Wisatawan memerlukan informasi yang andal tentang lokasi tujuan mereka untuk merencanakan perjalanan, mengelola anggaran, dan memastikan perjalanan berjalan lancar (Hapsari et al., 2016). Oleh karena itu, Sektor pariwisata harus menggabungkan ilmu pengetahuan, teknologi,  dan  informasi  dalam  upaya  memberikan  nilai  tambah,  yang  dimulai  dari analisis pasar. Informasi menjadi kunci dalam upaya memahami tren, pola, dan peluang di bidang pariwisata di jakarta (Iwan Setiawan, 2019). Dan salah satu cara untuk melihat dan memahami data  dan  sumber  informasi yang komplek secara ringkas  dan mudah difahami adalah dengan menerapkan visualisasi data.
Visualisasi data adalah seni dan ilmu dalam mengkomunikasikan data yang pada
dasarnya bersifat abstrak, dengan tujuan untuk memungkinkan kita memahami informasi yang kompleks secara lebih intuitif (Ahmad Syaripul & Mukharil Bachtiar, 2016). Saat ini visualisasi  bukan  hanya  sebagai  alat  bantu  membuat  laporan  atau  presentasi  lebih menarik dan interaktif tetapi sebagai elemen penting dalam memfasilitasi pemahaman, komunikasi, dan pengambilan keputusan berdasarkan data yang telah diolah (Ghivary et al., 2023).
Beberapa penelitian sebelumnya yang membahas mengenai visualisasi data antara lain adalah dedy hartama yang melakukan visualisasi big data menggunakan tools dari Tableu, penelitiann ini berfokus pada bagaimana melakukan visualisasi data akademik dengan  berbagai  bentuk  laporan  grafik  (Hartama,  2018).  Revindra  dkk  melakukan visualisasi  data  untuk  menunjang  analisa  data  kependudukan  di  indonesia,  pada penelitian  ini  peneliti  sebelumnya  menggunakan framework  ionic  2  untuk  melakukan visualisasi  data  (Ghivary  et  al.,  2023),  faiz  dkk  melakukan  visualisasi  peta  fasilitas penunjang  wisata  religi  kabupaten  demak,  pada  penelitian  ini  peneliti  sebelumnya menggunakan aplikasi carrymap untuk melakukan visualisasi data (Hapsari et al., 2016).
Gap  research  dalam  penelitian  ini  adalah  pada  objek  dan  tools  yang  digunakan dalam melakukan visualisasi data, penulis melakukan visualisasi data pada objek destinasi wisata  di  jakarta  bahasa  pemograman  yang  digunakan  adalah  pyhton  yang  sudah tersedia dalam platform google collab

## METODE PENELITIAN
Dalam proses analisis data, terdapat serangkaian langkah yang sistematis untuk diikuti guna meraih  pemahaman yang lebih  mendalam dari  data tersebut. Adapun langkah- langkah tersebut dapat disusun sebagai berikut (Bonham-Carter, 1995):

## Gambar 1 Proses Visualisasi Data
• Acquire: yaitu tahap awal memperoleh atau pengumpulan data, baik dari berkas di dalam disk atau sumber melalui jaringan.
• Parse: yaitu tahap memberikan struktur untuk makna data dan mengelompokkannya ke dalam kategori-kategori.
• Filter: yaitu tahap melakukan penghapusan semua data kecuali yang relevan.
Acquire Parse
Filter Mine Presentation
Refine Interact
• Mine: yaitu tahap menerapkan metode statistik, machine learning, atau metode lainnya sebagai  cara  untuk  mengidentifikasi  pola  atau  meletakkan  data  dalam  konteks matematis.
• Presentation: Memilih model visual dasar, seperti grafik batang, daftar, atau pohon.
• Refine : Pada tahap ini, representasi visual dasar ditingkatkan untuk membuatnya lebih jelas dan menarik secara visual, sehingga pesan yang ingin disampaikan lebih mudah dipahami.
• Interact  :  Tambahkan  metode  atau  fitur  yang  memungkinkan  pengguna  untuk berinteraksi dengan data, memanipulasi tampilan, atau mengontrol elemen-elemen yang terlihat.
Pada  penelitian  ini,  penulis  membatasinya  hanya  sampai  pada  tahapan presentation,  yaitu  melakukan  visualisasi  data  destinasi  wisata  jakarta  dengan menggunakan tools goole collab

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Adapun pembahasan langkah-langkah visualisasi data sebagai berikut :
1. Acquire  :  Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  pengumpulan  data  penelitian,  disini penulis menggunakan dataset Indonesia Tourism Destination yang bersumber dari website kaggle. Terdiri dari sejumlah 400 data destinasi turis seluruh indonesia yang meliputi data user, data rating destinasi wisata, data daerah dan tempat lokasi wisata dan sebagainya yang di pecah menjadi 4 dataset yaitu data user, data tourism by id, tourism rating, package tourism.

## Gambar 2 Tampilan Dataset
2. Parse : Pada tahap ini, penulis melalkukan exploratory data analysis (EDA), pada tahap ini penulis hanya berfokus pada destinasi wisata di wilayah Jakarta.
Gambar 4 Tahap Pembersihan Data
Gambar 3 Tahap Exploratority Data Analysis
3. Filter : Pada tahap filterisasi ini, penulis melakukan pembersihan data yang terdapat duplikasi dan menghapus kolom data yang tidak dibutuhkan untuk pemodelan.
4. Mine :  Pada tahap ini adalah proses melakukan pemodelan data dengan metode tertentu. Dalam hal ini penulis menggunakan beberapa library yang berfungsi untuk melakukan  pemodelan  dan  pengolahan  data,  seperti  pandas  untuk  melakukan eksplorasi data, tensorflow dan keras untuk melakukan pemodelan data, matplotlib dan seaborn untuk melakukan visualisasi data.

## Gambar 5 Fungsi Library Python
5. Presentation : Pada tahap ini merupakan hasil output visualisasi dari pemodelan data destinasi wisata di jakarta. Adapun hasilnya sebagai berikut :
Gambar 6 Grafik Kategori Destinasi Wisata Jakarta
Berdasarkan data yang diperoleh dari dataset, diketahui terdapat sejumlah 84 tempat destinasi wisata di jakarta yang dikategorikan kedalam beberapa jenis, seperti wisata budaya,  cagar  alam,  wisata  bahari,  pusat  hiburan  atau  perbelanjaan  dan  rumah ibadah.
Tahap  selanjunya  penulis  melakukan  klasifikasi  user  yang  mengunjungi  destinasi wisata jakarta, dan diketahui wisatawan yang paling banyak mengunjungi adalah dari luar daerah seperti Bekasi, Semarang Lampung dan Jogjakarta
Gambar 8 Visualisasi Rating Destnasi Wisata Jakarta
Setelah  itu,  penulis  juga  melakukan  klasifikasi  rating  destinasi  wisata  jakarta  yang didapatkan  dari hasil  review  wisatawan terhadap destinasi wisata di jakata.  Rating scale dari 1 – 5, destinasi wisata dijakarta memperoleh rata-rata rating penilaian yang cukup baik.
Gambar 9 Visualisasi Harga Tiket Masuk Destinasi Wisata Jakarta
Penulis juga melakukan klasifikasi terhadap tiket masuk destinasi wisata jakarta yang dianggap user atau wisatawan termahal.

## SIMPULAN
DKI Jakarta memiliki potensi besar sebagai destinasi wisata yang menjanjikan, tetapi tantangan utamanya adalah bagaimana mengolah informasi yang sebegitu besar dalam industri wisata. Informasi  seperti perkembangan  pariwisata, fasilitas pendukung,  objek wisata,  jumlah  pengunjung,  dan  pemahaman  tentang  penduduk  setempat  menjadi sangat penting bagi pemerintah daerah dan pelaku bisnis wisata. Visualisasi data adalah alat  yang  efektif  untuk  merangkum  informasi  kompleks  tersebut  dalam  bentuk  yang mudah  dipahami,  membantu  dalam  pemahaman  tren  dan  pengambilan  keputusan dalam  industri  pariwisata  di  Jakarta.  Dari  penelitian  ini  kita  bisa  melihat  pola  asal wisatawan yang kebanyakan dari luar daerah, trend destinasi wisata yang paling banyak di minati serta dapat melihat kualitas destinasi wisata di jakarta, dimana rata-rata destinasi wisata  dijakarta  mendapatkan  rating  yag  cukup  baik.  Diharapkan  dengan  adanya rangkuman  informasi  dalam  bentuk  visualisasi  data  ini,  dapat  memberikan  ringkasan informasi dan pemahaman yang mudah terhadap kondisi destinasi wisata di jakarta ini. Pemerintah daerah atau pelaku bisnis wisata harus melakukan apa saja yang dapat di perbaiki dan dikembangkan untuk destinasi wisata di jakarta ke depannya menjadi lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad  Syaripul,  N.,  &  Mukharil  Bachtiar,  A.  (2016).  Visualisasi  Data  Interaktif  Data Terbuka Pemerintah Provinsi Dki Jakarta: Topik Ekonomi Dan Keuangan Daerah. Jurnal Sistem Informasi, 2(12), 82 – 89.
Bonham-Carter, G. F. (1995). Visualizing data. In Computers & Geosciences (Vol. 21, Issue
7). https://doi.org/10.1016/0098-3004(95)90006-3
Ghivary,  R.  Al,  Mawar,  M.,  Wulandari,  N.,  Srikandi,  N.,  &  M.  F,  A.  N.  (2023).  Peran Visualisasi Data Untuk Menunjang Analisa Data Kependudukan Di Indonesia. Pentahelix, 1(1), 57. https://doi.org/10.24853/penta.1.1.57-62
Hapsari,  W.,  Bambang  Darmo  Yuwono,  &  Amarrohman,  F.  J.  (2016).  Jurnal  Geodesi Undip Oktober 2013 Jurnal Geodesi Undip Oktober 2013. Jurnal Geodesi Undip, 5(4), 233 – 242.
Hartama, D. (2018). Analisa Visualisasi Data Akademik Menggunakan Tableau Big Data. Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik  Informatika),  3(3),  46. https://doi.org/10.30645/jurasik.v3i0.65
Iwan  Setiawan.  (2019).  Potensi  Destinasi  Wisata  Di  Indonesia  Menuju  Kemandirian Ekonomi. Prosiding  Seminar  Nasional  Multi  Disiplin  Ilmu  &  Call  for  Papers Unisbank (Sendi_U), 53(9), 1 – 6. https://media.neliti.com/media/publications/173034-ID-potensi-destinasi- wisata-di-indonesia-me.pdf