## IMPLEMENTASI EXPLORATORY DATA ANALYSIS UNTUK ANALISIS DAN VISUALISASI DATA PENDERITA STROKE  KALIMANTAN  SELATAN  MENGGUNAKAN PLATFORM TABLEAU
Irfan Nur Rizki 1* , Mutiara Lia Puspita 2 , Dimas Prayoga 3 , Muhammad Qomarul Huda 4
1,2,3,4 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta; Jl. Ir. H. Djuanda No.95, Ciputat, Tangerang Selatan, Banten, Indonesia 15412; (021) 7401925

## Riwayat artikel:
Received: 22 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Exploratory Data Analysis , Stroke, Tableau, Visualisasi data
Corespondent Email: irfan.nurrizki20@mhs.uinjkt. ac.id
Abstrak. Data  jumlah  penderita  stroke  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan didokumentasikan  melalui  tabel  dan  format  Excel,  tersedia  di  Satu  Data Indonesia.  Angka-angka  pada  data  unduhan  bervariasi  dan  terdapat kekosongan sehingga menyulitkan interpretasi dan analisis. Untuk mengatasi masalah tersebut, peneliti menggunakan metode Eksploratory Data Analysis (EDA)  dengan  bantuan software Tableau.  Visualisasi  data  mencakup perubahan  kasus  baru,  jumlah  kematian  akibat  stroke,  perbandingan  kasus baru  dan  lama,  total  penderita  stroke,  dan  tren  kasus  stroke  di  Kalimantan Selatan (2020-2022). Meskipun terjadi penurunan kasus baru dan kematian, beberapa  daerah  masih  mengalami  kenaikan  kasus  baru  pada  2022, menunjukkan variasi tren. Analisis lebih lanjut diperlukan untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan tersebut.
Abstract. The  data  on  the  number  of  stroke  patients  in  South  Kalimantan Province is documented in tables and Excel format, available on the Satu Data Indonesia platform. The figures in the downloaded data vary, and there are gaps,  complicating  interpretation  and  analysis.  To  address  this  issue, researchers employed the Exploratory Data Analysis (EDA) method with the assistance of  Tableau software. Data visualization encompasses changes  in new cases, the number of deaths due to stroke, a comparison of new and old cases,  the  total  number  of  stroke  patients,  and  the  trend  of  stroke  cases  in South Kalimantan (2020-2022). Despite a decrease in new cases and deaths, some  areas  still  experience  an  increase  in  new  cases  in  2022,  indicating variations  in  trends.  Further  analysis  is  required  to  understand  the  factors influencing these changes.

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan Data World Health
Organization (WHO),  Indonesia  menghadapi tantangan  serius  dalam  hal  penyakit-penyakit yang  menyebabkan  kematian.  Data  tersebut mengungkapkan  bahwa  ada  10  penyakit memiliki peringkat tertinggi yang dikategorikan menjadi  penyebab  terjadinya  kematian  di negara  ini.  Dalam  urutan  pertama,  terdapat penyakit  yang  telah  menjadi  perhatian  utama, yaitu  stroke  [1].  Data  ini  menggambarkan
bahwa  Indonesia  memiliki  tingkat  kematian yang  tinggi  akibat  stroke,  mencapai  131,8 jumlah kasus kematian per 100 ribu penduduk [2].
Data  yang  dikumpulkan  memiliki  berbagai jenis  dan  tipe  yang  berbeda.  Interpretasi  data menjadi  langkah  yang  penting  untuk  dapat memahami  makna  dari  data  terkumpul.  Data yang  dikumpulkan  adakalanya  berada  pada beberapa  kondisi.  Data  yang  duplikasi,  data yang hilang, atau data yang belum memiliki isi.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Data-data tersebut hendaknya dilakukan proses terlebih  dahulu  seperti  pembersihan  data. Visualisasi  data  menjadi  salah  satu  cara  untuk dapat memahami  data menjadi informasi  yang berguna khususnya dalam pengambilan keputusan.  Kegunaan  dari  adanya  visualisasi serta analisis  data  ini menjadi hal yang penting dalam memberikan suatu pemahaman mengenai deskripsi dan analisis data [3].
Data  yang  berkaitan  dengan  jumlah penderita penyakit stroke dalam suatu wilayah dapat didokumentasikan dalam tabel dan format excel.  Untuk  mendapatkan  data  tersebut  dapat melalui  pengamatan  secara  langsung  ataupun juga  melalui  portal  data  yang  telah  disediakan untuk  menampung  data-data  tersebut.  Salah satu portal data yang dimaksud yaitu Satu Data Indonesia.  Adapun  kontak  dari  portal  data tersebut  yaitu  Sekretariat  Satu  Data  Indonesia Jalan  Karawang  No.4  Menteng,  Jakarta  Pusat 10310  Telp.  +62  822-6000-7040.  Pada  portal tersebut,  penulis  mengunduh  data  jumlah penderita penyakit stroke yang ada di Provinsi Kalimantan  Selatan.  Data  tersebut  tersimpan dalam bentuk excel seperti tertera pada Gambar 1.1
Gambar 1.1 Struktur Data Jumlah Penderita Penyakit Stroke Provinsi Kalimantan Selatan
Pada Gambar 1.1 tersebut terdiri dari  kolom yang  berisikan  jumlah  penderita  stroke  kasus baru,  kasus  lama,  dan  kasus  kematian  per kabupaten/kota  serta  juga  berdasarkan  tahun dan  jenis  kelamin.  Dapat  diamati  bahwa  data tersebut  memiliki  angka-angka  yang  cukup beragam dan banyak. Selain itu, masih ada data yang  kosong  ataupun  tidak  memiliki  isian, sehingga data-data tersebut sulit untuk diinterpretasikan  dan  diambil  kesimpulan berdasarkan  analisis  data  tersebut.  Visualisasi data  diperlukan  untuk  mengatasi  masalah
tersebut  dan  memberikan    pemahaman  terkait deskripsi  dan  analisis  data  yang  diberikan. Adapun  proses  dari  visualisasi  serta  analisis data  pada  penelitian  ini  dapat  dilakukan menggunakan  metode  Eksploratory  Data Analysis  (EDA)  yang  mana  metode  tersebut dianggap  mempunyai  fleksibilitas  dan  sangat tepat  digunakan  dalam  melakukan  kegiatan identifikasi serta investigasi dari suatu fenomena  yang  muncul  pada  saat  melakukan penelitian empiris [4].
Salah  satu  platform  untuk  visualisasi  data adalah  Tableau  yang  merupakan  sebuah  alat atau  platform  yang  memungkinkan  pengguna untuk  menciptakan  visualisasi  data  yang interaktif, mudah dipahami, dan dapat dianalisis dengan  cepat.  Dengan  menggunakan  Tableau, data dalam format tabel yang mungkin terlihat kaku  dapat  diubah  menjadi  berbagai  bentuk visual  seperti  grafik,  diagram,  peta  geografis, dan  sejenisnya,  yang  secara  efektif  membantu memvisualisasikan  perubahan  dan  perbedaan dalam data [5]. Oleh karena itu, dengan bantuan Tableau,  data  medis  yang  kompleks  dapat dijelaskan  dan  dipahami  dengan  lebih  baik, yang  pada  kemudian  dapat  meningkatkan pemahaman  dan  pengelolaan  pasien  stroke, serta  mendukung  penelitian lebih  lanjut  dalam upaya meningkatkan pengobatan dan pencegahan kondisi ini. Penelitian  sebelumnya  yang  berjudul Analisis  Faktor-Faktor  Penyebab  Penyakit Stroke dengan Metode Analisis Data Eksploratif menggunakan metode analisis data eksploratif  dalam  melakukan  analisis  untuk menyajikan  faktor-faktor  terkait  penyebab stroke.  Adapun  faktor-faktor  risiko  dapat memiliki  hubungan  dengan  penyakit  stroke adalah    hipertensi,usia,  kadar  gula  darah, penyakit  jantung,  serta  menikah.  Berdasarkan faktor-faktor  tersebut,  persentase  penderita stroke  juga  disajikan.  Penelitian  ini  memiliki beberapa keterbatasan yang harus dipertimbangkan.  Pertama,  penelitian  ini menggunakan  informasi  sekunder  dari  dataset Stroke Prediction  yang diperoleh dari Kaggle. Oleh  karena  itu,  hasil  penelitian  ini  mungkin tidak  dapat  diterapkan  secara  langsung    pada masyarakat  umum.  Selain  itu,  penelitian  ini hanya  menganalisis  faktor  risiko  yang  telah ditentukan sebelumnya, sehingga hasil penelitian ini mungkin dipengaruhi oleh faktor risiko lain yang tidak diperhitungkan [6].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Selain  itu,  penelitian  yang  berjudul Analisis  Prediksi  Deteksi  Stroke  dengan Pendekatan EDA dan Perbandingan Algoritma Machine  Learning .  Untuk  meningkatkan kualitas  prediksi  dan  deteksi  stroke,  penelitian ini fokus pada analisis prediktif dan pemodelan dengan menggunakan teknik Exploratory Data Analysis (EDA)  dan  algoritma  klasifikasi khususnya Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest Classifier (RFC). Exploratory Data  Analysis (EDA)  memungkinkan  kita memperoleh pemahaman lebih dalam mengenai  faktor  risiko  dan  indikator  potensial yang  terkait  dengan  stroke.  Hasil  yang diperoleh menunjukkan bahwa usia mempunyai  korelasi  positif  yang  kuat  dengan kejadian stroke. Dengan menggunakan analisis korelasi,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin tua  seseorang, semakin besar pula risiko  stroke pada  kumpulan  data  ini.  Dalam  penelitian  ini, para  peneliti  mencatat  bahwa  kumpulan  data mereka kurang beragam atau tidak cukup besar. Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  lebih memperhatikan  kualitas  dan  kuantitas  materi yang  dimiliki,  sehingga  penelitian  selanjutnya dapat menghasilkan analisis yang lebih baik dan visualisasi yang lebih serbaguna [7].
Penelitian  lainnya  berjudul  Implementasi Exploratory  Data  Analysis dalam  analisis  dan visualisasi  data  Covid-19  di  Indonesia  yang memberikan  visualisasi  dari  data  terkait penyebaran  penyakit  Covid-19  di  Indonesia dengan menggunakan Exploratory Data Analysis (EDA)  dan    python  sebagai  bahasa pemrograman.  Fleksibilitas  dari  metode  ini membuat  menjadi  tepat  untuk  digunakan terutama  dalam  melakukan  penelitian  ini. Penelitian ini menyajikan data visualisasi yang membantu  masyarakat  melihat  perkembangan kasus Covid-19 yang ada di Indonesia sekaligus mengajak  kewaspadaan  masyarakat  dalam mencegah penyakit ini. Penelitian ini mungkin memiliki  batasan  waktu  dalam  hal  rentang waktu data yang digunakan. Pandemi Covid-19 adalah fenomena yang berubah secara dinamis, dan hasil analisis mungkin tidak mencerminkan situasi yang terbaru [8].
Selain itu, penelitian yang berjudul Implementasi  Visualisasi  Data  Berbasis  Web Pada Exploratory  Data  Analysis Profil Kesehatan  Kota  Samarinda  menunjukkan bahwa dari penelitian tersebut dapat dilakukan analisis  mengenai  data  dari  pengendalian
penyakit  serta  kesehatan  lingkungan  yang  ada di  Kota  Samarinda.  Penelitian  tersebut menggunakan Exploratory  Data  Analysis sebagai  metode  penelitian  dan  menghasilkan visualisasi  data  yang  berdasar  pada  web  yang menggunakan  platform  Google  Data  Studio serta  bahasa  pemrograman  PHP  [9].  Adapun keterbatasan  pada  penelitian  ini  terletak  pada ruang  lingkup  populasi  penelitian  dimana penelitian hanya terbatas pada Kota Samarinda. Sehingga  diharapkan  penelitian  selanjutnya dapat  meneliti  dengan  jumlah  populasi  yang lebih luas lagi.
Pada  penelitian  sebelumnya tersebut  belum ada  penggunaan  software  Tableau  sebagai media  yang  digunakan  untuk  visualisasi  data, sehingga  pada  penelitian  ini  berupaya  untuk menggunakan software Tableau untuk menyajikan  visualisasi  data  yang  lebih interaktif serta mudah untuk diimplementasikan dan  dimengerti  oleh  pembaca.  Selain  itu,  data yang disajikan dalam penelitian ini merupakan data  yang  mewakili  keadaan  sebenarnya  di Provinsi  Kalimantan  Selatan,  sehingga  dapat menjadi dasar dalam melakukan visualisasi data terkait wilayah tersebut.
Berdasarkan uraian diatas, melalui penelitian  ini  akan  membahas  mengenai visualisasi  data  penderita  stroke  di  daerah Kalimantan Selatan dan diharapkan bahwa kita dapat lebih efektif dalam memperoleh wawasan mengenai  jumlah  penderita  stroke  yang  ada di Provinsi Kalimantan Selatan, sekaligus menjadi pendorong untuk  dapat meningkatkan pencegahan,  manajemen,  dan  perawatan  agar terhindar dari penyakit stroke.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan metode analisis data yang bertujuan untuk  memahami  sifat  dan  karakteristik  data secara  lebih  mendalam.  Dalam  EDA,  analis data menggunakan berbagai teknik visualisasi, statistik  deskriptif,  dan  metode  eksplorasi lainnya  untuk  mengungkap  pola,  relasi,  dan informasi penting dalam dataset [10].
Dashboard adalah  tampilan  grafis  yang memberikan ringkasan informasi penting dalam format yang mudah dipahami dan dapat diakses dengan  cepat. Dashboard digunakan  untuk memantau,  menganalisis,  dan  memahami  data serta  kinerja  suatu  sistem,  proses,  atau  bisnis [11].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Visualisasi  adalah  representasi  grafis  dari data atau informasi. Visualisasi mengubah data yang  kompleks  menjadi  bentuk  yang  lebih mudah  dimengerti,  seperti  grafik,  diagram, peta,  atau  tabel,  untuk  membantu  pengguna memahami  pola,  tren,  dan  wawasan  dari  data dengan lebih baik [12].
Pengetahuan  tentang  gejala-gejala  utama stroke  adalah  penting,  tetapi  pengetahuan  ini tidak  dapat  berdiri  sendiri.  Memahami  bahwa stroke  adalah  peristiwa  serius  dan  berpotensi mengancam jiwa harus digarisbawahi [13].
Tableau  adalah  sebuah  software  visualisasi data  yang  dipergunakan  untuk  menganalisis, memvisualisasikan, dan memahami data dalam bentuk  yang  gampang  dimengerti  dan  bisa diinteraksikan  [5].  Dengan  menggunakan Tableau,  pengguna  dapat  menghubungkan berbagai  sumber  data,  termasuk  spreadsheet, database,  atau  sumber  data  lainnya,  dan membuat  visualisasi  data  yang  menarik  dan informatif [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan analisis jumlah penderita stroke di Kalimantan Selatan, peneliti melakukan  penelitian  pendekatan  kuantitatif dengan  menggunakan  dataset  yang  diperoleh dari portal Satu Data Indonesia dengan metode Analisis Data Eksploratif.

## 3.1. Objek, Populasi, dan Sampel Penelitian
Objek  penelitian  dalam  studi  ini  adalah penderita penyakit stroke di Provinsi
Kalimantan
Selatan. Adapun populasi penelitian mencakup seluruh penderita penyakit stroke  di  Provinsi  Kalimantan.  Sampel penelitian merupakan subset atau sebagian kecil dari  populasi  penelitian  yang  digunakan  untuk analisis  eksploratif  data.  Dalam  kasus  ini, sampel  mencakup  sejumlah  data  penderita penyakit  stroke  di  wilayah  atau  provinsi  di Kalimantan  Selatan  yang  digunakan  dalam analisis  dan  visualisasi  data  menggunakan platform Tableau.

## 3.2. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder berupa  dataset  “Jumlah  Penderita  Stroke  di Kalimantan  Selatan”  yang  terakhir  diperbarui
tahun  2022    yang  diperoleh  dari  portal  Satu Data Indonesia dan jurnal, buku, serta literatur- literatur  yang  relevan  dengan  topik  penelitian dengan  menggunakan  Google  Scholar  dan Publish or Perish.

## 3.3. Tahapan Review (Review Steps)
Pada penelitian ini menggunakan metode studi  literatur  sebagai  metode  pengumpulan data dan juga metode analisis data seperti yang digambarkan  melalui  kerangka  penelitian sebagai berikut:

## Gambar 3.1 Tahapan Alur Penelitian

## 3.4. Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  oleh peneliti menggunakan metode EDA ( Exploratory  Data  Analysis ).  Namun  sebelum dilakukan  analisis  data,  dilakukan  terlebih dahulu proses persiapan data dan pembersihan data. Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
a. Tahap Persiapan Data (Data Preparation) Persiapan  data  pada  tahap  ini melibatkan penggunaan data sekunder. Data  sekunder  adalah  jenis  data  yang diperoleh  dari  sumber  kedua,  yang berbentuk  dataset.  Dataset  adalah sebuah entitas yang merepresentasikan informasi dan hubungan di antara data yang  disimpan  dalam  memori  atau dalam  bentuk  berkas.  Struktur  dari dataset  mirip  dengan  data  yang  ada
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dalam  basis  data.  Pada  penelitian  ini,
penulis  menggunakan  data  jumlah penderita  penyakit  stroke  yang  ada  di Provinsi Kalimantan Selatan dari portal Satu Data Indonesia dengan menghubungi  pihak  dari  portal  Satu Data Indonesia. b. Tahap Pembersihan Data (Data Cleaning) Pembersihan data adalah tahapan  yang  melibatkan  identifikasi, perbaikan, serta penghapusan kesalahan  dan  ketidakakuratan  dalam data  guna  meningkatkan  kualitas  dan keandalan  data.  Tujuan  utama  dari pembersihan  data  adalah  menciptakan data  yang  bersih,  lengkap,  dan konsisten, sehingga data tersebut dapat diandalkan  dalam  proses  analisis  dan pengambilan  keputusan  yang  akurat. Proses pembersihan data ini mengikuti langkah-langkah ETL (Extract, Transform, dan Load). ETL merupakan rangkaian  proses  yang  mencakup pengambilan data dari berbagai sumber
(Extract),  pemrosesan  data  untuk membersihkan, memformat, mengubah,  dan  memperbaiki  data (Transform),  serta  memuat  data  yang telah  diolah  ke  dalam  sistem  tujuan (Load).  Hal  ini  memungkinkan  data tersebut dapat digunakan untuk keperluan  analisis,  pelaporan,  dan pengambilan keputusan.
c. Tahap  Implementasi  dan  Visualisasi Dashboard Data  yang  telah  dibersihkan
dan    sudah    valid    selanjutnya diimplementasikan  ke dalam  platform Tableau. Proses yang ada pada tahapan ini diantaranya ialah proses mengimpor data  ke  dalam  tableau,  kemudian setelah dilakukan impor data selanjutnya  data  dieksekusi    untuk dimasukkan  ke  worksheet  baru.    Dari data  tersebut  dapat  divisualisasikan melalui  dashboard  di  Tableau  Public. Dashboard  dapat  diartikan  sebagai tampilan  antarmuka  yang  menyajikan informasi  dengan  cara  yang  mudah dimengerti.  Dashboard  ini  berguna
untuk  pemantauan  dan  mendukung pengambilan keputusan yang berhubungan  dengan  data  penyakit stroke. Dashboard ini adalah alat yang berisi visualisasi geografis dan informasi,  serta  berfungsi  sebagai  alat ukur  dan  indikator  dalam  pemantauan dan membuat keputusan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  analisis  dan  visualisasi  dapat dilakukan,  perlu  dilakukan  proses  data preparation dan data cleaning untuk memastikan  kualitas  dataset.  Dataset  yang digunakan  berasal  dari  portal  Satu  Data Indonesia  yang  sebelumnya  kami extract terlebih  dahulu  yang  awalnya  berbentuk  rar berubah  menjadi  format  xlsx.  Dalam  tahapan ini juga dilakukan perbaikan terhadap data yang salah  atau  tidak  relevan.    Proses  pembersihan data dapat dilihat pada gambar di bawah
Gambar  4.1  Dataset  sebelum  dilakukan pembersihan data
Dapat  dilihat  bahwa  pada  data  Kabupaten Hulu  Sungai  Selatan,  Tanah  Bumbu,  dan beberapa daerah lain masih terdapat data yang null.

## Gambar  4.2  Dataset  setelah  dilakukan pembersihan data
Dataset pada gambar 4.2 adalah dataset yang telah  dilakukan  pembersihan  data  dengan tahapan  ETL.  Data  disusun  dengan  rapi  dan pada kolom data yang null diubah menjadi “0”. Dalam  prosesnya,  melalui  langkah-langkah ETL dataset tersebut telah mengalami transformasi  dan  dimuat  untuk  mencegah terjadinya double counting (perhitungan ganda) dalam file Excel.
Setelah  dataset  tersebut  bersih,  kemudian selanjutnya data diolah dan dianalisis menggunakan Platform Tableau Public.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dimana  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah meng import data source kemudian mengeksekusi data source tersebut.
Setelah dilakukan implementasi dan visualisasi pada Tableau , didapat hasil sebagai berikut:
a. Jumlah  Perubahan  Kasus  Baru  pada Daerah  di  Kalimantan  Selatan  pada Tahun 2020-2022
b. Jumlah  Kematian  yang  Terjadi  Akibat Stroke pada Tahun 2020 dan 2021 pada Daerah di Kalimantan Selatan
c. Perbandingan  Jumlah  Kasus  Stroke Baru dan Kasus Stroke Lama di Tahun
2020  pada  Daerah  di  Kalimantan
Selatan
d. Total Penderita Stroke pada Daerah di Kalimantan Selatan pada Tahun 2022
e. Tren  Jumlah  Kasus  Stroke  dari  Tahun
2020-2022  di  Daerah  di  Kalimantan
Selatan
Pada gambar 4.3 di bawah menunjukkan bahwa secara umum kemunculan kasus baru di tiap daerah di Kalimantan Selatan cenderung  menurun  dari  tahun  2020  hingga 2022. Namun, masih ada beberapa daerah yang memiliki  kenaikan  kasus  baru  di  tahun  2022 yaitu Kab. Balangan, Kab. Hulu Sungai Utara, Kab.  Tabalong  dan  Kab.  Kotabaru.  Dengan kenaikan  terbanyak  pada  Kab.  Tabalong  yaitu naik sebanyak 53 kasus dari tahun sebelumnya.
Gambar  4.3  Jumlah  Perubahan  Kasus Baru  Tahun 2020-2022
Gambar  4.4  di  bawah  menunjukkan  bahwa kematian  akibat  stroke  cenderung  menurun pada  tahun  2021  dan  penurunan  terbanyak terjadi  pada  Kab.  Banjar  yaitu  sebanyak  122 kasus.  Meskipun  masih  terdapat  beberapa daerah  dengan  kasus  kematian  akibat  stroke yang meningkat yaitu Kab. Barito Kuala, Kab. Tanah  Bambu,  dan  Kab.  Banjarbaru.  Dan  ada beberapa  daerah  dengan  0  kasus  kematian akibat  stroke  yaitu  Kab.  Balangan,  Kab.  Hulu Sungai  Selatan,  Kab.  Kotabaru,  Kab.  Tanah Laut, dan Kota Banjarmasin.
Gambar  4.4  Jumlah  Kematian  yang Terjadi Akibat Stroke 2020-2021
Gambar  4.5  di  bawah  menunjukkan perbedaan  yang  cukup  signifikan  antara  kasus stroke  baru  dan  kasus  stroke  lama  pada  tahun 2020,  dimana  kasus  stroke  baru  berkurang hingga  lebih  dari  setengah  dari  kasus  lama  di tiap-tiap daerah di Kalimantan Selatan. Daerah dengan  perbedaan  terbanyak  antara  jumlah kasus  stroke  lama  dan  kasus  stroke  baru  ada pada  daerah  Kab.  Barito  Kuala  dengan  selisih 2.553 kasus.
Gambar 4.5 Perbandingan Jumlah Kasus Stroke  Baru  dan  Kasus  Stroke  Lama  di Tahun 2020
Gambar  4.6  berikut  menunjukkan  total penderita  stroke  di  Kalimantan  Selatan  pada tahun  2022  beserta  persentase  dari  setiap daerahnya. Daerah dengan persentase penderita stroke  terbesar  yaitu  daerah  Kab.  Tabalong sebesar  30,4%  atau  sebanyak  146  kasus. Kemudian  daerah  Kab.  Hulu  sungai  Selatan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
sebesar  14,20%  dan  Kab.  Banjar  sebesar 12,76%.
Gambar 4.6 Total Penderita Stroke pada Daerah  di  Kalimantan  Selatan  pada Tahun 2022
Gambar  4.7  berikut  menunjukkan  bahwa tren  jumlah  kasus  baru  dan  kasus  lama  dari setiap daerah di Kalimantan Selatan  pada tahun 2020-2022. Pada tahun 2021 terjadi penurunan yang cukup signifikan dari keseluruhan daerah di Kalimantan Selatan. Daerah kota
Banjarmasin  memiliki  jumlah  kasus  stroke terbanyak pada tahun 2020 yaitu sebanyak 5249 kasus,  tetapi  menurun  hingga  938  kasus  pada tahun 2021 dan terus menurun pada tahun 2022. Meskipun  masih  ada  beberapa  daerah  yang memiliki tren peningkatan jumlah kasus stroke pada  tahun  2021  diantaranya  yaitu  Kab.  Hulu Sungai Selatan, Kab. Tabalong, dan Kab. Tanah Bambu. Namun, secara keseluruhan pada tahun 2022 terjadi penurunan kasus stroke di seluruh daerah di Kalimantan Selatan.
Gambar  4.7  Tren  Jumlah  Kasus  Stroke dari Tahun 2020-2022
5. KESIMPULAN
a. Secara keseluruhan, terdapat penurunan kasus baru dan kematian akibat stroke di Kalimantan Selatan dari  tahun  2020  hingga  2022. Namun,  perlu  diperhatikan  bahwa
beberapa  daerah  masih  mengalami kenaikan  kasus  baru  pada  tahun 2022,  dan  terdapat  variasi  dalam tren di setiap daerah. Perlu dilakukan analisis lebih lanjut untuk memahami faktor-faktor yang dapat mempengaruhi perubahan tersebut. b. Diharapkan  adanya  pemahaman yang  lebih  mendalam  mengenai dinamika kasus stroke di Kalimantan  Selatan    untuk  dapat memberikan landasan bagi pengembangan kebijakan kesehatan yang  lebih  efektif  dan  program pencegahan yang tepat sasaran.
c. Limitasi pada penelitian ini terletak pada ruang lingkup analisis dimana visualisasi  yang  dilakukan  hanya berfokus  pada  jumlah  penderita stroke  saja  tanpa  memasukkan faktor-faktor  penyebab  stroke  yang mana penelitian selanjutnya mungkin bisa melakukan penelitian dengan  menganalisis  faktor-faktor penyebab stroke di daerah Kalimantan Selatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  WHO, “Indonesia Health data overview for the Republic  of  Indonesia.”  2020.  [Online].
Available: https://data.who.int/countries/360
[2]  E. F. Santika, “Stroke dan TBC Masuk dalam 10 Penyakit  Penyebab  Kematian  Tertinggi  di
Indonesia,” Databoks , 2023, [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/202 3/02/07/stroke-dan-tbc-masuk-dalam-10- penyakit-penyebab-kematian-tertinggi-di-
indonesia.
[3]  D.  Hodgetts,  O.  Stolte,  C.  Sonn,  N.  Drew,  S. Carr, and L. W. Nikora, Analisis dan Visualisasi Data . Dalam Social Psychology  and Everyday Life. Bloomsbury Publishing, 2020.
[4]  E.  D.  Wahyuni,  A.  A.  Arifiyanti,  and  M. Kustyani,  “Exploratory  Data  Analysis  dalam Konteks  Klasifikasi  Data  Mining,” Pros.  Nas. Rekayasa Teknol. Ind. dan Inf. XIV Tahun 2019 , vol.  2019,  no.  November,  pp.  263–269,  2019, [Online].
Available:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
http://journal.itny.ac.id/index.php/ReTII
[5]  D.  Saepuloh,  “Visualisasi  Data  Covid  19
Provinsi  DKI  Menggunakan  Tableau,” J.  Ris. Jakarta ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  55–64,  2020,  doi:
10.37439/jurnaldrd.v13i2.37.
[6]  A.  Ummul,  U.  Jember,  R.  Tristanti,  R. Ayuningtiyas,  A.  Yuliantoro,  and  F.  Hakim, “Analisis  Faktor-Faktor  Risiko  Penyebab Penyakit Stroke Dengan Metode Analisis Data Eksploratif.” 2021.
[7]  S.  H.  Sinaga,  A.  A.  M.  Duha,  and  J. Banjarnahor, “Analisis Prediksi Deteksi Stroke Dengan  Pendekatan  Eda  Dan  Perbandingan Algoritma  Machine  Learning,” J.  Ilm.  Betrik , vol. 14, no. 02 AGUSTUS, pp. 355–367, 2023.
[8]  A.  Wardani,  “Implementasi  Exploratory  Data Analysis  dalam  Analisis  dan  Visualisasi  Data Covid-19  di  Indonesia  Implementation  of Exploratory  Data  Analysis  in  Analysis  and
Visualization  of  Covid-19  Data  in  Indonesia.” 2022.
[9]  J.  B.  Angela  and  A.  Irsyad,  “Implementasi Visualisasi Data Berbasis Web Pada
Exploratory  Data  Analysis  Profil  Kesehatan
Kota Samarinda,” Kreat.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.
(KRETISI , vol. 1, no. 1, pp. 9–16, 2023.
[10] A.  Chandra,  “Memahami  Data  Dengan Exploratory  Data  Analysis.”  2019.  [Online]. Available: https://medium.com/data-folks- indonesia/memahami-data-dengan-exploratory- data-analysis-a53b230cce84.
[11] 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.
[12] F.  Septa  Dinda  Alfia  and  A.  Agussalim, “Literature Review Visualisasi Data dan Sistem Informasi Geografis,” COMSERVA  J. Penelit.
dan  Pengabdi.  Masy. ,  vol.  2,  no.  8,  pp.  1494– 1500, 2022, doi: 10.59141/comserva.v2i8.493.
[13] A.  B.  Iversen et  al. ,  “Understanding  the seriousness  of  a  stroke  is  essential  for appropriate  help-seeking  and  early  arrival  at  a stroke  centre:  a  cross-sectional  study  of  stroke patients  and  their  bystanders,” Eur.  stroke  J. , vol. 5, no. 4, pp. 351–361, 2020.
[14] M.  H.  AL,  “Analisis  Visualisasi  Data  Prestasi Mahasiswa Universitas Lampung.” 2023.