Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4071

## VISUALISASI
DATA

## PENYEBAB KEMATIAN DI

## INDONESIA  RENTANG  TAHUN  2000-2022  DENGAN POWER BI
Siti Sarah Sabrina 1 , Haris Aswarulloh 2 , Diqy Fahrun Shiddieq 3
1,2,3 Fakultas Ekonomi, Universitas Garut; Jl. Raya Samarang No. 52A, Tarogong Kaler, Kabupaten Garut, Jawa Barat 44151; Tlp: (0262) 544 217
Riwayat artikel:
Received: 28 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Power BI ; Dashboard; Visualisasi; Penyebab Kematian.
Corespondent Email: ssabrinasitisarah@gmail.com
Abstrak . Kematian, sebagai peristiwa tak terhindarkan bagi semua makhluk hidup,  termasuk  manusia,  terjadi  setiap  tahun  dan  menyebabkan  jutaan kematian  di  seluruh  dunia,  dengan  tren  peningkatan  jumlah  kematian  yang semakin mencolok di Indonesia dari tahun ke tahun. Penelitian ini memiliki tujuan  menganalisis  penyebab  kematian,  mencakup  bencana  alam,  non bencana alam, dan bencana sosial, dari tahun 2000 hingga 2022, menggunakan Power BI sebagai alat utama analisis. Dengan dataset dari www.kaggle.com , penelitian  ini  menjelajahi  tren,  pola,  dan  hubungan  antara  jenis  penyebab kematian dan jumlah kematian, serta memberikan visualisasi dinamis melalui Power BI. Hasilnya adalah penyajian data dalam bentuk dashboard, mencakup total  kematian  berdasarkan  kategori,  jenis  kematian,  dan  total  kematian  per tahun.  Kesimpulan  dari  penelitian  menunjukkan  adanya  777.076  korban meninggal karena bencana non alam atau penyakit, 185.290 korban meninggal akibat  bencana  alam,  dan  261  korban  meninggal  akibat  bencana  sosial. Sehingga  total  kematian  di  Indonesia  dalam  periode  2000-2022  mencapai 962.627.  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan  pemahaman  mendalam mengenai dinamika kematian selama dua dekade terakhir, menjadi dasar untuk kebijakan kesehatan, serta pemahaman lebih lanjut mengenai hubungan antara penyebab kematian dan total kematian di Indonesia.
Abstract. Death,  an  inevitable  occurrence  for  all  living  beings,  unfolds annually,  resulting  in  global  casualties  numbering  in  the  millions.  Notably, Indonesia experiences a discernible upward trend in its annual death toll. This study seeks to scrutinize the causes of death, spanning natural disasters, non- natural  disasters,  and  social  disasters,  spanning  the  years  2000  to  2022, utilizing Power BI as the primary analytical instrument. Leveraging a dataset from www.kaggle.com, the research delves into the dynamics, patterns, and correlations between various causes of death and the overall mortality rate. The findings are encapsulated in a dashboard, detailing cumulative fatalities categorized by types and annual figures. The research's culmination discloses 777,076  casualties  attributed  to  non-natural  disasters  or  diseases,  185,290 fatalities resulting from natural disasters, and 261 individuals succumbing to social  disasters.  Consequently,  Indonesia's  overall  death  toll  from  2000  to 2022 amounts to 962,627. This study aims to offer profound insights into the evolving  nature  of  mortality  over  the  past  two  decades,  providing  a cornerstone  for  health  policies  and  a  deeper  comprehension  of  the interconnection  between  the  causes  of  death  and  the  total  fatalities  in Indonesia.
Keywords: Power BI; Dashboard; Visualization; Cause of Death

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  UU  no.  36  tahun  2009  tentang Kesehatan  pasal  117,  kematian  didefinisikan sebagai  “Seseorang  dinyatakan  mati  apabila fungsi  sistem  jantung-  sirkulasi  dan  sistem pernapasan  terbukti  telah  berhenti  secara permanen,  atau  apabila  kematian  batang  otak telah terbuktikan”.
Penyebab kematian merupakan suatu aspek kritis  dalam  konteks  kesehatan  masyarakat yang  mencerminkan  dinamika  dan  tantangan kesehatan suatu negara. Di Indonesia,
meningkatnya
jumlah kematian dan kompleksitas  faktor  penyebabnya  menjadi fokus  perhatian  penting.  Dalam  kurun  waktu 2000-2022,  banyak  faktor  yang  memengaruhi kesehatan  dan  kesejahteraan  masyarakat,  dan analisis  menyeluruh  terhadap  penyebab  serta total kematian menjadi esensial untuk memahami dinamika kesehatan populasi.
Penelitian  ini  bertujuan  mendalam  dalam menjelajahi  penyebab  dan  jumlah  kematian  di Indonesia menggunakan alat analisis Power BI. Power  BI  memungkinkan  pemahaman  yang lebih  baik  terhadap  pola  dan  tren  yang memengaruhi tingkat kematian dengan merinci data  kompleks  secara  visual.  Kami  berupaya memberikan gambaran komprehensif perubahan  penyebab  kematian,  termasuk bencana  alam,  bencana  sosial,  bencana  non alam,  dan  penyakit.  Analisis  ini  diharapkan memberikan  wawasan  mendalam  mengenai faktor-faktor  kritis  yang  berkontribusi  pada tingkat kematian di Indonesia.
Penggunaan  Power  BI  sebagai  alat  utama analisis  tidak  hanya  efektif  dalam  menyajikan informasi  kompleks  secara  visual,  tetapi  juga berkontribusi  pada  pengembangan  metode visualisasi data untuk riset kesehatan. Penelitian ini diharapkan memberikan pandangan berharga  bagi  praktisi  kesehatan,  peneliti,  dan pembuat kebijakan untuk meningkatkan kualitas  hidup  dan  kesejahteraan  masyarakat Indonesia.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  yaitu melalui  visualisasi  dashboard  menggunakan Power  BI,  informasi  sebaran  Covid-19 Indonesia  dapat  dimengerti  dalam  waktu  yang lebih singkat daripada melihat seluruh informasi dalam bentuk tabel, dan lebih mudah karena  informasi  yang  ada  dikemas  dalam
berbagai  diagram  dengan  warna,  peta,  dan bentuk  diagram  yang  menarik[5].  Dengan adanya  visualisasi  ini,  informasi  dapat  lebih mudah  dilihat,  sehingga  proses  pengambilan keputusan dapat menjadi lebih mudah.
Penelitian sebelumnya dengan judul
"Dashboard  Visualisasi  Data  UMK  sebagai Alat Pengambilan Keputusan dengan Microsoft Power  BI"  menunjukkan  bahwa  pemanfaatan dashboard  visualisasi  dapat  menyederhanakan proses  pengambilan  keputusan  menggunakan perangkat  lunak  Microsoft  Power  Business Intelligence[2].
Pada  penelitian  sebelumnya,  Rachmawati telah melakukan penelitian berjudul
"Implementasi  Business  Intelligence  untuk Analisa  dan  Visualisasi  Data  Penyebab Kematian Di Indonesia Menggunakan Platform Tableau."  Penelitian  tersebut  menghasilkan dashboard visualisasi tentang Penyebab
Kematian Di Indonesia dari tahun 2012 hingga 2021 dengan menggunakan platform Tableau[8].  Perbedaan  utama  terletak  pada dataset  yang  lebih  luas,  melibatkan  rentang tahun  2000-2011  dan  dataset  terbaru  tahun 2022.  Peneliti  juga  menggunakan  Power  BI sebagai  alat  utama,  merujuk  pada  penelitian oleh Nunes F., untuk mengevaluasi komunikabilitas  dashboard  dari  tiga  alat visualisasi  data:  Tableau,  Power  BI,  dan  Zoho Analytics. Fokus penelitian ini adalah memahami  seberapa  mudah  pengguna  dapat berinteraksi  dan  memahami  informasi  dalam dashboard  dari  masing-masing  alat.  Hasil evaluasi  menunjukkan  bahwa  Power  BI mendapat  penilaian  lebih  baik  daripada Tableau,  walaupun  beberapa  peserta  masih mengalami kesulitan menemukan opsi tertentu, terutama terkait ukuran font yang kecil[6]. Oleh karena itu, penelitian terbaru ini menghasilkan dashboard  visualisasi  Penyebab  Kematian  di Indonesia  dari  tahun  2000  hingga  2022 menggunakan Power BI.
Pada penelitian sebelumnya berjudul "Analisis  Visualisasi  Dan  Pemetaan  Data Tanaman  Padi  Di  Indonesia  Menggunakan Microsoft  Power  BI"  yang  dilakukan  oleh  R. Darman,  fokus  penelitian  lebih  pada  analisis visualisasi dan pemetaan data tanaman padi di Indonesia  dengan  menggunakan  Microsoft Power  BI.  Dalam  penelitian  tersebut,  peneliti
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
tidak membangun sebuah dashboard, melainkan hanya melakukan analisis visualisasi tanpa  rangkuman  yang  lebih  terpadu[9]. Sebaliknya,  pada  penelitian  ini,  peneliti menciptakan  sebuah  dashboard  sebagai  sarana visualisasi  yang  menyajikan  rangkuman  dari berbagai  diagram  yang  dihasilkan  dari  dataset penyebab  kematian  di  Indonesia  pada  rentang tahun 2000-2022. Hal ini memberikan dimensi tambahan  pada  visualisasi  data,  memudahkan pemahaman,  dan  memungkinkan  pengguna untuk  mendapatkan  gambaran  holistik  tentang pola kematian selama periode waktu tertentu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Power BI
Power  BI  adalah  rangkaian  alat  dan teknologi business intelligence yang hebat dari Microsoft.  Dalam  lingkup  bisnis,  Power  BI memberikan kemampuan untuk dengan efektif menggali  dan  mengelola  data,  memberikan pemahaman yang mendalam untuk mendukung pengambilan  keputusan  cerdas.  Dengan  fokus pada pemanfaatan data, Power BI menjadi suatu perangkat yang krusial dalam eksplorasi dunia business intelligence[1].
Microsoft Power BI memungkinkan integrasi  dengan  berbagai  sumber  data, termasuk  SQL,  Excel, open  source ,  website, dan  lainnya.  Output  dari Self-Service  Business Intelligence (SSBI)  menggunakan  Microsoft Power  BI  berupa  dashboard  BI  yang memberikan  tingkat  interaktivitas  tinggi  dan memudahkan  pemahaman  data.  Selain  itu, Microsoft  Power  BI  menyediakan  visualisasi data  secara  waktu  nyata  karena  berbasis  web, memungkinkan penambahan data oleh pengguna  dari  berbagai  lokasi,  menawarkan fleksibilitas yang lebih besar[10].
Meskipun  Power  BI  Desktop  dan  Excel 2016 keduanya mengandung  mesin  BI transformasi dan pemodelan data yang sama (M dan DAX masing-masing), fitur-fitur eksklusif untuk  Power  BI  Desktop  dan  fitur-fitur  di Power BI Service yang eksklusif untuk dataset yang dibuat dari Power BI Desktop memberikan  insentif  untuk  bermigrasi  dari model data dan kueri Excel yang ada ke Power BI Desktop [11].
2.2 Dashboard
Dashboard  adalah  antarmuka  visual  yang menyajikan  informasi  penting  dalam  bentuk grafis, dirancang untuk memberikan ringkasan
yang mudah dipahami dan dapat diakses dengan cepat[4].
Dashboard memiliki potensi untuk dijadikan referensi dalam pengambilan keputusan terkait tindakan  selanjutnya.  Desain  dari  dashboard juga  mampu  meningkatkan  minat  pengguna serta mempermudah pembaca dalam menemukan  informasi  yang  disajikan  dalam bentuk grafik[3].

## 2.3 Visualisasi
Visualisasi  data  merupakan  seni  dan  ilmu.
Visualisasi  data  adalah  cara  abstrak  yang menggambarkan setiap usaha untuk membantu orang  memahami  signifikansi  data  dengan menempatkan  data  pada  konteks  visual.  Nilai dari  hemat  data  saat  ini  telah  mengalami perubahan[12].
Visualisasi data adalah penggunaan representasi visual untuk menjelajahi, memahami,  dan  berkomunikasi  dengan  data. Dalam  konteks  ini,  visualisasi  data  menjadi suatu  pendekatan  pokok  dan  umumnya  sangat penting  dalam  melakukan  analisis  data. Prosesnya  melibatkan  pembuatan  representasi grafis atau gambaran visual dari data yang ada, memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi  pola,  trend,  dan  makna  dalam data  tersebut.  Setelah  informasi  tersebut ditemukan  dan  dipahami,  visualisasi  data  juga berperan dalam menyampaikan temuan tersebut kepada  pihak  lain  dengan  cara  yang  lebih mudah dipahami dan menarik[7].

## 3. METODE PENELITIAN
Peneliti  memperoleh  dataset  dalam  format csv dari platform www.kaggle.com . Selanjutnya, data tersebut diolah dan divisualisasikan menggunakan Power BI untuk menciptakan  sebuah  dashboard  visual  yang lebih  atraktif  dan user-friendly .  Tujuannya adalah  agar  hasil  visualisasi  ini  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga,  menjadi pertimbangan yang berarti dalam pengambilan keputusan. Gambar 3.1 memperlihatkan langkah-langkah yang dilakukan dalam rangka penelitian ini.
Gambar 3.1 Metode Penelitian

## 3.1 Mengumpulkan Data
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengakses  dan mengumpulkan  dataset  dari www.kaggle.com dalam format csv. Data tersebut menjadi bahan utama yang akan dianalisis dalam penelitian.
3.2 Preprocessing Data
Setelah data terkumpul, peneliti melakukan tahap preprocessing untuk memastikan kebersihan  dan  kualitas  data.  Proses  ini melibatkan langkah-langkah
seperti
penanganan nilai yang hilang, normalisasi, dan transformasi  data  agar  dapat  diolah  secara efektif
3.3 Visualisasi
Data yang telah melalui tahap preprocessing kemudian divisualisasikan menggunakan Power BI. Langkah ini mencakup penggunaan fitur-fitur  Power  BI  untuk  menyajikan  data secara grafis, sehingga menghasilkan dashboard yang informatif dan mudah dimengerti. 3.4 Analisis Data Dashboard
visual yang dihasilkan digunakan  sebagai  dasar  untuk  analisis  data. Peneliti menganalisis pola, tren, dan hubungan antar variabel dalam dataset untuk mendapatkan  wawasan  mendalam  tentang perubahan  dalam  penyebab  kematian  di Indonesia selama periode penelitian.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  melalui  website www.kaggle.com dalam  format  CSV,  dengan  jumlah  total 962.627  data.  Dataset  ini  terdiri  dari  8  kolom yang mencakup berbagai aspek terkait kematian di  Indonesia.  Kolom-kolom  tersebut  adalah cause  (penyebab  kematian), type (jenis penyebab  kematian), year (tahun  kejadian), Data  Redundancy (Redundansi  data  untuk penyebab kematian di tahun yang sama), Total Deaths (Jumlah  total  kematian),  Source (Sumber Data), Page at Source (Halaman pada sumber  data),  dan Source  URL (URL  Sumber data)  seperti  yang  diperlihatkan  pada  gambar 4.1
Gambar 4.1 Pengumpulan Data Penyelidikan terhadap dataset ini diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang mendalam  terkait  faktor-faktor  kritis  yang berkontribusi  terhadap  tingkat  kematian  di Indonesia,  serta  memungkinkan  analisis  yang komprehensif terkait perubahan dalam penyebab kematian selama periode waktu yang diteliti.
4.2 Preprocessing Data
Pada  tahap  preprocessing  data,  dilakukan penghapusan empat kolom yang dianggap tidak relevan  untuk  penelitian  ini,  yaitu Data Redundancy (Redundansi data untuk penyebab kematian di tahun yang sama), Source (Sumber Data), Page  at  Source (Halaman  pada  sumber data),  dan Source  URL (URL  Sumber  data). Penghapusan tersebut dilakukan dengan pertimbangan bahwa informasi dalam keempat kolom  tersebut  tidak  memiliki  kontribusi signifikan  terhadap  fokus  penelitian  kami terkait  penyebab  kematian  di  Indonesia. Dengan  menghilangkan  kolom-kolom  yang tidak relevan, diharapkan dataset menjadi lebih fokus  dan  efisien  dalam  mendukung  analisis serta pengambilan keputusan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
4.3 Visualisasi Data Pada tahap
visualisasi, peneliti menggunakan  Power  BI  Desktop  sebagai  alat utama  untuk  menghasilkan  visualisasi  data. Terdapat lima visualisasi utama yang disajikan untuk memberikan pemahaman yang lebih baik terkait dengan penyebab kematian di Indonesia. Pertama, visualisasi top 10 penyebab kematian tertinggi, memberikan gambaran terkait dengan kategori  penyebab  kematian  yang  paling dominan.  Kedua,  donat  chart  persentase  total kematian berdasarkan tipe, memberikan informasi  proporsi  persentase  kematian  untuk setiap  jenis  penyebab.  Ketiga,  diagram  batang total  kematian  berdasarkan  penyebab  dan tipenya, memberikan gambaran jumlah kematian  untuk  setiap  penyebab  dan  tipe kematian.  Keempat,  diagram  garis  tren  total kematian  berdasarkan  tahun,  memberikan visualisasi tren perubahan jumlah kematian dari waktu  ke  waktu.  Terakhir,  matriks  total kematian  pertahun  berdasarkan  tipe  dan penyebabnya,  memberikan  informasi  rinci mengenai  kematian  berdasarkan  tahun,  tipe, dan  penyebabnya.  Visualisasi  ini  bertujuan untuk  memberikan  wawasan  yang  mendalam terhadap  pola  dan  tren  yang  mungkin memengaruhi tingkat kematian di Indonesia.
4.3.1
Top  10  Penyebab  Kematian Tertinggi Berdasarkan  visualisasi  data  top  10  besar penyebab
kematian tertinggi, dapat disimpulkan  bahwa  COVID-19  menduduki peringkat  pertama  dengan  total  kematian sebanyak  156,970  kasus.  Diikuti  oleh  tsunami Aceh  (meninggal)  dengan  total  kematian sebanyak  129,171  kasus  dan  penyakit  sistem sirkulasi darah dengan total kematian mencapai 84,298  kasus.  Adapun  urutan  berikutnya melibatkan penyakit infeksi dan parasit tertentu, kecelakaan  lalu  lintas,  tuberkolosis,  kondisi tertentu  yang  bermula  pada  masa  perintal, tsunami Aceh yang dinyatakan hilang, penyakit sistem nepas, dan penyakit sistem cerna Berikut rinciannya pada gambar 4.1.
Gambar 4.2 Diagram Top 10 Penyebab Kematian Tertinggi
Hasil  ini memberikan gambaran tentang profil kematian yang signifikan akibat berbagai penyebab  di  Indonesia,  dengan  COVID-19 sebagai  penyebab  utama  dalam  rentang  waktu tertentu.
4.3.2 Donat Chart Persentase Total Kematian Berdasarkan Tipe Dalam donat chart, penelitian menunjukkan perbandingan persentase total kematian berdasarkan tiga kategori utama yang digambarkan  pada  donat  chart  dalam  gambar 4.2.
Gambar 4.3 Donat Chart Persentase Total
Kematian Berdasarkan Tipe
Ditemukan bahwa bencana alam menyumbang  sebanyak  19,25%  dari  total kematian,  sementara  non  bencana  alam  dan penyakit  memiliki  andil  terbesar  dengan persentase sebesar 80,72%. Sedangkan bencana sosial  memiliki  kontribusi  yang  sangat  kecil, hanya sekitar 0,03%. Visualisasi ini memberikan  pemahaman  yang  jelas  tentang sebaran  kematian  berdasarkan  jenis  kategori, dengan  mayoritas  kasus  terkait  dengan  non bencana alam dan penyakit.
4.3.3 Diagram Batang Total Kematian  Berdasarkan  Penyebab Dan Tipenya Diagram batang pada Gambar 0 memvisualisasikan  data  mengenai  faktor penyebab  kematian  berdasarkan  jenis  pada dataset  yang  mencakup  tiga  faktor  penyebab utama di Indonesia yang terlihat pada visualiasi dalam gambar 4.3 berikut.
Gambar 4.4 Diagram Batang Total Kematian Berdasarkan Penyebab Dan Tipenya Penyajian ini mengungkapkan bahwa Bencana  Non  Alam  dan  Penyakit  menjadi faktor  penyebab  kematian  tertinggi,  mencapai 777.076  kasus  kematian.  Jumlah  kematian akibat  Bencana  Alam  mencapai  185.290, sementara  Bencana  Sosial  menyumbang  261 kematian.  Secara  keseluruhan,  total  kematian mencapai 962.627 kasus.
4.3.4 Diagram  Garis  Tren  Total Kematian Berdasarkan Tahun Untuk membuat visualisasi, peneliti menggunakan
Diagram Garis yang
menunjukkan tren total kematian per tahun dari 2000  hingga  2022  berdasarkan  pada  gambar visualisasi 4.4 dibawah.
Gambar 4.5 Diagram Garis Tren Total Kematian Berdasarkan Tahun Lima  tahun  dengan  jumlah  kematian tertinggi  adalah  2004,  2021,  2006,  2005,  dan 2008.  Pada  tahun  2004,  tercatat  220.744 kematian,  diikuti  oleh  139.106  kematian  pada tahun 2021, 127.065 kematian pada tahun 2006,
123.036  kematian  pada  tahun  2005,  dan 106.298 kematian pada tahun 2008. 4.3.5 Matriks Total Kematian Pertahun  Berdasarkan  Tipe  Dan

## Penyebabnya
Peneliti  menyusun  matriks  total  kematian per  tahun  berdasarkan  tipe  dan  penyebabnya, memberikan  informasi  terperinci  mengenai total  kematian  berdasarkan  tahun  dan  tipe penyebabnya.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 4.5 berikut.
Gambar 4.6 Matriks Total Kematian Pertahun Berdasarkan Tipe Dan Penyebabnya
Matriks  ini  merangkum  total  kematian  dan persentase  dari  total  kematian  (%CT)  untuk setiap tahun.
4.3.6 Dashboard
Setelah  berhasil  membuat  lima  visualisasi, yakni  visualisasi  top  10  penyebab  kematian tertinggi, donat chart persentase total kematian berdasarkan tipe, diagram batang total kematian berdasarkan  penyebab  dan  tipenya,  diagram garis tren total kematian berdasarkan tahun, dan matriks  total  kematian  pertahun  berdasarkan tipe dan penyebabnya, peneliti akan menggabungkan  hasil-hasil  tersebut  ke  dalam sebuah dashboard interaktif dan menarik.
Gambar 4.7 Dashboard
Dashboard ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pola kematian di Indonesia dari tahun 2000 hingga 2022 secara intuitif dan efektif.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
5. KESIMPULAN
a. COVID-19 memimpin sebagai penyebab utama kematian di
Indonesia  dengan  total  156,970 kasus.  Non  bencana  alam  dan penyakit mendominasi jumlah kematian secara keseluruhan,
mencapai total 777,076 kasus. Tren kematian menunjukkan puncak pada  beberapa  tahun  tertentu, mencerminkan fluktuasi dalam dinamika  mortalitas.  Penggunaan dashboard  interaktif  diharapkan dapat efektif memahami pola kematian dari 2000 hingga 2022.
b. Visualisasi dashboard menggunakan Power BI memudahkan pemahaman informasi  penyebab  kematian  di
Indonesia dengan waktu yang lebih singkat  dibandingkan  melihat  data dalam bentuk tabel.
c. Presentasi  data  dalam  berbagai bentuk diagram dan warna menarik pada Power BI memberikan kemudahan pemahaman, mempercepat  proses  pengambilan keputusan, dan meningkatkan efisiensi dalam merespons
informasi kematian.
d. Perlu dilakukan peningkatan analisis dengan mempertimbangkan faktor-faktor  penyebab  kematian yang lebih kompleks untuk mendapatkan  wawasan  yang  lebih mendalam.  Menambahkan  elemen interaktif lebih lanjut pada dashboard guna meningkatkan pengalaman pengguna dalam menjelajahi dan memahami data.
e. Disarankan untuk melibatkan pemangku kepentingan dalam proses  penelitian,  sehingga  temuan yang dihasilkan dapat lebih bermanfaat dalam
membuat keputusan yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ingin  menyampaikan  rasa  terima kasih  kepada  Program  Studi  Bisnis  Digital Universitas  Garut,  rekan-rekan  mahasiswa
seperjuangan,  dan  semua  pihak  terkait  yang telah memberikan dukungan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  E.  Bororing,  "Implementasi  Dashboard Microsoft  Power  BI  untuk  Visualisasi  Data Covid-19 Indonesia," *Jurnal Informasi Interaktif*, vol. 7, no. 1, pp. 21, Jan. 2022, ISSN: 2527-5240.
[2] B.  L.  Nafiisa,  Y.  N.  Wahono  Putri,  dan  Q. Ayunin,  "Dashboard  Visualisasi  Data  UMK sebagai Alat Pengambilan Keputusan menggunakan Microsoft Power BI," tahun 2022.
[3] L.  D.  Rachmawati  and  F.  N.  Hasan, "Implementasi  Business  Intelligence  untuk Analisa dan Visualisasi Data Penyebab Kematian  Di  Indonesia  Menggunakan  Platform Tableau,"  *J.  Informatika  dan  Rekayasa Perangkat Lunak*, vol. 5, no. 1, pp. 45-53, Mar. 2023. DOI: 10.1234/jirpl.2023.01.005.
[4] F. Nunes, C. Correa, A. Jandrey, A. Barcelos, D. Reyes,  M.  Bernardes,  A.  Sales,  M.  S.  Silveira, "Data  Visualization  on  Focus:  Exploring Communicability of Dashboards Generated from BI  Tools,"  in  *IHC  '20*,  Diamantina,  Brazil, Oct. 26–30, 2020.
[5] R. Darman, "Analisis Visualisasi dan Pemetaan Data Tanaman Padi  di  Indonesia Menggunakan Microsoft  Power  BI,"  *Jurnal  Ilmiah  Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi*, vol. 4, no. 2, pp. 156-162, 2018. e-ISSN: 2502-8995, p-ISSN: 2460-8181.
[6] G. Deckler, *Learn Power BI: A Comprehensive, Step-by-Step Guide for Beginners to Learn Real- World Business Intelligence*, 2022.
[7] Microsoft  Azure.  (n.d.).  "What  are  business intelligence  (BI)  tools?".  [Online]  Available  at: https://azure.microsoft.com/en- us/overview/what-are-business-intelligence- tools/ [Accessed January 7, 2024].
[8] B.  Powell,  *Microsoft  Power  BI  Cookbook: Creating  Business  Intelligence  Solutions  of Analytical Data Models, Reports, and Dashboards*,  2017.  Google  Books.  (Online) [Accessed January 7, 2024].
[9] N. Rizki, et al., "Implementasi Exploratory Data Analysis  untuk  Analisis  dan  Visualisasi  Data Penderita Stroke Kalimantan Selatan Menggunakan  Platform  Tableau,"  *JITET
(Jurnal Informatika dan Teknik Elektro
Terapan)*,  vol.  12,  no.  1,  p.  560,  Mar.  2022. [Online]. DOI: 10.23960/jitet.v12i1.3856
[10] H.  Stiawan,  et  al.,  "Model  Visualisasi Informasi  Dashboard  pada  Pemetaan  Tanaman
Obat dan Langka Kabupaten Kediri Menggunakan Microsoft Power BI," *JINTEKS
(Jurnal  Informatika Teknologi dan Sains)*, vol.
4, no. 4, pp. 366-371, Nov. 2022. [Online].
[11] S.  R.  Puteri,  "Analisis  Visualisasi  Data Kecamatan  Kertapati  menggunakan  Tableau Public,"  *JUPITER  (Jurnal  Penelitian  Ilmu  dan Teknik  Komputer)*,  vol.  14,  no.  2-b,  pp.  366-
373, 2022.
[12] S.  Few,  "Visual  Business  Intelligence  - Data  Visualization  and  Analysis  -  BI's  Blind
Spots," 2008.
[Online]. Available: https://www.perceptualedge.com/blog/?p=367. [Accessed January 21, 2024].