Volume 4 No. 1 Mei 2023 E-ISSN: 2722-547X

## Perancangan Dashboard Untuk Visualisasi Data Jumlah Penumpang Transjakarta

## Miwan Kurniawan Hidayat
Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: miwan@bsi.ac.id
Abstrak - Transportasi umum di daerah perkotaan telah mendapatkan perhatian yang lebih besar dalam beberapa tahun  terakhir  untuk  meningkatkan  keberlanjutan  dan  kualitas  kehidupan  perkotaan.  Kinerja  ekonomi  dan lingkungan  kota  dapat  ditingkatkan  dengan  menghubungkan  sumber  daya  ke  tujuan  secara  efektif  dan memfasilitasi  mobilitas  masal.  Transjakarta  salah  satu  layanan  jasa  transportasi  berkualitas  yang  memberikan aman dan nyaman di kota Jakarta, sehingga banyak manyarakat yang menggunakan jasa transportasi ini. Masalah penelitian yaitu bagaimana merancang suatu dashboard untuk memantau jumlah pengguna Transjakarta. Tujuan penelitian  ini  adalah  merancang dashboard untuk  visualisasi  data  jumlah  penumpang  Transjakarta  pada  setiap bulan.  Analisis  kebutuhan  data,  perancangan data  warehouse ,  dan  visualisasi  data  dilakukan  sebagai  tahapan dalam  penyelesaian  masalah. Dashboard untuk  memantau  jumlah  pengguna  Transjakarta  setiap  bulan  berhasil dirancang menggunakan software Power BI yang terdiri dari beberapa komponen visual utama yaitu komponen diagram  batang  bertumpuk,  komponen slicer (fiter),  dan  komponen  tabel  sehingga  dapat  mempermudah pemantauan  jumlah pengguna setiap periode dalam rangka meningkatkan kualitas layanan.
Kata Kunci: Visualisasi Data, Data Warehouse , Model Dimensional
Abstract  -  Public  transport  in  urban  areas  has  gained  greater  attention  in  recent  years  to  improve  the sustainability and quality of urban life. A city's economic and environmental performance can be improved by effectively  linking  resources  to  destinations  and  facilitating  mass  mobility.  Transjakarta  is  one  of  the  quality transportation  services  that  provide  safe  and  comfortable  in  the  city  of  Jakarta,  so  many  people  use  this transportation service. The research problem is how to design a dashboard to monitor the number of Transjakarta users.  The  purpose  of  this  study  is  to  design  a  dashboard  to  visualize  data  on  the  number  of  Transjakarta passengers on each month. Data requirements analysis, data warehouse design, and data visualization are carried out as stages in problem solving. The dashboard to  monitor the number of Transjakarta users  every month was successfully designed using  Power BI software which consists of several main visual components, namely stacked bar chart  components, slicer (fiter) components, and table components so that it can facilitate monitoring the number of users each period in order to improve service quality.
Keywords: Data Visualization,  Data Warehouse, Dimensional Model

## PENDAHULUAN
Transportasi umum di daerah perkotaan telah mendapatkan  perhatian  yang  lebih  besar  dalam beberapa  tahun  terakhir  untuk  meningkatkan keberlanjutan  dan  kualitas  kehidupan  perkotaan. Kinerja  ekonomi  dan  lingkungan  kota  dapat ditingkatkan  dengan  menghubungkan  sumber  daya ke  tujuan  secara  efektif  dan  memfasilitasi  mobilitas masal  (Saif  et  al.,  2019).  Transjakarta  salah  satu layanan jasa transportasi berkualitas yang memberikan  aman  dan  nyaman  di  kota  Jakarta, sehingga banyak manyarakat yang menggunakan jasa transportasi ini (Rianti & Tuti, 2017).
Dengan  banyaknya  pengguna  Transjakarta, maka perlu dipantau jumlah pengguna setiap periode dalam  rangka  meningkatkan  kualitas  layanan. Masalah penelitian yaitu bagaimana merancang suatu dashboard untuk  memantau  jumlah  pengguna Transjakarta. Tujuan penelitian ini adalah merancang
dashboard untuk visualisasi data jumlah penumpang Transjakarta pada setiap bulan.
Visualisasi data adalah komponen kunci untuk analisis  bisnis  dan  data,  yang  memungkinkan  analis dalam  bisnis  membuat  alat  seperti dashboard untuk eksekutif  bisnis.  Berbagai  paket  perangkat  lunak memungkinkan  bisnis  membuat  alat  ini  untuk memanipulasi data untuk membuat keputusan bisnis yang  tepat  (Diamond  &  Mattia,  2017).  Visualisasi data  diperlukan  untuk  perusahaan  karena  dapat memangkas  waktu  yang  terpakai  saat  rapat  paling sedikitnya  30%.  Ketika  presentasi  menggunakan angka dan teks dalam bentuk tabel dan bagan, maka informasi  mudah  disampaikan  kepada  orang  lain (Campbell, 2021).
Penelitian  terdahulu  yang  terkait  yaitu penelitian  perancangan dashboard pada  perusahaan multistore di Yogyakarta untuk memantau penjualan (Santoso  et  al.,  2017);  penelitian  perancangan dashboard untuk  menampilkan  berbagai  data  harga
beras di Pasar Induk Beras Cipinang (Sugiarto et al., 2021);  penelitian  perancangan  model business intelligence  system dan data  mining (Fitriana  et  al., 2017;  Hidayat  &  Fitriana,  2022);  penelitian star schema review (Iqbal et al., 2020).

## METODE PENELITIAN
Perancangan dashboard dilaksanakan  secara bertahap yaitu: 1. Analisis Kebutuhan Data dan Informasi.
Data dan informasi diidentifikasi sesuai keperluan menggunakan metode observasi. Dengan demikian dashboard yang  dirancang  sesuai dengan keperluan user . 2. Perancangan Data Warehouse .
Data  warehouse dirancang  menggunakan  model dimensional  berupa  penerapan  skema  bintang yang terdiri dari tabel dimensi dan tabel fakta.
3. Pengisian Data Warehouse Proses Extract , Transform dan Load (ETL) dilakukan  untuk  mengisi data  warehouse yang sudah dibentuk.
4. Visualisasi Data Dashboard dirancang  sebagai interface untuk mengakses  informasi  yang  bersumber  dari data warehouse . Alur proses penelitian dapat dilihat Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Tahapan Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penumpang  bus  Transjakarta  terekam dengan baik pada setiap bulan. Dashboard diperlukan dalam  pengambilan  keputusan  untuk  meningkatkan kualitas  layanan.  Arsitektur business  intelligence system dibangun untuk menghasilkan informasi yang akan ditampilkan pada dashboard .
Gambar 2. Arsitektur Business Intelligence System
Data  yang  diperlukan  untuk  visualisasi informasi  yaitu  data  penumpang  bus  Transjakarta pada setiap bulan di tahun 2019 yang bersumber dari Portal Data Terbuka Pemerintah Provinsi DKI Jakarta (https://data.jakarta.go.id), seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Tampilan Portal Data Pemprov DKI
Proses Extract , Transform , Load ( ETL ) dilakukan  setelah  data  internal  dan  eksternal terkumpul, keakuratan data dipengaruhi oleh tingkat mutu  data  dalam data  warehouse (Souibgui  et  al., 2019).  Proses ETL dan  pembuatan dashboard pada penelitian ini menggunakan aplikasi Power BI.
Power  BI  adalah software yang  digunakan dalam  merancang  dan  menerapkan  visualisasi  data pada business  intelligence  system secara  interaktif. Berdasarkan  analisis  data  dihasilkan  relasi  antara fakta  dan  dimensi  menggunakan  rancangan star schema , seperti pada Gambar 5. Tabel fact_penumpang  berelasi  dengan  tabel  dim_waktu, tabel dim_jenis, dan tabel dim_trayek.
Gambar 5. Rancangan Star Schema
Pada  proses ETL data  penumpang  bus  Transjakarta yang bersumber dari Portal Data Terbuka Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  (https://data.jakarta.go.id). dimuat  ke  dalam  Power  BI  sesuai  rancangan menggunakan star  schema .  Hasil  proses ETL dapat dilihat pada Gambar 6 sampai Gambar 10.
Gambar 6. Model Relasi pada Power BI
Gambar 7. Dimensi Jenis pada Power BI
Gambar 8. Dimensi Trayek pada Power BI
Gambar 9. Dimensi Waktu pada Power BI
Gambar 10. Fakta Penumpang pada Power BI
Pembuatan dashboard dengan  menggunakan software Power  BI  terdiri  dari  beberapa  komponen visual  utama  yaitu  komponen  diagram  batang bertumpuk,  komponen slicer (fiter),  dan  komponen tabel.  Pada  Gambar  11  dapat  dilihat  tampilan dashboard yang  memberikan  informasi  jumlah penumpang setiap bulan pada tahun tertentu.
Gambar 11. Visualisasi Data Jumlah Penumpang Setiap Bulan pada Tahun Tertentu
Pada  Gambar  12  dapat  dilihat  tampilan dashboard yang  memberikan  informasi  jumlah  penumpang berdasarkan tahun, bulan, dan jenis.
Gambar 12. Visualisasi Data Jumlah Penumpang Berdasarkan Tahun, Bulan, dan Jenis
Pada  Gambar  13  dapat  dilihat  tampilan dashboard yang  memberikan  informasi  jumlah  penumpang berdasarkan tahun, bulan, jenis, dan trayek.
Gambar 13. Visualisasi Data Jumlah Penumpang Berdasarkan Tahun, Bulan, Jenis, dan Trayek
Pada  Gambar  14  dapat  dilihat  tampilan dashboard yang memberikan informasi jumlah penumpang yang difilter berdasarkan tahun.
Gambar 14. Visualisasi Data Jumlah Penumpang Difilter Berdasarkan Tahun
Pada  Gambar  15  dapat  dilihat  tampilan dashboard yang memberikan informasi jumlah penumpang yang difilter berdasarkan jenis.
Gambar 15. Visualisasi Data Jumlah Penumpang Difilter
Berdasarkan Jenis
Pada  Gambar  16  dapat  dilihat  tampilan dashboard yang memberikan informasi jumlah penumpang yang difilter berdasarkan trayek.
Gambar 16. Visualisasi Data Jumlah Penumpang Difilter Berdasarkan Trayek
Pada  Gambar  17  dapat  dilihat  tampilan dashboard yang memberikan informasi rinci jumlah penumpang dengan menggunakan komponen tabel.
Gambar 17. Visualisasi Data Dalam Bentuk Tabel

## KESIMPULAN
Dashboard untuk memantau jumlah pengguna Transjakarta setiap bulan berhasil dirancang menggunakan software Power  BI  yang  terdiri  dari beberapa  komponen  visual  utama  yaitu  komponen diagram batang  bertumpuk,  komponen slicer (fiter), dan  komponen  tabel  sehingga  dapat  mempermudah pemantauan  jumlah pengguna setiap periode dalam rangka meningkatkan kualitas layanan.

## REFERENSI
Campbell,  A.  (2021). Data  Visualization  Guide: Clear  Introduction  to  Data  Mining,  Analysis, and Visualization . Alex Campbell.
Diamond,  M.,  &  Mattia,  A.  (2017).  Data visualization:  An  exploratory  study  into  the software  tools  used  by  businesses. Journal  of Instructional Pedagogies , 18 (1), 1–7. http://www.aabri.com/copyright.html%0Ahttp:
//www.aabri.com/copyright.html%0Ahttps://er ic.ed.gov/?id=EJ1151731
Fitriana,  R.,  Saragih,  J.,  &  Luthfiana,  N.  (2017). Model  business  intelligence  system  design  of quality  products  by  using  data  mining  in  R Bakery  Company. IOP  Conference  Series:
Materials Science and Engineering , 277 (1).
Hidayat,  M.  K.,  &  Fitriana,  R.  (2022).  Penerapan Sistem  Intelijensia  Bisnis  Dan  K-Means Clustering Untuk Memantau Produksi Tanaman  Obat. Jurnal  Teknologi  Industri Pertanian , 32 (2), 204–219.
Iqbal, M. Z., Mustafa, G., Sarwar, N., Wajid, S. H.,
Nasir,  J.,  &  Siddque,  S.  (2020).  A  Review  of Star  Schema  and  Snowflakes  Schema. Communications in Computer and Information Science , 1198 , 129–140. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5232-8_12 Rianti,  P.  Y.,  &  Tuti,  R.  W.  (2017).  Kualitas Pelayanan  Transjakarta  Busway  Di  DKI Jakarta. Swatantra , 15 (02), 161. https://jurnal.umj.ac.id/index.php/SWATANT RA/article/view/2632 Saif,  M.  A.,  Zefreh,  M.  M.,  &  Torok,  A.  (2019). Public  Transport  Accessibility:  A  Literature Review. Periodica Polytechnica Transportation  Engineering , 47 (1),  36–43. https://doi.org/10.3311/PPtr.12072
Santoso, H. B., Sonia Putri, P. A., & Oetomo, B. S. D. (2017). Implementation of Sales Executive
Dashboard  for  A  Multistore  Company  in Yogyakarta. International  Journal  of  New Media Technology , 4 (1), 59–68. https://doi.org/10.31937/ijnmt.v4i1.540
Souibgui, M., Atigui, F., Zammali, S., Cherfi, S., &
Yahia,  S.  Ben.  (2019).  Data  quality  in  ETL process:  A  preliminary  study. Procedia Computer Science , 159 , 676–687.
Sugiarto, D., Mardianto, I., Najih, M., Adrian, D., & Pratama, D. A. (2021). Perancangan Dashboard Untuk Visualisasi Harga Dan Pasokan Beras Di Pasar Induk Beras Cipinang. Jurnal Teknologi Industri Pertanian , 31 (1), 12–19.