Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019
Visualisasi  Dashboard Business Intelligence Untuk Analisa Ketersediaan Tenaga Kesehatan Pada Saat Covid-19 Di Jakarta Menggunakan Tableau
Panji Islami Anakku 1 , Erizal 2* , Firman Noor Hasan 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Indonesia E-mail: 1 ipanji982@gmail.com, 2* erizal@uhamka.ac.id,
3 firman.noorhasan@uhamka.ac.id

## Abstract
The  Covid-19  pandemic  in  2020  witnessed  a  significant  increase  in  cases  worldwide, claiming  numerous  lives.  Despite  having  a  substantial  number  of  healthcare  workers  in several hospitals in  DKI Jakarta,  there  remained  a  shortage  of  healthcare  personnel  during the Covid-19 outbreak. Consequently, there were still many deaths attributed to both diseases. This  study  aims  to  analyze  self-data  visualization  from  opendatajakarta  in  the  form  of  a dashboard  and  utilize  the  storytelling  feature  available  in  Tableau  for  visualization.  The research  aims  to  determine  the  number  of  healthcare  workers  during  the  major  Covid-19 outbreak  in  DKI  Jakarta.  To  achieve  this,  the  study  employs  a  method  called  Business Intelligence  using  the  interactive  dashboard  options  provided  by  Tableau  as  a  decision- making tool, which will be transformed into visualizations and combined into an information dashboard.  The  research obtained results in  the  form  of  a Business Intelligence dashboard displaying the number of healthcare workers in DKI Jakarta.
Keywords: Business Intelligence, Tableau, Open Data Jakarta, Healthcare Workers, DKI Jakarta, Visualization Analysis

## Abstrak
Penyakit Covid-19 pada tahun 2020 sangat meningkat yang banyak memakan korban diseluruh belahan dunia, meski di beberapa rumah sakit di DKI Jakarta memiliki banyak tenaga  kesehatan  fakta  nya  masih  banyak  rumah  sakit  di  DKI  Jakarta  yang  kekurangan tenaga kesehatan pada saat wabah penyakit Covid-19. Sehingga masih banyak kematian akibat kedua penyakit tersebut. Penelitian ini akan menganalisis visualisasi data diri dari opendatajakarta  dalam  bentuk  dashboard  dan  visualisasi  menggunakan  fitur  story  yang tersedia  pada  Tableau,  dengan  tujuan  penelitian  ini  dapat  mengetahui  seberapa banyaknya  jumlah  tenaga  kesehatan  pada  saat  wabah  besar  Covid-19  di  DKI  Jakarta. Dari  semua  itu  digunakan  lah  suatu  metode  yang  Bernama  Business  Intelligence menggunakan  opsi  dasbor interaktif  yang  di  sediakan  oleh  Tableau  untuk  dijadikan  alat bantu  dalam  mengambil  keputusan,  yang  kemudian  dapat  dirubah  menjadi  visualisasi dimana  nantinya  akan  digabungkan  menjadi  dashboard  informasi.  Penelitian  ini mendapatkan  hasil  tampilan  dashboard  BI  mulai  dari  Jumlah  tenaga  kesehatan  di  DKI Jakarta.
Kata  Kunci: Business  Intelligence,  Tableau,  Open  Data  Jakarta,  Tenaga  Kesehatan, DKI Jakarta, Analisa Visualisasi

## 1. Pendahuluan
Di  era  Revolusi  Industri  4.0,  data  merupakan  sumber  kekayaan  yang  penting  bagi bisnis,  sehingga  penting  untuk  menggunakannya  dengan  cara  yang  benar.  [7].  Informasi harus  didokumentasikan  dengan  cermat.  [1].  Dengan  demikian,  data  ini  akan  sangat berguna di masa depan. [2]. Data yang diproses dengan  cara  ini bisa sangat berguna dan
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019
membantu  pengambilan  keputusan.  [3].  Business  Intelligence  atau  Business  Intelligence (BI)  merupakan  sebuah  solusi  yang  memecahkan  permasalahan  dengan  menganalisis permasalahan  yang  ada  dan  menggunakan  hasil  analisis  tersebut  untuk  mengambil keputusan. [4]. Pada awal Maret  2020, virus COVID-19 menyebar ke seluruh Indonesia. Masyarakat di Indonesia takut dengan pandemi ini karena dapat menular kepada penderita demam,  batuk,  dan  gangguan  pernafasan.  [5].  Aspek  sosial  dan  ekonomi  kehidupan manusia  terkena  dampak  langsung  dari  pandemi  ini.  [6].  Kebijakan  pembatasan  sosia l membatasi  partisipasi  masyarakat.  Keadaan  ini  berlangsung  dalam  jangka  waktu  yang lama  sehingga  menyebabkan  perlambatan  sektor  perekonomian  dan  tingginya  angka pengangguran, serta peningkatan sebaran kemiskinan dalam skala sosial. [14]. Organisas i Kesehatan  Dunia  (WHO)  telah  mengumumkan  Darurat  Kesehatan  Masyarakat  untuk Kepedulian  Internasional  (PHEIC)  setelah  wabah  virus  corona-19  dimulai  di  Wuhan, Tiongkok  pada  bulan  Desember  2019  dan  dengan  cepat  menyebar  ke  luar  Tiongkok. WHO  mengeluarkan  pernyataan  berikut:  Meskipun  penyebab  dan  sumber  pastinya  tidak diketahui,  namun  diyakini  terjadi  di  pasar  ikan  Wuhan.  Lima  pasien  menerima pengobatan  ARDS dari 18 hingga 29 Desember 2019. Sejak 31 Desember 2019 hingga 3 Januari  2020,  tercatat  44  kasus  penyakit  tersebut.  kurang  dari  sebulan  [17],  Tiongkok, Thailand,  Jepang,  Indonesia,  dan  beberapa  negara  lain  di  Korea  Selatan  terkena  dampak pandemi  COVID-19.  India,  2  Maret  2020.  Presiden  Jokowi  mengumumkan  dua  kasus virus  corona  saat  virus  corona  pertama  kali  muncul  di  Indonesia.  Negara  telah mengonfirmasi kasus 1 dan 2 yang terjadi di Depok, Jawa Barat, pada seorang ibu berusia 64 tahun dan putrinya berusia 31 tahun. Kabar  ini sontak menghebohkan publik. Mereka berdua adalah orang Jepang yang tiba di Indonesia pada Februari 2020 dan tertular virus corona.  Ahmad  Riza  Patria,  Wakil  Gubernur  DKI  Jakarta,  mengatakan  DKI  Jakarta  saat ini  kekurangan  tenaga  kesehatan  untuk  menangani  COVID-19.  [18].  Wagub menyebutkan,  wilayah  DKI  Jakarta  saat  ini  sangat  membutuhkan  2.156  tenaga  medis. Dibutuhkan  lebih  banyak  petugas  kesehatan.  Pada  Selasa  (29  Juni  2021),  Ahmad  Riza Patria  menyatakan,  tenaga  kesehatan  tersebut  membutuhkan  tambahan  2.156  tenaga kesehatan.  Selain  itu,  teknologi  informasi  tidak  digunakan  untuk  mengelola  data  yan g cukup  besar  dengan  alat  yang  sederhana;  sebaliknya,  alat  digunakan  untuk  membantu menghasilkan wawasan dari data yang ada sehingga Anda dapat memanfaatkan data yan g dikumpulkan secara maksimal. Masalah mengubah data menjadi  informasi yang berguna dapat  diselesaikan  dengan  intelijen  bisnis (Business  Intelligence) .  [19]  Business Intelligence  (BI)  adalah  penggunaan  teknologi  informasi  untuk  mengambil  keputusan berdasarkan kebutuhan analisis masalah. [7]. Dengan kata lain, BI dapat diartikan sebaga i informasi  yang  diperoleh  melalui  analisis  data  yang  diperoleh  selama  kegiatan  berbaga i organisasi  dan  organisasi,  termasuk  organisasi  internasional  seperti  World  Population Review.  Sangat  penting  untuk  menggunakan  intelijen  bisnis  (BI)  untuk  mengumpulkan data  pertumbuhan  penduduk.  [20].  Salah  satunya  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data kependudukan  di  seluruh  dunia,  misalnya  untuk  menentukan  tingkat  pertumbuhan  suatu negara.  Tingkat  pertumbuhan  yang  digunakan  untuk  penentuannya  didasarkan  pada tingkat  pertumbuhan  tahunan  masing-masing  perekonomian  nasional.  Hasil  analisis  in i akan membantu Anda mengambil keputusan. Hasil  inventaris dihasilkan sebagai pola dan tren  berdasarkan  data.  Hasil  yang  disederhanakan  dan  ringkas  ini  ditujukan  untuk pengguna  akhir  dan  dapat  digunakan  oleh  pengambil  keputusan  bisnis.  Dengan  data  ini, manajer  dapat  mengambil  keputusan  berdasarkan  fakta  nyata,  bukan  hanya  berdasarkan pengalaman dan intuisi kuantitatif [2]. Intelijen bisnis adalah proses menghasilkan ide dan metode  untuk  meningkatkan  keputusan  bisnis  berdasarkan  sistem  database.  [9].  Intelijen bisnis  adalah  penggunaan  alat  analitik,  analisis  multidimensi,  dan  penambangan  data untuk  menggabungkan  dua  atau  lebih  data  menjadi  satu,  menganalisis,  menyimpan,  dan mengakses  data dalam jumlah  besar. Metode  ini digunakan untuk melaporkan keputusan perangkat  lunak,  melakukan  kueri  basis  data,  dan  mengakses  data  dalam  jumlah  besar.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019
[10]. Ronald (2008) berpendapat bahwa ada banyak pilihan untuk  intelijen bisnis. Secara singkat,  langkah-langkah  berikut menjelaskan  semua fase intelijen  bisnis  [11].
a) Pengambilan  keputusan  dan  penyimpanan  data  berdasarkan  data membantu bisnis memecahkan masalah.
b) T emukan sumber-sumber ini dan dapatkan data yang  dibutuhkan.
c) Data yang konsisten dibuat dengan mengolah data yang dikumpulkan dari berbagai sumber.
d) Data modifikasi yang diekstraksi dan diunggah ditransfer ke lokasi pusat.
e) Data  yang  diambil  dari  situs  pusat  digunakan  untuk   membuat  gudang data.
f) Aplikasi  atau  produk  harus  dapat  mengakses  data  yang  ada  di  dalam kubus. Banyak metode untuk bekerja dengan kubus

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Intelligence Bisnis
Business  Intelligence  (BI)  adalah  kumpulan  metode,  platform,  sistem  database, aplikasi, alat  analisis,  dan  arsitektur  [12].  BI terdiri  dari arsitektur  dan proses  yang terintegrasi  dan  membantu  pengambilan  keputusan.  [16]  Penerapan  intelijen  bisnis dapat  membantu  menganalisis,  menemukan,  dan  belajar  dari  data  kasus  virus corona.  Selain  itu,  penggunaan  intelijen  bisnis  dalam  kasus  virus  corona mempercepat pembelajaran dan pengambilan keputusan [10].

## 2.2. Tableau
Tableau merupakan alat yang membuat data lebih interaktif dan mudah dianalisis dengan menyajikannya dalam bentuk dashboard. Visualisasi melibatkan transformasi  periodik  data  tabular  menjadi  grafik,  yang  membuat  data  lebih interaktif  dan  lebih  mudah  dibaca  [13].  T ableau  adalah  program  yang menyederhanakan pembuatan  dashboard,  memungkinkan  Anda  menghubungkan dan mengekstrak  data  dari  berbagai  sumber,  memungkinkan  pengguna  mengakses informasi  dari  perangkat  seluler  dan  mengekspor  hasil  analisis  data  [14].  Berikut perbandingan manfaat penggunaan T ableau dengan alat BI tradisional lainnya:
Table 1 . Kelebihan T ableau P ublic  dengan alat T raditional lain
Traditonal Method Tableau Public Membutuhkan keahlian khusus Tidak butuh keahlian khusus Fokus dengan 1 tipe basis data Dapat  menggunakan  semua  jenis  data  seperti spreadsheet, database, cloud data, dan big data Membutuhkan waktu yang lama Membutuhkan waktu yang singkat Untuk  memperoleh  informasi  dari  database, pengambil keputusan harus meminta kepada ahli IT Pengambil  keputusan  dapat  secara  langsung menggunakan dasboard untuk mendapatkan informasi Mengandalkan bahasa query Query berjalan dibalik layar Sumber data yang berbeda sangat sulit dikombinasikan
Sumber data mudah di kombinasikan Dirancang untuk bisnis yang besar Untuk solusi BI dengan bisnis yang kecil, medium dan besar

## 2.3. Dashboard dan Visualisasi Data
Untuk  mengubah  data  transaksional  dari  tabel  menjadi  visual,  dashboard  dan visualisasi  data  membantu  organisasi,  perusahaan,  orang  atau  individu  memahami pentingnya dan pentingnya data [15]. Ketika mereka menjadi semakin penting dalam kehidupan  sehari-hari  untuk  mengelola  studi  kasus,  dasbor  dan  visualisasi  data
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019
menjadi  bagian  integral  dari  intelijen  bisnis  dan  telah  menjadi  bagian  integral  dari dunia intelijen bisnis [16].

## 2.4. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dataset.  Dataset  mewakili  data  dan  hubungannya  dalam memori  [2].  Data  terbuka  Jakarta  menunjukkan  berapa  banyak  petugas  kesehatan  yang bekerja selama pandemi COVID-19 di ibu kota Jakarta. Peneliti menampilkan datanya di Tableau. Di bawah ini adalah  flowchart  proses simulasi  penelitian.
Gambar  1. Flowchart  Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  tahap  eksplorasi  terdiri  dari  peninjauan  literatur  analisis bisnis, kemudian menghasilkan data untuk digunakan dalam eksplorasi. Peneliti kemudian menggunakan ETL untuk memeriksa data jika tidak memenuhi standar. Kembali ke tahap ETL, namun Anda dapat melanjutkan ke tahap visualisasi data dan dashboard jika datanya sesuai untuk dianalisis.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bab  ini  membahas  hasil  dan  temuan  penelitian.  Hasil  penelitian  disajikan  dan diperoleh.  Berikut  hasil  olah  data  nakes  COVID-19  tahun  2020-2021,  yaitu  data  yan g dikumpulkan  oleh  nakes  di  DKI  Jakarta  selama  ini.  Karena  hasil  survei  yang  diperoleh dari  pengolahan  data  jumlah  tenaga  kesehatan  di  Jakarta  menunjukkan  berapa  jumlah tenaga  kesehatan  yang  tersedia  pada  tahun  lalu  di  beberapa  wilayah  DKI  Jakarta  selama pandemi  COVID-19.

## 3.1. Langkah Persiapan  Data
Penelitian ini menggunakan data tenaga kesehatan DKI Jakarta tahun 2020-2021. Data CSV  ini  diperoleh  langsung  dari  opendatajakarta.com.  Terdiri  dari  16  bidang  dan  lini, informasinya  meliputi  informasi  wilayah  Jakarta  dan  masyarakat  yang  bekerja  di  masa pandemi  COVID-19  seperti  Kepulauan  Seribu,  Jakarta  Selatan,  Jakarta  Timur,  Jakarta Pusat, Jakarta Utara, Jakarta Barat, bidan, ahli  gizi , perawat, apoteker dan dokter. Selain itu,  data  tersebut  diolah  untuk  menganalisis  informasi  berapa  banyak  tenaga  medis profesional  yang bekerja di Jakarta.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  2. Proses Persiapan dan Ekstrak Data

## 3.2. Proses Eksekusi Data
Tableau Public digunakan  untuk pengolahan  data:
a) Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2,  data  diimpor  ke  Tableau  dari opendatajakarta.com. Format data .csv digunakan  untuk membaca.
b) Kemudian  sambungkan data Excel  Anda saat  ini ke Tableau Public dengan menyeret file  Excel ke Tableau Public. Data yang diambil  atau dihubungkan sebelumnya dapat digunakan  untuk  diproses  lebih  lanjut  di  Tableau  Public.  Gambar  4-3  menunjukkan sumber data yang akan digunakan.
c) Memasukkan atau membaca data yang  akan diproses menggunakan  data Excel.
Berikut  tampilan  data excelnya:
Gambar  3. Tampilan Data Source Di Tableau Public
d) Seret  dan  lepas  file  data  ke  dalam  Aplikasi  Publik  Tableau  untuk  menyambung  ke koneksi  data  yang  ada  ke  Aplikasi  Publik  Tableau.  Untuk  pengolahannya  akan digunakan  data  yang  diperoleh  sebelumnya.  Berikut  Gambar  sumber  data  yang  akan digunakan:
Gambar  4. Tampilan Data Source Di Tableau Public
e) Selanjutnya adalah mencari data dari open data Jakarta mencari dataset berbentuk CSV yang berkesinambungan  dengan  data jumlah tenaga  Kesehatan yang ada di Jakarta.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  5. Tampilan dataset open data Jakarta

## 3.3. Proses Eksekusi Data
Sesuai dengan hasil pengolahan data, Outputnya berupa data jumlah tenaga kesehatan di DKI Jakarta tahun 2020 dan 2021 serta jumlah tenaga kesehatan di apotek tahun 2020 dan  2021.  Visualisasi  data  dimulai  dengan  memasukkan  tabel  kabupaten  atau  kota  yang disaring untuk menghilangkan nilai null pada data. Kemudian dimasukkan nilai indikator dan  data  jumlah  apotek  tahun  2020  yang  disaring  kembali.  Semua  data  yang  disarin g kemudian  dimasukkan  ke  dalam  halaman  dimana  data  penghitungan  kabupaten  dan jumlah  farmasi  tahun  2020  diletakkan  pada  kolom  halaman  dan  bagian  tanda centang/marks  dipilih  pada  bagian  rincian.  Kemudian  untuk  measures  di  letakkan  pada pages  rows  lalu  klik  show  me  dan  pilih  for  horizontal  bar.  Gambar  6  menunjukkan perbandingan  data tenaga  kesehatan berdasarkan tahun 2020.
Gambar  6. Data Tenaga Kesehatan farmasi pada tahun 2020
Gambar  7. Data Tenaga Kesehatan Farmasi Pada Tahun 2021

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019
Gambar  7  menunjukkan  cara  membuat  visualisasi.  Caranya,  pertama-tama  harus memasukkan  tables  data  kabupaten  atau  kota  yang  sudah  difilter  untuk  menghilangkan nilai  null pada  datanya,  lalu memasukkan  measure values dan data jumlah  farmasi tahun 2021  untuk  difilter  kembali.  Setelah  itu  semua  data  yang  sudah  di  filter  di  masukan  ke dalam pages dimana untuk data kabupaten dan jumlah farmasi tahun 2021 di  letakkan di bagian pages column dan pada bagian marks pilih bagian detail kemudian untuk measures di letakkan pada pages rows lalu klik show me dan pilih for horizontal bar dan pilih color pink  pada  pengaturan  marks  di  tableau  ,Bahwasanya  dari  Gambar  di  atas  adalah  jumlah perbandingan jumlah tenaga kesehatan di  Jakarta saat covid-19 berdasarkan ketersediaan profesi  farmasi  di  DKI  Jakarta  pada  tahun  2020-2021  dan  bisa  di  nilai  dari  jumlah ketersediaan  tenaga  kesehatan  di  setiap  daerah  pada  saat  pandemic  covid-19  di  DKI Jakarta.
Hasil  pengolahan  data  yang  di  proses  dari  jumlah  ketersediaan  tenaga  kerja  di  DKI Jakarta pada saat pandemic covid-19,cara yang di lakukan untuk menghasilkan visualisas i data  yaitu  dengan  memasukan  tables  data  kabupaten/kota  yang  di  filter  untuk menghilangkan nilai null yang ada di dalam data tersebut kemudian memasukan measure values dan data jumlah Ahli Gizi tahun 2020 untuk di filter kembali setelah itu semua data yang sudah di filter di masukan ke dalam pages dimana untuk data kabupaten dan jumlah Ahli  Gizi  tahun  2020  di  letakkan  di  bagian  pages  column  dan  pada  bagian  marks  pilih bagian  detail  kemudian  untuk  measures  di  letakkan  pada  pages  rows  lalu  klik  show  me dan  pilih  for  horizontal  bars  kemudian  pada  bagian  marks  pilih  bentuk  pie.  Di  dapat i jumlah perbandingan  Ahli  Gizi  2020 pada  Gambar 8.
Gambar 8. Data T enaga Kesehatan Ahli Gizi T ahun 2020
Gambar 9. Data T enaga Kesehatan Ahli Gizi T ahun 2021
Dari Gambar 9 cara yang di lakukan untuk menghasilkan visualisasi data yaitu dengan memasukan tables data kabupaten/kota yang di filter untuk menghilangkan nilai null yan g ada  di  dalam  data  tersebut  kemudian  memasukan  measure  values  dan  data  jumlah  Ahli Gizi  tahun  2021  untuk  di  filter  kembali  setelah  itu  semua  data  yang  sudah  di  filter  di masukan ke dalam pages dimana untuk data kabupaten dan jumlah  Ahli Gizi tahun 2021 di  letakkan di  bagian pages column dan pada bagian marks pilih bagian detail kemudian untuk  measures  di  letakkan  pada  pages  rows  lalu  klik  show  me  dan  pilih  for  horizonta l bars  kemudian  pada  bagian  marks  pilih  bentuk  circle.  Dapat  dilihat  data  jumlah ketersediaan  tenaga  Kesehatan  Ahli  gizi  pada  tahun  2020-2021  pada  setiap  daerah  yan g ada di DKI Jakarta saat pandemic covid-19.
Hasil  dari  pengolahan  data  yang  di  dapatkan  dari  data  jumlah  ketersediaan  tenaga kesehatan  pada  saat  pandemic  covid-19  di  DKI  Jakarta  cara  yang  di  lakukan  untuk menghasilkan  visualisasi  data  yaitu  dengan  memasukan  tables  data  kabupaten/kota  yang di  filter  untuk  menghilangkan  nilai  null  yang  ada  di  dalam  data  tersebut  kemudian memasukan  measure  values  dan  data  jumlah  Bidan  tahun  2020  untuk  di  filter  kembali setelah itu semua data yang sudah di filter di masukan ke dalam pages dimana untuk data kabupaten  dan  jumlah  Bidan  tahun  2020  di  letakkan  di  bagian  pages  column  dan  pada bagian  marks  pilih  bagian  detail  kemudian  untuk  measures  di  letakkan  pada  pages  rows lalu klik show me dan pilih for horizontal bars kemudian pada bagian marks pilih bentuk shape. Di temukan hasil berupa ketersediaan jumlah Bidan pada tahun 2020 sebagaimana Gambar di 10.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar 10. Data T enaga Kesehatan Bidan T ahun 2020
Gambar 11. Data T enaga Kesehatan Bidan T ahun 2021
Dari  Gambar  11  cara  yang  di  lakukan  untuk  menghasilkan  visualisasi  data  yaitu dengan  memasukan  tables  data  kabupaten/kota  yang  di  filter  untuk  menghilangkan  nila i null  yang  ada  di  dalam  data  tersebut  kemudian  memasukan  measure  values  dan  data
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019
jumlah  Bidan  tahun  2021  untuk  di  filter  kembali  setelah  itu  semua  data  yang  sudah  di filter  di  masukan  ke  dalam  pages  dimana  untuk  data  kabupaten  dan  jumlah  Bidan  tahun 2021  di  letakkan  di  bagian  pages  column  dan  pada  bagian  marks  pilih  bagian  detail kemudian  untuk  measures  di  letakkan  pada  pages  rows  lalu  klik  show  me  dan  pilih  fo r horizontal  bars  kemudian  pada  bagian  marks  pilih  bentuk  automatic.  Dapat  dilihat  data jumlah  ketersediaan  tenaga  Kesehatan  Bidan  pada  tahun  2020-2021  pada  setiap  daerah yang ada di DKI Jakarta saat pandemic  covid-19.
Hasil  pengolahan  data  yang  di  dapatkan  dari  jumlah  tenaga  kesehatan  pada  saat pandemic covid-19 di DKI Jakarta, cara yang di  lakukan untuk  menghasilkan visualisas i data  yaitu  dengan  memasukan  tables  data  kabupaten/kota  yang  di  filter  untuk menghilangkan nilai null yang ada di dalam data tersebut kemudian memasukan measure values dan data jumlah Dokter tahun 2020 untuk di filter kembali setelah  itu semua data yang sudah di filter di masukan ke dalam pages dimana untuk data kabupaten dan jumlah Dokter  tahun  2020  di  letakkan  di  bagian  pages  colum n  dan  pada  bagian  marks  pilih bagian  detail  kemudian  untuk  measures  di  letakkan  pada  pages  rows  lalu  klik  show  me dan  pilih  for  horizontal  bars  kemudian  pada  bagian  marks  pilih  bentuk  pie.  di  temukan hasil  ketersediaan  Dokter pada tahun 2020 pada Gambar 12.
Gambar 12. Data T enaga Kesehatan Dokter T ahun 2020
Gambar 13. Data T enaga Kesehatan Dokter T ahun 2021
Dari  Gambar  13  cara  yang  di  lakukan  untuk  menghasilkan  visualisasi  data  yaitu dengan  memasukan  tables  data  kabupaten/kota  yang  di  filter  untuk  menghilangkan  nila i null  yang  ada  di  dalam  data  tersebut  kemudian  memasukan  measure  values  dan  data jumlah  Dokter  tahun  2021  untuk  di  filter  kembali  setelah  itu  semua  data  yang  sudah  di filter di masukan  ke dalam pages dimana untuk data kabupaten dan jumlah Dokter tahun 2021  di  letakkan  di  bagian  pages  column  dan  pada  bagian  marks  pilih  bagian  detail kemudian  untuk  measures  di  letakkan  pada  pages  rows  lalu  klik  show  me  dan  pilih  for horizontal  bars  kemudian  pada  bagian  marks  pilih  bentuk  automatic.  Dapat  dilihat  data
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019
jumlah  ketersediaan  tenaga  Kesehatan  Dokter  pada  tahun  2020-2021  pada  setiap  daerah yang ada di DKI Jakarta saat pandemic  covid-19.
Hasil  pengolahan  data  yang  di  dapatkan  dari  jumlah  tenaga  kesehatan  pada  saat pandemic covid-19 di DKI Jakarta, cara yang di  lakukan untuk  menghasilkan visualisas i data  yaitu  dengan  memasukan  tables  data  kabupaten/  kota  yang  di  filter  untuk menghilangkan nilai null yang ada di dalam data tersebut kemudian memasukan  measure values dan data jumlah Perawat tahun 2020 untuk di filter kembali setelah itu semua data yang sudah di filter di masukan ke dalam pages dimana untuk data kabupaten dan jumlah Perawat  tahun  2020  di  letakkan  di  bagian  pages  column  dan  pada  bagian  marks  pilih bagian  detail  kemudian  untuk  measures  di  letakkan  pada  pages  rows  lalu  klik  show  me dan  pilih  for  horizontal  bars  kemudian  pada  bagian  marks  pilih  bentuk  pie.  di  temukan hasil  ketersediaan  Perawat pada tahun 2020 pada Gambar 14.
Gambar 14. Data T enaga Kesehatan perawat T ahun 2020
Gambar 15. Data T enaga Kesehatan perawat T ahun 2021
Dari  Gambar  15  cara  yang  di  lakukan  untuk  menghasilkan  visualisasi  data  yaitu dengan  memasukan  tables  data  kabupaten/kota  yang  di  filter  untuk  menghilangkan  nila i null  yang  ada  di  dalam  data  tersebut  kemudian  memasukan  measure  values  dan  data jumlah  Perawat  tahun  2021  untuk  di  filter  kembali  setelah  itu  semua  data  yang  sudah  di filter di masukan ke dalam pages dimana untuk data kabupaten  dan jumlah Perawat tahun 2021  di  letakkan  di  bagian  pages  column  dan  pada  bagian  marks  pilih  bagian  detail kemudian  untuk  measures  di  letakkan  pada  pages  rows  lalu  klik  show  me  dan  pilih  for horizontal  bars  kemudian  pada  bagian  marks  pilih  bentuk  automatic.  Dapat  dilihat  data jumlah ketersediaan tenaga Kesehatan Perawat pada tahun 2020-2021 pada setiap daerah yang ada di DKI Jakarta saat pandemic  covid-19.
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019

## 3.4. Implementasi  Dashboard
Gambar 16. Dashboard Visualisasi jumlah tenaga kesehatan di DKI Jakarta tahun 2020 pada saat pandemic covid -19
Gambar 17. Dashboard Visualisasi jumlah tenaga kesehatan di DKI Jakarta tahun 2021 pada saat pandemic covid -19
Informasi  menjadi  lebih  unik,  menarik  untuk  dilihat,  dan  mudah  dipahami  untuk keperluan  pengambilan  keputusan.  Panel  visualisasi  tersedia  untuk  akses  penuh  pada tahun  2020  dan  2021  melalui  tautan  dashboard  Link  Dashboard  Tahun  2020  dan  Link Dashboard  Tahun  2021.  Selama  pandemi  COVID-19,  petugas  kesehatan  di  DKI  Jakarta pada tahun 2020-2021

## 4. Kesimpulan
Menggunakan data ketenagakerjaan Jakarta tahun 2020-2021. Berdasarkan penelitian, jumlah  tenaga  kesehatan,  perawat,  bidan,  dan  apotek  di  DKI  Jakarta  Informasi  in i diperlukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  lowongan  kerja  di  DKI  Jakarta.  Pandemi COVID-19  telah  meningkatkan  permintaan  akan  layanan  medis.  Hal  ini  dapat menyebabkan  peningkatan  beban  kerja  bagi  petugas  kesehatan  saat  ini,  serta  masalah

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023),  pp. 1006-1019
yang  terkait  dengan  peningkatan  jumlah  pasien.  Akibat  pandemi  ini,  terdapat permasalahan  dalam  pengadaan  sumber  daya,  serta  perlindungan  terhadap  tenaga  medis. Permasalahan  tersebut  dapat  mempengaruhi  ketersediaan  dan  kualitas  layanan  yan g diberikan.  Organisasi  dan  pemerintah  harus  menerapkan  rencana  respons  dan pengembangan  kapasitas  untuk  mengelola  petugas  layanan  kesehatan  secara  efektif selama  pandemi.  Hal  ini  termasuk  memberikan  perlindungan  yang  memadai,  tambahan tenaga kesehatan, dan pelatihan. Menurut para peneliti, perubahan sifat pekerjaan selama pandemi mungkin telah mengubah  struktur  pekerjaan pekerja medis, seperti peningkatan jumlah  penugasan  darurat,  pergeseran  prioritas,  dan  adaptasi  terhadap  kondisi  yan g berubah  secara  dinamis.  Dataset  menunjukkan  kekurangan  tenaga  medis  di  DKI  Jakarta pada  tahun  2020-2021.  Temuan  ini  akan  membantu  peneliti  lebih  memahami  petugas kesehatan di DKI Jakarta selama  pandemi COVID-19.

## Daftar Pustaka
[1] S.  Fitriani  and  F.  N.  Hasan,  “Sistem  Informasi  Berbasis  Android  untuk Meningkatkan  Layanan  Terhadap  Alumni  (Studi  Kasus:  Keluarga  Mahasiswa Fakultas  Teknik  Uhamka),”  Pros.  Semin.  Nas. Teknoka,  vol.  5,  no.  2502,  pp.  93– 100, 2020, doi:  10.22236/teknoka.v5i.360.
[2] R.  Gustini  and  F.  N.  Hasan,  “Perancangan  Sistem  Aplikasi  Monitoring  Baran g menggunakan  Barcode  Berbasis  Android.  (study  kasus  Toko  Chacha  cell  ITC Cempaka  mas),”  Pros.  Semin.  Nas.  Teknoka,  vol.  5,  no.  2502,  pp.  87–92,  2020, doi:  10.22236/teknoka.v5i.319.
[3] F. N. Hasan, “Implementasi Sistem Business Intelligence Untuk Data Penelitian di Perguruan Tinggi,” Pros. Semin. Nas. Teknoka, vol. 4, no. 2502, pp. I1–I10, 2019, doi:  10.22236/teknoka.v4i1.3943.
[4] A. Zikri, J. Adrian, A. Soniawan, R. Azim, R. Dinur, and R. Akbar, “Implementasi Business  Intelligence  untuk  Menganalisis  Data  Persalinan  Anak  di  Klinik  An i Padang dengan Menggunakan  Aplikasi Tableau Public,” J. Online  Inform., vol. 2, no. 1, p. 20, 2017, doi:  10.15575/join.v2i1.70.
[5] N.  H.  Nasution  and  A.  Hidayah,  “Gambaran  Pengetahuan  Masyarakat  Tentan g Pencegahan  Covid-19  Di  Kecamatan  Padangsidimpuan  Batunadua,  Kota Padangsidimpuan,” J. Kesehat. Ilm. Indonesia. (Indonesian Heal. Sci. Journal), vol. 6, no. 1, p. 107, 2021, doi:  10.51933/health.v6i1.419.
[6] N.  Aeni,  “Pandemi  COVID-19:  Dampak  Kesehatan,  Ekonomi,  &  Sosial,”  J. Litbang  Media  Inf.  Penelitian,  Pengemb.  dan  IPTEK,  vol.  17,  no.  1,  pp.  17–34, 2021, doi:  10.33658/jl.v17i1.249.
[7] B.  Pinggian,  H.  Opod,  and  L.  David,  “Dampak  Psikologis  Tenaga  Kesehatan Selama  Pandemi  COVID-19,”  J.  Biomedik,  vol.  13,  no.  2,  p.  144,  2021,  doi: 10.35790/jbm.13.2.2021.31806.
[8] Imelda,  “Businnes  Intelligence,”  Bisnis  Intell.,  vol.  11,  no.  Bisnis  Intellijen,  pp. 111–122,  2008,  [Online].  Available:  https://jurnal.unikom.ac.id/jurnal/business- intelligence.3c/09-miu-11-1-imelda.pdf
[9] C. D. Flory, Managers for tomorrow. 1967. [Online]. Available : https://scholarworks.uni.edu/facbook/67
[10] C.  Mathies,  C.  Ferland,  and  G.  Crisp,  “Issue  Information,”  New  Dir.  Institutiona l Res., vol. 2018, no. 178, pp. 1–5, 2018, doi:  10.1002/ir.20226.
[11] R.  Akbar,  D.  Rasyiddah,  M.  Anrisya,  N.  F.  Julyazti,  and  S.  Syaputri,  “Penerapan Aplikasi  Power  Business  Intelligence  Dalam  Menganalisis  Prioritas  Pekerjaan  di Indonesia,”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform.,  vol.  4,  no.  1,  p.  54,  2018,  doi: 10.26418/jp.v4i1.25497.
[12] R.  Akbar,  R.  Oktaviani,  S.  Tamimi,  S.  Shavira,  and  T.  W.  Rahmadani, “Implementasi  Business  Intelligence  Untuk  Menentukan  Tingkat  Kepopuleran
Jurusan  Pada  Universitas,”  J.  Ilm.  Inform.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  135–138,  2017,  doi: 10.35316/jimi.v2i2.465.
[13] 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.
[14] 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.
[15] F.  N.  Hasan  and  M.  Dwijayanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Terhadap Layanan  Grab  Indonesia  Menggunakan  Multinominal  Naïve  Bayes  Classifier,”  J. Linguist. Komputasional, vol. 4, no. 2, pp. 52–58, 2021, doi:
https://doi.org/10.26418/jlk.v4i2.61.
[16] W. P. Cendana and E. P. Silmina, “Visualization of COVID-19 Data in Yogyakarta City  Using  Data  Studio,”  Conf.  Senat.  STT  Adisutjipto  Yogyakarta,  vol.  7,  pp. 189–200, 2022, doi:  10.28989/senatik.v7i0.444.
[17] Iswanto,  Dwi.  (2011).  Business  Intelligence  System  :  Bentuk  Optimalisas i Pengambilan  Keputusan pada Level  Manajemen.
[18] Amalia,  Neli  &  Saputra,  Saiful.  (2021).  Kondisi  Sosial  dan  Ekonomi  Masyarakat Indonesia  Akibat Kebijakan Pemerintah terhadap Pandemi Covid-19. IJTIMAIYA: Journal  of Social  Science Teaching.  5. 159. 10.21043/ji.v5i2.10033.
[19] D.  F.  Lessy,  A.  Avorizano,  and  F.  N.  Hasan,  “Penerapan  Business  Intelligence Untuk      Menganalisa  Data  Gempa  Bumi  di  Indonesia  Menggunakan  Tab leau Public,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  4,  no.  2,  p.  302,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5316.
[20] 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.