Abstrak —Business intelligence merupakan alat bantu yang dapat digunakan untuk memvisualisasi performansi di perusahaan. Adanya visualisasi tersebut akan memudahkan perusahaan dalam proses pengambilan keputusan yang stategis bagi kemajuan perusahaan. Pada tugas akhir ini dirancang dashboard pada PT. XYZ yang merupakan suatu perusahaan yang bergerak dibidang perkayuan. Produk yang dihasilkan dari perusahaan ini adalah jenis kayu blockboard, barecore, dan plywood. Hasil yang diperoleh pada tugas akhir ini adalah dashboard PT. XYZ yang meliputi dashboard karyawan, dashboard logistic, dan dashboard penjualan. Dashboard penjualan dilengkapi dengan metode peramalan menggunakan metode peramalan Weighted Moving Average dan Autoregresif. Peramalan dengan metode autoregresif memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan weighted moving average , dimana ditunjukkan dengan niali MAPE yang diperoleh sebesar 27.91% untuk hasil produk blockboard dan 27.02% untuk hasil produk barecore.
Kata Kunci —Business intelligence, dashboard, weighted moving average, autoregresif.

## I. PENDAHULUAN
USINESS Intelligence adalah suatu arsitektur dan koleksi data atau informasi yang terintegrasi dengan suatu aplikasi pengambilan keputusan yang bersifat interdisipliner dan luas  [1]. Business intelligence biasa dilakukan oleh para pelaku bisnis sebagai alat bantu untuk mengolah data dan mendapatkan informasi lebih dari pengolahan data tersebut. Data yang telah didapatkan akan disimpan didalam data mart. Kemudian akan dilakukan berbagai analisis dengan bantuan tools yang ada. Tujuan dari hal ini untuk mendapatkan informasi yang nantinya digunakan oleh para pelaku usaha untuk mengambil keputusan bisnis.
Dengan memasuki era revolusi industri 4.0, terjadi perubahan pola bisnis. Saat ini telah memasuki era digitalisasi dan membutuhkan transformasi digital. Transformasi digital adalah segala proses yang menginovasi atau perubahan dari yang awalnya bersifat analog menjadi digital atau menggunakan internet [2]. Tranformasi ini juga berpeluang untuk memodelkan organisasi bisnis yang baru dengan memanfaatkan data-data yang tersimpan dan meningkatkan penjualan. Transformasi digital bukan hanya tentang memperoleh dan menerapkan teknologi yang sesuai untuk tujuan, melainkan merupakan pendekatan yang signifikan dalam menangani masalah manajerial seperti sumber daya manusia, efisiensi bisnis, dan desain ulang proses bisnis [3].
Berdasarkan uraian di atas pada penelitian tugas akhir ini akan dikembangkan dashboard Business intelligence pada PT. XYZ. Dashboard ini akan menampilkan data penjualan, data logistik, dan data karyawan. Dengan adanya dashboard Business intelligence ini, diharapkan mampu memudahkan
pelaku usaha untuk mengambil keputusan dalam rangka perkembangan perusahaan.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Deskripsi Pernmasalahan
Pada tahap ini dilakukan identifikasi permasalahan yang akan diangkat dalam pengerjaan Tugas Akhir ini. Permasalahan yang diangkat adalah terkait belum adanya penerapan business intelligence pada PT. XYZ yang mengakibatkan pengambilan keputusan dirasa masih belum maksimal. Sehingga, penulis akan merancang Business intelligence pada PT. XYZ yang nantinya akan memaksimalkan pengambilan keputusan di perusahaan yang bertujuan untuk meningkatkan peluang bisnis di dalamnya.

## B. Stategi Penyelesaian
Pada subbab ini akan dipaparkan mengenai strategi penyelesaian masalah pada yaitu tahapan pembuatan aplikasi dashboard data penjualan, logistik dan data karyawan pada PT. XYZ. Penjelasan singkat tentang alur pembuatan aplikasi dashboard dapat dilihat gambar 1.

## C. Power BI
Power BI  adalah tools untuk menganalisis data dan pelaporannya yang dikembangkan oleh Microsoft. Alat ini pertama kali dirilis pada 24 Juli tahun 2015. Dalam Power BI,

## Rancang Bangun Aplikasi

## Dashboard Penjualan, Logistik dan Tenaga Kerja di PT.XYZ
Widyantari Febiyanti, Khakim Ghozali dan Annisaa Sri Indrawanti Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : khakim@is.its.ac.id
B
Gambar 1. Tahapan pembuatan aplikasi dashboard.
komponen data akan dianalisis dan diubah melalui beberapa metode yang sesuai sehingga mendapatkan pelaporan dalam bentuk visual, alat, maupun fitur publikasi lainnya. Adapun beberapa manfaat dari penggunaan Power BI yaitu: [4]. 1. Real-time dalam memperbaharui dashboard 2. Pre-built dashboard dan reports untuk solusi SaaS 3. Aman karena terkoneksi langsung ke sumber data dan di cloud.
4. Menggunakan fungsionalitas natural language query dalam pengambilan data
5. Terintegrasi dengan layanan servis Microsoft lainnya. Tampilan power BI dapat dilihat pada Gambar 2.

## D. Menentukan Data yang Dibutuhkan
Data  dibutuhkan untuk mendapatkan informasi dan data yang berupa data penjualan, data logistic dan data tenaga kerja. Berikut penjelasan singkat tentang masing-masing data yang akan diolah:
1) Data Penjualan
Data penjualan terdiri dari jumlah hasil olahan kayu yang telah diproduksi, kemudian yang telah dijual dan juga yang
telah didistribusikan.

## 2) Data Logistik
Data logistik berasal dari dua departemen berbeda yaitu: barecore dan blockboard . Barecore adalah departemen yang menangani lembaran-lembaran kayu. Dan yang terakhir adalah Blockboard , departemen yang menangani olahan kayu dari barecore . Logistic dari kedua depertemen tersebut akan diintegrasikan dalam Business intelligence yang akan dibuat.

## 3) Data Karyawan
Data karyawan terdiri dari data diri setiap pekerja yang berada di perusahaan seperti jenis kelamin, pendidikan terakhir, dan jumlah harian bekerja dan catatan gaji.

## E. Peramalan dengan Metode Time Series
Peramalan memiliki tujuan menggabungkan antara analisis statistik serta pengetahuan utama perusahaan untuk membangun serta mengembangkan perkiraan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan tahapan ini  [5], Dalam penelitian tugas akhir ini, data penjualan termasuk kedalam
Gambar .2 Tampilan Power BI.
Gambar 3. Grafik peramalan blockboard WMA (15).
Gambar 4. Grafik peramalan blockboard WMA (10).
Gambar 5. Grafik peramalan barecore WMA (10).
Gambar 6. Grafik peramalan barecore WMA (5).
Gambar 7. Grafik peramalan blockboard AR (15).
jenis data time series [6]. Metode peramalan time series yang digunakan adalah menggunakan metode Weighted Moving Average dan Autoregresif. Berikut adalah penjelasan singkat tentang kedua metode tersebut:

## 1) Weighted Moving Average
Weighted moving average merupakan teknik peramalan berbasis time-series yang dirancang untuk memberi bobot lebih pada data terkini dan mengurangi bobot pada masa lampau. Metode ini dihitung dengan mengalikan setiap data hari sebelumnya dengan bobot, yang pada gilirannya didasarkan pada jumlah hari dalam moving average. Weighted Moving Average (WMA) dinyatakan pada persamaan (2.1) [7].
𝑌𝑌 = 𝐴𝐴 1 𝑌𝑌 −1 + 𝐴𝐴 2 𝑌𝑌 −2 + 𝐴𝐴 3 𝑌𝑌 −3 + ⋯ + 𝐴𝐴 𝑛𝑛 𝑌𝑌 −𝑛𝑛 (2.1) dimana: Y : data peramalan
Ai : bobot untuk data aktual lampau ke-i Yi : data aktual lampau ke-i
2) Autoregresif
Ketika nilai deret pada periode waktu saat ini adalah fungsi
dari nilai sebelumnya ditambah beberapa kesalahan, mekanisme pembangkit yang mendasarinya disebut proses atau metode autoregresif. Secara harfiah berarti regresi pada dirinya sendiri  [8].  Metode autoregresif dinyatakan pada persamaan (2.2)
𝑋𝑋 𝑡𝑡 = ∅ 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + ∅ 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 + ⋯ + ∅ 𝑝𝑝 + 𝑋𝑋 𝑡𝑡−𝑝𝑝 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡 (2.2)
dimana:
𝑋𝑋 𝑡𝑡 : data periode ke-1 ∅ 𝑝𝑝 : parameter autoregresif ke-p 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 , … , 𝑋𝑋 𝑡𝑡−𝑝𝑝 : variabel bebas (nilai masa lalu deret waktu yang bersangkutan) 𝜀𝜀 𝑡𝑡 : nilai kesalahan saat t, mengembangkan perkiraan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan tahapan ini

## F. Pembuatan Database
Pada tahap ini, dibuatkan database untuk data yang akan divisualisasikan dengan menggunakan Power BI. Hal ini ditujukan agar mempermudah pihak   perusahaan dalam mengolah data yang nantinya bisa dikembangkan bersamaan dengan aplikasi lainnya. Output atau luaran dari tahap ini adalah database yang dikoneksikan di Power BI.
Gambar 8. Grafik peramalan blockboard AR (10).
Gambar 9. Grafik peramalan barecore AR (10).
Gambar 10. Grafik peramalan barecore AR (5).
Tabel 1.
Nilai MAPE Nama Produk Model MAPE Blockboard WMA (15) 36.84 WMA (10) 40.89 AR (15) 27.91 AR (10) 31.65 Barecore WMA (10) 33.11 WMA (5) 36.23 AR (10) 27.02 AR (5) 30.96
Gambar 11. Visualisasi dashboard data karyawan sheet 1.
Gambar 12. Visualisasi dashboard data karyawan sheet 2.

## G. Perancangan Dashboard dengan Power BI
Pada tahapan ini, visualisasi hasil peramalan berupa dashboard dilakukan menggunakan aplikasi Microsoft Power BI. Tahapan dalam penyusunan dashboard ditunjukkan  berikut [9]:

## 1) Koneksi database ke Power BI
Untuk mengambil data, Power BI  perlu dikoneksikan dengan database yang telah dibuat. Pada tugas akhir ini, database diletakkan pada mysql. Terdapat 5 table yang nantinya akan dikoneksikan ke Power BI.

## 2) Pemilihan data dan visualisasi
Setelah dilakukan koneksi dengan database, selanjutnya adalah pemilihan data yang akan ditampilkan dan visualisasi yang sesuai agar data hasil peramalan mudah dipahami dan dapat dilakukan analisis.

## 3) Pengaturan tata letak
Setelah pemilihan data dan visualisasi dilakukan, selanjutnya adalah mengatur tata letak dari visualisasi data yang ditampilkan agar mempermudah dalam menganalisis hasil peramalan.

## III. UJI COBA DAN ANALISIS

## A. Peramalan Data Penjualan
Peramalan data penjualan diperlukan untuk melihat tren penjualan dimasa yang akan datang. Pada penelitian tugas akhir ini metode peramalan yang dipakai menggunakan
metode Weighted Moving Average dan Autoregresif. Hasil dari kedua model peramlan ini akan dibandingkan dan dipilih model terbaik berdasarkan kriteria penilaian MAPE. Terdapat 2 hasil produksi yaitu hasil produksi Blockboard dan Barecore . Setiap hasil produksi memiliki jumlah penjualan serta rentang waktu penjualan yang berbeda.
1) Peramalan Blockboard menggunakan Weighted Moving Average
Untuk produk hasil blockboard terdapat 42 data dan dipilih menggunakan nilai bobot 10 dan 15. Dengan menggunakan rumus (2.1) maka didapatkan rumus sebagai berikut: - WMA (15)
𝑌𝑌 = 0.125 𝑌𝑌 −1 + 0.1167 𝑌𝑌 −2 + 0.1083 𝑌𝑌 −3 + 0.1 𝑌𝑌 −4 + 0.091 𝑌𝑌 −5 + 0.083 𝑌𝑌 −6 + 0.075 𝑌𝑌 −7 + 0.0667 𝑌𝑌 −8 + 0.0583 𝑌𝑌 −9 + 0.05 𝑌𝑌 −10 + 0.041 𝑌𝑌 −11 + 0.033 𝑌𝑌 −12 + 0.025 𝑌𝑌 −13 + 0.016 𝑌𝑌 −14 + 0.0083 𝑌𝑌 −15 (3.1)
Serta grafik hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 3. - WMA (10)
𝑌𝑌 = 0.1818 𝑌𝑌 −1 + 0.1636 𝑌𝑌 −2 + 0.1454 𝑌𝑌 −3 + 0.1272 𝑌𝑌 −4 + 0.1090 𝑌𝑌 −5 + 0.090 𝑌𝑌 −6 + 0.072 𝑌𝑌 −7 + 0.054 𝑌𝑌 −8 + 0.036 𝑌𝑌 −9 + 0.018 𝑌𝑌 −10 (3.2)
Serta grafik hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 4.
2) Peramalan Barecore menggunakan Weighted Moving Average
Untuk produk hasil barecore terdapat 29 data dan dipilih
Gambar 13. Visualisasi dashboard data logistik.
Gambar 14. Visualisasi dashboard data penjualan sheet 1.
Gambar 15. Visualisasi dashboard data penjualan sheet 2.
Gambar 16. Visualisasi dashboard data penjualan sheet 3.
menggunakan nilai  bobot 5 dan 10. Dengan menggunakan rumus (2.1) maka didapatkan rumus sebagai berikut: a. WMA (10)
𝑌𝑌 = 0.1818 𝑌𝑌 −1 + 0.1636
𝑌𝑌 −2 + 0.1454 𝑌𝑌 −3 + 0.1272 𝑌𝑌 −4 + 0.1090 𝑌𝑌 −5 + 0.090 𝑌𝑌 −6 + 0.072 𝑌𝑌 −7 + 0.054 𝑌𝑌 −8 + 0.036 𝑌𝑌 −9 + 0.018 𝑌𝑌 −10 (3.3) Serta grafik hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 5. b. WMA (5)
𝑌𝑌 = 0.333 𝑌𝑌 −1 + 0.267 𝑌𝑌 −2 + 0.2 𝑌𝑌 −3 + 0.133 𝑌𝑌 −4 + 0.067 𝑌𝑌 −5 (3.4)
Serta grafik hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 6.
3) Peramalan Blockboa rd menggunakan Autoregresif Untuk produk hasil blockboard terdapat 42 data dan dipilih menggunakan nilai bobot 10 dan 15. Dengan menggunakan rumus (2.2) maka didapatkan rumus sebagai berikut: a. AR (15)
𝑌𝑌 𝑡𝑡 = − 0.02241 𝑌𝑌 𝑡𝑡−1 − 0.2269 𝑌𝑌 𝑡𝑡−2 + 0.06114 𝑌𝑌 𝑡𝑡−3 + 0.3623 𝑌𝑌 𝑡𝑡−4 + 0.2324 𝑌𝑌 𝑡𝑡−5 + 0.1589 𝑌𝑌 𝑡𝑡−6 + 0.1766 𝑌𝑌 𝑡𝑡−7 − 0.1199 𝑌𝑌 𝑡𝑡−8 − 0.254 𝑌𝑌 𝑡𝑡−9 − 0.2048 𝑌𝑌 𝑡𝑡−10 − 0.0152 𝑌𝑌 𝑡𝑡−11 + 0.0216 𝑌𝑌 𝑡𝑡−12 + 0.2726 𝑌𝑌 𝑡𝑡−13 − 0.0648 𝑌𝑌 𝑡𝑡−14 + 0.6184 𝑌𝑌 𝑡𝑡−15 (3.5)
Serta grafik hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 7. b. AR (10)
𝑌𝑌 𝑡𝑡 = − 0.1381 𝑌𝑌 𝑡𝑡−1 + 0.04342 𝑌𝑌 𝑡𝑡−2 + 0.2091 𝑌𝑌 𝑡𝑡−3 + 0.393 𝑌𝑌 𝑡𝑡−4 + 0.1735 𝑌𝑌 𝑡𝑡−5 + 0.2443 𝑌𝑌 𝑡𝑡−6 + 0.2261 𝑌𝑌 𝑡𝑡−7 − 0.01305 𝑌𝑌 𝑡𝑡−8 − 0.01608 𝑌𝑌 𝑡𝑡−9 − 0.1528 𝑌𝑌 𝑡𝑡−10 (3.6)
Serta grafik hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 8.
4) Peramalan Barecore menggunakan Autoregresif
Untuk produk hasil barecore terdapat 29 data dan dipilih menggunakan nilai bobot 5 dan 10. Dengan menggunakan rumus (2.2) maka didapatkan rumus sebagai berikut:
a. WMA (10)
𝑌𝑌 𝑡𝑡 = − 0.1097 𝑌𝑌 𝑡𝑡−1 + 0.2706 𝑌𝑌 𝑡𝑡−2 + 0.5236 𝑌𝑌 𝑡𝑡−3 + 0.0502 𝑌𝑌 𝑡𝑡−4 − 0.1287 𝑌𝑌 𝑡𝑡−5 − 0.2413 𝑌𝑌 𝑡𝑡−6 − 0.1969 𝑌𝑌 𝑡𝑡−7 + 0.2808 𝑌𝑌 𝑡𝑡−8 − 0.3166 𝑌𝑌 𝑡𝑡−9 + 0.1507 𝑌𝑌 𝑡𝑡−10 (3.7)
Serta grafik hasil peramalan dapat dilihat pada Gamabr 9. b. AR (5)
𝑌𝑌 𝑡𝑡 = − 0.2417 𝑌𝑌 𝑡𝑡−1 + 0.1943 𝑌𝑌 𝑡𝑡−2 + 0.0.5339 𝑌𝑌 𝑡𝑡−3 − 0.08721 𝑌𝑌 𝑡𝑡−4 + 0.09058 𝑌𝑌 𝑡𝑡−5 (3.8)
Serta grafik hasil peramalan dapat dilihat pada Gambar 9.

## B. Perhitungan MAPE
Pada Dari hasil peramalan yang telah dilakukan, nilai MAPE untuk setiap hasil produk dapat dilihat pada Tabel 1. Berdasarkan pada tabel 1 perhitungan MAPE , maka model peramalan  yang diperoleh mampu memberikan hasil yang masuk dalam kriteria wajar karena semua nilai MAPE dibawah 50%  [10].  Namun demikian model peramalan terbaik diperoleh dengan menggunakan model peramalan autoregresif. Untuk produk hasil blockboard , peramalan terbaiknya menggunakan AR  (15) yang memiliki nilai MAPE sebesar 27.91%. Sedangkan untuk produk hasil barecore peramalan terbaiknya menggunakan AR (10) dengan nilai MAPE sebesar 27.02%.
Berdasarkan kategori MAPE yang dikemukakan oleh Lewis, nilai MAPE untuk peramalan menggunakan metode autoregresif untuk hasil produk blockboard maupun barceore termasuk kedalam kekuatan peramalan baik. Ada beberapa
hal yang mempengaruhi penilaian MAPE seperti diantaranya adalah:

## 1) Nilai error
Nilai mutlak selisih antara data aktual dengan data peramalan yang dibuat. Semakin kecil selisih yang didapatkan, maka semakin kecil pula penilaian error. Nilai error yang didapatkan akan membuat nilai MAPE semakin kecil dan menandakan bahwa semakin akurat peramalan yang telah dibuat.

## 2) Jumlah banyaknya data
Banyaknya data yang akan diramalkan tentunya memiliki peran penting dalam penilaian MAPE. Semakin banyak data aktual yang akan diramalkan, maka hal ini akan memperkecil nilai MAPE. Semakin kecil nilai MAPE yang didapatkan, maka akan semakin akurat suatu hasil peramalan yang dibuat.

## C. Visualisasi Dashboard
Setelah data disiapkan  dan disimpan ke dalam database, selanjutnya adalah menyambungkan database dengan Power BI  dengan tujuan untuk memvisualisasikan data yang telah disiapkan kedalam dashboard dengan memasukkan kedalam atribut yang diinginkan. Berikut adalah penjelasan untuk setiap visualisasi dashboard yang dibuat:
1) Data Karyawan
Data karyawan terdiri dari 2 sheet visualisasi  Power BI yang berbeda. Untuk sheet pertama berisikan informasi untuk setiap karyawan. Sedangkan sheet kedua berisikan informasi grafis semua karyawan. Visualisasi dashboard data karyawan sheet 1 dapat dilihat pada Gambar 11.
Dashboard data karyawan sheet pertama menampilkan informasi tentang nama karyawan, jumlah kehadiran atau absensi setiap bulannya, jenis kelamin, Pendidikan terakhir dan gaji perbulan.
Dashboard data karyawan sheet kedua menampilkan rasio perbandingan tentang Pendidikan terakhir, jenis kelamin dan kategori usia karyawan.  Berdasarkan dashboard data karyawan yang telah dibuat pada Gambar 9 dan Gambar 10 maka beberapa hal yang dapat diambil keputusan oleh perusahaan adalah sebagai berikut:
a. Jumlah kehadiran setiap pekerja Jumlah kehadiran menampilkan total seluruh kehadiran setiap pekerja setiap bulannya dalam 1 tahun. Dari data ini, perusahaan mampu melihat bagaimana kinerja para pekerja dan nantinya jumlah kehadiran akan berpengaruh dalam pemberian gaji para pekerja.
b. Gaji Menampilkan gaji yang berbeda-beda besarannya setiap pekerja. Tujuan penampilan gaji ini dapat membantu perusahaan dalam menentukan jumlah besaran pembayaran pajak yang harus dikeluarkan. Selain itu, pihak perusahaan juga bisa memantau apakah gaji yang diberikan untuk setiap pekerja sudah sesuai dengan kebijakan disetiap daerah atau yang biasa disebut upah minimum kabupaten (UMK).
c. Komposisi tenaga kerja Komposisi tenaga kerja menampilkan bagaimana rasio karyawan berdasarkan tingkat pendidikan terakhir. Dengan visualisasi ini, pihak perusahaan mampu memantau dan melihat ada berapa karyawan yang tingkat pendidikannya lebih tinggi daripada yang lainnya. Hal
seperti Pendidikan terakhir sangat mempengaruhi akan kompetensi setiap karyawan. Semakin tinggi pendidikan terakhir yang diraih, semakin baik pula kompetensi karyawan tersebut. Sangat besar peluangnya bagi perusahaan memanfaatkan karyawan semaksimal mungkin guna meningkatkan kinerja perusahaan.
d. Komposisi berdasarkan umur Komposisi berdasarkan umur ini dibagi menjadi 5 kategori yaitu: rentang umur 21 – 30, umur 31 – 40, umur 41 – 50, umur 51 – 60 dan umur 61 – 70. Pengelompokan berdasarkan umur ini diperlukan agar pihak perusahaan bisa memantau bagaimana produktifitas setiap karyawan. Produktifitas berdasarkan umur setiap karyawan ini tentu sangat mempengaruhi kinerja perusahaan. Selain itu dengan visualisasi komposisi berdasarkan umur juga membantu pihak perusahaan dalam memperkirakan siapa saja yang akan pension dan kapan haus merekrut karyawan baru.

## D. Data Logistik
Dashboard data logistik  menampilkan informasi tentang nama produk hasil, logistik yang digunakan. Rasio grafik tentang stok dan pemakaian serta penjelasan setiap stok dan pemakaian Berdasarkan dashboard data logistik yang telah dibuat pada Gambar  13, data logistik tersusun dari 2 hasil produk yang berbeda yaitu:
1) Blockboard
Pembuatan blockboard membutuhkan logistik: klem, majun, masker, PET, plastik, sarung tangan dan siku.
2) Barecore
Pembuatan barecore membutuhkan logistik: kalsium, klem PET, lem, plastik, resin, dan siku.   Pembuatan dashboard data logistik  ini mampu membantu pihak perusahaan untuk mengetahui kondisi pemakaian logistik yang diperlukan untuk setiap hasil produk. Dengan menampilkan besaran logistic yang telah dipakai dan sisa atau stok yang ada. Pihak perusahaan bisa menentukan kapan logistik  harus dilakukan pembelian tambahan. Dengan dashboard ini juga pihak perusahaan bisa memantau bagaimana kewajaran pemakaian setiap logistik.

## E. Data Penjualan
Data penjualan  terdiri dari 3 sheet visualisasi  Power BI yang berbeda. Untuk sheet pertama berisikan informasi penjualan. Sedangkan sheet kedua memuat informasi tentang jumlah penjualan semua hasil produk setiap bulannya dan yang terakhir sheet ketiga berisikan informasi peramalan penjualan.
Dashboard data penjualan sheet pertama menampilkan nama produk, penjualan setiap bulan serta grafik penjualan disetiap negara. Dashboard data penjualan sheet kedua menampilkan nama hasil produk dan total penjualan setiap bulannya dapat dilihat pada Gambar 15.
Dashboard data penjualan sheet ketiga menampilkan nama produk terjual dan bagaimana peramalan penjualan kedepannya. Disajikan juga nilai MAPE untuk setiap peramalan yang digunakan  dapat dilihat pada Gambar 16. Berdasarkan dashboard data penjualan yang telah dibuat pada Gambar 12 sampai Gambar 14 maka beberapa hal yang dapat diambil keputusan oleh perusahaan adalah sebagai
berikut:
1) Memberikan informasi awal Penampilan dashboard data penjualan tentang peramalan ( sheet ketiga) ini menunjukkan tentang informasi awal tentang hasil produk yang akan dihasilkan. Dengan peramalan, perusahaan mampu melihat bagaimana peluang penjualan dimasa mendatang serta bisa menentukan hal-hal apa saja yang bisa dilakukan untuk mencapai target tersebut.
2) Ketercukupan material logistik
Dengan adanya dashboard data penjualan yang mampu memberikan informasi peramalan penjualan, maka juga dapat dilihat pada dashboard logistik terkait dengan ketercukupan bahan yang digunakan untuk proses produksinya. Jika dari hasil peramalan menunjukkan nilai tententu, namun saat dilihat pada dashboard logistik ketersediaannya tidak tercukupi, maka pihak perusahaan akan  mengambil keputusan yaitu menambah atau membeli material logistik.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penjelasan di subbab-subbab sebelumnya, dapat disimpulkan menjadi beberapa poin sebagai berikut: (1)Telah dibuat dashboard business  intelligence pada PT. XYZ yang meliputi data tentang karyawan, logistik serta data penjualan;(2)Pada dashboard data penjualan dilengkapi dengan peramalan menggunakan metode autoregresif. Metode autoregresif ini mampu meramalkan hasil produksi blockboard dengan MAPE sebesar 27.91 dan hasil produksi barecore dengan MAPE sebesar 27.02;(3)Dengan adanya pembuatan dashboard ini, akan memudahkan pihak perusahaan dalam mengambil keputusan terkait dengan tenaga kerja, ketersediaan logistik atau material produksi serta volume penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making , 1st ed. Politecnico di Milano, Italy: John Wiley and Sons, Ltd., 2009.
[2]  G. Gudergan and P. Mugge, “The Gap Between the Practice and Theory of Digital Transformation,” Hawaiian Int. Conf. Syst. Sci. , no. August, pp. 1–15, 2017,Available: https://www.researchgate.net/publication/318864420_The_Gap_Betw een_the_Practice_and_Theory_of_Digital_Transformation.
[3]  B. Barann, A. Hermann, A. K. Cordes, F. Chasin, and J. Becker, “Supporting Digital Transformation in Small and Medium-sized Enterprises: A Procedure Model Involving Publicly Funded Support Units,” in Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences , 2019, vol. 2019-Janua, no. 2, pp. 4977–4986, doi: 10.24251/hicss.2019.598.
[4]  M. G. Bhargava, K. T. Phani, S. Kiran, and D. R. Rao, “Analysis and Design of visualization of educational institution database using power BI tool,” Glob. Journals Comput. Sci. Technol. , vol. 18, no. 4, pp. 2–8, 2018.
[5]  R. Yudaruddin, Forecasting: untuk Kegiatan Ekonomi dan Bisnis , 1st ed. Samarinda: Pustaka Horizon, 2019.
[6] Analisis runtun Waktu dan Aplikasinya dengan R , 2nd ed. Yogyakarta: Gajah Mada University Press, 2016.
[7]  C. Droke, Moving Averages Simplified . Columbia, MD: Marketplace Books, 2001.
[8]  J. C. Hardin, Introduction to Time Series Analysis . United States: National Aeronautics and Space Administration, 1986.
[9]  S. Few, Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a- Glance Monitoring , 2nd ed.  Analytics Press, 2013.
[10]  L. C. Hsu and C. H. Wang, “Applied multivariate forecasting model to tourism industry,” Tourism , vol. 56, no. 2, pp. 159–172, 2008.