## IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK MENGANALISIS PERBANDINGAN DATA KASUS COVID-19 DI JAWA BARAT SEBELUM PSBB DAN SETELAH PSBB
Siska 1 , Dea Safryda Putri 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia siska@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Keterbukaan data terkait penanganan Covid-19 memiliki manfaat bagi masyarakat, salah satunya  bisa  meningkatkan  kewaspadaan  dalam  menghadapi  wabah  Covid  -19.  Penggunaan teknologi Business  Intelligence (BI)  mampu  untuk  mengumpulkan,  menyimpan, mengorganisasikan, dan meringkas data serta menyediakan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk  mendeskripsikan  kasus  Covid-19  dengan  mengimplementasikan Business  Intelligence sebagai alat analisis yang divisualisasikan kedalam peta sebaran Orang Dalam Pantauan (ODP), Pasien  Dalam  Pantauan  (PDP),  dan  Pasien  Positif,  serta  grafik  terkonfirmasi  sembuh,  dan meninggal. Penelitian  ini menggunakan  data  historis  kasus  Covid-19  Jawa Barat  selama 14 hari dengan 3 kejadian, yaitu sebelum, selama dan sesudah dilakukannya Pembatasan Sosial Berskala  Besar  (PSBB).  Adapun  metodologi  penelitian  menggunakan  analisis  deskriptif dengan tools Tableau Public. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa jumlah kasus positif masih terus mengalami kenaikan selama PSBB dan jumlah penderita yang sembuh selama PSBB di Jawa Barat juga masih relatif sedikit. Tingkat kesembuhan pasien selama PSBB mencapai 17,95 persen dan kematian selama PSBB meningkat dibandingkan sebelum dan sesudah PSBB.
Kata Kunci:  Covid-19, Pandemi, Business Intelligence, Tableu Public

## Abstract
Data disclosure related to handling Covid-19 has benefits for the community, one of which can increase vigilance in the face of the Covid-19 outbreak. The use of Business Intelligence (BI) technology  is  able  to  collect,  store,  organize,  and  summarize  data  and  provide  information. This study aims to describe the case of Covid-19 by implementing Business Intelligence as an analysis  tool  that  is  visualized  People  In  Monitoring  (ODP),  Patients  Under  Surveillance (PDP), and Positive Patients, as well as confirmed graphs of recovery, and death. This study used historical data on Covid-19 cases in West Java for 14 days with 3 events, namely before, during and after the implementation of Large-Scale Social Restrictions (PSBB). The research methodology uses descriptive analysis with Tableau Public tools. The results showed that the number of positive cases continued to increase during PSBB and the number of patients who recovered during PSBB in West Java was also relatively small. The patient recovery rate during PSBB reached 17.95% and deaths during PSBB increased compared to before and after PSBB.
Keywords: Covid-19, Pandemic, Business Intelligence, Tableu Public

## PENDAHULUAN
Covid-19 atau Corona Virus Disease 19  telah  menyebabkan  pandemi  global, termasuk  di  Indonesia.  Infeksi  Covid-19 menjadi suatu bentuk pandemi baru dengan penyebaran  antar  manusia  yang  sangat cepat dan hingga saat  ini belum ditemukan terapi antivirus  untuk  vaksin Covid-19  ini (Akbar et al., 2017). Pandemi ini membuat banyak pihak berupaya untuk ikut berperan dalam  menghadapi  wabah  tersebut.  Salah satu  upaya  yang  dilakukan  pemerintah adalah melakukan PSBB atau  Pembatasan Sosial  Berskala  Besar,  yaitu  dengan memberi  batas  dalam  pergerakan keluar masuk  kendaraan  dari  luar  daerah.  Salah satu  daerah  yang  melakukan  PSBB  ini adalah  Provinsi  Jawa  Barat .  Provinsi Jawa Barat  berada  di  bagian  barat  Pulau  Jawa. Wilayahnya  berbatasan  dengan  Laut  Jawa di utara, Jawa Tengah di timur, Samudera Hindia  di  selatan,  serta  Banten  dan  DKI Jakarta di barat.
Kebijakan
Pembatasan
Sosial
Berskala  Besar  (PSBB)  dalam  wilayah yang terdampak wabah  virus corona perlu dilakukan  sebagai  upaya  meminimalisir penyebaran wabah virus tersebut. Walaupun tentunya menimbulkan dampak negatif  yang  berisiko  pada  tatanan perekonomian  negara.  Dalam  pelaksanaan PSBB  ini  perlu  adanya  kerjasama  antara pemerintah dan masyarakat guna mewujudkan  kesejahteraan  sosial  dan kesehatan  masyarakat  tanpa  membatasi agama,  kalangan  dan  profesi.  (Buana, 2020).
Diantara  kebijakan  PSBB  adalah membatasi aktifitas keluar rumah, kegiatan sekolah  dirumahkan,  bekerja  dari  rumah (work  from  home) ,  bahkan  kegiatan beribadah pun dilakukan di rumah. Hal ini
sudah  menjadi  kebijakan  pemerintah berdasarkan  pertimbangan-pertimbangan yang  sudah  dianalisis  dengan  maksimal tentunya. Berbagai upaya dilakukan pemerintah untuk menekan angka kematian  akibat  Covid-19,  salah  satu upaya  yang  dilakukan  adalah  pemetaan data  dari  kasus  Covid-19  yang  terjadi. Dalam  mengefektifkan  keterbukaan  akan data  tersebut,  pemerintah  provinsi  Jawa Barat  membuat  sebuah  situs  informatif yang berisi tentang Informasi dan Koordinasi  mengenai  wabah  penyakit berkaitan  dengan  kasus  covid-19.  Situs tersebut beralamatkan
https://pikobar.jabarprov.go.id/ , situs berupa dashboard statistik kasus Covid-19 Provinsi  Jawa  Barat  yang  diupdate  secara berkala(Darman, 2018).
Dalam  rangka  meningkatkan  nilai data  ini  maka  diperlukan  suatu  aplikasi Business Intelligence (BI) untuk mengubah tumpukan  data  menjadi  suatu  informasi yang bernilai guna tinggi dalam mendukung pengambilan keputusan. Salah satu  aplikasi  BI  ini  adalah tableau yang sangat  membantu  dalam  menggali  data untuk mendapatkan wawasan dan pengetahuan  (Haekal  et  al.,  2020). Business  Intelligence (BI)  merupakan salah  satu  bentuk  implementasi  teknologi informasi, yang mampu  menjawab kebutuhan  untuk  menganalisis  masalah- masalah  serta  dapat  digunakan      dalam pengambilan keputusan. Penggunaan teknologi BI tidak  hanya untuk perusahaan tetapi  juga mendukung  di  bidang kesehatan,  pemerintahan  dan  layanan. Visualisasi informasi melalui grafik sifatnya  interaktif  dan  menarik  sehingga akan memudahkan dalam membaca informasi,  sementara  hasil print  out (hardcopy) akan  menjadi  dokumentasi
bagi manajemen. Informasi
yang dihasilkan  dari  sistem  tidak  menjadi  satu- satunya alat penentu kebijakan tetapi dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan untuk pengambil keputusan (Handayani et al.,  2020).  Dengan Business  Intelligence data kasus covid-19 tidak hanya divisualisasikan  dalam  bentuk  tabular, melainkan dengan visualisasi  simpel seperti  penyebaran  kasus  dalam  bentuk titik-titik pada peta. Penelitian dengan judul “Implementasi Sistem Business Intelligence untuk  Melakukan  Analisis Data Guna Mendukung Pembuatan Keputusan Manager”, ditulis oleh (Himawan,  2008).  Dengan  menerapkan Business  Intelligence  System ,  maka  para manajer  menjadi  lebih  luwes,  mudah  dan mandiri  dalam  melakukan  analisis  data untuk  mendukung  pembuatan  keputusan. Mudah,  karena  dengan  bantuan  tool  yang ada  misalnya  Microsoft  Excel  maupun ContourCubeX seperti yang dipakai dalam penelitian ini, sudah menyediakan fasilitas- fasilitas  yang bersifat “click and drop” saja. Luwes, karena manajer mampu menerapkan gayanya atau sudut pandangnya  sendiri  dalam  melakukan analisis. Mandiri, sebab manajer tidak lagi begitu  tergantung  pada  divisi  EDP  untuk membuat  bentuk  laporan  seperti  yang diinginkan.  Penerapan  sistem  ini  juga meringankan  divisi  EDP  dari  pekerjaan pembuatan program laporan yang bervariasi modelnya, sebab  cukup satu kali membuat struktur datawarehouse .
Penelitian  dengan  judul  ” Business Intelligence : Konsep dan Metode", ditulis oleh  (Suparto  et  al.,  2010).  BI  pada umumnya  mengikutsertakan  umpan  balik dari masalah bisnis yang sedang terjadi dan
meresponinya.  Hal  ini  yang  menyebabkan pengembangan  sistem  yang  konvensional menjadi  tidak  cukup  dan  tepat  dalam melakukan  pengembangan  BI.  Dalam pengembangan sistem yang tak terintegrasi satu  dengan  yang  lainnya,  metode  seperti waterfall  dirasa  cukup.  Waterfall  memang menyediakan urutan langkah untuk planning , building ,  dan implementing sistem stand-  alone .  Bagaimanapun  juga, metode-metode  seperti  itu  tidak  dapat menangani  perencanaan  strategis,  analisis bisnis  antar  organisasi  atau  evaluasi  dari teknologi  baru  dari  tiap  proyeknya. Penelitian  dengan    judul   ”Pengembangan Business  Intelligence bagi  Perkembangan Bisnis Perusahaan”, ditulis oleh (Miranda, 2008). Business  Intelligence (BI)  adalah sebuah proses untuk meningkatkan keunggulan kompetitif perusahaan melalui   pendayagunaan  berbagai
data, informasi, dan pengetahuan ( knowledge )  yang dimiliki oleh perusahaan sebagai bahan baku dalam proses pengambilan  keputusan. Berbeda  dengan sejumlah aplikasi lain dengan tujuan serupa yang lebih dahulu diperkenalkan sebelumnya,  konsep  BI  menekankan  pada penerapan  5  pendayagunaan  informasi untuk  keperluan  spesifik  bisnis,  masing- masing  adalah: data  sourcing,  data analysis,  situation  awarness,  risk  analysis dan decision support .
Penelitian  pada  jurnal  dengan  judul ”Implementasi Business Intelligence Pada Manajemen  Report  Bank  XYZ”,  ditulis oleh (Husni & Mukhlash, 2014), Business
Intelligence merupakan serangkaian proses  untuk  mendapatkan  informasi dengan  mudah  dari  data  yang  berukuran besar. Business Intelligence tak lepas dari penggunaan data  warehouse dan  analisis
data.  Pada  penelitian  ini  dilakukan pembuatan prototype data untuk pembuatan report  business  growth Bank XYZ  berdasarkan  struktur  dan  literatur dari  Bank  XYZ.  Data  hasil  prototype selanjutnya  akan  dilakukan  pembuatan modul report  business  growth dengan menggunakan  SAS®  Enterprise  Guide. Metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  analisis multidimensi pada OLAP ( Online
Analitycal  Processing )  serta  operasi- operasi yang ada di dalamnya.
Penelitian dengan judul ”Penerapan Business  Intelligence Pada Aplikasi Partner Relationship Management Di PT Indosat  Sales  Area Kota Mojokerto”,ditulis oleh (Murtadho, 2012), Business Intelligence (BI)
merupakan  sistem  dan  aplikasi  yang berfungsi  untuk  mengubah  data  dalam suatu  perusahaan  atau  organisasi  (data operasional, data transaksional, atau data lainnya)  ke  dalam  bentuk  pengetahuan. Aplikasi  ini  melakukan  analisis  data  di masa  lampau,  menganalisisnya  dan kemudian  menggunakan  pengetahuan tersebut  untuk  mendukung  keputusan dan perencanaan organisasi. Bila dilihat secara  sekilas  maka  PRM  merupakan aplikasi Business  Intelligence karena PRM  mampu  melakukan  ekstraksi  data dan membantu kerja cluster officer (CO) serta  dapat  digunakan  oleh  sales  area manajer  dalam  mengambil  sebuah keputusan  bisnis.  Dengan  penelitian  ini kami  tertarik  untuk  dapat  memaparkan bagaimana penerapan
Business
Intelligence pada aplikasi partner relationship  manajemen  PT.  Indosat Sales Area Mojokerto.

## METODE PENELITIAN
Adapun  metodologi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metodologi deskriptif  yang  dapat  diperoleh  dengan cara  observasi.  Metode  analisis  deskriptif merupakan metode penelitian dengan cara mengumpulkan  data–data  sesuai  dengan yang  sebenarnya  kemudian  data–data tersebut  disusun,  diolah  dan  dianalisis untuk dapat memberikan gambaran mengenai  masalah  yang  ada  seperti  yang ditunjukan  pada  Gambar  1.  Adapun tools yang digunakan dalam penelitian ini adalah Tableau Public . Tableau adalah perangkat lunak  bisnis  intelijen  yang  mudah  untuk digunakan  dalam  hal  membuat  visualisasi data, analisis data, dan pelaporan. Saat ini, pengambilan  keputusan  melalui  sistem digital berdasarkan analitik semakin banyak  digunakan  untuk  mengontrol  dan mengoptimalkan proses operasional (Nasruddin & Haq, 2020). Metode  tersebut  merupakan  teknik analisis inteligensi bisnis untuk mengumpulkan  data  dari  berbagai  macam sumber, lalu memprosesnya serta menampilkannya  dalam  bentuk yang mudah dianalisis.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Sistem tableau akan  menangkap data  dari  operasi  yang  berkelanjutan,  baik
data yang diinputkan oleh manusia atau oleh proses  otomatis.  Biasanya  organisasi  akan menyimpan datanya pada berbagai macam bentuk.  Sebagian  besar  disimpan  di database atau  disimpan  dalam  bentuk  file seperti excel (Kusumo,  2017).  Proses eksekusi data pada penelitian ini mengambil sumber data dalam bentuk excel.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diambil  dalam  jurnal  ini yaitu  data kasus COVID-19  Jawa  Barat dari  14  hari  sebelum  diberlakukan  PSBB pada  tanggal  6  Maret  2020  –  20  Maret 2020,  14  hari  selama  PSBB  pada  tanggal 15  April  2020  sampai  dengan  29  April 2020,  dan  setelah  PSBB  tanggal  3  Juni 2020  –  17  Juni  2020.  Data  tersebut didapatkan    langsung    dari    situs    resmi pemerintah Jawa Barat pikobar.go.id. Data yang didapatkan berbentuk data excel yang terdiri dari 4229 rows dan 21 column yang terdiri dari no, tgl, kode_prov, nama_prov, kode_kab, nama_kab, odp_proses, odp_selesai, odp, pdp_proses, pdp_selesai, pdp,  otg_proses,  otg_selesai,  otg_total, positive, sembuh, meninggal, odp_meninggal, pdp_meninggal, dan otg_meninggal,  Data  yang  ada  kemudian akan dianalisis pada 3 kejadian, pada masa sebelum PSBB, selama PSBB dan setelah PSBB.

## A. Proses Eksekusi
1. Read Data: Proses eksekusi dari data menggunakan Tableau  Public yaitu input/read data  yang  akan  diproses, dimana data disini berupa data excel pada tableau berfungsi sebagai  data source saja, karena pengolahan data dengan  volume  besar  sebaiknya menggunakan Tableau.
Pada  pemrosesan  ETL Software Tableau dapat menggabungkan beberapa  macam  sumber  data  yang dibutuhkan  menjadi  satu  sumber data  yang  dihasilkan  sedangkan excel hanya  dapat  memproses  satu sumber data  (Laursen  &  Thorlund, 2016). Tampilan data excel tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Data excel sebelum diolah
2. Koneksi Tableau :  Meliputi  proses data dikoneksikan ke Tableau Public dengan  cara drag file  data  ke aplikasi Tableau  Public, data  yang telah  di drag sebelumnya  akan menjadi data source untuk pengolahan  nantinya. Data  source yang  akan  diolah  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3 . Data source pada  tableau
3. Variabel: Selanjutnya dilakukan pengolahan dan analisis data berdasarkan  variabel  yang  telah ditentukan,  dalam  hal  ini  variabel yang  dipilih  adalah  jumlah  kasus
positif,  jumlah  kasus  sembuh,  dan jumlah kasus meninggal.
B. Hasil Proses Data Dari hasil proses data yang dilakukan,  didapatkan output berupa hasil informasi perbandingan data kasus covid-19  sebelum  PSBB  dan  sesudah PSBB  berdasarkan  jumlah  kasus  di wilayah  Jawa  Barat. Informasi  yang diperoleh dapat dijadikan sumber dalam melakukan pengambilan keputusan dan kebijakan terkait PSBB. Proses eksekusi data untuk menampilkan grafik dilakukan  dengan cara  membuat New WorkSheet ,  dan drag  field-field yang diinginkan, kemudian  untuk output nya sendiri  bisa  dilihat  dalam Dashboard tersebut,  terdapat  angka-  angka  yang memudahkan  kita  dalam  pengambilan keputusan (Lin & Hou, 2020).
1. Perbandingan kasus positif Pada  Gambar  4,  ditampilkan hasil  perbandingan  kasus  positif sebelum  PSBB,  selama  PSBB  dan setelah  PSBB.  Perbedaan  warna pada  setiap  bar  merujuk  pada pembedaan  waktu  PSBB.  Dari Gambar  4  tersebut  dapat  dilihat jumlah kasus  positifyang  paling
banyak  terjadi yaitu  selama  masa PSBB.
Berdasarkan  gambar 4 dapat dilihat  bahwa  hasil  perbandingan kasus  positif  sebelum PSBB sejumlah 230 kasus positif, sedangkan  selama  PSBB  jumlah kasus  positif  meningkat  menjadi 58.911  dan  setelah  PSBB  kasus positif  covid  menurun  menjadi 36.603  kasus.
2. Perbandingan kasus meninggal
Ketika  kursor mouse diarahkan ke  bagian bar, maka    akan ditampilkan  detail  informasi berupa info  mengenai  jumlah  kasus  yang terjadi.  Pada  Gambar  5,      dapat dilihat    PSBB  Provinsi Jawa Barat memiliki  4,269  kasus  meninggal paling  banyak  yang  terjadi  selama PSBB  dibandingkan  sebelum  dan sesudah PSBB.
Gambar  5  menunjukkan  hasil perbandingan kasus meninggal sebelum  PSBB  sejumlah  23  kasus, sedangkan  selama  PSBB  jumlah kasus meninggal akibat covid meningkat  menjadi  4.269,  tetapi setelah  PSBB  kasus meninggal akibat covid menurun menjadi 2.403 kasus.
3. Perbandingan kasus sembuh
Pada  Gambar  6,  dapat  dilihat
dari  tanggal  sebelum  PSBB  hingga setelah PSBB terjadi  kenaikan frekuensi  kasus  sembuh  terutama setelah PSBB.
Gambar 6. Perbandingan kasus sembuh
Berdasarkan  Gambar  6  dapat dilihat  jumlah  perbandingan  kasus sembuh  sebelum PSBB  sejumlah 35 kasus, selama PSBB frekuensi kasus sembuh  meningkat  menjadi  10.580 kasus, hingga setelah PSBB kembali terjadi  kenaikan  frekuensi  kasus sembuh sejumlah 14.516.
Agar  representasi  lebih  efektif dan   efisien  ketiga  visualisasi  atau grafik tersebut digabung pada sebuah dashboard seperti  pada  Gambar  7 agar  pengguna  dapat  melihat  secara langsung  keterkaitan  grafik  dan pemetaannya.  Hasil  implementasi dapat diakses secara  online  melalui website atau situs
https://public.tableau.com/profile/sis ka8762#!/vizhome/Dataperbandinga
nodppdppositivePSBB/DashboardSi ska
Gambar 7 . Dashboard perbandingan kasus positif, sembuh dan meninggal
Berdasarkan  hasil  proses  data pada tableau diketahui bahwa jumlah kasus  positif  dan  kematian  selama PSBB meningkat dibandingkan sebelum dan sesudah PSBB. Hal ini dikarenakan masih banyak masyarakat  yang  tidak  mematuhi himbauan pemerintah untuk membantu menanggulangi  pandemi corona  virus.  Hal  ini  juga  didasari oleh  faktor  psikologis  masyarakat yang  memiliki  bias  kognitif  .Bias kognitif  adalah  kesalahan  dalam berpikir yang memengaruhi pengambilan keputusan dan penilaian  yang  dibuat  seseorang, karena pada masa pandemi seperti ini yang  harus  dibangun  adalah  bias optimisme, bias emosional, dan efek Dunning-Kruger ( Pemerintah  Jawa Barat “Smeru,” 2020).
Selain itu, sebelum menerapkan
PSBB alangkah baiknya jika pemerintah  memikirkan  kehidupan masyarakat kelas bawah yang kesusahan untuk memenuhi kebutuhan  hidupnya. Pemerintah seharusnya menjamin  bahwa  barang tersedia di daerah selama PSBB dan masyarakat  mampu  mengaksesnya.
Pemerintah  juga  harus  mengetahui data  yang  akurat  seberapa  banyak keluarga yang tidak mampu mengakses  barang  kebutuhan pokok selama  ini  ( Pemerintah  Jawa  Barat,
"Pikobar” , 2020). Penetapan Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar (PSBB) yang dilakukan oleh pemerintah dan diberikannya perilaku  pengingat untuk membatasi sifat  konsumtif  tidak  efektif  untuk menurunkan perilaku
budaya konsumtif  masyarakat  pada  masa pandemi covid-19 (Rizaldy, 2020).
Pada  akhirnya,  keputusan  untuk penerapan  PSBB  harus  didukung berdasarkan  data  aktivitas,  sehingga memudahkan pemerintah dalam penentuan kota yang harus menerapkan sistem Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB), misalnya dengan menggunakan
teknologi  pengambilan  keputusan dengan menggunakan beberapa kriteria seperti : Kepadatan penduduk, aktivitas penduduk, jumlah  pasien  positif  Covid-19, jumlah pasien dalam pemantauan, dan jumlah  orang  dalam  pengawasan  di setiap  kota  (Yunus  &  Rezki,  2020). Dengan  memanfaatkan  teknologi akan  memungkinkan  manajemen risiko  pandemi  COVID-19  yaitu dengan  menggunakan  status  laporan kesehatan  individu dan riwayat
perjalanan yang dikombinasikan dengan big data dari sistem penerbangan, kereta api dan transportasi  darat,  media sosial, sampai  ke  catatan  pembayaran (Riksazany  &  Ayub,  2019).  Strategi pemutusan  rantai  penyebaran  virus
tidak  hanya  di  dalam  Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  saja, tetapi  juga  berlandaskan  data  untuk melacak pergerakan  masyarakat.

## 4. Angka Reproduksi Kasus
Gambar 8 . Angka Reproduksi Kasus
Per  11  Mei  2020,  Jawa  Barat Sudah memasuki hari ke 70  sejak kasus pertamanya. Rata-rata kasus harian  mencapai  sebesar  21  kasus (2  Maret – 11 Mei) dengan angka kasus  harian  yang  cenderung fluktuatif  (Gambar  8).  Namun berdasarkan  sumber  data  dari Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa Barat,  rata-rata penambahan  kasus harian  adalah  sebagai  berikut (Syarli et al., 2018):
a. 7-21 April : 40 kasus
b. 22-29 April : 28 Kasus
c. 30 April – 11 Mei : 24 kasus

## KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi Busines  Intelligence dalam  penelitian  ini  menggunakan  data historis  kasus Covid-19 Jawa Barat selama 14 hari dengan 3 kejadian, yaitu sebelum, selama dan sesudah dilakukannya Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Dengan  menggunakan software  Tableau maka  didapatkan  beberapa  contoh  hasil analisis  data  berupa reports perbandingan total kasus covid-19 yang terjadi sebelum,
selama, dan sesudah diterapkannya PSBB. Perbandingannya  yaitu  total kasus positif, perbandingan kasus meninggal, dan perbandingan  kasus  sembuh.  Berdasarkan dashboard perbandingan data kasus covid- 19 Jawa Barat pada masa sebelum, selama dan  sesudah  PSBB  dengan bantuan aplikasi Tableau, m a k a d a p a t
d i s i m p u l k a n   bahwa  :  (1)  Bar  grafik menunjukkan  bahwa  kasus  positif  virus corona  (Covid-  19)  di  Jawa  Barat  masih terus  mengalami  kenaikan  selama  PSBB 15-29  April  2020; (2) Pada 15 April atau hari  pertama  penerapan  PSBB,  jumlah positif  terinfeksi  virus  corona  di  Jawa Barat  sebanyak  579  kasus.  Sampai  pada pelaksanaan  PSBB  fase  pertama  atau  29 April  kasus  positif  di  Jakarta  mencapai 2.208  kasus.  Artinya,  sejak  pelaksanaan PSBB  15  sampai  29  April  terjadi penambahan 1.629  kasus kasus setiap hari selama PSBB tahap pertama berlangsung di Jawa  Barat. Jumlah ini lebih tinggi dari dua pekan  sebelum  PSBB  diterapkan;  (3) Jumlah  penderita  yang  sembuh  selama PSBB  di Jawa  Barat  juga  masih  relatif sedikit  dibanding  jumlah  kasus  positif. Tingkat kesembuhan pasien selama  PSBB mencapai 17,95 persen.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbar,  R.,  Oktaviani,  R.,  Tamimi,  S., Shavira,  S.,  &  Rahmadani,  T.  W.
(2017). Implementasi Business Intelligence Untuk Menentukan Tingkat  Kepopuleran  Jurusan  Pada Universitas. Jurnal Ilmiah Informatika , 2 (2), 135–138.
Buana,  D.  R.  (2020).  Analisis  perilaku masyarakat indonesia dalam
menghadapi  pandemi  virus  corona
(Covid-19) dan kiat menjaga kesejahteraan  jiwa. Salam:  Jurnal Sosial Dan Budaya Syar-I , 7 (3), 217–
226.
Darman, R. (2018). Pembangunan
Dashboard  Lokasi  Rawan  Tanah Longsor  di  Indonesia  Menggunakan Tableau. Jurnal  Teknik  Informatika Dan Sistem Informasi , 4 (2), 256–269.
Haekal,  M.  F.,  Supian,  M.,  &  Sabrina,  W.
(2020).  Efektivitas  Penetapan  PSBB
Dalam Menurunkan
Perilaku
Konsumtif  Masyarakat  Pada  Masa Covid-19. Jurnal Kajian Ilmiah , 1 (1), 93–98.
Handayani,  D.,  Hadi,  D.  R.,  Isbaniah,  F., Burhan,  E.,  &  Agustin,  H.  (2020). Corona  virus  disease  2019. Jurnal Respirologi  Indonesia , 40 (2),  119– 129.
Himawan, H. (2008). Implementasi Sistem Business Intelligence Untuk
Melakukan  Analisis  Data  Guna Mendukung  Pembuatan  Keputusan Manajer. Techno. COM, Mei , 7 (1).
Husni,  Z.  N.,  &  Mukhlash,  I.  (2014). Implementasi  Business  Intelligence Pada Manajemen Report Bank XYZ. Jurnal  Sains  Dan  Seni  ITS , 3 (2), A16–A21.
Kusumo,  A.  S.  (2017). Inteligensi  Bisnis SQL  Server  2014 .  Elex  Media Komputindo.
Laursen,  G.  H.  N.,  &  Thorlund,  J.  (2016).
Business  analytics  for  managers: Taking  business  intelligence  beyond reporting .  Canada:  John  Wiley  and Sons.Inc.
Lin, L., & Hou, Z. (2020). Combat COVID- 19 with artificial intelligence and big data. Journal  of  Travel  Medicine ,
27 (5), taaa080.
Miranda, E. (2008). Pengembangan Business Intelligence Bagi Perkembangan  Bisnis  Perusahaan. CommIT (Communication and
Information  Technology)  Journal ,
2 (2), 111–116.
Murtadho,  M.  A.  (2012).  Penerapan
Business  Intelligence  Pada  Aplikasi Partner Relationship Management Di PT Indosat Sales Area Kota
Mojokerto. Prosiding Seminas , 1 (2).
Nasruddin,  R.,  &  Haq,  I.  (2020).
Pembatasan  sosial  berskala  besar (PSBB) dan masyarakat berpenghasilan rendah. SALAM: Jurnal  Sosial  Dan  Budaya  Syar-I ,
7 (7), 639–648.
Pemerintah  Jawa  Barat,  "Pikobar” . (2020). Pikobar.Jabarprov.Go.Id. https://pikobar.jabarprov.go.id/data.
Pemerintah  Jawa  Barat  “Smeru.” (2020). https://smeru.or.id/sites/default/files/ events/ridwan_kamil_- _respons_kebijakan_pemerintah_pro vinsi_jawa_barat_dalam_menanggul angi_wabah_covid-19.pdf
Riksazany,  R.,  &  Ayub,  M.  (2019).
Eksplorasi Data Warehouse Penjualan  dengan  Tableau. Jurnal STRATEGI-Jurnal  Maranatha , 1 (2),
574–584.
Rizaldy,  I.  (2020). Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) Penentuan Kabupaten  yang  Terkena  Corona
Virus  Disease19  (Covid19)  Untuk Pemberlakuan  Sistem  Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) dengan Menggunakan Metode Topsis .
Suparto,  D.,  Sigit,  W.  S.,  &  Setiady,  W.
(2010). Business intelligence: konsep dan  metode. Jurnal  CommIT , 4 (1), 63–67.
Syarli, S., Tamin, R., & Qashlim, A. (2018).
Perancangan  Business  Intelligence System  Pada  Gudang  Farmasi  Dinas Kesehatan Kabupaten Mamasa. Jurnal Keteknikan Dan Sains (JUTEKS) , 1 (1), 7–14.
Yunus,  N.  R.,  &  Rezki,  A.  (2020). Kebijakan  pemberlakuan  lock  down sebagai antisipasi penyebaran corona virus Covid-19. Salam: Jurnal Sosial Dan Budaya Syar-I , 7 (3), 227–238.