DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## VISUALISASI DATA TOWER TELEKOMUNIKASI MENGGUNAKAN APLIKASI TABLEAU
1 M.Dwi Saputra Wibowo*, 2 Dwi Yuni Utami, 3 Sari Dewi
1 Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Teknologi Komputer, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
3 Sistem Informasi (D3) PSDKU Kota Pontianak, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No 98, Jakarta Pusat,Indonesia
*e-mail: sari.sre@bsi.ac.id, dwi.dyu@bsi.ac.id

## ABSTRAK
PT Dayamitra Telekomunikasi Tbk atau Mitratel adalah salah  satu  anak  perusahaan PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk yang bergerak di bidang penyediaan infrastruktur telekomunikasi  Mitratel mulai  menapaki  bisnis  menara  telekomunikasi  sejak  tahun  2008.  Sampai  saat  ini,  Mitratel  telah mengelola  lebih  dari  35.000  menara  telekomunikasi  yang  tersebar  di  seluruh  Indonesia.Saat  ini perusahaan kami mengalami.“ Big data "adalah istilah yang menggambarkan volume besar data baik terstruktur  maupun tidak terstruktur yang membanjiri bisnis sehari-hari aplikasi tableau merupakan solusi  terbaik  untuk  membantu  perusahaan  menganalisa  data  dan  memvisualisasi  data.  Data  tower telekomunikasi  di  kantor  Mitratel  penelitian  ini  memerlukan  hasil  laporan  dalam  bentuk  sebuah dashboard yang memuat visualisasi data untuk data tower telekomunikasi.Perusahaan membutuhkan pemecah  dalam  masalah  tersebut,  maka  penelitian  ini  mengangkat  masalah  tersebut  dengan membuat  analisis    dan    visualisasi  data  tersebut    ke  dalam  aplikasi tableau metode    penelitian berupa  kuantitatif  dengan  menggunakan  teknik  pengumpulan  data  berupa  data  tower telekomunakasi  yang  di  dapat  di  unit  kerja  penulis.Penggunaan  aplikasi  tableau  ini  sangat  mudah dimengerti dan menarik karna dapat divisualisasikan dalam bentuk gambar gambar maps/grapichs . Hasil  penelitian  penggunaan  aplikasi  tableau  pada  data  tower    telekomunikasi    menghasilkan analisis   dan   visualisasi   data  yang  sangat membantu dalam pemahaman yang lebih baik tentang sebaran  dan  karakteristik  tower  telekomunikasi  di  wilayah  penelitian  yang  dilakukan  berdasarkan sample..
Kata kunci: Tableau , Visualisasi, Analisa, telekomunikasi, tower

## ABSTRACT
PT Dayamitra Telekomunikasi Tbk or Mitratel is a subsidiary of PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk which operates in the field of providing telecommunications infrastructure. Mitratel has been in the telecommunications  tower  business  since  2008.  To  date,  Mitratel  has  managed  more  than  35,000 telecommunications towers spread across the country. throughout Indonesia. Currently our company is  experiencing.  "Big  data"  is  a  term  that  describes  large  volumes  of  data,  both  structured  and
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
unstructured, that flood daily business. The Tableau application is the best solution to help companies analyze data and visualize data. Telecommunication tower data in the office Mitratel for this research requires  report  results  in  the  form  of  a  dashboard  that  contains  data  visualization  for telecommunication  tower  data.  The  company  needs  a  solver  for  this  problem,  so  this  research addresses  this  problem  by  making  analysis  and  visualization  of  the  data  into  a  tableau  application using  quantitative  research  methods  using  techniques  data  collection  in  the  form  of telecommunication tower data which was obtained in the author's work unit. The use of the Tableau application  is  very  easy  to  understand  and  interesting  because  it  can  be  visualized  in  the  form  of maps/graphics images. The results of research using the Tableau application on telecommunications tower data produced data analysis and visualization which was very helpful in better understanding the  distribution  and  characteristics  of  telecommunications  towers  in  the  research  area  which  was carried out based on samples..
Keywords: Tableau, Visualization, Analysis, telecommunications, tower.

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Mitratel, atau PT Dayamitra Telekomunikasi Tbk, merupakan salah satu anak perusahaan PT Telkom  Indonesia  Tbk  yang  menyediakan  infrastruktur  telekomunikasi.  Sejak  tahun  2008,  Mitratel telah  beroperasi  di  industri  menara  telekomunikasi.  Lebih  dari  35.000  menara  telekomunikasi  di Indonesia  telah  dikelola  oleh  Mitratel  hingga  saat  ini.  Dengan  memasang  peralatan  BTS  mereka  di menara Mitratel, semua operator seluler Indonesia telah menjadi penyewa.. Saat ini perusahaan kami mengalami  big  data.“Big  data  adalah  istilah  yang  menggambarkan  volume  besar  data  –  baik terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  –  yang  membanjiri  bisnis  sehari-hari”.[1]  “Hal  ini  dikarenakan banyak  nya  tingkat  permintaan  dari  mitra  dan  kebutuhan  kantor  yang  mengharuskan  mencari  dan menganalisa  data  data tersebut secara  manual  penelitian ini  bertujuan  untuk  fokus  pada  analisis  dan visualisasi data”[2]. Data tower telekomunikasi di kantor Mitratel pada penelitian   ini   menghasilkan laporan  dalam          bentuk          dashboard          yang          memuat  visualisasi  data  untuk  data  tower telekomunikasi, biaya sewa, dan lokasi tower tersebut  tersebar  di  berbagai  wilayah Indonesia  yang dapat    dipergunakan    untuk  membantu  dalam  keputusan  tepat  yang  akan  diambil  untuk  kebutuhan kantor  kami.  Tableau  adalah  tools/platform  untuk  membuat  visualisasi  data  lebih  interaktif,  mudah dibaca,  dan  mudah  dianalisa.      “Visualisasi  yang  dilakukan  adalah  mengubah  data tabel  yang  kaku menjadi  bentuk grafik,  diagram,  geo  mapping ,  dan  sebagainya  yang  mampu  memperlihatkan perubahan dan perbedaan data menjadi lebih jelas. Alhasil, tampilan data hasil analisis statistik biasa menjadi lebih cantik dengan visual yang eye catching menggunakan pilihan dashboard interaktif yang disediakan Tableau”. [3] Visualisasi data sama halnya seperti berkomunikasi, berhasil atau tidaknya komunikasi  ditentukan  oleh  bagaimana  cara  pembicara  menyampaikan  informasi yang diberikan kepada lawan komunikasi. “Visualisasi yang baik tentu terfokus, memberikan jawaban yang jelas, dan tidak  terlalu  detail.  Untuk  mencapai  visualisasi  yang  baik  dilakukan  proses  visualisasi  data  [4]. “Dengan  adanya  software  tableau  ini  merupakan  solusi  terbaik  untuk  membantu  perusahaan menganalisa  data  dan  memvisualisasi  data  [5]  kepada  mitra  kami  sehingga  mitra  bisa  mendapatkan gambaran terhadap apa yang perusahaan tawarkan kepadanya dengan harapan mitra kami tertarik dan mau bekerja sama dengan perusahaan kami

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)
Tableau      adalah      sebuah      perangkat      lunak  visualisasi  data  yang  dikembangkan  oleh Tableau  Software.  Perangkat  lunak  ini  memungkinkan      pengguna      untuk      membuat      visualisasi interaktif,   laporan,   dan dasboard  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  dan  memahami data  dengan lebih baik.[3]
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Analisis data menurut [6] adalah proses mencari dan menyusun secara sistematis data yang diperoleh dari hasil wawancara, catatan lapangan dan dokumentasi, dengan cara mengorganisasikan data  ke  dalam  kategori,  menjabarkan  ke  dalam  unit-unit,  melakukan  sintesa,  menyusun  ke  dalam pola,  memilih  mana  yang  penting  dan  yang  akan  dipelajari,  dan  membuat  kesimpulan  sehingga mudah dipahami oleh diri sendiri maupun orang lain.
Menurut  penemu  aplikasi  Tableau  [7] menjelaskan  visualisasi data atau data visualization adalah tampilan berupa grafis atau visual dari informasi dan  data.”  Dengan   kata  lain,  visualisasi data  adalah  proses  penyederhanaan kumpulan data untuk ditampilkan. Dalam bukunya “Effective Data  Visualization”,  Sartono  dan  Hidayatuloh  menjelaskan  bahwa  visualisasi    data  yang  efektif adalah  kemampuan  untuk  menyajikan  informasi  dan  mendapatkan  wawasan  tentang  hasil  analisis data, yang merupakan keterampilan penting untuk saat ini dan di masa depan [8]
Big  data  merupakan  salah  satu  kemajuan  dibidang  teknologi  yang  berkembang  dan dibutuhkan  saat  ini,  big  data  akan  dapat  menyimpan  data  yang  besar  dan  saling  terintegrasi  antara data  yang  satu  dengan  yang  lainya.”  [9]  Dengan  big  data  kita  dapat  menggunakan  data  yang  benar dan  cepat  dari  manapun  dengan  aman  dan  nyaman.  Meskipun  big  data  memiliki  potensi  untuk memberikan  banyak  manfaat  dan  wawasan  yang  berharga,  ada  beberapa  permasalahan  yang  dapat muncul dalam konteks big data. [10]

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)
Tahapan penelitian dalam penulisan ini dapat digambarkan pada bagan di bawah ini:
Gambar I. Tahapan Penelitian a . Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  penulis  melaksanakan  pengumpulan  data  dan  informasi  yang  sangat  relevan dengan  penelitian  dengan  mengajukan  permintaan  secara  langsung  kepada  salah  satu  manajer  di unit tersebut.
b. Cleaning data
Dalam  tahap  cleaning  data,  penulis  melakukan  pengecekan  data  tersebut  untuk mengidentifikasi dan menangani masalah yang ada[10] , sehingga memastikan data yang digunakan dalam  analisis  atau  penelitian  bebas  dari  kesalahan  atau  tidak  ke  akuratan  yang  tidak  diinginkan agar data tersebut dapat cocok diolah/digunakan di aplikasi tableau
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## c. Implementasi Pada Tableau
Setelah  proses  pembersihan  dan  persiapan  data  selesai,  penulis  mengimplementasikan  data tersebut ke dalam perangkat lunak visualisasi data seperti Tableau. Dengan menggunakan Tableau, penulis  dapat  memvisualisasikan  dan  menganalisis  data  secara  interaktif  melalui  berbagai  jenis grafik,  diagram,  dan  tabel  yang  menarik.  Dengan  demikian,  penulis  dapat  menyajikan  informasi yang jelas dan mudah dipahami bagi para pemangku kepentingan atau pembaca dalam mendukung pemahaman dan pengambilan keputusan yang lebih baik
d. Analisis Hasil
Setelah  data  diimplementasikan  ke  dalam  Tableau,  penulis  melakukan  analisis  mendalam terhadap  hasil  data  tersebut.  Melalui  visualisasi  interaktif  yang  disediakan  oleh  Tableau, penulis dapat  mengidentifikasi  pola,  tren,  dan  hubungan  penting  antara  variabel-variabel  yang  terdapat dalam  dataset.  Analisis  tersebut  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  data  dan memungkinkan  penulis  untuk  membuat  kesimpulan  yang  lebih  akurat  serta  mengambil  langkah- langkah tindakan yang tepat berdasarkan temuan-temuan yang ditemukan instrumen  penelitian merupakan pengumpulan data yang dapat dilakukan dalam berbagai tempat dan berbagai  sumber  dan  berbagai  cara”[9][2].  Instrumen  penelitian  yang  dipergunakan dalam  penelitian  ini  berupa  data  yang  didapat  sendiri  oleh  peneliti  dari  unit  kerja.  “Instrumen penelitian adalah suatu alat  pengumpul  data  yang  digunakan   untuk  mengukur  fenomena  alam maupun sosial  yang  diamati”.  Dengan  demikian,  penggunaan  instrumen  penelitian  yaitu untuk mencari informasi yang lengkap mengenai suatu masalah [10].

## Sumber: Tableau, 2023

## Gambar II. Data Mentah Excel Perusahaan yang  akan dilakukan pengisian dari sistem
Pada    gambar   diatas    adalah    data    mentah    excel   tower   telekomunikasi.    Instrumen  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menghasilkan  data  yang  akurat  yang  melalui proses  pengisian  data  dari  sistem  kantor  ke  dalam  data  mentah  excel  tower  telekomunikasi  yang akan dilakukan pengujian ke dalam tableau dan peneliti mengambil beberapa variabel dari data set tersebut yang bisa digunakan ke dalam tableau beberapa variabel dari data set tersebut seperti tabel dibawah ini.
Tabel 1. Variabel Data
No. VARIABEL 1 LONGTITUDE&LATITUDE TOWER 2 HARGA/TAHUN TOWER 3 PROJECT ID TOWER 4 MASA SEWA TOWER 5 PKSEXPIRED/NO ISSUES TOWER 6 TYPE TOWER 7 EXISTING TENANT
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 8 AREA TOWER
Beberapa hal penting yang menjadi penentuan instrumen pada penelitian ini sebagai berikut: a.  Penelitian ini  menggunakan  data  primer  berupa  data  menara  telekomunikasi  perusahaan.  Data ini akan  digunakan  sebagai  alat  untuk  mendapatkan  data  selama  proses    pengelolaan    menara telekomunikasi    untuk    menentukan    hasil    akhir,    yaitu  perusahaan  dapat  menganalisis  dan menyajikan data menara telekomunikasi kepada mitra kerja perusahaan.
b.  Data  disajikan  dalam  bentuk  excel  dan  variabel  masing-masing  sebanyak  1038  data  tower telekomunikasi perusahaan 8 tahun kebelakang waktu operasional c.Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  menganalisis  dan  memvisualisasikan  data  tersebut  adalah dengan menggunakan Tableau 2018.2
Metode Pengumpulan Data, Populasi, Dan Sample Penelitian “Teknik Pengumpulan data merupakan langkah yang paling strategis dalam penelitian, karena tujuan  utama  dari  penelitian  adalah  mendapatkan  data  [12][16]”.Metode  pengumpulan  data  yang digunakan oleh penelitian ini adalah dengan melakukan pengumpulan data primer.
“Data primer adalah data yang diperoleh peneliti secara langsung dari sumber asli dan tidak melalui perantara”[13].  Selain  itu,  penulis  melakukan  penelitian  berikut  untuk  memperoleh  fakta  dan  data yang diperlukan untuk penelitian:
1.  Metode Observasi ( Observation Method) 2. Metode Wawancara (Interview Method) 3.  Metode Studi Pustaka (Library Method) Untuk  melengkapi  data  yang  dibutuhkan  penulis  melakukan  studi  pustaka dengan membaca buku referensi  yang  sumber  datanya  jelas,  artikel  ilmiah  yang  di  dapat  dari  internet  sebagai  penunjang dalam penulisan Penelitian.

## Populasi
Dalam  penelitian  ini,  populasi  data  terdiri  dari  1.038  data  mengenai  tower  telekomunikasi yang  di  dapat  dari  data  mentah  perusahaan  yang  sudah  dilakukan    pengisian    oleh    sistem    web perusahaan  terlebih  dahulu. Data tersebut  mencakup  informasi  tentang  lokasi,  karakteristik  fisik, operator, teknologi jaringan,  kualitas  sinyal seluler,  dan  penggunaan  layanan  telekomunikasi. Setiap data merupakan representasi dari satu tower telekomunikasi yang berbeda di berbagai lokasi.

## Sample Penelitian
kami  menggunakan  sampel  sebanyak  91  data  tower  telekomunikasi  yang  dihitung  dengan menggunakan  metode  rumus  slovin.  Rumus  slovin  sendiri  merupakan  cara  yang  berguna  untuk mengetahui berapa banyak sampel yang diambil dari populasi yang relatif besar Penting untuk dicatat bahwa persyaratan sampel penelitian harus mematuhi batas toleransi kesalahan yang ditetapkan.   dari variabel-variabel   total   sejumlah   1.038   data   tower telekomunikasi. Dengan perhitungan sebagai berikut
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁(𝑒) 2
Gambar III. Rumus Slovin Keterangan: n = jumlah sampel N = jumlah populasi
e  =  batas  kesalahan  maksimal  yang  ditolerir  dalam  sampel  alias  tingkat  signifikansi  adalah  0,1  atau (10%)
Dan perhitungan nya adalah : n = 1038/(1 + (1038 x 0,1²)) = 91,21 Dengan demikian, jumlah minimal  sampel  yang  perlu  diambil  dan  dibulatkan  setelah  dilakukan  perhitungan  dengan menggunakan  rumus  Slovin  yang  memiliki  tingkat  signifikansi  0,1  (10%)  adalah  sebanyak  91  data menara telekomunikasi. Lokasi yang dicakup oleh  sampel  ini  sangat  banyak.  alamat  tersebarnya
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
tower    kami,  karakteristik    fisik,      operator,    teknologi    jaringan,      kualitas      sinyal      seluler,  dan penggunaan layanan telekomunikasi.
Data  sampel  dibawah  ini  akan  digunakan  untuk  menganalisis  pengaruh  lokasi  dan  jumlah tower  telekomunikasi  terhadap  kualitas  sinyal  seluler  dalam  konteks penelitian kami.

## Sumber: Tableau, 2023 Gambar III. Sample Peneltitian
Sample  dari  penelitian  ini  adalah  data  Tower  Telekomunikasi  yang  telah  dikelompokan kedalam kelompok kelompok dengan variabel keputusannya yaitu berbagai lokasi alamat tersebarnya tower  kami,  karakteristik  fisik,  operator,  teknologi  jaringan,  kualitas  sinyal  seluler,  dan  penggunaan layanan telekomunikasi.

## 4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Data  Tower  Telekomunikasi  yang  telah  diperoleh  dari  perusahaan  kemudian  diolah  di Tableau  yang  selanjutnya  akan  dibuat  analisa  dan  visualisasi  dari  data  tersebut  yang  terdiri  dari. Karakteristik  fisik  tower,  Lokasi  tersebarnya  alamat  tower,operator,  Teknologi  Jaringan,Kualitas sinyal seluler, dan penggunaan layanan Telekomunikasi

## 3.1 Mengolah data
Data     diperoleh      dari      perusahaan      yang      penulis      dapatkan     dengan     cara  melakukan wawancara  kepada  salah  satu  manager  di  unit  kerja  penulis  dalam format excel dengan nama file Need check Type Tower 9.1.23.xlsx yang terdiri dari
80 rows dan 1038 coulumn yang terdiri dari lokasi alamat tersebarnya tower kami, karakteristik fisik tower, operator, teknologi jaringan, kualitas sinyal seluler, dan penggunaan layanan telekomunikasi.

## Sumber Tableau.2023 Gambar IV . Tampilan Workshet Tableau
Setelah  format  data  telah  dipilih  lalu  sudah  di  connect  ke  tableau  data  telah  di  olah  oleh Tableau secara otomatis karna sistem dari tableau sendiri adalah drag and drop jika mengalami error pada tahap connect data ke tableau artinya data tidak cocok atau  tidak bisa di olah di dalam aplikasi Tahleau  dan  kemudian  seteleah  berhasil  diolah  di  Tableau  akan  dialihkan  ke  laman  data  source seperti. Data tersebut telah berhasil diolah dan telah terpilih beberapa variabel yang berada pada data sample  sebelumnya  kemudian  setelah  data  berhasil  diolah  kita  akan  di  alihkan  kelaman  worksheet
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
tableau.

## Gambar 5 worksheet tools
Pada  laman  worksheet  ini  kita  akan  ditampilkan  beberapa  tools  yang  akan  berfungsi  untuk melakukan analisis dan visualisasi data kita seperti pada diatas pada coloumn dimensions sendiri telah ada  beberapa  variabel  dari  data  yang  telah  kita  olah    tadi    di    data    source    sebelumnya    dan    pada measurs    sendiri    tersebut    ada  beberapa  variabel  juga  yang  nantinya  varibael  di  measures  tersebut berguna  untuk  dicari  berdasarkan,  data  apa  yang  akan  kita  cari  atau  yang  kita  ingin  ketahui. Selanjutnya kita akan melakukan visualisasi dari variabel data data tersebut [15].

## 3.2 Visualisasi Data

## Sumber Tableau.2023 Gambar VI Visualisasi Maping
Visualisasi  pertama  dilakukan  berupa  peta  seperti  pada  Gambar  VII.  Tujuan  dari  visualisasi ini  adalah  untuk  melihat  tower-tower kami  yang  tersebar  di  seluruh wilayah berdasarkan sampel dan diwarnai berbeda di setiap wilayah. Tiga bagian dari visualisasi peta adalah Provinsi, Kota, dan ukuran  yang  disebut  Harga/Tahun,  yang  telah  dijumlahkan  menggunakan  rumus  SUM  (total).  Saat memasukkan dimensi, lintang  dan  bujur  disertakan.  Nama  dimensi  untuk  setiap  Provinsi  dan Kota digunakan. Ada filter untuk setiap tahun dan nama Provinsi dan Kota dalam dua Visualisasi Peta ini  untuk  mempermudah  pengguna.  dalam  melihat  anggaran  pertahun  pada  daerah  tertentu  dan mengetahui persebaran tower.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Sumber Tableau.2023  Gambar VII . Visualisasi Bars Harga/Tahun
Berikutnya adalah visualisasi Bars untuk melihat nilai harga per tahun dari tower tower yang berada  di  berbagai  provinsi  dan  kota  yang  sudah  dikelompokan  dalam  tableau  sehingga  kita  bisa mengetahui  biaya  operasional  tiap  tahun  untuk  tower  yang  berada  di  berbagai  provinsi  di Indonesia.Dengan  menggunakan  dimension  Kabupaten/kodya  dan  menggunakan  measure harga/tahun,    pada    bagian    coloumns    kosong    karena    kita    sudah    menggunakan  measure harga/tahun  dan  pada  bagian  Rows  ditambahkan  beberapa  info  untuk tower tersebut seperti Area RO dan lainnya Dan ini merupakan visualisasi untuk melihat PKS dari tower tersebut expired/no issue terkadang  ada  tower  yang  tidak  diketahui  PKS  dari  tower  tersebut  Experid/  NO  Issues.  Dari  tower yang  berada  di  berbagai  provinsi  dan  kota  yang  sudah  dikelompokan  dalam  tableau  menggunakan dimension  Expired/No  issue  yang  dimasukan  ke  dalam  marks  ke  coloum  colors  dan  menggunakan measure Masa sewa pada bagian coloumns kita masukan beberapa komponen untuk melengkapi info apa  yang  kita  ingin  lihat  Dan  menggunakan  measure  nya  adalah  masa  sewa  dan  pada  bagian  Rows dimasukan lagi status masa sewa agar bisa terlihat visualisasi bars tersebut. Berikutnya pada gambar di  atas  akan  menampilkan  visualisasi  Bars  untuk  melihat  existing  tenant  tower  tersebut  perusahaan ingin  mengetahui  di  lokasi  lokasi  tersebarnya  tower  kami  apa  Existing  Tenant  dari  tower tersebut,siapa  penyewa  nya  dan  ada  berapa  sinyal  seluler  pada  tower  tersebut  informasi  tersebut sangat  penting  untuk  perusahaan  dan  mitra  dengan  menggunakan  dimensions    kita  pilih  Existing tenant  dan  kita  drag  ke  coloum  colour  untuk  bisa  menampilkan  dan  menandakan  perbedaan  dari masing  masing  Existing  tenant  dari  tower  tower  yang  tersebar  di  daerah  provinsi  tersebut  dan menggunakan  measure  Harga  pks  total  tujuan  nya  supaya  kita  mengetahui  harga  total  dari  masing masing Existing tenant kami
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Sumber Tableau 2023 Gambar VIII Bars Project IDE Tower
Dan      visualisasi      kita      kali      ini      untuk      mengetahui      project      id      act      visualisasi menampilkan  project  id  tiap  tower  kali  ini  sangat  penting  karena  untuk  melakukan  input  kesistem perusahaan akan mempermudah para karyawan dalam melakukan pencarian  project  id  berdasarkan masa  sewa  dan  Regional  dari  tower  tersebut. Untuk mengetahui ada berapa project ide act di area tersebut dengan menandakan warna di tiap tiap project id yang ingin kita cek dengan  menggunakan dimensions kita pilih project id act dan kita drag ke coloum colour untuk bisa menampilkan project id yang  ada  disebelah  grapics  bars  dan  sekaligus  kita  bisa  melihat  regional  dari  masing  masing  tower yang tersebar di daerah provinsi tersebut dan juga menggunakan measur masa sewa yang  di drag ke rouws.

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Setelah  melakukan      penelitian,      mempelajari,  memahami    dan  berusaha  memecahkan permasalahan  yang  ada  pada  data  tower  telekomunikasi  yang  mengalami  big  data  dan  kurang  nya visualisasi data, maka penulis dapat mengambil beberapa kesimpulan, diantaranya yaitu: Kemudahan Penggunaan:  Tableau  menyediakan  antarmuka  yang  intuitif  dan  mudah  digunakan  untuk  membuat visualisasi  data.  Ini  memungkinkan  pengguna,  termasuk  yang  tidak  memiliki  latar  belakang  teknis yang  kuat,  untuk  dengan  cepat  membuat  visualisasi  yang  efektif.  Pemahaman  yang  Lebih  Baik: Visualisasi data dengan Tableau membantu dalam memahami data tower telekomunikasi dengan lebih baik.  Informasi  yang  kompleks  dapat  diubah  menjadi  grafik  dan  grafik  yang  lebih  mudah diinterpretasikan,  memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan  informasi  yang  lebih tepat.  Identifikasi  Pola  dan  Tren:  Visualisasi  data  dengan  Tableau  memungkinkan  pengguna  untuk dengan  mudah  mengidentifikasi  pola,  tren,  dan  anomali  dalam  data  tower  telekomunikasi.  Ini  dapat membantu  operator  atau  pengambil  keputusan  untuk  mengambil  tindakan  yang  diperlukan  secara lebih  cepat.  Pemantauan  Real-time:  Tableau  dapat  diintegrasikan  dengan  sumber  data  yang menghasilkan  pemantauan  real-time.  Ini  sangat  penting  dalam  mengelola  tower  telekomunikasi, karena dapat membantu mendeteksi masalah dan perubahan kondisi dengan cepat.

## Referensi (Reference)
[1]Hanrahan,  P.,  Stolte,  C.,  &  Mackinlay,  J.  (2007).  Visual  Analysis  for  Everyone:  Understanding Data Exploration and Visualization. Tableau Software Inc., 27.
[2]Lessy,  D.  F.,  Avorizano,  A.,  &  Hasan,  F.  N.  (2022).  Penerapan  Business  Intelligence  Untuk Menganalisa Data Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Tableau Public. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 4, 2–9. https://doi.org/10.30865/json.v4i2.5316 Mathematics, A. (2016a). Buku Visualisasi dan Analisis data. Mathematics, A. (2016b). Pengertian Big Data.
[3]Saepuloh, D. (2020). Visualisasi Data Covid 19 Provinsi DKI Menggunakan Tableau. Jurnal Riset Jakarta, 13(2). https://doi.org/10.37439/jurnaldrd.v13i2.37 [4]Septa,  S.,  &  Hoirul,  H.  (2022).  Peran  Big  Data  pada  Sektor  Industri  Perdagangan:  Tinjauan Literatur  pada  Perusahaan  Bidang  Perkantoran.  Journal  of  Office  Administration :  Education  and Practice, 2(3), 198–210. https://doi.org/10.26740/joaep.v2n3.p198-210 [5]Sirait,  E.  R.  E.  (2016).  Implementasi  Teknologi  Big  Data  Di  Lembaga  Pemerintahan  Indonesia. Jurnal Penelitian Pos Dan Informatika, 6(2), 113. https://doi.org/10.17933/jppi.2016.060201 [6]Syaripul,  2016.  (2016).  Visualisasi  Data  Lokasi  Rawan  Bencana  Di  Provinsi  Sumatera  Selatan Menggunakan Tableau.
[7]taufik  dwi  saputra.  (2016).  Visualisasi  Perbandingan  Anggaran  Pendapatan  Dan  Belanja  Daerah (APBD)  Pemerintah  Provinsi  Kabupaten  Dan  Kota  Di  Indonesia  Periode  2010-2014.  Taufik  Dwi Saputra.
[8]Yayuk, S., & Sugiyono, S. (2019). Pengaruh kepemimpinan kepala sekolah dan biaya pendidikan terhadap  kualitas  proses  belajar  mengajar  dan  dampaknya  dengan  kompetensi  lulusan  SMK  di
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i3.1564
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Kabupaten Gunungkidul. Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan, 7(1), 84–96. https://doi.org/10.21831/amp.v7i1.23758
[9]  R.  Satria,  I.  Ahmad,  and  R.  Dedi  Gunawan,  “Rancang  Bangun  E-Marketplace  Berbasis  Mobile Untuk Meningkatkan Pelayanan Penjualan,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 4, no. 1, pp. 89–95, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.33365/jatika.v4i1.2457
[10]  C.  S.  H.  Kusumo,  “Optimalisasi  Antrian  Perawatan  Mobil  Ford  Menggunakan  Model  Single Channel Single Phase ( SCSP ) ( Studi Kasus Bengkel September Auto Service Bandar Lampung ),” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[11] Meilinda, “Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA) RANCANG BANGUN SISTEM E-COMMERCE MENGGUNAKAN METODE MARKETING MIX UNTUK MEMPERLUAS PANGSA PASAR PADA TOKO DEWI LAMPUNG SELATAN,” vol. 3, no. 4, pp. 446–452, 2022.
[12] Bryllian and K. Kisworo, “Sistem Informasi Monitoring Kinerja Sdm (Studi Kasus: Pt Pln Unit Pelaksana Pembangkitan Tarahan),” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 1, no. 2, pp. 264– 273, 2021, doi: 10.33365/jatika.v1i2.622.
[13]  M.  Agung  Saputra  and  A.  Rahman  Isnain,  “PENERAPAN  SMART  VILLAGE  DALAM PENINGKATAN PELAYANAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN METODE WEB ENGINEERING (Studi Kasus: Desa Sukanegeri Jaya),” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 3, pp. 49– 55, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[14] Y. S. D, “A Big data approach to HIV epidemiology and preventation,” Preventive Medicine, pp. 17-18, 2015.
[15] S. Kandel, A. Paepcke, J. M. Hellerstein dan a. J. Heer, “Enterprise Data Analysis and Visualization: An Interview Study,” IEEE Transactions On Visualization And Computer Graphics, vol. 18, no. 12, pp. 2917-2926, 2012.
[16] C. T. Center, “Tableau Desktop Fundamental,” dalam Tableau Classroom Training, Jakarta, Cybertrend Training Center , 2015.