Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Business Intelligence Dashboard Lokasi Rawan Bencana Alam Di Indonesia Menggunakan Tableau
Faurika 1 , M Syauqi Haris 2* 1,2 Informatika, Institut Teknologi, Sains, dan Kesehatan RS.DR. Soepraoen Kesdam V/BRW, Indonesia Email: haris@itsk-soepraoen.ac.id

## Abstract
Natural disasters cause socio-economic damage in a country. Indonesia is one of the countries prone  to  being  affected  by  natural  disasters.  This  disaster  was  triggered  by  various  factors,  both natural  factors  and  human  factors  themselves  that  did  not  protect  the  natural  ecosystem.  This research aims to visualize data on natural disaster cases in Indonesia that occurred in the period 2020 to  2023.  This visualization  of  natural  disasters  in  Indonesia  applies Business  Intelligence  (BI) using Tableau Public to produce information from a  dataset  of natural disaster cases in Indonesia for the period 2020 to 2023 in the form of visuals to facilitate the process of analyzing natural disaster cases in  Indonesia  and  with  an  attractive  visual  appearance.  The  results of  the  visualizations obtained  in this research are combined to form an attractive  dashboard and contains visual information on the distribution of disasters in various provinces in Indonesia, the number of disasters that occurred, the number of victims, the amount of damage, and disaster trends from 2020 to 2023.
Keywords : natural disasters, dashboard, tableau
Abstrak
Bencana  alam  menyebabkan  kerusakan  sosial  ekonomi  di  suatu  negara.  Indonesia  menjadi salah  satu  negara  yang  rawan  terdampak  bencana  alam.  Bencana  ini  dipicu  oleh  berbagai  faktor, baik  dari  faktor  alam  maupun  faktor  manusia  itu  sendiri  yang  tidak  menjaga  ekosistem  alam. Penelitian ini bertujuan untuk memvisualisasikan data kasus bencana alam di Indonesia yang terjadi pada  periode  2020  hingga  2023.  Visualisasi  bencana  alam  di  Indonesia  ini  menerapkan  Business Intelligence  (BI)  menggunakan  Tableau  public  untuk  menghasilkan  informasi  dari  dataset  kasus bencana  alam  di  Indonesia  periode  2020  sampai  2023  dalam  bentuk  visual  dengan  tujuan memudahkan  proses  analisis  kasus  bencana  alam  di  Indonesia  serta  dengan  tampilan  visual  yang menarik. Hasil dari visualisasi yang diperoleh pada  penelitian ini, disatukan membentuk  dashboard yang  menarik  dan  berisi  informasi  visual  persebaran  bencana  di  berbagai  provinsi  di  Indonesia, jumlah bencana yang terjadi, jumlah korban, jumlah kerusakan, serta tren bencana dari tahun 2020 hingga 2023.
Kata kunci : bencana alam, dashboard, tableau

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  alam  yang  sering  terjadi  dapat  berdampak  pada  kerusakan konstruksi,  sosial,  dan  ekonomi  [1].  Secara  umum,  bencana  merupakan  suatu gangguan serius karena peristiwa berbahaya terhadap masyarakat dalam berbagai skala  yang  menyebabkan  ketidakseimbangan  sosial  hingga  berdampak  kerugian sosial ekonomi [2]. Kerusakan dan kematian yang disebabkan oleh bencana alam berdampak jauh lebih besar di negara-negara berkembang yang berdampak pada pembangunan  ekonomi  [3].  Bencana  alam  dipicu  oleh  berbagai  faktor,  baik  alam maupun manusia yang tidak menjaga ekosistem alam. Perubahan pada alam yang disebabkan  kerusakan  lingkungan  hidup  tidak  terlepas  dari  kebiasaan  manusia dalam menjaga kelestarian alam [4].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Perubahan  iklim  menjadi  ancaman  terbesar  terhadap  kehidupan  manusia karena dapat meningkatkan frekuensi peristiwa alam ekstrim diberbagai wilayah didunia.  Perubahan  iklim  berdampak  pada  berbagai  aspek  kehidupan  yang meliputi  infrastruktur,  kesehatan,  pertanian,  kehutanan,  transportasi,  dan  lain sebagainya  perubahan  iklim  berpotensi  terjadinya  bencana  seperti  kekeringan, banjir,  angin  puting  beliung,  abrasi,  erosi,  wabah  penyakit,  kebakaran,  dan sebagainya  [5].  Kerentanan  terhadap  bencana  berkaitan  dengan  kondisi geomorfologis, lokasi geografis, dan tantangan sosial budaya [6].
Indonesia menjadi salah satu negara yang berisiko terdampak bencana alam skala besar yang signifikan [7]. Bencana yang melanda Indonesia memakan banyak korban  jiwa,  kerugian,  dan  kerusakan  infrastruktur  [8].  Menurut  CRED  (2018) Indonesia  dilanda  219  bencana  sejak  2004  hingga  2019  yang  berdampak  pada 186.192 orang mengalami kerugian sebesar USD 20,3 miliar.
Tableau adalah  software  visualisasi  data  untuk  analisis  dengan  menyajikan data dalam bentuk visual yang menarik. Dengan visualisasi menggunakan tableau , data  jauh  lebih  mudah  untuk  dipahami. Tableau dapat  digunakan  untuk memvisualisasikan  informasi  dampak  bencana  alam  di  Indonesia    dalam  bentuk bagan atau grafik yang menarik dan mudah untuk dipahami. Peneliti menggunakan tableau untuk menganalisis dan memvisualisasikan data dampak bencana dengan mudah  dan  cepat,  serta  memudahkan  mengambil  keputusan  berdasar  informasi melalui dashboard sistem [10]. Business  Intelligence (BI)  merupakan  suatu  teknik  dalam  mengolah  data mentah menjadi informasi berharga yang mudah dipahami, jelas, dan menyeluruh [8].  Dengan  adanya  BI,  proses  analisis  data  dan  pemantauan  operasional perusahaan lebih  praktis  [11]. Adanya  BI berdampak besar terhadap manajemen business intelligence yang terus mengalami perkembangan secara signifikan [12].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menerapkan  business  intelligence tableau diantaranya  dilakukan  oleh  Utama  (2023).  Pada  penelitian  tersebut tableau digunakan  untuk  memvisualisasikan  data  kasus  kebakaran.  Penelitian lainnya dilakukan oleh Afikah (2022). Pada penelitian tersebut tableau digunakan untuk membuat visualisasi dashboard data Covid-19. Penelitian lainnya dilakukan oleh  Lessy  (2022).  Pada  penelitian  tersebut, tableau digunakan  untuk  membuat visualisasi dashboard kasus  gempa  bumi.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian terdahulu yakni dataset yang digunakan. Peneliti menggunakan dataset bencana  alam  dari  situs  https://gis.bnpb.go.id/.  Hasil  penelitian  ini  berupa dashboard visualisasi  informasi  pada  dataset.  Selain  itu,  juga  dapat  digunakan untuk mengelompokkan provinsi yang terdampak bencana dengan skala besar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  situs https://gis.bnpb.go.id/.  data  tersebut  diolah  menggunakan tableau .  Dataset tersebut  divisualisasikan  untuk  menggali  informasi  kasus  bencana  alam  di Indonesia  dengan  mudah,  cepat,  dan  dengan  visual  menarik  yang  disediakan tableau . Kerangka kerja penelitian sebagaimana ditunjukkan Gambar 1.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1 . Kerangka kerja penelitian
Gambar  1  merupakan  alur  yang  peneliti  lakukan  diawali  dengan  studi literature  yang  berhubungan  dengan  implementasi  BI.  Kemudian  dilakukan persiapan  ( preprocessing )  pada  data.  Setelah  tahap  persiapan  ( preprocessing ) kemudian  dilakukan  pembersihan  data  ( cleansing ).  Setelah  data  dibersihkan, kemudian  data  diimplementasikan  ke tableau public untuk  dilakukan  visualisasi hingga menghasilkan dashboard bencana alam di Indonesia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  rangkaian  proses  penelitian  menggunakan tableau public untuk  membuat dashboard visualisasi  data  bencana  alam  yang  ada  di Indonesia.  Rangkaian  proses import data  ke tableau  public hingga  visualisasi diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Rangkaian proses import data ke tableau hingga visualisasi
Berdasarkan Gambar 2, data yang diperoleh dari BNPB berformat .xlsx yang kemudian  dilakukan  pembersihan  data.  Tujuannya  agar  data  dapat diimplementasikan  ke tableau  public .  Setelah  dibersihkan,  selanjutnya  data  di import ke tableau untuk dilakukan visualisasi data.

## 3.1. Preprocessing data
Penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dari BNPB dalam bentuk .xlsx yang memuat 19960 kejadian dari 8 bencana yang tersebar di 38 provinsi di Indonesia dalam rentang waktu 9 Januari 2020 hingga 14 Desember 2023.
Studi literature
Preprocessing data Cleansing data Implementasi tableau Visualisasi start end
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2. Implementasi tableau
3.2.1. Import data pada tableau
Dataset yang telah dibersihkan kemudian di import kedalam tableau hingga tampilannya sebagaimana ditunjukkan Gambar 3.
Gambar 3. Import dataset
Dataset yang di import ke tableau terdiri dari 15 field . Adapun field-field pada dataset sebagaimana ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Field dataset No Nama Field Keterangan 1 Kode identitas bencana Kode kejadian bencana 2 ID kabupaten Nomor ide kabupaten 3 Tanggal kejadian Tanggal terjadinya bencana 4 Kejadian Bencana yang terjadi 5 Lokasi Tempat terjadinya bencana 6 Kabupaten Kabupaten tempat terjadinya bencana 7 Provinsi Provinsi tempat terjadinya bencana 8 Kronologi dan dokumentasi Dokumentasi kejadian bencana 9 Penyebab Penyebab terjadinya bencana 10 Meninggal Jumlah korban yang meninggal 11 Hilang Jumlah korban yang hilang 12 Terluka Jumlah korban yang terluka 13 Rumah rusak Jumlah rumah yang rusak 14 Rumah terendam Jumlah rumah yang terendam banjir 15 Fasum rusak Jumlah fasilitas umum yang mengalami kerusakan
3.2.2. Identifikasi field utama
Field provinsi dan kabupaten menjadi field utama pada penelitian ini. Hal ini didasari  pada  tujuan  penelitian  yang  ingin  memvisualisasikan  informasi persebaran kejadian bencana alam yang terjadi di Indonesia selama 2020 hingga 2023.  Field  provinsi  digunakan  untuk  identifikasi  provinsi  sehingga  diperlukan identifikasi  begitu  juga  dengan  field  kabupaten.  Gambar  4  menunjukkan identifikasi  provinsi  pada tableau dan  Gambar  5  menunjukkan  identifikasi kabupaten pada tableau .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. Identifikasi field provinsi
Gambar 5. Identifikasi field kabupaten

## 3.2.3. Visualisasi dashboard
Tahapan terakhir yakni visualisasi informasi dari dataset bencana alam di 38 provinsi.  Visualisasi  dilakukan  pada  halaman  worksheet.  Setelah  masuk  ke halaman  worksheet,  tahap  selanjutnya  yaitu  memilih  jenis  grafik  yang  ingin digunakan  untuk  menampilkan  informasi  visual  data  bencana.  Setelah  dilakukan visualisasi  semua  informasi  yang  akan  ditampilkan,  langkah  terakhir  yakni membuat dashboard yang menampilkan gabungan visual informasi yang diperoleh dari data bencana alam di Indonesia.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2.3.1. Peta provinsi rawan bencana alam
Tujuan visualisasi ini untuk mengetahui provinsi yang paling rawan terhadap bencana alam. Hasil visualisasi ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Peta persebaran provinsi yang rawan terhadap bencana
Pada Gambar 6 merupakan peta persebaran bencana yang terjadi diseluruh provinsi  Indonesia.  Semakin  pekat  warna  pada  peta  tersebut,  berarti  bahwa semakin banyak jumlah kasus bencana alam yang terjadi diwilayah tersebut.

## 3.2.3.2. Visualisasi jumlah bencana
Visualisasi ini bertujuan untuk mengetahui jumlah bencana yang telah terjadi selama  periode  2020  sampai  2023.  Selain  itu,  visualisasi  ini  berguna  untuk mengetahui  bencana  yang  sering  terjadi  di  Indonesia  sehingga  dapat  digunakan sebagai  sarana  pengambilan  keputusan  sebagai  upaya  penanggulangan  bencana diperiode  selanjutnya.  Visualisasi  jumlah  bencana  ditunjukkan  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Jumlah bencana yang terjadi di Indonesia periode 2020 hingga 2023
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berdasarkan  Gambar  7,  dapat  diketahui  bahwa  bencana  banjir  menjadi bencana yang paling sering terjadi dengan total kasus selama periode 2020 hingga 2023 sebanyak 6.211 kasus.

## 3.2.3.3, Visualisasi korban bencana
Visualisasi ini bertujuan untuk  mengetahui jumlah korban yang disebabkan oleh  bencana  alam  selama  periode  2020  hingga  2023.  Hasil  visualisasi  korban bencana ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Jumlah korban meninggal, terluka, dan hilang yang disebabkan oleh bencana di Indonesia periode 2020 hingga 2023
Dari  Gambar  8,  jumlah  korban  yang  disebabkan  oleh  bencana  alam  di Indonesia terbilang cukup tinggi selama periode 2020 sampai 2023. Semakin pekat warna pada grafik, maka semakin besar pula korban akibat bencana tersebut. Dari Gambar 8 tersebut, juga diketahui bencana banjir dan gempa bumi paling banyak memakan  korban,  baik  yang  meninggal,  terluka,  atau  bahkan  korban  sampai hilang.

## 3.2.3.4. Visualisasi kerusakan bencana
Visualisasi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  jumlah  kerusakan  yang disebabkan oleh bencana di Indonesia. Hasil visualisasi kerusakan akibat bencana menggunakan tableau sebagaimana ditunjukkan Gambar 9.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 9. Hasil visualisasi kerusakan yang disebabkan oleh bencana alam di Indonesia periode 2020 hingga 2023
Dari  Gambar  9,  jumlah  kerusakan  yang  disebabkan  oleh  bencana  alam  di Indonesia terbilang cukup tinggi selama periode 2020 hingga 2023. Semakin pekat warna pada grafik, maka semakin tinggi pula kerusakan yang disebabkan bencana tersebut.  Dari  Gambar  9  tersebut,  juga  diketahui  bencana  banjir  menyebabkan kerusakan paling parah dan banyak.

## 3.2.3.5. Visualisasi tren bencana
Visualisasi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tren  bencana  alam  yang  terjadi dari  tahun  2020  sampai  2023.  Tren  bencana  divisualisasikan  berdasarkan  bulan dari  Januari  hingga  Desember.  Hasil  visualisasi  tren  kejadian  bencana  alam  di Indonesia ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Tren bencana dari tahun 2020 hingga 2023
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berdasarkan  pada  Gambar  10  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  kasus bencana alam terus mengalami penurunan sampai bulan agustus, terkecuali kasus kebakaran  hutan  yang  meningkat  signifikan  dibulan  Agustus.  Dibulan  September kasus  bencana  alam  perlahan  meningkat,  sedangkan  kasus  kebakaran  hutan menurun secara signifikan.

## 3.2.3.6. Visualisasi dashboard
Visualisasi  ini  merupakan  visualisasi  akhir  dari  penelitian  ini.  Visualisasi yang  ditampilkan  pada dashboard merupakan  gabungan  visualisasi  dari  setiap informasi  yang  telah  divisualisasikan  sebelumnya.  Hasil  visualisasi dashboard sebagaimana ditunjukkan Gambar 11.
Gambar 11. Hasil visualisasi dashboard menggunakan tableau
4.  SIMPULAN
Setiap tahun Indonesia mengalami bencana alam skala besar yang memakan banyak  korban  jiwa,  kerugian  ekonomi,  dan  kerusakan  infrastruktur.  Datasource jumlah kasus bencana alam diperoleh dari BNPB periode 9 Januari 2020 hingga 14 Desember  2023.  Data  tersebut  dilakukan  analisis  untuk  menggali  informasi bencana  yang  terjadi  dengan  menggunakan Tableau untuk  mempermudah mendapatkan  informasi  bencana  secara  efektif  dan  efisien.  Visualisasi menggunakan Tableau ,  tidak  hanya  menghasilkan  informasi  lebih  efektif  dan efisien, tetapi juga menghasilkan visual yang menarik. Hasil visualisasi data kasus bencana  di  Indonesia  diperoleh  beberapa  informasi  diantaranya  provinsi  Jawa Barat  paling  sering  terdampak  bencana  alam  dengan  total  kasus  sebanyak  4822 kasus. Bencana yang paling mendominasi hingga memakan korban dan kerusakan paling banyak yakni kejadian banjir. Selain itu, kebakaran hutan, lahan, dan puting beliung juga memiliki jumlah kasus yang banyak. visualisasi tersebut memudahkan pembaca  dalam menggali informasi bencana alam yang terjadi di Indonesia yang lebih  hemat  waktu  dan  tenaga,  efektif  dan  efisien.  Visualisasi  setiap  informasi kemudian ditampilkan dalam bentuk dashboard yang mudah untuk dipahami dan dimengerti bahkan orang awam sekalipun.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 135-144 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Zhou,  X.  Wu,  Z.  Xu,  and  H.  Fujita,  “Emergency  decision  making  for  natural disasters: An overview,” Int. J. Disaster Risk Reduct. , vol. 27, no. May, pp. 567–576, 2018, doi: 10.1016/j.ijdrr.2017.09.037.
[2] K.  Chmutina  and  J.  von  Meding,  “A  Dilemma  of  Language:  ‘Natural  Disasters’  in Academic Literature,” Int. J. Disaster Risk Sci. , vol. 10, no. 3, pp. 283–292, 2019, doi: 10.1007/s13753-019-00232-2.
[3] A. Steptoe, “The impact of natural disasters on myocardial infarction,” Heart , vol. 95, no. 24, pp. 1972–1973, 2017, doi: 10.1136/hrt.2009.178616.
[4] J.  Pramono,  D.  Kusumastuti,  M.  Sekarwangi,  and  A.  Choerudin,  “The  Community Participation in Disaster Mitigation to Managing the Impact of Natural Disasters in Indonesia,” Talent  Dev.  Excell. ,  vol.  12,  no.  2s,  pp.  2396–2403,  2020,  [Online]. Available: http://www.iratde.com
[5] S. Keerthiratne and R. S. J. Tol, “Impact of natural disasters on income inequality in Sri Lanka,” World Dev. , vol. 105, pp. 217–230, 2018, doi:
10.1016/j.worlddev.2018.01.001.
[6] M.  R.  Hasan,  M.  Nasreen,  and  M.  A.  Chowdhury,  “Gender-inclusive  disaster management policy in Bangladesh: A content analysis of national and international regulatory frameworks,” Int. J. Disaster Risk Reduct. , vol. 41, p.  101324, 2019, doi: 10.1016/j.ijdrr.2019.101324.
[7] D.  N.  Sattler,  M.  Claramita,  and  B.  Muskavage,  “Natural  Disasters  in  Indonesia: Relationships  Among  Posttraumatic  Stress,  Resource  Loss,  Depression,  Social Support,  and  Posttraumatic  Growth,” J.  Loss  Trauma ,  vol.  23,  no.  5,  pp.  351–365, 2018, doi: 10.1080/15325024.2017.1415740.
[8] D. N. Pascapurnama, A. Murakami, H. Chagan-Yasutan, T. Hattori, H. Sasaki, and S. Egawa, “Integrated health education in disaster risk reduction: Lesson learned from disease  outbreak  following  natural  disasters  in  Indonesia,” Int.  J.  Disaster  Risk Reduct. , vol. 29, no. July, pp. 94–102, 2018, doi: 10.1016/j.ijdrr.2017.07.013.
[9] CRED,  “Natural  disasters,” Emerg.  Events  Database ,  p.  EM-DAT  The  İnternational Disaster Database, 2018, [Online]. Available: https://www.emdat.be/
[10]  P. Pertiwi, G. Llewellyn, and M. Villeneuve, “Disability representation in Indonesian disaster risk reduction regulatory frameworks,” Int. J. Disaster Risk Reduct. , vol. 45, no. December 2019, p. 101454, 2020, doi: 10.1016/j.ijdrr.2019.101454.
[11]  I. Lokaadinugroho, A. S. Girsang, and B. Burhanudin, “ Tableau Business Intelligence Using the 9 Steps of Kimball’s Data Warehouse & Extract Transform Loading of the Pentaho  Data  Integration  Process  Approach  in  Higher  Education,” Eng.  Math. Comput. Sci. J. , vol. 3, no. 1, pp. 1–11, 2021, doi: 10.21512/emacsjournal.v3i1.6816.
[12]  S. Carlisle, “Software: Tableau and Microsoft Power BI,” Technol. Archit. Des. , vol. 2, no. 2, pp. 256–259, 2018, doi: 10.1080/24751448.2018.1497381.
[13]  D. A. Utama and E. Sumantri, “1372-Article Text-11682-1-10-20231012,” vol. 5, no. 1, pp. 409–412, 2023.
[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]  D. F. Lessy, A. Avorizano, and F. N. Hasan, “Penerapan Business Intelligence Untuk Menganalisa Data Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Tableau Public ,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 302, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5316.