## Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi
Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol 24, No 1 (2024): Februari, 556-563 DOI: 10.33087/jiubj.v24i1.4704

## Perancangan Prototipe Business Intelligence Dashboard Penjualan PT ABC

## Bryant Jordan Goh, Dedi Trisnawarman
Jurusan Sistem Informasi, Universitas Tarumanagara Correspondence: bryant.825200032@stu.untar.ac.id, dedit@fti.untar.ac.id
Abstrak. Dalam  era  bisnis  yang  kompetitif,  manajemen  data  penjualan  yang  efisien  dan  informatif  menjadi esensial  bagi  kesuksesan  perusahaan.  Tujuan  pengembangan  prototipe  dashboard  penjualan  ini  adalah  untuk memantau  data  penjualan,  mengintegrasikan  data  dari  berbagai  sumber,  dan  membuat  keputusan  bisnis  yang lebih  cerdas.  PT  ABC,  sebagai  perusahaan  yang  bergerak  dalam  penjualan  susu,  menyadari  pentingnya pemantauan  data  penjualan  yang  tepat  waktu  dan  analisis  yang  akurat.  Metode  yang  digunakan  dalam pengembangan  dashboard  adalah  metode  SDLC  prototyping.  Tahapan  awal  mencakup  identifikasi  kebutuhan, kemudian  desain,  diikuti  dengan  pembuatan  prototipe  awal  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  umpan  balik dari  pemangku  kepentingan.  Prototipe  akan  dirancang  menggunakan  tools  Power  BI  kemudian  hasil  prototipe akan  diperbaiki  berdasarkan  umpan  balik.  Melalui  perancangan  ini  kebutuhan  para  pemegang  keputusan  akan dapat  lebih  dipahami.  Hasil  dari  perancangan  berupa  visualisasi  data  penjualan  berdasarkan  Key  Performance Indicator yaitu target penjualan dan pertumbuhan penjualan.
Kata kunci: Dashboard; SDLC Prototyping; Business Intelligence; ETL; Power BI.
Abstract.  In  a  competitive  business  era,  efficient  and  informative  sales  data  management  is  essential  for company success. The purpose of developing this sales dashboard prototype is to monitor sales data, integrate data from various sources, and make smarter business decisions. PT ABC, as a company engaged in milk sales, realizes  the  importance  of  timely  monitoring  of  sales  data  and  accurate  analysis.  The  method  used  in  the development of the dashboard is the SDLC prototyping method. The initial stages include needs identification, then design, followed by the creation of an initial prototype that is used to get feedback from stakeholders. The prototype will be designed using Power BI tools then the prototype results will be improved based on feedback. Through  this  design,  the  needs  of  decision  makers  will  be  better  understood.  The  result  of  the  design  is  sales data visualization based on Key Performance Indicators, namely sales targets and sales growth.
Keywords : Dashboard; Prototyping SDLC; Business Intelligence; ETL; Power BI.

## PENDAHULUAN
Di era digital, sistem informasi memegang  peranan  yang  sangat  penting  dalam setiap  organisasi  (Sadikin  &  SK,  2018), terkadang para pengambil keputusan membutuhkan  data  atau  informasi  peramalan sebagai dasar untuk mengambil sebuah keputusan  (Triana  &  Retnowardhani,  2019). Transformasi  digital  menjadi  semakin  penting dalam  perkembangan  global  seiring  dengan kemajuan  teknologi informasi  dan  internet  serta internet  of  things  yang  semakin  popular  (Vial, 2019).  Dalam  konteks  bisnis,  data  penjualan merupakan elemen penting yang memungkinkan perusahaan  untuk  mengambil  keputusan  yang cerdas  dan  tepat  waktu.  PT  ABC,  sebagai perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  penjualan susu,  tidak  terkecuali.  Untuk  memaksimalkan efisiensi  operasional  dan  meningkatkan  daya saing, PT ABC telah mengidentifikasi kebutuhan  akan  sistem  informasi  yang  lebih
canggih  dan  responsif  dalam  memantau  dan menganalisis data penjualan mereka.
Dasbor  penjualan  adalah  alat  yang memberikan  informasi  ringkas  dan  visual tentang  kinerja  dan  data  penjualan.  Alat  ini memungkinkan  para  eksekutif  dan  manajer untuk  dengan  cepat  mengakses  data  kinerja penting,  menganalisis  tren  penjualan,  dan membuat keputusan yang tepat untuk meningkatkan  strategi  penjualan  (Chai  et  al., 2020).  Dasbor  penjualan  dapat  dirancang menggunakan berbagai teknologi dan metodologi,  seperti  aplikasi  seluler  (Chai  et  al., 2020),  Microsoft  Power  BI  (Saputra  &  Tony, 2023), dan platform berbasis web (Farizki et al., 2022). Dasbor penjualan juga dapat menyertakan  data  penjualan  historis  untuk perbandingan  dan  analisis  (Fernandes  et  al., 2021).  Hal  ini  memungkinkan  pengguna  untuk melacak kinerja penjualan dari waktu ke waktu, mengidentifikasi tren musiman, dan
mengevaluasi  efektivitas  strategi  dan  kampanye penjualan  (Fernandes  et  al.,  2021).  Dengan menggabungkan  data  penjualan  historis  dengan sumber  data  lain  yang  relevan,  seperti  ulasan online  dan  umpan  balik  pelanggan,  dasbor penjualan dapat memberikan gambaran menyeluruh  tentang  kinerja  penjualan  dan kepuasan pelanggan (Fernandes et al., 2021).
Selain  itu,  dasbor  penjualan  dapat diintegrasikan  dengan  alat  dan  sistem  intelijen bisnis lainnya, seperti algoritme data mining dan platform  manajemen  alur  kerja  (Massaro  et  al., 2018). Integrasi ini memungkinkan analisis yang lebih canggih dan optimalisasi proses penjualan, seperti  manajemen  stok,  strategi  menghadapi produk,  dan  kegiatan  promosi  (Massaro  et  al., 2018). Dengan memanfaatkan alat dan teknologi ini,  dasbor  penjualan  dapat  menjadi  alat  yang ampuh  untuk  pemantauan  dan  peningkatan kinerja  penjualan.  Tujuan  utama  dari  dasbor penjualan  adalah  untuk  menyajikan  data penjualan  dalam  format  yang  menarik  secara visual dan mudah dimengerti. Biasanya mencakup  bagan,  grafik,  dan  indikator  visual lainnya untuk mewakili metrik penjualan utama, seperti  pendapatan,  unit  yang  terjual,  akuisisi pelanggan,  dan  tingkat  konversi  (Kevin,  2023). Dengan  menyajikan  informasi  ini  dalam  format dasbor,  memungkinkan  pengguna  untuk  dengan cepat  mengidentifikasi  tren,  pola,  dan  anomali dalam  data  penjualan,  sehingga  memungkinkan mereka  untuk  membuat  keputusan  berdasarkan data  dan  mengambil  tindakan  yang  tepat  untuk mengoptimalkan  kinerja  penjualan  (Li,  2022). Tujuan  dari  perancangan  prototipe  dashboard penjualan PT. ABC untuk memberikan pandangan kepada user mengenai dashboard dan mendapatkan  umpan  balik  atau  masukan  untuk memahami kebutuhan user lebih baik.

## Tinjauan Pustaka
Terdapat  beberapa  perancangan  yang telah  berhasil  membangun  sebuah  aplikasi business  intelligence  berbentuk  dashboard, tinjauan  pustaka  akan  mengambil  ringkasan penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  terkait dengan  perancangan  ini:  Penelitian  Astriana, 2023)  berhasil  merancang  sebuah  aplikasi dashboard  yang  dapat  membantu  menganalisis data  ticketing  dengan  tools  tableau,  penelitian menggunakan  metode  analisis  deskriptif  dan kuantitatif.  Penelitian  berikutnya  Afrizal  et  al., (2021),  penelitian  ini  mendesain  sebuah  desain sistem  manajemen  dokumen  dalam  bentuk dashboard. Perancangan desain dilakukan
dengan  metode  RSM  (Recognize,  Scrutinize, Materialize).
Penelitian  Saputra  &  Kurniati,  (2020) menggunakan metode penelitian action research untuk  merancang  sebuah  dashboard  untuk monitoring  data  siswa  baru  pada  sebuah  sma negri.  Data  dapat  digunakan  untuk  monitoring jumlah  siswa  dengan  meja  dan  bangku,  serta membantu administrasi SMA untuk menentukan target  beasiswa  berdasarkan  penghasilan  orang tua.  Penelitian  selanjutnya  veza  et  al.,  (2020) merancang  sebuah  dashboard  monitoring  untuk mengawasi kinerja pegawai sipil pengelola pajak di riau, perancangan dilakukan dengan membangun  aplikasi  berbasis  website.  Data penelitian  didapat  dengan  melakukan  literatur, studi pustaka, observasi, wawancara. Pemodelan sistem  pada  penelitian  dilakukan  dengan  UML ( Unified Modeling Language ).
Penelitian Wardani et al., 2022) membahas mengenai hambatan-hambatan penggunaan  dashboard  dalam  pengambilan keputusan yang dilakukan oleh dinas keputusan. Penelitian merupakan penelitian kualitatif dengan  penerapan  purposive  sampling  sebagai metode  pengambilan  sampel.  Berdasarkan penelitian  terdapat  hambatan  berupa  SDM  dan fitur-fitur  yang  kurang  optimal  pada  dashboard sehingga dashboard belum dapat diimplmentasikan. Selanjutnya penelitian Aginsha  &  Noranita  (2021)  yang  mendesain sebuah  dashboard  sebagai  alat  monitoring sebuah  perusahaan.  Penelitian  membahas  lebih dalam mengenai KPI perusahaan dan bagaimana dashboard dapat mengukur performa perusahaan dengan  KPI.  Penelitian  menggunakan  metode riset  referensi  dari  perancangan  dashboard  lain berdasarkan  studi  asus  Institut  Teknologi Bandung.
Penelitian Aprillia et al., (2021) merupakan perancangan desain dashboard untuk monitoring distribusi bantuan pemerintah, metode  penelitian  yang  digunakan  mereferensi sebuah metodologi perancangan dashboard pada penelitian  lain.  Hasil  dari  penelitian  adalah  2 dashboard  untuk  2  pengguna  yang  berbeda. Penelitian ini  berbeda  dengan  penelitian  Afrizal et al., (2021); Astriana Mulyani, (2023); veza et al.,  (2020)  dari  tools  yang  digunakan,  namun serupa  dengan  penelitian  Aginsha  &  Noranita, (2021);  Aprillia  et  al.,  (2021);  Puji  Saputra  & Kurniati,  (2020)  yang  juga  menggunakan  tools Power  BI.  Perbedaan  terdapat  pada  metode pengembangan dan jenis data yang diolah, serta proses  ETL.  Penelitian  Wardani  et  al.,  (2022)
memiliki  relevansi  sebagai  referensi  hambatan yang akan dialami oleh implementasi kedepannya.

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan untuk  pengumpulan  data  adalah Fact  Finding
Technique
yaitu Observasi, Examining documentation dan Interview. Metode penelitian yang digunakan untuk pengembangan dashboard adalah  Tahap  awal  SDLC  Prototyping,  tahapan dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Siklus  Hidup Pengembangan Perangkat Lunak (SDLC) adalah pendekatan  sistematis  untuk  pengembangan perangkat  lunak  yang  terdiri  dari  beberapa  fase fundamental yang serupa: perencanaan, analisis, desain,  dan  implementasi.  Proyek  yang  berbeda mungkin menekankan bagian yang berbeda dari SDLC atau pendekatan SDLC dengan cara yang berbeda,  tetapi  semua  proyek  memiliki  elemen dari keempat fase ini. Setiap fase adalah sendiri terdiri dari serangkaian langkah, yang bergantung pada teknik yang menghasilkan hasil (dokumen  dan  dokumen  dan  dokumen  yang memberikan  pemahaman  tentang  proyek)  (Alan Dennis et al., 2015).
Sumber: data olahan
Gambar 1
Tahap Awal SDLC Prototyping Metodologi berbasis prototipe
melakukan fase analisis, desain, dan implementasi secara  bersamaan,  dan  ketiga fase tersebut  dilakukan  berulang  kali  dalam  satu siklus hingga sistem selesai. Dengan metodologi ini,  dasar-dasar  analisis  dan  desain  dilakukan, dan  pekerjaan  segera  dimulai  pada  prototipe sistem,  program  yang  cepat  dan  kotor  yang menyediakan  fitur  dalam  jumlah  minimal. Prototipe  pertama  biasanya  merupakan  bagian pertama  dari  sistem  yang  digunakan.  Prototipe ini  diperlihatkan  kepada  pengguna  dan  sponsor proyek,  yang  kemudian  memberikan  komentar. Komentar-komentar ini digunakan untuk menganalisis  ulang,  mendesain  ulang,  dan mengimplementasikan  ulang  prototipe  kedua, yang  menyediakan  beberapa  fitur  tambahan (Alan  Dennis  et  al.,  2015).  Kesimpulannya, pembuatan  prototipe  adalah  teknik  SDLC  yang memungkinkan umpan balik dari pengguna awal dan  validasi  persyaratan.  Hal  ini  membantu
untuk  mengidentifikasi  dan  mengatasi  masalah di  awal  proses  pengembangan,  sehingga menghasilkan  produk  akhir  yang  lebih.  Berikut adalah metodologi penelitian ini:
1. Requirement  Analysis.  Tahap  ini  melibatkan pemahaman  awal  terhadap  kebutuhan  dan tujuan  proyek.  Pada  tahap  ini  terdapat interaksi  dengan  pemangku  kepentingan untuk mengidentifikasi kebutuhan dasar yang harus  dipenuhi  oleh  sistem  yang  akan dikembangkan.  Tahap  ini  akan  melakukan pengumpulan  data  dan  kebutuhan,  data  yang dikumpulkan  berupa  data  historis  penjualan selama  5  tahun  terakhir.  Pengumpulan  data dilakukan  dengan  metode  fact  finding technique.  Observasi  dilakukan  dengan melakukan studi ke perusahaan dan mengobservasi data flow penjualan perusahaan,  examining  document  dilakukan untuk  mengambil  data  perusahaan  berupa database.  Interview  dengan  user  atau  staff bidang  IT  dilakukan  untuk  memperoleh pemahaman  mendalam  mengenai  kebutuhan dan KPI perusahaan.
2. Quick Design. Pada tahap quick design akan dirancang  desain  data  warehouse,  desin ETL dan desain protipe. Tahap quick design akan dimulai dengan mendesain data warehouse di SQL Server.
a. Desain  Data  Warehouse.  Desain  Data warehouse  yang  digunakan  adalah  Star Schema.  Skema  bintang  adalah  struktur logis  dengan  tabel  fakta  di  tengah  yang menyediakan data faktual, dikelilingi oleh tabel  dimensi  yang  berisi  data  referensi. Skema  bintang  memanfaatkan  sifat-sifat data  faktual,  seperti  fakta  bahwa  fakta dibentuk  oleh  kejadian  di  masa  lalu  dan tidak  mungkin  berubah  terlepas  dari bagaimana  mereka  dipelajari.  Karena sebagian besar data dalam data warehouse direpresentasikan  sebagai  fakta,  tabel fakta  bisa  sangat  besar  dibandingkan dengan  tabel  dimensi.  Akibatnya,  data fakta  harus  diperlakukan  sebagai  data referensi  hanya-baca  yang  tidak  akan berubah dari waktu ke waktu. Tabel fakta mencakup satu atau lebih ukuran numerik, atau  'fakta',  yang  terjadi  untuk  setiap record  (Thomas  Connolly  &  Carolyn Begg,  2015).  Tiap  dimensi  memiliki datanya  masing  masing,  data  pada  tabel fakta  seperti  fact_sales  dan  fact_target merupakan data transaksi dengan identitas transaksi  seperti  data  distributor,  tipe
transaksi yang terjadi, produk yang dijual atau  diretur,  tipe  outlet,  tanggal  transaksi terjadi, banyaknya barang yang dijual dan jumlah uang yang diperoleh dari transaksi. Rancangan  data  warehouse  dapat  dilihat pada Gambar 2.
b. Desain  &  Rancangan  ETL.  ETL,  yang merupakan singkatan dari Extract, Transform,  Load,  adalah  proses  yang biasa  digunakan  dalam  data  warehousing dan  intelijen  bisnis  untuk  mengekstrak data dari berbagai sumber, mentransformasikannya  ke  dalam  format yang konsisten, dan memuatnya ke dalam sistem.  Berikut  adalah  proses  ETL  data dari  Access  ke  SQL  Server.  (Gambar  3). Proses  ETL  dimensi  pada  penelitian  ini pada umumnya dimulai
dengan
mengekstrak  data  tabel  dari  database Perusahaan  yaitu  access.  Data  yang  telah di  load  dilakukan  proses  transform  untuk mengkonversi tipe data yang tidak sesuai. Kemudian  dilakukan  join  dan  lookup untuk  membentuk  dimensi.  Dimensi  date tidak  melewati  proses  ETL  melainkan Dim  date  adalah  dimensi  yang  dibuat dengan  inkremen  dari  tanggal  transaksi terlama  hingga  terbaru  untuk  membentuk sebuah dimensi dengan primary key yaitu Date_ID.  Proses  ETL  pada  tabel  fakta yaitu  fact_sales  dan  fact_target  dilakukan untuk  melakukan  proses  lookup  antara date_id  sebagai  primary  key  dim  date yang  baru  dibuat  dengan  tanggal  pada tabel fakta sehingga tabel fakta mempunyai surrogate key (date_ID) yang terintegrasi antara kedua tabel fakta. Tabel fakta  kemudian  melalui  proses  cleaning dimana row yang tidak valid atau duplikat dihapus  dari  tabel  kemudian  di  load kedalam tabel fakta. Data dengan duplikat tidak  dapat  diload  kedalam  tabel  fakta dikarenakan  constraint  5  foreign  key sebagai composite key pada tabel fakta
Sumber: data olahan Gambar 2 Data Warehouse Star Schema
Sumber: data olahan
Gambar 3 Proses ETL
c. Desain  Prototipe . Perancangan  prototipe akan  dilakukan  pada  tools  Power  BI sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dan sistem.  Proses  desain  dilakukan  dengan menghubungkan  data  warehouse  yang sudah  diload  data  valid  dari  proses  ETL. Pada  Power  BI  dibentuk  measure  yang dibutuhkan  untuk  pengukuran  KPI  atau menghitung  data  penting.  Prototipe  dan fitur-fiturnya akan dijelaskan sebagai hasil penelitian..

## HASIL
Hasil dari penelitian ini berupa prototipe dashboard  penjualan.  Prototipe  ini  mungkin hanya  mencakup  beberapa  fitur  utama  atau elemen  interface  yang  dapat  digunakan  untuk memberikan gambaran awal tentang sistem yang akan  dikembangkan  (Gambar  4).  Dashboard yang  telah  dikembangkan  memiliki  fitur-fitur sederhana yang dikembangkan sedikit lebih jauh sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Fitur  untuk mengukur  KPI  terdapat  pada  pojok  kanan  atas.
KPI  target  penjualan  menggunakan  indikator perbandingan  tonase  dari  fact  sales  dan  fact target  untuk  mengukur  kinerja  penjualan. Pengukuran bersifat dinamik sehingga filter atau data  yang  dihighlight  dapat  mengubah  dan menghitung pencapaian penjualan data
tersebut.KPI
pertumbuhan penjualan menggunakan indikator tonase fact sales dengan year  dari  dimensi  date.  Perhitungan  dilakukan dengan membandingkan data tahun yang dipilih dengan  tahun  sebelumnya,  pengukuran  dan visualisasi  juga  bersifat  dinamik  sehingga  filter dapat mengubah dan menghitung  sesuai  dengan kebutuhan (Gambar 5).
Selain  Fitur  KPI,  terdapat  juga  fitur visualisasi data dalam bentuk pie chart, bar chart dan  tren.  Pie  chart  menggambarkan  tonase penjualan produk perarea dalam bentuk persentase  untuk  membandingkan  penjualan area. Fitur bar chart digunakan untuk memvisualisasikan  data  tonase  penjualan  dalam bentuk  unit.  Fitur  bar  chart  dikembangkan sehingga  x-axis  pada  visualisasi  dapat  dirubah dengan  memilih  salah  satu  option  atau  button untuk melihat visualisasi data yang berubah dari distributor menjadi tipe outlet (Gambar 6 dan 7).
Sumber: data olahan
Gambar 4 Hasil Prototipe Dashboard
Sumber: data olahan
Gambar 5 KPI 1 & KPI 2

## Sumber: data olahan
Gambar 6 Visualisasi penjualan berdasarkan Distributor
Sumber: data olahan Gambar 5 Visualisasi penjualan berdasarkan Tipe Outlet
Selanjutnya  adalah  visualisasi  data penjualan  yang  digambarkan  melalui tren  untuk memberikan  perhitungan  banyaknya  penjualan dari tahun ke tahun. Fitur kemudian dikembangkan  dengan  fitur  forecasting  untuk memprediksi  arah  penjualan  bulan,  quarter  dan tahun berikutnya. Lihat gambar 8 untuk melihat fitur tren dan forecasting pada power BI.
Sumber: data olahan Gambar 8
Visualisasi tren penjualan dan forecasting

## Penjualan PT ABC
Fitur  berikutnya  adalah  slicer,  slicer adalah  filter  pada  visualisasi  yang  dapat  dipilih langsung  untuk  mengubah  visualisasi  sesuai kebutuhan  pengguna.  Slicer  akan  mengubah seluruh visualisasi dan pengukuran dalam power BI.  Untuk  membersihkan  slicer  yang  dipilih disediakan  fitur  clear  filters.  Fitur  Clear  Filters merupakan  sebuah  pengambangan  dari  fitur bookmarks,  fitur  bookmarks  dapat  digunakan untuk menyimpan seluruh keaadan visual seperti slicer,  highlight  data  dan  lain  lain  seperti  foto. Lihat  gambar  9  untuk  melihat  fitur  slicer  dan button Clear Filters.
Sumber: data olahan

## Gambar 9
Fitur Slicer & Button "Clear Filters"
Tabel  1  menjelaskan  pengujian  akan dilakukan  dengan  metode  testing  Black-box berbasis  skenario.  Metode  pengujian  berbasis skenario  berkaitan  dengan  pembuatan  skenario pengujian.  Skenario  pengujian  didasarkan  pada skenario  situasi  hipotetis  tentang  penggunaan sistem. Struktur dari pengujian berbasis skenario yang  digunakan  untuk  pengujian  program mengidentifikasi  semua  fitur  yang  dapat dilakukan pengguna dalam sistem dan mengidentifikasi semua situasi bagaimana pengguna  dapat  menggunakan  fitur  tersebut (Spakova & Uhanova, 2019).

## Tabel 1 Pengujian Black-Box Scenario Based
No Skenario Pengujian Test Case Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. Visual bersifat dinamis antara yang satu dengan yang lain Salah satu data pada visual tren volume penjualan per tanggal diklik Data pada semua visual ter-highlight menunjukan data terfilter dan relevan sesuai dengan data yg diklik Sesuai Harapan Valid 2. Slicer dapat memfilter semua visual kecuali beberapa visual yang dimatikan interaksinya -Slicer Year= ”2019” -Slicer Bulan = ”January” -Slicer Category = ”POWDER” -Slicer Subbrand =
”subbrand 1”
Semua visual menampilkan data yang telah terfilter oleh tahun, bulan, kategori, dan subbrand Sesuai Harapan Valid 3 Button ‘Clear Filters” dapat membersihkan semua filter pada visual yang terpengaruh. Klik button “Clear Filters” Slicer dikembalikan ke posisi default yaitu all dan semua visual tidak ada yg terfilter Sesuai Harapan Valid 4 Parameter dapat mengganti data pada visual total penjualan. Klik “Tipe Outlet” pada pilihan paramater Visual berubah memvisualisasikan data total penjualan berdasarkan tipe outlet Sesuai Harapan Valid 5 KPI 1 menampilkan perhitungan data sesuai dengan slicer -Slicer Year = “2020” -Slicer Bulan = “March” Slicer Category = “LIQUID” Label dan gauge berubah menampilkan data sesuai dengan slicer yang dipilih. Label menghitung sales achievement dengan benar (tidak error, blank , atau minus) Sesuai harapan Valid 6 KPI 2 tidak menampilkan perhitungan saat year
2018 dipilih (Tidak ada data tahun lalu yaitu 2017) Slicer Year = ”2018” Sales growth menampilkan “No Year” Sesuai Harapan Valid 7 KPI 2 menampilkan perhitungan sesuai dengan slicer yang dipilih (Kecuali slicer year pada tahun 2018) -Slicer Year= ”2022”
-Slicer Bulan = ”February”
-Slicer Category = ”POWDER” -Slicer Subbrand =
”subbrand 3”
Sales growth mennghitung pertumbuhan penjualan dibandingkan Februari 2021 pada kategori powder dan subbrand 3 lalu menampilkannya di card Sesuai Harapan Valid Sumber: data olahan . SIMPULAN Penelitian
ini bertujuan untuk mendesain dan  mengembangkan prototipe dashboard  penjualan  yang  dapat  digunakan untuk monitoring  data  penjualan  walaupun  fitur belum  optimal.  Desain  prototipe  dibentuk
berdasarkan  data  kebutuhan  pengguna  yang didapat  saat  tahap  mengumpulkan  data  pada requirement  analysis.  Pengembangan  prototipe dashboard menghasilkan tampilan analisis visual berdasarkan  KPI  yaitu  target  penjualan  dan pertumbuhan  penjualan.  Setelah  melakukan

## Penjualan PT ABC
pengujian  berbasis  skenario  dashboard  sudah sesuai  harapan  dan  valid  untuk  digunakan sebagai  alat  manajemen.efektifitas  dashboard sesuai dengan kebutuhan user.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrizal, W., Lubis, M., & Musnansyah, A. 2021.
Design Approach in Document Management  System:  The  Development of EZDESK Dashboard. MATEC Web of Conferences , 348 , 01006. https://doi.org/10.1051/matecconf/20213
4801006
Aginsha, A. G., & Noranita, B. 2021. Designing a performance dashboard as a monitoring tool  at  PT  Sun  Star  Motor  MT  Haryono Semarang:  data  approach. Journal  of
Physics:  Conference  Series , 1918 (4),
042133. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1918/4/042133
Alan  Dennis,  Barbara  Wixom,  &  David Tegarden.  2015. Systems  Analysis  and Design:  An  Object-Oriented  Approach with UML (5th ed.).
Aprillia,  D.  A.,  Noranita,  B.,  &  Nugraheni,  D. M.  K.  2021.  Dashboard  Design  as Monitoring System Distribution of Government  Assistance  at  Balai  Besar Perikanan Budidaya Air Payau (BBPBAP)  Jepara,  Central  Java. 2021 5th International Conference on Informatics  and  Computational  Sciences (ICICoS) , 187–192. https://doi.org/10.1109/ICICoS53627.20 21.9651776 Astriana  Mulyani.  2023.  Visualisasi  Data Ticketing Servicedesk Dengan Dashboard  Pada  PT  Brantas  Abipraya (Persero). Journal of Information System,
Applied,  Management,  Accounting  and Research. , 7 (2).
Chai,  L.,  Li,  J.,  Tangpong,  C.,  &  Clauss,  T.
2020.  The  interplays  of  coopetition, conflicts,  trust,  and  efficiency  process innovation  in  vertical  B2B  relationships.
Industrial  Marketing  Management , 85 , 269–280. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.201
9.11.004
Farizki,  R.,  Mualiman,  L.,  Wicaksono,  F.,  De Jesus, F. S., Autonomous, M., & Cuong, V.  H.  2022.  Web-Based  Electronic
Goods Sales Application Design.
International  Journal  of  Social  Service
and Research , 2 (8), 729–735. https://doi.org/10.46799/ijssr.v2i8.155
Fernandes,  E.,  Moro,  S.,  Cortez,  P.,  Batista,  F.,
&  Ribeiro,  R.  2021.  A  data-driven approach to measure restaurant
performance by combining online reviews  with  historical  sales  data.
International  Journal  of  Hospitality Management , 94 , 102830. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2020.1028
30
Kevin,  F.  2023.  Perancangan  Dashboard
Laporan  Penjualan  Pada  Toko  HBI. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Sistem Informasi , 11 (1). https://doi.org/10.24912/jiksi.v11i1.2414 7
Li, Q. 2022. Evaluation of Artificial Intelligence
Models and Wireless Network Applications for Enterprise Sales
Management  Innovation  under  the  New Retail Format. Wireless Communications and  Mobile  Computing , 2022 ,  1–10. https://doi.org/10.1155/2022/8576677
Massaro,  A.,  Maritati,  V.,  &  Galiano,  A.  2018.
Data  Mining  Model  Performance  of Sales  Predictive  Algorithms  Based  on Rapidminer  Workflows. International Journal  of  Computer  Science  and Information  Technology , 10 (3),  39–56. https://doi.org/10.5121/ijcsit.2018.10303.
Puji  Saputra,  &  Kurniati.  2020.  Dashboard Business  Intelligence  untuk  Monitoring Siswa  siswi  baru  pada  SMA  Negeri  1 Lubai. Bina  Darma  Conference  on Computer Science , 2 (5).
Sadikin, M., & SK, P. 2018. The
Implementation  of  E-Learning  System Governance  to  Deal  with  User  Need,
Institution  Objective,  and  Regulation Compliance. TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics  and  Control) , 16 (3),  1332. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v16i 3.8699
Saputra,  M.,  &  Tony.  2023.  Rancang  Bangun Dashboard  Penjualan  pada  PT.  XYZ dengan  Microsoft  PowerBI. Jurnal  Ilmu Komputer  Dan  Sistem  Informasi , 11 (2). https://doi.org/10.24912/jiksi.v11i2.2602 8
Spakova,  A.,  &  Uhanova,  M.  2019.  An Overview  And  Evaluation  Of  Black- Boxtesting Methods For System Testing.
Proceedings of the International
Bryant  Jordan  Goh  dan  Dedi  Trisnawarman,  Perancangan  Prototipe  Business  Intelligence  Dashboard Penjualan PT ABC
Conferences  Big  Data  Analytics,  Data Mining  and  Computational  Intelligence 2019;  and  Theory  and  Practice  in Modern  Computing  2019 ,  225–229. https://doi.org/10.33965/tpmc2019_2019 07C030 Thomas  Connolly,  &  Carolyn  Begg.  2015. Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management, sixth edition, global edition , 6th ed., Pearson.
Triana,  Y.  S.,  &  Retnowardhani,  A.  2019. Enhance interval width of crime forecasting  with  ARIMA  model-fuzzy alpha cut. TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics  and  Control) , 17 (3),  1193. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v17i 3.12233
Veza, O. V., Arifin, N. Y., Saro, D., & Adam, R.
2020.  Dashboard  Monitoring  Kinerja Aparatur  Sipil  Negara  Pada  Dinas Pengelolaan  Pajak  Provinsi  Kepulauan Riau. Elkom :  Jurnal  Elektronika  Dan
Komputer , 13 (2).
https://journal.stekom.ac.id/index.php/elk om/article/view/265
Vial, G. 2019.
Understanding digital
transformation:  A  review  and  a  research agenda. The Journal  of Strategic
Information  Systems , 28 (2),  118–144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003
Wardani,  N. F.,  Lazuardi, L.,  &  Kurniawan, M.
F. 2022. Hambatan Pemanfaatan Dashboard Jkn Sebagai Sumber Informasi Dalam Pengambilan Kebijakan oleh  Dinas  Kesehatan  (Studi  di  Dinas Kesehatan  Provinsi  Lampung  dan  Kota
Bandar  Lampung). Jurnal  Manajemen Pelayanan  Kesehatan  (The  Indonesian
Journal of Health Service Management) ,
25 (03), 83–89.
https://doi.org/10.22146/jmpk.v25i03.51 24