## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425
Penerapan Bussiness Intelligence Terhadap Penjualan Vending  Machine di Central New Jersey USA Menggunakan Tableau
Nizar Fawwazun Hilmi 1 , Allif Rizki Abdillah 2 , Putra Syahri Maulana 3 , Muhammad Sidiq Bagus Prakoso 4 1,2,3,4 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jl. Tanah Merdeka No.6, RT.10/RW.5, Rambutan, Kec. Ciracas, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13830,
Indonesia
*Email Korespondensi: 2003015050@uhamka.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan Business Intelligence (BI) terhadap penjualan vending machine di Central New Jersey, USA, dengan menggunakan alat visualisasi data Tableau. Dalam era digital saat ini, BI menjadi kunci bagi perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cepat dan tepat berdasarkan data yang ada. Vending machine, sebagai salah satu saluran penjualan otomatis, menghasilkan data penjualan yang besar dan beragam yang membutuhkan analisi mendalam untuk meningkatkan kinerja penjualan. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus dengan mengumpulkan data penjualan dari sejumlah vending machine yang tersebar di berbagai lokasi di Central New Jersey. Data tersebut dianalisis menggunakan Tableau untuk mengidentifikasi  pola  penjualan,  tren  musiman,  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  performa  penjualan. Visualisasi data yang dihasilkan membantu dalam mengungkap wawasan kritis seperti produk dengan penjualan tertinggi,  waktu  penjualan  paling  efektif,  serta  lokasi  strategis  untuk  penempatan  vending  machine.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan  Tableau  dalam  BI  sangat  efektif  dalam  mengidentifikasi  dan menganalisis  data  penjualan  vending  machine.  Temuan  ini  memberikan  rekomendasi  yang  konkret  bagi pengelola  vending  machine  untuk  meningkatkan  strategi  penjualan,  termasuk  pengelolaan  stok,  penentuan harga,  dan  penempatan  mesin.  Secara  keseluruhan,  penerapan  BI  dengan  Tableau  memberikan  nilai  tambah yang signifikan dalam pengambilan keputusan berbasis data dan dapat diadaptasi untuk berbagai jenis bisnis lainnya.
Kata Kunci: Analisis Data; Business Intelligence; Tableu; Vinding Machine

## Abstract
This research aims to analyze the application of Business Intelligence (BI) to  vending machine sales in Central New Jersey, USA, using the Tableau data visualization tool. In the current digital era, BI is the key for companies to make faster and more precise decisions based on existing data. Vending machines as an automated sales channel produce large and varied sales data, requiring in-depth analysis to improve sales performance. This research uses a case study approach by collecting sales data from a number of vending machines spread across various locations in Central New Jersey. Data is analyzed using Tableau to identify sales patterns, seasonal trends, and factors that influence  sales  performance.  The  resulting  data  visualization  helps  in  revealing  important  insights  such  as products  with  the  highest  sales,  the  most  effective  sales  times,  and  strategic  locations  for  vending  machine placement. The research results show that using Tableau in BI is very effective in identifying and analyzing vending machine sales data. These findings provide concrete recommendations for vending machine managers to improve sales  strategies, including stock  management, pricing, and machine placement. Overall, implementing BI  with Tableau provides significant added value in data-based decision making and can be adapted for various other types of business.
Keyword: Business Intelligence; Data Analysis; Tableu; Vinding Machine

## 1. Pendahuluan
Data  adalah  bahan  penyusun  informasi,  yang  setelah  diproses,  dapat  mengungkapkan  fakta,  membantu peneliti, atau memberikan gambaran umum tentang suatu situasi baik dalam bentuk data kuantitatif maupun kualitatif  (Wahono  &  Ali,  2021).  Namun,  pemrosesan  data  yang  menghasilkan  wawasan  yang  dapat ditindaklanjuti oleh konsumen data adalah informasi yang sebenarnya (Suni Astini, 2020). Data mentah yang belum diproses tidak ada gunanya. Istilah "pemrosesan data" mengacu pada langkah-langkah yang diambil untuk membuat data lebih mudah dipahami dan berharga dengan mentransformasikannya. Pemrosesan dan manipulasi  data  menggunakan  berbagai  pendekatan  untuk  memberikan  wawasan  yang  lebih  dapat ditindaklanjuti(Hanyfah,  Fernandes,  &  Budiarso,  2022).  Agar  data  dapat  memberikan  nilai  besar  di  masa depan,  dokumentasi  yang  menyeluruh  sangatlah  penting.  Pemrosesan  data  yang  unggul  dapat menyederhanakan pengambilan keputusan dengan menghasilkan wawasan yang sangat berharga. (Fitriani & Hasan, 2020).
Saat ini, kehidupan kita sangat dipengaruhi oleh teknologi informasi (Wijaya & Hendrastuty, 2022). Informasi mengacu  pada  data yang telah  mengalami pemrosesan agar lebih  berharga dan dapat diterapkan kepada penerimanya (Widianto,  2021).  Untuk  menjalankan  berbagai  fungsinya,  bisnis  atau  organisasi  sangat bergantung  pada  informasi  (Afikah,  Affandi,  &  Hasan,  2022).  Intelijen  bisnis  (BI)  adalah  salah  satu  dari beberapa  teknik  pemrosesan  data  yang  dimungkinkan  oleh  kemajuan  TI;  ini  sangat  membantu  untuk mengekstraksi informasi bermakna dari kumpulan data besar. Pilihan bisnis yang lebih baik dapat dibuat dengan  penggunaan  data  secara  interaktif  melalui  intelijen  bisnis  (BI),  yang  terdiri  dari  struktur,  alat, database, aplikasi, dan teknik (Hasan & Sudaryana, 2022). Dalam Business Intelligence (BI), data adalah raja dalam mendukung keputusan. Pemahaman mendalam tentang keadaan dan lingkungan perusahaan dapat dicapai dengan penggunaan data ini, sehingga memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat pilihan yang lebih  baik dan lebih tepat.(Nasution, Yasin, & Zarlis, 2022). Untuk memaksimalkan potensi Business Intelligence, pengetahuan sangatlah penting (Suhendar & Hikmatunnisa, 2022).
Ketika  konsumen  memasukkan  uang  tunai  atau  menggunakan  metode  pembayaran  elektronik  ke  dalam mesin penjual otomatis, mesin tersebut secara otomatis mengeluarkan makanan, minuman, tiket, dan lainnya (Umara, Suryadi, Isnaeni, Yulianti, & Tumini, 2021). Mesin ini biasanya ditempatkan di lokasi-lokasi dengan lalu lintas tinggi seperti kantor, sekolah, stasiun kereta, pusat perbelanjaan, dan area umum lainnya (Anggun Yuli Asih, Rini Novi Ambarwati, Eni Heni Hermaliani, Tuti Haryanti, & Windu Gata, 2021). Vending machine pertama kali muncul di Mesir kuno  pada  abad  pertama  Masehi,  diciptakan  oleh  Hero  of  Alexandria,  yang membuat mesin  untuk menjual air suci di kuil (Alifuddin, 2019). Konsep ini kemudian berkembang di Inggris pada awal abad ke-19 dengan mesin yang menjual kartu pos. Pada akhir abad ke-19, vending machine mulai populer  di  Amerika  Serikat,  terutama  untuk  menjual  permen  karet  (Anwar,  Adikara,  Setiyati,  Satria,  & Satriawan, 2021). Sejak itu, vending machine  terus  berevolusi, menjual berbagai produk dan mengadopsi teknologi  canggih  seperti  pembayaran  digital dan  layar  sentuh,  hingga  menjadi  perangkat  otomatis  yang efisien dan serbaguna seperti yang kita kenal sekarang (Muftie, 2022).
Empat lokasi berbeda — GuttenPlans, Perpustakaan Umum EB, Early Aspalt, dan mal Brunswick SQ — memiliki mesin penjual otomatis yang disertakan dalam kumpulan data para peneliti. Dengan GuttenPlans, Anda dapat Jaringan toko roti Amerika GuttenPlans (juga dieja "Guttenplan's") berkantor pusat di New Jersey. Roti, bagel, kue kering, serta produk kue dan roti lainnya dari merek ini terkenal dengan kualitasnya yang luar biasa. Guttenplan’s seringkali  melayani  pasar  grosir,  restoran,  dan  kafe, serta menyediakan  layanan  pengiriman yang  efisien untuk memastikan produk mereka selalu segar sampai ke tangan konsumen. East Brunswick Public Library (EBPL) adalah perpustakaan umum yang terletak di East Brunswick, New Jersey. Perpustakaan ini  menyediakan  berbagai  layanan  kepada  masyarakat,  termasuk  koleksi  buku,  majalah,  DVD,  dan  bahan bacaan lainnya. Selain itu, EBPL juga menawarkan program-program pendidikan dan rekreasi, seperti kelas komputer, lokakarya menulis, klub buku, dan acara untuk anak-anak serta remaja. Perpustakaan ini berfungsi sebagai  pusat  komunitas  yang  penting,  menyediakan  akses  ke  informasi,  teknologi,  dan  sumber  daya pendidikan bagi semua penduduk East Brunswick. Early Asphalt mengacu pada sejarah awal penggunaan aspal dalam pembangunan jalan dan infrastruktur. Penggunaan aspal sebagai bahan perkerasan jalan mulai
berkembang  pesat  pada  akhir  abad  ke-19  dan  awal  abad  ke-20.  Aspal  adalah  bahan  yang  ideal  untuk perkerasan  jalan  karena  daya  tahan,  fleksibilitas,  dan  kemampuan  untuk  menyediakan  permukaan  yang halus dan tahan lama. Pionir dalam industri ini mulai mengembangkan teknik pencampuran dan penerapan aspal yang lebih efisien, yang berkontribusi pada kemajuan pesat dalam konstruksi jalan modern. Brunswick Square Mall adalah pusat perbelanjaan yang terletak di  East Brunswick, New Jersey. Mall ini menyediakan berbagai  macam  toko  ritel,  restoran,  dan  layanan  hiburan  bagi  pengunjung.  Beberapa  toko  utama  yang biasanya ditemukan di mall ini termasuk department store, butik fashion, toko elektronik, dan tempat makan yang  menawarkan  berbagai  jenis  masakan.  Brunswick  Square  Mall  juga  sering  menjadi  lokasi  acara komunitas,  pameran,  dan  aktivitas  keluarga.  Mall  ini  berfungsi sebagai pusat sosial dan komersial yang penting bagi penduduk East Brunswick dan daerah sekitarnya, menawarkan pengalaman berbelanja yang nyaman dan beragam pilihan rekreasi.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  topik  aplikasi  intelijen  bisnis  dalam  sistem  penjualan  peralatan  luar ruangan  sering  kali  menggunakan  alat  ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pemilik membuat  pilihan  berdasarkan  informasi  dengan  melacak  dan  menganalisis  pergerakan  transaksi,  serta kinerja pasar berbagai merek. Di masa depan, merek manakah yang akan mendapat manfaat terbesar dari penggunaan  intelijen  bisnis  di  titik  penjualan  (Sigit,  Harsiti,  &  Wahyudi,  2023).  Penggunaan  Business Intelligence dalam Investigasi Kematian di Indonesia, 2000 – 2022, masih menjadi subjek kajian lain. Setelah menghitung seluruh korban jiwa, para peneliti mendapatkan angka sebagai berikut: 777.076 akibat penyakit dan  penyebab  non-alami  lainnya,  185.290  akibat  bencana  alam,  dan  261  akibat  bencana  sosial  (Abdillah, Muflih,  Pranata,  &  Hasan,  2023).  Penelitian  lain  yang  menggunakan  Tableau  Public  untuk  mengkaji  data gempa Indonesia  dari perspektif intelijen  bisnis. Untuk  membantu pengambilan keputusan,  penelitian ini menghasilkan laporan dashboard dengan visualisasi data wilayah gempa, kedalaman, dan  magnitudo dari berbagai lokasi di Indonesia. akan dipertimbangkan (Lessy, Avorizano, & Hasan, 2022).
Peneliti menyimpulkan pekerjaan mereka dengan memvisualisasikan data. Bagian ini menyajikan visualisasi data terkait empat mesin penjual otomatis yang berlokasi di berbagai wilayah Central New Jersey, AS.

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian
Teknik  yang  dikembangkan  oleh  peneliti  memanfaatkan  kumpulan  data  yang  dihosting  di  situs  web https://www.kaggle.com. Salah satu cara untuk menyebarkan informasi dan menjalankan promosi secara
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
online  adalah  melalui  website.  Berkat  internet,  informasi  dapat  dengan  mudah  diakses  oleh  siapa  saja  di seluruh dunia, termasuk Indonesia (Nolawangi, Sakaria, & Aditya, 2020). Perangkat lunak Tableau digunakan untuk  menganalisis  dan  memvisualisasikan  data.  Tujuannya  di  sini  adalah  untuk  menyediakan  data  yang dapat  digunakan  untuk  mempengaruhi  keputusan  setelah  visualisasi  data.  Diagram  alir  yang menggambarkan langkah-langkah yang digunakan dalam proyek penelitian tipikal ditunjukkan di bawah ini.
Mengikuti diagram di atas, pertama-tama kita harus melakukan tinjauan literatur tentang penerapan sistem intelijen bisnis, dan kemudian mendapatkan data dari www.kaggle.com yang siap untuk diteliti. Selanjutnya, kita  melanjutkan  ke  langkah  ETL,  di  mana  kita  memproses  data  untuk  meminimalkan  kesalahan  dan mencegahnya  dipelajari  di  masa  mendatang.  Setelah  itu,  data  tersebut  divalidasi  untuk  memastikan kesesuaiannya. Pembuatan visualisasi data dan dashboard yang berisi statistik penyebab kematian utama di Indonesia pada tahun 2000 – 2022, beserta informasi relevan lainnya, merupakan langkah terakhir.
Langkah mengumpulkan materi yang relevan untuk melakukan tinjauan literatur. Pada tahap ini, kami ingin mempelajari  lebih  lanjut  tentang  masalah  yang  perlu  diselidiki  (Triayudi  &  Sumiati,  2022).  Menemukan sumber informasi yang tepat dan mengevaluasi sudut pandang yang telah diperiksa sebelumnya adalah dua tujuan utama tinjauan literatur yang dilakukan oleh peneliti.
Yang  penting  dalam  tahap  persiapan  data  adalah  produksi  informasi  atau  data  yang  diperlukan  untuk membantu  penelitian.  Agar  penelitian  bermanfaat,  data  yang  dikumpulkan  harus  sesuai  dengan  tujuan penelitian.  Ini  adalah  bagian  penting  dari  proses  penelitian  karena  mengharuskan  peneliti  untuk memverifikasi  kebenaran  data.  Penelitian  akan  terhambat  karena  penggunaan  data  yang  salah.  Studi  ini memanfaatkan informasi yang dikumpulkan dari www.kaggle.com pada tahun 2024 tentang penjualan mesin penjual otomatis di Central New Jersey, AS. Peneliti akan menganalisis dan memvisualisasikan data tersebut dengan harapan dapat memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan.
Pada tahap ETL (Extract, Transform, Load) kami akan mengolah (mentransformasi) data-data yang relevan dengan penelitian guna mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan yang dapat menghambat penelitian. Setelah  pengumpulan  data  selesai,  informasi  yang  diperlukan  akan  diorganisasikan  dan  data  yang  tidak diperlukan  akan  dibuang.  Ini  adalah  fase  penting  karena  memungkinkan  Anda  mengetahui  dan memperbaiki  kesalahan  data  sebelum  melanjutkan  ke  fase  berikutnya.  Manajemen  data  sangat  penting dalam  kerangka  ETL  (Ekstrak,  Transformasi,  Muat)  untuk  menghindari  masalah  seperti  penghitungan duplikat.  Sebelum  data  dimasukan  ke  dalam  Tableau, terdapat kolom  status, device ID, RCoil,  MCoil dan PrcdDate. Kolom-kolom yang disebutkan tadi tidak terpakai untuk proses visualisasi, oleh karena itu peneliti menghapus kolom tersebut sebelum dimasukan ke dalam Tableau.
Setelah peneliti menyelesaikan tahap ETL, dilanjutkan dengan tahap validasi data. Setelah tahap penyortiran, data  akan  disaring  dan  diverifikasi  untuk  menjamin  kesesuaiannya  dengan  lingkungan  penelitian.  Untuk menghindari pengiriman data kembali ke langkah ETL untuk direvisi, peneliti harus memastikan bahwa data tersebut akurat. Namun pengolahan data hingga tahap visualisasi dapat dilanjutkan jika data sesuai dengan tujuan penelitian.
Peneliti  kini  akan  membuat  dashboard  dan  visualisasi  menggunakan  data  olahan  dari  tahap  sebelumnya, menjadikannya  tahap  terakhir.  Peneliti  menggunakan  perangkat  lunak  seperti  Tableau  untuk  membuat visualisasi data dan dasbor yang membantu pengambilan keputusan. Visualisasi data sangat penting karena memungkinkan penyajian informasi dengan cara yang menarik secara visual dan intuitif  (Guruh Sukmo & Sulung  Rahmawan  Wira  Ghani,  2023).  Untuk  mengambil  tindakan  dini  dan  preventif,  tujuan  pembuatan dashboard adalah untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Selain itu, dasbornya sangat bagus untuk melihat kembali peristiwa masa lalu dan mencari tahu mana yang terbaik. Visualisasi data dan dashboard memberikan informasi yang mungkin berguna dalam menyelesaikan kesulitan. Hal ini diyakini dapat sangat membantu pengambilan keputusan di masa depan dengan penggunaan visualisasi data dan dashboard .

## 3. Hasil
Pada tahap pengolahan data, peneliti melakukan pengolahan data tentang data penjualan vending machine di  Central  New  Jersey  Amerika  Serikat,  tepatnya  di  lokasi  GuttenPlans,  EB  Public  Library,  Early  Aspalt, Brunswick SQ mall. Data tersebut berisi 9618 baris data saat  belum  dilakukan cleaning dari duplikat dan kolom yang kosong atau null, setelah dilakukan cleaning baris dari data tersebut menjadi 9351. Data sales vending machine tersebut diperoleh peneliti dari situs Kaggle.com yang mempunyai 18 kolom, tetapi peneliti tidak menggunakan semua kolom tersebut  dalam melakukan  visualisasi. Pada saat melakukan visualisasi, peneliti hanya menggunakan kolom Product yang digunakan untuk menghitung jumlah produk yang ada pada vending  machine,  Line_total  yang  merupakan  kolom  harga  dari  produk  yang  telah  dibeli  oleh  kostumer, Transaction untuk mengihitung total transaksi, Category, Location dan Transaction Date .
Pada tahap pelaksanaan, peneliti menjabarkan prosedur yang mereka gunakan untuk melakukan penelitian, mulai  dari  mengidentifikasi  sumber  data  yang  relevan  hingga  membuat  visualisasi  data.  Peneliti menggunakan platform Tableau untuk memvisualisasikan data karena menyederhanakan proses visualisasi dan menawarkan serangkaian grafik yang menarik secara visual untuk menyajikan data. Berikut ini adalah ikhtisar langkah-langkah yang terlibat.
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2,  tahap  pertama  melibatkan  pencarian  data  terkait  dan memasukkannya ke dalam Tableau. Tableau Desktop digunakan untuk memvisualisasikan data yang diimpor dalam format CSV dari website www.kaggle.com .

## Gambar 2. Ekstraksi Sumber Data
Field atau kolom dari sumber data akan muncul di Tableau setelah peneliti menerima dan mengimpor data, seperti diilustrasikan pada Gambar 3. Gambar ini menunjukkan seperti apa file CSV yang diimpor ke Tableau. Data ini kemudian divisualisasikan menggunakan bantuan Tableau Desktop dan visual yang diberikan. Peneliti kemudian membuka halaman lembar kerja baru untuk melakukan tugas penyaringan data dan visualisasi yang berkaitan dengan penjualan vending machine.

## Gambar 3. Tampilan Data Source
Peneliti  membagi  visualisasi  menjadi  banyak  spreadsheet  sebagai  langkah  ketiga.  Dengan  memecah visualisasi ke dalam banyak spreadsheet, langkah ini dilakukan agar tampilannya terlihat lebih rapi. Berikut empat lembar kerja yang telah disusun oleh para ahli di bidangnya:
Worksheet 1 berisi total produk per kategori. Ada 4 kategori produk pada vending machine yang dijual yaitu
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Food, Water, Carbonated, NonCarbonated. Worksheet 2 berisi Total penjualan per kategori di atas. Worksheet 3 menampilkan piechart penjualan per lokasi, lokasi yang dimaksud adalah GuttenPlans, EB Public Library, Early Aspalt, Brunswick SQ mall. Worksheet berisi linechart dari total penjualan perbulan dari  bulan Januari  sampai bulan Desember 2022.

## 4. Pembahasan
Pada tahap visualisasi data akan ditampilkan empat visualisasi yang telah peneliti  lakukan menggunakan tools Tableau  Desktop,  berikut  adalah  keempat  visualisasi  tersebut.  Pada  gambar  4  di  bawah,  peneliti menampilkan total produk yang dipunya masing-masing kategori, untuk membuat visualisasi seperti pada gambar 4 di bawah yaitu dengan cara menyeret table product ke kotak Coloumns lalu ganti Measure menjadi count  distinct agar  produk  yang  sama  pada table ,  tidak  terhitung  dua  kali. Selanjutnya menyeret table category ke kotak Rows dan visualisasikan dengan bar chart seperti pada gambar di bawah.

## Gambar 4. Total Produk per Kategori
Pada visualisasi total sales per kategori, peneliti menampilkan total penjualan yang didapatkan dari kategori- kategori yang ada. Untuk membuat ini adalah seret table Line Total ke kotak coloumns lalu ubah measure menjadi SUM untuk menjumlahkan semua pendapatan dari kategori yang ada, seperti yang sudah peneliti jelaskan di atas bahwa line total adalah kolom harga dari produk yang telah dibeli oleh customer. Selanjutnya seret table category ke kolom rows dan data ditampilkan menggunakan bar chart yang bisa dilihat di gambar 5 di bawah
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## Gambar 5. Total Sales Per Kategori
Pada gambar 6 akan ditampilkan grafik visualisasi sales per lokasi, dari keempat lokasi yang telah peneliti sebutkan  diatas,  kita  bisa  melihat  dari  visualissi  di  bawah,  mana  lokasi  yang  mempunyai sales atau pendapatan yang paling tinggi menggunakan pie chart . Untuk melakuan ini seret table line total dan location ke mana saja, mau itu coloumns atau rows bebas, lalu ganti bentuk visualisasinya menjadi pie chart . Hasil dari visualisasi ditampilkan di bawah.

## Gambar 6. Sales per Location
Untuk  visualisasi  ini,  peneliti  menggunakan line  chart untuk  menampilkannya  dengan  cara  seret table Transaction Date ke kotak Columns dan diatur agar ditampilkan hanya bulan dengan cara mengganti formatnya menjadi month lalu seret table line total ke kotak rows. Berikut adalah tampilan grafiknya
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## Gambar 7. Monthly Sales per Location
Setelah membuat keseluruhan dashboard yang  sudah dijelaskan di atas, peneliti juga membuat dashboard agar memudahkan pembaca dengan cepat mengambil  keputusan saat melihat dashboard yang telah dibuat. Berikut adalah gambar dari dashboard .

## Gambar 8. Tampilan Dashboard
Pada penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti, tepatnya pada visualisasi pertama yaitu total produk per kategori bahwa produk yang banyak terjual berada pada kategori food dengan angka 125 terjual. pendapatan paling  banyak  juga  diraih  oleh  kategori food dengan  total  pendapatan  mencapai  9,377  dolar,  tetapi  jangan terlalu cepat  menyimpulkan bahwa food paling laris, ini bisa saja terjadi karena kemungkinan produk yang paling banyak distok adalah produk dengan kategori food , oleh karena itu food mendapatkan total pendapatan paling  banyak.  Dari  keempat  lokasi  peletakan vending  machine yaitu  GuttenPlans,  EB  Public  Library,  Early Aspalt,  Brunswick  SQ  mall  pendapatan  paling  banyak  berada  di  GuttenPlans  dengan  total  pendapatan mencapai 6904 dolar. EB Public Library menyusul dengan menempati posisi kedua pendapatan paling banyak mencapai 6348 dolar, padahal vending machine di EB Public Library baru diletakan pada bulan maret dapat dilihat pada linechart yang telah peneliti sediakan di atas. Berdasarkan linechart di atas, pendapatan paling banyak  didapatkan  pada  bulan  Juli  tepatnya  di GuttenPlans . Dashboard yang  sudah  dibuat  oleh  peneliti,
memberikan implikasi agar para pembaca dapat dengan mudah mengambil keputusan berdasarkan visualisasi yang sudah disediakan, hal ini juga penting untuk mengambil keputusan bisnis di perusahaan seperti pada bar chart Total Sales per Category , kategori makanan adalah kategori dengan total penjualan tertinggi. Oleh karena itu,  perusahaan  akan  semakin  menambahkan  stok  makanan  pada vending  machine yang  mereka  sediakan. Penampilan chart yang  digunakan  peneliti  hanyalah bar  chart,  line  chart dan pie  chart karena  untuk menampilkan dataset ini, hanya chart inilah yang membuat para pembaca dapat dengan mudah memahami tren yang sedang terjadi, berbeda dengan penelitian terdahulu yang dibahas di atas tentang gempa, penelitian tersebut dapat menggunakan map chart dalam menampilkan datanya.

## 5. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat peneliti tarik dalam visualisasi di atas yaitu produk dengan kategori makanan adalah kategori  yang  mendapatkan  penjualan  paling  tinggi,  GuttenPlans  adalah  lokasi  dengan  aktivitas  transaksi paling banyak dan disusul dengan EB Public Library, padahal lokasi public library tersebut baru dibuka pada bulan  Maret  tetapi  sudah  hampir  bisa  menyamai  GuttenPlans.  Dari dashboard yang  disediakan  di  atas, perusahaan vending machine tersebut harus menambahkan stok untuk kategori makanan karena penjualan makanan  paling  laris,  perusahaan  juga  harus  membuat  dua  atau  lebih vending  machine di  lokasi  yang penjualannya paling tinggi. Hal itu diperlukan untuk mencegah produk habis apabila vending machine yang diletakan hanya satu. Peneliti juga sudah membuat dashboard dari keseluruhan visualisasi yang telah dibuat, tujuan  dibuatnya dashboard adalah  agar  proses  pengambilan  keputusan  dapat  cepat  dilakukan.  Setelah kumpulan data di Kaggle diperbarui, peneliti ingin menyajikan visualisasi yang lebih beragam. Mereka juga memiliki  ekspektasi  yang  tinggi  terhadap  penelitian  masa  depan  yang  membahas  topik  ini,  termasuk kemampuan membangun visualisasi menggunakan parameter pengukuran tambahan.

## Referensi
Abdillah, A. R., Muflih, H. Z., Pranata, A. B., & Hasan, F. N. (2023). Penerapan Business Intelligence Untuk Analisis
Kematian di Indonesia Tahun 2000-2022. Jurnal Informatika , 10 (2), 185 – 193. https://doi.org/10.31294/inf.v10i2.16569
Afikah, P., Affandi, I. R., & Hasan, F. N. (2022). Implementasi Business Intelligence Untuk Menganalisis Data Kasus  Virus  Corona  di  Indonesia  Menggunakan  Platform  Tableau. Pseudocode , 9 (1),  25 – 32. https://doi.org/10.33369/pseudocode.9.1.25-32
Alifuddin, M. (2019). Rancang Bangun Sistem Pengembalian Uang Kertas Rupiah Pada Mesin Vending Berbasis Arduino Uno. ILKOM Jurnal Ilmiah , 11 (1), 77 – 85. https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i1.402.77-85 Anggun Yuli Asih, Rini Novi Ambarwati, Eni Heni Hermaliani, Tuti Haryanti, & Windu Gata. (2021). Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Aplikasi Simulasi Vending Machine Beras. Elkom : Jurnal Elektronika Dan Komputer , 14 (1), 130 – 140. https://doi.org/10.51903/elkom.v14i1.442
Anwar,  N.,  Adikara,  F.,  Setiyati,  R.,  Satria,  R.,  &  Satriawan,  A.  (2021).  Data  Mining  Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori  Pada  Vending  Machine  Product  Display. JBASE  -  Journal  of  Business  and  Audit Information Systems , 4 (2), 23 – 31. https://doi.org/10.30813/jbase.v4i2.3004
Fitriani, S., & Hasan, F. N. (2020). Sistem Informasi Berbasis Android untuk Meningkatkan Layanan Terhadap Alumni  (Studi  Kasus:  Keluarga  Mahasiswa  Fakultas  Teknik  Uhamka). Prosiding  Seminar  Nasional Teknoka , 5 (December 2020), 93 – 100. https://doi.org/10.22236/teknoka.v5i.360 Guruh  Sukmo,  &  Sulung  Rahmawan  Wira  Ghani.  (2023).  study  Desain  &  Implementasi  BUSINESS INTELLIGENCE pada suatu maskapai penerbangan (laporan penelitian magang MSIB). Jurnal Penelitian Bidang Inovasi & Pengelolaan Industri , 2 (2), 27 – 37. https://doi.org/10.33752/invantri.v2i2.3740 Hanyfah,  S.,  Fernandes,  G.  R.,  &  Budiarso,  I.  (2022).  Penerapan  Metode  Kualitatif  Deskriptif  Untuk  Aplikasi Pengolahan  Data  Pelanggan  Pada  Car  Wash. Semnas  Ristek  (Seminar  Nasional  Riset  Dan  Inovasi Teknologi) , 6 (1), 339 – 344. https://doi.org/10.30998/semnasristek.v6i1.5697 Hasan, F. N., & Sudaryana, I. K. (2022). Penerapan Business Intelligence & Online Analytical Processing untuk Data-Data Penelitian dan Luarannya pada Perguruan Tinggi Menggunakan Pentaho. Infotech: Journal of Technology Information , 8 (2), 85 – 92. https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.143
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), 302. https://doi.org/10.30865/json.v4i2.5316
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Muftie, F. (2022). Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Unit Usaha Wifi Koin Vending Machine. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 5 (1), 28 – 37. https://doi.org/10.33387/jiko.v5i1.3773 Nasution,  A.  C.,  Yasin,  V.,  &  Zarlis,  M.  (2022).  Manajemen  Sistem  Pengolahan  Data  Akademik  Terintegrasi Berbasis Business Inteligence Dengan Metode Grid Data. Manajemen Sistem Pengolahan Data Akademik Terintegrasi Berbasis Business Inteligence Dengan Metode Grid Data , 4 , 251 – 258.
Nolawangi, B. F., Sakaria, S., & Aditya, A. (2020). Sistem Informasi Pengaduan Sosial Pada Dinas Sosial Kota Malang. J-Intech , 8 (01), 24 – 29. https://doi.org/10.32664/j-intech.v8i01.467
Sigit,  H.  T.,  Harsiti,  &  Wahyudi,  A.  (2023).  Aplikasi  Business  Intelligence  Pada  Sistem  Penjualan  Produk
Perlengkapan Outdoor. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 10 (1), 87 – 92.
https://doi.org/10.30656/jsii.v10i1.6327
Suhendar, A., & Hikmatunnisa, T. (2022). Penerapan Business Intelligence Pada Peluang Jenis Usaha Baru Usaha Mikro Kecil Menengah Dengan Menggunakan Teknologi Online Analytical Processing. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 9 (2), 115 – 118. https://doi.org/10.30656/jsii.v9i2.5183
Suni  Astini,  N.  K.  (2020).  Tantangan  Dan  Peluang  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  Dalam  Pembelajaran
Online Masa Covid-19. Cetta: Jurnal Ilmu Pendidikan , 3 (2), 241 – 255. https://doi.org/10.37329/cetta.v3i2.452
Triayudi, A., & Sumiati. (2022). Implementasi Klasifikasi Data Mining Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) Hal: 240− , 244 (1), 240 – 244. https://doi.org/10.30865/json.v4i1.4653
Umara, B., Suryadi, D., Isnaeni, S., Yulianti, G., & Tumini, Y. (2021). Peran Kepuasan dalam Memediasi Pengaruh Persepsi  Nilai  Pasca  Pembelian  Terhadap  Minat  Beli  Ulang  Pengguna  Vending  Machine  Blue  Mart.
EKOMABIS: Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis , 2 (01), 47 – 58.
https://doi.org/10.37366/ekomabis.v2i01.148
Wahono,  S.,  &  Ali,  H.  (2021).  Peranan  Data  Warehouse,  Software  Dan  Brainware  Terhadap  Pengambilan Keputusan (Literature Review Executive Support Sistem for Business). Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi , 3 (2), 225 – 239. https://doi.org/10.31933/jemsi.v3i2.781 Widianto, E. (2021). Pemanfaatan Media Pembelajaran Berbasis Teknologi Informasi. Journal of Education and Teaching , 2 (2), 213. https://doi.org/10.24014/jete.v2i2.11707
Wijaya, A., & Hendrastuty, N. (2022). Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian (Simpeg) Berbasis Web (Studi Kasus : Pt Sembilan Hakim Nusantara). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI) ,
3 (2), 9 – 17.