## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/
DATA VISUALIZATION WITH BI TOOLS
(STUDI KASUS PADA PERUSAHAAN PT. Liputan Enam Dot Com)
Akik Hidayat 1 , Anna Safira Dila 2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Padjadjaran Bandung Email : akik@unpad.ac.id 1 , anna20001@mail.unpad.ac.id 2

## Abstrak
PT  Liputan  Enam  Dot  Com  dalam  melaksanakan  misinya  dengan  meningkatkan kualitas kehidupan masyarakat melalui teknologi, inovasi, dan layanan online di era digital serta  bertujuan menjadikan masyarakat lebih cerdas dan berpengetahuan tak lepas dari penggunaan  teknologi.  Data  warehouse  merupakan  sebuah  sistem  yang  dapat mempermudah perusahaan mengambil keputusan, data warehouse membantu perusahaan dalam  menganalisis  dan  mengelola  data  bisnis  dari  berbagai  sumber  berbeda.  Dalam pengolahan  dan  pemanfaat  data,  salah  satu  tahap  penting  adalah  melakukan  visualisasi data.Visualisasi  data  yang  baik  akan  memudahkan  proses  pemahaman  dan  pembacaan data.  Penelitian  ini  berisi  implementasi  dari  penggunaan  BI  tools  untuk  melakukan visualisasi data berupa dashboard dari 2 aplikasi BI tools yang digunakan oleh tim data PT Liputan Enam Dot Com.
Kata Kunci— Data Warehouse, BI, Tableau, Google Data Studio

## I. PPENDAHULUAN
A. Latar Belakang Perkembangan
zaman beriringan  dengan  perkembangan teknologi.  Pada  masa  ini  teknologi sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari.  Pemanfaatan  teknologi yang  baik  dapat  membuat pekerjaan dan  kehidupan  menjadi  lebih  efisien. Salah  satu  pemanfaatan  teknologi pada  perusahaan  adalah  penggunaan teknologi  dalam  pengolahan  data.
Setiap  perusahaan  memiliki  banyak data  yang  akan  bertambah  setiap harinya.  Data  ini  dapat  menjadi sumber  informasi  yang  berharga apabila  diakses  dan  diolah  dengan benar.
Namun tidak banyak perusahaan  yang  dapat  mengetahui nilai  dari  data  ini  mengingat  jumlah data yang begitu besar.
Dewasa ini, perusahaan memiliki divisi tersendiri  yang
bertugas  dalam pengolahan dan pemeliharaan  penyimpanan data operasional.  Contoh  peran  dalam divisi  data  ini  adalah data  engineer dan data  analyst . Data  engineer
bertanggung
jawab untuk menyediakan data  yang  didapat  dari berbagai  sumber  dengan melakukan ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL)  data,  mengolah  data  mentah dan  menyimpannya ke dalam gudang data.  Data  yang disediakan  oleh data engineer dapat membantu data analyst dalam  melakukan  tugasnya yaitu menganalisis  data untuk mendukung  pengambilan  keputusan bisnis. Pengolahan  data  tidak  lepas dari bantuan berbagai perangkat lunak dan  alat.  Salah  satu  alat  yang digunakan  dalam  pengolahan  data adalah Business  Intelligence (BI) tools yang  biasanya  digunakan  oleh data analyst . BI tools  adalah perangkat lunak yang  dirancang untuk membantu dalam mengumpulkan,  menganalisis, dan memvisualisasikan  data. Tujuan utamanya adalah menampilkan informasi yang mudah dipahami
oleh  data  analyst dalam  melakukan pengambilan  keputusan.  Tak  lepas dari  PT  Liputan   Enam  Dot  Com, sebagai  salah  satu  portal  media digital  terbesar  di  Indonesia  dalam mengolah
datanya juga menggunakan  BI tools .  Aplikasi  BI tools  yang digunakan  oleh  tim  data pada  PT  Liputan  Enam  Dot Com untuk  memvisualisasi  data  adalah aplikasi Tableau  dan  Google  Data Studio.  Tujuannya  adalah  untuk menampilkan  data  dengan  tampilan yang  lebih mudah  dipahami  oleh
rekan  tim  analis  data  maupun konsumen non-teknis
II. T
INJAUAN P
USTAKA

## A. Data Warehouse
Data Warehouse (gudang data)  merupakan  suatu  sistem  yang dirancang khusus untuk mengumpulkan,  mengintegrasikan, menyimpan,  dan  menganalisis  data dari  berbagai  sumber  yang  berbeda. Tujuannya adalah untuk menyediakan basis data yang
terorganisir  dan  terpusat  yang  dapat digunakan  untuk  analisis  bisnis  dan pengambilan keputusan.
Data  Warehouse memiliki beberapa karakteristik dalam penggunaannya  untuk  pengelolaan perusahaan  yaitu  berorientasi  pada subjek,  terintegrasi,  statis,  dan time- variant .  Berikut  pengertian  dari masing-masing karakteristik diatas:
1. Berorientasi  terhadap  subjek, data  yang  terdapat  dalam  data warehouse  berkaitan  dengan subjek tertentu dimana
informasi  didapatkan  dari  hasil analisa  data  terkait  subjek tersebut.
2. Data  yang  terintegrasi,  data pada  data  warehouse  berasal dari  berbagai  sumber  yang berbeda.  Ini  memungkinkan terjadinya  perbedaan  format antara data-data tersebut. Untuk itu  perlu  dilakukan  integrasi data agar menjadi satu data yang konsisten  dengan  format  yang sama.
3. Statis  ( non-volatile ),  data  pada data warehouse dapat ditambahkan dan diakses namun
tidak  bisa  diubah  maupun dihapus sehingga bersifat statis.
4. Time-variant ,  setiap  data  yang
dimasukkan dalam data warehouse memiliki label waktu baik berupa tanggal atau periode waktu tertentu. Karakteristik ini
penting  dalam  konteks  analisis bisnis berdasarkan dimensi waktu  seperti  mengidentifikasi trend atau  membuat  prediksi berdasarkan data history.
B. Business Intelligence
Business Intelligence (BI) mengacu  pada  teknologi,  aplikasi, dan  praktik  untuk  pengumpulan, integrasi,  analisis,  dan  penyajian informasi  bisnis.  BI  mencakup berbagai  alat,  metodologi,  dan aplikasi  yang  membantu  organisasi mendapatkan wawasan tentang operasi  bisnis  mereka  dan  membuat keputusan yang  tepat.  Tujuan  utama dari  BI  adalah  kemampuan  untuk mengakses  dan  manipulasi  data untuk  memberikan  informasi  yang digunakan  dalam  proses  analisis sehingga dapat mengambil
keputusan yang tepat.
Proses  dari  BI  pada  dasarnya adalah  melakukan  transformasi  data menjadi informasi kemudian menggunakan  informasi  tersebut untuk  mengambil  keputusan  dan akhirnya keputusan
tersebut dieksekusi menjadi sebuah tindakan.
Dalam
perkembangannya, beragam  alat  dan  teknik  telah dikembangkan  untuk  membantu proses  business  intelligence.  Alat yang  berperan  dalam  BI  memiliki fungsinya beberapa diantaranya adalah  query  and  reporting  tools,
visualization tools, dan data Integration Tools.

## C. Google Data Studio
Google  Data  Studio  atau sekarang  dikenal  dengan  google looker  merupakan  salah  satu  layanan oleh  google  berupa  alat  visualisasi data.  Aplikasi  ini  menyediakan  fitur untuk  menampilkan  data  berupa grafik,  tabel  dan  komponen  visual lainnya yang dapat disesuaikan secara efektif. Google Data Studio merupakan  salah  satu  BI  tools untuk visualisasi  data  berupa  tampilan dashboard yang gratis untuk digunakan  oleh  berbagai  kalangan. Namun  Google  Data  Studio  juga menawarkan  versi  berbayar  dengan fitur dan kapasitas yang lebih tinggi. Sebagai produk dari Google, Google Data  Studio  memiliki  integrasi  yang baik  dengan  produk  google  lainnya seperti  Google  Spreadsheet  dan Google  BigQuery,  ini  memudahkan penggunaan data karena berada pada ekosistem yang sama yaitu Google.

## D. Tableau
Tableau  merupakan  salah  satu BI tools untuk  melakukan  visualisasi data,  dashboard,  atau  laporan  untuk memudahkan analisis dan memahami data secara visual. Tableau menyediakan  pilihan  sumber  data yang sangat beragam, fitur pemodelan data,  dan  fitur  pembuatan  visualisasi yang informatif dan menarik. Tableau memiliki  kelebihan  yaitu  mampu terhubung  dengan  berbagai  sumber baik database terstruktur  maupun data  yang  berbasis cloud sehingga memungkinkan  untuk  mengakses data secara real-time .

## E. Google Analytics
Google analytics
adalah layanan  oleh  google  yang berfungsi untuk mengumpulkan  data dari situs web  dan  aplikasi  mobile.  Data  yang diperoleh dari google analytics dapat memberikan  informasi  dan  wawasan mengenai  perilaku  pengguna, traffic source ,  interaksi  pada  situs  dan lainnya.

## F. Pendekatan Agile Scrum
Metode agile adalah salah satu metode  pengembangan  perangkat lunak  dan  manajemen  penelitian. Dalam implementasinya, metode agile dilakukan  secara  berulang. Perulangan itu disebut dengan iterasi. Salah  satu  penerapan  metode  agile adalah Agile Scrum .
Metode  agile  scrum  berfokus pada perkembangan yang  cepat  dan adaptif. Pada metode ini, pekerjaan( task ) dibagi
menjadi beberapa  siklus  atau  proses-proses kecil  yang  disebut sprint .  Masing- masing sprint memiliki jangka waktu tertentu, biasanya  antara  satu  hingga empat  minggu.  Scrum  biasanya diimplementasi  pada  projek  yang melibatkan  banyak orang yang memiliki peran tertentu yang berkolaborasi antara satu sama lain.

## III. A NALISIS  DAN P ERANCANGAN
Tim  Data  pada  divisi Product menggunakan pendekatan Agile
Scrum dalam  mengerjakan  tugasnya sehari-hari.  Satu sprint berlangsung selama satu minggu, dimana terdapat tugas  berulang  setiap  minggu seperti pemeriksaan pembaruan data mentah dan  pembaruan  slide  presentasi perkembangan
data setiap
minggunya  untuk  dipresentasikan kepada  ketua  tim  data.  Penelitian pembuatan dashboard merupakan penelitian internal tim Data berdasarkan permintaan dari anggota tim data sendiri. Dikarenakan penulis ditempatkan di posisi umum pada tim data,  penulis  memiliki  keterbatasan akses pada data produk.
Tim data menggunakan software  management project dalam melakukan  tugasnya,  yaitu  aplikasi Asana.  Fitur  yang  digunakan  adalah kanban  board sebagai  alat  bantu dalam  mendefinisikan  rincian  tugas dan pemantauan perkembangan masing-masing  tugas.  Terdapat  3 kanban board yang digunakan, yaitu Product , Process , dan People dimana masing-masing  berisi  5  bagian  yaitu backlog , to do , on progress , review , dan done.

## A. Perencanaan
Pada tahap perencanaan, kegiatan  yang  dilakukan  adalah mempersiapkan  kebutuhan  untuk penelitian yang dikerjakan. Kebutuhan dini mencakup kebutuhan data, kebutuhan perangkat lunak, dan kebutuhan perangkat keras yang akan digunakan.
1. Kebutuhan Data Data yang akan digunakan dalam penelitian  ini adalah  data  yang diambil  dari  keseluruhan  kanal yang ada pada PT Liputan Enam Dot  Com  melalui platform google analytics.
2. Kebutuhan Perangkat Lunak
Adapun  perangkat  lunak  yang digunakan  selama  pelaksanaan
pengerjaan penelitian adalah sebagai berikut:
● Google  Analytics,  platform yang  bertugas  mengambil data  dari  situs  kanal  yang digunakan dalam penelitian.
● Google Spreadsheet, platform yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan data yang diambil dari google analytics. ● Google Data Studio, platform untuk  membuat tampilan visual berupa dashboard  dari  data  yang telah dikumpulkan.
● Tableau, aplikasi untuk
melakukan visualisasi data.
● Asana, aplikasi untuk manajemen penelitian.
● Google  Chrome,  browser untuk  mengakses  Google Spreadsheet, Google analytics,  dan  Google  Data Studio.

## B. Perancangan
Pada  tahap  perancangan,  tugas yang  dilakukan  adalah  membuat spesifikasi  data  apa  yang  akan ditampilkan  pada  dashboard  yang sesuai  dengan requirement yang diminta  oleh  tim  data. Dalam
penelitian pembuatan dashboard menggunakan  google  data  studio, dashboard diharapkan  menampilkan data  yang  menunjukkan  informasi mengenai  salah  satu  kanal  pada  PT Liputan Enam Dot Com. Disini kanal yang  terpilih  adalah  kanal  Dream dengan data informasi seputar konten yang  terpublikasi  pada  kanal  Dream berdasarkan jumlah pageviews secara descending . Selain itu akan ditampilkan  juga informasi pengguna
pengunjung kanal.
Dalam  penelitian  pembuatan visualisasi  menggunakan  aplikasi tableau, tim data sebelumnya meminta  data  yang  berisi  informasi mengenai artikel dengan tag “Pemilu” dari seluruh kanal yang ada pada PT Liputan Enam Dot Com.

## C.
Implementasi Setelah melakukan perencanaan dan menetapkan rancangan  spesifikasi  data  yang diperlukan, tahapan selanjutnya adalah  tahap  implementasi.  Pada tahap,  proses  pengerjaan  penelitian dimulai.  Dalam  implementasinya, penelitian  ini  memiliki  2 tools berbeda  yaitu  platform  Google  Data Studio dan aplikasi Tableau.

## D.
Testing Pada  tahapan  ini,  hasil  dari tahapan sebelumnya yaitu implementasi  diuji  terlebih  dahulu apakah telah sesuai dengan spesifikasi yang  telah  ditetapkan  sebelumnya. Pengujian  ini  dilakukan  bersama dengan  tim  data  yang  lain  untuk memastikan bahwa  hasil telah sesuai dan benar.

## E. Deployment
Tahapan deployment dilakukan  oleh  tim  data  dari  divisi produk, jadi penulis sebagai pepenelitian  tidak melakukan deploy secara langsung namun hanya melakukan pengiriman kepada mentor yang merupakan anggota tim data  untuk  digunakan  dalam  proses analisis oleh data analyst .

## F. Pemeliharaan
Tahapan  akhir  dari  siklus pendekatan  Agile  adalah  tahapan
pemeliharaan. Pada tahap ini dilakukan  pemeliharaan  terhadap hasil  penelitian  dengan  melakukan pengecekan  dan  pembaruan  data yang  digunakan.  Hal  ini  dilakukan karena setiap harinya data kemungkinan akan bertambah karena artikel  akan selalu  bertambah  setiap harinya.  Dengan  begini  data  yang ditampilkan  akan selalu  bersifat baru meski tidak real-time.

## IV. H ASIL  DAN P EMBAHASAN
Selama
pelaksanaan penelitian, penulis berhasil membuat report  kustom  untuk  mengumpulkan data serta membuat dashboard pada 2 perangkat  lunak  BI tools berbeda. Hasil  dan  pembahasan  tidak  dapat ditampilkan
secara penuh
dikarenakan  kebijakan  perusahaan. Pernyataan  terkait  kerahasiaan  data ditulis dalam  sebuah  dokumen  yang telah ditandatangani PIC  mitra penelitian dan mentor program.
A. Implementasi Penelitian
Pada fase ini dilakukan implementasi  penelitian. Pada proses pembuatan
visualisasi data menggunakan  2  perangkat  lunak  BI tools ini  menggunakan  data  yang berbeda sesuai dengan tujuan pembuatannya.
1. Implementasi Visualisasi Data
dengan Google  Data Studio Dalam implementasi pembuatan  visualisasi  data menggunakan  Google  Data Studio,  langkah  awal  yang
dilakukan  setelah  membuka Google  Data  Studio  adalah memasukkan data yang
diperlukan (disini menggunakan google analytics).
Gambar. 1.Memasukkan data dalam google data studio
Kemudian, tentukan bagaimana data akan ditampilkan dengan memilih  jenis  diagram.  Tujuannya menampilkan  data  dari  kanal  Dream, Salah  satu  hal  penting  yang  perlu ditampilkan  adalah  konten  yang  ada pada  kanal  Dream,  menampilkannya dalam bentuk tabel akan membuatnya  lebih  mudah  dipahami. Bisa dilihat dari gambar dibawah pada tab  Setup,  dimensinya  diatur  untuk menggunakan  Page  Title  untuk  judul dan  Publication  Date  untuk  tanggal publikasi  serta  Metric-nya  adalah Pageviews.  Jika  kursor  diturunkan  ke bawah  akan  ada  fungsi  sort  yang berfungsi  untuk  mengurutkan  data. Lalu  tampilan  tabel  dapat  diatur melalui fitur di Tab Style
Gambar 2. Menampilkan data konten kanal dream
Kemudian menampilkan data mengenai perkembangan kanal Dream yaitu dengan membandingkan pageviews  terhadap  pageviews  pada 28  hari  sebelumnya.  Selain  itu bagaimana  jalur  berita  itu  diakses juga  menjadi  pertimbangan  dalam perkembangan  kanal,  hasilnya  dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 3. Menampilkan perkembangan data kanal dream
Perlu  diperhatikan  bahwa  visualisasi data perlu membuat data ini dipahami oleh banyak orang, tidak hanya  yang membuatnya saja sehingga hendaknya  setiap  grafik  dan  tabel diberi  label  agar  tidak  menimbulkan kebingungan. Data berupa tabel yang berisi daftar konten pada kanal dream memiliki banyak data, untuk mempermudah pencarian  dengan membatasi  data  yang  ditampilkan akan  ditambahkan  kontrol.  Disini kontrol  yang  saya  tambahkan  adalah tanggal,  tipe  artikel,  dan  kategori konten berita.
Gambar 4. Menambahkan kontrol dalam menampilkan data tabel judul berita
Hasil  akhirnya  adalah  halaman  yang berisi  data  konten  kanal  dream dengan  perbandingan perkembangan pageviews dan traffic source medium. Dengan  data  yang  ditampilkan,  kita dapat  memperoleh  insight  mengenai perkembangan  kanal  Dream  dan  apa usaha  yang  dapat  kita  lakukan kedepannya  untuk  meningkatkan performansi kanal Dream.
Gambar 5. Tampilan akhir dashboard
1. Implementasi  Visualisasi  Data dengan Tableau
Software  BI  tools  kedua  yang akan digunakan untuk membuat visualisasi data adalah Tableau. Tableau  dapat  diakses  melalui aplikasi  yang  telah  diinstall  di laptop/pc.  Tujuannya  berupa pembuatan dashboard berdasarkan hasil report mengenai  tag  ‘Pemilu’  pada setiap kanal. Langkah awal kita perlu membuat  reports  pada  google spreadsheet  sebagai  sumber data  yang  akan  ditampilkan dengan  data  kanal  diambil
secara langsung melalui google
analytics. Pertama,
buka spreadsheet  kosong  dan  klik Tab  Extension  -  klik  Google Analytics  -  klik  add  Custom Reports.  Maka  akan  muncul formulir  yang  dapat  diisi dengan  detail  data  yang  ingin ditampilkan  pada  report yang ingin  dibuat.  Sesuai  dengan permintaan  dari  tim  data  yang
ingin informasi mengenai artikel dengan tag ‘Pemilu’, kita dapat melakukan query dengan menetapkan  parameter  durasi waktu  berupa  tanggal,  metrics dimana  merupakan  elemen yang  berisi  data  angka  atau rasio, dan filter sebagai pembuat  batasan  data  yang ditampilkan. Disini untuk membuat batasan hanya artikel dengan  tag  ‘Pemilu’,  dapat menggunakan filter ga:dimension16=~pemilu  yang artinya dimensi 16 yaitu tag dan
=~  artinya  jika  memiliki  kata yang  sama  untuk  ekspresi reguler.
Gambar 6. Tampilan query
konfigurasi report
Hasil  data yang didapatkan ketika report diatas  dijalankan
akan seperti ini:
Gambar 7. Tampilan hasil report setelah dijalankan
Kemudian kita dapat membuka aplikasi  tableau  dan  membuat koneksi  data  dengan  google spreadsheet  dari  report  yang tadi dibuat. Kemudian tentukan data yang ingin digunakan pada pembuatan  visualisasi.  Disini dapat melakukan penggabungan  antar  ‘sheet’ dengan beberapa pilihan
seperti full join, inner join, outer join, dan lainnya.
Gambar 8. Koneksi data Tableau Kemudian buka halaman kerja aplikasi Tableau,  format  tampilan  awalnya adalah seperti ini,
Gambar 9. Tampilan ruang kerja Tablea
Bagian baris berisi rentang tanggal yang  dibagi  berdasarkan  minggu dari suatu bulan. Kemudian bagian kolom akan berisi jumlah pageviews  dari  masing-masing kanal yang disebut dengan measure values. Konfigurasi tampilan  diatur  pada  tab  Marks dimana disini diagram yang dipilih adalah  diagram  batang  dengan perbedaan  warna  otomatis  untuk tiap  kanalnya.  Kemudian  atur tooltip  untuk  menampilkan  angka pasti  (exact  number)  dan  nama kanalnya.
Gambar 10. Tampilan akhir dashboard

## V. K ESIMPULAN  DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  berbagai  hal  yang telah  disampaikan  pada  bab-bab sebelumnya  serta  pelaksanaan  dan pengerjaan penelitian penelitian yang sudah  dilakukan  penulis,  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penggunaan  BI tools dapat
membuat  tampilan visual  yang lebih  rapi,  terstruktur,  dan mudah dipahami oleh konsumen
non-teknis.
2. Dalam  pembuatan  dashboard atau  visualisasi  data,  penentuan requirement atau  spesifikasi data berdasarkan
tujuan pengambilan  data  yang  ingin ditampilkan  itu  penting  agar pengerjaan lebih efisien.

## B. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian yang  dilakukan,  penulis    memberikan saran sebagai berikut:
1. Penulis perlu mempelajari tools yang  digunakan  secara  lebih mendalam dan melakukan eksplorasi  lebih  agar  proses pengerjaan  penelitian  berjalan lebih lancar dan hasil yang lebih maksimal 2. Penulis  perlu  belajar  untuk memahami  tujuan  pengambilan dan  penampilan  data  dengan lebih  baik  untuk  menentukan spesifikasi  data  yang  perlu ditampilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Gardner,  S.  R.  (1998).  Building  The Data Warehouse. Communication  of  The  ACM, 41(9). CACM.
Kimball,  R.,  &  Ross,  M.  (2013).  The Data  Warehouse  Toolkit:  The Definitive Guide to Dimensional Modeling. Wiley.
Loshin,
D. (2012). Business Intelligence: The Savvy Manager's Guide. Morgan Kaufmann. Support.Google.com. Selamat Datang di Looker Studio.  Diakses pada
6
Juli 2023,  dari
https://support.google.com/loo ker-studio/answer/6283323?h l=id
Support.Google.com. Cara
Kerja Google  Analytics.  Diakses pada 6 Juli 2023,  dari
https://support.google.com/an alytics/answer/12159447
Tableau.com.  Why  Choose  Tableau?. Diakses  pada  6  Juli  2023,  dari https://www.tableau.com/why -tableau/
Turban, E., Sharda, R., & Delen, D.
(2019). Business Intelligence: A
Managerial Approach. Pearson