## ANALISIS BIG DATA DENGAN METODE EXPLORATORY DATA ANALYSIS (EDA) DAN METODE VISUALISASI MENGGUNAKAN JUPYTER NOTEBOOK
Muhammad Radhi, Amalia, Daniel Ryan Hamonangan Sitompul, Stiven Hamonangan Sinurat, Evta Indra Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia
Jalan Sampul E-mail : muhammad_radhi05@yahoo.com
ABSTRAK- Dengan  adanya  kebutuhan  akan  informasi  dari  data  yang  digunakan  dalam  kegiatan  bisnis, maka perlu dilakukan eksplorasi data untuk mengetahui informasi tersebut. Dalam proses eksplorasi data dapat dilakukan  dengan  menggunakan  grafik,  sedangkan  dalam  penggunaan  grafik  tersebut  dapat  berguna  untuk mengidentifikasi  pola-pola  yang  ada  pada  data.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memperoleh informasi dari hasil eksplorasi data dengan  menggunakan  data penjualan barang elektronik dalam  memperoleh informasi sebagai bahan pertimbangan dalam merencanakan strategi peningkatan usaha. Bahwa dalam penjualan barang  elektronik  dari  bulan  januari  2019  –  desember  2019  yang  paling  banyak  terjual  adalah  baterai  AAA(4 packs) sedangkan barang yang paling sedikit terjual adalah LG Dryer. Dan untuk produk elektronik yang paling mahal  terjual  sepanjang  bulan  januari  –  desember  adalah  Macbook  Pro  Laptop  dengan  kisaran  harga  sebesar 1750 dolar.
Kata kunci : Exploratory Data Analysis, Big Data, Elektronik, Sales Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Big  Data merupakan  teknologi  baru  dalam teknologi informasi yang memungkinkan pengelolaan,  penyimpanan,  dan  analisis  data  dalam berbagai bentuk dalam jumlah besar[1]. Disebut Big Data karena  data  yang  sangat  besar  semakin  sulit untuk  digunakan  sebagai  informasi.  Munculnya Big Data telah  menimbulkan  dua  hal,  yaitu  kelebihan dan kekurangan. Manfaat yang disebutkan sebelumnya adalah memudahkan manusia. Sedangkan  kekurangannya  tidak  semuanya  benar, beberapa  pihak  yang  tidak  bertanggung  jawab memanipulasi  data.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pengetahuan  yang  mendalam  tentang Big Data agar data dapat digunakan secara optimal.
Dengan  adanya  kebutuhan  akan  informasi  dari data  yang  digunakan  dalam  kegiatan  bisnis,  maka perlu  dilakukan  eksplorasi  data  untuk  mengetahui informasi  tersebut.  Dalam  proses  eksplorasi  data dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  grafik, sedangkan  dalam  penggunaan  grafik  tersebut  dapat berguna  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  yang  ada pada  data.[2]  Analisis  yang  akan  dilakukan  pada proses  eksplorasi  menggunakan  metode  visual  data (VD)  dan exploratory  data  analysis  (EDA) .  Dalam pembuatan visualisasinya akan digunakan Notebook Jupyter.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang  ada maka  diperoleh  beberapa  rumusan  masalah  yaitu mengetahui  bagaimana  cara  mengimplementasikan metode Exploratory  Data  Analysis  (EDA) dan metode Visual Data (VD) ke dalam pengolahan data penjualan  yang  dihasilkan  dari  eksplorasi  apa  yang didapat setelah menerapkan metode ini.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memperoleh  informasi  dari  hasil  eksplorasi  data dengan  menggunakan  data  penjualan  barang
elektronik  dalam  memperoleh  informasi  sebagai bahan  pertimbangan  dalam  merencanakan  strategi peningkatan usaha
2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan metode Exploratory  Data  Analysis (EDA)  dan Visual Data(VD).
Gambar 2.1 Flowchart

## 2.1 Studi Literatur
Metode  studi  literatur  adalah  serangkaian kegiatan yang berkenaan dengan metode pengumpulan  data  pustaka,  membaca  dan  mencatat, serta mengelolah bahan penelitian[3].
2.2 Data Acqusition Data  Acqusition adalah  alat  atau  proses  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi  untuk tujuan  menganalisa  suatu  gejala  fisik  atau  elektrik seperti  voltase,  arus, suhu,  tekanan,  atau  suara menggunakan  komputer.[4]  Data  yang  diakusisi pada  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  elektronik selama 1 tahun.

## 2.3 Exploratory Data Analysis (EDA)
Exploratory  Data  Analysis (EDA)  adalah  proses menganalisis  dan  menampilkan  data  bertujuan mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang wawasan  dari  data[5].  Ada  berbagai  langkah  yang dilakukan  saat  melakukan  EDA,  berikut  ini  adalah langkah  -  langkah  umum  yang  dapat  diambil  dalam melakukan analisis EDA data:
a. Memaksimalkan wawasan ke dalam kumpulan data.
b. Mengungkap struktur data.
c. Ekstrak variabel yang penting.
d. Mendeteksi outlier dan anomali.
e. Melakukan uji asumsi.
f. Mengembangkan model.
g. Menentukan faktor yang optimal.
Kebanyakan teknik EDA adalah berbentuk grafis dengan  beberapa  teknik  kuantitatif.  Peran  utama EDA  adalah  untuk  mengeksplorasi  data  secara terbuka,  dan  grafik  bertujuan  memperkuat  analisis yang  dilakukan.[6]  Berikut  adalah  beberapa  jenis teknik grafis sederhana yang banyak digunakan
1. Plotting  data  mentah  seperti  data  traces, histograms, bihistograms, probability plots, lag plots, block plots, dan Youden plots.
2. Plotting  statistik  sederhana  seperti  mean plots, standard deviation plots, box plots. Exploratory  Data  Analysis  (EDA)  memiliki  5 tahapan yaitu[7]

## Gambar 1. Exploratory Data Analysis (EDA)
Pada  metode  EDA,  tidak  diikuti  dengan penerapan  model,  melainkan  diikuti  dengan  tujuan yang  menyimpulkan  model  apa  yang  cocok  untuk digunakan.

## 2.4 Visual Data Mining
Visual data mining merupakan metode yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini.  Metode  visual  data mining  ini  terdapat  3  tahapan  yaitu  sebagai berikut[8]:
Pada metode ini, terdapat tiga tahapan yaitu [8]:
1. Project Planning Phase.
Tahap  ini  terdiri  dari  justify  and  plan project  yang  bertujuan  untuk  melakukan identifikasi tujuan dan melakukan penentuan  scope,  dan  identify  the  top business question bertujuan untuk mengetahui  kebutuhan  yang  diperlukan dalam pembuatan visualisasi dengan dilakukan diskusi terhadap narasumber.
2. Data Preparation Phase Tahap ini terdiri dari choose the data set bertujuan  untuk  melakukan  pemilihan  data yang  akan  digunakan  dalam  penelitian, transform  the  data  set  bertujuan  untuk melakukan transformasi data seperti cleansing  dan  filtering.  dan  verify  the  data set  bertujuan  untuk  melakukan  cross  check untuk  dilihat  kembali  apakah  terdapat kesalahan pada data.
3. Data Analysis Phase. Tahap ini terdiri darichoose the visualization  or  mining  toolsbertujuan untuk  memilih  tools  dan  model  chart  yang akan  digunakan,  analyze  the  Visualization or Mining Model bertujuan untuk menganalisis  hasil  dari  visualisasi  yang sudah  dibuat  sebelumnya,  dan  verify  and present  the  visualization  or  mining  model bertujuan untuk memverifikasi dan mempresentasikan  hasil  visualisasi  kepada pengguna  untuk  menunjukkan  informasi apa  yang  didapatkan  dari  visualisasi tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Masalah
Disebut Big  Data karena  data  yang  sangat  besar semakin  sulit  untuk  digunakan  sebagai  informasi. Munculnya Big  Data telah  menimbulkan  dua  hal, yaitu  kelebihan  dan  kekurangan.  Manfaat  yang disebutkan sebelumnya adalah memudahkan manusia 3.2 Data Akusisi
Data  yang  digunakan  yaitu  terkait  dengan  data penjualan  elektronik  tahun  2019  dimulai  dari  bulan januari  hingga  desember,  data  bersumber  dari[9]. Dimana  dataset  tersebut  memiliki  217244  data didalam 6 kolom.
3.3 Exploratory Data Analysis (EDA)
Sistem  yang  mampu  memvisualisasikan  data menggunakan  metode EDA dan  Visualisasi  data untuk  membantu  dalam  menentukan  penjualan barang elektronik.
1. Import Library Memasukkan  library  yang  dibutuhkan  untuk pengelolaan data Source Code: import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
2. Merge Dataset
Dataset penjualan  barang  elektronik  dari  bulan januari sampai desember dijadikan menjadi 1 dataset untuk dilakukan pengolahan data.
Source Code: files=[file for file in os.listdir ("F:/EDA_projects/Sales_Analysis/SalesAna lysis/Sales_Data")] for file in files: print(file) all_data.to_csv('F:/EDA_projects/Sales_An alysis/SalesAnalysis/Sales_Data/all_data. csv',index=False)
3. Assesing Dataset Pengecekan data kosong serta dilakukan penghapusan terhadap data yang kosong tersebut Source Code: all_data.isnull().sum()
Gambar 4 Jumlah Data Kosong all_data = all_data.dropna(how='all') all_data.shape
Gambar 5 Jumlah Data Dihapus 4. Filtering Dataset Filtering dilakukan  menurut  month  dan  order date.
Source Code: all_data['Month']=all_data['Order Date'].apply(month) all_data['Month'].unique() filter=all_data['Month']=='Order Date' len(all_data[~filter]) all_data=all_data[~filter] all_data.head()
Gambar 6 Filtering Dataset
5. Data Casting Data Casting adalah  mengubah  nilai  yang awalnya  dari  tipe  data  a,  menjadi  tipe  data  b  tipe untuk dilakukan visualiasi data. Data Casting dataset pada  kolom Month menjadi integer , Price  Each menjadi float, Quantity Ordered Menjadi integer Source Code: all_data['Month']=all_data['Month'].astyp e(int) all_data['Price Each']=all_data['Price Each'].astype(float)
all_data['Quantity Ordered']=all_data['Quantity Ordered'].astype(int) all_data['sales']=all_data['Quantity Ordered']*all_data['Price Each'] all_data.head(5)
Gambar 7 Data Casting

## 3.4 Visualisasi Data
Visualisasi  adalah  rekayasa  dalam  pembuatan gambar,  diagram  atau  animasi  untuk  penampilan suatu  informasi  dalam  penjelasan  lain  visualisasi adalah  konversi  data  ke  dalam  format  visual  atau tabel  sehingga  karakteristik  dari  data  dan  relasi diantara item data atau atribut dapat di analisis atau dilaporkan,  dan  visualisasi  data  adalah  satu  dari yang  teknik  paling  baik  dan  menarik  untuk eksplorasi data.[10]
1. Grouping Data Month Membuat group data  total penjualan setiap bulan untuk  mempermudah  dalam  menyajikan  visualisasi data.
Source Code: all_data.groupby('Month')['sales'].sum()
Gambar 8 Grouping Data Month
Dari  data  gambar  8  ditampilkan  kedalam diagram batang untuk mempermudah membaca data.
Source Code: months=range(1,13) plt.bar(months,all_data.groupby('Month')[ 'sales'].sum()) plt.xticks(months) plt.ylabel('Sales in USD ($)') plt.xlabel('Month number') plt.show()
Gambar 9 Diagram Batang 2. Grouping Data Product
Setelah  membuat  group  data  total  penjualan setiap bulan untuk mempermudah dalam menyajikan visualisasi  data,  tahap  selanjutnya  membuat  group data dari product dan quantity ordered. Source Code: all_data.groupby('Product')['Quantity Ordered'].sum().plot(kind='bar')
Gambar 10 Grouping Data Product\
3. Grouping Data Product dan Price Each Untuk  melihat  apakah  ada  pengaruh  harga terhadap  barang  yang  paling  banyak  terjual  setiap bulannya maka dapat lihat pada gambar 11 berikut:
Source Code: products=all_data.groupby('Product')['Qua ntity Ordered'].sum().index quantity=all_data.groupby('Product')['Qua ntity Ordered'].sum()
prices=all_data.groupby('Product')['Price Each'].mean() plt.figure(figsize=(40,24)) fig,ax1 = plt.subplots()
ax2=ax1.twinx()
ax1.bar(products, quantity, color='g') ax2.plot(products, prices, 'b-') ax1.set_xticklabels(products,
rotation='vertical', size=8)
Gambar 11 Product dan Price Each

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada penlitian ini dapat diarik kesimpulan bahwa dalam penjualan barang elektronik dari bulan januari 2019  –  desembar  2019  yang  paling  banyak  terjual adalah  baterai  AAA(4  packs)  sedangkan  barang yang  paling  sedikit  terjual  adalah  LG  Dryer.  Dan untuk  produk  elektronik  yang  paling  mahal  terjual sepanjang bulan januari – desember adalah Macbook Pro Laptop dengan kisaran harga sebesar 1750 dolar.
Penelitian  ini  hanya  menggunakan  diagram  bar sehingga  diharapkan  kepada  peneliti  selanjutnya dapat mengembangkan model visualisasi data seperti pie chart, scatter plot , dan box plot

## DAFTAR PUSTAKA
[1] O. Media, Change the world with data . We ’ ll show you how . 2012.
[2] A.  Rijali,  “Analisis  Data  Kualitatif  Ahmad Rijali  UIN  Antasari  Banjarmasin,”  vol.  17, no. 33, pp. 81–95, 2018.
[3] E.  D.  Kartiningrum,  “Panduan  Penyusunan Studi  Literatur,” Lemb. Penelit. dan
Pengabdi. Masy. Politek. Kesehat.
Majapahit, Mojokerto , pp. 1–9, 2015.
[4] E. Koutroulis and K. Kalaitzakis,
“Development  of  an  integrated  data- acquisition  system  for  renewable  energy sources  systems  monitoring,” Fuel  Energy Abstr. ,  vol.  44,  no.  3,  p.  163,  2003,  doi:
10.1016/s0140-6701(03)81847-7.
[5] A.  Chandra,  “Memahami  Data  Dengan Exploratory
Data Analysis,” 2019.
https://medium.com/data-folks- indonesia/memahami-data-dengan- exploratory-data-analysis-a53b230cce84.
[6] Izza  Aditya  R,  “Exploratory  Data  Analysis.” https://medium.com/@izza.aditya.12.ia/expl oratory-data-analysis-c0b6bf5ae706.
[7] D. Aryanti and J. Setiawan, “Visualisasi Data
Penjualan  dan  Produksi  PT  Nitto  Alam Indonesia Periode 2014-2018,” Ultim.
InfoSys ,  vol.  9,  no.  2, pp. 86–91,  2019,  doi:
10.31937/si.v9i2.991.
[8] M.  Biba,  N.  R.  Vajjhala,  and  L.  Nishani, “Visual  data  mining  for  collaborative filtering:  A  state-of-the-art  survey,” Decis. Manag.  Concepts,  Methodol.  Tools,  Appl. , vol.  3–4,  no.  January  2021,  pp.  1274–1292, 2017, doi: 10.4018/978-1-5225-1837- 2.ch059. [9] “Dataset Sales,” 2019. https://www.kaggle.com/. [10] E.  Lestariningsih,  E.  Ardhianto,  W.  T. Handoko,  E.  Supriyanto,  and  S.  L.  R.  A, “Visualisasi  Data  Penduduk  Berbasis  Web di Kelurahan Mranggen Kecamatan
Mranggen  Kabupaten  Demak  menggunakan Highcart 5.0.6,” J. Teknol. Inf. Din. , vol. 21, no. 2, pp. 146–153, 2016.