Jurnal WIDYA LAKSMI | http://jurnalwidyalaksmi.com Vol 3 | No 2 | Juli 2023 e-ISSN: 2775-0191 | p-ISSN: 2774-9940 | DOI : 0000000000 Penerbit : Yayasan Lavandaia Dharma Bali

## PKM DESCRIPTIVE ANALYSIS PADA ELY’S CAFE ADIWANA UNAGI SUITE
Ni Wayan Sumartini Sarsawati 1 , I Dewa Made Krishna Muku 2 , I Wayan Dharma Suryawan 3 , Ni Made Lisma Martarini 4 , Dwi Novitasari 5 , Ni Kade Ayu Nirwana 6 , Ni Luh Putu Agetania 7 , Christina Purnama Yanti 8 , Devi Valentino Waas 9 , Ni Luh Putu Mery Marlinda 10 , Ni Komang Tri Juniartini 11 1,2,3, 4,5,7,8,9,10,116 5 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Informatika 6 Bisnis Digital Fakultas Bisnis dan Desain Kreatif Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia Jl. Tukad Pakerisan No 97, Denpasar, Bali, Indonesia
e-mail: sumartini.saraswati@instiki.ac.id 1 , dewamuku@instiki.ac.id 2 , dharma.suryawan@instiki.ac.id 3 , lismamartarini@instiki.ac.id 4 , novita.saridwi@instiki.ac.id 5 , nikadekayunirwana@instiki.ac.id 6 , niluhputuagetania@instiki.ac.id 7 , christinapy@instiki.ac.id 7 , valentinowaas30@instiki.ac.id 9 , merrymarlinda@instiki.ac.id 10 , mangtri290@gmail.com 11
Received : Juli, 2023 Accepted : Juli, 2023 Published : Juli, 2023

## Abstrak
Di  tengah  persaingan  yang  makin  ketat, Business  Intelligence (BI)  menjadi  solusi  dalam  tantangan  bisnis perusahaan yang lebih solutif. BI dalam prosesnya memanfaatkan data historis yang selalu bertumbuh semakin banyak. Dengan BI perusahaan dapat memiliki strategi yang lebih kuat dan pengambilan keputusan yang lebih matang.  Penelitian  ini  membangun  BI  pada  Adiwana  Unagi  Suites  yang  menghasilkan  visualisasi  data  untuk mengambil keputusan yang tepat. Adapun tool yang digunakan adalah Tableau, software BI dan visualisasi data yang  cepat,  powerful,  dan  efektif  digunakan.  Dari  penelitian  ini,  dihasilkan  tujuh  visualisasi  data  berdasarkan pertanyaan  yang  telah  dikemukakan  terlebih  dahulu  untuk  membantu  strategi  bisnis.  Adapun  hasilnya  berupa visualisasi  data  dengan  berbagai  bentuk  grafik,  seperti  butterfly  bar  chart, vertical  bar  chat , line  chart ,  tabel pivoting , serta box plot .
Kata Kunci : visualisasi data, business intelligence , tableau, descriptive analytics

## Abstract
In the midst of increasingly fierce competition, Business Intelligence (BI) is a more viable solution to corporate business challenges. BI in its process, utilizes historical data which is always growing. With BI, companies can have a stronger strategy and make more mature decisions. This research builds BI on Adiwana Unagi Suites, which produces data visualization to make the right decisions. The tool used is Tableau, BI software, and data visualization, which are fast, powerful, and effective to use. From this research, seven data visualizations were generated based on the questions that had been put forward beforehand to assist the business strategy. The results are in the form of data visualization with various graphic forms, such as butterfly bar charts, vertical bar chats, line charts, pivoting tables, and box plots.
Kata Kunci : data visualization, business intelligence, tableau, descriptive analytics

## Pendahuluan
Business  Intelligence (BI)  merupakan proses  untuk  mendapat  informasi  bisnis  melalui tahap-tahap  tertentu,  seperti  pengumpulan  data, integrasi  data  yang  tidak  terstruktur  menjadi  data terstruktur,  analisis  data,  dan  presentasi  atau melaporkan informasi, prediksi, ataupun solusi dari analisis data yang telah diolah (Ahmad et al., 2020; Garani et al., 2019). BI sistem melibatkan berbagai tools ,  aplikasi,  dan  metodologi  yang  mana perusahaan  mengumpulkan  data  dari  sumber  data
internal  maupun  eksternal  untuk  dianalisis  serta untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  bisnis (Garani  et  al.,  2019).  Dalam  artian  lain,  BI merupakan  proses,  arsitektur,  dan  teknologi  yang mengubah  data  menjadi  informasi  yang  berguna untuk  meningkatkan  keuntungan,  terutama  dalam bisnis (Muntean et al., 2021).
Dengan  adanya  BI  ini,  perusahaan  atau organisasi dapat menganalisis kelemahan, kekuatan, adanya kemungkinan terjadi risiko, mengungkapkan insight baru,  munculnya  sebuah  peluang  bisnis
mereka, hingga memperkuat pengambilan keputusan  oleh  pemangku  kepentingan  (Ain  et  al., 2019; Niu et al., 2021)
BI  dapat  dikatakan  sebagai  sebuah  proses dan  juga  sebuah  produk.  Proses  dalam  BI  yang dimaksud  adalah  metode  yang  digunakan  oleh organisasi  atau  perusahaan  untuk  mengembangkan informasi  yang  berguna,  sehingga  perusahaan tersebut dapat bertahan dan berkembang. Sedangkan,  produk  dalam  BI  yang  maksud  adalah informasi  yang  memungkinkan  perusahaan  atau organisasi  dapat  mesmprediksi  atau  mempelajari perilaku  dari  pesaing,  pelanggan,  teknologi,  pasar, produk,  layanan,  dan  lingkungan  bisnis  secara umum (Caseiro & Coelho, 2019).
Adiwana  Unagi  Suites  merupakan  salah satu  hotel  bintang  4  yang  berada  di  daerah  Ubud, Bali,  Indonesia.  Berada  di  tengah-tengah  pedesaan yang  masih  asri,  hotel  ini  memberikan  berbagai pengalaman dan menjadi destinasi yang tidak dapat dilewatkan. Hotel yang beroperasi secara resmi pada tahun  2019  ini  menyediakan  berbagai  fasilitas  dan akomodasi  untuk  wisatawan,  terutama  wisatawan mancanegara.  Sebagai  hotel  yang  menghadapi pandemi  COVID-19  tahun  2020  setelah  beberapa waktu  beroperasi  menjadi  suatu  tantangan  untuk bertahan. Adiwana Unagi Suites sebagai salah satu resort  ternama  di  Ubud  tidak  ketinggalan  telah memanfaatkan  aplikasi  Hotel  Management  System untuk mendukung manajemen operasional perusahaan. Namun laporan yang disajikan aplikasi tersebut  masih  bersifat  terbatas  rangkuman  dari transaksi.  Maka,  perlu  adanya  strategi  bisnis  agar hotel dapat pulih dengan cepat.
Ely’s  Cafe,  salah  satu  fasilitas  dari Adiwana Unagis Suites, merupakan restaurant yang dapat  ditemukan  pada  masuk  utama resort . Restaurant ini  menyediakan  berbagai  menu-menu Indonesia hingga menu-menu Asia lainnya. Namun, pada restaurant ini  belum  memiliki insight bisnis yang  dapat  dijadikan  sebagai  strategi  pengambilan keputusan. Selain itu, tidak adanya insight bisnis ini akan  sulit  bagi  hotel  untuk  menganalisis  baik kelemahan dan kekuatan bisnis untuk keputusan ke depannya.  Ely’s  Cafe  merupakan  unit  kecil  yang memiliki  urgensi yang  lebih  tinggi untuk mendapatkan penangangan berupa business intelligence  system ,  mengingat  bahwa  perubahan strategi dibutuhkan dengan cepat pada unit tersebut. Maka, descriptive analytics salah satu solusi untuk mencapai insight bisnis pada Ely’s Cafe. Descriptive analytics tidak  terlepas  dari  BI  menjadi  teknik analisis  yang  dapat  memberikan  informasi  dan menjawab pertanyaan “apa yang terjadi” berdasarkan  peristiwa  yang  terjadi  sebelumnya (Munawar et al., 2023). Maka, data yang digunakan adalah  data  historis  yang  bertambah  dari  waktu  ke waktu  untuk  dianalisis. Descriptive  analytic membantu  mendapatkan  informasi  bisnis  dengan
beberapa  tahapan,  mulai  dari  mendefinisikan masalah hingga tahap reporting . Pada restaurant Ely’s  Cafe, descriptive analytics ini  dapat  membantu  mendapatkan informasi,  salah  satunya  adalah  menu  yang  paling laku, sehingga dari informasi tersebut dapat menjadi bahan  pertimbangan  untuk  dipertahankan  dan ditingkatkan  harganya,  serta  persiapan  untuk persediaan  stok,  sehingga  dapat  mengurangi kerugian. Untuk mengimplementasikan hal tersebut, prosesnya memerlukan tools . Adapun salah satu tool dalam descriptive  analytics populer  yang  sering digunakan dalam pembuatan BI adalah Tableau. Tableau merupakan software BI yang dapat membantu menyajikan data melalui visualisasi yang menyediakan fitur, worksheet, story , dan dashboard . Tableau  memiliki  kemampuan  yang  cepat  dan powerful.  Selain  itu,  Tableau  mudah  digunakan, hanya  dengan drag-and-drop ,  dapat  menghasilkan visulisasi  data  yang  cepat.    (Balaji  et  al.,  2021) mengungkapkan bahwa Tableau masuk dalam ke-8 tool yang paling sering terdaftar dalam daftar profesi data  scientist .    Adapun  hasil descriptive  analytics menggunakan Tableau berupa dashboard visualisasi data.

## Metode
Dalam  penelitian  ini,  beberapa  tahapan yang dilakukan dalam membangun visualisasi data, yaitu:
2.1 Pengumpulan Data Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data historis  penjualan  pada  restaurant  Ely’s  Cafe Adiwana  Unagi  Suites.  Data  tersebut  terdiri  empat tabel.  Tabel  cost  menu,  tabel  detail  report,  tabel report,  dan  tabel  summary  report.  Data  yang dikumpulkan  merupakan  data  historis  penjualan selama satu bulan, yaitu bulan Mei 2023.
2.2 Mempelajari Data
Setelah pengumpulan data, tahap selanjutnya adalah mempelajari data yang dikumpulkan.  Adapun  dari  keempat  tabel  tersebut, tabel  cost  menu  merupakan  tabel  yang  terdiri  dari daftar  menu-menu  beserta  daftar  harga  yang  ada pada Ely’s Cafe. Tabel detail report dan tabel report merupakan  tabel  yang  menyimpan  data  transaksi. Tabel  summary  report  menyimpan  data  ringkasan dari penjualan atau transaksi.
2.3 Membersihkan Data
Sebelum  melakukan  analisis,  data-data  tersebut harus dibersihkan terlebih dahulu. Pembersihan data atau cleaning  data digunakan  untuk  membuang data-data yang tidak relevan dan mengubah format data  sesuai  dengan  format  yang  dibutuhkan  dalam analisis  data  dan  membangun  visualisasi  data. Cleaning  data yang  dilakukan  seperti  menghapus
kolom yang tidak dibutuhkan dan mengubah format agar seragam dari data yang berantakan.
2.4 Analisis Data
Tahap  selanjutnya  adalah  menganalisis data.  Tahap  ini  menganalisis  kebutuhan  informasi untuk  top  manajemen.  Dalam  hal  ini  ada  beberapa analisis informasi diawali dengan pertanyaan bisnis, dari pertanyaan tersebut dapat dirancang visualisasi data  sebagai  jawabannya.  Berikut  ini  adalah beberapa pertanyaan bisnisnya.
1) Apa  saja  menu  dengan  penjualan  dan  profit tertinggi bulan Mei 2023?
2) Apa  saja  menu  paling  laku  pada  bulan  Mei 2023?
3) Bagaimana penjualan dan profit selama bulan Mei 2023?
4) Apa  saja  menu  dengan  penjualan  tertinggi bulan Mei?
5) Bagaimana  distribusi  penjualan  dan  profit berdasarkan waktu?

## Hasil dan Pembahasan
Setelah dianalisis, tahap selanjutnya adalah perancangan dashboard visualisasi datanya berdasarkan  analisis  sebelumnya.  Dari  tabel  yang telah dikumpulkan, pada Tableau akan dihubungkan atau join berdasarkan.
Pada pertanyaan pertama adalah menjawab penjualan dan profit tertinggi pada bulan Mei 2023. Berdasarkan  tabel,  maka  kolom  yang  digunakan adalah kolom menu yang berisi baris menu, kolom profit  dan  kolom  revenue  atau  penjualan.  Karena pada  tabel  tidak  terdapat  kolom  profit,  maka digunakan fitur calculated field. Fitur ini digunakan membuat  kolom  baru,  yaitu  profit  dengan mengkalkulasikan beberapa kolom, yaitu:
Profit = revenue – (quantity * basic cost)
Adapun  kolom  basic  cost  merupakan kolom  yang  berisi  harga  jual  dari  menu.  Adapun grafik yang digunakan adalah butterfly bar chart dan tabel pivoting . Pada butterfly bar chart , akan di- sort dari  penjualan  dan  profit  dari  tertinggi  hingga terendah. Grafik ini dipilih karena dalam satu poros dapat dibandingkan dua data set, yaitu penjualan dan profit, sehingga lebih mudah dibandingkan dan lebih mudah dipahami. Untuk warnanya digunakan warna gradasi yang menunjukkan semakin gelapnya warna maka  semakin  tinggi  penjualan.  Sedangkan,  tabel pivoting digunakan untuk melihat lebih detail terkait penjualan  dan  profit  masing-masing  menu,  yang mana digunakan kolom tambahan yaitu kolom date. Pada tabel ini, kolom date nantinya dapat di- expand atau  diperluas,  sehingga  mendapatkan  informasi lebih  detail  seperti  tanggal.  Hasil  dari  visualisasi data  penjualan  dan  profit  tertinggi  menggunakan ditunjukkan  pada  Gambar  1  untuk butterfly  bar chart dan  Gambar  2  untuk  tabel pivoting .  Dari
visualisasi  data  ini  dapat  memberikan  informasi bawah  menu  Balinese  Chicken  Curry  memberikan penjualan dan keuntungan paling tinggi.
Berdasarkan  pertanyaan  kedua  adalah visualisasi data untuk menjawab menu yang paling laku atau paling laris. Adapun visualisasi data yang digunakan adalah grafik vertical bar chart . Vertical bar  chart digunakan  karena  lebih  mudah  dalam melihat perbandingan menu-menu paling laku yang diurutkan  dari  menu  paling  laku.  Adapun  kolom yang  digunakan  adalah  kolom  quantity  dan  kolom menu.  Kolom  quantity  berisi  jumlah  kuantitas  dari menu  yang  terjual  selama  bulan  Mei  2023.  Hasil visualisasi  data  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  3. Berdasarkan  hasilnya  menunjukkan  bahwa  menu Chicken Spring Roll merupakan menu yang paling laku.  Jika  dibandingkan  dengan  penjualan  dan profit, maka hal ini menunjukkan bahwa menu yang paling  laku,  belum  tentu  memberikan  kontribusi penjualan dan profit paling tinggi pula.
Menjawab pertanyaan ketiga akan menghasilkan  dua  visualisasi  data,  yaitu  penjualan dan  profit.  Masing-masing  kolom  tersebut  akan divisualisasikan dalam bentuk line chart . Line chart digunakan  untuk  menggambarkan  tren  untuk melihat pola penjualan dari waktu ke waktu selama sebulan.  Adapun  kolom  yang  digunakan  untuk penjualan adalah kolom date dalam kolom revenue. Hasil  visualisasi  data  ditunjukkan  pada  Gambar  4. Lalu, untuk profit digunakan kolom date dan profit. Hasil visualisasi datanya ditunjukkan pada Gambar 5.  Dari  hasil  visualisasi  data  menjukkan  bahwa tanggal  30,  Ely’s  Cafe  mendapat  penjualan  dan profit tertinggi, dan tanggal 22 mendapat penjualan dan profit paling rendah.
Berdasarkan  pertanyaan  empat,  maka visualisasi  data  berbentuk pie  chart dapat digunakan. Pie chart dapat menunjukkan informasi menu  dengan  kontribusi  penjualan  tertinggi  lebih mudah.  Adapun  kolom  yang  digunakan  adalah kolom  menu  dan  kolom  revenue.  Hasil  visualisasi data tersebut dapat dilihat pada Gambar 6. Dari hasil visulisasi datanya, Bali Chicken Curry memberikan kontribusi paling besar dalam penjualan.
Menjawab  pertanyaan  5,  maka  visualisasi data  menggunakan box  plot dengan  menggunakan kolom penjualan dan kolom time group. Kolom time group  merupakan  kolom  yang  dibuat  pada calculated field yang mana menunjukkan kelompok waktu  atau  rentang  waktu,  seperti  rentang  waktu 06:00-11:59  merupakan  waktu  untuk  sarapan. Grafik  box  plot  ini  digunakan  karena  dapat menunjukkan  distribusi  data  dan  menyoroti  waktu paling ramai pelanggan berkunjung. Hasil visualisasi  data  ditunjukkan  pada  Gambar  7. Berdasarkan hasil visualisasi datanya mengungkapkan  bahwa  pelanggan  cenderung
datang  ke restaurant pada  rentang  waktu  18:00- 21:59.
Gambar 1 : Visualisasi Data Penjualan dan Profit Tertinggi Butterfly Bar Chart
Gambar 2 : Visualisasi Data Penjualan dan Profit Tertinggi Tabel Pivot
Gambar 3 : Visualisasi Data Menu Paling Laku
Gambar 4 : Visualisasi Data Penjualan Bulan Mei
Gambar 5 : Visualisasi Data Profit Bulan Mei
Gambar 6 : Visualisasi Data Menu Paling dengan Penjualan Tertinggi
Gambar 1 : Visualisasi Data Waktu Paling Ramai Pengunjung

## Simpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  pembahasan,  terdapat tujuh visualisasi yang dirancang pada penelitian ini yang mana dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis  Ely’s  Cafe,  Adiwana  Unagi  Suites.  Dari visualisasi  data  yang  dirancang,  banyak  informasi yang  didapatkan  yang  mana  menjadi  suatu  bahan untuk membuat keputusan, seperti menu yang perlu dipertahankan  ataupun  dihapus  hingga  menu  yang perlu  ditingkatkan  harganya.  Dari  visualisasi tersebut, pemilik usaha dapat mempelajari perilaku konsumen,  seperti  waktu  berkunjung  paling  ramai. Maka, pada penelitian ini, BI membantu Ely’s Cafe mendapat insight dalam  meningkatkan  strategi bisnis kedepannya.

## Daftar Rujukan
Ahmad, S., Miskon, S., Alkanhal, T. A., & Tlili, I.
(2020).  Modeling  of  Business  Intelligence Systems Using the Potential Determinants and Theories  with  the  Lens  of  Individual,
Technological,
Organizational, and Environmental Contexts-A Systematic Literature  Review. Applied  Sciences  2020,
Vol. 10, Page 3208 , 10 (9), 3208. https://doi.org/10.3390/APP10093208
Ain, N. U., Vaia, G., DeLone, W. H., & Waheed, M. (2019). Two decades of research on business intelligence  system  adoption,  utilization  and success  –  A  systematic  literature  review. Decision  Support  Systems , 125 ,  113113. https://doi.org/10.1016/J.DSS.2019.113113 Balaji, N., Karthik Pai, B. H., Bhat, B., & Praveen, B.  (2021).  Data  Visualization  in  Splunk  and Tableau:  A  Case  Study  Demonstration. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1767 (1),
012008.
https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1767/1/012008
Caseiro, N., & Coelho, A. (2019). The influence of Business  Intelligence  capacity,  network learning  and  innovativeness  on  startups
performance. Journal  of  Innovation  &
Knowledge , 4 (3), 139–145. https://doi.org/10.1016/J.JIK.2018.03.009
Garani,  G.,  Chernov,  A.  V.,  Savvas,  I.  K.,  & Butakova,  M.  A.  (2019).  A  Data  Warehouse
Approach for Business Intelligence. Proceedings  -  2019  IEEE  28th  International Conference on  Enabling Technologies:
Infrastructure  for  Collaborative  Enterprises, WETICE 2019 ,
70–75.
https://doi.org/10.1109/WETICE.2019.00022 Munawar, Z., Muliantara, A., Kmurawak, R. M. B., Reba, F., Sroyer, A., Sukmawan, D., Rahman, A.,  Asianingrum,  A.  H.,  &  Insany,  G.  P. (2023). Big Data Analytics: Konsep, Implementasi,  dan  Aplikasi  Terkini .  Kaizen
Media Publishing. https://books.google.co.id/books?id=fWmxE AAAQBAJ
Muntean, M., Dănăiaţă, D., Hurbean, L., & Jude, C.
(2021).  A  Business  Intelligence  &  Analytics Framework for Clean and Affordable Energy
Data  Analysis. Sustainability  2021,  Vol.  13, Page 638 , 13 (2), 638. https://doi.org/10.3390/SU13020638
Niu,  Y.,  Ying,  L.,  Yang,  J.,  Bao,  M.,  & Sivaparthipan,  C.  B.  (2021).  Organizational business  intelligence  and  decision  making using big data analytics. Information Processing  &  Management , 58 (6),  102725. https://doi.org/10.1016/J.IPM.2021.102725