## Penerapan Business Intelligence Untuk Menganalisa Data Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Tableau Public
Diana Fitri Lessy, Arry Avorizano, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: 1 dianalessy12@gmail.com, 2 avorizano@uhamka.ac.id, 3,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id Submitted: 10/12/2022 ; Accepted: 27/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak – Salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia adalah Gempa Bumi. Hal ini dikarenakan posisi geologis Indonesia berada di antara 3 lempeng litosfer penting, yaitu Lempeng Pasifik, Eurasia dan Indo-Australia. Gaya antar lempeng terus  berubah,  meredam  gangguan  baik di darat  maupun  di laut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  fokus pada visualisasi  data gempa  bumi  di  Indonesia  dan  mengimplementasikan  Business  Intelligence  untuk  menampilkan  data  wilayah gempa  bumi, kedalaman dan magnitudo. Metode dari penelitian ini menggunakan platform Tableau Public untuk mengolah dataset gempa bumi di Indonesia yang diperoleh melalui www.kaggle,com dengan kurun waktu 01 Januari 2018 hingga 30 September 2022. Penelitian  ini  menghasilkan  laporan  dalam  bentuk  sebuah  dashboard  yang  memuat  visualisasi  data  untuk  wilayah  gempa, kedalaman dan magnitudo dari berbagai wilayah di Indonesia yang dapat dipergunakan untuk membantu dalam keputusan yang akan diambil. Berbagai design untuk dashboard dapat digunakan di Tableau untuk menghasilkan data yang lebih mudah untuk dibaca dan dipahami.
Kata Kunci: Business Intelligence; Gempa Bumi; Visualisasi Data; Tableau; Dashboard
Abstract – One of the natural disasters that often occurs in Indonesia is an earthquake. This is because Indonesia's geological position is between 3 important lithospheric plates, namely the Pacific, Eurasian and Indo-Australian plates. The forces between the plates are constantly changing, dampening disturbances both on land and at sea. This study aims to focus on visualizing earthquake data in Indonesia and implementing Business Intelligence to display earthquake area data, depth and magnitude. The  method  of  this  study  uses  the  Tableau  Public  platform  to  process  earthquake  datasets  in  Indonesia  obtained  through www.kaggle.com  for  the  period 01 January  2018  to  30  September  2022.  This  research  produces  a  report in the  form of  a dashboard that contains data visualization for the earthquake area, depth and magnitude from various regions in Indonesia that can be used to assist in decisions to be taken. Various designs for dashboards can be used in Tableau to make data easier to read and understand.
Keywords : Business Intelligence; Earthquake; Data Visualization; Tableau; Dashboard

## 1. PENDAHULUAN
Data  adalah  realitas  yang  menggambarkan  berbagai  peristiwa  dan  masih  berupa  mentahan  yang  tidak  dapat bercerita banyak, sehingga masih perlu diolah dengan berbagai model untuk menghasilkan informasi [1]. Sebuah Informasi  adalah  fasilitas  yang  penting  dalam  mendukung  kegiatan  dalam  mengambil  keputusan  dengan menggunakan Bussiness  Intelligence [2].  Kesanggupan Business  Intelligence dalam  mengolah  data  menjadi informasi,  yang  nantinya  disusun  menjadi  informasi  yang  membantu  dalam  melakukan  operasional  dan mengambil  keputusan  [3].  Penggunaan  utama  dari Business  Intelligence yaitu  untuk  memvisualisasikan  data gempa  bumi  di  Indonesia  yang  mampu  mempermudah  saat  mengambil  keputusan  untuk  hasil  data  wilayah, kedalaman dan magnitudo dari berbagai provinsi di Indonesia dengan rentang waktu mulai dari 01 Januari 2018 hingga 30 September 2022 [4].
Salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia adalah Gempa Bumi dimana penyebabnya adalah posisi geologis Indonesia berada pada persambungan 3 lempeng litosfer penting, yaitu Lempeng Pasifik, Eurasia dan  Indo-Australia  [5].  Gaya  yang  dihasilkan  oleh  lempeng  terus  berubah,  meredam  gangguan  baik  di  darat maupun di laut. Badan Geologi Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) telah menjelaskan tentang kejadian  bencana gempa bumi sebanyak 26 di  Indonesia sepanjang tahun 2021. Pada tahun 2021, gempa bumi merusak memiliki riwayat  paling tinggi  jika dibandingkan dengan 20 tahun lalu. Gempa bumi merusak sendiri merupakan  kejadian  yang  mengakibatkan  korban  jiwa,  kerusakan  bangunan  dan  kerugian  lainnya.  Pada  tahun 2021, awal kejadian gempa bumi merusak adalah gempa bumi di Morowali, yang berada pada Provinsi Sulawesi Tengah  pada  4  Januari  2021  dan  diakhiri  di  Provinsi  Maluku  pada  30  Desember  2021.  Kejadian  gempa  bumi merusak tersebut mengakibatkan banyak korban jiwa, dimana jumlah korban jiwa yang terhitung sebanyak 119 orang  meninggal  dan  6.803  orang  mengalami  cedera  yang  cukup  serius.  Gempa  bumi  merusak  tahun  2021 disebabkan oleh sesar yang masih aktif dan beberapa yang berasal dari zona penunjaman. Berdasarkan kejadian gempa  bumi  merusak  tahun  2021,  terdapat  riwayat  gempa  bumi  yang  penyebabnya  belum  dapat  diidentifikasi, contohnya, gempa bumi Tehoru yang berada di Maluku  Tengah pada 16 Juni  2021, gempa bumi Mamasapada pada 22 Juli 2021 dan gempa bumi gempa bumi Tojo Una-Una yang terjadi pada 26 Juli 2021 [6].
Dengan berkembangnya Teknologi Informasi, sudah ada beberapa cara yang digunakan dalam mengolah suatu  data,  salah  satu  cara  yang  digunakan  adalah  penerapan Business  Intelligence  (BI) dimana  berguna  untuk melakukan ekstraksi data [7]. Terdapat beberapa penelitian terkait penerapan Business Intelligence yang pernah
dilakukan yaitu analisa terhadap kasus Covid-19 menggunakan Platform Tableau dimana data yang diolah adalah data  kasus  corona  yang  bertujuan  untuk  menampilan  hasil  dari  kasus  kematian,  kesembuhan  dan  kasus terkonfirmasi di Indonesia [8]. Penelitian lain yang pernah dilakukan yaitu memvisualisasikan informasi di CV. Mitra Makmur dengan Menggunakan Dashboard Tableau dimana data yang diolah untuk  membuat dashboard agar membantu pemilik usaha melihat secara keseluruhan informasi yang dibutuhkan untuk mengelola pemesanan setiap bulan [9]. Penggunaan Tableau juga pernah digunakan untuk pembuatan dashboard bencana Karhutla di BPBD Sumatera Selatan, dimana Tableau dapat bermanfaat untuk memvisualisasikan data terkait bencana alam di  provinsi  Sumatera  Selatan  yang  berfokus  pada  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Hal  tersebut  digunakan  untuk membantu pemerintah dalam menanggulangi bencana tersebut dengan lebih baik lagi [10].
Penerapan Business  Intelligence juga  pernah  digunakan  sebagai  sistem  pendukung  keputusan  untuk UMKM di Gunung Putri Kabupaten Bogor, dimana Business Intelligence digunakan untuk mengolah data yang akan digunakan membantu sebuah organisasi dalam menentukan strategi yang diperlukan dalam  mengantisipasi tiap perubahan yang terjadi kedepannya [11]. Selain itu, Business Intelligence juga digunakan untuk menganalisis perbandingan data kasus Covid-19 sebelum dan sesudah PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar) pada provinsi Bandung yang berlaku selama 14 hari. Hal ini dilakukan untuk menganalisis peningkatan pada kasus Covid-19 apabila PSBB diberlakukan. Dari penelitian yang dilakukan, diperoleh informasi bahwa diberlakukannya PSBB pada provinsi Bandung tidak memiliki pengaruh yang banyak, dikarenakan jumlah kasus positif masih terlampau tinggi dan jumlah pasien yang sembuh masih sedikit [12]. Pemakaian Business Intelligence memudahkan dalam mengelola data menjadi lebih mudah dan dapat dipahami oleh perusahaan karena menampilkan visualisasi seperti grafik [13]. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan visualisasi data dari kasus gempa bumi di Indonesia dengan menggunakan Business  Intelligence  (BI) untuk  menampilkan  hasil  jumlah  wilayah  yang  terkena  gempa  bumi, kedalaman dan magnitudo dari berbagai provinsi di Indonesia dengan rentang waktu 01 Januari 2018 hingga 30 September  2022.  Hasil  dari  visualisasi  data  dapat  menjadi  solusi  untuk  kedepannya  apabila  memiliki  kendala. Informasi yang tersedia dapat dipahami dengan cepat menggunakan visualisasi data karena menggunakan grafik dan mudah dipahami dengan berbagai tampilan yang disediakan oleh Tableau [14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  dengan  mengolah  informasi  yang  diperoleh  dari www.kaggle.com dan divisualisasikan  dengan Tableau  Public agar  dapat  menjadi  pertimbangan  dan  dapat  mempermudah  dalam mengambil keputusan menggunakan hasil visualisasi tersebut.
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.1.1. Tahap Awal
Pada tahap ini, dipersiapkan studi literatur yang terkait dengan penelitian yang dilakukan. Hal ini bertujuan agar memperoleh sebuah masalah untuk diteliti lebih lanjut [15]. Manfaat melakukan studi literatur yaitu untuk mencari berbagai  informasi  yang  relevan  serta  mengkaji  sejumlah  perspektif  yang  berbeda  terkait  dengan  penelitian sebelumnya. Tahap awal ini dapat digunakan untuk meneliti masalah apa yang ingin diambil dan bagaimana solusi yang akan digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut. Hal itu penting untuk dilakukan agar penelitian dapat berjalan dengan baik.

## 2.1.2. Tahap Persiapan Data
Pada  tahap  persiapan  data,  hal  yang  perlu  dilakukan  adalah  menyiapkan  informasi  yang  diperlukan  untuk membantu  penelitian  yang  sedang  dikerjakan.  Data  yang  digunakan  harus  sesuai  dengan  topik  yang  dipilih sehingga saat menganalisa data, hasilnya sesuai dengan kebutuhan. Bagian persiapan data ini cukup krusial untuk
dilakukan  karena  data  berperan  sangat  penting  dalam  proses  penelitian.  Oleh  karena  itu,  saat  persiapan  data diusahakan dengan baik dan teliti karena data yang tidak benar juga akan mempengaruhi dan memperlambat proses penyelesaian penelitian. Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari www.kaggle.com mengenai gempa bumi di Indonesia dengan rentang waktu 01 Januari 2022 hingga 30 September 2022. Data tersebut akan diolah dan digunakan untuk visualisasi data dan diharapkan dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan.
2.1.3. Tahap ETL (Extract, Transform, Load)
Setelah melewati tahap persiapan data, maka tahap selanjutnya adalah tahap ETL (Extract, Transform, Load) [16]. Pada bagian ini, data yang terkait akan diolah untuk meminimalisir kesalahan yang terjadi agar tidak menghambat penelitian.  Data  yang  telah  diperoleh  akan  disortir  sesuai  kebutuhan  dan  data  yang  tidak  digunakan  akan dikeluarkan.  Tahap  ini  penting  untuk  dilakukan  agar  kesalahan  data  bisa  ditangani  lebih  dahulu  sebelum dilanjutkan ke tahap selanjutnya. Tahap ETL memungkinkan kita untuk mengolah data yang digunakan agar tidak terjadi kesalahan seperti double counting .

## 2.1.4. Tahap Validasi Data
Jika tahap ETL sudah selesai, maka tahap selanjutnya yang dilakukan yaitu tahap validasi data. Tahap validasi data menjadi tahap penentuan untuk menentukan data sudah sesuai atau belum. Pada tahap ini, data yang selesai disortir akan divalidasi agar data dipastikan dapat digunakan untuk penelitian. Jika data belum sesuai, maka data tidak bisa digunakan dan akan kembali ditahap ETL untuk diproses lebih lanjut. Apabila data sudah sesuai maka data tersebut dapat digunakan untuk visualisasi.

## 2.1.5. Tahap Akhir
Tahap akhir yang dilalui yaitu tahap pembuatan dashboard dan visualisasi data. Pada tahap ini, data yang sudah siap untuk digunakan dapat langsung divisualisasikan menggunakan Tableau Public sehingga diperoleh sejumlah informasi yang diinginkan. Hal ini bertujuan untuk membantu dan mempermudah dalam proses dalam mengambil sebuah keputusan. Visualisasi berguna untuk menunjukkan peta persebaran serta grafik yang terkait dengan kasus gempa bumi di Indonesia [17]. Pembuatan dashboard sendiri dapat dimanfaatkan untuk memperkirakan kejadian yang akan terjadi di masa mendatang, sehingga tindakan penanggulangan dapat dilakukan terlebih dahulu. Selain itu, dashboard juga  berguna  untuk  mengevaluasi  kejadian-kejadian  sebelumnya  agar  memperoleh  jalan  keluar yang  terbaik.  Data-data  yang  disajikan  dapat  membantu  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  terjadi.  Dengan adanya visualisasi data dan dashboard , diharapkan dapat membantu dalam mengambil sebuah keputusan untuk kedepannya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahap Mengolah Data
Pada tahap ini, data yang akan diolah adalah data terkait kasus bencana alam, yaitu gempa bumi di Indonesia. Data yang didapatkan berasal dari www.kaggle.com dimana data tersebut memiliki kurun waktu mulai dari 01 Januari 2018  hingga  30  September  2022  yang  terdiri  dari  13  kolom  dan  51648  baris  meliputi  berbagai  wilayah  di Indonesia . www.kaggle.com adalah situs yang menyediakan berbagai informasi yang dibutuhkan di seluruh dunia dan wadah untuk para ilmuwan untuk melihat bagaimana penerapan data bisa dilakukan dalam kehidupan sehari- hari [18]. Format data tersebut berekstensi .csv . Tabel yang digunakan meliputi Date , Overtime (OT), Latitude, Longitude, Magnitude, Remark, Strike1, Dip1, Rake1, Strike2, Dip2, Rake2. Date berisi tanggal kejadian gempa bumi, Overtime (OT) berisi waktu saat kejadian gempa bumi, Latitude dan Longitude digunakan untuk mengukur titik koordinat pada tiap daerah dan  membuat peta persebaran agar wilayahnya dapat  terlihat, Magnitude berisi kekuatan yang dihasilkan oleh gempa bumi, Remark adalah nama daerah yang terkena gempa bumi, Strike, Dip, Rake merupakan geografi sesar yang ada saat gempa bumi. Sebelum diolah, data sudah diperbaiki dan disesuaikan dengan kebutuhan sehingga data tersebut layak untuk digunakan. Yang harus dilakukan yaitu memasukkan data katalog_gempa.csv dengan menggunakan format .csv pada Tableau Public seperti pada Gambar 2 dibawah ini:
Pada Tableau Public , terdapat beberapa fitur yang disediakan, yaitu:
a. Untuk fitur pertama yaitu Search for Data : data yang pernah tersimpan dapat kita akses kembali menggunakan Tableau Server dengan catatan file yang sebelumnya sudah diakses untuk digunakan lagi. Jadi, kita tidak perlu khawatir data yang telah kita kerjakan hilang jika sudah kita save terlebih dahulu. Oleh karena itu, penting untuk selalu mengingat agar menyimpan file kita terlebih dahulu agar tidak hilang.  Untuk mengupload hasil visualisasi yang telah diselesaikan ke Tableau Server , kita harus membuat akun terlebih dahulu. Setelah itu, akses aplikasi Tableau Public yang telah kita install sebelumnya. Lalu, klik dashboard dan share ke Tableau Server.
b. Untuk fitur kedua yaitu To a File : pada bagian ini, kita dapat memasukkan file sesuai dengan format yang kita inginkan. Tableau Public memberikan  kebebasan  kepada  pengguna  untuk  membuat  visualisasi  berdasarkan tipe format yang pengguna butuhkan.  Terdapat  beberapa format yang disediakan oleh Tableau Public yaitu Microsoft  Excel,  Text  File,  JSON  File,  Microsoft  Access,  PDF  File,  Spasial  File,  Statistical  File ,  dan sebagainya.  Hal  tersebut  digunakan  agar  pengguna  bisa  dengan  nyaman  memilih  format  data  yang  sesuai dengan keinginan masing-masing.
c. Untuk fitur ketiga yaitu To a Server: fitur ketiga ini digunakan apabila kita ingin mengkoneksikan data yang telah kita kerjakan ke database yang disediakan oleh Tableau Public seperti Microsoft SQL Server dan Oracle. Database tersebut berguna untuk menyimpan berbagai file yang telah kita kerjakan dan tidak mudah hilang serta dapat diakses kapanpun dan dimanapun.

## 3.2 Tahap Eksekusi Data
Tahapan dari eksekusi data ini terkait dengan alur penelitian, dimulai dari mencari data hingga memvisualisasikan data  tersebut  agar  lebih  mudah  dimengerti.  Visualisasi  yang  dilakukan  menggunakan platform  Tableau  Public karena menyediakan berbagai grafik yang dibutuhkan. Berikut adalah prosesnya:
a. Untuk tahap pertama dalam mengeksekusi data, hal pertama yang dilakukan yaitu mencari data yang sesuai dan akan digunakan dari www.kaggle.com dan data tersebut dalam format .csv . Jika file sudah sesuai maka bisa dilanjutkan untuk divisualisasikan menggunakan Tableau Public seperti diperlihatkan pada Gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Alur Ektraksi Datasource
b. Setelah kita memperoleh data, maka langkah selanjutnya adalah mengekstrak data tersebut untuk dikoneksikan ke Tableau  Public untuk  digunakan.  Hal  ini  wajib  untuk  dilakukan  karena  kita  menggunakan Tools dari Tableau Public untuk memvisualisasikan data kita seperti Gambar 4. dibawah ini:
Gambar 4. Data yang ditampilkan
Seperti yang terlihat pada Gambar 4 dimana data tersebut sudah dikoneksikan ke Tableau Public . Data yang ditampilkan  berisi  variabel-variabel  yang  akan  digunakan  dalam  proses  visualisasi  data.  Variabel  tersebut terdiri dari Tgl, Ot, Lat, Lon, Depth, Mag, Remark, Strike1, Dip1, Rake1, Strike2, Dip2 dan Rake 2. Berdasarkan variabel  tersebut,  kita  akan  membuat  visualisasi  yang  kita  butuhkan.  Jika  sudah,  maka  akan  muncul  laman sheet baru yang akan digunakan untuk mensortir terkait data gempa bumi di Indonesia.
Pada  tahap  ini,  kita  akan  memilih  dan  mensortir  data  yang  salah  agar  tidak  digunakan  karena  hal  itu berpengaruh dalam proses visualisasi data. Jika data yang digunakan salah, maka hasil visualisasi data tidak akan terlihat. Oleh karena itu, penting untuk melihat data yang kita gunakan ada kesalahan atau tidak.
c. Setelah itu, proses yang akan dilakukan yaitu mengolah data dan analisis dari data gempa bumi berdasarkan variabel yang sebelumnya telah ditentukan. Visualisasi yang akan dibuat akan menggunakan variabel tersebut. terdapat 4 worksheet yang akan dikerjakan, yaitu:
1. Sheet1 akan berisi Maps Distribution dimana bertujuan untuk mengetahui data wilayah mana saja yang mengalami  gempa bumi di Indonesia.  Hal  ini dilakukan agar masyarakat  mengetahui daerah mana saja yang pernah mengalami gempa bumi dan masyarakat dapat lebih aware terhadap kejadian bencana alam ini.
2. Sheet2 akan berisi Depth Earthquake dimana kita akan mengetahui kejadian gempa bumi yang memiliki kedalaman paling tinggi dan rendah. Kedalaman dihitung menggunakan satuan km dibawah permukaan laut.  Kedalaman  menjadi  faktor  penting  bagi  kita  untuk  mengetahui  seberapa  besar  kerusakan  yang nantinya disebabkan oleh gempa bumi tersebut.
3. Sheet3 akan berisi Mag Earthquake dimana akan menjelaskan seberapa besar kekuatan yang dihasilkan oleh  gempa  bumi  tersebut.  Magnitudo  menggunakan  satuan  Skala  Ritcher  untuk  menghitung  besaran kekuatan gempa bumi. Gempa bumi merusak merupakan bencana alam yang dapat mengakibatkan banyak kerusakan hingga korban jiwa sehingga kekuatan gempa bumi tersebut perlu dianalisis lebih lanjut agar kita dapat mengantisipasi langkah selanjutnya yang harus dipersiapkan.
4. Sheet4 akan berisi tampilan dashboard keseluruhan dari grafik yang telah dikerjakan sebelumnya. Pada bagian dashboard ini, kita akan melihat lebih jelas grafik yang telah kita buat secara keseluruhan. Oleh karena itu, tampilan dashboard sangat dibutuhkan dalam melakukan visualisasi data.

## 3.3 Hasil Visualisasi Data
Tahap  terakhir  yang  harus  dilakukan  yaitu  tahap  melihat  hasil  visualisasi  data  yang  telah  kita  lakukan menggunakan Tableau Public, yaitu:
a. Peta Persebaran Wilayah Gempa Bumi
Pada  Gambar  5,  akan  ditampilkan  peta  persebaran  wilayah  yang  terkena  gempa  bumi  di  Indonesia.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengetahui  daerah  mana  saja  yang  pernah  terkena  gempa  bumi  di  Indonesia.  Langkah- langkah yang harus dilakukan dalam tahap visualisasi data yaitu klik kolom Lat dan pindahkan ke Rows dan klik kolom Lon lalu pindahkan ke Columns . Setelah itu, klik kolom Remark dan Tgl , pindahkan ke filter untuk supaya tidak terjadi double counting . Double counting berguna agar data yang ingin digunakan tidak ganda dan berpengaruh dalam proses visualisasi. Dalam kasus ini data wilayah gempa bumi memiliki data wilayah dari luar negeri sehingga harus difilter dari visualisasi yang akan dibuat dan pada kolom Tgl yang digunakan adalah  menggunakan Year .  Lalu,  klik  kolom Remark dan Tgl dan  tahan  geser  masukkan  ke Detail agar visualisasi yang dibuat dapat lebih jelas.
Gambar 5. Maps Distribution Gempa Bumi
Visualisasi  pada  Gambar  5  menunjukkan  42  daerah  yang  tersebar  di  Indonesia  dengan  magnitudo  yang berbeda-beda dimana memiliki rentang nilai dari 18 SR dan paling tinggi yaitu 8.842 SR. Peta diatas dibuat berdasarkan nilai magnitudo yang dihasilkan oleh gempa bumi. Daerah yang memiliki magnitudo paling kecil yaitu di daerah Timor Sea yang memiliki besaran magnitudo sebesar 18 SR dan daerah yang paling tinggi yaitu sumbawa region yang memiliki besaran magnitudo sebesar 8.842 SR. Jika sudah selesai, maka bisa memilih Maps mana yang ingin digunakan dengan cara klik show me. Pilihan yang diberikan oleh Tableau Public sangat banyak,  akan  tetapi  menggunakan maps diatas  adalah  pilihan  yang  tepat.  Tujuan  dibuat Maps  distribution adalah agar masyarakat lebih aware terhadap kejadian gempa bumi di tiap daerah dan memiliki pemahaman terkait permasalahan bencana alam di Indonesia.
b. Grafik Kedalaman Gempa Bumi
Grafik ini bertujuan untuk memperlihatkan jumlah Kedalaman pada kejadian gempa bumi di Indonesia dari 01 Januari 2018 hingga 30 September 2022 pada Gambar 6 dibawah ini:
Gambar 6. Grafik Kedalaman Gempa Bumi
Seperti yang terlihat pada Gambar 6 diatas, wilayah yang memiliki kedalaman paling tinggi saat terjadi gempa bumi adalah daerah Banda Sea pada tahun 2018 dengan kedalaman 94,791 km dibawah permukaan laut yang ditunjukkan  dengan  warna  hitam  dan  wilayah  yang  memiliki  kedalaman  paling  sedikit  berada  pada  daerah Near  South  Coast  of  Irian  Jaya pada  tahun  2020  dengan  kedalaman  10  km  dibawah  permukaan  laut  dan ditunjukkan  dengan  warna  merah.  Kedalaman  yang  disebabkan  oleh  gempa  bumi  sangat  penting  untuk dianalisis,  karena  hal  tersebut  menjadi  salah  satu  faktor  gempa  bumi  dikategorikan  sebagai  gempa  bumi merusak.  Seperti  yang  kita  ketahui,  gempa  bumi  merusak  sangat  merugikan  masyarakat  sehingga  harus diperharikan tingkat kedalamannya. Langkah-langkah yang harus dilakukan dalam tahap visualisasi data yaitu klik kolom Depth , tahan dan geser masukkan ke Columns dan klik kolom Tgl dan Remark geser pindahkan ke Rows. Kolom Tgl yang digunakan di Rows lalu di filter menjadi Year . Lalu klik kolom Remark dan kolom Tgl , tahan dan geser ke filters agar data yang tidak digunakan bisa dikeluarkan serta tidak terjadi double counting . Setelah itu, klik kolom Depth lalu tambahkan ke Detail agar kita dapat  memahami visualisasi  dengan lebih baik. Jika sudah selesai, maka ke menu show me untuk mengeluarkan Grafik yang dibutuhkan. c. Grafik Magnitudo Gempa Bumi
Tujuan  dari  pembuatan  grafik  ini  adalah  agar  dapat  melihat  nilai  magnitudo  gempa  bumi  yang  terjadi  di Indonesia dari 01 Januari 2018 hingga 30 September 2022 pada Gambar 7 dibawah ini:

## Gambar 7. Grafik Magnitudo Gempa Bumi
Magnitudo adalah kekuatan yang dihasilkan oleh gempa bumi yang dapat menyebabkan berbagai kerusakan baik yang besar maupun kecil [19]. Kejadian gempa bumi pasti memiliki besaran atau yang kita kenal dengan magnitudo,  maka  tidak  heran  jika  ada  berita  terkait  dengan  gempa  bumi  akan  diselingi  besaran  magnitudo. Semakin tinggi besaran magnitudo tersebut, maka kerusakan yang disebabkan juga semakin tinggi. Begitu pula sebaliknya,  semakin  rendah  besaran  magnitudo  yang  dihasilkan  maka  tingkat  kerusakannya  juga  semakin rendah. Satuan resmi untuk menghitung besaran magnitudo adalah Skala Ritcher. Langkah-langkah yang harus dilakukan dalam tahap visualisasi data yaitu klik kolom Mag , Remark dan Tgl lalu tahan dan geser masukkan ke Filters dan  klik  kolom Tgl , Remark dan Mag geser  masukkan  ke Detail agar  kita  dapat  memahaminya dengan baik serta tidak terjadi double counting. Tgl yang digunakan pada Detail lalu di filter menjadi Year . Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  7,  wilayah sumbawa  region yang  berwarna  hitam  memiliki  magnitudo paling  tinggi  yaitu  8.842  SR  dan  wilayah Timor  Sea memiliki  magnitudo  yang  paling  rendah  yaitu  18  SR dimana  warna  yang  menunjukkan  wilayah  tersebut  adalah  warna  merah.  Kemudian  jika  sudah  sesuai,  klik menu show me untuk mengeluarkan grafik yang sesuai.

## 3.4 Membuat Dashboard
Jika  sudah  selesai  membuat worksheet ,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  membuat dashboard untuk menggabungkan worksheet yang telah selesai. Disini worksheet yang digunakan berjumlah 3 dengan nama Map
Distribution Eartquake, Depth Earthquake, Mag Earthquake lalu gabungkan untuk membuat dashboard seperti Gambar 8 dibawah ini:
Gambar 8. Tampilan Dashboard
Dashboard adalah  tampilan  yang  memiliki  informasi  penting  untuk  digunakan  dalam  tujuan  tertentu.  Hal  ini disebabkan karena tujuan yang ingin dicapai harus digabungkan dan disusun sedemikian rupa agar pembaca dapat melihat dan memahami informasi tersebut dengan baik [20]. Dashboard yang memiliki tampilan menarik dapat lebih  jelas  untuk  dipahami  dan  mempermudah  masyarakat  untuk  membantu  pengambilan  keputusan tableau_public dashboard Gempa Bumi di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Salah  satu  bencana  alam  yang  sering  terjadi  di  Indonesia  adalah  Gempa  Bumi.  Gempa  bumi  merusak mengakibatkan  banyak  kerugian,  diantaranya  korban  jiwa,  kerusakan  bangunan  dan  kerugian  lainnya  yang dirasakan oleh masyarakat yang terkena dampak gempa bumi. Datasource kasus virus gempa bumi di Indonesia yang berasal dari www.kaggle.com dalam kurun waktu dari 01 Januari 2018 sampai 30 September 2022 dan dapat divisualisasikan  secara  sistematis  dan  jelas  menggunakan Tableau  Public. Berdasarkan  hasil  visualisasi  yang diperoleh, daerah yang mengalami gempa bumi dengan kekuatan magnitudo tertinggi yaitu Sumbawa Region pada tahun 2018  sebanyak 8,842 SR dan daerah yang mengalami  gempa bumi dengan kekuatan  magnitudo  terendah yaitu Timor  Sea pada  tahun  2020  sebanyak  18  SR.  sedangkan  wilayah  yang  mengalami  gempa  bumi  dengan kedalaman tertinggi berada di banda sea pada tahun 2018 dengan kedalaman 94,791 km dibawah permukaan bumi dan wilayah yang mengalami gempa bumi dengan kedalaman terendah yaitu near south coast of irian jaya pada tahun  2020  dengan  kedalaman  10  km  dibawah  permukaan  laut.  Hal  ini  dapat  memberikan  pemahaman  serta perbandingan bagi masyarakat terkait dengan gempa bumi yang terjadi di Indonesia selama 4 tahun terakhir. Hasil yang  diperoleh  berupa dashboard yang  informatif  serta  dibuat  dengan  jelas  dimana  dapat  membantu  dalam menyampaikan informasi dan mempermudah proses pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1] E. D. Madyatmadja, M. N. Ridho, A. R. Pratama, M. Fajri, and L. Novianto, “PENERAPAN VISUALISASI DATA TERHADAP KLASIFIKASI TINDAK KRIMINAL DI INDONESIA,” J. Technol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 61–68, 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.127.
[2] A. Suhendar and T. Hikmatunnisa, “PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE PADA PELUANG JENIS USAHA BARU  USAHA  MIKRO  KECIL  MENENGAH  DENGAN  MENGGUNAKAN  TEKNOLOGI  ONLINE ANALYTICAL  PROCESSING,” JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  115–118,  Sep.  2022,  doi: 10.30656/jsii.v9i2.5183.
[3] D. Mirwansyah and N. W. W. Sari, “PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE PADA DATA LULUSAN STMIK SENTRA  PENDIDIKAN  BISNISSAMARINDA,”  2019.  Accessed:  Nov.  22,  2022.  [Online].  Available: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/SNMSA/article/view/546
[4] A. K. Vigiliant, “Earthquakes in Indonesia,” Nov. 21, 2022. https://www.kaggle.com/datasets/kekavigi/earthquakes-in- indonesia (accessed Nov. 29, 2022).
[5] Y.  Pakniany,  W.  Y.  Tiwery,  and  H.  Rakuasa,  “Mitigasi  Bencana  Gempa  Bumi  Berbasis  Kearifan  Lokal  di  Desa Nuwewang Kecamatan Pulau Letti Kabupaten Maluku Barat Daya,” J. Pemikir. Islam dan Ilmu Sos. , vol. 15, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.33477/dj.v15i1.3155.
[6] Badan Geologi Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM), “Gempa Bumi Merusak Di Indonesia Tahun 2021,”  2021.  https://geologi.esdm.go.id/id/media-center/arsip-berita/gempa-bumi-merusak-di-indonesia-tahun-2021 (accessed Nov. 29, 2022).
[7] F. N. Hasan, “Implementasi Sistem Business Intelligence Untuk Data Penelitian di Perguruan Tinggi,” Pros. Semin. Nas. Teknoka , vol. 4, pp. I1–I10, Nov. 2019, doi: 10.22236/teknoka.v4i1.3943.
[8] P. Afikah, A. Avorizano, I. R. Afandi, and F. N. Hasan, “IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK MENGANALISIS DATA KASUS VIRUS CORONA DI INDONESIA MENGGUNAKAN PLATFORM TABLEAU,” 2022. doi: https://doi.org/10.33369/pseudocode.9.1.25-32.
[9] E. Marvaro and R. S. Samosir, “Penerapan Business Intelligence danVisualisasi Informasi di CV. Mitra Makmur Dengan Menggunakan  Dashboard  Tableau,” J.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  37–46,  2021,  doi: https://doi.org/10.53008/kalbiscientia.v8i2.197.
[10]  Q. W. R. S. Irman Effendy, “Pemanfaatan Software Tableau Dalam Pembuatan Dashboard Bencana Karhutla Di BPBD Sumatera  Selatan,” J.  Pengabdi.  Kpd.  Masy.  Bina  Darma ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  132–141,  Oct.  2021,  doi: https://doi.org/10.33557/pengabdian.v1i2.1449.
[11]  A. Priyatna, “Implementasi Sistem Penunjang Keputusan Menggunakan Business Intelligence Untuk UMKM Di Gunung Putri Kab. Bogor,” J. KHATULISTIWA Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 7–12, 2019, doi: https://doi.org/10.31294/jki.v7i1.5737.
[12]  Siska  and  D.  S.  Putri,  “IMPLEMENTASI  BUSINESS  INTELLIGENCE  UNTUK  MENGANALISIS PERBANDINGAN DATA KASUS COVID-19 DI JAWA BARAT SEBELUM PSBB DAN SETELAH PSBB,” 2021. doi: https://doi.org/10.21107/edutic.v7i2.9893.
[13]  H.  Ilmawan  and  P.  B.  Santosa,  “Visualisasi  Data  Statistik  Kabupaten  Banyumas  Menggunakan  Peta  Interaktif Visualization of Banyumas Regency Statistical Data Using Interactive Maps,” J. Geod. Geomatics , vol. 16, no. 2, pp. 150–163, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.12962/j24423998.v16i2.7842.
[14]  F. A. Sariasih, “Implementasi Business Intelligence Dashboard dengan Tableau Public untuk Visualisasi Propinsi Rawan Banjir di Indonesia,” 2022. doi: https://doi.org/10.31004/jptam.v6i2.4715.
[15]  A.  Triayudi,  “Implementasi  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Sist. Komput. dan Inform. Hal 240− , vol. 4, no. 1, pp. 240–244, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4653.
[16]  R. Kimball and M. Ross, The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling . 2022. Accessed: Nov. 29, 2022. [Online]. Available: http://library.lol/main/D672A3C2B6C18C2425D1765865CB8E7D
[17]  M. Hamka, N. Alfatari, and D. R. Sari, “Analisis Sentimen Produk Kecantikan Jenis Serum Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 64–71, Sep. 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4740.
[18]  S.  W.  Hadi,  M.  F.  Julianto,  S.  Rahmatullah,  and  W.  Gata,  “ANALISA  CLUSTER  APLIKASI  PADA  APP  STORE DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS,” vol.  8,  no.  2,  pp.  86–90,  2020,  doi: https://doi.org/10.31294/bi.v8i2.8191.
[19]  L. Irawan, L. H. Hasibuan, and Fauzi, “ANALISA PREDIKSI EFEK KERUSAKAN GEMPA DARI MAGNITUDO (SKALA  RICHTER)  DENGAN  METODE  ALGORITMA  ID3  MENGGUNAKAN  APLIKASI  DATA  MINING ORANGE,” J. Teknol. Inf. , vol. 14, no. 2, pp. 189–201, 2020, doi: 10.47111/JTI.
[20]  K.  S.  Lestari  and  Henderi,  “Model  Dashboard  Information  System  Untuk  Peningkatan  Kualitas  Pengelolaan  Jurnal Ilmiah,” J. Ilm. MATRIK , vol. 23, no. 2, pp. 142–149, 2021, doi: https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v23i2.1405.