## ISSN 2085-4579

## Visualisasi Data Penjualan dan Produksi PT Nitto Alam Indonesia Periode 2014-2018
Dessy Aryanti 1 , Johan Setiawan 2
Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia dessy.aryanti@student.umn.ac.id johan@umn.ac.id
Diterima 13 Desember 2018
Disetujui 31 Desember 2018
Abstract — PT  Nitto  Alam  Indonesia  is  a  Manufacturing company  engaged  in  screw  manufacturing  services.  The company has a total of 134,252 rows sales and production data,  but  the  data  has  never  been  analyzed  so  that  the information  is  still  not  fully  explored.  This  research proposes  to  make  a  visualization  in  the  form  of  a dashboard  containing  sales  and  production  data  at  PT Nitto Alam Indonesia in 2014 – 2018. It will be shown by using  visual  data  mining  (VDM)  method  with  Tableau Software tools. The purpose of this study was to assist PT Nitto  Alam  Indonesia  in  analyzing  sales  and  production data  to  find  information  that  had  never  been  explored before.  The  results  of  this  study  are  that  the  patterns  of sales and production can be known for the last 5 years. The sales  pattern  is  included  in  the  type  of  cycle  with  the highest sales peak located in the fourth quarter in 2017 at 6.552%.  In  addition,  the  performance  of  sales  and production from 2014 to 2018 increased consistently. This research has been validated by applying User Acceptance Tests at PT Nitto Alam Indonesia.
Index Terms—Visual Data Mining, Sales, Production

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat semakin  mempermudah  kehidupan  manusia  dalam berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  dalam  bidang bisnis. Masuknya teknologi informasi dalam kegiatan bisnis  maka  persaingan  antar  pelaku  bisnis  semakin sengit. Seorang pelaku atau organisasi bisnis dituntut untuk  lebih  adaptif  terhadap  setiap  perubahan  yang ada.  Dibutuhkannya  informasi  utama  yang  akurat guna  mengontrol dan  memonitor bisnis  yang  sedang dijalankannya  dapat  mencapai  target  yang  sudah ditentukan [1].
Dengan  dibutuhkannya  informasi  dari  data  yang dapat  digunakan  dalam  kegiatan  bisnis  maka  perlu dilakukan eksplorasi pada data untuk dapat diketahui informasinya.  Dalam  proses  eksplorasi  data  dapat dilakukan dengan menggunakan grafik dimana dalam penggunaan  grafik  tersebut  dapat  berguna  untuk mengidentifikasi pola yang ada pada data.
Penelitian  ini  dilakukan  terhadap  PT  Nito  Alam Indonesia  yang  merupakan  perusahaan  manufaktur yang  bergerak  dalam  bidang  jasa  pembuatan  sekrup atau screw yang berorientasi pada pasar ekspor tidak
langsung  70%  (barang  dibeli  oleh  konsumen  lokal dari  Nitto  kemudian  barang  tersebut  dijual  oleh konsumen  tersebut  ke  mancanegara),  pasar  Ekspor 10%, dan pasar Domestik 20%. Perusahaan ini telah memiliki  jumlah  data  penjualan  dan  produksi sebanyak  134.252 rows .  Walaupun  demikian,  belum pernah  dilakukan  analisa  dari  data  penjualan  dan produksi  yang  ada  sehingga  informasi  yang didapatkan  dari  data  tersebut  belum  sepenuhnya  di eksplorasi. Penelitian ini akan melakukan analisa dari data  tersebut  untuk  mencari  informasi  yang  belum pernah di eksplorasi.
Dalam  prosesnya  eksplorasi  akan  dilakukan analisis  dengan  menggunakan  metode visual  data mining (VDM)  dan Exploratory  Data  Analysis (EDA). Dalam pembuatan dashboard akan digunakan Tableau Software Tools .
Dengan berdasarkan latar belakang masalah yang ada,  didapatkan  beberapa  rumusan  masalah  yaitu mengetahui  cara  mengimplementasikan  metode Exploratory Data Analysis (EDA) dan metode Visual Data  Mining (VDM)  ke  dalam  pengolahan  data penjualan dan produksi dan hasil eksplorasi apa saja yang  di  dapatkan  setelah  menerapkan  metode tersebut.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  informasi  dari  hasil  eksplorasi  dengan menggunakan  data  penjualan  dan  produksi  yang bermanfaat  bagi  PT  Nitto  Alam  Indonesia  dalam mendapatkan  informasi  yang  belum  pernah  di eksplorasi yang dapat dijadikan pertimbangan dalam melakukan  perencanaan  strategi  guna  meningkatkan usaha perusahaan.

## II. L ANDASAN T EORI
A. 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 [2]:
Gambar 1. Metode Visual Data Mining [2]
Pada metode ini, terdapat tiga tahapan yaitu [2]:
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 dari choose  the  visualization  or  mining  tools bertujuan 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.
B. Exploratory Data Analysis (EDA)
Exploratory  Data  Analysis (EDA)  adalah pendekatan  /  Filosofi  untuk  melakukan  analisis  data dengan menggunakan berbagai teknik yang kebanyakan  adalah  menggunakan  grafik.  EDA banyak digunakan untuk [3]:
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.
Sebagian besar teknik EDA bersifat grafis dengan beberapa teknik kuantitatif. Peran utama EDA adalah untuk mengeksplorasi data secara terbuka, dan dengan grafik  dapat  memperkuat  analisis  yang  dilakukan. Berikut adalah beberapa teknik grafis sederhana yang seringkali digunakan [3]:
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 [3]:
Pada metode EDA, tidak diikuti dengan penerapan model,  melainkan  diikuti  dengan  tujuan  yang menyimpulkan  model  apa  yang  cocok  untuk digunakan.
C. Visualisasi Data
Data  visualisasi  atau  lebih  tepatnya,  visualisasi informasi  telah  didefinisikan  sebagai  penggunaan representasi visual untuk mengeksplorasi, memahami, dan  mengkomunikasikan  data.  Dengan  demikian, visualisasi  data  adalah  inti  dan  merupakan  sarana penting  untuk  melakukan  analisis  data,  dan  ketika makna sudah ditemukan dan dimengerti, makna yang didapatkan  tersebut  akan  di  komunikasikan  kepada orang lain [4]
D. Dashboard Dashboard merupakan alat yang digunakan untuk menyajikan informasi dari proses Business Intelligence dengan memberikan tampilan antarmuka dengan  berbagai  bentuk  seperti  diagram,  laporan, indikator visual, serta mekanisme peringatan sehingga pengguna dapat mengukur, mengawasi, dan mengelola kinerja bisnis yang lebih efektif [5].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Visual  Data  Mining dan Exploratory  Data  Analysis (EDA).
A. Exploratory Data Analysis (EDA)
Metode ini digunakan untuk melakukan eksplorasi dengan  cara  melakukan  time series  analysis yaitu dengan  membandingkan  standar  deviasi,  rata-rata,
ISSN 2085-4579
minimum, dan maksimum yang akan disinkronisasikan  dengan  tahapan  yang  ada  pada metode Visual Data Mining .
B. Visual Data Mining (VDM)
Dalam metode ini terdapat 3 tahapan utama yaitu sebagai berikut:
1. Project Planning Phase
Tujuan dari tahap ini adalah untuk mengidentifikasi tujuan dari penelitian serta menentukan scope pada  penelitian  ini.  Dalam penelitian ini tipe scope yang digunakan adalah Pilot VDM Project , karena tipe ini dapat membantu dalam menginvestigasi, menganalisis dan menjawab pertanyaan  bisnis  yang  ada  pada  PT  Nitto  Alam Indonesia.
2. Data Preparation Phase
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  pengambilan  dan pemilihan  data  yang  akan  digunakan  yang  sesuai dengan  kebutuhan  data  yang  akan  dilakukan visualisasi.  Data  diperoleh  dengan  melakukan permintaan data pada PT Nitto Alam Indonesia. Selain melakukan pemilihan data, tahap ini juga melakukan proses  transformasi  data  dimana  data  tersebut  akan dilakukan  proses cleansing dan filtering .  Tahap terakhir  yaitu  data  akan  kembali  dilakukan cross check untuk dilihat keakuratanya dan akan melakukan koreksi  jika  terdapat  kesalahan  pada  data,  karena biasanya masih terdapat data yang tidak memiliki nilai ( missing values ), yang mengandung error dan outliers ( noisy ), dan data yang tidak konsisten ( inconsistent ).
3. Data Analysis Phase
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pemilihan tools yang  akan  digunakan  untuk  visualisasi. Tools yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Tableau . Setelah melakukan pemilihan tools selanjutnya adalah mulai dilakukan eksplorasi data dengan menggunakan metode Exploratory Data Analysis dimana metode ini digunakan  untuk  mengetahui  pola  data  serta sebarannya.  Untuk  mengidentifikasi  hal  tersebut teknik  EDA  yang  digunakan  yaitu line  chart dan stacked  chart. Berikut  adalah  langkah  analisis  yang dilakukan yaitu:
1. Melakukan  pengambilan  data  penjualan  dan produksi dari PT Nitto Alam Indonesia.
2. Melakukan eksplorasi data.
3. Menginterpretasikan hasil eksplorasi.
4. Kesimpulan.
Setelah  dilakukan  proses  visualisasi,  selanjutnya adalah  tahap  terakhir  yaitu  melakukan User Acceptance Test (UAT) untuk diketahui apakah hasil keluaran dari penelitian ini sudah sesuai dengan yang diharapkan  atau  belum.  Jika  hasil  keluaran  sudah sesuai  dengan  yang  diharapkan  maka  penelitian
dinyatakan berhasil dan jika belum sesuai maka akan dilakukan  perbaikan  untuk  mendapatkan  hasil  yang sesuai dengan yang diharapkan.

## IV. A NALISIS D AN P EMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  analisis  dan  pembahasan mengenai  penelitian  di  PT  Nitto  Alam  Indonesia dengan menggunakan metode Visual Data Mining .
1. Project Planning Phase
a. Justify and Plan the Project
Pada tahapan ini, dilakukan perencanaan visualisasi  data  yang  akan  dibuat,  tipe  scope  yang akan  digunakan  yaitu  tipe pilot  visual  data  mining project dimana  tipe  ini  dapat  membantu  dalam menginvestigasi, menganalisis dan menjawab pertanyaan  bisnis  yang  ada  pada  PT  Nitto  Alam Indonesia.
b. Identify the Top Business Question
Pada tahapan ini, dilakukan identifikasi pertanyaan  bisnis  yang  dilakukan  dengan  berdiskusi bersama  dengan  pihak  PT  Nitto  Alam  Indonesia. Permasalahan  bisnis  yang  ingin  diketahui  oleh  PT Nitto Alam Indonesia yaitu:
1. Dapat mengetahui trend pola penjualan dalam 5 tahun terakhir.
2. Dapat menunjukkan hasil dari standar deviasi, rata-rata, minimum, dan maksimum penjualan dan produksi.
3. Melakukan analisa keefisiensian barang.
4. Dapat  menunjukkan market  share dari  10 customer terbesar .
2. Data Preparation Phase
a. Choose the Data Set
Data  yang  digunakan  yaitu  terkait  dengan  data penjualan dan produksi dari tahun 2014 hingga 2018, data  tersebut  didapat  dengan  melakukan  permintaan data  pada  PT  Nitto  Alam  Indonesia  dengan  jumlah data  yaitu  134.252 rows dan  format  data  berupa Microsoft Excel .
b. Transform the Data Set
Data  yang  sebelumnya  sudah  dipilih  pada  tahap choose  the  data  set ,  selanjutnya  yaitu  data  tersebut dilakukan pembersihan ( cleansing ) dari error ataupun bias yang terdapat pada data. Proses pembersihan data ini  dilakukan  dengan  menggunakan  Ms.  Excel  dan cleansing yang  dilakukan  yaitu  seperti  mengubah format  bulan,  dan  melakukan  pengkategorian  untuk setiap barang.
1. Melakukan Pengkategorian Barang
Pada proses pengkategorian barang ini digunakan fungsi  VLOOKUP  untuk  mencocokkan  antara  tabel penjualan  dan  produksi  2014  hingga  2018  dengan tabel golongan.
2. Mengubah Format Bulan
Pada  proses cleansing ini,  yaitu  melakukan perubahan  format  bulan  pada  data  penjualan  dan produksi  yang  sebelumnya  adalah  angka  menjadi format bulan dalam bentuk huruf seperti “May”. Pada proses perubahan format bulan ini dilakukan dengan menggunakan  fungsi  TEXT  yang  terdapat  pada  Ms. Excel.
Berikut  adalah  model  data  dari  hasil cleansing dengan menggunakan VLOOKUP.
Gambar 2. Data Penjualan
Gambar 3. Data Produksi
c. Verify the Data Set
Setelah  dilakukan  proses  pemilihan  data,  dan transformasi  data  selanjutnya  adalah  memverifikasi data  yang digunakan dengan  melakukan pengecekan kembali  data-data  yang  sudah  di cleansing dan filtering untuk  melihat  apakah  terdapat missing values,  error, ataupun  bias  dalam  data  serta, melakukan  pengecekan  jumlah  data  apakah  data tersebut jumlahnya sudah sesuai atau tidak sesuai.
3. Data Analysis Phase
a. Choose the Visualization or Mining Tools  Visualization tools
Dilakukan  pemilihan visualization  tools dengan membandingkan  beberapa tools lainnya.  Pemilihan visualization  tools dilakukan  dengan melihat kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing tools . Setelah  melihat  beberapa  kelebihan  dan  kekurangan dari tools yang  menjadi  pertimbangan  dalam penelitian  ini,  maka  di  pilihlah visualization  tools yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Tableau Software .
 Teknik Visualisasi
Teknik  visualisasi  yang  akan  digunakan  untuk melakukan eksplorasi pada data, yaitu: line chart dan stacked  chart .  Jenis  visualisasi line  chart ini digunakan untuk memperlihatkan pola penjualan dan produksi  dengan  berdasarkan time  series  analysis (standar  deviasi,  minimum,  maksimum,  rata-rata) sedangkan untuk teknik visualisasi dengan menggunakan stacked  chart digunakan  untuk melakukan  analisis  efisiensi  pada  kategori  barang penjualan dan produksi serta market share pada data penjualan untuk melihat 10 customer terbesar.
b. Analyze the Visualization or Mining Model
1. Analisis  pola  penjualan  berdasarkan Time
Series Analysis
Gambar 4. Time Series Analysis
Gambar  4  merupakan line  chart penjualan  pada tahun  2014  –  2018.  Dengan  berdasarkan  gambar  4 dapat  diketahui  bahwa  pada  grafik  penjualan  tidak ditemukan  pola  apapun  karena  sesuai  dengan  yang ada pada gambar 4 terlihat jika penjualan dari 2014 – 2018  cenderung  tidak  konsisten  yang  puncak peningkatan  penjualannya  selalu  berbeda  jauh.  Pada tahun  2014  puncak  tertinggi  terletak  pada  kuarter ketiga  (Q3)  dengan  persentase  sebesar  6,149%, sedangkan untuk tahun 2015 puncak tertinggi terletak pada kuarter pertama (Q1) dengan persentase sebesar 5,554%,  pada  tahun  2016  puncak  tertinggi  terletak pada  kuarter  kedua  (Q2)  dengan  persentase  sebesar 5,409%,  pada  tahun  2017  puncak  tertinggi  terletak pada kuarter keempat (Q4) dengan persentase sebesar 6,552%,  dan  pada  tahun  2018  puncak  tertinggi terletak pada kuarter kedua dengan persentase sebesar 5,139%.
2. Analisis penjualan dan produksi berdasarkan standar deviasi, minimum, maksimum, dan rata-rata
ISSN 2085-4579
Gambar 5. Analisis standar deviasi, min, max, dan rata-rata
Gambar  5  merupakan line  chart penjualan  untuk menganalisis berdasarkan standar deviasi, minimum, maksimum  dan  rata-rata  pada  tahun  2014  –  2018 terlihat  bahwa  setelah measures diubah  menjadi standar  deviasi  tingkat  penjualan  dan  produksi cenderung semakin stabil di tahun 2018 dibandingkan dengan periode-periode sebelumnya. Standar deviasi tertinggi  pada  grafik  penjualan  terdapat  pada  tahun 2017 bulan November sebesar 1.942.264 dengan rata- rata  penjualan  sebesar  220.890,  penjualan  minimum sebesar  -2000  dan  penjualan  maksimum  sebesar 43.739.760 sedangkan untuk produksi standar deviasi tertinggi  terdapat  pada  tahun  2014  bulan  Agustus yaitu  sebesar  3.940.310  dengan  rata-rata  produksi 572.844,  produksi  minimum  2.554  dan  produksi maksimum yaitu 67.031.350.
3. Analisis efisiensi penjualan dan produksi

## Gambar 6. Analisis Efisiensi
Gambar 6 merupakan stacked chart penjualan dan produksi  yang  digunakan  untuk  menganalisis keefisiensian  antara  barang  yang  di  produksi  dan barang yang dijual. Berikut adalah big 3 barang yang tidak efisien:
a. AL4,  merupakan  barang  yang  tidak  efisien penjualannya  dalam  5  tahun  terakhir.  AL4  memiliki total  penjualan  sebanyak  5.568.665  pcs  pada  tahun
2014  hingga  2018  sedangkan  barang  ini  di  produksi tiap tahun dengan total 58.575.569 pcs. Selisih  yang terdapat  antara  penjualan  dan  produksi  yang  cukup besar yaitu sebanyak 53.006.904 pcs menjadikan AL4 menjadi  barang  yang  tidak  efisien  karena  memiliki produksi yang banyak dengan penjualan yang sedikit.
b. BR2,  merupakan  barang  yang  tidak  efisien penjualannya  dalam  5  tahun  terakhir.  BR2  memiliki total  penjualan  sebanyak  4.943.641  pcs  pada  tahun 2014  hingga  2018  sedangkan  barang  ini  di  produksi tiap tahun dengan total 41.307.677 pcs. Selisih  yang terdapat  antara  penjualan  dan  produksi  yang  cukup besar yaitu sebanyak 36.364.036 pcs menjadikan BR2 menjadi  barang  yang  tidak  efisien  karena  memiliki produksi yang banyak dengan penjualan yang sedikit.
c. HTB4, merupakan barang yang tidak efisien penjualannya dalam 5 tahun terakhir. HTB4 memiliki penjualan  sebanyak  200  pcs  pada  tahun  2016 sedangkan  barang  ini  di  produksi  dengan  total 672.727 pcs pada tahun 2014 dan 2015. Selisih yang terdapat  antara  penjualan  dan  produksi  yang  cukup besar yaitu sebanyak 672.527 pcs menjadikan HTB4 menjadi  barang  yang  tidak  efisien  karena  memiliki produksi yang banyak dengan penjualan yang sedikit.
Berikut ini adalah big 3 barang yang efisien:
a. MS3,  merupakan  barang  pertama  yang efisien  penjualannya  dalam  5  tahun  terakhir.  MS3 memiliki  total  penjualan  279.050.787 pcs  dari  tahun 2014 hingga 2018 dan total produksi  yaitu sebanyak 279.954.976  pcs.  Selisih  yang  didapat  antara penjualan  dan  produksi  hanya  sebesar  904.189  pcs, dan  menjadikan  MS3  menjadi  barang  yang  efisien karena antara produksi dengan penjualannya seimbang yang memiliki selisih tidak begitu besar.
b. TS4,  merupakan  barang  kedua  yang  efisien penjualannya  dalam  5  tahun  terakhir.  TS4  memiliki total  penjualan  1.039.542.332  pcs  dari  tahun  2014 hingga  2018  dengan  total  produksi  yaitu  sebanyak 1.127.243.401  pcs.  Selisih  yang  didapat  antara penjualan  dan  produksi  sebesar  87.701.069  pcs,  dan menjadikan TS4 menjadi barang yang efisien karena antara produksi dengan penjualannya seimbang yang memiliki selisih tidak begitu besar.
c. TT3, merupakan barang  ketiga  yang efisien penjualannya  dalam  5  tahun  terakhir.  TT3  memiliki total  penjualan  4.505.170.881  pcs  dari  tahun  2014 hingga  2018  dengan  total  produksi  yaitu  sebanyak 4.606.290.601  pcs.  Selisih  yang  didapat  antara produksi dan penjualan sebesar 101.119.720 pcs, dan menjadikan TT3 menjadi barang yang efisien karena antara produksi dengan penjualannya seimbang yang memiliki selisih tidak begitu besar.
4. Market share
Gambar 7. Market Share
Berdasarkan gambar 7 customer EPSON memiliki jumlah  pembelian  yang  sangat  jauh  berbeda  dengan jumlah  pembelian  yang  dilakukan  oleh customer - customer yang lain. Dengan kata lain pembelian oleh customer EPSON  tidak  sebanding  dengan customer lain  karena  EPSON  memiliki  total  pembelian  jauh lebih besar selama 5 tahun terakhir (2014 – 2018).

## c. Verify  and  Present  Visualization  or  Mining Model
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  dari metode Visual  Data  Mining (VDM)  dimana  pada tahap  ini  dilakukan  verifikasi  terhadap  visualisasi yang  sudah  dibuat  dengan  melakukan User Acceptance Test (UAT). UAT tersebut diisi oleh salah satu  pihak  dari  PT  Nitto  Alam  Indonesia  dan berdasarkan hasil dari UAT tersebut  yaitu penelitian ini  dinyatakan  sudah  berhasil  dan  diterima  oleh perusahaan.

## V. S IMPULAN
Kesimpulan  yang  di  dapat  dari  penelitian  ini, yaitu:
1. Dengan  menggunakan  metode Visual  Data Mining (VDM) dan metode Exploratory Data Analysis (EDA)  penelitian  ini  telah  berhasil menghasilkan dashboard .
2. Hasil  dari  eksplorasi  data  penjualan  dan produksi  yaitu  dapat  diketahui  bahwa  pola penjualan  dalam  lima  tahun  terakhir  tidak memiliki pola trend , cyclic , maupun seasonal dengan  puncak  penjualan  tertinggi  terletak pada kuarter keempat (Q4) tahun 2017 sebesar
6,552%.
3. Setelah  dilakukan  standar  deviasi  pada penjualan dan produksi dapat diketahui bahwa penjualan  dan  produksi  di  tahun  2018
cenderung semakin stabil dibandingkan dengan periode-periode sebelumnya.
4. Hasil dari analisis efisiensi terhadap penjualan dan  produksi  dapat  diketahui  bahwa  AL4, BR4,  dan  HTB4  merupakan  barang  yang penjualan  dan  produksinya  tidak  efisien, sedangkan  MS3,  TS4,  dan  TT3  merupakan barang  yang  penjualan  dan  produksinya efisien.
5. Hasil  analisis  dari market  share dapat diketahui  bahwa  pembelian  oleh customer EPSON sangat jauh berbeda dengan customer lain  karena  EPSON  memiliki  total  pembelian jauh lebih besar selama 5 tahun terakhir (2014 – 2018).

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Rasa  syukur  dan  terimakasih  diucapkan  kepada semua  pihak  yang  telah  membantu  dan  mendukung serta membimbing dalam penyelesaian penelitian ini, yaitu:
1. Seluruh  pihak  PT  Nitto  Alam  Indonesia, khususnya Bapak Dwi dan juga Bapak Hendy.
2. Bapak  Johan  Setiawan,  S.  Kom.,  M.M., M.B.A.,  yang  telah  memberikan  bimbingan dan saran-saran yang diberikan kepada penulis selama proses pengerjaan skripsi
3. Dosen  –  Dosen  Sistem  Informasi  UMN  yang telah  mengajarkan  dan  membimbing  banyak hal, tidak hanya hard skill , melainkan soft skill yang  sangat  berarti  dalam  kehidupan  selepas perkuliahan kelak.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  A. Khatulistiwa, H. Bambang S and A. Sukmaaji, "Dashboard Untuk  Visualisasi  Penjualan  Voucher  Pulsa  Elektrik  di Rajawali Reload Mojokerto," JSIKA, vol. 5, no. 8, 2016.
[2]  T. Sokoup and I. Davidson, Visual Data Mining: Techniques and  Tools  for  Data  Visualization  and  Mining,  Canada:  John Wiley & Sons, Inc, 2002.
[3]  N.  SEMATECH,  "NIST/SEMATECH  e-Handbook  of Statistical  Methods,"  30  10  2013.  [Online].  Available: https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/eda.htm.
[4]  S. Few, "Visual Business Intelligence - Data Visualization and Analysis  -  BI's  Blind  Spots,"  2008.  [Online].  Available: https://www.perceptualedge.com/blog/?p=367.  [Accessed  6 March 2018].
[5]  W. Eckerson, Perfomance Dashboard: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business, 2nd Edition, New Jersey: John Wiley & Sons Inc., 2010.