INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 2238-2248 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Kinerja Tren Penjualan untuk Mendapatkan Strategi Penjualan Secara Global Menggunakan Tableau Data Mining
Eri Mardiani 1 ✉ , Nur Rahmansyah 2 , Endah Tri Esti Handayani 3 , Deny Hidayatullah 4 , Nabila Puspita Wulandana 5 , Azzaleya Agashi Lombu 6 , Sisca Budyarti 7
(1) Program Studi Informatika, FTKI, Universitas Nasional, Indonesia (2) Program Studi Animasi Politeknik Negeri Media Kreatif, Indonesia
(3) Program Studi Sistem Informasi, FTKI, Universitas Nasional, Indonesia (4) Program Studi Bisnis Digital, FEB, Universitas Nasional, Indonesia
(5) (6) (7) Program Studi Akuntansi, FEB, UPN Veteran Jakarta, Indonesia
Email: erimardiani1@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Peningkatan yang cukup pesat dilihat dari segi volume serta variasi data yang dihasilkan oleh berbagai sumber, mulai dari sensor, perangkat seluler, media sosial, sistem bisnis, dan lainnya, adalah akar dari pembacaan  analitik  data.  Karena  jumlahnya  yang  sangat  besar,  serta  kompleksitasnya  data  serta melihat pembuatannya yang cepat, data ini disebut sebagai Data Mining. Sedangkan untuk Istilah "Big Data Analytics"  menggambarkan  metode  penggalian,  pemeriksaan,  dan  analisis  data  yang sangat ekstensif,  rumit,  dan  bervariasi,  yang  juga  dikenal  sebagai  Big  Data.  Big  Data  diigunakan  untuk mengekstrak wawasan berguna dari data, seperti pola dan tren, yang kemudian dapat digunakan oleh bisnis  untuk  menyusun  rencana  bisnis  dan  membuat  keputusan  yang  lebih  baik.  Pengolahan  data dapat  diterapkan  di  semua  bidang  dan  salah  satunya  adalah  di  bidang  penjualan  yang  sangat membutuhkan untuk meningkatkan tren dan penjualan yang sangat meningkat dan untuk mengetahui peningkatan penjualan yang sangat baik, makan Big data yang menjelaskan kondisi penjualan sangat dibutuhkan di perusahaan.
Kata  Kunci:  Data mining, tableau tools, e-commerce, tren

## Abstract
The rapid increase in terms of the volume and variety of data generated by various sources, ranging from sensors, mobile devices, social media, business systems, and others, is the root of analytical data reading. Because of the very large amount, as well as the complexity of the data and seeing how fast it is generated, this data is called Data Mining. Meanwhile, the term "Big Data Analytics" describes a very extensive,  complex  and  varied  method  of  modifying,  examining  and  analyzing  data,  which  is  also known as Big Data. Big Data is used to extract useful insights from data, such as patterns and trends, which businesses can then use to develop business plans and make better decisions. Data processing can be applied in all fields and one of them is in the field of sales which really needs to increase trends and sales which are very increasing and to know a very good increase in sales, eating Big data which explains the sales conditions that are really needed in the company.
Keyword: Data mining, tableau tools, e-commerce, trend

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  sudah  sedemikian  pesat  salah  satunya  adalah Internet.  Teknologi  Internet  menghubungkan  ribuan  jaringan  komputer  individual  dan organisasi di seluruh dunia (Djamaludin et al., 2022).
Ada  banyak  kemajuan  teknologi  yang  tersedia  dengan  komputer.  Komputer  tidak hanya membantu kita dalam menyelesaikan pekerjaan,  tetapi  juga  dapat  menjadi  alat yang  menyenangkan  dan  berguna  untuk  digunakan.  Untuk  lebih  memaksimalkan pekerjaan teknologi berbasis internet sangat mendukung pekerjaan secara online. Selain itu,  dengan  teknologi  ineternet  pekerjaan  menjadi  jauh  lebih  cepat  dan  lebih  mudah selesai  daripada  penggunaan  komputer  tradisional.  Perkembangan  teknologi  informasi sudah sedemikian pesat.  Teknologi Internet  menghubungkan ribuan  jaringan komputer individual dan organisasi di seluruh dunia (Mardiani et al., 2022).
Big  Data  Analytics  dapat  menawarkan  keuntungan  besar  bagi  bisnis  yang menggunakannya  secara  efektif,  termasuk  pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih  cepat, lebih banyak kepuasan pelanggan, penemuan peluang baru, pengoptimalan proses,  dan  pembuatan  barang  dan  layanan  yang  lebih  baik  (Mardiani  &  Ramadhan, 2023).
Untuk menghasilkan representasi data yang interaktif, intuitif, dan mudah dipahami, bahkan  orang  non-teknis  dapat    menggunakan    Tableau,    alat    visualisasi    data  yang canggih    dan    disukai.    Tableau  memungkinkan    pengguna  untuk    mempelajari, memahami,  dan  berbagi  informasi  yang terkandung dalam data. Antarmuka pengguna Tableau  yang  ramah  pengguna  dan  lugas  adalah  salah  satu  kelebihannya.  Pengguna dapat  menggambar  atau  mengklik  sesuatu  di  layar  untuk  membuat  visualisasi  data
dengan cara yang serupa. Sumber data tambahan yang didukung oleh perangkat lunak termasuk file Excel, database SQL, data cloud, dan lainnya (Mardiani et al., 2016).
Data  yang  dimiliki  oleh  perusahaan  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam pengambilan keputusan penjualan operasionalnya. Hal ini dikarenakan data yang akurat dan terpercaya memungkinkan perusahaan untuk melihat gambaran yang jelas tentang kinerja penjualan, tren pasar, dan preferensi pelanggan (Pratama et al., 2022).
Keputusan  yang  berdasarkan  data  cenderung  lebih  rasional  dan  dapat dipertanggungjawabkan. Dengan menganalisis data, perusahaan dapat mengidentifikasi tren  penjualan  yang  sedang  berkembang,  memahami  preferensi  pelanggan,  mengenali daerah  dengan  performa  yang  kurang  baik,  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kinerja  penjualan.  Informasi  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk mengambil tindakan yang tepat untuk memanfaatkan peluang dan mengatasi tantangan. Dalam rangka menggunakan data secara efektif dalam pengambilan keputusan penjualan operasional, perusahaan perlu memiliki sistem pengumpulan data yang baik, kemampuan analisis yang memadai, dan tim yang terampil dalam mengolah dan menginterpretasikan data  tersebut.  Dengan  kemajuan  teknologi  informasi,  perusahaan  seringkali  memilih menggunakan  perangkat  lunak  bisnis  seperti  Tableau  untuk  menghadapi  tantangan dalam  mengelola  dan  menganalisis  data  penjualan  operasional  mereka  (Mardiani, Rahmansyah, Desmana, et al., 2023).
Tableau adalah perangkat lunak bisnis yang digunakan untuk visualisasi dan analisis data. Perangkat lunak ini dirancang untuk membantu perusahaan dalam memahami data mereka dengan cara yang inovatif dan interaktif. Dengan memanfaatkan fitur-fitur visual yang  kuat,  Tableau  memungkinkan  pengguna  untuk  membuat  visualisasi  yang  menarik dan informatif dari data yang kompleks. Tableau memiliki beberapa fungsi-fungsi penting yang dapat membantu kinerja operasional perusahaan, yang pertama adalah visualisasi data (Silvana et al., 2017).
Dengan  menggunakan  berbagai  jenis  grafik,  seperti  diagram  batang,  grafik  garis, peta interaktif, dan banyak lagi, perusahaan dapat menyajikan data secara efektif kepada pengguna  bisnis.  Kedua,  analisis  data  dan  integrasi  data.  Perangkat  lunak  ini menyediakan  berbagai  alat  dan  fitur  analitik  yang  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan  perhitungan,  pemodelan,  dan  eksplorasi  data  secara  interaktif.  Dengan kemampuan  ini,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  wawasan  bisnis  yang  berharga, mengidentifikasi  tren  penjualan,  dan  menjawab  pertanyaan  kunci  mengenai  kinerja operasional  mereka.  Tableau  memiliki  kemampuan  untuk  mengintegrasikan  data  dari berbagai sumber yang berbeda sehingga perusahaan dapat menggabungkan data dari
berbagai  sistem,  basis  data,  dan  aplikasi  bisnis  untuk  mendapatkan  pandangan    yang komprehensif.  Terakhir,  tableau  juga menyediakan  fitur kolaborasi  dan berbagi yang memungkinkan pengguna untuk berbagi visualisasi, dashboard, dan laporan dengan tim atau pemangku kepentingan lainnya (Silvana et al., 2017).
Dalam  konteks  ini,  objek  penelitian  penulis  adalah  Global  Superstore.  Global Superstore merupakan perusahaan e-commerce yang beroperasi di berbagai negara di seluruh dunia dan menyediakan berbagai produk kepada pelanggan di berbagai sektor industri. Dalam skala yang besar seperti itu, perusahaan ini menghadapi tantangan dalam mengelola  dan  menganalisis  data  penjualan  operasional  dengan  efisien.  Dalam lingkungan  bisnis  global  yang  dinamis,  penting  bagi  perusahaan  seperti  Global Superstore  untuk  memiliki  pemahaman  yang  mendalam  tentang  kinerja  penjualan mereka di berbagai wilayah dan pasar. Proses pengidentifikasian dan analisis penjualan operasional  yang  efektif  memainkan  peran  kunci  dalam  memahami  tren  penjualan, perilaku pelanggan, dan peluang pertumbuhan yang ada. Dengan pemahaman tersebut, perusahaan  dapat  mengambil  keputusan  yang  tepat  waktu,  mengoptimalkan  strategi penjualan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan (Matondang et al., 2019).

## METODE PENELITIAN
Pengolahan  data  menggunakan  tableau  dengan  menggunakanPemanfaatan perangkat lunak Tableau dalam mengidentifikasi dan menganalisis penjualan operasional di Global  Superstore  memberikan  keunggulan  kompetitif  yang  signifikan  bagi  perusahaan. Dengan  menggabungkan  data  penjualan  operasional  dari  berbagai  negara  dan  wilayah, serta memvisualisasikan data tersebut dalam bentuk dashboard yang menarik, perusahaan dapat  dengan  mudah  memantau  kinerja  penjualan,  mengidentifikasi  tren,  dan mengoptimalkan  strategi  penjualan  secara  global.  Dengan  demikian,  Global  Superstore dapat  tetap  berada  di  garis  depan  dalam  persaingan  bisnis  yang  sengit  dan  memenuhi kebutuhan pelanggan dengan lebih baik. Pada penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan  tujuan  menjelaskan    secara  sistematis.  Penelitian  ini  bersifat  kualitatif  dimana penelitian  yang  bersifat    kualitatif  bertujuan  untuk  memahami,  mencari  arti  dan mendefinisikan  suatu  konteks    dengan  mendeskripsikan  secara  rinci  dan  mendalam mengenai  suatu  konteks  yang    sedang  diteliti.  Penelitian  kualitatif  merupakan  sebuah mekanisme  pencarian  dan    pengumpulan,  serta  analisis  dan  interpretasi  secara komprehensif  untuk  menghasilkan    sebuah  pemahaman  baru.  Analisis  deskriptif  akan digunakan  pada  penelitian  ini  dengan    tujuan  untuk  memberikan  sebuah  pemahaman (Rahmansyah et al., 2022).
Data  yang  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini  yaitu  primer  dan  sekunder.  Teknik pengumpulan  data  primer  berasal  dari  studi  literatur  seperti  buku  maupun  jurnal  yang memiliki  keterkaitan  terhadap  sistem  terdistribusi  pada  sekolah  dasar.  Adapun  Teknik pengumpulan  data  sekunder  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  media  online  maupun sumber-sumber lainnya. Studi pustaka akan digunakan oleh peneliti guna menjabarkan  dan menganalisis  data  yang  sudah  dikumpulkan  yang  memiliki  kaitan  dengan  penelitian  ini (Mardiani et al., 2022).
Selain  metode  kualitatif  ,  kami  juga  menggunakan  metode  waterfall      karena dibutuhkan pendekatan yang sistematis dan berurutan dalam membangun   sistem. Aliran cascading  adalah  bahwa  sistem  ditulis  secara  berurutan.  Sistem  yang  dihasilkan menghasilkan  kualitas  yang  sangat  baik  karena  implementasinya  bertahap  dan  tidak terfokus pada fase tertentu (Rahmansyah et al., 2022).

## Gambar 1. Metode Waterfall
Pada  tahap  pengembangan  sebuah  sistem,  metode  ini  bersifat  sistematis,  serta rangkaian  dalam  sistem  perancangan  perangkat  lunak  dilakukan  secara  urut.  Metode waterfall  atau  disebut  juga  metode  air  terjun  merupakan  metode  yang  sering  dipakai untuk  melakukan  pembaharuan  pada  sistem  aplikasi  yang  sedang  berjalan.  Terdapat beberapa tahapan pada metode ini, yaitu analisis aplikasi, desain aplikasi, implementasi aplikasi, pengujian aplikasi, dan pemeliharaan (Mardiani, Rahmansyah, & Kurniati, 2023; Mardiani, Rahmansyah, Desmana, et al., 2023).
.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  Global  Superstore  merupakan  kumpulan  data  yang  mencakup  informasi tentang  penjualan  dan  operasi  dari  toko-toko  Global  Superstore  yang  berlokasi  di berbagai  tempat  di  seluruh  dunia.  Dataset  ini  tersedia  dalam  format  xls  dan  csv  dan
digunakan  untuk  melakukan  analisis  terhadap  berbagai  variabel  yang  terdapat  di dalamnya.  Dataset  ini  mengandung  informasi  seperti  tanggal  penjualan,  lokasi  toko, kategori  produk,  jumlah  produk  yang  terjual,  harga,  informasi  pelanggan,  dan  data operasional lainnya (.n.d.; Mardiani, Rahmansyah, Desmana, et al., 2023).

## Gambar 2. Global Superstore
Berikut  merupakan  identifikasi  dari  database    Global  Superstore    Order  ID  adalah nomor  identitas  suatu  order,  Order  Date  adalah  tanggal  pemesanan,  Ship  Date  adalah tanggal  penerimaan  barang,  Ship  Mode  adalah  jenis  kelas  dalam  pengiriman  barang, Customer  ID  adalah  nomor  atau  kode  ID  identitas  customer,  Customer  Name  adalah nama-nama customer,  Segment  adalah  kategori dari custome, Postal Code adalah kode pos  dari  customer,  City  adalah  kota  dari  customer,  State  adalah  negara  bagian  atau provinsi dari customer, Country adalah nama negara dari customer, Region adalah suatu daerah bagian dari benua asal customer, Market adalah lokasi pasar penjualan, Product ID adalah identitas dari produk, Category adalah kategori dari produk (Technology, Furniture, Office Supplies), Sub-Category adalah jenis barang dari produk (Phones, Chairs, Copiers, Tables, dll), Product Name adalah nama dari produk, Sales adalah jumlah harga barang, Quantity  adalah  jumlah  barang  yang  dipesan,  Discount  adalah  jumlah  potongan  harga, Profit  adalah  jumlah  keuntungan,  Shipping  Cost  adalah  jumlah  harga  untuk  biaya pengiriman barang, Order Priority adalah skala prioritas atau kelas pengiriman barang.
Gambar 3. Global Superstore Return
Berikut merupakan identifikasi dari database di atas:
Returned  adalah  data  barang  yang  direturOrder  ID  adalah  nomor  identitas  suatu order, Region adalah suatu daerah bagian dari benua
Gambar 4. Total Penjualan Global Superstore
Gambar  di  atas  menunjukkan  total  penjualan  (sales),  keuntungan  (profit),  kuantitas produk terjual (quantity), dan jumlah barang yang dikembalikan (count of return) di Global Superstore selama tahun 2012-2015 dalam semua kategori.
Gambar 5. Tren Penjualan
Gambar tersebut menunjukkan hasil visualisasi tren penjualan dari tahun 2012 hingga 2015,  yang  dipisahkan  berdasarkan  bulan  mulai  dari  Januari  hingga  Desember. Visualisasinya  menggunakan  grafik  garis  (line  chart).  Dari  gambar  tersebut,  pengguna dapat melihat  dan mengetahui perkembangan penjualan  dari waktu ke waktu, sehingga memungkinkan  untuk  membandingkan  kenaikan  atau  penurunan  penjualan  baik  dalam skala  tahunan  maupun  bulanan.  Profit  terbesar  berada  di  bulan  September  tahun  2012. Profit terendah berada di bulan November tahun 2013.

## Gambar 6. Tren Diskon
Berdasarkan  informasi  dan  identifikasi  di  atas,  disimpulkan  bahwa  adanya  diskon yang  besar  memiliki  dampak  terhadap  profitabilitas  perusahaan,  di  mana  semakin  besar diskon  yang  diberikan,  maka  profit  juga  akan  meningkat.  Hal  ini  memberikan  wawasan bagi tim manajemen untuk merancang strategi diskon yang tepat, yang dapat mendorong peningkatan penjualan tanpa mengorbankan profit. Selain itu, hubungan antara penjualan (sales)  dan  biaya  pengiriman  (shipping  cost)  juga  menunjukkan  hubungan  yang  sejalan dengan kenaikan diskon dan profit.
Di tahun 2012, perusahaan membuat Diskon sebesar 66.97 yang menghasilkan Sales sebesar  111.936  dan  Profit  17.477.  Di  tahun  2013,  perusahaan  membuat  Diskon  sebesar 66.86 yang menghasilkan Sales sebesar 96.575 dan Profit 9.270. Di tahun 2014, perusahaan membuat Diskon sebesar 81.71 yang menghasilkan Sales sebesar 133.737 dan Profit 17.511. Di  tahun  2015,  perusahaan  membuat  Diskon  sebesar  110.99  yang  menghasilkan  Sales sebesar 183.684 dan Profit 17.113.
Gambar 7. Dasbhoard
Dashboard  di  atas  memberikan  visualisasi  komprehensif  dari  empat  data  yang diproses  dalam  lembar  kerja  (worksheets)  yaitu  Trend  Profit,  Peta  Biaya  Pengiriman  per Kategori, Hubungan Penjualan dan Pengembalian, serta Hubungan Trend Penjualan, Profit, Diskon,  dan  Biaya  Pengiriman.  Dashboard  ini  juga  menampilkan  total  Penjualan,  Profit, Jumlah Barang Terjual, dan  jumlah Pengembalian. Pengguna  dapat menggunakan    filter pada dashboard ini, seperti tahun, kategori,  bulan, dan negara, yang akan mempengaruhi visualisasi dari seluruh lembar kerja yang ada di halaman dashboard tersebut.

## Gambar 8. Story Global Superstore
Pada visualisasi peta diatas, terlihat bahwa pemetaan ini berdasarkan penjualan atau sales  keseluruhan  produk  yang  ditawarkan.  Didapatkan  bahwa  penjualan  atau  sales tertinggi  ada  pada  benua  Amerika,  dan  juga  profit  tertinggi  yang  didapatkan  adalah berasal dari negara Amerika Serikat (AS). Didapatkan juga informasi penjualan atau sales
terendah  dan  tertinggi  terdapat  pada  negara  Turki  dan  juga  negara  bagian  Amerika Tengah. Terlihat juga bahwa benua yang memiliki pangsa pasar paling besar berdasarkan profit yang didapat adalah benua Amerika dan juga benua Eropa.

## SIMPULAN
Berdasarkan analisis kami dapat melihat informasi yang terkandung dalam dataset Global  Superstore  menggunakan  perangkat  lunak  Tableau,  menyoroti  pentingnya penggunaan data yang akurat dan terpercaya dalam pengambilan keputusan penjualan operasional perusahaan. Tableau membantu perusahaan dalam memahami data dengan cara  yang  inovatif  dan  interaktif,  serta  memberikan  kemampuan  visualisasi  dan  analisis data yang kuat.
Kami  juga  mengidentifikasi  dataset  Global  Superstore  yang  mencakup  informasi tentang penjualan dan operasi toko-toko Global Superstore di berbagai lokasi di seluruh dunia.  Kami  juga  menguraikan  langkah-langkah  dan  hasil  analisis  yang  dilakukan menggunakan Tableau, seperti analisis sum of sales, profit, quantity, dan count of return, tren  profit,  peta  shipping  cost  per  kategori  produk  dan  tahun,  serta  hubungan  antara sales, return, trend penjualan, profit, diskon, dan shipping cost. Berdasarkan hasil analisis tersebut, laporan ini memberikan manfaat dalam pemahaman yang lebih baik terhadap data  Global  Superstore,  identifikasi  masalah  potensial,  dan  penyajian  data  yang  efektif melalui visualisasi. Dengan demikian, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih baik, mengoptimalkan strategi penjualan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Dengan  mengeksplorasi  menggunakan  perangkat  lunak  Tableau  kami  dapat menganalisis  dataset  Global  Superstore  agar  dapat  mengungkap  informasi  yang terkandung  dalam  data  penjualan  operasional  perusahaan.  Hasil  analisis  mencakup pemahaman yang lebih baik tentang data, identifikasi masalah potensial, dan penyajian data  melalui  visualisasi  yang  inovatif  dan  interaktif.  Saran  untuk  laporan  ini  adalah memperbaiki laporan agar lebih terstruktur dan lengkap, serta memberikan rekomendasi yang  lebih  spesifik  berdasarkan  temuan  dalam  dataset  Global  Superstore.  Laporan  ini memberikan pemahaman tentang  pentingnya penggunaan Tableau  dalam analisis  data penjualan operasional dan memberikan manfaat yang signifikan bagi perusahaan
DAFTAR PUSTAKA
https://www.kaggle.com/datasets/shekpaul/global-superstore.
Djamaludin,  M.  A.,  Triayudi,  A.,  &  Mardiani,  E.  (2022).  Analisis  Sentimen  Tweet  KRI
Nanggala  402  di  Twitter  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier. J.  JTIK
(Jurnal Teknol. Inf. Dan Komunikasi), 6(2), 161 – 166.
Mardiani, E., Rahmansyah, N., Desmana, S., & Rifqi, A. (2023). Analysis of Buyer Trust in Web E-Commerce Shop and Travel. SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, 20(2), 850 – 857.
Mardiani, E., Rahmansyah, N., & Kurniati, I. (2023). Website Design at SDN Cipete Utara 07. SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, 20(2), 891 – 898.
Mardiani, E.,  Rahmansyah, N., Kurniawan, H.,  & Sensuse, D.  I. (2016). Kumpulan  Latihan SQL. Elex Media Komputindo.
Mardiani, E., Rahmansyah, N., & Ningsih, S. (2022). PKM Meningkatkan Penjualan UMKM Dengan  E-Commerce  Disaat  Pandemi  Covid  19. Jurnal  Mindabaharu:  Jurnal Pengabdian Masyarakat, 6(2), 234 – 243.
Mardiani,  E.,  &  Ramadhan,  F.  A.  (2023).  Design  Information  System  Sales  of  Nuts  and Bolts  at  PT.  Catur  Naga  Steelindo. SITEKIN:  Jurnal  Sains,  Teknologi  Dan  Industri, 20(2), 729 – 735.
Matondang,  Nurhafifah,  Mardiani,  E.,  Wahyudi,  Praptiningsih,  &  Saebani,  A.  (2019). Aplikasi Komputer.
Pratama, F. H., Triayudi, A., & Mardiani, E. (2022). Data Mining K-Medoids Dan K-Means Untuk  Pengelompokan  Potensi  Produksi  Kelapa  Sawit  di  Indonesia. JIPI  (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika), 7(4), 1294 – 1310.
Rahmansyah,  N.,  Muliyani,  D.,  Mardiani,  E.,  &  Rahman,  A.  (2022).  Perancangan  Sistem Transaksi Berbasis Web pada UKM Pangkas Rambut Tasik. Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI), 3(1), 22 – 31.
Silvana, M., Akbar, R., & Tifani, R. (2017). Penerapan Dashboard System Di Perpustakaan Universitas Andalas Menggunakan Tableau Public. Prosiding Semnastek.