Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v4i2.4634

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 4, No 2, November 2023, pp 57−63

## Analisa Visualisasi Data Covid – 19 Di Indonesia Menggunakan Tableau Big Data
Prayoga Pangestu, Dedy Hartama, Dedi Suhendro, Abdi Rahim Damanik, Selli Oktaviani *
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 ppangestu931@email.com, 2 dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, 3 Dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id,
4 abdirahimdamanik@stikomtb.ac.id 5,* sellyoktaviani585@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel: Submited : Nov 28, 2023 Acepted : Nov 29, 2023 Published  : Nov 30, 2023 Penelitian ini menjelasakan manfaat analisis data secara visualisasi Big data dalam melakukan  optimalisasi  kasus  penyebaran  COVID-19  di  Indonesia.  Data  yang digunakan adalah  data COVID-19 Indonesia time series yang berasal  dari  website
Kaggle. Penelitian ini penulis menggunakan tools tableau untuk melakukan analisis data berdasarkan worksheet peta sebaran COVID-19, statistik COVID-19, perincian kasus aktif per provinsi, kasus kematian per provinsi, kasus aktif, kasus  kematian, kasus  terkonfirmasi  dan  menghasilkan  suatu  dashboard  data  COVID-19.Hasil analisis yang diperoleh dengan menggunakan visualisasi dalam bentuk grafik sangat cepat  dan  mengoptimalkan  pengolahan  data  sehingga  dapat  mengetahui  provinsi yang terkena kasus aktif dan kematian COVID-19 dari tertinggi sampai terendah di Indonesia  dan  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  dan  kebijakan  bagi pemerintah Indonesia.
Kata Kunci: Visualisasi; Big Data; Tableau Analisis; Worksheet; Dashboard
K ORESPONDENSI Email: sellyoktaviani585@gmail.com

## A B S T R A C T
This  study  explains  the  benefits  of  data  analysis  by  visualization  of  Big  data inoptimizing  cases of the spread  of COVID-19 in  Indonesia. The  data used  is the COVID-19  Indonesia time series  data from the  Kaggle  website.  In this study, the author  used  tableau  tools  to  analyze  data  based  on  worksheets  of  covid-19 distribution maps, COVID-19 statistics, details of active cases per province, death cases  per  province,  active  cases,  death  cases,  confirmed  cases  and  produced  a dashboard  of  COVID-19  data.  The  results  of  the  analysis  obtained  using visualizations in the form of  graphs are  very fast and optimize data processing so that they  can find out  which provinces are affected by active  cases and  deaths of COVID-19 from the highest to the lowest in Indonesia and can be used in decision and policy making for the Indonesian government.
Keywords: Visualisasi; Big Data; Tableau Analisis; Worksheet; Dashboard

## 1. PENDAHULUAN
Seluruh dunia telah di hebohkan dengan sebuah berita yang mengenai virus berbahaya yang berasal dari kota wuhan, Tiongkok. Nama virus ini yaitu Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV2) atau yang lebih dikenal dengan nama virus corona (COVID-19). Virus ini pertama kali dilaporkan di kota wuhan, Tiongkok, China pada  desember  2019.  COVID-19  disebabkan  SARS-COV2  yang  termasuk  dalam  keluarga  besar  coronavirus  yang sama dengan penyebab SARS pada tahun 2003, hanya berbeda jenis virusnya. Gejalanya mirip dengan SARS, namun angka kematian SARS (9,6%) lebih tinggi disbanding COVID-19 (kurang dari 5%), walupun jumlah kasus COVID- 19 jauh lebih banyak disbanding SARS. COVID-19 juga memiliki penyebaran yang lebih luas dan cepat ke beberapa negara disbanding SARS[1], [2].
Coronavirus merupakan virus yang menginfeksi sistem pernapasan. Virus ini bukan saja menyebabkan infeksi pernapasan ringan, seperti flu [3]. Akan tetapi virus ini juga bisa menyebabkan infeksi pernapasan berat seperti radang paru – paru. Penyebab dari penyakit ini yaitu infeksi Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV- 2) [4]. Gejala awal virus ini berupa seperti flu biasanya yaitu, demam, pilek, batuk kering, sakit tenggorokan, dan sakit kepala. Sampai ke gejala berat yaitu demam tinggi, batuk berdahak bahkan berdarah, sesak napas, dan radang paru – paru.  seseorang  terinfeksi  COVID-19  ketika  tanpa  sengaja  menghirup  droplet  saluran  pencernaan  dari  penderita. Istilah droplet ini adalah suatu partikel kecil yang mengandung virus penyakit yang dihasilkan dari batuk, bersin, atau berbicara yang keluar dari mulut penderitaan [5]. Inilah sebabnya mengapa kita penting untuk menjaga jarak hingga kurang lebih satu meter dari orang yang sakit. COVID-19 pertama kali masuk di Indonesia pada tanggal 2 maret 2020 yang terjadi pada 2 warga yang berasal dari depok yang dinyatakan terkena virus corona dan dirawat Rumah Sakit Penyakit Infeksi Prof. Dr. Sulianti Saroso, Jakarta Utara [6]. Virus ini dengan cepat menyebar ke berbagai provinsi
seluruh Indonesia. Pemerintah Indonesia telah  melakukan  banyak  langkah-langkah dan kebijakan untuk  mengatasi permasalahan  pandemi  ini.  Salah  satu  kebijakan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  yaitu  mensosialisasikan  gerakan Social  Distancing  untuk  masyarakat  .  Kebijakan  ini  bertujuan  untuk  memutus  penularan  pandemi  COVID-19  ini, karena kebijakan tersebut masyarakat diharuskan menjaga jarak aman dengan orang lainnya minimal 2 meter, tidak melakukan kontak langsung dengan orang lain serta menghindari pertemuan massal  [7]. Pandemi ini juga membuat pemerintah melakukan upaya yang akan menekan virus corona ini. Upaya yang dilakukan pemerintah yaitu dengan menerapkan PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar). Pemerintahan harus bekerjasama dengan masyarakat dalam menerapkan  PSBB  ini  guna  mewujudkan  Kesehatan  masyarakat.  Kebijakan  pemerintah  untuk  PSBB  ini  yaitu membatasi  aktifitas  keluar  rumah,  kegiatan  belajar  di  adakan  secara  online,  bekerja  dari  rumah,  bahkan  kegiatan beribadah pun dilakukan di rumah [8] [9].
Dalam  penelitian  ini  faktor  –  faktor  dominan  yang  mempengaruhi  visualisasi  data  COVID-19  belum  dapat diketahui secara pasti. Karena big data menghasilkan volume data yang sangat besar dan tidak terstruktur. Sehingga belum dipastikan provinsi mana saja yang terkena kasus aktif dan kasus kematian virus corona dari volume tertinggi hingga terendah di dalam tableau.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang  diambil  dari  si  web  Kaggle  yang  berhubungan kasus COVID-19 yang terjadi pada seluruh provinsi Indonesia pada tahun 2020 – 2021. Big data merupakan penemuan terbaru dalam dunia teknologi informasi yang memungkinkan kita untuk mengelola penyimpanan dan analisis data dalam jumlah besar dalam berbagai format. sekumpulan data – data yang diolah dengan baik dan memberikan suatu informasi  berguna  [10][11].  Biasanya  big  data  digunakan  sebagai  pengolahan  data  yang  melampaui  kapasitas pemrosesan  database  konvensional,  begitu  besar,  beroperasi  sangat  cepat,dan  tidak  sesuai  lagi  dengan  kemahiran struktural  model arsitektur database konvensional  sedangkan  big data analytics  yaitu teknik dengan sistem terpadu yang sanggup menanggulangi big data [12].
Tableau sebagai tools aplikasi dari sebuah big data  yang akan digunakan untuk menggambarkan  visualisasi grafik kasus aktif dan kematian COVID-19 di Indonesia. Tableau  merupakan salah satu solusi  visualisasi data dan perangkat lunak terbaik di  industri Business Intellegence. Alat ini  mengubah data mentah   menjadi  wawasan  yang berharga dan meningkatkan pengambilan keputusan bisnis. Tableau menawarkan proses analisis data yang cepat dan menghasilkan visualisasi dalam bentuk dashboard dan lembar kerja interaktif [13]
Beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti yang dituliskan dalam jurnal atau karya ilmiah tentang big data yaitu [14] [15] melakukan penelitian menggunakan tableau untuk membuat visualisasi data COVID-19 DKI Jakarta. Sehingga lebih interaktif, mudah dibaca, dan mudah dianalisis.[16][17]. melakukan sebuah penelitian tentang menjelaskan manfaat analisis data secara visualisasi big data dalam melakukan optimalisasi di lingkungan manajemen akademik. Tools Tableau untuk melakukan analisis data berdasarkan worksheet jumlah mahasiswa, status mahasiswa, tabel  nama  mahasiswa  dan  menghasilkan  dashboard  data  mahasiswa.  Hasil  analisis  yang  diperoleh  dengan menggunakan  visualisasi  dalam  bemtuk  grafik  manajemen  sangat  cepat  dan  mengoptimalkan    pengolahan  data sehingga mengatahui perkembangan keadaan database akademik.
Berdasarkan uraian masalah diatas, maka penulis menarik kesimpulan untuk menyajikan pembahasan dengan adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  kepada  pemerintah  Indonesia  agar  lebih  mudah mengetahui  volume  tertinggi  sampai  terendah  tingkat  kasus  aktif  dan  kematian  virus  corona  yang  ada  di  seluruh provinsi Indonesia dengan penyajian grafik pada dashboard tableau.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  digunakan  untuk  menguraikan  dan  menyelesaikan  masalah  dalam  penelitian.  Rancangan penelitian dapat di sajikan dalam sebuah rancangan flowchart seperti pada gambar 1 rancangan penelitian dibawah ini:
Dari gambar 1 dapat diuraikan bahwa:
1. Analisis masalah
Pada tahap ini analisis masalah yang terkait yaitu dengan membuat grafik visualisasi data COVID-19 di Indonesia menggunakan tableu.
2. Mempelajari Literatur
Pada  tahap  ini,  merupakan  langkah  untuk  mengumpulkan  informasi  yang  relevan  dengan  topik  masalah  yang terjadi objek penelitian, melengkapi pengetahuan teori – teori yang digunakan dalam penelitian.
3. Mengumpulkan Data
Pada tahap ini, penulis mengumpulkan data dari Kaggle.com dalam bentuk softcopy. Data yang yang di dapat dari Kaggle.com tersebut berjudul COVID-19 Indonesia Time Series Tahun 2020 – 2021.
4. Praprocessing Data
Pada  tahap  ini,  hasil  mengubah  data  harus  diperhatikan  untuk  menyesuaikan  dengan  penelitian  yang  sedang dilakukan. Perlu diperhatikan kebutuhan dataset yang digunakan misalnya penggunaan  field nomor (format id), field tahun target (format label) dan lain- lain.
5. Input Data
Pada tahap ini, input dataset kedalam Tableau dilakukan dengan menggunakan read excel.
6. Proses Tableau
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  visualisasi  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  dalam  membuat  suatu visualisasi grafik perincian kasus aktif dan kasus kematian di Indonesia sehingga bisa menentukan provinsi mana yang mendapatkan grafik tertinggi dan terendah kasus COVID-19.
7. Hasil proses
Pada tahap ini, diambil hasil akhir atau kesimpulan dari proses yang telah dilakukan dan membandingkan hasil yang ada.

## 2.2 Prosedure Pengumpulan Data
Dalam upaya untuk memperoleh data yang diperlukan dalam penulisan penelitian ini, penulis menggunakan prosedure pengumpulan data sebagai berikut :
1. Penelitian Kepustakaan (library research )
Yaitu metode dengan mengumpulkan dan mempelajari literature yang berkaitan dengan analisa big data tentang visualisasi dengan menggunakan tableau untuk informasi dan pembahasan mengenai ini bersumber dari jurnal – jurnal ilmiah, paper, artikel, buku, serta sumber ilmiah lainnya.
2. Data yang dikumpulkan dalam penelitian berupa data sekunder, yaitu dimana data tersebut telah disediakan dalam berbagai bentuk statistik atau data yang telah disiapkan.
3. Sumber  data  penelitian  diperoleh  dari  website  Kaggle.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data COVID-19 Indonesia Time Series Tahun 2020 – 2021.

## 2.3 Analisis Data
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian,  komponen  yang  paling  penting  adalah  diperlukannya  data  penelitian  dimana data  tersebut  akan  diolah  sehingga  menghasilkan  suatu  tujuan  yang  bermanfaat.  Berikut  data  mentah  COVID-19 Indonesia Time Series Tahun 2020 – 2021 yang diperoleh dari website Kaggle.com https://www.kaggle.com/hendratno/covid19-indonesia.  Data  mentah  belum  melakukan  preprocessing  data,  masih terdapat  beberapa  dataset  lain  dari  kasus  COVID-19.  Dimana  data  yang  akan  diklasifikasikan  hanyalah  data  dari dataset peta  sebaran COVID-19 saja dengan mengambil beberapa kasus yang ada pada dataset tersebut yang akan diolah di tableau.

## 2.3.1 Alat Analisis Data
Analisis data menggunakan Microsoft Excel yang digunakan sebagai pengolah data dan software Tableau sebagai alat visualisasi.

## 2.3.2 Instrumen Penelitian
Penelitian ini, penulis melakukan beberapa dataset file dalam bentuk spreadsheet file excel 2010 (xls). Transformasi data ini diperlukan sebagai masukan untuk perangkat lunak yang akan digunakan dalam penelitian. Dalam pengolahan data transformasi, penulis menggunakan perangkat lunak Tableau versi 2019. Adapun Instrumen penelitian berasal dari Kaggle. Kemudian diolah ke dalam Microsoft Excel 2010. Setelah data dipilih dan dimasukkan dengan read excel maka data kemudian akan di analisis menggunakan software Tableau.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pendahuluan
Hasil  penelitian  ini  disajikan  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  COVID-19  Indonesia  Time  Series  dari  tahun  2020  –  2021  yang  di  dalamnya  provinsi  di  Indonesia. Pembahasan  pada  penelitian  ini  meliputi  visualisasi  data  dalam  pembuatan  worksheet  dan  dashboard  yang diimplementasikan ke dalam software Tableau.

## 3.2 Pengolahan Data
Pada uraian ini menjelaskan tentang awal proses pengolahan data untuk membuat tampilan worksheet dari beberapa data kasus aktif dan kasus kematian COVID-19 di Indonesia yang telah divisualisasikan.

## 3.2.1Visualisasi Data
Visualisasi  data  adalah  istilah  umum  yang  menggambarkan  setiap  upaya  untuk  membantu  orang  memahami pentingnya  data  denga  menempatkannya  dalam  konteks  visual.  Dengan  kata  lain,  visualisasi  data  adalah  berupa kumpulan  data  besar  dan  kecil  yang  akan  diubah  menjadi  visual  yang  lebih  mudah  dipahami  dan  diproses  oleh manusia(Islam  &  Jin,  2019).  Alat  visualisasi  data  yang  digunakan  penulis  yaitu  menggunakan  tableau.  Dalam melakukan proses visualisasi data tahapan yang dilakukan : 1. Melakukan koneksi data yang telah di praprocessing terlebih dahulu ke dalam tableau
2. Menyiapkan tujuh worksheet yang sudah ditentukan penulis yaitu :
a. Peta Sebaran COVID-19
b. Statistik COVID-19
c. Perincian Kasus Aktif Per Provinsi
d. Kasus Kematian Per Provinsi
e. Jumlah Kasus Aktif
f. Jumlah Kasus Kematian
g. Jumlah Kasus Terkonfirmasi
3. Mendesign dashboard dari worksheet yang telah dibuat.
Setelah  mengetahui  apa  saja  tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  membuat  sebuah  visualisasi  maka  proses berikutnya akan dilakukannya sebuah pengolahan di software tableau.
1. Melakukan koneksi data ke dalam software tableau.
Koneksi  data  ke  dalam  software  tableau,  yaitu  dengan  menghubungkan  datasource  ke  tableau.  Data  yang digunakan setelah di praprocessing dapat di lihat pada gambar 6 dibawah ini.

## Gambar 2. Tampilan Datasource di Tableau
Gambar 2 merupakan datasource yang telah di masukkan atau yang sudah terkoneksi ke dalam software tableau. Datasource yang di gunakan di tableau yaitu data date, location, new cases, new deaths, new recovery, new active cases, location level, province, country, dan island. Data ini akan diolah di halaman worksheet pada tableau yang nantinya akan di gunakan penyaringan data terkait kasus virus corona di Indonesia.
2. Worksheet Peta Sebaran COVID-19
Halaman  kerja  ini  akan  menampilkan  peta  persebaran  COVID-19  di  Indonesia  yang  didalamnya  berisi  peta Indonesia jumlah kasus aktif dan jumlah kasus kematian seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Peta Persebaran COVID-19
Gambar  3  merupakan  tampilan  worksheet  peta  persebaran  COVID-19  di  Indonesia.  Membuat  tampilan  peta persebaran pada tableau yaitu klik kolom province yang berada di dimensions dan tahan geser masukkan ke dalam rows, kemudian klik kolom new active cases yang berada di measures dan tahan geser masukkan ke sheet sehingga memunculkan  jumlah  kasus  aktif  untuk  setiap  provinsi.  Klik  show  me  yang  berada  diatas  pojok  layar  untuk menampilkan maps yang diinginkan sesuai data yang di visualisasikan. Tampilan maps terdapat 2 warna gold dan ungu, warna gold yaitu menampilkan kasus aktif yang tertinggi sedangkan warna ungu yaitu menampilkan kasus aktif  sedang sampai terendah. Kasus kematian  juga dimasukkan ke dalam peta sebaran tersebut, dengan tujuan mengetahui  jumlah kasus kematian setiap provinsi.  Klik kolom new deaths  yang berada di  measures dan tahan geser masukkan ke detail yang berada pada kolom marks sehingga kasus kematian juga akan tampil. Selanjutnya menampilkan  filter  provinsi  dengan  tujuan  memudahkan  mencari  provinsi  tertentu  yang  di  inginkan.Wajib memiliki  bagian  pembahasan  yang  menjelasan  pembahasan  dari  hasil  penelitian  sehubungan  dengan  hipotesis yang  di  ambil  dalam  penelitian.  Pada  sub  bagian  pembahasan  juga  membandingkan  dengan  kajian  dari  hasil penelitian sejenis yang di gunakan pada bagian pendahuluan. Rujukan juga wajib ada dalam bagian ini. Langkah menampilkan filter tersebut dengan klik kolom province yang berada di dimensions dan tahan geser masukkan ke dalam filter.
3. Worksheet Statistik COVID-19
Halaman kerja ini akan menampilkan grafik area statistik COVID-19 di Indonesia yang didalamnya berisi grafik area dari kasus aktif dan kasus kematian yang terpisah menjadi dua grafik area seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Statistik COVID-19
Gambar 4 merupakan worksheet statistik COVID-19 di Indonesia.Tampilan statistik COVID-19 pada worksheet terbagi dua, yaitu kasus aktif harian dan kasus kematian harian. Berwarna merah merupakan statistik dari kasus aktif  harian sedangkan  berwarna hijau  merupakan statistik kasus kematian. Bentuk dari statistik COVID-19 ini dalam  tableau  yaitu  dinamakan  bentuk  grafik  area.  Kasus  statistik  COVID-19  ini  dihitung  perhari  sehingga menampilkan jumlah kasus perharinya yang terkena kasus aktif dan kematian. Membuat tampilan statistik pada tableau yaitu klik kolom date yang berada di dimensions dan tahan geser masukkan ke dalam columns, kemudian klik kolom new active cases yang berada di measures dan tahan geser masukkan ke dalam rows dan klik kolom new deaths yang berada di measures dan tahan geser masukkan ke rows. Kemudian klik show me yang berada di pojok kanan atas pada tableau untuk menampilkan grafik statistk area yang di inginkan.
4. Worksheet Perincian Kasus Aktif Per Provinsi
Halaman kerja ini akan menampilkan grafik horizontal bar perincian kasus aktif per provinsi di Indonesia yang berisi rincian kasus aktif dimulai dari tertinggi sampai terendah seperti pada gambar 5.

## Gambar 5. Perincian Kasus Aktif Per Provinsi
Gambar 5. merupakan worksheet perincian kasus aktif COVID-19 per provinsi Indonesia. Grafik bar menunjukkan provinsi  DKI  Jakarta  merupakan  provinsi  dengan  jumlah  kasus  aktif  COVID-19  tertinggi  di  Indonesia  dengan jumlah kasus aktif 100.169 ribu jiwa dan Sulawesi Barat merupakan provinsi yang jumlah kasus aktif COVID-19 terendah di Indonesia dengan jumlah kasus aktif 529 jiwa. Membuat tampilan grafik horizontal bar perincian kasus aktif di tableau bisa dilihat seperti pada gambar 10.
5. Worksheet Kasus Kematian Per Provinsi
Halaman kerja ini akan menampilkan grafik treemaps kasus kematian per provinsi di Indonesia yang berisi rincian kasus kematian dimulai dari tertinggi sampai terendah seperti pada gambar 6.

## Gambar 6. Kasus Kematian Per Provinsi
Gambar  6.  merupakan  worksheet  Kasus  kematian  COVID-19  per  provinsiIndonesia.  Grafik  treemaps  ini menunjukkan  kasus  kematian  dari  tertinggi  sampai  terendah  di  Indonesia  berdasarkan  kotak  yang  berada  di tampilan  worksheet.  Semakin  besar  kotak  maka  semakin  tinggi  kasus  kematiannya  dan  semakin  kecil  kotak tersebut  maka  semakin  kecil  pula  nilai  kasus  kematian  tersebut.  Grafik  ini  menunjukkan  bahwa  Jawa  Timur merupakan provinsi yang memiliki kasus kematian tertinggi di Indonesia dengan jumlah kasus kematian 13.610 jiwa dan Sulawesi Barat merupakan provinsi yang memiliki kasus kematian terendah di Indonesia dengan jumlah kasus 127 jiwa.

## 3.3 Hasil Percobaan
Hasil  percobaan  pada  penelitian  ini  dengan  membuat  sebuah  analisis  visualisasi  dashboard.  Sebuah  dashboard merupakan  kumpulan  dari  beberapa  worksheet  dan  informasi  pendukung  yang  ditampilkan  dalam  satu  tempat sehingga mendapatkan hasil dan memantau berbagai data secara bersamaan. Tampilan yang ditambahkan ke dalam dashboard terhubung kelembar kerja yang sesuai.
Gambar  7  merupakan  dashboard  COVID-19  Indonesia  yang  telah  di  gabungkan  dari  beberapa  worksheet. Dengan adanya dashboard yang telah di buat dapat dengan cepat mengetahui perkembangan dari kasus COVID-19 seperti  mengetahui  peta  sebaran  COVID-19,  statistik  COVID-19,  perincian  kasus  aktif  per  provinsi,  dan  kasus
kematian per provinsi. Dengan adanya dashboard juga dapatdengan cepat memantau provinsi mana yang di inginkan untuk  melihat  perincian  kasus  aktif,  statistik,  dan  juga  kasus  kematian.  Contohnya  seperti  ingin  memantau perkembangan  provinsi  DKI  Jakarta  saja  untuk  melihat  peta,  statistik,  kasus  aktif,  dan  kasus  kematiannya  hanya dengan mengeklik salah satu dari tampilan itu saja baik berupa peta sebaran COVID-19, perincian kasus aktif COVID- 19, kasus kematian, dan juga misa memilih nya dengan filter province yang ada di sebelah kanan seperti pada gambar 8. dibawah ini.
Gambar 8. Dashboard COVID-19 DKI Jakarta
Gambar 8. merupakan dashboard COVID-19 DKI Jakarta yang dengan cepat menampilkan data DKI Jakarta yang  merupakan sebagai provinsi  yang tertinggi  kasus aktif  COVID-19. Informasi  yang terdapat dalam dashboard tableau berupa peta sebaran COVID-19, statistik harian COVID-19, jumlah perincian kasus aktif per provinsi yaitu 100.169  ribu  jiwa,  dan  juga  jumlah  kasus  kematian  yaitu  9.250  ribu  jiwa.  Cara  kerja  menampilkan  diatas  adalah berikan check list pada provinsi DKI Jakarta di kolom filter provinsi dan juga bisa memilih dari worksheet perincian kasus aktif per provinsi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  haasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,dapat  dikatakan  bahwa  tableau  dapat melakukan visualisasi data dengan baik dan sistematis. Didapatkan hasil visualisasi data COVID-19 dari dashboard yang menunjukkan grafik kasus aktif tertinggi adalah provinsi DKI Jakarta dengan jumlah kasus 100.169 ribu jiwa dan grafik  yang  menunjukkan kasus aktif terendah adalah provinsi Sulawesi Barat dengan  jumlah  kasus 529  jiwa. Sedangkan  untuk  kasus  kematian,  grafik  yang  menunjukkan  kasus  kematian  tertinggi  adalah  provinsi  Jawa  Timur dengan jumlah kasus 13.610 ribu jiwa dan grafik yang menunjukkan kasus kematian terendah adalah Sulawesi Barat dengan jumlah kasus 127 jiwa.

## REFERENCES
[1] J. J. Inkiriwang and F. N. P. W. Waworundeng, “Kinerja Pemerintah Dalam Penanganan Pandemi Covid-19 Di Kecamatan Wanea Kota Manado,” vol. 3, no. 2, pp. 1–23, 2023.
[2] Kemenkes, “Rencana Strategis Kementerian Kesehatan Tahun 2020-2024,” Kaos GL Derg., vol. 8, no. 75, pp. 147–154, 2020,
[Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2020.125798%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.smr.2020.02.002%0Ahttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/810049%0Ahttp://doi.wiley.com/10.1002/anie.197505391%0Ahttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B 9780857090409500205%0Ahttp:
[3] N. Rahmiati, Afrianti, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Kepatuhan Masyarakat Terhadap Protokol  Kesehatan Covid- 19,” J. Ilm. STIKES Kendal, vol. 11, no. 1, pp. 113–124, 2021, [Online]. Available: https://journal.stikeskendal.ac.id/index.php/PSKM/article/view/1045/647
[4] D. Saepuloh, “Visualisasi Data Covid 19 Provinsi DKI Menggunakan Tableau,” J. Ris. Jakarta, vol. 13, no. 2, pp. 55–64, 2020, doi: 10.37439/jurnaldrd.v13i2.37.
[5] H. Wiguna, Y. Nugraha, F. Rizka R, A. Andika, J. I. Kanggrawan, and A. L. Suherman, “Kebijakan Berbasis Data: Analisis dan Prediksi Penyebaran COVID-19 di Jakarta dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),”  J. Sist. Cerdas, vol. 3, no. 2, pp. 74–83, 2020, doi: 10.37396/jsc.v3i2.76.
[6] R. Pakpahan and Y. Fitriani, “Analisa Pemafaatan Teknologi Informasi Dalam Pemeblajaran Jarak Jauh Di Tengah Pandemi Virus Corona Covid-19,” JISAMAR (Journal Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Researh), vol. 4, no. 2, pp. 30–36, 2020.
[7] R. N. Putri, “Indonesia dalam Menghadapi Pandemi Covid-19,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi, vol. 20, no. 2, p. 705, 2020, doi: 10.33087/jiubj.v20i2.1010.
[8] S. Siska and D. S. Putri, “Implementasi Business Intelligence Untuk Menganalisis Perbandingan Data Kasus Covid-19 Di Jawa  Barat  Sebelum  Psbb  Dan  Setelah  Psbb,”  Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ.,  vol.  7,  no.  2,  2021,  doi: 10.21107/edutic.v7i2.9893.
[9] I. Y. Arulampalam Kunaraj, P.Chelvanathan, Ahmad AA Bakar, “Penerapan Bussiness Intelligence untuk Menganalisis Data Kasus Covid 19 Di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Platform Google Data Studio,” J. Eng. Res., vol. 22, pp. 187–196, 2023.
[10]  L. Liliana, D. Vera, A. S. Wijaya, and D. Y. Bernanda, “Penggunaan Big Data Untuk Menganalisis Tingkat Keberhasilan Siswa  Menempuh  Mata  Kuliah,”  Pros.  Semin.  Nas.  Teknoka,  vol.  4,  no.  2502,  pp.  I77–I82,  2019,  doi: 10.22236/teknoka.v4i0.4208.
[11]  F.  Azizah  and  U.  K.  Indonesia,  “Penerapan  Big  Data  dalam  Bidang  Pendidikan  Studi  Kasus  Menganalisa  Kinerja  Siswa Penerapan Big Data dalam Bidang Pendidikan Studi Kasus Menganalisa Kinerja Siswa,” no. December, 2023.
[12]  A. S. Sinaga, “Analisa Big Data Penyebaran Covid-19 Dengan Business Intelligence (Bi),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 26, no. 3, pp. 218–226, 2021, doi: 10.35760/tr.2021.v26i3.4067.
[13]  R.  M.  A.  Yogi  aditya  saputra,  syafrial  fachri  pane,  Big  Data :  Implementasi  Hadoop  Mapreduce  pada  pemetaan  sekolah menggunakan phyton. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[14]  A. Setiawan et al., “Visualisasi Data Progres Program Vaksinasi COVID-19 Internasional Berbasis Tableau,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 25–33, 2022, doi: 10.28926/ilkomnika.v4i1.441.
[15]  A. H. G. Balamurugan Balusamy, Nandhini Abirami R, Big Data: Concepts, Technology and Architecture. John Wiley and Sons, Incorporated, 2021.
[16]  D. Hartama, “Analisa Visualisasi Data Akademik Menggunakan Tableau Big Data,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 3, no. 3, p. 46, 2018, doi: 10.30645/jurasik.v3i0.65.
[17]  M. Ariandi and S. Rahma Puteri, “Analisis Visualisasi Data Kecamatan Kertapati menggunakan Tableau Public,” JUPITER (Jurnal  Penelit.  Ilmu  dan  Tek.  Komputer),  vol.  14,  no.  2-b,  pp.  366–373,  2022,  [Online].  Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/5141