2292 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2292-2304 E- ISSN 2503-2933

## Analisa Dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan
Exploratory Data Analysis Pada PT. Telkominfra
Aditya Hari Wibowo* 1 , Khatin Faisah 2 , Yudo Devianto 3 1,2 Universitas Mercubuana; Jakarta, (021) 31934471
3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl.Meruya Selatan Kembangan, Jakarta Barat, Indonesia e-mail: * 1 aditya.wibowo1101@gmail.com, 2 khatin.faisah@gmail.com,
3 yudo.devianto@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Pengelolaan data dalam proyek merupakan kegiatan penting dalam sebuah jenis usaha, karena seiring waktu semakin berkembangnya perusahaan semakin banyak dan beragam data yang dimiliki. Bisnis Telkominfra yang semakin berkembang dengan proyek-proyek yang besar dengan  tingkat  kompleksitas  yang  tinggi  sehingga  menyulitkan  dalam  melakukan  proses pengolahan  data.  Dengan  kondisi  saat  ini  proses  pengolahan  data  mulai  dari  melakukan export, melakukan filterisasi data, melakukan analisis terhadap data, serta membuat visualisasi data masih dilakukan dengan menggunakan file excel, hal ini memakan waktu yang cukup lama sehingga  proses  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  oleh  manajemen  menjadi  kurang optimal.  Tujuan  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  dan  pengetahuan kepada  user  terkait  secara  real  time  sehingga  bisa  mempercepat  proses  pengambilan keputusan.  Maka  dari  itu  diperlukan  data  analisis  menggunakan  metode  Exploratory  Data Analysis  (EDA),  EDA  dilakukan  mulai  dari  pemahaman  obyek  bisnis  dimana pendapatan/penjualan  sebagai  salah  satu  metric  yang  digunakan  untuk  melihat  profil  kinerja perusahaan  hingga  korelasi  variabel  lainnya  terhadap  target  metric.  Hasil  penelitian  ini terlihat  bahwa  perbandingan  pendapatan  setiap  bulannya,  perbandingan  pendapatan  pada masing  masing  produk  dan  komposisi  realisasi  pendapatan  terendah  sehingga  bisa  menjadi bahan  evaluasi  oleh  manajemen,  dan  hasil  EDA  tersebut  akan  ditampilkan  dalam  sebuah aplikasi visualisasi data..
. Kata kunci — Exploratory data analysis, Visualisasi data, Analisis Data, Pengolahan data

## Abstract
Data  management  in  projects  is  an  important  activity  in  a  type  of  business,  because over time the company grows more and more and more data is owned. Telkominfra's business is growing  with  large  projects  with  a  high  level  of  complexity  making  it  easier  to  process  data. With the current condition, the data processing process starting from exporting, filtering data, analyzing data, and visualizing data is still done using excel files, this takes quite a long time so that the decision-making process carried out by management is not optimal. The purpose of this research  is  to  provide  information  and  related  users  in  real  time  so  that  it  can  speed  up  the decision-making  process.  Therefore,  the  data  analysis  required  using  the  Exploration  Data Analysis  (EDA)  method,  EDA  is  carried  out  starting  from  understanding  the  business  object where  income/sales  is  one  of  the  metrics  used  to  view  the  company's  performance  profile  to other  correlation  variables  to  the  target  metric.  The  results  of  this  study  show  that  the comparison  of  monthly  income,  the  comparison  of  the  income  of  each  product  and  the realization  of  each  income,  so  that it  can  be  evaluated  by  management,  and the  results  of  the EDA will be displayed in a data visualization application.
Telkominfra]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Keywords — Exploratory data analysis, Data Visualization, Analysis Data, Data Processing.

## 1. PENDAHULUAN
elkominfra  atau  PT.  Infrastruktur  Telekomunikasi  Indonesia  adalah  perusahaan  yang bergerak  dibidang  infrastruktur  telekomunikasi,  memiliki  pengetahuan  mendalam  tentang teknologi, masalah manajemen jaringan, operasi telekomunikasi, manajemen dan pemeliharaan untuk klien nasional maupun multinasional.
Dalam  bidang  bisnis  apapun  penggunaaan  teknologi  informasi  dapat  digunakan  sebagai sarana pendukung kinerja bisnis dalam sebuah perusahaan, Telkominfra yang bergerak dibidang telekomunikasi tentu tidak asing dengan hal tersebut, misalnya penggunaan dashboard sebagai teknologi informasi untuk kebutuhan penyajian data dan informasi ke dalam bentuk visual yang menarik  dan  mudah  untuk  dimengerti  [1].  Karena  seiring  waktu  semakin  berkembangnya perusahaan  semakin  banyak  dan  beragam  data  yang  dimiliki.  Salah  satu  data  terpenting  yang dimiliki  perusahaan  adalah  data  penjualan,  penjualan  menjadi  sebuah  hal  yang  sangat  penting bagi  perusahaan,  sebab  nilai  keuntungan  /  kerugian  yang  diperoleh  dari  aktivitas  penjualan menjadi  sumber  yang  membentuk  nilai  keseluruhan  perusahaan.  salah  satu  cara  memperoleh keuntungan  adalah  menggunakan  cara  melakukan  penjualan,  baik  penjualan  secara  tunai maupun penjualan secara kredit [2].
Proses  penjualan  di  Telkom  Infra  dilakukan  mulai  dari presales yang  didalamnya  ada dokumen  kelayakan  bisnis,  lalu  kontrak  customer,  delivery  pekerjaan,  serta  pencatatan penagihan  sampai  pembayaran  oleh  customer.  bisnis  Telkominfra  yang  bergerak  dibidang infrastruktur  teknologi  sering  berkutat  dengan  project  project  besar  yang  memiliki Bill  of Quantity (BOQ)  / line  item yang  banyak  sehingga  perlu  perhatian  khusus  untuk  melakukan pengolahan  data.  Hal  ini  menyulitkan  perusahaan  dalam  melakukan  analisis  terhadap  data tersebut.
Proses  pembuatan  laporan  yang  sesuai  dengan  keinginan  manajemen  perusahaan seringkali membutuhkan waktu yang cukup lama, hal ini dikarenakan proses pembuatan laporan harus  melalui  banyak  tahapan  baru  kemudian  bisa  menghasilkan  sebuah  informasi,  seperti melakukan export data dari sistem aplikasi yang sudah ada ke dalam excel, melakukan filterisasi data,  melakukan  pengelompokan  data,  melakukan  analisis  terhadap  data,  memilah  informasi yang diperlukan, mengelompokkan informasi berdasarkan kebutuhan, serta membuat visualisasi dari  informasi  yang  telah  didapatkan.  Selain  itu  pemanfaatan  teknologi  informasi  pada  bagian ini masih belum maksimal seperti belum adanya dashboard dan notifikasi membuat pihak yang terlibat sulit membuat analisis data keterhubungan antara data satu dan lainnya, selain itu pada kapabilitas  masing  masing  memiliki  keterbatasan  kemampuan  staff  untuk  mengolah  raw  data menjadi  informasi  karena  proses  pada  pencatatan Revenue , Account  Receivable (AR) ,  dan Billing ditangani  oleh  unit  yang  berbeda.  Hal  ini  kemudian  menyebabkan  proses  pengolahan data  tersebut  memakan  waktu  yang  cukup  lama  sehingga  proses  pengambilan  keputusan  yang dilakukan  oleh  manajemen  menjadi  kurang  maksimal  dikarenakan  tidak  adanya  tools  IT  yang bisa memberikan insight untuk mengambil keputusan pada saat itu [1].
Maka  dari  itu  diperlukan  analisa  dan  perancangan  teknologi  informasi  yang  dapat mengatasinya,  yaitu  dengan  membangun  sebuah  penelitian  dengan  melakukan  analisa  dari kebutuhan  perusahaan  lalu  dituangkan  kedalam  aplikasi  pengolahan  data  terhadap  laporan penjualan  yang  bisa  memberikan  wawasan  dan  informasi  tambahan  kepada  manajemen  untuk membuat  keputusan  terkait  laporan  penjualan  secara  real  time.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengurangi  atau  menghilangkan  potensi  risiko  salah  mengambil  keputusan  terhadap  strategi bisnis perusahaan. salah satu fungsi statistik yang dilakukan adalah meringkas atau melakukan
T
2294 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2292-2304 E-ISSN 2503-2933
rangkuman  data  sehingga  data  tersebut  menghasilkan  informasi  yang  mudah  dimengerti  orang banyak [3].
Penelitian  ini  didorong  oleh  hasil  penelitian  yang  sebelumnya  pernah  dilakukan. Penelitian-penilitian yang membahas analisis data dan visualisasi antara lain:
Menurut  penelitian  sejenis yang  dilakukan  oleh  Desi Aryanti dan Johan  Setiawan,  2018 dengan  judul  “Visualisasi  Data  Penjualan  dan  Produksi  PT  Nitto  Alam  Indonesia”  dengan metode  Exploratory  Data  Analysis  untuk  mendapatkan  pola  penjualan  dan  produksi  dalam kurun  waktu  5  tahun  terakhir  dengan  jumlah  data  penjualan  dan  produksi  yang  sangat  besar yang  belum  pernah  dilakukan  analisis  sama  sekali  [4].  Menurut  R.  Indrakumari,  T.  Poongodi dan  Soumya  Ranjan  Jena,  2020  dengan  judul  penelitian  “Heart  Desease  Prediction  Using Exploratory Data Analysis” Tentang analisis data sebagai teknologi yang memiliki biaya yang rendah  dan  memainkan  peran  penting  dalam  perawatan  kesehatan  yang  mencakup  temuan penelitian baru, situasi darurat dan wabah penyakit dalam melakukan prediksi penyakit jantung dilakukan menggunakan algoritma clustering K-means bersama analisis data dan alat visualisasi [5].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Natasya  Ulfha  Nabilla  dan  Syarif  Hidayat,  2021. Dengan  judul  “Pengembangan  Business  Intelligence  pada  Sistem  Informasi  Distributor  Studi Kasus  pada  Distributor  Masker  Kecantikan  Wajah  Organik”.  Studi  ini  Melakukan  analisa terhadap  forecasting  pada  data  penjualan  yang  dilakukan  oleh  distributor  masker  organik, membuat  visualisasi  dalam  bentuk  dasboard  intelijen  bisnis  berdasarkan  hasil  forecasting  dan data  aktual  yang  ada.  Penelitian  ini  menggunakan  konsep business  intelligence dengan melakukan prediksi profit jangka pendek dan jangka panjang menggunakan metode automated machine learning. [6]

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  data  bersumber  dari  sistem  informasi  ERP (Enterprise  Resource Planning) pada  aplikasi  SAP  didalam  modul  report  penjualan  data  yang  diambil  adalah  data yang  terdapat  pada  sistem  informasi  tersebut  dalam  kurun  waktu  1  September  2021  sampai dengan 31 May 2022.

## 2. 1   Alur Penelitian
Gambar 1.  Kerangka Penelitian
Telkominfra]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pada  tahap  awal  mengidentifikasi  masalah  yang  ada,  hasil  khusus  ini  memberikan  latar belakang  untuk  perumusan  masalah.  Ini  adalah  tujuan  dari  penyelidikan  untuk  diidentifikasi. Yaitu,  memahami  dan  merancang  visualisasi  data,  memahami  data  untuk  meningkatkan wawasan  bisnis  perusahaan.  Tahap  kedua  adalah  pengumpulan  data  mengenai  tata  cara pengumpulan  data,  dengan  cara  metode  lapangan  (field  research)  melalui  wawancara  dan observasi,  serta  metode  perpustakaan  (library  research)  yaitu  mengutip  beberapa  bacaan  yang berkaitan dengan pelaksanaan visualisasi data dan exploratory data analysis. Tahap ketiga yaitu analisa  kebutuhan  yaitu  untuk  mengetahui  apa  saja  yang  diperlukan  untuk  merancang  sebuah dashboard visualisasi data. Konsep desain rancangan dilakukan sebelum terbentuknya aplikasi, dengan  menggunakan  model  yang  bersifat  sistematis  atau  berurutan  dalam  membangun software dimulai dari analisis, desain, pengkodean, pengujian, dan tahap pendukung (support). [7]
1. Identifikasi permasalahan dan penentuan solusi Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  identifikasi  masalah  dan  penentuan  solusi,  ditahap  ini penulisan melakukan perumusan masalah, Batasan masalah, manfaat dan tujuan penelitian.
2. Pengumpulan data dengan Observasi, Interview dan Studi literatur. Pada tahap ini penulis melakukan wawancara kepada key person yang ada di unit Sales dan Project Control, melakukan studi literatur dari jurnal-jurnal penelitian terkait dan melakukan observasi pada data penjualan yang dimiliki PT. Telkominfra pada sistem SAP ERP.
3. Analisa  proses  bisnis  dengan  Flowchart  dan  identifikasi  permasalahan  menggunakan Fishbone.  Pada  tahap  ini  penulis  menggunakan  Flowchart  untuk  menganalisa  proses  bisnis yang berjalan dan identifikasi permasalahan yang dihadapi menggunakan fishbone.
4. Perancangan
Perancangan aplikasi ini dilakukan dengan metode waterfall yang akan menjadi solusi yang lebih baik untuk proyek kecil yang memiliki persyaratan terdefinisi dengan baik dan minim perubahan.
5. Implementasi dan Evaluasi.
Pada tahap ini dilakukan implementasi sistem, evaluasi dan pengujian aplikasi.

## 2.2   Teknik Pengumpulan Data

## 2. 1.1  Observasi
Pada penelitian ini penulis melakukan observasi dari data laporan penjualan yang diambil dari  SAP  pada  modul  Sales  Distribution.  Data  sekunder  yang  digunakan  yaitu  terkait  dengan data pendapatan dari kurun waktu September 2021 hingga April 2022, dengan tersebut didapat dengan  melakukan  permintaan  data  pada  PT. Telkominfra  format  data  berupa  Microsoft excel dan  Json.  Untuk  data  dalam  format  Json  dilakukan  integrasi  data  menggunakan  protokol  SAP RFC (Remote Function Call).

## 2. 1.2  Interview
Data primer yang didapat adalah hasil dari wawancara terhadap salah satu staff revenue assurance,  pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  dalam rangka mencapai tujuan penelitian dengan menanyakan beberapa pertanyaan dengan pendekatan metode 5W1H yang dapat membantu memperlancar menemukan akar permasalahan dan solusi yang  tepat  untuk  menyelesaikan  masalah.  Dalam  proses  penelitian  dan analisis  sangat  penting untuk  mengumpulkan  data  berkualitas  dan  lengkap,  oleh  karena  itu  penggunaan  pertanyaan terbuka membutuhkan jawaban yang membangun, sehingga membantu untuk mendeskripsikan dan memberi petunjuk dari suatu permasalahan [8].
2296 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2292-2304 E-ISSN 2503-2933

## 2. 1.2  Studi Literatur
Penelitian  dilakukan  dengan  mencari  studi  literatur  atau  kepustakaan  dengan mengumpulkan  bahan-bahan  Pustaka  seperti  artikel  dan  jurnal  dari  penelitian  terdahulu  pada kurun waktu tahun 2017 – 2021 yang dapat mendukung penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pembuatan  laporan  yang  sesuai  dengan  keinginan  manajemen  perusahaan seringkali  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Seperti  yang  digambarkan  pada  Gambar  2 Existing  Bisnis  Proses,  dimulai  dari pembuatan internal  order atau  yang  lebih dikenal  dengan sebutan IO, yang mana pembuatan IO tersebut dilakukan oleh unit sales segment , lalu kemudian dilakukan validasi dokumen kelayakan bisnis oleh unit business solution sampai nanti akhirnya proses  IO  tersebut  disubmit  kedalam  sistem  informasi  SAP,  lalu  submit  kontrak  customer, delivery pekerjaan, serta pencatatan penagihan sampai pembayaran oleh customer.

## Gambar 2. Existing Bisnis Process

## 3.1   Analisa Fishbone
Analisis sebab-akibat digunakan untuk mengetahui penyebab suatu masalah dapat terjadi. Dengan  menganalisis  kondisi tertentu,  sumber/  akar  permasalah  dapat  ditemukan  dan  mencari solusi  untuk  mengatasinya  [9].  Fungsi  lain  dari  diagram  Fishbone  yaitu  untuk  analisa  sebab akibat  dalam  mengidentifikasikan  interaksi  kompleks  dari  penyebab  suatu  kejadian  atau masalah  tertentu  [9].  Gambar  3.  berikut  merupakan  ilustrasi  Fishbone  Analysis  yang dikembangkan untuk menemukan penyebab dari masalah “sulitnya memperoleh insight”.
Aditya , et., al [Analisa dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan Exploratory Data Analysis pada PT. Telkominfra]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Analisa Diagram Fishbone
1. Data (Material/ Measurement) : Data yang diolah berjumlah besar karena merupakan rincian rencana anggaran belanja (RAB) dari kontrak proyek yang sudah disepakati dengan client.
2. Process:  Pada  proses  pembuatan  laporan  pengolahan  data  dilakukan  secara  manual menggunakan  Microsoft  excel  baru  kemudian  dikirimkan  kepada  stakeholdet  terkait,  hal tersebut membuat proses pengolahan data memakan waktu cukup lama.
3. People:  Sumber  daya  manusia  memiliki  kompetensi  yang  berbeda  beda,  sehingga  tidak setiap  orang  di  divisi  terkait  mampu  mengolah  data  menjadi  informasi  yang  dibutuhkan. Adapun  pemahaman  dan  tujuan  antara  unit  sales  dan  financial  control  yang  berbeda pemahaman sehingga menimbulkan distorsi informasi terkait project.
4. Tools  (Machinery):  Belum  adanya  dashboard  yang  mampu  menggambarkan  pendapatan perusahan day by day, sehingga manajemen sulit membuat keputusan berdasarkan data yang ada  saat  ini.  Ditambah  lagi  belum  adanya  pengolahan  data  yang  mampu  mengidentifikasi variable apa saja yang berpengaruh / berkorelasi terhadap pendapatan perusahaan.

## 3.2   Usulan Bisnis Proses
Gambar 4. Usulan Bisnis Proses
2298 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2292-2304 E-ISSN 2503-2933
Keterangan gambar 4 usulan bisnis proses sesuai penomoran:
1. Submit Project : Melakukan submit project & contract ke SAP
2. Delivery Pekerjaan & Submit Revenue : Melakukan delivery order terhadap pekerjaan yang sudah diselesaikan
3. Exporting  Data  Revenue  &  Data  Processing  (EDA)  :  Proses  data  analisis  menggunakan metode  EDA  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  sehingga  menghasilkan output yang dibutuhkan oleh perusahaan sesuai dengan masalah yang telah dirumuskan.
4. Submit  Laporan  Penjualan  :  Data  hasil  EDA  ditampilkan  via  aplikasi  menjadi  sebuah dashboard untuk laporan data penjualan.
5. Review  Final  Report  :  Semua  pihak  yang  berkepentingan  bisa  melihat  dashboard  laporan data penjualan.

## 3.2   Exploratory Data Analysis

## 3.2.1  Data Understanding & Data Preparation
Data  yang  sebelumnya  sudah  dipilih,  selanjutnya  yaitu  data  tersebut  dilakukan pembersihan  (cleansing)  dari  error  ataupun  bias  yang  terdapat  pada  data.  Proses  pembersihan data  ini  dilakukan  menggunakan  Python  dan  Pandas.  Python  diklaim  sebagai  bahasa  yang menggabungkan  kapabilitas,  kemampuan,  dengan  sintaksis  kode  yang  sangat  jelas,  dan dilengkapi  dengan  fungsionalitas  pustaka  standar  yang  besar  serta  komprehensif  [10].  Python juga didukung oleh komunitas yang besar. Pre processing dibagi menjadi 6 tahapan yaitu: 1. Import  Data:  Melakukan  import  data  report  penjualan  dari  server  data  warehouse  dengan cara  melakukan  SQL  Query  menggunakan  python  dengan  dibantu  library  sqlalchemy  dan pymysql.
2. Remove  missing  value:  Melakukan  pengecekan  terhadap  data  yang  dibutuhkan, menghilangkan kolom kolom yang tidak diperlukan, melihat data amount yang NaN atau 0 dengan menggunakan beberapa Teknik data cleansing; (replace with mean, ignore, drop)
Melakukan pengecekan data yang memiliki NaN atau Null.
df.isna().sum()
Ada beberapa kolom yang memiliki NaN atau Null value, namun yang menjadi perhatian adalah kolom project duration, yang kemungkinan akan digunakan sebagai proses agregasi dalam analisis selanjutnya. Terdapat 296 row data NaN pada kolom project duration, lalu dilakukan drop na menggunakan script df.dropna().
df.dropna(subset=["project_duration"],axis=0,inplace=True)
3. Menghapus data tidak valid
Pada dataframe ada beberapa kondisi yang menyatakan bahwa data tersebut tidak valid atau tidak  bisa  digunakan  sebagai  data  laporan,  sehingga  data  tersebut  perlu  kita  hilangkan  dari dataset. Berikut kriteria data yang tidak valid antara lain:
• Jika  “so_item  =  0”  artinya  data  delivery  order  sudah  dilakukan  penghapusan,  sehingga tidak digunakan untuk pelaporan, data tersebut hanya digunakan sebagai history transaksi data.
Telkominfra]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
• Jika “reason_reject = Z1” artinya data delivery order memiliki status rejection, sehingga tidak digunakan untuk pelaporan, data tersebut hanya digunakan sebagai history transaksi data.
Lalu  digunakan  fungsi  loc  untuk  memfilter  data  yang  tidak  valid  tersebut  sesuai  kriteria tersebut.
df_new = df.loc[(df['so_item'] > 0) & (df['reason_reject'] != 'Z1'),:]
4. Memperbaiki format data
Melakukan  pengecekan  terhadap  masing  masing  kolom  apakah  ada  kolom  yang  memiliki data tidak sesuai dengan judul kolom dan melakukan koreksi tipe data.
Pengecekan format tanggal pada kolom bast_date, yang menunjukan ada data bast_date yang memiliki  value  ‘0000-00-00’  sehingga  berpotensi  menimbulkan  anomaly  pada  saat dilakukan agregasi atau analisa lebih lanjut, sehingga perlu dilakukan replace data yang diisi dengan string kosong.
Replace data ‘0000-00-00’ dengan “”
df_new["bast_date"].replace({'0000-00-00': ""}, inplace=True) df_new["bast_bill_date"].replace({'0000-00-00': ""}, inplace=True) df_new["date_appr1"].replace({'0000-00-00': ""}, inplace=True) df_new["date_appr2"].replace({'0000-00-00': ""}, inplace=True)
5. Menambahkan atribut sebagai bahan analisis lebih lanjut
df_new['bast_in_billion']=df_new['bast_value']*0.000000001 df_new=df_new.assign(completion = (df_new['bast_value']/ df_new['contract_amount_loc_curr'])*100) df_new['month_revenue'] = pd.to_datetime(df_new['bast_bill_date']).dt.strftime('%Y- %m') df_new['aging_sla'] = pd.to_datetime(df_new['date_appr2'])- pd.to_datetime(df_new['bast_bill_date'])
6. Melakukan konversi tipe data
Konversi tipe data adalah teknik mengubah nilai yang awalnya dari tipe data a, menjadi tipe data  b, ini  dibutuhkan jika  ada  kolom  yang  diperlukan  untuk  melakukan  operasi  aritmatika tetapi  kolom  tersebut  memiliki  type  data string  sehingga  data  tersebut tidak  bisa  dilakukan operasi aritmatika.
Melakukan  Analisa  tipe  data  dengan  menggunakan  script  dtypes,  lalu  ditemukan  ada  8 kolom  yang  memiliki  tipe  data  yang  tidak  seharusnya,  diantaranya  adalah  qty,  bast_date, bast_bill_date, work_start, date_appr1, date_appr2, end_of_work, dan project_duration.
2300 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2292-2304 E-ISSN 2503-2933
Telkominfra]
df_new['qty'] = df_new['qty'].astype('int64') df_new['bast_date'] = df_new['bast_date'].astype('datetime64') df_new['bast_bill_date'] = df_new['bast_bill_date'].astype('datetime64') df_new['work_start'] = df_new['work_start'].astype('datetime64') df_new['date_appr1'] = df_new['date_appr1'].astype('datetime64') df_new['date_appr2'] = df_new['date_appr2'].astype('datetime64') df_new['end_of_work'] = df_new['end_of_work'].astype('datetime64') df_new['project_duration'] = df_new['project_duration'].astype('int64')
Field qty dan project duration dikonversi menjadi int sedangkan bast_date, bast_bill_date, work_start, date_appr1, date_appr2, dan end_of_work menjadi datetime.
Tabel 1. Hasil Pre-processing Data No Deskripsi Hasil 1 Raw Data 45774 baris, 52 kolom 2 Pre-processing Data 11037 baris, 26 kolom
Penelitian ini yang bertitik fokus mengeksplorasi data terkait dengan pendapatan/penjualan  (revenue)  maka  data  yang  didapat  sebelum  dilakukan  data  cleaning merupakan  data  yang  masih  belum  siap  untuk  dilakukan  analisis,  Tabel  3.1  merupakan  hasil dari  pre-processing  menghasilkan  11037  baris,  26  kolom  dari  tahapan  proses  menghilangkan null  values,  merubah  tipe  data,  pengelompokan  data,  memperbaiki  format  data  hingga menambahkan atribut untuk bahan analisis lebih lanjut.

## 3.2.2  Data Analisis & Visualisasi
Gambar 5. Distribusi Revenue Per-Product
Pada  Gambar  5  menerangkan  bahwa  dalam  kurun  waktu  kurang  lebih  10  bulan menunjukan  perbandingan  pendapatan  dari  sisi  produk,  bahwa  produk  Network  Optimization menjadi  penyumbang  tertinggi  pendapatan  perusahaan,  diikuti  oleh  produk  Rectifier  Battery (Recbatt) di urutan kedua hingga produk Construction menjadi penyumbang revenue terkecil.
Aditya , et., al [Analisa dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan Exploratory Data Analysis pada PT. Telkominfra]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 6. Monthly Revenue
Pada Gambar 6 menjelaskan perbandingan pendapatan perusahaan pada setiap bulannya mulai  dari  periode  Agustus  2021  sampai  dengan  Mei  2022.  Digambarkan  bahwa  pendapatan terbesar  berada  dibulan  Desember  2021,  yang  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  akhir  tahun perusahaan  di  upayakan  untuk  mengejar  target  closing  akhir  tahun  2021  sehingga  data pendapatan Desember 2021 menjadi yang terbesar.

## Gambar 7. Lowest Contract Realization
Pada  Gambar  7  menjelaskan  komposisi  dari  realisasi  kontrak,  data  diambil  dari  10 kontrak  yang  realisasi  pendapatannya  (BAST)  paling  rendah.  Terlihat  kontrak  nomor 3110000010  merupakan  kontrak  yang  memiliki  nilai  kontrak  yang  besar  namun  juga  paling rendah  dalam  realisasi  pendapatannya.  Dengan  data  ini  diharapkan  manajemen  bisa  langsung melakukan  evaluasi  terhadap  kontrak  tersebut  mengapa  memiliki  realisasi  pendapatan  yang terendah.
2302 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2292-2304 E-ISSN 2503-2933
Gambar 8. Mean Time Service Level Agreement Revenue Per Product
Pada  Gambar  8  menjelaskan  distribusi  dari  a mean  time aging  proses  delivery  order sampai  dengan  menjadi  revenue  berdasarkan  masing-masing  produk.  Bisa  dilihat  dari  gambar 4.27  menjelaskan  bahwa  produk  On  Grid  merupakan  produk  yang  rata  rata  proses  delivery order-nya  menjadi  yang  terlama  (12  hari).  Dengan  Data  ini  diharapkan  manajemen  dapat melakukan  evaluasi  terhadap  kontrak  dengan  produk  On  Grid  mengapa  membutuhkan  waktu yang lama pada proses delivery order.

## 3.2.2   Hipotesis Korelasi Data
Proses  Analisa  dengan  memprediksi  apa  hubungannya  antara  data  kategori  dengan target.  Lalu  data  kategori  akan  dilakukan  Analisa  keterhubungan  terhadap  target,  dengan melakukan analisis jumlahnya dari target yang ditentukan.
Hasil value counts 1    1332 0     869 Name: is_complete, dtype: int64
Aditya , et., al [Analisa dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan Exploratory Data Analysis pada PT. Telkominfra]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 9. Keterhubungan Kategori dan Target
Pada  gambar  9  Proses  prediksi  keterhubungan  antara  kategori  dan  target  (completion kontrak)  dari  4  kategori  dengan  visualisasi  subplot  yang  ditampilkan  hanya  1  kategori  yang memiliki  keterhubungan  dengan  target,  sehingga  dapat  disimpulkan  proses  prediksi keterhubungan masih diperlukan variabel lain yang bisa mewakili keterhubungan dengan target.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  analisa  data  didapat  bahwa  pendapatan  tertinggi  didapat  oleh  produk  Network Optimization,  pendapatan  tertinggi  dicapai  pada  bulan  Desember  2021  sebagai  upaya perusahaan  dalam  mengejar  target  closing  akhir  tahun,  dan  realisasi  pendapatan  terendah  dari kontrak  3110000010,  sehingga  ini  bisa  menjadi  acuan  untuk  melakukan  evaluasi  kontrak. Sistem  informasi  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  dapat  melakukan  pre-processing data,  analisis  data  dengan  EDA  hingga  menampilkan  hasil  visualisasi  dalam  bentuk  grafik, sehingga  dapat  memberikan  informasi  kepada  manajemen  terkait  kontrak  mana  yang  perlu  di evaluasi, selain itu juga memiliki benefit adanya improvement pada proses pengolahan data dari 6 jam menjadi 30 menit jika mengimplementasikan proses ini.

## 5. SARAN
Analisis  Data  menjadi  hal  yang  sangat  penting  dalam  proses  decision  making,  dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat dikembangkan sampai ketahapan advance data analytic, oleh  karena  itu  masih  diperlukan  data  dari  divisi  lain  sehingga  memperkaya  dataset  dan  bisa menjadi bahan untuk proses analisa lebih lanjut.
2304 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2292-2304 E-ISSN 2503-2933

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   E.  D.  Jayanti  and  N.  Ani ,  "Pembangunan  Dashboard  Untuk  Visualisasi  Analisa Keuangan," 2017.
[2]   Rasyid  and  Haryati ,  "Perancangan  Sistem  Informasi  Akuntansi  Penjualan  Tunai  pada PT. Buana Sultra Mandiri," Bau-Bau, 2019.
[3]   S.  R.  Wahyuningrum, Statistika  Pendidikan  (Konsep  Data  dan  Peluang), CV  Jakad Media Publishing, 2020.
[4]   D.  Aryanti  and  J.  Setiawan ,  "Visualisasi  Data  Penjualan  dan  Produksi  PT.  Nitto  Alam Indonesia Periode 2014-2018," Tangerang, 2018.
[5]   R.  Indrakumari,  T.  Poongodi  and  S.  R.  Jena, "Heart  Desease  Prediction  Using Exploratory Data Analysis.," Procedia Computer Science, Vol. 173, pp. 130-139, 2020.
[6]   N.  U.  Nabilla  and  S.  Hidayat ,  "Pengembangan  Business  Intelligence  pada  Sistem Informasi Distributor," 2021.
[7]   M.  R.  Adani, "Tahapan  Pengembangan  Perangkat  Lunak  Dengan  Metode  Waterfall,"
Sekawan Media, 29 Desember 2020. [Online]. Available:
https://www.sekawanmedia.co.id/metode-waterfall/. [Accessed November 2021].
[8]   D. Galiana, "Wimi Teamwork," 28 Oktober 2019. [Online]. Available: https://www.wimi- teamwork.com/blog/the-5w1h-method-project-management-defined-and-applied/. [Accessed 20 11 2021].
[9]   M. Coccia , "The Fishbone Diagram to Identify, Systematize and Analyze The Sources of General Purpose Technologies," 2018.
[10]  A.  N.  Syahrudin  and  T.  Kurniawan, "Input  dan  Output  pada  Bahasa  Pemrograman Python," 2018.