## PERANCANGAN DASHBOARD UNTUK VISUALISASI HARGA DAN PASOKAN BERAS DI PASAR INDUK BERAS CIPINANG
DESIGNING DASHBOARD FOR PRICE VISUALIZATION AND RICE SUPPLY AT CIPINANG RICE MARKET
Dedy Sugiarto 1)* , Is Mardianto 2) , Muhammad Najih 2) , Daniel Adrian 3) , Dimas Adi Pratama 2)
1) Program Studi Sistem Informasi, Universitas Trisakti,  Jakarta
2) Program Studi Informatika, Universitas Trisakti Jakarta
3) Alumni Program Studi Teknik Elektro, Universitas Trisakti Jakarta Jl. Kyai Tapa No. 1 Grogol, Jakarta 11440, Indonesia E-mail : dedy@trisakti.ac.id
Makalah: Diterima 16 November 2020; Diperbaiki 1 Februari 2021; Disetujui 20 Februari 2021

## ABSTRACT
PT  Food  Station  is  a  Regional  Owned  Enterprise  of  the  DKI  Jakarta  Provincial  Government  which functions,  among  others,  to  manage  inter-regional  and  inter-island  rice  trading  centres  as  well  as  providing information related to rice price control in DKI Jakarta. Currently, the dashboard has not reached retail rice prices in various markets in Jakarta. This paper presents a dashboard that integrates price visualization at both the wholesale and retail levels as well as the supply of rice through the Cipinang Rice Main Market. The research stages consisted of identifying information needs, designing data warehouses and databases on On-line Analytical Processing (OLAP), acquisition of price data through Extract, Transform and Load (ETL) processes, and data visualization. The result was a data warehouse that stores several fact tables, namely the prices of various types of rice at wholesale and retail levels, quantity of incoming or outgoing rice and several dimension tables, namely the dimension of place (origin/destination city), time dimension, rice type dimension and market dimension as well as Dashboard a variety of price and supply charts that can be selected based on the available dimensions.

## Keywords: dashboard, data warehouse, rice price, rice supply, visualization

## ABSTRAK
PT Food Station merupakan Badan Usaha Milik Daerah milik Pemprov DKI yang berfungsi  antara lain mengelola pusat perdagangan beras antar daerah dan antar pulau serta menyediakan informasi terkait pengendalian harga beras di DKI Jakarta. Saat ini dashboard yang dimiliki belum menjangkau harga beras eceran di berbagai pasar  di  Jakarta.  Artikel  ini  menunjukkan  sebuah dashboard yang  mengintegrasikan  visualisasi  harga  baik  di tingkat grosir maupun eceran serta pasokan beras yang melalui Pasar Induk Beras Cipinang. Tahapan penelitian terdiri  atas  identifikasi  kebutuhan  informasi,  perancangan  data warehouse dan  basis  data On-line  Analytical Processing (OLAP), akuisisi data harga melalui proses Extract, Transform and Load (ETL) serta visualisasi data. Hasilnya adalah sebuah data warehouse yang menyimpan  beberapa tabel fakta, yaitu harga berbagai jenis beras di tingkat grosir dan eceran, kuantitas beras masuk atau keluar dan beberapa tabel dimensi, yaitu dimensi tempat (kota asal/tujuan), dimensi waktu, dimensi jenis beras serta dimensi pasar serta dashboard berbagai grafik harga dan pasokan yang dapat dapat dipilih berdasarkan dimensi yang tersedia.
Kata kunci : dashboard , data warehouse , harga beras, pasokan beras, visualisasi

## PENDAHULUAN
Pasar Induk Beras Cipinang (PIBC) menjadi barometer  harga  beras  dan  menjadi  acuan  harga  di pasar - pasar beras di sekitar Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang dan Bekasi (Jabodetabek). PIBC biasanya dikunjungi oleh pejabat terkait setingkat menteri dan bahkan  presiden  sekalipun  untuk  memantau perkembangan harga dan stok beras menjelang bulan puasa  dan  lebaran.  Sugiarto  (2013)  menjelaskan bahwa  total  pasokan  beras  ke  PIBC  mencapai  rata- rata  70.203  ton  per  bulan  dengan  minimum  48.322 ton serta maksimum 89.596 ton. Hal ini berarti bila dihitung dalam  sebulan  terdapat  30  hari maka  kira- kira per hari saat itu sekitar 2.340 ton. Berdasarkan
hasil  wawancara  dengan  pihak  PT.  Food  Station selaku pengelola PIBC diketahui bahwa pasokan saat ini  berkisar  2.500  s.d  3.000  ton  per  hari.  Informasi harga  dan  stok  beras  yang  senantiasa  dipantau dibutuhkan juga untuk menentukan kapan waktu yang tepat  untuk  melakukan  operasi  pasar  serta  dampak evaluasi pasar pada penurunan harga. Saat ini waktu operasi  pasar  didasarkan  pada  beberapa  indikator yaitu dalam satu minggu harga naik 10% atau dalam satu minggu pasokan kurang dari 1.500 ton/hari atau juga bila stok beras di bawah 25.000 ton.
Para  pengambil  keputusan  di  bidang perdagangan  beras  serta  pihak  pengelola  PIBC membutuhkan  ringkasan  informasi  secara  cepat  dan mudah dan tidak hanya pada harga di tingkat grosir
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 31 (1): 12-19, April 2021 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2021.31.1.12 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
namun  juga  informasi  harga  di  tingkat  eceran  di berbagai pasar yang dikelola oleh Tim Pengendalian Inflasi Daerah (TPID) DKI Jakarta.  Oleh sebab itu dirancanglah  suatu  bentuk dashboard yang  dapat memvisualisasikan  data  secara  terintegrasi  baik  di level  grosir  maupun  eceran  sekaligus  informasi mengenai kuantitas pasokan beras dan stok. Rahman (2017)  mengemukakan  bahwa  visualisasi  muncul menjadi  mekanisme  umum  untuk  melakukan eksplorasi dan ekstraksi nilai dari dataset, baik bagi pemula  maupun  bagi  analis  ahli.  Hal  itu  karena visualisasi data adalah mekanisme yang efektif untuk mengidentifikasi  tren,  wawasan  dan  anomali  dalam suatu  data.  Alharthi  (2017)  menerangkan  bahwa visualisasi data lebih berfokus untuk melihat berbagai hal  secara  berbeda,  mencoba  menarik  kesimpulan yang  beragam  dalam  mengambil  keputusan,  serta mempertimbangkan  solusi  yang  berbeda  bagi tantangan  yang  besar. Few  (2006)  menjelaskan bahwa dashboard berfungsi  untuk  mengubah data repositories menjadi  informasi  yang  mudah dikonsumsi.  Salah  satu  teknologi  yang  dapat digunakan  dalam  pembuatan  dashboard  adalah menggunakan  Google  Data  Studio.  Snipes  (2018) menerangkan bahwa dashboard Google Data Studio yaitu  suatu  program  yang  memiliki  fungsi  utama sebagai alat interpretasi visual yang ramah pengguna untuk  merepresentasikan  kumpulan  data  yang kompleks.
Penelitian  terkait  pembangunan  dashboard untuk  visualisasi  data  antara  lain  pernah  dilakukan oleh  Fernando  (2018)  dengan  membuat dashboard yang  memvisualisasikan  beragam  data  penjualan berbasis  platform Google  Data  Studio serta  Jayanti dan  Ani  (2017)  yang  membuat dashboard untuk analisa  keuangan  menggunakan  berbagai  perangkat lunak  seperti  SQL  Server,  Microsoft  Visual  Studio dan Microsoft Power BI. Pendekatan yang digunakan oleh  Jayanti  dan  Ani  (2017)  dalam  perancangan dashboard adalah  menggunakan Nine  Step  Design Methodology yang  juga  umum  dipakai  dalam pembangunan data  warehouse (Kimball  dan  Ross, 2013).
Sahay dan Ranjan (2008) menjelaskan bahwa data  warehouse berkaitan  erat  dengan business intelligence karena  berfungsi  sebagai data repositories yang  mengintegrasikan  berbagai  data mentah  dan  databases  ( point  of  sales,  supply  chain serta call  center )  yang  dipasok  ke business intelligence tools untuk mendapatkan berbagai hasil dalam  bentuk  grafik,  laporan, alert, peramalan maupun  data mining.  Bachtiar  (2017) menerangkan kegunaan  dari  memvisualisasikan  data  antara  lain agar  pengguna  dapat  melakukan  penggalian informasi dengan cepat, memahami informasi dalam jumlah  besar  sehingga  memungkinkan  pengguna untuk  melihat  keterhubungan  data,  mempermudah dalam  mengambil  keputusan  berdasarkan  informasi yang ada, mengetahui gerak perubahan kondisi pasar dengan  cepat,  dan  pengguna  dapat  berinteraksi
langsung  dengan  data  sehingga  dapat  merespon kejadian  yang  ada  dengan  cepat.  Vinarti  (2014) mengungkapkan  bahwa  berkat  adanya dashboard maka dapat memudahkan para pemegang kepentingan menambahkan dan melihat dampak akan kebijakan yang telah dibuat.

## METODE PENELITIAN
Secara  umum  tahapan  penelitian  terdiri  atas identifikasi  kebutuhan  informasi,  perancangan data warehouse ,  akuisisi  data    harga,  pasokan  dan  stok serta  terakhir  adalah  pembuatan dashboard menggunakan  aplikasi  Google  Data  Studio  seperti dapat dilihat pada Gambar 1. Identifikasi kebutuhan informasi dilakukan melalui wawancara dengan salah seorang staf di PT. Food Station yaitu Kepala Pasar Induk Beras Cipinang. Perancangan data warehouse menggunakan tahapan  dari Four  Step  Dimensional Design  Process yang  terdiri  dari  empat  fase  kunci yaitu  pemilihan  proses  bisnis, deklarasi g rain, identifikasi  dimensi  dan  terakhir  identifikasi  fakta (Kimball  dan  Ross,  2013).  Hasil  dari  perancangan data warehouse adalah terbentuknya rancangan basis data On-line Analytical Processing (OLAP).
Gambar 1. Diagram alir metode penelitian
Akuisisi data dari file Excel harga harian yang bersumber dari PT. Food Station seperti terlihat pada Tabel 1 serta basis data info harga beragam jenis beras yang bertipe data JSON dari https://infopangan.jakarta.go.id . Proses akuisisi data secara lebih rinci dapat dilihat pada Gambar 2. Data dengan  tipe  JSON  yang  dijelaskan  oleh  Baazizi
(2017)  bahwa  kumpulan  datanya  tidak  memilki skema,  yang  mana  hal  tersebut  memastikan  adanya beberapa keunggulan, secara khusus aplikasi-aplikasi modern dapat dengan cepat mengkonsumsi data semi- terstruktur  dalam  ukuran  besar  tanpa  menunggu sebuah skema untuk menspesifikasikannya.
Gambar 2. Proses akuisisi data
Akuisisi  data  dari  sumber-sumber  yang  ada dikumpulkan  untuk  kemudian  disiapkan  menuju proses  ETL.  Supaya  dapat  dimasukkan  kedalam database maka  data  yang  ada  harus  dinormalisasi terlebih  dahulu.  Hal  tersebut  dilakukan  khususnya untuk data yang terdapat
pada https://infopangan.jakarta.go.id/ .
Proses perancangan  arsitektur  data  warehouse  ini  melihat jenis sumber data yang akan diolah sehingga metode pengolahan  datanya  untuk  masuk  ke  dalam  proses ETL dapat berjalan dengan baik.
Selanjutnya  proses  akuisisi  data  ke  dalam database  dilakukan  melalui  proses Extract,
Transform, Load (ETL). Menurut Nath (2017) proses ETL ini merupakan proses inti atau tulang punggung dari  proses data  warehouse secara  keseluruhan. Dalam  hal  ini,  data  awal  yang  digunakan  yang bersumber  dari  Pasar  Induk  Beras  Cipinang  dalam format  Microsoft  Excel,  sehingga  memungkinkan untuk  dilakukan proses  ETL menggunakan  R  script secara  langsung.  Sementara  itu  pada  sumber  yang menyediakan  data  dari  pasar-pasar  retail  lainnya, format yang disediakan berupa JSON yang ada pada situs https://infopangan.jakarta.go.id/ yang mana hal tersebut mengharuskan proses ETL dilakukan melalui scrapping data  menggunakan  PHP.  Ketika  seluruh elemen  telah  dirancang  dengan  baik,  maka  proses ETL  dapat  dijalankan  dengan  melakukan  konversi bentuk data dari masing-masing sumber menuju satu bentuk  data  yang  sudah  disesuaikan  sebelumnya. Terakhir  dilakukanlah  proses  visualisasi  data  dari basis  data  menuju  dashboard  aplikasi  Google  Data Studio.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kebutuhan  informasi  terhadap  dashboard yang  dirancang  adalah  untuk  mampu  menampilkan grafik  deret  waktu  (time  series  plot)  harga  beras berdasarkan 14 jenis beras yang umum diperdagangkan  di  PIBC  (seperti  Cianjur  Kepala, Cianjur  Slyp,  Setra,  Saigon,  Muncul  I,  Muncul  II, Muncul III, IR-64 I, IR-64 II, IR-64 III, IR-42, ketan putih biasa, ketan putih paris, dan ketan hitam), jenis pasar serta rentang waktu penyajian grafik. Selain itu, dashboard  juga  dapat  menampilkan  grafik  batang perbandingan  rerata  harga  dari  14  jenis  beras berdasarkan  pasar  retail  atau  eceran  yang  sudah dipilih  sebelumnya.  Grafik  batang  yang  dihasilkan tidak  dibatasi  jumlah  pasar  retail  serta  jenis  beras yang  akan  diperiksa.  Selain  daripada itu,  dashboard juga  diharapkan  dapat  menampilkan  diagram lingkaran  jumlah  pasokan  beras  masuk  dan  keluar PIBC yang dapat dipilih berdasarkan kota asal (beras masuk)  dan  kota  tujuan  (beras  keluar)    serta  dapat menampilkan informasi jumlah stok beras di PIBC.
Tabel 1. Sampel data harga dari PT. Food Station dalam format excel
Tgl Cianjur Kepala (Pandan) Cianjur Slyp (Pandan ) Setra Saigon Muncul 1 Muncul II Mun cul III IR-64 I IR-64 II IR-64 III IR-42 (Pera) Ketan Putih Biasa Ketan Putih Paris Ketan Hitam 1 13,475 12,425 13,250 11,825 11,075 10,450 9,875 10,450 9,750 8,650 10,825 13,025 18,725 19,300 2 13,450 12,400 13,250 11,825 11,075 10,425 9,875 10,450 9,750 8,650 10,850 13,025 18,750 19,300 3 13,450 12,400 13,250 11,825 11,075 10,425 9,875 10,450 9,725 8,650 10,850 13,025 18,750 19,300 4 13,425 12,400 13,250 11,825 11,075 10,425 9,875 10,450 9,725 8,650 10,850 13,000 18,750 19,300 5 13,425 12,400 13,250 11,825 11,075 10,425 9,875 10,450 9,725 8,650 10,850 13,000 18,775 19,300
Excel data harga dan pasokan beras di tingkat pasar induk Sumber PT. Food Station JSON data harga beras di tingkat pasar retail Sumber situs info pangan Jakarta Extract, Transform, Load (R script untuk excel data dan PHP untuk JSON data type) Data Warehouse (OLAP database) Information Dashboad Melalui Microsoft Power BI
Kegiatan  bisnis  utama  perusahaan  terkait dengan posisi perusahaan sebagai pengelola tunggal PIBC  yang  harus  memastikan  pasokan  beras  aman dimana  stok  beras  dijaga  tetap  di  atas  30.000  ton setiap  harinya.  Secara  umum    jasa  utama  yang diselenggarakan  perusahaan  adalah  jasa  pertokoan, jasa  pergudangan,  jasa  pengangkutan,  resi  gudang serta penyediaan informasi perdagangan beras berupa informasi  harga  dan  stok  serta  bisnis  beras  yang meliputi pengadaan, pengolahan beras modern serta penjualan  beras  dengan  merek  FS.  Ada  pula  bisnis perdagangan lainnya yang dijalankan yaitu penjualan minyak  goreng  dan  gula  tebu  yang  masih  dibawah merek FS.
Pemilihan grain terkait  dengan  penentuan yang  akan  dipresentasikan  oleh  sebuah  tabel  fakta atau  oleh record di  dalam  tabel  fakta.  Grain  yang digunakan  untuk  merancang  data  warehouse  adalah harga, kuantitas beras masuk, kuantitas beras keluar dan stok beras. Pada Tabel 2 dapat dilihat hubungan dimensi  dengan  grain  dari  fakta  dalam  bentuk matriks.
Tabel 2. Grain dan dimensi
Grain Dimensi Harga beras Kuantitas beras masuk Kuantitas beras keluar Stok Waktu x x x x Nama Pasar x Jenis Beras x Tempat (Kota) x x x
Beragam  jenis  data  yang  ada  dari  beberapa dimensi dapat direlasikan kepada beberapa data grain yang  sudah  didapatkan.  Hal  ini  digunakan  untuk membangun  struktur database yang  ternormalisasi. Hasil  penghubungan  relasi  tersebut  disimpan kedalam  tabel  baru  didalam  database  bernama fact table atau  tabel  fakta.  Hubungan  antara  tabel  fakta dan tabel  dimensi  dapat  dilihat pada  skema  bintang pada Gambar 3 sampai dengan Gambar 6 di bawah ini.
Gambar 3.  Diagram bintang fact_harga
Untuk  menyimpan  data  harga  beragam  jenis  beras berdasarkan  tipe  berasnya,  tanggalnya,  serta  lokasi pasarnya  maka  dapat  dilakukan  relasi  antara  tabel dim_date,  dim_rice_type  dan  dim_market  untuk membentuk  satu  tabel  baru  bernama  fact_harga (Gambar 3).
Gambar 4. Diagram bintang fact_rice_income
Kemudian untuk menyimpan informasi mengenai  stok  beras  yang  masuk  berdasarkan tanggalnya  dapat  dilakukan  relasi  antara  tabel dim_date  dengan  dim_location  untuk  membentuk tabel baru bernama fact_rice_income yang dimasuki oleh  data  grain  berupa  kuantitas  beras  masuk (Gambar 4).
Gambar 5.  Diagram bintang fact_rice_outcome Selanjunya,  penyimpanan  informasi  untuk jumlah stok beras yang keluar juga dapat dilakukan. Sama  dengan  proses  pada  Gambar  4  yang membedakan  hanyalah  data  grain  kuantitas  beras keluar yang dimasukan kedalam tabel fact_rice_outcome (Gambar 5).
Gambar  6.  Diagram  bintang  fact_rice_income_ outcome
Terakhir,  untuk  melihat  kuantitas  total  dari stok  beras  yang  tersedia  (tanpa  melihat  tempat  asal dan tujuan dari beras tersebut berpindah) maka tabel fact_rice_income_outcome  dapat  dibentuk  dengan merelasikan tabel dim_date dan menambahkan grain kuantitas  beras  masuk,  kuantitas  beras  keluar  serta
tambahan kolom yang menandakan status kecukupan dari stok beras yang ada (Gambar 6).
Setelah  struktur  basis  data  dihasilkan  maka proses akuisi bisa dijalankan. Data yang terdapat pada berbagai sheet di file excel PT. Food Station serta data dari  info  pangan  Jakarta  diintegrasikan  menjadi sebuah database OLAP yang dinamakan db_pibc_olap .    Proses  ETL  dalam  penelitian  ini bermakna  migrasi data dari data harga dan pasokan beras dari PIBC dengan fomat Excel yang berasal dari PT. Food Station dan data berformat JSON dari situs https://infopangan.jakarta.go.id/    menuju  data warehouse dimana  proses  ini  akan  dilakukan  setiap bulan.  Durasi  waktu  dari  data  yang  dimasukkan  ke dalam  data  warehouse  adalah  data  4  tahun  terakhir mulai  2016-  2019.  Proses  pemindahan  data  baru  ke dalam data warehouse dilakukan setiap awal bulan.
Proses  selanjutnya  setelah  data  tersimpan  di data warehouse adalah memanggil database tersebut di Google Data Studio serta melakukan kustomisasi sumber  data  seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.
Penambahan kolom yang diatur secara kustom seperti kolom  SK_RICE_TYPE_string  berguna  untuk mengintegrasikan  atribut  yang  sama  dari  satu  tabel dengan tabel lainnya, khususnya atribut jenis beras.
Salah  satu  contoh  tampilan  dashboard  grafik batang  harga  rerata beras  sesuai  dengan  pasar  yang dipilih, jenis beras dan tanggalnya dapat dilihat pada Gambar  8  (sisi  kiri).  Pengguna  dapat  memilih berdasarkan  variabel  yang  akan  ditampikan  dan secara interaktif grafik batang akan terbentuk sesuai pilihan parameter yang diberikan. Terlihat pula pada gambar tersebut informasi harga eceran beras IR64- III  di  Pasar  Jembatan  Merah  bernilai  sama  dengan data  yang  bersumber  dari  situs  info  pangan  Jakarta tertanggal  10  Januari  2019.  Hal  ini  menunjukkan dashboard  yang  dihasil  dari  penelitian  ini  telah mampu mengintegrasikan data harga di tingkat grosir yang berasal dari PT. Food Station (PIBC) serta harga di tingkat eceran yang berasal dari situs info pangan Jakarta.
Gambar 7. Kustomisasi sumber data di Google Data Studio
Gambar 8. Perbandingan tampilan grafik batang di Google Data Studio (sisi kiri) dan sumber data (sisi kanan)
Kemudian  untuk  tampilan  dashboard  grafik deret  waktu  harga  beras  terlihat  pada  Gambar  9. Pengguna  dapat  memilih  tipe  beras  yang  akan ditampikan  dan  secara  interaktif  grafik  garis  akan bersisi plot deret waktu perkembangan harga sesuai tipe berasnya. Pengguna juga dapat mengatur rentang waktu yang ingin ditampilkan pada grafik timeseries ini  sesuai  dengan  pilihan  yang  sudah  ditentukan pengguna. Data yang ditampilkan pada Gambar untuk data tanggal 4 April 2018 dapat ditunjukkan bernilai
sama  dengan  data  yang  dipublikasi  oleh  PT.  Food Station (Gambar 10).
Tampilan  grafik  harga  dengan  pilihan  jenis beras  dan  rentang  waktu  ini  juga  dapat  digunakan untuk  memonitor  dampak  dari  pelaksanaan  operasi pasar yang dilakukan oleh PT. Food Station bersama instansi  terkait.  Sebagai  contoh  operasi  pasar  beras medium yang pernah dilakukan adalah pada tanggal 22  November  2018  ketika  harga  mulai  merangkak naik sebelum dilakukannya operasi pasar dan terlihat menurun setelahnya (Gambar 11).
Gambar 9. Tampilan grafik deret waktu di Google Data Studio
Gambar 10. Data harga beras tanggal 4 April 2018 yang bersumber dari PT. Food Station
Gambar 11. Perbandingan tren harga sebelum dan sesudah operasi pasar beras medium tanggal 22 November 2018
Gambar 12. Diagram lingkaran daerah asal pasokan beras
Pasokan harga beras masuk dan beras keluar dari  PIBC  juga  dapat  ditampilkan  dalam  diagram lingkaran. Terlihat pada Gambar 12 adalah diagram lingkaran  daerah  asal  pasokan  beras  (beras  masuk) yang  dipilih  pada  data  4  bulan  pertama  pada  tahun 2017. Terlihat bahwa 4 daerah utama pemasok beras ke  DKI  Jakarta  melalui  PIBC  adalah  beras  yang berasal  dari  Cirebon,  Jawa  Tengah,  Karawang  dan Bandung.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  perancangan  dashboard  yang telah  dibuat  menggunakan  aplikasi  Google  Data Studio dengan dibantu dengan data warehouse untuk menyiapkan  dan  menormalisasikan  datanya,  maka dapat  dihasilkan  informasi  rinci  terkait  harga  beras berdasarkan  beberapa  variabel,  seperti  jenis  beras, periode waktu serta jenis pasar. Di dalam dashboard juga  dapat  menampilkan  informasi  rinci  terkait pasokan masuk dan pasokan keluar yang ada di PIBC. Hal  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  pengelola PIBC dalam melakukan pemantauan harga beras baik di tingkat pasar induk  maupun di tingkat pasar retail
di  DKI  Jakarta.  Selain  itu  proses  pengambilan keputusan  juga  dapat  dilakukan  lebih  cepat  dan efisien dengan adanya visualisasi data tersebut.

## Saran
Penelitian  dapat  dikembangkan  melalui penggunaan  bahasa  pemrograman  R  atau  Python dalam  pembuatan  dashboard  sehingga  grafik  yang ditampilkan  dapat  lebih  kompleks  seperti  grafik perkiraan  harga  pada  beberapa  periode  yang  akan datang  ( timeseries  forecasting )  sebagai  dasar  untuk dilakukannya operasi pasar.

## DAFTAR PUSTAKA
Alharthi N dan Gutub A. 2017. Data visualization to explore  improving  decision-making  within hajj  services. Scientific  Modelling  and Research. 2 (1): 9-18 Baazizi  MA,  Lahmar  HB,  Colazzo  D,  Ghelli  G, Sartiani  C.  2017.  Schema  Inference  for Massive JSON Datasets. Extending Database Technology. (EDBT), 62 . Bachtiar AD, Dharmayanti D, dan Husnaisa H. 2017.
Visualisasi  data  terbuka  ketahanan  pangan
provinsi  Jawa  Barat. Jurnal  Ilmiah Komputer dan Informatika. 6 (1): 16-23.
Fernando  D.  2018.  Visualisasi  data  menggunakan google  data  studio.  In Prosiding  Seminar Nasional  Rekayasa  Teknologi  Informasi| SNARTISI (Vol. 1). Few  S.  2006. Information  Dashboard  Design:  The Effective  Visual  Communication  of  Data . Sebastopol : O'Reilly Media Jayanti  ED  dan  Ani  E.  2017.  Pembangunan
dashboard untuk visualisasi analisa keuangan. Jurnal Format. 6 (2): 57-66. Kimball R dan Ross M. 2013. The Data Warehouse
Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional  Modeling, Third  Edition. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc.
Nath RPD, Hose K, Pedersen TB, Romero O. 2017. SETL:  A  programmable  semantic  extract- transform-load framework for semantic data warehouses. Information Systems . 68 :17-43.
Sugiarto D, Surjasa D, Ratnawati N, Solihah B. 2013. Analisis statistika rantai pasok beras melalui pasar  induk  beras  Cipinang. Proceedings
Indonesian Statistical Analysis Conference. Bandung. 28 November 2013.
Rahman  S,  Aliakbarpour  M,  Kong  HK,  Blais  E, Karahalios K, Parameswaran A, Rubinfield R.  2017.  I've  seen"  enough"  incrementally improving  visualizations  to  support  rapid decision making. Proceedings of the VLDB Endowment . 10 (11) : 1262-1273.
Sahay BSD dan  Ranjan J. 2008. Real time business intelligence  in  supply  chain  analytics. Information  Management  &  Computer Security . 16 (1) : 28-48. Snipes  G.  2018.  Google  data  studio. Journal Librarianship and Scholarly Communication . 6 (1):1-5.
Vinarti  RA,  Djunaidy  A,  Tyasnurita  R,  Raras    HI. 2014.  Analisis  konseptual  PD-Dash: pemanfaatan  dashboard  untuk  visualisasi informasi dan penggalian data kependudukan. Conference: Seminar
Nasional Sistem Komputer dan Informatika (SNSKI) 2014.