## Visualisasi Data Progres Program Vaksinasi COVID-19 Internasional Berbasis Tableau
Andika Setiawan 1 , Meida Cahyo Untoro 2,* , Ahmad Agung Zefi Syahputra 3 , Muhammad Alfarizi Tazkia 4 , Anastasia Puteri Dewi 5 , Muhammad Adam Aslamsyah 6 , Muhammad Zulfarhan 7
Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia
2 cahyo.untoro@if.itera.ac.id
*corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 3 Maret 2022 Direvisi: 1 April 2022 Diterbitkan: 30 April 2022 Vaksinasi  COVID-19  merupakan  program  pemerintah  global  yang dilakukan  oleh  seluruh  negara  di  dunia.  Vaksinasi  COVID-19  dapat membuat  tubuh  menimbulkan  kekebalan  tubuh  yang  dapat  menyerang virus  COVID-19,  sehingga  dalam  kasus  positif  COVID-19  dapat mengalami  penurunan  dan  dunia  segera  pulih  dari  wabah  virus  ini. Progres vaksinasi yang ada berupa data dan hanya dapat dimengerti oleh beberapa  orang.  Kami  melakukan  penelitian  dengan  mengolah  data progres  vaksinasi  global  melalui  pendekatan  kuantitatif.  Tujuan  dari penelitian  ini  untuk  mengetahui  informasi  jenis  vaksin  yang  paling banyak  digunakan  yaitu  Oxford/AstraZeneca  sebanyak  165  negara, Pfizer/BioNTech  sebanyak  101  negara  dan  Moderna  dan  Sinopharm sebanyak  47  negara.  Berdasarkan  jumlah  penduduk  yang  ada  di  dunia, negara China merupakan negara dengan jumlah penduduk terbanyak dan negara  dengan  jumlah  penduduk  terbanyak  yang  telah  melakukan vaksinasi di dunia. Namun untuk hasil persentase progres vaksinasi yang dilakukan  oleh  dunia,  China  tidak  masuk  kedalam  10(sepuluh)  besar negara  dengan  persentase  vaksinasi  terbanyak.  10  (Sepuluh)  negara dengan  persentase  jumlah  penduduk  terbanyak  yaitu  Gibraltar,  Oman,
Falkland  Island,  Isle  of  Man,  Seychelles,  Nauru,  San  Marino,  Malta,
Bhutan, dan Cayman Islands.
Kata Kunci Covid-19 Negara Pemerintah Vaksinasi Visualisasi

## PENDAHULUAN
Dunia  telah  digemparkan  dengan  wabah  virus Severe  Acute  Respiratory  Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV2) atau yang akrab dikenal COVID-19. Virus ini pertama kali ditemukan di kota Wuhan, China pada Desember 2019 ((WHO), 2020). Diketahui COVID- 19 merupakan bagian dari keluarga besar coronavirus, dimana pada sebelum itu tahun 2003 ditemukan  penyakit  SARS  yang  merupakan  bagian  dari  coronavirus.  COVID-19  dikenal dengan penyebaran yang sangat cepat hingga ke beberapa negara dibandingkan SARS [1]. Semua  pihak  telah  berupaya  untuk  meminimalisir  penyebaran  COVID-19,  pemerintah membuat kebijakan baru dengan melakukan lockdown pada suatu daerah [2], para ilmuwan pun turut membantu dengan melakukan penelitian dan mengembangkan vaksin yang dapat menimbulkan kekebalan tubuh secara aktif terhadap suatu penyakit [3].
Vaksinasi COVID-19 menjadi suatu hal  yang wajib dilakukan oleh masyarakat, tidak hanya di Indonesia tetapi seluruh bagian negara di dunia, sebab dengan melakukan vaksinasi masyarakat turut berkontribusi dalam meminimalisir penyebaran COVID-19 [4]. Kemenkes memberikan  informasi  terbaru  mengenai  vaksinasi  yang  terdapat  dalam  portal  vaksinasi dengan alamat https://vaksin.kemkes.go.id/#/vaccines. Portal ini dibangun dengan software Tableau.  Tableau  merupakan  tools  yang  digunakan  untuk  membuat  visualisasi  data  yang lebih  interaktif,  mudah  dimengerti,  dibaca,  dan  dianalisa  oleh  pembaca.  Visualisasi  yang
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 25-33
dilakukan  adalah  dengan  mengubah  data  mentah  yang  berbentuk  tabel  menjadi  grafik maupun  diagram  yang  lebih  menarik,  sehingga  informasi  yang  didapatkan  dari  hasil visualisasi data dapat tersampaikan dengan baik kepada pembaca [5].
Pemerintah telah mengambil beberapa langkah untuk mengatasi dan mencegah pandemi Covid  19.  Kebijakan  pertama,  yaitu  sosialisasi,  terkait  5M.  dianjurkan  untuk  memakai masker.  Disarankan  memakai  untuk  menjaga  jarak,  cuci  tangan  dan  untuk  menghindari kemacetan  dan  untuk  membatasi  pergerakan.  Selain  itu,  Pemerintah  memberlakukan Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (selanjutnya  disebut  PSBB)  hingga  memberlakukan pembatasan  aktivitas  masyarakat  berbasis  mikro  (selanjutnya  disebut  PPKM  Mikro). Namun,  pedoman  ini  tidak  bisa  sepenuhnya  menangani  pandemi  Covid-19.  Strategi  telah diterapkan untuk mempercepat respons terhadap pandemi Covid-19 adalah mengimunisasi semua warga negara dengan vaksin [6].
Tableau  merupakan  perangkat  lunak  intelijen  bisnis  yang  mudah  digunakan.  Secara khusus, untuk visualisasi data, analisis data, dan pelaporan [7]. Serta menggunakan sistem drag  and  drop,  jadi  sangat  mudah  digunakan.  Tableau  mampu  mengumpulkan  data  dari sumber data yang berbeda seperti spreadsheet, database, data cloud , data besar, dan lain- lain untuk dijadikan satu program  yang digunakan dalam analitik dinamis [8]. Visualisasi yang dilakukan yaitu mengubah data tabel asing menjadi format grafik, grafik, geo mapping, dan  lain-lain.  Hal  ini  memungkinkan  untuk  lebih  jelas  menunjukkan  perubahan  dan perbedaan  pada  data  [1].  Visualisasi  hasil  analisis  dan  data  menggunakan  Tableau  dapat digabungkan dengan menjadi dashboard [9], mengeksplorasi data dengan menarik. Karena manusia mampu menganalisis sebagian besar informasi  yang disajikan secara visual [10],
[11].
Pada penelitian sebelumnya  yang  dilakukan oleh A. Putri [6] dengan judul penelitian “Visualisasi  Data  Penerimaan  Vaksin  Covid-19  Sebagai  Hak  Kesehatan  Masyarakat Indonesia”.  Penelitian  ini  melakukan  analisis  eksploratif  dengan  tujuan  mengetahui persentase  keberhasilan  vaksin  COVID-19  dalam  mencapai  herd  immunity  di  Indonesia. Didapatkan hasil pada penelitian ini yaitu masyarakat yang telah melakukan vaksin pertama sebanyak  71%  sedangkan  untuk  vaksin  kedua  sebesar  50%.  Penelitian  ini  juga membandingkan  vaksinasi  yang  dilakukan  berdasarkan  provinsi  yang  ada  di  Indonesia. Informasi ini divisualisasikan ke dalam diagram batang.
Berdasarkan  pemaparan  diatas,  penelitian  ini  mendapatkan  rumusan  masalah bagaimana progres program vaksinasi yang dilakukan oleh suatu negara yang dapat dilihat dari data progres vaksinasi dunia dan berapa persentase jumlah penduduk di tiap negara yang sudah melakukan vaksinasi. Tujuan dari penelitian untuk mengetahui informasi mengenai progres pelaksanaan program  vaksinasi  COVID-19  yang dilakukan oleh  negara-negara di dunia  dengan  menggunakan  Tableau.  Kami  menggunakan  pendekatan  kuantitatif menggunakan dataset yang diperoleh dari Kaggle. Dengan mengetahuai progres vaksinasi COVID-19 dibergai negara dan semakin banyak individu yang melakukan vaksin di sebuah daerah  atau  negara,  maka Herd  Immunity akan  tercapai,  sehingga  meminimalisir  risiko paparan dan mutasi  dari  virus Covid-19, untuk  mempercepat  pertumbuhan perekonomian dibergai negara.

## METODE
Pada penelitian ini, dilakukan serangkaian proses untuk mencapai hasil akhir yang sesuai dengan tujuan penelitian. Terdapat 5 proses yang akan dilakukan pada penelitian ini yang terdiri dari studi literatur, pengumpulan data, pra-pemrosesan data, visualisasi data. Adapun alat bantu yang digunakan dalam penelitian kali ini yaitu menggunakan Tableau. Data yang digunakan dalam penelitan ini merupakan data nama jenis vaksin dan data jumlah negara
yang  menggunakan  masing-masing  jenis  vaksin.  Adapun  Gambar  1  merupakan  diagram blok yang menunjukkan alur penelitian ini dari awal hingga akhir.
Gambar 1. Alur Penelitian
Hal pertama yang dilakukan sebagai langkah awal dari penelitian kali ini adalah peneliti melakukan studi literatur dan juga melakukan penggalian informasi terkait dengan metode dan cara kerja dari jurnal terdahulu yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan sebagai referensi dalam penelitian. Studi literatur dilakukan dengan merujuk pada jurnal dan website resmi  terpercaya  yang  dapat  mendukung  berjalannya  penelitian  ilmiah  terkait  progres vaksinasi  COVID-19.  Beberapa  informasi  yang  didapatkan  meliputi  penjelasan  mengenai data warehouse , visualisasi data, COVID-19, dan Tableau.
Dalam penelitian kali ini, peneliti mendapatkan serta mengumpulkan data dari platform kaggle.com. Data yang didapat dari kaggle.com tersebut berjudul “ EDA and visualization (COVID-19 vaccinations)”. Data tersebut berisikan tentang progres vaksinasi yang ada di seluruh  negara  dunia.  Data  dan  fakta  yang  sistematis  memiliki  nilai  tambah  yang  lain daripada fakta individu [12]. Dalam pra-pemrosesan data, peneliti menggunakan alat bantu Google  Collab  dengan  bahasa  python.  Kumpulan  data  yang  berasal  dari  sumber  yang berbeda  dan  kemudian  disimpan  di  satu  tempat,  memori  besar,  kemudian  diproses  dalam bentuk  penyimpanan  multi-dimensi  dan  dirancang  agar  mampu  melakukan querying dan reporting yang bersifat berorientasi subjek, terintegrasi, time variant dan non-volatile untuk membantu  pengambilan  keputusan  [13][14][15].  Dari  12  data  tersebut  dilakukan  pra- pemrosesan data dengan hanya 3 kolom yang diolah. Ketiga kolom tersebut adalah kolom country , total_vaccination , dan vaccines . Adapun atribut data vaksinasi ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Data Vaksinasi
No Atribut No Atribut 1 country 7 daily_vaccin 2 iso_code 8 total_vaccin 3 date 9 people_vaccin 4 total_vaccin 10 people_fully_vaccin 5 people_vaccin 11 daily_vaccin 6 people_fully_va
12 vaccines

## Studi Literatur

## Pra-pemrosesan data

## Pengumpulan Data

## Visualisasi Data
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 25-33
Visualisasi  data  yang  dilakukan  oleh  peneliti,  dilakukan  dengan  alat  bantu  Tableau. Adapun  data  yang  divisualisasikan  adalah  data  persebaran  jumlah  penduduk  dunia,  yang mana datanya berupa peta. Lalu visualisasi dari persebaran jumlah penduduk tervaksinasi di dunia, data tersebut juga berupa peta.   Lalu  visualisasi  dari persebaran persentase jumlah penduduk  tervaksinasi  di  dunia,  data  tersebut  juga  berupa  peta.  Lalu  visualisasi  dari  10 negara  dengan  persentase  jumlah  penduduk  tervaksinasi  tertinggi  di  dunia,  data  tersebut berupa diagram batang. Keempat visualisasi data tersebut juga dilengkapi dengan legenda untuk  memperjelas  informasi  visualisasi.  Selanjutnya  peneliti  memvisualisasikan  besaran pengguna  vaksin,  data  tersebut  berupa  grafik  area  persegi,  teks  sederhana,  dan  diagram gelembung.  Ketiga  data  tersebut  juga  dilengkapi  dengan  legenda  untuk  memperjelas informasi visualisasi.
Tabel 2. Data Vaksin No Vaksin Jumlah Negara No Vaksin Jumlah Negara 1  Oxford/AstraZeneca 165 9  Sinopharm/Wuhan 2 2  Pfizer/BioNTech 101 10  EpiVacCorona 2 3  Sinopharm/Beijing 47 11  CanSino 2 4  Moderna 47 12  Soberana02 1 5  Sputnik V 39 13  Sinopharm/HayatVax 1 6  Sinovac 28 14  RBD-Dimer 1 7  Johnson&Johnson 22 15  QazVac 1 8  Covaxin 5 16  Abdala 1 Tabel 3. Data Negara yang sudah divaksinasi Negara Populasi Vaksinasi  Persentase Negara Populasi  Vaksinasi  Persentase China 1440297825  449511000 31.21 Gibraltar 33689 38923 99 India 1382345085  145333606 10.51 Oman 5128058 3997170 77.95 United States  331341050 159174963 48.04 Falkland Islands 3497 2632 75.26 Indonesia 274021604 13985952 5.1 Isle of Man 85112 61145 71.84 Pakistan 221612785 2931064 1.32 Seychelles 98453 69915 71.01 Brazil 212821986 37376193 17.56 Nauru 10836 7392 68.22 Nigeria 206984347 1842437 0.89 San Marino 33944 22609 66.61 Nigeria 206984347 1842437 0.89 Malta 441750 289855 65.62 Bangladesh 164972348 5823201 3.53 Bhutan 773069 482214 62.38 Russia 145945524 14718070 10.08 Cayman Islands 65854 40778 61.92

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  dilakukan  visualisasi  data,  terlebih  dahulu  dilakukan preprocessing atau pengolahan  data  agar  data  yang  digunakan  visualisasi  memiliki  struktur  dan value yang sesuai  dengan  kebutuhan  visualisasi.  Penulis  menggunakan  python  dan  Google  Collab dalam mengolah dataset menjadi data yang sesuai dengan kebutuhan visualisasi.

## Preprocessing Data Negara Pengguna Vaksin
Untuk  melakukan preprocessing  dataset ,  perlu  diketahui  terlebih  dahulu  tujuan  dari visualisasi  yang  akan  dibuat,  dalam  hal  ini  tujuan  dari  visualisasi  data  negara  pengguna vaksin  adalah  agar pembaca lebih dapat  memahami informasi berupa relasi  antara vaksin dan negara - negara yang menggunakan vaksin tersebut, contohnya adalah untuk membuat pembaca memahami vaksin apa yang paling banyak digunakan di negara - negara dunia, dan berapa  banyak  negara  yang  menggunakan  vaksin  tersebut.  Oleh  karena  itu  data  yang diperlukan untuk visualisasi merupakan data yang memiliki atribut untuk menyimpan nilai berupa vaksin, dan jumlah negara pengguna nya. Data yang digunakan untuk visualisasi data negara  pengguna  vaksin  ini  didapatkan  dari platform kaggle  dengan  link https://www.kaggle.com/mehulpatole31/eda-and-visualization-covid-19-vaccinations/ . Dataset yang  disediakan  dari  sumber  tersebut  memiliki  sangat  banyak  atribut  sehingga diperlukan preprocessing data  untuk  mengubah  struktur  atribut  data  sesuai  kebutuhan visualisasi,  yaitu  data  yang  memiliki  atribut  berupa  nama  vaksin  dan  jumlah  negara pengguna vaksin tersebut.

## Preprocessing Data Persebaran Penduduk Tervaksinasi di Dunia
Tujuan dari visualisasi data persebaran penduduk tervaksinasi di dunia ini adalah untuk memberikan informasi kepada pembaca mengenai tingkat penduduk tervaksinasi, dan rasio penduduk yang sudah divaksinasi di setiap negara di dunia. Dengan adanya tujuan tersebut, maka diperlukan data yang memiliki atribut berupa nama negara, jumlah populasi penduduk total,  dan  jumlah  penduduk  yang  sudah  tervaksinasi.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  data jumlah populasi di setiap negara, penulis menggunakan dataset yang unduh dari platform kaggle  dengan link https://www.kaggle.com/tanuprabhu/population-by-country-2020 , sedangkan untuk mendapatkan data berupa nama negara dan jumlah penduduk tervaksinasi di  negara  tersebut,  penulis  mengunakan dataset yang  unduh  dari platform kaggle  dengan link https://www.kaggle.com/mehulpatole31/eda-and-visualization-covid-19-vaccinations . Dengan  adanya  2  data  tersebut,  dilakukan  pemrosesan  untuk  mendapatkan  data  dengan struktur yang sesuai dengan kebutuhan visualisasi,  yaitu data  yang memiliki atribut nama negara, jumlah populasi dari negara tersebut, dan jumlah penduduk yang sudah divaksin dari negara tersebut.

## Proses Visualisasi
Visualisasi  menggunakan  aplikasi  visualisasi  data  bernama  Tableau.  Aplikasi  ini penulis pilih dengan alasan kemudahan dalam penggunaannya dan opsi untuk menampilkan visualisasi yang beragam. Selain itu, hasil visualisasi bisa diunggah ke dalam media daring sehingga memudahkan akses untuk melihat hasil visualisasi. Berikut ini penulis menuliskan terkait proses visualisasi dengan menggunakan Tableau.

## Jumlah Negara Pengguna Vaksin di Dunia
Visualisasi ini dibuat dengan menggunakan dataset bernama VACCINE_AND_ALL_COUNTRY.csv yang isi dataset nya berupa 2 buah kolom. Kolom tersebut yaitu NAMA VAKSIN dan JUMLAH NEGARA. Berikut ini adalah rincian dataset
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 25-33
dilihat dari aplikasi Tableau. Gambar 2 menunjukkan bahwa jenis vaksin yang paling banyak digunakan adalah Oxford/AstraZeneca yang digunakan oleh 165 negara. Kemudian, dataset tersebut  digunakan  sebagai  data  source  untuk  dibuat  visualisasinya  dengan  menggunakan beberapa jenis tampilan visualisasi.

## Treemaps
Berikut  ini  adalah  hasil  visualisasi dataset dengan  menggunakan  visualisasi  tipe treemaps. Dari hasil visualisasi di atas, dapat dilihat bahwa warna biru gelap di bagian kiri atas  menunjukkan  jenis  vaksin  Oxford/AstraZeneca  yang  paling  banyak  digunakan  di seluruh dunia. Disusul dengan jenis vaksin Pfizer/BioNTech dan Moderna serta Sinopharm. Jenis  visualisasi  ini  memudahkan  penulis  dalam  mendapatkan insight untuk  mengetahui perbandingan rasio antara tiap jenis vaksin  yang digunakan di dunia sebagaimana terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Treemaps Dataset

## Highlight Tables
Berikut  ini  adalah  hasil  visualisasi dataset dengan  menggunakan  visualisasi  tipe highlight  tables .  Dari  hasil  visualisasi  tersebut,  didapatkan  wawasan  yang  sama  dengan menggunakan visualisasi treemaps. Sebanyak 165 negara sudah menggunakan vaksin jenis Oxford/AstraZeneca.  Dengan  diurutkan  berdasarkan  abjad,  hal  ini  mempermudah  proses penggalian informasi dari dataset tersebut. Semakin pekat warna dari total jumlah negara, maka semakin banyak juga negara yang menggunakan jenis vaksin tersebut.

## Packed Bubbles
Berikut ini adalah hasil visualisasi dataset dengan menggunakan visualisasi tipe packed bubbles. Dari visualisasi tersebut, penulis mendapatkan insight bahwa pengguna vaksin jenis Oxford/AstraZeneca adalah yang terbesar dibandingkan dengan jenis vaksin lainnya. Hal ini didapatkan dari hasil visualisasi data yang menunjukkan Oxford/AstraZeneca menjadi jenis vaksin  yang  memiliki  ukuran  terbesar  pada  packed  bubbles  dengan  jenis  vaksin  lainnya, seperti Pfizer/BioNTech dan Johnson&Johnson.
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 25-33

## Dashboard Visualisasi Dataset
Dengan dataset yang  sudah  divisualisasikan,  penulis  melakukan  publikasi  visualisasi dengan mengunggahnya ke Tableau Public. Visualisasi yang ada di Tableau Public menjadi lebih interaktif dan lebih mudah untuk diakses publik. Tautan untuk mengakses dashboard visualisasi tersebut.
Gambar 3. Penggunaan Vaksin dan 10 Negara dengan Persentase Vaksinasi Tertinggi di Dunia

## Gambar 5. Visualisasi data secara menyeluruh

## KESIMPULAN
Kami  melakukan  penelitian  dengan  mengolah  data  progres  vaksinasi  global  melalui pendekatan  kuantitatif,  hasil  yang  kami  dapatkan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengetahui informasi jenis vaksin yang paling banyak digunakan yaitu Oxford/AstraZeneca sebanyak 165 negara, Pfizer/BioNTech sebanyak 101 negara dan Moderna dan Sinopharm sebanyak 47  negara.  Berdasarkan  jumlah  penduduk  yang  ada  di  dunia,  negara  China  merupakan negara dengan jumlah penduduk terbanyak dan negara dengan jumlah penduduk terbanyak yang telah melakukan vaksinasi di dunia. Namun untuk hasil persentase progres vaksinasi yang dilakukan oleh dunia, China tidak masuk kedalam 10 (sepuluh) besar negara dengan persentase  vaksinasi  terbanyak.  10  (Sepuluh)  negara  dengan  persentase  jumlah  penduduk terbanyak  yaitu  Gibraltar,  Oman,  Falkland  Island,  Isle  of  Man,  Seychelles,  Nauru,  San Marino, Malta, Bhutan, dan Cayman Islands. Dengan mengetahui sebaran progres vaksinasi diberbagai negara serta memulihkan kondisi sosial dan ekonomi dari pandemi.

## REFERENSI
[1] D.  Saepuloh,  “VISUALISASI  DATA  COVID  19  PROVINSI  DKI  JAKARTA  MENGGUNAKAN TABLEAU  DATA  VISUALIZATION  OF  COVID  19  PROVINCE  DKI  JAKARTA  USING TABLEAU bernama Severe Acute Respiratory Syndrome Perbedaan Tableau Desktop Tableau Public Open Source Berbayar ( bukan open sourc,” J. Ris. Jakarta , vol. 13, no. 2, pp. 55–64, 2020.
[2] et al. , “Penerapan metode k-means clustering data COVID-19 di Provinsi Jakarta,” Teknologi , vol. 11, no. 2, pp. 59–68, 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2323.
[3] R. Kementerian Kesehatan, D. Handayani, H. D. Indonesia, … F. I.-, and U. 2020, “Keputusan Menteri Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  Hk.01.07/Menkes/4638/2021,” Jurnalrespirologi.Org ,  vol.
2019, no. 2, pp. 1–4, 2021, [Online]. Available:
http://www.jurnalrespirologi.org/index.php/jri/article/view/101.
[4] S. PD, E. S, A. MF, and I. Martinelli, “Aspek Hukum Pelaksanaan Vaksinasi Covid-19 Di Indonesia,” Pros. SENAPENMAS , p. 1263, 2021, doi: 10.24912/psenapenmas.v0i0.15162.
[5] A. H. Pramudijono, “Sekilas Tentang Tableau,” Kemenkeu Learn. Cent. , 2020.
[6] A. M. Putri, T. F. Jauza, H. N. Jazimah, and I. Ali, “KESEHATAN MASYARAKAT INDONESIA Data  Visualization  of  Reception  VISUALISASI  DATA  PENERIMAAN  VAKSIN  COVID-19 SEBAGAI  HAK  KESEHATAN  MASYARAKAT  INDONESIA  Data  Visualization  of  Reception COVID-19 Vaccines as Health Rights for Indonesian Society,” no. December, 2021.
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 25-33
[7] E. Marvaro and R. S. Samosir, “Penerapan Business Intelligence dan Visualisasi Informasi di CV . Mitra Makmur Dengan,” vol. 8, no. 2, pp. 37–46, 2021.
[8] A.  Zikri,  J.  Adrian,  A.  Soniawan,  R.  Azim,  R.  Dinur,  and  R.  Akbar,  “Implementasi  Business Intelligence  untuk  Menganalisis  Data  Persalinan  Anak  di  Klinik  Ani  Padang  dengan  Menggunakan Aplikasi Tableau Public,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 20, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.70.
[9] J.  M.  Hesekiel,  I.  Arwani,  and  D.  E.  Ratnawati,  “Pengembangan  Data  Warehouse  untuk  Evaluasi Pembelajaran Matakuliah Berdasarkan Data Kuesioner Mahasiswa di SIAM dan Rekapitulasi Presensi Dosen  (  Studi  Kasus  Teknologi  Informasi  Fakultas  Ilmu  Komputer  ),” … Inf. dan Ilmu Komput. e- ISSN ,  vol.  4,  no.  7,  pp.  2172–2177,  2020,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/7564/3589.
[10] C. Camila, R. Akbar, M. I. Sutria, N. Suri, and S. Chairunnissa D. A, “Visualisasi Perbandingan Apbd Dan Realisasi Anggaran Kabupaten/Kota Se-Sumatra Barat Menggunakan Tableau Public,” J. Teknol. Inf. MURA , vol. 10, no. 2, p. 75, 2018, doi: 10.32767/jti.v10i2.390.
[11] S. Angreini and E. Supratman, “Visualisasi Data Lokasi Rawan Bencana Di Provinsi Sumatera Selatan Menggunakan  Tableau,” J.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  135–147,  2021,  doi: 10.47747/jurnalnik.v2i2.528.
[12] D. Prastyo and A. Supriyanto, “Analisa dan Perancangan Data Warehouse Dengan Metode Nine Step Kimball  di  PT  Surganya  Motor  Indonesia,” Proceeding  SENDI_U ,  pp.  379–385,  2021,  [Online]. Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/8624.
[13] F. Darmawan Subuh, “Dengan Menggunakan Tools Pentaho Dan Tableau Pada Data Layanan Antar Jemput Izin Bermotor ( Ajib ) Di Dinas Pm Dan Ptsp Provinsi Dki Jakarta,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. Vol 1 No 1, pp. 573–586, 2018.
[14] R.  Darman,  “Pembangunan  Dashboard  Lokasi  Rawan  Tanah  Longsor  di  Indonesia  Menggunakan Tableau,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  2443–2229,  2018,  doi: 10.28932/jutisi.v4i2.779.
[15] M.  Silvana,  R.  Akbar,  and  R.  Tifani,  “Penerapan  Dashboard  System  di  Perpustakaan  Universitas Andalas Menggunakan Tableau Public,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. 2017 , no. November, pp. 1–6, 2017.