## IMPLEMENTASI TABLEAU UNTUK PENGEMBANGAN VISUALISASI DATA PADA APLIKASI OPEN DATA DI DISKOMINFO KABUPATEN CIREBON
Tiar Imam Muarif, Raditya Danar Dana Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia muarr404@gmail.com

## ABSTRAK
Permasalahan pada penelitian adalah belum mampu mengelola data sehingga dapat menjadikannya dalam bentuk visual untuk memberikan informasi yang mudah dimengerti dapat digunakan untuk pengambilan kebijakan serta berperan dalam mensukseskan program Satu Data melalui website  open data. Tujuan penelitian ini untuk membuat  visualisasi  data  interaktif  yang  akan  ditampilkan  di website open  data  Kabupaten  Cirebon  dan memberikan pelatihan tableau . Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah drill down dengan mengolah data  sesuai  dengan  peraturan  satu  data  dari  Provinsi  Jawa  Barat.  Setelah  melakukan  proses  pengelolaan  data, peneliti akan melakukan ektract, transform dan load data ke dalam aplikasi tableau . Pada aplikasi ini, tipe data akan diubah sesuai dengan mekanisme aplikasi tableau agar dapat menghasilkan visualisasi. Selanjutnya, peneliti akan membuat sheet yang berisi dari setiap kategori informasi dalam bentuk visualisasi dan menggabungkannya ke dalam sebuah dashboard interaktif. Hasil penelitian ini sangat berkontribusi untuk program pemerintah Satu Data, tercapainya fitur visualisasi data pada website Open Data Kabupaten Cirebon, meningkatnya pengetahuan dan keterampilan pegawai Diskominfo Kabupaten Cirebon khususnya bidang SpeGov.
Kata kunci : SatuData, Dashboard Interaktif, Drill Down, Tableau, dan Visualisasi Data

## 1. PENDAHULUAN
Diskominfo  Kabupaten  Cirebon  bertanggung jawab  sebagai  walidata  sesuai  dengan  aturan  yang tercantum  dalam  Peraturan  Gubernur  Jawa  Barat Nomor  47  Tahun  2022  yang  berkaitan  dengan implementasi  satu  data  di  wilayah  Jawa  Barat. Sebagaimana dijelaskan dalam Pasal 1 No 19, walidata merupakan  entitas  di  tingkat  daerah  yang  melakukan aktivitas pengumpulan, pengecekan, dan pengelolaan data  yang  diterima  dari  produsen  data,  serta menyebarkan informasi tersebut.” [1] .
Alasan memilih masalah tentang penyebarluaskan data agar masyarakat bisa memahami informasi  yang  disampaikan  tetapi  karena  cara penyajian  informasinya  membingungkan  apalagi  jika informasi  tersebut  sangat  banyak  adalah  untuk menjalankan  tanggung  jawab  Tri  Dharma  Perguruan Tinggi  yang  meliputi  kegiatan  mengajar,  riset,  dan memberikan  kontribusi  kepada  masyarakat.[2]  di karenakan  di  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika Cirebon belum memiliki penyajian tampilan data yang baik..Visualisasi  data  memiliki  peranan  penting  baik sebagai informasi maupun pertimbangan pengambilan keputusan  dengan  menerapkan  visualisasi  data  akan memudahkan  suatu  instansi  pemerintahan  maupun perusahaan  dalam  menyampaikan  informasi  dengan benar dan mudah dipahami[3].
Pada  masa  kini  dan  ke  depan,  pengelolaan  data mengambil  bentuk  visual  untuk  presentasi  atau representasi  data  akan  semakin  diperlukan  karena sangat berguna untuk memecahkan sebuah permasalahan yang dihadapi dengan cara menganalisis data  dan  memvisualisasikannya  akan  mendapatkan sebuah  informasi  yang  akurat  yang  bisa  digunakan untuk pemantauan maupun pengambilan keputusan.
Penelitian  ini  akan  mengambil  data  dari  Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Cirebon yaitu data jenis hewan ternak di Kabupaten Cirebon dengan metode drill  down dengan  mengolah  data  sesuai dengan peraturan satu data yang kemudian di extract, transform and load kedalam tableau untuk divisualisasikan menjadi sebuah informasi. Visualisasi sendiri  adalah teknik untuk  menjadikan suatu konsep materi  menjadi  nyata  sedangkan  visualisasi  data sendiri merupakan sebuah seni dan pengetahuan[4].
Visualisasi  data  artinya  upaya  mendeskripsikan data  dalam  bentuk  visual  untuk  membantu  individu dalam  memahami  informasi  dengan  menghadirkan data  secara  visual  dan  menempatkannya  dalam konteks  yang  lebih  jelas  di  analisis  sehingga  akan memungkinkan sebuah instansi pemerintahan maupun perusahaan  mampu  membuat  keputusan  setelah  data tersebut telah diubah dalam konteks visual menggunakan tableau [5]  .  Dengan  merubah  data menjadi  representasi  visual  dapat  dengan  cepat memahami perbandingan, proporsi, evolusi sepanjang waktu, dan hubungan antar berbagai variabel[6]
Tujuan  penelitian  ini  yang  pertama  membuat tampilan  visualisasi data untuk diterapkan di website Open  Data  Kabupaten  Cirebon,  kedua  melatih pegawai  Dinas  Komunikasi  dan  Infomartika  di Kabupaten  Cirebon  bidang  SpeGov  supaya  memiliki kemampuan  untuk  melakukan  analisis  data  untuk memvisualisasikan  data  sehingga  sebuah  informasi mudah  dipahami  untuk  memenuhi  program  satu data dan  bisa  menjadi  bahan  untuk  membuat  keputusan program pemerintah apa  yang diperlukan bangsa  dan negara.  Dalam  menghadapi  perubahan  teknologi informasi,  banyak  perusahaan  yang  cenderung memanfaatkan  aplikasi  bisnis  seperti  Tableau  untuk
mengatasi  kompleksitas  dalam  pengelolaan  dan analisis data operasional penjualan mereka[7].
Penelitian  ini  selain  meningkatkan  kemampuan pegawai  Diskominfo  juga  berdampak  luas  bagi pemerintahan  indonesia  karena  program  -  program pemerintah  memerlukan  sebuah  data  yang  mudah dipahami  dan  akurat  untuk  membuat  keputusan program  yang  akan  dibuat  kedepannya  Demi kepentingan  dan  kemajuan  negara  serta  rakyatnya sebagai upaya untuk melatih kemampuan analisis data untuk  digunakan  sebagai  visualisasi  data  yang menghasilkan sebuah informasi yang mudah dipahami sehingga  berguna  untuk  mengambil  keputusan program  –  program  pemerintah  kedepannya  yang baik[8].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Peneliti  terdahulu  oleh  Muhamad  Ariandi  dan Suci  Rahma  Puteri  membahas  topik  Analisis Visualisasi Data Kecamatan Kertapati dengan Tableau Public . Tantangan yang dihadapi  rutinitas aktivitas di Kantor  Kecamatan  Kertapati  adalah  kurangnya representasi visual yang efektif dari data kependudukan.  Kondisi  ini  berdampak  pada  proses pengambilan  keputusan  yang  memerlukan  waktu lama.  Metode  Penelitian  yang  diterapkan  dalam penelitian  sebelumnya  adalah  memetakan  data, membuat  dasbor  data,  dan  menggambarkan  data secara  visual  dalam  menganalisis  informasi  terkait penerimaan  bantuan  sosial  dan  Kartu  Keluarga Sejahtera  (KKS)  yang  telah  terdata  oleh  Kantor Kecamatan Kertapati di Palembang[9].
Penelitian  oleh  Aryan  Eka  Prastya  Nugraha metode  yang  digunakan  adalah  survei.  Berdasarkan hasil  penelitian  ini,  terbentuk  visualisasi  data  dari responden  (konsumen),  visualisasi  opini  konsumen mengenai efek ekonomi  versus kesehatan, visualisasi tren  belanja  online,  visualisasi  perubahan  kebiasaan belanja konsumen, dan visualisasi preferensi konsumen.  Hasil  serta  analisis  penelitian  tentang pendapat  atau  pandangan  konsumen  terhadap  bisnis ritel di Kota Semarang  menyatakan  bahwa kebiasaan konsumen tetap stabil selama masa pandemi dan tidak mengalami  perubahan  yang  signifikan  dari  periode sebelumnya[10].
Penelitian  yang  disusun  oleh  Septy  Angreini  & Edy Supratman Penelitian ini menggunakan pendekatan  kuantitatif  dan  analisis  deskriptif.  Dari hasil  penelitian  tersebut,  ditampilkan  grafik  bantuan dalam  bencana  dan  informasi  pada dashboard ,  yang menunjukkan  bahwa  jenis  bantuan  barang-barang yang secara umum dikirim termasuk beras, mie instan, peralatan makan, keperluan sekolah, dan selimut.. juga mengindikasikan  kerugian akumulatif akibat bencana sebanyak  11.805  kejadian,  dengan  banjir  sebagai bencana  yang  paling  umum  terjadi,  terutama  di Kabupaten Musirawas Utara[11].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aneta  Fitria  & Ilman Zuhri Yadi mengadopsi metode deskriptif. Hasil
penelitian ini menghasilkan visualisasi data pada level tahun,  kecamatan,  puskesmas,  desa/kelurahan,  serta pemetaan  kasus  status  gizi  yang  kurang  baik  pada tingkat  kecamatan  dan  desa/kelurahan. Dashboard data  dari  visualisasi  tersebut  menunjukkan  bahwa kasus gizi kurang merupakan permasalahan gizi yang paling sering terjadi di Kota Prabumulih[12].
Penelitian yang dilakukan oleh Diana Fitri Lessy, Arry  Avorizano,  &  Firman  Noor  Hasan  dan dipublikasikan  dalam  jurnal  JSON  (Jurnal  Sistem Komputer dan Informatika), Volume 4, Nomor 2 pada bulan  Desember  tahun  2022  dengan  E-ISSN  2685– 998X  kategori  Golongan  Sinta  4  membahas "Penggunaan Business  Intelligence dalam  Analisis Data Gempa Bumi di Indonesia dengan Menggunakan Tableau Public ”. Metode yang digunakan adalah ETL (Ekstraksi, Transformasi, Loading). Dari penelitian ini dihasilkan  pemetaan  distribusi  gempa  bumi,  grafik mengenai kedalaman dan magnitudo gempa bumi, dan juga tampilan visual pada dashboard[13]

## 2.2. Tableau
Tableau adalah  alat  atau  platform  yang digunakan untuk membuat visualisasi data. Visualisasi data  adalah  representasi  data  dalam  bentuk  grafik, diagram,  peta,  atau  bentuk  lainnya  yang  dapat membantu orang memahami data dengan lebih mudah. Tableau mampu  menciptakan  visualisasi  data  yang lebih  dinamis,  mudah  dipahami,  serta  memudahkan dalam  proses  analisis..  Hal  ini  karena  Tableau memiliki  fitur-fitur  yang  memungkinkan  pengguna untuk mengubah data tabel yang kaku menjadi bentuk visual  yang  lebih  menarik,  seperti  grafik,  diagram, pemetaan geografis, dan sejenisnya memvisualisasikan  perubahan  dan  perbedaan  data dengan  lebih  nyata,  mempermudah  analisis  data. Dampaknya, tampilan data dari analisis statistik yang biasanya  kaku  menjadi  lebih  estetis  dan  menarik, sehingga  lebih  mudah  dipahami  oleh audiens dari berbagai  latar  belakang,  termasuk  orang-orang  yang tidak memiliki pengetahuan statistik[14].

## 2.3. Satu Data
Dalam  kebijakan  tata  kelola  data  pemerintah yang  tercantum  dalam  Pasal  1  ayat  (1)  Peraturan Presiden  Republik Indonesia Nomor 39 Tahun 2019, Satu  Data  Indonesia  didefinisikan  sebagai  data Indonesia  yang terpadu dan terintegrasi.  menjelaskan bahwa  Satu  Data  Indonesia  merupakan  kebijakan pengelolaan data pemerintah yang bertujuan menciptakan  informasi  yang  tepat,  terkini,  saling berkaitan  dan  dapat  dibuktikan  kebenarannya,  dan mudah  diakses  serta  didistribusikan  ke  lembaga pemerintah pusat dan daerah. Hal ini dilakukan dengan menerapkan prinsip – prinsip Satu Data Indonesia[15]. Open  Data  berperan  sebagai  informasi  yang  mudah diakses  dan  mudah  dimengerti  dengan  berdasarkan data  yang  dapat  dipertanggungjawabkan  yang  akan ditampilkan ke publik.

## 2.4. Visualisasi Data
Menurut  Sartono  dan  Hidayatuloh,  dalam bukunya “Visualisasi Data yang Efektif” kemampuan dalam  menganalisis  data  dan  menarik  informasi merupakan keahlian  yang penting. Teknik visualisasi data memiliki peranan vital bagi generasi saat ini dan masa  mendatang.  Penerapan  yang  efektif  dari  teknik ini  akan  sangat  berpengaruh  pada  kemampuan komunikasi  yang  sukses  dengan  target  audiens.  Ini tidak hanya terkait dengan penyederhanaan entri data, tetapi  juga  dengan  penguatan  pesan  yang  ingin disampaikan[16]

## 2.5. ETL (Extract, Transform, Load)
Proses ekstraksi adalah tahap awal dalam proses ETL  adalah  mengambil  data  yang  diperlukan  dari berbagai sumber data yang tersedia. Data dapat berasal dari  berbagai  macam  sumber,  seperti  database,  file, atau  aplikasi.  Setelah  data  diekstraksi,  data  tersebut mengalami  proses  transformasi  ini  bertujuan  untuk mengubah  data  agar  sesuai  dengan  kebutuhan. Perubahan yang dapat dilakukan meliputi penggantian format data, penggabungan data dari berbagai sumber, pembersihan  data  dari  kesalahan  atau  duplikasi, penambahan atau pengurangan atribut data. Pada tahap terakhir,  data  yang  telah  ditransformasi  kemudian disimpan ke dalam gudang data. Gudang data adalah repositori  data  yang  besar  dan  terintegrasi  yang digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan[17].

## 2.6. Drill Down
McLeod  (2008:534)  mengartikan  " drill  down " sebagai  metode yang  memungkinkan seseorang  yang menyelesaikan  suatu  masalah  untuk  mulai  dengan ringkasan umum, kemudian secara progresif menampilkan  detail  yang  lebih  spesifik  pada  tingkat yang  lebih  rendah.  Pendekatan  " drill  down " memudahkan akses informasi secara bertahap, dimulai dari  yang  bersifat  umum  atau  global,  dan  kemudian mengeksplorasi  tingkat  detail  yang  lebih  mendalam. Informasi  yang  dipresentasikan,  baik  dalam  bentuk grafik atau tabel, dapat diakses secara hierarkis[18].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Alur Perancangan
Perancangan tahapannya melibatkan serangkaian langkah perancangan yang meliputi tahap awal hingga tahap  akhir,  berikut  tahap  perancangan  dalam penelitian ini yang bisa dilihat dari bentuk flowchart.
Gambar 1 Flowchart penelitian
Gambar  1  menunjukkan  alur  penelitian  dimulai dari  studi  literatur,  Persiapan  data,  ETL  (Extract, Transform, Load), validasi data, drill down, visualisasi data dan dashboard kemudian di validasi dan selesai.

## 3.2. Studi Literatur
Dalam proses ini untuk menghasilkan visualisasi data yang baik tahap awalnya adalah dengan mencari referensi dari penelitian Sebelumnya, dengan harapan akhirnya  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan kebutuhan  yang ada..Disini  menggunakan 6  referensi dari penelitian sebelumnya sebagai bahan acuan untuk membuat visualisasi data.
3.3. Persiapan Data Pada tahap persiapan data menentukan spesifikasi kebutuhan data yang akan akan digunakan dalam  penelitian.  Selain  itu,  dilakukan  observasi  dan analisis visualisasi data Jenis Hewan Ternak Menurut Kabupaten Cirebon. Pada langkah ini, kebutuhan dari audiens dan objektif sistem dikumpulkan.
Tabel 1 Spesifikasi kebutuhan data No Keterangan 1 Kode Provinsi 2 Nama Provinsi 3 Kode Kabupaten Kota
No Keterangan 4 Nama Kabupaten Kota 5 Kode Kecamatan 6 Nama Kecamatan 7 Jenis Hewan Ternak 8 Jumlah Hewan Ternak 9 Satuan 10 Tahun
Hasil  dari  proses  persiapan  ditunjukkan  dalam tabel 1 tersebut sesuai spesifikasi kebutuhan data yang terdapat 10 record.
3.4. ETL (Extract, Transform, Load)
Tahap  ETL  (Ekstraksi,  Transformasi,  dan Pemuatan). dimulai dengan menggunakan sampel data yang  telah  diperoleh  dari  Diskominfo  Kabupaten
Cirebon  dan  data  tersebut  dalam  format  . csv .  yang kemudian di extract ke dalam tableau.
Gambar 2 Proses extract
Selanjutnya pada gambar 2 menunjukkan jika data sudah  masuk  kedalam tableau dilakukan  proses transform data  terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan data yang akurat.
Gambar 3   Proses Transform
Gambar 3 menunjukkan proses transform saat data  dimasukan tableau akan  terjadi  beberapa  data yang formatnya tidak sesuai seperti dalam penelitian
ini  berikut  adalah  variabel  yang  disesuaikan formatnya berikut:
Tabel 2 Perubahan tipe data NO Variabel Tipe Data Awal Proses Penyesuaian Tipe Data Tipe Data yang Digunakan 1 Bps Kode Kabupaten Kota Number (Whole) String Number ( Whole ) 2 Bps Kode Kecamatan Number (Whole) String Number ( Whole ) 3 Tahun Number (Whole) String Number ( Whole )
Tabel 2 menunjukkan perubahan tipe data yang sudah  melalui  tahap  transform  proses transform selesai  langsung  di load kedalam sheet  tableau
untuk  tahap  visualisasi  berikut  tampilan  setelah  di load ke dalam sheet tableau.
Gambar 4 Tampilan setelah di load
Gambar 4 menunjukkan tampilan tableau setelah di load menampilkan sheet.

## 3.5. Validasi Data
Dalam tahap  ini akan dilihat kesesuai data awal dan  setelah  masuk  ke  dalam tableau dan  memantau keseluruhan variabel agar tidak terjadi kesalahan saat divisualisasikan.  Setelah  dilakukan  pengamatan ditemukan kesalahan yaitu sebagai berikut :
Gambar 5 Proses validasi data
Pada  gambar  5  kesalahan  diatas  terletak  pada penempatan variabel kode provinsi jika variabel kode provinsi diletakan dibawah saat divisualisasikan akan terjadi  penjumlahan  sedangkan  semestinya  tidak terjadi penjumlahan karena bukan variabel yang harus dihitung  sehingga  dipindahkan  ke  atas  agar  saat visualisasi data nilainya tetap tidak terjadi penjumlahan karena itu adalah sebuah kode.

## 3.6. Drill Down
Proses  ini  melibatkan  stakeholder  dalam penelitian  ini  stakeholder  meminta  agar  semua variabel  beserta  atributnya  masuk  semua  dalam  satu dashboard  tetapi  tetap  dengan  tampilan  yang  tidak membingungkan. Setelah mengetahui permintaan dari stakeholder  dilanjutkan  memasuki  proses  visualisasi
data  untuk  memasukan  semua  variabel  menjadi visualisasi data dalam satu dashboard.
Gambar 6 Prose s drill down
Dalam  gambar  6  telah  dilakukan  proses  drill down untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan dengan  tetap  memberikan  tampilan  visualisasi  data yang tidak membingungkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Visualisasi Data
Berikut  hasil  dari  representasi  visualisasi  data Jenis  Hewan  Ternak  yang  sudah  terdata  pada Diskominfo Kabupaten Cirebon yang sudah di kelola pada  Analisis  Visualisasi  Data  Jenis  Hewan  Ternak
Menurut  Kabupaten  Cirebon  menggunakan  Tableau yang  memuat  informasi  tentang  jenis  hewan  ternak, jenis hewan ternak menurut kecamatan, jumlah hewan ternak  menurut  kecamatan,  jumlah  hewan  ternak menurut  kabupaten  ,  jumlah  hewan  ternak  menurut
jenisnya,  jumlah  hewan  ternak  menurut  tahun,  jenis hewan  berdasarkan  kelamin  dan  jumlah  hewan berdasarkan kelamin adalah sebagai berikut.
Gambar 7 Jenis hewan ternak
Gambar 8 Dashboard Interaktif
Gambar  7  menunjukkan  visualisasi  data  diatas menunjukan jumlah hewan ternak menurut kabupaten cirebon  dari  tahun  2021  hingga  2022  yang  nantinya akan terhubung dengan visualisasi data yang pertama
sehingga  bisa  difilter  berdasarkan  tahun  yang  mau dilihat  dan  jika  hanya  ingin  melihat  jumlah  jenis hewan  tertentu  saja  dalam  tahun  tertentupun  akan terhubung dengan filter yang telah dibuat.
4.2. Hasil Dashboard Interaktif
Pada  hasil dashboard interaktif  ini  merupakan gabungan dari visualisasi data pertama dan kedua yang akan  dihubungkan  satu  sama  lain  agar  terciptanya tampilan  visual  yang  menarik  dan  berfungsi  sesuai kebutuhan. Dashboard interaktif  ini  sudah  melewati validasi data dan validasi visualisasi data & dashboard dengan stakeholder sehingga tercipta bentuk dashboard interaktif sebagai berikut.
https://public.tableau.com/views/JUMLAHJENIS HEWANTERNAKDIKABUPATENCIREBON_169051 57734950/Dashboard1?:language=en- US&:display_count=n&:origin=viz_share_link
Tampilan dashboard pada gambar 8 menunjukan jenis  hewan  ternak,  jenis  hewan  ternak  menurut kecamatan, jumlah hewan ternak, jumlah hewan ternak menurut  kecamatan,  jumlah  hewan  ternak  menurut kabupaten  ,  jumlah  hewan  ternak  menurut  jenisnya, jumlah  hewan  ternak  menurut  tahun,  jenis  hewan berdasarkan  kelamin  dan  jumlah  hewan  semuanya sudah  tersajikan  secara  lengkap  dengan  tampilan visual yang sesuai dengan target audiens .
4.3. Validasi Visualisasi Data & Dashboard Pada  tahap  ini stakeholder telah  melakukan validasi terhadap hasil visualisasi data dan dashboard yang  telah  dibuat  hasilnya  tidak  ada  masalah semuanya  sudah  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan memuat informasi yang lengkap dan tidak membingungkan.  Setelah  semua  proses  telah  selesai untuk meningkatkan manfaat penelitian ini dilakukanlah pelatihan tableau.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  berkontribusi  secara  langsung dalam program Satu Data  melalui website Open Data Kabupaten  Cirebon  yaitu  pertama  tercapaianya  fitur visualisasi  data  pada  aplikasi  Open  Data  Kabupaten Cirebon, hasil visualisasi data yang ada pada penelitian telah  direalisasikan  kedalam website Open  Data Kabupaten  Cirebon  yang  terbaru  yang  akan  dirilis pada  25  januari  2024.Kedua  pegawai  dibidang SpeGov  mampu  membuat  visualisasi  data  untuk ditampilkan di Open Data Kabupaten Cirebon, selain hasil visualisasi data didalam penelitian ini yang akan ditampilkan di website Open Data Kabupaten Cirebon yang dirilis pada tanggal 25 januari 2024 terdapat juga hasil  visualisasi  data  yang  telah  dibuat  oleh  pegawai bidang  SpeGov  Diskominfo  Kabupaten  Cirebon. Ketiga  menambahnya kuantitas SDM  bidang Spegov Diskominfo  Kabupaten  Cirebon  dalam  membuat visualisasi  data,  pelatihan  yang  telah  dilakukan menambah  kuantitas  dari  bidang  SpeGov  dalam membuat visualisasi data menggunakan tableau yang sebelumnya 17% yang memahami dan bisa membuat visualisasi  data  sekarang  meningkat  menjadi  83%. Harapan untuk pengembangan lebih lanjut kedepannya  dapat  membangun  visualisasi  data
interaktif  yang  jika  ada  penambahan  data  otomatis masuk  ke  visualisasi  data  yang  sudah  jadi  tanpa membuat ulang yaitu dengan extract data agar tableau membuat  file  dengan  ekstensi.  Diharapkan  dapat melakukan pelatihan lebih mendalam tentang tableau agar memperoleh hasil pengembangan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pemprov Jabar, “Peraturan Gubernur Jawa Barat tentang  Peraturan  Pelaksanaan  Satu  Data  Jawa Barat,” 2022.
[2]  B. Jamaluddin, B. D. D. Arianti, B. A. Novianti, and  ...,  “Desain  Sistem  Informasi  Tri  Dharma Perguruan  Tinggi  Univesitas  Hamzanwadi,” … Jurnal  Informatika  dan  … .  scholar.archive.org, 2022.
[3]  P.  Afikah,  I.  R.  Affandi,  and  F.  N.  Hasan, “Implementasi  Business  Intelligence  Untuk Menganalisis  Data  Kasus  Virus  Corona  di Indonesia  Menggunakan  Platform  Tableau,” Pseudocode , 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unib.ac.id/pseudocode/article/vie w/20726
[4]  A.  A.  Novany,  D.  Hartama,  M.  R.  Lubis,  H.  S. Tambunan, and I. Syajidan, “Analisa Visualisasi Data  Perkembangan  Covid-19  Menggunakan Tableau  Big  Data  Dengan  Metode  Forecasting Prosiding Seminar Nasional Teknologi Komputer dan Sains,” vol. 1, no. 1, pp. 631–639, 2023.
[5]  S.  R.  Puteri,  “Analisis  Visualisasi  Data Kecamatan  Kertapati  menggunakan  Tableau Public,” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu dan Tek. Komput. … , 2022.
[6]  A. A. Nugraha, A. Rahim, and ..., “Analisis Data Menggunakan  Tools  Tableau  Untuk  Visualisasi Data  Peserta  Tkk  Pada  Dashboard  Bina Konstruksi,” Madani  J.  … ,  2023,  [Online]. Available: https://jurnal.penerbitdaarulhuda.my.id/index.ph p/MAJIM/article/view/1306
[7]  E.  Mardiani,  N.  Rahmansyah,  and  ...,  “Analisis Kinerja  Tren  Penjualan  untuk  Mendapatkan Strategi  Penjualan  Secara  Global  Menggunakan Tableau  Data  Mining,” Innov.  J.  … ,  2023, [Online]. Available: http://j- innovative.org/index.php/Innovative/article/vie w/2175
[8]  T. Purwani, A. Wahyuni, A. P. Wicaksono, and H.  D.  Charunia,  “DASHBOARD  UNTUK VISUALISASI DATA PENJUALAN BARANG PADA  TOKO  PUPPETS  SKATEBOARD SEMARANG MENGGUNAKAN TABLEAU,” KOMPUTAKI , 2021, [Online]. Available: https://www.unaki.ac.id/ejournal/index.php/kom putaki/article/view/437
[9]  W. Mustikaningsih and A. R. Ananda, “KAJIAN KEBIJAKAN VAKSINASI TERHADAP ANGKA  PENURUNAN  CORONA  VIRUS  19
BERBASIS BIG DATA TABLEAU ANALISIS
DI INDONESIA 2023 STUDY OF VACCINATION  POLICY  ON  REDUCING
RATE  OF  CORONA  VIRUS  19  BASED  ON BIG  DATA  TABLEAU  ANALYSIS  IN INDONESIA 2023 Tabel 1 . Data Ka,” vol. 2019, 2023.
[10]  A. E. P. Nugraha, R. Riyanto, I. A. Sari, and D. P. Hadi,  “Analisis Sentimen  Konsumen Selama Pandemi Covid-19 di Kota Semarang Menggunakan Tableau,” J. Nusant. Apl. Manaj. Bisnis ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  185–193,  2022,  doi: 10.29407/nusamba.v7i2.16068.
[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]  Aneta Fitria and llman Zuhri Yadi, “Pemanfaatan Business  Intelligence  Untuk  Visualisasi  Data Dan  Pemetaan  Kasus  Gizi  Buruk  Dan  Gizi Kurang  Menggunakan  TableAu  (Studi  Kasus Dinas Kesehatan Kota Prabumulih),” J. Mantik , vol.  6,  no.  3,  pp.  3437–3444,  2022,  [Online]. Available:
https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik /article/view/2955
[13]  D.  F.  Lessy,  A.  Avorizano,  and  F.  N.  Hasan,
“Penerapan Business Intelligence Untuk
Menganalisa  Data  Gempa  Bumi  di  Indonesia Menggunakan Tableau Public,” J. Sist. Komput. dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  302,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5316.
[14]  A. H. Pramudijono, “Sekilas Tentang Tableau,” Kemenkeu Learn. Cent. , 2020.
[15]  Pemerintah  Republik  Indonesia,  “Peraturan Presiden Republik Indonesia No 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia,” Peratur. Pres. , no. 004185,  pp.  1–35,  2019,  [Online].  Available: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/10881 3/perpres-no-39-tahun-2019
[16]  Johannes  Kurniawan, Analisis  Dan  Visualisasi Data ,  vol.  3,  no.  1.  2023.  [Online].  Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertia n-use-case-a7e576e1b6bf
[17]  A.  S.  Wibowo  and  A.  Andri,  “Dashboard Business Intelligence Vusialisasi Data Akreditasi Sekolah Pada SMP Negeri 1 Sembawa,” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 249–256, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i4.536.
[18]  A.  P.  Porawouw, LKP :  Aplikasi  Eksekutif Dashboard  Standar  ke-5  pada  Universitas Dinamika . 2020. [Online]. Available: https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5035/