635 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E-ISSN 2503-2933

## Information Visualization Application Design By Descriptive Statistical Method
Fabian Daffa Rafrisah 1 , Sulistiowati* 2 , Ayuningtyas 3 ,
1,2,3 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dinamika, Surabaya, East Java, Indonesia
e-mail: sulist@dinamika.ac.id 2 , tyas@dinamika.ac.id 3 , 18410100202@dinamika.ac.id 1

## Abstrak
Visualisasi  data  digunakan  untuk  menampilkan  data  secara  menarik,  interaktif  tanpa meninggalkan  informasi.  Bagian  penerimaan  mahasiswa  baru  membutuhkan  pengolahan  data yang  cepat  agar  bisa  mengetahui  hasil  strategi  pemasaran  yang  dilakukan  pada  periode sebelumnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  aplikasi  visualisasi  informasi yang  mampu  menampilkan  data  calon  mahasiswa  serta  sebarannya  menggunakan  metode statistik  deskriptif  untuk  membantu  kepala  bagian  penerimaan  mahasiswa  dalam  memperoleh visualisasi dari kedua data tersebut. Model Waterfall digunakan untuk mengembangkan aplikasi dan  metode  statistik  deskriptif  untuk  memproses  data.  Aplikasi  ini  dapat  membantu  Kepala Bagian Penerimaan Mahasiswa Baru dalam menampilkan visualisasi data calon mahasiswa dan yang  dimanfaatkan  untuk  bahan  menentukan  strategi  pemasaran,  evaluasi,  dan  tindak  lanjut, serta  pembuatan  laporan.  Data  penerimaan  mahasiswa  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  hanya didapat  dari  data  pada  tahun  2021  dan  2022.  Hasil  penelitian  digunakan  sebai  bahan  untuk pengambilan  keputusan  di  departemen  Penerimaan  Mahasiswa.  Sedangkan  untuk  universitas, hal ini akan menunjukkan hasil dari strategi pemasaran yang telah dilakukan. Hasil visualisasi data  ini  membantu  menjembatani  kesenjangan  antara  Rektorat  Universitas  dan  Kepala  Bagian penerimaan  mahasiswa  terkait  masalah  pemrosesan  data  sehingga  mereka  dapat  lebih  akurat menentukan  strategi  pemasaran  di  tahun  mendatang.  Penelitian  ini  juga  dapat  dilakukan  oleh universitas lain dengan masalah yang hampir sama.
Kata kunci — Perancangan, Visualisasi Informasi, Statistik Deskriptif

## Abstract
This  study  aims  to  design  an  information  visualization  application  that  can  display prospective  student  data  and  its  distribution  using  descriptive  statistical  methods  to  assist  the head  of  the  student  admission  department  in  obtaining  visualization  of  those  two  data.  The Waterfall  model  is  used  for  developing  the  app,  and  the  descriptive  statistical  method  for processing the data. The application can help the Head of the Student Admission Department in displaying  a  visualization  of  prospective  student  data  and  which  is  used  as  material  for marketing strategies, follow-up evaluations, and report generation. The student admission data processed in this study is only in 2021 and 2022. The result of the study will fasten up decision- making in the Student Admission department. As for the university, this will show the outcome of the  marketing  strategy  that  has  been  conducted.  The  results  of  this  data  visualization  help bridge  the  gap  between  the  university's  Board  of  Directors  and  the  head  of  the  student admissions  department  regarding  data  processing  issues  so  that  they  can  more  accurately determine marketing strategies in the coming year. This study also can be conducted in another university with the same problem.
Keywords — Design, Information Visualization, Descriptive Statistic
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E- ISSN 2503-2933 636

## 1. PENDAHULUAN
Niversitas Dinamika merupakan perguruan tinggi swasta di Surabaya yang mempunyai 3 (tiga)  fakultas  serta  8  (delapan)  program  studi.  Perguruan  Tinggi  merupakan  salah  satu bentuk penyelenggaraan pendidikan tinggi [1]. Penerimaan mahasiswa baru di Universitas Dinamika  dilakukan  oleh  bagian  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  melalui  aplikasi  Penerimaan Mahasiswa  Baru.  Pengertian  mahasiswa  menurut  hukum  Indonesia  adalah  mahasiswa  yang belajar  pada  salah  satu  bentuk  perguruan  tinggi  [1].  Calon  mahasiswa  harus  membuat  akun sebelum  mengisi  biodata  dan  mengunggah  berkas  pendaftaran  lengkap  yang  dipersyaratkan. Apabila  calon  mahasiswa  dinyatakan  diterima,  maka  calon  mahasiswa  tersebut  melakukan pembayaran dan melengkapi data pendaftaran sehingga calon mahasiswa tersebut resmi menjadi mahasiswa baru di Universitas Dinamika.
Kepala bagian penerimaan mahasiswa memerlukan visualisasi data calon mahasiswa dan data sebaran calon mahasiswa. Visualisasi yaitu penyajian data berbentuk informasi yang dapat diakses oleh pengguna dengan merujuk pada konsep yang terintegrasi, interaktif, dinamis, serta menarik. Informasi yang ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik tersebut dapat berinteraksi dengan pengguna, sehingga pengguna dapat memilih, mengubah, serta menampilkan informasi sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  [2].  Kedua  data  tersebut  digunakan  sebagai  bahan  untuk strategi  pemasaran,  bahan  evaluasi  tindak  lanjut,  dan  pembuatan  laporan.  Permasalahan  yang dihadapi  bagian  penerimaan  mahasiswa  saat  ini  adalah  belum  memiliki  aplikasi  visualisasi untuk menampilkan kedua data tersebut, sehingga proses visualisasi harus melalui serangkaian proses dan memakan waktu sekitar dua sampai tiga hari. Mulai dari pengajuan permintaan data ke  Layanan  Pendukung  Teknologi  Informasi  (Lasurti)  yang  terdapat  di  divisi  Pengembangan dan Aplikasi Teknologi Informasi (PPTI) hingga pengolahan data dengan membuat PivotTable sehingga dapat menghasilkan visualisasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  aplikasi  visualisasi  informasi  yang mampu  menampilkan  data  calon  mahasiswa  serta  data  sebaran  calon  mahasiswa  dengan memanfaatkan  metode  statistik  deskriptif  untuk  membantu  Kepala  Bagian  Penerimaan Mahasiswa  Baru  dalam  memperoleh  visualisasi  dari  kedua  data  tersebut.  Metode  statistik deskriptif  adalah  metode  yang  berada  di  dalam  ilmu  statistik  untuk  mengorganisasikan  serta menganalisis data dalam memberikan gambaran yang jelas, ringkas, dan teratur tentang kondisi data,  sehingga  dapat  diambil  suatu  makna  dari  data  tersebut  [3].  Penelitian  ini  menggunakan metode  statistik  deskriptif  berupa  modus,  penyajian,  dan  visualisasi  dalam  bentuk  grafik. Modus, dalam statistik deskriptif dipakai dalam menggambarkan data dalam nilai sentral yaitu nilai yang paling banyak muncul dalam suatu populasi data [4].
Visualisasi  data  menggunakan  elemen  visual  seperti  bagan,  grafik,  dan  peta  untuk merepresentasikan  data  menjadi  informasi.  Ini  menunjukkan  tren,  pola,  dan  garis  luar  dalam data.  Informasi  dapat  disampaikan  lebih  mudah  dengan  metode  ini  [5],  [6]  Sebuah  organisasi dengan pengumpulan data yang besar membutuhkan sebuah metode untuk memudahkan dalam membaca  dan  menganalisisnya.  Penyajian  data  dengan  visualisasi  digunakan  untuk  berbagai keperluan  seperti  pemasaran,  kesehatan,  akademik,  retail  dan  lain-lain  [7]–[11]  Dalam pemasaran, visualisasi data memberi wawasan pada para manajer untuk memahami pelanggan. Sementara  dalam  perawatan  kesehatan,  visualisasi  membantu  dokter  mendeteksi  kanker payudara dengan cara baru.
Visualisasi  informasi  ini  telah  diterapkan  pada  dunia  pendidikan,  termasuk  untuk pemetaan  sekolah  di  Kabupaten  Pasuruan  [12]  untuk  mengetahui  posisi  sekolah.  Trending diskusi  di  media  sosial  khususnya  Twitter  [13]saat  Virus  Corona  masih  sangat  menyebar  di Indonesia.  Akibatnya,  orang  tua  dan  calon  siswa  hampir  tidak  mengetahui  informasi  tentang sekolah  dan  berita  tentang  penerimaan  siswa.  Media  sosial  menjadi  salah  satu  cara  mereka

## U
637 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E-ISSN 2503-2933
mencari informasi tentang hal tersebut. Kajian lain tentang visualisasi data di bidang pendidikan adalah  tentang  penerimaan  siswa.  Dashboard  tersebut  mewakili  informasi  (1)  siswa  yang dikelompokkan berdasarkan banyaknya pendaftar, (2) banyaknya pendaftar per tahun ajaran, (3) pendapatan  dari  pendaftaran  berdasarkan  tanggal  pembayaran,  (4)  banyaknya  siswa  per  tahun ajaran  dari  masing-masing  program  studi,  (5)  banyaknya  pendaftar  per  kelas,  (6)  banyaknya pendaftar setiap semester serta (7) banyaknya pendaftar untuk setiap program studi serta kelas [10] .
Kajian di bidang pendidikan tidak hanya tentang penerimaan mahasiswa, tetapi ada juga kajian yang berfokus pada kinerja institusi. Data dalam data warehouse diproses dengan extract, transform,  and  load  (ETL)  dan  cube.  Berdasarkan  Key  Performance  Indicator  (KPI)  institusi, visualisasi  dibuat.  Dashboard  visualisasi  menampilkan  jumlah  mahasiswa  baru,  mahasiswa terdaftar,  mahasiswa  tidak  terdaftar,  mahasiswa  cuti,  mahasiswa  Drop  Out,  kehadiran mahasiswa, mata kuliah yang lulus, rata-rata kinerja tugas akhir, dan rata-rata lama studi [14]
Data  yang  ditampilkan  di  dashboard  akan  menginformasikan  lebih  banyak  jika  dapat menampilkan  data  yang  lebih  detail  dari  yang  ditampilkan  sebelumnya.  Teknik  drill-down digunakan  untuk  mendapatkan  insight  dari  data  yang  dimiliki  [15].  Dasbor  data  adalah  media bisnis yang digunakan untuk mendukung pelacakan, analisis, dan tampilan data, sebagian besar untuk  mendapatkan  wawasan  yang  lebih  dalam  tentang  kesejahteraan  keseluruhan  organisasi, departemen,  atau  bahkan  proses  tertentu  [16].  Dashboard  yang  digunakan  dengan  visualisasi data  untuk  menghasilkan  informasi  berdasarkan  penelitian terdahulu oleh  beberapa  peneliti, akhirnya penelitian ini dibuat.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan    model Waterfall berdasarkan  pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC). Model memiliki lima langkah, yaitu komunikasi, perencanaan, pemodelan,  konstruksi,  dan  penyebaran.  Pendekatan ini ditunjukkan  pada  Gambar  1. Wawancara pemangku kepentingan, mengamati tempat kerja, dan studi literatur dilakukan pada langkah  pertama,  komunikasi.  Hasil langkah  tersebut  adalah  permasalahan  yang  dihadapi  oleh bagian  penerimaan  mahasiswa  baru  dan  proses  bisnis  yang  telah  dilakukan  untuk  pembuatan laporan.  Langkah  selanjutnya  adalah  perencanaan,  yang  menghasilkan  timeline  untuk mengembangkan  aplikasi.  Pemodelan  adalah  langkah  ketiga.  Pemodelan  terdiri  dari  dua langkah,  yaitu  analisis  dan  desain.  Hasil  dari  langkah-langkah  analisis  adalah  proses  bisnis, kebutuhan pengguna, kebutuhan fungsional, kebutuhan non-fungsional, dan analisis kebutuhan sistem.  Hasil  perancangan  berupa  diagram  IPO,  aliran  sistem, Data  Flow  Diagram (DFD), Model Data Kontekstual dan Fisik, dan Antarmuka Pengguna.
Langkah-langkah  konstruksinya  adalah  ketika  kode  aplikasi  ditulis,  dan  pengujian dilakukan.  Untuk  mengembangkan  aplikasi  tersebut  dibutuhkan  Bahasa  Pemrograman  PHP, Laravel Framework ,  Oracle  Database,  Visual  Studio  Code  Text  Editor,  dan  Website  Browser Google  Chrome  atau  Microsoft  Edge.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  dengan Black  Box Testing serta User  Acceptance  Test (UAT)  untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  berjalan  dengan baik  sesuai  rencana  dan  diterima  oleh  pengguna.  Setelah  empat  langkah  sebelumnya,  langkah terakhir adalah Deployment . Pada tahap ini adalah tahap ketika perangkat lunak diserahkan ke PPTI untuk diunggah ke server.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E- ISSN 2503-2933 638
Fabian , et., al [ Information Visualization Application Design By Descriptive Statistical Method ] IJCCS Vol. x, No. x, July201x:  first_page–end_page
Gambar 1. Diagram Metode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Communication
Wawancara  dengan  Kepala  Bagian  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  menyatakan  bahwa mereka membutuhkan data untuk divisualisasikan. Datanya adalah tentang calon mahasiswa dan sebaran  calon  mahasiswa.  Selain  itu  terdapat  kendala  yang  dihadapi  yaitu  bagian  Penerimaan Mahasiswa  Baru  belum  memiliki  aplikasi  visualisasi  yang  menampilkan  data  untuk  evaluasi tindak lanjut, perancangan strategi pemasaran, dan pelaporan.
Hasil dari tahap observasi diperoleh hasil proses bisnis selama ini. Proses bisnis dimulai dari  petugas  penerimaan  mahasiswa  baru  melakukan  permintaan  data  di  Lasurti.  Selanjutnya, dilakukan  validasi  terhadap  permintaan  data  oleh  PPTI.  Apabila  permintaan  disetujui,  maka
639 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E-ISSN 2503-2933
permintaan  data  disajikan  dalam  file  Excel.  Namun,  jika  permintaan  ditolak,  Staf  Penerimaan Mahasiswa  akan  dihubungi  melalui  email.  Setelah  petugas  penerimaan  mahasiswa  baru menerima  file  Excel,    selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  dengan  pembuatan  Pivot  Tabel untuk merangkum,  menghitung, serta mengelompokkan data. Hasil pengolahan data kemudian diberikan kepada Kepala bagian penerimaan mahasiswa.

## 3.2.   Planning
Jadwal  untuk  mengembangkan  perangkat  lunak  dibuat,  dan  perlu  sekitar  lima  bulan untuk menyelesaikannya.

## 3.3.   Modelling
Setelah  wawancara  dengan  kepala  bagian  penerimaan  mahasiswa,  dilakukan  analisis kebutuhan  fungsional.  Pengguna  perangkat  lunak  ini  adalah  Kepala  Bagian  Penerimaan Mahasiswa,  Staf  Bagian  Penerimaan  Mahasiswa,  dan  Pembantu  Rektor  II.  Setiap  pengguna memiliki  persyaratan  fungsional  sebagai  konsekuensi  dari  peran  mereka.  Analisis  Kebutuhan Fungsional ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Fungsional Pengguna Fungsi Deskripsi Kabag Penerimaan Mahasiswa Baru Mengelola data pengguna Data  pengguna  dapat  dilakukan perubahan,  penambahan,  serta penghapusan. Menampakkan data calon mahasiswa Data  calon  mahasiswa  dapat dilihat oleh pengguna. Menampakkan data sebaran calon mahasiswa Data  sebaran  calon  mahasiswa dapat dilihat oleh pengguna. Pembuatan  laporan  data  calon mahasiswa Laporan  data  calon  mahasiswa dapat diunduh oleh pengguna Pembuatan laporan  data sebaran calon mahasiswa Laporan  informasi  sebaran  calon mahasiswa  dapat  diunduh  oleh pengguna. Staf  Penerimaan Mahasiswa Baru Menampakkan data calon mahasiswa Data  calon  mahasiswa  dapat dilihat oleh pengguna. Menampakkan data sebaran calon mahasiswa Data  sebaran  calon  mahasiswa dapat dilihat oleh pengguna. Pembantu  Rektor II Menampakkan data calon mahasiswa Data  calon  mahasiswa  dapat dilihat oleh pengguna Menampakkan data sebaran calon mahasiswa Data  sebaran  calon  mahasiswa dapat dilihat oleh pengguna.
Perancangan  Alur  Sistem  pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  pengguna  masuk  ke halaman  utama.  Selanjutnya  akan  ditampilkan  halaman  visualisasi  data  calon  mahasiswa  serta distribusi  data  calon  mahasiswa  oleh  sistem..  Pengguna  juga  dapat  memilih  tahun  akademik, kemudian  informasi  Data  Calon  Mahasiswa  serta  Distribusi  Data  Calon  Mahasiswa  akan ditampilkan oleh sistem berdasarkan tahun akademik yang telah dipilih. Alur Sistem Visualisasi Informasi ditunjukkan pada Gambar 2.
Diagram konteks ditunjukkan pada Gambar 3. Pada Context Diagram terlihat aliran data utama  yang  digunakan  dalam  penerapan  visualisasi  informasi.  Model  Data  Fisik  (PDM) merupakan  model  skema  yang  menerapkan  Model  Data  Konseptual  dari  sebuah  database.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E- ISSN 2503-2933 640
Gambar  4 menunjukkan  PDM  dari  aplikasi  Visualisasi  Informasi.  Pada  PDM  terdapat  11 (sebelas)  tabel,  yaitu  Pengguna,  Kota_MF,  SMU_MF,  Jurusan_SMU,  Prodi_MF, Jalur_Masuk_PMB, HS_MF, MHS_MF, MHS_TEMP, Save_Sesi, dan Pendaftaran_Online.
Gambar 1 System Flow Visualisasi Informasi
641 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2. Context Diagram Visualisasi Informasi
Gambar 3. Desain Physical Data Model
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E- ISSN 2503-2933 642

## 3.4.   Construction
1) Pengodean Aplikasi a) Halaman Data Calon Siswa
Halaman  Data  Calon  Siswa  merupakan  halaman  untuk  menampilkan  data  calon  siswa yang belum/sudah melakukan upload berkas, berkas yang diverifikasi, melakukan pembayaran pendaftaran,  mendaftar  ulang,  memiliki  Nomor  Induk  Siswa  (NIM),  serta  calon  siswa  yang mengundurkan diri. Pilihan tahun harus dipilih oleh pengguna agar aplikasi dapat menampilkan informasi. calon mahasiswa pertahun, seperti ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar 4 Halaman Informasi Calon Mahasiswa
b) Halaman Distribusi Data Calon Mahasiswa
Halaman Distribusi Data Calon Mahasiswa merupakan halaman untuk menampilkan data sebaran  jenis  jalur  pendaftaran  lewat  jalur  umum,  kolaborasi,  internasional,  beasiswa,  dan transfer.  Selain  itu,  data  ysng  ditampilkan  berupa  data  program  studi  yang  dipilih  serta  jenis kelamin  calon  mahasiswanya.  Tampilan  informasi  lainnya  adalah  kota  asal  sekolah,  jenis sekolah dan status sekolah (negeri atau swasta), dan jurusan calon siswa di sekolah tersebut.
1. Black Box Testing
Pengujian  dengan Black  Box pada  aplikasi  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  semua fungsi pada aplikasi dapat berjalan dengan baik. Hasil pengujian Black Box pada penelitian
643 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E-ISSN 2503-2933
ini  diperoleh  bahwa  semua  fungsi  pada  aplikasi telah berjalan  dengan  baik,  sehingga  dapat dilanjutkan dengan pengujian kepada pengguna aplikasi.
2. User Acceptance Testing
User  Acceptance  Testing (UAT)  dilakukan  untuk  menguji  kelayakan  aplikasi  visualisasi informasi  yang  dihasilkan.  UAT  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menyebarkan kuisioner  kepada  pengguna  aplikasi  yaitu  staf  penerimaan  mahasiswa,  Kepala  Bagian Penerimaan  Mahasiswa,  dan  Pembantu  Rektor  II.  Kuesioner  terdiri  atas  13  pertanyaan, dengan jawaban menggunakan skala Likert yaitu Sangat Setuju (SS) skor 5, Setuju (S) skor 4, Cukup (C) skor 3, Tidak Setuju (TS) skor 2, dan Sangat Tidak Setuju (STS) skor 1. Hasil UAT  diperoleh  nilai  rata-rata  sebesar  74,077%,  artinya  aplikasi  Visualisasi  Informasi  yang dibangun telah dapat diterima oleh pengguna.

## 3.5. Deployment
Tahap  penyebaran  dilakukan  dengan  menghubungkan  aplikasi  visualisasi  informasi dengan  database  dan  server  di  bawah  departemen  Pengembangan  dan  Aplikasi  Teknologi Informasi (PPTI) Universitas dan mengajukan aplikasi ke bagian penerimaan mahasiswa.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  berupa  aplikasi  visualisasi  informasi  data  pendaftaran  calon  mahasiswa yang  digunakan  untuk  bagian  penerimaan  mahasiswa  baru.  Hasil  ini  didasarkan  pada  hasil rancang  bangun  visualisasi  aplikasi  informasi  data  pendaftaran  calon  mahasiswa  pada  bagian penerimaan  mahasiswa  Universitas  Dinamika,  serta  hasil  pengujian  aplikasi  dengan  metode Black  Box  Testing serta User  Acceptance  Testing. Adanya  aplikasi  dapat  membantu  Kepala Bagian Penerimaan Mahasiswa Baru dalam menampilkan visualisasi data calon mahasiswa dan data sebaran calon mahasiswa, untuk digunakan sebagai substansi strategi pemasaran, evaluasi dan tindak lanjut, serta pembuatan laporan.
5. SARAN
1.  Antarmuka  pengguna  pada  setiap  tampilan  harus  dirancang  agar  lebih  menarik  serta interaktif
2.  Aplikasi  mampu  dilanjutkan    menjadi  berbasis mobile untuk  memudahkan  pengguna mengakses aplikasi dari perangkat apapun.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami mengucapkan terima kasih kepada Universitas Dinamika, khususnya Departemen Pemasaran yang telah mengizinkan kami untuk mengambil topik ini untuk penelitian kami.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E- ISSN 2503-2933 644

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Presiden  Republik  Indonesia, Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  12  Tahun 2012 Tentang Pendidikan Tinggi . Jakarta: Kementerian Sekretariat Negara RI, 2012.
[2] F.  Ahmad, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Visualisasi  Inventaris  TI  pada  Bappeda Kabupaten Madiun,” Universitas Dinamika, 2018.
[3] M. Athoillah, W. Pramesti, and E. Mustikawati, “Pelatihan Analisa Statistika Deskriptif Data  Kependudukan  Dengan  menggunakan  Microsoft  Excel  di  Desa  Gedangan Kecamatan Sidayu Kabupaten Gresik,” J-ADIMAS (Jurnal Pengabdi. Kpd. Masyarakat) STKIP Tulungagung , Vol. 8, No. 1, pp. 16–21, 2020.
[4] M. Petrelli, “Descriptive Statistics 1: Univariate Analysis,” in Introduction to Python in Earth Science Data Analysis From Descriptive Statistics to Machine Learning , Springer, 2021, pp. 67–82.
[5] S. R. Midway, “Principles of Effective Data Visualization,” Patterns , Vol. 1, No. 9, p. 100141, Dec. 2020.
[6] Tableau., “What Is Data Visualization? Definition, Examples, and Learning Resources,” Tableau  Blog ,  2021.  [Online].  Available:  https://www.tableau.com/learn/articles/data- visualization#definition. [Accessed: 10-Sep-2022].
[7] M.  Fatih, “A  Comparative  Analysis  of  Breast  Cancer  Detection  and  Diagnosis  Using Data Visualization and Machine Learning Applications,” Healthcare , Vol. 8, No. 2, p. 111, Apr. 2020.
[8] M.  Holmlund et  al. , “Customer  Experience  Management  In  The  Age  of  Big  Data Analytics: A Strategic Framework,” J. Bus. Res. , Vol. 116, pp. 356–365, Aug. 2020.
[9] R.  R.  K.  Keyan  and  D.  B.  R.  Ghu, “Simple  Analytics  In  Retail  Sales  Data  Using Hadoop,” Int. J. Comput. Trends Technol. , Vol. 58, No. 1, pp. 14–19, Apr. 2018.
[10] Y.  MZ,  Bororing,  J.  Edwin,  S.  Rahayu,  and  T.  A.  Ramadhani, “Aplikasi  Dashboard Visualisasi  Data  Calon  Mahasiswa  Baru  Mengunakan  Metabase,”  Edumatic  J. Pendidik. Inform. , Vol. 6, No. 1, pp. 116–125, 2022.
[11] M.  W.  Hananto,  H.  Pambudi  Susilo,  S.  Nur  Ahmad,  and  A.  Rahman, “Visualisasi Produk  Secara  3D  Dalam Media  Promosi  dan  Pemesanan  Online,” J.  Inf.  Syst.  Hosp. Technol. , Vol. 3, No. 01, pp. 1–8, Apr. 2021.
[12] A.  Pramono  and  B.  D.  Puspasari, “Aplikasi  Visualisasi  Data  Sekolah  di  Kabupaten Pasuruan Jawa Timur Berbasis Android,” MATICS , Vol. 5, No. 3, Oct. 2013.
[13] D.  C.  U.  Lieharyani  and  R.  Ambarwati, “Visualisasi  Data  Tweet  di  Sektor  Pendidikan Tinggi pada Saat Masa Pandemi,” Build. INFORMATICS, Technol. Sci. , Vol. 4, No. 1, 2022.
645 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 635-645 E-ISSN 2503-2933
[14] H.  P.  Prasetiya  and  M.  Susilowati, “Visualisasi  Informasi  Data  Perguruan  Tinggi Dengan Data Warehouse dan Dashboard System,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 2, No. 3, pp. 298–308, 2016.
[15] A. Aspin, “Drill Down and Drill Up, ” in Pro Power BI Dashboard Creation , Berkeley, CA: Apress, 2022, pp. 253–274.
[16] Microsoft, “What  is  A  Data  Dashboard?,” Power  BI ,  2022.  [Online].  Available: https://powerbi.microsoft.com/en-us/data-dashboards/. [Accessed: 12-Sep-2022].