## MODEL VISUALISASI INFORMASI DASHBOARD PADA PEMETAAN TANAMAN OBAT DAN LANGKA KABUPATEN KEDIRI MENGGUNAKAN MICROSOFT POWER BI
Heru Stiawan 1 , M Najibuloh Muzzaki 2 , Sucipto 3 , Anita Sari Wardani 4 , Rina Firliana 5 , M Iqbal khalid 7 , Adhi Wicak Milbar Gamas 8 , Shandy Arshad Busro 9 1,2 Sistem Informasi, Universitas Nusantara PGRI Kediri email : herustiawan32@gmail.com
Abstrak: Pemetaan tanaman obat dan langka kabupaten Kediri merupakan program kerja sama antara Balitbangda dengan Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri.  Dalam  pelaksanaan  nya  terdapat  masalah  terkait  informasi  tanaman  yang  telah dikumpulkan. Dalam menyelesaikan permasalahan ini diusulkan solusinya dengan menggunakan metode pendekatan analisis dan juga visualisasi informasi menjadi dashboard. Keluaran hasil dari penelitian ini adalah sebuah visualisasi dashboard yang digunakan untuk report dan informasi kepada tim pelaksana program kerja sama pemetaan tanaman obat dan langka. Untuk tools yang digunakan pada Microsoft Power BI memanfaatkan chart dan juga card dalam visualisasi dashboard .
Kata Kunci : visualisasi, power bi, dashboard
Abstract:  The mapping of medicinal and rare plants in Kediri Regency is a collaborative program between Balitbangda and Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri.  In  its  implementation  there  are  problems  related  to  plant  information  that  has  been collected. In solving this problem, a solution is proposed by using an analytical approach and also visualizing information into a  dashboard.  The  output  of  this  research  is  a  dashboard  visualization  that  is  used  for  reports  and  information  to  the implementing team of the cooperation program for mapping medicinal and rare plants. For the tools used in Microsoft Power BI, use charts and cards in the dashboard visualization
Keywords : visualization, power bi, dashboard

## PENDAHULUAN
Era teknologi menjadikan informasi menyebar dengan  sangat  cepat.  Melalui  internet  kita  dapat mengakses  begitu  banyak  data  dan  informasi  yang diperlukan.  Dalam  kemudahan  inengakses  data  dan informasi,  kita  dituntut  untuk  mengembangkan  data atau  informasi  tersebut  menjadi  lebih  menarik  dan mudah untuk dibaca.
Banyaknya  data  yang  diperoleh  terkadang perlu  untuk  diolah  agar  dapat  lebih  mudah  dan menarik  dalam  membacanya.  Data  yang  diperoleh kemudian  diolah  dengan  sedemikian  rupa  lalu ditampilkan dalam bentuk grafik itulah yang disebut dengan visualisasi data.
Pada  program  kerja  sama  antara  Balitbangda dengan Universitas Nusantara PGRI Kediri ini tidak ada penyajian informasi dari data yang dikumpulkan dari  hasil  pemetaan  baik  itu  visual  maupun konvensional  untuk  menunjukkan  informasi  terkait tanaman  obat  dan  langka  dalam  bentuk  grafik. Sehingga informasi yang diberikan sangatlah kurang, kelemahan  yang  ditemukan  dalam  program  kerja sama  ini  adalah  data  yang  diperoleh  tidak  diolah sehingga  para  tim  kurang  informasi  terkait  tanaman obat dan langka
Dalam mengolah data dibutuhkan keahlian di bidang  data  warehousing  agar  lebih  mudah  dalam mengolah  data.  Pengolahan  data  adalah  segala  hal yang terkait dengan pengelolaan terkait data maupun kumpulan dari berbagai sumber data yang kemudian data  tersebut  dapat  digunakan  sesuai  dengan kebutuhan  yang  diinginkan.  Data-data  yang  jika diolah  serta  dimanfaatkan  dengan  baik  dapat meningkatkan  kemajuan  bagi  perusahaan  atau organisasi[15].  Selain  itu  pengolahan  data  ini diperlukan  dalam  badan  edukasi  karena  dengan
adanya  sistem  ini  diharapkan  dapat  informasi  yang diperoleh  akurat,  dapat  mengefisiensi  waktu,  serta mudah dan tertarik dalam membaca data tersebut.[1]
Dalam mendukung  penyediaan  sistem informasi  yang  baik,data  yang  ada  diolah  memakai sistem dashboard. Dashboard dapat digunakan untuk mengubah data menjadi dalam bentuk visual baik itu chart  ataupun  grafik  dan  dapat  disesuaikan  dengan kebutuhan  visualisasi  dengan  menggunakan  tools yang  Bernama  Microsoft  Power  BI.  Pada  dasarnya dashboard  berfungsi  untuk  analisis  hasil  kinerja, kemudahan  untuk  pengambilan  keputusan  dan informasi yang berharga untuk user.
Microsoft  Power  BI  merupakan  sebuah perangkat  lunak intelijen bisnis yang dikembangkan oleh  Microsoft  pada  2013  dan  dirilis  pada  tahun 2015[13]. Selain itu software ini juga dikembangkan oleh  Microsoft  untuk  kebutuhan  visualisasi  data. Aplikasi ini banyak digunakan karena banyak variasi untuk  visualisasi  data  yang  dapat  digunakan  dalam aplikasi  ini.  Selain  itu  juga  jenis  data  yang  dapat digunakan  pada  Microsoft  Power  BI  bervariasi  juga mulai dari format Excel sampai format CSV sehingga informasi yang akan diberikan akan memiliki kualitas yang baik.[2]
Business  Intelligence  merupakan  ringkasan data yang menyediakan informasi maupun memudahkan  dalam  mengambil  keputusan  usaha. Business  Intelligence  mengganti  informasi  menjadi pengetahuan serta pemahaman buat pemilik perusahaan.[3]-[4] Dengan adanya dashboard system business  intelligence  dapat  memberikan  kemudahan dalam  meningkatkan  nilai  dari  data  yang  telah diproses. Data yang ditampilkan berbentuk dashboard yang berisikan informasi yang dibutuhkan[5]. dengan menggunsksn  Bussiness  Intelegence  semua  potensi
dari data dan dapat bisa dimanfaatkan untuk dipakai sebagai keputusan penting perusahaan[14].

## TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Edgar Marvaro  membahas  tentang  design  database menggunakan  star  schema  dari  data  yang  diperoleh melalui  excel  dan  word.  Setelah  design  struktur database  nya  selesai  dibuat,  selanjutnya  melakukan tahap  visualisasi  dashboard  berdasarkan  data  yang diperoleh. Pemanaatan sistem dashboard ini digunakan  untuk  melihat  bagaimana  usaha  yang dijalankan pemilik selama ini. Serta dapat digunakan dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat  untuk kedepannya.[6]
Selain  itu  juga  dalam  penelitian  yang dilakukan  oleh  Tri  Purwani  juga  menggunakan  data yang diperoleh lalu diolah menjadi sebuah dashboard yang digunakan untuk memprediksi tren baru dalam skateboard  dan  juga  pengambilan  keputusan  oleh pemilik took sehingga dapat meningkatkan penjualan pada toko.[5]
Pada penelitian yang akan dilakukan nantinya akan  menggunakan  proses  cleaning  data  terlebih dahulu  untuk  lebih  dimudahkan  dalam  pengolahan data. Data yang sudah diolah akan dibuatkan struktur database nya karena data di excel masih berantakan .

## Microsoft Power BI
Power  BI  adalah  kumpulan  layanan, aplikasi,  dan  konektor  perangkat  lunak  yang terintegrasi untuk mengubah sumber data yang tidak saling terkait satu  sama lain  menjadi  wawasan yang koheren, mendalam secara visual, dan interaktif. Data yang  disimpan  mungkin  merupakan  spreadsheet Excel,  atau  kumpulan  gudang  data  hibrid  berbasis cloud  dan  lokal.  Power  BI  memungkinkan  untuk tersambung  dengan  mudah  ke  sumber  data  yang dimiliki,  memvisualisasikan  dan  menemukan  apa yang penting, dan membagikannya dengan siapa pun atau  semua  orang  yang  diinginkan . Power  BI  juga memiliki fitur RScript visual yang  haru  mempunyai lisensi  Power  BI  Pro.[10]

## PostgreSQL
PostgreSQL  adalah  sistem  manajemen database  relasional  (RDBMS)  yang  bersifat  open source. Manajemen database ini dapat mengolah data dalam tabel yang memiliki keterkaitan satu sama lain dan  dapat  digunakan  secara  gratis  serta  bebas dimodifikasi.  fungsi  utama  PostgreSQL  adalah tempat untuk menyimpan dan mengelola data melalui perintah atau query SQL

## Dbeaver
DBeaver  adalah  perangkat  lunak  yang bertindak sebagai alat basis data universal Ditujukan untuk  pengembang  dan  administrator  database. DBeaver mendukung semua database paling populer seperti:  MySQL,  PostgreSQL,  MariaDB,  SQLite,
Oracle,  DB2,  SQL  Server,  Sybase,  MS  Access, Teradata, Firebird, Derby, dll.

## METODE
Penelitian  yang  saat  ini  sedang  dilakukan menggunakan metode data url. Data url merupakan metode  yang  dilakukan  untuk  mengembangkan sistem  yang  dimana  data  yang  diambil  berasal  dari repository atau database yang sudah ada sebelumnya. Peneliti menggunakan beberaapa tools yang digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  user.  Dengan metode  yang  digunakan  tersebut,  peneliti  memilih focus penelitian pada pengumpulan data, pengolahan data, design database dan visualisasi, serta penerapan visualisasi  dashboard  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  dan  untuk  memberikan informasi  yang  berharga.  Ada  4  tahapan  dalam melakukan proses penelitian yaitu :
1. Tahap  perencanaan  dilakukan  dengan mengidentifikasi masalah yang ada kemudian menentukan tujuan dari dibuatnya visualisasi  dashboard  tanaman  langka  dan obat.
2. Tahap analisis dilakukan dengan
menganalisa data tanaman untuk menentukan  visualisasi  apa  yang  akan ditampilkan untuk pengguna
3. Tahap  desain  dilakukan  dengan  mendesign tampilan  dashboard  agar  pengguna  dapat melihatnya dengan mudah dan juga menarik untuk dibaca
4. Tahap  implementasi  dilakukan  dengan mengaplikasikan design ke Microsoft Power BI    yang  digunakan  sebagai  alat  untuk membuat  dashboard.  setelah  itu  dilakukan pengujian  untuk  melihat  hasil  desain  yang telah dibuat[9]

## A. Bussiness Intelegence
Business  Intelligence  (BI)  disebut  juga Intelejensi  Bisnis  adalah  istilah  yang  mengacu  pada sistem, aplikasi dan teknologi yang digunakan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, diolah dan ditampilkan  dalam  bentuk  informasi  yang  biasanya berupa summary yang mudah dibaca oleh pengguna. Untuk  mengukur  kinerja  suatu  perusahaan  sering digunakan  ukuran  Key  Performance  Indicator.  BI dapat menunjukan pencapaian KPI suatu perusahaan dengan mudah, cepat dan tepat. Dengan begiitu akan memudahkan  pihak-pihak  yang  terlibat  dalam pengambilan keputusan untuk mempersiapkan langkah-langkah antisipasi apabila ada indikator yang menunjukan adanya masalah atau belum tercapainya suatu target.
Arsitektur  BI  dimulai  dari  proses  dalam pengembangan  design  struktur  data  warehouse. Bentuk  pengembangan  data  tersebut  adalah  ETL (Extract-Transform-Loading).  Setelah  melakukan proses  ETL,  data  terbentuk  menjadi  summary  data. Data  tersebut  kemudian  dapat  dikelola  sehingga
menghasilkan  informasi  yang  berguna  dan  siap digunakan. Bentuk pengelolaan data dapat berbentuk reporting maupun data mining. ekstrak, transformasi, dan Muat biasanya digunakan
untuk
mengintegrasikan data ini dan untuk memastikannya valid  dan  berguna  bagi  suatu  organisasi.[7]  Jadi Business  Intelligence  memaparkan  terkait  suatu konsep dan metode bagiamana cara untuk meningkatkan kualitas suatu pengambilan keputusan bisnis  berdasarkan  sistem  yang  berbasiskan  dari data.[8]. Business Intelligence kebanyakan digunakan  pada  aplikasi  dan  teknologi  untuk mengumpulkan,  menyimpan,  menganalisa,  dan menberikan  akses  pada  data  yang  dapat  membantu pengguna  dari  kalangan  organisasi  agar  dapat mengambil kebijakan yang lebih baik dan tepat sesuai dengan kebutuhan masing-masing[12].

## B. Extract-Transform-Load (ETL)
Proses  ETL  sebagai  bagian  dari  data  staging area,  merupakan  tahap  awal  yang  menerima  data yang berasal dari sumber data yang beraneka ragam, memastikan  kualitas  data  dan  konsistensi[11].  ETL terdiri dari empat fase yang terpisah yakni extraction (capture),  cleaning,  transformation,  dan  loading (Golfarelli, 2009).
1. Extraction, adalah proses pengambilan data yang  relevan  atau  berhubungan  dengan sumber  data  yang  telah  diambil  dan dilakukan seefisien mungkin
2. Cleaning,  bertujuan  meningkatkan  kualitas data,  selain  itu  juga  untuk  menghilangkan duplikasi  data  karena  normalnya  data  dari sumber data berkualitas rendah.
3. Transform,  merupakan  proses  mengubah format  data  dari  sumber  data  operasional menjadi  format  data  warehouse  yang  lebih spesifik.
4. Load, Loading merupakan langkah terakhir dalam ETL yang dijalankan dengan dua cara yakni:
a) Refresh  merupakan  proses  data warehouse  yang  akan  sepenuhnya diisi  Kembali  sehingga  data  yang lama diganti.
b) Update  merupakan  proses  yang
tidak akan menghapus atau mengubah data yang telah ada

## C. Analisis Data
1. Identifikasi Masalah Di  tahap  ini,  perlu  dilakukan  analisis  data yang  diperoleh  dari  tim  project.  Data  yang akan  diambil  adalah  data  yang  berkaitan terkait  informasi tanaman,  penentuan  data dan  informasi  berasal  dari  data-data  yang tersedia  yaitu  nama  tanaman,  lokasi tanaman,  organ  tanaman  yang  dapat dimanfaatkan, serta jumlah tanaman. Selain itu,  menganalisis  data  tanaman  obat  dan
langka  ini  juga  untuk  melakukan  cleaning data. Tujuannya adalah untuk memfilter data mana  saja  yang  nantinya  akan  diolah  dan dilakukan visualisasi.
2. Solusi Masalah
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan, solusi yang dapat diberikan yaitu pembuatan database  dan  visualisasi  dashboard  yang menarik.  Berisi  informasi  tanaman  serta persebaran  lokasi  tanaman  di  kabupaten kediri. Selanjutnya data yang akan ditampilkan berupa bar chart, pie chart  dan card  guna  untuk  melihat  perbandingan antara jenis suatu tanaman.
3. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  primer  yang berasal dari sumber datanya yaitu informasi tanaman di Excel. Berikut contoh gambaran data  mentah  dari  data  tanaman  obat  dan langka  sebelum  proses  ETL  dapat  dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 . Data tanaman langka
Berdasarkan  data  di  atas,  sebelum  membuat dashboard  dilakukan  terlebih  dahulu  membuat struktur  database  melalui  proses  ETL.  Setelah  itu maka  akan    dilakukan  proses  visualisasi  dengan menggunakan  Power  BI,  dimana  visualisasi  yang akan  di  tampilkan  adalah  jumlah  tanaman, perbandingan  lokasi  tanaman,  dan  potensi  tanaman kemudian  digabungkan  menjadi  dashboard  sesuai kebutuhan di lapangan. Dalam perancangan dashboard  ini,  terdapat  beberapa  atribut.  Detail atribut  dapat  dilihat  dari  field  pada  tabel.  Berikut adalah detail atribut pada data yang digunakan.
Tabel 1 . Merupakan table tanaman langka
No.  Nama Field Type Keterangan 1 waktu Text Berisi waktu 2 Lokasi Text Berisi  lokasi tanaman 3 Nama_tanaman Text Berisi  nama tanaman 4 Jumlah Text Berisi jumlah tanaman 5 Lat Text Berisi koordinat lokasi
6 long Text Berisi koordinat lokasi 7 Potensi_tanaman  Text Berisi jenis tanaman 8 Organ_gunakan Text Berisi  organ tanaman yang bisa dipakai 9 pengolahan Text Berisi cara pengolahan 10 manfaat Text Berisi manfaat tanaman Tabel 2 . merupakan tabel tanaman obat No.  Nama Field Type Keterangan 1 waktu Text Berisi waktu 2 Lokasi Text Berisi  lokasi tanaman 3 Nama_tanaman Text Berisi  nama tanaman 4 Jumlah Text Berisi jumlah tanaman 5 Lat Text Berisi koordinat lokasi 6 long Text Berisi koordinat lokasi 7 Tempat_budidaya  Text Berisi  media tempat budidaya 8 Organ_gunakan Text Berisi  organ tanaman yang bisa dipakai 9 pengolahan Text Berisi cara pengolahan 10 manfaat Text Berisi manfaat tanaman

## D. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  penunjang  keputusan  diterapkan secara  merata  di  banyak  bidang  untuk  membantu otomasi  proses  bisnis  pengambilan  keputusan,  yang terdiri  dari  menganlisis,  dan  memahami  kebutuhan bisnis dari organisasi tersebut. Dengan mempertimbangkan  kerugian  dan  manfaat  relative dari semua elemen penyusunnya (Bartolozzi, Bellini, Nesi, Pantaleo, Santi, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sumber  data  yang  telah  dikumpulkan  berupa file  Excel  yang  berisi  informasi  tanaman  dan  juga lokasi nya. Data yang ada di dalam file excel tersebut terdiri  dari  11  kolom  untuk  tanaman  langka  dan begitu juga tanaman obat memiliki 11 kolom. Namun
di dalam tanaman obat dan langka masih ada banyak data yang kosong atau null sehinggs perlu dilakukan proses cleaning data.
Kebutuhan  bisnis  yang  diinginkan  dari pengguna adalah bagaimana melihat data yang telah dikumpulkan  menjadi  informasi  yang  berharga  dan namntinya bisa dipakai untuk mengambil keputusan. Dari  data  tersebut  pengguna  dapat  melihat  seberapa banyak jumlah tanaman yang telah dikumpulkan, apa saja  potensi  tanaman  yang  ada,  serta  persebaran lokasi tanaman.
Dari  semua itu, peneliti memberikan solusi kepada pengguna yaitu pembuatan dua dashboard BI yang menarik terdiri dari dashboard tanaman obat dan dashboard  tanaman  obat  sehingga  pengguna  dapat melihat  berupa  grafik  dan  mudah  dipahami  serta memudahkan  dalam  pengambilan  keputusan.  Selain itu  juga  pengguna  dapat  melihat  secara  spesifik terkait  tanaman  yang  akan  dilihat  dan  dapat melakukan  perbandingan  antara  kedua  dashboard yang telah dibuat.

## A. Planning
Untuk sebuah dashboard diperlukan perangkat software  untuk  mengolah  data  menjadi  sebuah gambar yang dapat dibaca. Laptop yang dipakai oleh pengguna sudah cukup untuk melihat dashboard yang telah  dibuat  menggunakan  Microsoft  Power  BI. Microsoft  Power  BI  dapat  digunakan  secara  gratis dan mudah. Untuk datawarehouse sendiri, tools yang digunakan  adalah  PostgreSQL  yang  menjadi penyimpanan data bersifat localhost.
Ada  dua  data  yang  didapatkan  yaitu  data tanaman  langka  dan  data  tanaman  obat,  semua  data tersebut berupa file excel dan file csv.

## B. Design Data Warehouse
Karena data yang ada terpisah satu sama lain maka  data  yang  ada  tidak  berhubungan  satu  sama lain.  Jadi  untuk  desain  datawarehouse  yang digunakan  adalah  non-relational  database.  Karena tipe  data  berupa  excel,  sehingga  proses  ETL  yang dilakukan tidak rumit dan dilakukan secara manual

## Gambar 2 . Struktur database
Dari  rancangan  diatas  tersebut,  maka  penulis akan  membuat  tabel-tabel  database  yang  sesuai dengan rancangan tersebut. Jika kedepannya terdapat perubahan  atau  update  pada  data  maka  struktur database  akan  diubah  menyesuaikan  dengan  data yang  ada.  Setelah  semua  telah  dirancang  maka
Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  membuat database nya terlebih dahulu. Hasil nya dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 . Database tanaman Setelah  proses  pembuatan  database  selesai dibuat.  Maka  akan  dilakukan  proses  load  data tanaman karena database yang dibuat masih struktur nya saja. Untuk data yang diimport berupa file csv.

## C. Design Dashboard
Untuk  dashboard,  design  yang  menarik sangat  penting  karena  dengan  disajikannya  data dengan menarik  maka pengguna akan tertarik untuk membaca  informasi  yang  telah  divisualisasikan  dan akan  jauh  lebih  mudah  memahami  informasi  yang diberikan  dalam  bentuk  grafik.  Berikut  hasil  dari visualisasi  data  tanaman  obat  yang  berhasil dilakukan.
Gambar 4 . Dashboard tanaman obat
Halaman  dashboard  tanaman  obat  tersebut terdapat grafik data jumlah tanaman obat. Data yang ditampilkan pada grafik tersebut hanya enam karena hanya  ingin  menampilkan  data  tanaman  yang memiliki  jumlah  terbanyak.  Selanjutnya  ada  grafik jumlah organ tanaman yang banyak digunakan untuk diolah dan didapat  hasil organ tumbuhan daun yang paling  banyak  dipakai  dalam  pengobatan.kemudian donut chart yang menampilkan data persebaran lokasi tanaman yang ada di kabupaten kediri. Dapat dilihat lokasi  yang  banyak  terdapat  tanaman  langka  ada  di daerah  kediri  utara.  Grafik  pie  chart  menampilkan data  proporsi  jenis  olahan  tanaman  obat  yang digunakan  dan  didapat  cara  pengolahan  yang dilakukan  terbanyak  yaitu  dengan  direbus  dan dikonsumsi  airnya.  Dan  yang  terakhir  ada  tiga  card yang  menampilkan  data  jumlah  manfaat  yang diketahui  pada  tanaman  obat,  jenis  tanaman  yang sudah  ditemukan,  dan  jumlah  total  tanaman  yang ditemukan.
Selanjutnya  hasil  yang  akan  ditampilkan  berikut adalah  dashboard  tanaman  langka  yang  sudah dilakukan.

## Gambar 5 . Dashboard tanaman langka
Halaman  dashboard  tanaman  langka  tersebut memuat  data  dari  grafik  jumlah  tanaman  langka terbanyak  yang  didapat.  Hasil  menunjukkan  ada  5 tanaman yang memiliki jumlah terbanyak yaitu Mojo dengan total 7 tanaman, manga podang lumut, manga podang urang, mundu dengan total masing-masing 6 tanaman,  dan  ada  tanaman  kepel  dengan  total  5 tanaman. Grafik selnajutnya juga ada bar chart yang menampilkan  data  jumlah  organ  yang  digunakan untuk diolah dan hasil yang didapat yaitu organ yang paling  banyak  diolah  adalah  buah  nya.  Donut  chart yang  ada  pada  gambar  6  menampilkan  persebaran lokasi  tanaman  yang  ditemukan,  lalu  hasil  yang didapatkan  yaitu  Kediri  Barat  menjadi  lokasi terbanyak  terdapat  tanaman  langka.  Kemudian  pie chart  menampilkan  potensi  tanaman  yang  dijadikan sebagai apa. Dan hasil yang ditemukan yaitu tanaman obat  sebagai  potensi  tanaman  langka  yang  paling banyak didapat. Jadi pada tanaman langka ini banyak yang memiliki potensi  untuk menjadi  tanaman obat, kemudian  disusul  dapat  dijadikan  sebagai  tanaman pangan, tanaman hias dan tanaman peneduh.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  peneliti dapat menarik beberapa kesimpulan:
1. Dashboard yang telah dibuat dapat memberikan  informasi  yang  dibutuhkan oleh  tim  project  pemetaan  tanaman  obat kabupaten Kediri.
2. Selain itu juga, dari  dashboard yang dibuat dapat  menjadi  acuan  dalam  pengambilan keputusan  terkait  Langkah  apa  yang  akan dilakukan selanjutnya.
3. Desain  dari  dashboard  yang  telah  dibuat dapat  membuat  pengguna  menjadi  lebih tertarik dan lebih mudah membaca informasi yang telah dibuat dalam bentuk grafik.
4. Dengan menggunakan database PostgreSQL tim  project  dapat  menambahkan  data  jika ada  perubahan  sehingga  hasil  visualisasi yang dilakukan dapat ter update.

## SARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  oleh  peneliti adalah data yang diinput pada satu kolom sebaiknya hanya  memiliki  1  tipe  data  karena  jika  banyak  tipe
data  yang  diinput  dalam  1  kolom  maka  akan menyulitkan dalam pengolahan data dan mengakibatkan  data  yang  ditampilkan  tidak  akurat dan  error.  Selain  itu  juga,  tim  project  memberikan data secepat-cepatnya agar dapat diolah dengan lebih cepat  dan  tidak  membuang-buang  waktu  yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rianti,  W.,  &  Harahap,  E.  (2021).  Pengolahan Data  Hasil  Penjualan  Online  Menggunakan Aplikasi  Microsoft  Excel. Matematika:  Jurnal Teori dan Terapan Matematika , 20 (2), 69-76.
[2] Yumni,  S.  Z.,  &  Widowati,  W.  (2021). Implementasi  Microsoft  Power  BI  Dalam
Memantau Kehadiran dan Transportasi
Pegawai. Jurnal  Sains  dan  Edukasi  Sains , 4 (1), 1-8.
[3] T.  R.  Ariani,  K.  D.  Tania,  and  D.  R.  Indah, “Penerapan  Business  Intelligence  Pada  Sistem
Informasi  Penjualan  Barang  PT.  WINSA (STUDI KASUS DI PT. WINSA PALEMBANG),”  J.  Sist.  Inf.,  pp.  103–110, 2016.
[4] 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
[5] Purwani, T., Wahyuni, A., Wicaksono, A. P., &
Charunia, H. D. (2021). DASHBOARD UNTUK VISUALISASI DATA PENJUALAN BARANG PADA TOKO PUPPETS SKATEBOARD SEMARANG MENGGUNAKAN
TABLEAU. KOMPUTAKI , 7 (1).
[6] Marvaro, E., & Samosir, R. S. (2021). Penerapan Business  Intelligence  dan  Visualisasi  Informasi di  CV.  Mitra  Makmur  Dengan  Menggunakan Dashboard  Tableau. KALBISCIENTIA  Jurnal Sains dan Teknologi , 8 (2), 37-46.
[7] Maesaroh,  S.,  Lubis,  R.  R.,  Husna,  L.  N., Widyaningsih,  R.,  &  Susilawati,  R.  (2022). Efektivitas  Implementasi  Manajemen  Business
Intelligence pada Industri 4.0. ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal , 3 (2), 1-8.
[8] Zikri,  A.,  Adrian,  J.,  Soniawan,  A.,  Azim,  R., Dinur,  R.,  &  Akbar,  R.  (2017).  Implementasi Business  Intelligence  untuk  Menganalisis  Data Persalinan  Anak  di  Klinik  Ani  Padang  dengan
Menggunakan  Aplikasi  Tableau  Public. Jurnal Online Informatika , 2 (1), 20-24.
[9] Muzaki, M. N., Puspitasari, M. D. M., & Indriati, R. (2019). Sistem Informasi Dokumen Pendukung  Ujian  Akhir  Semester.  Antivirus: Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika,  13(2),  120- 128.
[10] Hariyanto,  S.,  Arijanto,  R.,  &  Wijaya,  A. H.  (2021). PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK  MENGANALISIS  DATA  PADA  PT. SURYAPLAS INTITAMA MENGGUNAKAN MICROSOFT POWER BI. ALGOR, 2(2), 41-50.
[11] Andriansyah,  D.  (2022).  Implementasi  Extract- Transform-Load  (ETL)  Data  Warehouse  Laporan Harian Pool. Jurnal Teknik Informatika, 8(2), 45-49.
[12] Oktavian,  A.  R.,  &  Rumaisa,  F.  (2022).  Penerapan Business  Intelligence  Terhadap  Data  Penjualan
UMKM (Foodendez) Menggunakan Metode Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Segmentasi Pasar. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 6(3), 1740-1745.
[13] Zikra,  A.  A.,  Idris,  M.,  Kom,  S.,  &  Kom,  M. Implementasi Business Inteligence pada ACCAbsensi Menggunakan Aplikasi Power BI.
[14] Rudiawan,  H.  (2021).  Pemanfaatan  Sistem Bisnis  Intelijen  (Bi)  Dalam  Pengambilan Keputusan  Manajemen  Perusahaan. JURNAL EKONOMI , 23 (3), 190-200.
[15] Kusuma,  A.  W.,  &  Mahdiana,  D.  (2022). DEVELOPMENT  OF  DATA  WAREHOUSE TO  PREDICATE  THE  REGARDING  OF UMROH  CONGREGATIONS  USING  THE MANEAREST  NEIGHBOUR  ALGORITHM (CASE  STUDY  PT.  BAHANA  SUKSES SEJAHTERA). Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , 3 (4), 1007-1012.