## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330

## Visualisasi Data Program Vaksinasi Covid-19 di Kota Depok dengan Big Data Analytics
Rizki Elisa Nalawati * , Dewi Yanti Liliana
Jurusan Teknik Informatika dan Komputer, Teknik Informatika, Politeknik Negeri Jakarta, Depok, Indonesia Email: 1,* rizkielisa@tik.pnj.ac.id, 2 dewiyanti.liliana@tik.pnj.ac.id Email Penulis Korespondensi: rizkielisa@tik.pnj.ac.id
Abstrak− Indonesia dan negara-negara di berbagai belahan dunia sedang menghadapi masalah pandemi Covid-19. Di Indonesia suspect Covid-19 ditemukan pada bulan Maret 2020 di Kota Depok, Jawa Barat. Sampai bulan februari 2021 jumlah pasien positif covid berjumlah 1.527.524. Kebutuhan pengawasan terhadap pemberian vaksin dilakukan oleh Dinas Kesehatan Kota Depok terhadap sejumlah fasilitas kesehatan yang dipercaya melakukan pemberian vaksin kepada masyarakat. Pengawasan ini dilakukan  dengan  menggunakan  surveilans  melalui  visualisasi  data  pemberian  vaksin  dari  masyarakat.  Sejauh  ini  jumlah pemberian vaksin pada seluruh fasilitas kesehatan di Kota Depok dari bulan Januari sampai Agustus ada sekitar 613276  kali yang mencakup pemberian vaksin dosis 1, dosis 2 dan dosis 3. Besarnya data yang ada dapat dikelola dan divisualisasi dengan baik menggunakan big data analytics . Untuk mendapatkan bentuk dan visualisasi yang baik dalam  pengambilan keputusan dilakukan beberapa proses cleansing data sampai pada tahap visualisasi. Penggunaan big data analytics dapat digunakan untuk visualisasi data deskriptif yang mampu menggambarkan ritme pemberian vaksinasi di Kota Depok, pengkategorian penerima vaksin,  jenis  vaksin  yang diberikan  sampai   jumlah  dosis  yang diberikan.  Sehingga dapat diperkirakan  bahwa  seiap bulan, penerima vaksin akan terus mengalami kenaikan, baik yang menerima dosis 1, dosis 2 dan dosis 3. Hal ini selaras dengan target pemerintah Kota Depok yang akan menuntaskan pemberian vaksin pada masyarakat Depok sampai dengan akhir tahun 2021.
Kata Kunci: Visualisasi Data; Big Data Analytics ; Vaksinasi; Kota Depok; Covid-19
Abstract− Indonesia  and  various  country in  the  world are  facing  the  problem of  the  Covid-19  pandemic.  In  Indonesia,  the suspect Covid-19 was found in March 2020 in Depok City, West Java. Until February 2021, the number of positive COVID patients was 1,527,524. The need for supervision of the administration  of vaccines is carried out by the Depok City Health Office on a number of health facilities that are trusted to administer vaccines to the public. This supervision is carried out using surveillance through visualization of vaccine administration data from the community. So far, the number of vaccines given to all health facilities in Depok City from January to August is around 613276 times which includes the administration of dose 1, dose 2 and dose 3. The amount of existing data can be managed and visualized properly using big data analytics. To get a good shape and visualization in decision making, several data cleansing processes are carried out up to the visualization stage. T he use of big data analytics can be used to visualize descriptive data that is able to describe the rhythm of vaccination in Depok City, categorization of vaccine recipients, the type of vaccine given to the number of doses given. So it can be estimated that every month, vaccine recipients will continue to increase, both receiving dose 1, dose 2 and dose 3. This is in line with the Depok government's target which will complete the provision of vaccines to the people of Depok by the end of 2021
Keywords : Visualization; Big Data Analytics; Vaccination; Covid-19

## 1. PENDAHULUAN
Program vaksinasi di Indonesia sudah dimulai dan menyasar seluruh lapisan masyarkat mulai dari pejabat, tokoh agama, organisasi, birokrat pemerintahan sampai dengan lansia. Tujuan program vaksinasi ini adalah tercapainya Herd  Immunity.  Herd  Immunity  merupakan  kondisi  ketika  sebagian  besar  orang  dalam  suatu  kelompok  telah memiliki kekebalan terhadap penyakit infeksi tertentu. Semakin banyak orang yang kebal terhadap suatu penyakit, semakin  sulit  bagi  penyakit  tersebut  untuk  menyebar  karena  tidak  banyak  orang  yang  dapat  teinfeksi  [1]. Pelaksanaan vaksinasi  COVID-19 sudah dimulai pada 13  Januari  2021, adapun vaksin  pertama diberikan pada Presiden RI Joko Widodo yang juga diterima oleh tokoh-tokoh pejabat lainnya. Dalam pelaksanaannya pemerintah Indonesia akan terus memastikan bahwa program vaksinasi berjalan dengan baik dan juga terus mengikuti hasil uji klinis vaksin Covid-19 diberbagai belahan dunia dengan beragam vaksin
WHO  telah  menyampaikan  enam  prinsip  dasar  agar    proses  imunisasi/  vaksinasi  dapat  berjalan  dengan baik. Hal ini sudah menjadi  dasar dan dicantumkan pada Guidance on Developing  a National  Deployment  and Vaccination Plan for Covid-19 vaccines [2]. Prinsip-prinsip yang ada akan menjadi acuan bagi negara-negara yang akan memulai vaksinasi. Prinsip pertama adalah terjaminnya proses perencanaan vaksinasi nasional, berdasarkan kepemimpinan program imunisasi  yang kuat, keputusan yang selalu berbasis ilmu  pengetahuan, akuntabel, dan mampu  bekerja  sama  dengan  komponen  kesehatan  lainya.  Indonesia  sudah  sejak  lama  mempunyai  kebijakan vaksin  nasional  dengan  menerapkan  vaksin-vaksin  dini  untuk  mencegah terjadinya  penyakit  yang bisa  dicegah melalui  vaksin.  Program  vaksinasi  Covid-19  telah  dijadikan  program  vaksinasi  nasional  guna  mencegah  virus Covid-19 semakin meluas di seluruh penjuru negeri.
Prinsip  kedua  mencerminkan  program  imunisasi  nasional  yang  berfungsi  baik  dan  reponsif  terhadap kemungkinan perkembangan di lapangan. Seperti yang kita ketahui antuasiasme masayarakat terhadap vaksinasi Covid-19 begitu besar. Fasilitas-  Terakhir adalah prinsip  keenam  dimana pilihan vaksin yang tepat untuk  suatu negara.  Tentunya  vaksin  yang  dipilih  harus  aman  dan  tinggi  efektifitasnya.  Selanjutnya  efek  samping  yang diberikan  juga  menjadi  salah  satu  kriteria  dalam memilih  vaksin  ini.  Di Indonesia  ada  beberapa  pilihan  vaksin

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330
yang siap untuk diberikan kepada masyarakat  diantaranya Sinovac, Oxford-AstraZeneca, Sinopharm, Moderna, Novavax dan lain sebagainya.
Pada kondisi yang sama, visualisasi data dilakukan untuk melakukan pengawasan (surveilans) dan analisis impact dari Covid-19 di China pada banyak industri. fasiitas pelayan vaksinasi selalu dipenuhi oleh masyarakat yang ingin menerima vaksin. Hal ini karena 80 % masyarakat Indonesia antusias dengan vaksin Covid-19 [3].
Prinsip ketiga merupakan jaminan berjalannya lima kegiatan vaksinasi dasar mencakup tersedianya SDM yang telatih dan termotivasi, komunikasi publik yang tepat serta sistem distribusi lainnya, yang keempat adalah jaminan cara pemberian vaksinasi yang aman dan pengelolaan efek samping serta monitoring dan evaluasi bermutu tinggi.  Hal  ini    terlihat  dari  cara  pemerintah  menyiapkan  SDM  yang  handal  dalam  melayani  vaksi  terhadap masyarakat. Selain itu rangkaian prosedur untuk vaksinasi juga dijalankan dengan baik.
Selanjutnya  adalah  prinsip  kelima  yang  merupakan  jaminan  ketersediaan  SDM  dan  anggaran  yang memadai. Hal ini dapat terlihat dari besarnya anggaran pemerintah untuk mendukung program vaksinasi Covid- 19 ini.
Pemodelan  terhadap  data  yang  ada  dapat  menggambarkan  kondisi  yang  ada  pada  saat  itu  sehingga keterkaitan antara attribut bisa diketahui [4]. Menurut (James D Miller, 2017) Data visualization merupakan era baru  yang  merupakan  sumber  yang  muncul  dari  kecerdasan,  perkembangan  teoretis  dan  kemajuan  dalam pencitraan multidimensi dengan membentuk kembali nilai potensial yang analitik dan wawasan dapat memberikan peran visualisasi [5]. Big data merupakan sederat isu yang telah berkembang di kalangan data scientist. Istilah ini dipakai  secara  khusus  untuk  digunakan  pada  data  yang  melebihi  kapasitas  pemrosesan  database  konvensional. Dalam pengolahan data ini diperlukan alat yang handal dalam melakukan pengumpulan, pengelolan dan analisis data. Hal ini biasa disebut dengan big data analytics .
Data-data  tersebut  dapat  diolah  dan  divisualisasikan  seusai  dengan  kebutuhan.  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian yang dilakukan [6], yang melakukan visualisasi data dari GIS (Geographics Information System) untuk open big  data pada environment science. Dimana dalam penelitiannya berfokus pada masalah lingkungan yang memiliki suhu lebih tinggi harus dikurangin dengan angin laut yang mengair ke daerah pedalaman. Aliran angin terhalang  oleh  bangunan  bertingkat  tinggi  di  daerah  pesisir,  yang  selanjutnya  dengan  model  simulasi  ini  dapat diketahui secara kuantitafi pengaruh hambatan angin laut oleh cluster bangunan tinggi. Simulasi ini menggunakan WRF (Weather Research and Forecasting) dimana diperlukan suatu kelompok open big data seperti data tutupan lahan yang dibangun dari tata guna lahan dan data cuaca seperti data atmosfer dan suhu permukaan laut. Informasi Geospasial Jepang digunakan dalam analisis ini.
Penelitian ini juga didasarkan pada sistem prediksi untuk melihat tingkat penyebaran Covid-19 yang relatif tinggi.    Virus  corona  merebak  karena  ada  kontak  antara  penderita  positif  dengan  masyarakat.  Data  statistik digunakan untuk menganalisis potensi penyebab sosial yang memengaruhi distribusi spasial jumlah terkonfirmasi kumulatif provinsi  COVID-19 di Cina [7]. Untuk mendukung pemerintah dalam upaya  mensukseskan program vaksinasi Covid-19 khususnya Kota Depok,  diperlukan upaya dalam memantau tingkat keberhasilan masyarakat dalam menerima vaksin Covid-19. Hal ini sesuai dengan prinsip pertama dari Guidance on Developing a National Deployment and Vaccination Plan for Covid-19 vaccines , dimana peran pemerintah dalam mengambil keputusan berbasis ilmu pengetahuan. Pemerintah khususnya kota Depok perlu memantau progress pemberian vaksin Covid- 19  pada  masyarakat  Depok.  Dimana  progress  pemberian  vaksinasi  ini  dapat  divisualisasikan  kedalam  bentuk grafik setiap harinya.
Untuk  melakukan  visualisasi  data  yang  jumlahnya  besar,  diperlukan  alat  yang  mampu  mensolusikan berbagai  permasalahan  data  dan  membuat  data-data  tersebut  dapat  tervisualisasi  dengan  baik  guna mendukung dalam pemberian kebijakan [8]. Oleh sebab itu diperlukan tools yang mumpuni seperti Big Data Analytic . Penggunaan  perangkat  sejenis  juga  dilakukan  oleh  Fernando,  dimana  dalam  melakukan  visualisasi  data menggunakan  Google  Data  sebgai  alat  pendukung  untuk  pembuatan  laporan  penjualan.  Dimana  data  yang divisualisasi merupakan data penjualan tanpa harus memiliki kemampuan programming [9].  Bao, Ngan, Vung, Tommy  menggunakan  data  Hybrid  Accelerated  Cosmology  Code  (HACC)  sebagai  objek  visualisasi.  Dimana bentuk  visualisasi  yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan  rendering  titik  serta  hidrodinamika  partikel  yang dihaluskan.  Teknik  dalam  penyajian  data  menggunakan  visualisasi  data  dalam  3D.  Dalam  proses  visualisasi beberapa pendekatan dipakai dalam menemukan bentuk visualisasi terbaik [10]. Beberapa penelitian sebelumnya telah berhasil memproyeksikan data baku ke bentuk visualisasi data yang mudah dipahami oleh pembaca. Namun hal yang paling penting dalam visualisasi data adalah prediksi serta pengaruh dari masing-masing  variable data terhadap variable lain. Dalam penelitian ini akan diperoleh visualisasi data yang bersifat prediktif terhadap laju pemberian vaksin Covid-19 di Depok. Selain itu dalam penelitian ini akan diperoleh pengaruh atas satu variable dengan variable lainnya. Sebagai contoh pengaruh fasilitas kesehatan terhadap jumlah penerima vaksin akan bisa dianalisis seberapa besar pengaruhnya mencakup pengaruh sedang, kuat ataupun lemah.
Seiring  dengan  pertambahan  jumlah  data  di  berbagai  kasus  di  seleurh  dunia.  Bentuk big  data sangat beranekaragam. Beberapa teknik dilakukan untuk melakukan dekomposisi dari jumlah dimensi big data . Masalah visualisasi data berdimensi tinggi dalam sebuah data mengakibatkan antarmuka perangkat lunak pemrosesan tidak dapat sepenuhnya ditampilkan dengan baik, hal ini disebabkan karena ukuran data melebihi dua dimensi, sehingga tidak dapat diproyeksikan ke dalam antarmuka dua dimensi. Mimoun dan Mohamed mencoba mengatasi masalah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330
ini dengan melakukan integrasi dari Principal Component Analysis (PCA) yang dikombinasikan dengan  Matrix by  Block  Decomposition  (MBD)  method  (A.K.A  block  segmentation).  Sehingga  dapat  mereduksi  segmentasi dimensi data yang besar [11]. Salah satu perangkat yang dapat digunakan untuk memodelkan data dengan banyak dimensi  dan  mereduksi  menjadi  2  dimesi  adalah SAP  Analytics  Cloud. Solusi  SAP  Analytics  Cloud menggabungkan  BI,  analitik  augmented  dan  prediktif,  dan  kemampuan  perencanaan  ke  dalam  satu  lingkungan cloud. Sebagai lapisan analitik Platform Teknologi Bisnis SAP, ini mendukung analitik tingkat lanjut di seluruh perusahaan  maupun  organisasi.  SAP  Analytics  Cloud  telah  mengubah  cara  dalam  pengambilan  keputusan  yag dibuat  oleh  ribuan  pelanggannya  yang  mencakup  lebih  dari  75  negara.  Dengan  bergabung  dengan  mereka  dan menggunakan  SAP  Analytics  Cloud,  sehingga  dapat  memberi  setiap  orang  di  organisasi  terkait  wawasan  yang dibutuhkan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan bertindak dengan percaya diri [12] . Dalam penelitian ini dilakukan visualisasi data program vaksinasi Covid-19 dengan menggunakan platform SAP Analytics Clouds yang akan membantu dalam menangani data yang berdimensi besar dan memiliki kapasitas pengolahan data yang besar menjadi bentuk 2 dimensi yang mudah dipahami. Kemudian hasil visualisasi menjadi mudah dipahami, diakses dan diprediksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan mengacu pada tahapan proses manajemen, analisis dan visualisasi Big Data. Tahapan tersebut mencakup,  Data Stage Definition, Data Sources Acquisition and Management, Adding Value to  the  Data,  Implementation  of  a  Big  Data  Warehouse,  Development  of  Visualizations  for  Big  Data  yang ditampilkan pada gambar 1 [8].
Gambar 1 .  Tahapan Proses Visualisasi Big Data

## 2.2 Data Stage Definition
Pada tahap  pertama ini didefinisiakn beberapa tahapan data sesuai  untuk  menganalisis persyaratan  berdasarkan alur  data.  Disini  ditambahkan  detail  tentang  cara  menentukan  persyaratan  analisis.  Untuk  tujuan  ini,  baik  tipe repositori maupun data yang disimpan harus memenuhi persyaratan yang diidentifikasi selama fase ini sehingga harus diidentifikasi informasi (fungsional) dan persyaratan non-fungsional. Disini juga dianalisis, peluang analisis yang  menentukan  batasan  waktu  dari  pengumpulan  data  hingga  analisis,  kualitas  data  persyaratan,  dan  query latency [13].
Dalam penelitian ini menggunakan 7 kolom yang terdiri dari tanggal, fasilitas_kesehatan, Jenis_kelamin, Range_Umur, Kategori, Vaksin dan Jenis_Vaksin dengan 613275 baris data, contoh data bisa dilihat pada table 1. Dari  data ini dapat  didefinisikan kebutuhan visualisasi  mencakup bentuk  visualisasi  grafik  yang berupa jumlah vaksin perhari yang dapat menyimpulkan trendnya akan naik atau akan turun. Selain itu bentuk kategorisasi dari penerima vaksin  yang mencakup Gotong-royong, lansia, masyarakat  umum, petugas publik, remaja serta SDM Kesehatan. Selain itu, kebutan jumlah vaksin yang diberikan serta jenisnya.
Data Stage Definition Adding Value to the Data Implementation of a Big Data Warehouse Development of Visualizations for Big Data Data Sources Acquisition and Management

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330
Tabel 1. Contoh Data Program Vaksin Covid-19
Date Faskes Gender Range Age Category Dosis Vaccine 1/14/2021 RSIA TUMBUH KEMBANG Perempuan 18-30 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1/14/2021 RS UNIVERSITAS INDONESIA Laki-laki 18-30 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1/14/2021 RS BHAYANGKARA BRIMOB Laki-laki 18-30 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1/14/2021 RS MITRA KELUARGA DEPOK Laki-laki 31-45 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1/14/2021 RS UNIVERSITAS INDONESIA Laki-laki 18-30 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac

## 2.3 Data Sources Acquisition and Management
Tujuan dari tahap kedua ini adalah untuk mengumpulkan data mentah dan memuatnya ke dalam sistem file Big Data. Hal ini bergantung pada persyaratan yang diidentifikasi dalam Fase 1 dan  produksi sumber data. Dua teknik berikut untuk mengumpulkan data:
a. Batch  Load:  ketika  requirement  jauh  dari  data  real  time  maka  dibutuhkan  metode  pengambilan  data menggunakan HDFS
b. Streaming Load : proses dan analisis data secara realtime meggunakan HDFS
Data mentah dari tahap 1 akan diunggah kedalam sistem file Big Data milik SAP Analytics Clud. Sehingga akan disesuaikan proses penggolongan measure dan dimensions. Pada gambar 2, kita bisa melihat bahwa measure merupakan  variable  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  jumlah  data  yang  diinginkan  sedangkan dimesions merupakan data yang akan dihitung.
Gambar 2. Load Data ke SAP Analytics Cloud

## 2.4 Adding Value to the Data
Langkah selanjutnya adalah menjelajahi  data mentah yang disimpan di  fase2 untuk mendefinisikan model data multidimensi (MD). Data mentah dikumpulkan di Tahap 2 berisi beberapa entitas dan hubungan tersembunyi yang tidak bisa diidentifikasi Dengan mendefinisikan model data MD, entitas data dan hubungan ini dijelaskan, dapat digunakan untuk  analitik atas penambahkan nilai pada data. Contoh pendefinisian model pada gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330

## 2.4 Implementing of Big Data Warehouse
Tujuan dari fase ini adalah untuk mengimplementasikan Big Data Warehouse yang menyediakan dukungan untuk sebagian besar alat Business Intelligent  dan sesuai dengan persyaratan query latency yang diidentifikasi dalam fase ini diketahui alat mana yang akan digunakan berdasarkan persyaratan query latency, membantu Arsitek Data Warehouse serta memastikan bahwa fitur Volume Big Data dapat berjalan dengan baik.

## 2.5 Development of Visualizations for Big Data
Setelah  data  dimuat  ke  dalam  Big  Data  Warehouse,  penggunaan  dapat  dilakukan  sebagai  file  sumber  alat  BI. Kemudian,  dengan  alat  BI  bisa  didesain  beberapa  jenis  visualisasi  seperti  tabel  atau  dasbor.  Sehingga  dapat dilakukan penafsirkan data dengan lebih mudah berkat visualisasi.  Hal ini dilakukan dengan menambahkan value lebih lanjut ke data. Bentuk visualisasi data bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Contoh Visualisasi Data Vaksin

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bertumbuhnya  data  secara  digital  mempengaruhi  berbagai  aspek  bisnis.  Nilai  bisnis  bisa  bertambah  dengan pemanfaatan  data.  Salah  satu  proses  dalam  pencarian  nilai  bisnis  adalah  dengan  melakukan  visualisasi  data. Metode ini sudah dipakai pada sekitar abad 17, dimana visualisasi ini dapat menampilakan penanda lahan, kota, jalan,  wilyah  dan  lain  sebagainya.  Trend  perkembangan  visualisasi  data  ini  mengakibatkan  banyak  perangkat berlomba-lomba dalam mengembangkan kemapuan untuk melakukan visualisasi data yang fleksibel dan mampu mengelola jutaan data. Salah satu perangkat yang dapat mengelola puluhan juta data ini ada SAP Analytics Clouds. Dalam proses visualisasi ini dilakukan dengan mengikuti metode penelitian di Bab 2.

## 3.1 Dataset Program Vaksinasi Covid-19
Dalam  proses  pelaksanaan  visualisasi  data.  Tahap  terpenting  adalah  penyiapan  dataset.  Dalam  peneltiian  ini menggunakan dataset Vaksinasi Covid-19 di Kota Depok. Dataset mempunyai timeframe yang di tandai dengan tanggal. Data yang dipakai didapatkan dari proses pertama pelaksanaan vaksinasi Covid-19 di tanggal 14 Januari 2021 sampai dengan tanggal 21 Agutsus 2021. Selain itu ada entitas fasilitas kesehatan yang dijadikan layanan pemberian vaksin di Kota Depok yang terdiri dari Abadi Jaya, Bakti Jaya, Beji, Bojongsari, Cilangkap, CIlodong, Cimanggis,  Cimpaen,  CInangka,  CInere,  Cipayung,  CIsalakPasar,  DepokJaya,  Depok  Utara,  Duren  Seribu, Harjamukti,  Jatijajar,  Kalimulya,  Kedaung,  Kemiri  Muka,  Klinik  Jaya  GR,  Klinik  Kimia  Farma  Adelina Sawangan,  Klinik  Kimia  Farma  Margonda  352, Klinik  Polres  Metro  Depok,  Klimik  Satelit  Makara  UI,  Klinik Sikesjas  Korbrimob,  Limo,  Mampang,  Mekarsari,  Pancoran  Mas,  Pasir  Gunung  Selatan,  Pasir  Putih,  PD Sukmajaya,  Pengasinan,  Polkes  00.09.07  Depok,  Pos  Vaksin  Dinkes  Depok,  Rangkapan  Jaya,  Ratu  Jaya,  RS Bhayangkara Brimob, RS Bunda Margonda, RS Brawijaya Depok, RS Citra MEdika Depok, RS Graha Permata Ibu, RS Hermina Depok,RS Hermina Depok GR, RS jantung Diagram, RS Meilia, RS Mitra KEluarga Depok, RS Permata Depok, RS Puri  Cinere, RS Sentra Medika CIsalak Depok, RS Simpangan Depok, RS Sentra Medika Cisalak GR, RS Tugu Ibu, RS Universitas INdonesia, RSIA Asyifa Depok, RSIA Bunda Aliyahm RSIA Setya Bhakti, RSIA Tumbuh Kembang, RSU Bhakti Yudha, RSU Citra Arafiq, RSU Hasanah Graha Afifah, RSUD Kota Depok, Sawangan, Sukmaju Baru, Sukatani, Sukmajaya, Tanah Baru, Tapos, Tugu, Vila Pertiwi. Attribute gender juga  digunakan  untuk  menandai  berapa  banyak  laki-laki  dan  perempuan  yang  sudah  di  vaksin  di  Kota  Depok. Attribute range_umur dikategorikan menjadi 5 yaitu umur <18 tahun, > 60 tahun, 18-30 tahun, 31-45 tahun, 46- 59 tahun. Kategori penerima vaksin terdiri dari gotong royong, lansia, masyarakat umum, petugas public, remaja, dan SDM Kesehatan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330

## 3.1.1 Noise Treatment
Pada proses data stage definition dilakukan big data preprocessing [14]. Secara umum algoritma yang dipakai dalam data mining cenderung berasumsi bahwa setiap dataset merupakan sampel dari distribusi yang mendasari tanpa gangguan. Hal ini dalam artian bahwa walaupun ada anomali data tetap digolongkan sebagai data yang bisa dikelola. Namun hal ini akan berdampak pada capaian hasil yang diinginkan. Pada kenyataannya data jarang sekali sempurna, sehingga noise sering muncul. Kualitas hasil yang diperoleh dengan teknik data mining terutama pada big data bergantung pada kualitas data yang ingin dikelola. Penanganan khusus harus dilakukan untuk masalah noise pada data [15]. Untuk menangani noise dalam data mining, dua pendekatan utama biasanya digunakan dalam literatur preprocessing  data . Yang pertama adalah memperbaiki noise dengan menggunakan metode perbaikan data,  khususnya  jika  itu  mempengaruhi  pelabelan  sebuah  instance.  Bahkan  koreksi noise parsial  diklaim bermanfaat, tetapi ini adalah tugas yang sulit dan biasanya terbatas pada sejumlah kecil noise. Yang kedua adalah menggunakan filter noise, yang mengidentifikasi dan menghapus instance noise dalam data pelatihan dan tidak memerlukan modifikasi teknik data mining. Dalam kasus ini implementasi noise treatment sangat penting. Karena ketersediaan  jumlah  data  akan  merefleksikan  jumlah  penerima  vaksin  di  Kota  Depok.  Filter  noise  tipe  2  tidak dilakukan karena akan menghapus instance noise dalam data yang akan divisualisasikan. Sedangkan jumlah noise yang  besar  akan  berpengaruh  pada  data  deskriptif  visualisasi.  Oleh  karena  ini,  dilakukan treatment  noise jenis pertama yaitu melakukan perbaikan kepeada noise dengan melakukan perbaikan data. Hal ini dikarenakan akan mempengaruhi pelabelan data vaksinasi.

## 3.1.2 Pengurangan Dimensi
Ketika kumpulan data menjadi besar dalam jumlah variabel prediktor atau jumlah instance, algoritma data mining menghadapi  masalah  dimensionalitas  [16].  Ini  adalah  masalah  serius  karena  akan  menghambat  pengoperasian sebagian besar algoritma data mining seiring dengan kenaikan cost komputasi. Bagian ini akan menggaris bawahi algoritma  reduksi  dimensionalitas  yang  paling  berpengaruh  [17],  [18].  Dalam  kasus  ini  jumlah  dimensi  akan mempengaruhi proses visualisasi. Semakin banyak jumlah dimensi akan berbanding lurus dengan kenaikan cost komputasi. Dalam kasus ini terdapat pengurangan dimensi pada attribute sub kategori penerima vaksin. Hal ini dikarenakan  sebagian  besar instance tidak  memiliki  attribute  jenis  ini  ini.  Sehingga  dalam  peneltian  ini menghapuskan attribute sub kategori penerima vaksin.

## 3.2 Pengelolaan Dataset
Sebagai bagian dari visualisasidata. Proses dalam Data Sources Acquisition and Management akan berpengaruh pada penyiapan data. Dalam perangkat SAP Analytics Cloud terdapat pengkategorian instance yaitu measure dan dimension. Measure disini merupakan instance yang ditambahkan sebagai wadah perhitungan nilai dari dimensi yang dipilib.
Tabel 2. Penambahan Instance Measure Date Faskes JenisKelamin Umur Kategori Vaksin Jenis_vaksin Pnr_vaksin 14/1/2021 RSIA TUMBUH KEMBANG Perempuan 18-30 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1 14/1/2021 RS UNIVERSITAS INDONESIA Laki-laki 18-30 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1 14/1/2021 RS BHAYANGKARA BRIMOB Laki-laki 18-30 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1 14/1/2021 RS MITRA KELUARGA DEPOK Laki-laki 31-45 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1 14/1/2021 RS UNIVERSITAS INDONESIA Laki-laki 18-30 SDM KESEHATAN Dosis 1 CoronaVac 1
Pada  tabel  2  terlihat  bahwa  Pnr_vaksin  merupakan instance baru  yang  ditambahkan  dan  akan dikategorisasikan  sebagai  measure.  Measure  memiliki  nilai  1  yang  dibakukan  untuk  semua  baris  data.  Hal  ini dikarenakan jumlah per baris mewakili satu orang yang menerima vaksin. Keseluruhan data akan di unggah pada SAP Analytics Cloud. Hal ini akan merepresentasikan Implementing of Big Data Warehouse. SAP sebagai wadah big data warehouse mampu mengelola data sebesar 2.000.000.000 baris data dengan 100 kolom. Setiap data dapat dikelola menjadi beberapa model data dan dapat diproyeksikan sebagai data deskriptif maupun data prediktif. 3.2 Pengembangan Visualisasi Big Data Vaksinasi Covid-19
Dalam proses pelaksanaan visualisasi data terkait data vaksinasi Covid-19 di Kota Depok akan diketahui bahwa jumlah penerima vaksin secara keseluruhan dari tanggal 14 januari 2021 sampai dengan 21 Agustus 2021 adalah  sebesar  613.275.  Dimana  dalam  1  hari  minimum  terdapt  1  orang  yang  telah  mendapatkan  vaksin  dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330
maksimum orang menerima vaksin adalah sebesar 5.827 dalam satu fasilitas kesehatan yang ada di Kota Depok. Detail dashboard terlihat pada gambar 5.
Gambar 5 . Total Penerima Vaksin
Trend  perkembangan  pemberian  vaksin  pada  masyarakat  Kota  Depok  terlihat  pada  gambar  6.  Dimana dalam setiap hari terjadi peningkatan masyarakat yang menerima vaksin. Vaksin yang diberikan mencakup dosis 1, dosis 2 dan dosis 3. Disini terlihat trend mendatang bahwa jumlah penerima vaksin sampai bulan oktober 2021 akan terus mengalami kenaikan. Hal ini jugda didukung dengan kebijakan pemerintah yang mewajibkan seluruh elemen masyarakat untuk mendapatkan vaksin. Hal ini ditandai dengan pemanfaatan fasilitas-fasilitas umum harus menggunakan bukti telah menerima vaksin. Diperkiraan sampai akhir tahun 2021 jumlah penerima vaksin di Kota Depok akan terus mengalami kenaikan. Hal ini akan sesaui dengan target pemerintah Kota Depok di akhir 2021 untuk menuntaskan vaksin bagi masyarakat Depok.
Gambar 6. Trend Peningkatan Penerima Vaksin
SAP  Analytics  Cloud  juga  dilengkapi  dengan  fitur  Smart  Discovery.  Fitur  ini  menganalisis penerima_vaksin  untuk  Faskes,  Jenis_Kelamin,  Jenis_vaksin,  range_usia,  kategori,  dan  vaksin.  Ini mengidentifikasi  6  kolom  sebagai  pemberi  pengaruh  utama. Influencer utama  ini  didasarkan  pada  keseluruhan dataset yang berjumlah 613.275. Disini digabungkan semua ukuran dan dimensi yang relevan ke tingkat entitas. Model  pembelajaran mesin  yang mendasari  analisis dataset  ini  menunjukkan bahwa kualitas analisisnya bagus. Gambar 7. Mengintepretasikan entitas yang akan mempengaruhi entitas lain.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330
Dari  gambar  7  terlihat  bahwa  setiap  fasilitas  kesehatan  memberikan  beberapa  jenis  vaksin  tertentu. Memungkinkan  bahwa  dari  5  vaksin  yang  ada  hanya  beberapa  vaksin  yang  dimiliki  oleh  fasilitas  kesehatan tertentu.  Dari  keseluruh  vaksin  yang  ada  jenis  vaksin  CoronaVac  paling  banyak  dimiliki  oleh  semua  fasilitas kesehatan  yang  ada  di  Kota  Depok.  Jumlah  penerima  vaksin  AstraZeneca  ada  30344,  CoronaVac  berjumlah 573703, CoronaVac Biofarma berjumlah 4634, Moderna berjumlah 2770 dan Sinopharm berjumlah 1824 untuk keseluruhan penerima vaksin.

## Gambar 8. Jumlah Penerima Vaksin Per Dosis
Gambar 8 mendeskripsikan bahwa jumlah penerima vaksin dosis satu berjumlah 367.226, dosis 2 sejumlah 243.256 dan dosis tiga sebesar 2.793. Sejauh ini penerima dosis satu cukup besar sedangkan penerima dosis 2 juga memiliki  nilai  yang  sama.  Namun  hal  ini  terkait  dengan  interval  penerimaan  dosis  ke  2.  Sehingga  sangat memungkinkan  penerima  dosis  kedua  lebih  sedikit  dari  dosis  pertama.  Sedangkan  pemberian  dosis  3  hanya dilakukan  untuk  SDM  Kesehatan  hal  ini  bisa  dilihat  pada  gambar  9  bahwa  untuk  SDM  Kesehatan  yang  sudah menerima dosis 1 ada sebanyak 13526 sedangkan penerima dosis 2 ada sebanyak 12.341 dan penerima dosis 3 ada sebanyak 2793.
Gambar 9. Penerima Dosis 3 untuk SDM Kesehatan
Gambar 10. Cuplikasin kategori penerima vaksin berdasarkan jenis vaksin yang diberikan
Berdasarkan  gambar  10  bisa  diketahui  bahwa  untuk  SDM  Kesehatan  yang  menerima  dosis  3  hanya diberikan kepada jenis vaksin CoronaVac dan Moderna. Untuk penerima vaksin kategori lanjut usia pada dosis 1 telah  menerima  sebesar  930  untuk  jenis  vaksin  AstraZeneca,  sebanyak  32564  untuk  CoronaVac,  129  untuk CoronaVac Biofarma, dan 2 untuk Sinopharm. Sedangkan pemberian dosis dua untuk lansia ada sebesar 78 untuk AstraZeneca, 29474 untuk CoronaVac, 33 untuk CoronaVac Biofarma dan belum ada ssama sekali untuk moderna dan sinopharm.
Dalam SAP Analytics Cloud, dari data vaksinasi covid-19 dapat disimulasikan bahwa influencer ataupun dimensi  pengukuran  dalam  kasus  ini  masing-masing  mempunyai  dampak  terhadap  jumlah  penerima  vaksin. Seperti yang terlihat pada gambar 11. Bahwa RS Universitas Indonesia mempunyai impact yang memiliki nilai strongly Positive. Hal ini dikarenakan jumlah terbanyak penerima vaksin di lingkungan Kota Depok didapat dari RS Universitas Indonesia yaitu berjumlah 87140 atau 14,20% dari total keseluruhan penerima vaksin. Jika diambil contoh lainnya seperti fasilitas kesehatan di sawangan mempunyai dampak negative lemah. Hal ini dikarenakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330
dampak  terhadap  keberhasil  penerima  vaksin  tidak  sebanyak  pada  RS  Universitas  Indonesia.  Kemudian  untuk kategori petugas public mempunyai dampak weakly positive pada tingkat pemberian vaksin hal ini karena petugas publik memiliki jumlah terbanyak pada kategori penerima vaksin. Untuk kategori gotong royong jumlahpenerima vaksin  sebesar  63210,  kategori  lansia  sebesar  63210,  untuk  masyarakat  umum  sebesar  172958,  untuk  petugas publik sebesar 326894, untuk remaja ada sebesar 19765 dan untuk SDM Kesehata  ada 28660.  Sehingga dapat dikatakan bahwa 53,30% keseluruhan penerima vaksin didapat oleh petugas publik.
Gambar 11. Simulasi Influencer terhadap Impact Pelaksanaan Vaksinasi Covid-19
Selain  itu  gambar  11  juga  mendeskripsikan  bahwa  jenis  vaksin  CoronaVac  mempunyai  impact  yang terkategorisasi sebagai positif lemah. Hal ini dikarenakan jumlah vaksin jenis ini paling banyak dipakai. 93,54% penerima  vaksin  menggunakan  vaksin  ini.  Kemudian  untuk  range  umur  31-45  tahun  berdampak  positif  lemah terhadap  jumlah  penerima  vaksin  keseluruhan.  Jumlah  penerima  vaksin  untuk  umur  <18  tahun  sebesar  47292, untuk umur >60 berjumlah 67024, untuk umur 18-30 tahun berjumlah 186864, untuk umur 31-45 tahun berjumlah 185767  dan  untuk  umur  16-59  berjumlah  126328.  Sehingga  kategori  umur  31-45  menyumbang  30,29%  dari keseluruhan penerima vaksin.
Kemudian dosis vaksin 1 memiliki pengaruh netral terhadap keseluruhan penerima vaksin. Nilainya akan berimbang dengan pemberian vaksin tahap 2. Sehingga baik dosis 1 maupun dosis 2 akan memiliki dampak netral terhadap penerima vaksin dan terakhir adalah jenis kelamin yang juga memiliki nilai netral untuk kedua jenis tipe yaitu laki-laki dan perempuan.  Jumlah penerim avaksin  untuk laki-laki sebanyak 288373 dan untuk perempuan sebanyak 324902.

## 4. KESIMPULAN
Visualisasi data program vaksinasi Covid-19 dapat dilakukan dengan menggunakan SAP Analytics Cloud sebagai solusi  alternatif  untuk  pemegang  kebijakan  dalam  melakukan  visualisasi  data.  SAP  Analytics  Cloud  memiliki dukungan  berbagai  sumber  data  yang  fleksibel  dan powerfull dalam  mendukung  proses  cleansing  data  sampai dengan  visualisasi  dan  sampai  proses  prediktif.  Dalam  kasus  vaksinasi  Covid-19,  perangkat  ini  mampu menggambarkan kondisi pelaksanaan vaksinasi dari bulan Januari sampai dengan Agustus 2021. Dimana terlihat bahwa  proses  peningkatan  penerima  vaksin  dari  hari  ke  hari  semakin  bertambah.  Proses  visualisasi  vaksinasi Covid-19 dilakukan dengan melakukan proses cleansing dataset dimana seringkali ditemukan anomali terhadap data.  Perangkat  ini  mampu  mendeteksi  dan  memvalidasi  anomali  terhadap  data.  Dalam  proses  visualisasi didapatkan bahwa total penerima vaksin dari tanggal 14 Januari sampai dengan 21 Agustus 2021 sebanyak 613276. Dimana Fasilitas kesehatan paling banyak memberikan vaksin adalah RS Universitas Indonesia. Dalam visualisasi data ini terlihat bahwa trend penerima vaksin di Kota Depok akan terus meningkat  sampai dengan akhir tahun. Ada 70 fasilitas kesehatan yang setiap harinya akan berusaha meningkatkan layanan pemberian vaksin terhadap masyarakat.  Untuk  jenis  vaksin  yang  digunakan,  paling  banyak  menggunakan  vaksin  CoronaVac.  Sedangkan penerima vaksin  paling besar diperoleh petugas publik. Setiap instance akan berkorelasi mempengaruhi jumlah dari  penerima  vaksin  seperti  fasilitas  kesehatan  dan  jenis  vaksin  yang  akan  diberikan.  Pengaruh  dari  masing- masing instance akan terukur dari seberapa besar kontribusi dalam menyumbang jumlah penerima vaksin di Kota Depok.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Puji  syukur  kami  panjatkan  selama  proses  penelitian  yang  berjudul  Visualisasi  program  vaksinasi  Covid-19  di Kota Depok dengan Big Data Analytics. Pelaksanaan penelitian ini tidak terlepas dari dukungan Politeknik Negeri Jakarta  yang  telah  memberikan  wadah  untuk  mengembangkan  minat  dalam  penelitian.  Selain  itu,  tidak  lupa ungkapan terima kasih juga kami sampaikan kepada Dinas Kesehatan Kota Depok yang telah membantu dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3330
proses  penelitian  dengan  meluangkan  waktu  untuk  bersama-sama  dapat  menvisualisasikan  keberhasilan  Kota Depok dalam pemberian vaksin Covid-19 di Lingkungan Kota Depok.

## REFERENCES
[1] WHO,  “Coronavirus  disease  (COVID-19):  Herd  immunity,  lockdowns  and  COVID-19,” WHO ,  2020. https://www.who.int/news-room/q-a-detail/herd-immunity-lockdowns-and-covid- 19?gclid=Cj0KCQjw5JSLBhCxARIsAHgO2Sd_T-5gy-CJfNASZngU0HDoELY6qSycDX5bVIYzjW7- Hql1HHASlM8aAi-OEALw_wcB# (accessed Mar. 13, 2021).
[2] WHO,  “Coronavirus  disease  (COVID-19):  VaccinesNo  Title,” WHO ,  2020.  https://www.who.int/news-room/q-a- detail/coronavirus-disease-(covid-19)-vaccines? (accessed Apr. 01, 2021).
[3] WHO,  “Coronavirus disease  (COVID-19)  pandemic,” WHO ,  2020.  https://www.who.int/emergencies/diseases/novel- coronavirus-
2019?adgroupsurvey=%7Badgroupsurvey%7D&gclid=Cj0KCQjw5JSLBhCxARIsAHgO2SdwrlmC1VlPO7wROFFb0 YxQu0Q90l-bs2kFJaLU-3vYxe8sE-jBLU8aAuhaEALw_wcB (accessed Apr. 01, 2021).
[4] J. N. Charles Chen, Ling Chen, Mingjun Xiao, “The Impact Analysis of COVID-19 on China Various Industries Using Crawler Technology and Data Visualization Technology,” 2021.
[5] J. D. Miller, Big Data Visualization . UK: Packt Publishing Ltd, 2017.
[6] Y. Hong, M. Zhang, and W. Q. Meeker, “Big data and reliability applications: The complexity dimension,” J. Qual. Technol. , vol. 50, no. 2, pp. 135–149, 2018, doi: 10.1080/00224065.2018.1438007.
[7] H. Y. Liyun SU, “Analysis of Factor Influencing the Spatial Distribution of Provincial CUmulative Confirmed Cound of Novel Coronavirus Pneumonia (covid-19) in China,” 2020 Int. Conf. Public Heal. Data Sci. , pp. 5–9, 2020.
[8] R. Tardio, A. Mate, and J. Trujillo, “An iterative methodology for big data management, analysis and visualization,” Proc. - 2015 IEEE Int. Conf. Big Data, IEEE Big Data 2015 , pp. 545–550, 2015, doi: 10.1109/BigData.2015.7363798.
[9] D. Fernando, “Data Visualization Using Google Data Studio,” Natl. Semin. Inf. Technol. Eng. , vol. 1, no. November, pp. 71–77, 2018, [Online]. Available: https://e-jurnal.lppmunsera.org/index.php/snartisi/issue/view/100.
[10]  B. D. Nguyen, N. V. T. Nguyen, V. Pham, and T. Dang, “Visualization of Data from HACC Simulations by Paraview,” 2019 IEEE Sci. Vis. Conf. SciVis 2019 , vol. 3, no. 2, pp. 31–32, 2019, doi: 10.1109/SciVis47405.2019.8968854.
[11]  M. Lamrini and M. Y. Chkouri, “Decomposition and Visualization of High-Dimensional Data in a Two Dimensional Interface,” ICSSD 2019 - Int. Conf. Smart Syst. Data Sci. , 2019, doi: 10.1109/ICSSD47982.2019.9002846.
[12]  SAP, “SAP Analytics Cloud,” SAP , 2020. https://www.sap.com/sea/products/cloud-analytics.html? (accessed Apr. 02, 2021).
[13]  Z. M. Khalid and S. R. M. Zebaree, “Big data analysis for data visualization: A review,” Int. J. Sci. Bus. , vol. 5, no. 2, pp. 64–75, 2021, doi: 10.5281/zenodo.4462042.
[14]  T. Ahmad and M. N. Aziz, “Data preprocessing and feature selection for machine learning intrusion detection systems,” ICIC Express Lett. , vol. 13, no. 2, pp. 93–101, 2019, doi: 10.24507/icicel.13.02.93.
[15]  A. Juneja and N. N. Das, “Big Data Quality Framework: Pre-Processing Data in Weather Monitoring Application,” Proc. Int.  Conf. Mach.  Learn. Big Data,  Cloud Parallel  Comput.  Trends,  Prespectives  Prospect.  Com.  2019 ,  pp.  559–563, 2019, doi: 10.1109/COMITCon.2019.8862267.
[16]  D. Fu, “The Density-Based Descending Dimension Algorithm LLE Publisher: IEEE Cite This PDF,” 2019.
[17]  Y. Li and S. Li, “A real-time location privacy protection method based on space transformation,” Proc. - 14th Int. Conf. Comput. Intell. Secur. CIS 2018 , pp. 291–295, 2018, doi: 10.1109/CIS2018.2018.00071.
[18]  Z. Duygu, A. K. Ş. Eh, A. El, İ. B. O. L. Sedat, and E. Kiliç, “Veri Öni ş leme ve İ statistiksel Tekniklerin Kullan ı lmas ı yla İş Kazas ı Verilerinin Analizi On the Analysis of Work Accidents Data by Using Data Preprocessing and Statistical Techniques,” 2018 2nd Int. Symp. Multidiscip. Stud. Innov. Technol. , 2018, doi: 10.1109/ISMSIT.2018.8567309.