ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)
TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 2, Nomor 1, Januari 2023, hlm. 132-142 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: 10.37373

## Implementasi business intelligence untuk visualisasi kekuatan sinyal
internet di Indonesia menggunakan platform tableau

## Implementation of business intelligence to visualize internet signal strength in Indonesia using the tableau platform
Ammar Rusydi, Firman Noor Hasan*
* Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Indonesia, 12130
* Jl. Masjid Al Istiqomah No.55B, Kec. Beji, Kota Depok, Indonesia 16424
*Koresponden Email: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Artikel dikirim: 22/11/2022 Artikel direvisi: 15/12/2022 Artikel diterima: 17/12/2022

## ABSTRAK
Internet menjadi  suatu  kebutuhan  dalam  pemenuhan  kebutuhan  masyarakat  diera digital .  Namun  masih  ada provinsi  yang  belum  mendapatkan  sinyal internet ,  sehingga  masyarakat  setempat  belum  bisa  menggunakan internet .  Artikel  ini  bertujuan  untuk  memvisualisasikan  34  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  kekuatan  sinyal internet yang  diterima  oleh  Desa/Kelurahan  menurut  provinsi  di  Indonesia.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan implementasi Business  Intelligence (BI)  yang  dapat  memberikan  visualisasi  terhadap  masalah  tersebut  dalam bentuk Dashboard menggunakan Platform Tableau Desktop 2019. Metode yang digunakan dalam artikel ini yaitu mengolah dataset dari www.bps.go.id dengan rentang antara bulan Januari 2021, sampai dengan bulan Desember 2021.  Hasil  akhir  dari  artikel  ini  adalah Dashboard yang  menampilkan  kekuatan  sinyal internet yang  diterima Desa/Kelurahan menurut provinsi di Indonesia. Kesimpulan artikel ini adalah didapatnya informasi bahwa terdapat 78938 Desa/Kelurahan di Indonesia, dan yang sudah ter cover sinyal 4G mencapai 78,45%, dengan provinsi yang paling  banyak  menerima  sinyal  4G  adalah  Jawa  Tengah,  sebanyak  7765  Desa/Kelurahan,  dan  Desa/Kelurahan yang belum menerima sinyal 4G mencapai 21,55%, dengan provinsi yang paling banyak belum menerima sinyal internet adalah Papua, sebanyak 938 Desa/Kelurahan.
Kata Kunci: Business intelligence , visualisasi, sinyal internet , tableau

## ABSTRACT
The  internet  has  become  a  necessity  to  fulfill  the  needs  of  citizens  in  the  digital  era.  However,  there  are  still provinces that have not yet received an internet signal, so local people cannot use the internet. This article aims to visualize how 34 regions of Indonesia depend on internet power signals received by villages and urban villages by  province  in  Indonesia.  Therefore,  a  business  intelligence  (BI)  implementation  is  needed  that  can  provide  a visualization of these problems in dashboard form using Tableau Desktop Platform 2019. This article uses the dataset method to process datasets from www.bps.go.id with a timeframe ranging from January 2021 to December 2021. The final result from this article is a dashboard that displays the internet signal strength received by villages and urban villages by province in Indonesia. The conclusion of this article is that information is obtained that there are 78938 villages or urban villages in Indonesia, 78,45% of which have been covered by 4G signals, with the province receiving the most 4G signals being Central Java, with as many as 7765 villages or urban villages,
and villages or urban villages that have a population of 21,55% have not received a 4G signal, with the province that has not received the most internet signal yet being Papua, with a total of 938 villages or urban villages.
Keywords : Business intelligence, visualize, internet signal, tableau

## 1. PENDAHULUAN
Era digital dapat berkembang dengan adanya teknologi dan komunikasi, seiring dengan masyarakat menggunakan internet , era digital mendukung segala aktivitas masyarakat. Kemajuan perkembangan internet di  Indonesia  tidak lepas  dari tersebarnya infrastruktur jaringan di  seluruh  wilayah  perkotaan (urban) dan pedesaan (rural) di seluruh provinsi Indonesia [1] . Internet merupakan jaringan yang saling terhubung satu sama lain tanpa batas waktu dan wilayah [2] . Dengan kemajuan teknologi internet dan smartphone ,  media  sosial  juga  berkembang  pesat [3] .  Saat  ini,  alat  komunikasi  yang  paling  populer adalah smartphone , terutama sistem Android. Berbagai kalangan dapat menggunakan smartphone [4] . Smartphone merupakan  alat  komunikasi  yang  memiliki  fitur yang  tidak  jauh  berbeda  dengan telepon rumah, namun smartphone bersifat portable (ponsel, seluler), serta tidak membutuhkan wired network . Smartphone Biasanya digunakan untuk berkomunikasi melalui Internet , dan mampu memberikan jaringan stabil dengan biaya yang murah [5]. Smartphone tidak lagi hanya sebagai sarana untuk messaging dan berkomunikasi, tetapi smartphone juga dapat terhubung ke internet , mengambil gambar,  melakukan video  call ,  mengirim  data,  menjelajahi  berita,  terhubung  bersama  menggunakan jejaring sosial seperti Whatsapp, Instagram, Facebook dan lainnya untuk berinteraksi melalui internet [6] .  Tingginya  aktivitas  penggunaan internet di  Indonesia  tidak  luput  dari  pesatnya  pertumbuhan smartphone .  Pada  tahun  2021,  90,54%  rumah  tangga  di  Indonesia  memiliki smartphone [7] .  Tetapi masih  terdapat  Desa/Kelurahan  yang  belum tercover jaringan internet ,  sebagai  akibatnya  manfaat internet tidak dapat dirasakan oleh warga sekitar [8] . Oleh karena itu, Business Intelligence diperlukan dalam penerapan dalam pembuatan gudang data, penerapan teknologi OLAP , dan pembuatan dashboard [9] .
Penelitian  sebelumnya  yang  bersangkutan  dengan  artikel  ini  yaitu  oleh  Sariasih  yang  berjudul “Implementasi Business  Intelligence Dashboard dengan  Tableau  Public  Untuk  Visualisasi  Provinsi Rawan Banjir di Indonesia” Hasil akhir dari penelitian ini berupa tampilan data mentah yang diperoleh dari  BNPB  untuk  mengelompokkan  provinsi  di  Indonesia  yang  rawan  terhadap  bencana  khususnya banjir [10] .  Perbedaannya  terletak  pada  metode  yang  digunakan,  penelitian  yang  terdahulu menggunakan  metode  riset  untuk  pengumpulan  data.  Sedangkan  peneliti  menggunakan  dataset  yang disediakan oleh www.bps.go.id dan peneliti ingin menampilkan visualisasi dashboard kekuatan sinyal internet di Indonesia. Selanjutnya penelitian yang relevan dengan artikel ini yang telah dilakukan oleh Afikah  yang  berjudul  “Implementasi Business  Intelligence Untuk  Menganalisis  Data  Kasus  Virus Corona  di  Indonesia  Menggunakan Platform Tableau”.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan dashboard jumlah  kasus  kesembuhan,  kematian,  dan  terkonfirmasi  kasus  virus  corona  di  Indonesia [11] . Perbedaannya  penelitian  yang  terdahulu  menampilkan  kasus  virus  corona  di  berbagai  provinsi  di Indonesia.  Sedangkan  peneliti  ingin  menampilkan  visualisasi dashboard kekuatan  sinyal internet di Indonesia.  Setelah  itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Marvaro  yang  berjudul  “Penerapan Business Intelligence dan  Visualisasi  Informasi  di  CV.  Mitra  Makmur  Dengan  Menggunakan Dashboard Tableau”. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Marvaro menunjukan dashboard informasi agregat yang dibutuhkan oleh  pemilik  toko  untuk mengelola  pesanan  bulanan [12] .  Perbedaannya  terletak  pada metode  yang  digunakan,  penelitian  yang  terdahulu  menggunakan  metode  pendekatan  kualitatif. Sedangkan  peneliti  menggunakan dataset yang  disediakan  oleh  www.bps.go.id  dan  peneliti  ingin menampilkan visualisasi dashboard kekuatan sinyal internet di Indonesia.
Artikel  ini  membahas  visualisasi  kekuatan  sinyal internet berdasarkan  banyaknya  desa  menurut provinsi  di  Indonesia  dengan  mengimplementasikan Business  Intelligence ( BI )  untuk  menampilkan visualisasi Dashboard kekuatan sinyal internet yang diterima smartphone di Indonesia menggunakan
134 Ammar Rusydi, Firman Noor Hasan
Implementasi business intelligence untuk visualisasi kekuatan sinyal internet di Indonesia menggunakan platform tableau
Tableau.  Perbedaan  menarik  dari  penggunaan tools Tableau  yang user  friendly bagi  seseorang  yang tidak  memahami coding .  Dengan  keunggulan  dapat  membuat  visualisasi  data  lebih  mudah  dibaca, mudah  dianalisis,  dan  interaktif [13] .  Dibandingkan  dengan tools visualisasi  lain  seperti  d3.js  dan keylines. Tools tersebut  sangat  cocok  digunakan  oleh  seorang  developer  karena  pada  d3.js memvisualisasikan data dalam pengkodingan dengan library javascript [14] .  Sedangkan pada Keylines adalah tools visualisasi  basis  javascript  yang  digunakan  untuk  visualisasi UI  web  Keylines  eksterior [15] . Tableau memungkinkan untuk menginput data secara offline dan jika jaringan internet tersedia maka  data  akan  tersimpan  secara  otomatis  ke  dalam server  database [16] .  Hasil  visualisasi  data diharapkan menjadi salah satu solusi untuk menangani kasus permasalahan sinyal internet di Indonesia. Dengan dashboard  digital Tableau,  menampilkan  data  dalam  bentuk  tabel,  bagan,  dan  peta  menjadi lebih  menarik  dan  memungkinkan  pengguna  dapat  menganalisa  sumber  masalah  dengan  menyelami data yang bersangkutan dari berbagai aspek sehingga mengutamakan penyelesaian masalah [17] .

## 2. METODE
Metode Penelitian yang digunakan peneliti yaitu menggunakan dataset. Dataset adalah kumpulan data dari informasi masa lalu dan tersedia untuk dikelola dalam informasi baru [18] . Berkat peranan teknologi modern, pengumpulan dataset sangat mudah dilakukan [19] . Peneliti menggunakan dataset dari www.bps.go.id dengan rentang antara bulan Januari 2021 sampai dengan bulan Desember 2021 dan data  tersebut  diolah  menggunakan Platform Tableau.  Alur  dari  penelitian  ini  diilustrasikan  peneliti dalam bentuk Flowchart.
Gambar 1. Tampilan flowchart penelitian
Gambar 1 merupakan tampilan flowchart Penelitian yang dimulai dengan melakukan studi literatur terkait sistem implementasi BI dan pembuatan dashboard menggunakan Tableau desktop , selanjutnya melakukan persiapan data yang telah disediakan oleh www.bps.go.id, setelah melakukan persiapan data maka dilanjutkan ke tahap pembersihan data, setelah itu diimplementasikan pada Platform Tableau dan diolah ke dalam bentuk visualisasi dashboard .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online) DOI 10.37373/tekno.v10i1.378 135
Bagian ini membahas tahapan proses penelitian yang dilakukan menggunakan platform Tableau Desktop Versi 2019 untuk mengolah dataset yang menghasilkan luaran berupa visualisasi Dashboard yang menampilkan jumlah Desa/Kelurahan menurut provinsi di Indonesia berdasarkan kekuatan sinyal yang diterima. Tahapan proses import hingga ke proses visualisasi dapat diilustrasikan sebagai berikut.
Gambar 2. Proses ekstraksi datasource
Gambar  2  Tahapan  proses  import  hingga  ke  proses  visualisasi  dapat  diilustrasikan  dengan  4 tahapan, untuk menampilkan visualisasi dashboard peneliti menggunakan dataset Badan Pusat Statistik sebagai penyedia datasource yang kemudian peneliti peroleh data kekuatan sinyal internet di berbagai provinsi  di  Indonesia  dalam  format  .xlsx,  selanjutnya  dilakukan  cleaning  data agar datasource dapat diimplementasikan ke platform Tableau.

## 3.1 Persiapan data
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  www.bps.go.id  dalam  bentuk dataset berupa  format  .xlsx yang didalamnya menampilkan 34 Provinsi di Indonesia,serta jumlah Desa/Kelurahan yang menerima berbagai macam kekuatan sinyal internet seperti jumlah desa menurut provinsi yang menerima sinyal internet 4G, 3G,  2.5G,  dan  tidak  menerima  sinyal  dengan  rentang  antara  bulan Januari  2021 sampai dengan bulan Desember 2021.
3.2 Implementasi pada Tableau
A. Tahap import data ke Tableau Dataset yang  telah  diperbaiki  dapat  dimasukan  ke  aplikasi  Tableau  dalam  bentuk  excel  dengan membuka aplikasi Tableau.
Gambar 3. Tampilan awal tableau desktop versi 2019
136 Ammar Rusydi, Firman Noor Hasan
Implementasi business intelligence untuk visualisasi kekuatan sinyal internet di Indonesia menggunakan platform tableau
Gambar  3  merupakan  tampilan  awal  Tableau,  Setelah  Tableau  terbuka,  didalamnya  terdapat berbagai macam pilihan untuk mengkoneksikan dataset dalam bentuk file yaitu Statistical file, spatial file, MS. Access, json file, text file, excel, pdf file, untuk server terdapat pilihan Microsoft SQL Server , MySQL,  Oracle,  dan  Amazon  Redshift,  untuk datasource yaitu Sample EU- Superstore , Sample – Superstore , dan World Indicators .
Tabel 1. Tampilan sumber data sinyal internet pada tableau Field Name Table Remote Field Name Provinsi Worksheet Provinsi Desa/kelurahan dengan penerimaan sinyal internet – 4G/LTE Worksheet Desa/kelurahan dengan penerimaan sinyal internet – 4G/LTE Desa/kelurahan dengan penerimaan sinyal internet – 3G/H/H+/EVDO Worksheet Desa/kelurahan dengan penerimaan sinyal internet – 3G/H/H+/EVDO Desa/kelurahan dengan penerimaan sinyal internet – 2.5G/E/GPRS Worksheet Desa/kelurahan dengan penerimaan sinyal internet – 2.5G/E/GPRS Desa/kelurahan dengan penerimaan sinyal internet – Tidak ada sinyal Worksheet Desa/kelurahan dengan penerimaan sinyal internet – Tidak ada sinyal Desa/kelurahan penerima sinyal 4G terbanyak di Indonesia Worksheet Desa/kelurahan penerima sinyal 4G terbanyak di Indonesia Desa/kelurahan penerima sinyal 3G terbanyak di Indonesia Worksheet Desa/kelurahan penerima sinyal 3G terbanyak di Indonesia Desa/kelurahan penerima sinyal 2.5G terbanyak di Indonesia Worksheet Desa/kelurahan penerima sinyal 2.5G terbanyak di Indonesia Desa/kelurahan tidak ada sinyal terbanyak di Indonesia Worksheet Desa/kelurahan tidak ada sinyal terbanyak di Indonesia
Tabel 1 merupakan sumber data sinyal internet berformat .xlsx yang digunakan dan telah terhubung ke Tableau. Pada datasource tersebut, terdapat beberapa variabel data yang ditampilkan, yakni Provinsi, Desa/Kelurahan dengan penerimaan sinyal internet 4G, 3G, 2.5G, dan tidak ada sinyal internet . Selain itu juga menampilkan visualisasi grafik jumlah Desa/Kelurahan penerima sinyal internet 4G, 3G, 2.5G, dan tidak ada sinyal terbanyak.
B. Tahap identifikasi field
Field provinsi berisi  data provinsi  di  Indonesia  yang  nantinya  digunakan  untuk  mengidentifikasi data provinsi, sehingga langkah identifikasi diperlukan.
DOI 10.37373/tekno.v10i1.378 137
Gambar 4. Tampilan identifikasi provinsi pada tableau
Gambar 4 merupakan langkah untuk identifikasi dengan mengarahkan kursor ke Field Name yang dibawahnya terdapat tulisan “Abc”, lalu klik “Abc” sehingga terdapat menu Geographic Role , kemudian klik Geographic  Role dan  pilih State/Province .  Selanjutnya  Tableau  akan  menampilkan  halaman worksheet yang akan digunakan untuk menyaring data Desa/Kelurahan menurut provinsi di Indonesia berdasarkan kekuatan sinyal. Kemudian pilih jenis bagan dashboard dengan membandingkan measure dan dimension ,  dalam  hal  ini variable dimension adalah  Provinsi  dan variable measure adalah desa/kelurahan dan total desa/kelurahan.

## 3.3 Visualisasi dashboard
Tahap  terakhir  adalah  membuat  sebuah dashboard .  Dalam  proses  pengambilan  keputusan menentukan provinsi mana saja yang paling banyak menerima sinyal berdasarkan kekuatan sinyal dan yang  belum  menerima  sinyal,  dilakukan  dengan  membuat dashboard baru, Dashboard tersebut menampilkan  informasi  berupa  visualisasi  grafik  berbentuk, geo  mapping ,  tabel,  dan  lain-lain  yang dapat menyajikan perbandingan jumlah penerima sinyal di setiap provinsi di Indonesia.
A. Dashboard persentase jumlah desa/kelurahan per provinsi sudah 4G dan belum 4G berbentuk pie chart donat
Gambar 5. (a) Tampilan dashboard persentase jumlah desa/kelurahan per provinsi yang sudah menerima sinyal internet 4G berbentuk pie chart, (b) Tampilan dashboard persentase jumlah desa/kelurahan per provinsi yang belum menerima sinyal internet 4G berbentuk pie chart
Gambar 5 merupakan bentuk dashboard pie chart donat yang memvisualisasikan persentase jumlah desa/kelurahan per provinsi yang sudah menerima sinyal internet 4G dan yang belum menerima sinyal
138 Ammar Rusydi, Firman Noor Hasan
Implementasi business intelligence untuk visualisasi kekuatan sinyal internet di Indonesia menggunakan platform tableau
internet 4G.  Dapat  dilihat  bahwa  total  desa/kelurahan  di  Indonesia  dari  34  provinsi  dengan  total keseluruhan  yang  sudah  menerima  sinyal internet 4G  mencapai  78,45%  dan  yang  belum  menerima sinyal internet 4G  mencapai  21,55%  dengan  keterangan  perbedaan  warna  hanya  untuk  membatasi perbedaan provinsi.
B. Dashboard coverage signal 4G berbentuk horizontal bars
Gambar 6. (a) Tampilan dashboard berbentuk horizontal bars jumlah desa/kelurahan, (b) Tampilan dashboard berbentuk horizontal bars jumlah desa/kelurahan dalam persentase
Gambar  6  merupakan dashboard berbentuk Horizontal  Bars yang  memvisualisasikan Desa/Kelurahan  dari  34  Provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  penerimaan  sinyal  4G  terbanyak  yaitu  di provinsi  Jawa  Tengah  sebanyak  7765  atau  12,54%  desa/kelurahan,  dan  yang  paling  sedikit  yaitu provinsi Kalimantan Utara sebanyak 227 atau 0,37% desa/kelurahan.
C. Dashboard coverage signal 3G berbentuk treemaps
Gambar 7. (a) Tampilan dashboard berbentuk treemaps jumlah desa/kelurahan, (b) Tampilan dashboard berbentuk treemaps jumlah desa/kelurahan dalam persentase
Gambar  7  merupakan Dashboard berbentuk Treemaps yang  memvisualisasikan  Desa/Kelurahan dari 34 Provinsi di Indonesia berdasarkan kekuatan sinyal 3G, dengan keterangan area warna yang lebih gelap dengan ukuran persegi lebih besar menandakan provinsi tersebut menerima sinyal 3G terbanyak yaitu Aceh sebanyak 1202 atau 11,54% desa/kelurahan, sedangkan warna lebih terang dengan ukuran persegi lebih kecil menandakan provinsi tersebut memiliki jumlah Desa/Kelurahan yang sedikit dalam penerimaan kekuatan sinyal 3G.
D. Dashboard coverage signal 2.5G membentuk packed bubbles
ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online) DOI 10.37373/tekno.v10i1.378 139
Gambar 8. (a) Tampilan dashboard berbentuk packed bubbles jumlah desa/kelurahan, (b) Tampilan dashboard berbentuk packed bubbles jumlah desa/kelurahan dalam persentase
Gambar 8 merupakan dashboard berbentuk Treemaps yang memvisualisasikan desa/kelurahan dari 34 Provinsi di Indonesia berdasarkan penerimaan sinyal 2.5G terbanyak yaitu di provinsi Nusa Tenggara Timur sebanyak 373 atau 10,50% desa/kelurahan.
E. Dashboard tidak ada sinyal berbentuk highlight tables
Gambar 9. (a) Tampilan dashboard berbentuk highlight tables jumlah desa, (b) Tampilan dashboard berbentuk highlight tables jumlah desa/kelurahan dalam persentase
Gambar  9  merupakan dashboard berbentuk Treemaps yang  memvisualisasikan  Desa/Kelurahan dari 34 Provinsi di Indonesia yang tidak mendapatkan sinyal internet terbanyak yaitu di provinsi Papua sebanyak 938 atau 30,80% desa/kelurahan.
140 Ammar Rusydi, Firman Noor Hasan
Implementasi business intelligence untuk visualisasi kekuatan sinyal internet di Indonesia menggunakan platform tableau
F. Dashboard keseluruhan
Gambar 10. Tampilan akhir dashboard secara keseluruhan
Gambar  10  merupakan  bentuk dashboard secara  keseluruhan  yang  memvisualisasikan Desa/Kelurahan  dari  34  provinsi  di  Indonesia  dengan  komponen dashboard Coverage  Area  Map, Coverage Signal 4G , Coverage Signal 3G , Coverage Signal 2.5G, dan Tidak Ada Sinyal, serta informasi provinsi  terbanyak  yang  menerima  sinyal internet dan  belum  menerima  sinyal. Dashboard kekuatan sinyal Internet yang  telah  dibuat  dan  disajikan  sebagai  informasi  dapat  dilihat  di  link dashboard keseluruhan.

## 4. SIMPULAN
Implementasi Business Intelligence (BI) sangat bermanfaat dalam memvisualisasikan dataset dari www.bps.go.id dengan rentang antara bulan januari 2021 sampai dengan bulan desember 2021 ke dalam bentuk dashboard dengan bantuan platform Tableau, sehingga mempermudah penyampaian informasi dan solusi dari permasalahan yang dihadapi. Bahwa terdapat 78938 desa/kelurahan menurut provinsi di Indonesia,  dan  yang  sudah  ter cover sinyal  4G  mencapai  61926  desa/kelurahan  atau  78,45%,  dan provinsi yang paling banyak menerima sinyal 4G adalah Jawa Tengah dengan total 7765 desa/kelurahan atau  12,54%,  dan  untuk  provinsi  Papua  sebanyak  930  desa/kelurahan  atau  1,50%.  Sedangkan  yang belum menerima sinyal 4G mencapai 17012 desa/kelurahan atau 21,55%, dengan keterangan provinsi yang ter cover sinyal 3G mencapai 10416 desa/kelurahan atau 13,2%, dan provinsi yang paling banyak menerima sinyal 3G adalah Aceh dengan total 1202 desa/kelurahan, dan untuk provinsi Papua sebanyak 228  desa/kelurahan  atau  2,19%.  Selanjutnya  provinsi  yang  ter cover sinyal  2.5G  mencapai  3551 desa/kelurahan  atau  4,5%,  dan  provinsi  yang  paling  banyak  menerima  sinyal  2.5G  adalah  Nusa Tenggara  Timur  dengan  total  373  desa/kelurahan,  dan  untuk  provinsi  Papua  sebanyak  360 desa/kelurahan  atau  10,14%,  dan  provinsi  yang  belum  menerima  sinyal internet mencapai  3045 desa/kelurahan  atau  3,9%,  dan  provinsi  yang  paling  banyak  belum  menerima  sinyal internet adalah Papua  dengan  total  938  desa/kelurahan.  Pada  bagian  sebelumnya  telah  dipaparkan  dalam  berbagai macam  bentuk  grafik,  serta  diperoleh  informasi  bahwa  hampir  seluruh  provinsi  di  Indonesia  telah ter cover oleh sinyal internet pada rentang antara bulan Januari 2021 sampai dengan bulan Desember 2021.

## REFERENSI
DOI 10.37373/tekno.v10i1.378 141
[1] R.  Dewantara,  P.  A.  Cakranegara,  and  A.  J.  Wahidin,  “Implementasi  Metode  Preference Selection Index Dalam Penentuan Jaringan Dan Pemanfaatan Internet Pada Provinsi Indonesia,” vol. 6, no. September, pp. 1226–1238, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i2.527.
[2] M. T. Rusydi and U. Surakarta, “Sosialisasi Etika Dalam Pemanfaatan Internet di Desa Gebang Kecamatan  Masaran  Kabupaten  Sragen,”  vol.  3,  no.  2,  pp.  79–86,  2022,  doi: https://doi.org/10.32528/jpmm.v3i2.8300.
[3] I. R. Oktaviani, M. A. Fachrizal, A. N. Putri, and M. D. Nurhaadiiansyah, “Nilai Moral Bagi Kalangan Muda Dalam Mempergunakan Internet,” Kampret J. , vol. 1, no. 1, pp. 32–41, 2022, doi: 10.35335/kampret.v1i1.12.
[4] E. N. Aprilia and A. S. Anshor, “Pengaruh Penggunaan Handphone Berbasis Android Terhadap Aktivitas Belajar Siswa di SD Negeri 107826 Pematang Sijonam,” vol. 03, no. 02, pp. 107–119, 2021, doi: https://doi.org/10.32696/pgsd.v3i2.1035.
[5] Badan Pusat Statistik, “Komunikasi,” bps.go.id , 2022.
https://www.bps.go.id/subject/2/komunikasi.html
[6] M.  Liantifa  and  F.  Siswadhi,  “Gaya  Hidup  Digital  Pemoderasi  Persepsi  dan  Sikap  Terhadap Keputusan Menggunakan Lebih dari 1 (satu) Telepon Genggam,” J. Ilm. Akunt. dan Keuang. , vol. 4, no. 8, pp. 3392–3401, 2022, doi: https://doi.org/10.32670/fairvalue.v4i8.1388.
[7] Badan  Pusat  Statistik, Statistik  Telekomunikasi  Indonesia .  Badan  Pusat  Statistik,  2021.  doi: https://www.bps.go.id/publication/2022/09/07/bcc820e694c537ed3ec131b9/statistik- telekomunikasi-indonesia-2021.html.
[8] A. Aqdam and Amidi, “Perbandingan Analisis Klaster K-Means dan Average Linkage Untuk Mengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Penerimaan Sinyal Telepon,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 5, pp. 731–739,
2022, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/54584
[9] F. N. Hasan, “Implementasi Sistem Business Intelligence Untuk Data Penelitian di Perguruan Tinggi,” Pros.  Semin.  Nas.  Teknoka ,  vol.  4,  no.  November,  pp.  I1–I10,  2019,  doi: 10.22236/teknoka.v4i1.3943.
[10] F. A. Sariasih, “Implementasi Business Intelligence Dashboard dengan Tableau Public untuk Visualisasi  Propinsi  Rawan  Banjir  di  Indonesia,”  vol.  6,  pp.  14424–14431,  2022,  doi: https://doi.org/10.31004/jptam.v6i2.4715.
[11] P.  Afikah,  I.  R.  Affandi,  and  F.  N.  Hasan,  “Implementasi  Business  Intelligence  Untuk Menganalisis  Data  Kasus  Virus  Corona  di  Indonesia  Menggunakan  Platform  Tableau,” Pseudocode , vol. 9, no. 1, pp. 25–32, 2022, doi: 10.33369/pseudocode.9.1.25-32.
[12] E. Marvaro and R. Sefina Samosir, “Penerapan Business Intelligence dan Visualisasi Informasi di CV. Mitra Makmur Dengan Menggunakan Dashboard Tableau,” KALBISCIENTIA J. Sains dan Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 37–46, 2021, doi: 10.53008/kalbiscientia.v8i2.197.
[13] D. Saepuloh, “Visualisasi Data Covid 19 Provinsi DKI Menggunakan Tableau,” J. Ris. Jakarta , vol. 13, no. 2, pp. 55–64, 2020, doi: 10.37439/jurnaldrd.v13i2.37.
[14] A.  Fatharani,  I.  Darmawan,  A.  Syahrina, and M.  Sc, “Perancangan  Dan  Evaluasi  Visualisasi Informasi Interaktif Data Multidimensional Pada Studi Kasus Rumah Sakit Tiara Bekasi,” e- Proceeding Eng. , vol. 7, no. 3, pp. 9670–9679, 2020.
[15] P.  Examiner,  C.  Sun,  and  R.  U.  S.  A.  Data,  “Platform  And  Software  Framework  For  Data Intensive  Applications  In  The  Cloud,”  vol.  2,  2020,  [Online].  Available: https://patents.google.com/patent/US10810220B2/en
[16] Sudirman, “Manajemen Data Pendidikaan Anak Secara Real-Time Dengan Open-Source Smart Register Platform (OpenSRP),” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 33–38, 2021, doi: 10.37373/infotech.v2i1.110.
[17] Aris  Setiawan  and  Wisnu  Pracoyo,  “Analisis  Kinerja  Exhaust  Gas  Heat  Exchanger  Dengan Menggunakan Diagram Pareto,” TEKNOSAINS  J. Sains, Teknol. dan Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 83–89, 2022, doi: 10.37373/tekno.v9i2.196.
[18] N.  K.  Zuhal,  “Study  Comparison  K-Means  Clustering  dengan  Algoritma  Hierarchical Clustering,” Univ.  Nusant.  PGRI  Kediri.  Kediri ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  200–205,  2022,  [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/stains/article/view/1495
142 Ammar Rusydi, Firman Noor Hasan
Implementasi business intelligence untuk visualisasi kekuatan sinyal internet di Indonesia menggunakan platform tableau
[19] N. Novianti, M. Zarlis, and P. Sihombing, “Penerapan Algoritma Adaboost Untuk Peningkatan Kinerja  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Imbalance  Dataset  Diabetes,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 6, no. April, pp. 1200–1206, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.4017.