## PENGEMBANGAN DASHBOARD INTERAKTIF UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN DAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN
Diqy Fakhrun Shiddieq 1 , Agna Hilyah 2 1,2 Fakultas Ekonomi, Universitas Garut email: 1 diqy@uniga.ac.id, 2 24025120025@fekon.uniga.ac.id

## Abstract
Interactive dashboards emerge as an effective solution to meet these needs by providing real-time visual  displays  of  business  performance  and  enabling  users  to  explore  data  easily.  Despite  the increasing  demand  for  interactive  dashboards,  many  organizations  still  face  challenges  in developing  and  managing  dashboards  according  to  their  needs.  This  study  aims  to  develop  an interactive  dashboard  for monitoring  product  sales  that  aligns  with  business  objectives,  using  a case  study  of  Adidas  shoe  sales  with  data  obtained  from  www.keggle.com.  The  methodology employed in this research involves two processes: system analysis and system design. The findings of  this  research  present  a  data  analysis  dashboard  for  Adidas  shoe  sales,  including  sales  data, profit,  revenue,  and  total  sales  data per  month  and  per  region  for  each  product.  The  successful development  of  interactive  dashboards  is  expected  to  provide  significant  benefits,  including increased operational efficiency, cost savings, and enhanced competitiveness in the market.

## Keywords: Interactive dashboards, Business performance, Product sales

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan  cepat  dalam  era  digital  telah memicu  transformasi  besar  dalam  dunia  bisnis. Organisasi  modern  memerlukan  alat  yang efektif  untuk  mengelola  informasi  bisnis  dan membuat keputusan yang tepat waktu. Penggunaan  teknologi  informasi  yang  canggih menjadi suatu kebutuhan penting dalam konteks ini.  Pemahaman  mendalam  tentang  kinerja bisnis  dan  pengambilan  keputusan  yang  cerdas merupakan kunci keberhasilan suatu perusahaan.  Organisasi  perlu  memiliki  cara yang  efisien  untuk  memvisualisasikan  data, menganalisis  tren,  dan  merespons  perubahan pasar secara cepat [1].
Dashboard interaktif muncul sebagai solusi yang  efektif  dalam  memenuhi  kebutuhan tersebut.  Mereka  menyediakan  tampilan  visual waktu nyata tentang kinerja bisnis, memungkinkan  pengguna  untuk  menjelajahi data  dengan  mudah,  dan  membuat  keputusan berdasarkan informasi yang terkini[2].
Meskipun kebutuhan akan dashboard interaktif  meningkat,  banyak  organisasi  masih menghadapi  tantangan  dalam  mengembangkan dan  mengelola dashboard yang  sesuai  dengan
kebutuhan mereka. Kurangnya pengetahuan teknis,  sumber  daya  yang  terbatas,  dan pemahaman  yang  rendah  tentang  manfaat dashboard interaktif dapat menjadi hambatan[3].
Pada  penelitian  sebelumnya  berjudul " Dashboard monitoring  pemesanan  produk percetakan dengan pendekatan key performance indikator" yang dilakukan oleh [7],  fokus  penelitian  lebih  pada  analisis visualisasi pemesanan barang menggunakan kpi.  selanjutnya  penelitian  yang  berjudul “Dashboard  Visualisasi  Data  UMK  sebagai Alat  Pengambilan  Keputusan  menggunakan Microsoft Power BI” yang dilakukan oleh [4], penilitian  ini  digunakan  untuk  melakukan membuat dashboard monitoring  data  umk dengan menggunakan pendekatan dashboard analitik Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dashboard interaktif monitoring  penjualan  produk  yang  sesuai dengan  sasaran  bisnis  dengan  contoh  kasus penjualan  sepatu  adidas  yang  datanya diperoleh  dari  www.keggle.com.  Dengan fokus pada kebutuhan khusus suatu industri atau  perusahaan, dashboard ini  dirancang
untuk  memberikan  wawasan  mendalam  yang dapat  digunakan  oleh  berbagai  tingkatan manajemen.
Pengembangan dashboard interaktif  yang sukses diharapkan dapat memberikan  manfaat  signifikan,  termasuk peningkatan efisiensi operasional, penghematan biaya, dan peningkatan daya saing di pasar.
Fokus  penelitian  ini  adalah  memahami seberapa  mudah  pengguna  dapat  berinteraksi dan memahami informasi dalam dashboard dari masing-masing alat. Hasil evaluasi menunjukkan  bahwa  Power  BI  mendapat penilaian lebih baik daripada Tableau, walaupun beberapa  peserta  masih  mengalami  kesulitan menemukan  opsi  tertentu,  terutama  terkait ukuran font yang kecil [5].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  atau  langkah-lagkah  yang  dilakukan pada penelitian ini dimulai dari tahap analisis sistem selanjutnya  diikuti  dengan  tapah  Design  sistem seperti terlihat pada gambar 1.
Gambar  1. Tahapan Penelitian
a. Analisis Sistem
1. Justification
Merupakan langkah awal dalam pembuatan sebuah dashborad, aktivitas yang dilakukan pada tahap  ini  adalah  melakukan  identifikasi  dan analisis  strategi  yang  akan  diimplementasikan pada  data  penjualan  sepatu  adidas  untuk mendapatkan solusi dari tujuan yang ditetapkan.
2. Planning
Dalam tahapan ini terdapat dua aktivitas utama,  yaitu  : Entreprise  Infrastructure Evaluation dan Project  Planning .  Tahap pertama yaitu melakukan identifikasi terhadap  infrastruktur  yang  dimiliki  seperti hardware,  software.  Tahap  kedua  adalah melakukan perencaan proyek pengembangan dashboard yang akan dilaksanakan.

## 3. Business Analysis
Dalam tahapan ini terdapat dua aktivitas utama, yaitu : Project Requirement Definition dan  Data  Analysis.  kegiatan  analisis  yang pertama adalah menentukan hubungan antar tabel  data  yang  digunakan,  selanjutnya adalah  melakukan  analisis  terhadap  kualitas data  yang  dimiliki  dalam  pembuatan dashboard.
b. Perancangan Sistem
1. Design
Dalam tahapan ini terdapat dua aktivitas utama,  yaitu  : Database  design dan ETL design .  Tahapan  pertama  adalah  dengan melakukan  desain  terhadap  database  yang dimiliki seperti relasi data, selanjutnya adalah melakukan  transform  data  sesuai  dengan format dalam Power BI.

## 2. Construction
Dalam tahapan ini terdapat tiga aktivitas utama, yaitu : ETL Development, Application
Prototyping dan Application  Development .
Tahapan pertama adalah dengan melakukan loading data kedalam Power BI, selanjutnya dilakukan  pembuatan report untuk  setiap kategori  data,  dan  langkah  terakhir  adalah melakukan  penggabungan report kedalam satu layar dashboard .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  yang  didapatkan selama melakukan penelitian ini berdasarkan tahapan penelitian yang di gunakan.
a. Analisis Sistem
1. Justification
Data sample diambil dari situs www.kaggle.com,  sehingga  KPI,  analisis bisnis  perusahaan  dan  tujuan  bisnis  dalam penelitian  ini  hanya  diasumsikan  saja. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset mengenai data penjualan dari
merek  sepatu  adidas,  jumlah  data  penjualan sepatu adidas yang diolah sebanyak 9.688 baris data.
2. Planning
Identifikasi    kebutuhan  infrastruktur  yang dibutuhkan  dalam  pembuatan  dashboard  data penjualan ini adalah seperti pada gambar 2.
Gambar  2 : Kebutuhan Infrastruktur
Aktivitas selanjutnya dalam planning adalah dengan  menentukan  tujuan  dari  pembuatan dashborad ini. Tujuan dari pembuatan dashboard pada penelitian ini adalah :
▪ Menampilkan  jumlah  terjual  berdasarkan kriteria waktu
▪ Menampilkan  jumlah  profit  berdasarkan kriteria waktu
▪ Menampilkan  Bulan  dengan  jumlah  profit dan jumlah terjual ter banyak
▪ Menampilkan Chart untuk melihat persentase jumlah terjual per produk
▪ Menampilkan sebaran penjualan menggunakan Map
3. Business Analysis
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  proses pemilihan  data-data  yang  akan  dimasukan kedalam dashboard , setelah di analisis data yang akan diolah adalah : Retailer, Retailer ID, Invoice
Date, Region, State, City, Product,  Price per  Unit,  Units  Sold,  Total  Sales,  Operating Profit, Operating Margin, Sales Method.
b. Perancangan Sistem
1. Design
Desain  database  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari satu tabel hasil summary dati data penjualan sepatu adidas yang berisi dua jenis  tipe  kolom  data,  yaitu  kolom  simple  dan kolom  hasil  operasi  dari  data  yang  lain.  Tabel dashborad ini terlihat pada gambar 3.
Gambar  3 : Desain Tabel
Aktivitas selanjutnya setelah desain tabel adalah melakukan penetuan kriteria pembersihan  data  yang  diperlukan  ( ETL Design ) dengan menentukan data yang akan di transform dan di bersihkan. Pada tahapan ini  peneliti  menentukan  data  berdasarkan Validitas data, Error, dan Null sebagai berikut :
• Tidak Valid > 75% → Drop
• Tidak Valid lebih rendah → Transform
• Error → Drop
• Null > 75% → Drop
• Null lebih kecil → Transform

## 2. Construction
Tahapan pertama dalam proses ini adalah dengan melakukan proses pembersihan data, memasukan data kedalam dataset power BI. Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  untuk menyesuaikan  format  data  sesuai  dengan ketentuan yang ditetapkan. Hasil dari tahapan pembesihan data dapat terlihat pada gambar 4.
Gambar  4 : Proses Pembersihan Data
Tahapan  kedua  dalam  proses  ini  adalah dengan  melakukan prototyping dashboard .
Tujuan  dari Prototyping merupakan  rancangan sementara dari dashboard . Prototype digunakan untuk  mengetahui  kekurangan  yang  harus diperbaiki  sesuai  dengan  kebutuhan  dari pengguna dashboard.
a). Menampilkan Data Revenue
Laporan  pertama  dalam  prototyping  adalah dengan  melakukan  pembuatan  tabel  yang menampilkan  revenue,  profit  untuk  setiap produk, seperti gambar 5.
Gambar  5 : Tabel Revenue
Laporan pada gambar 5 menunjukan nilai jumlah produk terjual yaitu sebesar $462.349, jumlah revenue sebesar $24.237.325, jumlah profit  sebesar  $63.375.710  dan  persentase GPM  sebesar  2.61%  untuk  setiap  produk adidas.
b). Menampilkan jumlah data terjual Laporan  untuk  menampilkan  berapa jumlah  data  yang  terjual  selama  periode tertentu  berdasarkan  bulan,  seperti  terlihat pada gambar 6.
Gambar  6 : Jumlah Terjual
Gambar 6 menunjukan grafik perkembangan  jumlah  produk  yang  terjual bersasarkan bulan pada setiap tahunnya.
c). Menampilkan  data  bulan  penjualan terbaik.
Laporan  untuk  menampilkan  data  bulan terbaik  dengan  jumlah  penjualan  paling banyak. Laporan ini bertujuan untuk melihat pada bulan apa penjualan terbesar didapatkan oleh merek sepatu adidas, seperti terlihat pada gambar 7.
Gambar  7 : Bulan Terbaik Penjualan
Gambar 7 menunjukan bahwa bulan dengan penjualan  terbesar  terjadi  pada  April  dengan jumlah produk terjual sebanyak 462349 unit.
d). Menampilkan  jumlah  terjual  berdasarkan wilayah
Laporan terakhir yang dibuat adalah laporan penjualan  berdasarkan  wilayah.  Gambar  8 menampilkan sebaran wilayah penjualan merek sepatu adidas yang telah terjual.
Gambar  8 : Penjualan berdasarkan Area Gambar  8  menunjukan  sebaran  data penjualan  sepatu  adidas  yang  ditampilkan berdasarkan  area  wilayah  penjualan.  Jumlah penjualan digambarkan menggunakan bentuk lingkaran berwarna. Ukuran lingkaran menunjukan  jumlah  penjualan  dengan  nilai terbesar,  semakin  besar  ukuran  lingkaran, maka  semakin  besar  jumlah  penjualan  di wilayah  tersebut,  begitu  juga  sebaliknya, semakin  kecil  ukuran  lingkaran,  maka semakin  kecil  jumlah  penjualan  yang  terjadi di wilayah tersebut.
e). Membuat fitur filter data
Setelah  semua  laporan  yang  direncanakan sudah  terbentuk,  selanjutnya  adalah  membuat sebuah menu yang digunakan untuk melakukan selesai data yang akan ditampilkan pada sebuah layar dashborad. Gambar 9 memperlihatkan fitur untuk  melakukan  seleksi  data  berdasarkan kriteria tertentu.
Gambar  9 : Menu Filter Data Gambar  9  menunjukan  fitur  untuk melakukan seleksi data yang akan ditampilkan pada  menu  dashboard.  Seleksi  data  yang disediakan  berdasarkan  tahun  penjualan produk.
Tahapan terakhir dari Contrucstion adalah melakukan penggabungan semua laporan yang telah  dibuat  dalam  datu  area  dashborad. Gambar  10  memperlihatkan  tampilan  laporan dashborad interakif mengenai penjualan sepatu adidas.
Gambar  10 : Dashboard Interaktif
Gambar  10  menunjukan  hasil  pembuatan dashboard  interaktif  mengenai  sebaran  data penjualan  sepatu  merek  adidas.  Proses interaktif  terjadi  ketika  pengguna  melakukan filterisasi terhadap data, maka data dashboard akan  mengikuti  kriteria  yang  dipilih  oleh pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari proses penelitian yang telah dilakukan terhadap dataset penjualan sepatu merek  adidas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa penelitian  ini  dapat  menghasilkan  sebuah
dashboard interaktif yang terdiri dari data profit dan revenue, jumlah penjualan perbuan, jumlah penjualan perwilayah  dan  dapat  melakukan  seleksi  data terhadap  dashboard.  Dengan  adanya  dashboard  ini diharapkan  dapat  memberikan  kemudahan  dalam mempelajari  data  penjualan  untuk  upaya  dalam mengembailan keputusan bisnis.

## 5. REFERENSI
[1] Harto,  Budi  &  Rukmana,  Arief  &  Subekti, Rino  &  Tahir,  Rusdin  &  Waty,  Ervina  &
Situru,  Agatha  &  M.Kom,  Sepriano.  (2023). TRANSFORMASI BISNIS

## DI
ERA DIGITAL  (Teknologi  Informasi  dalam
Mendukung  Transformasi  Bisnis  di  Era Digital).
[2] José  A  Macías,  Clemente  R.  Borges, Monitoring and forecasting usability
indicators:  A  business  intelligence  approach for  leveraging  user-centered  evaluation  data, Science of Computer Programming, Vol 234,
2024, ISSN 0167-6423,
[3] J.  E.  Bororing,  "Implementasi  Dashboard Microsoft  Power  BI  untuk  Visualisasi  Data Covid-19 Indonesia," Jurnal Informasi Interaktif ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  21,  Jan.  2022, ISSN: 2527-5240.
[4] L.  Nafiisa,  Y.  N.  Wahono  Putri,  dan  Q. Ayunin,  "Dashboard  Visualisasi  Data  UMK sebagai Alat Pengambilan Keputusan menggunakan  Microsoft  Power  BI,"  tahun
2022.
[5] L.  D.  Rachmawati  and  F.  N.  Hasan, "Implementasi  Business  Intelligence  untuk Analisa  dan  Visualisasi  Data  Penyebab Kematian Di Indonesia Menggunakan Platform  Tableau," J.  Informatika  dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 5, no. 1, pp. 45-53, Mar. 2023. DOI: 10.1234/jirpl.2023.01.005.
[6] F. Nunes, C. Correa, A. Jandrey, A. Barcelos, D.  Reyes,  M.  Bernardes,  A.  Sales,  M.  S. Silveira,  "Data  Visualization  on  Focus: Exploring  Communicability  of  Dashboards Generated  from  BI  Tools,"  in IHC  '20 , Diamantina, Brazil, Oct. 26–30, 2020.
[7] R. Darman, "Dashboard Monitoring Pemesanan  Produk  Percetakan  Dengan Pendekatan  Key  Performance  Indikator"
Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer , vol.  4,  no.  1,  pp.  497-505,  2023.  e-ISSN: 2723-3898.
[8] G.  Deckler, Learn  Power  BI:  A
Comprehensive,  Step-by-Step  Guide  for Beginners to Learn Real- World Business
Intelligence , 2022.
[9] Powell, Microsoft  Power  BI  Cookbook: Creating  Business  Intelligence  Solutions of  Analytical  Data  Models,  Reports,  and
Dashboards ,  2017.  Google  Books.
(Online) [Accessed January 7, 2024].