Implementasi Business Intelligence Untuk Menganalisis Data Jumlah Penduduk Di DKI Jakarta Menggunakan Platform Tableau
Kata Kunci:
Business Intelligence, Population, DKI Jakarta, TableauAbstrak
Di Indonesia khususnya di provinsi DKI Jakarta, pertumbuhan jumlah penduduk terus bertambah di setiap tahunnya. Data mengenai pertumbuhan jumlah penduduk di provinsi DKI Jakarta menjadi faktor penting sebagai bahan perhitungan pengambilan keputusan berdasarkan hasil visualisasi pada data tersebut. Tujuan dari artikel ini adalah untuk memvisualisasikan data pertumbuhan penduduk dari tahun 2019 hingga tahun 2021 di provinsi DKI Jakarta dengan menerapkan sistem Business Intelligence untuk menampilkan hasil perkembangan jumlah pertumbuhan penduduk yang telah terdata pada tahun 2019 sampai tahun 2021 di provinsi DKI Jakarta. Metode adalah dengan mengolah dataset jumlah penduduk di provinsi DKI Jakarta dari www.data.jakarta.go.id dengan menggunakan Tableau. Hasilnya berupa laporan dalam bentuk visualisasi dashboard seperti total data penduduk, jumlah pertumbuhan pendudukan berdasarkan tahun dan kota di provinsi DKI Jakarta yang dapat digunakan untuk mendukung sebuah pengambilan keputusan. Tampilan data yang dihasilkan dari hasil analisis akan divisualisasikan dengan dashboard secara interaktif dengan Tableau agar mudah untuk dipahami.
Unduhan
Referensi
O. Shalih, M. Khaerunnisa, A. Safrizal, P. Latar, dan B. Masalah, “ANALISIS FUNGSI BANJIR KANAL TIMUR : Dalam Menanggulangi Banjir di Wilayah DKI Jakarta bagian Timur.” [Daring]. Available: http://kelanatambora.blogspot.com/2009/10/bkttembus-
T. Shofi Edriani, A. Rahmadani, D. Michiko, dan M. Noor, “Analisis Hubungan Kepadatan Penduduk dengan Pola Penyebaran COVID-19 Provinsi DKI Jakarta menggunakan Regresi Robust,” Original Article Indonesian Journal of Applied Mathematics, vol. 1, no. 2, hlm. 51–60, 2021, [Daring]. Available: https://journal.itera.ac.id/index.php/indojam/
“GENTA MULIA DINAMIKA KEPENDUDUKAN DI IBUKOTA JAKARTA (Deskripsi Perkembangan Kuantitas, Kualitas dan Kesejahteraan Penduduk di DKI Jakarta)”.
Ridwan, M., Hidayanti, S., & Nilfatri, N, "STUDI ANALISIS TENTANG KEPADATAN PENDUDUK SEBAGAI SUMBER KERUSAKAN LINGKUNGAN HIDUP", IndraTech, vol. 2, no. 1, pp. 25-36, Aug. 2021.
D. Djamaludin, H. Oemar, dan A. Rachmani T, “Implementasi Business Intelligence dalam Peningkatan Kinerja Manajemen Baitul Mal Unisba,” JIE Scientific Journal on Research and Application of Industrial System, vol. 6, no. 2, hlm. 140, Sep 2021, doi: 10.33021/jie.v6i2.1629.
S. Maesaroh, R. R. Lubis, L. N. Husna, R. Widyaningsih, dan R. Susilawati, “Efektivitas Implementasi Manajemen Business Intelligence pada Industri 4.0.”
S. Angreini and E. Supratman, “Visualisasi Data Lokasi Rawan Bencana Di Provinsi Sumatera Selatan Menggunakan Tableau”, Jurnal-NIK, vol. 2, no. 2, pp. 135-147, Nov. 2021.
“Analisa Big Data Penyebaran Covid-19 Berdasarkan Peta Sebaran dan Peraturan Protokol Dengan Business Intelligence (BI),” Jurnal Ilmiah Komputasi, vol. 20, no. 3, Sep 2021, doi:10.32409/jikstik.20.3.2775.
P. Afikah, A. Avorizano, I. R. Afandi, dan F. N. Hasan, “IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK MENGANALISIS DATA KASUS VIRUS CORONA DI INDONESIA MENGGUNAKAN PLATFORM TABLEAU,” 2022. [Daring]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2023 Prosiding Seminar Nasional Teknoka
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Supported by :
