Penerapan Business Intelligence Untuk Menganalisis Data Kasus Covid-19 Di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Platform Google Data Studio
:
https://doi.org/10.32409/jikstik.22.2.3362Keywords:
Google Data Studio, Covid-19, Business Intelligence, Visualisasi Data, DashboardAbstract
Bagi masyarakat informasi tentang penanganan pandemi COVID-19 memiliki banyak manfaat, salah satu diantaranya adalah kewaspadaan masyarakat meningkat terhadap epidemi virus corona. Penerapan terhadap Business Intelligence (BI) untuk meringkas data dan mengorganisasi dataset. Artikel ini menggunakan Business Intelligence sebagai alat untuk menggambarkan kasus COVID-19 dan menganalisis yang divisualisasikan kedalam Peta persebaran virus corona di Jawa Barat, diagram kasus positif COVID-19 dalam perawatan, diagram kasus kematian, diagram kasus sembuh, diagram kasus pertumbuhan harian positif COVID-19, total kasus keseluruhan COVID-19 yang terkonfirmasi, total keseluruhan kasus kematian, serta total keseluruhan kasus sembuh, dan dashboard Yang Menyajikan Informasi Secara Menyeluruh. Penulisan artikel ini menggunakan data historis yang didapatkan dari web resmi pemerintah Pusat Informasi COVID-19 di Jawa Barat (PIKOBAR) dengan rentang waktu bulan Maret 2020 sampai dengan Januari 2023. Metode penelitian menggunakan data sekunder yaitu dataset dengan tools Google Data Studio. Hasil menganalisis dataset dari penulisan artikel ini yaitu menampilkan visualisasi data dalam bentuk Dashboard pada kabupaten yang terkena epidemi COVID-19 di Provinsi Jawa Barat. Dengan adanya Dashboard yang disediakan oleh Google Data Studio tampilan data menjadi lebih menarik dan informatif. Dengan menganalisis, dan memvisualisasikan data yang relevan, pemerintah dapat membuat keputusan yang lebih efektif dan responsif terhadap penyebaran virus, memastikan kesehatan, dan mengurangi dampak ekonomi dan sosial yang terkait dengan pandemi.Downloads
References
E. Sinduningrum, F. N. Hasan, A. R. Dzikrillah, A. B. Rossianiz, D. Febriawan, and Irawati, “Pengingkatan Kemampuan Data Analytic Melalui Pelatihan ASEAN Data Science Explorers Menggunakan SAP Analytic Cloud,” SELAPARANG J. Pengabdi. Masy. Berkemajuan, vol. 6, no. 4, pp. 1708–1716, 2022, doi: https://doi.org/10.31764/jpmb.v6i4.10734.
Salman, “Penerapan Sistem Business Intelligence ( Bi ) Sebagai Pendukung Pengambilan Keputusan Rekrutmen Dan Seleksi Calon Mahasiswa Baru Di Masa Pandemi Covid-19,” Manaj. Inform. Sist. Inf., vol. 5, pp. 116–126, 2022, doi: 10.36595/misi.v5i2.
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.
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.
F. A. Sariasih, “Implementasi Business Intelligence Dashboard dengan Tableau Public untuk Visualisasi Propinsi Rawan Banjir di Indonesia,” J. Pendidik. Tambusai, vol. 6, pp. 14424–14431, 2022, doi: https://doi.org/10.31004/jptam.v6i2.4715.
S. Siska and D. S. Putri, “Implementasi Business Intelligence Untuk Menganalisis Perbandingan Data Kasus Covid-19 Di Jawa Barat Sebelum Psbb Dan Setelah Psbb,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ., vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.21107/edutic.v7i2.9893.
Bimrew Sendekie Belay, “DAMPAK COVID-19 TERHADAP GANGGUAN MENTAL REMAJA: A SCOPING REVIEW,” J. Ilm. Indones., vol. 7, no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i6.7375.
A. Ernawati, “Tinjauan Kasus COVID-19 Berdasarkan Jenis Kelamin, Golongan Usia, dan Kepadatan Penduduk di Kabupaten Pati,” J. Litbang Media Inf. Penelitian, Pengemb. dan IPTEK, vol. 17, no. 2, pp. 131–146, 2021, doi: 10.33658/jl.v17i2.280.
V. Nomor, D. F. Fuadi, A. W. Saputra, and P. Karina, “Pelatihan Peningkatan Pengetahuan Masyarakat terhadap Masalah dan Penyebab Gangguan Muskuloskeletal Selama Work from Home dan School from Home saat Pandemi COVID-19 Empowerment : Jurnal Pengabdian Masyarakat,” J. Pengabdi. Masy., vol. 1, pp. 462–467, 2022, doi: https://doi.org/10.55983/empjcs.v1i4.166.
D. A. D. Nasution, E. Erlina, and I. Muda, “Dampak Pandemi COVID-19 terhadap Perekonomian Indonesia,” J. Benefita, vol. 5, no. 2, p. 212, 2020, doi: 10.22216/jbe.v5i2.5313.
R. A. Bardijan and S. Binastuti, “Analisis Kesuksesan Sistem Informasi M-Banking Bank DKI Pada Masa Pandemi Dengan Pendekatan Model DeLone and McLean,” J. Ilm. Komputasi, vol. 33, no. 1, pp. 1–12, 2022, doi: https://doi.org/10.32409/jikstik.21.2.3052.
A. Rusydi and F. N. Hasan, “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,” TEKNOSAINS J. Sains, Teknol. dan Inform., vol. 2, pp. 132–142, 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i1.378.
R. Akbar, N. Abedi, R. Handayani, and U. M. Eka, “Analisis Hasil Implementasi Business Intelligence Menentukan Daerah Rawan Banjir dan Kebakaran di Indonesia,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 3, no. 1, p. 65, 2017, doi: 10.26418/jp.v3i1.19878.
F. N. Hayati, M. Silfiani, and D. Nurlaily, “Pemanfaatan Google Data Studio Untuk Visualisasi Data Bagi Kepala Gudang UD Salim Abadi,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. ITK, vol. 2, no. 2, pp. 87–94, 2021, doi: 10.35718/pikat.v2i2.619.
A. Chapman et al., “Dataset search: a survey,” VLDB J., vol. 29, no. 1, pp. 251–272, 2020, doi: 10.1007/s00778-019-00564-x.
G. Snipes, “Product Review Google Data Studio,” J. Librariansh. Sch. Commun., vol. 6, no. General Issue, pp. 0–5, 2018, doi: 10.7710/2162-3309.2214.
R. Mus, T. Thaslifa, M. Abbas, and Y. Sunaidi, “Studi Literatur: Tinjauan Pemeriksaan Laboratorium pada Pasien COVID-19,” J. Kesehat. Vokasional, vol. 5, no. 4, p. 242, 2021, doi: 10.22146/jkesvo.58741.
W. Musu, A. Ibrahim, and Heriadi, “Pengaruh Komposisi Data Training dan Testing terhadap Akurasi Algoritma C4 . 5,” Pros. Semin. Ilm. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf., vol. X, no. 1, pp. 186–195, 2021.
R. Nisa, A. Mawarni, and S. Winarni, “Hubungan Beberapa Faktor dengan Kehamilan Tidak Diinginkan di Indonesia Tahun 2017 (Analisis Data Sekunder SDKI Tahun 2017),” J. Ris. Kesehat. Masy., vol. 1, no. 2, pp. 1–10, 2021.
Arie Gunawan, Agus Iskandar, and Olipa Sarta Matilda Purba, “Rancang Bangun Business Intelligence Untuk Memantau Purna TKI pada BNP2TKI,” J. Ilm. Komputasi, vol. 22, no. 1 SE-Sistem Informasi, Apr. 2023, doi: 10.32409/jikstik.22.1.3325.
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.
I. R. Afandi, D. Febriawan, A. Shifah, F. Faturohman, and F. Nazihah, “Aplikasi SIPEDRO 1 . 0 untuk pemantauan hidroponik dengan platform blynk terintegrasi ESP32 SIPEDRO 1 . 0 application for hydroponic monitoring with ESP 32 integrated blynk platform,” TEKNOSAINS J. Sains, Teknol. dan Inform., vol. 10, pp. 71–81, 2023, doi: https://doi.org/10.37373/tekno.v10i1.334.
D. F. Lessy, A. Avorizano, and F. N. Hasan, “Penerapan Business Intelligence Untuk Menganalisa Data Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Tableau Public,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, pp. 2–9, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5316.