Implementasi Business Intelligence dengan Tableau untuk Optimasi Pengambilan Keputusan Perusahaan Freight Forwarder
:
https://doi.org/10.32409/jikstik.23.3.3620Keywords:
Business Intelligence, Freight Forwarder, Tebleau, Visual Data, DashboardAbstract
Banyaknya permintaan pengiriman didalam perusahaan freight forwarder merupakan suatu tantangan bagi mereka yang berkecimpung dibidang tersebut. Permintaan pengiriman biasanya mulai dari Indonesia sampai mancanegara. Tidak heran para pekerja menemukan masalah didalamnya, karena pengiriman tidak hanya melalui darat tetapi laut maupun udara. Sehingga banyaknya variable yang harus diperhatikan dalam pengambilan keputusan dibutuhkan analisis yang kuat dari variable – variable penunjang pengambilan keputusan. Tujuan penelitian ini untuk memvisualisasikan persebaran konsumen di Indonesia dengan mengimplementasikan Business Intelligence untuk menampilkan wilayah dengan permintaan tertinggi, estimasi pengiriman, beratnya muatan paket, kepuasan konsumen, pemasaran berdasarkan bulan, dan diskon pengiriman. Metode penelitian ini diperoleh dari dataset PT. MAZTRANS GLOBAL INDO dari Januari – Desember 2023. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa kota Jakarta Timur menjadi kota dengan pengiriman terbanyak dengan total pengiriman 8.963. Serta pada tahun 2023 PT. MAZTRANS GLOBAL INDO berhasil mengirim paket sebanyak 162.814 dengan average rating sebesar 4,5. Dengan menggunakan tableau, tampilan visualsiasi data yang dihasilkan menjadi interaktif dan menarik. Sehinnga dapat mempermudah perusahaan dalam menganalisis permasalahan yang ada
Downloads
References
I. Gede. dkk Iwan Sudipa, Teknik Visualisasi Data. 2023. Accessed: Nov. 08, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=LjC4EAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA16&dq=penjelasan+visualisasi+data&ots=vO-8lshcXf&sig=Yj3T7Pgh20NP-5l6JI4bajfSX-4&redir_esc=y#v=onepage&q=penjelasan%20visualisasi%20data&f=false
D. Triyanto, M. Sholeh, and F. N. Hasan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia,” Media Online), vol. 3, no. 6, pp. 586–594, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.769.
D. Saepuloh, “Visualisasi Data Covid 19 Provinsi DKI Menggunakan Tableau,” Jurnal Riset Jakarta, vol. 13, no. 2, Dec. 2020, doi: 10.37439/jurnaldrd.v13i2.37.
D. Triyanto, M. Sholeh, and F. N. Hasan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Bencana Banjir di Indonesia,” Media Online), vol. 3, no. 6, pp. 586–594, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.769.
P. Afikah, A. Avorizano, I. R. Afandi, and F. N. Hasan, “IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK MENGANALISIS DATA KASUS VIRUS CORONA DI INDONESIA MENGGUNAKAN PLATFORM TABLEAU,” 2022. [Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
Gartner Digital Markets, “Software Market Insights: Business Intelligence (BI) and Data Analytics,” 2022. Accessed: Nov. 08
, 2023. [Online]. Available: https://www.gartner.com/ngw/globalassets/en/digital-markets/documents/software-market-guide-bi-data-analytics.pdf
L. kerta W. N. A. P. Suhartini, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pendataan Obat Berdasarkan Laporan Bulanan Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Lombok Timur,” Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 3, pp. 147–156, 2020.
P. Henindya Nugraha, M. Y. Romdoni, and R. Djutalov, “ANALISIS PENGGABUNGAN DATA RUMAH SAKIT MENGGUNAKAN PROSES EKTRAK TRANSFORMASI DAN LOAD DENGAN METODE K-MEANS,” JORAPI : Journal of Research and Publication Innovation, vol. 1, no. 4, 2023.
H. Bagas, A. #1, D. Trivena, and Y. S. Kom, “Analisis Dataset menggunakan Sentiment Analysis (Studi Kasus Pada Tripadvisor),” 2021. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/andrewm
vd/trip-advisor-hotel-reviews
Baiq Nurul Azmi, Arief Hermawan, and Donny Avianto, “Analisis Pengaruh Komposisi Data Training dan Data Testing pada Penggunaan PCA dan Algoritma Decision Tree untuk Klasifikasi Penderita Penyakit Liver,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 4, no. 4, pp. 281–290, Feb. 2023, doi: 10.35746/jtim.v4i4.298.
D. S. Gunawan, E. A. Saputra, F. H. Purnama, and S. Sani, “DAILY DATA VISUALIZATION OF PLANT III PT PETROKIMIA GRESIK VIA DASHBOARD UP DATE,” Konversi, vol. 11, no. 2, Oct. 2022, doi: 10.20527/k.v11i2.14018.