Visualisasi Data Dalam Pembuatan Dashboard Mitsubishi Power BI Report MMID Menggunakan Metode Exponential Smoothing

• TEDY MARTIN

---

ABSTRAK

ABSTRAK

TEDY MARTIN – 12190051. Visualisasi Data Dalam Pembuatan Dashboard Mitsubishi Power BI Report MMID Menggunakan Microsoft Power BI.

Visualisasi data adalah tampilan grafik yang berisi informasi dan data, Upaya untuk membantu user dalam memahami isi data dalam bentuk konteks visual. Dashboard merupakan sistem aplikasi Businiess Intelligemce yang sederhana dan berguna bagi perusahaan dalam penyajian data secara rinci agar dapat di monitoring secara berkala. Penulis menemukan bahwa monitoring data layanan masih kurang efektif, hal ini dikarenakan tidak ada sistem aplikasi pendukung monitoring data layanan yang ada. Penelitian ini bertujuan membuat sistem aplikasi pendukung bagi perusahaan untuk memonitoring data layanan user activity agar memudahkan user dalam memantau data layanan secara efesien. Metode penelitian yang digunakan yaitu exponential smoothing. Tujuan dari penelitian menggunakan metode ini untuk memprediksi data user yang menginstall dan menguninstall aplikasi My Mitsubishi ID. Tahapan dari penelitian ini identifikasi masalah, tujuan penelitian, pengumpulan data, analisis dan pengolahan data, desain, pembuatan visualisasi dashboard. Hasil akhir dari penelitian ini adalah dashboard monitoring yang dapat memprediksi data yang akan terupdate pada user yang menginstall dan menguninstall aplikasi My Mitsubishi ID.ABSTRAK TEDY MARTIN – 12190051. Visualisasi Data Dalam Pembuatan Dashboard Mitsubishi Power BI Report MMID Menggunakan Microsoft Power BI. Visualisasi data adalah tampilan grafik yang berisi informasi dan data, Upaya untuk membantu user dalam memahami isi data dalam bentuk konteks visual. Dashboard merupakan sistem aplikasi Businiess Intelligemce yang sederhana dan berguna bagi perusahaan dalam penyajian data secara rinci agar dapat di monitoring secara berkala. Penulis menemukan bahwa monitoring data layanan masih kurang efektif, hal ini dikarenakan tidak ada sistem aplikasi pendukung monitoring data layanan yang ada. Penelitian ini bertujuan membuat sistem aplikasi pendukung bagi perusahaan untuk memonitoring data layanan user activity agar memudahkan user dalam memantau data layanan secara efesien. Metode penelitian yang digunakan yaitu exponential smoothing. Tujuan dari penelitian menggunakan metode ini untuk memprediksi data user yang menginstall dan menguninstall aplikasi My Mitsubishi ID. Tahapan dari penelitian ini identifikasi masalah, tujuan penelitian, pengumpulan data, analisis dan pengolahan data, desain, pembuatan visualisasi dashboard. Hasil akhir dari penelitian ini adalah dashboard monitoring yang dapat memprediksi data yang akan terupdate pada user yang menginstall dan menguninstall aplikasi My Mitsubishi ID.

KATA KUNCI

Visualisasi Data,Microsoft Power BI,Dashboard,Exponential Smoothing

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] “PT. Transcosmos Indonesia.” https://www.trans-cosmos.co.id/company/ (accessed Jul. 18, 2023).

[2] R. Steven, K., Hariyanto, S., dan Arijanto, “Penerapan Business Intelligence Untuk Menganalisis Data Pada PT. Suryaplas,” J. Algor, vol. Vol.2, no. No.2, pp. 41–50, 2021.

[3] M. Ariandi and S. Rahma Puteri, “Analisis Visualisasi Data Kecamatan Kertapati menggunakan Tableau Public,” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu dan Tek. Komputer), vol. 14, no. 2-b, pp. 366–373, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/5141

[4] C. Abadi and K. L. K. Malang, Buku Modul Visualisasi Data Menggunakan Data Studio, no. August. CV. Literasi Nusantara, 2022. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/profile/SitaMuharni/publication/362791707_BUKU_VISUALISASI_DATA_MENGGUNA KAN_DATA_STUDIO/links/62ff66d1eb7b135a0e462e4f/BUKUVISUALISASI-DATA-MENGGUNAKAN-DATA-STUDIO.pdf

[5] I. G. I. Sudipa et al., Teknik Visualisasi Data. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Teknik_Visualisasi_Data/LjC4EAAAQB AJ?hl=id&gbpv=1&dq=visualisasi data&pg=PA5&printsec=frontcover

[6] I. Asrowardi, “Analisis dan Perancangan Dashboard Information System Untuk 48 48 Monitoring Tugas Akhir Mahasiswa,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 6, no. 1, pp. 29–34, 2021.

[7] G. F. N. Dikipride Despa, Najib Amaro, Meizano Ardhi Muhammad, “DASHBOARD PENGAWASAN BESARAN LISTRIK WAKTU NYATA,” Barometer, vol. 4, 2019.

[8] J. Arnold, Learning Microsoft Power BI Transforming Data into Insights. O’Reilly Media, 2022. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Learning_Microsoft_Power_BI/claKEAA AQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=Learning Microsoft Power BI Transforming Data into Insights&pg=PP1&printsec=frontcover

[9] J. Arifin, Menguasai Microsoft Office Excel 2019. 2019. [Online]. Available: https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=GBGhDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=sel+excel+absolut+relatif&ots=S561Egub28&sig=gVDMauATJyUsK AAF328smzogo8k

[10] A. Lusiana and P. Yuliarty, “PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov. J. Tek. Ind., vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.

[11] R. M. Assyifa, M. F. A., Andarsyah, R., & Awangga, Tutorial Optimasi Single Exponential Smoothing Menggunakan Algoritma Genetika. 2020. [Online]. Available:https://www.google.co.id/books/edition/TUTORIAL_OPTIMASI_SINGLE_EXP ONENTIAL_SMO/D-T8DwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=metode peramalan 49 49 exponential smoothing&pg=PA1&printsec=frontcover

[12] N. P. L. Santiari and I. G. S. Rahayuda, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 3, p. 203, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1520.

[13] D. Ridho, “Analisis Visualisasi Dan Pemetaan Data Tanaman Padi Di Indonesia Menggunakan Microsoft Power Bi,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 156–162, 2018.

[14] A. Alexander and B. Noranita, “Penerapan Business Intelligence Dashboard Pada Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional Menggunakan Metodologi Scrum,” J. Masy. Inform., vol. 12, no. 2, pp. 66–77, 2021, doi: 10.14710/jmasif.12.2.41048.