kerja praktik insight · 2021. 1. 14. · lapangan di bagian data exchange selama kerja praktik. 5....

1

[Halaman ini sengaja dikosongkan]

KERJA PRAKTIK – IF184801

Pembuatan Insight dari Data Berbentuk Visualisasi untuk PT. Telekomunikasi Indonesia

PT. Telekomunikasi Indonesia

Jl. Sisingamangaraja No.4, RW.1, Selong, Kec. Kby. Baru, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12110

Periode : 15 Juni 2020 - 1 September 2020

Oleh: Tubagus Irkham Izzata Apriwibowo 05111740000012

Hayu Ajeng Radriyantami 05111740000151

Pembimbing Jurusan

Ir. F.X. Arunanto, M.Sc. Pembimbing Lapangan

Rakhman Imansyah

DEPARTEMEN INFORMATIKA

Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2020

ii


iii

KERJA PRAKTIK - IF184801

Pembuatan Insight dari Data Berbentuk Visualisasi untuk PT. Telekomunikasi Indonesia

PT. Telekomunikasi Indonesia

Jl. Sisingamangaraja No.4, RW.1, Selong, Kec. Kby. Baru, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12110

Periode : 15 Juni 2020 - 1 September 2020

Oleh: Tubagus Irkham Izzata Apriwibowo 05111740000012

Hayu Ajeng Radriyantami 05111740000151

Pembimbing Jurusan

Ir. F.X. Arunanto, M.Sc. Pembimbing Lapangan

Rakhman Imansyah

DEPARTEMEN INFORMATIKA

Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2020

iv


vi


vii

Pembuatan Insight dari Data Berbentuk Visualisasi

untuk PT Telekomunikasi Indonesia

Nama Mahasiswa : Tubagus Irkham Izzata A.

NRP : 05111740000012

Nama Mahasiswa : Hayu Ajeng Radriyantami

NRP : 05111740000151

Departemen : Informatika FTEIC-ITS

Pembimbing Jurusan : F.X. Arunanto, M.Sc.

ABSTRAK

PT Telekomunikasi Indonesia merupakan BUMN

yang bergerak dibidang jasa layanan telekomunikasi dan

jaringan di wilayah Indonesia. Banyaknya customer PT

Telkom baik dari instansi pemerintahan, perusahaan swasta

maupun perorangan membuat PT Telkom harus memberikan

pelayanan dengan baik, cepat dan tepat. Banyaknya pertukaran

data yang terjadi di dalam PT Telkom baik dari instansi

pemerintahan, perusahaan swasta maupun perorangan yang

meningkatkan permintaan khususnya dalam pengolahan data

serta insight yang bisa dimunculkan dari data tersebut.

Agar suatu data dapat menghasilkan insight yang

berguna, hal pertama yang dilakukan adalah dengan mengolah

data kotor menjadi data yang siap dipakai dengan cara

viii

melakukan ekstraksi data, membersihkan data, hingga

pembuatan visualisasi data tersebut yang merepresentasikan

insight yang berguna. Tiap insight harus berisi informasi yang

penting (baik informasi umum maupun spesifik) dan dapat

dipahami dengan mudah oleh semua user. Insight yang

dimunculkan juga harus sesuai dengan permintaan dan

kebutuhan dari user terkait.

Kata kunci: PT Telekomunikasi Indonesia, Visualisasi

Data, Insight Data

ix

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha

Esa karena atas berkat limpahan rahmat dan lindungan-Nya

penulis dapat melaksanakan salah satu kewajiban sebagai

mahasiswa Teknik Informatika ITS yaitu Kerja Praktik (KP).

Penulis menyadari masih terdapat banyak kekurangan

baik dalam pelaksanaan kerja praktik maupun penyusunan

buku laporan ini, namun kami berharap buku laporan ini dapat

menambah wawasan pembaca dan dapat menjadi sumber

referensi. Penulis mengharapkan kritik dan saran yang

membangun untuk kesempurnaan penulisan buku laporan ini.

Melalui laporan ini penulis juga ingin menyampaikan

rasa terima kasih kepada kepada orang-orang yang telah

membantu dalam pelaksanaan kerja praktik hingga penyusunan

laporan Kerja Praktik baik secara langsung maupun tidak

langsung. Orang-orang tersebut antara lain adalah:

1. Orang tua penulis,

2. Bapak Ir. F.X. Arunanto, M.Sc., selaku dosen

pembimbing kerja praktik yang telah membimbing

penulis selama kerja praktik berlangsung.

3. Bapak Ary Mazharuddin Shiddiqi, S.Kom.,

M.Comp.Sc., Ph.D., selaku koordinator kerja praktik.

x

4. Bapak Rakhman Imansyah, selaku pembimbing

lapangan di bagian Data Exchange selama kerja

praktik.

5. Bapak Hadiyan Sany Firmansyah, selaku pembimbing

lapangan di sub bagian Data Exchange (insight)

selama kerja praktik yang telah memberikan

bimbingan serta ilmunya kepada penulis.

Surabaya, Agustus 2020

Penulis

xi


xii

DAFTAR ISI

ABSTRAK ........................................................................... vii

KATA PENGANTAR .......................................................... ix

BAB 1 PENDAHULUAN ..................................................... 1

1.1 Latar Belakang ........................................................ 1

1.2 Tujuan ..................................................................... 2

1.3 Manfaat ................................................................... 3

1.4 Rumusan Permasalahan .......................................... 4

1.5 Lokasi dan Waktu Kerja Praktik ............................. 4

1.6 Metodologi Kerja Praktik........................................ 5

1.6.1 Perumusan Masalah ........................................ 5

1.6.2 Studi Literatur ................................................. 5

1.6.3 Analisis dan Pengolahan Data ......................... 6

1.6.4 Implementasi Data .......................................... 7

1.6.5 Evaluasi ........................................................... 8

1.7 Sistematika Laporan ................................................ 8

BAB 2 PROFIL INSTANSI ............................................... 11

2.1 Profil PT. Telekomunikasi Indonesia .................... 11

2.2 Purpose, Visi dan Misi Perusahaan ...................... 12

2.3 Struktur Organisasi ............................................... 13

BAB 3 TINJAUAN PUSTAKA .......................................... 16

3.1 Pengolahan Data ................................................... 16

3.2 Visualisasi Data .................................................... 16

xiii

3.3 Tableau .................................................................. 17

3.4 Python ................................................................... 17

3.5 Structured Query Language .................................. 18

3.6 Database ................................................................ 18

BAB 4 ANALISIS DATA ................................................... 20

4.1 Latar Belakang Masalah........................................ 20

4.2 Tema Analisis Data ............................................... 20

4.3 Tujuan Analisis Data ............................................. 21

4.4 Workflow .............................................................. 21

BAB 5 IMPLEMENTASI DAN HASIL............................ 24

5.1 Visualisasi Persebaran Industri Mikro/Kecil dalam

Bidang Pangan dan Non Pangan dari Data PODES 2018 . 24

5.2 Visualisasi Racing Bar Chart Tentang Kategori

Finance dari Data Pengguna Indihome ............................. 30

5.3 Web Crawling Data Mobilitas COVID-19 Google 31

5.4 Infografis Persebaran Industri Mikro/Kecil dalam

Bidang Pangan dan Non Pangan dari Data PODES 2018 . 41

5.5 Infografis Persebaran UMKM Shopee dari Data Big

Box 44

5.6 Infografis Rata-rata Konsumsi dan Pengeluaran Per

Kapita Sebulan Berdasarkan Jenis Komoditas Makanan

Menurut Daerah Tempat Tinggal ...................................... 46

5.7 Infografis Rata-rata Konsumsi dan Pengeluaran Per

Kapita Sebulan Berdasarkan Jenis Komoditas Makanan

Menurut Provinsi .............................................................. 48

xiv

BAB 6 PENUTUP ................................................................ 51

6.1 Kesimpulan ........................................................... 51

6.2 Saran ..................................................................... 52

xv


1

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Ilmu pengetahuan dan teknologi selalu

bekembang dan berlangsung dengan sangat cepat.

Perkembangan itu bukan hanya dalam hitungan tahun,

bulan, atau hari, melainkan jam, bahkan menit atau detik

terutama berkaitan dengan teknologi informasi dan

komunikasi yang ditunjang dengan data yang banyak dan

beragam.

Data yang banyak dan beragam tersebut harus

diolah terlebih dahulu agar mendapatkan data yang siap

digunakan dan dikembangkan lebih lanjut. Dari tiap data

yang ada harus dapat dimunculkan sebuah insight yang

berguna dan memiliki arti. Insight yang akan dimunculkan

harus mencakup seluruh isi dari data yang ada dengan

padat, ringkas, dan jelas serta dapat dipahami dengan

mudah oleh seluruh user. Selain itu, insight yang

dimunculkan juga harus sesuai kebutuhan dan permintaan

user terkait. Tiap insight direpresentasikan dengan

visualisasi data (baik berupa grafik, angka, dan lain-lain)

yang dibuat dari data yang sudah diolah terlebih dahulu.

2

Pertukaran data yang terjadi di dalam PT Telkom

Indonesia sangat banyak dan masif sehingga pengolahan

data pun harus dilakukan dengan efektif dan efisien.

Selain itu, kebutuhan user yang beragam juga harus dapat

diimplementasikan dengan optimal oleh PT Telkom

Indonesia, salah satunya dalam kebutuhan memunculkan

insight yang berguna dari data yang beragam tersebut.

Maka dari itu, untuk menunjang berbagai kebutuhan user

yang beragam serta data yang beragam juga, kami

berkontribusi dalam memunculkan insight yang berguna

dalam pengolahan serta pembuatan visualisasi dari

berbagai macam data untuk PT Telkom Indonesia.

1.2. Tujuan

Tujuan kerja praktik ini adalah untuk

menyelesaikan kewajiban kuliah kerja praktek di Institut

Teknologi Sepuluh Nopember dengan beban dua SKS.

Selain itu, untuk memenuhi kebutuhan yang diperlukan

oleh PT Telkom Indonesia, yaitu membuat insight dari

berbagai macam data berbentuk visualisasi. Tujuan dari

pembuatan insight tersebut, sebagai berikut :

1. Mendapatkan gambaran umum serta spesifik dari data

yang ada.

3

2. Membuat user interface dari dashboard visualisasi

yang dapat dipahami dengan mudah oleh user.

3. Mendapatkan informasi yang berguna, ringkas, dan

jelas dari data yang ada.

4. Merepresentasikan keseluruhan informasi dari data

yang ada dengan lebih menarik.

1.3. Manfaat

Manfaat yang kami peroleh dalam pelaksanaan

kerja praktik ini, antara lain :

1. Meningkatkan kemampuan bekerjasama dan

teamwork yang efektif dan efisien.

2. Meningkatkan kemampuan berkomunikasi dengan

orang baru

3. Menambah wawasan dan ilmu baru.

4. Mendapatkan pengalaman dan terjun langsung di

lingkungan kerja yang sebenarnya.

Selain itu, manfaat yang kami peroleh dalam

pengerjaan dan pemunculan insight untuk PT Telkom

Indonesia adalah :

1. Memudahkan user dalam memahami isi data

secara ringkas dan jelas serta mendapatkan

4

informasi yang penting dari data tersebut secara

maksimal.

2. Dapat mengetahui desain dashboard dari

visualisasi data yang menarik serta jelas untuk

user.

1.4. Rumusan Permasalahan

Berikut rumusan masalah dalam pelaksanaan

kerja praktik Pembuatan Insight dari Data Berbentuk

Visualisasi untuk PT Telekomunikasi Indonesia :

1. Apa tools yang digunakan dalam memunculkan

insight terhadap data yang ada?

2. Bagaimana melakukan pembuatan insight

terhadap data yang ada ?

3. Bagaimana melakukan pembuatan insight yang

padat dan jelas serta mencakup informasi dari data

yang ada?

1.5. Lokasi dan Waktu Kerja Praktik

Kerja praktik kali ini dilaksanakan pada waktu

dan tempat sebagai berikut :

Lokasi : PT. Telekomunikasi Indonesia

5

Alamat : Jl. Sisingamangaraja No.4, Selong,

Kebayoran Baru, RT.2/RW.1, Selong Pasar Minggu,

Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12110.

Waktu : 15 Juni 2020 - 1 September 2020.

1.6. Metodologi Kerja Praktik

1.6.1. Perumusan Masalah

Untuk membuat insight dari berbagai

data yang ada, dijelaskan secara rinci oleh

pembimbing lapangan kerja praktik.

Penjelasan yang diberikan secara garis besar

yaitu melakukan pengolahan data. Setelah

melakukan pengolahan data, diskusi lebih

lanjut mengenai pembuatan insight berupa

visualisasi dengan menggunakan tools.

1.6.2. Studi Literatur

Pada tahap ini, terdapat penjelasan

mengenai studi literatur yang dipakai untuk

pembuatan insight yang menggunakan

beberapa tools. Untuk mengakses data yang

terdapat di database menggunakan Dbeaver.

6

Untuk mengolah data menggunakan Python

dan Microsoft Excel. Untuk membuat insight

berupa visualisasi data menggunakan Tableau.

1.6.3. Analisis dan Pengolahan Data

Pada tahap ini, langkah pertama yang

dilakukan adalah mendapatkan data (baik

dengan web scraping maupun dari database)

dan menganalisis data yang ada. Analisis data

tersebut berguna agar dapat memunculkan

insight yang berguna dari data tersebut. Selain

itu, kami juga harus berdiskusi dengan product

owner dari PT Telkom Indonesia tentang apa

saja informasi yang bisa didapatkan dari data

tersebut. Setelah melakukan analisis data, kami

melakukan pengolahan data agar mendapatkan

data yang siap diimplementasikan. Pengolahan

data tersebut dilakukan dengan cara

mengekstraksi fitur-fitur yang dinilai berguna

untuk dijadikan visualisasi serta melakukan

pengecekan data agar tidak ada data yang

salah.

7

1.6.4. Implementasi Data

Implementasi data adalah tahap

lanjutan dari tahap analisis dan pengolahan

data sebelumnya. Setelah mendapatkan fitur-

fitur yang dinilai berguna dari data tersebut,

maka selanjutnya dibuat visualisasi yang

merepresentasikan insight yang dirancang

sebelumnya. Pembuatan visualisasi ini

diharapkan dapat memudahkan user dalam

mendapatkan informasi yang berguna dari data

yang ada secara padat dan jelas.

Pengerjaan dilakukan dengan

melaporkan progress tiap hari kepada seluruh

rekan kerja dari tim Data Exchange Telkom

serta melaporkan kendala yang dihadapi dari

pengerjaan hari sebelumnya maupun rencana

pengerjaan hari nanti. Laporan tersebut

disampaikan dalam bentuk daily meeting via

aplikasi Zoom tiap harinya. Selain itu, tim

Telkom juga akan memberikan kritik dan saran

terhadap tiap pekerjaan kami.

8

1.6.5. Evaluasi

Evaluasi dilakukan oleh pembimbing

lapangan serta seluruh rekan kerja dari tim

Telkom. Evaluasi tersebut dilakukan saat

pengerjaan sudah selesai, maupun saat

checkpoint. Seluruh kegiatan evaluasi

dilakukan via aplikasi Zoom.

1.7. Sistematika Laporan

Laporan kerja praktik ini terdiri dari 4 bab

dengan rincian sebagai berikut :

1. Bab I : Pendahuluan

Bab ini berisi tentang latar belakang

masalah, tujuan, manfaat, rumusan masalah,

lokasi dan waktu kerja praktik, metodologi, dan

sistematika laporan.

2. Bab II : Profil Instansi

Bab ini berisi sekilas tentang PT.

Telekomunikasi Indonesia.

3. Bab III : Tinjauan Pustaka

Bab ini berisi tentang tahapan pengolahan

data, dasar teori, serta teknologi yang dipakai

dalam pembuatan insight.

4. Bab IV : Implementasi dan Hasil

9

Bab ini berisi tentang implementasi dan

hasil dari pembuatan insight dalam bentuk

visualisasi.

5. Bab V : Penutup

Bab ini berisi tentang kesimpulan dan

saran yang didapatkan dari tugas selama kerja

praktik.

10


11

BAB 2

PROFIL INSTANSI

2.1. Profil PT. Telekomunikasi Indonesia

PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk (Telkom)

adalah Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang

bergerak di bidang jasa layanan teknologi informasi dan

komunikasi (TIK) dan jaringan telekomunikasi di

Indonesia. Pemegang saham mayoritas Telkom adalah

Pemerintah Republik Indonesia sebesar 52.09%,

sedangkan 47.91% sisanya dikuasai oleh publik. Saham

Telkom diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia (BEI)

dengan kode “TLKM” dan New York Stock Exchange

(NYSE) dengan kode “TLK”.

Dalam upaya bertransformasi menjadi digital

telecommunication company, TelkomGroup

mengimplementasikan strategi bisnis dan operasional

perusahaan yang berorientasi kepada pelanggan

(customer-oriented). Transformasi tersebut akan

membuat organisasi TelkomGroup menjadi lebih lean

(ramping) dan agile (lincah) dalam beradaptasi dengan

perubahan industri telekomunikasi yang berlangsung

sangat cepat. Organisasi yang baru juga diharapkan

12

dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam

menciptakan customer experience yang berkualitas.

Kegiatan usaha TelkomGroup bertumbuh dan

berubah seiring dengan perkembangan teknologi,

informasi dan digitalisasi, namun masih dalam koridor

industri telekomunikasi dan informasi. Hal ini terlihat

dari lini bisnis yang terus berkembang melengkapi

legacy yang sudah ada sebelumnya.

2.2. Purpose, Visi dan Misi Perusahaan

Untuk menjawab tantangan industri digital,

mendukung digitalisasi nasional dan untuk

menginternalisasi agenda transformasi, maka Telkom

telah menajamkan kembali Purpose, Visi, dan Misi nya.

1. Purpose

Mewujudkan bangsa yang lebih sejahtera

dan berdaya saing serta memberikan nilai tambah

yang terbaik bagi para pemangku kepentingan.

2. Visi

Menjadi digital telco pilihan utama untuk

memajukan masyarakat

3. Misi

13

a. Mempercepat pembangunan Infrastruktur dan

platform digital cerdas yang berkelanjutan,

ekonomis, dan dapat diakses oleh seluruh

masyarakat.

b. Mengembangkan talenta digital unggulan

yang membantu mendorong kemampuan

digital dan tingkat adopsi digital bangsa.

c. Mengorkestrasi ekosistem digital untuk

memberikan pengalaman digital pelanggan

terbaik.

a. cs

2.3. Struktur Organisasi

Berikut ini struktur organisasi dari PT.

Telekomunikasi Indonesia Jakarta divisi Big Data

Management (BDM) :

14

Gambar 2.1 Struktur Organisasi PT. Telekomunikasi Indonesia

15


16

BAB 3

TINJAUAN PUSTAKA

3.1. Pengolahan Data

Pengolahan data terdiri dari kegiatan-kegiatan

penyimpanan data seperti misalnya pencarian dan

pengumpulan data. Fungsi dari pengolahan data adalah

sebagai melakukan proses aritmatika dan logis untuk

data yang dapat disimpan, menyimpan hasil hingga hasil

akhir dari pemrosesan, dan mengambil program dan data

dalam bentuk input.

3.2. Visualisasi Data

Visualisasi data dipakai untuk mempresentasikan

data yang terstruktur maupun tidak dengan grafik atau

bagan untuk menampilkan info yang tersembunyi di

dalam data. Alasan utama kenapa visualisasi data sangat

penting dikarenakan data yang ditampilkan secara visual

memungkinkan banyak orang untuk memahami data

dengan lebih cepat. Mencari informasi dari data yang

bergunung-gunung tidaklah mudah, tetapi bagan dan

grafik dapat mempermudah pencarian informasi dengan

cepat dan tepat.

17

3.3. Tableau

Tableau merupakan salah satu alat atau aplikasi

yang dapat digunakan untuk visualisasi data, saya

katakan salah satu karena terdapat banyak cara untuk

mendapatkan visualisasi data. Tableau merupakan salah

satu software visualisasi yang sangat mudah digunakan

(friendly user). Tableau memiliki beberapa versi, yaitu

Tableau Desktop, Tableau Public, Tableau Online,

Tableau Server, dan Tableau Reader.

3.4. Python

Python adalah bahasa pemrograman tujuan

umum yang ditafsirkan, tingkat tinggi. Dibuat oleh

Guido van Rossum dan pertama kali dirilis pada tahun

1991, filosofi desain Python menekankan keterbacaan

kode dengan penggunaan spasi putih yang signifikan.

Konstruksi bahasanya dan pendekatan berorientasi objek

bertujuan untuk membantu programmer menulis kode

yang jelas dan logis untuk proyek skala kecil dan besar.

Python menggabungkan kemampuan, kapabilitas dan

sintaksis kode serta fungsi pustaka yang berkualitas

tinggi. Python adalah salah satu bahasa yang dapat

digunakan untuk menganalisis data dari basis data yang

besar (big data).

18

3.5. Structured Query Language

Structured Query Language (SQL) adalah sistem

manajemen database relasional (RDBMS) yang

dirancang untuk aplikasi dengan arsitektur client/server.

Istilah client, server, dan client/server dapat digunakan

untuk merujuk kepada konsep yang sangat umum atau hal

yang spesifik dari perangkat keras atau perangkat lunak.

Pada umumnya terdapat 3 jenis perintah SQL yang bisa

digunakan oleh SQL, yaitu DDL (Data Definition

Language), DML (Data Manipulation Language), dan

DCL (Data Control Language).

3.6. Database

Database adalah gabungan informasi yang

memuat di dalam komputer secara terancang sehingga

bisa dikontrol memakai suatu program komputer. Secara

persepsi, Database adalah gabungan dari data-data yang

menata suatu arsip ataupun file yang saling berinteraksi

dengan prosedur yang spesifik untuk memuat data baru

maupun informasi. Basis data merupakan sistem yang

terdiri atas kumpulan file atau tabel yang saling

berhubungan dan Database Management System (DBMS)

yang memungkinkan beberapa pemakai untuk mengakses

dan manipulasi file-file tersebut (Fathansyah, 1999).

19


20

BAB 4

ANALISIS DATA

4.1. Latar Belakang Masalah

Latar belakang masalah dari penugasan yang

dilakukan saat masa kerja praktik di Telkom fokus

kepada data Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah

(UMKM) serta data persebaran pengguna produk

Telkom. Data tersebut selanjutnya diolah hingga

didapatkan suatu insight yang bisa divisualisasikan.

4.2. Tema Analisis Data

Berikut adalah tema analisis data yang kami

kerjakan saat masa kerja praktik di Telkom :

1. Persebaran Industri Mikro/Kecil dalam Bidang

Pangan dan Non Pangan dari Data Potensi Desa

2018. (Sumber: Badan Pusat Statistik)

2. Data Persebaran Pengguna Indihome Dari April

2020 hingga Juli 2020. (Sumber: Telkom)

3. Data Mobilitas COVID-19. (Sumber: Google)

4. Data Persebaran UMKM Shopee (Sumber: BigBox

Telkom)

5. Data Rata-rata Konsumsi dan Pengeluaran Per

Kapita Sebulan Berdasarkan Jenis Komoditas

21

Makanan Menurut Daerah Tempat Tinggal.

(Sumber: SUSENAS 2019)

6. Data Rata-rata Konsumsi dan Pengeluaran Per


Makanan Menurut Provinsi. (Sumber: SUSENAS

2019)

4.3. Tujuan Analisis Data

Tujuan dari analisis data yang kami lakukan

adalah untuk mendapatkan sebuah insight yang

berguna yang dapat ditampilkan dalam bentuk

visualisasi serta infografis yang ringkas, padat, dan

jelas.

4.4. Workflow

Workflow dari pengolahan data yang kami

lakukan kurang lebih sama, maka dari itu kami

sederhanakan menjadi satu workflow umum. Berikut

adalah workflow dari pengolahan data kami :

23


24

BAB 5

IMPLEMENTASI DAN HASIL

Berikut adalah implementasi dan hasil dari seluruh

penugasan saat masa kerja praktik :

5.1. Visualisasi Persebaran Industri Mikro/Kecil dalam

Bidang Pangan dan Non Pangan dari Data PODES

2018

Pada penugasan ini, kami membuat visualisasi

tentang persebaran industri mikro/kecil di Indonesia

dalam bidang pangan dan non pangan yang didapatkan

dari data BPS Potensi Desa (PODES) 2018. Data

PODES 2018 terbagi menjadi 4 bagian, yaitu :

1. dma_bps_podes2018_desa_blok_III__V

2. dma_bps_podes2018_desa_blok_VI__VII

Gambar 5.1 Data BPS PODES 2018 Blok III-IV

25

3. dma_bps_podes2018_desa_blok_VIII__XII

4. dma_bps_podes2018_desa_blok_XIII__XVII

Sebelum kami membuat visualisasi, kami

melakukan pengolahan data terlebih dahulu dengan cara

mengekstraksi fitur-fitur yang diperlukan untuk

Gambar 5.2 Data BPS PODES 2018 Blok VI-VII

Gambar 5.3 Data BPS PODES 2018 Blok VIII-XII

Gambar 5.4 Data BPS PODES 2018 Blok XIII-XVII

26

visualisasi. Setelah itu, kami melakukan penggabungan

data (join). Hasil akhir setelah dilakukan ekstraksi fitur

adalah :

Untuk membuat visualisasi dan memunculkan

insight dari data tersebut, kami menggunakan Tableau

Desktop. Berikut adalah hasil visualisasi yang telah kami

buat :

1. Visualisasi Persebaran Industri Mikro/Kecil

dalam Bidang Pangan Tahun 2018

Gambar 5.5 Data BPS PODES 2018 Setelah Digabungkan

27

2. Visualisasi Persebaran Industri Mikro/Kecil

dalam Bidang Non Pangan Tahun 2018

Gambar 5.6 Dashboard Visualisasi Persebaran Industri Mikro/Kecil


28

Gambar 5.7 Dashboard Visualisasi Persebaran Industri Mikro/Kecil dalam

Bidang Non Pangan Tahun 2018

29

Gambar 5.8 Dashboard Visualisasi Persebaran Industri Mikro/Kecil dalam Bidang

Non Pangan Tahun 2018

30

5.2. Visualisasi Racing Bar Chart Tentang Kategori

Finance dari Data Pengguna Indihome

Kami membuat visualisasi dalam bentuk racing

bar chart untuk kategori finance didapatkan dari data

pengguna Indihome (1 April 2020 - 16 Juli 2020).

Pembuatan racing bar chart dibuat menggunakan

Tableau Desktop. Berikut ini tahapan untuk membuat

visualisasi racing bar chart dengan Tableau Desktop :

1. Melakukan pengolahan data pengguna

indihome dan ekstraksi data yang

berhubungan dengan kategori finance.

Gambar 5.9 Data Pengguna Indihome Kategori Finance

31

2. Melakukan visualisasi dalam bentuk racing

bar chart dengan menggunakan Tableau

Desktop.

3. Mengkonversikan racing bar chart menjadi

bentuk vidio.

5.3. Web Crawling Data Mobilitas COVID-19 Google

Pada penugasan ini, kami membuat script

otomasi dalam bahasa python untuk mengambil data

mobilitas COVID-19 Google

(https://www.google.com/covid19/mobility/). Otomasi

ini berguna untuk mengunduh data csv dari web tersebut

Gambar 5.7 Racing Bar Chart Kategori Finance

https://www.google.com/covid19/mobility/

32

secara otomatis jika data csv nya telah diperbaharui

berdasarkan tanggal yang tertera. Berikut adalah contoh

data mobilitas COVID-19 Google :

Berikut adalah script otomasinya :

Gambar 5.8 Data Mobilitas COVID-19 Google

34

5.4. Visualisasi Persebaran UMKM Shopee dari Data Big

Box

Pada penugasan ini, kami membuat visualisasi

tentang persebaran UMKM Shopee yang didapatkan dari

data Big Box (Juli 2020). Data Big Box terbagi menjadi

5 bagian, yaitu:

1. dm_percentile_kota_subscriber_2020080410

17

2. dm_percentile_user_kota_202008041014

Gambar 5.9 Data Big Box UMKM Shopee Percentile Kota Subscriber

35

3. dm_percentile_kota_produk_202008041015

Gambar 5.10 Data Big Box UMKM Shopee Percentile User Kota

Gambar 5.11 Data Big Box UMKM Shopee Percentile Kota Produk

36

4. _DM_SHOPEE_SAMPLE_KOTA__202008

041013

5. _DM_SHOPEE_SAMPLE_RATING__2020

08041014

Gambar 5.12 Data Big Box UMKM Shopee Sample Kota

Gambar 5.13 Data Big Box UMKM Shopee Sample Rating

37

Sebelum kami membuat visualisasi, kami

melakukan pengolahan data terlebih dahulu dengan cara

mengekstraksi fitur-fitur yang diperlukan untuk

visualisasi. Setelah itu, kami melakukan penggabungan

data (join). Hasil akhir setelah dilakukan ekstraksi fitur

adalah :

38

Untuk membuat visualisasi dan memunculkan

insight dari data tersebut, kami menggunakan Tableau

Desktop. Berikut adalah hasil visualisasi yang telah kami

buat :

Gambar 5.17 Data Big Box UMKM Shopee Setelah Digabungkan

Gambar 5.18 Lanjutan Data Big Box UMKM Shopee Setelah Digabungkan

39

Gambar 5.14 Visualisasi Persebaran UMKM Shopee dari Data Big Box

40

Gambar 5.15 Visualisasi Persebaran UMKM Shopee dari Data Big Box

41

5.5. Infografis Persebaran Industri Mikro/Kecil dalam

Bidang Pangan dan Non Pangan dari Data PODES

2018

Pada penugasan ini, kami membuat infografis

tentang persebaran industri mikro/kecil di Indonesia

dalam bidang pangan dan non pangan yang didapatkan

dari data BPS Potensi Desa (PODES) 2018. Infografis

ini dibuat guna menunjang visualisasi yang sudah ada

dan diharapkan user dapat memahami informasi dari

data terkait dengan lebih mudah dan menarik. Infografis

dibuat menggunakan Tableau Desktop. Berikut adalah

infografis terkait penugasan ini :

1. Infografis Persebaran Industri Mikro/Kecil


42

Gambar 5.21 Infografis Persebaran Industri

Mikro/Kecil dalam Bidang Pangan Tahun 2018

2. Infografis Persebaran Industri Mikro/Kecil

dalam Bidang Non Pangan Tahun 2018

43

Gambar 5.22 Infografis Persebaran Industri

Mikro/Kecil dalam Bidang Non Pangan Tahun 2018

44

5.6. Infografis Persebaran UMKM Shopee dari Data Big

Box


tentang persebaran UMKM Shopee dari data Big Box

(Juli 2020). Infografis ini dibuat guna menunjang

visualisasi yang sudah ada dan diharapkan user dapat

memahami informasi dari data terkait dengan lebih

mudah dan menarik. Infografis dibuat menggunakan

Tableau Desktop. Berikut adalah infografis terkait

penugasan ini :

1. Infografis Persebaran UMKM Shopee dari

Data Big Box (Juli 2020)

45

Gambar 5.16 Infografis Persebaran UMKM

Shopee dari Data Big Box (Juli 2020)

46

5.7. Infografis Rata-rata Konsumsi dan Pengeluaran Per


Makanan Menurut Daerah Tempat Tinggal


tentang rata-rata konsumsi dan pengeluaran per kapita

sebulan berdasarkan jenis komoditas makanan menurut

daerah tempat tinggal yang didapatkan dari data

SUSENAS September 2019. Berikut adalah cuplikan

data nya :

Gambar 5.17 Data SUSENAS September 2019

Tentang Rata-rata Konsumsi dan Pengeluaran Per


Makanan Menurut Daerah Tempat Tinggal

Infografis ini dibuat guna menunjang visualisasi

yang sudah ada dan diharapkan user dapat memahami

informasi dari data terkait dengan lebih mudah dan

menarik. Infografis dibuat menggunakan Tableau

Desktop. Berikut adalah infografis terkait penugasan ini

:

47

Gambar 5.18 Infografis Rata-rata Konsumsi dan

Pengeluaran Per Kapita Sebulan Berdasarkan Jenis

Komoditas Makanan Menurut Daerah Tempat Tinggal

48

5.8. Infografis Rata-rata Konsumsi dan Pengeluaran Per


Makanan Menurut Provinsi


tentang rata-rata konsumsi dan pengeluaran per kapita

sebulan berdasarkan jenis komoditas makanan menurut

provinsi yang didapatkan dari data SUSENAS

September 2019. Berikut adalah cuplikan data nya :

Infografis ini dibuat guna menunjang visualisasi

yang sudah ada dan diharapkan user dapat memahami

informasi dari data terkait dengan lebih mudah dan

menarik. Infografis dibuat menggunakan Tableau

Desktop. Berikut adalah infografis terkait penugasan ini

:

Gambar 5.19 Data SUSENAS September 2019 Rata-rata

Konsumsi dan Pengeluaran Per Kapita Sebulan Berdasarkan Jenis

Komoditas Makanan Menurut Provinsi

49

Gambar 5.20 Infografis Rata-rata Konsumsi dan

Pengeluaran Per Kapita Sebulan Berdasarkan Jenis Komoditas

Makanan Menurut Provinsi

50


51

BAB 6

PENUTUP

6.1. Kesimpulan

Kesimpulan yang didapatkan setelah melakukan

pembuatan insight dari data berbentuk visualisasi adalah

sebagai berikut :

1. Pembuatan insight berupa visualisasi telah

sesuai dengan permintaan dan dapat

dimengerti oleh user.

2. Seluruh visualisasi data yang telah kami buat

telah sukses ter-publish ke dalam server

tableau Data Exchange PT Telkom Indonesia.

3. Pembuatan infografis yang bertujuan untuk

menunjang insight agar lebih menarik telah

sesuai dengan permintaan dan user dapat

memahami data terkait dengan mudah serta

informasi yang didapatkan dari data terkait

maksimal.

4. Script otomasi web crawling berjalan dengan

lancar dan dapat memudahkan pembaharuan

data untuk dimasukkan ke dalam basis data.

52

6.2. Saran

Saran yang penulis berikan untuk pembuatan

insight berupa visualisasi dan infografis dapat berguna

tidak hanya untuk PT. Telekomunikasi Indonesia tetapi

untuk khalayak umum juga. Selain itu, PT

Telekomunikasi Indonesia dapat memperbanyak

pertukaran data sesuai dengan perkembangan teknologi

agar insight yang dihasilkan dapat relatable dengan masa

sekarang.

53

DAFTAR PUSTAKA

[1] Telkom (2020). Tentang Telkomgroup. [online]

Available at: https://www.telkom.co.id/sites/about-

telkom/id_ID/page/profil-dan-riwayat-singkat [Acessed

21 September 2020].

[2] Wikipedia (2019). Pengertian Visualisasi Data.

[online] Available at:

https://id.wikipedia.org/wiki/Visualisasi_data

[Accessed 31 Agustus 2020].

[3] Pelayanan Publik (2020). Arti Pengolahan Data, Cara

Kerja, Fungsi Hingga Contohnya. [online] Available

at: https://pelayananpublik.id/2020/04/06/arti-

pengolahan-data-cara-kerja-fungsi-hingga-contohnya/

[Accessed 31 Agustus 2020].

[4] Dewaweb (2019). Keunggulan Memahami Bahasa

Pemrograman Python. [online]. Available at:

https://www.dewaweb.com/blog/keunggulan-

memahami-bahasa-pemrograman-python/ [Accessed

31 Agustus 2020].

[5] Anaktik (2020). Apa itu Tableau. [online]. Available

at: https://anaktik.com/tableau/ [Accessed 31 Agustus

2020].

https://www.telkom.co.id/sites/about-telkom/id_ID/page/profil-dan-riwayat-singkat

https://www.telkom.co.id/sites/about-telkom/id_ID/page/profil-dan-riwayat-singkat

https://id.wikipedia.org/wiki/Visualisasi_data

https://pelayananpublik.id/2020/04/06/arti-pengolahan-data-cara-kerja-fungsi-hingga-contohnya/

https://pelayananpublik.id/2020/04/06/arti-pengolahan-data-cara-kerja-fungsi-hingga-contohnya/

https://www.dewaweb.com/blog/keunggulan-memahami-bahasa-pemrograman-python/

https://www.dewaweb.com/blog/keunggulan-memahami-bahasa-pemrograman-python/

https://anaktik.com/tableau/

54

[6] Gurupendidikan (2020). Pengertian Database Dan

Perangkat Lunak. [online]. Available at:

https://www.gurupendidikan.co.id/pengertian-

database/ [Accessed 31 Agustus 2020].

[7] Duniailkom (2017). Tutorial Belajar MySQL Part 5:

Pengertian SQL (Structured Query Language).

[online]. Available at:

https://www.duniailkom.com/tutorial-mysql-

pengertian-sql-structured-query-language/ [Accessed

31 Agustus 2020].

BIODATA PENULIS

https://www.gurupendidikan.co.id/pengertian-database/

https://www.gurupendidikan.co.id/pengertian-database/

https://www.duniailkom.com/tutorial-mysql-pengertian-sql-structured-query-language/

https://www.duniailkom.com/tutorial-mysql-pengertian-sql-structured-query-language/

55

Tubagus Irkham Izzata Apriwibowo, lahir pada tanggal 26 Juni

2000 di Bekasi. Penulis

merupakan mahasiswa yang

sedang menempuh studi di

Departemen Informatika Institut

Teknologi Sepuluh Nopember

(ITS). Penulis aktif dalam

berorganisasi di Himpunan

Mahasiswa Teknik Computer-Informatika tahun 2019/2020

dalam Departemen Minat dan Bakat.

Hayu Ajeng Radriyantami, lahir pada tanggal 18 Maret 2000 di

Cilacap. Penulis merupakan

mahasiswa yang sedang

menempuh studi di Departemen

Informatika Institut Teknologi

Sepuluh Nopember (ITS).

Penulis aktif dalam berorganisasi

di Himpunan Mahasiswa Teknik

Computer-Informatika tahun 2019/2020 dalam Departemen

Kaderisasi dan Pemetaan.

kerja praktik insight · 2021. 1. 14. · lapangan di bagian data exchange selama kerja praktik. 5....

Documents