Pembangunan Aplikasi Berbasis Web untuk Visualisasi dan Klastering Data Updating Potensi Desa Kota Malang Tahun 2019 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pembangunan Aplikasi Berbasis Web untuk Visualisasi dan Klastering Data Updating Potensi Desa Kota Malang Tahun 2019 Indra Dwi Wicaksono ( 221709749 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Sukim , SST , M.Si Ringkasan— Visualisasi data merupakan hal yang penting dalam menyampaikan pemahaman tentang isi data kepada masyarakat umum / publik. Akses publik terhadap hasil pengolahan data yang dihasilkan oleh suatu instansi masih menggunakan media cetak dan dilakukan secara manual , salah satunya yaitu data Potensi Desa ( PODES ) . Dengan hadirnya internet , diharapkan akses data PODES untuk masyarakat semakin dimudahkan. Penelitian ini menghasilkan suatu aplikasi berbasis web untuk mengotomasi visualisasi dan klastering data PODES dan mempublikasikannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data updating PODES Kota Malang Provinsi Jawa Timur Tahun 2019. Aplikasi ini dapat diakses oleh admin dan guest / masyarakat publik. Hak akses untuk guest hanya bisa melihat dan mengunduh data hasil visualisasi , baik berupa grafik , tabel ataupun output klastering. Selain bisa melakukan yang bisa dilakukan oleh guest , admin memiliki privilege tambahan , yaitu mengunggah raw data updating Podes 2019 , registrasi dan mengelola staf. Adapun banyaknya kelurahan yang diolah pada penelitian ini adalah sebanyak 57 kelurahan dengan 8 ( delapan ) kategori. Kata Kunci— Visualisasi , aplikasi , klastering , website. I. LATAR BELAKANG Memasuki era Revolusi Industri 4.0 yang ditandai dengan tren automasi dan pesatnya pertukaran data dan informasi terhadap segala aspek kehidupan , memberikan dampak termasuk dalam pemenuhan kebutuhan hidup manusia. Salah satu kebutuhan manusia di era perkembangan teknologi yang makin pesat ini adalah kebutuhan akan informasi dan komunikasi. Pergeseran pola komunikasi menyebabkan pemenuhan kebutuhan akan informasi di sektor industri , jasa , maupun pemerintahan bergeser ke arah digitalisasi secara online , atau dengan kata lain menggunakan koneksi internet sebagai aksesnya [ 1 ] . Berdasarkan Undang-Undang ( UU ) Republik Indonesia Nomor 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik , pemerintah harus memberikan pelayanan publik kepada masyarakat baik pusat maupun daerah. Oleh karena itu , baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah harus menjadi penyedia layanan informasi yang lengkap dan akurat bagi masyarakat. Pemerintah daerah merupakan salah satu penyedia informasi mengenai wilayahnya. Pengambilan kebijakan oleh pemerintah daerah guna membangun wilayahnya agar tidak tertinggal dengan wilayah lain sangat bergantung pada informasi tersebut. Salah satu informasi yang tersedia pada tingkat desa / kelurahan saat ini adalah data Potensi Desa ( PODES ) yang bersumber dari Badan Pusat Statistik ( BPS ) . Data PODES dapat memberikan rekomendasi kepada masyarakat secara umum dan pemerintah daerah secara khusus untuk menentukan kebijakan yang tepat sebagai upaya pengembangan daerahnya. Namun , penggunaan dan eksplorasi data tidak maksimal di level kecamatan dan / atau desa / kelurahan. Dari wawancara yang dilakukan peneliti kepada Staf Sosial BPS Kota Malang , tak sedikit kecamatan dan kelurahan / desa yang menganggap bahwa data yang diajukan merupakan bahan dokumentasi untuk laporan di akhir tahun. Padahal , data menjadi “senjata” untuk menganalisis sebuah fenomena / permasalahan yang selanjutnya digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Masalah lain yaitu data terkait desa setempat yang tersimpan di basis data kantor kelurahan / desa kurang tersusun rapi dan tidak lengkap , sehingga menyulitkan bagi para pencari data ( seperti pemerintah kota / kabupaten , mahasiswa , peneliti ) untuk mendapatkan data yang dibutuhkan. Kemajuan teknologi yang semakin pesat dan peningkatan kebutuhan informasi PODES seharusnya dapat memotivasi pemerintah untuk melakukan inovasi layanan data PODES kepada masyarakat. Inovasi tersebut dapat dilakukan dalam segi penyediaan , pengelolaan , pelayanan , hingga penyajian informasi dan / atau data melalui perangkat elektronik yang marak tersedia saat ini. Adanya pemanfaatan TIK seperti internet , dapat mewujudkan keefektifan layanan data PODES yang terintegrasi. Salah satu perwujudan layanan yang dapat dilakukan yaitu melalui sebuah aplikasi berbasis web untuk visualisasi dan klastering data PODES. Dengan demikian , masyarakat setempat semakin dimudahkan dalam mengakses data PODES pada tahun berjalan. Pemerintah juga semakin mudah dalam memantau perkembangan daerahnya yang selanjutnya digunakan dalam analisis kebijakan. 3.88 4.34 4.99 5.07 5.32 IP-TIK 2015 2016 2017 2018 2019 Gambar 1. IP-TIK Indonesia Tahun 2015-2019 1 / 7 Salah satu ukuran yang digunakan sebagai dasar untuk peningkatan akses dalam digitalisasi data PODES yaitu dengan melihat Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi ( IP-TIK ) di daerah tersebut. IP-TIK merupakan suatu ukuran standar yang dapat menggambarkan tingkat pembangunan TIK suatu wilayah , kesenjangan digital , serta potensi pengembangan TIK [ 2 ] . Skala IP-TIK berada pada rentang 0–10 , semakin tinggi nilai indeks menunjukkan pembangunan TIK suatu wilayah semakin pesat , demikian pula sebaliknya , semakin indeks menunjukkan rendah nilai pembangunan TIK di suatu wilayah relatif masih lambat. Dalam lima tahun terakhir , IP-TIK Indonesia selalu mengalami peningkatan. Sedangkan secara khusus , IP-TIK untuk provinsi Jawa Timur pada tahun 2019 meningkat secara signifikan , yaitu sebesar 5,58 persen dari tahun sebelumnya. Angka ini menempatkan provinsi Jawa Timur di posisi kedua setelah provinsi Jawa Tengah yang meningkat sebesar 6,38 persen untuk pergerakan tahun yang sama. Untuk level kabupaten / kota , indikator pembangunan TIK dilihat dari penetrasi rumah tangga ( ruta ) pengguna internet dan keberadaan menara telepon seluler / Base Transceiver Station ( BTS ) . Di Kota Malang , penetrasi ruta yang mengakses internet pada tahun 2018 sebesar 89,17 persen. Angka ini melampaui ibukota provinsi yang hanya menyentuh di angka 86,24 persen. Tentunya hal ini didukung oleh jumlah BTS di Kota Malang , yaitu sebanyak 56 dari 57 kelurahan yang ada di kota Malang [ 3 ] . Dengan angka ini juga menempatkannya di posisi teratas untuk Provinsi Jawa Timur. Saat ini pendataan dan pengolahan data PODES yang dilakukan oleh BPS Kota Malang masih menggunakan sistem konvensional ( manual ) dan penyajiannya masih dalam bentuk tabel-tabel atau grafik statis sehingga kurang menarik dan belum bersifat dinamis. Hal ini dikarenakan belum adanya sistem informasi desa yang khusus menangani data PODES. Atas dasar tersebut , peneliti memilih Kota Malang sebagai lokus penelitian dalam mengembangkan aplikasi berbasis web yang bermanfaat dalam pengolahan dan publikasi updating data PODES Tahun 2019. II. TUJUAN PENELITIAN Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini diberikan sebagai berikut. 1. Membangun aplikasi berbasis web untuk visualisasi dan klastering data updating Podes 2019 Kota Malang , dan 2. melakukan survei kepuasan pengguna untuk mengukur seberapa baik aplikasi yang dibangun. III. PENELITIAN TERKAIT Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang membahas tentang sistem untuk mendigitalisasi data PODES. Sebagian penelitian tersebut memiliki keterkaitan dengan penelitian ini karena membahas visualisasi dan tabulasi data dari raw data PODES yang diberikan. Sebagian yang lain membahas tentang algoritme yang dipakai untuk mengelompokkan data bertipe campuran dan berdimensi besar. Penelitian oleh Ririn Yustika Putri ( 2020 ) dengan judul “Pembangunan Sistem Informasi Visualisasi Data PODES Berbasis Web” menjadi acuan dalam penelitian ini karena menggunakan konsep MVC ( Model-View- Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Controller ) dalam pembangunan sistemnya , menyediakan fitur untuk mengunduh hasil visualisasi berupa gambar dalam format .png dan melakukan pengujian dalam bentuk survei kepuasan pengguna [ 4 ] . Sedangkan untuk kerangka kerja yang digunakan , peneliti menggunakan Codeigniter , sementara di sini penulis menggunakan Django , framework Python khusus untuk pembuatan web. Keamanan data PODES merupakan hal penting yang harus diperhatikan oleh BPS. Oleh karena itu , penelitian yang dilakukan oleh PKL Politeknik Statistika STIS 59 dengan judul “Digitalisasi Data Potensi Desa Melalui Portal Satu Data Desa” menjadi rujukan dalam penelitian ini. Penelitian tersebut menyematkan fitur login yang mengizinkan hanya admin ( dalam hal ini pihak BPS ) untuk melihat data PODES yang tidak boleh dipublikasikan secara umum atau bersifat rahasia. Lebih jauh , penelitian ini menyediakan fitur tabel dinamis [ 5 ] yang memberikan akses kepada pengguna untuk menyusun dan / atau memilih variabel dari satu atau beberapa rincian kuesioner PODES yang dibutuhkan untuk ditampilkan dan diunduh untuk perangkat lokal. Data updating PODES Tahun 2019 terdiri dari ratusan atribut yang merupakan struktur data kompleks , yakni terdiri dari 312 atribut bertipe data campuran ( numerik dan kategorik ) dengan banyak baris yang merujuk pada jumlah desa / kelurahan yang ada di kota / kabupaten tersebut. Berdasarkan karakteristik di atas , maka diperlukan suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis data bertipe campuran , yaitu metode K- Prototype yang diusulkan oleh Zhexue Huang ( 1998 ) dalam penelitiannya yang berjudul “Clustering Large Datasets with Mixed Numeric and Categorical Values” [ 6 ] . Peneliti menggunakan algoritme K-Prototype untuk mengelompokkan data updating Podes Kota Malang Tahun 2019 menjadi beberapa klaster / gerombol per kategori yang terdapat dalam rincian kuesionernya. IV. METODE PENELITIAN Penelitian yang dilakukan penulis berpedoman pada solusi yang diajukan terhadap permasalahan yang terjadi di BPS Kota Malang. Permasalahan yang dialami yaitu terkait pengolahan dan publikasi data PODES yang masih dilakukan secara manual. Selain itu , data PODES setiap tahun kurang tersusun rapi sehingga menyulitkan pengguna data dan pemerintah setempat dalam mengaksesnya. Oleh karena itu , penelitian ini mencakup pengembangan aplikasi visualisasi dan diseminasi data PODES berbasis web untuk memudahkan pihak BPS Kota Malang dan masyarakat setempat dalam mengakses dan mentabulasi data updating PODES 2019. Sistem yang akan dikembangkan merupakan penyempurnaan dari sistem serupa yang sudah ada. Selain bisa melihat dan mengunduh hasil visualisasi dan tabulasi data PODES 2019 , sistem ini juga bisa melakukan klastering data PODES per kategori atau semua kategori dan mengunduh hasilnya dalam format excel dan grafik berekstensi .png. Guna memperbarui data , pihak BPS dapat mengunggah raw data updating PODES Tahun 2019 dan secara otomatis menampilkan hasilnya di halaman utama tanpa perlu mengolah datanya secara manual. Dalam pengelolaan sistem dibutuhkan aktor , yaitu pengguna ( berupa manusia atau 2 / 7 alat ) di luar sistem yang menggunakan dan berhubungan dengan sistem serta mengikuti aturan yang sudah ditetapkan. Untuk memulai mengembangkan aplikasi berbasis web untuk visualisasi data updating PODES 2019 , terlebih dahulu penulis mengumpulkan data terkait kebutuhan sistem dengan metode sebagai berikut. 1. Kajian Pustaka Kajian pustaka dilakukan dengan mengumpulkan informasi dari penelitian sebelumnya , yaitu penelitian oleh mahasiswa Politeknik Statistika STIS Angkatan 59 melalui kegiatan Praktik Kerja Lapangan yang dilakukan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta pada Maret 2020. Penelitian ini menghasilkan sebuah buku yang berjudul “Digitalisasi Data Potensi Desa Melalui Portal Satu Data Desa ( PSDD ) ” yang menjadi dasar bagi penulis untuk menampilkan data apa saja yang harus ditampilkan di halaman dashboard berupa grafik dan tabel berikut fitur-fitur yang terdapat di dalamnya. Selain itu , rujukan lain bagi penulis adalah informasi dari Badan Pusat Statistik ( BPS ) Kota Malang tentang raw data updating PODES 2019 beserta kuesioner dan contoh tabulasi data yang diperlukan. 2. Mengamati Sistem yang Sejenis Dengan maraknya perkembangan aplikasi berbasis web atau cloud computing maka hal ini memudahkan pengguna dalam mengakses data dan beberapa perhitungan yang ada di dalamnya secara praktis. Hal ini dikarenakan pengguna tidak perlu meng-install suatu aplikasi di komputer lokal mereka. Pengguna hanya bermodalkan kuota internet untuk mengaksesnya , kapanpun dan dimanapun. Sehingga banyak model , contoh dan framework atau kerangka kerja yang bisa dijadikan acuan dan dipelajari penulis dari sistem atau aplikasi berbasis web , khususnya yang menangani tentang visualisasi data. 3. Sumber Data Penelitian ini hanya menggunakan data sekunder yang diperoleh dari wawancara dengan subject matter , yaitu Staf Sosial BPS Kota Malang. Data yang digunakan yaitu raw data updating PODES Kota Malang Tahun 2019 yang diperoleh pada ini berformat .xlsx yang terdiri dari 57 baris dan 312 kolom. tanggal 6 Januari 2021. Data Pengembangan aplikasi ini menggunakan metode siklus hidup pengembangan sistem atau yang bisa disebut SDLC ( System Development Life Cycle ) . Adapun tahapan dari metode ini dijelaskan sebagai berikut. 1. Perencanaan Sistem Pada Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data dan informasi. Pengumpulan data berupa raw data updating PODES Kota Malang tahun 2019 , sedangkan pengumpulan informasi berupa studi literatur dari sistem yang sudah ada. 2. Analisis Sistem tahapan terhadap ini dilakukan permasalahan yang ada. Perangkat yang penulis gunakan dalam analisis sistem yang akan dibangun yaitu flowchart , analisis PIECES dan fishbone diagram. Flowchart atau bagan alir digunakan untuk menggambarkan bagaimana proses yang berjalan dalam sistem , analisis PIECES sistem , digunakan untuk menganalisis kebutuhan analisis Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik fishbone sedangkan untuk mengidentifikasi , mengeksplorasi , dan menggambarkan masalah serta sebab dan akibat dari dibangunnya sistem [ 7 ] . Berikut analisis PIECES dalam penelitian ini. digunakan diagram TABEL I ANALISIS PIECES DALAM PENGOLAHAN DAN PUBLIKASI DATA PODES KOTA MALANG Kategori Identifikasi Masalah ( 1 ) ( 2 ) Performance Data PODES ditampilkan dalam buku ( cetakan kertas ) dan dilakukan secara manual Information Kurangnya sosialisasi data PODES sehingga sedikit yang menggunakannya dalam analisis untuk membantu mengambil kebijakan , informasi yang ditampilkan masih berupa tabel sehingga informasi yang terkandung kurang tersampaikan dengan baik Economy Tabel yang memuat data PODES masih dicetak dalam bentuk kertas , sehingga membutuhkan banyak biaya dan membutuhkan tenaga khusus dalam menganalisis data yang kompleks Efficiency Pengolahan dan publikasi data PODES secara manual membutuhkan waktu yang tidak sedikit dan membutuhkan tenaga ahli Services Akses terhadap data PODES secara manual kurang tersusun rapi sehingga informasinya kurang akurat 3 / 7 3. Perancangan Sistem Setelah dilakukan analisis sistem selanjutnya dilakukan rancangan sistem usulan untuk sistem berbasis web. Rancangan yang dimaksud yaitu dengan membuat business process flow dan flowchart untuk sistem usulan , pemodelan sistem dengan menggunakan usecase dan activity diagram , perancangan basis data dan perancangan user interface atau antarmuka pengguna dari sistem usulan. Gambar 2. Business Process Flow Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 5. Evaluasi Sistem Tahap ini merupakan tahap akhir dari pengembangan sistem. Setelah sistem diimplementasikan dalam suatu aplikasi berbasis web , selanjutnya dilakukan pengujian untuk melihat apakah sistem yang sudah dibangun sudah memenuhi kebutuhan yang diperlukan oleh user atau belum. Pengujian yang dilakukan juga digunakan untuk melihat performa yang diinginkan oleh user sudah terpenuhi atau belum. Metode evaluasi yang digunakan yaitu black-box testing dan survei kepuasan sistem kepada pengguna ( terdiri dari admin dan user biasa / guest ) . Black-box testing digunakan untuk melihat apakah keluaran yang dihasilkan aplikasi sesuai dengan yang diharapkan oleh user atau belum. Sedangkan survei kepuasan sistem kepada pengguna digunakan untuk melihat seberapa efektif sistem visualisasi yang telah dibangun. Aplikasi ini dilengkapi dengan fitur klastering data PODES , maka algoritme K-Prototype dipakai untuk mengklaster dataset berukuran besar dan bertipe data campuran ( numerik dan kategorik ) . Adapun rumus ukuran kesamaan untuk data yang memiliki atribut numerik dan kategorik adalah sebagai berikut. 4. dan function antarmuka / tampilan Implementasi Sistem Tahapan ini adalah penerapan yang diwujudkan dalam pembangunan aplikasi berdasarkan perancangan sistem yang telah dilakukan sebelumnya. Penerapan atau implementasi berupa penulisan kode program untuk membuat yang dibutuhkan. Adapun penulisan kode menggunakan bahasa Python versi 3.9.1 dengan menggunakan Django versi 3.1.6 sebagai kerangka kerjanya. Selain berfungsi sebagai proses pembuatan web dengan menggunakan bahasa Python , Django juga menyediakan server lokal dan basis data sebelum aplikasi dimigrasi atau di-hosting ke server online. Adapun untuk pembuatan grafik menggunakan library Chart.js versi 2.9 dan modul matplotlib versi 3.3.4. Semua kode program di atas dituliskan menggunakan perangkat lunak Visual Studio Code versi 1.57. 𝑑 ( 𝑋𝑖 , 𝑍𝑙 ) = √∑ ( 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑟 𝑗=1 2 𝑟 ) 𝑟 − 𝑧𝑙𝑗 + 𝛾𝑙 ∑ 𝑚𝑐 𝑗=𝑙+1 𝛿 ( 𝑥𝑖𝑗 𝑐 ) 𝑐 , 𝑧𝑙𝑗 ( 1 ) 𝑟 adalah 𝑟 adalah nilai pada atribut numerik ke-j , 𝑧𝑙𝑗 dimana 𝑥𝑖𝑗 rata-rata atau prototype atribut numerik ke-j klaster l. Adapun 𝑚𝑟 adalah jumlah atribut numerik yang ada dalam dataset. 𝑐 ) adalah simple matching dissimilarity untuk data 𝛿 ( 𝑥𝑖𝑗 bertipe kategorik , dengan 𝑐 , 𝑧𝑙𝑗 𝛿 ( 𝑥𝑖𝑗 𝑐 , 𝑧𝑙𝑗 𝑐 ) = { 1 − 𝜔 ( 𝑥𝑖𝑗 𝑐 , 𝑙 ) , jika 𝑥𝑖𝑗 𝑐 𝑐 = 𝑧𝑙𝑗 𝑐 𝑐 ≠ 𝑧𝑙𝑗 1 , jika 𝑥𝑖𝑗 ( 2 ) dimana 𝜔 ( 𝑥𝑖𝑗 𝑐 , 𝑙 ) adalah nilai penimbang untuk 𝑥𝑖𝑗 𝑐 yang didefinisikan sebagai berikut 𝜔 ( 𝑥𝑖𝑗 𝑐 , 𝑙 ) = 𝑓 ( 𝑥𝑖𝑗 |𝐶𝑙|𝑓 ( 𝑥𝑖𝑗 𝑐 |𝐶𝑙 ) adalah frekuensi nilai 𝑥𝑖𝑗 𝑐 |𝐶𝑙 ) 𝑐 |𝐷 ) 𝑓 ( 𝑥𝑖𝑗 ( 3 ) jumlah objek dalam klaster l , dan 𝑓 ( 𝑥𝑖𝑗 𝑐 dalam klaster l , |𝐶𝑙| adalah 𝑐 |𝐷 ) adalah frekuensi Gambar 3. Penulisan Kode Program di Visual Studio Code untuk Klastering Bertipe Data Campuran nilai 𝑥𝑖𝑗 𝑐 pada satu dataset. V. KERANGKA PIKIR Untuk memandu penulis dalam melakukan penelitian ini , diperlukan sebuah kerangka pikir yang dapat menjelaskan gambaran permasalahan serta solusi yang akan ditempuh. Sebagaimana yang telah dijelaskan di atas , penulis memulai penelitiannya dengan mengidentifikasi masalah yang terjadi di BPS Kota Malang terkait pengolahan dan publikasi updating data PODES 2019 melalui analisis PIECES. Berikutnya dari 4 / 7 masalah yang mengembangkan aplikasi berbasis web untuk hal tersebut. teridentifikasi akan diselesaikan dengan Dalam mengembangkan aplikasinya , penulis menggunakan metode SDLC yang kemudian diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Python versi 3.9.1. Hasil aplikasi akan diuji menggunakan survei kepuasan pengguna ( yang diberikan kepada admin dan guest ) untuk visualisasi menurut Stephen Few. Adapun bagan kerangka pikir diberikan dalam gambar berikut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 5. Tampilan Header / navbar untuk administrator Gambar 6. Tampilan Header / navbar untuk staf Gambar 4. Bagan Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Arsitektur Sistem Gambar 7. Tampilan Header / navbar untuk guest Usecase Diagram Usecase Diagram menjelaskan fungsi dari setiap fitur sistem. Penjelasannya dapat dilihat pada pada Gambar 8 dan Tabel II. Sistem dibangun untuk sisi client dalam tiga level , yaitu untuk administrator , staf dan guest. Administrator dan staf mengakses data yang sama. Sedangkan untuk guest terdapat batasan variabel yang ditampilkan di halaman visualisasi karena terdapat beberapa variabel sensitif yang tidak boleh dapat umum. dipublikasikan mendaftarkan , menghapus dan mengangkat staf menjadi admin , sedangkan staf tidak. Baik administrator dan staf dapat mengubah visualisasi berdasarkan raw data PODES yang diunggah melalui menu Upload Data , sedangkan untuk guest tidak bisa melakukan hal tersebut. Tampilan header untuk administrator , staf , dan guest diberikan dalam gambar berikut. Administrator secara Gambar 8. Usecase diagram 5 / 7 TABEL II DESKRIPSI USECASE SYSTEM 2. Menampilkan klastering data PODES Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Nama Usecase ( 1 ) Login Kelola Data Melihat visualisasi berdasarkan kategori Lihat visualisasi berdasarkan wilayah Deskripsi ( 2 ) Administrator dan staf dapat masuk ke dalam sistem untuk melihat semua visualisasi dalam variabel PODES 2019 dan mengakses menu Upload Data Administrator memiliki privilege tambahan untuk mendaftarkan , menghapus , dan mengangkat staf menjadi administrator Pengguna ( baik memerlukan login atau tidak ) dapat melihat visualisasi , tabulasi dan klastering dengan memilih kategori yang diinginkan Pengguna dapat mempersempit hasil visualisasinya dengan memilih kecamatan setelah memilih kategori yang diinginkan Activity Diagram Activity diagram adalah diagram yang menggambarkan aktivitas aplikasi saat aplikasi digunakan. Berikut adalah activity diagram yang menjelaskan masing-masing usecase. 1. Menampilkan visualisasi data PODES Gambar 9. Activity diagram untuk menampilkan visualisasi data PODES Gambar 9 menujukkan aktivitas yang dilakukan pengguna saat mengakses fitur visualisasi data Podes berupa grafik dan / atau tabel dengan library chart.js dan vue-datatables. Pertama , pengguna membuka aplikasi web , baik yang memerlukan login atau tidak. Kemudian di halaman awal memilih salah satu kategori yang diinginkan. Adapun kategori yang tersedia antara lain Perumahan dan Lingkungan Hidup , Pendidikan dan Kesehatan , Olahraga dan Hiburan , Angkutan dan Komunikasi , Ekonomi , Keterangan Aparatur Pemerintahan Desa / Kelurahan , Bencana Alam dan Mitigasi Bencana Alam , dan Keamanan. Saat kategori dipilih / diklik maka akan tampil visualisasi level kota berupa pie chart dan stacked bar chart. juga dapat mempersempit pilihannya dengan Pengguna memilih kolom kecamatan yang tersedia. Pengguna juga bisa memilih hasil visualisasi berupa tabel dengan mengklik tab Tabel. Baik grafik maupun tabel dapat diunduh dalam format .png dan .xlsx. Gambar 10. Activity diagram untuk mengakses klastering data PODES Untuk melakukan klastering data PODES , setelah membuka aplikasi web , pengguna memilih menu Klastering yang ada di navbar. Kemudian pengguna memilih kategori yang tersedia , atau pengguna juga bisa memilih klastering untuk semua kategori. Output klastering berupa bar chart yang menunjukkan banyak anggota tiap klaster dan tabel yang merinci kelurahan mana saja yang masuk ke klaster tertentu. Bar chart dan tabel juga dapat diunduh dalam format .png dan .xlsx. 3. Mengakses tabel dinamis Gambar 11. Activity diagram untuk mengakses tabel dinamis Dengan fitur tabel dinamis pengguna dapat memilih variabel PODES apapun yang ingin ditampilkan , tidak dibatasi kategori dan bisa menyaring hasilnya dengan mengetikkan kata kunci pada kolom pencarian. Secara otomatis hasil tabel akan tersebut. Untuk menyesuaikan berdasarkan pencarian mengakses fitur ini , setelah pengguna masuk ke aplikasi web , pengguna bisa memilih menu Tabel Dinamis. Kemudian pengguna memilih variabel yang disajikan dalam dropdown menu. Banyak kolom akan menyesuaikan banyaknya variabel yang dipilih pengguna , di sini pengguna juga bisa menghilangkan kolom yang diinginkan dengan mengklik ikon X yang muncul di atas dropdown menu. Selain dapat diunduh dalam format .xlsx , pengguna juga bisa mengunduh hasil tabel dinamis dalam format .pdf dan memilih orientasinya , baik portrait atau lanskap. Pengguna juga dapat langsung mencetak hasilnya ke printer yang tersambung dengan komputer lokal dan mengatur ukuran kertasnya melalui jendela baru yang muncul. 4. Mengunggah raw data updating PODES 2019 VII. PENUTUP Gambar 12. Activity diagram untuk mengunggah raw data updating PODES 2019 6 / 7 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VIII. PENUTUP Kesimpulan Kesimpulan sementara yang dapat diambil berdasarkan skripsi Pembangunan Aplikasi Berbasis Web untuk Visualisasi dan Klastering Data Updating Potensi Desa Kota Malang Tahun 2019 adalah sebagai berikut. 1. Aplikasi berbasis web untuk visualisasi dan klastering data updating PODES 2019 digunakan untuk menyajikan data updating PODES 2019 secara digital , sehingga mudah lokal ( PC / laptop / smartphone ) masing-masing. perangkat diakses di 2. Telah dibangun Aplikasi Visualisasi Data Updating PODES 2019 menggunakan library chart.js , Vue.js dan modul matplotlib. 3. Aplikasi visualisasi berbasis web untuk visualisasi data updating PODES 2019 menyajikan visualisasi yang cukup baik bagi pengguna. Saran 1. Pengembangan di server side web perlu dilakukan peningkatan , misalnya fitur remember me saat login. 2. Diperlukan fitur peta tematik dan fitur data series untuk data bertipe numerik agar penyajian data lebih menarik dan lebih mudah dimonitor setiap tahunnya. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Laporan Hasil Penelitian Riset 1 Praktik Kerja Lapangan Politeknik Statistika STIS Tahun Akademik 2019 / 2020 , hal 1. 2020. Jakarta : Politeknik Statistika STIS [ 2 ] Berita Resmi Statistik No. 95 / 12 / Th.XXIII , dirilis 15 Desember 2020 [ 3 ] Statistik Potensi Desa Provinsi Jawa Timur Tahun 2018 [ 4 ] Putri , Ririn Yustika. 2020. Pembangunan Sistem Informasi Visualisasi Data Podes Berbasis Web. Jakarta : Politeknik Statistika STIS [ 5 ] Laporan Hasil Penelitian Riset 1 Praktik Kerja Lapangan Politeknik Statistika STIS Tahun Akademik 2019 / 2020 , hal 17. 2020. Jakarta : Politeknik Statistika STIS [ 6 ] Huang , Zhexue. “Extensions to the k-Means Algorithm for Clustering Large Data Sets with Categorical Values”. Data Mining and Knowledge Discovery 2 , 283–304 ( 1998 ) . 1998 [ 7 ] Bentley , Lonnie D , and Jeffrey L Whitten. ( 2007 ) , System Analysis and Design Methods – 7th Edition. New York : McGraw-Hill [ 8 ] Gunawan , Jonathan & Ivan Gunawan. ( 2018 , 12 ) . Teknologi Single Page Available : Application https : / / socs.binus.ac.id / 2018 / 12 / 06 / teknologi-single-page-application- spa / [ Online ] . ( SPA ) . Untuk mengubah hasil visualisasi dan tabulasi berdasarkan dataset yang dimasukkan , pengguna harus login terlebih dahulu. Kemudian pengguna memilih menu Upload Data. Setelah itu pengguna diberikan ketentuan yang harus dipenuhi ketika akan mengunggah data. Pastikan data yang diunggah pengguna adalah raw data updating PODES 2019 berisikan semua variabel PODES 2019 ( memenuhi template yang diberikan ) dan berekstensi .xlsx. Setelah mengklik menu Choose File , akan terbuka jendela kecil yang mengharuskan pengguna untuk memilih file excel yang sesuai. Apabila pengguna memasukkan file yang salah , maka sistem akan menampilkan pesan error. Saat proses unggah data selesai , aplikasi akan langsung menampilkan halaman awal visualisasi. Klik tombol Perbarui yang ada di pojok kiri bawah layar untuk melihat perubahannya. Menu Visualisasi , Klastering , dan Tabel Dinamis yang terdapat pada bagian atas aplikasi ini menggunakan konsep SPA ( Single Page Application ) yang dalam implementasinya menggunakan library Vue.js. SPA adalah salah satu jenis aplikasi website dimana hanya ada satu halaman yang meng- handle semua aktivitas yang terjadi dalam aplikasi tersebut [ 8 ] . Sehingga saat berpindah halaman , sistem tidak perlu melakukan request kepada server setiap kali terjadi interaksi pada aplikasi. Dengan demikian , website yang menggunakan SPA memiliki performa yang lebih cepat tanpa harus load halaman secara terus menerus. Pengujian Aplikasi Untuk menguji aplikasi ini secara subjektif , peneliti melakukan survei kepada pengguna yang diberikan kepada 16 responden guna mengukur seberapa baik visualisasi yang telah dibangun. Untuk mengukur hal tersebut , peneliti memberikan pertanyaan terkait tujuh kriteria visualisasi yang baik menurut Stephen Few. Ukuran untuk masing-masing kriteria berupa rentang nilai dari 1 hingga 10. Angka 1 menunjukan nilai yang buruk untuk kriteria tersebut dan nilai 10 menunjukkan tingkat kepuasan yang baik untuk kriteria tersebut. Misal untuk kriteria tampilan visualisasi ( aesthetics ) , angka 1 menunjukka bahwa visualisasi yang ditampilkan jelek , sedangkan angka 10 menjunjukkan bahwa visualisasi yang ditampilkan terlihat indah dalam persepsi audiens. Kriteria terkait visualisasi yang baik dan hasil survei kepuasan pengguna dapat dilihat pada Tabel III. TABEL III HASIL SURVEI KEPUASAN PENGGUNA No. ( 1 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Kategori ( 2 ) Usefulness Completeness Perceptibility Truthfulness Intuitiveness Aesthetics Engagement Nilai Rataan ( 3 ) 8,625 8,1875 8,625 8,5625 8,625 8,0625 8,5625 7 / 7
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pembangunan Aplikasi Berbasis Web untuk Visualisasi dan Klastering Data Updating Potensi Desa Kota Malang Tahun 2019 Indra Dwi Wicaksono ( 221709749 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Sukim , SST , M.Si Ringkasan— Visualisasi data merupakan hal yang penting dalam menyampaikan pemahaman tentang isi data kepada masyarakat umum / publik. Akses publik terhadap hasil pengolahan data yang dihasilkan oleh suatu instansi masih menggunakan media cetak dan dilakukan secara manual , salah satunya yaitu data Potensi Desa ( PODES ) . Dengan hadirnya internet , diharapkan akses data PODES untuk masyarakat semakin dimudahkan. Penelitian ini menghasilkan suatu aplikasi berbasis web untuk mengotomasi visualisasi dan klastering data PODES dan mempublikasikannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data updating PODES Kota Malang Provinsi Jawa Timur Tahun 2019. Aplikasi ini dapat diakses oleh admin dan guest / masyarakat publik. Hak akses untuk guest hanya bisa melihat dan mengunduh data hasil visualisasi , baik berupa grafik , tabel ataupun output klastering. Selain bisa melakukan yang bisa dilakukan oleh guest , admin memiliki privilege tambahan , yaitu mengunggah raw data updating Podes 2019 , registrasi dan mengelola staf. Adapun banyaknya kelurahan yang diolah pada penelitian ini adalah sebanyak 57 kelurahan dengan 8 ( delapan ) kategori. Kata Kunci— Visualisasi , aplikasi , klastering , website.
VII. PENUTUP Gambar 12. Activity diagram untuk mengunggah raw data updating PODES 2019 6 / 7 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VIII. PENUTUP Kesimpulan Kesimpulan sementara yang dapat diambil berdasarkan skripsi Pembangunan Aplikasi Berbasis Web untuk Visualisasi dan Klastering Data Updating Potensi Desa Kota Malang Tahun 2019 adalah sebagai berikut. 1. Aplikasi berbasis web untuk visualisasi dan klastering data updating PODES 2019 digunakan untuk menyajikan data updating PODES 2019 secara digital , sehingga mudah lokal ( PC / laptop / smartphone ) masing-masing. perangkat diakses di 2. Telah dibangun Aplikasi Visualisasi Data Updating PODES 2019 menggunakan library chart.js , Vue.js dan modul matplotlib. 3. Aplikasi visualisasi berbasis web untuk visualisasi data updating PODES 2019 menyajikan visualisasi yang cukup baik bagi pengguna. Saran 1. Pengembangan di server side web perlu dilakukan peningkatan , misalnya fitur remember me saat login. 2. Diperlukan fitur peta tematik dan fitur data series untuk data bertipe numerik agar penyajian data lebih menarik dan lebih mudah dimonitor setiap tahunnya.
data PODES untuk masyarakat semakin dimudahkan. Penelitian ini menghasilkan suatu aplikasi berbasis web untuk mengotomasi visualisasi dan klastering data PODES dan mempublikasikannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data Kesimpulan Kesimpulan sementara yang dapat diambil berdasarkan skripsi Pembangunan Aplikasi Berbasis Web untuk Visualisasi dan Klastering Data Updating Potensi Desa Kota Malang Tahun 2019 adalah sebagai berikut. 1. Aplikasi berbasis web untuk
O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O