Aplikasi Visualisasi Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dengan Analisis Shift Share dan Location Quotient Berbasis Web 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Aplikasi Visualisasi Data Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB ) dengan Analisis Shift Share dan Location Quotient Berbasis Web Chafri Fajar Erwandra ( 221709600 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Salah satu indikator penting untuk dapat mengetahui kondisi perekonomian pada suatu wilayah adalah Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB ) . Analisis terhadap PDRB diperlukan untuk mengetahui dan mempelajari faktor- faktor penyebab terjadinya perbedaan dan fluktuasi ekonomi. Analisis PDRB yang sering dilakukan untuk perbandingan antar wilayah adalah analisis shift share dan location quotient. Penghitungan analisis tersebut dilakukan secara manual per satuan wilayah dan periode tertentu , sehingga menjadikannya kurang efisien karena jika ingin melakukan analisis terhadap wilayah dan periode lain maka perlu dilakukan penghitungan lagi. Selain itu tidak dapat membandingkan hasil antar wilayah secara langsung. Untuk mengatasi masalah tersebut , dibuat sebuah aplikasi yang dapat mempermudah penghitungan dan dapat memvisualisasikan hasil analisis PDRB. Metode yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah SDLC model Waterfall yang kemudian diuji menggunakan uji Black box dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fitur pada aplikasi telah sesuai seperti yang diharapkan dan didapatkan skor SUS sebesar 86,87 yang berarti aplikasi sudah mampu memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data. Kata Kunci— Visualisasi Data , PDRB , Shift Share , Location Quotient , Website I. LATAR BELAKANG Salah satu indikator penting untuk dapat mengetahui kondisi perekonomian pada suatu wilayah adalah Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB ) . PDRB adalah nilai pasar seluruh barang dan jasa yang diproduksi oleh suatu wilayah pada periode waktu tertentu. Pada dasarnya , PDRB merupakan jumlah dari nilai tambah yang dihasilkan oleh semua unit usaha yang ada dalam suatu wilayah tertentu atau jumlah dari nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh semua unit ekonomi [ 4 ] . dan dari data PDRB Analisis data PDRB meliputi mengkaji , mengartikan atau menguraikan makna juga membandingkannya baik antar waktu , antar daerah , ataupun antar variabel. Analisis PDRB perlu dilakukan untuk dapat mengetahui dan memahami berbagai faktor yang menyebabkan terjadinya perbedaan dan fluktuasi ekonomi. Selain itu juga terdapat analisis agregat makro lain yang dapat diturunkan dari PDRB. Hasil dari analisis dapat digunakan sebagai masukan bagi pemerintah daerah untuk menentukan kebijakan dalam pembangunan ekonomi. Analisis dengan menggunakan data PDB / PDRB mencakup monitoring perilaku ekonomi , analisis makro ekonomi dan perbandingan antar wilayah [ 1 ] . Analisis PDRB untuk perbandingan antar wilayah yang sering dilakukan adalah analisis shift share dan location quotient. Penghitungan analisis shift share dan location quotient dilakukan dengan menggunakan aplikasi pengolah tabel seperti excel. Penghitungan dengan excel yang tidak terotomatisasi membuat pengguna harus mengidentifikasikan rumus sendiri. Hal ini akan mengakibatkan rawan terjadi kesalahan yang berasal dari manusia / human error , yang akan berimbas pada hasil penghitungan analisis yang tidak sesuai. Selain itu penghitungan analisis shift share dan location quotient yang dilakukan dengan excel hanya dapat dilakukan per satuan wilayah dan periode tertentu , hal ini menjadi kurang efisien karena jika ingin melakukan analisis terhadap wilayah dan periode lain maka perlu dilakukan penghitungan lagi. Selain itu , penghitungan analisis yang dilakukan tiap satuan wilayah dan periode membuatnya tidak bisa dibandingkan dengan hasil analisis pada wilayah dan periode lainnya. Sehingga perbandingkan hasil analisis antar wilayah secara makro susah untuk dilakukan. Hasil dari analisis shift share dan location quotient adalah berupa angka yang disajikan dalam bentuk tabel. Namun untuk dapat melihat perbandingan hasil analisis dari masing-masing wilayah dan lapangan usaha , perlu dilakukan penghitungan dari data PDRB lapangan usaha yang dihasilkan oleh masing- masing BPS daerah. Sehingga jumlah data akan sangat banyak , menampilkan hasil analisis dalam bentuk tabel menjadi tidak efisien. Penyajian dengan tabel dapat menampilkan data secara spesifik dan detail sehingga pengguna dapat memperoleh data yang terperinci. Namun , penyajian data menggunakan tabel memiliki beberapa kelemahan seperti pengguna tidak dapat membandingkan pola data secara langsung sehingga menjadi kurang efektif dan efisien karena pengguna harus melakukan usaha lebih dalam melakukan interpretasi data. Salah satu solusi yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan menyajikan data hasil dari analisis tersebut secara visual. Visualisasi data adalah teknik penyajian data kedalam bentuk visual seperti grafik , diagram , atau peta sehingga dapat mempermudah pengguna dalam memahami data yang ditampilkan. Visualisasi data bertujuan untuk membantu pemahaman manusia tentang data dengan memanfaatkan kemampuan sistem visual manusia dalam mengekspresikan informasi dengan melihat pola , melihat tren , dan mengidentifikasi outlier [ 7 ] . Representasi 1 / 9 visual yang dirancang dengan baik dapat menggantikan perhitungan kognitif dengan kesimpulan persepsi sederhana dan meningkatkan pemahaman , memori , dan pengambilan keputusan [ 7 ] . Dashboard adalah tampilan visual dari informasi terpenting yang diperlukan untuk meraih satu atau lebih tujuan , yang digabungkan dan disusun dalam satu layar sehingga informasi dapat dipantau dalam sekejap [ 10 ] . Dashboard merupakan salah satu bentuk visualisasi data dengan hanya menampilkan informasi-informasi terpenting pada satu halaman , sehingga penggunaannya akan membuat visualisasi menjadi lebih efisien. Maka dari itu , pada penelitian ini akan dibuat sebuah aplikasi berbasis web yang dapat menghitung dan memvisualisasikan data PDRB dengan analisis shift share dan location quotient berbentuk dashboard interaktif. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang di atas , maka tujuan yang ingin diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Membangun aplikasi yang dapat menghitung dan memvisualisasikan hasil analisis shift share dan location quotient dalam bentuk dashboard interaktif. 2. Membuat fitur visualisasi yang dapat menampilkan dan membandingkan hasil analisis dari masing-masing wilayah dan sektor secara makro. 3. Membuat fitur yang dapat mengklasifikasikan hasil analisis kedalam kuadran Tipologi Klassen. 4. Membuat fitur input data yang memungkinkan untuk melakukan penginputan data berjumlah besar sekaligus. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian yang terkait yang digunakan sebagai referensi dalam penelitian ini antara lain adalah sebagai berikut : Penelitian oleh Ashshidiq ( 2020 ) , yang berjudul “Visualisasi Data Menggunakan Sistem Informasi Geografis untuk Kegiatan Ekspor dan Impor Indonesia” [ 9 ] . Penelitian ini bertujuan untuk membuat visualisasi data ekspor dan impor menggunakan sistem informasi geografis interaktif berbasis web. Penelitian ini menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) dalam membangun aplikasi visualisasi dan menggunakan System Usability Scale ( SUS ) untuk menilai aplikasi visualisasi yang telah dibangun. Berdasarkan hasil uji coba menggunakan SUS diperoleh nilai sebesar 78,86 yang berarti aplikasi sudah mampu memenuhi kebutuhan pengguna dan membantu pengguna dalam interpretasi data yang dipilih oleh pengguna. Penelitian oleh Handigo ( 2020 ) , yang berjudul “Visualisasi Data Menggunakan Sistem Informasi Geografis untuk Statistik Transportasi Darat di Indonesia” [ 6 ] . Penelitian ini hampir mirip dengan penelitian yang dilakukan oleh Ashshidiq ( 2020 ) . Bertujuan untuk membuat visualisasi data statistik transportasi darat menggunakan sistem informasi geografis berbasis web. Penelitian ini menggunakan metode System Development Life Cycle ( SDLC ) Waterfall dalam pengembangan sistem dan menggunakan uji coba Black-box dan System Usability Scale ( SUS ) untuk menilai sistem visualisasi data yang dibangun. Hasil dari uji coba Black-box diperoleh bahwa fungsi-fungsi utama pada sistem menghasilkan output yang sesuai dengan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik input yang diberikan oleh pengguna. Uji coba System Usability Scale mendapatkan nilai sebesar 81,59 yang artinya sistem dapat diterima dengan baik oleh pengguna. Penelitian oleh Winarko ( 2016 ) , yang berjudul “Sistem Informasi Geografis Berbasis Web Dengan Analisis Geographically Weighted Regression ( Studi Kasus Faktor- Faktor yang Mempengaruhi PDRB Kabupaten / Kota di Indonesia Tahun 2010 ) ” [ 5 ] . Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Informasi Geografis berbasis web , yang hasilnya diimplementasikan terhadap data indikator ekonomi kabupaten / kota di Indonesia sebagai faktor-faktor yang mempengaruhi PDRB. Penelitian ini menggunakan uji coba White-box , Black-box dan System Usability Scale ( SUS ) untuk menilai sistem yang telah dibangun. Hasil dari uji coba White- box menunjukkan bahwa sistem sudah berjalan sebagaimana mestinya. Dari uji Black-box diperoleh bahwa fungsi-fungsi pada sistem dapat memberikan hasil yang sesuai terhadap input yang diberikan oleh pengguna. Uji coba System Usability Scale mendapatkan nilai sebesar 68,2 yang artinya sistem berada pada rentang marginal high namun masih perlu perbaikan agar dapat masuk ke rentang acceptable. IV. METODE PENELITIAN A. Metode Analisis Data tingkat ekonomi perkembangan Analisis shift share adalah analisis yang digunakan untuk mengetahui dan kecenderungan transformasi struktur perekonomian pada suatu daerah. Dengan analisis shift share , kita dapat mengetahui kemampuan kompetitif lapangan usaha pada suatu daerah dan dapat mengetahui lapangan usaha unggulan pada masing- masing daerah. Selain itu , dengan analisis ini kita dapat melihat peranan sumbangan ( share ) tiap lapangan usaha terhadap perekonomian pada suatu daerah dan melihat lapangan usaha yang mengalami kemajuan selama periode pengukuran. Jika suatu lapangan usaha memiliki nilai shift share paling tinggi , maka lapangan usaha tersebut dapat dikatakan paling unggul [ 1 ] . Analisis shift share memiliki tiga komponen , yaitu National Shift ( Nij ) , Proportional Share ( Mij ) , dan Differential Share ( Cij ) . Persamaan 1 merupakan rumus dari perubahan nilai sektor pada provinsi , yang nilainya sama dengan pertambahan dari nilai National Shift , Proportional Share , dan Differential Share. Persamaan 2 , 3 , dan 4 secara berturut-turut merupakan rumus dari National Shift , Proportional Share , dan Differential Share. 𝐷𝑖𝑗 = 𝑁𝑖𝑗 + 𝑀𝑖𝑗 + 𝐶𝑖𝑗 𝑁𝑖𝑗 = 𝐸𝑖𝑗. 𝑅𝑛 𝑀𝑖𝑗 = 𝐸𝑖𝑗 ( 𝑅𝑖𝑛 − 𝑅𝑛 ) 𝐶𝑖𝑗 = 𝐸𝑖𝑗 ( 𝑅𝑖𝑗 − 𝑅𝑖𝑛 ) ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) Keterangan : Dij = Perubahan sektor i di tingkat provinsi Nij = Pergeseran struktur sektor i di tingkat provinsi Mij = Bauran industri sektor i di tingkat provinsi Cij = Keunggulan kompetitif sektor i di tingkat provinsi Eij = PDRB sektor i di tingkat provinsi Rij = laju pertumbuhan sektor i di tingkat provinsi 2 / 9 Rin = laju pertumbuhan sektor i di tingkat nasional Rn = laju pertumbuhan PDRB di tingkat nasional Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Location Quotient ( LQ ) adalah analisis yang digunakan untuk mengetahui kapasitas ekspor perekonomian pada suatu daerah dan mengukur derajat kemandirian ( self- sufficiency ) pada suatu lapangan usaha. Perhitungan LQ menghasilkan dua kriteria. Jika LQ lebih besar dari 1 , maka sektor tersebut merupakan sektor basis. Dengan kata lain , produksi komoditas pada daerah tersebut dapat memenuhi kebutuhan sendiri , atau bahkan dapat diekspor ke luar. Jika LQ kurang dari sama dengan 1 , maka sektor tersebut merupakan sektor non basis. Dengan kata lain , produksi komoditas pada daerah tersebut tidak dapat memenuhi kebutuhan sendiri sehingga perlu impor atau pasokan dari luar [ 1 ] . Rumus dari LQ dapat dilihat pada persamaan 5. 𝐿𝑄 = ( 5 ) 𝑣𝑖 / 𝑣𝑡 𝑉𝑖 / 𝑉𝑡 Gambar 1. Ilustrasi model waterfall [ 3 ] Tahapan pada SDLC model waterfall secara garis besar terdiri dari empat tahap utama , yaitu : 1. Analisis Kebutuhan analisis Tahap untuk kebutuhan mendefinisikan aplikasi seperti apa yang dibutuhkan oleh pengguna. Analisis kebutuhan dilakukan dengan wawancara dan observasi terhadap permasalahan yang ada pada sistem berjalan. dilakukan Keterangan : 𝑣i = PDRB provinsi lapangan usaha ke-i 𝑣t = total PDRB provinsi 𝑉i = PDB lapangan usaha ke-i 𝑉t = total PDB Tipologi Klassen merupakan grafik yang dipergunakan untuk melihat struktur dan pola pertumbuhan pada tiap-tiap sektor lapangan usaha untuk melihat prospek pertumbuhan perekonomian pada suatu daerah di masa mendatang. Pada Tipologi Klassen , tiap-tiap sektor lapangan usaha pada suatu daerah dapat dikategorikan sebagai sektor yang terbelakang , potensial , berkembang , dan prima [ 11 ] . Tipologi Klassen yang digunakan pada penelitian ini adalah Tipologi Klassen dengan pendekatan sektoral. Tipologi Klassen pendekatan sektoral membagi sektor pada daerah berdasarkan hasil perhitungan analisis Shift Share dan Location Quotient [ 8 ] . Tabel I menunjukkan kuadran pada Tipologi Klassen [ 8 ] . Shift Share SS+ SS- TABEL I KUADRAN TIPOLOGI KLASSEN Location Quotient ( LQ ) LQ ≤ 1 KUADRAN II ( POTENSIAL ) LQ > 1 KUADRAN I ( PRIMA ) KUADRAN IV ( TERBELAKANG ) KUADRAN III ( BERKEMBANG ) B. Metode Pengembangan Aplikasi Penelitian dilakukan dengan menggunakan alur System Development Life Cycle ( SDLC ) dengan model Waterfall. Model Waterfall adalah model SDLC yang paling sederhana. Model ini cocok untuk pengembangan aplikasi dengan tidak berubah-ubah. Model Waterfall spesifikasi yang menyediakan pendekatan alur pengembangan aplikasi secara terurut mulai dari analisis , desain , pengodean , pengujian , dan tahap pendukung ( support ) [ 3 ] . Gambar 1 menunjukkan gambar alur proses pada model Waterfall. 2. Desain / Perancangan Tahap perancangan dilakukan untuk memberikan gambaran terhadap aplikasi yang akan dikerjakan , dilakukan dengan menerjemahkan kebutuhan pada tahap analisis kebutuhan ke bentuk representasi desain. Tahap ini dilakukan dengan membuat rancangan proses visualisasi data , basis data , dan antarmuka. 3. Pengodean / Implementasi Tahap implementasi dilakukan untuk merealisasikan rancangan pada tahap sebelumnya. Tahap implementasi berupa pengodean dengan menggunakan bahasa pemrograman dengan dan memanfaatkan framework Laravel dan library open source seperti chart.js dan highcharts untuk membuat visualisasi data. Javascript PHP 4. Pengujian Tahap pengujian dilakukan untuk mengetahui kelayakan aplikasi terhadap pengguna. Uji dilakukan dengan menggunakan uji Black-box dan System Usability Scale ( SUS ) . C. Metode Visualisasi Data Terdapat beberapa metode klasifikasi visualisasi data yang II menampilkan metode klasifikasi digunakan. Tabel visualisasi data yang sesuai dengan data PDRB. Metode Membandingkan kategori Menilai hierarki dan hubungannya dengan populasi TABEL II METODE VISUALISASI DATA Tujuan Untuk membandingkan ukuran dari nilai kategorik [ 2 ] . Visualisasi yang digunakan adalah bar chart dan sankey diagram. Untuk memberikan rincian nilai kategorik dalam hubungannya dengan nilai populasi [ 2 ] . Visualisasi yang digunakan adalah pie chart dan tree map. Menampilkan perubahan antar waktu Untuk menunjukkan perubahan tren dan pola dari nilai selama periode yang berkelanjutan [ 2 ] . Visualisasi yang digunakan adalah line chart. 3 / 9 Menggambarkan koneksi dan hubungan Memetakan data geospasial Untuk menilai asosiasi , distribusi , dan pola yang ada pada kumpulan data multivariat [ 2 ] . Visualisasi yang digunakan ada scatter plot dalam bentuk tipologi klassen. Untuk menggambarkan dan menyajikan data dengan atribut geospasial dalam bentuk peta [ 2 ] . Visualisasi yang digunakan adalah choropleth map. Gambar 2 menunjukkan contoh gambaran visualisasi yang akan dipakai untuk memvisualisasikan data PDRB b ) Gambar 2. a ) sankey diagram [ 2 ] ; b ) tree map [ 2 ] ; c ) choropleth map [ 2 ] a ) c ) V. KERANGKA PIKIR Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan masalah-masalah yang ada pada latar belakang , peneliti mencari peluang yang dapat dilakukan oleh peneliti untuk dapat mengatasi masalah tersebut. Disini peneliti melihat suatu peluang bahwa belum terdapatnya aplikasi yang dapat menghitung sekaligus memvisualisasikan data-data tersebut. Sehingga dengan adanya peluang tersebut , peneliti ingin mengembangkan sebuah website visualisasi data dalam bentuk dashboard interaktif yang dapat meringkas data-data tersebut dalam bentuk visual. Untuk mewujudkan hal tersebut , dipilihlah suatu metode pengembangan SDLC model Waterfall. Model pengembangan waterfall dipilih karena masalah yang ada bukan berasal dari subject matter , melainkan melalui observasi yang dilakukan peneliti terhadap masalah yang ada. Sehingga pengembangan model Waterfall cocok digunakan pada kondisi ini , karena permasalahan ditentukan di awal dan kemungkinan terjadinya perubahan kebutuhan selama proses pengembangan sangat kecil. Masalah-masalah tersebut kemudian diperinci lagi melalui analisis permasalahan dengan diagram fishbone , kemudian dilakukan analisis kebutuhan untuk mengatasi masalah tersebut. Pada tahap perancangan aplikasi , dilakukan perancangan pada alur kerja , basis data , dan antarmuka. Setelah melakukan tahap perancangan , kemudian dilakukan tahap implementasi berupa pengodean dengan memanfaatkan framework Laravel dan library open source untuk membuat web visualisasi data. Data yang digunakan pada tahap implementasi adalah data yang didapatkan dari publikasi BPS tiap daerah yaitu PDRB atas dasar harga konstan menurut lapangan usaha. Setelah tahap implementasi kemudian dilakukan evaluasi terhadap aplikasi yang telah dibuat menggunakan uji Black-box dan SUS. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut , akan ditarik kesimpulan yang menjelaskan keberhasilan aplikasi dalam menyelesaikan masalah-masalah yang telah diidentifikasikan di awal. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Kebutuhan aplikasi pengolah Analisis kebutuhan dilakukan dengan wawancara dan observasi mengenai penghitungan analisis shift share dan location quotient yang dilakukan secara manual dengan excel. menggunakan Wawancara dilakukan kepada mahasiswa Politeknik Statistika STIS yang pernah mendapatkan materi perkuliahan tentang analisis shift share dan location quotient sebelumnya. Berdasarkan wawancara dan observasi yang telah dilakukan , didapatkan kebutuhan yang diperlukan dalam aplikasi yang akan dibangun sebagai berikut : seperti tabel Gambar 3. Kerangka pikir penelitian Gambar 3 menunjukkan alur kerangka pikir yang digunakan pada penelitian ini. 1. Aplikasi yang dapat melakukan penghitungan analisis shift share dan location quotient secara otomatis. Sehingga pengguna dapat melakukan analisis dengan usaha yang lebih kecil dan mudah , serta dapat meminimalisir kemungkinan terjadinya kesalahan hitung ( human error ) . 2. Aplikasi yang dapat melihat dan membandingkan hasil analisis dari masing-masing wilayah dan sektor secara langsung. Sehingga pengguna tidak perlu melakukan 4 / 9 analisis satu per satu terhadap setiap wilayah yang ingin dibandingkan 3. Aplikasi yang mampu mengelola data yang banyak. Karena data yang diinputkan akan sangat banyak , maka dibutuhkan aplikasi yang memungkinkan pengguna untuk melakukan input banyak data secara sekaligus. 4. Aplikasi yang dapat memvisualisasikan hasil analisis. lebih memudahkan pengguna dalam Sehingga melakukan perbandingan antar data. B. Perancangan Alur Kerja Visualisasi Data Alur kerja aplikasi dalam memproses dan menampilkan visualisasi data dapat dilihat pada Gambar 4. Data PDRB yang diinput oleh pengguna Admin dimasukkan ke dalam basis data. Kemudian data dalam basis data dipanggil dengan query yang berisi kode untuk mengolah data PDRB dengan analisis shift share dan location quotient. Setelah itu data ditampilkan menuju antarmuka berupa visualisasi yang dapat dilihat oleh pengguna secara umum. Ketika pengguna mengganti pilihan view , maka query akan melakukan pemanggilan data sesuai pilihan pengguna. Gambar 4. Alur kerja visualisasi data C. Perancangan Basis Data Terdapat 5 entitas yang ada dalam basis data yang akan dibangun , yaitu data , wilayah , kelompok wilayah , sektor , dan users. Entitas tersebut memiliki hubungan dengan entitas lainnya yang digambarkan dengan Entity Relationship Diagram ( ERD ) pada Gambar 5. Gambar 5. Entity relationship diagram basis data rancangan D. Perancangan Antarmuka Perancangan antarmuka dibangun dengan tampilan mockup yang digunakan sebagai dasar untuk membangun antarmuka aplikasi. Secara umum aplikasi yang akan dibangun memiliki dua halaman utama yang penting , yaitu halaman dashboard dan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik halaman kelola data. Halaman dashboard berfungsi untuk menampilkan visualisasi data hasil analisis berdasarkan data yang telah di input. Sedangkan halaman kelola data berfungsi untuk melakukan tambah dan hapus data. Rancangan halaman dashboard dan kelola data dapat dilihat pada Gambar 6 dan 7. Gambar 6. Rancangan antarmuka dashboard Gambar 7. Rancangan antarmuka kelola data E. Implementasi Tahap implementasi dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Javascript dengan memanfaatkan framework Laravel dan library open source seperti chart.js dan highcharts untuk membuat visualisasi data. Yang menjadi halaman utama pada aplikasi ini adalah halaman dashboard yang menampilkan visualisasi hasil analisis secara interaktif. Halaman dashboard dapat diakses secara umum tanpa perlu login terlebih dahulu. Pada aplikasi ini terdapat dua jenis dashboard , yaitu dashboard kategori sektor dan dashboard wilayah provinsi. Gambar 8 menunjukkan tampilan halaman dashboard kategori sektor. Dashboard kategori sektor merupakan halaman yang menghitung dan memvisualisasikan hasil analisis shift share dan location quotient seluruh provinsi secara makro berdasarkan suatu pilihan sektor tertentu. Pengguna dapat memilih pilihan kategori sektor , tahun analisis , dan tahun dasar pada dropdown di bagian atas untuk melihat dashboard berdasarkan kategori sektor dan periode tahun yang diinginkan. Visualisasi yang ditampilkan dalam dashboard ini antara lain peta choropleth , pie chart , bar chart , sankey diagram , 5 / 9 treemap dua level dan scatter plot dalam bentuk tipologi klassen. Peta choropleth menggambarkan data hasil analisis location quotient , semakin pekat warnanya maka semakin tinggi nilainya. Pie chart menggambarkan perbandingan jumlah antara wilayah basis dan non basis. Bar chart menggambarkan besarnya nilai differential shift pada tiap provinsi. Tipologi klassen mengklasifikasikan tiap provinsi ke dalam kuadran yang menentukan bahwa sektor pada provinsi tersebut termasuk sektor prima , potensial , berkembang , atau terbelakang. Sankey diagram menggambarkan besarnya alokasi jumlah PDRB pada tiap kelompok wilayah. Tree map menggambarkan jumlah PDRB setiap provinsi yang besarnya direpresentasikan dengan ukuran persegi. Warna pada tree map merepresentasikan kelompok wilayah. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dari suatu provinsi yang dipilih. Pengguna dapat memilih pilihan wilayah provinsi , tahun analisis , dan tahun dasar pada dropdown di bagian atas untuk melihat dashboard berdasarkan provinsi dan periode tahun yang diinginkan. tren laju PDRB. Pie Visualisasi yang ditampilkan dalam dashboard ini antara lain line chart , pie chart , bar chart , sankey diagram , treemap satu level , scatter plot dalam bentuk tipologi klassen. Line chart menggambarkan chart menggambarkan perbandingan jumlah antara sektor basis dan non basis. Bar chart menggambarkan besarnya nilai national share , proportional shift , dan differential shift pada tiap sektor. Tipologi klassen mengklasifikasikan tiap sektor ke dalam kuadran sektor prima , potensial , berkembang , atau terbelakang. Sankey diagram menggambarkan besarnya alokasi jumlah PDRB. Tree map menggambarkan jumlah PDRB tiap sektor yang besarnya direpresentasikan dengan warna dan ukuran persegi. Gambar 8. Tampilan dashboard kategori sektor Gambar 9 menunjukkan tampilan halaman dashboard wilayah provinsi. Dashboard wilayah provinsi dapat menghitung dan memvisualisasikan hasil analisis berdasarkan pilihan provinsi. Data yang ditampilkan adalah hasil analisis Gambar 9. Tampilan dashboard wilayah provinsi 6 / 9 Pengelolaan data pada aplikasi ini dilakukan oleh Admin dengan login terlebih dahulu. Gambar 10 menunjukkan tampilan antarmuka login. Gambar 13 menunjukkan form untuk input data pada halaman kelola data. Untuk melakukan input data , pengguna memilih file excel yang sesuai format , kemudian menekan tombol “Tambah”. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 10. Tampilan login Gambar 11 menunjukkan tampilan halaman kelola data. Halaman ini berfungsi untuk mengelola data PDRB yang ada dalam aplikasi ini. Halaman ini hanya dapat diakses oleh Admin ketika telah login ke dalam aplikasi. Pada halaman kelola data terdapat tiga fungsi utama yaitu generate format , input data , dan hapus data yang ditampilkan dengan card yang berbeda. Gambar 13. Form tambah data Gambar 14 menunjukkan form untuk hapus data pada halaman kelola data. Untuk melakukan hapus data , pengguna dapat memilih data yang ingin dihapus berdasarkan pilihan wilayah provinsi dan tahun tertentu. Setelah itu aplikasi akan memunculkan tampilan view data sesuai pilihan wilayah provinsi dan tahun. Pengguna dapat menekan tombol “Hapus Data” jika ingin menghapus data tersebut. Pengguna juga dapat menggunakannya untuk melihat data dalam bentuk tabel. Gambar 14. Form hapus data Untuk melihat tata cara melakukan input dan hapus data , pengguna dapat menuju halaman panduan yang dapat diakses melalui menu pada sidebar. Halaman ini berisi mengenai langkah-langkah untuk melakukan input dan hapus data. Tampilan halaman panduan ditunjukkan pada Gambar 15. Gambar 11. Tampilan kelola data format dan Fungsi generate input data dibangun menggunakan library Laravel Excel yang tersedia pada Laravel. Gambar 12 menunjukkan form untuk generate format excel pada halaman kelola data. Untuk melakukan generate format , pengguna harus memilih wilayah provinsi dan tahun sesuai data yang akan diinputkan. Kemudian pengguna menekan tombol “Generate Format” , maka aplikasi akan memberikan umpan balik berupa file excel yang berisi format input yang akan terunduh secara otomatis. Gambar 12. Form generate format Gambar 15. Tampilan halaman panduan Pada aplikasi ini juga terdapat halaman tentang yang berisi penjelasan mengenai aplikasi ini. Tampilan halaman tentang ditunjukkan pada Gambar 16. 7 / 9 Gambar 16. Tampilan halaman tentang Aplikasi ini juga memiliki fitur pengaturan akun yang dapat diakses dengan menuju halaman user profile yang berada pada menu dropdown user di pojok kanan atas. Halaman user profile merupakan halaman yang menampilkan informasi tentang akun Admin yang digunakan untuk login ke dalam aplikasi. Pada halaman ini , terdapat berbagai macam fitur terkait pengaturan akun seperti mengganti nama , mengganti email , mengganti password , mengaktifkan autentikasi dua faktor , dan lain-lain. Tampilan halaman user profile ditunjukkan pada Gambar 17. Gambar 17. Tampilan halaman user profile F. Pengujian Pengujian dilakukan untuk mengetahui kelayakan aplikasi terhadap pengguna. Metode pengujian yang digunakan adalah uji Black-box dan System Usability Scale ( SUS ) . Uji black box pada aplikasi ini dilakukan dengan uji coba 43 skenario kejadian yang dilakukan oleh peneliti. Hasil pengujian didapatkan bahwa semua skenario yang diujikan telah sesuai seperti yang diharapkan. Uji SUS dilakukan kepada 16 orang mahasiswa Politeknik Statistika STIS yang pernah mendapatkan materi perkuliahan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tentang shift share dan location quotient sebelumnya. Berdasarkan hasil pengujian , diperoleh rata-rata skor sebesar 86,87 yang berarti aplikasi sudah mampu memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data. VII. PENUTUP Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : ini dapat mengotomatisasi 1. Telah dibangun aplikasi yang dapat menghitung dan memvisualisasikan hasil analisis shift share dan location quotient dalam bentuk dashboard interaktif. Aplikasi proses penghitungan analisis shift share dan location quotient , sehingga perlu melakukan penghitungan untuk mendapatkan hasil analisis. Selain itu hasil analisis pada aplikasi ini disajikan dalam bentuk visualisasi , sehingga lebih menarik dan memudahkan pengguna dalam melakukan analisis terhadap data yang disajikan. pengguna tidak 2. Aplikasi pada penelitian ini memiliki fitur visualisasi data berupa bar chart , sankey diagram , pie chart , tree map , line chart , peta choropleth , dan Tipologi Klassen yang disajikan dalam dua macam dashboard yang sektor dan berbeda , yaitu dashboard kategori dashboard wilayah provinsi. Pada dashboard kategori sektor , data visualisasi yang ditampilkan adalah data hasil analisis dari seluruh provinsi berdasarkan sektor yang dipilih. Sehingga visualisasi yang telah dibuat pada dashboard tersebut dapat menampilkan dan membandingkan hasil analisis secara makro. 3. Fitur visualisasi Tipologi Klassen yang telah dibuat dapat mengklasifikasikan hasil analisis kedalam suatu kuadran yang menentukan kondisi sektor pada suatu daerah. Sehingga dapat diketahui apakah sektor pada suatu daerah tersebut termasuk sektor prima , potensial , berkembang , atau terbelakang. 4. Aplikasi yang dibangun dilengkapi dengan fitur pengelolaan data yang terdiri dari generate format , input data , dan hapus data. Input data dibangun dengan yang library Laravel memanfaatkan memungkinkan data untuk melakukan menggunakan file excel , sehingga penginputan data dalam jumlah besar sekaligus dapat dilakukan. Excel import DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] A. K. Monika , K. T. Wahyuni , O. Syafwil , dan R. N. T. Wahyuni , Modul Sistem Neraca Nasional I. Jakarta : Sekolah Tinggi Ilmu Statistik. [ 2 ] A. Kirk , Data Visualization : a successful design process. Birmingham : Packt , 2012. [ 3 ] A. S. Rosa dan M. Shalahuddin , Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung : Informatika , 2014. [ 4 ] Badan Pusat Statistik. ( 2020 ) . Penyusunan PDB Indonesia Tahunan Menurut Lapangan Usaha ( 2010=100 ) , 2020 [ Online ] . Available : https : / / sirusa.bps.go.id / sirusa / index.php / dasar / view ? kd=3452 & th=2020 [ 5 ] G. R. Winarko , Sistem Informasi Geografis Berbasis Web Dengan Analisis Geographically Weighted Regression ( Studi Kasus Faktor-Faktor yang Mempengaruhi PDRB Kabupaten / Kota di Indonesia Tahun 2010 ) . Jakarta : Sekolah Tinggi Ilmu Statistik , 2016. 8 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 6 ] Handigo , Visualisasi Data Menggunakan Sistem Informasi Geografis untuk Statistik Transportasi Darat di Indonesia. Jakarta : Politeknik Statistika STIS , 2020. [ 7 ] J. Heer , M. Bostock , dan V. Ogievetsky , “A Tour through the Visualization Zoo , ” Communications of the ACM , vol. 53 , no. 6 , pp. 59-67 , Juni 2010. [ 8 ] L. T. Puspitawati , “Analisis Perbandingan Faktor-Faktor Penyebab Ketimpangan Pembangunan Antar Kabupaten / Kota di Kawasan Kedungsapur , ” Economics Development Analysis Journal , vol. 2 , no. 2 , 12 Juni 2013. [ 9 ] M. H. Ashshidiq , Visualisasi Data Menggunakan Sistem Informasi Geografis Untuk Kegiatan Ekspor dan Impor Indonesia. Jakarta : Politeknik Statistika STIS , 2020. [ 10 ] S. Few , “Dashboard Confusion , ” Intelligent Enterprise , 20 Maret 2018. [ 11 ] T. Widodo , Perencanaan Pembangunan : Aplikasi Komputer ( Era Otonomi Daerah ) . Yogyakarta : UPP STIM YKPN , 2006. 9 / 9
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE 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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 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
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Aplikasi Visualisasi Data Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB ) dengan Analisis Shift Share dan Location Quotient Berbasis Web Chafri Fajar Erwandra ( 221709600 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Salah satu indikator penting untuk dapat mengetahui kondisi perekonomian pada suatu wilayah adalah Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB ) . Analisis terhadap PDRB diperlukan untuk mengetahui dan mempelajari faktor- faktor penyebab terjadinya perbedaan dan fluktuasi ekonomi. Analisis PDRB yang sering dilakukan untuk perbandingan antar wilayah adalah analisis shift share dan location quotient. Penghitungan analisis tersebut dilakukan secara manual per satuan wilayah dan periode tertentu , sehingga menjadikannya kurang efisien karena jika ingin melakukan analisis terhadap wilayah dan periode lain maka perlu dilakukan penghitungan lagi. Selain itu tidak dapat membandingkan hasil antar wilayah secara langsung. Untuk mengatasi masalah tersebut , dibuat sebuah aplikasi yang dapat mempermudah penghitungan dan dapat memvisualisasikan hasil analisis PDRB. Metode yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah SDLC model Waterfall yang kemudian diuji menggunakan uji Black box dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fitur pada aplikasi telah sesuai seperti yang diharapkan dan didapatkan skor SUS sebesar 86,87 yang berarti aplikasi sudah mampu memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data. Kata Kunci— Visualisasi Data , PDRB , Shift Share , Location Quotient , Website
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : ini dapat mengotomatisasi 1. Telah dibangun aplikasi yang dapat menghitung dan memvisualisasikan hasil analisis shift share dan location quotient dalam bentuk dashboard interaktif. Aplikasi proses penghitungan analisis shift share dan location quotient , sehingga perlu melakukan penghitungan untuk mendapatkan hasil analisis. Selain itu hasil analisis pada aplikasi ini disajikan dalam bentuk visualisasi , sehingga lebih menarik dan memudahkan pengguna dalam melakukan analisis terhadap data yang disajikan. pengguna tidak 2. Aplikasi pada penelitian ini memiliki fitur visualisasi data berupa bar chart , sankey diagram , pie chart , tree map , line chart , peta choropleth , dan Tipologi Klassen yang disajikan dalam dua macam dashboard yang sektor dan berbeda , yaitu dashboard kategori dashboard wilayah provinsi. Pada dashboard kategori sektor , data visualisasi yang ditampilkan adalah data hasil analisis dari seluruh provinsi berdasarkan sektor yang dipilih. Sehingga visualisasi yang telah dibuat pada dashboard tersebut dapat menampilkan dan membandingkan hasil analisis secara makro. 3. Fitur visualisasi Tipologi Klassen yang telah dibuat dapat mengklasifikasikan hasil analisis kedalam suatu kuadran yang menentukan kondisi sektor pada suatu daerah. Sehingga dapat diketahui apakah sektor pada suatu daerah tersebut termasuk sektor prima , potensial , berkembang , atau terbelakang. 4. Aplikasi yang dibangun dilengkapi dengan fitur pengelolaan data yang terdiri dari generate format , input data , dan hapus data. Input data dibangun dengan yang library Laravel memanfaatkan memungkinkan data untuk melakukan menggunakan file excel , sehingga penginputan data dalam jumlah besar sekaligus dapat dilakukan. Excel import
lagi. Selain itu tidak dapat membandingkan hasil antar wilayah secara langsung. Untuk mengatasi masalah tersebut , dibuat sebuah aplikasi yang dapat mempermudah penghitungan dan dapat memvisualisasikan hasil analisis PDRB. Metode yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah SDLC model Waterfall yang kemudian diuji menggunakan uji Black box dan System Usability Scale ( SUS ) . Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fitur pada aplikasi telah sesuai seperti yang diharapkan dan didapatkan skor SUS sebesar 86,87 yang berarti aplikasi sudah mampu memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data. Kata Kunci— Visualisasi Data , PDRB , Shift Share , Location Quotient , Website VII. PENUTUP penelitian yang telah dilakukan , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : ini dapat mengotomatisasi 1. Telah dibangun aplikasi yang dapat menghitung dan memvisualisasikan hasil analisis shift share dan location quotient dalam bentuk dashboard interaktif. Aplikasi proses penghitungan analisis shift share dan location quotient , sehingga perlu melakukan penghitungan untuk mendapatkan
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 O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE 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 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 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O