VISUALISASI DATA COVID-19 DI INDONESIA TAHUN 2021 MENGGUNAKANPOWER BI
Keywords:
COVID-19, Kasus, Kesehatan, Visualisasi Data, Power BIAbstract
Pandemi COVID-19 telah memberikan dampak besar terhadap berbagai sektor di Indonesia,
termasuk kesehatan, ekonomi, dan pendidikan. Untuk memahami perkembangan dan penyebaran
kasus COVID-19 secara lebih komprehensif, diperlukan media visualisasi data yang interaktif dan
informatif. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan visualisasi data kasus COVID-19 di Indonesia
menggunakan Power BI. Data yang digunakan mencakup jumlah kasus harian, kasus sembuh, kasus
meninggal, dan sebaran per provinsi dalam kurun waktu tertentu. Dengan menggunakan Power BI,
data diolah dan divisualisasikan dalam bentuk grafik, peta, dan tabel interaktif sehingga
memudahkan pengguna dalam menginterpretasikan informasi. Hasil visualisasi ini diharapkan
dapat membantu masyarakat dan pihak terkait dalam memahami situasi pandemi secara lebih baik
dan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Visualisasi data terbukti mampu
menyampaikan informasi yang kompleks secara ringkas, menarik, dan mudah dipahami.
Downloads
References
LaporCOVID19, “Data Kematian COVID-19 di Indonesia Masih Ruwet,” LaporCOVID19, p. 1,
, [Online]. Available: https://laporcovid19.org/post/data-kematian-covid-19-di-indonesiamasih-ruwet
BBC News Indonesia, “Covid-19 Indonesia mencapai setengah juta kasus positif, 25% di
antaranya ada di Jakarta,” 2020. [Online]. Available:
https://www.bbc.com/indonesia/indonesia-51850113
M. Ikbal, S. Andryana, and R. T. Komala Sari, “Visualisasi dan Analisa Data Penyebaran Covid19 dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol.
, no. 4, p. 389, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i4.233.
A. Solichin and K. Khairunnisa, “Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) Di DKI
Jakarta Menggunakan Metode K-Means,” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 2, p. 52, 2020,
doi: 10.21111/fij.v5i2.4905.
Jurnal Sistem Informasi (TEKNOFILE) Vol. X, No. X Februari 2023, Hal. 1-4
DOI: XXXXXXXXXX
P-ISSN XXXXXX | E-ISSN XXXXX
R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data COVID-19,” J. Tek. Ind., vol. 10, no.
, pp. 275–282, 2020, doi: 10.25105/jti.v10i3.8428.
V. Philips and T. Y. Wicaksono, “Karakteristik dan Persebaran Covid-19 di Indonesia,” CSIS
Comment., no. April, pp. 1–12, 2020.
M. Adib, F. Nadiva, and A. Yusnita, “Visualisasi Data COVID-19 Di Indonesia Menggunakan
Tools Google Looker Studio Visualization of COVID-19 Data in Indonesia Using Google Looker
Studio Tools,” 2019.
D. Agus Styawan, “Pandemi COVID-19 dalam Perspektif Demografi,” Semin. Nas. Off. Stat.,
vol. 2020, no. September, pp. 182–189, 2020.
R. Darman, “Analisis Visualisasi Dan Pemetaan Data Tanaman Padi Di Indonesia
Menggunakan Microsoft Power Bi,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 4, no. 2, p. 156,
, doi: 10.24014/rmsi.v4i2.5271.
BBC News Indonesia, “Covid-19 Indonesia mencapai setengah juta kasus positif, 25% di
antaranya ada di Jakarta,” Bbc.Com, 2020, [Online]. Available:
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 MULIA APRIANI, KARTIKA KHAIRUNNISA (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
