VISUALISASI DATA TREN BELANJA PELANGGAN MENGGUNAKAN QLIK SENSE
Keywords:
Business Intelligence, Visualisasi Data , Qlik Sense, Scatter Plot, Tren BelanjaAbstract
Perkembangan teknologi Business Intelligence (BI) memungkinkan proses analisis data dilakukan secara lebih cepat, interaktif, dan mudah dipahami melalui visualisasi data. Penelitian ini bertujuan untuk menyajikan visualisasi tren belanja pelanggan menggunakan platform Qlik Sense dengan memanfaatkan satu jenis visualisasi utama, yaitu scatter plot. Dataset yang digunakan merupakan data Shopping Trends yang berisi informasi perilaku pembelian pelanggan, seperti usia, jumlah pembelian, rating produk, dan riwayat transaksi sebelumnya. Melalui scatter plot, pola hubungan antara variabel-variabel tersebut dapat dilihat secara jelas, khususnya untuk mengamati kecenderungan pelanggan berdasarkan usia serta hubungan antara rating dan nilai pembelian. Hasil visualisasi menunjukkan adanya pola sebaran yang membantu mengidentifikasi karakteristik pelanggan dan tren belanja mereka. Penelitian ini menunjukkan bahwa satu visualisasi scatter plot yang kaya dimensi tetap mampu memberikan insight bisnis yang relevan untuk mendukung pengambilan keputusan.
Downloads
References
W. Sulistyoningsih, I. N. Yudi, A. Wiajaya, dan H. S. Alam, “Penerapan Model Business Intelligence Pada Perusahaan Retail XLT Untuk Meningkatkan Strategi Pemasaran,” vol. 17, no. 1, hal. 33–44, 2023.
T. Tumini dan S. E. Subekti, “Implementasi Business Intelligence Untuk Menganalisis Data Proses Manufaktur Menggunakan Google Data Studio dengan menggunakan Google Data Studio,” vol. 3, no. 3, 2023.
M. K. Najib, E. M. Stefany, P. Informatika, dan U. T. Madura, “Visualisasi Data Penjualan Supermarket dengan Microsoft Power BI,” vol. 2, no. 12, hal. 921–928, 2024.
S. S. Nuraini dan A. M. Romadhoni, “Pemanfaatan Visualisasi Data dalam Business Intelligence untuk Strategi Bisnis Perusahaan Retail,” 2025.
A. A. Setyawan, E. D. Darmawan, W. H. Adji, P. P. Ganesha, “Dampak Pemanfaatan Teknologi Business Intelligence untuk Optimalisasi Strategi Penjualan dengan Metode OLAP di Warmindo X,” vol. 5, no. 1, hal. 16–24, 2025.
L. Rosnita, M. Ikhwani, H. Al, K. Aidilof, dan M. M. Munauwar, “Interactive Visualization of Food Security Trends in North Aceh with a Business Intelligence Dashboard,” vol. 5, no. 2, hal. 1030–1036, 2025.
M. Rohid, N. Fajrian, G. Ahmad, N. Vroticca, dan A. Rifki, “Penerapan Dashboard Business Intelligence untuk Meningkatkan Penjualan Mobil: Studi Kasus pada Perusahaan XYZ,” 2025.
M. T. Hidayat dkk., “Dashboard Business Intelligence dengan Qlik Sense untuk Analisis Nutrisi Makanan,” vol. 13, no. 1, 2025.
R. Y. Sifa, “Visualisasi Data Pengunjung dan Peminjaman Buku di Perpustakaan Daerah Menggunakan Power BI,” vol. 2, no. 3, hal. 142–151, 2024.
D. Sapitri dan Widiyanti, “Visualisasi Data E-Commerce Menggunakan Power BI dalam Meningkatkan Strategi Pemasaran,” vol. 3, no. 10, hal. 749–759, 2025.
D. Larasati, N. D. Tanzil, A. Alfian, dan L. Wardani, “Business Intelligence Dashboard for Financial Performance Analysis,” vol. 8, no. 2, hal. 491–499, 2024.
P. D. Pendawa, “Visualisasi Data Penjualan pada Online Shop Shillo Store dengan Teknik Business Intelligence,” vol. 9, no. 3, hal. 548–559, 2023.
A. Fauziah, A. Fauzi, A. S. Oktarini, dan A. Wicaksono, “Peran dan Fungsi Arsitektur Intelijen Bisnis terhadap Pengambilan Keputusan Bisnis,” vol. 3, no. 1, hal. 91–105, 2024.
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Asti Devi Mutiara Khoirun Nisa, Fadila Ullul Azmie, Najwa Lailatus Sa’diah, Laili Fitriyani, Avin Nuzula Fitranti, Dr. Ir. Muhammad Arifin, S.Kom., M.Kom., IPM (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
