Analisis Data Penjualan Berbasis Dashboard Business Intelligence untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Strategis
Kata Kunci:
Kata Kunci: Business Intelligence, Dashboard Penjualan, Analisis Data, Pengambilan Keputusan, Visualisasi DataAbstrak
Perkembangan teknologi informasi mendorong organisasi untuk memanfaatkan data sebagai aset strategis, namun masih banyak yang belum mampu mengolah data penjualan secara optimal menjadi informasi yang mendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data penjualan menggunakan dashboard berbasis Business Intelligence guna mendukung pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode deskriptif-analitis melalui tahapan pengumpulan data, preprocessing, proses ETL (Extract, Transform, Load), serta visualisasi data dalam dashboard interaktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa total penjualan mencapai Rp 2.456.789.000 dengan pertumbuhan sebesar 12,45%, total transaksi 15.672 meningkat 8,23%, serta total produk terjual 32.456 meningkat 10,15%. Analisis tren menunjukkan peningkatan konsisten dengan puncak penjualan pada bulan Oktober sebesar Rp 360 juta. Kategori elektronik memberikan kontribusi terbesar sebesar 40,20%, diikuti fashion 26,64%, sedangkan segmen pelanggan retail mendominasi dengan kontribusi 40,20%. Dashboard BI terbukti efektif dalam menyajikan data penjualan secara informatif dan menghasilkan insight yang relevan untuk mendukung pengambilan keputusan strategis berbasis data. Penelitian ini berhasil mencapai tujuannya, namun pengembangan selanjutnya disarankan untuk mengintegrasikan analisis prediktif guna meningkatkan akurasi perencanaan bisnis.
Unduhan
Referensi
REFERENSI
[1] Anisa Promika, “Analisis Mendalam Konsep Teori Akuntansi Dalam Bisnis Modern: Implikasi Untuk Kualitas Informasi Keuangan Dan Pengambilan Keputusan,” J. Akuntansi, Keuangan, Perpajak. dan Tata Kelola Perusah., vol. 1, no. 3, pp. 124–130, 2024, doi: 10.59407/jakpt.v1i3.540.
[2] F. P. E. Putra, K. Mufidah, R. M. Ilhamsyah, S. A. Efendy, and S. N. R. Barokah, “Tinjauan Performa RouterOS Mikrotik dalam Jaringan Internet: Analisis Kinerja dan Kelayakan,” Digit. Transform. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 903–910, 2024, doi: 10.47709/digitech.v3i2.3446.
[3] K. Mirdad, A. R. Dina, and R. Haris, “Analisis Tren Pasar dan Pengambilan Keputusan Berbasis Data dalam Meningkatkan Daya Saing Bisnis,” ADI Bisnis Digit. Interdisiplin J., vol. 5, no. 2, pp. 72–80, 2024, doi: 10.34306/abdi.v5i2.1178.
[4] F. P. E. Putra, D. A. M. Putra, A. Firdaus, and A. Hamzah, “Analisis Kecepatan Dan Kinerja Jaringan 5G (generasi ke 5) Pada Wilayah Perkotaan,” INFORMATICS Educ. Prof. J. Informatics, vol. 8, no. 1, p. 47, 2023, doi: 10.51211/itbi.v8i1.2439.
[5] R. Dwi Bima Sakti, S. Lestanti, and S. Nur Budiman, “Perancangan Dashboard Monitoring Penjualan Pada Website Pateron.Id Menggunakan Framework Laravel Dan Vue Js,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 1731–1738, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i2.9146.
[6] S. Caruso, M. Bruccoleri, A. Pietrosi, and A. Scaccianoce, “Artificial intelligence to counteract ‘KPI overload’ in business process monitoring: the case of anti-corruption in public organizations,” 2023, emerald.com. doi: 10.1108/BPMJ-11-2022-0578.
[7] M. Sholihin, P. D. Sari, A. Ikhsan, and A. Rahman, “Membangun Dashboard Analisis Perilaku Konsumen dengan pendekatan Market Basket Analysis,” RIGGS J. Artif. Intell. Digit. Bus., vol. 4, no. 2, pp. 1379–1386, 2025, doi: 10.31004/riggs.v4i2.662.
[8] F. P. E. Putra, M. A. Mahmud, and I. S. Maqom, “Pengembangan Sistem Pemantauan Lingkungan Berbasis Internet of Things (IoT) di Kampus,” 2024, researchgate.net. doi: 10.47709/digitech.v3i2.3457.
[9] S. Chatterjee, N. P. Rana, and Y. K. Dwivedi, “How does business analytics contribute to organisational performance and business value? A resource-based view,” Inf. Technol. People, vol. 37, no. 2, pp. 874–894, 2024, doi: 10.1108/ITP-08-2020-0603.
[10] M. Paramesha, N. Rane, and J. Rane, “Big data analytics, artificial intelligence, machine learning, internet of things, and blockchain for enhanced business intelligence,” SSRN Electron. J., 2024, doi: 10.2139/ssrn.4855856.
[11] A. S. Hutagaol, V. Samantha, T. M. Salsabila, W. Wasino, and J. T. Beng, “Perancangan Dashboard Monitoring Untuk Monthly Report Pemesanan Hotel dengan Microsoft Power BI,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 13, no. 3, 2024, doi: 10.35889/jutisi.v13i3.2379.
[12] E. G. Limbor, T. A. Putri, S. A. R. Qadriah, D. Arisandi, and J. T. Beng, “Perancangan Dashboard Penjualan Pakaian di Toko Cleo dengan Power BI,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 13, no. 3, 2024, doi: 10.35889/jutisi.v13i3.2383.
[13] S. Chatterjee, R. Chaudhuri, and D. Vrontis, “Does data-driven culture impact innovation and performance of a firm? An empirical examination,” Ann. Oper. Res., vol. 333, no. 2–3, pp. 601–626, 2024, doi: 10.1007/s10479-020-03887-z.
[14] F. P. E. Putra, R. W. Efendi, A. B. Tamam, and W. A. Pramadi, “Tren dan Praktik Terbaik dalam Pengembangan Web Berbasis API : Kajian Literatur terhadap Framework Laravel dan React,” Infomatek, vol. 27, no. 1, pp. 165–178, 2025, doi: 10.23969/infomatek.v27i1.25122.
[15] H. Fathiya Zahra and A. Triayudi, Implementasi Business Intelligence Untuk Memprediksi Penjualan Ritel Pada Pt Chelatama Perkasa Menggunakan Regresi Linear, vol. 9, no. 3. repository.unas.ac.id, 2025. doi: 10.36040/jati.v9i3.13427.
[16] R. Arjanggi and T. Suprihatin, “Kesulitan Pengambilan Keputusan Karir pada Siswa Berprestasi Rendah,” J. Islam. Contemp. Psychol., vol. 3, no. 1s, pp. 131–143, 2023, doi: 10.25299/jicop.v3i1s.12353.
[17] M. S. H. Moh. Syarief Hidayatullah, M. N. A. Mohammad Nazir Arifin, F. P. E. P. Fauzan Prasetyo Eka Putra, and I. D. Irwan Darmawan, “Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Web untuk Manajemen Pesanan, Produksi, dan Stok Pada UMKM Kripik Pisang Ibu Ira Bangkal Sumenep,” J. Ilmu Komput. dan Multimed., vol. 2, no. 2, pp. 7–13, 2025, doi: 10.46510/ilkomedia.v2i2.69.
[18] F. P. E. Putra, R. M. Ilhamsyah, S. A. Efendy, and A. Rizki, “Implementation And Evaluation Of Zerotier-Based Virtual Network For Device Connectivity,” Brill. Res. Artif. Intell., vol. 5, no. 1, pp. 281–290, 2025, doi: 10.47709/brilliance.v5i1.5966.
[19] H. Putra and B. Aulia, “Penerapan Data Warehouse dan Dashboard Berbasis Kimball Nine-Step untuk Meningkatkan Kualitas Informasi dan Pengambilan Keputusan,” 2023, researchgate.net. doi: 10.18495/jsi.v15i1.21826.
[20] R. Bogue, “The role of machine learning in robotics,” 2023, academia.edu. doi: 10.1108/IR-11-2022-0279.
[21] Z. Jaradat, A. Al-Dmour, H. Alshurafat, H. Al-Hazaima, and M. O. Al Shbail, “Factors influencing business intelligence adoption: evidence from Jordan,” J. Decis. Syst., vol. 33, no. 2, pp. 242–262, 2024, doi: 10.1080/12460125.2022.2094531.
[22] S. S. Sabrina, “Visualisasi Data Penyebab Kematian Di Indonesia Rentang Tahun 2000-2022 Dengan Power Bi,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 2, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4071.
[23] F. P. Eka Putra, L. Fitriyah, Z. Naimah, and S. A. Rofika, “Evaluasi Kinerja Aplikasi Wireshark Dalam Monitoring Jaringan Kecil Dengan Topologi Star dan Bus,” J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 164–176, 2025, doi: 10.47324/ilkominfo.v8i2.343.
[24] I. Nurhakim and A. Voutama, “Analisis Efisiensi Pelayanan Kesehatan Dengan Visualisasi Data Interaktif Di Power Bi,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 13, no. 2, 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i2.6355.
[25] P. C. Shaker Reddy, Y. Sucharitha, and A. Vivekanand, “Customer Churn Prevention For E-commerce Platforms using Machine Learning-based Business Intelligence,” Recent Adv. Electr. Electron. Eng. (Formerly Recent Patents Electr. Electron. Eng., vol. 17, no. 5, pp. 456–465, 2023, doi: 10.2174/2352096516666230717102625.
[26] M. Naufal Al Ghazali, A. Azizi, O. S. Khair, and Z. T. Saifullah Kusnandar, “Pengembangan Dashboard Admin Bukupedia,” J. Tek. Indones., vol. 3, no. 1, pp. 11–21, 2024, doi: 10.58860/jti.v3i1.320.
[27] F. P. E. Putra, I. N. S. Degeng, S. Ulfa, and W. Kamdi, “The Evolution of Quality Education: Impacts and Challenges of Using Open Educational Resources (OER) and Open Educational Practices (OEP) in the Conceive - Design - Implement - Operate (CDIO) Framework,” TEM J., vol. 13, no. 1, pp. 386–395, 2024, doi: 10.18421/TEM131-40.
[28] N. Rane, M. Paramesha, S. Choudhary, and J. Rane, “Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning for Advanced Business Strategies: a Review,” SSRN Electron. J., 2024, doi: 10.2139/ssrn.4835661.
[29] M. Sigala et al., “Understanding the impact of ChatGPT on tourism and hospitality: Trends, prospects and research agenda,” J. Hosp. Tour. Manag., vol. 60, pp. 384–390, 2024, doi: 10.1016/j.jhtm.2024.08.004.
[30] F. P. E. Putra, F. Fauzan, S. Syirofi, M. Mursidi, D. Wahid, and A. Nuraini, “Sistem Pengendali Lingkungan Pertanian Dengan Wireless Sensor Network Untuk Mengoptimalkan Budidaya Hidroponik,” 2024. doi: 10.47709/digitech.v3i2.3461.
[31] J. Tjung, Hugeng, and T. Sutrisno, “Dashboard Tingkat Kepuasan Dan Penjualan Cv. Plus Lestari Raykat,” 2023, pdfs.semanticscholar.org. doi: 10.24912/jiksi.v11i1.24135.
[32] E. Indah Rizki, A. Anastasya Safitri, Y. Servanda, and T. Sudinugraha, “Analisis dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan Tableau untuk Mendukung Keputusan Strategis (Studi Kasus: PT Aspirasi Hidup Indonesia Tbk),” J. Sist. Inf. Galuh, vol. 3, no. 2, pp. 61–71, 2025, doi: 10.25157/jsig.v3i2.4996.
[33] N. Qatawneh, “Empirical insights into business intelligence adoption and decision-making performance during the digital transformation era: Extending the TOE model in the Jordanian banking sector,” 2024, Elsevier. doi: 10.1016/j.joitmc.2024.100401.
[34] A. E. Ebule, “Leveraging Artificial Intelligence in Business Intelligence Systems for Predictive Analytics,” Int. J. Sci. Res. Manag., vol. 13, no. 01, pp. 1862–1879, 2025, doi: 10.18535/ijsrm/v13i01.ec02.
[35] T. N. Mudau, J. Cohen, and E. Papageorgiou, “Determinants and consequences of routine and advanced use of business intelligence (BI) systems by management accountants,” 2024, Elsevier. doi: 10.1016/j.im.2023.103888.
[36] M. N. Arifin, M. U. Mansyur, A. Rahman, N. P. Dewi, and F. P. E. Putra, “Enhanced OCR Recognition for Madurese Text Documents: A Genetic Algorithm Approach with Tesseract 5.5,” JUITA J. Inform., pp. 109–118, 2025, doi: 10.30595/juita.v13i2.25794.
[37] B. Bhardwaj, D. Sharma, and M. C. Dhiman, AI and emotional intelligence for modern business management. books.google.com, 2023. doi: 10.4018/979-8-3693-0418-1.
[38] A. C. Wijaya, A. H. Marcydiaz, F. N. Fitriya, D. Arisandi, and J. T. Beng, “Perancangan Sistem Dashboard Penjualan Berbasis Web untuk Toko Online Caro Cara,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 13, no. 3, 2024, doi: 10.35889/jutisi.v13i3.2380.
[39] F. Prasetyo Eka Putra, S. R. Sutarsih, S. Sofiyulloh, P. Permana, and M. Umar Mansyur, “Optimalisasi Perancangan Aplikasi Manajemen Data Koloman, Di Desa Pulau Mandangin Sampang – Madura Berbasis Website,” Rabit J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 9, no. 2, pp. 285–294, 2024, doi: 10.36341/rabit.v9i2.4840.
[40] Q. A. Fiddina, W. H. Pramujati, and N. L. Azizah, “Pelatihan Peningkatan Literasi Data Melalui Visualisasi Data Menggunakan Microsoft Excel Dan Google Colab DI Jawa Tengah,” 2025, journal.universitasbumigora.ac.id. doi: 10.30812/adma.v6i1.5099.
[41] T. T. D. Susanto, A. G. K. Mela, S. Zahrah, N. G. Namsan, and Z. Umair, “Analisis terhadap potensi risiko pengambilan keputusan dalam dunia pendidikan,” JPPI (Jurnal Penelit. Pendidik. Indones., vol. 10, no. 2, p. 180, 2024, doi: 10.29210/020243848.
[42] F. Enggrayni, Eristya Maya Safitri, Yuana Istiqomah Dwi Koesmawati, Wahyu Kristina Puji Astuti, Dinda Oktavia Winsa Cahyani, and Dwi Septiajayanti, “Pelatihan Pengolahan dan Visualisasi Data pada Microsoft Excel di SMAN 14 Surabaya,” Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 10–16, 2025, doi: 10.33005/sitasi.v5i1.2470.
[43] Daniela Aedo and Dedi Trisnawarman, “Perancangan Dashboard Analitik Untuk Pemantauan Segmentasi Pelanggan Dengan K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 13, no. 2, 2025, doi: 10.24912/jiksi.v13i2.34307.
[44] E. P. Maulidiah, S. Survival, and B. Budiantono, “Pengaruh Fasilitas Terhadap Kualitas Pelayanan Serta Implikasinya Pada Kepuasan Pelanggan,” J. Econ., vol. 2, no. 3, pp. 727–737, 2023, doi: 10.55681/economina.v2i3.375.
[45] Fauzan Prasetyo Eka Putra, Mustafida Mustafida, Royhan Alfadili, and Afifatun Nahriyah, “Perancangan Jaringan Nirkabel Berbasis Mesh untuk Menunjang Aplikasi Smart City,” 2025, researchgate.net. doi: 10.55606/jitek.v5i1.5934.
[46] C. Gaser, R. Dahnke, P. M. Thompson, F. Kurth, and E. Luders, “CAT: A computational anatomy toolbox for the analysis of structural MRI data,” Gigascience, vol. 13, 2024, doi: 10.1093/gigascience/giae049.
[47] Sri Bekti Handayani Ningsih, Iyat Ratna Komala, Leni Nurhayati, and Maya Suhayati, “Visualisasi Data Kependudukan Menggunakan Power Business Intelligence (Studi Kasus Kelurahan Sukamiskin Kecamatan Arcamanik Kota Bandung),” J. Penelit. Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 25–39, 2025, doi: 10.54066/jpsi.v3i1.2944.
[48] D. Firmansyah, D. Ramdani, A. Dongoran, and A. M. Januriana, “Implementasi Business Intelligence Menggunakan ETL dan K-MEANS untuk Visualisasi Data Bencana Alam di Jawa Barat,” Intern. (Information Syst. Journal), vol. 7, no. 2, pp. 109–122, 2024, doi: 10.32627/internal.v7i2.1183.
[49] T. Imam Muarif and R. Danar Dana, “Implementasi Tableau Untuk Pengembangan Visualisasi Data Pada Aplikasi Open Data Di Diskominfo Kabupaten Cirebon,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 902–909, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8868.
[50] K. Putri Adisti and I. Nugraha, “Implementasi Sistem Dashboard Untuk Visualisasi Data Monitoring Penagihan Dengan Menggunakan Google Looker Studio,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 1854–1861, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i2.12744.
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Ilyana, Deni Mahmudi (Penulis)
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
