Step-By-Step Visualisasi Data dengan Power BI
Visualisasi data merupakan tahapan yang penting dalam analisis data. Ketika seorang data analyst ingin menyampaikan wawasan atau insight dari data yang telah dianalisis, salah satu cara terbaik adalah dengan memvisualisasikannya. Seperti ungkapan populer “A Picture is Worth a Thousand Words“, yang dapat diartikan sebagai: “Sebuah gambar setara dengan ribuan kata”.
Ada banyak aplikasi atau software untuk memvisualisasikan data, diantaranya: Power BI, Tableau, Google Data Studio, dan lain-lain. Pada ulasan kali ini saya akan membagikan langkah-langkah membuat visualisasi data pada Power BI. Mulai dari pengenalan Power BI, memasukkan data, mengolah data,membuat berbagai macam chart, serta membagikan hasil visualisasi.
1. PENGENALAN POWER BI
Power BI adalah kumpulan layanan, aplikasi, dan konektor perangkat lunak yang bekerja sama untuk mengubah sumber data yang tidak saling terkait menjadi wawasan yang koheren, mendalam secara visual, dan interaktif. Power BI memungkinkan Anda tersambung dengan mudah ke sumber data Anda, memvisualisasikan dan menemukan apa yang penting, dan membagikannya dengan siapa pun atau semua orang yang Anda inginkan. (learn.microsoft.com)
Power BI terdiri dari beberapa elemen yang semuanya bekerja sama, dimulai dengan tiga dasar berikut:
- Aplikasi desktop Windows bernama Power BI Desktop.
- Layanan SaaS (Perangkat Lunak sebagai Layanan) online yang disebut layanan Power BI.
- Aplikasi seluler Power BI untuk perangkat Windows, iOS, dan Android.
Keterangan lebih lengkap serta link download klik link berikut : Power BI
Ketika sudah berhasil menginstall dan menjalankann Power BI maka tampilannya seperti gambar diatas. Pada bagian atas terdapat pilihan Home, Insert, Modelling, View, dan Help.
Pada tab sebelah kiri terdapat tiga pilihan tampilan, 1) Report, untuk menampilkan visualisasi data, 2) Data, untuk menampilkan data dalam bentuk tabel, serta 3) Model, untuk menampilkan relasi antar tabel.
Pada tab sebelah kanan ada panel 1) Filter, untuk memfilter visualisasi yang akan ditampilkan, 2) Visualizations, untuk membuat berbagai jenis visualisasi data, serta 3) Fields, yang berisi kolom-kolom pada tabel. Untuk lebih jelasnya ikuti ulasan ini sampai akhir.
2. GET AND TRANSFORM DATA
Langkah pertama adalah memasukkan data yang ingin dianalisis kedalam Power BI. Pada menu home pilih Get Data, kemudian akan muncul banyak pilihan source data, diantaranya: Excel, csv, XML, JSON, Folder, Database, dan lain sebagainya.
Kali ini saya akan mencoba mengambil data dari folder, excel, dan csv.
Setelah data diambil atau dimasukkan kedalam Power BI, selanjutnya kita bisa mentransformasikan atau mengedit data sesuai dengan kebutuhan analisis, seperti: menggabungkan kolom, menghapus kolom, memisahkan kolom, dan lain sebagainya.
Proses transformasi data pada Power BI memanfaatkan fitur Power Query. Tampilannya seperti pada gambar dibawah. Sebelah kiri adalah nama-nama tabel yang ada pada Power Query (bisa lebih dari satu), tengah adalah tabelnya, dikiri ada nama tabel dan step-step yang dilakukan pada Power Query.
Pada kolom product terdapat nama product serta kota penjualannya. Pisahkan kolom product menjadi dua kolom menggunakan fitur split column.
Sesuaikan delimiter untuk memisahkan kolom. Pada contoh kali ini saya menggunakan tanda spasi dan buka kurung. Kemudian sesuaikan kolom-kolomnya beserta jenis datanya.
Berikut tampilan data setelah ditransformasi.
Selanjutnya saya menambahkan dua tabel Country dan Products. Buat standarisasi pada tabel Sales dan tambahkan tabel Location. Jadi, ada empat tabel yang akan digunakan pada ulasan kali ini.
3. DATA MODELLING
Ketika keempat tabel berhasil dibuat dan diload pada Power BI, kita bisa membuat visualisasi dari kolom-kolom yang ada pada tabel tersebut. Kita bisa membuat tabel dari kolom yang berbeda. Misalnya kolom Category dari tabel Products dan kolom Amount dari tabel Sales.
Contoh diatas menunjukkan nilai yang kurang tepat karena tabel-tabelnya belum terhubung satu sama lainnya. Jadi Power BI tidak bisa membedakan nilai dari Food, Baverages, dan Pastries. Tetapi langsung menampilkan nilai total dari ketiganya. Disinilah pentingnya data modelling, yaitu untuk menentukan hubungan antar tabel agar diperoleh nilai yang tepat.
Pada tab Model, kita bisa menentukan hubungan antar tabel. Caranya cukup sederhana, tinggal drag and drop pada kolom yang ingin dihubungkan. Konsepnya sama dengan perintah ON pada SQL JOIN, yaitu menghubungkan kolom yang sama pada masing-masing tabel. Misalnya kolom Product ID pada tabel Sales dihubungkan dengan kolom ID pada tabel Products. Berikut contoh ketika data sudah dihubungkan.
Ketika tabel sudah terhubung, maka akan diperoleh visualisasi yang benar seperti berikut ini:
4. DATA ANALYSIS EXPRESSIONS (DAX)
Data Analysis Expressions (DAX) adalah kumpulan syntax yang termasuk fungsi, operator, dan konstans yang dapat digunakan untuk membangun sebuah formula dan kalkulasi statistik untuk menghasilkan sebuah nilai atau hasil perhitungan baru. (sis.binus.ac.id)
DAX bisa berupa tabel atau kolom dalam tabel. Pada tab DATA, terdapat pilihan untuk membuat measure, menambah kolom, dan menambah tabel baru.
Pada contoh diatas saya membuat tabel baru bernama Dates. Tabel ini dibuat berdasarkan rentang tanggal di kolom Date pada tabel Sales. Kemudian diekstrak tahun, bulan, tanggal, hari, serta weekend atau weekday untuk mempermudah menganalisis data.
Syntax DAX juga bisa menggunakan rumus seperti pada Microsoft Excel seperti SUM, COUNTROWS, CALCULATE, Date function, IF function, dan lain sebagainya.
Berikut contoh pembuatan kolom baru dengan nama TotalRevenue dengan memanfaatkan rumus SUM pada kolom Amount.
Ketika sudah berhasil membuat DAX maka kita bisa memanfaatkannya berulang-ulang. Pada gambar diatas kita menggunakan kolom TotalRevenue dengan kolom Category dan kolom MonthName.
Selanjutnya buat kolom baru dengan nama NoOfOrders dengan memanfaatkan rumus COUNTROWS pada tabel Sales. Kemudian tambahkan pada kedua visualisasi untuk melihat hasilnya.
Kita juga bisa menggunakan rumus CALCULATE yang mirip dengan rumus SUMIF pada Ms Excel. Misalnya ketika ingin menghitung Revenue pada saat weekend, maka kita menggunakan rumus CALCULATE dengan parameter TotalRevenue dan fungsi yang menunjukkan ketika weekend. Perhatikan gambar berikut.
5. MEMBUAT VISUALISASI DATA
Pada pembahasan sebelumnya kita sudah sedikit melihat visualisasi data, yaitu berupa tabel dan card. Dalam Power BI terdapat banyak pilihan untuk memvisualisasikan data. Diantaranya:
- Bar Chart
- Column Chart
- Line Chart
- Area Chart
- Ribbon Chart
- Waterfall Chart
- Scatter Chart
- Pie Chart
- Donat Chart
- Tree Map
- Map, Filled Map, Shape Map
- Card
- KPI
- Slicer
- Table
- Matrix
- R Script
- Python Scrip
- dan lain sebagainya.
Pilihan visualisasi data pada Power BI terdapat pada panel Visualizations.
Untuk membuat visualisasi caranya cukup mudah. Tinggal klik pada jenis visualisasi yang diinginkan, kemudian sesuaikan Fields dengan kolom-kolom yang ingin divisualisasikan. Berikut beberapa contoh visualisasi yang sering digunakan:
A. Card
Card merupakan jenis visualisasi sederhana. Fungsinya untuk menampilkan angka. Biasanya digunakan ketika ingin menunjukkan satu jenis informasi saja. Ketika hanya ada satu atau dua kategori, penggunaan Card dirasa lebih cocok. Karena ketika dibuat dalam bentuk bar atau pie akan kehilangan fungsinya atau menjadin lebih sulit dipahami.
Berikut adalah contoh visusalisasi Total Revenue menggunakan jenis visualisasi Card. Untuk membuatnya cukup klik Card pada panel Visualisasi, kemudian isikan kolom TotalRevenue pada Fields.
B. Column Chart
Selanjutnya adalah visualisasi yang sering dijumpai, yaitu Column Chart atau Bar Chart. Column Chart merupakan visualisasi yang mudah dipahami, kita tinggal membandingkan ujung dari masing-masing kolom untuk melihat data yang paling besar atau paling kecil.
Cara pembuatannya hampir sama dengan Card, namun ada perbedaan pada Fields. Fields berbeda-beda untuk setiap jenis visualisasi. Pada Column Chart Fields berisi X-axis, Y-axis, Legend, Tooltips, dan beberapa fields lainnya.
C. Map
Map digunakan untuk membuat visualisasi berdasarkan letak geografis. Pada Power BI setidaknya ada tiga pilihan untuk membuat map, yaitu Map, Filled Map, dan Shape Map.
Pilih Map kemudian sesuaikan Fields yang ada. Location diisi dengan kolom Country, maka akan otomatis dibuatkan peta berdasarkan data tersebut. Latitude dan Longitude bisa dikosongi karena sudah ada Location. Bubble Size diiisi dengan TotalRevenue untuk melihat perbedaan revenue di tiap negara. Terakhir sesuaikan format pada Map. Maka kurang lebih akan menjadi seperti pada gambar berikut:
D. Slicer
Slicer berfungsi untuk memfilter visualisasi sesuai dengan kondisi yang diberikan. Jika pada PivotTable Slicer merupakan fitur terpisah dari Pivot Chart, pada Power BI Slicer merupakan salah satu jenis visualisasi data.
Cara membuatannya sama dengan visualisasi lainnya. Klik ikon Slicer kemudian sesuaikan Fields yang ada. Slicer biasanya diisi dengan kolom dengan tipe Date Time.
Pada contoh diatas input Fields diisi dengan kolom Date. Kemudian pada pojok kanan atas terdapat pilihan untuk menyesuaikan Slicer, yaitu: Between, Before, After, List, Dropdown, Relative Date dan Relatif Time. Namun jika Fields diisi dengan kolom Year, maka pilihannya akan berubah menjadi: Between, List, Dropdown, Less than or equal to, dan Greater than or equal to.
E. Key Performance Indicator (KPI)
Visualisasi Key Performance Indicator (KPI) hampir mirip dengan Card. Namun pada KPI terdapat warna yang menunjukkan pencapaian terhadap target tertentu. Warna hijau menenjukkan telah mencapai target sedangkan warna merah menunjukkan belum mencapai target.
Target ini ditentukan pada panel Fields. Disini kita menentukan Value, Trend, dan Target. Perhatikan gambar berikut:
F. Line Chart
Line Chart berfungsi untuk melihat trend suatu keadaan terhadap waktu. Misalnya melihat trend penjualan pada periode tertentu, memonitor harga secara real time, dan lain sebagainya.
Pada Line Chart setidaknya kita harus menentukan panel Fields yang berisi X-axis, Y-axis, Legend, serta Tooltips.
G. Matrix
Visualisasi selanjutnya adalah Matrix yang memiliki fungsi mirip dengan Pivot Table pada Ms. Excel. Pada Matrix kita bisa membuat tabel berdasarkan kolom-kolom tertentu.
Ketika membuat Matrix kita harus menyesuaikan panel Fields berupa Rows, Columns, dan Values.
H. Table
Visualisasi terakhir pada pembahasan kali ini adalah tabel. Mirip dengan Matrix tetapi kita hanya menentukan kolom-kolomnya saja. Kita bisa mengembangkan tabel dengan menerapkan filter yang mirip dengan Conditional Formatting.
Pada contoh diatas tabel berisi tiga kolom yaitu Profuct, TotalRevenue, dan NoOfOrders. Kemudian dilakukan filtering untuk menampilkan lima product dengan TotalRevenue tertinggi.
6. REPORT DESIGN
Setelah membuat berbagai visualisasi langkah selanjutnya adalah membuat desain laporan agar enak dipandang. Pada proses desain biasanya kita menambahkan shape untuk menambahkan header, Text box untuk menambah teks atau judul laporan, serta mengubah tema atau warna.
Pertama, tambahkan shape dan box, kemudian sesuaikan warna dan tulisan agar lebih informatif. Pada menu Insert terdapat pilihan untuk menambahkan Text box, Bottom, Shapes, dan Images.
Tambahkan Shape, pilih Rectangles untuk menambahkan bangun segi empat. Kemudian sesuaikan posisinya pada bagian atas agar berfungsi sebagai header.
Tambahkan Text box untuk memberi judul pada header. Pada menu Insert, pilih Text box, kemudian sesuaikan dengan judul laporan.
Ketika ada visualisasi yang bertumpuk seperti Shape, Text box, dan Slicer seperti di atas, kita perlu menyesuaikan urutannya pada panel Selection. Agar semua visualisasi dapat dilihat dengan baik. Slicer dan Text box harus berada diatas Shape. Perhatikan gambar berikut:
7. EDIT INTERACTION
Visualisasi pada Power BI dibuat agar bisa interaktif dengan penggunannya. Data yang ditampilkan bisa berubah-ubah sesuai dengan interaksi dengan pengguna.
Pada contoh diatas penggunan mengklik Map pada buble USA, maka visualisasi yang lainnya seperti Total Revenue, Number Of Order, serta Column Chart juga menunjukkan data USA saja.
Interaksi ini merupakan fitur yang sangat berguna, namun kita juga harus menyesuaikan data mana saja yang bisa diubah agar pengguna tidak kehilangan informasi penting dari laporan yang kita buat.
Klik visualisasi yang ingin kita edit interaksinya. Pada menu Format, pilih Edit Interactions. Kemudian ada dua pilihan pada visualisasi lainnya, pilih Filter untuk membuat visulisasi yang interaktif atau pilih None untuk mematikan fitur interaktif.
8. PUBLISH AND SHARE REPORT
Ketika selesai membuat laporan, langkah selanjutnya adalah membagikan laporan tersebut kepada pihak yang memerlukan. Pada Power BI kita bisa mempublish laporan ke Power BI Service. Pada Home tab, pilih Publish.
Ketika telah berhasil di Publish maka akan muncul link untuk menuju Power BI service. Disini kita bisa melakukan interaksi dengan filter yang telah dibuat sebelumnya.
Selain itu, ada pilihan lain untuk membagikan hasil laporan dari Power BI, yaitu dengan cara ekspor ke Power Point atau PDF. Kita juga bisa membagikan link atau embed pada email untuk versi Power BI Pro.
Demikian ulasan dan hasil belajar saya tentang Power BI.
Selamat membaca.
Semoga bermanfaat.
