Pemetaan Nasabah Tabungan Pada LPD Desa Adat Sumerta Menggunakan Metode Visualisasi Data

Ni Luh Komang Ayu Sukmayanti; I Kadek Andy Asmarajaya; Kadek Oky Sanjaya

doi:10.32795/resi.v2i1.4267

Ni Luh Komang Ayu Sukmayanti
I Kadek Andy Asmarajaya
Kadek Oky Sanjaya

DOI: https://doi.org/10.32795/resi.v2i1.4267

Keywords: Visualisasi, Python, Nasabah Tabungan, LPD Desa Adat Sumerta

Abstract

Teknologi merupakan alat yang sangat membantu perusahaan dalam melakukan pekerjaan menjadi lebih mudah. Perkembangan teknologi saat ini sudah sangat pesat sehingga semua informasi mudah disebarkan. LPD Desa Adat Sumerta merupakan Lembaga yang membantu masyarakat dalam bidang perkreditan maupun tabungan. LPD Sudah memiliki banyak nasabah tabungan sekitar ribuan. Pada saat melakukan evaluasi atau rapat mengenai nasabah tabungan pegawai kesulitan dalam memberikan informasi yang lebih baik mengenai lokasi tempat tinggal nasabah karena hanya berupa teks serta masih sulit dalam memberikan informasi mengenai pada banjar manakah nasabah tabaungan banyak tersebar. Dengan adanya sebuah masalah tersebut peneliti akan melakukan penelitian mengenai visualisasi data sebaran nasabah tabungan. Tujuan dilakukan penelitian ini yaitu memudahkan LPD Desa Adat Sumerta dalam melakukan evaluasi serta mengkomunikasikan data dalam bentuk yang lebih interaktif. Visualisasi data akan menggunakan aplikasi web jupyter notebook yang dimiliki oleh anaconda. Penelitian ini akan menggunakan Bahasa pemrograman python. Hasil yang didapatkan dalam penelitian ini bahwa banjar yang memiliki nilai paling banyak yaitu Banjar Bengkel dan Umum dengan memiliki nilai persentase 13.5%. Disusul dengan banjar Pande yang memiliki nilai 10.8%, Abian Kapas Tengah dengan nilai 9.5%, Lebah dengan nilai 9.5%, Peken dengan nilai 9.5%, Sima dengan nilai 9.5%, Abian Kapas Kaja dengan nilai 8.1%, Abian Kapas Kelod dengan nilai 8.1% dan terakhir Kedaton dengan nilai 8.5%. Diharapkan dari penelitian yang dilakukan akan memudahkan LPD Desa Adat Sumerta dalam melakukan evaluasi dan mengembangkan LPD di masa mendatang

References

LPD Desa Adat Sumerta, “Rencana Kerja dan Anggaran Pendapatan - Belanja,” Dec. 2021.

I. A. U. Dewi, I. K. N. A. Jaya, and I. D. K. L. Digita, “Sistem Informasi Geografis (SIG) Sebaran LPD Di Kota Denpasar Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel,” KARMAPATI - Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform., vol. 2 No 3, pp. 224–232, 2022, doi: https://doi.org/10.23887/karmapati.v11i3.54546.

D. M. W. P. Swari, K. K. Yogantara, and I. P. A. A. Negara, “Pengatuh Komponen Pengendalian Intern Terhadap Efektivitas Pemberian Kredit Pada Lembaga Perkreditan Desa (LPD) Di Kabupaten Tabanan,” J. Res. Account., vol. 2, pp. 132–145, Jun. 2021.

M. Lifepal, “Nasabah - Pengertian, Jenis, dan Keuntungannya,” Lifepal Media, 11 2022. https://lifepal.co.id/media/nasabah/ (accessed Nov. 12, 2022).

M. Samsudin, M. Abdurahman, and M. H. Abdullah, “Sistem Informasi Pengkreditan Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Sejahtera Baru Kota Ternate Berbasis Web,” J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform., vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Jan. 2019, doi: 10.47324/ilkominfo.v2i1.16.

S. Angreini and E. Supratman, “Visualisasi Data Lokasi Rawan Bencana Di Provinsi Sumatera Selatan Menggunakan Tableau,” J. Nas. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 135–147, Nov. 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i2.528.

I. Jaya, Fauzi, A. Suryana, A. Widiantoro, and I. Digita, “Data Visualization Of House Of Worship Distribution In The IKN Nusantara Region Using Python,” J. Ilm. Merpati, vol. 11, pp. 1–12, 2023, doi: https://doi.org/10.24843/JIM.2023.v11.i01.p01.

N. K. Akmal and M. N. Dasaprawira, “Rancang Bangun Application Programming Interface (API) Menggunakan Gaya Arsitektur GRAPHQL Untuk Pembuatan Sistem Informasi Pendataan Anggota Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Studi Kasus UKM STARLABS,” J. Sist. Inf. Dan Teknol., vol. 5, no. 1, p. 4, 2022, doi: https://doi.org/10.24176/sitech.v5i1.

M. Radhi, A. Amalia, D. R. H. Sitompul, S. H. Sinurat, and E. Indra, “ANALISIS BIG DATA DENGAN METODE EXPLORATORY DATA ANALYSIS (EDA) DAN METODE VISUALISASI MENGGUNAKAN JUPYTER NOTEBOOK,” J. Sist. Inf. Dan Ilmu Komput. PrimaJUSIKOM PRIMA, vol. 4, no. 2, pp. 23–27, Feb. 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.2475.

R. Yunisa and H. P. Putro, “Perbandingan 2 Teknik White Box Testing: Statement Coverage dan Branch Coverage Testing,” Pros. Annu. Res. Semin., vol. 5, p. 10, 2019.

A. AWS, “Visualisasi Data,” Amazon Web Services, Inc., 2022. https://aws.amazon.com/id/what-is/data-visualization/ (accessed Nov. 21, 2022).

K. Kurniawan and D. Antoni, “Visualisasi Data Penduduk Dalam Membangun E-government Berbasis Sistem Informasi Geografis (GIS),” J. Sisfokom Sist. Inf. Dan Komput., vol. 9, no. 3, pp. 310–316, Aug. 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.828.

I. D. K. L. Digita and K. O. Sanjaya, “Perancangan Sistem Informasi Analisa Kredit Berbasis Web Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus: LPD Desa Adat Sumerta),” RESI J. Ris. Sist. Inf., vol. 1, pp. 10–20, Jul. 2022, doi: https://doi.org/10.32795/resi.v1i1.2945.

P. A. Saputra and H. Gunawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Helpdest Data Management di PT. Telkom Witel Bandung Menggunakan Metode TOPSIS,” Jurnal Accounting Information System …. epub.imandiri.id, 2020.: http://epub.imandiri.id/repository/docs/journal/Jurnal_351761001_Prasetya%20Adhytiatama%20Saputra.pdf

A. Fitria, “Pemanfaatan Business Intelligence Untuk Visualisasi Data Dan Pemetaan Kasus Gizi Buruk Dan Gizi Kurang Menggunakan TableAu (Studi Kasus Dinas Kesehatan Kota Prabumulih),” J. Mantik, vol. 6, no. 03, p. 11, 2022, doi: https://doi.org/10.35335/mantik.v6i3.

Y. Galahartlambang, T. Khotiah, and Jumain, “Visualisasi Data Dari Dataset COVID-19 Menggunakan Pemrograman Python,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. UMUS, p. 8, 2022, doi: https://doi.org/10.46772/intech.v3i01.417.

P. P. O. Mahawardana, “Analisis Sentimen Berdasarkan Opini Dari Media Sosial Twitter Terhadap ‘Figure Pemimpin’ Menggunakan Python,” J. Manaj. Dan Teknol. Inf., vol. 12, p. 7, 2022, doi: https://ojs.mahadewa.ac.id/index.php/jmti.

R. Wati and S. Ernawati, “Analisis Sentimen Persepsi Publik Mengenai PPKM Pada Twitter Berbasis SVM Menggunakan Python,” J. Tek. Inform. UNIKA St. Thomas, vol. 6, pp. 240–247, Nov. 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i2.1465.

NumPy, “NumPy Documentation,” 2022. https://numpy.org/doc/ (accessed Nov. 13, 2022).

Pandas, “Pandas (Python for Data Analysis),” Pandas Documentation, 2022. https://pandas.pydata.org/docs/ (accessed Nov. 13, 2022).

Matplotlib, “Matplotlib Documentations,” Matplotlib, 2022. https://matplotlib.org/stable/users/index.html (accessed Nov. 13, 2022).

S. Mujilahwati, “Visualisasi Data Klasifikasi Naive Baiyes Dengan MATPLOTLIB,” Pros. Semin. Nas. Sains Dan Teknol., vol. 1, p. 7, 2021.

Folium, “Folium Documentations Visualization,” Folium Documentations, 2022. https://python-visualization.github.io/folium/ (accessed Nov. 13, 2022).

A. Puška et al., “Project Management Software Evaluation by Using the Measurement of Alternatives and Ranking According to Compromise Solution (MARCOS) Method,” Oper. Res. Eng. Sci. Theory Appl., vol. 3, no. 1, pp. 89–101, Apr. 2020, doi: 10.31181/oresta2001089p.

Branca, “Branca Library From Folium.” PyPI, 2022. Accessed: Nov. 21, 2022.: https://github.com/python-visualization/branca

I. M. A. O. Gunawan, G. Indrawan, and S. Sariyasa, “Pengembangan Sistem Informasi Kemajuan Akademik Menggunakan Model Incremental Berbasis Evaluasi Usability dan Whitebox Testing,” SINTECH Sci. Inf. Technol. J., vol. 4, no. 1, pp. 67–78, Apr. 2021, doi: 10.31598/sintechjournal.v4i1.661.