Dashboard berbasis Web untuk menyajikan informasi yang interaktif

Dashboard adalah sebuah tampilan aplikasi yang menyajikan data dan informasi secara terorganisir dan mudah dibaca. Dashboard biasanya digunakan untuk menampilkan data yang relevan dan penting bagi pengguna aplikasi, sehingga mereka dapat memantau dan mengambil keputusan berdasarkan informasi yang ditampilkan di dashboard tersebut. Biasanya, dashboard aplikasi menampilkan data dalam bentuk grafik atau diagram yang mudah dipahami, sehingga memudahkan pengguna untuk memahami kondisi dan performa aplikasi secara keseluruhan.

Membuat dashboard berbasis web dapat menjadi cara yang efektif untuk menyajikan data dan informasi secara terorganisir dan mudah dibaca. Dashboard dapat membantu kalian untuk memantau performa aplikasi secara keseluruhan dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang tersaji di dashboard tersebut. Dalam artikel ini, kami akan memberikan beberapa tips tentang cara membuat dashboard berbasis web yang efektif.

Diagram dan Tabel

Pastikan untuk menyajikan data dalam bentuk grafik atau diagram yang mudah dipahami. Ini akan memudahkan pengguna untuk memahami kondisi dan performa aplikasi secara keseluruhan. Selain itu, gunakan warna yang menarik dan kontras untuk memperjelas informasi yang ditampilkan di dashboard.

Fitur Interaktif

Mempunyai fitur interaktif di dashboard kalian. Fitur ini akan memungkinkan pengguna untuk mengubah jenis atau rentang data yang ditampilkan, sehingga mereka dapat menganalisis informasi secara lebih mendalam.

Filter

Pastikan untuk menyediakan opsi filter yang memungkinkan pengguna untuk mengurutkan atau menyaring data yang ditampilkan di dashboard. Fitur ini akan membantu pengguna untuk mencari informasi yang spesifik dan menganalisis data secara lebih detail.

Shiny

Salah satu package R yang dapat digunakan untuk membuat dashboard adalah Shiny. Shiny adalah package R yang memungkinkan untuk membuat aplikasi web interaktif yang dapat menampilkan data dan informasi secara terorganisir dan mudah dibaca. Dengan menggunakan Shiny, kalian dapat membuat dashboard yang responsif, interaktif, dan mudah dikelola. Selain Shiny, ada juga beberapa package R lain yang dapat digunakan untuk membuat dashboard, seperti ggvis, plotly, dan rCharts.

Shiny adalah salah satu package R yang paling populer untuk membuat aplikasi web interaktif, termasuk dashboard. Shiny memiliki beberapa keunggulan yang membuatnya menjadi pilihan yang baik untuk membuat dashboard, antara lain:

1. Shiny dapat membuat aplikasi web interaktif yang responsif. Ini berarti bahwa aplikasi yang dibuat menggunakan Shiny akan dapat menyesuaikan ukurannya sesuai dengan ukuran layar perangkat yang digunakan pengguna, sehingga aplikasi tetap mudah dibaca dan dipahami.
2. Shiny menyediakan fitur interaktif yang memungkinkan pengguna untuk mengubah jenis atau rentang data yang ditampilkan di aplikasi, sehingga mereka dapat menganalisis informasi secara lebih mendalam.
3. Shiny memiliki antarmuka pengguna yang mudah digunakan dan dikelola. Anda dapat dengan mudah menambahkan atau mengubah elemen di dashboard dengan menggunakan kode R yang sederhana.
4. Shiny dapat diintegrasikan dengan package R lain, seperti ggplot2, dplyr, dan tidyr, sehingga Anda dapat memanfaatkan kemampuan analisis data yang lebih kompleks di dalam dashboard yang dibuat menggunakan Shiny.
5. Shiny dapat dihosting di platform cloud seperti Shinyapps.io, sehingga Anda dapat dengan mudah mempublikasikan dashboard yang dibuat menggunakan Shiny dan membagikannya kepada pengguna lain.

Dengan keunggulan-keunggulan tersebut, Shiny menjadi package R yang sangat berguna untuk membuat dashboard yang responsif, interaktif, dan mudah dikelola.

Demo Dashboard Berbasis Web

Berikut salah satu demo penggunaan dashboard Dashboard berbasis web. Dashboard tersebut berisi informasi mengenai pembelian, penjualan, dan data konsumen.

tampilan dashboard penjualan harian komoditas beras

Tampilan tabel pelanggan yang dilengkapi dengan filtering dan sorting. Berisi informasi pelanggan seperti

• Akumulasi
  • Kuantum, dan
  • Nominal
• Frekuensi: berapa kali melakukan transaksi
• Terakhir: kapan terakhir melakukan transaksi

Fitur yang ada pada tabel yaitu

• Sorting berdasarkan kolom, dan
• Searching nama pelanggan

Selain itu, ada juga perhitungan untuk clustering pelanggan dan menyajikaanya dalam bentuk grafik 3 dimensi. Setiap pelanggan bertransaksi akan dapat di visualisasikan dengan 3 atribut penting yaitu

• Recency: tanggal terakhir transaksi dilakukan
• Monetary: akumulasi nominal penjualan
• Frequency: berapa kali melakukan transaksi 3 atribut digunakan untuk pengelompokan jenis pelanggan disingkat dengan RFM (recency, frequency, monetary)

Perhitungan skor tertinggi jika jumlah RFM nya mempunyai nilai tertinggi.

Cluster tertinggi: mempunyai informasi sebagai berikut

• Akumulasi nominal diatas Rp. 1,6 Milyar
• Frekuensi 14 kali, dan
• Terakhir pembelian: bulan februari tahun 2021

Berikut hasil clustering pelanggan untu Cluster A

Berikut strategi perusahaan yang bisa diterapkan untuk cluster dengan nilai score tinggi dan sedang yaitu:

• Melakukan monitoring secara periode 3 bulan agar kinerja penjualan tetap stabil.
• Meningkatkan brand awareness dengan memberikan gift yang terkait dengan brand Perusahaan seperti jam dinding, kalender
• Menawarkan produk komersial lainnya

Sumber data diatas diolah melalui 2 tabel dibawah ini

Data Pemasukan Barang

Generated by wpDataTables

Data Penjualan Barang

Generated by wpDataTables

Source code bisa kalian tanyakan ke Contact Us