Pemanfaatan data penjualan secara optimal diperlukan agar data transaksi tidak hanya menjadi arsip, tetapi dapat diubah menjadi informasi yang mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan menganalisis penerapan Business Intelligence (BI) dan visualisasi data penjualan menggunakan Tableau pada data retail/e-commerce. Data penelitian berupa Retail Sales Dataset dari Kaggle dengan 2.000 baris dan 11 atribut. Setelah proses data cleaning, tiga baris yang memiliki nilai kosong pada Quantity, Price per Unit, dan Total Sales secara bersamaan dikeluarkan, sedangkan 10 baris dengan Age kosong dipertahankan sebagai kelompok Unknown sehingga diperoleh 1.997 data bersih. Metode yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan tahapan pengumpulan data, data cleaning, pembentukan dimensi analisis, agregasi, visualisasi Tableau, penyusunan dashboard interaktif, dan validasi silang dengan Microsoft Excel. Hasil penelitian menunjukkan Total Sales sebesar 911.720, Total Transaction 1.997, dan Total Quantity 5.018 unit. Electronics menjadi kategori dengan Total Sales tertinggi sebesar 313.810 atau 34,42%, diikuti Clothing 311.070 atau 34,12% dan Beauty 286.840 atau 31,46%. Periode malam menyumbang 52,20% penjualan. Komposisi pelanggan perempuan sebesar 51,05% dan laki-laki 48,95%, sedangkan kelompok usia 46–55 tahun dan 26–35 tahun memberikan kontribusi terbesar. Tren penjualan meningkat mulai September dan berada pada tingkat tinggi hingga Desember. Dashboard yang dihasilkan menyajikan informasi penjualan secara ringkas dan interaktif sehingga dapat digunakan sebagai informasi pendukung untuk perencanaan stok, promosi, segmentasi pelanggan, dan evaluasi operasional.
References
Anjara, F. (2025). Analisis Visualisasi Data untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Bisnis pada UMKM Sajisaja Menggunakan Tableau. Ekopedia: Jurnal Ilmiah Ekonomi, 1(3), 1532–1539. https://doi.org/10.63822/c07wwq45
Aprilia, W., Sari, M., & Voutama, A. (2025). Visualisasi Data untuk Analisis Tren Penjualan Skincare dan Makeup Menggunakan Tableau. INTERNAL (Information System Journal), 8(1), 47–54.
Erika, W. (2025). Data Visualization Shopping Trends XYZ Store Using Tableau. Journal of Information Technology, Computer Science and Electrical Engineering, 2(3), 154–158.
Few, S. (2009). Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Analytics Press.
Rizki, E. I., Safitri, A. A., Servanda Yustian, & Sudinugraha Tri. (2025). Analisis dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan Tableau untuk Mendukung Keputusan Strategis (Studi Kasus: PT Aspirasi Hidup Indonesia Tbk). JSIG, 3(2). https://ojs.unigal.ac.id/index.php/jsig/index
Romney, M. B., & Steinbart, P. J. (2018). Accounting Information Systems. Pearson.
Sagaro, A., Sutrisno, T., & Lewenusa, I. (2024). Visualisasi Data Penjualan PT XYZ dengan Tableau. Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), 7(6).
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R& D. Alfabeta.
Tableau. (2023). What Is Tableau? Tableau Software.
Terry, G. R. (2016). Principles of Management. Richard D. Irwin.
Turban, E., Sharda, R., Delen, D., Aronson, J. E., King, D., & Liang, T.-P. (2011). Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support (9th ed.). Pearson.