Membuat Dashboard di Looker Studio (Google Data Studio)
Visualisasi merupakan rekayasa dalam pembuatan gambar, diagram atau animasi untuk penampilan suatu informasi. Penyajian data kedalam bentuk visual juga hal penting yang perlu dilakukan. Visualisasi data ini sangat berguna untuk melihat data secara lebih sederhana agar mudah dibaca dan dipahami. Hal ini dilakukan agar mempermudah komunikasi dan mempercepat pengambilan keputusan. Dengan menggunakan elemen visul tersebut, pembaca akan lebih mudah memahami tren, outluers, dan pola dalam suatu data.
Tanpa berlama-lama lagi, kita akan melakukan penyelesaian studi kasus dan membuat dashboard untuk memvisualisasi data.
Artikel ini merupakan lanjutan dari Final Projek Data Analysis sebelumnya yang dapat dilihat pada link dibawah ini:
Studi Kasus Membuat Dashboard di Looker Studio (Google Data Studio)
Pada pembuatan dashboard kali ini, tools yang digunakan adalah Looker Studio (Google Data Studio). Looker Studio atau yang sebelumnya bernama Google Data Studio merupakan tools gratis untuk membuat sebuah visualisasi atau mengubah data menjadi dashboard yang disediakan oleh Google.
Data yang digunakan sama seperti studi kasus pada artikel SQL dan Python sebelumnya yang sudah saya sediakan di github saya. Data ini berasal dari Kaggle, yaitu Pakistan’s Largest E-Commerce Dataset dengan beberapa perubahan seperti harga yang tertera sudah dikonversi 1 Rupee = Rp58.
- Membuat lembar kerja baru di Looker Studio
Untuk memulai pembuatan dashboard ini dapat mengunjugi website Looker Studio terlebih dahulu. Jika sudah, silahkan buat lembar kerja kosong yang baru dengan klik pada bagian “Blank Report”.
Jika berhasil, maka akan menampilkan sebuah canvas kosong yang nantinya akan kita isi dengan visualisasi data.
Silahkan beri nama lembar kerja tersebut sesuai kebutuhan. Pada kasus ini saya beri nama Exercise Data Visualization.
2. Menambahkan dataframe
Selanjutnya silahkan tambahkan data yang akan kita buat visualisasinya di Looker Studio dengan klik “Add data”.
Kemudian akan muncul sebuah jendela dari bawah untuk memilih metode import data yang akan digunakan. Disini saya akan memilih “File Upload” dari komputer lokal karena data yang saya miliki berada di lokal.
Jika file sudah berhasil di-Upload, maka klik “Add” untuk memasukkan data tersebut.
Setelah data berhasil ditambahkan, kita dapat melihat tabel tersebut didalam canvas dan juga informasi dataset yang terdapat dalam data tersebut.
Selanjutnya, tabel didalam canvas tersebut dapat dihapus dengan tekan tombol delete pada keyboard karena kita akan membuat grafik visualisasi menggunakan chart yang lain sehingga canvas menjadi kosong kembali.
3. Mengganti tema lembar kerja di Looker Studio
Langkah ini adalah opsional untuk dilakukan, tapi untuk kedepannya saya kan mengganti warna tema seperti gambar dibawah ini dengan klik pada “Theme and Layout” kemudian pilih tema yang diinginkan.
Soal
Menindaklanjuti meeting gabungan kemarin, kami akan membuat suatu dashboard untuk memantau dan mengevaluasi pencapaian penjualan tiap bulannya. Dalam dashboard tersebut akan terdiri dari 2 halaman dan dibuat dengan menggunakan lookerstudio.google.com.
Pada halaman 1, dapat memperlihatkan:
- Hubungan antara Value Sales (before discount), Net Profit, dan AOV (average order value).
Note:
a. Net profit = Value Sales (after discount) — (cogs * qty).
b. AOV = Value Sales (before discount) / Total Unique Order. - Terdapat slicer Order Date, Category, Value Transaction, Payment.
Note:
a. Value Transaction:
- Valid → is_valid = 1
- Not Valid → is_valid = 0
b. Payment → payment_method
Pada halaman 2, dapat memperlihatkan:
- Tabel berisi:
a. Product Name
b. Category
c. Before Discount
d. After Discount
e. Net Profit
f. Qty
g. Customer (unique value) - Terdapat slicer: Order Date, Category, Value Transaction, Payment.
- Scorecard:
a. Before Discount
b. After Discount
c. Net Profit
d. Quantity
e. Customer (unique value)
f. AOV
g. Buat default tampilan dengan periode waktu sepanjang tahun 2022.
Jawab:
Mari kita selesaikan satu-persatu soal diatas berdasarkan halamannya, kemudian akan dibuat dashboardnya.
Halaman 1
Kondisi 1
Mencari hubungan antara Value Sales (before discount), Net Profit, dan AOV (average order value). Dengan Net profit = Value Sales (after discount) — (cogs * qty) dan Value Sales (before discount) / Total Unique Order.
Pertama, kita akan mendapatkan data dari nilai value sales yang dapat diambil menggunakan informasi kolom dari before_discount yang dapat dilihat pada dataset yang tersedia.
Selanjutnya untuk mendapatkan nilai Net Profit kita dapat menggunakan rumus Value Sales (after discount) — (cogs * qty). Karena data Net Profit masih belum tersedia pada dataset tersebut, maka kita akan membuatnya terlebih dahulu tanpa merusak data aslinya.
Caranya adalah dengan klik “Add a field”
Selanjutnya akan muncul jendela baru untuk mengisi informasi pada tabel tersebut. Pada “Field Name” mari kita isi dengan nama “Net Profit”.
Kemudian kita isi rumus (after discount) — (cogs * qty) sesuai ketentuan tadi pada kolom “Formula”. Caranya dapat dilakukan dengan memilih dari kolom “Available Field” disebelah kiri atau dapat langsung diketik saja. Jika sudah silahkan klik “Save”.
Untuk mengecek apakah data tersebut berhasil dibuat, dapat dilihat pada isi dataset yang ditampilkan.
Setelah Net Profit didapatkan, sekarang kita akan membuat kolom yang berisi data AOV (average order value). Rumus yang digunakan yaitu Value Sales (before discount) / Total Unique Order dengan menggunakan fungsi SUM pada before_discoun untuk mendapatkan total serta COUNT_DISTINCT pada id untuk mendapat nilai unik order. Caranya adalah sama seperti tadi dengan menambahkan data pada “Add Field”.
Sekarang kita telah mendapatkan data untuk kolom Net Profit dan kolom AOV sehingga soal pada kondisi 1 terpenuhi.
Kondisi 2
Terdapat slicer Order Date, Category, Value Transaction, Payment.
Note:
a. Value Transaction dengan kondisi Valid → is_valid = 1 dan Not Valid → is_valid = 0
b. Payment → payment_method
Karena data kolom pada Order Date, Category dan Payment sudah ada, jadi kita hanya akan membuat kolom baru pada Value Transaksi karena memiliki sebuah kondisi tertentu.
Kita akan membuat sebuah kolom untuk Value Transaction dengan menambahkan Field baru seperti sebelumnya dengan sebuah kondisi dimana Valid → is_valid = 1 dan Not Valid → is_valid = 0.
Berdasarkan formula diatas dapat dijelaskan bahwa:
- CASE digunakan untuk membuat sebuah kondisi dari hasil yang ditentukan.
- WHEN digunakan untuk kondisi yang harus terpenuhi terlebih dahulu yaitu is_valid = 1.
- THEN digunakan untuk memilih parameter hasil jika kondisi terpenuhi. Dalam hal ini parameter yang diinginkan adalah “Valid”.
- ELSE digunakan jika kondisi pertama yaitu “is_valid = 1” tidak terpenuhi, maka akan menjalankan kodisi berikutnya. Karena hanya terdapat 2 parameter hasil yaitu “Valid” dan “Not Valid”, maka kondisi lain yang akan langsung mendapatkan parameter hasil yang kedua yaitu “Not Valid”.
- END digunakan untuk mengakhiri perintah CASE.
Kita telah mendapatkan semua informasi data dari kolom yang dibutuhkan untuk dibuatkan sebuah grafik didalam dashboard. Selanjutnya, kita akan membuat dashboard untuk halaman 1 berdasarkan data tersebut satu persatu sesuai kondisi soal yang dibutuhkan.
Membuat Grafik
Dapat dilihat pada soal di kondisi 2 bahwa ingin menampilkan dashboard yang terdapat slicer Order Date, Category, Value Transaction, Payment.
Pertama, kita akan menambahkan sebuah Control untuk Order Date yang berfungsi melihat data yang ingin ditampilkan sesuai rentang waktu tertentu. Caranya adalah klik “Add a control ”kemudian pilih “Date range control”.
Kemudian pilih posisi dimana ingin meletakan control tersebut. Jika sudah, maka akan ada pilihan “Select date range”. Pada kasus ini saya akan memilih melihat data yang ditampilkan ditahun 2022. Caranya klik pada “Select date range” lalu pilih tanggal sesuai kondisi yang diinginkan dan tekan “APPLY”.
Selanjutnya kita akan menambahkan control untuk Category dengan cara klik pada “Add a control ”lalu pilih “Drop-down list” agar nanti berisi kategori-kategori yang ingin dilihat.
Setelah dilipih dan diletakkan pada canvas, maka akan memperlihatkan Drop-down list dengan id. Karena data yang ingin diperlihatkan adalah Category, maka kita akan merubahnya dengan mengganti kolom “id” menjadi “category” pada “Control field”. Bisa dilakukan dengan melakukan drag and drop pada category dan di drop di “Control field” atau dengan klik pada “id ”kemudian pilih “category”.
Jika berhasil diganti, maka fungsi control pada Drop-down list akan berubah menjadi kolom category.
Jika contol pada category diklik maka akan menampilkan semua kategori yang tersedia.
Selanjutnya kita akan melakukan hal sama untuk kolom Value Transaksi dengan menambahkan control “Drop-down list”.
Kemudian ganti “Control field” menjadi “Value Transaksi”.
Control yang terakhir ditambahkan yaitu untuk kolom Payment. dan ganti “Control field” menjadi “payment_method”.
Kita juga dapat merubah nama dari control tersebut. Disini saya akan mengganti nama pada Drop-down list “category ”menjadi “Category”. Caranya adalah klik pada control “category”, kemudian arahkan mouse ke samping tulisan category di control field, maka simbol ABC akan berubah menjadi simbol Pensil yang artinya data tersebut bisa diedit.
Kemudian akan muncul sebuah jendela, dan isi pada kolom “Name” dengan nama yang diinginkan.
Selanjutnya, control “payment_method” juga akan diganti namanya menjadi “Payment”, dengan cara sama seperti sebelumya.
Kemudian isi kolom “Name”
Jika sudah, kita sudah mendapatkan control yang diinginkan untuk melihat data sesuai dengan parameter yang diinginkan. Berikut adalah control yang sudah kita buat sebelumnya.
Langkah selanjutnya, kita akan membuat sebuah chart yang berisi hubungan antara Value Sales (before discount), Net Profit, dan AOV (average order value) sesuai soal kondisi 1. Chart yang digunakan yaitu “Combo chart”. Caranya adalah dengan klik “Add a chart”, lalu pilih “Combo chart” pada kategori Line.
Kemudian pilih dan sesuaikan letaknya di canvas. Jika sudah maka akan secara default menampilkan data Record Count dan price.
Selanjutnya kita ubah data pada chart tersebut sesuai dengan data yang ingin ditampilkan yaitu Value Sales (before discount), Net Profit, dan AOV (average order value) dengan mengganti nilai pada kolom Metric. Caranya sama seperti sebelumnya yaitu bisa dilakukan drag and drop atau di klik dan dipilih kolom yang ingin ditampilkan.
Pada kolom dimension diubah “payment_method” menjadi “order_date” agar grafik yang dilihat berdasarkan waktu.
Jika sudah diubah, maka grafik akan secara otomatis berubah berdasarkan value yang dimasukkan tadi.
Selanjutnya kita akan melakukan agregat pada “order_date”, agar hanya menampilkan data setiap bulan di tahun 2022 dengan cara arahkan kursor pada “order_date” di kolom Dimension dan klik ketika sudah berubah menjadi simbol Pensil.
Kemudian klik pada Type dan ganti pilihan “Date”
Pada Date and Time pilih “Year Month”
Jika sudah, maka grafik akan berubah otomatis dan data yang ditampilkan adalah data setiap bulan pada tahun 2022.
Karena data yang ditampilkan pada grafik diurutkan berdasarkan before_discount, maka bulan yang ditampilkan pada grafik tidak urut dari Januari. Untuk mengatasi hal tersebut, maka kita akan mengurutkan data tersebut dari Januari sampai Desember berdasarkan order_date. Caranya pada menu SETUP di Chart ganti Sort dari “before_discount” menjadi “order_date”, kemudian pilih “Ascending ”.
Maka grafik yang ditampilkan akan menjadi seperti gambar dibawah ini.
Karena data yang ditampilkan pada grafik masih kurang jelas, maka kita akan merubah Style grafik tersebut agar data yang ditampilkan menjadi lebih jelas.
Pilih tab Style pada menu Chart, lalu ubah Series no. 1 (before_discount) menjadi “Pub, Bars”.
Scroll kebawah, kemudian biarkan Series no. 2 (Net Profit) tetap menjadi “Pubs, Bars”. Lalu ganti Series no 3. (AOV) menjadi “Line”.
Jika sudah, maka berikut adalah grafik yang dihasilkan:
Karena Line pada AOV kurang jelas terlihat, maka kita akan mengubah Axis nya menjadi “Right ”sehingga grafik tersebut menjadi dual axis dan Line pada AOV dapat terlihat jelas. Kita juga bisa menambahkan tanda titik disetiap perubahan perbulan pada Line style dengan klik ceklis pada “Show Point”.
Berikut adalah hasil dari grafiknya
Kita bisa mengedit Style pada grafik dengan bebas dan sesuai keinginan agar data yang disajikan dapat terlihat dengan jelas dan mudah dimengerti.
Karena kondisi 1 dan kondisi 2 pada soal telah dibuatkan visualisasinya, kita bisa menata kembali untuk dirapihkan tampilkan visualisasinya sehinga dapat dibuat tampilan akhir dari dashboard pada halaman 1.
Halaman 2
Kondisi 1
Tabel berisi:
a. Product Name
b. Category
c. Before Discount
d. After Discount
e. Net Profit
f. Qty
g. Customer (unique value)
Pertama kita akan menambahkan halaman baru dengan klik pada “Add page”.
Jika sudah ditambahkan maka akan muncul navigasi untuk pindah halaman disebelah kiri dan “Report pages” diseblah kanan. untuk memudahkan memberi informasi judul halaman.
Untuk memudahkan melihat informasi perhalaman, maka akan kita ubah nama halaman dibagian Report pages. Caranya arahkan cursor ke “Untitled ”page lalu klik titik tiga disebelah kanan, kemudian klik “Rename”.
Pada halaman 1 akan saya ubah menjadi “Dashboard”, dan halaman 2 menjadi “Data Detail”.
Membuat Grafik
Sekarang, kita akan memenuhi soal pada kondisi 1 dimana membuat sebuah tabel yang berisi Product Name, Category, Before Discount, After Discount, Net Profit, Qty dan Customer (unique value).
Caranya adalah dengan klik “Add a Chart”, kemudian pilih “Tabel”.
Setelah itu, silahkan letakan dicanvas tabel tersebut. Secara default akan menampilkan payment_method dan Record Count.
Sekarang, kita akan memasukkan kolom yang akan ditampilkan didalam didalam tabel yang berisi Product Name (sku_name), Category (category), Before Discount (before_discount), After Discount (after_discount), Net Profit, Qty (qty_ordered) dan Customer (customer_id).
Caranya sama seperti sebelumnya, yaitu drag and drop kolom pada menu dataset kedalam SET-UP pada Chart. Bagian Dimension digunakan untuk atribut data, sedangkan Metric digunakan untuk data kuantitatif.
Sehingga isi tabel akan berubah menjadi seperti gambar berikut:
Untuk memudahkan melihat data, kita akan mengubah nama kolom pada tabel dengan cara sama seperti sebelum-sebelumnya. Kita akan mengubah sesuai kebutuhan menjadi Product Name, Category, Before Discount, After Discount, Net Profit, Qty dan Customer.
Sehingga nama kolom akan berubah sesuai dengan nama yang telah diubah.
Sekarang kita telah memiliki visualisasi detail dari tabel sesuai pada kondisi 1. Berikut adalah hasil akhirnya:
Demikianlah tabel yang berisikan nilai dari Product Name, Category, Before Discount, After Discount, Net Profit, Qty dan Customer.
Kondisi 2
Terdapat slicer: Order Date, Category, Value Transaction dan Payment.
Karena kebutuhkan kondisi 2 sama dengan pada halaman 1 yaitu membuat sebuah control yang berisi Order Date, Category, Value Transaction, Payment. Agar mempercepat pembuatan dashboard, kita akan melakukan Copy pada Control box dihalaman 1 dan di Paste di halaman 2.
Pertama, Seleksi Control box pada halaman 1, kemudian tekan ctrl+c untuk menyalin.
Kemudian klik pada halaman 2 lalu tekan ctrl+v pada keyboard untuk meletakkan di canvas
Selanjutnya pada Date control, kita akan mengubah value nya menjadi 1 Januari 2022 sampai 31 Desember 2022 agar data yang terlihat hanya ditahun 2022. Jika sudah, klik “apply” untuk menerapkan pengaturan tanggal tersebut.
Selanjutnya saya akan menyusun Control box menjadi seperti gambar dibawah ini.
Sekarang kita telah mendapatkan slicer yang dibutuhkan sesuai pada soal di kondisi 2, yaitu Order Date, Category, Value Transaction, Payment.
Kondisi 3
Scorecard:
a. Before Discount
b. After Discount
c. Net Profit
d. Quantity
e. Customer (unique value)
f. AOV
g. Buat default tampilan dengan periode waktu sepanjang tahun 2022.
Yang terakhir kita akan memenuhi kondisi 3 dengan membuat sebuah grafik menggunakan Scorecard.
Caranya klik pada “Add a Chart”, lalu pilih pada “Scorcard with compact numbers” agar format nilai yang ditampilkan dapat terlihat rapih jika disatukan dengan scorcard yang lainnya.
Kemudian letakkan Scorecard tersebut di-canvas.
Jika menggunakan Chart pada Scorcard yang biasa maka nilai pada Scorecard akan ditampilkan semua
Kita akan menggunakan “Scorcard with compact numbers”. Selanjutnya kita ubah value didalam Scorecard tersebut dengan mengubah “Record Count” menjadi kondisi yang ingin ditampilkan.
Pada SET-UP didalam menu Chart, ubah Metric dari “Record Count” menjadi “before_discount”.
Jika sudah, maka Scorecard akan menampilkan nilai dari “before_discount”.
Sekarang kita sudah memiliki sebuah Scorecard untuk before_discount. Selanjutnya kita akan membuat Scorecard yang sama untuk menampilkan nilai After Discount, Net Profit, Quantity, Customer dan AOV. Lakukan hal yang sama seperti membuat Scorecard sebelumnya.
Jika kita telah membuat keenam Scorecard tersebut, maka kita dapat melihat tampilan visualisasinya sebagai berikut:
Selanjutnya kita akan mengubah nama dari Scorecard tersebut agar mudah dimengerti menjadi Before Discount, After Discount, Net Profit, Quantity, Customer dan AOV. Berikut adalah tampilan Scorebcard yang sudah diubah namanya:
Kemudian untuk format angka akan saya ubah menjadi 3 angka dibelakang koma dengan cara merubah Stye, lalu pada Decimal precision ubah “Auto” menjadi “3”.
Berikut adalah hasil dari semua Scorecard yang yang telah diubah.
Kondisi 3 yang telah dibuat dengan menampilkan Scorecard pada Before Discount, After Discount, Net Profit, Quantity, Customer dan AOV sudah selesai.
Semua kondisi pada halaman 2 sudah terpenuhi, sekarang kita dapat menyusun tampilan visualisasi dihalaman 2 agar lebih mudah dilihat dan dibaca. Berikut adalah tampilan akhir dashboard yang sudah dibuat.
Selesai sudah pembuatan dashboard pada halaman 1 dan halaman 2 sesuai dengan kondisi yang dibutuhkan. Untuk melihat hasil yang telah dibuat di Looker Studio dapat mengunjungi link https://lookerstudio.google.com/reporting/69ec5650-a228-44fc-9ada-cc6e10d10203 atau klik disini.
Sekian untuk sedikit pengenalan terkait visualisasi data di Looker Studio (Google Data Studio), semoga bermanfaat.
Berdasarkan studi kasus yang telah selesai dikerjakan diatas, maka sampailah dipenghujung artikel mengenai Membuat Dashboard di Looker Studio (Google Data Studio). Menyajikan data dengan menggunakan visualisasi dapat mempermudah untuk memahami dan melakukan komunikasi dengan lebih efisien.
Untuk artikel menarik lainnya mengenai Data Analisis dan juga lanjutan Final Projek yang saya kerjakan pada Bootcamp Data Analysis MySkill, dapat dilihat pada link dibawah ini:
- Analisis Data Penjualan E-Commerce dengan PostgreSQL
- Analisis Dan Visualisasi Data Menggunakan Python
Referensi:
- Tableau. What Is Data Visualization?; https://www.tableau.com/learn/articles/data-visualization
- IBM. What is data visualization?; https://www.ibm.com/id-en/topics/data-visualization