Dashboard Persebaran COVID-19 Menggunakan Google Data Studio

Assalamualaikum Wr. Wb.
Pandemi COVID-19 telah melanda dunia kurang lebih 2 tahun dan menyebabkan dampak buruk bagi kesehatan maupun pertumbuhan ekonomi khususnya di Indonesia. Peranan data sangatlah penting dalam menghadapi ancaman persebaran visrus COVID-19, agar dapat memberikan informasi yang berguna untuk mendorong upaya penanganan virus dengan langkah-langkah preventif. Salah satunya adalah dengan membuat peta persebaran COVID-19 di Indonesia dalam bentuk dashboard. Banyak tools yang dapat kita manfaatkan dalam membuat suatu visualisasi data dengan menggunakan dashboard yang interaktif, salah satunya adalah Google Data Studio. Pada kesempatan kali ini saya ingin berbagi pengetahuan terkait pembuatan dashboard interaktif menggunakan Google Data Studio.

Pada praktek ini, kita akan menggunakan data Covid-19 di Indonesia dari Kaggle. Dataset ini berisi kasus COVID-19 dari tanggal 1 Maret 2020 sampai dengan 5 November 2021. Setelah mengunduh dataset tersebut, buka Google Data Studio pada browser dan silahkan login terlebih dahulu. Tampilan awalnya sebagai berikut:

Google Data Studio menyediakan beberapa template yang dapat kita gunakan secara gratis, namun di sini kita akan mendesain template sendiri, oleh karena itu pilih menu “Blank Report”.

Google Data Studio mengizinkan kita untuk mengakses data dari berbagai sumber seperti Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, BigQuery, File Upload, CloudSQL, dan masih banyak lagi. Di sini kita akan menggunakan data yang bersumber dari directory local computer, oleh karena itu pilih “File Upload”.

Untuk mengupload file dataset dari directory computer ke dalam Google Data Studio, klik menu “Click to Upload Files”, pilih dataset yang akan digunakan kemudian klik “Add” di pojok kanan bawah lalu “Add to Report”. Setelah file berhasil diupload, maka akan muncul tampilan lembar kerja.

Now let’s start to design our dashboard!!!

Pertama yang akan kita lakukan adalah membuat judul dari dashboard kita dengan menggunakan tools “Text” pada toolbar. Kita juga bisa mengatur font style, font size, font color, alignment, dan lain-lain pada menu “Text Properties” yang berada di sebelah kanan lembar kerja.

Untuk membuat pembatas antara judul dengan chart-chart pada dashboard, kita akan membuat suatu garis memanjang menggunakan tools “Line”.

Agar tampilan dashboard lebih menarik, tambahkan icon bendera Indonesia dengan menggunakan tools “Image” kemudian “Upload from computer”. Icon ini bisa didownload di sini.

Selanjutnya kita akan membuat chart yang dapat menampilkan jumlah kasus COVID-19, caranya adalah dengan menggunakan tools “Add a chart” kemudian pilih “Scorecard”.

Untuk menampilkan jumlah kasus COVID-19 yang terkonfirmasi, pilih variabel New Cases. Caranya cukup drag variabel yang akan kita pilih kemudian arahkan ke kolom “Metric” untuk menggantikan variabel Record Count, maka scorecard akan menampilkan value jumlah kasus COVID-19 yang terkonfirmasi.

Karena di dalam variabel Location terdapat value “Indonesia” yang seharusnya semua value pada variabel tersebut merupakan provinsi, maka kita perlu mefilter variabel “Location” yang memiliki value “Indonesia”. Caranya adalah dengan klik menu “Add a Filter”, lalu pada menu filter pilih “Exclude — Location — Equal to (=) — Indonesia” kemudian pilih “Save”.

Selanjutnya kita akan mengatur style pada scorecard yang kita buat, di sini kita akan menyembunyikan nama metric scorecard tersebut pada menu “Style”. Sebagai gantinya, kita akan memberi nama scorecard secara manual dengan menggunakan menu “Text” dan menambahkan icon agar lebih menarik. Untuk background scorecard, kita akan membuat bidang persegi panjang menggunakan tools “Shape”.

Atur warna, ukuran bidang, kelengkungan sisi bidang, dan lain-lain. Kalian juga bisa menghiasi scorecard sesuai style yang kalian inginkan, misalnya menambahkan icon.

Buatlah scorecard yang sama untuk menampilkan populasi, angka kesembuhan, kasus aktif, dan angka kematian. Variabel yang digunakan sebagai metric adalah Population (untuk populasi), New Recovered (untuk angka kesembuhan), New Active Cases (untuk kasus aktif), dan New Deaths (untuk angka kematian). Jangan lupa mengaktifkan filter location pada setiap scorecard. Untuk scorecard populasi, atur aggregation menjadi “Max” dan tidak perlu mengaktifkan filter location. Variasikan warna untuk setiap scorecard agar dapat merepresentasikan kondisi pada scorecard tersebut.

Selanjutnya kita akan membuat scorecard yang menampilkan rasio kesembuhan. Untuk metric-nya, kita perlu membuat field atau variabel baru yang diberi nama Recovered Ratio, caranya adalah dengan memilih menu “Add a Field” pada kolom “Available Fields”. Tuliskan rumus pada kolom “Formula” lalu klik “Save” dan “Done”. Berikut rumus atau formula yang dapat kita gunakan:

SUM(New Recovered)/SUM(New Cases)

Untuk membuat tampilan scorecard menjadi persentase, ubah tipe scorecard menjadi “numeric — percent” pada menu “Metric”.

Agar kita dapat men-sortir data persebaran COVID-19 berdasarkan tanggal, maka kita akan membuat date range control. Atur “Default date range” menjadi “Auto date range”.

Sekarang kita akan menampilkan peta persebaran kasus yang terkonfirmasi COVID-19 di Indonesia berdasarkan provinsi-nya. Caranya adalah dengan memanfaatkan chart “Google Maps”, pada praktek ini menggunakan “Filled Map”. Gunakan variabel Province sebagai “Location” dan variabel New Cases sebagai “Color metric”.

Jika kita lihat, chart yang dihasilkan tidak bisa menampilkan peta, ini dikarenakan variabel Province tidak bertipe data “Geo” melainkan tipe datanya adalah “Text”. Oleh karena itu, kita perlu merubahnya terlebih dahulu. Caranya adalah pilih menu edit data pada kolom “Data source”, lalu ubah tipe data menjadi “Country subdivision (1st level)”. Jangan lupa untuk mengaktifkan “Cross-filtering” pada menu “Data” agar chart dapat dijalankan secara interaktif.

Selanjutnya kita akan membuat bar chart yang menampilkan 5 Provinsi di Indonesia dengan jumlah kasus terkonfirmasi COVID-19 paling banyak. Gunakan variabel Province sebagai “Dimension” dan variabel New Cases sebagai “Metric”, jangan lupa untuk mengaktifkan filter “Location” yang telah kita buat sebelumnya dan “Cross-filtering”. Untuk menu “Sort”, pilih opsi “Descending” agar bar chart menampilkan data dengan frekuensi terbanyak sampai dengan terkecil.

Jika kita lihat, chart masih menampilkan 10 data, sedangkan yang kita butuhkan hanya 5 data teratas. Oleh karena itu, kita perlu jumlah bar menjadi 5, kita juga bisa membuat tampilan bar chart menjadi horizontal dan menampilkan data pada tiap bar.

Sekarang kita akan membuat line chart yang menampilkan perbandingan jumlah terkonfirmasi, kesembuhan, dan meninggal dari kasus COVID-19. Gunakan variabel Date sebagai “Dimension”; variabel New Cases, New Recovered, dan New Deaths sebagai “Metric”. Jangan lupa mengaktifkan filter “Location” dan “Cross-filtering”.

Selanjutnya kita akan menampilkan tabel yang berisi kolom provinsi, kasus terkonfirmasi, dan tingkat kesembuhan. Gunakan variabel Province sebagai “Dimension” serta variabel New Cases dan Recovered Ratio sebagai “Metric”. Untuk menentukan jumlah baris yang ditampilkan per halaman, kita dapat mengaturnya pada menu “Rows per Page”. Jangan lupa mengaktifkan filter “Location” dan “Cross-filtering”.

Jika semua chart sudah selesai kita buat, maka rapikan chart tersebut agar nyaman dilihat. Jangan lupa untuk melakukan variasi warna yang sesuai dengan variabel pada chart. Sebagai saran, kita dapat menggunakan warna yang sama pada chart yang berisi variabel yang sama. Misalnya, pada chart scorecard kasus terkonfirmasi, peta kasus terkonfirmasi, 5 provinsi yang terpapar COVID-19 paling banyak, dan tabel menggunakan warna yang sama yaitu Cyan.

Langkah terakhir yang akan kita lakukan adalah menentukan background layout dari dashboard. Kita dapat mengaturnya melalui menu “Theme and Layout”, di sini kita akan meng-kostumisasi background dengan memilih opsi “Customize”.

Berikut merupakan contoh tampilan dashboard kasus COVID-19 di Indonesia yang telah saya buat. Kalian juga bisa mengunjungi link ini untuk melihat dashboard secara keseluruhan.

Sekian informasi yang bisa saya sampaikan, semoga artikel ini dapat menjadi solusi dari kebingunan yang sedang teman-teman hadapi :). Saya sangat terbuka untuk berdiskusi dengan teman-teman semua,

• Email: nicoardimas@gmail.com
• LinkedIn: nicoardimas

Jika terdapat kekurangan dari tulisan saya di sini, mohon beri masukan kepada saya, agar nantinya dapat saya jadikan sebagai evaluasi pribadi. Terimakasih. Happy learning!!!!