Visualisasi Data Penyebaran Penyakit Menular di Indonesia Tahun 2015–2023 Menggunakan Looker Studio dan Algoritma PEDULI - Indra Purnama; Zalsa Putri Tsabitah; Yeni Setiani; Witari Aryunani (Politeknik Ganesha Medan, 2025)
Penelitian ini membahas analisis dan visualisasi data persebaran penyakit menular di Indonesia periode 2015–2023 menggunakan Looker Studio serta pengembangan algoritma PEDULI (PEta sebaran penDULu waktu dan LokasI). Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan sistem pemantauan penyakit yang informatif dan mudah dipahami, mengingat penyajian data yang masih bersifat numerik dan kurang komunikatif. Tujuan penelitian adalah menyajikan persebaran penyakit menular secara interaktif serta mendeteksi lonjakan kasus berdasarkan waktu dan wilayah. Data diperoleh dari Kaggle dan Portal Satu Data Indonesia, kemudian diproses melalui tahap pembersihan, standarisasi, dan pengkodean menggunakan Python pada Google Colab. Metode penelitian mengacu pada CRISP-DM yang diintegrasikan dengan algoritma PEDULI, meliputi penyaringan data, perhitungan lonjakan kasus, analisis temporal, dan visualisasi lokasi. Hasil penelitian ditampilkan dalam bentuk dashboard interaktif berupa peta sebaran, grafik tren tahunan, dan skor lonjakan kasus per wilayah. Hasil menunjukkan bahwa visualisasi berbasis algoritma PEDULI lebih efektif dalam mengidentifikasi pola persebaran dan wilayah berisiko dibandingkan penyajian data konvensional.