Borneo Tech Solutions merupakan proyek Lembar Kerja Mahasiswa (LKM) pada mata kuliah Visualisasi Data Program Studi S1 Sistem Informasi yang dikerjakan dengan metode pair programming. Proyek ini mensimulasikan data penjualan perangkat lunak Borneo Tech Solutions di 5 wilayah Kalimantan Barat (Pontianak, Singkawang, Sintang, Ketapang, Sambas) sepanjang tahun 2024. Terdapat dua tugas utama: Tugas 1 membuat grafik laporan umum yang informatif dan aksesibel, serta Tugas 2 membuat grafik presentasi eksploratori yang menonjolkan anomali penjualan di wilayah Sintang menggunakan prinsip pre-attentive processing dan Gestalt.
- Python 3.x
- Jupyter Notebook
- Pandas (Manipulasi Data)
- NumPy (Generasi Data)
- Matplotlib (Visualisasi)
- Seaborn (Visualisasi Statistik)
borneo-tech-solutions/
│── LKM1_MuhammadRasyid_FransMaylandgoSaragih.ipynb
│── tugas1_grafik_laporan_umum.png
│── tugas2_grafik_presentasi_eksploratori.png
└── README.md
- Persiapan Lingkungan: Pastikan komputer Anda sudah terinstal Python 3 dan Jupyter Notebook (bisa menggunakan Anaconda/pip).
- Unduh Repositori: Unduh atau clone repositori ini ke komputer Anda.
- Instalasi Dependensi: Buka terminal di dalam folder proyek, lalu jalankan perintah:
pip install pandas numpy matplotlib seaborn notebook
- Jalankan Notebook: Buka Jupyter Notebook dengan perintah:
jupyter notebook
- Akses: Buka file
LKM1_MuhammadRasyid_FransMaylandgoSaragih.ipynbmelalui browser, lalu jalankan semua sel secara berurutan (Run All). - Output: Dua file grafik akan otomatis tersimpan di folder proyek:
tugas1_grafik_laporan_umum.pngtugas2_grafik_presentasi_eksploratori.png
Line chart dengan palette='colorblind' yang menampilkan tren penjualan seluruh wilayah secara bersamaan. Menerapkan prinsip decluttering dengan menghilangkan bingkai atas dan kanan serta meminimalkan gridlines.
Grafik highlighting yang menonjolkan anomali penjualan Sintang menggunakan warna merah terang dan garis lebih tebal sebagai signal, sementara wilayah lain disamarkan sebagai background. Dilengkapi anotasi panah untuk memperjelas titik kritis penurunan sejak Juli.
Dikembangkan oleh: @syidmen & @franzxml