February 6, 2023
Visualisasi Data Penjualan

Belajar Data Science – Visualisasi Data Penjualan

Pada artikel ini akan dibahas mengenai cara melakukan visualisasi data penjualan. Fitur pustaka matplotlib akan digunakan untuk melakukan visualisasi data penjualan. Berikut ini tahap yang akan dilakukan.

1. Import pustaka untuk visualisasi data penjualan

Pustaka yang dibutuhkan pada pekerjaan ini adalah pandas, numpy dan matplotlib. Berikut kode programnya.

import numpy as np 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. Membentuk DataFrame dari file .csv

Langkah berikutnya adalah membentuk DataFrame dari file .csv yang berisikan data penjualan berbagai produk. Berikut ini kode programnya. Hasil luaran pada kode program ini terlihat seperti pada Gambar 1.

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Onestringlab/osl_datascience/main/data/penjualan.csv')
df.head(20)
Gambar 1. Tampilan data penjualan untuk visualisasi

3. Total profit setiap bulan

Pada bagian ini akan menampilkan grafik garis untuk total profit setiap bulan. Berikut ini kode program dan hasil luaran program ditunjukkan pada Gambar 2.

fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax = plt.axes()
ax.plot(df['bulan'],df['total_profit'])
ax.set_title('Laporan Penjualan')
ax.set_ylabel('Total Profit')
ax.set_xlabel('Bulan')
Gambar 3. Tampilan grafik garis total profit setiap bulan

4. Penjualan produk setiap bulan

Pada bagian ini akan menampilkan grafik multi garis untuk total penjualan produk setiap bulan. Berikut ini kode program dan hasil luaran program ditunjukkan pada Gambar 3.

fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax = plt.axes()
ax.plot(df['bulan'],df['krimwajah'],label="krimwajah")
ax.plot(df['bulan'],df['sabunwajah'],label="sabunwajah")
ax.plot(df['bulan'],df['pastagigi'],label="pastagigi")
ax.plot(df['bulan'],df['sabun'],label="sabun")
ax.plot(df['bulan'],df['sampo'],label="sampo")
ax.plot(df['bulan'],df['pelembab'],label="pelembab")
ax.set_title('Penjualan Perusahaan')
ax.set_ylabel('Profit')
ax.set_xlabel('Bulan')
ax.legend(loc="upper left", ncol=1, shadow=True, borderpad=1);
Gambar 3. Tampilan grafik multi garis total penjualan produk setiap bulan

5. Penjualan pasta gigi setiap bulan.

Pada bagian ini akan menampilkan grafik scatter plot untuk penjualan pasta gigi setiap bulan. Berikut ini kode program dan hasil luaran program ditunjukkan pada Gambar 4.

fig = plt.figure(figsize=(12,8))
x = df['bulan']
y = df['pastagigi']
plt.title('Penjualan Pasta Gigi')
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('Bulan')
plt.ylabel('Penjualan')
plt.show()
Gambar 4. Tampilan scatter plot untuk penjualan pasta gigi setiap bulan.

6. Penjualan produk setiap bulan

Pada bagian ini akan menampilkan grafik multi batang untuk penjualan produk setiap bulan. Berikut ini kode program dan hasil luaran program ditunjukkan pada Gambar 5.

fig = plt.figure(figsize=(12,8))
X = df['bulan']
X_axis = np.arange(len(X))+1
width = 0.15
  
plt.bar(X_axis, df['krimwajah'], width, label='krimwajah')
plt.bar(X_axis + width, df['sabunwajah'], width, label='sabunwajah')
plt.bar(X_axis + width*2, df['pastagigi'], width, label='pastagigi')
plt.bar(X_axis + width*3, df['sabun'], width, label='sabun')
plt.bar(X_axis + width*4, df['sampo'], width, label='sampo')
plt.bar(X_axis + width*5, df['pelembab'], width, label='pelembab')

plt.xticks(X_axis, X)
plt.xlabel("Bulan")
plt.ylabel("Unit Terjual")
plt.title("Jumlah unit terjual per bulan setiap produk")
plt.legend()
plt.show()
Gamber 5. Tampilan grafik multi batang untuk penjualan produk setiap bulan.

7. Penjualan produk dalam 1 tahun

Pada bagian ini akan menampilkan grafik lingkaran untuk penjualan produk dalam 1 tahun. Berikut ini kode program dan hasil luaran program ditunjukkan pada Gambar 6.

sum_column = df.iloc[:,1:7].sum(axis=0)
sum_column.sort_values(ascending=True, inplace=True)
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = plt.axes()
colors = ('#FD0100', '#F76915', '#EEDE04', '#A0D636', '#2FA236', '#00A3FF')
labels = ['pelembab','sabunwajah','sampo','krimwajah','pastagigi','sabun']
ax.pie(sum_column, labels = labels, autopct='%1.0f%%', colors=colors,startangle = 90)
ax.set_title('Presentase penjualan produk dalam 1 tahun')
Gambar 6. Tampilan grafik lingkaran untuk penjualan produk dalam 1 tahun

Kesimpulan Visualisasi Data Penjualan

Visualisasi data sangat diperlukan untuk proses memahami data yang dimiliki. Visualisasi data lebih menarik jika dibandingkan data dalam bentuk tabel. Bahasa pemrograman Python sudah menyediakan berbagai pustaka untuk proses visualisasi data.

Rajo Intan

Blogger, pemiliki Onestring Lab, menulis artikel terkait teknologi informasi dan pendidikan. Web Developer, berpengalaman lebih dari 20 tahun mengembangkan berbagai aplikasi dan sistem informasi. Kerjasama kontak di onestringlab@gmail.com atau https://forms.gle/xAGKkpi6B3BzJyzk7

View all posts by Rajo Intan →

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Ads Blocker Image Powered by Code Help Pro

Ads Blocker Detected!!!

We have detected that you are using extensions to block ads. Please support us by disabling these ads blocker.

Powered By
Best Wordpress Adblock Detecting Plugin | CHP Adblock