PENGEMBANGAN WEB SEKI STATISTICS EXPLORER SEBAGAI TOOL DATA ANALITIK STATISTIK EKONOMI DAN KEUANGAN INDONESIA (SEKI)

Sofyan Hidayat Budiyono, Dr.Eng. Silmi Fauziati, S.T., M.T. ; Dani Adhipta, S.Si., M.T.

2023 | Skripsi | TEKNOLOGI INFORMASI

Data merupakan aspek penting dalam ekonometrika karena dapat membantu praktisi ekonomi untuk mendeskripsikan realitas ekonomi, menguji hipotesis tentang teori
ekonomi dan kebijakan, serta memprediksi aktivitas ekonomi di masa depan. Data ekonomi yang baik harus objektif, representatif, tepat waktu, dan relevan. Pada aplikasi
serupa yang sudah dikembangkan terdapat kelemahan berupa metode analisis data yang belum memenuhi kebutuhan, tidak dapat menggunakan data terbaru, dan performa aplikasi yang tidak stabil pada device tertentu.

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi berbasis web untuk melakukan analisis data SEKI (Statistik Ekonomi dan Keunangan Indonesia) dengan metode analisis data yang terdiri dari descriptive analysis, predictive analysis, dan prescriptive analysis. Pengembangan aplikasi web dilakukan dengan menggunakan bahasa Javascript dengan framework berbasis React. Aplikasi memanfaatkan API menggunakan bahasa Python.

Hasil penelitian ini adalah aplikasi web untuk melakukan analisis data yang terintegrasi dengan situs Bank Indonesia. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah aplikasi dikembangkan dapat menyediakan kebutuhan dari praktisi ekonmi. Karena aplikasi yang dikembangkan menggunakan metode analisis data descriptive, predictive, dan prescriptive. Melalui integrasi dengan situs Bank Indonesia, dapat dipastikan bahwa aplikasi ini menggunakan data yang terbaru. Dengan adanya fitur responsive, aplikasi tetap bisa dijalankan pada device apa saja tanpa perlu mengalami masalah performa.

Data is an essential aspect in econometrics as it can assist economic practitioners in describing economic reality, testing hypotheses about economic theories and policies,
and predicting future economic activities. Good economic data should be objective, representative, timely, and relevant. In similar existing applications, there are weaknesses
such as data analysis methods that do not meet the requirements, inability to use the latest data, and unstable application performance on specific devices. This research is conducted with the aim of developing a web-based application for analyzing SEKI (Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia) data with data analysis methods comprising descriptive analysis, predictive analysis, and prescriptive analysis. The web application developed using the JavaScript language with a React-based framework. The application utilizes API implemented in Python. The result of this research is a web application for data analysis that integrates with the Bank Indonesia website. The conclusion drawn from this research is that the developed application can meet the needs of economic practitioners, as it employs descriptive, predictive, and prescriptive data analysis methods. Through integration with the Bank Indonesia website, it ensures the use of the latest data. The responsive feature allows the application to be executed on various devices without experiencing performance issues.

Kata Kunci : SEKI, descriptive analysis, predictive analysis, prescriptive analysis, Aplikasi berbasis web