Visualisasi Data Geospasial Indonesia dengan Looker Studio

Looker Studio bisa nampilin data per provinsi Indonesia, tapi cuma kalau kolom wilayahnya diisi kode yang dia kenali. Nama provinsi dalam teks bebas hampir selalu bikin petanya kosong.

Ini masalah yang aku lihat berulang di dashboard tim penjualan. Datanya benar, chart-nya benar, tapi peta Indonesianya abu-abu semua.

Aku bakal jalanin alur lengkapnya: nyiapin kolom wilayah, pilih jenis peta yang tepat, nangani kota yang gak kedeteksi, dan mutusin kapan peta justru bukan pilihan yang bagus.

Kenapa peta Indonesia di Looker Studio sering kosong?

Looker Studio mencocokkan isi kolom wilayah kamu dengan daftar wilayah yang dia punya. Kalau kolom kamu berisi "Jakarta", "DKI", atau "JABAR", pencocokannya gagal dan area itu gak diwarnai. Cara paling aman adalah mengisi kolom itu dengan kode ISO 3166-2, misalnya ID-JK untuk DKI Jakarta dan ID-JB untuk Jawa Barat.

Masalah kedua yang sama seringnya: tipe datanya belum diubah.

Kolom yang isinya kode wilayah tetap dibaca sebagai teks biasa sampai kamu ubah tipenya di menu sumber data jadi Geo, lalu pilih sub-kategori yang sesuai.

Panduan resminya ada di Pusat Bantuan Looker Studio.

Langkah 1: Siapkan kolom kode wilayah

Tambahkan satu kolom baru di sumber data kamu. Jangan timpa kolom nama provinsi yang lama, soalnya itu masih berguna buat label.

Ini pemetaan untuk provinsi yang paling sering muncul di data penjualan.

Provinsi	Kode ISO	Provinsi	Kode ISO
DKI Jakarta	ID-JK	Bali	ID-BA
Jawa Barat	ID-JB	Banten	ID-BT
Jawa Tengah	ID-JT	Sumatera Utara	ID-SU
Jawa Timur	ID-JI	Sumatera Selatan	ID-SS
DI Yogyakarta	ID-YO	Kalimantan Timur	ID-KI
Sulawesi Selatan	ID-SN	Lampung	ID-LA

Kalau sumber datanya Google Sheets, bikin tabel bantu berisi dua kolom, nama provinsi dan kodenya, lalu tarik kodenya pakai XLOOKUP.

=XLOOKUP(B2; ref!$A$2:$A$39; ref!$B$2:$B$39; "TIDAK DITEMUKAN")

Pakai argumen keempat itu. Sel yang isinya "TIDAK DITEMUKAN" langsung nunjukin nama provinsi mana yang penulisannya belum seragam di data mentah.

Di dataset toko_berkah versi nasional, dari 12.400 baris transaksi ada 41 variasi penulisan nama provinsi untuk 34 provinsi. "D.I. Yogyakarta", "DIY", dan "Yogyakarta" dianggap tiga wilayah berbeda.

Kalau kamu pakai SQL, penyeragamannya bisa jadi satu tabel referensi permanen.

SELECT
  r.kode_iso,
  r.nama_provinsi,
  SUM(t.total) AS omzet,
  COUNT(DISTINCT t.id_pelanggan) AS pelanggan
FROM transaksi t
JOIN ref_provinsi r
  ON UPPER(TRIM(t.provinsi)) = UPPER(r.alias)
GROUP BY r.kode_iso, r.nama_provinsi
ORDER BY omzet DESC;

Tabel ref_provinsi isinya satu baris per alias, jadi tiga cara nulis Yogyakarta tetap ketemu satu kode.

Langkah 2: Atur tipe data jadi Geo

Buka sumber data di Looker Studio, cari kolom kode yang baru kamu bikin, klik tipe datanya.

1. Pilih Geo dari daftar tipe.
2. Pilih sub-tipe Sub-country region untuk level provinsi.
3. Kalau data kamu berisi nama kota, pilih City. Kalau koordinat, pilih Latitude, Longitude.
4. Simpan, lalu refresh field-nya.

Kalau langkah ini dilewati, peta tetap kosong meskipun kodenya udah benar. Ini yang paling sering bikin orang mengira datanya rusak.

Langkah 3: Pilih jenis peta yang sesuai pertanyaannya

Looker Studio punya beberapa jenis peta, dan pilihannya menentukan seberapa berguna hasilnya.

Jenis	Cocok untuk	Butuh kolom	Hati-hati
Geo chart	Agregat per provinsi	Kode ISO wilayah	Provinsi kecil jadi hampir gak kelihatan
Peta gelembung	Sebaran toko atau gudang	Lintang, bujur	Gelembung tumpang tindih di kota padat
Peta area terisi	Perbandingan wilayah	Kode ISO wilayah	Skala warna gampang menyesatkan
Peta panas	Kepadatan titik	Lintang, bujur	Gak nunjukin nilai, cuma kerapatan

Buat data penjualan per provinsi, Geo chart atau peta area terisi yang paling pas.

Buat lokasi cabang atau titik pengiriman, pakai peta gelembung dengan koordinat.

Langkah 4: Nangani data level kota

Dukungan bawaan untuk level kabupaten dan kota di Indonesia terbatas. Jalur yang paling stabil: pakai koordinat.

Siapkan kolom lintang dan bujur untuk tiap kota, lalu gabungkan jadi satu kolom teks.

=TEXT(C2;"0.0000") & "," & TEXT(D2;"0.0000")

Hasilnya seperti -6.9175,107.6191 untuk Bandung. Ubah tipe kolom itu jadi Geo dengan sub-tipe Latitude, Longitude.

Koordinat kota bisa kamu ambil sekali lalu simpan sebagai tabel referensi. Gak perlu diambil ulang tiap bulan.

Satu catatan penting: pastikan formatnya pakai titik sebagai pemisah desimal. Kalau spreadsheet kamu berlokal Indonesia, koma desimal bakal bikin koordinatnya gak kebaca.

Langkah 5: Perbaiki skala warnanya

Ini bagian yang paling sering bikin peta jadi menyesatkan.

Kalau kamu petakan omzet absolut, Jawa bakal selalu paling gelap. Itu bukan temuan, itu cuma cerminan sebaran penduduk.

Aku uji ini di data toko_berkah nasional. Versi omzet absolut nunjukin Jawa Barat sebagai pemenang mutlak, Rp 4,7 miliar dalam setahun.

Begitu aku ganti metriknya jadi omzet per pelanggan, urutannya berubah total. Kalimantan Timur naik ke posisi pertama dengan Rp 1,84 juta per pelanggan, sementara Jawa Barat turun ke posisi 11 dengan Rp 640 ribu.

Artinya jelas: pelanggan di Kalimantan Timur belanja hampir 3 kali lebih besar per transaksi, tapi jumlahnya sedikit. Itu peluang yang gak akan pernah kelihatan di peta versi absolut.

Tiga hal yang aku ubah tiap bikin peta wilayah:

1. Ganti metrik absolut jadi rasio, misalnya per pelanggan atau per 1.000 penduduk.
2. Batasi rentang warna maksimum di persentil 95, biar satu provinsi ekstrem gak bikin sisanya seragam pucat.
3. Beri warna abu untuk provinsi tanpa data, dan tulis catatan kecil kalau abu artinya nol transaksi.

Kalau kamu belum familiar sama cara milih metric yang pas, mulai dari pertanyaan bisnisnya, bukan dari kolom yang kebetulan ada.

Contoh kasus: sebaran penjualan toko_berkah

Kondisi awalnya: dashboard penjualan nasional cuma punya tabel 34 baris, satu baris per provinsi, diurutkan dari omzet terbesar.

Tim penjualan minta peta biar "lebih gampang dilihat".

Peta versi pertama gagal total. Semua abu-abu, gara-gara kolom provinsi isinya campuran "Jawa Barat", "JABAR", dan "Jawa barat".

Setelah penyeragaman lewat tabel referensi, 12.400 baris transaksi tercocokkan ke 34 kode ISO, dan 190 baris tersisa dengan provinsi kosong masuk kategori "tidak diketahui".

190 baris itu sendiri jadi temuan. Semuanya berasal dari satu kanal pemesanan yang formulirnya gak mewajibkan pilih provinsi.

Hasil akhirnya dua chart yang ditaruh berdampingan: peta rasio omzet per pelanggan buat lihat pola, dan tabel terurut buat baca angka pastinya.

Tim penjualan pakai tabelnya. Petanya dipakai waktu presentasi ke direksi.

Menurutku itu pembagian yang jujur. Peta bagus buat nunjukin pola, tabel bagus buat ngambil angka.

Kesalahan umum bikin peta data Indonesia

Pakai nama provinsi apa adanya. Ini penyebab nomor satu peta kosong. Selalu lewat kode ISO.

Lupa ubah tipe data jadi Geo. Kode benar tapi tipe masih teks, hasilnya tetap kosong.

Memetakan angka absolut. Hasilnya cuma peta kepadatan penduduk dengan judul berbeda.

Nutupin provinsi tanpa data pakai warna paling terang. Pembaca bakal mengira nilainya rendah, padahal datanya gak ada. Bedakan warnanya.

Pakai peta buat ngebandingkan angka. Kalau pertanyaannya "provinsi mana yang paling besar", bar chart menang telak. Mata orang gak akurat membandingkan luas area berwarna.

Naruh terlalu banyak titik di peta gelembung. Di atas 200 titik, Jakarta jadi satu gumpalan. Kelompokkan dulu per kota.

Gak ngecek koordinat pemisah desimalnya. Koma desimal bikin seluruh titik hilang tanpa pesan error apa pun.

FAQ

Kenapa peta Indonesia di Looker Studio muncul kosong?

Penyebab paling sering: kolom wilayah isinya nama provinsi dalam teks bebas. Looker Studio butuh nilai yang bisa dia kenali, dan cara paling aman adalah kode ISO 3166-2 seperti ID-JB untuk Jawa Barat. Penyebab kedua: tipe data kolomnya belum diubah ke Geo. Cek keduanya sebelum curiga datanya bermasalah.

Apa bedanya Geo chart dan peta Google Maps di Looker Studio?

Geo chart mewarnai area wilayah dan cocok untuk data agregat per provinsi atau negara. Peta Google Maps menampilkan titik atau area di atas peta asli yang bisa di-zoom dan digeser, cocok untuk lokasi toko, gudang, atau titik pengiriman. Kalau kamu punya koordinat, pakai peta Google Maps. Kalau cuma punya nama wilayah, pakai Geo chart.

Gimana cara nampilin data per kabupaten atau kota di Indonesia?

Dukungan bawaan untuk level kabupaten di Indonesia terbatas, jadi jalur paling stabil adalah pakai koordinat. Siapkan kolom lintang dan bujur untuk tiap kota, gabungkan jadi satu kolom teks berformat lintang koma bujur, lalu pakai peta gelembung dengan ukuran gelembung dari nilai metrik kamu.

Apakah peta selalu pilihan visualisasi terbaik untuk data wilayah?

Nggak. Peta bagus untuk nunjukin pola sebaran, misalnya penjualan menumpuk di pesisir utara Jawa. Untuk membandingkan angka antar wilayah, tabel atau bar chart terurut jauh lebih cepat dibaca. Kalau pertanyaannya adalah provinsi mana yang paling besar, jangan pakai peta.

Kenapa peta penjualan saya selalu terlihat menyalakan Jawa saja?

Karena kamu memetakan angka absolut, dan Jawa memang punya populasi terbesar. Peta seperti itu cuma mengulang peta kepadatan penduduk. Supaya lebih berguna, ubah metriknya jadi rasio, misalnya omzet per pelanggan atau omzet per 1.000 penduduk. Pola yang muncul biasanya beda jauh dari versi absolutnya.

Langkah berikutnya

Tiga hal yang perlu kamu bawa.

Satu, kode ISO dulu sebelum apa pun. Tanpa itu, peta kamu gak akan pernah jalan.

Dua, pakai rasio, bukan angka absolut. Peta omzet absolut di Indonesia selalu berakhir jadi peta populasi.

Tiga, sandingkan peta dengan tabel. Peta buat pola, tabel buat angka.

Minggu ini coba satu hal kecil: bikin kolom kode ISO di sumber data kamu, lalu hitung ada berapa variasi penulisan nama provinsi yang selama ini kamu kira seragam. Angkanya biasanya bikin kaget.

Kalau lagi nyusun dashboard yang datanya sering berubah, baca juga soal dashboard real-time supaya kamu tahu trade-off antara data segar dan biaya query.