Materi: Visualisasi Data dalam Bentuk Aplikasi Web menggunakan Streamlit Python

Penulis: Ibrahim Haykal Alatas

Penerbit dan Editor: Nur Amaliyah Abdillah Putri

Halo teman-teman HIMASIS! Gimana kabar kalian? Semoga dalam keadaan sehat dan selalu semangat yaa.

Akhirnya kita bisa berjumpa lagi dengan artikel terbaru dari HIMASIS. Kali ini kita akan membahas terkait data nih teman - teman.

Pada era sekarang ini, data menjadi salah satu hal yang penting bagi semua kalangan. Sehingga dibutuhkannya seseorang pengembang data. Ketika pengembang sedang memvisualisasikan data pasti pernah mengalami kesulitan untuk memvisualisasikannya secara efektif dan menarik. Dengan adanya kehadiran Streamlit Python, pengembang data dapat memvisualisasikan data berupa aplikasi web yang interaktif dengan mudah. Dalam artikel ini, penulis akan membahas tentang Streamlit Python dan bagaimana cara menggunakan Streamlit Python untuk membuat aplikasi web interaktif. Yuk langsung kita bahas.

Apa itu streamlit?

Streamlit adalah sebuah framework open-source yang dirancang khusus untuk mempermudah pengembangan aplikasi web interaktif dengan beberapa baris kode menggunakan bahasa pemrograman Python.

Streamlit sangat mudah digunakan, karena tidak diperlukan untuk menguasai bahasa pemrograman yang biasa digunakan untuk membuat aplikasi berbasis web seperti HTML, CSS, dan Javascript.

Bagaimana cara menggunakan Streamlit Python?

Langkah Pertama yaitu, teman – teman dapat meng-install python terlebih dahulu melalui website https://www.python.org/ dan pilih versi terbaru.

Langkah selanjutntya yaitu, teman – temen dapat meng-install streamlit python dengan cara menjalankan perintah pip pada terminal:

pip install streamlit

Tunggu dan ketika sudah selesai, teman-teman dapat langsung mencoba demo dari web apps yang telah dibuat oleh streamlitnya langsung dengan perintah pada terminal :

streamlit hello

Maka demo web apps akan dapat diakses secara langsung di browser kalian, dengan Local URL   : http://localhost:8501

Untuk membuat script python yang memvisualisasikan data dan akan dijadikan web dengan bantuan streamlit perlu diperhatikan hal-hal berikut :

1. Impor pustaka yang diperlukan seperti Streamlit, pandas, matplotlib, seaborn, dan plotly.
2. Muat data dari file CSV atau Excel menggunakan pandas.
3. Gunakan pustaka visualisasi seperti matplotlib, seaborn, atau plotly untuk membuat visualisasi data seperti plot, diagram, atau grafik.
4. Buat tampilan aplikasi web dengan menggunakan Streamlit. Kamu dapat menambahkan judul, header, paragraf, tombol, slider, atau input teks untuk interaksi pengguna.
5. Jalankan aplikasi web dengan perintah streamlit run nama_file.py

Contoh sederhana Penggunaan streamlit dalam menampilkan data :

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

st.title("Contoh dataframe pada streamlit")
df = pd.DataFrame(
   np.random.randn(50, 20),
   columns=('col %d' % i for i in range(20)))
st.dataframe(df)  # Same as st.write(df)

Program diatas akan menghasilkan visual data yang langsung terconect didalam aplikasi website seperti ini :

KESIMPULAN

Streamlit pyhton adalah alat yang sangat berguna untuk pengembang Python yang ingin membuat aplikasi web interaktif dengan cepat dan mudah. Dengan Streamlit, pengembang dapat membuat aplikasi web yang menampilkan visualisasi data, model machine learning, dan informasi lainnya secara langsung dari kode Python. Streamlit menyediakan sintaks yang sederhana dan intuitif, memungkinkan pengguna untuk mengembangkan prototipe dan berbagi aplikasi dengan mudah. Meskipun Streamlit sangat berguna untuk membangun antarmuka pengguna yang sederhana dan interaktif, untuk kebutuhan yang lebih kompleks atau skala besar, mungkin diperlukan alat tambahan atau framework lain. Banyak sekali fitur-fitur yang bisa digunakan yang ada di streamlit dan teman-teman dapat melihatnya pada halaman Streamlit di link dokumentasi.
Demikian pembahasan mengenai streamlit python, semoga dengan adanya artikel ini, dapat membantu teman-teman yang sedang meniti karir didalam ilmu data, machine learning dan sejenisnya, dalam mengembangkan visualisasi data langsung dengan berbasis web yang cepat dan cukup mudah. Sekian, terima kasih sudah membaca artikel ini.

#SALAMPERUBAHAN

#BERSATUDALAMMANFAAT