Setelah membaca artikel ini, Teman Artavista akan memperoleh insight terkait jenis-jenis visualisasi data dan contoh lengkapnya. Pengetahuan tentang jenis visualisasi data sangat berguna agar visualisasi data yang Anda tampilkan tepat dan akurat.
Saat ini data merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi pengambilan keputusan dan pengembangan bisnis. Kebutuhan utama terhadap data juga diiringi oleh kebutuhan data yang menarik secara visual atau yang disebut visualisasi data.
Apa Itu Visualisasi Data?
Visualisasi data adalah representasi data dengan menggunakan elemen visual yang menarik seperti diagram, grafik, atau peta.
Menurut Teman Artavista mengapa data perlu divisualkan? Kebutuhan data saat ini tidak hanya bagi seorang data analyst, namun seluruh elemen yang ada di sebuah perusahaan bahkan masyarakat luas. Justru, memvisualkan data merupakan salah satu tugas seorang data analyst. Oleh karenanya, data dengan visual yang menarik akan mudah dipahami oleh siapa pun.
The goal is to turn data into information, and information into insight.
―Carly Fiorina
Bagaimana tanggapan Anda saat bertemu dengan data yang telah divisualkan dibandingkan sekumpulan data rumit? Hal pertama, pasti informasi mudah dipahami. Setelah itu, informasi yang Anda dapatkan mampu untuk mengambil keputusan yang tepat.
Jenis-Jenis Visualisasi Data
Visualisasi data mampu menunjukkan tren yang berbeda dalam sebuah data kepada orang lain. Lalu bagaimana tren tersebut dapat digambarkan melalui visualisasi data? Yuk pahami dulu jenis-jenis visualisasi data!
Jenis visualisasi data sangat beragam. Tidak semuanya perlu Anda terapkan untuk menggambarkan data. Maka dari itu, penting sekali memilih chart (grafik) yang sesuai dengan data yang ingin ditampilkan dan point yang ingin Anda sampaikan. Yap, membuat chart adalah langkah pertama dalam menyusun cerita dari data sehingga mampu memberikan informasi kepada orang lain.
Nah, inilah jenis-jenis visualisasi data yang sering ditemukan dan populer menurut beberapa referensi dari website visualisasi data:
1. Pivot Tables (Tabel Pivot)
Source: evolytics.com
Bentuk visualisasi data selama ini identik dengan visual yang indah dipandang oleh audience. Mungkin saja Anda menganggap tabel tidak termasuk ke dalam bentuk visualisasi data? Padahal, tabel pivot termasuk salah satu bentuk visualisasi data.
Pernah nggak Teman Artavista mencari nilai dari data dengan sumber informasi yang sangat besar menggunakan tabel pivot? Tabel ini sangat membantu Anda dalam meringkas informasi dengan jumlah sangat besar menjadi mudah dipahami.
Meskipun tampilan tabel pivot kurang menarik secara visual, namun bila digunakan dengan konteks yang tepat sangat berguna loh. Anda dapat menerapkan kombinasi warna yang tepat, agar makin memudahkan dalam menemukan informasi dalam tabel. Misalnya saja, berikan highlight warna pada data dengan nilai tertinggi.
2. Scatter Plot
Scatter Plot atau grafik sebar digunakan untuk menampilkan hubungan antara dua variabel pada sumbu x dan y. Tidak hanya itu, saat ada tiga titik data yang saling terkait (sumbu z), bentuk 3D juga bisa divisualkan melalui scatter plot ini.
Source: displayr.com
Menurut Teman Artavista hubungan variabel yang seperti apa yang cocok divisualkan dengan scatter plot? Grafik scatter plot sangat sesuai untuk sekumpulan data dengan jumlah besar di mana waktu bukanlah faktor yang berpengaruh signifikan terhadap data. Analisa variabel ini akan sangat berguna untuk melihat hubungan dua variabel apakah berbanding lurus atau justru berbanding terbalik.
Contoh penggunaannya misalnya data berat badan dan tinggi badan seseorang. Dari data tersebut, dapat dilakukan analisis untuk mengidentifikasi korelasi antara berat dan tinggi badan. Namun, terdapat faktor lain yang memengaruhi data, misalnya berat badan seseorang juga berkaitan dengan pola makan. Oleh karenanya, scatter plot paling tepat digunakan untuk menyimpulkan hubungan antar variabel daripada menarik kesimpulan secara keseluruhan.
3. Bar Chart (Diagram Batang)
Sejak kapan Anda pernah menemui bar chart? Jenis visualisasi data ini sangat familiar, karena sejak duduk di bangku sekolah dasar kita sudah berhadapan dengan bar chart. Betul tidak?
Bar Chart adalah cara sederhana namun sangat efektif untuk memplot data kategorikal terhadap nilai diskrit (nilai yang sudah pasti). Nah, pengertian data kategorikal adalah data yang dapat dikelompokkan ke dalam kategori tertentu. Contoh paling mudah seperti jenis kelamin, bahasa, pendidikan, kewarganegaraan dan jenis produk.
Kalau kita amati, pasti tinggi batang berbanding lurus dengan nilai yang diwakilinya. Ini menjadikan diagram batang cara terbaik untuk membandingkan variabel diskrit secara sekilas.
4. Line Chart (Grafik Garis)
Line Chart memvisualisasikan data dalam bentuk garis yang menghubungkan titik-titik yang diperoleh dari nilai data. Grafik ini sangat memudahkan untuk memahami tren dan pola dari waktu ke waktu. Line
Pernah nggak Teman Artavista melihat diagram garis dengan warna garis yang berbeda? Garis dengan warna yang berbeda untuk variabel berbeda akan memudahkan dalam memahami nilai data dalam diagram garis.
Contoh penggunaan grafik garis antara lain: harga emas selama beberapa tahun, pertumbuhan angka kecelakaan dan pertambahan berat badan balita.
5. Area Chart (Grafik Area)
Jenis visualisasi data ini sangat mirip dengan line chart (diagram garis), hanya saja di bawah garis dalam bagan diberi warna yang menunjukkan volume data yang diwakili oleh garis. Anda dapat dengan mudah untuk memahami tren dan pola dari waktu ke waktu dengan diagram ini.
Area chart paling sering digunakan dalam analisis data keuangan, misalnya untuk mengetahui pendapatan perusahaan dalam beberapa tahun terakhir dan perubahan harga saham.
6. Pie Charts (Diagram Lingkaran)
Jenis visualisasi data selanjutnya adalah pie chart. Diagram lingkaran digunakan untuk menunjukkan proporsi relatif dari beberapa kategori yang membentuk satu keseluruhan. Inilah yang membedakannya dengan bar chart (diagram batang). Bila diagram batang mewakili banyak kategori data, sedangkan diagram lingkaran mewakili satu variabel yang dipecah menjadi beberapa proporsi.
Teman Artavista ingat nggak berapa jumlah persentase pada diagram lingkaran secara keseluruhan? Total jumlah dari semua bagian di dalam diagram lingkaran harus sama dengan 100%. Jangan sampai lupa yah! Diagram lingkaran akan lebih cocok bila jumlah data yang dibagi tidak lebih dari lima atau enam kategori. Mengapa? Agar secara visual tidak terlalu rumit dan representasi data dapat bekerja secara efektif. Coba bayangkan, bila kategori dalam satu lingkaran sangat banyak bukankah akan sulit untuk membaca nilainya? Hal yang dikhawatirkan, nilai yang tampil tidak akurat. Tipsnya, Anda bisa memberi nilai pada setiap bagian (proporsi) dari diagram lingkaran.
Penggunaan diagram lingkaran, misalnya untuk membandingkan pangsa pasar, pengeluaran pemasaran, demografi pelanggan, penggunaan perangkat (device) pada pengujian UX.
7. Geographical Maps (Peta Infografis)
Bila jenis visualisasi data sebelumnya tidak berkaitan dengan lokasi, visualisasi data geographical maps sesuai namanya memvisualkan data yang berbasis lokasi.
Visualisasi data geographical maps, salah satu alat yang efektif untuk menghidupkan berbagai macam data spesifik berbasis infografis atau lokasi. Peta infografis ini sangat bermanfaat dalam memahami pola spasial dalam data dan memberikan gambaran atau wawasan terkait daerah atau lokasi tersebut dengan lebih efektif.
Anda dapat melihat distribusi atau proporsi data pada setiap wilayah yang sangat memudahkan dalam mendapatkan informasi secara mendalam dan membantu pengambilan keputusan secara bijak.
Contoh peta infografis antara lain untuk mengetahui persebaran penyakit, bencana alam dan sumber daya alam di suatu wilayah. Peta ini sangat bermanfaat bagi upaya pencegahan bagi penyakit dan bencana alam, serta cara memaksimalkan bagi sumber daya alam di suatu wilayah.
Nah, itulah artikel Artavista terkait jenis-jenis visualisasi data yang populer. Bagaimana menurut teman Artavista? Pilih jenis visualisasi data yang paling sesuai dengan data Anda agar visual yang ditampilkan tidak hanya menarik namun akurat dan mudah dipahami.
Bagaimana mudah bukan untuk memilih visualisasi data yang tepat? Kalau Teman Artavista ada pertanyaan bisa langsung konsultasi melalui instagram Artavista loh. Dapatkan pula update artikel tiap minggu di Website Artavista ini
