Visualisasi data telah menjadi salah satu metode komunikasi visual modern yang sangat penting dalam berbagai bidang ilmu. Meskipun tidak secara eksklusif terkait dengan satu bidang tertentu, visualisasi data merupakan interpretasi antara banyak bidang, seperti statistik, ilmu komputer, dan pengembangan perangkat lunak. Tujuan utamanya adalah untuk mengkomunikasikan informasi dengan jelas dan efisien kepada pengguna melalui berbagai grafik informasi, seperti tabel dan grafik.
Seni dan sains berpadu dalam visualisasi data, di mana desain estetis dan fungsionalitas harus seimbang untuk memberikan wawasan yang intuitif terhadap data yang kompleks. Namun, terkadang desain visual yang menawan gagal dalam menyampaikan informasi dengan efektif.
Dalam era big data saat ini, tantangan dalam pemrosesan, analisis, dan komunikasi data semakin meningkat. Ilmu data dan para ilmuwan data muncul sebagai solusi untuk mengatasi tantangan tersebut. Visualisasi data secara dekat berkaitan dengan grafik informasi, visualisasi informasi, visualisasi ilmiah, eksplorasi analisis data, dan grafik statistis. Ini telah menjadi wilayah penelitian, pengajaran, dan pengembangan yang aktif pada milenium baru.
Mengungkapkan Keefektifan Tampilan Grafik dalam Komunikasi Informasi
Dalam era di mana informasi berlimpah, kemampuan untuk menyajikan data dengan jelas dan efektif melalui grafik adalah keterampilan yang sangat berharga. Professor Edward Tufte, seorang pakar dalam bidang visualisasi informasi, menekankan pentingnya prinsip-prinsip yang mendasari tampilan grafik yang efektif.
Pertama-tama, sebuah tampilan grafik harus mampu menampilkan data dengan jelas, memungkinkan pemirsa untuk dengan mudah menganalisis dan memahami informasi yang disajikan. Ini mengharuskan grafik untuk menghindari pengelabuan atau distraksi yang dapat mengaburkan pesan yang ingin disampaikan oleh data.
Selain itu, grafik yang efektif juga mendorong pengamat untuk fokus pada substansi dari data, bukan pada aspek-aspek teknis seperti desain grafik atau metodologi produksinya. Hal ini memastikan bahwa grafik tidak hanya sekadar hiasan visual, tetapi alat yang bermakna dalam menyampaikan informasi yang berguna.
Tufte juga menekankan pentingnya memaksimalkan efisiensi tampilan grafik dengan memberikan banyak informasi dalam ruang yang terbatas. Ini berarti mengurangi tinta-tinta yang tidak berkaitan dengan data serta menyajikan kumpulan data dalam format yang koheren dan mudah dipahami.
Sebagai contoh konkret, Tufte mencatat diagram Minard yang memvisualisasikan kekalahan tentara Napoleon pada tahun 1812-1813 sebagai salah satu contoh terbaik dari tampilan grafik yang efektif. Diagram ini berhasil menggabungkan beberapa variabel dalam dua dimensi dengan jelas dan menggambarkan narasi yang dapat dipahami dengan mudah.
Namun, tidak mematuhi prinsip-prinsip tampilan grafik yang efektif dapat menghasilkan apa yang disebut sebagai "sampah-grafik", di mana pesan yang ingin disampaikan oleh data menjadi kabur atau bahkan menyesatkan. Oleh karena itu, penting bagi pembuat grafik untuk mempertimbangkan secara hati-hati bagaimana mereka menyajikan informasi agar tidak mengganggu pesan yang ingin disampaikan.
Terakhir, praktik terbaik dalam menampilkan grafik, seperti yang disarankan oleh Congressional Budget Office, adalah untuk mengenali audiens yang dituju, merancang grafik yang dapat berdiri sendiri di luar konteks laporan, dan memastikan bahwa pesan kunci dapat dengan jelas disampaikan melalui grafik tersebut.
Pesan Kuantitatif
Stephen Few, penulis, mengidentifikasi delapan tipe pesan kuantitatif yang sering digunakan dalam analisis data dan komunikasi menggunakan grafik. Ini adalah:
- Rangkaian-waktu: menunjukkan perubahan suatu variabel dalam sebuah periode waktu, seperti laju pengangguran selama 10 tahun. Grafik baris dapat digunakan untuk menunjukkan tren ini.
- Peringkat: menunjukkan pembagian kategoris yang diperingkatkan secara terurut, seperti penjualan berdasarkan kategori penjual (dengan setiap penjual sebagai pembagian kategoris) selama satu periode tunggal. Grafik batang dapat digunakan untuk memperlihatkan perbandingan antara penjual.
- Sebagian-untuk-keseluruhan: menunjukkan pembagian kategoris sebagai sebuah rasio terhadap keseluruhan, seperti persentase kepemilikan saham direpresentasikan oleh kompetitor dalam sebuah pasar. Grafik lingkaran atau grafik batang dapat memperlihatkan perbandingan rasio, seperti kepemilikan saham.
- Deviasi: menunjukkan pembagian kategoris dibandingkan dengan sebuah referensi, seperti perbandingan pengeluaran aktual terhadap anggaran untuk beberapa departemen dari sebuah bisnis pada periode waktu tertentu. Grafik batang dapat memperlihatkan perbandingan nilai aktual terhadap jumlah yang diacu.
- Distribusi frekuensi: menunjukkan jumlah observasi dari variabel tertentu terhadap rentang waktu tertentu, seperti jumlah tahun di mana pasar saham menguntungkan adalah antara interval seperti 0-10%, 11-20%, dll. Histogram, tipe grafik batang, dapat digunakan untuk analisis ini.
- Korelasi: menunjukkan perbandingan antara observasi yang direpresentasikan oleh dua variabel (X, Y) untuk menentukan apakah mereka condong bergerak ke arah yang sama atau berlawanan. Sebagai contoh, memplotkan pengangguran (X) dan inflasi (Y) untuk sampel beberapa bulan. Scatter plot biasanya digunakan untuk menyampaikan pesan tersebut.
- Perbandingan nominal: menunjukkan pembagian kategoris tanpa urutan tertentu, seperti jumlah penjualan berdasarkan kode produk. Grafik batang dapat digunakan untuk pembandingan ini.
- Geografis atau geospasial: menunjukkan perbandingan dari sebuah variabel di peta atau letak, seperti laju pengangguran berdasarkan negara bagian atau jumlah orang pada lantai di sebuah bangunan. Bagan yang digunakan biasanya adalah sebuah cartogram.
Analisis data dapat meninjau beberapa atau semua pesan dan tipe grafik di atas untuk digunakan dalam pekerjaan atau penonton mereka. Proses uji coba untuk mengidentifikasi keterkaitan dan makna pesan pada data adalah bagian dari eksplorasi analisis data.
Persepsi Visual dan Visualisasi Data
Persepsi visual adalah aspek penting dari kognisi manusia yang memungkinkan kita membedakan panjang dua garis, orientasi, dan pola warna tanpa upaya pemrosesan yang signifikan. Kemampuan untuk mengenali perbedaan berdasarkan atribut pra-perhatian dikenal sebagai "pemrosesan pra-perhatian". Misalnya, manusia dapat dengan mudah membedakan panjang dua garis tanpa banyak usaha kognitif, namun mengidentifikasi berapa kali angka "5" muncul dalam sekelompok angka mungkin memerlukan lebih banyak perhatian dan pemrosesan.
Visualisasi data yang efektif memanfaatkan pemrosesan pra-perhatian dan kekuatan relatif dari berbagai atribut. Misalnya, manusia dapat dengan cepat memproses perbedaan panjang garis saat menggunakan diagram batang (yang memanfaatkan panjang garis untuk menunjukkan perbandingan) dibandingkan diagram lingkaran (yang menggunakan luas permukaan).
Terminologi
Visualisasi data mengikuti terminologi tertentu, beberapa di antaranya berasal dari statistik. Misalnya, Stephen Few mendefinisikan dua jenis data, yang digunakan secara kombinasi untuk mendukung analisis atau visualisasi yang bermakna:
1. Kategori: Label teks mendeskripsikan sifat data, seperti "Nama" atau "Usia". Kategori ini mencakup data kualitatif (bukan angka).
2. Kuantitatif: Pengukuran numerik, seperti "25" yang mewakili usia dalam tahun.
Dua Jenis Utama Penyajian Informasi Adalah Tabel Dan Bagan
- Tabel
Tabel berisi data kuantitatif yang disusun dalam baris dan kolom dengan label kategorikal. Biasanya digunakan untuk menampilkan data numerik. Dalam contoh di atas, sebuah tabel mungkin memiliki label kategorikal untuk nama (variabel kualitatif) dan usia (variabel kuantitatif), dengan setiap baris mewakili individu (unit eksperimen atau kategori dari sampel).
- Bagan
Bagan biasanya menampilkan data kuantitatif dan mewakili nilai yang dikodekan sebagai objek visual (seperti garis, batang, atau titik). Nilai numerik ditampilkan dalam wilayah yang diwakili oleh satu atau lebih sumbu. Sumbu memberikan skala (kuantitatif dan kategorikal) untuk memberi label dan memberikan nilai pada objek visual. Banyak bagan juga disebut sebagai grafik.
Perpustakaan KPI telah mengembangkan tabel periodik interaktif metode visualisasi, yang menampilkan berbagai metode visualisasi data. Ini mengikuti tujuh jenis metode visualisasi data: data, informasi, konsep, strategi, metafora, dan kombinasi.
Contoh diagram digunakan pada visualisasi data
Nama Visual Dimensi:
Dimensi Jaringan:
- Ukuran nodes
- Warna node
- Ketebalan ikatan
- Warna ikatan
- Spasialisasi
Grafik Batang:
- Panjang
- Warna
- Waktu
Streamgraph:
- Lebar
- Warna
- Waktu (alur)
Treemap:
- Ukuran
- Warna
Gantt Chart:
- Warna
- Waktu (alur)
Scatter Plot (3D):
- Posisi x
- Posisi y
- Posisi z
- Warna
Beragam Pendekatan dalam Visualisasi Data
Dalam dunia visualisasi data, terdapat beragam pendekatan yang memperluas cakupan pemahaman kita tentang bagaimana informasi dapat disajikan dengan cara yang efektif dan bermakna. Salah satu pendekatan yang umum adalah fokus pada presentasi informasi, seperti yang diuraikan oleh Friedman (2008). Friendly (2008) juga menyoroti dua aspek utama dari visualisasi data: grafik statistik dan kartografi tematik.
Namun, ada pandangan lain yang membagi ruang lingkup visualisasi data menjadi berbagai subjek yang berbeda, seperti yang diungkapkan dalam artikel "Data Visualization: Modern Approaches" (2007). Di antara subjek-subjek tersebut termasuk menampilkan koneksi antara data, menyajikan data dengan jelas, menggambarkan berita melalui visualisasi, serta menciptakan representasi visual yang dapat diakses oleh pengguna.
Dari perspektif ilmu komputer, Frits H. Post (2002) memberikan pemahaman yang lebih terinci dengan mengkategorikan bidang ini menjadi beberapa sub-bidang. Ini termasuk visualisasi informasi, teknik interaksi dan arsitektur, teknik pemodelan, metode multiresolusi, algoritme, dan teknik visualisasi, serta visualisasi volume.
Ketika kita memeriksa berbagai pendekatan ini, kita dapat melihat bagaimana visualisasi data memiliki banyak dimensi dan kompleksitas. Ini menunjukkan bahwa ada berbagai cara untuk mendekati dan memahami bagaimana data dapat disajikan dan dimanfaatkan secara optimal. Dengan memahami keragaman perspektif ini, kita dapat lebih memperkaya pemahaman kita tentang kekuatan visualisasi data dalam menyampaikan informasi dengan jelas dan bermakna.
Memahami Arsitektur Presentasi Data: Menyajikan Pengetahuan dengan Efektif
Arsitektur Presentasi Data (APD) merupakan sekumpulan keahlian yang bertujuan untuk mengelola, menyusun, dan menyajikan data dengan cara yang optimal untuk mengkomunikasikan makna dan memberikan pengetahuan kepada pengguna. Sejarah APD mengaitkan istilah ini dengan Kelly Lautt, yang menggambarkan APD sebagai kunci untuk sukses dan nilai dalam Intelijensi Bisnis.
APD menggabungkan ilmu angka, statistik, visualisasi data, komunikasi, psikologi organisasi, dan manajemen perubahan untuk menghasilkan solusi intelijensi bisnis yang dapat dimengerti. Ini bukan hanya tentang teknologi informasi atau bisnis semata, tetapi merupakan keahlian terpisah yang mencakup pemilihan data, waktu penyampaian, format, dan visualisasi yang efektif.
Tujuan utama dari APD adalah menggunakan data untuk menyediakan pengetahuan dengan cara yang efisien dan efektif. Ini meliputi meminimalkan kebisingan dan kompleksitas data yang tidak diperlukan, sambil menyediakan data yang relevan dan komprehensif untuk setiap pengguna.
Dalam ruang lingkup APD, pekerjaan meliputi pembuatan mekanisme penyampaian data yang efektif, menentukan makna yang penting bagi setiap pengguna, menentukan periode perbaruan data yang diperlukan, menemukan data yang sesuai, dan menggunakan analisis, pengelompokan, dan visualisasi yang tepat.
Bidang ilmu terkait dengan APD termasuk analisis bisnis, perbaikan proses bisnis, visualisasi data, arsitektur informasi, arsitektur solusi, dan analisis statistik. Semua bidang ini berkontribusi pada pemahaman dan penerapan APD dalam konteks bisnis dan organisasi.
Dalam prakteknya, APD mempertimbangkan berbagai elemen dalam desain grafis atau pengguna, termasuk pemilihan lokasi, warna, dan elemen grafis lainnya, dengan tujuan mengomunikasikan makna, pengaruh, dan informasi yang bermanfaat bagi pengguna.
Pemahaman yang mendalam tentang APD membantu organisasi dalam menyajikan data dengan jelas, mudah dimengerti, dan mempengaruhi pengambilan keputusan yang efektif. Dengan memanfaatkan keahlian APD, sebuah organisasi dapat meningkatkan kinerja bisnisnya melalui penggunaan data yang lebih cerdas dan efisien.
Disadur dari: id.wikipedia.org