Visualisasi berikut ini merupakan penyajian informasi dalam bentuk

Binar Academy - Salah satu tanggung jawab yang diemban oleh seorang data analyst adalah menyajikan data. Tanggung jawab tersebut kemudian dikenal dengan istilah visualisasi data (data visualization) atau penyajian data. Proses ini sama pentingnya dengan pengolahan data itu sendiri.

Table of Contents Show

Mengenal Pengertian Visualisasi Data
Pentingkah?
Tipe Penyajian Data
1. Area dan Ukuran
2. Bagan atau Grafik
Langkah Pembuatan Visualisasi Data
1. Tetapkan Tujuan
2. Tentukan Target
3. Dapatkan dan Olah Data
4. Tentukan Tipe Penyajian Data
5. Sajikan Data
Video yang berhubungan

Berbicara tentang visualisasi atau penyajian data, kamu tentu sudah pernah menjumpai hal tersebut sebelumnya. Bentuk dan jenisnya ada bermacam-macam. Untuk mengetahui lebih dalam tentang penyajian data, sebaiknya simak penjelasan di bawah ini.

Mengenal Pengertian Visualisasi Data

Sumber: vengage

Visualisasi merupakan kata serapan dari istilah bahasa Inggris, Visualization. Maknanya adalah pembuatan gambar visual yang dapat dilihat oleh mata. Secara sederhana, visualisasi data dapat diartikan sebagai mengubah data menjadi sebuah tampilan grafis visual.

Pengertian lebih lengkapnya yaitu proses untuk menampilkan data yang telah melalui proses pengolahan ke dalam bentuk gambar atau visual sehingga mudah dibaca dan dipahami oleh banyak orang.

Dalam penyajian data digunakan gambar atau simbol tertentu supaya orang awam dapat membaca data tersebut. Bisa disimpulkan bahwa visualisasi merupakan upaya yang dilakukan agar hasil pengolahan data dapat dikomunikasikan dengan pihak-pihak terkait.

Pentingkah?

Seorang data analyst diwajibkan untuk memiliki skill data visualization. Apakah sepenting itu? Jawabannya adalah mutlak, ya. Penyajian data amatlah penting. Simak penjelasan mengenai alasannya di bawah ini.

Penyajian data merupakan sebuah cara untuk menyederhanakan bentuk data agar lebih mudah untuk dibaca. Seorang data analyst tentu memiliki kemampuan yang baik dalam membaca dan menganalisis suatu data. Lain halnya dengan orang awam yang belum tentu memiliki kemampuan tersebut.

Sementara yang membutuhkan data tentu bukan cuma data analyst, namun seluruh elemen di dalam sebuah perusahaan bahkan masyarakat umum (untuk jenis data tertentu).

Untuk memudahkan orang awam memahami data yang telah dianalisis oleh data analyst, diperlukan penyajian data dalam bentuk yang lebih sederhana. Data disajikan dalam bentuk visual juga bukan tanpa alasan.

Beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh para ahli membuktikan bahwa seseorang akan lebih memahami makna suatu informasi yang disertai dengan gambar dibandingkan tulisan saja. Itulah alasan mengapa penyajian data teramat penting.

Tipe Penyajian Data

Sumber: Boost Labs

1. Area dan Ukuran

Cara penyajian data yang pertama menggunakan perbedaan ukuran atau luas area untuk menginterpretasikan data. Ukuran atau luas area tersebut mengacu pada jumlah tertentu. Semakin tinggi ukuran atau semakin luas area menggambarkan jumlah yang lebih besar.

Contoh aplikasi penyajian data tipe ini adalah untuk menampilkan data penambahan views video Youtube yang ditampilkan dalam bentuk histogram.

Sementara contoh penyajian data menggunakan perbedaan area adalah tampilan spider yang menampilkan data statistik battlefield pemain di game Mobile Legend.

2. Bagan atau Grafik

Bagan atau grafik sebenarnya sangat mirip dengan tipe penyajian data yang pertama dibahas. Namun grafik dibuat dengan tujuan khusus yaitu membandingkan antara satu entitas data dengan entitas data yang lainnya.

Cara penyajian data seperti ini sangat sering dijumpai karena relatif mudah dibuat. Karena banyak dipakai dan sudah familier, sebagian besar orang juga dapat membaca grafik atau bagan dengan mudah.

3. Warna

Penyajian data menggunakan perbedaan warna lebih dikenal dengan istilah heatmap atau geospasial. Penyajian data seperti ini umumnya didukung dengan elemen grafis lainnya seperti peta, UI aplikasi, atau tampilan website. Tergantung dari jenis apa yang ingin ditampilkan.

Perbedaan warna ini dipakai untuk menunjukkan perbedaan frekuensi atau intensitas. Contoh penerapannya antara lain untuk menyajikan peta penetrasi penjualan suatu produk dan heatmap klik untuk mengetahui intensitas penggunaan button atau menu di aplikasi.

4. Gambar

Gambar juga dapat digunakan untuk menyajikan data. Umumnya, gambar yang dipakai di sini berupa ikon yang sifatnya universal atau telah diketahui oleh masyarakat umum. Contoh penggunaan gambar dalam penyajian data adalah untuk menampilkan data penduduk berdasarkan jenis kelamin.

Untuk membedakan antara data penduduk pria dan wanita digunakan ikon yang berlainan. Perbedaan ikon seperti ini dapat kamu jumpai di toilet umum atau ruang ganti.

Ikon pria digambarkan seperti manusia yang sedang berdiri tegap sementara ikon wanita memiliki ciri khusus berupa bentuk segitiga di bagian badannya.

5. Konsep

Jenis atau tipe penyajian data yang terakhir ini lebih sering dipakai untuk menampilkan data yang memiliki indikator abstrak. Contohnya adalah infografis yang dibuat bebas berdasarkan kreativitas pembuatnya.

Umumnya, infografis didukung dengan berbagai elemen gambar dan teks untuk menjelaskan data secara singkat dan jelas.

Langkah Pembuatan Visualisasi Data

Sumber: Visme

Untuk menampilkan suatu data, kamu tidak bisa langsung membuat desain. Ada beberapa langkah atau tahapan yang harus dilakukan terlebih dahulu. Ini dia penjelasan lebih lengkapnya.

1. Tetapkan Tujuan

Langkah paling awal yang harus dilakukan adalah menetapkan tujuan dari penyajian data itu sendiri. Tujuan ini nantinya akan memudahkan kamu untuk menentukan konsep. Pembuatan data visual pun akan lebih terarah.

Ada berbagai tujuan dari penyajian data antara lain sebagai salah satu metode dalam analisis data, mempermudah data analyst dalam mengeksplorasi data, serta menyajikan informasi.

2. Tentukan Target

Setelah menentukan tujuan pembuatan data visual, tentukan pula target dari penyajian data tersebut. Target yang dimaksud di sini adalah pihak yang akan menerima sajian data. Hal ini harus ditentukan di awal, terutama untuk data visual yang dipakai untuk menyajikan informasi.

Tujuan dari langkah ini adalah menyesuaikan desain data visual supaya mudah dipahami oleh audiens. Ada dua hal yang perlu dipertimbangkan yaitu tingkat pendidikan serta usia dari audiens.

3. Dapatkan dan Olah Data

Tahap ketiga ini termasuk yang paling panjang, yaitu mencari dan mengolah data. Berikut ini langkah-langkah yang harus dilakukan.

Mendapatkan data yang diperlukan
Menyusun ulang data
Menyaring atau membersihkan data

Tahap ini mungkin akan terus berulang sampai kamu mendapatkan data yang cukup untuk divisualisasikan.

4. Tentukan Tipe Penyajian Data

Di tahap ini kamu dapat memilih salah satu dari beberapa tipe penyajian data yang telah dijelaskan. Dalam pemilihan ini, kamu perlu mempertimbangkan tujuan dan target atau audiens.

5. Sajikan Data

Langkah terakhir adalah membuat desain data visual sesuai. Untuk meningkatkan akurasi data dengan visualnya, sebaiknya gunakan software atau aplikasi khusus untuk visualisasi atau penyajian data.

Sampai di sini dapat ditarik kesimpulan bahwa visualisasi data sangat penting untuk menyampaikan informasi kepada audiens. Sajian data harus dibuat sederhana dan jelas agar lebih mudah dipahami.