11 Teknik Visualisasi Data yang Sering Digunakan Beserta Contohnya

Bunga Dea Laraswati -

Dalam dunia yang semakin mengutamakan kemampuan berbasis data dalam melakukan analisis pada semua industri, visualisasi data menjadi hal yang penting untuk perusahaan lakukan. Dengan volume data yang terus bertambah, visualisasi data menjadi cara yang efektif untuk memahami dan mengkomunikasikan informasi secara cepat dan mudah. Dalam artikel ini, kita akan membahas teknik visualisasi data yang paling sering digunakan, beserta contoh-contohnya. Yuk simak lebih lanjut!

Kenapa Harus Memberikan Visualisasi Data yang Baik?

Hal pertama yang perlu kita pahami adalah apa itu visualisasi data, visualisasi data adalah proses untuk menyajikan data dalam bentuk visual baik menggunakan diagram, grafik atau peta. Visualisasi data yang baik tentunya adalah visualisasi yang mudah dipahami dan memberikan wawasan yang berharga bagi audiensnya. Ada banyak alasan mengapa visualisasi data yang baik itu penting. Berikut adalah beberapa di antaranya:

1. Meningkatkan Pemahaman Data

Visualisasi data dapat membantu kita memahami data dengan lebih cepat dan mudah. Otak manusia lebih cepat memproses informasi visual daripada informasi tekstual. Visualisasi data dapat membantu kita untuk melihat pola, tren, dan hubungan yang mungkin tidak kita lihat jika hanya melihat data dalam bentuk tekstual.

2. Meningkatkan Komunikasi Data

Visualisasi data dapat membantu kita untuk berkomunikasi data dengan lebih efektif. Dengan visualisasi data membantu kita untuk menyampaikan pesan yang kompleks dengan cara yang lebih mudah dipahami.

3. Meningkatkan Pengambilan Keputusan

Visualisasi data dapat membantu kita untuk membuat keputusan yang lebih baik. Dengan visualisasi data membantu kita dalam melihat data secara keseluruhan dan mengidentifikasi pola atau tren yang mungkin tidak kita lihat jika hanya melihat data secara terpisah.

Jenis Analisis Visualisasi Data

Visualisasi data dapat digunakan untuk menganalisis perilaku berbagai variabel dalam kumpulan data, seperti hubungan antara titik data dalam suatu variabel atau distribusi. Dalam visualisasi data terdapat tiga jenis analisis visualisasi, yakni diantaranya:

1. Analisis Univariate

Analisis univariat digunakan untuk meringkas perilaku satu variabel pada satu waktu. Misalnya, Anda dapat menggunakan analisis univariat untuk melihat bagaimana distribusi nilai penjualan berubah dari waktu ke waktu.

2. Analisis Bivariate

Analisis bivariat digunakan untuk mempelajari hubungan antara dua variabel. Misalnya, Anda dapat menggunakan analisis bivariat untuk melihat apakah ada hubungan antara tingkat pendidikan dan pendapatan.

3. Analisis Multivariate

Analisis multivariat digunakan untuk menganalisis lebih dari dua variabel sekaligus. Misalnya, Anda dapat menggunakan analisis multivariat untuk melihat bagaimana berbagai faktor, seperti tingkat pendidikan, pendapatan, dan lokasi, mempengaruhi tingkat penjualan.

Teknik Utama Dalam Melakukan Visualisasi Data

Setelah memahami alasan dan jenis visualisasi data, kita juga perlu mengetahui teknik visualisasi data yang paling populer digunakan dalam membuat visualisasi data yang efektif, yakni diantaranya:

1. Line plots

Line plots adalah salah satu jenis visualisasi data yang paling umum digunakan. Line plots digunakan untuk menunjukkan perubahan nilai suatu variabel dari waktu ke waktu atau dari satu kategori ke kategori lainnya. Fungsi Line plots dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan tren dalam data, seperti kenaikan atau penurunan nilai suatu variabel dari waktu ke waktu.
  • Membandingkan data dari dua atau lebih kelompok, seperti pendapatan dari dua perusahaan atau nilai saham dari dua Line plots dapat digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel, seperti hubungan antara penjualan dan pendapatan.

Contoh penggunaan Line plots dapat dilihat melalui gambar dibawah ini, dimana grafik tersebut menunjukkan perubahan suhu maksimum selama setahun.

Selain itu line plots dapat digunakan untuk beberapa kasus, yakni diantaranya:

  • Untuk menunjukkan tren penjualan dari waktu ke waktu.
  • Untuk membandingkan pendapatan dari dua perusahaan.
  • Untuk menunjukkan hubungan antara harga minyak dan inflasi.
  • Untuk menunjukkan pertumbuhan populasi dari waktu ke waktu.

2. Bar plots

Bar plots adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk membandingkan nilai-nilai data dari dua atau lebih kelompok. Bar plots dapat digunakan untuk data numerik atau kategorikal. Bar plots dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Membandingkan data dari dua atau lebih kelompok, seperti pendapatan dari dua perusahaan atau nilai saham dari dua negara.
  • Menunjukkan distribusi data, seperti frekuensi penjualan dari berbagai produk.
  • Menunjukkan proporsi dari dua atau lebih kelompok, seperti persentase siswa yang lulus.

Misalnya, pada grafik di bawah, kita dapat dengan mudah melihat bahwa kita memiliki lebih banyak pelanggan yang tidak melakukan churn dibandingkan dengan yang melakukan churn pada kumpulan data yang dimiliki.

Selain itu bar plots dapat digunakan untuk beberapa kasus, yakni diantaranya:

  • Untuk membandingkan pendapatan dari dua perusahaan.
  • Untuk menunjukkan frekuensi penjualan dari berbagai produk.
  • Untuk menunjukkan persentase siswa yang lulus dari sekolah menengah.

3. Histograms

Histograms adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk menunjukkan distribusi data. Histograms dapat digunakan untuk data numerik kontinu, seperti tinggi badan, berat badan, atau nilai ujian. Histograms dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan distribusi data, seperti frekuensi penjualan dari berbagai produk.
  • Menemukan pola dan tren dalam data, seperti distribusi normal atau distribusi berkelompok.
  • Membandingkan distribusi data dari dua atau lebih kelompok.

Misalnya, pada grafik di bawah ini, kita dapat dengan mudah melihat distribusi data yang kita miliki apakah data kita berdistribusi normal atau banyak anomali yang ada pada data.

Selain itu histogram dapat digunakan untuk beberapa kasus, yakni diantaranya:

  • Untuk membandingkan distribusi berat badan dari pria dan wanita.
  • Untuk menunjukkan distribusi nilai ujian dari siswa di kelas.
  • Untuk menunjukkan distribusi pendapatan dari orang-orang di suatu negara.

4. Box and whisker plots

Box and whisker plots, atau biasa disebut dengan boxplot, adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk menunjukkan distribusi data numerik. Boxplot terdiri dari lima elemen utama, yaitu:

  • Median: Nilai tengah dari data.
  • Q1: Kuartil pertama, atau 25% data yang terkecil.
  • Q3: Kuartil ketiga, atau 75% data yang terkecil.
  • Rentang interkuartil (IQR): Rentang antara Q1 dan Q3.
  • Outlier: Data yang berada di luar batas IQR.

Boxplot dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan distribusi data, seperti frekuensi penjualan dari berbagai produk.
  • Menemukan pola dan trend dalam data, seperti distribusi normal atau distribusi berkelompok.
  • Membandingkan distribusi data dari dua atau lebih kelompok.

Misalnya, boxplot berbasis data seaborn berikut menunjukkan distribusi panjang sepal pada tiga varietas tanaman iris, berdasarkan kumpulan data iris yang populer digunakan sebagai dataset pada R.

5. Scatter plots

Scatter plots adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel numerik. Variabel yang diplot pada sumbu X disebut variabel independen, dan variabel yang diplot pada sumbu Y disebut variabel dependen. Scatter plots dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan apakah ada hubungan antara dua variabel, seperti hubungan antara tinggi badan dan berat badan.
  • Menemukan pola dan tren dalam data, seperti hubungan linier atau non-linier antara dua variabel.
  • Membandingkan hubungan antara dua variabel dari dua atau lebih kelompok.

Contoh berikut mengambil kembali kumpulan data iris untuk memplot hubungan antara lebar sepal dan panjang sepal.

6. Bubble plots

Bubble plots adalah jenis visualisasi data yang menggabungkan scatter plot dengan ukuran bubble untuk menunjukkan variabel ketiga. Variabel ketiga ini dapat berupa data numerik atau kategorikal. Bubble plots dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan apakah ada hubungan antara dua variabel, dan bagaimana hubungan tersebut dipengaruhi oleh variabel ketiga.
  • Menemukan pola dan tren dalam data, seperti hubungan linier atau non-linier antara dua variabel yang dipengaruhi oleh variabel ketiga.
  • Membandingkan hubungan antara dua variabel dari dua atau lebih kelompok.

Misalnya, pada grafik dibawah ini yang menunjukkan hubungan antara angka harapan hidup dan PDB suatu negara dengan menambahkan warna untuk mewakili wilayah negara tersebut, dan ukuran untuk mewakili populasi negara tersebut.

7. Treemaps

Treemaps adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk menunjukkan hirarki data. Treemaps membagi data menjadi beberapa kategori, dan kemudian membagi setiap kategori menjadi sub kategori, dan seterusnya. Treemaps dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan hirarki data, seperti struktur organisasi atau sistem file.
  • Menunjukkan proporsi dari berbagai kategori data.
  • Membandingkan proporsi dari berbagai kategori data dari dua atau lebih kelompok.

Misalnya, pada hubungan grup karyawan disuatu perusahaan dimana setiap persegi panjang mewakili satu variabel dan luas dari bentuk tersebut menggambarkan perbandingan jumlah data yang dimiliki oleh setiap kategori grup.

Selain itu treemaps dapat digunakan untuk beberapa kasus, yakni diantaranya:

  • Untuk menunjukkan sistem file pada komputer.
  • Untuk menunjukkan pendapatan dari berbagai produk dari suatu perusahaan.
  • Untuk menunjukkan populasi dari berbagai negara.

8. Heat maps

Heat maps adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk menunjukkan distribusi data. Heat maps menggunakan warna untuk menunjukkan nilai data. Heat maps dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan distribusi data, seperti frekuensi penjualan dari berbagai produk.
  • Menemukan pola dan tren dalam data, seperti distribusi data yang terkonsentrasi di area tertentu.
  • Membandingkan distribusi data dari dua atau lebih kelompok.

Misalnya, Heat maps yang diambil dari data untuk menganalisis pekerjaan para tamu Pertunjukan Harian selama periode 1999-2012. Terlihat bahwa tamu yang datang di dominasi oleh pekerja acting dan media.

9. Word clouds

Word clouds adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk menunjukkan frekuensi kemunculan kata atau frasa dalam teks. Word clouds menggunakan ukuran font untuk menunjukkan frekuensi kemunculan kata atau frasa. Word clouds dapat digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk:

  • Menunjukkan frekuensi kemunculan kata atau frasa dalam teks, seperti dalam buku, artikel, atau situs web.
  • Menemukan pola dan tren dalam data teks, seperti kata atau frasa yang paling sering muncul.
  • Membandingkan frekuensi kemunculan kata atau frasa dari dua atau lebih dokumen.

Misalnya, dalam word clouds dibawah ini dimana terlihat kata apa saja yang paling banyak muncul pada kata mengenai wangi yang disukai pelanggan.

10. Maps

Maps adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk menunjukkan data spasial. Maps menggunakan simbol dan warna untuk menunjukkan data di lokasi geografis tertentu. Maps dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan lokasi dari berbagai objek, seperti kota, negara, atau gedung.
  • Menemukan pola dan tren dalam data spasial, seperti distribusi populasi atau persebaran penyakit.
  • Membandingkan data spasial dari dua atau lebih lokasi.

Misalnya, pada gambar di bawah dimana menunjukkan berbagai distrik yang ada di Barcelona.

11. Network diagrams

Network diagrams adalah jenis visualisasi data yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara berbagai objek. Network diagrams menggunakan simbol dan garis untuk menunjukkan hubungan antara objek. Network diagrams dapat digunakan untuk berbagai tujuan:

  • Menunjukkan hubungan antara berbagai objek, seperti hubungan antara komputer di jaringan atau hubungan antara karyawan di perusahaan.
  • Menemukan pola dan tren dalam data hubungan, seperti distribusi hubungan atau hubungan antara dua atau lebih kelompok.
  • Membandingkan hubungan dari dua atau lebih objek.

Berikut adalah contoh tampilan diagram jaringan dalam visualisasi data

Memilih Teknik Visualisasi Data yang Tepat

Memilih teknik visualisasi data yang tepat menjadi hal yang penting agar visualisasi yang Anda buat lebih mudah dipahami dan dipahami oleh audiens Anda. Ada banyak teknik visualisasi yang tersedia, masing-masing dengan kekuatan dan kelemahannya sendiri. Oleh karena itu, penting untuk memilih teknik yang tepat untuk data dan tujuan Anda. Saat Anda memilih teknik visualisasi, pertimbangkan faktor-faktor berikut ini:

  • Jenis data yang Anda miliki. Apakah data Anda numerik, kategorikal, atau gabungan?
  • Jumlah variabel yang ingin Anda analisis. Apakah Anda ingin menganalisis satu variabel, dua variabel, atau lebih?
  • Tujuan Anda dalam memvisualisasikan data Anda. Apakah Anda ingin menampilkan tren, pola, atau perbandingan?

Berikut adalah beberapa tips untuk memilih teknik visualisasi yang tepat:

  • Mulailah dengan teknik yang paling sederhana. Jangan mencoba menggunakan teknik yang terlalu kompleks untuk data Anda.
  • Gunakan teknik yang sesuai dengan tujuan Anda. Jika Anda ingin menampilkan tren, gunakan plot garis atau grafik batang. Jika Anda ingin menganalisis distribusi data, gunakan histogram atau plot kotak.
  • Perhatikan audiens Anda. Pastikan teknik visualisasi yang Anda pilih mudah dipahami oleh audiens Anda.

Dengan banyak latihan, Anda akan dapat memilih teknik visualisasi data yang tepat untuk setiap situasi.

Memilih Alat Visualisasi yang Tepat

Memilih alat visualisasi data yang tepat adalah kunci untuk membuat visualisasi yang efektif dan mudah dipahami. Ada banyak alat visualisasi data yang tersedia, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Oleh karena itu, penting untuk memilih alat yang tepat untuk data sesuai kebutuhan Anda. Saat memilih alat visualisasi, pertimbangkan faktor-faktor berikut:

  • Kurva belajar: Alat visualisasi data memiliki tingkat kesulitan yang berbeda-beda. Beberapa alat lebih mudah digunakan daripada yang lain. Pilih alat yang sesuai dengan tingkat keahlian Anda.
  • Fleksibilitas: Jika Anda ingin memiliki kontrol penuh atas visualisasi Anda, pilih alat yang fleksibel. Alat yang lebih fleksibel mungkin lebih sulit dipelajari, tetapi Anda akan dapat membuat visualisasi yang lebih kompleks dan disesuaikan.
  • Jenis visualisasi: Beberapa alat visualisasi dirancang untuk membuat plot individual, sedangkan alat lain dirancang untuk membuat dasbor. Pilih alat yang sesuai dengan jenis visualisasi yang Anda inginkan.
  • Harga: Alat visualisasi data memiliki harga yang bervariasi. Pilih alat yang sesuai dengan anggaran Anda.

Berikut rekomendasi tools visualisasi data yang sering digunakan:

  • Berbasis desktop: Power BI, Tableau, Qlik Sense
  • Platform visualisasi online: DataWrapper, Google Charts, Flourish
  • Library visualisasi data dalam bahasa pemrograman: Matplotlib (Python), ggplot2 (R)

Praktik Terbaik untuk Visualisasi Data yang Efektif

Praktik terbaik untuk menciptakan visualisasi data yang efektif melibatkan pemahaman yang mendalam tentang tujuan utama, yaitu mengurangi kompleksitas dan memberikan kejelasan kepada audiens. Langkah pertama adalah mempertimbangkan audiens yang dituju. Sebelum Anda merancang visualisasi, penting untuk memiliki pemahaman yang baik tentang bidang keahlian, tingkat pengetahuan teknis, dan minat audiens Anda. Hal ini akan membantu Anda memilih teknik visualisasi yang paling sesuai untuk menyampaikan pesan secara efektif.

Selanjutnya, bersihkan kekacauan dari visualisasi Anda. Untuk menghindari kebingungan, pertimbangkan keterkaitan setiap elemen dengan audiens, dan hapus elemen yang tidak relevan sebanyak mungkin. Kebersihan visualisasi akan meningkatkan daya baca dan pemahaman data yang disajikan.

Font juga memiliki peran penting dalam visualisasi data yang efektif. Gunakan satu jenis font dengan tidak lebih dari tiga ukuran yang berbeda. Pastikan untuk mengikuti hierarki font dengan judul yang lebih besar dari isi, menggunakan jenis huruf tebal untuk menyoroti elemen penting dan judul utama. Dengan cara ini, audiens dapat dengan mudah mengidentifikasi informasi yang paling penting.

Selain itu, penggunaan warna secara kreatif juga merupakan faktor penting. Skema warna yang dipilih harus mempertimbangkan daya tarik visualisasi. Selalu gunakan palet warna yang konsisten di seluruh visualisasi Anda, menggunakan warna secara sistematis untuk membedakan kelompok data, tingkat kepentingan, dan hierarki informasi yang berbeda. Warna dapat membantu audiens memahami hubungan antar data dengan lebih baik.

Dengan mempraktekkan langkah-langkah ini, Anda dapat menciptakan visualisasi data yang efektif, memungkinkan audiens Anda untuk dengan mudah menggali wawasan dari informasi yang disajikan tanpa kebingungan atau kekacauan.

Kesimpulan

Dalam era digital yang semakin dipenuhi oleh data, praktik terbaik untuk visualisasi data yang efektif sangat penting. Visualisasi data membantu meningkatkan pemahaman, komunikasi, dan pengambilan keputusan dengan cara yang lebih intuitif dan efisien. Artikel ini telah membahas berbagai teknik visualisasi data yang sering digunakan, seperti line plots, bar plots, histograms, box plots, scatter plots, bubble plots, treemaps, heat maps, word clouds, maps, dan network diagrams. Selain itu, pemilihan teknik visualisasi yang tepat dan alat yang sesuai juga menjadi faktor kunci dalam kesuksesan visualisasi data. Praktik terbaik seperti mempertimbangkan audiens, membersihkan kekacauan, menjaga konsistensi font, dan menggunakan warna secara efektif dapat membantu menciptakan visualisasi data yang jelas dan mudah dimengerti.

Jika Anda merasa tertarik untuk mendalami berbagai teknik visualisasi data yang telah dibahas dan ingin menjadi ahli dalam mengomunikasikan wawasan data secara efektif, kami mengajak Anda untuk menjelajahi lebih dalam dunia visualisasi data. Dengan mengambil langkah pertama dalam menguasai seni visualisasi data, Anda dapat membuka peluang yang tak terbatas untuk berkarir di berbagai industri. Temukan berbagai pembelajaran dan pengalaman seru bersama Bootcamp Algoritma Data Science. Bersiaplah untuk mengubah data menjadi cerita yang seru. Mari bergabung dalam perjalanan menuju #JadiTalentaData yang menginspirasi!

AHMAD FAUZI

Get Free Learning Resources

* indicates required
Email Address *
First Name *