Tips Visualisasi Data Untuk Desain Yang Lebih Efektif Dan Menarik

Bagaimana cara membuat visualisasi data yang lebih menarik, dinamis, relevan, dan mendapat respon positif dari beragam audiens? Pertanyaan seperti ini seringkali menghantui Anda yang sedang mengembangkan visualisasi data, baik bagi seorang pemula atau seorang data analyst profesional. Visualisasi dapat dikatakan berhasil bila memiliki kemampuan untuk menceritakan cerita yang menarik kepada audiens. Berikut tips yang dapat diterapkan dalam membuat visualisasi data yang efektif dan menarik.

Pilih Bagan Dan Grafik Yang Tepat

Ketika Anda ingin menampilkan data dengan baik dan menjawab pertanyaan yang penting, penting untuk memilih format visualisasi yang sesuai dengan tujuan Anda. Terkadang, mengkombinasikan berbagai jenis grafik dapat membantu Anda menjelajahi data secara lebih mendalam dan mendapatkan wawasan bisnis yang berguna untuk mengambil tindakan yang tepat. Berikut adalah beberapa format visualisasi data yang sering digunakan:

1. Diagram Batang (Bar Charts): Gunakan grafik batang untuk membandingkan kategori dalam satu ukuran. Ini sangat efektif ketika Anda memiliki data yang bisa dikelompokkan menjadi beberapa kategori.
2. Grafik Peluru (Bullet Charts): Grafik ini berguna untuk menunjukkan kemajuan terhadap suatu tujuan dengan membandingkan beberapa ukuran. Biasanya digunakan untuk menggantikan indikator, meteran, atau termometer di dashboard.
3. Grafik Garis (Line Graphs): Grafik garis menghubungkan titik-titik data yang berbeda dan memperlihatkannya sebagai perkembangan berkesinambungan. Ini adalah cara sederhana untuk memvisualisasikan perubahan dalam satu nilai terhadap nilai lainnya.
4. Histogram dan Diagram Kotak (Histograms dan Box Plots): Gunakan histogram dan diagram kotak untuk menunjukkan di mana data terkumpul dan membandingkan kategori. Grafik ini berguna untuk melihat pola distribusi data.
5. Peta (Maps): Peta sangat berguna untuk visualisasi data yang berkaitan dengan lokasi atau data geografis.
6. Diagram Lingkaran (Pie Charts): Gunakan diagram lingkaran untuk menambah detail pada visualisasi lainnya, tetapi sebaiknya tidak digunakan sebagai grafik tunggal. Lebih baik digunakan bersama dengan jenis visualisasi lainnya.

Pilihlah format visualisasi yang paling sesuai dengan jenis data yang Anda miliki dan tujuan Anda. Yang terpenting, pastikan bahwa format tersebut membantu Anda menjawab pertanyaan utama dan menceritakan cerita data dengan jelas.

Gunakan Pola Tata Letak Yang Dapat Diprediksi

Manusia pada dasarnya suka melihat gambar atau grafik karena itu membantu kita memahami informasi penting dengan cepat. Kita cenderung mencari pola, jadi jika grafik atau data yang disajikan terlihat acak atau tidak logis, maka sulit bagi kita untuk mengerti apa yang ingin disampaikan.

Untuk memanfaatkan kecenderungan manusia ini, pastikan cara Anda menyajikan data sesuai dengan cara orang melihatnya. Misalnya, jika Anda berbicara dalam bahasa yang dibaca dari kiri ke kanan, pastikan visualisasi Anda juga mengikuti arah tersebut. Jika Anda menggunakan beberapa grafik, pastikan urutannya konsisten dan hubungan antara data tersebut jelas. Tujuannya adalah agar pemirsa Anda tidak bingung atau kesulitan saat mengikuti alur cerita dari satu titik ke titik lainnya dengan mudah.

Ceritakan Insight Data Dengan Cepat Menggunakan Isyarat Warna Yang Jelas

Warna dalam visualisasi data memiliki peran penting. Dimana melalui warna bisa menyampaikan banyak informasi tanpa harus menggunakan kata-kata. Namun, penggunaan warna perlu seimbang dan simpel. Gunakan warna untuk menyoroti dan mempertegas informasi yang penting. Terlalu banyak warna akan menciptakan kebingungan, sedangkan penggunaan satu warna atau terlalu banyak variasi warna yang mirip bisa membuat data sulit dibaca. Selain itu, pemilihan warna yang sesuai juga penting.  Oleh karena itu gunakan warna yang mudah dipahami oleh audiens sehingga mereka bisa memahami informasi dengan cepat. Misalnya, jika Anda bekerja dengan data suhu, gunakan warna merah untuk menunjukkan panas dan biru untuk dingin. Cara Anda menggabungkan warna juga memiliki pengaruh. Menunjukkan konsistensi dalam penggunaan warna untuk nilai-nilai yang sama atau untuk menyoroti perbedaan dalam data bisa sangat membantu dalam memahami informasi dengan lebih baik.

Gabungkan Petunjuk Kontekstual Dengan Bentuk Dan Desain

Konteks sangat membantu kita untuk memahami informasi dengan cepat tanpa harus susah-susah mengurai detailnya. Bentuk atau gambar subjek bisa menjadi cara yang kuat untuk menceritakan informasi. Misalnya, dalam grafik tentang spesies yang terancam di Afrika di atas, kita bisa melihat dengan cepat jenis-jenis hewan yang terancam dan seberapa rentannya mereka. Daripada hanya menggunakan grafik batang dengan angka-angka, di mana tiap hewan dijelaskan dengan angka dan teks yang mungkin membingungkan, menggunakan gambar atau siluet hewan membuatnya lebih menarik dan mudah dipahami. Dengan begitu, kita bisa dengan cepat memahami informasi yang disampaikan.

Gunakan Ukuran Secara Strategis Untuk Memvisualisasikan Nilai

Menggunakan bentuk dan ukuran dapat membantu Anda untuk menonjolkan informasi yang penting dan memberikan petunjuk tentang konteks. Dalam visualisasi sebelumnya, bentuk hewan yang terancam digunakan untuk menunjukkan seberapa besar hewan tersebut dibandingkan dengan yang lain. Namun, ukuran juga bisa digunakan untuk menggambarkan nilai yang berbeda. Sebagai alternatif penggunaan warna, Anda Bisa mengatur ukuran bentuk sesuai dengan nilai data. Hal ini terutama berguna saat bekerja dengan peta. Ketika ada beberapa titik data dengan ukuran yang sama dalam visualisasi, kadang sulit untuk membedakan nilainya. Dengan mengaitkan ukuran dengan nilai, dan menambahkan warna sebagai tanda tambahan, visualisasi akan lebih mudah dipahami, seperti yang ditunjukkan dalam contoh diatas.

Terapkan Teks Dengan Hati-Hati Dan Sesuai Dengan Audiens

Pilihan kata dalam visualisasi Anda bisa sangat mempengaruhi kualitasnya, baik dalam jenis kata yang digunakan maupun seberapa banyak kata yang disertakan. Terlalu banyak teks atau penyajian yang tidak terorganisir dengan baik bisa membuat visualisasi terlihat membingungkan. Namun, terkadang hanya mengandalkan elemen visual tidak cukup. Saat menggunakan teks, pastikan teks tersebut menyoroti detail penting, seperti kontribusi individu anggota The Beatles pada lagu-lagu dan album yang mereka rilis saat puncak popularitas melalui gambar diatas. Berikut beberapa panduan lain untuk meningkatkan kualitas visualisasi Anda:

1. Letakkan tampilan yang paling penting di bagian atas atau sudut kiri atas, karena mata biasanya tertuju pada area tersebut pertama kali.
2. Batasi jumlah tampilan dalam visualisasi Anda menjadi tiga atau empat. Terlalu banyak tampilan bisa membuat gambaran besar tersembunyi di tengah detail-detail kecil.
3. Jika Anda memiliki beberapa filter, coba untuk mengelompokkannya bersama. Menambahkan garis tepi ringan bisa memberikan petunjuk visual bahwa mereka memiliki fitur yang sama.
4. Interaktivitas bisa membuat perbedaan besar antara visualisasi yang membingungkan dan analisis yang luar biasa. Pastikan Anda membimbing cerita, mendorong eksplorasi, dan saat menggunakan interaktivitas, beri pemirsa petunjuk yang jelas tentang bagaimana mereka bisa berinteraksi dengan visualisasi tersebut.

Kesalahan Yang Sering Terjadi

Visualisasi data adalah alat yang sangat berguna dalam memahami informasi dan membuat keputusan berdasarkan data. Namun, seringkali terdapat kesalahan dalam proses visualisasi data yang dapat mengurangi efektivitasnya. Berikut adalah beberapa kesalahan umum yang sering terjadi dalam visualisasi data:

1. Overloading Informasi: Salah satu kesalahan utama adalah mencoba menyatukan terlalu banyak informasi dalam satu visualisasi. Hal ini dapat membuat visualisasi terlihat berantakan dan sulit dipahami. Lebih baik menyederhanakan data dan fokus pada pesan utama.
2. Pemilihan Format yang Tidak Tepat: Memilih format visualisasi yang tidak sesuai dengan jenis data atau tujuan visualisasi adalah kesalahan umum. Misalnya, menggunakan diagram lingkaran untuk menunjukkan perbandingan antara banyak kategori, yang sering kali sulit untuk dipahami.
3. Penggunaan Warna yang Tidak Tepat: Penggunaan warna yang salah atau berlebihan dapat membuat visualisasi sulit dibaca atau bahkan membingungkan pemirsa. Penting untuk memilih warna yang sesuai dengan konteks data dan mempertimbangkan kontras yang cukup.
4. Manipulasi Skala: Memanipulasi skala sumbu pada grafik dapat mengaburkan gambaran yang sebenarnya dari data. Ini sering digunakan untuk membuat perbedaan tampak lebih dramatis dari kenyataan.
5. Ketidakjelasan Label dan Anotasi: Label yang tidak jelas atau kurangnya anotasi pada grafik dapat membuat pemirsa kebingungan. Penting untuk memberi label yang informatif dan menjelaskan elemen-elemen kunci dalam visualisasi.

Kesimpulan 

Untuk menciptakan visualisasi data yang menarik dan efektif, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan. Pertama, pilihlah jenis grafik atau diagram yang sesuai dengan data dan tujuan Anda. Misalnya, gunakan diagram batang untuk membandingkan kategori atau grafik garis untuk menunjukkan tren seiring waktu. Selanjutnya, pastikan tata letak visualisasi mengikuti pola yang mudah dipahami, seperti penggunaan bahasa yang dibaca dari kiri ke kanan. Gunakan warna dengan bijak, hindari kelebihan warna, dan pastikan warna yang digunakan memudahkan pemahaman data. Integrasi gambar dan bentuk juga dapat membantu memberikan konteks. Hindari kesalahan umum seperti menyajikan terlalu banyak informasi atau memilih format visualisasi yang tidak sesuai. Terakhir, gunakan teks dengan bijak untuk menjelaskan poin-poin penting. Hingga pada akhirnya visualisasi data yang baik menggabungkan elemen visual dan teks secara efisien untuk menyampaikan pesan yang jelas kepada berbagai pemirsa.

Yuk, mari bergabung di Algoritma Data Science School! Di sini, Anda akan belajar seni visualisasi data dengan cara yang menarik dan efektif. Dengan kurikulum berkualitas dan pengajar yang profesional dalam bidangnya, Anda akan mampu memilih format visualisasi yang sesuai, memanfaatkan warna dengan bijak, dan menggabungkan elemen kontekstual untuk membuat visualisasi data yang kuat. Bergabunglah dengan kami dan tingkatkan keterampilan Anda dalam visualisasi data untuk membantu analisis data yang lebih baik dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas. #JadiTalentaData dalam seni visualisasi data bersama Algoritma Data Science School!

AHMAD FAUZI

Jika Anda tertarik dengan artikel seputar Insight Data Science dan beragam topik menarik lainnya, jadilah orang pertama yang membacanya dengan melakukan subscribe blog dibawah ini!