fbpx

Visualisasi Data, Mengapa Penting dan Bagaimana Cara Membuatnya?

19 April 2022

Visualisasi data adalah penggambaran data menjadi berbagai bentuk visual, seperti grafik, peta, atau bagan. Dalam bisnis, penggunaan visualisasi data sangat penting, terutama ketika menganalisis banyak informasi yang ada. Dari visualisasi data, Anda bisa membuat keputusan yang tepat. Mengapa visualisasi data sangat penting dan bagaimana cara pembuatannya? Simak penjelasannya lengkapnya beserta contoh visualisasi data di bawah ini!

Mengapa visualisasi data penting?

Hal utama dalam proses visualisasi data adalah membuat data yang ada menjadi lebih mudah dibaca dan dimengerti. Banyak sekali industri bisnis dari berbagai bidang mendapat manfaat yang besar dari visualisasi data ini. 

Semakin baik visualisasi data ditampilkan, maka akan semakin bagus dan berguna untuk menetapkan suatu keputusan yang tepat. Produktivitas pun bisa mengalami peningkatan pesat apabila pengambilan keputusannya tepat.

Contoh visualisasi data

Contoh visualisasi data yang sering ditemukan adalah penggunaan grafik, peta, dan bagan. Namun, sebenarnya masih banyak sekali bentuk visualisasi data yang bisa digunakan untuk menggambarkan suatu data, misalnya dengan infografis dan dasbor untuk jenis visualisasi data secara umum.

Adapun untuk contoh visualisasi data yang lebih spesifik, antara lain penggunaan bagan area, grafik batang, grafik peluru, kartogram, histogram, matriks, jaringan, pohon radial, plot sebar (2D atau 3D), grafik arus, peta pohon, dan lainnya.

Contoh bidang yang menggunakan visualisasi data untuk mempermudah proses analisis antara lain untuk memetakan sejarah, menganalisis skrip film, menggambarkan proses kriminalitas, penghitungan atau sensus penduduk, dan sebagainya. 

Langkah-langkah membuat visualisasi data

Agar bisa mendapatkan hasil maksimal dalam visualisasi data, berikut langkah-langkah yang perlu Anda lakukan:

1. Tentukan pertanyaan terkait data

Langkah pertama, Anda harus memperjelas pertanyaan untuk menunjang visualisasi data. Sebelum membuat visualisasi data, bayangkan bagaimana visualisasi data yang Anda buat akan membantu para pembacanya. Identifikasilah data yang tersedia sampai Anda benar-benar memahami isinya dan mengetahui visualisasi data seperti apa yang akan digunakan untuk memudahkan pembacaan data tersebut. Hal ini diperlukan untuk menghindari terjadinya kesalahan pembacaan data. Pertimbangkan hipotesis yang sesuai dengan informasi yang dibutuhkan.

2. Pahami data dan tentukan bentuk visualnya

Langkah kedua adalah Anda harus memahami data yang tersedia dan mulailah dari dasar visualisasi data. Anda bisa menggunakan diagram batang, diagram alur, diagram sebar, peta, jaringan, atau lainnya. Pemilihan visualisasi dasar ini tergantung pada isi data apa yang akan divisualisasikan. Anda harus benar-benar memahami variabel yang diperlukan untuk memvisualisasikan data tersebut.

3. Identifikasi pesan yang ingin disampaikan

Langkah ketiga adalah Anda harus mengidentifikasi pesan yang disampaikan dalam visualisasi data tersebut. Buatlah indikator yang paling informatif dari data yang Anda suguhkan. Pastikan Anda memahami bahwa hal terpenting dari visualisasi data adalah mengetahui kumpulan data dengan baik serta memahami isi dari setiap variabel data.

4. Pilih bentuk visual yang akan digunakan

Selanjutnya, pilihlah jenis visualisasi data yang paling tepat. Semakin tepat jenis visualisasi data yang dipilih, semakin mudah pula data tersebut untuk dibaca dan dijelaskan. Pemilihan ini tentunya disesuaikan dengan isi data yang akan disampaikan. Berbeda data, berbeda pula tampilan visualnya.

5. Kreasikan dengan berbagai warna dan bentuk

Anda bisa menggunakan warna, ukuran, skala, label, atau variasi bentuk untuk membedakan setiap variabel data. Kreasikan agar visualisasi data Anda menarik perhatian pembaca. Hal ini juga akan memudahkan pembaca saat melihat dan memahami visualisasi data tersebut.

Kesimpulan

Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa visualisasi data banyak digunakan untuk berbagai bidang bisnis dan kepentingan organisasi. Penggunaan visualisasi data penting sekali karena digunakan untuk membuat suatu keputusan. Ada berbagai jenis visualisasi data yang bisa digunakan, misalnya grafik, peta, atau diagram. Selain itu, sudah diberikan pula contoh visualisasi datanya. Namun, Anda tetap harus memahami cara membuat visualisasi data yang tepat.

Jika Anda tertarik mempelajari berbagai hal tentang data, seperti halnya data science, ikuti kelas dari Algoritma Data Science School yang menyediakan beragam kelas mengenai data science sesuai kebutuhan atau level expertise. Jadwalnya pun fleksibel sehingga bisa disesuaikan dengan kesibukan harian Anda!

Referensi:

  • tableau – What Is Data Visualization? Definition, Examples, And Learning Resources
  • columnfivemedia – 25 Tips to Instantly Improve Your Data Visualization Design
  • elsevier – A 5-step guide to data visualization

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Visualisasi data adalah penggambaran data menjadi berbagai bentuk visual, seperti grafik, peta, atau bagan. Dalam bisnis, penggunaan visualisasi data sangat penting, terutama ketika menganalisis banyak informasi yang ada. Dari visualisasi data, Anda bisa membuat keputusan yang tepat. Mengapa visualisasi data sangat penting dan bagaimana cara pembuatannya? Simak penjelasannya lengkapnya beserta contoh visualisasi data di bawah ini!

Mengapa visualisasi data penting?

Hal utama dalam proses visualisasi data adalah membuat data yang ada menjadi lebih mudah dibaca dan dimengerti. Banyak sekali industri bisnis dari berbagai bidang mendapat manfaat yang besar dari visualisasi data ini. 

Semakin baik visualisasi data ditampilkan, maka akan semakin bagus dan berguna untuk menetapkan suatu keputusan yang tepat. Produktivitas pun bisa mengalami peningkatan pesat apabila pengambilan keputusannya tepat.

Contoh visualisasi data

Contoh visualisasi data yang sering ditemukan adalah penggunaan grafik, peta, dan bagan. Namun, sebenarnya masih banyak sekali bentuk visualisasi data yang bisa digunakan untuk menggambarkan suatu data, misalnya dengan infografis dan dasbor untuk jenis visualisasi data secara umum.

Adapun untuk contoh visualisasi data yang lebih spesifik, antara lain penggunaan bagan area, grafik batang, grafik peluru, kartogram, histogram, matriks, jaringan, pohon radial, plot sebar (2D atau 3D), grafik arus, peta pohon, dan lainnya.

Contoh bidang yang menggunakan visualisasi data untuk mempermudah proses analisis antara lain untuk memetakan sejarah, menganalisis skrip film, menggambarkan proses kriminalitas, penghitungan atau sensus penduduk, dan sebagainya. 

Langkah-langkah membuat visualisasi data

Agar bisa mendapatkan hasil maksimal dalam visualisasi data, berikut langkah-langkah yang perlu Anda lakukan:

1. Tentukan pertanyaan terkait data

Langkah pertama, Anda harus memperjelas pertanyaan untuk menunjang visualisasi data. Sebelum membuat visualisasi data, bayangkan bagaimana visualisasi data yang Anda buat akan membantu para pembacanya. Identifikasilah data yang tersedia sampai Anda benar-benar memahami isinya dan mengetahui visualisasi data seperti apa yang akan digunakan untuk memudahkan pembacaan data tersebut. Hal ini diperlukan untuk menghindari terjadinya kesalahan pembacaan data. Pertimbangkan hipotesis yang sesuai dengan informasi yang dibutuhkan.

2. Pahami data dan tentukan bentuk visualnya

Langkah kedua adalah Anda harus memahami data yang tersedia dan mulailah dari dasar visualisasi data. Anda bisa menggunakan diagram batang, diagram alur, diagram sebar, peta, jaringan, atau lainnya. Pemilihan visualisasi dasar ini tergantung pada isi data apa yang akan divisualisasikan. Anda harus benar-benar memahami variabel yang diperlukan untuk memvisualisasikan data tersebut.

3. Identifikasi pesan yang ingin disampaikan

Langkah ketiga adalah Anda harus mengidentifikasi pesan yang disampaikan dalam visualisasi data tersebut. Buatlah indikator yang paling informatif dari data yang Anda suguhkan. Pastikan Anda memahami bahwa hal terpenting dari visualisasi data adalah mengetahui kumpulan data dengan baik serta memahami isi dari setiap variabel data.

4. Pilih bentuk visual yang akan digunakan

Selanjutnya, pilihlah jenis visualisasi data yang paling tepat. Semakin tepat jenis visualisasi data yang dipilih, semakin mudah pula data tersebut untuk dibaca dan dijelaskan. Pemilihan ini tentunya disesuaikan dengan isi data yang akan disampaikan. Berbeda data, berbeda pula tampilan visualnya.

5. Kreasikan dengan berbagai warna dan bentuk

Anda bisa menggunakan warna, ukuran, skala, label, atau variasi bentuk untuk membedakan setiap variabel data. Kreasikan agar visualisasi data Anda menarik perhatian pembaca. Hal ini juga akan memudahkan pembaca saat melihat dan memahami visualisasi data tersebut.

Kesimpulan

Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa visualisasi data banyak digunakan untuk berbagai bidang bisnis dan kepentingan organisasi. Penggunaan visualisasi data penting sekali karena digunakan untuk membuat suatu keputusan. Ada berbagai jenis visualisasi data yang bisa digunakan, misalnya grafik, peta, atau diagram. Selain itu, sudah diberikan pula contoh visualisasi datanya. Namun, Anda tetap harus memahami cara membuat visualisasi data yang tepat.

Jika Anda tertarik mempelajari berbagai hal tentang data, seperti halnya data science, ikuti kelas dari Algoritma Data Science School yang menyediakan beragam kelas mengenai data science sesuai kebutuhan atau level expertise. Jadwalnya pun fleksibel sehingga bisa disesuaikan dengan kesibukan harian Anda!

Referensi:

  • tableau – What Is Data Visualization? Definition, Examples, And Learning Resources
  • columnfivemedia – 25 Tips to Instantly Improve Your Data Visualization Design
  • elsevier – A 5-step guide to data visualization

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya