Blog

Business Intelligence

Contoh Visualisasi Data Paling Sering Digunakan & Cara Membuatnya!

Muthiatur Rohmah

•

21 March 2024

•

1079

Dalam dunia pengolahan data, visualisasi data penting digunakan untuk merepresentasikan data agar lebih informatif dan mudah dipahami audiens.

Data visualization memiliki banyak jenis, seperti diagram, peta, maupun grafik yang dapat diterapkan pada setiap kasus data.

Lalu bagaimana gambaran visualisasi data yang interaktif dan benar?

Yuk simak contoh data visualization yang paling umum digunakan untuk merepresentasikan data pada artikel ini.

Pengertian Data Visualization

Visualisasi data adalah teknik representasi informasi dalam bentuk visual seperti grafik, diagram, peta, dan infografis, yang memudahkan pemahaman, analisis, dan komunikasi data.

Melalui visualisasi, data kompleks dan berjumlah besar dapat disajikan dalam format yang lebih intuitif dan mudah diakses, memungkinkan penonton untuk dengan cepat mengidentifikasi tren, pola, dan hubungan dalam data.

Tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk memperjelas informasi yang disajikan, memperkuat pemahaman, dan mendukung pengambilan keputusan berdasarkan insight data.

Keuntungan dan Kelemahan Visualisasi Data

Visualisasi data memiliki serangkaian keuntungan dan kelemahan yang penting untuk dipertimbangkan, terutama dalam konteks penggunaannya untuk analisis dan pengambilan keputusan.

Keuntungan Visualisasi Data

Peningkatan Pemahaman: Visualisasi data mengubah dataset kompleks menjadi format visual yang mudah dipahami, memudahkan pengguna untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan.

Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat: Dengan menyajikan data secara visual, individu dapat membuat inferensi dan memutuskan tindakan dengan lebih cepat daripada melalui data tabel atau teks.

Komunikasi Efektif: Visualisasi data memudahkan penyajian insight kepada audiens dengan berbagai latar belakang keahlian, meningkatkan keterlibatan dan pemahaman.

Mengungkap Hubungan Tersembunyi: Teknik visualisasi canggih dapat mengungkap hubungan atau pola dalam data yang mungkin tidak terlihat melalui analisis konvensional.
Memperkuat Daya Tarik Estetika: Visualisasi yang dirancang dengan baik tidak hanya informatif tetapi juga estetis menyenangkan, yang dapat meningkatkan perhatian dan retensi informasi.

Kelemahan Visualisasi Data

Potensi Misinterpretasi: Pemilihan visualisasi yang tidak tepat atau desain yang menyesatkan dapat menyebabkan kesalahan interpretasi data, mempengaruhi keakuratan kesimpulan.

Overloading Informasi: Terlalu banyak informasi atau visualisasi yang terlalu kompleks dalam satu tampilan dapat mengakibatkan kebingungan dan mengurangi keefektifan komunikasi.

Ketergantungan pada Kualitas Data: Visualisasi yang efektif bergantung pada akurasi dan kelengkapan data. Data yang buruk atau tidak lengkap dapat menghasilkan visualisasi yang menyesatkan.

Waktu dan Sumber Daya: Membuat visualisasi data yang efektif bisa memakan waktu dan memerlukan kemampuan desain dan analisis data, serta perangkat lunak khusus yang mungkin memerlukan investasi finansial.

Kesulitan dalam Visualisasi Data Multidimensi: Mewakili data dengan banyak variabel atau dimensi dalam satu visualisasi dapat menjadi tantangan, membatasi kemampuan untuk menyajikan data kompleks secara efektif.

Memahami keuntungan dan kelemahan visualisasi data penting untuk memaksimalkan efektivitas visualisasi data dalam menyampaikan wawasan dan mendukung pengambilan keputusan yang tepat.

Jenis Visualisasi Data

Visualisasi data adalah alat penting dalam analisis dan komunikasi informasi, untuk melihat pola, tren, dan hubungan yang ada pada suatu data.

Berikut adalah beberapa jenis visualisasi data utama dan aplikasinya:

1. Grafik Batang (Bar Chart)

Grafik batang adalah salah satu bentuk visualisasi data yang paling umum dan mudah dipahami.

Dengan menampilkan data dalam bentuk batang vertikal atau horizontal, grafik ini memungkinkan perbandingan kuantitatif antara berbagai kategori atau grup.

Bar Chart dapat diatur dalam urutan kronologis untuk menunjukkan perubahan sepanjang waktu, atau diurutkan berdasarkan nilai untuk menyoroti peringkat.

Grafik batang sangat efektif dalam menggambarkan data yang termasuk dalam kategori diskrit atau data deret waktu.

2. Grafik Garis (Line Chart)

Grafik garis menghubungkan titik data individu dengan garis, membuatnya ideal untuk menampilkan tren atau perubahan data sepanjang waktu.

Grafik ini sangat berguna dalam data deret waktu, memperlihatkan bagaimana suatu variabel berubah di bawah pengaruh waktu.

Penggunaannya meliputi analisis saham, suhu rata-rata bulanan, atau penjualan tahunan, memudahkan pengguna untuk mengidentifikasi puncak, lembah, dan pola musiman atau siklis.

3. Pie Chart (Diagram Lingkaran)

Diagram lingkaran, atau pie chart, membagi "pie" menjadi irisan yang mewakili proporsi bagian dari keseluruhan.

Meskipun sering dikritik karena sulit dibaca, terutama ketika memiliki banyak kategori, pie chart dapat efektif untuk menunjukkan komposisi atau persentase relatif dalam dataset yang sederhana dan dengan jumlah kategori yang terbatas.

Hal ini memungkinkan visualisasi langsung proporsi atau distribusi data.

4. Scatter Plot

Scatter plot menampilkan titik-titik data pada dua sumbu, memungkinkan penilaian hubungan atau korelasi antara dua variabel.

Teknik ini sangat berguna dalam eksplorasi data untuk mengidentifikasi pola distribusi, hubungan linier atau non-linier, dan potensi outlier.

Scatter plot sering digunakan dalam penelitian ilmiah dan sosial untuk menguji hipotesis atau sebagai langkah awal dalam analisis statistik

5. Heat Maps

Heat maps menggunakan skala warna untuk merepresentasikan variabel seperti intensitas, frekuensi, atau nilai dalam matriks atau layout geografis.

Perubahan warna (dari dingin ke panas, misalnya) secara intuitif menunjukkan perubahan dalam data, membuat heat maps menjadi pilihan yang efektif untuk mengeksplorasi kompleksitas data spasial atau untuk menyoroti area konsentrasi dalam dataset.

6. Histogram

Mirip dengan grafik batang, histogram menunjukkan frekuensi distribusi suatu dataset dalam kisaran tertentu.

Histogram sangat berguna dalam statistik untuk memvisualisasikan distribusi data, membantu mengidentifikasi distribusi normal, skewness, atau kurtosis, serta mengungkap outlier.

7. Box and Whisker Plot

Box plot menyediakan representasi visual dari distribusi data melalui kuartil, menunjukkan median, kuartil atas dan bawah, serta outlier. Ini memberikan cara yang ringkas untuk menampilkan variasi data, distribusi, dan menyoroti perbedaan antar kelompok.

8. Treemaps

Treemaps adalah visualisasi hierarkis yang mewakili data sebagai serangkaian persegi yang bersarang.

Setiap tingkat hierarki ditampilkan sebagai lapisan persegi dalam persegi yang lebih besar, memungkinkan visualisasi kompleksitas data kategorikal dan hierarkis dengan cara yang padat dan efisien.

9. Sankey Diagram

Diagram Sankey menunjukkan aliran informasi atau material antar entitas dengan menggunakan jalur yang lebarnya proporsional dengan besarnya aliran.

Ini efektif untuk menggambarkan transfer energi, distribusi biaya, atau rute migrasi dengan cara yang intuitif dan menarik.

10. Bubble Charts

Bubble chart menggabungkan elemen dari scatter plot dengan dimensi tambahan: ukuran gelembung mewakili variabel ketiga.

Ini berguna untuk menambahkan lapisan informasi tambahan pada analisis korelasi dua variabel, memungkinkan visualisasi kompleksitas data multidimensi dalam dua dimensi.

Pemilihan jenis visualisasi yang tepat sangat tergantung pada data yang dimiliki dan informasi yang ingin disampaikan.

Baca Juga: Mengenal Teknik Visualisasi Data Interaktif dan Cara Pembuatannya

Contoh Visualisasi Data

Untuk meningkatkan pemahaman Sobat MinDi mengenai visualisasi data, yuk simak beberapa contoh visualisasi data interaktif berikut ini!

Contoh visualisasi data yang paling sering digunakan adalah peta dan grafik, namun sebenarnya terdapat beberapa jenis visualisasi data lain yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan data.

Penasaran? simak contoh visualisasi data berikut ini.

1. Grafik Batang Perbandingan Penjualan Bulanan

Sebuah grafik batang vertikal dengan sumbu X yang menunjukkan bulan dari Januari hingga Desember dan sumbu Y yang menunjukkan jumlah penjualan.

Setiap batang mewakili volume penjualan untuk bulan tersebut, dengan warna yang berbeda untuk membedakan produk atau tahun.

2. Line Chart Tren Harga Saham

Sebuah grafik garis dengan sumbu X yang merepresentasikan waktu dari bulan Januari hingga Desember dan sumbu Y yang menunjukkan harga saham.

Sebuah garis melengkung menghubungkan titik harga harian atau mingguan, dengan perubahan warna atau ketebalan garis untuk menandai periode penting.

3. Pie Chart Distribusi Pengeluaran Rumah Tangga

Sebuah diagram lingkaran yang dibagi menjadi irisan dengan warna yang berbeda untuk setiap kategori pengeluaran seperti makanan, utilitas, hiburan, dan lainnya.

Ukuran setiap irisan mencerminkan proporsi pengeluaran untuk kategori tersebut terhadap total pengeluaran.

4. Scatter Plot Hubungan Antara Iklan dan Penjualan

Sebuah scatter plot dengan sumbu X yang merepresentasikan pengeluaran iklan dan sumbu Y yang menunjukkan penjualan.

Titik-titik data menunjukkan pengeluaran iklan dan penjualan yang bersesuaian untuk setiap periode, dengan pola yang muncul menunjukkan korelasi antara dua variabel tersebut.

5. Heat Map Analisis Keterlibatan Pengguna di Website

Sebuah representasi visual dari halaman web, dengan warna berbeda yang menunjukkan tingkat keterlibatan pengguna.

Area dengan interaksi tinggi ditandai dengan warna merah atau oranye, sementara area dengan interaksi rendah ditandai dengan warna biru atau hijau.

Garis atau kotak bisa digunakan untuk menandai area tertentu dari halaman.

Langkah Membuat Visualisasi Data yang Tepat

Membuat visualisasi data yang tepat dan efektif melibatkan beberapa langkah kunci.

Berikut adalah cara membuat visualisasi data yang tepat:

1. Pemahaman Tujuan

Mulailah dengan mengidentifikasi tujuan visualisasi data. Apakah untuk menjelaskan, mengeksplorasi, atau mengkomunikasikan temuan tertentu? Pemahaman ini akan membimbing pilihan visualisasi data.

2. Koleksi dan Pembersihan Data

Kumpulkan data yang relevan dengan tujuan. Lakukan pembersihan data untuk menghilangkan nilai yang hilang, mengoreksi kesalahan, dan menyederhanakan dataset jika perlu, memastikan data siap untuk analisis.

3. Eksplorasi Data

Gunakan statistik deskriptif dan eksplorasi visual awal, seperti scatter plot atau histogram, untuk mendapatkan pemahaman tentang distribusi, tren, dan pola dalam data.

4. Pemilihan Jenis Visualisasi

Pilih jenis visualisasi yang paling sesuai berdasarkan jenis data (kategorik, numerik, temporal, dsb.) dan tujuan visualisasi.

Pertimbangkan grafik batang untuk perbandingan, grafik garis untuk data deret waktu, scatter plot untuk hubungan, dan seterusnya.

5. Desain Visualisasi

Desain visualisasi data dengan mempertimbangkan prinsip-prinsip desain seperti keseimbangan, kontras, dan hierarki. Gunakan warna, bentuk, dan ukuran dengan bijaksana untuk memperjelas bukan membingungkan.

6. Pengujian dan Iterasi

Uji visualisasi data dengan audiens atau pengguna potensial. Perhatikan umpan balik tentang kejelasan, pemahaman, dan daya tarik visual. Lakukan iterasi pada desain berdasarkan umpan balik ini.

Mengikuti langkah-langkah ini akan membantu membuat visualisasi data yang menarik dan informatif, sehingga mendorong pengambilan keputusan berbasis data yang lebih baik.

Sobat MinDi, itulah beberapa contoh data visualization beserta cara membuatnya, yang dapat kamu pahami sebelum merepresentasikan data perusahaan dengan tepat.

Jangan lupa untuk selalu memastikan visualisasi data interaktif sehingga dapat memberikan informasi yang tepat dan aktual bagi audiens.

Baca Juga: Langkah Strategis dalam Implementasi Dashboard BI Interaktif

Tertarik belajar tentang data visualization? Ingin switch career di bidang business intelligence?

Jika iya, yuk ikuti bootcamp business intelligence dibimbing.id, bootcamp terbaik dengan pembelajaran modern dan inovatif.

Pelatihan dibimbing.id didampingi mentor berpengalaman dan profesional yang siap membantu kamu menjadi seorang business intelligence yang sukses.

Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri Anda di sini! lalu nikmati layanan job connect ke ratusan perusahaan ternama setelah lulus bootcamp. Jangan khawatir, apapun tujuan karirmu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.