Blog

Data Science

Heatmap Adalah: Cara Membaca & Membuatnya di Excel

Irhan Hisyam Dwi Nugroho

•

20 May 2025

•

199

Heatmap adalah metode visualisasi data yang menampilkan angka dalam bentuk warna untuk mempermudah pembacaan.

Teknik ini sering digunakan agar pola atau tren dalam data terlihat lebih jelas tanpa harus membaca angka satu per satu.

Dalam artikel ini, MinDi akan bantu Warga Bimbingan memahami cara membaca dan membuat heatmap di Excel, mulai dari yang paling dasar sampai bisa langsung dipraktikkan. Yuk, simak sampai selesai!

Apa Itu Heatmap?

Heatmap adalah salah satu bentuk visualisasi data yang menggunakan warna untuk menunjukkan perbedaan nilai di dalam sebuah tabel atau matriks.

Warna yang lebih terang atau “panas” seperti merah biasanya mewakili nilai yang tinggi, sedangkan warna lebih gelap atau “dingin” seperti biru menunjukkan nilai yang lebih rendah.

Dengan cara ini, kita bisa lebih mudah melihat pola, tren, atau anomali dalam data tanpa harus membaca angka satu per satu.

Di Excel, heatmap dapat dibuat dengan cepat menggunakan fitur Conditional Formatting, sehingga sangat praktis untuk keperluan analisis data sehari-hari.

Manfaat Heatmap dalam Analisis Data

Sumber: Canva

Heatmap adalah cara visualisasi data yang memudahkan pembacaan angka lewat warna. Saat data menumpuk dan bikin bingung, heatmap membantu menyederhanakannya. Berikut empat manfaat utamanya untuk Warga Bimbingan:

1. Membantu Melihat Pola dan Tren Secara Cepat

Heatmap mempermudah kita menangkap pola atau tren hanya dengan melihat perbedaan warna.

Misalnya, kita bisa langsung tahu periode mana yang punya performa tertinggi atau terendah. Ini sangat membantu dalam pengambilan keputusan tanpa harus menganalisis angka satu per satu.

2. Menyederhanakan Data Kompleks

Ketika berhadapan dengan tabel besar penuh angka, heatmap bisa merangkum informasi secara visual.

Warna-warna yang muncul membantu kita fokus ke data yang paling menonjol. Hasilnya, analisis jadi lebih efisien dan tidak memakan waktu lama.

3. Mengidentifikasi Outlier atau Nilai Ekstrem

Dengan heatmap, nilai yang terlalu tinggi atau terlalu rendah akan langsung terlihat karena kontras warnanya.

Ini memudahkan kita mendeteksi data yang mungkin butuh perhatian khusus. Misalnya, penurunan drastis penjualan atau lonjakan angka di luar kebiasaan.

4. Meningkatkan Presentasi dan Komunikasi Data

Data yang divisualisasikan dengan heatmap lebih mudah dipahami oleh rekan kerja atau atasan.

Visual warna membuat laporan lebih menarik dan komunikatif. Ini sangat membantu kalau kamu harus menjelaskan data ke orang non-teknis.

Jenis-Jenis Heatmap

Sumber: Canva

Heatmap adalah alat visualisasi yang punya banyak variasi tergantung jenis data yang dianalisis. Dalam konteks perilaku pengguna, berikut ini beberapa jenis heatmap yang paling umum digunakan:

1. Click Heatmap

Heatmap ini menunjukkan area mana yang paling sering diklik oleh pengguna di halaman website.

Biasanya ditandai dengan warna merah di bagian yang paling banyak diklik, seperti tombol, gambar, atau link. Jenis ini membantu kita tahu apakah elemen penting sudah ditempatkan di posisi yang tepat atau belum.

2. Scroll Heatmap

Scroll heatmap memperlihatkan seberapa jauh pengunjung menggulir halaman dari atas ke bawah.

Warna paling panas ada di bagian yang paling sering dilihat, dan warna dingin menandakan bagian yang jarang dicapai. Ini berguna untuk mengevaluasi apakah konten penting terlalu “tenggelam” di bagian bawah.

3. Mouse Tracking Heatmap

Jenis ini merekam pergerakan kursor pengguna saat menjelajahi halaman. Meskipun tidak selalu akurat 100%, pola gerakan mouse sering mencerminkan fokus visual pengguna.

Mouse tracking bisa membantu memperbaiki layout agar lebih sesuai dengan alur perhatian pengunjung.

4. Attention Heatmap

Attention heatmap menggabungkan data dari klik, scroll, dan gerakan kursor untuk memprediksi area yang paling menarik perhatian pengguna.

Hasilnya lebih kompleks, tapi memberikan gambaran utuh tentang bagian mana yang benar-benar dilihat atau diabaikan. Cocok untuk mengukur efektivitas desain dan tata letak konten.

5. Geographic Heatmap

Berbeda dari yang lain, heatmap ini menampilkan data berdasarkan lokasi geografis pengguna.

Warna menunjukkan intensitas aktivitas dari berbagai wilayah, misalnya jumlah pengunjung berdasarkan kota atau negara. Jenis ini sering digunakan dalam analisis pemasaran atau pelacakan kampanye digital.

Contoh Penggunaan Heatmap

Sumber: Canva

Setelah tahu pengertian dan jenis-jenisnya, sekarang saatnya lihat bagaimana heatmap dipakai dalam kehidupan nyata. Berikut ini tiga contoh penggunaan heatmap yang sering digunakan di dunia data dan digital:

1. Menganalisis Performa Halaman Website

Heatmap sering digunakan untuk melihat area mana di website yang paling banyak diklik atau dilihat oleh pengunjung.

Dari situ, kita bisa tahu apakah tombol, banner, atau konten penting sudah diletakkan di posisi yang tepat. Ini sangat berguna untuk meningkatkan konversi dan pengalaman pengguna.

2. Melacak Perhatian Pembaca pada Konten

Dengan mouse tracking atau attention heatmap, kita bisa melihat bagian mana dari halaman yang paling lama dilihat atau diikuti mata pengguna.

Misalnya, apakah orang benar-benar membaca artikel sampai akhir, atau berhenti di tengah. Informasi ini bisa digunakan untuk menyusun ulang konten agar lebih efektif.

3. Melihat Sebaran Pengunjung Berdasarkan Lokasi

Geographic heatmap digunakan untuk memetakan dari mana saja pengunjung website atau pengguna aplikasi berasal.

Warna menunjukkan jumlah pengguna di tiap wilayah, sehingga mudah dilihat mana daerah dengan aktivitas paling tinggi. Ini sangat berguna untuk strategi pemasaran berbasis lokasi.

Cara Membuat Heatmap di Excel

Visualisasi data nggak harus rumit. Dengan Excel, kamu bisa bikin heatmap sederhana hanya dalam beberapa langkah. Berikut ini panduan cara membuatnya, lengkap dengan contoh dan penjelasan:

Contoh Data yang Akan Diubah Jadi Heatmap:

Produk	Jan	Feb	Mar
Produk A	120	150	130
Produk B	90	110	100
Produk C	70	80	60

Kita akan memberi warna pada angka di kolom Januari sampai Maret, agar langsung kelihatan mana yang tinggi dan mana yang rendah.

1. Blok Sel Data yang Ingin Diberi Warna

Pilih sel yang berisi angka: pada contoh di atas, blok dari B2 sampai D4 (jangan ikut judulnya). Pastikan hanya data numerik yang kamu blok, supaya pewarnaan bekerja dengan benar.

2. Gunakan Conditional Formatting

Masuk ke tab Home > klik Conditional Formatting > pilih Color Scales. Excel akan langsung menerapkan warna secara otomatis: biasanya, warna merah/oranye untuk nilai tinggi, hijau/biru untuk nilai rendah. Ini membuat data lebih mudah dibaca secara visual.

3. Sesuaikan Warna Jika Diperlukan

Kalau kamu ingin tampilan lebih spesifik, klik Manage Rules > Edit Rule untuk mengatur rentang nilai dan warna.

Misalnya, kamu bisa ubah supaya angka di atas 120 warnanya merah terang, sementara angka di bawah 80 warnanya biru muda.

Pengaturan ini cocok kalau kamu ingin menyesuaikan heatmap dengan konteks data tertentu.

4. Gunakan Heatmap untuk Analisis

Sekarang heatmap kamu sudah siap! Dari contoh di atas, kamu bisa langsung lihat bahwa Produk A di bulan Februari punya performa tertinggi (warna paling “panas”).

Heatmap seperti ini sangat berguna untuk melihat tren atau perbandingan antar kategori dalam waktu singkat.

Berikut adalah hasil Heatmap dengan Excel:

Ingin Jadi Data Analyst Profesional?

Setelah memahami bahwa heatmap adalah cara visualisasi data yang efektif dan belajar cara membuatnya di Excel, sekarang saatnya kamu melangkah lebih jauh dan pelajari analisis data secara menyeluruh dan terstruktur!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Analyst di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar langsung dari mentor berpengalaman tentang cara mengolah data, membuat visualisasi seperti heatmap, hingga membangun model prediktif yang siap digunakan di dunia kerja.

Dengan kurikulum yang praktis dan berorientasi industri, kamu akan dibekali skill teknis dan mindset analitis yang dibutuhkan perusahaan. Plus, ada 840+ hiring partner dan tingkat penempatan kerja alumni mencapai 96%!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi kami sekarang di sini dan daftar di dibimbing.id untuk memulai perjalananmu menjadi Data Scientist atau Data Analyst yang siap bersaing di dunia profesional. #BimbingSampeJadi!

Referensi

What is a heatmap? benefits, limitations and examples [Buka]
Heatmap: What it Means, How it Works, Example [Buka]