Visualisasi Data: Pengertian, Jenis, Fungsi, dan Contohnya

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Hello guys! Dalam melakukan Analisis Data, diperlukan yang namanya Visualisasi Data agar kita bisa melihat Data-data secara baik.

Sumber Artikel Materi : Bitlabs.id (Blog), Revou.co, Binaracademy.com (Blog), Glints.com

Salah satu tugas utama seorang analis data adalah merancang penyajian data, yang dikenal sebagai visualisasi data. Proses ini memiliki tingkat penting yang setara dengan pengolahan data itu sendiri.

Ketika berbicara tentang visualisasi atau penyajian data, kemungkinan besar Anda telah mengalami hal ini sebelumnya. Jenis dan bentuk visualisasi data sangat bervariasi. Untuk mendapatkan pemahaman lebih mendalam tentang konsep penyajian data, berikut adalah penjelasan yang dapat diikuti.

A. Pengertian Visualisasi Data

Visualisasi data merupakan bentuk presentasi grafis yang dibuat untuk mengkomunikasikan informasi yang terkandung dalam data. Beberapa jenis visualisasi data yang umum digunakan melibatkan diagram lingkaran, diagram garis, dan diagram batang.

Meskipun terlihat sederhana, praktik visualisasi data memberikan banyak manfaat, mulai dari mempermudah pemahaman data, menemukan pola tersembunyi dalam dataset, hingga meningkatkan ketepatan membaca data.

Tidak mengherankan jika mendalami karier di bidang ilmu data, kemahiran dalam visualisasi data menjadi hal yang esensial untuk dikuasai. Yang menarik, praktik visualisasi data bukanlah domain eksklusif dari dunia data, melainkan juga diterapkan di berbagai bidang pekerjaan dan disiplin ilmu lainnya.

B. Kegunaan Visualisasi Data

Sampai saat ini, kita telah mengulas manfaat visualisasi data secara umum. Sekarang, mari kita eksplorasi fungsi visualisasi data dengan lebih rinci.

1. Mempermudah Pemahaman Data

Visualisasi data memberikan keuntungan konkret dalam memahami data bisnis yang kompleks dan bervariasi. Dalam konteks bisnis, kita tidak hanya membicarakan angka penjualan atau keuntungan, tetapi juga data stok produk, informasi pelanggan, kinerja saluran pemasaran, keterlibatan pelanggan, dan lainnya.

Visualisasi data membantu menyorot informasi krusial di tengah banyaknya data. Insight dapat ditemukan dengan cepat dan lebih mudah diingat, menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan cepat. Fakta bahwa manusia adalah makhluk visual menjadi alasan tambahan untuk memanfaatkan visualisasi data.

2. Meningkatkan Pemahaman tentang Operasional Bisnis

Setiap bisnis memiliki volume data yang besar dan setiap divisi atau operasional bisnis menyimpan data progresnya sendiri. Visualisasi data membantu untuk memahami operasional lintas divisi ini, memberikan gambaran yang jelas tentang hubungan antar aktivitas bisnis.

Dengan kemampuan menganalisis metrik bisnis secara lebih mudah, visualisasi data mendukung optimalisasi, efisiensi, dan efektivitas operasional di masa mendatang.

3. Menangkap Sentimen Konsumen dengan Akurat

Perkembangan internet dan teknologi memungkinkan akses ke berbagai data spesifik yang relevan untuk bisnis, seperti persepsi konsumen tentang merek, percakapan di media sosial, dan penyebaran berita online. Meskipun data semakin besar seiring dengan pertumbuhan bisnis, visualisasi data menyederhanakannya sehingga wawasan terlihat jelas.

Dengan visualisasi data, tim dapat merumuskan strategi pemasaran dan bisnis dengan lebih baik, meningkatkan pengalaman konsumen, serta mengoptimalkan saluran penjualan.

4. Kemudahan mengakses Insights

Dengan memanfaatkan tools dan teknik visualisasi data, insights dapat diakses dengan lebih cepat. Visual yang baik membantu mengungkap pola dalam kumpulan data besar. Misalnya, melalui survei pelanggan yang direpresentasikan dalam bentuk histogram, insights dapat ditemukan dengan lebih mudah dibandingkan membaca hasil survei satu per satu.

Dengan insights yang didapatkan melalui visualisasi data, perusahaan dapat merancang strategi yang terukur dan sesuai dengan tujuan bisnis, sambil memantau progres dengan lebih jelas.

5. Memudahkan dalam penyampaian insights

Visualisasi data tidak hanya memungkinkan akses yang cepat ke insights bisnis, tetapi juga membantu tim untuk menyampaikannya secara lebih efektif. Laporan visual merangkum insights bisnis kunci melalui grafik dan bagan, memudahkan komunikasi dan pemahaman.

Tools visualisasi data juga sering dilengkapi dengan fitur kolaborasi, memungkinkan tim untuk bekerja bersama secara efisien.

C. Jenis-jenis Visualisasi Data

Ada sangat banyak jenis visualisasi data yang bisa kamu gunakan, berikut adalah yang paling populer, yaitu :

1. Diagram Batang

Contoh Diagram Batang

Ini adalah salah satu jenis visualisasi data yang paling umum. Anak SD pun sudah bisa mengenalinya.

Diagram ini sering digunakan untuk menunjukkan perbandingan di antara kumpulan data yang berbeda. Kamu juga dapat menggunakan bagan kolom untuk menunjukkan kumpulan data dari waktu ke waktu. Misalnya data total produk terjual dalam kurun 10 tahun terakhir.

Diagram batang sumbu horizontal (X) yang biasanya berisikan label penanda dan sumbu vertikal (Y) yang berisikan data kuantitas. Sumbu Y biasanya akan dimulai dari 0. Untuk mempermudah pembacaan, kamu bisa mengubah warna untuk masing-masing batang yang disajikan.

2. Diagram Garis

Contoh Diagram Garis

Diagram garis juga sama terkenalnya dengan diagram batang. Grafik ini biasanya disajikan untuk menunjukkan tren, kemajuan, atau perubahan yang terjadi dari waktu ke waktu.

Seperti diagram batang, label data pada grafik garis berada pada sumbu X sedangkan pengukuran berada pada sumbu Y. Demi kemudahan dalam pembacaan, sebaiknya diagram garis jangan terdiri lebih dari empat garis berbeda dan gunakan variasi warna yang mencolok.

3. Diagram Pie

Contoh Diagram Pie

Diagram Pie sering juga disebut sebagai Diagram Lingkaran. Grafik ini mewakili data statis yang dibagi ke dalam beberapa kategori.

Uniknya, angka yang ditunjukkan di sini akan berbentuk persentase. Artinya, saat kamu menjumlahkan semua bagian yang terpisah, jumlahnya harus mencapai 100%.

Visualisasi pie sangat membantu dalam pemasaran digital, karena kamu bisa menggunakannya di data :

• Market shares
• Pengeluaran pemasaran
• Demografi konsumen
• Penggunaan perangkat pelanggan (untuk pengujian UX)
• Sumber lalu lintas online

Karena terbatasnya area yang dimiliki (hanya satu lingkaran) sebaiknya hanya tampilkan beberapa kategori untuk diagram pie agar tidak terlihat terlalu padat dan susah dibaca.

4. Diagram Matriks

Contoh Diagram Matriks

Jika kalian ingin memahami hubungan antara kumpulan data yang berbeda, diagram matriks adalah pilihan yang tepat.

Diagram ini membandingkan kelompok data dalam kategori informasi yang lebih besar. Jenis visualisasi data ini menunjukkan bagaimana kelompok-kelompok ini berinteraksi dan saling mempengaruhi. Dengan representasi visual yang jelas dan mudah dicerna, kamu jadi bisa mengambil keputusan yang lebih efektif.

Setidaknya ada 5 (Lima) model Diagram Matriks, yaitu :

• L-Shaped : Membandingkan Satu atau Dua kelompok data dengan dirinya sendiri
• Y-Shaped : Membandingkan Tiga kelompok data yang terkait erat
• C-Shaped : Membandingkan Tiga kelompok data sekaligus
• T-Shaped : Membandingkan Dua kelompok data yang terkait erat
• X-Shaped : Membandingkan Empat kelompok data

5. Diagram Plot Sebar (Scattergram)

Contoh Diagram Plot Sebar (Scattergram)

Diagram Plot Sebar juga dikenal sebagai Scattergram. Grafik ini digunakan untuk menemukan hubungan antarvariabel menggunakan sejumlah titik data yang bervariasi.

Penyajiannya akan ditampilkan pada sumbu x dan y. Dengan diagram ini, kamu bisa menganalisis bagaimana korelasi antarvariabel serta tren yang ada.

Mari kita ambil contoh. Misalnya kamu menjalankan bisnis jasa pengiriman dan ingin tahu apakah jam mempengaruhi efektivitas pengiriman. Kamu dapat memasukkan sebaran data pengiriman dan membandingkannya dengan jam pengantaran di tiap harinya. Visualisasi yang ada akan memberimu insights tentang tren yang mudah untuk disimak.

D. Tipe Visualisasi Data

Dengan beragam tujuan dan variabel yang diperlukan untuk menghasilkan data, berbagai visualisasi data dapat dihasilkan.

1. Area dan Ukuran

Metode pertama untuk menyajikan data menggunakan perbedaan ukuran atau luas area untuk menafsirkan informasi. Ukuran atau luas area ini mencerminkan jumlah tertentu, di mana semakin besar ukuran atau luas area, semakin besar jumlahnya. Sebagai contoh, penggunaan histogram untuk menampilkan data penambahan views video di YouTube atau tampilan spider untuk menunjukkan data Statistik Pemain Minecraft dan Roblox.

2. Temporal

Contoh Diagram Timeline (Temporal) (Sejarah Platform Media Sosial Populer)

Visualisasi Data yang umumnya digunakan adalah tipe temporal, cocok untuk menampilkan hasil dari rangkaian data yang bersifat Linear atau Satu Dimensi. Biasanya dikenali dengan garis yang dimulai dan berakhir pada titik tertentu, bisa berdiri sendiri atau bersinggungan dengan garis lainnya. Contoh visualisasi data ini melibatkan diagram Scatterplot, Timeline, Data Time Series, dan Siagram Garis.

3. Bagan atau Grafik

Sama seperti tipe pertama, grafik atau bagan membandingkan satu entitas data dengan yang lain. Digunakan untuk membandingkan dengan tujuan khusus dan relatif mudah dibaca karena kepopulerannya. Grafik atau bagan sering digunakan untuk membaca perbandingan data dengan mudah.

4. Hierarki

Contoh Diagram Pohon (Hirarki)

Visualisasi Data Hierarki umumnya menunjukkan hubungan antara kelompok dengan kelompok yang lebih besar. Cocok untuk menunjukkan munculnya data baru yang berasal dari suatu penyebab. Diagram Pohon adalah salah satu contohnya.

5. Gambar

Data juga dapat disajikan melalui gambar atau ikon yang bersifat universal atau sudah dikenal masyarakat umum. Sebagai contoh, ikon pria dan wanita yang digunakan untuk menampilkan data penduduk berdasarkan jenis kelamin.

6. Konsep

Tipe penyajian data ini sering digunakan untuk menampilkan data dengan indikator abstrak. Contohnya adalah infografis yang kreatif, didukung dengan berbagai elemen gambar dan teks untuk menjelaskan data secara singkat dan jelas.

7. Network

Contoh Data Word Cloud Network

Prinsip dasar dari penggunaan network pada visualisasi data adalah untuk memudahkan pemahaman hubungan antar dataset. Dalam hal ini, kumpulan data atau dataset saling berinteraksi, dan network membantu menggambarkan keterkaitan tersebut. Contoh penerapannya antara lain dengan penggunaan Word Cloud dan diagram Node-link.

8. Multidimensi

Contoh Grafik Stacked-Bar

Visualisasi data dengan tipe multidimensi sesuai untuk memvisualisasikan data yang melibatkan banyak variabel atau dimensi. Dikarenakan kompleksitas dataset yang ditampilkan, visualisasi ini dirancang agar lebih menarik dan mudah dicerna. Beberapa contoh visualisasi multidimensi melibatkan Histogram, Pie Chart, dan Stacked-Bar.

9. Geospasial (Warna)

Contoh Visualisasi Geospasial

Tipe Visualisasi Data terakhir adalah Geospasial. Dalam konteks ini, visualisasi mencerminkan aspek fisik dari objek atau ruang yang mengandung data yang ingin ditampilkan. Penggunaan umum Visualisasi Geospasial melibatkan penyajian penetrasi penjualan di wilayah tertentu, pemetaan pertumbuhan bisnis, atau menunjukkan pola pada suatu antarmuka pengguna (UX). Contoh paling umum dari Visualisasi Geospasial mencakup Heatmap dan Kartografi.

E. Langkah Pembuatan Visualisasi Data

Untuk menampilkan suatu data, kamu tidak bisa langsung membuat desain. Ada beberapa langkah atau tahapan yang harus dilakukan terlebih dahulu. Ini dia penjelasan lebih lengkapnya.

1. Tetapkan Tujuan

Pertama-tama, langkah awal yang harus diambil adalah menetapkan sasaran dari penyajian data itu sendiri. Sasaran ini akan menjadi dasar untuk menentukan konsep dan memberikan arah yang jelas dalam pembuatan data visual.

Tujuan penyajian data melibatkan berbagai aspek, seperti menjadi metode analisis data, memfasilitasi data analyst dalam eksplorasi data, serta menyediakan informasi yang dapat dipahami oleh berbagai pihak.

2. Tentukan Target

Setelah menetapkan tujuan penyajian data, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi pihak yang akan menerima informasi tersebut. Pemahaman terhadap audiens ini akan membantu dalam penyesuaian desain data visual agar lebih mudah dipahami oleh target pengguna. Hal ini termasuk pertimbangan tingkat pendidikan dan rentang usia audiens.

3. Dapatkan dan Olah Data

Tahap ketiga ini termasuk yang paling panjang, yaitu mencari dan mengolah data. Berikut ini langkah-langkah yang harus dilakukan.

• Mendapatkan data yang diperlukan
• Menyusun ulang data
• Menyaring atau membersihkan data

Proses ini dapat berulang hingga data yang memadai untuk divisualisasikan diperoleh.

4. Tentukan Tipe Penyajian Data

Pada tahap ini, ada kebebasan untuk memilih jenis penyajian data yang paling sesuai dengan tujuan dan audiens yang telah ditentukan sebelumnya. Pilihan ini akan sangat mempengaruhi desain akhir data visual.

5. Sajikan Data

Langkah terakhir melibatkan pembuatan desain data visual yang sesuai dengan pilihan jenis penyajian yang telah dipilih. Untuk meningkatkan akurasi dan kejelasan data visual, disarankan untuk menggunakan perangkat lunak atau aplikasi khusus untuk visualisasi data.

D. Contoh Penerapan Visualisasi Data

Contoh Visualisasi Data COVID-19 berbentuk Peta dan Grafik di Kalimantan Selatan (Tanggal 25 Juli 2020 / 4 Dzulhijjah 1441 H)

Apa pun Bisnis yang kamu jalankan, visualisasi data dapat diimplementasikan dalam setiap pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa contoh kegunaan visualisasi data dalam berbagai konteks :

1. Pemahaman Tren dan Pola

Visualisasi ini membantu tim pemasaran dan penjualan untuk melihat tren pertumbuhan pasar dan mengidentifikasi pola musiman, seperti lonjakan penjualan pada musim liburan.

Contoh : Grafik garis yang menunjukkan pertumbuhan penjualan suatu produk selama beberapa tahun, membantu dalam memahami tren jangka panjang dan pola musiman.

2. Pembandingan Kinerja

Manajer toko dapat dengan mudah melihat dan membandingkan kinerja penjualan tiap cabang, membantu dalam mengidentifikasi area yang perlu perbaikan atau pengakuan untuk kinerja yang baik.

Contoh : Diagram Batang yang membandingkan penjualan produk antar cabang toko, memudahkan identifikasi cabang yang memiliki kinerja tertinggi atau terendah.

3. Analisis Sentimen

Ini membantu dalam memahami sentimen keseluruhan pelanggan terhadap produk, dengan kata-kata yang besar menunjukkan frekuensi kata tersebut dalam ulasan.

Contoh : Visualisasi word cloud yang menyoroti kata-kata yang paling sering digunakan dalam ulasan pelanggan, membantu dalam memahami sentimen secara keseluruhan.

4. Optimasi Rantai Pasok

Visualisasi ini membantu manajemen rantai pasok mengidentifikasi bottleneck dan mengoptimalkan proses untuk mengurangi waktu tunggu.

Contoh : Peta panas (heatmap) yang menunjukkan waktu tunggu untuk masing-masing tahap dalam rantai pasok, membantu dalam mengidentifikasi area yang perlu dioptimalkan.

5. Pemahaman Demografis

Ini membantu dalam memahami siapa target pasar utama, memandu strategi pemasaran dan pengembangan produk.

Contoh : Diagram lingkaran yang memperlihatkan komposisi demografis pelanggan, seperti usia, jenis kelamin, dan lokasi geografis.

6. Pemantauan Kesehatan

Ini membantu pihak berwenang dan tenaga medis untuk memantau dan merespons tren epidemi, memungkinkan perencanaan dan tindakan yang tepat waktu.

Contoh : Grafik area yang menampilkan tren harian jumlah kasus penyakit, membantu dalam memantau perkembangan epidemi atau wabah.

7. Dashboard Keuangan

Memberikan pandangan cepat tentang kesehatan finansial perusahaan, memungkinkan pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi area yang memerlukan perhatian.

Contoh : Dashboard yang menggabungkan grafik batang untuk penjualan, lingkaran untuk biaya, dan tabel untuk keuntungan, memberikan pandangan holistik tentang kesehatan finansial suatu perusahaan.

8. Optimasi Pemasaran

Membantu tim pemasaran untuk mengoptimalkan pengeluaran dengan fokus pada saluran yang memberikan hasil terbaik.

Contoh : Grafik pie yang menunjukkan alokasi anggaran pemasaran berdasarkan saluran (misalnya, iklan online, kampanye email), membantu dalam mengoptimalkan strategi pemasaran.

9. Analisis Machine Leaning

Memberikan gambaran tentang sejauh mana model dapat membedakan antara kelas positif dan negatif.

Contoh : Kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) yang menunjukkan kinerja model Pembelajaran Mesin dalam memprediksi kelas positif dan negatif.

10. Evaluasi Kinerja Proyek

Memudahkan pemantauan dan manajemen proyek dengan memvisualisasikan jadwal dan kemajuan tugas secara keseluruhan.

Contoh : Diagram Gantt yang memperlihatkan jadwal proyek dan kemajuan tugas, membantu dalam melacak keterlambatan atau keberhasilan proyek.

11. Analisis Sumber Daya Manusia (SDM)

Contoh : Grafik batang yang menunjukkan rasio antara karyawan penuh waktu dan paruh waktu dalam perusahaan.

12. Analisis Energi dan Lingkungan

Contoh : Diagram sektor yang menunjukkan kontribusi berbagai sumber energi terhadap total emisi karbon suatu negara.

Itulah Penjelasan mengenai Visualisasi Data. Nantikan Pembahasan selanjutnya tentang Visualsiasi Data menggunakan Python Matplotlib.

Mohon maaf apabila ada kesalahan apapun. Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.