Membuat visualisasi data merupakan hal penting yang harus dikuasai oleh data talent seperti idata scientist. Dalam proses visualisasi data, kamu harus bisa membuat data menjadi lebih efektif, mudah dibaca dan dimengerti. Semakin baik visualisasi data yang kamu tampilkan, maka akan semakin berguna untuk membantu perusahaan menetapkan keputusan yang tepat berdasarkan hasil data. Bahkan, produktivitas perusahaan juga bisa ikut meningkat jika pengambilan keputusannya tepat.

Lantas, bagaimana cara agar hasil visualisasi data mudah dipahami oleh banyak orang? Simak artikel ini sampai akhir untuk tahu contoh, prinsip, hingga tips membuat visualisasi data yang menarik! 

Apa Itu Visualisasi Data? 

Visualisasi data adalah proses mengubah data menjadi representasi visual seperti grafik, hingga diagram agar informasi yang ada pada data bisa dipahami dengan lebih mudah dan cepat. Tujuan utama dari visualisasi data adalah:

• Menyampaikan informasi secara efektif
• Mengidentifikasi pola dan tren
• Membantu membuat keputusan yang lebih baik
• Memberikan pemahaman terkait tren, pola, hingga anomali dalam data 
• Bagian kunci dalam menyajikan hasil analisis

Faktanya, kemampuan visualisasi data kini jadi semakin penting bagi seorang data talent untuk memberikan nilai tambah yang signifikan dan dapat membedakan seorang data talent dalam pasar kerja yang kompetitif.

Jenis Visualisasi Data

Ada banyak jenis visualisasi data, beberapa yang paling umum diantaranya:

Grafik Garis

Umumnya digunakan untuk menunjukkan tren atau perubahan data dari waktu ke waktu. Sangat efektif untuk memvisualisasikan data yang memiliki hubungan berkesinambungan seperti data bulanan, tahunan, atau perubahan suhu harian.

Grafik Batang

Umumnya digunakan untuk membandingkan kuantitas antara kategori yang berbeda. Dapat digunakan baik untuk data diskrit maupun data kontinu.

Diagram Lingkaran

Umumnya digunakan untuk menunjukkan proporsi atau persentase dari keseluruhan. Berguna untuk menampilkan distribusi bagian dari satu kesatuan. 

BACA JUGA: Memahami Apa Itu Data Science Bagi Pemula

Elemen Utama Membuat Visualisasi Data 

Ada beberapa elemen utama dalam membuat visualisasi data seperti:

Grafik dan Diagram

Menggunakan berbagai jenis grafik seperti grafik batang, grafik garis, diagram lingkaran, dan lain-lain untuk menampilkan data.

Interaktivitas

Menambahkan elemen interaktif seperti filter, zoom, dan hover untuk memungkinkan pengguna mengeksplorasi data lebih dalam.

Desain Visual

Menggunakan prinsip-prinsip desain seperti warna, tata letak, dan tipografi untuk membuat visualisasi lebih menarik dan mudah dibaca.

Konteks dan Narasi

Menyajikan konteks dan cerita yang mendukung data sehingga audiens dapat menginterpretasikan informasi dengan benar.

Rekomendasi 8 Tools Untuk Visualisasi Data 

Untuk bisa memvisualisasikan data dengan tepat, kamu perlu bantuan tools yang mudah digunakan sesuai kebutuhan. Berikut rekomendasi tools untuk visualisasi data:

Google Data Studio

Rekomendasi pertama adalah tools paling populer yang banyak digunakan untuk visualisasi data yaitu Google Data Studio yang disediakan oleh perusahaan Google. Tools ini sangat efektif untuk membantu:

• Membuat laporan dan dashboard 
• Menganalisis dan menyajikan hasil data
• Membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data

Kelebihan dari Google Data Studio adalah mudah digunakan bahkan oleh pengguna yang sebelumnya belum pernah mengelola data. Selain itu, Google Data Studio juga bersifat open-source dan terintegrasi dengan Google Analytics. 

Tableau

Selanjutnya adalah Tableau yaitu tools visualisasi data yang bisa digunakan untuk analisis dan visualisasi data sekaligus. Menggunakan Tableau kamu bisa membuat grafik sederhana hingga membuat visualisasi data yang interaktif dan kreatif. 

Biasanya fitur yang paling disukai oleh data analyst di Tableau adalah kamu tidak perlu menulis sintaks atau kode untuk menggunakan tools visualisasi ini. Selain itu, Tableau juga kompatibel dengan berbagai sumber data. 

Kibana

Kibana adalah aplikasi visualisasi data dan eksplorasi data yang bersifat open-source dan biasa digunakan untuk analisis log dan time-series, pemantauan aplikasi, dan kasus penggunaan intelijen operasional. 

Kibana juga biasa digunakan untuk visualisasi data dalam berbagai bentuk seperti histogram, grafik, garis, diagram, lingkaran, dll. Menariknya, Kibana adalah pilihan default untuk memvisualisasikan data yang disimpan dalam Elasticsearch. 

Power BI

Power BI adalah tools visualisasi data interaktif yang biasa digunakan data talent untuk mengkonversi data dari berbagai sumber menjadi dashboard yang menarik dan interaktif. Selain menyediakan fitur real-time update, tools ini juga menyediakan fitur untuk menyambungkan kamu ke berbagai sumber data seperti cloud. 

Menariknya, Power BI juga tersedia dalam versi seluler dan desktop sehingga bisa digunakan kapanpun dan dimanapun. 

Zoho Analytics

Zoho Analytics adalah tools visualisasi data yang dirancang khusus untuk para profesional yang ingin memvisualisasikan business intelligence. Dibandingkan dengan tools business intelligence sejenis, Zoho Analytics tergolong paling terjangkau biayanya. 

Selain itu, Zoho Analytics juga memiliki fitur analitik kolaboratif sehingga kamu bisa membagikan visualisasi menggunakan URL yang bisa diakses secara pribadi atau diakses secara publik.

Plotly

Plotly adalah tools visualisasi data yang bersifat open-source berbasis website. Tools ini bisa kamu gunakan untuk membuat grafis interaktif yang rumit melalui dashboard atau situsnya langsung. 

Kelebihan dari Plotly adalah bisa membuat visualisasi multi grafis saat membandingkan berbagai macam dataset. Menariknya, kamu bisa menggunakan Plotly dalam mode online atau offline serta bisa digunakan di notebook Jupyter. 

FineReport

Pada dasarnya FineReport merupakan software yang digunakan untuk membuat laporan. Akan tetapi, fitur yang dimiliki FineReport bisa menampilkan laporan yang berbasis data dengan baik. Dengan menggunakan FineReport kamu bisa mengintegrasikan data dari sistem bisnis seperti CRM/ERP/OA serta menampilkan data bisnis secara real-time. 

Keyline

Keyline merupakan tools visualisasi data yang memiliki basis Javascript untuk melakukan visualisasi data jaringan dengan menggunakan HTML. Keyline juga cocok untuk digunakan pada semua perangkat, browser, server, maupun database. 

Selain itu, aplikasi ini juga menyediakan 8 layout gratis otomatis yang bisa memindahkan link agar bisa memperlihatkan pola serta anomali yang ditampilkan. 

5 Prinsip Utama dalam Membuat Visualisasi Data

Bersikap Jujur

Sikap jujur mungkin terdengar klise, namun merupakan hal fundamental yang harus dipegang oleh seorang data scientist dalam melakukan visualisasi data. Sebuah presentasi data haruslah bersifat informatif dan sebisa mungkin menghindari terjadinya misinterpretasi. Untuk itu, grafik yang disajikan haruslah jelas dan jujur sehingga dapat dipahami seakurat mungkin oleh ‘pembaca’-nya.

Identifikasi Pembaca

Masalah yang paling sering terjadi dalam visualisasi data adalah ketidakterbacaan grafis data yang disajikan. Hal ini salah satunya disebabkan dalam proses penyajian data, Data Scientist yang bersangkutan tidak mengetahui benar target khalayak yang akan membaca datanya. Sebuah visualisasi data yang baik haruslah mampu beresonansi dengan khalayaknya.

Untuk itu, seorang data scientist dapat memastikan beberapa hal sebelum melakukan visualisasi data:

• Pertama, display data disesuaikan dengan job role pembacanya
• Kedua, pertimbangkan pula latar belakang pendidikan dan keahlian para pembaca dalam memilih topik visualisasi data
• Ketiga, perhatikan pula faktor-faktor seperti budaya dan etnis
• Terakhir, sesuaikan visualisasi data dengan tingkat literasi pembacanya mengenai technical terms, statistika dan bahasa

Utamakan Fungsi daripada Bentuk

Sejalan dengan penjelasan-penjelasan sebelumnya mengenai keterbacaan data, pengutamaan fungsi harus tetap menjadi prinsip yang harus dipegang selama proses visualisasi data. Semua instrumen yang disajikan harus menyampaikan informasi sejelas-jelasnya. 

Meski visual estetik dapat menjadi poin lebih yang membuat orang lebih senang melihat penyajian visualisasi data, namun jangan sampai karena mengutamakan visual yang indah justru poin-poin penting dari visualisasi data menjadi terlewat.

Gunakan Grafik yang Tepat

Proses pengolahan data yang baik, tidak akan tersampaikan dengan optimal bila penyajiannya buruk. Oleh karena itu, seorang Data Scientist harus memilih grafik yang tepat dalam melakukan visualisasi data. Grafik sebaiknya dipilih berdasarkan jenis data dan pesan yang ingin disampaikan. 

Tidak perlu menggunakan terlalu banyak grafik jika memang data sudah jelas dengan hanya menggunakan angka. Selain itu, tidak perlu menggunakan variasi grafik hanya demi estetika. Meski visual penting, namun ketepatgunaan grafik dalam menampilkan data adalah pertimbangan utama.

Highlight Fakta yang Penting

Dalam sebuah visualisasi data, tentu ada bermacam data yang disampaikan. Dari berbagai poin data yang ingin disampaikan, biasanya akan didapati beberapa poin yang tidak boleh dilewatkan. Untuk memastikan poin-poin penting ini tersampaikan, perlu dilakukan penekanan dengan memberikan highlight sehingga para pembaca dapat menangkap poin-poin utama ini. Selain itu, menyajikan data dengan visual yang bebas distraksi juga sangat disarankan.

Beberapa cara yang dapat dilakukan untuk menyajikan visual yang bebas ditraksi adalah dengan menghilangkan berbagai ‘gangguan’ seperti gridlines, sumbu dan label yang tidak penting. Penggunaan warna, pengaturan ukuran serta pola tertentu juga dapat dieksplorasi untuk menekankan fokus pada area tertentu agar highlight informasi dapat ditampilkan.

Cara Membuat Visualisasi Data yang Efektif

Membuat visualisasi data yang efektif membutuhkan beberapa langkah penting, diantaranya:

Cara Membuat Visualisasi Data: Pahami Data

Identifikasi jenis data yang dimiliki seperti numerik, geografis, dll. Lalu, tetapkan tujuan yang ingin disampaikan dengan visualisasi data. Terakhir, pahami audiens yang akan melihat visualisasi data.

Cara Membuat Visualisasi Data: Pilih Jenis Data

Pilih tipe visualisasi yang paling cocok untuk data dan tujuan, misalnya:

• Grafik garis = Untuk menunjukkan tren dari waktu ke waktu
• Diagram batang = Untuk membandingkan nilai antar kategori
• Diagram lingkaran = Untuk menunjukkan proporsi dari keseluruhan
• Peta = Untuk memvisualisasikan data geografis
• Scatter plot = Untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel

Cara Membuat Visualisasi Data: Pilih Alat Visualisasi Data

Gunakan alat atau software yang sesuai, seperti:

• Excel
• Tableau
• Power BI
• Library Python seperti Matplotlib, Seaborn, atau Plotly

Buat Visualisasi Data

Ikuti langkah-langkah berikut:

• Impor Data = Masukkan data Anda ke dalam alat visualisasi
• Plot Data = Buat visualisasi dasar menggunakan fitur-fitur yang tersedia dalam alat tersebut
• Tambahkan Elemen Utama = Sertakan judul, label sumbu, legenda, dan gridlines jika diperlukan
• Interaktivitas = Jika memungkinkan, tambahkan elemen interaktif seperti filter atau hover untuk memperkaya pengalaman pengguna

Evaluasi dan Perbaiki

Mintalah feedback dari orang terkait visualisasi data yang kamu buat dan lakukan penyesuaian hingga perbaikan berdasarkan feedback yang diterima.

Belajar Visualisasi Data dari Nol 

Bagaimana, apakah kamu tertarik mempelajari lebih banyak terkait visualisasi data? Kalau iya, Digital Skola punya solusi pelatihan data science yang pas buat kamu. Kamu bisa belajar untuk jadi seorang data scientist andal dan siap kerja dalam waktu 3 bulan saja. Berikut outline materi ilmu data science yang akan kamu pelajari di kelas:

• Data Science Methodology
• SQL
• Programming with Python
• Analytics with Numpy
• Statistics
• Data Visualization
• Git & Version Control System
• Dataframe
• Machine Learning

Klik button di bawah untuk info lengkap!