Visualisasi Data, Bagaimana Caranya?

Tidaklah mengherankan jika sebagian besar orang lebih menyukai presentasi visual alih-alih sekumpulan angka yang disusun rapi dalam tabel. Perasaan senang yang sama juga ditemukan pada arkeolog ketika kahirnya menemukan peradaban yang sudah ditelitinya bertahun-tahun, juga pada data scientist ketika data yang mereka kumpulkan mulai menunjukkan sesuatu. Visualisasi data memegang dua peran penting: menyampaikan hasil secara jelas kepada audiens yang lebih luas serta membantu membuat kesimpulan dan dugaan yang bisa digunakan untuk menentukan langkah selanjutnya dari suatu proyek. Ada beberapa metode yang umum digunakan dalam membuat visualisasi data, artikel ini akan membahas beberpa di antaranya.

Mari kita mulia dengan histogram. Histogram menunjukkan seberapa sering/banyak sejumlah angka untuk data tertentu muncul dalam suatu periode waktu. Biasanya data dalam histogram digambarkan sebagai sumbu x yang memuat variabel yang diteliti dan sumbu y berisi periode waktu pengamatan. Histogram terkadang dikenal juga sebagai bar charts. Masih berdekatan dengan histogram, pie charts lebih umum digunakan untuk menampilkan data
berdasarkan kategorisasi tertentu. Baik bar maupun pie charts cocok untuk menampilkan data yang terdiri dari nilai-nilai yang tetap dan jelas.

Masih dengan sumbu x dan y, salah satu bentuk diagram yang cukup sederhana adalah scatter and line plots. Jenis visualisasi ini umunya digunakan untuk menyelidiki hubungan antara dua variabel, karena korelasi korelasi di antara keduanya akan tampak. Perbedaan antara scatter dan line hanya pada wujudnya, line plots sejatinya adalah scatter plots yang diberikan garis untuk menghubungkan titik-titik yang behubungan. Scatter and line plots cenderung lebih fleksibel karena kita dapat menambahkan dimensi nilai lain hanya dnegan menambahkan perbedaan warna pada titik dan garisnya.

Metode selanjutnya adalah heat map, yang menggunakan warna dalam suatu matriks atau tampilan peta untuk menunjukkan frekuensi konsentrasi dari suatu data tertentu di lokasi tertentu. Atau dengan kata lain, heat map menunjukkan seberapa sering suatu lokasi menerima interaksi yang menghasilkan data. Biasanya, heat map digunakan untuk menganalisa persebaran tren tertentu, atau menemukan ketertarikan dari masyarakat di wilayah tertentu. Lokasi dan target sumber data yang ditentukan adalah kunci dari diagram heat map.

Salah satu bentuk visualisasi data yang cukup unik adalah word clouds. Dalam suatu pengamatan, mungkin kita ingin mengetahui seberapa sering kata tertentu muncul. Bar dan pie charts mungkin bisa digunakan, namun mereka lebih efektif digunakan untik data yang berupa angka alih-alih kata. Di word clouds, kita bisa menyaring kata-kata yang sangat mungkin muncul cukup sering dan mengganggu pengamatan yang kita lakukan seperti kata sambung dan sebagainya. Setelah menyaring, kita bisa melihat frekuensi kemunculan sebuah kata berdasarkan ukuran dan warnanya.

Masih ada banyak lagi cara-cara visualisasi data yang bisa dipakai. Tergantung pada faktor-faktor yang melatarbelakanginya, metode terntentu bisa lebih efektif dibandingkan metode lain. Terlepas dari metodenya, visualisasi merupakan bagian yang penting dilakukan dalam suatu pengamatan. Bukan hanya memudahkan pengamat menganalisa data yang terkumpul, visualisasi membantu agartemuan yang didaaptkan dari pengamatan tersebut dapat tersampaikan dengan baik, dan lebih mudah diterima oleh msyarakat umum.