VISUALISASI DATA PART 2

Hallo selamat datang di visualisasi data part 2 disini saya akan membahas presentasi data yaitu berkaitan dengan laporan dan dasboard. Disini juga saya akan membahas jenis grafik baik fungsi maupun penggunaannya.

Gambar 1.0 Ilustrasi Grafik (https://academy.dqlab.id/)

Laporan

Laporan adalah koleksi data statis yang disampaikan kepada para pemangku kepentingan secara berkala

Kelebihan

• cocok digunakan utnuk memberikan gambaran singkat tentang data historis tingkat tinggi yang dimilki suatu organisasi misalnya penjualan bulanan pada suatu lembaga keuangan
• laporan dapat dirancang dan dikirm secara berkala mingguan atau bulanan
• sebagai referensi informasi yang terorganisir dan mudah diperoleh
• laporan dapat dirancang dengan cepat dan mudah untuk digunakan selama anda terus mengurusnya
• laporan mencerminkan data yang telah dibersihkan dan disortir

Kekurangan

• laporan membutuhkan pemeliharaan rutin
• tidak menarik secara visual
• karena mereka tidak otomatis atau dinamis, laporan tidak menunjukkan data yang aktual dan berkembang

DASBOARD

Dashboard merupakan sebuah tampilan geographic informations yang berfungsi untuk memantau suatu peristiwa, membantu proses pembuatan keputusan, melihat trend dan membagikannya kepada orang lain. Dasboard memantau data yang masuk secara aktual. Dashboard berisi beberapa visualisasi atau grafik yang terintegrasi dalam satu layar dan dibuat berdasarkan dengan siapa kita akan berbagi informasi. Pada dasarnya, dashboard digunakan sebagai media untuk bercerita mengenai hidden layer yang ada pada data yang terdiri dari elemen yang saling terintegrasi, seperti peta persebaran, tabel, chart, indikator, dan lain sebagainya.

Kelebihan

• untuk memperoleh informasi yang mencerminkan data yang masuk secara aktual
• dynamic, automatic, interactive
• memberikan tim anda lebih banyak akses terhadap informasi yang dicatat, anda dapat berinteraksi melalui data dengan menggunakan filter dan sorting
• karena sifatnya yang dinamis dasbor dapat digunakan dalam jangka panjang
• jika para pemangku kepentingan perlu mengakses informasi secara kontinu dasbor dapat menjadi pilihan yang lebih efisien dibandigkan melihat laporan secara berulang-ulang yang mana akan menghemat waktu
• menarik untuk dilihat
• Dasbor mengatur informasi dari beberapa dataset ke satu lokasi pusat, sehingga dapat menghemat waktu secara signifikan

Kekurangan

• dibutuhkan banyak waktu untuk merancang dasbor, sehingga bisa jadi kurang efisien dibandingkan laporan terutama jika dasbor tidak terlalu sering digunakan
• jika ada kerusakan pada tabel dasar dibutuhkan banyak waktu agar dasbor dapat berfungsi kembali
• kadang orang dapat kewalahan karena terlalu banyaknya informasi dalam dasboard, jika anda tidak terbiasa melihat data melalui dasboard

Manfaat Untuk Analis Data

• Sentralisasi : Berbagi satu sumber data dengan semua pemangku kepentingan
• Visualisasi : Menampilkan dan memperbarui data yang masuk secara aktual
• Wawasan : Mengambil informasi yang relevan dari berbagai dataset yang berbeda
• Kustomisasi : Membuat tampilan kustom yang didedikasikan untuk orang, proyek, atau presentasi data tertentu

Manfaat Untuk Pemangku Kepentingan

• Sentralisasi :Bekerja dengan pandangan yang komprehensif tentang data, inisiatif, tujuan, proyek, proses, dan banyak lagi
• Visualisasi :Mengidentifikasi perubahan tren dan pola dengan lebih cepat
• Wawasan :Memahami cerita di balik angka-angka untuk tetap mengawasi arah tujuan dan mengabil keputusan berbasis data
• Kustomisasi :Menggali informasi pada area yang lebih spesifik sesuai minat atau persoalan khusus

Membuat Dasoboard

Untuk membuat dasboard yang baik ada beberapa langkah yang harus dilakukan yaitu :

• Mengidentifikasi pemangku kepentingan yang perlu melihat data tersebut dan bagaimana mereka akan menggunakannya
• Mendesain dasbor (apa yang harus ditampilkan) : Gunakan header yang jelas untuk memberi label informasi, Tambahkan deskripsi teks singkat untuk setiap visualisasi, dan Tampilkan informasi yang paling penting di bagian atas
• Buat mockup jika diperlukan. Ini opsional, tetapi banyak analis data membuat sketsa dasbor sebelum membuatnya.
• Pilih visualisasi yang akan Anda gunakan di dasbor. Misalnya jika kita perlu menunjukkan perubahan nilai dari waktu ke waktu, grafik garis atau grafik batang mungkin menjadi pilihan terbaik. Jika tujuan kita adalah untuk menunjukkan bagaimana setiap bagian berkontribusi pada keseluruhan jumlah yang dilaporkan, bagan pai atau donat
• Membuat filter sesuai kebutuhan. Filter memperlihatkan data tertentu dan menyembunyikan sisanya di dasbor. Hal ini bisa sangat membantu untuk mengidentifikasi pola dan menjaga agar data asli tetap utuh. Analis data biasa menggunakan dan berbagi dasbor yang sama, tetapi mengatur kebutuhannya masing-masing dengan menggunakan filter.

Jenis-jenis Dasboard

• Dasboard Strategis : berfokus pada tujuan dan strategi jangka panjang pada tingkat metrik tertinggi
• Dasboard Operasional : pelacakan kinerja jangka pendek dan tujuan menengah
• Dasboard Analitis : terdiri dari dataset dan perhitungan matematis yang digunakan dalam dataset tersebut

Hal Penting Yang Harus Di Pahami

• Penting untuk diingat bahwa data yang diubah akan ditarik ke dasbor secara otomatis hanya jika struktur datanya sama. Jika struktur datanya berubah, Anda harus memperbarui desain dasbor sebelum datanya dapat diperbarui secara langsung.
• Sama seperti bagaimana dasbor di pesawat menunjukkan jalur penerbangan kepada pilot, dasboard yang kita buat juga melakukan hal yang sama bagi para pemangku kepentingan. Dasbor membantu pemangku kepentingan dalam menelusuri berlangsungnya proyek dalam data. Jika kita menambahkan penanda yang jelas dan menyoroti poin penting di dasbor kita, pengguna lain akan memahami ke mana arah cerita data kita. Kemudian, kita dapat bekerja sama untuk memastikan tercapainya tujuan bisnis.

JENIS-JENIS GRAFIK

Histogram

Gambar 1.1 Ilustrasi Histogram (https://academy.dqlab.id/)

Untuk menampilkan distribusi data. Berbentuk diagram batang, digunakan untuk menyajikan data kelompok

Scatter plot with bubble size

Gambar 1.2 Ilustrasi Scatter plot with bubble size (https://academy.dqlab.id/)

Jika ada tiga atau lebih variabel yang akan digunakan untuk menyajikan suatu data ke dalam grafik agar dapat digambarkan relasinya

Line chart

Gambar 1.3 Ilustrasi Histogram (https://academy.dqlab.id/)

Digunakan untuk menunjukkan tren dari waktu ke waktu, Sumbu X biasanya mewakili periode waktu, sumbu Y menggambarkan nilai/kuantitas. Untuk kasus perubahan volume penjualan tiap minggunya dalam satu tahun dengan telah berhasilnya beberapa produk dijual

Stacked area chart

Gambar 1.4 Stacked area chart (Stacked area chart)

Untuk kasus perubahan volume penjualan tiap minggunya dalam satu tahun, dan ingin dilihat komposisi untuk masing-masing segment

Teks dan angka

Gambar 1.5 Ilustrasi Teks dan angka (https://academy.dqlab.id/)

catatan hanya 1–2 data yang ingin ditampilkan , Beri penebalan atau warna berbeda pada angka atau teks yang ingin ditonjolkan agar perhatian pembaca terarah pada bagian tersebut.

Diagram area

Gambar 1.6 Ilustrasi Diagram area(https://academy.dqlab.id/)

pengembangan dari diagram garis, digunakan untuk menggambarkan nilai total dalam angka maupun persentase dari waktu ke waktu. Pemilihan warna dan volume area menjadi penting untuk menitikberatkan bagian mana yang ingin ditonjolkan. Yang perlu diperhatikan saat menggunakan diagram ini adalah, jangan sampai ada area yang menutupi area lain.

Diagram batang/ bar chart

Gambar 1.7 Ilustrasi bar chart(https://academy.dqlab.id/)

paling cocok untuk komparasi data dengan banyak kategori atau rangkaian data (data series),Lebar batang dalam horizontal bar ditentukan dari nilai data pada sumbu X. Tinggi batang sekitar dua kali celah antarbatang. mengurutkan kategori berdasarkan besar nilainya, Untuk jenis data kategori, jarak antarbatang tidak boleh terlalu rapat karena setiap batang merupakan kategori yang berdiri sendiri, bukan suatu rangkaian data yang saling terkait, Urutan kategori tidak boleh diubah, harus sesuai dengan jenjangnya.

Grafik kolom

Gambar 1.8 Ilustrasi Grafik Kolom(https://academy.dqlab.id/)

melihat perbandingan sejumlah kategori dan atau perubahannya dalam periode waktu tertentu, Saat digunakan untuk menampilkan tren, fungsinya sama dengan grafik garis (line chart). Perubahan waktu ini tercermin pada sumbu X. Jangan gunakan sumbu Y untuk keterangan waktu. Cara membacanya dari kiri ke kanan, jadi semakin ke kanan, waktunya semakin baru atau menuju ujung waktu (urut waktu). Gunakan satu warna untuk semua kolom.

Grafik lingkaran/ pie chart

Gambar 1.9 Ilustrasi Pie chart(https://academy.dqlab.id/)

menggambarkan komposisi antarbagian pada suatu kesatuan utuh, Bagian ini biasanya direpresentasikan dalam satuan persen, kategori yang ditampilkan tidak banyak, misal 5 bagian

Grafik donat

Gambar 2.0 Ilustrasi Grafik donat(https://academy.dqlab.id/)

bentuk lain dari pie chart, fungsinya juga merepresentasikan proporsi atau komposisi antarbagian. Jumlah total bagian pun seratus persen. Karena tampilannya lebih sederhana, grafik ini juga kerap dimodifikasi menjadi setengah lingkaran. Uniknya, meski dibentuk separuh lingkaran, jumlah seluruh bagiannya tetap seratus persen.

Scatter plot

Gambar 2.1 Ilustrasi Scatter plot(https://academy.dqlab.id/)

digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel. Masing-masing data diplot menjadi sebuah titik yang diposisikan sesuai nilai pada sumbu XY. Sumbu X mewakili nilai abstrak yang tidak tergantung variabel lain, sehingga disebut variabel independen. Adapun nilai Y merupakan variabel dependen dan ditempatkan pada sumbu vertikal.

Get Huans’s stories in your inbox

Join Medium for free to get updates from this writer.

Remember me for faster sign in

tipe grafik yang digunakan untuk menggambarkan suatu data dengan menggunakan koordinat cartesian. Data-data yang di tampilkan menggunakan scatter plot di represntasikan dengan titik yang terletak di antara 2 axis. Scatter Plot baik digunakan ketika kita ingin melihat relasi antara 2 variabel. Scatter Plot juga dapat digunakan untuk melihat trend jumlah suatu data lebih besar di variabel mana.

Yang perlu menjadi perhatian adalah, karena wujudnya berupa titik-titik tersebar, bantulah audiens dengan garis rata-rata atau penanda khusus yang menjadi standar data, misalnya target penjualan atau batas nilai minimal.

Jenis grafik ini dapat dimodifikasi menjadi bubble chart, sehingga data yang digunakan dapat dikombinasikan dengan variabel ketiga dan nilainya digunakan untuk menentukan besar balon data.

Peta

Gambar 2.2 Ilustrasi Peta(https://academy.dqlab.id/)

• Contoh data spasial berbentuk titik adalah lokasi kantor cabang atau pasar.
• data spasial berisi koordinat, minimal terdiri dari dua koordinat dua dimensi (x dan y). Satu koordinat lagi (z) dapat ditambahkan untuk gambar tiga dimensi. dapat terdiri dari satu titik (point) atau banyak titik yang saling terhubung menjadi seperti dibawah ini

Grafik radar

Gambar 2.3 Ilustrasi Grafik radar(https://academy.dqlab.id/)

bisa dipakai untuk membandingkan beberapa kategori. Hindari terlalu banyak kategori karena akan membuat garis/area dalam grafik bertumpuk berlapis-lapis.

Grafik ini menampilkan data multivariabel yang digambarkan dalam koordinat polar pada sumbu berbeda-beda dengan satuan/unit yang sama. Panjang jari-jari menggambarkan nilai setiap variabel.

Jumlah variabel ideal adalah 6–8 variabel. Setiap variabel memiliki satu sumbu yang dipisahkan dalam sudut yang sama dengan sumbu yang lain sehingga grafik tampak simetris.

Slope graph

merupakan salah satu cara membandingkan dua kategori/kelompok dengan berbagai variabel.
Dengan slope graph, aku dapat menghilangkan garis zero based dan fokus pada kisaran angka persentase dalam data

Mungkin sekian untuk artikel saya tentang VISUALISASI DATA PART 2, see you:)