Prinsip Data Visualization yang Efektif
- Pengertian Data Visualization
Data visualization adalah salah satu jenis komunikasi visual yang menyediakan cara yang koheren dalam menyajikan data kuantitatif, termasuk didalamnya adalah kumpulan data-data dalam jumlah besar. Dengan menggunakan elemen-elemen visual seperti bagan, grafik, dan peta, data visualization menyediakan cara yang dapat diakses untuk melihat dan memahami trend, outliers, dan pattern dalam data tertentu.
- Beberapa Prinsip Data Visualization yang Efektif
- Tentukan jenis visualisasi yang akan digunakan
Sebelum memilih software yang akan digunakan dalam membuat data visualization, prinsip pertama yang sangat penting sebelum membuat data visualization adalah memprioritaskan informasi apa yang ingin dibagikan kepada audiens. Hal ini perlu dilakukan agar tidak membatasi kita dalam menyajikan data visualization yang efektif.
- Gunakan software yang tepat
Data visualization yang efektif biasanya membutuhkan good command dari satu atau lebih software. Dengan kata lain, mungkin tidak realistis untuk mengharapkan angka-angka yang kompleks, teknis, dan efektif jika kita menggunakan program spreadsheet sederhana. (atau software lain yang tidak dirancang untuk membuat angka yang kompleks, teknis, dan efektif).
Hal ini juga akan memungkinkan kita untuk mempelajari software–software baru dalam membuat data visualization yang efektif dan menarik. Zaman sekarang, tersedia banyak pilihan software yang murah (atau bahkan gratis) dan dilengkapi dengan resources yang banyak tersedia secara online.
- Pahami target audiens
Data visualization akan menjadi tidak berguna jika tidak dirancang untuk berkomunikasi dengan jelas dengan target audiens. Data visualization seharusnya compatible dengan keahlian dari audiensnya dan memungkinkan audiens untuk melihat dan memproses data dengan mudah dan cepat.
- Gunakan visual features untuk menampilkan data dengan benar
Menentukan jenis grafik apa yang terbaik untuk memvisualisasikan data dari sekian jenis grafik yang tersedia merupakan seni tersendiri. Grafik yang tepat tidak hanya membuat data lebih mudah dipahami, tetapi juga grafik yang tepat dapat menyajikan data dengan cara yang paling akurat. Sehingga, untuk memilih grafik yang paling tepat, kita perlu mempertimbangkan jenis data yang apa perlu disampaikan dan kepada siapa data itu akan disampaikan.
- Jaga agar tetap teratur dan koheren
Koherensi atau kecocokan sangat penting saat menyusun kumpulan data yang besar menjadi sebuah visualisasi. Desain yang koheren akan memudahkan pengguna untuk memproses informasi dengan mudah.
Membuat sebuah hierarki dalam data akan menunjukkan berbagai titik data dalam sudut pandang yang relevan bagi decision makers. Kita dapat mengurutkan dari nilai tertinggi ke nilai yang terendah untuk menekankan nilai tertentu atau menampilkan dengan jelas kategori mana yang lebih penting bagi audiens.
Selain berdasarkan urutan data yang ditampilkan, warna yang digunakan dan ukuran dari berbagai elemen dari sebuah grafik dapat membantu pengguna untuk memahami data dengan lebih mudah.
- Tidak mendistorsi/ merusak data
Data visualization yang efektif seharusnya dapat bercerita dengan jelas dan menghindari distorsi. Distorsi data dapat dihindari dengan cara menggunakan representasi visual yang mewakili kumpulan data secara akurat. Contoh representasi visual yang dapat dihindari penggunaannya adalah pie chart dalam bentuk 3D.
Data visualization dapat mengarahkan audiens kearah suatu kesimpulan tanpa harus merusak data itu sendiri. Hal ini dapat menjadi sangat berguna dalam merancang hal-hal seperti infografis untuk konsumsi publik, yang biasanya dibuat untuk mendukung suatu kesimpulan daripada dibuat hanya untuk menyampaikan data secara umum.
- Minta feedback
Pada kenyataannya, meskipun ada banyak prinsip dan teori mengenai data visualization yang efektif, salah satu prinsip yang paling efektif adalah data visualization yang terhubung dengan audiens. Oleh karena itu, figure authors didorong untuk mencari external review dari figures yang sudah mereka buat. Review yang diberikan oleh beberapa kolega ataupun dari pihak eksternal seringkali dapat memberikan feedback yang berguna seperti apa yang dirasakan audiens.
Sumber:
– https://www.toptal.com/designers/data-visualization/data-visualization-best-practices
– https://www.toptal.com/designers/data-visualization/data-visualization-tools
– https://www.tableau.com/learn/articles/data-visualization
– https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389920301896
