Pernahkah membaca suatu laporan, misalnya laporan penjualan bulanan atau tahunan dalam bentuk paragraf? Biasanya, laporan data akan ditampilkan dalam bentuk selain teks. Langkah ini dikenal dengan istilah visualisasi data.
Dimana data tidak disajikan dalam bentuk teks, melainkan dalam bentuk visual. Misalnya dengan tabel atau mungkin dengan grafik. Visualisasi terhadap data seperti ini ternyata meski terlihat sederhana bisa memberi dampak luar biasa besar.
Jika Anda sendiri melihat laporan data dalam bentuk teks, maka dijamin akan bingung dan butuh waktu untuk memahaminya. Berbeda jika sudah tampil dalam bentuk visual. Sekali lihat, bisa langsung paham. Lalu, bagaimana membuat visualisasi pada data?
Dikutip melalui website resmi Telkom University, visualisasi data adalah tampilan grafis atau visual dari sebuah informasi dan data. Suatu data tentu perlu disajikan agar mudah dipahami dan menjadi informasi yang bisa ditentukan tindakan sebagai respon.
Memahami data dengan cepat dan tepat merupakan kebutuhan semua orang di berbagai bidang. Sehingga penyajian data tidak bisa begitu saja dan perlu disajikan dengan baik. Kebutuhan ini menciptakan visualisasi terhadap data.
Secara umum, data bisa disajikan dalam bentuk teks atau mungkin foto (gambar). Namun, perlu tetap diberi informasi yang menjelaskan data tersebut. Paling sederhana, suatu data disajikan dalam bentuk teks yang membentuk kalimat kemudian paragraf.
Namun, data seperti ini butuh waktu untuk dibaca, dipahami, apalagi ditetapkan respon terhadap data tersebut. Maka visualisasi dibutuhkan untuk kemudahan membaca data dan langsung memahaminya dengan tempo lebih singkat.
Jika Anda membaca data dalam bentuk tabel atau mungkin grafik. Maka dijamin lebih mudah memahami informasi dari data tersebut dibanding dalam bentuk teks. Menariknya, visualisasi data bisa dilakukan dengan banyak teknik. Sebab memang jenis visualisasi ini cukup beragam dan akan dijelaskan di bawah.
Data yang ditampilkan dalam bentuk visual seperti yang dijelaskan sekilas sebelumnya, berlaku untuk semua bidang. Visualisasi pada data juga berlaku dalam kegiatan penelitian. Misalnya data hasil pengamatan. Alih-alih disajikan dalam bentuk teks, peneliti biasanya menyajikannya dalam bentuk tabel atau bahkan grafik.
Proses visualisasi data pada penelitian dan bidang lain, bukan dilakukan tanpa alasan atau hanya iseng. Melainkan ada beberapa tujuan yang ingin dicapai dengan mengubah bentuk penyajian data. Diantaranya adalah:
Penyajian data penelitian dalam versi visual membantu memudahkan komunikasi antara peneliti dengan pembaca proposal penelitian dan laporan penelitian. Ketika hasil penelitian dipublikasikan, maka akan memudahkan komunikasi peneliti dengan pembaca publikasi tersebut.
Data yang disajikan dalam bentuk visual akan lebih mudah dipahami. Jika data penelitian dipahami dengan mudah maka akan mendukung kelancaran komunikasi. Peneliti bisa menjelaskan inti atau masalah yang menjadi topik penelitian lewat data visual tersebut.
Selain itu, peneliti bisa mengkomunikasikan mengenai data hasil pengamatan, hasil kuesioner, hasil dari wawancara dengan narasumber, dan sumber-sumber lainnya. Sehingga tidak perlu repot dan tidak ada kesulitan dalam menyajikan data-data tersebut.
Tujuan yang kedua dari visualisasi data penelitian adalah untuk meningkatkan efisiensi waktu. Yakni pada saat membaca dan memahami data, disusul pada saat menentukan tindakan atau solusi atas masalah yang diteliti.
Kegiatan penelitian memang butuh waktu panjang. Bahkan tidak sedikit penelitian yang dilaksanakan dosen bersifat multitahun. Penelitian tersebut bisa berjalan sedikitnya 2 tahun dan bahkan ada yang sampai 5 tahun.
Data yang didapatkan bisa sangat banyak dan butuh waktu untuk memahaminya. Pada saat data penelitian disajikan dalam bentuk visual. Maka waktu yang dibutuhkan untuk memahami data tersebut lebih singkat.
Visualisasi data penelitian juga sangat bermanfaat bagi peneliti itu sendiri. Salah satunya bisa membantu menarik kesimpulan. Data penelitian yang didapatkan tentu perlu diolah atau dianalisis.
Tahapan ini membantu peneliti menarik kesimpulan yang menjadi hasil dari penelitian yang dilakukan. Data yang didapatkan tentu dalam proses tersebut akan dirapikan, dianalisis dengan tools tertentu sesuai kebutuhan, dan disajikan secara visual.
Minimal, peneliti akan merangkum dan merapikan data penelitian dalam bentuk tabel. Sehingga dari semua data yang didapatkan bisa segera dianalisis. Jika data masih tersaji dalam bentuk nonvisual, maka peneliti butuh waktu lebih dalam menarik kesimpulan.
Visualisasi data penelitian dan data jenis lainnya bisa dilakukan dengan banyak cara. Dikutip melalui website Amazon Web Series, terdapat 5 jenis visualisasi pada data penelitian. Berikut penjelasannya:
Visualisasi data temporal adalah penyajian data secara visual dengan satu dimensi saja. Umumnya, tampilan visual akan membentuk titik dan garis. Pada data yang beragam, setiap titik dan garis akan diberi warna berbeda. Sehingga mudah dipahami.
Contoh penyajian data dalam visual temporal adalah menyajikan data dalam bentuk diagram tebar (scatter plot), deret waktu (time series), timeline (tabel daftar berisi jadwal), dan diagram garis.
Diagram tebar
Diagram garis
Jenis visualisasi data penelitian yang kedua adalah visualisasi hirarkis. Yaitu visualisasi pada data-data yang menunjukan hubungan antara satu data dengan data lainnya. Tampilan visualnya akan membentuk diagram hirarki.
Secara umum, visualisasi jenis ini lebih sering digunakan untuk bidang bisnis. Selain itu, juga cukup umum digunakan di dunia pendidikan. Misalnya diagram pohon untuk menjelaskan suatu materi kepada siswa maupun mahasiswa.
Berikutnya adalah visualisasi data jaringan atau network, yaitu tampilan visual dari berbagai data yang satu sama lain saling terkait atau memiliki hubungan. Jika ada 3 jenis data dan saling terkait, maka kurang cocok ditampilkan dengan metode hirarki. Melainkan dengan model jaringan.
Jadi, jika memang ada beberapa data atau semua data yang saling berkaitan. Maka untuk memudahkan visualisasinya bisa memakai teknik jaringan. Sekilas, tampilan visual data mirip dengan rasi bintang, rumus kimia, dll.
Berikutnya adalah visualisasi data multidimensi yaitu visualisasi terhadap data penelitian dalam bentuk 2 dimensi, 3 dimensi, dan seterusnya. Sehingga secara tampilan bisa terlihat lebih menarik dan menyajikan informasi yang kompleks.
Jenis visualisasi ini sering dipilih untuk memvisualisasikan data yang kompleks. Misalnya yang memiliki banyak variabel. Contoh dari visualisasi ini adalah penyajian data dalam bentuk pie chart, stacked-bar, dan histogram.
Stacked bar (diagram batang).
Pie chart
Terakhir adalah visualisasi data penelitian geospasial, yaitu visualisasi suatu data dengan memberikan gambaran data lengkap untuk mempresentasikan wujud nyata dari benda atau ruang.
Pada model ini, data akan ditampilkan secara visual yang nyata. Artinya, bentuk dari data akan digambarkan dengan jelas. Misalnya data negara yang melakukan impor besar. Maka peneliti bisa menggunakan peta dan diberi tanda berupa gambar beras untuk menunjukan data negara mana saja yang rutin mengimpor beras.
Visualisasi dalam teknik ini bisa dalam bentuk kartograf dan bisa juga dalam bentuk heatmap.
Contoh tampilan kartograf
Contoh heatmap.
Proses visualisasi data penelitian menjadi lebih mudah dengan bantuan sejumlah tools atau aplikasi. Berikut beberapa diantaranya:
Microsoft Excel menjadi aplikasi pengolah data sekaligus tools visualisasi pada data yang banyak diandalkan. Sebab penggunaannya mudah, apalagi aplikasi ini sudah mulai diperkenalkan di jenjang sekolah di Indonesia.
Dalam menu “Insert” terdapat pilihan visualisasi semua data yang disusun dalam sel Excel. Baik itu dalam grafik, diagram batang, diagram titik, diagram hirarki, dan lain sebagainya. Cukup beberapa klik, maka proses visualisasi sudah selesai dilakukan.
Tools kedua untuk proses visualisasi terhadap data penelitian adalah Google Data Studio. Saat ini nama program menjadi Looker Studio dan dimiliki serta dikelola oleh Google. Sehingga sifatnya gratis dan cukup memiliki email di Gmail.
Tersedia banyak template untuk proses visualisasi. Baik itu untuk laporan penjualan, laporan jumlah pengunjung akun media sosial, dan bahkan tersedia dokumen kosong. Sehingga bisa membuat visualisasi dari nol sesuai kebutuhan.
Tableau menjadi salah satu tools pembuat visualisasi data penelitian yang bisa dipertimbangkan. Sifatnya memang berbayar, akan tetapi sejalan dengan beragamnya fitur, template, dan hasil akhir visualisasi.
Pada tools ini, pengguna bisa membuat visualisasi dalam semua jenis seperti yang dijelaskan sebelumnya. Termasuk dalam model kartograf (geospasial), sehingga hasil visualisasi lebih menarik dan profesional. Website resminya bisa dikunjungi di tautan https://www.tableau.com/.
Berikutnya adalah QlikView yang memiliki fungsi mirip dengan Google Data Studio. Tools ini bisa membantu proses visualisasi data dan dihubungkan langsung dengan sejumlah akun media sosial sampai website.
Sehingga membantu mendapat laporan data kunjungan atau data lain di akun Instagram, Facebook, kanal YouTube, dan sebagainya. Hanya saja sifatnya berbayar dan menyajikan data yang lebih kompleks serta tampilan lebih menarik. Website resminya di tautan https://www.qlik.com/us/products/qlikview.
Setelah memahami apa itu visualisasi data dan jenis-jenisnya. Maka bisa memudahkan proses visualisasi untuk data penelitian yang sudah didapatkan. Apabila masih merasa bingung dan kesulitan.
Maka berikut adalah beberapa contoh visualisasi untuk data penelitian dalam berbagai jenis yang bisa dipelajari dikutip dari website SPADA (Sistem Pembelajaran Daring Indonesia) Kemdikbud:
Ada banyak jenis visualisasi data yang salah satunya bisa dipilih oleh peneliti. Dalam menentukan pilihan, bisa mempertimbangkan ketersediaan waktu dan tenaga maupun biaya.
Selain itu, mengutamakan metode visualisasi yang dianggap paling mudah dan cepat adalah yang paling dianjurkan. Jadi, jika visualisasi dalam bentuk tabel dipandang lebih praktis dan efisien. Maka bisa dijadikan pilihan utama dibanding jenis atau metode lain.
Jika memiliki pertanyaan atau ingin sharing pengalaman berkaitan dengan topik visualisasi data dalam artikel ini. Jangan ragu menuliskannya di kolom komentar. Klik juga tombol Share agar informasi dalam artikel ini tidak berhenti di Anda saja. Semoga bermanfaat.
Pada saat menerbitkan buku, penerbit yang dipilih sering menambahkan halaman prancis atau half title dalam…
Menggunakan tools pendeteksi AI tentu menjadi langkah tepat bagi guru dan dosen. Tools ini bisa…
Proses menulis biasanya diawali dengan menulis draft dan disebut sebagai draft pertama. Penulisan draft menjadi…
Salah satu tahapan penting dalam proses menulis adalah swasunting atau self editing. Melakukan swasunting membantu…
Menggunakan AI untuk parafrase memang menjadi pilihan banyak akademisi saat ini, baik itu dosen maupun…
Menggunakan AI untuk membuat mind mapping atau peta konsep, tentunya menjadi alternatif yang banyak dipilih.…