Kenali 5 Red Flags dalam Membuat Visualisasi Data
Visualisasi data merupakan proses penggunaan elemen visual seperti grafik, diagram, atau plot untuk mempermudah pemahaman informasi oleh individu yang tidak memiliki latar belakang teknis dalam industri data. Kemampuan untuk membuat visualisasi data ini umumnya diperlukan dalam berbagai peran, termasuk data scientist, data analyst, marketing analyst, dan digital marketer. Pemahaman tentang visualisasi data adalah keterampilan yang sangat vital untuk menjelaskan dan menyampaikan informasi yang terkandung dalam data secara efisien.
Namun, kesalahan terbesar yang dilakukan oleh sebagian besar data analyst adalah penggunaan visualisasi data yang tidak sesuai tujuannya. Kesalahan dalam membuat visualisasi data berpotensi mengganggu pemahaman data setali dua uang menyebarkan informasi kurang akurat. Oleh karena itu, sangat penting memahami red flag atau kesalahan-kesalahan yang berpotensi mengakibatkan visualisasi data menjadi tidak menarik dan membingungkan audiens.
1. Overplotting
Overplotting adalah situasi di mana terlalu banyak titik data dalam grafik atau plot sehingga penempatan plot menjadi tumpang tindih satu sama lain. Akibatnya, jika terjadi hal tersebut, awam data sulit untuk menangkap pola atau tren yang jelas. Overplotting adalah salah satu masalah paling umum terjadi dalam visualisasi data, terutama pada grafik sebar (scatter plots) di mana setiap titik mewakili suatu data. Ketika ada terlalu banyak titik dalam plot dan mereka tumpang tindih, visualisasi jadi terlalu padat dan tidak informatif.
2. Over-Embellishing
Dalam konteks visualisasi data, over-embellishing mengacu pada tindakan yang tidak perlu atau berlebihan dalam menambahkan elemen visual, seperti warna-warna yang mencolok, dekorasi grafik yang rumit, atau efek visual yang berlebihan pada grafik atau plot. Tujuan visualisasi data adalah untuk menyampaikan informasi dengan jelas dan efektif. Over-embellishing justru mengganggu adanya pencapaian tujuan visualisasi data yang menarik karena berpotensi mengaburkan pesan data, membuat visualisasi sulit dibaca, atau bahkan membingungkan seorang pengambil keputusan.
3. Kurangnya penggunaan anotasi
Anotasi adalah teks, label, panah, atau elemen tambahan lainnya yang digunakan untuk menjelaskan atau mengidentifikasi poin-poin kunci dalam visualisasi data. Ketika elemen anotasi diabaikan bisa mengakibatkan visualisasi tersebut sulit dipahami oleh audiens. Mungkin audiens tidak mengetahui apa yang sedang ditunjukkan atau bahkan mereka sampai kesulitan mengenali elemen-elemen yang signifikan dalam data. Dampaknya adalah berkurangnya efektivitas visualisasi dalam menyampaikan pesan atau temuan yang ingin disampaikan.
4. Memilih jenis grafik yang tidak tepat
Kesalahan dalam memilih jenis grafik yang tidak sesuai adalah situasi di mana seseorang menggunakan jenis grafik yang kurang efektif atau tidak cocok untuk mewakili data atau informasi yang hendak disampaikan. Pemilihan jenis grafik yang tidak tepat bisa mengaburkan pesan data atau membuat visualisasi menjadi kurang informatif. Sebagai contoh, seorang data analyst menggunakan pie chart untuk menampilkan perbandingan antara penjualan produk dan lokasi pemasaran. Hal ini karena pie chart lebih cocok untuk menunjukkan komposisi atau bagian dari suatu keseluruhan, seperti market share misalnya. Dalam kasus ini, grafik batang atau grafik garis (line chart) mungkin lebih sesuai.
Pemilihan jenis grafik yang tepat sangat penting untuk memastikan visualisasi data efektif dan mudah dipahami. Hal ini membantu audiens memahami informasi lebih baik sambil mengidentifikasi pola atau tren yang relevan dalam data. Jadi, untuk menghindari kesalahan ini, selalu pastikan untuk memilih jenis grafik paling sesuai dengan data yang kamu miliki dan pesan yang ingin disampaikan.
5. Kesalahan dalam penggunaan skala
Kesalahan dalam pengukuran data akibat skala yang tidak tepat dapat mengarah pada pengambilan keputusan keliru. Keputusan berdasarkan informasi yang disajikan dalam visualisasi tidak akurat dapat merugikan perusahaan atau organisasi. Penggunaan skala yang sesuai dengan data sangat penting untuk memastikan visualisasi data akurat dan informatif. Dalam beberapa kasus, skala logaritmik mungkin digunakan untuk mengatasi variasi data yang besar. Memilih skala yang tepat membantu mencegah kesalahan interpretasi dan memastikan visualisasi data memberikan gambaran yang jujur dan sesuai dengan data asli.
Membuat visualisasi data memang terlihat mudah. Tapi, setelah memerhatikan beberapa poin di atas, kamu bisa lebih berhati-hati dan bisa jadi bahan perbaikan untuk visualisasi data kamu lebih keren dan menarik.
