Baca berita dengan sedikit iklan, klik di sini
TEMPO.CO, Jakarta - Dewasa ini, teknologi digital memungkinkan pengumpulan data dalam jumlah luar biasa besar (gigantik) yang bisa digunakan untuk berbagai keperluan, mulai dari prediksi perilaku konsumen sampai analisa politik dan ekonomi. Hanya saja, dalam banyak perbincangan soal pemanfaatan big data, orang kerap melupakan satu topik yang sebenarnya krusial: visualisasi data.
Baca berita dengan sedikit iklan, klik di sini
Damar Aji Pramudita, programmer di divisi Business Intelligence perusahaan decacorn digital, GoJek, menilai visualisasi yang baik adalah kunci untuk membuat audiens lebih memahami pesan di balik data.
Baca berita dengan sedikit iklan, klik di sini
Baca berita dengan sedikit iklan, klik di sini
"Data tidak hanya sekedar angka, melainkan sumber informasi. Data harus dibuat menjadi menarik agar setiap informasi yang ada di dalam data dapat tersampaikan kepada khalayak dengan baik," katanya ketika diwawancarai di kantor Tempo, pertengahan Oktober 2019 lalu.
Data visualization merupakan hal yang penting karena otak manusia lebih mudah memproses informasi visual dibandingkan angka. Visualisasi data yang bagus dapat membantu publik yang awam memahami data kompleks. Damar, yang juga mantan fraud analyst di sebuah perusahaan telekomunikasi nasional ini, menegaskan bahwa mengolah data menjadi bentuk yang lebih mudah dicerna khalayak, membutuhkan kombinasi keterampilan analisa data dan desain visual.
Menurut Damar, sudah banyak aplikasi yang beredar di internet untuk mempermudah pembuatan visualisasi data. Ada Piktochart, Infogram, Flourish.studio, dan beberapa aplikasi yang memudahkan publik mengolah data yang memiliki visual yang baik.
Di tempat kerjanya, Damar memanfaatkan visualisasi data dalam setiap presentasi. Visualisasi yang tepat bisa menunjukkan informasi penting soal apa saja yang sudah terjadi dalam perusahaannya. Contohnya, animasi bar chart yang menunjukkan pergerakan ranking perusahaan berdasarkan nilai valuasinya dari tahun ke tahun.
“Menurut saya itu merupakan contoh yang bagus bagaimana data visualization bisa menyampaikan informasi dengan lebih mudah dan atraktif," kata Damar. "Di domain bisnis, saya rasa sudah sangat banyak perusahaan-perusahaan yang menyadari pentingnya data dalam menunjang keputusan perusahaan dan memiliki tim khusus data visualization dalam organisasinya."
Menurut Damar, data visualization merupakan bidang multidisiplin yang membutuhkan kemampuan desain dan analisis data, dua keahlian yang mungkin dianggap datang dari dua kutub yang berbeda. "Jadi tantangannya adalah bagaimana menyeimbangkan dua disiplin ini," katanya.
Di satu sisi visualisasi data membutuhkan data analisis yang benar agar informasi yang disampaikan tepat. Namun di sisi lain, kita juga harus menampilkan data visualization secara menarik, misalnya dari pemilihan layout, warna, ataupun typography, agar informasi tersebut bisa sampai ke pembaca dengan mudah.
Insight yang diperoleh dari data akan lebih mudah dan lebih cepat dicerna apabila direpresentasikan dalam bentuk visual. Dengan visualisasi data, pembaca dapat mengamati pola-pola yang tidak tampak kalau semua diamati dalam bentuk angka saja.
Menurut Damar, bukan hanya data visualization yang sangat penting untuk diketahui oleh publik, namun Data Literacy secara keseluruhan. "Data Literacy sendiri maksudnya kemampuan untuk membaca, memahami, dan bekerja dengan data, termasuk di antaranya membaca grafik atau chart dan mengambil kesimpulan darinya," katanya lagi.
Damar adalah kontributor aktif untuk sebuah web interaktif bernama The Pudding (https://pudding.cool). "Saya cukup bangga dengan beberapa artikel yang saya buat untuk The Pudding, salah satu media yang rajin menampilkan esai dengan data visualization," katanya. "Membuat artikel untuk mereka jadi kebanggaan tersendiri untuk saya," katanya.
Proses kerja Damar biasanya diawali dengan mengajukan topik dan garis besar cerita ke tim The Pudding. Di dalam proposal itu, dia juga membuat pertanyaan-pertanyaan yang ingin dijawab dengan data, semacam research questions.
Setelah itu dilanjutkan dengan pencarian data. "Karena topik yang saya ajukan sering seputar film, saya mengambil data dari IMDb," kata Damar. Data ini kemudian perlu dibersihkan dulu agar siap untuk dianalisis. "Saya menggunakan Python dan SQL untuk proses ini."
Langkah berikutnya adalah tahap eksplorasi data berdasarkan research question yang sudah dibuat sebelumnya. Di tahap ini, karena datanya sudah tidak terlalu besar jumlahnya, Damar biasa menggunakan Microsoft Excel untuk membuat visualisasi awal.
Setelah punya pemahaman dan rencana data visualization yang akan dibuat, berikutnya Damar mempersiapkan pembuatan data visualization versi webnya. "Ada beberapa library Javascript yang saya gunakan, seperti D3 untuk Data Visualization dan scrollmagic untuk mengatur interaktifitasnya," katanya panjang lebar.
Akses untuk belajar kedua hal tersebut, menurut Damar, sekarang sudah terbuka lebar. Banyak kursus online yang menyediakan kelas tentang kedua bidang tersebut, atau bahkan kelas khusus data visualization. Jadi orang-orang bisa belajar tentang data visualization dan mengaplikasikannya di berbagai bidang, termasuk jurnalisme.
FIRDHY ESTERINA CHRISTY
Foto 
