REPUBLIKA.CO.ID, JAKARTA -- Di era digital yang semakin berkembang, data sering disebut sebagai "the new money". Data kini menjadi sumber daya bernilai tinggi, setara dengan uang. Perusahaan besar di seluruh dunia memanfaatkan data untuk mengambil keputusan penting, mengembangkan strategi bisnis, dan menemukan peluang baru.

Nilai ekonomi data ini begitu signifikan sehingga perusahaan yang mengelolanya dengan baik dapat memiliki keunggulan kompetitif. Oleh karena itu, peran seorang data analyst menjadi sangat penting karena memiliki keahlian untuk mengolah dan menganalisis data agar dapat memberikan wawasan yang relevan dan mendukung pengambilan keputusan strategis perusahaan.

Peran Data Analyst

Seorang data analyst memiliki tanggung jawab untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan yang bermanfaat bagi perusahaan. Peran ini mencakup proses pengumpulan data, pembersihan data, dan interpretasi hasil analisis.

Dengan informasi yang relevan, data analyst membantu manajemen dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Namun, untuk membuat hasil analisis dapat dimengerti oleh semua pemangku kepentingan di perusahaan, seorang data analyst memerlukan keterampilan dalam visualisasi data.

Pentingnya Visualisasi Data

Visualisasi data adalah kunci untuk menjembatani data kompleks dengan pengguna yang bukan ahli data. Dengan menggunakan alat-alat visual seperti grafik dan infografis, seorang data analyst dapat menyampaikan hasil analisis secara sederhana dan menarik.

Pemangku kepentingan terbantu dengan adanya Visualisasi data untuk memahami pola, tren, dan hubungan dalam data dengan lebih mudah, membuat pengambilan keputusan menjadi lebih efektif.

Tools Untuk Membuat Visualisasi Data

Berikut adalah beberapa tool populer untuk membuat visualisasi data yang banyak digunakan di industri:

1. Excel

Meski bukan tool khusus visualisasi tingkat tinggi, Excel tetap menjadi salah satu yang paling banyak digunakan untuk membuat visualisasi sederhana dan mengolah data, karena kemudahan penggunaannya.

2. ggplot2

Package R yang sangat populer untuk membuat visualisasi data, khususnya dalam analisis statistik dan penelitian ilmiah.

3. Matplotlib dan Seaborn

Library Python yang banyak digunakan oleh data scientist untuk membuat visualisasi data yang disesuaikan. Seaborn sangat bagus untuk visualisasi statistik dan analisis eksplorasi data.

4. Tableau

Platform visualisasi data yang kuat dan mudah digunakan, sangat populer karena kemampuannya dalam menganalisis data interaktif dan membuat dashboard yang menarik.

5. Power BI

Dikembangkan oleh Microsoft, Power BI adalah alat visualisasi data yang populer untuk analisis bisnis dengan integrasi yang baik ke dalam ekosistem Microsoft.

Struktur Infografis

Infografis adalah salah satu cara paling populer untuk menyampaikan data secara visual. Infografis memadukan elemen visual seperti grafik, teks, dan gambar untuk memberikan informasi dengan cepat dan efektif. Struktur infografis biasanya terdiri dari beberapa elemen penting, yaitu:

1. Judul, Menyampaikan topik utama dari infografis.

2. Pendahuluan, Memberikan gambaran singkat tentang data atau informasi yang akan dibahas.

3. Grafik/Visualisasi Data, Elemen utama yang menyajikan data dalam bentuk visual, seperti diagram batang, lingkaran, atau grafik garis.

4. Kesimpulan, Menyimpulkan informasi penting yang telah disampaikan dalam infografis.

5. Sumber, Menyebutkan referensi data yang digunakan untuk infografis.

Cara Membuat Infografis yang Menarik dan Mudah Dipahami

Berikut adalah langkah-langkah untuk membuat infografis yang menarik dan mudah dipahami:

1. Pahami tujuan dan audiens

Sebelum mulai membuat infografis, pahami tujuan dari infografis tersebut dan siapa target audiensnya. Ini akan membantu dalam memilih data yang paling relevan dan elemen visual yang tepat.

2. Kumpulkan data yang relevan

Pastikan data yang digunakan adalah data yang relevan dan akurat. Data yang tidak tepat dapat menyebabkan kesalahpahaman.

3. Tentukan struktur infografis

Buatlah kerangka atau struktur untuk infografis yang akan dibuat. Pastikan informasi disajikan dalam urutan yang logis sehingga audiens dapat mengikuti alur dengan mudah.

4. Gunakan grafik yang tepat

Pilih jenis grafik yang sesuai dengan jenis data dimiliki. Misalnya, gunakan grafik batang untuk membandingkan data, atau diagram lingkaran untuk menunjukkan proporsi.

Praktik Baik dalam Pembuatan Infografis

Berikut beberapa praktik baik dalam pembuatan infografis agar hasil yang diperoleh dapat menarik dan mudah dipahami:

1. Penggunaan Grafik

Gunakan grafik yang sederhana namun efektif. Namun, jangan terlalu banyak menggunakan jenis grafik yang berbeda dalam satu infografis. Hal ini dapat membuat pembaca bingung. Pilih grafik yang paling relevan untuk data yang disajikan.

2. Tipografi

Pilih jenis huruf yang mudah dibaca. Hindari penggunaan terlalu banyak jenis font, maksimal gunakan dua atau tiga font untuk menciptakan hierarki informasi. Pastikan ukuran huruf cukup besar agar mudah dibaca.

3. Warna

Warna adalah elemen penting dalam infografis. Gunakan palet warna yang konsisten dan harmonis. Warna yang cerah dapat digunakan untuk menyoroti informasi penting, sementara warna yang lebih lembut digunakan sebagai latar belakang.

4. Komposisi

Pastikan elemen-elemen dalam infografis diatur dengan baik dan tidak tumpang tindih. Buat ruang kosong (white space) untuk menghindari tampilan yang terlalu padat dan membingungkan.

Menurut kaprodi Sains Data Universitas Nusa Mandiri, Tati Mardiana menguasai keterampilan visualisasi data, terutama dalam pembuatan infografis, adalah salah satu kemampuan penting bagi seorang data analyst.

“Dengan keahlian ini, Data Analyst dapat mempresentasikan data dengan cara yang lebih mudah dipahami, membantu pengambilan keputusan, dan tentunya memberikan nilai tambah bagi perusahaan,” terangnya.

Jika kamu tertarik untuk mempelajari lebih jauh tentang bagaimana data dapat diubah menjadi informasi yang bermanfaat, Program Studi Sains Data di Universitas Nusa Mandiri adalah tempat yang tepat.

“Prodi Sains Data Universitas Nusa Mandiri (UNM) menyediakan kurikulum yang didesain untuk mempersiapkan lulusannya menjadi seorang data analyst yang kompeten dan siap bersaing di era digital. Mari bergabung dengan Prodi Sains Data UNM, tingkatkan kompetensi, dan raih karier yang cerah sebagai Data Analyst!” ungkapnya.

Ikuti Whatsapp Channel Republika