Dalam presentasi, visualisasi data bisa menjadi sangat penting karena dapat membantu mendukung pesan yang ingin disampaikan kepada audiens. Data dapat memberikan bukti yang jelas dan terukur tentang topik yang sedang disampaikan.
Apa itu visualisasi data?
Visualisasi data adalah suatu teknik untuk mengubah data menjadi bentuk visual, seperti grafik, diagram, atau peta, sehingga memudahkan audiens untuk memahami informasi yang disampaikan. Tujuan utamanya adalah untuk menyederhanakan informasi yang kompleks, sehingga dapat membantu audiens Anda lebih memahami apa sebenarnya arti angka-angka yang ada.
Dalam tulisan ini, saya akan fokus ke visualisasi data dalam bentuk grafik.
Kenapa menggunakannya dalam presentasi?
Menggunakan visualisasi data saat presentasi sangat penting karena dapat memberikan beberapa keuntungan, diantaranya:
Memudahkan pemahaman audiens. Visualisasi data memungkinkan data yang kompleks untuk disajikan secara sederhana dan mudah dipahami oleh audiens. Dengan cara ini, informasi dapat disampaikan dengan lebih efektif.
Memperkuat pesan yang disampaikan. Hal ini dimungkinkan karena presenter menampilkan informasi yang didukung dengan data.
Membuat presentasi jadi lebih menarik. Visualisasi data yang berimbang antara desain dan fungsi akan membuat presentasi jadi lebih menarik. Dibandingkan dengan menampilkan data yang kompleks dalam bentuk tabel.
Prinsip utama visualisasi data yang efektif
Agar dapat menampilkan data secara efektif dalam presentasi, ada 4 prinsip yang perlu diperhatikan.
1. Kejelasan dan kesederhanaan
Kejelasan berarti informasi dari data yang ditampilkan secara visual harus dapat dipahami dengan mudah oleh audiens. Visualisasi data yang jelas akan memudahkan audiens dalam menarik kesimpulan mengenai trend atau pola yang dihasilkan dari data.
Sedangkan, kesederhanaan menunjukkan bahwa visualisasi data tidak perlu rumit dan penuh dengan ornamen. Visual yang sederhana biasanya lebih mudah dipahami daripada yang rumit, sehingga memungkinkan audiens dapat berfokus pada informasi yang paling penting.
2. Perhatikan narasi
Narasi atau cerita sangat penting karena dapat membantu memperjelas informasi yang disajikan dalam bentuk visualisasi data. Jika narasinya tidak tepat, maka audiens bisa saja salah memaknai informasi di balik data.
Narasi dapat membantu menjawab beberapa pertanyaan, misalnya, apa yang ingin disampaikan melalui data tersebut, apa efek bagi audiens dari data yang ditampilkan, dan apa tindakan yang perlu diambil audiens sebagai implikasi dari analisis data tersebut.
Dengan narasi yang kuat, data yang divisualisasikan dapat menjadi alat yang kuat untuk menyampaikan informasi dan mempengaruhi audiens untuk melakukan, menyetujui, atau mengubah sesuatu.
3. Seimbang antara desain dan fungsi
Desain dan fungsi merupakan prinsip penting dalam visualisasi data yang efektif. Sekadar menampilkan data dalam bentuk grafik tentu akan kurang menarik. Sebaliknya, desain yang memukau tanpa memperhatikan fungsi dari visualisasinya akan membuat audiens kesulitan memahami pesannya.
Visualisasi data yang baik tidak hanya menampilkan data dengan menarik, namun juga harus mudah dipahami oleh audiens. Menggunakan grafik yang tepat untuk pesan yang ingin disampaikan adalah kritikal, menampilkannya secara menarik adalah baik, namun melakukan keduanya adalah yang ideal.
4. Aturan 10 detik
Prinsip aturan 10 detik ini berguna untuk mengetes apakah visualisasi data Anda sudah efektif atau belum. Caranya dengan menunjukkan visualnya ke orang lain tanpa melihat narasinya.
Jika orang tersebut bisa menarik kesimpulan yang sesuai dengan pesan yang ingin Anda sampaikan, maka visualnya sudah efektif. Jika malah bingung, berarti Anda harus melakukan perubahan. Mungkin jenis grafik yang Anda gunakan tidak tepat.
5 Langkah visualisasi data dalam presentasi
Berikut adalah 5 langkah visualisasi data dalam presentasi agar visual yang dihasilkan lebih efektif.
1. Pahami konteksnya
Konteks dapat diartikan sebagai latar belakang atau situasi yang mempengaruhi makna dari sesuatu. Dalam hal visualisasi data dalam presentasi, ada 3 pertanyaan yang perlu dijawab untuk memahami konteks penyajian datanya dengan baik.
- Apa jenis datanya?
Secara umum, ada 2 jenis data yaitu data kualitatif (kategorikal) dan data kuntitatif (numerik). Mari kita tinjau satu per satu.
Data kualitatif adalah jenis data yang menggambarkan karakteristik atau atribut suatu objek, individu, atau fenomena, yang biasanya tidak dapat diukur secara numerik. Data ini juga dikenal sebagai data kategorikal karena, seperti namanya, Anda dapat memberi label pada sekelompok objek atau item data ke kategori tertentu. Contohnya termasuk warna, tumbuhan, dan tempat.
Data kualitatif terbagi lagi menjadi 2 sub-kategori, yaitu ordinal dan nominal. Data ordinal adalah jenis data kategorikal yang memiliki urutan atau tingkatan. Data ini menggambarkan tingkatan atau derajat dalam suatu karakteristik atau atribut. Misalnya, nilai ujian, status ekonomi, tingkat pendidikan, atau pangkat militer.
Data nominal adalah jenis data kategorikal yang digunakan untuk menggolongkan variabel ke dalam kategori-kategori yang tidak memiliki urutan atau tingkatan yang jelas. Misalnya, jenis kelamin, agama, status pekerjaan, warna pakaian, golangan darah, dll.
Data kuantitatif adalah jenis data yang diukur dengan angka atau kuantitas, sehingga disebut juga data numerik. Data kuantitatif dapat dibagi menjadi dua sub-kategori, yaitu data kuantitatif diskrit dan data kuantitatif kontinu.
Data kuantitatif diskrit adalah jenis data kuantitatif yang nilainya terbatas pada bilangan bulat atau angka dan tidak memiliki nilai desimal. Jenis data ini umumnya terdiri dari variabel yang menghitung frekuensi atau jumlah suatu kejadian dalam kategori atau interval tertentu. Contohnya, jumlah siswa dalam sebuah sekolah, jumlah kendaraan yang melintas di suatu jalan dalam waktu tertentu, dll.
Data kuantitatif kontinu adalah jenis data kuantitatif yang memiliki skala pengukuran yang memungkinkan nilai-nilainya untuk terus menerus bervariasi dalam rentang yang tak terbatas. Misalnya, suhu tubuh manusia, berat badan seseorang, tinggi badan, dll.
Mengetahui jenis data yang dimiliki sangat penting karena setiap jenis memerlukan metode visualisasi yang berbeda untuk mengkomunikasikan informasi secara efektif. Data kategorikal seperti jenis kelamin sebaiknya ditampilkan menggunakan grafik batang. Sementara data numerik seperti tinggi badan dapat ditampilkan menggunakan histogram.
- Apa yang ingin Anda sampaikan dengan data tersebut?
Pertanyaan ini dapat dijawab dengan baik jika Anda sudah tahu persis jenis data yang Anda miliki. Jangan sampai pesan yang ingin Anda sampaikan ternyata tidak bisa didukung oleh data yang ada. Misalnya, Anda ingin menunjukkan tren penjualan dari tahun ke tahun, tapi data yang yang Anda miliki hanya 2 tahun. Dengan data tersebut, yang cocok adalah perbandingan penjualan antara keduanya.
Ada beberapa hal yang bisa Anda sampaikan dari data yang Anda tampilkan ke audiens, yaitu untuk menunjukkan perbandingan, menunjukkan komposisi, menunjukkan distribusi, atau menunjukkan relasi.
- Siapa audiensnya?
Ini juga penting untuk diketahui karena presentasi data ke rekan kerja, manajemen, atau direksi tentu berbeda. Visualisasi data yang disampaikan kepada rekan kerja sebaiknya lebih terperinci dan lebih memperhatikan detail tertentu dari data, seperti tren spesifik atau perbandingan antara beberapa faktor.
Di lain pihak, visualisasi data yang disajikan kepada manajemen atau direksi biasanya perlu lebih bersifat ringkas. Juga harus dapat memberikan gambaran yang jelas dan cepat tentang informasi yang paling penting dan mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan tepat.
2. Memilih grafik yang tepat
Setelah paham dengan datanya, pesan apa yang ingin disampaikan menggunakan data tersebut, dan siapa audiensnya, saatnya memilih grafik yang tepat untuk visualisasinya.
Pemilihan grafik yang tepat sangat penting dalam visualisasi data karena dapat membantu memperjelas pesan atau informasi yang ingin disampaikan dari data. Jika grafik yang digunakan tidak sesuai, informasi yang ingin disampaikan dapat menjadi susah atau salah dipahami oleh audiens.
Sebagai contoh, jika data yang ingin ditampilkan adalah perbandingan antara beberapa kategori, maka menggunakan bar chart akan lebih mudah dipahami daripada pie chart. Line chart lebih dapat menunjukkan tren dari data dibandingkan dengan bar chart.
Jika mengalami kesulitan dalam memilih grafik yang tepat, ada beberapa alat yang bisa digunakan sebagai bantuan. Salah satunya chart chooser yang dibuat oleh Dr. Andrew Abela yang merupakan bagian dari extreme presentation method.
Sebagai awal, Anda bisa memulai dengan menanyakan apa yang ingin Anda sampaikan dengan data. Ini sebenarnya sudah terjawab di bagian konteks. Jawabannya dapat dikelompokkan menjadi empat kategori utama:
Perbandingan: ketika kita ingin membandingkan nilai yang berbeda di dalam data satu sama lain. Ada beberapa varian, tergantung data. Misalnya, apakah data tersebut menyertakan variabel waktu? Berapa periode waktu? Berapa banyak variabel dan kategori yang disajikan data?
Komposisi: ketika kita ingin mengetahui bagaimana data disusun, yaitu karakteristik umum apa yang ada dalam kumpulan data. Ada beberapa varian, tergantung data. Misalnya: Apakah ada perubahan dari waktu ke waktu? Dengan berapa periode waktu?
Distribusi: ketika kita ingin memahami bagaimana masing-masing titik data didistribusikan dalam seluruh kumpulan data.
Relasi: dalam hal ini kita ingin mengetahui bagaimana nilai saling terkait satu sama lain.
Dari keempat jenis ini, kemungkinan besar dalam sebagian besar kasus, perbandingan dan komposisi, akan banyak digunakan dalam presentasi.
Jika sudah terbiasa dengan visualisasi data, Anda tidak perlu lagi tergantung dengan alat untuk menentukan grafik yang tepat untuk data Anda.
3. Fokus yang jelas
Setelah grafiknya jadi, saatnya untuk menentukan ke bagian mana perhatian audiens ingin kita fokuskan.
Fokus visualisasi data dalam presentasi sangat penting karena tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk menyampaikan informasi secara efektif kepada audiens. Fokus yang jelas pada elemen yang relevan dari visualisasi data dapat membantu memudahkan pemahaman informasi dan memperjelas pesan yang ingin disampaikan.
Ada 2 cara yang dapat dilakukan agar fokus audiens bisa diarahkan kepada bagian penting dari sebuah visual, seperti grafik, yaitu penggunaan kontras dan callout.
Kontras merujuk pada perbedaan antara elemen visual. Dalam hal visualisasi data, ini dapat dilakukan dengan menggunakan warna yang berbeda, ukuran yang berbeda, atau bentuk yang berbeda untuk membedakan elemen data yang berbeda. Dengan begitu, audiens dapat dengan mudah memahami informasi yang disajikan dalam visualisasi data tersebut.
Callout adalah sebuah elemen grafis yang digunakan untuk menyoroti suatu informasi. Callout dalam visualisasi data bisa berupa tanda panah, kotak atau lingkaran yang diberi label teks dan diletakkan di sekitar data yang ingin disoroti.
4. Judul slide yang efektif
Langkah berikutnya adalah membuat judul slide yang efektif untuk grafik data yang kita tampilkan. Judul slide grafik data yang baik seharusnya mencerminkan isi grafik dengan jelas dan mencerminkan pesan yang ingin disampaikan secara singkat.
Contoh judul slide yang tidak efektif:
5 Emiten dengan Dana Hasil IPO Terbesar di BEI (2021-2023)
Kenapa saya katakana tidak efektif? Karena poinnya tidak jelas. Memangnya kenapa dengan 5 emiten tersebut jika masuk 5 besar? Apa ada yang menarik dari 5 emiten tersebut?
Bagaimana membuatnya lebih efektif bagi audiens?
Misalnya, perusahaan Anda masuk 5 besar dan ingin menonjolkannya ke audiens, maka judul yang efektif adalah:
Listing Pertamina Geothermal Masuk Jajaran 5 IPO Terbesar di BEI (2021-2023)
Ini baru ada poinnya, tidak sekadar menampilkan daftar.
5. Tingkatkan desain slidenya
Seperti saya ungkap di bagian prinsip visualisasi data, yang ideal adalah seimbang antara fungsi dan desain. Sejauh ini kita sudah banyak membahas mengenai fungsi. Saatnya untuk meningkatkan desain visualnya agar lebih menarik.
Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk meningkatkan tampilan desain slidenya adalah dengan menghapus yang tidak perlu.
Demikianlah cara efektif visualisasi data dengan grafik dalam presentasi. Semoga bermanfaat buat Anda.
Salam sukses bermanfaat…
*) Data dari katadata
*) Photo by Lukas:
