Tugas 4 - Visualisasi Informasi

Foundation for a Science of Data Visualization
Tujuan dari visualisasi Informasi
Tujuan dari visualisasi data adalah bagaimana dapat mengelola data dalam jumlah yang besar ini dan bagaimana sistem komputer membantu kita dalam tugas mengelola data yang besar :
-> Visual Data membantu menangani banjir informasi dengan cara mengintegrasikan manusia dalam proses analisis data.
-> Visual Data memungkinkan pengguna untuk mendapatkan wawasan yang dalam tentang data, kesimpulan dari data gambar dan langsung berinteraksi dengan data.

Keuntungandalam Visualisasi Informasi
-> Eksplorasi visual data dapat dengan mudah mengangani data yang sangat besar, sangat homogen dan noisy sejumlah data.
-> Eksplorasi visual data tidak membutuhkan pemahaman tentang matematika yang kompleks dan logika statistik.
-> Teknik visualisasi memberikan gambaran kualitatif yang berguna untuk analisis kuantitatif lebih lanjut
-> Memberikan perspektif baru pada data.
-> Memungkinkan viewer untuk cepat memahami "gambaran umum“.
-> Dapat digunakan untuk mencari nilai yang hilang di antara beberapa titik data yang telah diketahui.
-> Dapat dibuat "user friendly“
-> Cepat menciptakan atau memodifikasi kumpulan data dengan memanipulasi objek grafis pada layar komputer.
-> Mudah untuk menemukan kesalahan dalam inkonsistensi data dalam jumlah besar

Tipe dari data
-> Jika tujuan dari visualisasi adalah mengubah data perseptual ke dalam format visual yang efisien, dan jika kita ingin membuat statement tentang data yang umum, kita harus mampu mengatakan sesuatu tentang jenis data yang dapat di visualisasikan.
-> Menurut Bertin (1977), Sebuah ide yang digunkan untuk membagi data ke dalam entitas dan relational.
-> Ada dua bentuk data :
1. Data Nilai.
2. Struktur Data.
-> ENTITAS Sebuah objek yang ingin divisualisasikan / objek yang menarik
-> RELATIONSHIPS Relationships membentuk struktur dari entitas relationship
-> ATTRIBUT Properti dari entitas atau relationship yang tidak dapat berdiri secara independen

Attribute Quality
Attribute quality sering digunakan untuk menggambarkan metode visualisasi data dengan dan menerangkan kualitas attribut itu sendiri Sebuah cara yang berguna untuk mempertimbangkan kualitas data adalah taksonomi Skala nomor ditetapkan oleh statistik SS Stevens (1946). Menurut Stevens, ada empat tingkat pengukuran : Nominal, Ordinal, Interval dan skala ratio.
-> Nominal adalah Fungsi pelebelan.
-> Ordinal kategori meliputi nomor yang digunakan mengorder hal-hal dalam urutan.
-> Interval adalah suatu pengukuran untuk mendapatkan kesenjangan nilai antar data.
-> Ratio adalah dengan skala rasio, kita memiliki kekuatan ekspresif penuh terhadap bilangan real.

DATA SOURCES
Sumber dari Data :
1. Survey
2. Eksperiment
3. Observasi Sebagai bagian dari operasi harian suatu organisasi, data merupakan kumpulan dari alasan varietas.

DATA UNDERSTANDING
Data Tables Continuous and Discrete Variables Sebuah kategorisasi awal yang berguna untuk mendefinisikan setiap variabel yang dapat diambil dalam hal ini adalah jenis nilai, berikut ini adalah daftar istilah deskriptif untuk kategori variabel:
-> Konstan: Sebuah variabel dimana setiap nilai data adalah sama.
-> Dikotomis: Sebuah variabel di mana hanya ada dua nilai.
-> Diskrit : variabel yang hanya dapat mengambil nilai-nilai tertentu (baik teks atau angka).
-> Kontinu: Sebuah variabel yang memiliki nilai numerik yang tak terbatas dalam kisaran tertentu.

3 Analisis Data Preparation :
1. Cleaning the Data.
Hal ini bermanfaat untuk memahami akurasi data yang dikumpulkan serta mengoreksi kesalahan apapun.
2. Removing Variables.
Korelasi antara beberapa variabel dapat mengidentifikasi variabel-variabel yang tidak memberikan informasi tambahan untuk analisis dapat dihilangkanya dapat dihilangkan
3. Data Transformations.
Data transformation penting untuk mempertimbangkan penerapan transformasi matematis tertentu untuk data, karena banyak data analisis akan mengalamai kesulitan untuk memahami data dalam bentuk baku. Beberapa transformasi data yang harus dipertimbangkan termasuk normalisasi, value mapping, discretization, dan agregasi.
Selengkapnya...

Tugas 3 - Visualisasi Informasi

ARTI KATA “DATA”

Kata “data” berasal dari bahasa Yunani “datum” yang berarti fakta, dan di dalam kamus bahasa Inggris ditulis dengan “data”. “Data” yang digunakan dalam bahasa Indonesia berasal dari bahasa Inggris tersebut, tetapi harus diingat, “data” dalam bahasa Inggris sudah bersifat majemuk, karena tidak ada kata “datas” dalam bahasa Inggris. Sehingga tidaklah tepat bila kita menuliskan kata data yang dimajemukkan, seperti data-data, kumpulan data, dan sejenisnya.

Bila kita akan mengungkapkan sekumpulan data, tentulah harus dipilah-pilah tipe-tipe atau jenis-jenis datanya terlebih dulu. Misalkan kumpulan data mahasiswa dan data dosen, kumpulan data karyawan dan data konsumen, dan sebagainya.

DATA PADA MANUSIA

Data diterima manusia karena adanya stimulus-stimulus yang dapat “ditangkap” oleh indera manusia dan dibawa oleh simpul-simpul saraf yang pada akhirnya diolah oleh otak. Tidak semua stimulus yang ditangkap indera manusia akan direkam secara permanen di dalam memori otak, sehingga muncul istilah short term memory (STM) dan long term memory (LTM).


STM bersifat sementara, misalkan kita diminta untuk menjawab pertanyaan berapa orang yang berbaju merah yang kita jumpai pada hari ini. Data STM biasanya sangat tidak kita hiraukan atau tidak pedulikan, biarkan hal itu berlalu begitu saja. Sedangkan untuk LTM, data itu sangat kita perhatikan sehingga perlu untuk kita ingat. LTM akan semakin baik menempati memori permanen bila makin sering digunakan atau diingat-ingat. Misalkan saja, bila kita diberi nomor telepon oleh seseorang yang kita pedulikan, maka semakin sering kita menghubungi nomor telepon itu, maka akan semakin mudah mengambil kembali dari ingatan.

Semakin sering ingatan tersebut digunakan, maka simpul-simpul saraf yang jumlahnya miliaran di otak dapat meraih data di memori permanen melalui berbagai jalur yang dibentuknya. Menurut penelitian, banyak sel saraf yang mati setiap harinya, sehingga bila hafalan jarang dilakukan maka bisa jadi ada simpul saraf yang mati atau rusak pada jalur raih data tersebut, dan berakibat kita menjadi lupa. Itulah perlunya media catatan tambahan di luar memori utama manusia (otak), seperti buku, kaset, dan sebagainya, sehingga, bila kita lupa, kita dapat mempelajarinya lagi dan menyimpan kembali di otak melalui jalur yang lain.

Ada dua jenis data yang dapat diterima manusia, yaitu jenis data yang tersurat, dan jenis data yang tersirat. Jenis data yang tersurat adalah berbagai stimulus yang secara nyata dapat ditangkap indera manusia, sedangkan jenis data yang tersirat hanya dapat “dibaca“ oleh naluriah manusia, yang berkaitan erat dengan pengalaman batiniah seseorang.

DATA DI KOMPUTER

Data di komputer berjenis data tersurat, artinya, komputer akan mengerti data yang diberikan kepadanya bila data tersebut dapat dikodekan atau dilambangkan sesuai dengan kaidah-kaidah yang sudah dimengerti oleh komputer.

Karena adanya kaidah-kaidah tentang penulisan data di komputer, maka kata “data” di komputer harus dispesifikkan karena masih bersifat luas. Data di komputer memiliki ukuran yang lebih spesifik. Satuan data terkecil di komputer adalah bit, yaitu sinyal-sinyal elektronik yang dilambangkan dengan 0 dan 1. Nilai nol diberikan bila rangkaian listrik yang menerima data tidak dialiri sinyal listrik, sedangkan nilai satu diberikan bila rangkaian listrik penerima data dialiri sinyal listrik. Rangkaian digital (dari komputer digital) tersebut menerima sinyal listrik sebesar 5 volt.

Karena sinyal listrik bersifat abstrak, maka untuk mempelajarinya, sinyal-sinyal itu diberi lambang 0 dan 1, dari sana kemudian dikenal istilah binary digit (bit) atau bilangan berbasis dua. Selanjutnya, untuk lebih memperingkasnya, bit-bit tersebut digabung 3 bit-3 bit menjadi bilangan oktal (berbasis 8), atau menjadi 4 bit-4 bit menjadi bilangan hexadecimal (berbasis 16).

Komputer yang dibuat oleh berbagai pabrik membuat kesepakatan-kesepakatan untuk melambangkan sebuah huruf atau angka, meski tidak semua pabrik setuju bersatu untuk melambangkannya, sehingga ada yang sepakat dengan kode ASCII (American Standard Code for Information Interchange), ada yang setuju dengan kode EBCDIC (Extended Binary Code Decimal Interchange Code), dan sebagainya. Misalkan, huruf ‘A’ di ASCII adalah kumpulan bit ‘10100001’, tetapi di EBCDIC ‘11000001’.

Kumpulan bit di atas menghasilkan sebuah kode untuk huruf atau angka atau karakter lain yang disebut dengan byte. Sehingga byte adalah kumpulan dari bit. Satuan kapasitas penyimpanan data di komputer juga sering menggunakan byte. Misalkan disket dapat menampung data sebesar 1,4 Megabyte, dan sebagainya. 1 Megabyte setara dengan 210 = 1024 bit.

Kumpulan byte, misalkan karakter ‘A’, ‘L’, dan ‘I’ yang digabung dan memiliki satu pengertian yaitu sebuah nama ‘ALI’, gabungan itu akan membentuk sebuah field. Untuk menampung data tersebut, diberikan sebuah variabel atau field name, sedangkan isi datanya disebut dengan nilai data (data value).

Misalkan field name = ‘NAMA’, dan data value = ‘ALI’. Di dalam struktur data, setiap variabel atau field name harus ditentukan jenisnya. Ada jenis variabel numerik untuk menyimpan data yang berupa angka (bilangan), misalkan A = 10, ada juga variabel string untuk menyimpan data yang berupa huruf, atau gabungan huruf dan tanda baca lainnya, misalkan B$ = “BADU”, ada juga variabel logika untuk menyimpan data yang bersifat boolean, misalkan X = .T., dan sebagainya. Tipe data numerik dibagi lagi menjadi integer dan real, yang digunakan sesuai dengan nilai datanya, apakah bilangan bulat atau desimal, dan sebagainya. Dan berbagai jenis dan tipe data lainnya yang biasanya sudah disiapkan (reserved word) oleh setiap bahasa pemrograman. Bila kita menggunakan bahasa pemrograman PASCAL, maka tentulah kita harus mendeklarasikan tipe dan jenis data di setiap variabel sebelum kita memasukkan nilai datanya.

Field-field yang dikumpulkan untuk memberi gambaran sebuah rangkaian keterhubungan di antara mereka terhadap sesuatu objek disebut dengan record. Misalkan untuk menggambarkan sebuah data seorang mahasiswa, maka kumpulan field NPM, NAMA, KELAS, ALAMAT, TGL_LAHIR dari seorang mahasiswa, disebut dengan record.

karakteristik dari data:
1. terlalu banyak informasi
2. pengumpulan data
3. data tidak selalu sama
4. berfikir tentang data
5. what is the question??
6. a combination of many diciplines
7. proses

Proses Pemahaman data
1. Acquire (Memperoleh)
yaitu memperoleh data yang mudah dipahami
2. Parse (Mengurai)
Menyediakan beberapa struktur untuk data dan mengurutkan kedala kategori
3. Filter (Penyaringan)
Menghapus semua kecuali data yang dibutuhkan
4. Mine (Tambang)
Menerapkan metode dan statistik / data mining sebagai cara untuk membedakan pola atau menempatkan dalam konteks matematika
5. Represent (Mewakili)
Memilih model visual dasar sperti grafik batang, list, tree
6. Refine (Memperhalus)
Mmeperjelas dasar representasi untuk membuat representasi lebih jelas dan visualisasi data lebih menarik
7. Interact
Menambahkan metode ini untuk memanipulasi data atau mengontrol fitur usaha apa yang ditampilkan

INFORMASI

Secara hafalan, sering dikatakan bahwa informasi adalah hasil atas pengolahan data. Sekarang, kita punya data panjang = 10 dan lebar = 7, luas dari persegi panjang tersebut adalah 70. Apakah 70 itu merupakan informasi ?.

Jawabannya, ya untuk orang tertentu, tetapi bukan bagi orang lainnya. Informasi bersifat individual, sejauh mana angka tersebut memberi makna bagi si penerimanya. Angka 2,70 untuk IPK anda mungkin saja merupakan informasi bagi anda, tetapi bagi saya itu baru merupakan data karena saya ingin mengetahui IPK rata-rata seluruh mahasiswa.

Sehingga, informasi merupakan nilai yang telah memiliki makna bagi seseorang. Sehingga, untuk membuat suatu struktur field atau struktur data, seorang programmer harus jeli-jeli menyiapkan data agar informasi yang dihasilkan tidak hilang atau tidak bermakna.

Misalkan, ada orang yang menyiapkan data untuk ALAMAT dengan panjang 100 karakter. Ketika ia disodori amplop yang panjangnya 50 karakter, bagaimana ia akan mencetak alamat tersebut ?.

Ada syarat dalam proses normalisasi data tingkat pertama (first normal form/ 1NF), yaitu setiap atribut harus bernilai atomik. Atomik berasal dari kata atom, yaitu benda terkecil yang tidak dapat dibagi-bagi lagi. Sehingga, setiap atribut yang kita buat harus diteliti/ dipikirkan, apakah sudah tidak perlu dibagi-bagi lagi ?.

Sebagai contoh, atribut NAMA. Di Indonesia, mungkin saja atribut tersebut tidak perlu dibagi-bagi lagi karena selamanya nama “Bambang Wahyudi” akan dituliskan seperti itu. Tetapi di Amerika misalkan, nama “Bill Clinton” pada suatu saat akan dituliskan sebagai “Clinton, Bill,” bagaimana caranya ?.

Karenanya, di sana, atribut (field) NAMA biasanya dibagi minimal atas 2 bagian, yaitu F_NAME (first name) dan L_NAME (last name), ada pula yang ditambah dengan M_NAME (middle name). F_NAME diisi dengan “Bill” dan L_NAME diisi dengan “Clinton” sehingga bila diminta mencetak nama menjadi “Clinton, Bill” cetak dulu L_NAME, baru kemudian F_NAME.

Untuk itu, agar pengolahan data dapat menghasilkan informasi, maka perlu dipersiapkan struktur file yang sesuai dengan kebutuhan si pemakai (user). Bila anda bekerja di suatu perusahaan, maka cari tahu dulu kebutuhan akan informasi di perusahaan tersebut, sehingga struktur file yang anda bentuk tidak perlu diubah-ubah lagi yang justru akan meningkatkan risiko kegagalan proses.


fungsi informasi
- stimulus mental
- persepsi
- representasi
- pengetahuan
- instruksi

informasi yang di peroleh adalah hasil analisa, komunikasi, atau investigasi
Selengkapnya...

Tugas 2 - Visualisasi Informasi

1. Penyelesaian masalah dengan Visualisasi Informasi, (berikan contoh dan manfaat yang didapat).

• Gambaran secara umum, tentang visualisasi informasi adalah menampilkan data denga menggunakan gambar, dimana cara ini merupakan cara terbaik untuk mengingat informasi dengan cara penerimaan alami manusia. Contoh penyelesaian masalah dengan visualisasi informasi adalah seperti penggambaran peta, di dalam peta terdapat gambaran dari suatu wilayah pada bidang datar, di sini peta harus dilengkapi dengan kata-kata atau tulisan, agar user atau pembaca mengerti nama wilayah atau daerah yang telah digambar.
  
• Visualisasi yang diterapkan pada suatu peta sangatlah penting, karena visualisasi ini bertujuan untuk membantu user, pembaca atau pengguna untuk menemukan suatu wilayah yang ingin mereka cari.

Gambar 1. Penerapan Visualisasi informasi pada Peta

2. Image VS Word

• Gambar adalah suatu perpaduan titik, garis, bidang, dan warna yang dikomposisikan untuk mencitrakan sesuatu. Gambar merupakan sajak tanpa kata-kata. tapi di dalam sebuah gambar kita dapat menarik sebuah informasi, pesan dan tujuan mengapa gambar tersebut dibuat.

Gambar 2. Pesepakbola yang sedang

• Word adalah suatu unit dari suatu unit dari suatu bahasa yang berupa teks verbal.

Gambar 3. Gabungan dari beberapa kata

Gambar 4. Gabungan antara gambar dengan kata

3. Penghubung antara images & word

• Images dan word akan menjadi sesuatu yang sangat luar biasa apabila digabungkan. Mengapa?, karena dalam suatu gambar yang tidak disertai suatu kata-kata atau tulisan, hanya akan membuat banyak penafsiran dari orang-orang yang membacanya. Maka dari itu gambar dan kata akan menjadi lebih bermakna apabila digabungunkan. Penghubung antara gambar dan kata adalah sebuah tanda. dimana gambar tersebut memiliki pesan dari tanda yang ditonjolkan dan kemudian ditambahkan atau digabungkan dengan kata-kata.

• Hubungan antara gambar dan kata, menurut Social Semiotic. Social Semiotics adalah adalah suatu ilmu yang mempelajari tentang bagaimana sistem tanda, seperti: bahasa, kode sinyal dan bahasa yang dibentuk oleh kepentingan sosial dan ideologi, dan bagaimana mereka beradaptasi sebagai perubahan masyarakat. Mode semiotik dapat mencakup visual, lisan, tertulis, sumber daya gestural dan musik untuk komunikasi.
  
• Hubungan antara gambar dan kata, menurut Syntactic Information. Syntactic Information adalah suatu kajian ilmu yang berhubungan antar tanda, syntactic information merupakan struktur informasi yang berfokus kepada bentuk dari informasi tersebut dengan tidak memandang isinya. Syntactic Information bertujuan untuk menciptakan konsistensi pada representasi data seperti misalnya kesamaan format untuk memudahkan kategorisasi data, format nomer telpon, alamat, dan nama dari konsumen. Konsistensi format data ini bertujuan untuk menjamin kerapihan data untuk pengarsipan di data warehouse misalnya untuk program-program customer relationship management (CRM).

• Hubungan antara gambar dan kata, menurut Semantic Information. Semantic Information merupakan kajian ilmu yang mengarah ke bahasa atau maknya, semantic information merupakan arti dari informasi tentang konsumen kepada para pengguna/pemakai informasi tersebut. Tujuan dari penerapan ilmu ini adalah agar data yang disajikan menjadi komplit dan akurat. Data yang komplit disini berarti seluruh data konsumen/pelanggan tercatat dan tersimpan sebagai informasi untuk perusahaan. Akurat berarti setiap informasi yang disimpan tersebut tepat dan cocok dengan profil konsumen yang sebenarnya. Informasi yang tidak lengkap dan tidak akurat akan mendatangkan berbagai masalah seperti hilangnya konsumen, biaya-biaya tambahan, serta konsumen mungkin saja tersinggung akibat pelayanan yang salah.

• Hubungan antara gambar dan kata, menurut Paradigmatic Information / Pragmatic Information. Paradigmatic information / Pragmatic information merupakan h suatu kajian ilmu yang memep tentang bagaimana tanda itu dimaknai, dipahami dan dipraktekkan sesuai dengan kepentingan, kegunaan dan latar belakangnya. Pragmatic Information berfokus kepada kegunaan dan penggunaan dari data-data dan informasi tentang konsumen untuk membantu organisasi dalam menyelesaikan suatu permasalahan terkait dengan konsumen. Penggunaan berkaitan dengan tingkat dimana informasi tentang konsumen bisa digunakan, serta informasi harus bisa di akses kapan saja, mudah dimengerti, dan ringkas.

Selengkapnya...

Pertemuan 1 - Visualisasi Informasi

Visualisasi Informasi

A. Pengenalan visualisasi informasi

1. Definisi

· Apa itu "Informasi ?"

- Item-item, entity-entity, hal-hal yang tidak memiliki korespondensi fisik secara langsung.

- Dugaan abstrak dari entity penting.

· Apa itu "Visualisasi ?"

Penggunaan komputer-pendukung, penggambaran data visual interaktif untuk memperkuat pengamatan. Dari [Card,Mackinlay Shneiderman ' 98]



Visualisasi Informasi adalah rekayasa dalam pembuatan gambar, diagram atau animasi untuk penampilan suatu informasi. Secara umum, visualisasi dalam bentuk gambar baik yang bersifat abstrak maupun nyata telah dikenal sejak awal dari peradaban manusia.


2. Prinsip

a. Tujuan visualisasi informasi:

· Mengeksplor

· Menghitung

· Menyampaikan

b. Prinsip:

· Fokus pada konten

· Perbandingan

· Integritas

· Resolusi tinggi

· Utilisasi konsep terdahulu dan teruji melewati waktu

c. Mengapa Visualisasi Informasi sangat dibutuhkan oleh kita?

· Pengenalan pola; manusia lebih mudah mengingat dan mencerna informasi yang ada melalui gambar/pola tertentu

· Gambar memungkinkan pembandingan dengan: panjang, bentuk, orientasi, tekstur

· Gambar animasi membedakan perjalanan waktu

· Warna membantu perbedaan

3. Contoh-contoh

Umumnya berupa struktur tree dan grafik.



Grafik Cuaca kota New York, 2220 angka. Tufte, volume 1

4. Teknik Visualisasi Informasi

· PENGUMPULAN JUMLAH

- Mengakumulasi elemen individual ke dalam sebuah unit yang lebih besar untuk menghadirkannya seperti sesuatu yang utuh/lengkap.

· OVERVIEW DAN DETAIL

- Menyediakan tinjauan global maupun kemampuan detail zooming.

· FOKUS + KONTEKS

- Menunjukkan detail dari satu atau lebih daerah di dalam sebuah konteks global yang lebih besar (eg, fisheye).

· DRILL-DOWN

- Memilih item individual atau set yang lebih kecil dari sebuah tampilan untuk sebuah pendapat detail / analisis.

· BRUSHING

- Memilih atau menunjuk / memspesifikasikan nilai, kemudian melihat item yang tepat di tempat lain pada tampilan.

B. Hirarki visualisasi

Urutan dari item-item dimana item tertentu merupakan induk atau moyang dari item lainnya.

Contoh : Sistem Berkas

Folder / direktori dengan folder / subdirektori dan berkas didalamnya.

1. pandangan pohon tradisional,

Hirarki (jabatan) sering kali direpresentasikan sebagai pohon. Akar berada di puncak, daun-daun berada di paling bawah (dasar)

Contoh representasi :



2. alternative,

- CHEOPS



- Pohon Kerucut



- Geometri Hiperbolik (Pohon Hiperbolik)



3. Pandangan space filing

a. Representasi isi ruang/ Treemap

- Representasi isi ruang dikembangkan oleh Shneiderman dan Johnson

- Anak tergambar dalam orang tua mereka / Anak “dikandung” dibawah orang tua

- Horisontal dan Vertikal alternatif mengiris pada setiap tingkat kesuksesan

- Contoh: Pem-visualisasi file dan direktori

Putih – direktori-direktori

Berwarna – file-file



Hasil Treemap (peta pohon) :

· Gambaran yang baik dari dua atribut : warna dan daerah.

· Tidak sebaik pada penggambaran struktur

b. Sunburst / Teknik Mengisi-Ruang Membulat

- Mem-visualisasikan struktur file dan direktori

- Akar dari direktori berada di tengah

- Warna – tipe file

- Sudut – ukuran file/direktori

Selengkapnya...