Ide Unik Jenis Grafik dari ChatGPT Berdasarkan Jenis Data

Visualisasi yang menarik dan informatif menjadi kunci utama untuk menyampaikan message (pesan) yang kuat dan berdampak. Namun, banyak analis dan pemula dalam bidang data sering terpaku pada grafik standar seperti diagram batang, pie chart, atau garis. Padahal, jenis grafik yang dipilih bisa sangat mempengaruhi pemahaman audiens terhadap data.

ChatGPT sebagai salah satu asisten cerdas, tidak hanya lihai dalam menulis kode. Tetapi, ChatGPT juga dapat memberikan saran visualisasi yang kreatif sesuai konteks data. Artikel ini akan membahas bagaimana ChatGPT dapat menyarankan jenis grafik yang unik dan relevan berdasarkan tipe data yang kamu miliki. Penasaran? Simak penjelasannya berikut ini, sahabat DQLab!

1. Sunburst Chart untuk Data Organisasi atau Kategori Produk

Jika kamu bekerja dengan data yang memiliki struktur bertingkat atau hierarkis, seperti data organisasi atau kategori produk, maka Sunburst Chart bisa menjadi pilihan visualisasi yang sangat kuat. Grafik ini bekerja seperti lingkaran bertingkat di mana setiap level hierarki digambarkan sebagai cincin konsentris yang mengelilingi pusat. Bagian paling dalam menunjukkan level pertama, seperti divisi utama atau kategori induk, lalu lapisan-lapisan berikutnya mewakili subkategori atau departemen yang lebih detail. Hal ini memberikan gambaran menyeluruh secara visual dalam satu tampilan tanpa perlu membuka tabel atau diagram pohon yang memakan ruang.

Dengan Sunburst Chart, kamu bisa melihat dengan cepat kontribusi masing-masing subkategori terhadap total keseluruhan, dan juga bagaimana struktur data saling bertaut. Misalnya, jika kamu menganalisis penjualan produk, grafik ini akan mempermudahmu memahami seberapa besar kontribusi subkategori “Sneakers Pria” dibanding “Sneakers Wanita” dalam kategori utama “Sepatu”. Bahkan ketika datamu sangat kompleks, visualisasi ini tetap mampu menyederhanakan cerita, dan menjadikannya lebih mudah dipahami oleh rekan kerja, atasan, atau klien yang bukan dari latar belakang teknis.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Streamgraph untuk Data Deret Waktu

Untuk data deret waktu atau time series yang kompleks dan berlapis, Streamgraph bisa menjadi bentuk visualisasi yang tidak hanya estetis, tapi juga informatif. Grafik ini bekerja seperti “aliran” data, di mana setiap layer menunjukkan variabel atau kategori yang berbeda sepanjang waktu. Bentuknya menyerupai sungai mengalir yang membuat perubahan nilai dari waktu ke waktu terlihat sebagai gelombang yang halus dan dinamis. Hal ini sangat cocok ketika kamu ingin menunjukkan tren yang bersifat musiman, bertumpuk, atau saling mempengaruhi.

Sebagai contoh, jika kamu menganalisis traffic pengunjung ke berbagai halaman situs dari Januari hingga Desember, Streamgraph akan memudahkan kamu melihat fluktuasi tiap halaman secara visual dalam satu grafik besar. Bukan hanya sekadar melihat siapa yang naik atau turun, tapi kamu juga bisa mengamati bagaimana perubahan pada satu kategori mungkin berkaitan dengan kategori lain. Ini menjadikan Streamgraph bukan hanya alat untuk melihat data, tapi juga untuk merasakan ritme dan dinamika di balik angka-angka.

3. Hexbin Map untuk Data Geospasial

Ketika kamu bekerja dengan data berbasis lokasi dan jumlah data titiknya sangat banyak, Hexbin Map hadir sebagai penyelamat visual yang efisien. Berbeda dengan scatter plot biasa di atas peta, yang bisa membuat titik-titik saling tumpang tindih dan membingungkan, Hexbin Map mengelompokkan titik-titik itu ke dalam heksagon-heksagon kecil. Setiap heksagon kemudian diberi warna atau ukuran sesuai dengan jumlah titik yang ada di dalamnya, sehingga kamu bisa langsung mengidentifikasi area dengan konsentrasi tertinggi.

Misalnya, kamu menganalisis lokasi pelanggan dalam kota besar seperti Jakarta. Jika kamu hanya memakai scatter plot, pusat kota bisa terlihat seperti lautan titik yang menumpuk. Tapi dengan Hexbin Map, kamu bisa lebih mudah menemukan zona-zona panas (hotspot) pelanggan tanpa kehilangan konteks geografis. Ini menjadikan visualisasi bukan hanya menarik, tapi juga sangat praktis untuk pengambilan keputusan, seperti menentukan lokasi toko baru atau memperluas layanan.

Baca Juga: Tata Cara Menggunakan AI Chat GPT Anti Ribet!

4. Parallel Coordinates untuk Data Multivariat

Untuk dataset yang memiliki banyak variabel atau kolom numerik, Parallel Coordinates menawarkan cara cerdas untuk menampilkannya semua dalam satu visualisasi yang utuh. Alih-alih mencoba memetakan data ke dalam ruang dua dimensi seperti scatter plot, grafik ini menempatkan setiap variabel sebagai sumbu vertikal yang sejajar. Setiap baris data atau observasi diwakili oleh sebuah garis yang menghubungkan nilai-nilai di seluruh sumbu tersebut. Dari situ, kamu bisa melihat pola, outlier, atau kluster yang mungkin tidak terlihat dari tabel atau grafik biasa.

Bayangkan kamu sedang membandingkan kinerja lima cabang toko berdasarkan enam metrik berbeda seperti penjualan, kepuasan pelanggan, kecepatan layanan, dan lainnya. Dengan Parallel Coordinates, kamu dapat melacak cabang mana yang konsisten unggul di semua metrik, atau mana yang hanya menonjol di beberapa aspek saja. Ini akan sangat membantumu dalam membuat evaluasi strategis yang lebih menyeluruh, karena kamu tidak hanya melihat satu sisi dari kinerja, melainkan keseluruhan gambaran secara bersamaan.

FAQ

1. Apa manfaat menggunakan jenis grafik yang tidak biasa seperti Sunburst atau Streamgraph dibanding grafik standar?

Menggunakan grafik yang unik seperti Sunburst atau Streamgraph bisa membantumu menyampaikan cerita data dengan cara yang lebih kuat dan menarik. Grafik-grafik ini seringkali menyederhanakan data kompleks, memperjelas hubungan antar elemen, dan membuat visualisasi kamu lebih menonjol di mata audiens yang sudah terbiasa dengan grafik standar seperti batang atau garis.

2. Bagaimana cara ChatGPT tahu grafik mana yang cocok untuk data yang aku punya?

Kamu cukup memberi ChatGPT informasi tentang jenis data kamu—apakah itu hierarkis, deret waktu, geospasial, atau multivariat. Semakin lengkap konteksnya (jenis variabel, tujuan analisis, siapa audiensmu), maka saran yang diberikan ChatGPT akan semakin akurat dan kreatif. Bisa juga kamu menyebutkan tools yang kamu pakai, misalnya Excel, Python, atau Tableau.

3. Apakah grafik unik seperti Hexbin Map atau Parallel Coordinates sulit untuk dibuat?

Tidak selalu. Beberapa tools seperti Python (dengan library seperti seaborn, plotly, atau matplotlib) atau platform seperti Tableau dan Power BI sudah mendukung pembuatan grafik-grafik tersebut. Kalau kamu belum terbiasa, ChatGPT juga bisa membantu dengan memberikan kode atau langkah-langkah praktis sesuai alat yang kamu pakai.

Yuk, eksplorasi ChatGPT untuk kebutuhan belajar tentang data bersama DQLab. Kenapa harus DQLab? Sebagai platform belajar online terbaik, modul ajarnya dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan ChatGPT, sehingga:

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid