Kapan Sebaiknya Menggunakan Grafik Jaring Laba-Laba?

Memilih jenis grafik yang tepat sama pentingnya dengan mengumpulkan data itu sendiri. Salah memilih visualisasi dapat membuat informasi menjadi sulit dipahami, bahkan berpotensi menimbulkan interpretasi yang keliru. Salah satu jenis grafik yang cukup populer untuk membandingkan beberapa aspek sekaligus adalah grafik jaring laba-laba atau radar chart.

Grafik ini sering digunakan dalam penelitian, evaluasi kinerja, pendidikan, hingga analisis bisnis karena mampu menampilkan banyak variabel dalam satu visualisasi. Nah, kapan sebaiknya grafik jaring laba-laba itu digunakan? Simak penjelasan lengkapnya berikut ini sahabat DQLab!

1. Saat Ingin Membandingkan Banyak Variabel Sekaligus

Grafik jaring laba-laba dirancang untuk membandingkan beberapa indikator dalam satu tampilan. Sebagai contoh, penelitian mengenai kualitas pelayanan dapat menggunakan indikator responsivitas, keandalan, empati, bukti fisik, dan jaminan. Seluruh indikator tersebut dapat dibandingkan antara dua atau lebih kelompok tanpa harus membuat grafik terpisah.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Ketika Semua Variabel Memiliki Skala yang Sama

Radar chart (grafik jaring laba-laba) bekerja paling baik jika seluruh variabel menggunakan rentang nilai yang seragam. Contohnya skala likert 1-5, nilai 0-100, dan persentase 0-100%. Apabila menggunakan skala yang sama, bentuk poligon yang dihasilkan menjadi lebih representatif. Sebaliknya, jika satu variabel memiliki rentang 0-10 dan variabel lain mencapai ribuan maka visualisasi menjadi kurang bermakna.

3. Untuk Menampilkan Profil atau Karakteristik Objek

Radar chart sangat populer untuk memperlihatkan profil suatu objek. Contoh profil kompetensi mahasiswa, profil kemampuan atlet, profil kualitas produk, profil kepuasan pelanggan, profil desa berdasarkan berbagai indikator pembangunan. Semakin luas area yang terbentuk maka semakin tinggi pencapaian pada berbagai indikator.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Saat Membandingkan Dua hingga Lima Kelompok

Grafik jaring laba-laba lebih mudah dibaca jika jumlah objek yang dibandingkan tidak terlalu banyak. Idealnya, grafik ini digunakan untuk membandingkan dua produk, tiga metode pembelajaran, empat cabang perusahaan, lima jenis komoditas. Apabila jumlah kelompok terlalu banyak, garis-garis pada grafik akan saling bertumpuk sehingga sulit dibaca.

Grafik jaring laba-laba paling tepat digunakan ketika ingin membandingkan beberapa objek berdasarkan banyak indikator yang memiliki skala seragam. Visualisasi ini sangat efektif untuk menunaikan profil, pola, kelebihan, dan kelemahan suatu objek dalam satu tampilan yang ringkas. Namun, radar chart bukanlah pilihan terbaik untuk semua jenis data. Jika tujuan analisis adalah menampilkan nilai secara rinci, membandingkan banyak kategori, atau menyajikan tren dari waktu ke waktu, grafik batang maupun grafik garis umumnya memberikan hasil visual yang lebih jelas.

FAQ

1. Apa fungsi utama grafik jaring laba-laba?

Grafik jaring laba-laba digunakan untuk membandingkan beberapa objek berdasarkan banyak indikator sekaligus dalam satu visualisasi.

2. Berapa jumlah variabel yang ideal pada grafik jaring laba-laba?

Umumnya antara 5 hingga 10 variabel agar grafik tetap mudah dibaca dan tidak terlalu padat.

3. Apakah grafik jaring laba-laba cocok untuk semua jenis data?

Tidak. Grafik ini paling sesuai untuk data dengan skala yang sama dan tujuan analisis yang berfokus pada perbandingan pola atau profil, bukan pembacaan nilai secara rinci.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

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?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid