INTERAKSI MANUSIA DAN KOMPUTER
Visualisasi Informasi
Definisi Visualisasi informasi. *Visualisasi
Secara umum Visualisasi adalah rekayasa gambar, diagram, atau animasi baik yang bersifat abstrak maupun nyata untuk menampilkan suatu informasi.
Menurut McCormick et al. (1987)
Visualisasi adalah, Metode penggunaan komputer untuk mentransformasi simbol-simbol menjadi grafik. Memungkinkan untuk peneliti mengamati simulasi dan komputasi, Juga memberikan cara untuk melihat yang tidak terlihat.
Memperkaya proses penemuan ilmiah dan mengembangkan pemahaman yang lebih dalam dan tidak terduga, dalam berbagai bidang telah merovolusikan cara ilmuan meneliti sains.
Menurut Shneiderman. (1998)
Visualisasi merupakan penggunaan komputer pendukung , penggambaran data visual interaktif untuk memperkuat pengamatan.
Dan informasi berarti item-item, yang tidak memiliki korespondensi fisik secara langsung. Contoh dari hal ini meliputi; lukisan di dinding-dinding gua dari manusia purba,sistem geometri yunani,bentuk huruf hiroglip di mesir, dan teknik pelukisan dari Leonardo Da Vinci untuk tujuan rekayasa dan ilmiah.
Dengan kata lain visualisasi informasi itu sendiri dalam bentuk gambar baik yang bersifat abstrak maupun nyata telah dikenal sejak awal peradaban manusia.
1.
Model Dasar Proses Visualisasi Informasi
Data mentah (dalam format yang tak tentu) akan diolah sedemikian rupa sehingga bisa diekstrak dan disaring menjadi bentuk data yang dapat dianalisis (proses abstraksi data) seperti data dalam struktur pohon, vektor dan metadata.
Data abstrak ini kemudian akan dipetakan (proses visualisasi data abstrak) dalam berbagai bentuk representasi seperti Grafik, Map dsb. Representasi ini kemudian akan dirender menjadi Gambar. Di dalam bentuk sebagai Gambar, data memiliki parameter grafik yang bisa diatur seperti posisi, skala, perbesar/perkecil.
2.Tujuan Visualisasi a. Menyampaikan.
Menyampaikan informasi pada suatu gambar atau grafik yang ada. b. Menghitung.
Menghitung sebuah gambaran dalam hal perhitungan, apapun itu yang terdapat dalam gambar.
c. Mengeksplor.
Mengeksplor sebuah gambar untuk mengetahui lebih dalam informasi yang terdapat dalam sebuah gambar.
3.k euntungan Teknik Visualisasi
• 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.
*Informasi
Sekumpulan data/ fakta yang diorganisasi atau diolah dengan cara tertentu sehingga mempunyai arti bagi penerima. Data yang telah diolah menjadi sesuatu yang berguna bagi si penerima maksudnya yaitu dapat memberikan keterangan atau pengetahuan.
Informasi dapat juga di katakan sebuah pengetahuan yang diperoleh dari pembelajaran, pengalaman, atau instruksi.
Apa itu “informasi?”
a. hal-hal yang tidak memiliki fisiknya secara langsung. b. Hasil olahan data.
c. Suatu konsep yang digunakan di banyak tempat.
d. Data yang menyediakan dari jawaban 5W+1H (what,who,when,where,why) + (how).
Jenis-Jenis Informasi :
1.Informasi berdasarkan fungsi
adalah informasi berdasarkan materi dan kegunaan informasi. Informasi jenis ini antara lain adalah informasi yang menambah pengetahuan dan informasi yang mengajari pembaca (Informasi edukatif).
informasi yang menambah pengetahuan, misalnya, peristiwa-peristiwa bencana alam, pembangunan daerah, kegiatan selebritis, dan sebagainya. Informasi edukatif contohnya tulisan teknik belajar yang jitu, tips berbicara di depan umum, cara jitu menjadi
programmer komputer, dan sebagainya. 2.Informasi berdasarkan format penyajian
adalah informasi berdasarkan bentuk penyajian informasi. Informasi jenis ini, antara lain berupa foto, karikatur, lukisan abstrak, dan tulisan teks.
3.Informasi berdasarkan lokasi peristiwa
adalah informasi berdasarkan lokasi peristiwa berlangsung, yaitu informasi dari dalam negeri dan informasi dari luar negeri.
4.Informasi berdasarkan bidang kehidupan
adalah informasi berdasarkan bidang-bidang kehidupan yang ada, misalnya pendidikan, olahraga, musik, sastra, budaya, dan iptek.
Ciri-ciri informasi:
• Informasi harus Relevan, artinya informasi tersebut harus mempunyai manfaat oleh penggunanya.
• Informasi harus Akurat, artinya informasi tersebut harus bebas dari kesalahan-kesalahan & harus jelas maksud dan tujuannya.
• Tepat pada waktunya, artinya informasi yang diterima tidak boleh telat. • Konsisten, artinya informasi yang diterima harus sesuai dengan data yang
sebenarnya dan tidak mengalami perubahan. Fungsi Informasi:
1. Untuk meningkatkan pengetahuan si pemakai.
2. Untuk mengurangi ketidak pastian dalam pengambilan proses dalam keputusan. 3. Menggambarkan hal yang sebenarnya dari suatu hal.
Jadi, Visualisasi informasi adalah suatu metode penggunaan komputer untuk
menemukan metode terbaik, dalam menampilkan data untuk mengingat informasi drengan cara penerimaan alami manusia serta memberikan cara untuk melihat data yang sulit dilihat dengan pemikiran sehingga penelitian bisa mengamagti simulasi dan komputasi. Juga memperoleh penemuan ilmiah dan menembangkan pemahaman yang lebih dalam dan tak diduga.
contoh ; Strukture Tree, dan Grafik. *Prinsip Visualisasi informasi
a. Fokus pada konten.
Data grafis harus menarik untuk oranglain. b. Perbandingan.
Biasanya membandingkan sesuatu data grafis satu terhadap lainnya. c. Integritas.
Untuk apa data yang di buat dan apa pengaruh data tersebut. d. Resolusi Tinggi.
Memberikan manfaat bagi orang lain. e. Utilitas.
Sebuah grafis menyatakan kebenaran ketika “representasi visual data konsisten dengan representasi numeric”.
Visualisasi informasi sangatlah penting di saat kita ingin menunjukan data atau informasi kepada pihak lain karena manusia lebih mudah mengingat gambar dan lebih mudah membedakan data dari bentuk, orientasi, dan tekstur.
Dukungan Komputer Dalam Proses Visualisasi Informasi. Menyimpan Data Komputer.
Komputer memungkinkan Teknik penyimpanan data yang lebih murah di bandingkan dengan cara konvensional (Menggunakan kertas). Data-data bisa disimpan dalam bentuk digital.
Proses Komputasi.
Komputer dapat meningkatkan kecepatan akses, pada data digital yang tersimpan untuk melakukan eksplorisasi.
Penyajian Informasi.
Komputer memungkinkan penyajian informasi ke dalam berbagai bentuk, yang dapat di sesuaikan dengan keinginan.
Contoh Visualisasi Informasi
Visualisasi adalah rekayasa dalam pembuatan gambar, diagram atau animasi untuk penampilan suatu informasi. Visualisasi dalam bentuk gambar baik yang bersifat abstrak maupun nyata telah dikenal sejak awal dari peradaban manusia.
Contoh : lukisan di dinding-dinding gua dari manusia purba. Sekarang visualisasi telah berkembang dan banyak dipakai untuk keperluan ilmu pengetahuan, rekayasa, visualisasi disain produk,
Gambar Visualisasi saat terjadi tabrakan mobil
Animasi pada visualisasi dapat membantu suatu image berpindah, berubah dan berganti pada waktu yang bersamaan. Animasi adalah peragaan grafik yang merupakan suatu file yang data-datanya mampu menghasilkan gambar 2D dan 3D yang dapat bergerak.
Contoh : animaisi kursor, jam, icon jam gelas untuk menunjukkan suatu pekerjaan yang sedang berlangsung, kartun. Pada web page, animasi ini dapat digabungkan dengan informasi lain dengan menggunakan teknik penyuntingan HTM, Java dan sebagainya. Kebanyakan animasi yang
digunakan pada web page adalah file berekstensikan gif berukuran kecil.
Selain animasi, video dan digital video berguna untuk memperluas interface dan memberikan desiner tool/alat lain untuk menampilkan informasi. Compact disk menyimpan informasi secara digital dalam deretan yang paling rendah pada disk metal yang terlindungi. Macam-macam CD yaitu :
CD-I
• Mempunyai video yang terbatas dan kapasitas still image • Ditujukan untuk pasaran domestik
• Baik untuk full screen animation daripada untuk video work
CD-XA (Extended Architecture)
• Pengembangan dari CD-I
• Lebih mendukung audio digital dan still image
DVI (Digital Video Interactive)
• Menampilkan full motion video, bersaing dengan UVC (Universal Video Cummunications) • Dapat menempatkan full motion video ke dalam single CD lebih dari 1 jam dan
teknologinya meningkatkan kompresi dan kapasitas penyimpanan sepanjang waktu.
• Pengenalan pola, manusia bisa: scanning, recognizing, remembering images • Gambar memungkinkan pembandingan dengan: panjang, bentuk, orientasi, tekstur • Gambar animasi membedakan perjalanan waktu
• Warna membantu perbedaan
Contoh : suhu permukaan laut pada bulan Juli 1982 dapat dibedakan berdasarkan warnanya. Sepuluh dari ribuan titik data dapat diringkas dalam satu gambar.
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 baik tinjauan global maupun kemampuan detail zooming.
• Fokus konteks
Menunjukkan detail dari satu atau lebih daerah di dalam sebuah konteks global yang lebih besar.
• 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.
Jadi, visualisasi informasi sangatlah penting di saat kita ingin menunjukkan data atau informasi kepada pihak lain karena manusia lebih mudah mengingat gambar dan lebih mudah membedakan data dari bentuk, panjang, orientasi, dan tekstur sehingga orang bisa mudah menyimpan data yang disampaikan tanpa harus perlu berlama-lama membaca data dalam bentuk teks.
Tugas-tugas Visualisai Informasi:
• Overview : Memperoleh ringkasan seluruh koleksi. • Zoom : Melihat lebih dekat item-item yang menarik. • Filter : Menyaring item-item yang tidak menarik.
• Details on demand : Pilih item atau kelompok dan mengambil rinciannya. • Relate : Melihat hubungan antar item.
• History : Memungkinkan undo, replay, perbaikan progresif • Extract : Ekstraksi subkoleksi dan parameter query.
Dukungan Komputer Dalam Proses Visualisasi Informasi
1. Menyimpan Data Komputer. Komputer memungkinan teknik penyimpnan data yang lebih murah dibandingkan dengan cara konvensional (menggunakan kertas). Data-data bisa disimpan dalam bentuk digital
2. Proses Komputasi. Komputer dapat meningkatkan kecepatan akses pada data digital yang tersimpan untuk keperluan eksplorasi.
Model Dasar Proses Visualisasi Informasi
Data mentah (dalam format yang tak tentu) akan diolah sedemikian rupa sehingga bisa diekstrak dan disaring menjadi bentuk data yang dapat dianalisis (proses abstraksi data) seperti data dalam struktur pohon, vektor dan metadata. Data abstrak ini kemudian akan dipetakan (proses visualisasi data abstrak) dalam berbagai bentuk representasi seperti Grafik, Map dsb. Representasi ini
kemudian akan dirender menjadi Gambar. Di dalam bentuk sebagai Gambar, data memiliki parameter grafik yang bisa diatur seperti posisi, skala, perbesar/perkecil.
Keuntungan Teknik Visualisasi
• 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 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. Atribut Quality
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. Ex : buah dapat diklasifikasikan dalam jambu, jeruk
dll
• Ordinal kategori meliputi nomor yang digunakan mengorder hal-hal dalam urutan. Ex :
barang tertentu datang sebelum atau sesudah barang lain datang
• Interval adalah suatu pengukuran untuk mendapatkan kesenjangan nilai antar data. Ex :
Waktu keberangkatan dan waktu kedatangan pesawat terbang
• Ratio : dengan skala rasio, kita memiliki kekuatan ekspresif penuh terhadap bilangan real.
Ex : kita bisa membuat pernyataan seperti “Objek A dua kali lebih besar dari pada objek B”.
Dalam prakteknya, hanya tiga tingkat Stevens pengukuran yang secara luas digunakan. Basis class data yang khas sering digunakan dalam visualisasi telah sangat dipengaruhi oleh tuntutan pemrograman komputer :
1. Category Data
2. Integer Data : This is like his ordinal class in that it is discrete and ordered. 3. Real-number data : This combines the properties of interval and ratio scales.
Atribut 1D, 2D, dan 3D
Sebuah atribut dari suatu entitas dapat memiliki beberapa dimensi. Kita dapat memiliki kuantitas skalar tunggal, seperti berat seseorang. Kita dapat memiliki kuantitas vektor, seperti arah di mana orang yang bepergian. Tensor orde yaitu jumlah yang menggambarkan kedua arah dan pergeseran kekuatan.
Sumber dari Data :
• Survey • Eksperiment • Observasi
• Database Operasional Database ini berisi transaksi bisnis yang sedang berlangsung.
Database jenis ini diakses terus-menerus dan diperbarui secara teratur.
• Data Warehouse Sebuah gudang data adalah salinan dari data yang dikumpulkan dari
yang lain sumber dalam suatu organisasi yang telah dibersihkan, normalisasi dan dioptimalkan untuk membuat keputusan, database jenis ini diperbarui tetapi tidak sesering database operasional.
• Historical Databases Databases are often used to house historical polls,surveys and
experiments.
• Purchased data Penggabungan dari data internal yang ada dengan data dari eksternal.
• 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.
• Scales of Measurement Skala variabel menunjukkan akurasi di mana data telah diukur.
Klasifikasi ini memiliki implikasi untuk jenis analisis yang dapat dilakukan terhadap variabel tersebut.
• Roles in Analysis Hal ini juga berguna untuk berpikir tentang bagaimana variabel akan
digunakan dalam analisis berikutnya. Contoh peran dalam analisis data
• Label : Variabel yang menjelaskan pengamatan individu dalam data.
• Deskriptor : variabel ini hampir selalu dikumpulkan untuk mengambarkan suatu
observasi
• Respon : variabel ini yang diprediksi dari model prediktif
• Distribusi Frekuensi Distribusi frekuensi didasarkan pada jumlah nilai atau rentang nilai
(dalam hal skala interval atau rasio).
Data Preparation
Setelah dilakukan karakterisasi data awal, sekarang saatnya untuk menganalisis lebih lanjut dan mengubah kumpulan data sebelum memulai analisis apapun. Data harus dibersihkan dan diterjemahkan ke dalam bentuk yang cocok untuk analisis data. Proses ini akan memungkinkan kita untuk menjadi akrab dengan data dan keakraban ini akan bermanfaat untuk 3 analisisi berikutnya.
3 Analisis Data Preparation :
• Cleaning the Data. Hal ini bermanfaat untuk memahami akurasi data yang dikumpulkan
serta mengoreksi kesalahan apapun.
• Removing Variables. Korelasi antara beberapa variabel dapat mengidentifikasi
variabel-variabel yang tidak memberikan informasi tambahan untuk analisis dapat dihilangkanya dapat dihilangkan.
• 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.
1. Normalization Normalisasi adalah proses dimana kolom numerik ditransformasi menggunakan fungsi matematika untuk membuat rentang data baru. Hal ini penting karena 2 alasan :
memiliki pengaruh yang lebih atas yang lain karena rentang yang berbeda.
b. analisis data memerlukan data yang akan dinormalisasi sebelum analisis, seperti
2. jaringan saraf tiruan
Value Mapping Untuk menggunakan variabel yang telah ditugaskan sebagai ordinal dan digambarkan dengan menggunakan nilai-nilai teks dalam metode analisis numerik tertentu, maka diperlukan cara untuk mengubah nilai-nilai variabel menjadi angka.
3. Discretization Diinginkan untuk mengkonversi data menjadi lebih luas
4. Aggregation Variabel yang mungkin tidak ada dalam pengumpulan data, tapi mungkin diturunkan dari variabel lain yang hadir.
5. Segmentation Segmentasi data dapat mempercepat analisis apapun. Salah satu pendekatan adalah untuk mengambil subset acak.
Hirarki Visualisasi
Hirarki visualisasi merupakan 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. Bentuk-bentuk hirarki visualisasi antara lain:
1. Pandangan pohon tradisional,
Hirarki (jabatan) sering kali direpresentasikan sebagai pohon. Akar berada di puncak,
∼ CHEOPS
∼ 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
- 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
- Akar dari direktori berada di tengah
- Warna – tipe file
