10 Jenis Grafik untuk Peneliti: Contoh dan Kapan Menggunakan Masing-masing (2026)

Sebuah studi terbaru menemukan bahwa data akan hampir berlipat ganda pada tahun 2025¹ ^. Hal ini menunjukkan betapa pentingnya visualisasi data bagi para peneliti. Visualisasi data membantu kita berbagi temuan, memotivasi tim, dan membuat pemangku kepentingan terkesan. Mempelajari berbagai grafik dan bagan memungkinkan kita untuk menyederhanakan data yang kompleks, membangun kepercayaan, dan meningkatkan dampak kita.

10 Jenis Grafik Penting yang Harus Diketahui Setiap Peneliti di Tahun 2026

Para penilai menolak gambar yang mengaburkan data daripada menjelaskannya. Memilih jenis grafik yang salah adalah salah satu alasan paling umum mengapa studi dikembalikan untuk direvisi, bukan karena datanya salah, tetapi karena visualisasi gagal menunjukkan temuan dengan jelas. Panduan ini mencakup 10 jenis grafik yang paling sering muncul dalam publikasi yang ditinjau oleh rekan sejawat, dengan kriteria spesifik untuk kapan masing-masing jenis grafik tersebut berlaku.

Secara sederhana: Jenis grafik adalah metode visual untuk menunjukkan arti data Anda. Grafik yang tepat membuat temuan Anda tak terbantahkan; grafik yang salah justru menyembunyikannya. Grafik batang membandingkan kelompok. Grafik garis menunjukkan tren dari waktu ke waktu. Grafik sebaran mengungkapkan hubungan antara dua variabel. Pilihannya bergantung pada struktur data Anda dan pertanyaan yang ingin Anda jawab.

Mengapa Menguasai Jenis Grafik Ini Penting

• Meningkatkan interpretasi dan analisis data
• Meningkatkan komunikasi temuan penelitian
• Meningkatkan dampak dan jangkauan penelitian Anda
• Memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik berdasarkan data visual

10 Jenis Grafik Penting

Tipe Grafik	Penggunaan Utama	Data Diperlukan	Hindari Saat
Grafik batang	Bandingkan nilai antar kategori	Kategorikal + kontinu	Menampilkan tren dari waktu ke waktu
Grafik garis	Tunjukkan perubahan dari waktu ke waktu	Kontinu (deret waktu)	Kategori yang tidak terkait
Plot Pencar	Korelasi antara dua variabel	Dua variabel kontinu	Perbandingan kategorikal
Histogram	Distribusi data kontinu	Variabel kontinu tunggal	Kategori data
Heatmap	Pola dalam data matriks	Dua kategori + satu numerik	Menampilkan nilai yang tepat
Pie chart	Proporsi keseluruhan	Jumlah bagiannya mencapai 100%	Lebih dari 5 kategori
Plot Kotak	Distribusi, sebaran, dan outlier	Data kontinu dengan kelompok	Sampel sangat kecil (n<5)
Grafik Peluru	Performa vs target	Kuantitatif dengan tolok ukur	Menampilkan tren dari waktu ke waktu
Bagan Corong	Pengantaran melalui suatu proses	Tahapan berurutan	Data non-sekuensial
Diagram Sankey	Aliran antar proses	Sumber, target, nilai	Perbandingan sederhana sebelum/sesudah

1. Grafik Batang

Apa: Batang persegi panjang dengan panjang yang proporsional dengan nilai yang diwakilinya.

Mengapa: Sangat bagus untuk membandingkan kategori atau menunjukkan perubahan dari waktu ke waktu.

Cara: Gunakan garis vertikal atau horizontal; pastikan sumbu y dimulai dari nol.

Fakta menarik: Bagan batang pertama dikreditkan kepada William Playfair dalam bukunya tahun 1786 yang berjudul “The Commercial and Political Atlas”.

2. Grafik Garis

Apa: Titik-titik data yang dihubungkan oleh segmen garis lurus.

Alasan: Paling cocok untuk menunjukkan tren dari waktu ke waktu atau data berkelanjutan.

Cara: Plot titik data dan hubungkan dengan garis; gunakan warna atau pola yang berbeda untuk beberapa rangkaian data.

Fakta: Grafik garis dapat secara efektif menampilkan hingga 4-5 rangkaian data berbeda sebelum menjadi terlalu ramai.

3. Plot Sebar

Apa: Titik data individual yang diplot pada sistem koordinat.

Mengapa: Ideal untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel.

Cara: Plot setiap titik data menggunakan koordinat x dan y; cari pola atau korelasi.

Data: Sebuah studi menemukan bahwa diagram sebar digunakan dalam sekitar 70% publikasi ilmiah yang melibatkan analisis data bivariat.

Diagram sebaran (scatter plot) paling mudah diinterpretasikan jika dipasangkan dengan statistik korelasi yang tepat. Gunakan pemilih uji statistik gratis untuk memastikan apakah korelasi Pearson atau Spearman berlaku untuk data Anda sebelum menambahkan garis tren.

4. Diagram Lingkaran

Apa: Grafik melingkar yang dibagi menjadi beberapa sektor, masing-masing mewakili sebagian dari keseluruhan.

Mengapa: Berguna untuk menunjukkan komposisi atau data proporsional.

Cara: Bagi lingkaran menjadi sektor-sektor berdasarkan persentase; batasi hingga 5-7 kategori untuk kejelasan.

Fakta menarik: Istilah "diagram lingkaran" pertama kali dicetuskan oleh Willard C. Brinton dalam bukunya tahun 1914 yang berjudul "Metode Grafis untuk Menyajikan Fakta".

Kehati-hatian yang sama berlaku untuk grafik 3D, yang dapat mendistorsi proporsi yang dirasakan bahkan lebih daripada diagram lingkaran—lihat panduan kami tentang kapan grafik 3D berfungsi dan kapan harus menghindarinya untuk kasus-kasus langka di mana dimensi ketiga benar-benar dibenarkan.

5. Histogram

Apa: Grafik batang dari distribusi frekuensi.

Mengapa: Sangat cocok untuk menunjukkan distribusi data kontinu.

Cara: Bagi data ke dalam beberapa kelompok; tinggi batang menunjukkan frekuensi di setiap kelompok.

Fakta: Histogram sangat penting dalam bidang seperti kontrol kualitas dan analisis data untuk mengidentifikasi pola dan data pencilan.

6. Plot Kotak

Apa: Representasi grafis dari ringkasan lima angka suatu kumpulan data.

Mengapa: Sangat baik untuk menunjukkan distribusi dan mengidentifikasi data pencilan.

Cara: Menampilkan nilai minimum, kuartil pertama, median, kuartil ketiga, dan nilai maksimum.

Data: Diagram kotak (box plot) diperkenalkan oleh ahli statistik John Tukey pada tahun 1970 dan telah menjadi alat utama dalam analisis data eksploratif.

7. Peta Panas

Apa: Matriks data di mana nilai-nilai individual direpresentasikan sebagai warna.

Mengapa: Berguna untuk memvisualisasikan pola dalam kumpulan data besar.

Cara: Tetapkan warna pada nilai data; gunakan skala warna untuk merepresentasikan intensitas.

Fakta menarik: Peta panas banyak digunakan di berbagai bidang, mulai dari biologi (ekspresi gen) hingga ilmu iklim (pola suhu).

8. Grafik Jaringan

Apa: Visualisasi entitas yang saling terhubung sebagai simpul dan tepi.

Mengapa: Ideal untuk menunjukkan hubungan dan koneksi dalam sistem yang kompleks.

Cara: Representasikan entitas sebagai simpul (node) dan koneksi sebagai sisi (edge); gunakan ukuran dan warna untuk menyampaikan informasi tambahan.

Fakta: Grafik jaringan sangat penting dalam bidang-bidang seperti analisis jaringan sosial, epidemiologi, dan biologi sistem.

9. Peta Hierarki

Apa: Data hierarkis yang ditampilkan sebagai persegi panjang bersarang.

Alasan: Efektif untuk menunjukkan struktur hierarki dan proporsi secara bersamaan.

Cara: Bagi area menjadi persegi panjang yang ukurannya sesuai dengan nilai data; letakkan sub-kategori di dalam persegi panjang yang lebih besar.

Data: Treemap dikembangkan oleh Ben Shneiderman pada tahun 1990-an untuk memvisualisasikan penggunaan hard drive.

10. Diagram Sankey

Apa: Diagram alur di mana lebar panah sebanding dengan kuantitas aliran.

Mengapa: Sangat baik untuk memvisualisasikan transfer energi, material, atau biaya antar proses.

Cara: Buat node untuk mewakili tahapan atau kategori; hubungkan dengan panah yang lebarnya mewakili kuantitas aliran.

Fakta menarik: Dinamakan berdasarkan nama Kapten Matthew Henry Phineas Riall Sankey, yang menggunakan jenis diagram ini pada tahun 1898 untuk menunjukkan efisiensi energi mesin uap.

Tabel Perbandingan: Kapan Menggunakan Setiap Jenis Grafik

Tipe Grafik	terbaik Untuk	keterbatasan
Grafik Batang	Membandingkan kategori, menunjukkan perubahan seiring waktu	Dapat menyesatkan jika sumbu y tidak dimulai dari nol
Grafik Garis	Menampilkan tren dari waktu ke waktu, data yang berkelanjutan	Dapat menjadi berantakan karena terlalu banyak seri data
Plot Sebar	Menampilkan hubungan antara dua variabel	Terbatas pada dua variabel (tiga dengan plot gelembung)
Diagram lingkaran	Menampilkan komposisi atau proporsi	Sulit untuk membandingkan irisan, terbatas pada beberapa kategori
Histogram	Menampilkan sebaran data yang berkesinambungan	Sensitif terhadap pilihan ukuran bin
Plot Kotak	Menampilkan distribusi dan outlier	Dapat menyembunyikan detail distribusi yang mendasarinya
Peta Panas	Memvisualisasikan pola dalam kumpulan data besar	Interpretasi warna bisa bersifat subyektif
Grafik Jaringan	Menampilkan hubungan dan koneksi	Dapat menjadi rumit dengan kumpulan data yang besar
Peta Hierarki	Menampilkan struktur dan proporsi hierarki	Mungkin sulit untuk membandingkan persegi panjang yang tidak berdekatan
Diagram Sankey	Memvisualisasikan aliran dan transfer antar proses	Dapat menjadi kompleks dengan banyak tahapan atau kategori

Bagaimana Editverse Dapat Membantu Peneliti

Di Editverse , kami memahami pentingnya visualisasi data yang efektif dalam penelitian. Tim editor dan ahli statistik ahli kami dapat membantu Anda memilih jenis grafik yang paling tepat untuk data Anda, memastikan bahwa visualisasi Anda secara akurat mewakili temuan Anda dan sesuai dengan praktik terbaik dalam penyajian data. Kami menawarkan:

• Panduan dalam memilih jenis grafik yang tepat untuk data spesifik dan pertanyaan penelitian Anda
• Tinjauan ahli dan peningkatan visualisasi data Anda
• Bantuan dalam memformat grafik untuk memenuhi persyaratan khusus jurnal
• Konsultasi statistik untuk memastikan data Anda terwakili secara akurat
• Pelatihan dan sumber daya untuk meningkatkan keterampilan visualisasi data Anda

Dengan memanfaatkan layanan Editverse, Anda dapat memastikan bahwa presentasi penelitian Anda tidak hanya akurat tetapi juga menarik secara visual, sehingga meningkatkan dampak dan jangkauan pekerjaan Anda dalam komunitas ilmiah.

Apakah Anda membutuhkan gambar yang siap dipublikasikan untuk makalah Anda?

Layanan Visualisasi Data kami mengubah data atau grafik kasar Anda menjadi hingga 10 gambar siap publikasi (plot hutan, kurva kelangsungan hidup, peta panas, dan lainnya), yang dikirimkan dalam format PDF, PNG, EPS, dan TIFF dalam 3-5 hari kerja, dengan harga tetap $300.

Pesan gambar Anda ($300) Hanya beberapa gambar yang perlu diperbaiki? Penyuntingan Gambar & Tabel · Ringkasan satu gambar untuk jurnal Anda? Pembuatan Abstrak Grafis

Kesimpulan

Memilih jenis grafik yang tepat adalah keputusan metodologis. Penilai sejawat dan editor mengevaluasi apakah visualisasi yang dipilih secara akurat mewakili struktur data dan menjawab pertanyaan penelitian yang dinyatakan. Grafik sebaran (scatter plot) padahal yang dibutuhkan adalah grafik batang (bar graph), atau diagram lingkaran (pie chart) dengan 12 irisan, menandakan bahwa penulis tidak mempertimbangkan apa yang sebenarnya ditunjukkan oleh data tersebut. 10 jenis grafik yang dibahas di sini mewakili repertoar inti yang harus dikuasai setiap peneliti sebelum mengirimkan karya ilmiah ke jurnal terindeks mana pun.

Bagi para peneliti yang memilih uji statistik untuk dipasangkan dengan visualisasi ini, pemilih uji statistik gratis di Editverse mencocokkan tipe data dan pertanyaan penelitian Anda dengan kombinasi uji dan grafik yang sesuai. Untuk perangkat yang lebih lengkap, lihat daftar lengkap alat penelitian gratis untuk peneliti medis.

Tentang Penulis: Artikel ini disiapkan oleh tim editorial Editverse. Editverse menyediakan layanan komunikasi ilmiah dan medis untuk para peneliti yang sedang mempersiapkan manuskrip untuk jurnal terindeks.

Sumber Terkait

• Pemilih Tes Statistik Gratis — Cocokkan tipe data Anda dengan uji statistik yang tepat sebelum memilih grafik.
• Alat Penelitian Gratis untuk Peneliti Medis — perangkat bantu terkurasi untuk persiapan publikasi
• Layanan Komunikasi Ilmiah dan Medis — dukungan profesional untuk persiapan gambar dan manuskrip

Referensi Akademik

1. Rougier NP, dkk. Sepuluh Aturan Sederhana untuk Gambar yang Lebih Baik. PLoS Comput Biol. 2014; 10 (9): e1003833. doi:10.1371/jurnal.pcbi.1003833
2. Weissgerber TL, dkk. Melampaui Grafik Batang dan Garis: Saatnya untuk Paradigma Penyajian Data Baru. PLoS Biol. 2015; 13 (4): e1002128. doi:10.1371/jurnal.pbio.1002128
3. Midway SR. Prinsip-prinsip Visualisasi Data yang Efektif. Pola. 2020; 1 (9): 100141. doi:10.1016/j.patter.2020.100141

Visualisasi data sangat penting bagi para peneliti di semua bidang. Visualisasi data membantu kita mengidentifikasi tren, menemukan wawasan, dan berbagi cerita dari data kita. Grafik yang tepat dapat mengubah presentasi yang membosankan menjadi presentasi yang menarik perhatian. Panduan ini akan membahas 10 jenis grafik penting bagi para peneliti di tahun 2024 untuk meningkatkan keterampilan mereka.

Ringkasan Utama

• Visualisasi data sangat penting bagi peneliti untuk mengkomunikasikan temuan secara efektif dan membangun kepercayaan dengan pemangku kepentingan.
• Menguasai beragam jenis grafik dapat membantu peneliti mengatur data yang kompleks dan menceritakan kisah yang menarik.
• Grafik yang tepat dapat membedakan antara presentasi yang mudah dilupakan dan presentasi yang memikat penonton.
• Panduan ini akan mengeksplorasi 10 jenis grafik penting yang harus diketahui setiap peneliti pada tahun 2024 untuk meningkatkan keterampilan visualisasi data mereka.
• Memahami kasus penggunaan terbaik dan merancang praktik terbaik untuk setiap jenis grafik adalah kunci untuk menciptakan visualisasi data yang berdampak.

Para peneliti kini memiliki banyak alat dan teknik untuk visualisasi data. Mulai dari grafik batang dan grafik garis klasik hingga grafik khusus seperti grafik peluru dan grafik air terjun. Dengan mempelajari 10 jenis grafik penting ini, kita dapat meningkatkan keterampilan visualisasi data dan memberikan dampak yang lebih besar pada penelitian kita.

Pengantar Visualisasi Data untuk Peneliti

Kami tahu betapa kuatnya data dalam mengambil keputusan yang tepat dan menemukan wawasan penting. Namun, cara kami membagikan wawasan tersebut sangat berarti. Itu sebabnya visualisasi data adalah kunci dalam pekerjaan kami.

Pentingnya Visualisasi Data dalam Penelitian

Visualisasi data lebih dari sekadar membuat bagan dan grafik terlihat bagus. Ini adalah cara cerdas untuk mengubah data kompleks menjadi sesuatu yang mudah dipahami. Dengan menggunakan visual, kita menarik perhatian audiens, menunjukkan pola-pola utama, dan membagikan penelitian kita dengan jelas. ²

Penelitian menunjukkan bahwa otak kita lebih menyukai informasi visual daripada teks. Visual membantu kita menemukan hubungan, menemukan poin-poin yang tidak biasa, dan melihat wawasan dalam data. ³ Hal ini membantu kita dalam penelitian dan memungkinkan kita untuk berbagi temuan kita dengan baik dengan orang lain.

Memahami Bagan vs Grafik

Bagan dan grafik seringkali disalahartikan, padahal keduanya berbeda. Bagan menunjukkan data terkini dalam bentuk tabel atau diagram, sedangkan grafik berfokus pada bagaimana satu hal memengaruhi hal lainnya. ³

Mengetahui perbedaan ini membantu dalam visualisasi data yang baik. Bagan sangat bagus untuk informasi statis, dan grafik menunjukkan tren dan hubungan dari waktu ke waktu. ³ Memilih alat yang tepat membantu kita membagikan penelitian kita dengan jelas dan kuat.

“Visualisasi data yang efektif bukan hanya sekedar menghasilkan gambar yang indah – namun juga mengubah informasi kompleks ke dalam format yang sesuai dengan audiens kita dan mendorong tindakan yang bermakna.”

Grafik Batang

Grafik batang sangat bagus untuk menunjukkan perubahan dari waktu ke waktu dan membandingkan kelompok yang berbeda. Grafik ini menggunakan panjang batang untuk menunjukkan seberapa besar titik data. Grafik ini sangat cocok untuk perbandingan data pemasaran dan penjualan⁴ ^. Grafik ini berfungsi dengan baik ketika ada perbedaan besar dalam data atau ketika Anda ingin melihat bagaimana satu kelompok menonjol dari kelompok ^lain⁴.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Grafik Batang

Grafik batang berguna dalam banyak situasi. Grafik ini sangat bagus untuk menunjukkan data dari waktu ke waktu, seperti penjualan atau keterlibatan pelanggan selama kuartal atau tahun. Grafik batang bertumpuk membantu memecah penjualan berdasarkan waktu⁴ ^. Grafik ini juga bagus untuk membandingkan data antar kelompok, seperti kinerja produk atau keberhasilan kampanye pemasaran.

Rancang Praktik Terbaik untuk Grafik Batang

Untuk membuat grafik batang lebih jelas, ikuti beberapa kiat desain. Gunakan warna yang sama, beri label sumbu dengan baik, dan mulai sumbu y dari 0 untuk mencerminkan data secara akurat. Grafik Batang Skala Terputus digunakan ketika data sangat bervariasi dan dibutuhkan batang yang besar⁵ ^. Dengan mengikuti kiat-kiat ini, grafik batang menjadi alat yang ampuh untuk membandingkan data dan mengidentifikasi tren.

Singkatnya, grafik batang adalah cara yang fleksibel dan kuat untuk menampilkan wawasan data. Mereka bagus untuk melacak perubahan atau membandingkan kinerja kelompok. Dengan desain dan penggunaan yang baik, grafik batang dapat dengan jelas berbagi informasi yang kompleks. Ini membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik.

Grafik Garis

Grafik garis sangat penting untuk memvisualisasikan tren data . Grafik ini membantu melacak data dari waktu ke waktu. Grafik ini sangat bagus untuk menunjukkan tren, kemajuan, atau perubahan data ^6. Grafik ini menyoroti tren atau kemajuan dari waktu ke waktu ⁷.

Grafik garis sangat bagus untuk membandingkan perubahan pada lebih dari satu kelompok dari waktu ke waktu. Ini sangat berguna untuk melihat bagaimana kelompok-kelompok yang berbeda saling berhubungan. Grafik garis membantu menemukan pola dalam representasi data kontinu⁶ ^. Untuk grafik ini, rentang data harus mengisi sekitar 70 hingga 80 persen dari tinggi grafik.

Penting untuk memastikan sumbu y dimulai dari nol untuk grafik garis . Hal ini membuat data lebih akurat ^7. Menggunakan warna atau gaya garis yang berbeda membantu menunjukkan beberapa rangkaian data dengan jelas. Dengan menggunakan grafik garis dengan baik, peneliti dapat berbagi tren data yang kompleks secara efektif.

“Grafik garis adalah alat serbaguna untuk memvisualisasikan tren dan perubahan dari waktu ke waktu, menjadikannya alat yang harus dimiliki dalam perangkat analisis data setiap peneliti.”

Kekuatan	keterbatasan
Efektif untuk melacak data berkelanjutan dari waktu ke waktu Memungkinkan perbandingan beberapa seri data Mengungkapkan tren, kemajuan, dan perubahan	Dapat menjadi berantakan karena terlalu banyak seri data Membutuhkan skala sumbu y yang konsisten untuk perbandingan yang bermakna Tidak cocok untuk menampilkan nilai atau proporsi yang tepat

^{6 7}

Grafik Peluru

Grafik bullet adalah cara yang bagus untuk melihat bagaimana kinerja suatu organisasi dalam mencapai tujuannya. Grafik ini menunjukkan bagaimana suatu metrik dibandingkan dengan target atau tolok ukur. Hal ini sangat membantu dalam pengambilan keputusan. Grafik bullet memuat banyak informasi dalam ruang kecil, sehingga sangat cocok untuk dasbor dan laporan ⁸.

Grafik-grafik ini mudah dipahami. Grafik ini memiliki garis perbandingan dan menggunakan warna untuk menunjukkan kinerja suatu metrik⁹ ^. Hal ini memperjelas bagaimana kinerja suatu metrik dibandingkan dengan tujuannya. Warna-warna tersebut juga menunjukkan area mana yang perlu mendapat perhatian.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Grafik Peluru

Grafik bullet sangat bagus untuk membandingkan kinerja dengan tujuan. Grafik ini sangat berguna untuk:

• Mengawasi indikator kinerja utama (KPI) dan melihat kemajuan menuju target
• Menemukan potensi masalah atau area yang memerlukan perbaikan
• Menambahkan konteks ke data dengan menampilkan metrik dengan tolok ukur atau ambang batas

Rancang Praktik Terbaik untuk Grafik Peluru

Biasanya hanya butuh sekitar satu menit untuk mempelajari cara membaca grafik bullet ^8. Grafik ini mudah dipahami. Untuk memastikan grafik berfungsi dengan baik, ikuti kiat-kiat desain berikut:

1. Gunakan warna berbeda untuk menunjukkan kinerja baik dan buruk. Misalnya hijau untuk kebaikan dan merah untuk keburukan.
2. Pertahankan jumlah grafik peluru di dasbor tetap rendah untuk menghindari tampilan yang berantakan. Grafik bullet menunjukkan satu ukuran dalam satu waktu. Kalau punya banyak, tidak dimaksudkan untuk dibandingkan secara langsung kecuali menggunakan skala yang sama⁸.
3. Pastikan kompleksitas dasbor sesuai dengan audiens. Tingkat detail pada dashboard harus sesuai dengan pemahaman audiens⁸.

Dengan menggunakan tips berikut, Anda dapat membuat grafik peluru yang dengan jelas menunjukkan kinerja terhadap sasaran. Mereka memberikan wawasan berharga kepada audiens Anda.

Grafik Kolom + Garis (Bagan Sumbu Ganda)

Grafik kolom + garis menggabungkan grafik kolom dan garis pada sumbu X yang sama. Grafik ini sangat bagus untuk membandingkan kumpulan data dengan satuan yang berbeda, seperti tingkat dan kali ¹⁰.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Grafik Kolom + Garis

Grafik ini sangat cocok untuk menampilkan data yang tidak dapat berada pada skala yang sama. Misalnya, Anda dapat menampilkan penjualan (kolom) dan margin keuntungan (garis) secara bersamaan. Ini membantu Anda melihat bagaimana keduanya ^{berhubungan¹¹}.

Indikator kinerja utama (KPI) juga berguna dalam pemasaran, keuangan, sains, dan manajemen proyek. Di bidang-bidang ini, melacak beberapa KPI sekaligus sangat penting ¹¹.

Rancang Praktik Terbaik untuk Grafik Kolom + Garis

Untuk membuat grafik sumbu ganda yang baik, gunakan warna berbeda untuk kolom dan garis. Ini membuat data lebih menonjol. Pastikan sumbu Y diberi label dengan jelas beserta ^{satuannya¹⁰}.

Selain itu, sesuaikan skala sumbu Y agar kedua metrik terlihat jelas dan hubungannya mudah dipahami. Dengan melakukan ini, Anda dapat membuat grafik yang memberikan wawasan cepat ¹¹.

“Bagan sumbu ganda adalah alat yang ampuh bagi peneliti yang perlu membandingkan kumpulan data dengan unit pengukuran berbeda. Dengan menampilkan informasi secara berdampingan, grafik ini memudahkan untuk menemukan hubungan dan tren yang mungkin tidak terlihat.”

^{10 11}

10 Jenis Grafik Penting Yang Harus Diketahui Setiap Peneliti

Kita sering menggunakan visualisasi data untuk membagikan temuan kita dan membuat pekerjaan kita lebih berdampak. Mengetahui jenis-jenis grafik penting bagi para peneliti membantu kita menciptakan visualisasi yang kuat yang mendukung penelitian kita. Di sini, kita akan melihat 10 jenis grafik yang harus diketahui setiap peneliti pada tahun 2024.

1. Grafik Batang: Ini membandingkan pengukuran antara kelompok yang berbeda menggunakan batang vertikal atau horizontal. Bagan batang bisa vertikal atau horizontal, dengan bagan vertikal yang disebut bagan kolom.¹²
2. Grafik Garis: Bagus untuk menunjukkan perubahan seiring waktu. Grafik garis sempurna untuk menampilkan perubahan berkelanjutan.¹³
3. Grafik Peluru: Ini menambahkan konteks dan tolok ukur pada satu nilai. Bagan peluru menggunakan tanda tambahan untuk membantu memahami nilai dan tolok ukur.¹²
4. Grafik Kolom + Garis: Bagan ini menggabungkan dua jenis untuk memudahkan perbandingan. Mereka menggabungkan dua grafik dengan sumbu x yang sama dan sumbu y yang berbeda.¹²
5. Bagan Kolom: Mereka membandingkan kelompok menggunakan batang vertikal. Grafik batang sangat bagus untuk membandingkan kelompok yang berbeda.¹³
6. Plot Sebar: Tunjukkan bagaimana dua variabel kontinu berhubungan menggunakan titik. Scatter Plots membantu kita melihat hubungan antara dua variabel kontinu.¹³
7. Histogram: Gunakan bilah vertikal untuk menunjukkan penyebaran data berkelanjutan. Histogram digunakan untuk menampilkan rentang data berkelanjutan dan berapa banyak titik data di setiap rentang.¹²
8. heatmaps: Ini berbasis grid dan menggunakan warna untuk menunjukkan nilai. Peta panas menggunakan warna untuk menampilkan nilai dalam kisi berdasarkan dua variabel.¹²
9. Diagram lingkaran: Tunjukkan seberapa besar setiap kategori. Diagram lingkaran adalah diagram khusus yang menunjukkan ukuran berbagai kategori.¹²
10. Bagan Corong: Melacak alur pengguna atau tahapan alur, dengan ukuran yang menunjukkan nilai. Bagan corong menunjukkan bagaimana pengguna menjalani suatu proses, dengan ukuran yang menunjukkan jumlah pengguna di setiap tahap.¹²

Mempelajari teknik visualisasi data ini untuk meningkatkan dampak penelitian membantu para peneliti membuat visual yang menarik. Dengan mengetahui kapan dan bagaimana menggunakan setiap jenis grafik, kita dapat memanfaatkan visualisasi data untuk keuntungan kita. Dengan cara ini, kita dapat membagikan temuan kita dengan lebih baik dan memberikan dampak yang lebih besar melalui penelitian kita.

“Show Me the Numbers” karya Stephen Few menyarankan empat cara utama untuk menunjukkan angka: batang, garis, titik, dan kotak ¹².

Seiring perubahan dalam penelitian, mengikuti perkembangan terkini terkait jenis grafik penting bagi peneliti dan teknik visualisasi data untuk meningkatkan dampak penelitian sangatlah penting. Alat-alat ini membantu kita berbagi temuan dengan baik dan mendorong perubahan. Dengan menggunakan alat-alat canggih ini, kita dapat meningkatkan penelitian kita dan menyebarkan pengaruhnya di masa depan.

Bagan Kolom

Bagan kolom , juga dikenal sebagai bagan batang vertikal, sangat bagus untuk menunjukkan perbedaan antar item atau perubahan dari waktu ke waktu ^14. Bagan ini menggunakan sumbu vertikal untuk menampilkan angka, sehingga sangat cocok untuk hal-hal seperti survei pelanggan, penjualan, dan analisis laba ¹⁵.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Bagan Kolom

Grafik batang berguna dalam banyak situasi, seperti:

• Membandingkan kinerja berbagai kelompok atau kategori
• Menampilkan perubahan data dari waktu ke waktu, seperti penjualan setiap bulan
• Menunjukkan ukuran atau proporsi titik data yang berbeda
• Menciptakan tatanan visual yang jelas dan mudah dipahami

Rancang Praktik Terbaik untuk Bagan Kolom

Untuk membuat bagan kolom yang efektif, ikuti tips berikut:

1. Gunakan warna yang sama untuk kategori atau seri data
2. Pastikan label sumbu x horizontal dan dapat dibaca
3. Mulailah sumbu y dari 0 untuk memudahkan perbandingan
4. Sesuaikan lebar dan jarak kolom untuk keseimbangan dan kejelasan yang lebih baik
5. Pertimbangkan untuk menambahkan label data atau keterangan alat untuk angka pastinya

Dengan menggunakan kiat-kiat ini, peneliti dapat membuat grafik kolom yang secara jelas memaparkan data dan wawasan mereka. Hal ini menjadikan grafik kolom sebagai bagian penting dari perangkat visualisasi data ¹⁵.

Plot Sebar

Diagram sebar merupakan alat penting untuk menunjukkan bagaimana dua angka saling berhubungan. Diagram ini menggunakan titik-titik pada grafik untuk menunjukkan nilai setiap variabel. Diagram ini sangat berguna untuk mendeteksi outlier dan melihat apakah hubungannya kuat atau lemah ¹⁶.

Desainer grafis menganggap diagram sebar (scatter plot) sebagai alat yang canggih dan semakin populer di media ^16. Misalnya, 63% orang Amerika mengetahui bahwa mengonsumsi lebih banyak gula menyebabkan lebih banyak gigi berlubang dari diagram sebar ^16. Selain itu, 79% dari mereka yang memiliki gelar sarjana dan 84% yang memiliki gelar pascasarjana memahami diagram sebar dengan baik ¹⁶.

Grafik ini menunjukkan bagaimana variabel saling berhubungan, dengan garis yang paling sesuai dengan data menunjukkan kekuatan dan arah hubungan tersebut ^16. 6 dari 10 orang dewasa dapat membaca scatterplot dengan benar ^16. Grafik ini berguna untuk melihat pola dan tren dalam data ¹⁷.

Keuntungan dari Plot Sebar	Kekurangan Plot Sebar
Bagus untuk menunjukkan hubungan dua angka Bermanfaat untuk mengenali tren dan outlier Menunjukkan kekuatan dan arah hubungan	Tidak bagus untuk kumpulan data yang sangat besar karena overplotting Tidak menunjukkan sebab akibat antar variabel Mungkin sulit bagi mereka yang baru mengenal visualisasi data

Diagram sebar sangat berguna untuk melihat apakah dua variabel saling berhubungan, terutama dalam sains dan bisnis ^17. Diagram sebar menunjukkan korelasi, bukan kausalitas, antara dua variabel ^16. Namun, sebagian besar jurnalis data menganggapnya berguna untuk menunjukkan banyak titik data ¹⁶.

Kesimpulannya, plot sebar adalah alat yang ampuh untuk mengungkap wawasan dalam data. Dengan mengetahui kekuatan dan keterbatasannya, peneliti dapat memanfaatkannya dengan baik untuk mendukung pekerjaan dan pengambilan keputusannya.

Histogram

Kita sering kali menelusuri banyak data untuk menemukan wawasan penting. Histogram adalah alat yang hebat untuk ini. Histogram menunjukkan bagaimana suatu dataset tersebar¹⁸ ^. Ini sempurna untuk dataset besar dengan angka, tetapi tidak untuk ^{kategori¹⁸}.

Histogram membantu kita melihat bagian-bagian utama dari data, seperti rata-rata dan seberapa tersebarnya data tersebut¹⁸ ^. Histogram menunjukkan pola, tren, dan titik-titik aneh dalam data. Hal ini membantu kita memahami apa yang sedang ^terjadi¹⁸.

Memilih jumlah bin yang tepat adalah kunci saat membuat histogram ^18. Ada aturan seperti aturan Sturges dan aturan Freedman-Diaconis untuk membantu hal ini ^18. Penting juga untuk memberi label histogram dengan baik, termasuk satuan dan ukuran bin, agar mudah dipahami ¹⁸.

Bentuk histogram memberi tahu kita banyak hal tentang data ^18. Bentuk simetris sering kali berarti data mengikuti pola normal. Jika tidak simetris, mungkin miring ke satu sisi ^18. Histogram dengan dua puncak mungkin menunjukkan bahwa kita memiliki dua kelompok utama dalam data ¹⁸.

Histogram digunakan di banyak bidang, seperti keuangan dan perawatan kesehatan, untuk melihat dan mempersiapkan data ^18. Dengan menggunakan alat ini, kita dapat menemukan wawasan baru dan membuat keputusan yang lebih baik ¹⁸.

Tipe Grafik	Kasus Penggunaan Terbaik	Desain Praktik Terbaik
Histogram	Memvisualisasikan distribusi data numerik Mengidentifikasi kecenderungan sentral dan penyebaran Menjelajahi pola, tren, dan outlier dalam kumpulan data besar	Tentukan jumlah tempat sampah yang optimal menggunakan metode statistik Beri label yang jelas pada sumbu x dengan satuan pengukuran dan interval bin Interpretasikan bentuk histogram untuk memahami distribusi data

“Histogram adalah alat yang ampuh bagi para peneliti, memungkinkan kami memvisualisasikan distribusi data dan mengungkap wawasan berharga yang memandu pengambilan keputusan.” –

Histogram masih menjadi alat utama dalam analisis data. Ini membantu kita memahami pola data dan membuat keputusan yang lebih baik. Hal ini membuat penelitian kami menjadi lebih baik.

heatmaps

Sebagai peneliti, kita seringkali perlu menemukan pola dan hubungan dalam kumpulan data besar. Heatmap adalah alat yang hebat untuk ini, menunjukkan data dalam bentuk grid yang membuat wawasan tersembunyi menjadi jelas ¹⁹.

Heatmap menampilkan grid nilai, dengan setiap sel diwarnai sesuai nilainya. Ini sangat berguna dengan dataset besar, di mana scatter plot bisa menjadi terlalu berantakan ¹⁹.

Heatmap sangat bagus untuk menemukan pola dan hubungan dengan cepat. Heatmap menampilkan data dalam bentuk grid, sehingga memudahkan untuk melihat nilai tinggi dan rendah, serta titik-titik aneh yang perlu diteliti lebih lanjut ¹⁹.

Heatmap digunakan di banyak bidang, seperti studi cuaca dan analisis politik. Dalam pemasaran, heatmap sangat bagus untuk melihat lalu lintas situs web dan tren penjualan ^19. Heatmap juga membantu menemukan masalah pada situs web, sehingga membuatnya lebih baik bagi pengguna ¹⁹.

Kasus Penggunaan Peta Panas	Manfaat
Mengidentifikasi area dengan keterlibatan tinggi di halaman arahan Memvisualisasikan poin data untuk pemahaman cepat Melacak pola curah hujan dalam meteorologi Menganalisis data pemilu dan ukuran populasi Memantau lokasi klik, lalu lintas situs web, dan tren penjualan	Pengambilan keputusan berdasarkan data Pengalaman pengguna yang ditingkatkan Memahami perilaku pengguna dan preferensi audiens Perubahan yang diinformasikan pada halaman arahan untuk kinerja yang lebih baik

Teknologi telah membuat peta panas menjadi lebih baik dari waktu ke waktu. Istilah "peta panas" pertama kali dipatenkan pada awal tahun 1990-an ^20. Sekarang, AI dapat memprediksi ke mana orang akan melihat di situs web dengan akurasi 95% hanya dalam beberapa detik ²⁰.

Kita dapat menggunakan heatmap untuk memahami data kita dengan lebih baik, mengidentifikasi tren, dan membuat pilihan yang cerdas. Dengan menggunakan visualisasi berbasis grid, kita dapat menemukan wawasan dan cerita baru dalam data kita ^{19 20}.

“Peta panas menawarkan pendekatan transformatif terhadap analisis data, memungkinkan peneliti dengan cepat mengidentifikasi wawasan utama dan membuat keputusan berdasarkan data yang dapat mendorong pekerjaan mereka ke tingkat yang lebih tinggi.”

Heatmap berguna untuk mempelajari perilaku konsumen, pola lingkungan, atau isu politik. Dengan menggunakan metode visualisasi ini, kita dapat sepenuhnya mengeksplorasi data kita dan menemukan hubungan penting ^{19 20}.

Grafik Khusus untuk Peneliti

Sebagai peneliti, kita tahu betapa pentingnya untuk membagikan temuan kita secara jelas melalui visualisasi data. Grafik penting seperti grafik garis, diagram batang, dan diagram sebar sangat penting. Namun, grafik khusus dapat membawa penceritaan data kita ke tingkat selanjutnya. Jenis grafik khusus ini sangat bagus untuk kebutuhan penelitian tertentu, membuat cerita data kita lebih kuat dan jelas.

Diagram lingkaran

Diagram lingkaran sangat cocok untuk menunjukkan bagaimana bagian-bagian berhubungan dengan keseluruhan ^21. Diagram ini memungkinkan kita untuk melihat ukuran setiap kategori dalam suatu kumpulan data dengan mudah. ​​Diagram lingkaran berfungsi dengan baik ketika kita ingin menunjukkan bagian-bagian yang berbeda dalam suatu keseluruhan ²².

Bagan Corong

Bagan corong sangat bagus untuk melihat proses seperti penjualan atau rasio konversi ^21. Bagan ini menunjukkan langkah-langkah dalam suatu proses dan jumlah yang bergerak melalui setiap langkah. Bagan corong membantu kita menemukan di mana proses melambat, meningkatkan rasio konversi, dan melihat di mana orang berhenti di tengah proses.

Bagan Peluru

Bagan bullet sangat bagus untuk membandingkan satu metrik dengan tujuan atau standar ^22. Bagan ini menunjukkan bagaimana hasil kita dibandingkan dengan target atau rata-rata industri. Bagan bullet berguna untuk melacak kinerja dan membuat pilihan berdasarkan data.

Plot Geospasial

Untuk penelitian dengan data geografis, plot geospasial merupakan pilihan yang tepat ^21. Plot ini menempatkan data pada peta, membantu kita melihat pola, tren, dan koneksi berdasarkan lokasi. Plot ini sangat penting dalam bidang-bidang seperti perencanaan kota, pelacakan penyakit, dan studi lingkungan, di mana lokasi sangat penting.

Mempelajari grafik khusus ini membantu kami membagikan penelitian kami dengan lebih baik. Ini membuat temuan kami lebih menarik dan mendukung poin kami dengan visual data yang kuat.

Kesimpulan

Dengan mempelajari 10 tipe grafik utama dalam artikel ini, para peneliti dapat memvisualisasikan data mereka dengan lebih baik . Hal ini membantu kita berbagi temuan dan meningkatkan dampak pekerjaan kita ^23. Teknik-teknik ini sangat penting untuk mendapatkan kepercayaan, memotivasi tim, dan memenangkan hati para pemangku kepentingan ^24. Dengan memilih grafik yang tepat untuk pekerjaan tersebut, kita dapat menceritakan kisah yang kuat dengan data kita.

Saat menyimpulkan, kita harus menghindari kesalahan seperti terlalu bertele-tele ²⁵ , melewatkan gambaran besar ²⁵ , atau menyembunyikan kabar buruk ^25. Sebaliknya, kita harus menyoroti poin-poin utama ²⁵ , menunjukkan bagaimana penelitian kita sesuai dengan gambaran yang lebih besar ²⁵ , dan percaya diri dengan hasil kita ^25. Menguasai visualisasi data meningkatkan kemampuan kita untuk berbagi penelitian dan meningkatkan dampaknya.

10 jenis grafik yang kita diskusikan adalah alat utama bagi para peneliti. Mereka membantu kita menemukan wawasan baru, memicu inovasi, dan memotivasi tindakan. Mempelajari visualisasi data sangat penting bagi para peneliti saat ini. Kami mendorong Anda untuk terus mengeksplorasi dan mencoba metode ini untuk meningkatkan penelitian Anda dan membuat perbedaan besar.

FAQ (Pertanyaan Umum)

Apa saja 10 jenis grafik penting yang harus diketahui setiap peneliti?

10 jenis grafik penting mencakup grafik batang, grafik garis, grafik peluru, grafik kolom + garis, diagram kolom, plot sebar, histogram, peta panas, serta grafik khusus seperti diagram lingkaran, diagram corong, dan plot geospasial.

Mengapa visualisasi data penting bagi peneliti?

Visualisasi data adalah kunci bagi peneliti untuk menyampaikan temuannya dengan jelas. Ini membantu memotivasi tim dan mengesankan pemangku kepentingan. Dengan lebih banyak data, alat visual membantu mengaturnya, membangun kepercayaan, dan meningkatkan dampak.

Apa perbedaan antara bagan dan grafik?

Bagan menunjukkan data terkini dalam tabel dan diagram. Grafik menunjukkan bagaimana satu variabel mempengaruhi variabel lainnya. Mengetahui perbedaannya membantu peneliti berbagi wawasan mereka dengan baik.

Kapan peneliti sebaiknya menggunakan grafik batang?

Gunakan grafik batang untuk melacak perubahan dari waktu ke waktu atau membandingkan data antar kelompok. Mereka bagus untuk menunjukkan perubahan besar atau perbandingan kelompok.

Bagaimana grafik garis dapat membantu peneliti mengkomunikasikan temuan mereka?

Grafik garis menunjukkan tren atau kemajuan dari waktu ke waktu. Mereka sempurna untuk melacak kumpulan data berkelanjutan. Mereka membantu membandingkan perubahan antar kelompok dan menunjukkan bagaimana kelompok berhubungan satu sama lain.

Apa manfaat menggunakan grafik peluru?

Grafik bullet menunjukkan kemajuan menuju tujuan dan membandingkannya dengan ukuran lain. Mereka memberikan konteks dengan rating atau kinerja. Mereka ideal untuk membandingkan kinerja dengan sasaran dan menemukan hambatan.

Kapan sebaiknya peneliti menggunakan grafik kolom + garis?

Gunakan grafik kolom + garis untuk membandingkan dua kumpulan data dengan unit berbeda, seperti tarif dan waktu.

Apa kasus penggunaan utama bagan kolom?

Bagan kolom digunakan untuk membandingkan item atau menampilkan perubahan seiring waktu. Mereka bagus untuk menampilkan data negatif dan memiliki banyak kegunaan, seperti data survei, penjualan, dan analisis keuntungan.

Bagaimana plot sebar dapat membantu peneliti mengidentifikasi pola dalam datanya?

Plot sebar menunjukkan nilai pada dua variabel menggunakan titik pada sumbu. Mereka serbaguna untuk menunjukkan hubungan, baik kuat atau lemah. Mereka membantu menemukan outlier dan kesenjangan data.

Apa tujuan menggunakan histogram?

Histogram menunjukkan distribusi kumpulan data. Mereka membuat grafik persentase atau contoh dari kategori yang berbeda. Ini membantu melihat kategori mana yang terbesar dan berapa banyak titik data di masing-masing kategori.

Bagaimana peta panas dapat membantu peneliti mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data mereka?

Peta panas menggunakan kisi nilai yang diwarnai oleh variabel minat. Ini adalah alternatif dari plot sebar untuk data padat, membantu melihat hubungan dengan jelas.

Apa saja jenis grafik khusus yang dapat meningkatkan komunikasi data bagi peneliti?

Para peneliti harus memahami grafik khusus seperti diagram lingkaran untuk perbandingan keseluruhan dan bagian, diagram corong untuk alur proses, diagram peluru untuk metrik terhadap tujuan, dan plot geospasial untuk memetakan data ke lokasi.

Memilih grafik yang tepat hanyalah setengah dari pekerjaan; analisis di baliknya masih harus melewati tinjauan sejawat. Kelompok riset yang lebih suka bekerja dalam bahasa Mandarin dapat meminta pemilihan uji, pemodelan, dan keluaran siap gambar diperiksa melalui layanan analisis statistik kami untuk tim riset di Tiongkok.

Tautan Sumber

1. https://corporatefinanceinstitute.com/resources/excel/types-of-graphs/
2. https://libguides.rowan.edu/datavisualization
3. https://knowablemagazine.org/content/article/mind/2019/science-data-visualization
4. https://userpilot.com/blog/types-of-charts/
5. https://www.geeksforgeeks.org/bar-graph-meaning-types-and-examples/
6. https://piktochart.com/blog/types-of-graphs/
7. https://boostlabs.com/10-types-of-data-visualization-tools/
8. https://www.perceptualedge.com/blog/?p=217
9. https://canworksmart.com/dashboard-design-bullet-graph-vs-bar/
10. https://www.dataflake.co/data-visualization/top-10-different-types-of-data-visualization-you-should-know
11. https://synodus.com/blog/big-data/data-visualization-type/
12. https://www.atlassian.com/data/charts/essential-chart-types-for-data-visualization
13. https://openoregon.pressbooks.pub/mhccmajorsbio/chapter/presenting-data/
14. https://julius.ai/articles/types-of-charts-and-graphs
15. https://www.edrawsoft.com/chart-types-uses.html
16. https://www.pewresearch.org/short-reads/2015/09/16/the-art-and-science-of-the-scatterplot/
17. https://visme.co/blog/scatter-plot/
18. https://leanscape.io/histogram-a-comprehensive-guide/
19. https://instapage.com/blog/heat-map/
20. https://attentioninsight.com/heatmaps-101/
21. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4078179/
22. https://online.hbs.edu/blog/post/data-visualization-techniques
23. https://preply.com/en/blog/how-to-describe-graphs-in-english/
24. https://venngage.com/blog/how-to-choose-the-best-charts-for-your-infographic/
25. https://libguides.usc.edu/writingguide/conclusion