Dalam visualisasi data, pemahaman akan adanya perbedaan antara data kuantitatif (numerik) dan data kategorikal (kualitatif) adalah hal fundamental yang menentukan efektivitas sebuah grafik. Data kuantitatif, yang merepresentasikan nilai yang bisa diukur dan dihitung, seperti suhu atau penjualan, paling baik divisualisasikan untuk menunjukkan distribusi, tren, atau hubungan antar variabel menggunakan grafik seperti histogram, line chart, atau scatter plot. Di sisi lain, data kategorikal, yang mengelompokkan data berdasarkan atribut atau label seperti jenis kelamin atau negara, lebih cocok divisualisasikan untuk menunjukkan frekuensi atau perbandingan proporsi menggunakan bar chart atau pie chart. Memilih grafik yang tepat untuk setiap jenis data tidak hanya membuat wawasan lebih mudah dipahami, tetapi juga mencegah salah interpretasi yang dapat terjadi akibat pemilihan visualisasi yang keliru.

Memilih visualisasi yang tepat sangat berpengaruh pada jenis data yang akan dianalisis. Untuk data kuantitatif/Quantitative sendiri, memiliki contoh seperti pendapatan bulanan atau suhu harian, tujuannya adalah untuk menunjukkan tren, distribusi, dan hubungan antar variabel. Oleh karena itu, grafik seperti line chart sangat ideal untuk melacak perubahan seiring waktu, sementara histogram atau box plot efektif untuk melihat distribusi data dan mengidentifikasi outlier. Misalnya, sebuah line chart yang menampilkan jumlah penjualan setiap hari akan sangat membantu untuk melihat pola penjualan musiman.

Sebaliknya, data kategorikal/Categorical, seperti jenis produk atau negara asal pelanggan, digunakan untuk membandingkan proporsi atau frekuensi antar kategori. Visualisasi yang paling sesuai untuk data ini adalah bar chart atau pie chart.

Perbedaan

Tipe Data Tujuan Visualisasi Grafik yang cocok Contoh Data
Kuantitatif Menunjukkan tren, distribusi, atau hubungan Line chart, scatter plot, histogram, box plot Suhu, pendapatan, tinggi badan
Kategorikal Membandingkan frekuensi atau proporsi Bar chart, pie chart Jenis produk, negara, jenis kelamin

keberhasilan dalam visualisasi data sangat ditentukan oleh pemahaman mendalam terhadap tipe data yang kita miliki. Data kuantitatif menuntut visualisasi yang mampu mengungkapkan pola, tren, dan sebaran numerik, seperti yang terlihat pada grafik garis atau histogram. Sementara itu, data kategorikal membutuhkan representasi visual yang menekankan perbandingan dan proporsi antar kelompok, yang efektif ditampilkan melalui bar chart atau pie chart. Dengan menguasai prinsip ini, kita tidak hanya membuat visualisasi yang menarik, tetapi juga memastikan bahwa setiap grafik bercerita dengan akurat dan mudah dipahami oleh audiens.

 

Referensi

  • Jeffrey D. Camm, James J. Cochran, Michael J. Fry, Jeffrey W. Ohlmann (2025). Data Visualization: Exploring and Explaining with Data.