Mengaplikasikan Teori Warna Pada Sebuah Visualisasi Data

Warna merupakan salah satu faktor penting dalam sebuah visualisasi data, dengan pemilihan warna yang tepat pembaca akan dapat cepat dalam menganalisis sebuah visual. Namun, pemilihan warna yang salah tentu akan mengacaukan dan memperlambat analisis dari sebuah visualisasi data. Di sini, kami akan menjelaskan bagaimana cara yang tepat untuk memilih warna dalam visualisasi data yang akan dibuat.

Warna memiliki makna dalam suatu kebebasan berabstrak yang mampu menciptakan persepsi terhadap siapapun yang melihatnya. Kombinasi warna yang seimbang akan lebih terasa estetikanya dan membuat maknanya lebih cepat tersampaikan kepada pembaca. Mungkin beberapa orang beranggapan bahwa pemilihan warna merupakan hal yang tidak terlalu penting, akan tetapi warna bukanlah hanya pada apa yang disukai karena setiap warna mempunyai arti dan tujuannya sendiri serta ditempatkan pada komposisi dan filosofi yang tepat.

Warna sangat erat hubungannya dengan desain bahkan warna merupakan salah satu bagian penting yang tidak boleh dilewatkan dalam pembuatan suatu desain atau visual. Dalam visualisasi data warna dapat mengartikan sebuah interpretasi dari sebuah visual chart, graph, atau diagram. Itulah mengapa warna tidak hanya digunakan untuk menambah keindahan grafik tetapi juga dapat digunakan sebagai informasi dari data. Dengan pengaplikasian warna yang tepat tentu akan dapat menarik minat setiap orang untuk melihat hingga memahami visualisasi data yang disajikan. Namun, tidak jarang warna visualisasi data menjadi kurang enak serta tidak nyaman untuk dipandang atau bahkan dianalisis.

Sumber : Dokumentasi Pribadi (Author)

Contoh pemilihan warna yang salah pada sebuah visualisasi data adalah pada pie chart di atas. Pemilihan warna pada pie chart tersebut tidak menunjukkan suatu perbedaan antar variabel Business Area. Pemilihan warna seperti itu akan menyulitkan pembaca untuk dapat menganalisis sebuah visual dengan cepat dan tepat, jika dilihat pada bagian “Infrastructure” dan “Office & Administrative” tidak terlalu nampak perbedaan warna antar kedua variabel tersebut. Itulah mengapa pemilihan dan penyesuaian warna dalam proses visualisasi data menjadi hal yang perlu diperhatikan.

Dalam dunia visualisasi data, umumnya ada dua jenis data yaitu data continuous dan data categorical yang pastinya kedua jenis data tersebut memiliki informasi yang berbeda. Tentu karena hal tersebut dalam pemberian keindahan visualnya juga tentunya tidak sama, untuk data kontinu yang umumnya adalah data numerik yang biasanya data jenis ini memiliki makna dalam jumlah atau sesuatu yang dapat diukur dengan jela. Pada data dengan jenis tersebut dapat digunakan sequential color (warna berurutan) dan diverging color (warna sebaran) yang juga disebut gradasi warna pada penciptaan visualisasinya.

Sumber: https://blog.datawrapper.de/diverging-vs-sequential-color-scales/

Pada gambar di atas dapat dilihat pada contoh sequential color di mana semakin terang warna yang dimunculkan maka semakin rendah nilai dari data tersebut dan begitupun sebaliknya, semakin gelap warna visualnya maka nilai data pun semakin besar sebagaimana warna gelap yang memiliki interpretasi terhadap kepadatan. Kemudian pada contoh diverging color di mana terdapat warna terang yang menunjukkan suatu nilai tengah yang berarti atau bermakna dalam sebuah visual, seperti ekonomi pada suatu daerah apakah positif dan negatif, atau juga perubahan suhu.

Berikutnya adalah bentuk data categorical yang merupakan data non-numerik berupa karakteristik. Warna kategorik sangat cocok untuk diaplikasikan dalam visualisasi bentuk data ini, seperti data nama daerah, kategori produk, daftar perusahaan, dll.

Wexler, Steve. The Big Book of Dashboards: Visualizing Your Data Using Real-World Business Scenarios

Seringkali orang hanya memperhatikan keindahan tanpa mencari tahu makna dari sebuah penampakan keindahan tersebut. Sama halnya yang terjadi pada proses desain visualisasi data, mulai dari bentuk hingga warna semuanya memiliki tujuannya masing-masing. Berbicara soal warna pada visualisasi data, berikut kami sajikan beberapa contoh pemilihan warna yang tepat dan yang kurang tepat pada sebuah visualisasi data.

Claus Wilke’s graph visualizing the percentage of people identifying as white in Texas. Utilizes a color scale. (Wilke, 2018)

Pada contoh di atas, pemilihan warna dirasa kurang tepat untuk mempresentasikan distribusi persentase pada grafik shape map tersebut. Pada shape map di atas, penggunaan diverging color berjenis rainbow dirasa kurang tepat dan dapat menimbulkan kebingungan serta memperlambat analisis.

Claus Wilke’s graph visualizing the percentage of people identifying as white in Texas. Utilizes a color scale. (Wilke, 2018)

Membuat kontras warna yang tepat juga sangat penting untuk memastikan visual pada dashboard dapat dibedakan dengan jelas. Pilih kombinasi warna yang memiliki perbedaan nilai kecerahan (brightness) atau kejenuhan (saturation) yang signifikan. Misalnya, menggunakan warna terang dengan warna gelap atau warna jenuh dengan warna tidak jenuh.

Contoh penggunaan kontras warna yang baik (Sumber : Dokumentasi Pribadi)

Tanpa menerapkan teori warna dengan baik pada sebuah visualisasi data, tentu akan memunculkan dampak negatif dalam desain dashboard. Ketidakkonsistenan antar visual, kesulitan dalam membaca dan memahami informasi, serta kurangnya penekanan pada elemen penting adalah beberapa masalah yang dapat muncul. Pengalaman pembaca dapat terpengaruh secara negatif, dan pesan yang ingin disampaikan mungkin tidak efektif dan sulit untuk tersampaikan.

Pengaplikasian teori warna dalam harmonisasi sebuah dashboard adalah langkah yang penting untuk menciptakan visualisasi yang enak dipandang dan mudah dipahami. Dengan memahami prinsip-prinsip warna, menggunakan kombinasi warna yang sesuai, dan memperhatikan kebutuhan dan preferensi pembaca, kita dapat menciptakan pengalaman pengguna yang positif dan memaksimalkan efektivitas dashboard yang dibuat.