Sebagai seorang data analyst, Anda pasti sering berhadapan dengan data yang kompleks, berbagai rumus, serta grafik untuk mempermudah visualisasi informasi.
Salah satu jenis grafik yang populer dan banyak digunakan adalah heatmap.
Apa Itu Heatmap?
Heatmap adalah grafik dua dimensi yang menggambarkan nilai data dengan berbagai warna berbeda. Penyajian data dalam bentuk warna membuat informasi lebih mudah dipahami daripada hanya melihat tabel angka biasa.
Ini sangat membantu baik bagi tim analis maupun orang yang tidak terbiasa membaca data rumit.
Jenis data yang bisa divisualisasikan dengan heatmap sangat beragam, mulai dari hasil survei, peta wilayah, data pasar properti, hingga analisis performa sebuah website yang menunjukkan jumlah pengunjung atau traffic.
Namun, perlu diingat, heatmap hanya memberikan gambaran kondisi saat ini dan tidak menjelaskan penyebab atau prediksi masa depan.
Manfaat Heatmap dalam Analisis Data
Sebagai makhluk visual, manusia lebih cepat menangkap pola melalui gambar dan warna.
Karena itu, heatmap sangat berguna untuk mempermudah pemahaman data yang besar dan kompleks.
Alat ini juga membantu pengguna dalam mengidentifikasi pola, menyusun prioritas, dan melakukan interpretasi data secara lebih efektif.
Contoh sederhana, heatmap peta wilayah yang menunjukkan perbedaan jumlah musim di berbagai daerah.
Warna biru menandakan daerah dengan empat musim, sementara warna merah mewakili wilayah dengan hanya dua musim.
Apa Itu Jenis-jenis Heatmap yang Sering Digunakan?
Berikut beberapa tipe heatmap yang umum ditemukan dalam berbagai bidang:
1. Cluster Heatmap
Cluster heatmap menggabungkan teknik pengelompokan hierarki dengan visualisasi warna untuk menampilkan kesamaan atau perbedaan antar data sampel.
Tipe ini banyak dipakai di bidang biologi, seperti untuk memetakan ekspresi gen dalam sampel tertentu.
2. Correlogram Heatmap
Correlogram heatmap digunakan untuk menunjukkan korelasi antara dua variabel data. Warna yang berbeda menandakan kekuatan dan arah korelasi, dari kuat hingga lemah.
Ini sangat membantu dalam analisis statistik deskriptif maupun prediktif.
3. Related Plots Heatmap
Tipe ini memperlihatkan hubungan antara dua grafik berbeda dalam data yang sama, seperti grouped bar chart dan scatter plot.
Dengan related plots, analisis interaksi antar variabel menjadi lebih mudah.
4. Choropleth Heatmap
Choropleth adalah heatmap yang mewakili nilai numerik berdasarkan area geografis, seperti peta kepadatan penduduk.
Wilayah dengan warna gelap berarti padat penduduk, sedangkan warna terang menunjukkan wilayah dengan populasi lebih sedikit.
Heatmap dalam Dunia Data Analyst: Fungsi Lebih dari Visualisasi
Selain membantu visualisasi, heatmap juga digunakan data analyst untuk:
1. Data Cleaning dan Exploratory Data Analysis (EDA)
Heatmap bisa menampilkan missing values atau null entries. Misalnya di Python dengan seaborn.heatmap(), kamu bisa dengan cepat melihat kolom mana yang banyak datanya hilang.
👉 Ini mempercepat proses data preprocessing sebelum modeling.
Contoh implementasi:
python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.heatmap(df.isnull(), cbar=False)
plt.show()
2. Feature Selection via Correlation Heatmap
Sebelum membangun model prediktif, analyst sering menggunakan correlation heatmap untuk memilih fitur (variabel) yang punya pengaruh tinggi terhadap target variabel.
📌 Outbound link:
👉 Towards Data Science: Heatmaps for Time Series
Tools yang Sering Digunakan Data Analyst untuk Heatmap
Berikut beberapa tools populer yang digunakan untuk membuat heatmap secara praktis:
- Python (Seaborn, Matplotlib, Plotly)
- R (ggplot2, heatmaply)
- Excel (Conditional Formatting untuk Heatmap sederhana)
- Power BI
- Tableau
- Google Data Studio
Tips Membaca Heatmap dengan Akurat
- Perhatikan skala warna (color bar): Jangan hanya melihat warna, pahami arti tiap gradasi.
- Cari pola ekstrem: Warna paling terang atau paling gelap sering menunjukkan outlier atau tren penting.
- Kombinasikan dengan grafik lain: Gunakan scatter plot atau box plot untuk mendalami insight dari heatmap.
Kesimpulan
Heatmap adalah alat visualisasi data yang sangat membantu data analyst dalam memahami, menganalisis, dan menyampaikan informasi dari kumpulan data yang kompleks.
Dari analisis korelasi, deteksi nilai hilang, hingga penggambaran distribusi data geografis, dimana semua dapat disajikan dengan cara yang lebih intuitif menggunakan heatmap.
Dengan memahami jenis-jenis dan cara membaca heatmap, seorang data analyst dapat mengambil keputusan lebih akurat dan efisien.
Jika Anda tertarik mengembangkan bisnis dalam dunia digital, maka digital marketing adalah jawabannya, konsultasi gratis dengan Rocket Digital Agency untuk informasi lengkap seputar layanan digital kami!
Penulis: Meilanda A.P