Alice in Wonderland is an upcoming fantasy-adventure film directed by Tim Burton. It is an extension to the Lewis Carroll novels Alice’s Adventures in Wonderland and Through the Looking-Glass. The film will use a [...]
NAMA : FREDY PRIYAMBODO
NIM : 10.41010.0200
Ada beberapa prinsip umum yang harus diingat ketika mendesain data grafis :
1. Show the data : data grafis harus menarik perhatian pada rasa dan substansi data, bukan untuk sesuatu
yang lain (Tufte, 1983)
2. Simplify : pilih grafis yang paling efisien mengkomunikasikan informasi dan menggambar sesederhana
mungkin.
3. Merevisi : Setiap penulis yang baik akan memberitahu anda bahwa kerja keras menulis adalah menulis
ulang.
4. Be Honest : Sebuah grafis mengatakan kebenaran ketika “representasi visual data konsisten dengan
representasi numerik” (tufte, 1998), berikut adalah beberapa cara untuk mendistorsi data grafik :
a. Menyesuaikan trend untuk melebih-lebihkan atau mengecilkan aspek rasio grafik
b. Manipulate the scale : distorsi ini dicapai melalui penggunaan skala dengan interval tidak teratur.
1. Show the data : data grafis harus menarik perhatian pada rasa dan substansi data, bukan untuk sesuatu
yang lain (Tufte, 1983)
2. Simplify : pilih grafis yang paling efisien mengkomunikasikan informasi dan menggambar sesederhana
mungkin.
3. Merevisi : Setiap penulis yang baik akan memberitahu anda bahwa kerja keras menulis adalah menulis
ulang.
4. Be Honest : Sebuah grafis mengatakan kebenaran ketika “representasi visual data konsisten dengan
representasi numerik” (tufte, 1998), berikut adalah beberapa cara untuk mendistorsi data grafik :
a. Menyesuaikan trend untuk melebih-lebihkan atau mengecilkan aspek rasio grafik
b. Manipulate the scale : distorsi ini dicapai melalui penggunaan skala dengan interval tidak teratur.
--> Visual Hierarchy
Setiap halaman memiliki hirarki visual. Sebuah hirarki visual yang membuat beberapa konten tampil lebih penting daripada konten lainnya. Hal ini dapat dilakukan dengan :
- Memindahkan konten ke sudut kiri atas
- separating different components with white space
- using larger and bolder fonts
- menggunakan latar depan yang kontras dan latar belakang warna.
- aligning it with other elements
- indenting it, which logically moves the indented content to a deeper level in the hierarchy than the element above it.
--> Visual Flow
Aliran flow menggambarkan jalan mata seperti scan halaman. Seperti membaca dari atas ke bawah dan dari kiri ke kanan, tetapi hal ini dapat dikendalikan dengan menciptakan focal point. Sama seperti kata-kata yang digaris bawahi yang digunakan untuk penekanan kata.
Grouping of element
>> Elemen grafis yang dianggap sebagai bagian dari kelompok ketika :
• Mereka berdekatan (jarak).
• memiliki warna sama atau shading (kesamaan).
• Selaras sepanjang garis tak kasat mata atau kurva (continuity)
• diposisikan sehingga mereka tampa dalam bentuk tertutup (penutupan)
--> Color
warna digunakan untuk menyandikan data atau merencanakan simbol. Aturan yang paling penting dalam memilih warna adalah tidak pernah melakukan apa pun yang membuat mustahil untuk membaca.
• Gunakan warna kontras untuk foregrounds dan background.
• Jangan menggunakan warna merah atau warna hijau jika dua warna harus dibandingkan.
• Jangan pernah menempatkan teks biru di latar belakang merah atau oranye atau sebaliknya.
• Use bold colors sparingly.
Anatomy of graph
Tampilkan data dan mengurangi kekacauan adalah prinsip yang sangat membantu untuk mengetahui bagaimana menerapkan prinsip tampilan data dan prinsip mengurangi kekacuan ketika menggambar grafik. Pembahasan berikut menjelaskan setiap elemen bersama dengan aspek dari desain grafik yang baik. Pembahasan ini dimulai dari data rectangle, the innermost element and works outward
--> Data Rectangle
Data Rectangle adalah kanvas yang di mana data diplot dan garis-garis dipasang.
--> Plotting Symbol and Data Label
Pilihan merencanakan simbol mempengaruhi bagaimana menempatkan titik terutama jika garis
menghubungkan titik-titik yang dapat di visualkan ditemukan dan dikelompokkan ke dalam kategori
menghubungkan titik-titik yang dapat di visualkan ditemukan dan dikelompokkan ke dalam kategori
--> Scale-line Rectangle
The data rectangle dan margin sekitarnya adalah scaleline yang rectangle, atau semuanya hanya di dalam
bingkai. Sebagaimana dibahas dalam desai grafis slide di atas, ruang putih sangat penting untuk
pemisahaan.
bingkai. Sebagaimana dibahas dalam desai grafis slide di atas, ruang putih sangat penting untuk
pemisahaan.
--> Tick Marks and Labels
Tanda centang harus mencakup kisaran data. Tanda centang harus mengeluarkan point sehingga tidak
menggangu margin di dalam scale-line rectangle. Sebuah tanda centang dan label berfungsi untuk
menyediakan arti untuk rentang dan besarnya sekala
menggangu margin di dalam scale-line rectangle. Sebuah tanda centang dan label berfungsi untuk
menyediakan arti untuk rentang dan besarnya sekala
--> Key and Data Label
Kadang-kadang ketika menampilkan data multivariat di scatterplots, nilai dua variabel kuantitatif
dikodekan menggunakan posisi simbol bersama skala horisontal dan vertikal.
--> Aspect Ratio
dikodekan menggunakan posisi simbol bersama skala horisontal dan vertikal.
--> Aspect Ratio
Rasio aspek bukanlah elemen grafis tetapi merupakan topik penting dalam desain grafik.
Rasio aspek adalah tinggi dari Data persegi panjang bukan persegi panjang skala garis dibagi dengan
lebar.
--> Panels
Rasio aspek adalah tinggi dari Data persegi panjang bukan persegi panjang skala garis dibagi dengan
lebar.
--> Panels
Tujuan dari grafik adalah untuk membuat perbandingan. Jika data tidak terlalu rumit dapat dilakukan
dengan memplot titik data dari beberapa set data dalam data rectangle yang berasal dari panel yang sama.
dengan memplot titik data dari beberapa set data dalam data rectangle yang berasal dari panel yang sama.
UNTUK TUGASNYA DIPOSTING DISINI YAH..
POTING Q TUNGGU.
JANGAN SAMPAI TIDAK MENGUMPULKAN....^^
NAMA : FREDY PRIYAMBODO
NIM : 10.41010.0200
Method atau fungsi dalam java adalah suatu cara untuk memecah program menjadi beberapa bagian, sehingga ketika mengerjakan program tersebut bisa dilakukan pembagian tugas kepada beberapa orang.
Method di java terbagi atas method yang dapat mengembalikan nilai (return value) ,ditunjukkan dengan kata return yang terdapat dalam tubuh method. Sedangkan method yang tidak mengembalikan nilai, ditunjukkan dengan kata void saat pendeklarasian methodnya.
Karakteristik dari Method :
1. dapat mengembalikan satu nilai atau tidak sama sekali
2. dapat diterima beberapa parameter yang dibutuhkan atau tidak ada parameter sama sekali. Parameter bisa
juga disebut sebagai argumen dari fungsi
3. setelah method telah selesai dieksekusi, dia akan kembali pada method yang memanggilnya.
Ada 2 jenis method :
1) Method yang tidak mengembalikan data (diberi tipe void)
Contoh :
static void bernaz();
//method static bernama bernaz yang tidak mengembalikan nilai.
2) Method yang bisa mengembalilkan nilai menggunakan statement return dan tipe data
Contoh:
static int bernaz(int b);
return b;
//method bernama bernaz yang mengembalikan nilai integer
//mempunyai 1 parameter yaitu b dan bertipe integer
//return adalah keyword untuk mengembalikan nilai
Contoh :
public class Latihan {
public void cetak(){
System.out.println("Method Cetak");
}
public static void print(){
System.out.println("Method Print");
}
public static void main(String[] args){
Latihan mm = new Latihan();
mm.cetak();
Latihan.print();
}
}
Method Overloading
Merupakan 2 method atau lebih yang mempunyai nama yang sama tetapi parameternya harus berbeda.
Untuk membuat method overloading diperlukan setidaknya satu dari tiga syarat di bawah ini:
· mempunyai jumlah argumen berbeda.
· mempunyai tipe data argumen yang berbeda.
· mempunyai urutan argumen yang berbeda.
Contoh :
public class Latihan2 {
String nm;
int umur;
public void m1(String nm ){
System.out.println("Nama : "+nm);
}
public void m1(String nm, int umur){
System.out.println("Nama : "+nm);
System.out.println("Umur : "+umur);
}
public static void main(String[] args){
Latihan2 mm = new Latihan2();
mm.m1("Manda");
mm.m1("manda", 19);
}
}
NAMA : FREDY PRIYAMBODO
NIM : 10.41010.0200
Tujuan dari visualisasi data adalah bagaimana dapat mengelola data dalam jumlah yang besar ini dan bagaimana sistem komputer membantu kita dalam tugas mengelola data yang besar :
• Visual Data membantu menangani banjir informasi dengan cara mengintegrasikan manusia dalam proses analisis data.
• Visual Data memungkinkan pengguna untuk mendapatkan wawasan yang dalam tentang data, kesimpulan dari data gambar dan langsung berinteraksi dengan data.
Advantages of visualization techniques
• 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.
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.
Attribute quality sering digunakan untuk menggambarkan metode visualisasi data dengan dan menerangkan kualitas attribut itu sendiri
Sebuah cara yang berguna untuk mempertimbangkan 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 pelabelan.
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 :
• Category Data
• Integer Data : This is like his ordinal class in that it is discrete and ordered.
• Real-number data : This combines the properties of interval and ratio scales.
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.
Data Sources
Kualitas data adalah faktor yang paling penting untuk mempengaruhi kualitas hasil dari analisis apapun. Data harus dapat diandalkan dan mewakili dari populasi Data sering dikumpulkan untuk menjawab pertanyaan spesifik
Sumber dari Data :
• Survey
• Eksperiment
• Observasi
Sebagai bagian dari operasi harian suatu organisasi, data merupakan kumpulan dari alasan varietas.
• Database Operasional adalah Database ini berisi transaksi bisnis yang sedang berlangsung. Database jenis ini diakses terus-menerus dan diperbarui secara teratur.
• Data Warehouse adalah 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).
Langganan:
Postingan (Atom)
