Tugas

Deskripsi Tugas

Visualisasi data yang efektif tidak hanya harus menarik, tetapi juga jujur dan akurat. Banyak visualisasi data yang menyesatkan (misleading), baik secara sengaja maupun tidak sengaja.

Dalam tugas ini, Anda akan mengidentifikasi, menganalisis, dan memperbaiki visualisasi yang menyesatkan berdasarkan prinsip etika dalam komunikasi data.

Tujuan Pembelajaran

Sub-CPMK:

Mahasiswa akan mampu menghargai pentingnya etika dan keakuratan dalam menyampaikan data melalui visualisasi yang informatif dan tidak menyesatkan.

Instruksi Pengerjaan

1. Temukan 3 Visualisasi Menyesatkan

  • Cari dan pilih tiga contoh grafik yang dianggap menyesatkan (misleading charts).
  • Berasal dari media berita, sosial media, laporan organisasi, infografis, dsb.
  • Setiap visualisasi harus ditampilkan (screenshot atau tautan).

2. Analisis Etika Visualisasi

Untuk setiap grafik:

  • Identifikasi jenis misleading yang terjadi (misal: sumbu dipotong, perbandingan tidak sebanding, skala manipulatif, pemilihan warna, dll).
  • Jelaskan mengapa grafik tersebut bisa menyesatkan atau tidak etis.
  • Kaitkan analisis Anda dengan prinsip etika komunikasi data.

3. Perbaikan dan Rekomendasi

  • Pilih satu dari tiga grafik untuk diperbaiki.
  • Buat ulang grafik tersebut menggunakan R (ggplot2 / plotly) atau spreadsheet/Google Data Studio.
  • Jelaskan perubahan yang Anda lakukan dan mengapa versi Anda lebih etis dan akurat.

Format dan Pengumpulan

  • Format file: Ms. Word atau PDF
  • Panjang tugas: 2–3 halaman
  • Sertakan gambar sebelum dan sesudah (tangkapan layar)
  • Kumpulkan Sebelum Pertemuan Berikutnya

Kriteria Penilaian

Aspek Penilaian Bobot
Identifikasi jenis misleading & analisis kritis 30%
Pemahaman prinsip etika visualisasi 30%
Kualitas dan justifikasi perbaikan grafik 30%
Refleksi, kerapian, dan kepatuhan format 10%

Referensi

  1. Cairo, A. (2019). How Charts Lie: Getting Smarter About Visual Information. Norton.
  2. Schwabish, J. (2021). Better Data Visualizations. Columbia University Press.
  3. Nussbaumer Knaflic, C. (2015). Storytelling with Data. Wiley.
  4. Wilke, C. (2019). Fundamentals of Data Visualization. O’Reilly Media.