<jupyter_start><jupyter_text>"Rerata Pengeluaran ART"> "Ketika kreativitas malah membuat rancu"- toc: false- branch: master- badges: true- comments: true- author: <NAME>- categories: [dinamis] ![Rerata ART Lokadata](../images/statis_posts/lokadata/lokadata-art.png "Sumber: https://lokadata.id/artikel/orang-kota-butuh-tangan-ekstra") Salah satu tantangan terbesar saat membuat grafik adalah menyeimbangkan antara estetika dan fungsional. Contohnya, ketika kita ingin menggambarkan data dalam rupiah seperti yang dibuat teman-teman lokadata di atas. Walau menggelitik, saya tidak ingin berkomentar mengenai ketepatan metodenya. Sudah banyak yang mengingatkan sampai-sampai mereka harus merevisi keterangan terkait grafik ini:> twitter: https://twitter.com/LokadataID/status/1266955908552126464?s=20 Ada satu hal lagi yang sebetulnya layak diapresiasi yaitu inisiatif menggunakan lembaran rupiah sebagai komponen visual. Sayangnya, pilihan ini mengorbankan keterbacaan grafik dalam dua hal. Pertama, lembaran rupiah memiliki warna yang berbeda-beda. Warna adalah salah satu komponen visual yang kentara dalam sebuah grafik. Dengan menggunakan lembaran rupiah, warna justru menjadi distraksi. Coba tengok juga bagaimana lembaran rupiah dipotong menjadi beberapa bagian, lebar lembaran yang berbeda-beda tanpa makna khusus malah jadi membingungkan.Kritik kedua awalnya saya kira tidak begitu signifikan. Ternyata, oh ternyata, coba bandingkan dengan grafik sederhana yang saya buat berikut:<jupyter_code>#collapse-hide

import pandas as pd
import altair as alt

art_data = [
    ("Jakarta Selatan", "DKI Jakarta", 277, 631),
    ("Jakarta Barat", "DKI Jakarta", 182, 728),
    ("Kota Surabaya", "JAWA Timur", 180, 800),
    ("Jakarta Pusat", "DKI Jakarta", 167, 290),
    ("Tanggerang Selatan", "Banten", 154, 456),
    ("Kota Bekasi", "Jawa Barat", 153, 812),
    ("Kota Sukabumi", "Jawa Barat", 143, 94),
    ("Kota Bogor", "Jawa Barat", 140, 302),
    ("Kota Depok", "Jawa Barat", 135, 630),
    ("Kota Surakarta", "Jawa Tengah", 132, 153)
]
art_df = pd.DataFrame(
    data=art_data,
    columns=["Wilayah", "Provinsi", "Rerata_ori", "RT_ori"]
)
art_df["Rerata"] = art_df["Rerata_ori"].apply(lambda r: f"{r}rb")
art_df["Jumlah RT"] = art_df["RT_ori"].apply(lambda r: f"{r}rb")
bars = alt.Chart(art_df).mark_bar().encode(
    x=alt.X("Rerata_ori:Q", axis=None),
    y=alt.Y("Wilayah:N", sort="-x", axis=alt.Axis(title=None)),
    tooltip=[
        "Wilayah:N",
        "Provinsi:N",
        "Rerata:N",
        "Jumlah RT:N"
    ]
)
text = bars.mark_text(
    align="left",
    baseline="middle",
    dx=3
).encode(
    text="Rerata:N"
)
(bars + text).configure_view(strokeWidth = 0)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12315634218289086, 'fraction_numerical': 0.03023598820058997, 'mean_word_length': 4.923580786026201, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 6, '<?xml version=': 0, '>': 8, 'https://': 2, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '436739', 'license': 'Apache-2.0', 'n_tokens_mistral': 1181, 'n_tokens_neox': 1070, 'n_words': 273, 'path': '_notebooks/2020-06-03-Lokadata-Rerata-ART.ipynb', 'repo_name': 'tentangdata/grafik', 'size': '2719'}