Dalam domain visualisasi data, peta panas adalah representasi grafis data di mana masing-masing titik data divisualisasikan sebagai warna atau bayangan berbeda, yang menggambarkan variasi kepadatan atau nilai pada bidang dua dimensi. Tujuan peta panas adalah untuk dengan cepat mengidentifikasi pola, tren, dan outlier dalam data dengan memberikan pemahaman visual yang langsung dan intuitif tentang hubungan antara elemen individual dan struktur yang lebih besar.
Peta panas sangat berguna ketika menangani data dalam jumlah besar, karena peta panas memudahkan untuk mengidentifikasi klaster, titik panas, dan area dengan aktivitas rendah. Baik dalam konteks eCommerce, media sosial, atau perilaku pengguna dalam aplikasi yang dikembangkan menggunakan platform no-code AppMaster, peta panas dapat memberikan wawasan berharga yang mendorong pengambilan keputusan dan menawarkan panduan untuk perbaikan di masa depan.
Dari sudut pandang teknis, peta panas melibatkan dua komponen utama: kisi dan skala warna. Grid membagi ruang dua dimensi menjadi sel-sel, dengan setiap sel berhubungan dengan satu titik data. Sebaliknya, skala warna adalah rentang kontinu atau diskrit di mana setiap warna atau bayangan mewakili nilai atau interval tertentu. Skala ini bisa linier (interval yang sama antar warna) atau logaritmik (warna didistribusikan secara merata ke seluruh rentang nilai pada skala log), bergantung pada sifat data dan tujuan visualisasi.
Salah satu contoh peta panas yang populer adalah peta panas geografis, yang menampilkan data spasial pada peta dan menggunakan gradien warna untuk menggambarkan intensitas fenomena di lokasi berbeda. Peta panas geografis dapat digunakan untuk menampilkan kepadatan populasi manusia, anomali suhu global, atau prevalensi kondisi atau peristiwa tertentu di wilayah tertentu.
Variasi dari peta panas tradisional adalah peta pohon, yang menggunakan area persegi panjang dengan ukuran proporsional dan gradien warna untuk mewakili data hierarki. Dalam hal ini, ukuran persegi panjang menunjukkan kepentingan relatif atau besaran suatu kategori tertentu, sedangkan gradasi warna mencerminkan intensitas atau kepadatan nilai-nilai dalam kategori tersebut. Jenis visualisasi ini dapat berguna untuk memahami hubungan bagian-ke-keseluruhan dan analisis komparatif berbagai kategori atau subkategori.
Contoh lain peta panas yang diterapkan pada domain tertentu adalah peta panas matriks korelasi, yang biasanya digunakan dalam analisis statistik untuk mengukur korelasi antar variabel yang berbeda. Dalam jenis peta panas ini, kisi mewakili struktur matriks dan setiap sel diwarnai sesuai dengan koefisien korelasi antara pasangan variabel yang bersesuaian. Dengan mengelompokkan variabel yang sangat berkorelasi secara visual, peta panas matriks korelasi dapat memandu pemilihan fitur dalam pembelajaran mesin, memfasilitasi identifikasi multikolinearitas dan redundansi di antara prediktor dalam kumpulan data.
Peta panas dapat dibuat menggunakan berbagai bahasa pemrograman dan pustaka, seperti Python (dengan Seaborn, Matplotlib, atau Plotly), R (dengan ggplot2), atau JavaScript (dengan D3.js atau Highcharts). Selain itu, berbagai alat visualisasi data, seperti Tableau atau Microsoft Power BI, juga menyediakan fungsionalitas peta panas sebagai bagian dari rangkaian fiturnya.
Saat mendesain peta panas, penting untuk memilih skema warna yang sesuai, menarik secara visual, dan informatif. Biasanya, skema warna divergen digunakan untuk data ordinal atau kuantitatif dengan nilai positif dan negatif, sedangkan skema warna sekuensial diterapkan pada data ordinal atau kuantitatif dengan nilai dominan positif. Dalam beberapa kasus, skema warna kualitatif dapat digunakan untuk data nominal atau situasi yang memerlukan penekanan pada interval atau kategori tertentu. Terlepas dari skema yang dipilih, penting untuk memastikan bahwa peta panas dapat diakses dan diinterpretasikan oleh semua pemirsa, termasuk mereka yang memiliki gangguan penglihatan warna atau gangguan penglihatan lainnya.
Kesimpulannya, peta panas adalah teknik visualisasi data berharga yang membantu mengidentifikasi pola, tren, dan outlier dalam data dalam jumlah besar. Dengan memberikan pemahaman visual langsung tentang hubungan antar elemen dan struktur yang lebih besar, peta panas memfasilitasi pengambilan keputusan berdasarkan data dan memandu perbaikan di masa depan dalam berbagai domain. Sebagai bagian dari platform no-code AppMaster yang komprehensif, visualisasi peta panas dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam aplikasi web, seluler, dan backend untuk memberikan wawasan berharga kepada pengguna akhir, berkontribusi pada pengembangan solusi perangkat lunak yang skalabel, efisien, dan hemat biaya. .
