BAB 2 - Konsep Dasar

2.1 Desain Pemodelan Grafis

Desain Pemodelan Grafik adalah suatu proses menciptakan objek berupa citra (gambar rancangan, citra komputer) yang dibuat untuk informasi, ilustrasi, atau hiburan yang dibuat melalui aplikasi komputer.

2.1.1 Desain

Desain adalah suatu sistem yang berlaku untuk segala jenis perancangan dimanatitik beratnya adalah melihat segala sesuatu persoalan tidak secara terpisah atau tersendiri, melainkan sebagai suatu kesatuan dimana satu masalah dengan lainnya saling terkait. Desain biasa diterjemahkan sebagai seni terapan, arsitektur, dan berbagai pencapaian kreatif lainnya. Dalam sebuah kalimat, kata "desain" bisa digunakan, baik sebagai kata benda maupun kata kerja. Sebagai kata kerja, "desain" memiliki arti "proses untuk membuat dan menciptakan obyek baru". Sebagai kata benda, "desain" digunakan untuk menyebut hasil akhir dari sebuah proses kreatif, baik itu berwujud sebuah rencana, proposal, atau berbentuk benda nyata.

2.1.2 Pemodelan

Model adalah rencana, representasi, atau deskripsi yang menjelaskan suatu objek, sistem, atau konsep, yang seringkali berupa penyederhanaan atau idealisasi. Bentuknya dapat berupa model fisik (maket, bentuk prototipe), model citra (gambar rancangan, citra komputer), atau rumusan matematis. Maka pemodelan adalah tahap dimana akan dibentuk suatu obyek. Obyek yang dibuat akan dibentuk seolah-olah menjadi nyata. Dengan proses desain, obyek tersebut akan dibuat menjadi 2D maupun 3D. Proses pemodelan ini memerlukan perancangan dengan beberapa langkah saat pembuatannya. Misalnya menentukan obyek apa yang akan dibuat, metode apa yang akan digunakan, serta animasi apa yang sesuai dengan tujuan pembuatan obyek tersebut.

2.1.3 Grafis

Grafik atau Grafis identik dengan suatu garis, titik, tanda, dan bentuk huruf. Grafik merupakan cara membentuk bentuk huruf, tanda serta gambar menggunakan proses pencetakan. Grafik juga didefinisikan sebagai suatu pembuatan, penyimpanan serta manipulasi model dan citra.

2.2 Treemaps

Sebuah representasi visual data pohon, dimana setiap node dapat memiliki nilai nol atau children lebih, dan satu parent (kecuali root, yang tidak ada parent). Setiap node ditampilkan sebagai persegi panjang, ukuran dan warna sesuai nilai-nilai yang ditetapkan oleh pengguna. Ukuran dan warna yang dihargai relatif terhadap semua node lain dalam grafik. Pengguna dapat menentukan berapa banyak tingkat untuk menampilkan secara bersamaan, dan secara opsional untuk menampilkan tingkat yang lebih dalam mode hinted. Jika sebuah node adalah leaf node (node daun), Pengguna dapat menentukan ukuran dan warna; Jika tidak daun, hal ini akan ditampilkan sebagai kotak melompatlompat untuk daun node. Default behavior bergerak ke bawah pohon ketika pengguna left-clicks node, dan naik kembali pohon ketika pengguna klik-kanan grafik. Total ukuran grafik ditentukan oleh ukuran dari isi elemen yang pengguna masukkan dalam halaman pengguna.

Jika pengguna memiliki leaf node (daun node) dengan nama-nama yang terlalu panjang untuk ditunjukkan, nama akan dipotong dengan sebuah elipsis. Treemaps ideal untuk menampilkan jumlah besar hierarkis terstruktur data (pohon-terstruktur). Ruang di visualisasi dibagi menjadi empat persegi panjang yang berukuran dan diperintahkan oleh variabel kuantitatif. Tingkat dalam hirarki peta hierarki yang divisualisasikan sebagai persegi panjang yang berisi persegi panjang lainnya. Setiap set persegi panjang pada tingkat yang sama dalam hirarki merupakan kolom atau ekspresi dalam tabel data. Setiap persegi panjang individu pada tingkat dalam hirarki merupakan kategori dalam kolom. Sebagai contoh, sebuah persegi panjang yang mewakili benua dapat berisi beberapa persegi panjang negara di benua itu mewakili. Setiap persegi panjang yang mewakili negara pada gilirannya berisi empat persegi panjang yang mewakili kota-kota di negara-negara tersebut. Anda dapat membuat hirarki treemap langsung di visualisasi, atau menggunakan hirarki yang sudah ditetapkan. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat bagian untuk Buat Treemap Hierarchy. Sejumlah algoritma yang berbeda dapat digunakan untuk menentukan bagaimana persegi panjang di peta hierarki yang harus berukuran dan memerintahkan.

Treemaps di Spotfire menggunakan algoritma squarified. Persegi panjang di kisaran treemap dalam ukuran dari sudut kiri atas visualisasi ke sudut kanan bawah, dengan persegi panjang terbesar diposisikan di sudut kiri atas dan persegi panjang terkecil di sudut kanan bawah. Untuk hierarki, yaitu, ketika persegi panjang bersarang, urutan yang sama dari persegi panjang diulang untuk setiap persegi panjang di peta hierarki. Ini berarti bahwa ukuran, dan dengan demikian juga posisi, dari persegi panjang yang berisi empat persegi panjang lainnya ditentukan oleh jumlah dari bidang persegi panjang yang terkandung.

Contoh:

Di bawah ini adalah treemap mana persegi panjang mewakili kota dan ukuran dan diwarnai oleh kolom Penjualan. Dalam hal ini, metode agregasi Sum dipilih untuk kolom Penjualan. treemap ini hanya berisi data pada satu tingkat. Ukuran dan posisi dari persegi panjang, serta pewarnaan, menunjukkan bahwa Casablanca dan Cannes memiliki jumlah total tertinggi penjualan, sementara Hong Kong dan Bangalore memiliki terendah. Untuk membandingkan jumlah penjualan untuk seluruh negara atau benua, Anda dapat menambahkan tingkat lain untuk hirarki treemap tanpa kehilangan informasi tentang kota masing-masing. Dalam treemap bawah, kolom Negara dan Benua ditambahkan ke hirarki treemap. Persegi panjang kini bersarang. Setiap persegi panjang yang mewakili benua terdiri dari persegi panjang negara dalam benua yang mewakili. Setiap persegi panjang yang mewakili sebuah negara terdiri dari persegi panjang yang mewakili kota di negara itu. Hal ini masih mungkin untuk melihat mana setiap kota memiliki jumlah tertinggi penjualan, tetapi sekarang juga mudah untuk melihat bahwa Afrika adalah benua dengan jumlah total tertinggi penjualan, dan bahwa Asia adalah benua dengan jumlah total terendah penjualan . Karena persegi panjang kini bersarang, persegi panjang tidak berada dalam posisi yang sama lagi. Namun, setiap tingkat hirarki masih diatur sesu ai dengan algoritma squarified. Misalnya, ukuran persegi panjang yang mewakili India ditentukan oleh jumlah dari bidang dua persegi panjang yang mewakili Calcutta dan Bangalore. Ukuran persegi panjang mewakili Asia pada gilirannya ditentukan oleh jumlah dari bidang persegi panjang yang mewakili China dan India.Untuk melihat lebih dekat pada bagian tertentu dari peta hierarki, Anda dapat menavigasi dari tingkat hirarki yang lebih tinggi untuk satu lebih rendah. Klik pada header hirarki tingkat yang Anda inginkan untuk menavigasi ke. Pada contoh di bawah ini, peta hierarki ditampilkanseperti yang muncul ketika Anda menavigasi ke tingkat negara

India.

Header hirarki paling atas sekarang menampilkan tingkat hirarki dari tingkat atas ke tingkat yang sedang Anda lihat. Untuk menavigasi ke atas dalam hirarki, klik pada tingkat yang Anda inginkan untuk menavigasi ke. Anda dapat menyembunyikan kedua header hirarki dan label di peta hierarki setiap saat dari menu klik kanan visualisasi. Semua visualisasi dapat diatur untuk menampilkan data

dibatasi oleh satu atau lebih tanda di visualisasi lain hanya (rincian visualisasi). Peta Hierarki juga dapat dibatasi oleh satu atau lebih filterings. Alternatif lain adalah dengan mengatur treemap tanpa penyaringan sama sekali. 

[Lanjut]

DAFTAR PUSTAKA

[1] D. Fischl and A. Scharl. Metadata Enriched Visualization of Keywords in Context: 6th ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems, pages 193–196. Association for Computing Machinery, 2014.

[2] Herwan Nafil. Langkah Praktis & Sistematis: AutoCAD 2D & 3D. Progerssio Motivating & Inspiring, 2014.

[3] Arno Scharl, Ruslan Kamolov, Daniel Fischl, Walter Rafelsberger, and Alistair Jones. Visualizing Contextual Information in Aggregated Web Content Repositories. Association for Computing Machinery, 2014.

[4] Martin Wattneberg and Fernanda. B. Viegas. The word tree, an interactive visual concordance. IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS, VOL. 14, NO. 6, NOVEMBER/DECEMBER 2008, 2008.