\documentclass[t]{beamer}
\usetheme{Madrid}
\usecolortheme{default}

\usepackage{booktabs} % Untuk garis \toprule, \midrule, \bottomrule
\usepackage{graphicx} % Untuk \resizebox


\title[Visualisasi Data - Pertemuan 1]{What: Data Abstraction}

\author{Ahmad Luky Ramdani}
\subtitle{Matakuliah Visualisasi Data (Data visualization)}
\author[Ahmad Luky Ramdani]{Ahmad Luky Ramdani \and Ira Safitri \and Dimas Dwi Randa}
\institute[ITERA]
{
  Program Studi Data Sains\\
  Fakultas Sains \\
  Institut Teknologi Sumatera
}

\date{Bandung, \today}
\begin{document}



\frame{\titlepage}


% ------------------------------

\begin{frame}{Gambaran Umum Abstraksi Data}
    \begin{block}{Abstraksi Data}
        Tujuan utama abstraksi data adalah menerjemahkan data dari \textbf{bahasa domain} (spesifik bidang) menjadi \textbf{bahasa visualisasi} (abstrak).
    \end{block}
    \textbf{Komponen Utama dalam The Big Picture:}
    \begin{itemize}
        \item \textbf{What Data?}: Mengidentifikasi tipe dataset (Table, Network, Field, atau Geometry).
        \item \textbf{Data Types}: Membedakan elemen dasar seperti \textit{Items, Attributes, Links, Positions,} dan \textit{Grids}.
        \item \textbf{Attribute Types}: Menentukan apakah data bersifat \textit{Categorical} atau \textit{Ordered} (Ordinal/Quantitative).
        \item \textbf{Data Semantics}: Memahami arti dari data dalam konteks dunia nyata untuk menentukan metode pemrosesan yang tepat.
    \end{itemize}
\end{frame}


% ------------------------------

\begin{frame}{Mengapa Perlu Abstraksi Data?}
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Bahasa Universal:} Abstraksi memungkinkan kita menggunakan kosakata yang sama untuk data yang berasal dari domain berbeda (misal: "nasabah" dalam bank dan "pasien" dalam RS keduanya diabstraksikan sebagai \textit{Items})[cite: 5].
        \item \textbf{Tujuan:} Menentukan tipe data apa yang tersedia agar kita bisa memilih teknik visualisasi yang paling efektif[cite: 5].
        \item \textbf{Pertanyaan Kunci:} "Data apa saja yang sedang dilihat pengguna?" (\textit{What?}) [cite: 5].
    \end{itemize}
\end{frame}

% ------------------------------

\begin{frame}{Mengapa Semantik dan Tipe Data Penting?}
    \begin{block}{Why Data Semantics and Types Matter?}
        Memahami \textbf{Semantik} (Makna) dan \textbf{Tipe} (Struktur) adalah langkah awal untuk menghindari kesalahan interpretasi visual.
    \end{block}

    \begin{columns}[t]
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \textbf{Semantik (Makna):}
            \begin{itemize}
                \item Memberikan konteks pada angka mentah.
                \item Menentukan peran item (siapa subjeknya, apa atributnya).
                \item Contoh: Angka 10 bisa berarti \$10 (Uang) atau Kelas 10 (Tingkat).
            \end{itemize}
        \end{column}
        
        \begin{column}{0.5\textwidth}
            \textbf{Tipe (Struktur Matematika):}
            \begin{itemize}
                \item \textbf{Categorical:} Hanya label (Apple, Orange).
                \item \textbf{Ordered:} Memiliki urutan.
                \begin{itemize}
                    \item \textit{Ordinal:} Urutan logis (S, M, L).
                    \item \textit{Quantitative:} Angka bisa dihitung (10kg, 20kg).
                \end{itemize}
            \end{itemize}
        \end{column}
    \end{columns}
\end{frame}
% ---------------------------------------

\begin{frame}{Data Mentah vs. Semantik (Makna)}
    \begin{center}
        \textit{"Raw data has no meaning without semantics."}
    \end{center}

    \begin{itemize}
        \item \textbf{Data Mentah:} 14, 2.6, 30, 30, 15, 100001.
        \item \textbf{Pertanyaan Abstraksi:} 
        \begin{itemize}
            \item Apakah ini \textit{Geometry} (titik 3D)?
            \item Apakah ini \textit{Network} (node, links, dan weights)?
        \end{itemize}
        \item Pentingnya Konteks untuk Menentukan Tipe Atribut
        \begin{itemize}
        	 \item \textbf{Interpretasi 1 (Spasial):} Jika angka-angka tersebut adalah "dua titik di ruang 3D", maka kita mengabstraksikannya sebagai Geometry atau Position.

			 \item \textbf{Interpretasi 2 (Network):} Jika ada angka yang berarti "links" dan "weight", maka kita mengabstraksikannya sebagai Network/Trees dengan atribut pada links.

			 \item \textbf{Interpretasi 3 (Kategorikal):} Kata "Basil" bisa berarti nama tanaman (kategori makanan), nama lokasi (kategori spasial), atau nama tikus lab (kategori subjek).
        \end{itemize}
    \end{itemize}

\end{frame}

% ---------------------------------------

\begin{frame}{Data Mentah vs. Semantik (Makna)}

    \begin{itemize}
        \item \textbf{Pentingnya Metadata:} Kita membutuhkan informasi tambahan untuk menentukan apakah sebuah atribut bersifat \textbf{Categorical}, \textbf{Ordinal}, atau \textbf{Quantitative}.
        
    \end{itemize}
    
    \begin{block}{Kesimpulan untuk Desainer}
        Visualisasi data bukan sekadar memetakan angka ke gambar, tetapi memetakan \textbf{makna (semantics)} ke dalam \textbf{abstraksi data} yang tepat.
    \end{block}
    
\end{frame}

% ---------------------------------------

\begin{frame}{Data Mentah vs. Semantik (Makna)}
    \begin{itemize}
    	\item Tujuan utama dari Abstraksi Data dalam desain visualisasi adalah menghilangkan ambiguitas
        \item Sebelum membuat grafik, desainer harus menerjemahkan data mentah tersebut menjadi:
            \begin{itemize}
			\item Items: Apa entitas utamanya? (Misal: Tikus lab bernama Basil).
			\item Attributes: Apa yang diukur? (Misal: 7 kali percobaan, S sebagai arah selatan).
		 	\end{itemize}

		\item Tanpa mengetahui apakah "S" berarti "South" (Arah/Siklik) atau "Small" (Ordinal), desainer tidak bisa memilih saluran visual (visual channels) yang tepat.
    \end{itemize}
\end{frame}

% ---------------------------------------

\begin{frame}{Matching Principles: Ekspresifitas \& Efektivitas}
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Prinsip Ekspresifitas:} Jangan gunakan tanda visual yang menyiratkan hubungan yang tidak ada pada data. 
        \begin{itemize}
            \item \textit{Kesalahan umum:} Menggunakan garis penghubung pada data kategori (menyiratkan tren berkelanjutan).
        \end{itemize}
        \item \textbf{Prinsip Efektivitas:} Gunakan saluran visual yang paling akurat untuk tipe data yang paling penting.
        \begin{itemize}
            \item Data kuantitatif paling efektif menggunakan \textbf{Posisi} pada sumbu yang sama.
            \item Data kategori paling efektif menggunakan \textbf{Warna (Hue)} atau \textbf{Bentuk}.
        \end{itemize}
    \end{itemize}
    \vfill
    \begin{center}
        \textit{"The visual system has its own rules; the data must be mapped to respect those rules."}
    \end{center}
\end{frame}



% -------------------------------

\begin{frame}{Dataset Types and Attributes}
    Tabel ini merangkum apa saja yang menjadi elemen pembentuk dalam setiap tipe dataset utama:    
    \vspace{0.4cm}
    \centering
    \small
    \begin{tabular}{@{}lll@{}}
        \toprule
        \textbf{Dataset Type} & \textbf{Data Types} & \textbf{Availability} \\ \midrule
        Tables       & Items, Attributes           & Umum digunakan        \\
        Networks     & Items (Nodes), Links, Attributes & Relasional / Pohon   \\
        Fields       & Grids, Attributes           & Spasial / Kontinu     \\
        Geometry     & Items, Positions            & Bentuk Fisik 2D/3D    \\ \bottomrule
    \end{tabular}
\end{frame}

%------------------------

\begin{frame}{Data Types}
    Munzner membagi Data Type menjadi empat tipe utama:
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Items:} Entitas individu yang sedang diamati (Baris dalam tabel, Node dalam grafik).
        \item \textbf{Attributes:} Karakteristik atau fitur dari sebuah item (misal: Nama, Umur, Gaji).
        \item \textbf{Links:} Hubungan antar items, terutama pada data bertipe \textit{network}.
        \item \textbf{Positions:} Data lokasi secara spasial (garis lintang/bujur)[cite: 6].
    \end{itemize}
\end{frame}

%-----------------------

\begin{frame}{Tipe-Tipe Dataset (Dataset Types)}
    Munzner membagi dataset menjadi empat tipe utama:
    \begin{enumerate}
        \item \textbf{Tables:} Data dalam bentuk baris (\textit{items}) dan kolom (\textit{attributes}).
        \item \textbf{Networks \& Trees:} Data yang memiliki hubungan (\textit{links}) antar titik (\textit{nodes}).
        \item \textbf{Fields:} Data yang kontinu di ruang fisik (sering ditemukan dalam data spasial atau medis seperti MRI).
        \item \textbf{Geometry:} Informasi tentang bentuk fisik 2D atau 3D.
    \end{enumerate}
\end{frame}

%-----------------------


\begin{frame}{Dataset Types - Tabel}
    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.4\textwidth, height=0.4\textheight, keepaspectratio]{tabel.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}

    \vspace{-0.2cm}
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Flat Table:} Struktur paling umum dalam visualisasi.
        \item \textbf{Items:} Baris mewakili individu/entitas (Contoh: Orang).
        \item \textbf{Attributes:} Kolom mewakili dimensi data (Contoh: Umur, Nama).
    \end{itemize}    
\end{frame}
% ---------------------------------------

\begin{frame}{Dataset Types - Tabel}
    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.7\textwidth, height=0.7\textheight, keepaspectratio]{tabel-md.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}

    \vspace{-0.2cm}
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Multidimentional Table:} Struktur paling umum dalam visualisasi.
        \item Indexing based on multiple keys seperti: jenis kelamin, tahun
    \end{itemize}    
\end{frame}
% ---------------------------------------


\begin{frame}{Dataset Types - Network}
    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.7\textwidth, height=0.7\textheight, keepaspectratio]{network.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}

    \vspace{-0.2cm}
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Networks:} Fokus pada hubungan (\textit{links}) antar entitas (\textit{nodes}).
        \item \textbf{Trees:} Jaringan hierarkis tanpa siklus. often have roots and are directed
    \end{itemize}
\end{frame}
% ---------------------------------------

\begin{frame}{Dataset Types - Fields}
    \begin{block}{Definisi}
        Dataset \textbf{Fields} mengandung atribut yang diukur secara kontinu di seluruh ruang fisik. Dataset tipe Fields digunakan ketika kita ingin merepresentasikan nilai yang ada di setiap titik dalam suatu ruang fisik. Nilai ini tidak "terputus", melainkan mengalir.
    \end{block}
    
    Contoh Dunia Nyata: Tekanan udara di atmosfer, suhu di dalam mesin mobil, atau aliran darah dalam pembuluh darah.

\end{frame}
% ---------------------------------------


\begin{frame}{Dataset Types - Fields}

    \textbf{Elemen Pembentuk:}
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Grids:} Strategi pengambilan sampel untuk membagi ruang kontinu menjadi titik-titik diskrit. Hal ini,  karena kita tidak mungkin mengukur data di setiap titik atom di ruang nyata, kita menggunakan Grid untuk membagi ruang tersebut menjadi sel-sel kecil.
        \begin{itemize}
        	\item Fungsi: Menentukan di mana data diukur.
			\item Jenis: Bisa berupa uniform grid (kotak-kotak rapi seperti piksel) atau irregular grid (bentuk yang menyesuaikan lekukan objek).
        \end{itemize}
        \item \textbf{Position:} Lokasi spasial tempat data diambil (misal: koordinat x, y, z). Posisi adalah lokasi spasial yang menjadi tempat pengambilan sampel data.
        \begin{itemize}
			\item Dalam Fields, posisi sering kali bersifat implisit berdasarkan struktur grid.
			\item Misal: Pada peta cuaca, posisi didefinisikan oleh koordinat Lintang dan Bujur.
        \end{itemize}

    \end{itemize}

    
\end{frame}
% ---------------------------------------

\begin{frame}{Dataset Types - Fields}
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Attributes:} Nilai kuantitatif yang diukur pada posisi tersebut (misal: suhu, tekanan).
        \begin{itemize}
        	\item Atribut ini biasanya bersifat Quantitative (angka).
        	\item Contoh: Pada grid cuaca, atributnya bisa berupa Suhu ($25^\circ\text{C}$) atau Kecepatan Angin ($10 \text{ km/jam}$).
        \end{itemize}
    \end{itemize}
    
    
    \begin{exampleblock}{Visualisasi Fields (Interpolasi)}
		Kunci utama dari dataset Fields adalah Interpolasi. Karena data hanya diambil di titik-titik grid, komputer harus "menebak" nilai di antara titik tersebut agar terlihat mulus (kontinu).    
	\end{exampleblock}
        
    \begin{exampleblock}{Contoh Fields}
        Data Medis (MRI/CT-Scan), Data Meteorologi (Peta Tekanan Udara), dan Simulasi Aliran Fluida (Aerodinamika).
    \end{exampleblock}
    
\end{frame}
% ---------------------------------------

\begin{frame}{Dataset Types - Fields}

    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.4\textwidth, height=0.4\textheight, keepaspectratio]{field2.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}
        \vspace{0.2cm}
    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.4\textwidth, height=0.4\textheight, keepaspectratio]{field.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}

\end{frame}


% ---------------------------------------

\begin{frame}{Fields vs Tables}
    \centering
    \begin{tabular}{@{}ll@{}}
        \toprule
        \textbf{Tables} & \textbf{Fields} \\ \midrule
        Data bersifat diskrit/independen & Data bersifat kontinu \\
        Baris adalah item & Posisi ditentukan oleh grid \\
        Fokus pada hubungan atribut & Fokus pada distribusi spasial \\
        \bottomrule
    \end{tabular}  
      
\end{frame}

%----------------------

\begin{frame}{Dataset Types - Geometry}

\begin{exampleblock}{Definisi}
Geometry adalah tipe yang paling spesifik karena berkaitan langsung dengan bentuk fisik atau representasi spasial benda di dunia nyata.
\end{exampleblock}


\begin{itemize}
	\item Elemen Utama Geometry. Dataset Geometry terdiri dari dua elemen kunci:
	\begin{itemize}
		\item Items: Merupakan entitas objek fisik (misalnya: sebuah gedung, organ jantung, atau komponen mesin).
		\item Positions: Informasi koordinat spesifik dalam ruang 2D atau 3D yang membentuk objek tersebut.
	\end{itemize}
\end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Dataset Types - Geometry}
	\begin{itemize}
		
	\item Karakteristik Penting
	\begin{itemize}
		\item Spasial secara Intrinsik: Tidak seperti tabel (di mana kita bisa menukar posisi baris tanpa mengubah makna), pada Geometry, posisi adalah data utama. Jika posisi diubah, bentuk objek akan hancur atau maknanya hilang.
		\item Bentuk (Shape): Dataset ini menyimpan informasi tentang titik (points), garis (lines), kurva, hingga poligon yang membentuk permukaan atau volume objek.
		\item Visualisasi Langsung: Karena datanya sudah berupa bentuk fisik, tugas utama visualisasi sering kali adalah memproyeksikan bentuk 3D tersebut ke layar 2D dengan pencahayaan dan sudut pandang yang tepat agar mudah dipahami manusia.
	\end{itemize}
	
	\item Contoh Penggunaan. 
	\begin{itemize}
		\item Arsitektur dan Teknik: Model CAD (Computer-Aided Design) untuk rancangan bangunan atau jembatan.
		\item Medis: Model 3D hasil rekonstruksi organ tubuh dari data CT-Scan (tulang, pembuluh darah).
	\end{itemize}
	
	\end{itemize}
\end{frame}

% ----------------------------------------- 

\begin{frame}{Perbedaan Utama: Geometry vs. Fields}
    \centering
    \small
    \begin{tabular}{@{}ll@{}}
        \toprule
        \textbf{Fields} & \textbf{Geometry} \\ \midrule
        Nilai yang mengalir di ruang & bentuk fisik objek itu sendiri \\
        Contoh: Suhu udara di dalam ruangan & Contoh: Bentuk furnitur di ruangan \\
        Data diambil pada titik-titik \textit{grid} & Data berupa titik, garis, atau poligon \\
        \bottomrule
    \end{tabular}
    \vfill
    \textit{"Fields memberitahu kita apa yang terjadi DI DALAM ruang, \\ sedangkan Geometry memberitahu kita APA isi ruang tersebut."}
\end{frame}

% ----------------------------------------- 

\begin{frame}{Attribute Types}
	\begin{exampleblock}{Defnisi}
    Tipe Atribut adalah fondasi paling krusial bagi seorang desainer visualisasi. Atribut adalah variabel atau kolom data yang diukur, dan tipenya menentukan saluran visual (channels) mana yang efektif digunakan (seperti warna, posisi, atau ukuran).
	\end{exampleblock}

 Munzner membaginya berdasarkan sifat matematikanya:
    
    \vspace{0.4cm}
    \begin{enumerate}
        \item \textbf{Categorical (Nominal):} Tidak ada urutan. Hanya untuk identitas/label.
        \item \textbf{Ordered:} Memiliki urutan yang jelas.
        \begin{itemize}
            \item \textbf{Ordinal:} Ada urutan, tapi jarak antar nilai tidak terukur secara pasti.
            \item \textbf{Quantitative:} Nilai numerik di mana operasi aritmatika bersifat valid.
        \end{itemize}
    \end{enumerate}
\end{frame}

% ----------------------------------------- 

\begin{frame}{Attribute Types}

    \begin{enumerate}
    	\item \textbf{Categorical (Kategorikal / Nominal)} \\
    	Atribut kategorikal digunakan untuk membedakan identitas atau keanggotaan dalam suatu grup.
    	\begin{itemize}
    		\item \textbf{Sifat:} Hanya bisa dibandingkan apakah suatu item "sama" atau "berbeda" ($=$ atau $\neq$). Tidak ada urutan yang melekat secara alami.
    		\item \textbf{Contoh:} Jenis kelamin, nama negara, jenis sensor, merek mobil.
    		\item \textbf{Strategi Visual:} Gunakan Spatial Grouping (pengelompokan posisi), Color Hue (warna yang berbeda), atau Shape (bentuk)
    	\end{itemize}
    	
    	\item \textbf{Ordered (Terurut)} \\
    	Atribut ini memiliki urutan atau peringkat yang jelas. Munzner membaginya lagi menjadi dua:
    	\begin{itemize}
    		\item Ordinal \\ 
    		Memiliki urutan logis, tetapi jarak atau interval antar nilai tidak dapat dihitung secara pasti atau tidak seragam.
    		\item Quantitative (Kuantitatif) \\
    		Atribut berupa angka murni di mana jarak antar nilai bersifat konsisten dan bermakna secara matematis.
		\end{itemize}    	    	
    \end{enumerate}
    
\end{frame}

% ----------------------------------------- 
\begin{frame}{Attribute Types}
\begin{itemize}
	\item \textbf{Ordinal}
	\begin{itemize}
		\item Sifat: Kita bisa menentukan mana yang "lebih besar" atau "lebih kecil" ($<$ atau $>$), tetapi tidak bisa melakukan operasi aritmatika.
		\item Contoh: Ukuran baju (S, M, L, XL), tingkat kepuasan (Puas, Cukup, Tidak Puas), tingkat kepedasan.
		\item Strategi Visual: Gunakan Color Saturation (kepekatan warna) atau Size (ukuran).
	\end{itemize}
	
	\item \textbf{Quantitative (Kuantitatif)}
	\begin{itemize}
		\item Sifat: Kita bisa melakukan operasi aritmatika seperti penjumlahan atau perkalian ($+,-,\times,/$).
		\item Contoh: Berat badan, harga saham, suhu, jumlah populasi.
		\item Strategi Visual: Gunakan saluran yang paling akurat bagi mata manusia: Position on common scale (Posisi pada sumbu X atau Y)
	\end{itemize}
\end{itemize}
\end{frame}

% ----------------------------------------- 

\begin{frame}{Tabel: Perbandingan dan Contoh Atribut}
    \centering
    \small
    \begin{tabular}{@{}lll@{}}
        \toprule
        \textbf{Tipe Atribut} & \textbf{Operasi Logis} & \textbf{Contoh Konkret} \\ \midrule
        \textbf{Categorical} & $=$ (Sama/Beda) & Nama Kota, Jenis Sensor, Warna Mata \\ \addlinespace
        \textbf{Ordinal}     & $<, >$ (Urutan) & Peringkat (1, 2, 3), Ukuran (S, M, L) \\ \addlinespace
        \textbf{Quantitative}& $+,-,\times,/$ (Jarak) & Suhu, Pendapatan, Jumlah Populasi \\ \bottomrule
    \end{tabular}
    
    \vspace{0.6cm}
    \begin{block}{Penting bagi Desainer:}
        Jangan menggunakan saluran visual yang memiliki urutan (seperti gradasi gelap ke terang) untuk data \textbf{Categorical}, karena otak manusia akan secara otomatis mencari "siapa yang lebih tinggi" padahal data tersebut setara.
    \end{block}
\end{frame}

% ----------------------------------------- ---
\begin{frame}{Latihan: Identifikasi Tipe Atribut}
    Tentukan tipe atribut untuk data berikut:
    \vfill
    \begin{itemize}
        \item \textbf{Nomor HP:} \dots (Tips: Apakah nomor HP bisa dijumlahkan?)
        \item \textbf{Tingkat Kepedasan (Level 1-5):} \dots
        \item \textbf{IPK Mahasiswa:} \dots
        \item \textbf{Provinsi asal:} \dots
    \end{itemize}
    \vfill
    \textit{*Nomor HP adalah \textbf{Categorical} (Nominal) meskipun berupa angka, karena ia hanya label unik.}
\end{frame}


% ----------------------------------------- ---
\begin{frame}{Ordering Direction}
	Ordering Direction membahas tentang struktur atau pola aliran dari data yang terurut (Ordered Data). Memahami arah ini sangat penting karena menentukan jenis palet warna atau skala visual yang harus digunakan agar tidak menyesatkan pembaca.\\    
    Untuk atribut yang terurut (\textit{Ordered}), kita harus memahami ke mana arah data tersebut mengalir:
    
    \vspace{0.4cm}
    \begin{enumerate}
        \item \textbf{Sequential:} Data mengalir dari satu ujung ke ujung lainnya (rendah ke tinggi).
        \item \textbf{Diverging:} Data memiliki titik tengah yang krusial dan mengalir ke dua arah berlawanan.
        \item \textbf{Cyclic:} Data yang nilainya berulang kembali ke titik awal.
    \end{enumerate}
\end{frame}


% ----------------------------------------- ---
\begin{frame}{Ordering Direction - Sequential}
\begin{itemize}
	\item Sequential (Sekuensial). Data yang mengalir dalam satu arah, biasanya dari nilai minimum ke nilai maksimum.
	
	\begin{itemize}
		\item Karakteristik: Tidak memiliki titik tengah yang dianggap sebagai netral. Fokusnya adalah intensitas atau besaran dari rendah ke tinggi.
		\item Contoh: Jumlah penduduk (0 hingga jutaan), usia (0 hingga 100 tahun), atau harga barang.
		\item Penerapan Visual: Menggunakan gradasi satu warna yang berubah intensitasnya (misal: biru muda ke biru tua).
	\end{itemize}
	
	
	\vspace{0.3cm}
	
    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.6\textwidth, height=0.6\textheight, keepaspectratio]{sequential.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}
    
	
\end{itemize}
\end{frame}
% ----------------------------------------- ---


\begin{frame}{Ordering Direction - Divergen}
\begin{itemize}
	
	\item Diverging (Divergen). Data yang memiliki dua arah berlawanan yang bertemu atau berpangkal di satu titik tengah yang krusial (titik nol atau nilai referensi).
	\begin{itemize}
		\item Karakteristik: Fokusnya adalah seberapa jauh nilai menyimpang dari titik tengah ke arah positif atau negatif.
		\item Contoh: Laba dan rugi perusahaan (titik nol adalah impas), suhu udara (titik tengah 0°C), atau hasil survei (titik tengah "Netral").
		\item Penerapan Visual: Menggunakan dua warna yang kontras untuk masing-masing arah (misal: merah untuk negatif, biru untuk positif) yang keduanya memudar ke arah warna netral (seperti putih atau abu-abu) di tengah.
	\end{itemize}
	
\end{itemize}
\end{frame}
% ----------------------------------------- ---


\begin{frame}{Ordering Direction - Divergen}

    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.9\textwidth, height=0.9\textheight, keepaspectratio]{divergen.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}
    
\end{frame}

\begin{frame}{Ordering Direction - Cyclic}
\begin{itemize}

	\item Cyclic (Siklik) \\
	Data yang urutannya berulang kembali ke titik awal setelah mencapai akhir periode.
	\begin{itemize}
		\item Karakteristik: Tidak memiliki nilai "paling tinggi" atau "paling rendah" secara absolut karena sifatnya yang melingkar.
		\item Contoh: Waktu (jam dalam sehari), bulan dalam setahun, atau arah mata angin (derajat kompas).
		\item Penerapan Visual: Menggunakan palet warna melingkar (Circular color maps) di mana warna pada titik $360^\circ$ sama dengan warna pada titik $0^\circ$.
	
\end{itemize}		
\end{itemize}

\end{frame}

% ----------------------------------------- ---
\begin{frame}{Ordering Directio - Karakteristik dan Contoh }
    \begin{enumerate}
        \item \textbf{Sequential (Satu Arah)}
            \begin{itemize}
                \item Contoh: Jumlah penduduk, tinggi badan, harga saham.
                \item \textit{Warna:} Satu warna dengan intensitas berbeda (Light to Dark).
            \end{itemize}
        \item \textbf{Diverging (Dua Arah)}
            \begin{itemize}
                \item Contoh: Perubahan suhu, laba vs rugi, korelasi (-1 hingga +1).
                \item \textit{Warna:} Dua warna berbeda (misal: Merah - Putih - Biru).
            \end{itemize}
        \item \textbf{Cyclic (Berulang)}
            \begin{itemize}
                \item Contoh: Jam, bulan, arah angin (derajat).
                \item \textit{Warna:} Palet melingkar (\textit{Circular color maps}).
            \end{itemize}
    \end{enumerate}
    
    \begin{block}{Pesan Utama}
        Menggunakan palet \textbf{Sequential} untuk data \textbf{Diverging} akan menyembunyikan titik tengah yang penting (misal: kita tidak bisa melihat dengan cepat mana perusahaan yang rugi).
    \end{block}
\end{frame}

% ----------------------------------------- ---
\begin{frame}{When to use sequential?}
\textbf{Use a sequential color scale for a more intuitive reading}
\begin{itemize}
	\item Intuisi Alami (Tanpa Legenda) \\
	Skala sekuensial mengikuti pola "terang ke gelap" (atau sebaliknya). Otak manusia secara alami mengasosiasikan warna yang lebih gelap atau lebih pekat dengan nilai yang lebih tinggi/besar, dan warna yang lebih terang dengan nilai yang lebih rendah. Kemudahannya untuk langsung dipahami tanpa harus berpikir keras atau melihat legenda secara detail.

	\begin{itemize}
		\item Maknanya: Jika Anda melihat peta dengan warna biru muda hingga biru tua berlabel "PDB per Kapita", Anda akan langsung tahu bahwa area yang paling gelap adalah yang paling kaya, bahkan sebelum Anda membaca angka di legenda
	\end{itemize}
\end{itemize}
\end{frame}

% ----------------------------------------- ---

\begin{frame}{When to use sequential?}
\begin{itemize}

	\item Bebas Ambiguitas \\
Skala sekuensial menghilangkan kebingungan ini karena hanya ada satu alur intensitas warna. tidak terdapat masalah "Mana yang lebih tinggi? Biru atau Merah?", "Apakah Merah berarti buruk/rendah atau justru sangat tinggi?" yang umumnya terdapat pada skala Divergen
	
	\item Fokus pada Satu Cerita Utama \\
	Sekuensial: Cocok jika Anda ingin menekankan nilai tertinggi (puncak data). Fokusnya adalah "di mana konsentrasi terbesarnya?" \\
	Divergen: Digunakan jika Anda ingin menekankan dua sisi ekstrem (misal: Sangat Miskin vs Sangat Kaya).
	
	\end{itemize}
\end{frame}


% ----------------------------------------- ---

\begin{frame}{When to use sequential?}

    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=1\textwidth, height=1\textheight, keepaspectratio]{sequention_3.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}
    
\end{frame}

% ----------------------------------------- ---

\begin{frame}{when to use diverging color scales?}
Skala warna pada data divergen
\begin{itemize}
	\item Skala warna divergen digunakan ketika Anda ingin menonjolkan bagaimana data menyimpang dari suatu titik pusat atau nilai referensi tertentu. 
	\item Berbeda dengan skala sekuensial yang hanya bergerak satu arah (rendah ke tinggi), skala divergen bergerak ke dua arah berlawanan dari sebuah titik tengah.

\end{itemize}

kapan harus menggunakan skala warna divergen?

\begin{itemize}
	\item Terdapat Titik Tengah yang Bermakna (Meaningful Middle Point)
	\item Untuk Menonjolkan Nilai Ekstrem (Emphasize Extremes)
	\item Memungkinkan Pembaca Melihat Lebih Banyak Perbedaan
	\item Pilihan Editorial

\end{itemize}
\end{frame}

% ----------------------------------------- ---

\begin{frame}{When to use sequential?}

    \begin{figure}
        \centering
        \includegraphics[width=0.8\textwidth, height=0.8\textheight, keepaspectratio]{sequention_2.png}    
        \label{fig:framework}
    \end{figure}
    
\end{frame}


% --- Final page ---
\begin{frame}[c]
    \centering
    \Huge{Terima Kasih} % 
    
    \vspace{1.5cm}
    \normalsize
    \textbf{Ahmad Luky Ramdani} \\ % 
    \href{mailto:ahmadluky@sd.itera.ac.id}{ahmadluky@sd.itera.ac.id} % 
\end{frame}


% ----------------------------------------- ---
\begin{frame}{Tugas Individu: Abstraksi Data}
    \textbf{Skenario:} \\
    "Sebuah rumah sakit mencatat data pasien COVID-19 yang mencakup: Nama Pasien, ID Pasien, Suhu Tubuh (°C), Tingkat Keparahan (Ringan, Sedang, Berat), Koordinat Tempat Tinggal (Lat/Long), dan Daftar Kontak Erat (siapa bertemu siapa)."\\
    \textbf{Data Pasien RS mencakup:} \\
    Nama, ID, Suhu (°C), Keparahan (Ringan/Sedang/Berat), Alamat (Lat/Long), dan Jaringan Kontak Erat.
    
    \textbf{Soal 1 (Analitik):}
    Identifikasi elemen-elemen berikut dalam bentuk tabel:
    \begin{itemize}
        \item Sebutkan mana yang merupakan \textbf{Items}, \textbf{Attributes}, dan \textbf{Links}.
        \item Klasifikasikan atribut Suhu dan Tingkat Keparahan berdasarkan \textit{Attribute Type} dan \textit{Ordering Direction}.
    \end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Tugas Individu: Aplikasi Skala Warna}
    \textbf{Soal 2 (Praktek):}
    Anda memiliki data pertumbuhan ekonomi (-5\% s/d +5\%).
    
    \begin{enumerate}
        \item Pilih skala warna terbaik untuk menonjolkan \textbf{provinsi tersukses}. Berikan alasan!
        \item Pilih skala warna terbaik untuk membedakan \textbf{wilayah krisis vs wilayah stabil}. Tentukan titik nolnya!
    \end{enumerate}
    
    \vspace{0.4cm}
    \begin{block}{Format Pengumpulan}
        Tuliskan analisis Anda dalam maksimal 2 halaman PDF, sertakan contoh palet warna yang diusulkan (bisa menggunakan ColorBrewer atau Datawrapper).
    \end{block}
\end{frame}


\end{document}