Catatan
Segala instruksi asli dari dokumen brief_*.Rmd (tulisan dari instruktur) akan disajikan dalam bentuk blok kode: 
instruksi/panduan dari dokumen brief_*.Rmd akan disajikan dalam bentuk blok kode seperti ini.

Eksplorasi Dataset

Dikarenakan Algoritma tidak menyediakan dataset, dan saya harus mencari secara mandiri, jadi harus dieksplorasi dulu dataset yang diperoleh. Dari eksplorasi tersebut setidaknya bisa memiliki gambar awal yang ingin dikerjakan di capstone ini.

Kali ini, saya ingin menggunakan dataset eurovision yang saya peroleh dari Kaggle: Eurovision Song Contest by evangower. Tidak ada alasan khusus menggunakand dataset ini. Dan saya juga pernah menonton Eurovision, jadinya tidak ada salahnya untuk mengeksplorasi dataset ini.

eurovision <- readr::read_csv('data/eurovision.csv', show_col_types = FALSE)
eurovision

Deskripsi Kolom

event <- [chr] "Name of event"
host_city <- [chr] "City hosting the event"
year <- [num] "Year of event"
host_country <- [chr] "Country hosting the event"
event_url <- [chr] "Link of event"
section <- [chr] "Round of contest"
artist <- [chr] "Singer(s) / band name"
song <- [chr] "Song name"
artist_url <- [chr] "Artist link"
image_url <- [chr] "Image link"
artist_country <- [chr] "Country artist is from"
country_emoji <- [chr] "Flag emoji"
running_order <- [num] "Order of singing"
total_points <- [num] "Points scored in event"
rank <- [num] "Rank in event"
rank_ordinal <- [chr] "Rank ordinal in event"
qualified <- [logi] "Did they advance to next round?"
winner <- [logi] "Did they win?"

Karena dataset masih tergolong sedikit (2005 observasi dengan 18 variabel), maka tidak ada perubahan jenis data chr menjadi factor, saat ini. Jika diperlukan pada saat pengembangan shiny apps, maka akan dilakukan di aplikasi tersebut.

Dari deskripsi kolom tersebut sudah dapat memberikan gambaran besar mengenai visualisasi seperti apa saja yang disajikan. Contohnya, ada informasi waktu (year) yang mampu melihat perkembangan setiap tahunnya (sumbu x sebagai independent variabel jika membuat line) atau melihat distribusi score tiap negara atau rank setiap tahunnya.

File ini berisi template untuk mejawab pertanyaan 5W+1H saat briefing Capstone Data Visualization sebagai langkah awal sebelum membuat Dashboard. 

Silakan Bapak/Ibu mengisi jawaban di bawah. File ini tidak akan dinilai namun Bapak/Ibu **WAJIB** disubmit ke dalam classroom pada hari H briefing Capstone Data Visualization.
Catatan
Untuk penentuan poin-poin berikut tidak akan bergantung pada rubrik terlebih dahulu. Nanti pada saat pengembangan shiny apps, baru akan fokus ke rubrik yang diminta.

What

Tentukan tujuan atau informasi yang ingin ditampilkan dalam dashboard

Bagian ini akan menjelaskan secara umum mengenai informasi yang mampu disajikan ke dalam dashboard. Dengan catatan, setiap poin setidaknya harus menampilkan visualisasi yang berbeda.

Jawaban

Tujuan yang ingin dicapai atau informasi yang ingin disampaikan:

Berikut yang mungkin disampaikan dari data eurovision dalam bentuk shiny apps:

  • Negara manakah yang sering menang di Eurovision Song Contest?
    Informasi ini bisa disajikan dalam bentuk bar atau kolom dengan sumbu x berupa negaranya, kemudian tinggi bar/kolom merupakan inforasi berapa kali negara tersebut menang. Dapat juga ditambah reactive dengan \(n\) tahun terakhir (Misal: \(n = 10\), sepuluh tahun terakhir).
  • Statistik Umum Eurovision Song Contest?
    Bisa menyajikan dalam bentuk Card yang dapat berisikan informasi seperti Sudah berapa banyak kontes ini diadakan?, Sudah berapa negara yang menjadi host acara ini?, Artis manakah yang paling sering mewakili negaranya di kontes ini?.
  • Bagaimana distribusi skor setiap tahunnya?
    Voting system di kontes ini bisa berubah setiap tahunnya, sehingga perlu dievaluasi bagaimana pengaruh perubahan sistem tersebut ke hasil akhir (total points).
  • Menyajikan informasi dataset dengan tampilan menarik
    Dataset asli dari eurovision akan disajikan dalam bentuk visualisasi yang menarik.

Who

Untuk siapa dashboard ini dibuat? Siapa target pembaca dari dashboard ini?

Jawaban

Untuk umum dan bagi yang ingin melihat rekap Eurovision setiap tahunnya.

Why

Apakah data yang dibuat relevan atau sesuai dengan tujuan? Mengapa?

Jawaban

Iyah, dataset yang diperoleh setidaknya memberikan gambaran dari bab What. Diusahakan tidak membutuhkan informasi tambahan lagi dari eksternal untuk memperoleh tujuan (tujuan akan diubah untuk menyesuiakan datase).

When

Apakah data yang digunakan masih *up to date* atau masih relevan dengan kondisi sekarang? Apakah ada informasi tentang tanggal update terakhir dari data tersebut?

Jawaban

Data yang diperoleh dari tahun 1956 sampai tahun 2022, jadi dataset ini sudah diperbarui sama kontes yang berlangsung tahun ini. Sehingga bisa juga memperoleh informasi yang terkini dan trend selama 10 tahun terakhir.

How

Bagaimana Bapak/Ibu menggunakan visualisasi untuk menjawab tujuan yang telah disebutkan?

Buat plot yang akan dimasukkan ke dalam dashboard. Boleh dalam bentuk `ggplot` maupun `plotly`.

Jawaban

Karena jawaban ini langsung ke implementasi kode, akan langsung dialihkan waktu penulisan ini ke pengembangan shiny apps.

Where

Bagaimana desain layout atau tata letak dashboard yang akan dibuat?

Jawaban

Contoh penulisan layout.

Berikut tab yang akan dilampirkan (tidak berurut, dan ini dilakukan secara spontan saat pengembangan shiny apps):

  • Tab Dataset: Murni dataset mentah tanpa perubahan apapun. Informasi ini memvisuaslisasikan deskripsi kolom dari Eksplorasi Dataset.
  • Tab Overview: Memberikan gambaran besar utama yang ingin disajikan sebagai halaman utama.
  • Tab Visualisasi: Tab tambahan mengenai visualisasi dataset selain di overview.
  • Tab Notes: Tab yang isinya catatan terkait aplikasi (source code, catatan review pelatihan, rubrik, dlsbnya).