VISUALISASI KEPADATAN PENDUDUK KOTA YOGYAKARTA TAHUN 2023 MENGGUNAKAN PETA CHOROPLETH YANG RAMAH BAGI PENYANDANG DEFISIENSI WARNA PARSIAL

Fatihah Nusanovi Azahrah, Candra Sari Djati Kartika, S.Si., M.Sc.

2025 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH

Kebutuhan penyajian informasi spasial melalui peta semakin meningkat, dimana dalam penyusunannya haruslah mengindahkan kaidah kartografis agar mudah dipahami. Namun, tidak semua peta memenuhi kaidah kartografis, terutama aspek simbolisasi. Simbolisasi harus disesuaikan dengan karakteristik data dan kebutuhan pengguna. Penggunaan variabel visual warna (hue) umumnya hanya mengakomodasi penglihatan normal sehingga diperlukan skema warna yang ramah penyandang defisiensi warna parsial. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memvisualisasikan data kepadatan penduduk Kota Yogyakarta tahun 2023 dalam peta choropleth menggunakan skema warna sekuensial single hue, multi hue, dan otomatis melalui perangkat lunak pemetaan, serta menguji dan menentukan skema warna paling efektif meggunakan peta choropleth yang ramah bagi semua pengguna.

Metode klasifikasi aritmatik digunakan untuk mengklasifikasikan data kepadatan penduduk dengan unit analisis berupa kalurahan di Kota Yogyakarta menjadi 5 kelas (sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, sangat tinggi). Hasilnya divisualisasikan menggunakan 3 skema warna yang berbeda. Metode uji keterbacaan dilakukan dengan teknik kuantitatif berupa penyebaran kuesioner untuk menentukan skema warna paling efektif bagi semua pengguna peta.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa data kepadatan penduduk setiap kalurahan di Kota Yogyakarta tahun 2023 dapat divisualisasikan menggunakan peta choropleth dengan skema warna single hue, multi hue, dan skema warna otomatis pada perangkat lunak pemetaan. Berdasarkan uji keterbacaan, skema warna yang paling efektif adalah peta 2 (Peta Choropleth Skema Warna Single Hue Jingga dari Colorbrewer 2.0) dengan nilai 4.04 dari 5. Nilai tersebut menunjukkan nilai keterbacaan tinggi karena warna tersebut ramah bagi penyandang defisiensi warna parsial dan sesuai dengan konotasi warna untuk merepresentasikan kepadatan penduduk sehingga lebih mudah dibedakan tingkat kelas kepadatannya.

The need for presenting spatial information through maps is increasing, and in their preparation, cartographic principles must be observed to ensure they are easy to understand. However, not all maps comply with cartographic principles, especially in terms of symbolization. Symbolization must be adapted to the characteristics of the data and the needs of the user. The use of color (hue) visual variables generally only accommodates normal vision, so a color scheme that is friendly to people with partial color deficiency is needed. Therefore, this study aims to visualize the population density data of Yogyakarta City in 2023 in a choropleth map using sequential single hue, multi-hue, and automatic color schemes through mapping software, as well as to test and determine the most effective color scheme using a choropleth map that is friendly to all users.

The arithmetic classification method was used to classify population density data with the analysis unit of village in Yogyakarta City into 5 classes (very low, low, medium, high, very high). The results were visualized using 3 different color schemes. The readability test method was carried out using a quantitative technique in the form of a questionnaire to determine the most effective color scheme for all map users.

The results of this study indicate that population density data for each subdistrict in Yogyakarta City in 2023 can be visualised using choropleth maps with single hue, multi-hue, and automatic colour schemes in mapping software. Based on readability tests, the most effective colour scheme is map 2 (Choropleth Map with Single Hue Orange Colour Scheme from Colorbrewer 2.0) with a score of 4.04 out of 5. This score indicates high readability because the colour is friendly to people with partial colour deficiency and is in line with the connotation of the colour to represent population density, making it easier to distinguish between density classes.

Kata Kunci : Visualisasi Data, Kepadatan Penduduk, Peta Choropleth, Single Hue, Multi Hue, Uji Keterbacaan, Defisiensi Warna Parsial / Data Visualization, Population Density, Choropleth Map, Single Hue, Multi Hue, Readability Test, Partial Color Deficiency