Return to Video

Membuat Konten TED-Ed: Memvisualisasikan ide-ide besar

  • 0:06 - 0:09
    Pernahkah kamu kesulitan
    mencari kata-kata yang tepat
  • 0:09 - 0:11
    untuk menyampaikan sebuah ide?
  • 0:11 - 0:12
    Bak gambar yang kabur,
  • 0:12 - 0:15
    kata sifat dan kata keterangan
    gagal menerjemahkan
  • 0:15 - 0:16
    yang ada di pikiranmu.
  • 0:16 - 0:19
    Para ilustrator juga sering menghadapi
    tantangan serupa,
  • 0:19 - 0:21
    terutama saat berusaha
    untuk menjelaskan
  • 0:21 - 0:23
    konsep yang rumit dan kompleks.
  • 0:23 - 0:25
    Kadang gambarannya terlalu abstrak
  • 0:25 - 0:28
    atau terlalu rumit untuk dijelaskan
    melalui gambar.
  • 0:28 - 0:31
    Meski informasi yang kompleks
    dapat disampaikan
  • 0:31 - 0:33
    menggunakan grafik dan statistik,
  • 0:33 - 0:35
    cara itu biasanya cukup membosankan.
  • 0:35 - 0:37
    Sebaliknya, seperti ketika menulis esai
  • 0:37 - 0:39
    untuk menggambarkan sesuatu
    seperti perasaan,
  • 0:39 - 0:42
    ilustrator dapat menggunakan
    metafora visual
  • 0:42 - 0:44
    yang dapat membuat konsep sulit
    menjadi konkret.
  • 0:44 - 0:47
    Sebagaimana metafora tertulis
    adalah gambaran
  • 0:47 - 0:48
    yang menghubungkan dua objek,
  • 0:48 - 0:51
    metafora visual menggunakan pencitraan
    untuk menunjukkan
  • 0:51 - 0:55
    hubungan tertentu atau kesamaan tertentu.
  • 0:56 - 0:59
    Bagaimana kamu memvisualisasikan
    sesuatu yang sulit dipahami?
  • 0:59 - 1:02
    Pelajaran "Big Data" adalah contoh
    yang sangat sesuai
  • 1:02 - 1:03
    untuk situasi saat metafora visual
  • 1:03 - 1:06
    berperan besar dalam menjelaskan
    konsepnya.
  • 1:06 - 1:09
    Apa Big Data itu sebenarnya?
  • 1:09 - 1:11
    Pertanyaan bagus!
  • 1:11 - 1:13
    Big Data adalah informasi digital
    dalam jumlah sangat besar
  • 1:13 - 1:16
    yang diproduksi di seluruh dunia
    setiap harinya,
  • 1:16 - 1:18
    yang menantang kita untuk menemukan solusi
  • 1:18 - 1:19
    penyimpanannya,
  • 1:19 - 1:20
    menganalisisnya,
  • 1:20 - 1:22
    dan juga untuk membayangkannya
    secara visual.
  • 1:22 - 1:24
    Sebuah konsep yang sulit dipahami!
  • 1:24 - 1:26
    Bagaimana cara menggambarkannya?
  • 1:26 - 1:30
    Pertama: perhatikan setiap kata dalam
    naskah dan temukan suatu gambaran
  • 1:30 - 1:32
    Ayo kita lihat naskah Big Data kita.
  • 1:32 - 1:34
    Bermula dari server-server komputer
    yang lebih kecil
  • 1:34 - 1:37
    lalu bercabang menjadi jaringan
    yang lebih besar
  • 1:37 - 1:38
    untuk memproduksi data,
  • 1:38 - 1:39
    lalu semakin besar lagi
  • 1:39 - 1:41
    dan memproduksi lebih banyak data lagi.
  • 1:41 - 1:43
    Terlihat kan polanya --
  • 1:43 - 1:46
    suatu objek tumbuh dan bercabang
    ke berbagai arah
  • 1:46 - 1:48
    dan menghasilkan sesuatu pada akhirnya?
  • 1:48 - 1:50
    Ingatkah kamu ini mirip apa?
  • 1:50 - 1:52
    Sama halnya dengan jaringan komputer itu,
  • 1:52 - 1:54
    pohon juga tumbuh dan bercabang
  • 1:54 - 1:57
    untuk memproduksi lebih banyak daun
    setiap tahunnya.
  • 1:57 - 1:59
    Dan setiap tahun, layaknya data
    yang bertambah
  • 1:59 - 2:00
    dan menantang kita
  • 2:00 - 2:02
    untuk menemukan solusi penyimpanan,
  • 2:02 - 2:04
    menjadi kian sulit untuk mengumpulkan
    dedaunan
  • 2:04 - 2:06
    ketika mereka jatuh dari pohon.
  • 2:06 - 2:09
    Aha! Itulah metafora visual
    yang kita cari!
  • 2:09 - 2:12
    Berikutnya: kembangkan gaya visual
    dan desain karakter/ lingkungannya
  • 2:12 - 2:14
    Oke, jadi kita punya naskahnya,
  • 2:14 - 2:14
    suara,
  • 2:14 - 2:16
    dan sebuah metafora visual.
  • 2:16 - 2:18
    Berikutnya dalam pengembangan visualisasi
  • 2:18 - 2:19
    adalah mendesain karakter
  • 2:19 - 2:21
    dan lingkungan animasi kita.
  • 2:21 - 2:22
    Untuk itu, kita pikirkan
  • 2:22 - 2:24
    gaya yang cocok dan menarik
  • 2:24 - 2:25
    untuk mengilustrasikan ide
  • 2:25 - 2:27
    supaya penonton lebih memahami
  • 2:27 - 2:28
    yang mereka dengar.
  • 2:28 - 2:30
    Ayo kembali ke naskah
  • 2:30 - 2:32
    dan mari coba temukan petunjuk di sana.
  • 2:32 - 2:35
    Cerita kita bermula di tahun 1960-an
  • 2:35 - 2:37
    ketika jaringan komputer pertama dibangun.
  • 2:37 - 2:39
    Dekade ini adalah titik mula yang bagus
  • 2:39 - 2:41
    untuk membuat pilihan gaya animasi kita
  • 2:41 - 2:44
    karena kita dapat mengacu pada karya seni
    dari masa itu.
  • 2:44 - 2:47
    Kamu bisa mulai
    dengan melihat beberapa buku seni
  • 2:47 - 2:51
    desain, ilustrasi, kartun, dsb,
    dari masa itu
  • 2:51 - 2:53
    dan temukanlah gaya yang cocok
    dengan tujuan kita.
  • 2:53 - 2:54
    Lihat baik-baik,
  • 2:54 - 2:55
    pelajari materinya,
  • 2:55 - 2:57
    dan cobalah pahami pilihan-pilihan
  • 2:57 - 3:00
    yang dibuat para seniman di masa itu
    dan kenapa.
  • 3:00 - 3:03
    Misalnya, gaya animasi minimalis
    tahun 1960-an
  • 3:03 - 3:05
    merupakan titik awal peralihan
  • 3:05 - 3:06
    dari realisme perfilman
  • 3:06 - 3:09
    yang populer di dunia film animasi
    pada masa itu.
  • 3:09 - 3:11
    Pilihan untuk membatasi teknik animasi
  • 3:11 - 3:14
    pada awalnya dibuat atas alasan anggaran,
  • 3:14 - 3:15
    tapi akhirnya menjadi gaya khas
  • 3:15 - 3:19
    yang mempengaruhi banyak generasi
    animator di masa depan.
  • 3:19 - 3:20
    Dalam pendekatan gaya ini,
  • 3:20 - 3:22
    karakter yang disederhanakan,
  • 3:22 - 3:23
    latar belakang polos,
  • 3:23 - 3:25
    dan bangun ruang bersudut, berpadu
  • 3:25 - 3:28
    menghasilkan interpretasi realita
    yang baru,
  • 3:28 - 3:30
    yang tampaknya sesuai
  • 3:30 - 3:33
    untuk mulai memvisualisasikan Big Data.
  • 3:33 - 3:37
    Jadi mengapa elemen visual/grafis
    begitu penting?
  • 3:38 - 3:40
    Nah, ayo kita lakukan sebuah percobaan.
  • 3:41 - 3:43
    "Di tahun 1980-an unit-unit dari
    jaringan yang serupa
  • 3:43 - 3:45
    tapi punya dialek berbeda-beda
  • 3:45 - 3:47
    bermunculan di Eropa dan Amerika Serikat,
  • 3:47 - 3:50
    memungkinkan adanya akses jarak jauh
    tetapi menyulitkan."
  • 3:50 - 3:52
    Apakah ini lebih baik?
  • 3:52 - 3:54
    "Di tahun 1980-an unit-unit dari
    jaringan yang serupa
  • 3:54 - 3:56
    tapi punya dialek berbeda-beda
  • 3:56 - 3:58
    bermunculan di seluruh Eropa
    dan Amerika Serikat,
  • 3:58 - 4:01
    memungkinkan adanya akses jarak jauh
    tetapi menyulitkan.
  • 4:01 - 4:03
    Untuk memudahkan para ahli fisika
    di seluruh dunia
  • 4:03 - 4:06
    dalam mengakses Big Data yang kian besar
  • 4:06 - 4:08
    dan tersimpan di CERN, tanpa perlu datang,
  • 4:08 - 4:10
    jaringan mereka harus terhubung
    dalam bahasa yang sama."
  • 4:10 - 4:12
    Seperti yang kamu lihat,
  • 4:12 - 4:14
    tayangan grafis adalah cara yang jitu
  • 4:14 - 4:16
    untuk memicu ketertarikan penonton.
  • 4:16 - 4:18
    Dengan menyajikan hal yang ingin
    kamu tunjukkan dan jelaskan
  • 4:18 - 4:20
    dengan visual yang kuat dan mudah diingat,
  • 4:20 - 4:23
    kamu dapat menyampaikan ide
    dengan lebih efektif.
  • 4:23 - 4:25
    Jadi, sekarang, tantanglah dirimu.
  • 4:25 - 4:26
    Pikirkan sebuah konsep abstrak
  • 4:26 - 4:29
    yang tidak bisa dijelaskan dengan
    kata-kata sederhana.
  • 4:29 - 4:30
    Ayo cobalah sendiri
  • 4:30 - 4:32
    membangun visualisasi ide tersebut.
Title:
Membuat Konten TED-Ed: Memvisualisasikan ide-ide besar
Description:

Selengkapnya: http://ed.ted.com/lessons/making-a-ted-ed-lesson-visualizing-big-ideas
Lihat pelajaran tentang Big Data: http://ed.ted.com/lessons/exploration-on-the-big-data-frontier-tim-smith

Bagaimana animasi dapat menyampaikan konsep kompleks dan abstrak? Sebuah metafora visual, ide yang diwakili oleh pencitraan, mampu menghubungkan ide abstrak besar seperti Big Data dengan pencitraan yang lebih familiar seperti pohon yang tumbuh. Para animator TED-Ed menjelaskan bagaimana caranya menghidupkan sebuah ide abstrak secara visual.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TED-Ed
Duration:
05:04

Indonesian subtitles

Revisions