install library

Beberapa library yang perlu diinstall sebagai berikut:

library(ggplot2)
library(readxl)
library(ggthemes)
library(gridExtra)

Input Data

Sebelum melakukan visualisasi data, akan diinputkan data terkait dengan korban tsunami di beberapa negara. Berikut terlampir data korban tsunami:

korban <-c(10,12,4,16,8)
negara <-c("US", "UK", "Australia", "Germany", "France")
persen <-round((korban/sum(korban))*100)
data.frame(korban,negara, persen)
##   korban    negara persen
## 1     10        US     20
## 2     12        UK     24
## 3      4 Australia      8
## 4     16   Germany     32
## 5      8    France     16

visualisasi Pie Chart

Hasil visualisasi data di atas dengan menggunakan Pie Chart disajikan sebagai berikut:

label <- paste(negara, persen, "%")
pie(korban, labels=label, col=rainbow(length(label)), main="Pie Chart Korban Tsunami")

Dari hasil visualisasi tersebut dapat dijelaskan bahwa negara Jerman merupakan negara yang paling banyak korban terdampak bencana tsunami dengan jumlah korban sebanyak 32%. Sedangkan negara Australia merupakan negara yang paling sedikit korban terdampak bencana tsunami dengan jumlah 8%

visualisasi Bar Chart

hasil visualisasi data di atas dengan menggunakan Bar Chart disajikan sebagai berikut:

barplot(korban,col="red", main="Barplot korban tsunami", names.arg = negara)

Dari hasil visualisasi tersebut dapat dijelaskan bahwa negara Jerman menjadi yang paling banyak korban terdampak bencana tsunami dengan jumlah korban sebanyak 16 orang, sedangkan Australia menjadi negara yang paling sedikit korban terdampak bencana tsunami dengan jumlah korban sebanyak 4 orang.

visualisasi diagram titik (Dot Plot)

Hasil visualisasi data di atas dengan menggunakan Dot Plot disajikan sebagai berikut:

data("mtcars")
head(mtcars)
##                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
## Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
## Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
dotchart(mtcars$mpg,cex = 0.7, main = "Jarak tempuh kendaraan per liter", xlab = "Jarak tempuh (km) per liter")

Dari hasil visualisasi tersebut dapat dijelaskan bahwa pola penyebaran jarak tempuh kendaraan (km) per liter yang memiliki konsumsi bahan bakar terbanyak berada di rentang 15-25 km dan yang paling sedikit berada pada rentang 10-15 km.

Steam and Leaf Plots

Hasil visualisasi data di atas dengan menggunakan Steam and Leaf Plots disajikan sebagai berikut:

stem(mtcars$mpg,scale=2)
## 
##   The decimal point is at the |
## 
##   10 | 44
##   12 | 3
##   14 | 3702258
##   16 | 438
##   18 | 17227
##   20 | 00445
##   22 | 88
##   24 | 4
##   26 | 03
##   28 | 
##   30 | 44
##   32 | 49

Dari hasil visualisasi data diatas dapat dijelaskan bahwa nilai mpg per liter mayoritas berada di rentang 16-26 mpg.

Histogran

Hasil visualisasi data di atas dengan menggunakan Histogram disajikan sebagai berikut:

hist(mtcars$mpg,breaks = 9, main = "Histogram jarak tempuh kendaraan per liter", col = "blue", xlab = "Jarak tempuh per liter")

Dari hasil visualisasi data tersebut dapat dijelaskan bahwa pada jarak tempuh 15 km memiliki frekuensi tertinggi yaitu 7 kendaraan, sedangkan pada jarak tempuh di rentang 10-15 km dan 25-30 km memiliki frekuensi terendah yaitu sebanyak 1 kendaraan.