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, "%") # menambahkan persentase ke pie chart
pie(korban, labels = label, col = rainbow(length(label)), 
    main = "Pie Chart Korban Tsunami")

## Visualisasi Bar Chart

barplot(korban,col = "blue",main = "barplot korban Tsunami",names.arg = negara)

## Diagram Titik Hasil visualisasi di atas dengan menggunakan Dot Plots 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")

Steam and leaf plots

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

Histogram

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