Input Data

Sebelum melakukan visualisasi data, akan diinputkan data terkait 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 diatas dengan menggunakan Pie Chart disajikan sebagai berikut :

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

Pie chart ini nunjukin jumlah korban tsunami di lima negara. Jerman punya korban paling banyak (16 orang, 32%), disusul Inggris (12 orang, 24%), AS (10 orang, 20%), Prancis (8 orang, 16%), dan Australia yang paling sedikit (4 orang, 8%). Semakin besar jumlah korban, semakin gede juga bagian di pie chart. Kesimpulannya, Jerman jadi negara yang paling terdampak, sedangkan Australia punya korban paling sedikit.

visualisasi Bar Chart

Hasil visualisasi data diatas dengan menggunakan Bar Chart disajikan sebagai berikut :

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

Bar chart ini ngejelasin jumlah korban tsunami pakai batang-batang. Jerman tetap yang paling banyak (16 orang), lalu ada Inggris (12 orang), AS (10 orang), Prancis (8 orang), dan Australia yang paling dikit (4 orang). Kesimpulannya, keliatan jelas kalau Jerman punya korban paling banyak, dan Australia paling dikit, beda jumlahnya juga lumayan jauh.

Diagram Titik (Dot Plots)

Hasil visualisasi data diatas dengan menggunakan Diagram titik 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")

Diagram titik ini nunjukin sebaran jarak tempuh kendaraan dari dataset mtcars. Jarak tempuh paling rendah 10.4 mpg, yang paling tinggi 33.9 mpg. Mayoritas mobil ada di kisaran 15–25 mpg, sedangkan cuma sedikit yang bisa nyampe lebih dari 30 mpg atau kurang dari 12 mpg. Kesimpulannya, kebanyakan mobil punya efisiensi bahan bakar yang biasa aja, tapi ada beberapa yang super boros atau super irit.

Stem and Leaf Plots

Hasil visualisasi data diatas 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

Stem and leaf plot ini nunjukin angka-angka jarak tempuh kendaraan dengan format yang unik. Mobil paling irit bisa sampai 33.9 mpg, yang paling boros cuma 10.4 mpg. Lagi-lagi, kebanyakan mobil ada di kisaran 15-25 mpg. Kesimpulannya, pola datanya nunjukin kalau sebagian besar kendaraan punya efisiensi bahan bakar yang mirip-mirip, tapi tetap ada beberapa yang jadi pengecualian alias outlier.

Histogram

Hasil visualisasi data diatas 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")

Histogram ini nunjukin distribusi jarak tempuh kendaraan dalam bentuk batang-batang. Yang paling banyak ada di rentang 15-20 mpg, sementara cuma sedikit kendaraan yang bisa lebih dari 30 mpg atau kurang dari 12 mpg. Kesimpulannya, sebagian besar mobil punya efisiensi bahan bakar yang standar, sementara yang terlalu irit atau boros cuma ada sedikit.