Sebelum melakukan visualisasi data, akan diinputkan data terkait dengan korban tsunamidi 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
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")
Dari hasil visualisasi tersebut dapat dijelaskan bahwa negara jerman paling banyak korban terdampak bencana tsunami dengan jumlah korban sebanyak 32%. Sedangkan negara paling sedikit korban terdampak bencana tsunami yaitu Australia dengan jumlah korban sebanyak 8%.
Hasil Visualisasi data di atas dengan menggunakan Bar Chart disajikan sebagai berikut:
barplot(korban,col = "lightblue",main = "Barplot korban tsunami",names.arg = negara)
Berdasarkan hasil visualisasi diatas, dapat dijelaskan kalau negara
paling bnayak korban terdampak bencana tsunami adalah jerman dengan
korban sebanyak 16 orang. Sedangkan paling sedikit yaitu Australia
dengan 4 orang korban.
Hasil Visualisasi data 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$mpg,cex = 0.7,main = "Jarak tempuh kendaraan per Liter",xlab = "Jarak tempuh (km) per liter")
Dari visualisasi Dot Plot menunjukkan distribusi jarak tempuh kendaraan
per liter. di setiap titik grafik mewakili jarak tempuh per liter dari
masing masing kendaraan. Kendaraan yang titiknya lebih ke kanan
menunjukkan kalau kendaraan tersebut memiliki efisiensi bahan bakar
lebih tinggi. Sebaliknya, data kendaraan yang lebih ke kiri menunjukkan
efisiensi rendah.
Hasil Visualisasi data di atas dengan menggunakan Steam and Leaf Plots disajikan sebagai berikut:
stem(mtcars$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 visualisaso diatas menunjukkan distribusi kendaraan per liter nya. Dalam plot ini, batang atau stem mewakili digit utama dari nilai jarak tempuh, dan dauh atau leaf menunjukkan digit terakhirnya.Jika satu nilai banyak terkumpul di satu batang, tandanya sebagian besar kendaraan memiliki efisiensi bahan bakar dalam rentang yang sama.
Hasil Visualisasi data di atas dengan menggunakan Histogram disajikan sebagai berikut:
hist(mtcars$mpg,breaks = 9,main = "Histogram Jarak tempuh kendaraan per Liter",col = "lightblue",xlab = "Jarak tempuh per Liter")
dari hasil visualisasi diatas, dapat dijelaskan sebagian besar kendaraan
memiliki jarak tempu di kisaran tertentu. Jika terdapat puncak tertinggi
dalam histogram, artinya mayoritas kendaraan memiliki efisiensi bahan
bakar yang sama atau serupa dengan rentang tersebut.