Visualisasi Data Bike Sharing Time Series

Muhammad Abdurrahman Rais

13 Maret 2026

Pendahuluan

Visualisasi data merupakan cara penting dalam analisis data untuk melihat pola, tren, dan hubungan dalam suatu dataset. Salah satu jenis visualisasi yang sering digunakan ketika data memiliki unsur waktu adalah time series.

Visualisasi time series digunakan untuk menunjukkan perubahan suatu variabel dari waktu ke waktu. Biasanya, sumbu X menunjukkan waktu (hari, bulan, atau tahun), sedangkan sumbu Y menunjukkan nilai dari variabel yang diamati. Dengan visualisasi ini, kita dapat melihat tren, pola musiman, serta naik turunnya data.

Dataset yang digunakan adalah Bike Sharing Dataset, yang berisi informasi jumlah penyewaan sepeda harian beserta beberapa variabel lain seperti cuaca, musim, dan jenis pengguna. Melalui visualisasi time series, kita dapat melihat bagaimana jumlah penyewaan sepeda berubah dari waktu ke waktu.

Dalam analisis ini digunakan tiga visualisasi, yaitu tren penyewaan sepeda harian, rata-rata penyewaan bulanan, serta perbandingan tren penyewaan antara pengguna kasual dan pengguna terdaftar. Grafik-grafik ini membantu memahami pola penggunaan sepeda dengan lebih jelas.

Persiapan Data

##  [1] "instant"    "dteday"     "season"     "yr"         "mnth"      
##  [6] "holiday"    "weekday"    "workingday" "weathersit" "temp"      
## [11] "atemp"      "hum"        "windspeed"  "casual"     "registered"
## [16] "cnt"

Dataset ini mempunyai 16 variabel yang terdiri dari data numerik dan kategorik. Untuk variabel numerik, ada beberapa seperti temp, atemp, hum, windspeed, casual, registered, dan cnt.

Variabel-variabel ini berisi informasi penting terkait kondisi cuaca dan jumlah penyewaan sepeda. Misalnya, temp menunjukkan suhu udara, atemp adalah suhu yang terasa, hum menunjukkan tingkat kelembapan, dan windspeed adalah kecepatan angin.

Sementara itu, casual menunjukkan jumlah penyewaan sepeda oleh pengguna tidak terdaftar, registered adalah jumlah penyewaan oleh pengguna terdaftar, dan cnt merupakan total keseluruhan penyewaan sepeda (gabungan dari casual dan registered).

Jadi, variabel numerik ini membantu kita melihat bagaimana kondisi cuaca bisa berhubungan dengan banyaknya sepeda yang disewa.

Grafik di atas menunjukkan perubahan jumlah penyewaan sepeda setiap hari selama periode pengamatan. Sumbu horizontal menunjukkan waktu dalam bentuk tanggal, sedangkan sumbu vertikal menunjukkan jumlah total penyewaan sepeda pada hari tersebut.

Dari visualisasi ini dapat terlihat bahwa jumlah penyewaan sepeda mengalami naik turun dari waktu ke waktu. Ada periode di mana jumlah penyewaan meningkat cukup signifikan, dan ada juga periode di mana jumlahnya menurun. Selain itu, terlihat adanya kecenderungan bahwa penyewaan sepeda meningkat pada beberapa bagian tertentu selama periode pengamatan.

Perubahan ini kemungkinan dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti kondisi cuaca, musim, perbedaan antara hari kerja dan akhir pekan, serta faktor sosial lainnya yang memengaruhi keputusan orang untuk menggunakan sepeda.

Grafik di atas menunjukkan rata-rata jumlah penyewaan sepeda pada setiap bulan selama periode pengamatan. Sumbu horizontal menunjukkan bulan, sedangkan sumbu vertikal menunjukkan rata-rata jumlah penyewaan sepeda pada bulan tersebut.

Dari grafik tersebut terlihat bahwa jumlah penyewaan sepeda berbeda-beda setiap bulannya. Beberapa bulan memiliki rata-rata penyewaan yang lebih tinggi dibandingkan bulan lainnya. Hal ini menunjukkan adanya pola musiman dalam penggunaan sepeda.

Pola tersebut kemungkinan dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti suhu, kondisi cuaca, serta aktivitas masyarakat yang berbeda pada setiap musim.

Grafik tersebut menunjukkan perbandingan jumlah penyewaan sepeda antara pengguna casual dan registered pada periode tahun 2011 hingga 2013. disini terlihat bahwa, pengguna yang telah terdaftar lebih banyak menyewa sepeda dibandingkan dengan pengguna yang tidak terdaftar. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar penyewa sepeda merupakan pengguna yang sudah terdaftar.

Selain itu, grafik juga memperlihatkan adanya pola naik turun jumlah penyewaan dari waktu ke waktu. Penyewaan sepeda cenderung meningkat pada pertengahan tahun dan menurun pada awal serta akhir tahun. Jika dilihat secara keseluruhan, terdapat peningkatan jumlah penyewaan dari tahun 2011 ke tahun 2012, terutama pada pengguna registered. Sementara itu, jumlah penyewaan oleh pengguna casual relatif lebih rendah dan cenderung lebih tidak stabil, karena pengguna jenis ini biasanya hanya menyewa sepeda pada waktu tertentu dan tidak secara rutin.

Kesimpulan

Berdasarkan visualisasi time series yang dilakukan pada dataset Bike Sharing, dapat disimpulkan bahwa jumlah penyewaan sepeda berubah dari waktu ke waktu dan menunjukkan adanya fluktuasi yang cukup jelas. Visualisasi tren harian memperlihatkan bahwa aktivitas penyewaan sepeda tidak bersifat tetap, melainkan mengalami peningkatan dan penurunan pada periode-periode tertentu.

Selain itu, visualisasi rata-rata penyewaan sepeda berdasarkan bulan menunjukkan adanya pola musiman. Pada beberapa bulan, jumlah penyewaan terlihat lebih tinggi dibandingkan bulan lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa waktu dalam setahun kemungkinan mempengaruhi tingkat penggunaan sepeda.

Perbandingan antara pengguna casual dan registered juga menunjukkan bahwa sebagian besar penyewaan sepeda berasal dari pengguna registered. Meskipun demikian, kedua jenis pengguna tersebut memiliki pola fluktuasi yang relatif mirip dari waktu ke waktu. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor eksternal, seperti musim atau kondisi cuaca, kemungkinan mempengaruhi kedua jenis pengguna dengan cara yang hampir sama.

Secara keseluruhan, visualisasi time series ini memberikan gambaran mengenai dinamika penggunaan sepeda dari waktu ke waktu, serta membantu dalam melihat tren dan kemungkinan adanya pola musiman pada data penyewaan sepeda.