Latihan Visualisasi Data dengan ggplot2: Squirrel Data
Raynald Yu , 5052251036
2026-05-25
- 1 Tujuan Latihan
- 2 Persiapan Package
- 3 Membaca Data
- 4 Pemeriksaan Awal Data
- 5 1. Distribusi Warna Bulu Tupai
- 6 2. Distribusi Lokasi Berdasarkan Koordinat X
- 7 3. Sebaran Spasial Tupai
- 8 4. Sebaran Spasial Berdasarkan Warna Bulu
- 9 5. Perbandingan Perilaku Chasing Berdasarkan Warna Bulu
- 10 6. Perilaku Eating Berdasarkan Kelompok Umur
- 11 7. Faceting: Sebaran Spasial Berdasarkan Kelompok Umur
- 12 8. Aesthetic Mapping: Warna dan Bentuk
- 13 9. Visualisasi Pilihan Mahasiswa
- 14 10. Kesimpulan
- 15 Catatan Pengumpulan
1 Tujuan Latihan
Latihan ini bertujuan untuk memperkenalkan dasar-dasar visualisasi
data menggunakan ggplot2 melalui studi kasus
squirrel data. Mahasiswa diharapkan mampu:
- Membaca dan memahami struktur data.
- Membuat visualisasi sederhana menggunakan
ggplot2. - Menggunakan aesthetic mapping seperti
x,y,color,fill, danshape. - Membandingkan pola antar kelompok menggunakan visualisasi.
- Menulis interpretasi berdasarkan grafik.
2 Persiapan Package
library(tidyverse)3 Membaca Data
Gunakan file data squirrel dalam format .csv. Pastikan
file berada pada folder kerja yang sama dengan file R Markdown ini.
squirrels_url <- paste0("https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/","master/data/2019/2019-10-29/nyc_squirrels.csv")
squirrel <- read.csv(squirrels_url)
glimpse(squirrel)## Rows: 3,023
## Columns: 36
## $ long <dbl> -73.95613, -73.95704, -73.9…
## $ lat <dbl> 40.79408, 40.79485, 40.7667…
## $ unique_squirrel_id <chr> "37F-PM-1014-03", "37E-PM-1…
## $ hectare <chr> "37F", "37E", "02E", "05D",…
## $ shift <chr> "PM", "PM", "AM", "PM", "AM…
## $ date <int> 10142018, 10062018, 1010201…
## $ hectare_squirrel_number <int> 3, 3, 3, 5, 1, 2, 2, 3, 9, …
## $ age <chr> NA, "Adult", "Adult", "Juve…
## $ primary_fur_color <chr> NA, "Gray", "Cinnamon", "Gr…
## $ highlight_fur_color <chr> NA, "Cinnamon", NA, NA, NA,…
## $ combination_of_primary_and_highlight_color <chr> "+", "Gray+Cinnamon", "Cinn…
## $ color_notes <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ location <chr> NA, "Ground Plane", "Above …
## $ above_ground_sighter_measurement <chr> NA, "FALSE", "4", "3", NA, …
## $ specific_location <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ running <lgl> FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, …
## $ chasing <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ climbing <lgl> FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, F…
## $ eating <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ foraging <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ other_activities <chr> NA, NA, NA, NA, "unknown", …
## $ kuks <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ quaas <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ moans <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ tail_flags <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ tail_twitches <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ approaches <lgl> FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,…
## $ indifferent <lgl> FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, …
## $ runs_from <lgl> FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, F…
## $ other_interactions <chr> NA, "me", NA, NA, NA, NA, N…
## $ lat_long <chr> "POINT (-73.9561344937861 4…
## $ zip_codes <int> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ community_districts <int> 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19,…
## $ borough_boundaries <int> 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, …
## $ city_council_districts <int> 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19,…
## $ police_precincts <int> 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13,…4 Pemeriksaan Awal Data
names(squirrel)## [1] "long"
## [2] "lat"
## [3] "unique_squirrel_id"
## [4] "hectare"
## [5] "shift"
## [6] "date"
## [7] "hectare_squirrel_number"
## [8] "age"
## [9] "primary_fur_color"
## [10] "highlight_fur_color"
## [11] "combination_of_primary_and_highlight_color"
## [12] "color_notes"
## [13] "location"
## [14] "above_ground_sighter_measurement"
## [15] "specific_location"
## [16] "running"
## [17] "chasing"
## [18] "climbing"
## [19] "eating"
## [20] "foraging"
## [21] "other_activities"
## [22] "kuks"
## [23] "quaas"
## [24] "moans"
## [25] "tail_flags"
## [26] "tail_twitches"
## [27] "approaches"
## [28] "indifferent"
## [29] "runs_from"
## [30] "other_interactions"
## [31] "lat_long"
## [32] "zip_codes"
## [33] "community_districts"
## [34] "borough_boundaries"
## [35] "city_council_districts"
## [36] "police_precincts"summary(squirrel)## long lat unique_squirrel_id hectare
## Min. :-73.98 Min. :40.76 Length:3023 Length:3023
## 1st Qu.:-73.97 1st Qu.:40.77 Class :character Class :character
## Median :-73.97 Median :40.78 Mode :character Mode :character
## Mean :-73.97 Mean :40.78
## 3rd Qu.:-73.96 3rd Qu.:40.79
## Max. :-73.95 Max. :40.80
##
## shift date hectare_squirrel_number
## Length:3023 Min. :10062018 Min. : 1.000
## Class :character 1st Qu.:10082018 1st Qu.: 2.000
## Mode :character Median :10122018 Median : 3.000
## Mean :10119487 Mean : 4.124
## 3rd Qu.:10142018 3rd Qu.: 6.000
## Max. :10202018 Max. :23.000
##
## age primary_fur_color highlight_fur_color
## Length:3023 Length:3023 Length:3023
## Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## combination_of_primary_and_highlight_color color_notes
## Length:3023 Length:3023
## Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## location above_ground_sighter_measurement specific_location
## Length:3023 Length:3023 Length:3023
## Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## running chasing climbing eating
## Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
## FALSE:2293 FALSE:2744 FALSE:2365 FALSE:2263
## TRUE :730 TRUE :279 TRUE :658 TRUE :760
##
##
##
##
## foraging other_activities kuks quaas
## Mode :logical Length:3023 Mode :logical Mode :logical
## FALSE:1588 Class :character FALSE:2921 FALSE:2973
## TRUE :1435 Mode :character TRUE :102 TRUE :50
##
##
##
##
## moans tail_flags tail_twitches approaches
## Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
## FALSE:3020 FALSE:2868 FALSE:2589 FALSE:2845
## TRUE :3 TRUE :155 TRUE :434 TRUE :178
##
##
##
##
## indifferent runs_from other_interactions lat_long
## Mode :logical Mode :logical Length:3023 Length:3023
## FALSE:1569 FALSE:2345 Class :character Class :character
## TRUE :1454 TRUE :678 Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## zip_codes community_districts borough_boundaries city_council_districts
## Min. :10090 Min. :11 Min. :4 Min. :19.00
## 1st Qu.:12081 1st Qu.:19 1st Qu.:4 1st Qu.:19.00
## Median :12420 Median :19 Median :4 Median :19.00
## Mean :11828 Mean :19 Mean :4 Mean :19.07
## 3rd Qu.:12423 3rd Qu.:19 3rd Qu.:4 3rd Qu.:19.00
## Max. :12423 Max. :23 Max. :4 Max. :51.00
## NA's :3014
## police_precincts
## Min. :10
## 1st Qu.:13
## Median :13
## Mean :13
## 3rd Qu.:13
## Max. :18
## Tuliskan penjelasan singkat mengenai struktur data.
Interpretasi:
Tuliskan jawaban Anda di sini.
5 1. Distribusi Warna Bulu Tupai
Buat grafik batang untuk melihat warna bulu tupai yang paling banyak ditemukan.
ggplot(squirrel, aes(x = primary_fur_color)) +
geom_bar() +
labs(
title = "Distribution of Squirrel Fur Color",
x = "Fur Color",
y = "Count"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan:
Warna bulu apa yang paling dominan?
Interpretasi:
Warna bulu yang paling dominan adalah abu-abu karena ia memiliki jumlah(count) kemunculan melebihi warna yang lain.
6 2. Distribusi Lokasi Berdasarkan Koordinat X
Gunakan histogram untuk melihat penyebaran tupai berdasarkan koordinat X.
ggplot(squirrel, aes(x = long)) +
geom_histogram(bins = 30) +
labs(
title = "Distribution of Squirrel Location Based on X Coordinate",
x = "X Coordinate",
y = "Frequency"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan:
Apakah lokasi pengamatan tupai terkonsentrasi pada area tertentu?
Interpretasi:
Lokasi pengamatan tupai terkonsentrasi pada beberapa area tertentu dan membentuk beberapa lonceng (distribusi multimodal),sehingga dalam suatu lokasi, tupai sering berada di satu koordinat.
7 3. Sebaran Spasial Tupai
Buat scatter plot untuk menggambarkan lokasi tupai berdasarkan
koordinat x dan y.
ggplot(squirrel, aes(x = long, y = lat)) +
geom_point(alpha = 0.6) +
labs(
title = "Spatial Distribution of Squirrels",
x = "X Coordinate",
y = "Y Coordinate"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan:
Bagaimana pola sebaran tupai secara spasial?
Interpretasi:
Pola sebaran tupai membentuk jajar genjang yang menunjukkan pola bahwa semakin besar nilai bujur (longitude), maka semakin besar pula nilai lintang (latitude), sehingga membentuk korelasi positif
8 4. Sebaran Spasial Berdasarkan Warna Bulu
Tambahkan warna pada scatter plot berdasarkan
primary_fur_color.
ggplot(squirrel, aes(x = long, y = lat, color = primary_fur_color)) +
geom_point(alpha = 0.6) +
labs(
title = "Spatial Distribution of Squirrels by Fur Color",
x = "X Coordinate",
y = "Y Coordinate",
color = "Fur Color"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan:
Apakah warna bulu tertentu cenderung muncul pada area tertentu?
Interpretasi:
Tiap warna bulu memiliki pola yang sama yaitu korelasi positif dan tersebar rata di koordinat manapun.
9 5. Perbandingan Perilaku Chasing Berdasarkan Warna Bulu
Gunakan stacked proportional bar chart untuk melihat proporsi
perilaku chasing berdasarkan warna bulu.
ggplot(squirrel, aes(x = primary_fur_color, fill = chasing)) +
geom_bar(position = "fill") +
labs(
title = "Chasing Behavior by Fur Color",
x = "Fur Color",
y = "Proportion",
fill = "Chasing"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan:
Apakah terdapat perbedaan proporsi perilaku chasing antar warna bulu?
Interpretasi:
Proporsi perilaku chasing hampir merata tiap warna bulu. Namun Gray sedikit lebih tinggi dari warna bulu lain.
10 6. Perilaku Eating Berdasarkan Kelompok Umur
Gunakan grafik batang proporsional untuk melihat perilaku makan berdasarkan kelompok umur.
ggplot(squirrel, aes(x = age, fill = eating)) +
geom_bar(position = "fill") +
labs(
title = "Eating Behavior by Age Group",
x = "Age Group",
y = "Proportion",
fill = "Eating"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan:
Apakah perilaku makan berbeda antara adult dan juvenile squirrels?
Interpretasi:
Perilaku makan antara adult dan juvenile squirrels hampir memiliki rasio yang sama.
11 7. Faceting: Sebaran Spasial Berdasarkan Kelompok Umur
Gunakan facet_wrap() untuk membandingkan sebaran lokasi
tupai berdasarkan umur.
ggplot(squirrel, aes(x = long, y = long)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
facet_wrap(~ age) +
labs(
title = "Spatial Distribution of Squirrels by Age Group",
x = "X Coordinate",
y = "Y Coordinate"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan:
Apakah adult dan juvenile squirrels memiliki pola lokasi yang berbeda?
Interpretasi:
Adult dan Juvenile squirrels memiliki pola lokasi yang sama yaitu korelasi positif.
12 8. Aesthetic Mapping: Warna dan Bentuk
Gunakan color untuk warna bulu dan shape
untuk kelompok umur.
ggplot(squirrel, aes(
x = long,
y = lat,
color = primary_fur_color,
shape = age
)) +
geom_point(size = 2, alpha = 0.7) +
labs(
title = "Squirrel Location by Fur Color and Age",
x = "X Coordinate",
y = "Y Coordinate",
color = "Fur Color",
shape = "Age"
) +
theme_minimal()## Warning: Removed 121 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
Pertanyaan:
Informasi tambahan apa yang diperoleh ketika warna dan bentuk digunakan secara bersamaan?
Interpretasi:
Kita bisa merepresentasikan beberapa variabel dalam plot sehingga lebih mudah diobservasi perbedaan antar kategori.
13 9. Visualisasi Pilihan Mahasiswa
Buat satu visualisasi tambahan berdasarkan pertanyaan analitis yang Anda susun sendiri.
Contoh pertanyaan:
- Apakah tupai yang sedang makan lebih sering terlihat di lokasi tertentu?
- Apakah perilaku running berbeda antar kelompok umur?
- Apakah kombinasi warna bulu dan perilaku tertentu membentuk pola tertentu?
ggplot(squirrel, aes(x = shift, fill = foraging)) +
geom_bar(position = "fill") +
labs(
title = "Proportion of Foraging Behavior By Observation Shift",
x = "Shift (AM / PM)",
y = "Proportion",
fill = "Is Foraging?"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan Analitis:
Apakah tupai lebih sering menghabiskan waktu mencari makanan (Foraging) pada AM atau PM?
Interpretasi:
Proporsi tupai mencari makanan saat PM sedikit lebih besar daripada saat AM.
14 10. Kesimpulan
Tuliskan 3–5 insight utama yang diperoleh dari visualisasi squirrel data.
Kesimpulan:
- Populasi tupai di nyc sangat didominasi oleh tupai berbulu warna abu-abu
- Sebaran kordinat longitude dan latitude tupai membentuk korelasi positif yang sempurna.
- Penyebaran antara tupai Adult dan Juvenile hampir merata
- Populasi tupai Adult yang terobservasi memiliki jumlah yang lebih banyak daripada tupai Juvenile
- Aktivitas tupai(foraging dan chasing) menunjukkan pola yang konsisten dan sama
15 Catatan Pengumpulan
Kumpulkan file dalam format HTML. Pastikan dokumen memuat:
- Kode R.
- Output grafik.
- Interpretasi setiap grafik.
- Kesimpulan akhir.
- [BONUS] Publish di Rpubs! Berikan link Rpubs Anda, dan saya akan berkunjung untuk melihat-lihat. Kalian bisa mulai dari sini: https://rpubs.com/about/getting-started.