Latihan Visualisasi Data dengan ggplot2: Squirrel Data
Zahra Alifia Asnhori 5052251040
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:
dari struktur data squirrels tersebut terdapat 3023 baris dan 31 kolom dengan variabel numerik dan kategori
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:
dari grafik tabel diatas terlihat bahwa warna yang paling dominan adalah gray dengan jumlah lebih dari 2000
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: dari grafik histogram diatas konsentrasi pengamatan tupai terlihat terkumpul pada rentang koordinat tertentu.ini menunjukkan jika lokasi pengamatan tidak tersebar merata dan terdapat area dengan jumlah tupai lebih banyak dibandingkan area lainnya.
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:
persebaran tupai terlihat membentuk pola yang menyebar pada area tertentu dan tidak sepenuhnya acak. Titik-titik observasi cenderung terkonsentrasi pada beberapa lokasi yang kemungkinan merupakan area dengan aktivitas tupai lebih tinggi
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:
pada grafik scatter plot diatas terlihat bahwa pola persebaran warna nya cenderung lebih dominan atau terlihat warna gray. Namun, untuk tupai dengan warna bulu hitam cenderung berkumpul di bagian atas dan bawah wilayah
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: Perbedaan proporsi perilaku chasing tidak terlalu signifikan untuk kelompok-kelompok tupai berdasarkan warna. Namun, tupai dengan warna bulu abu-abu memiliki perilaku chasing paling banyak dibandingkan dengan warna tupai lainnya.
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:
Dalam grafik batang tersebut, tupai dewasa dan tupai remaja lebih banyak yang tidak makan. Tetapi tupai remaja lebih banyak makan dibandingkan tupai dewasa
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: berdasarkan scatterplot tersebut tupai dewasa cenderung lebih menyebar dibandingkan tupai remaja yang cenderung tidak menempati lokasi tertentu
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: Berdasarkan scatter plot di atas, tupai dewasa yang berbulu abu-abu cenderung lebih merata di seluruh wilayah.
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 = age, fill = running)) +
geom_bar(position = "fill") +
labs(
title = "Running Behavior by Age Group",
x = "Age Group",
y = "Proportion",
fill = "Running"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan Analitis: apakah perilaku running berbeda antar kelompok umur tupai
Interpretasi: Berdasarkan grafik proporsi, terdapat perbedaan perilaku running antara kelompok adult dan juvenile. Namun jumlah tupai adult lebih banyak dibanding juvenile, sehingga pola perilaku pada kelompok adult terlihat lebih jelas. Visualisasi ini membantu melihat apakah umur memiliki hubungan dengan aktivitas berlari pada tupai.
14 10. Kesimpulan
Tuliskan 3–5 insight utama yang diperoleh dari visualisasi squirrel data.
Kesimpulan:
- rupai cenderung menghindari sesuatu
- Jumlah tupai abu-abu lebih banyak dibandingkan tupai dengan warna bulu lain
- Kelompok tupai tertentu memiliki kecenderungan aktivitas tidak makan
- Tupai dengan warna bulu abu-abu memiliki perilaku chasing paling banyak dibandingkan dengan warna tupai lainnya.
- Sebaran tupai secara spasial menunjukkan pola tertentu dan tidak tersebar sepenuhnya secara acak.
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.