Latihan Visualisasi Data dengan ggplot2: Squirrel Data
Elmecca Adisti Naula Mumtaz 5052251001
2026-05-27
- 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:
Berdasarkan grafik batang, warna bulu yang paling dominana adalah warna secara signifikan adalah Gray (Abu-abu), kemudian diikuti Cinnamon (Kayu manis), dan yang pali sedikit adalah Black (Hitam).
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:
Ya, histogram menunjukkan bahwa ada rentang koordinat X tertentu yang memiliki konsentrasi frekuensi yang lebih tinggi.
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:
Scatter plot menunjukkan rekonstruksi visual dari peta Central Park. Dari scatter plot terlihat bahwa tupai tersebar hampir di seluruh area taman
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:
Secara umum, tupai berbulu abu-abu tersebar merata di seluruh penjuru taman. Tidak terlihat adanya pengelompokan berdasarkan warna, tetapi untuk tupai berbulu kayu manis dan hitam cenderung tersebar secara acak di antara tupai yang berbulu abu-abu.
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:
Berdasarkan grafik stacked proportional bar chart, terlihat bahwa proporsi perilaku chasing relatif serupa di antara 3 kelompok warna bulu. Tidak ada perbedaan yang signifikan antar warna bulu untuk perilaku chasing.
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:
Berdasarkan grafik stacked proportional bar chart, terlihat bahwa proporsi perilaku eating relatif serupa di antara 3 kelompok usia. Tidak ada perbedaan yang cukup signifikan antar kelompok usia untuk perilaku eating.
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:
Tupai dewasa memiliki sebaran titik yang jauh lebih padat dan memenuhi seluruh area peta taman. Sebaliknya, pola tupai muda terlihat lebih renggang dan sedikit. Hal ini dikarenakan ukuran sampel tupai dewasa jauh lebih banyak dalam sensus ini, bukan karena tupai muda menghindari area 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:
Dengan menggabungkan warna (untuk rumpun bulu) dan bentuk ikon (untuk kelompok umur), kita dapat melakukan analisis multivariat secara langsung. Kita bisa mengidentifikasi spesimen langka secara spasial dalam satu pandangan—misalnya, mendeteksi lokasi persis tupai muda berbulu hitam (Juvenile Black) yang jumlahnya sangat sedikit di Central Park.
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?
squirrel_clean_age <- squirrel %>%
filter(age %in% c("Adult", "Juvenile"))
ggplot(squirrel_clean_age, aes(x = age, fill = running)) +
geom_bar(position = "fill") +
labs(
title = "Running Behavior: Adult vs Juvenile",
x = "Age Group",
y = "Proportion",
fill = "Is Running?"
) +
theme_minimal()
Pertanyaan Analitis:
Apakah perilaku berlari (running) lebih dominan dilakukan oleh tupai muda (Juvenile) dibandingkan tupai dewasa (Adult)?
Interpretasi:
Berdasarkan grafik di atas, terlihat bahwa proporsi tupai muda (Juvenile) yang teramati sedang berlari sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan proporsi pada tupai dewasa. Hal ini sejalan dengan sifat alami hewan muda yang cenderung lebih aktif dan memiliki tingkat eksplorasi serta bermain yang tinggi.
14 10. Kesimpulan
Tuliskan 3–5 insight utama yang diperoleh dari visualisasi squirrel data.
Kesimpulan:
Dominasi Spesies: Tupai berbulu abu-abu (Gray) merupakan mayoritas mutlak populasi tupai di Central Park, mengalahkan jumlah tupai warna Cinnamon dan Black.
Representasi Geografis: Plot koordinat spasial (long & lat) berhasil memetakan batas wilayah Central Park secara akurat, menunjukkan bahwa sebaran tupai merata mengikuti bentuk fisik taman.
Perilaku dasar seperti chasing (kejar-kejaran) tidak dipengaruhi oleh faktor fisik seperti warna bulu tupai.
Demografi Data: Populasi tupai dewasa (Adult) yang berhasil disensus jauh lebih banyak daripada tupai muda (Juvenile), sehingga visualisasi spasialnya terlihat jauh lebih padat.
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.