Data yang digunakan dalam visualisasi ini merupakan data penyewaan sepeda harian ( bike sharing) yang mencatat jumlah penggunaan sepeda dalam suatu sistem penyewaan pada periode tertentu. Setiap observasi menunjukkan data pada satu harinya dan berisikan berbagai variabel yang berkaitan dengan kondisi waktu, cuaca, dan lain sebagainya. Beberapa variabel yang terdapat pada data ini antara lain musim ( season ), tahun (yr), bulan (mnth), hari libur ( holiday ), hari kerja ( workingday ), kondisi cuaca ( weathersit ), suhu (temp dan atemp), kelembapan (hum), serta kecepatan angin ( windspeed ). Selain itu, data juga mencatat jumlah pengguna sepeda yang terbagi menjadi pengguna tidak terdaftar ( casual ), pengguna terdaftar ( registered ), serta total penyewaan sepeda (cnt).

##  [1] "instant"    "dteday"     "season"     "yr"         "mnth"      
##  [6] "holiday"    "weekday"    "workingday" "weathersit" "temp"      
## [11] "atemp"      "hum"        "windspeed"  "casual"     "registered"
## [16] "cnt"
## [1] "No"               "Variabel Numerik" "Keterangan"
Deskripsi Data
No Variabel Numerik Keterangan
1 temp Suhu dalam skala Celsius
2 atemp Suhu yang dirasakan
3 hum Kelembapan
4 windspeed Kecepatan angin
5 casual Jumlah penyewaan sepeda oleh pengguna yang tidak terdaftar
6 registered Jumlah penyewaan sepeda oleh pengguna yang terdaftar
7 cnt Total jumlah penyewaan sepeda (casual + registered)

VISUALISASI DATA

Line Plot dengan Smoothing

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Grafik tersebut menunjukkan perkembangan jumlah penyewaan sepeda dari awal tahun 2011 hingga awal tahun 2013. Garis abu-abu menggambarkan data penyewaan harian yang cenderung cukup tajam, sedangkan garis merah merupakan hasil smoothing yang menunjukkan kecenderungan tren secara lebih jelas. Terlihat bahwa jumlah penyewaan sepeda mengalami peningkatan pada awal tahun 2011. Tren ini terus naik hingga pertengahan tahun 2011, yang menunjukkan bahwa minat masyarakat terhadap layanan penyewaan sepeda semakin meningkat pada periode tersebut. Setelah mencapai titik tertentu, tren mulai sedikit menurun dan relatif stabil hingga mendekati awal tahun 2012. Ketika memasuki tahun 2012, terjadi peningkatan yang cukup signifikan pada jumlah penyewaan sepeda. Tren ini mencapai puncaknya sekitar pertengahan hingga akhir tahun 2012, yang menunjukkan bahwa pada periode tersebut penggunaan sepeda berada pada tingkat yang cukup tinggi. Namun, menjelang akhir tahun 2012 hingga awal tahun 2013, tren kembali mengalami penurunan.

Boxplot Penyewaan Sepeda pada Hari Kerja vs Libur

Boxplot untuk membandingkan distribusi jumlah penyewaan sepeda antara hari kerja dan hari libur. Berdasarkan grafik tersebut, terlihat bahwa median jumlah penyewaan pada hari kerja sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan hari libur. Hal ini menunjukkan bahwa sepeda cukup sering digunakan pada hari kerja, kemungkinan sebagai sarana transportasi untuk pergi bekerja, sekolah, atau aktivitas rutin lainnya. Selain itu, rentang penyebaran data pada kedua kategori terlihat cukup luas yang menandakan bahwa jumlah penyewaan sepeda dapat bervariasi cukup besar baik pada hari kerja maupun hari libur.

Scatter Plot Hubungan Suhu dengan Jumlah Penyewaan Sepeda

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Scatter plot ini menunjukkan adanya hubungan positif antara suhu dan jumlah penyewaan sepeda. Hal ini terlihat dari garis tren yang bergerak naik, yang berarti semakin tinggi suhu, jumlah penyewaan sepeda juga cenderung meningkat. Pola tersebut dapat dijelaskan dengan kondisi suhu yang lebih hangat biasanya membuat aktivitas luar ruangan menjadi lebih nyaman, sehingga banyak orang lebih sering untuk menggunakan sepeda. Sebaliknya, pada suhu yang lebih rendah, jumlah penyewaan cenderung berada pada tingkat yang lebih kecil. Meskipun demikian, titik-titik data masih menunjukkan penyebaran yang cukup luas di sekitar garis tren. Ini menandakan bahwa selain suhu, kemungkinan terdapat faktor lain yang juga memengaruhi jumlah penyewaan sepeda, seperti cuaca, hari dalam seminggu, musim, maupun kondisi lingkungan lainnya.

KESIMPULAN

Dapat disimpulkan dari visualisasi tersebut bahwa jumlah penyewaan sepeda menunjukkan pola yang berubah seiring waktu, dengan kecenderungan meningkat pada periode tertentu sebelum akhirnya menurun, Perbedaan musim juga memengaruhi tingkat penyewaan, di mana musim dengan kondisi cuaca yang lebuh hangat cenderung memiliki jumlah penyewaan yang lebih tinggi. Selain itu, terdapat hubungan positif antara suhu dan jumlah penyewaan sepeda, yang menunjukkan bahwa semakin tinggi suhu, maka semakin meningkat pula aktivitas penyewaan sepeda.