Plot Dua dan Tiga Dimensi Pada RStudio
Heny Rimadana, Prof. Dr. Suhartono, M.Kom
10/6/2021
Universitas : UIN Maulana Malik Ibrahim Malang
Jurusan : Teknik Informatika
Plot Dua dan Tiga Dimensi
Dalam proses analisis data, visualisasi menjadi hal yang penting guna mengamati pola data secara keseluruhan. Tak hanya itu, visualisasi juga memudahkan orang lain dalam memahami data yang kita sajikan. MATLAB merupakan salah satu software yang memiliki keunggulan dalam memvisualisasikan atau memplot data dalam bentuk dua (2D) dan tiga dimensi (3D). MATLAB menyediakan beragam jenis fungsi atau perintah untuk pembuatan plot/grafik (plotting) yang dapat diterapkan untuk berbagai keperluan.
Dalam blog ini akan dibahas bagaimana cara memvisualisasikan data, baik dalam bentuk 2D ataupun 3D. Dengan mengetahui cara memplotkan data, kita bisa mengaplikasikannya dalam proses penyajian data yang kita miliki. MATLAB menyediakan beragam fungsi dan perintah yang dapat digunakan untuk memplot data dengan mudah. Buku ini akan membahas beberapa fungsi plot 2D dan 3D dalam MATLAB yang sering digunakan dalam proses penyajian data, seperti plot, plot3, histogram, scatter, contour, surf, dan mesh. Sintaks perintah yang diberikan dalam contoh-contoh di blog ini dapat dimodifikasi sesuai dengan keinginan kita.
Plot 2-Dimensi
Plot 2D atau plot 2-dimensi digunakan untuk menggambarkan data dalam bidang dua dimensi, yaitu bidang dengan sumbu-x (sumbu horizontal) dan sumbu-y (sumbu vertikal). Berikut ini beberapa perintah yang dapat kita gunakan dalam memplot data ke bentuk 2D.
plot(x,y) : untuk memplot data berpasangan x dan y dalam bidang 2D.
plot(x,y,LineSpec) : untuk memplot 2D dari data berpasangan x dan y dengan menambahkan pengaturan garis, penanda, atau warna.
plot(x1,y1,…,xn,yn) : untuk memplot data berpasangan x dan y yang berbeda dalam satu plot.
plot(y) : memplot data y terhadap indeks setiap data.
Dalam menu bar bidang plot di atas terdapat beberapa pilihan menu yang penting, di antaranya:
New Figure: untuk membuat bidang plot yang baru
Open File: untuk membuka file gambar yang telah disimpan
Save Figure: untuk menyimpan file gambar
Print Figure: untuk mencetak gambar
Edit Plot: untuk memodifikasi gambar
Zoom In: untuk memperbesar gambar
Zoom Out: untuk memperkecil gambar
Pan: untuk menggeser gambar
Rotate 3D: untuk merotasi gambar
Data Cursor: untuk menampilkan label berupa titik koordinat pada area plot yang diklik menggunakan kursor
Brush/Select Data: untuk memilih data tertentu pada gambar dan memberinya warna
Insert Colorbar: untuk menambahkan batang warna
Insert Legend: untuk menambahkan legenda/keterangan pada gambar
Gambar yang dihasilkan dari bidang plot dapat disalin dengan cara: pilih menu Edit pada menu bar → pilih Copy Figure. Kemudian, salin (ctrl+v) ke tempat yang diinginkan.
R dapat digunakan untuk memproduksi visualisasi pada skala 2 dan 3 dimensi. Untuk proyeksi 2 dimensi, fungsi yang digunakan adalah image() atau contour(). Untuk informasi lebih lanjut terkait fungsi tersebut pembaca dapat mengakses menu bantuan. Pada sintak berikut diberikan contoh bagaimana cara memproduksi visualisasi dua dimensi menggunakan kedua fungsi tersebut:
n <- 1:20
x <- sin(n)
y <- cos(n)*exp(-n/3)
z <- outer(x,y)
par(mar=c(3,3,1.5,1.5), mex=0.8, mgp=c(2,0.5,0), tcl=0.3)
par(mfrow=c(1,2))
# plot pertama
image(z, col=gray(1:10/10))
# plot kedua
contour(z)
image plot (kiri) dan contour plot (kanan)
Gambar 3.32: image plot (kiri) dan contour plot (kanan)
par(mfrow=c(1,1))Proyeksi 3 dimensi dapat dilakukan menggunakan fungsi persp(). Sudut penglihatan dapat diatur melalui argumentheta (sudut) dan phi() (rotasi). Sintaks berikut merupakan contoh bagaimana cara menghasilkan visualisasi 3 dimensi dari data yang telah diproduksi sebelumnya:
par(mar=c(3,3,1.5,1.5), mex=0.8, mgp=c(2,0.5,0), tcl=0.3)
par(mfrow=c(1,2))
# plot pertama
persp(n,n,z, theta=45, phi=20)
# plot kedua
persp(n,n,z, theta=45, phi=20, shade=0.5)
proyeksi 3 dimensi (kanan) dan proyeksi 3 dimensi dengan pewarnaan
Gambar 3.33: proyeksi 3 dimensi (kanan) dan proyeksi 3 dimensi dengan pewarnaan
par(mfrow=c(1,1))Referensi
Maindonald, J.H. 2008. Using R for Data Analysis and Graphics Introduction, Code and Commentary. Centre for Mathematics and Its Applications Australian National University.
Scherber, C. 2007. An introduction to statistical data analysis using R. R_Manual Goettingen.
STHDA. R Base Graphs. http://www.sthda.com/english/wiki/r-base-graphs
Venables, W.N. Smith D.M. and R Core Team. 2018. An Introduction to R. R Manuals.
<https://bookdown.org/moh_rosidi2610/Metode_Numerik/dataviz.html>
https://amirtjolleng.blogspot.com/2020/04/plot-2-dimensi-pada-matlab.html
_________________________________________________________________________________________________________
Kunjungi Rpubs saya untuk melihat penjelasan yang lain <https://rpubs.com/henyrimadana>
_________________________________________________________________________________________________________