Penerapan Visualisasi Data Pada RStudio
Nabila Mahdiya Putri, Prof.Dr.Suhartono, M.Kom
11/10/2021
Universitas : UIN MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG
Jurusan : TEKNIK INFORMATIKA
Visualisasi Data Menggunakan Fungsi plot()
Fungsi plot() merupakan fungsi umum yang digunakan untuk membuat plot pada R. Format dasarnya adalah sebagai berikut:
plot(x, y, type="p")Catatan:
x dan y: titik koordinat plot Berupa variabel dengan panjang atau jumlah observasi yang sama.
type: jenis grafik yang hendak dibuat. Nilai yang dapat dimasukkan antara lain: - type=“p” : membuat plot titik atau scatterplot. Nilai ini merupakan default pada fungsi plot().
type=“l” : membuat plot garis.
type=“b” : membuat plot titik yang terhubung dengan garis.
type=“o” : membuat plot titik yang ditimpa oleh garis.
type=“h” : membuat plot garis vertikal dari titik ke garis y=0.
type=“s” : membuat fungsi tangga.
type=“n” : tidak membuat grafik plot sama sekali, kecuali plot dari axis. Dapat digunakan untuk mengatur tampilan suatu plot utama yang diikuti oleh sekelompok plot tambahan
Untuk lebih memahaminya berikut penulis akan sajikan contoh untuk masing-masing grafik tersebut. Berikut adalah contoh sintaks dan hasil plot yang disajikan pada Gambar beriku:
# membuat vektor data
x <- c(1:10); y <- x^2# membagi jendela grafik menajdi 2 baris dan 4 kolom
par(mfrow=c(2,4))# loop
type <- c("p","l","b","o","h","s","n")
for (i in type){
plot(x,y, type= i,
main= paste("type=", i))
}
Plot berbagai jenis setting type
Pada contoh selanjutnya kita akan mencoba membuat kembali data yang akan kita plotkan. Data pada contoh kali ini merupakan data suatu fungsi matematika. Berikut adalah sintaks yang digunakan:
set.seed(123)
x <- seq(from=0, to=10, by=0.1)
y <- x^2*exp(-x/2)*(1+rnorm(n=length(x), mean=0, sd=0.05))
par(mfrow=c(1,2),
# mengatur margin grafik
mar=c(4,4,1.5,1.5),
# mengatur margin sumbu
mex=0.8,
# arah tick sumbu koordinat
tcl=0.3)
plot(x, y, type="l")
plot(x, y, type="o")
Plot fungsi matematika
Fungsi lain yang dapat digunakan untuk membuat kurva suatu persamaan matematis adalah fungsi curve(). Berbeda dengan fungsi plot() yang perlu menspesifikasi objek pada sumbu x dan y, fungsi curve() hanya perlu menspesifikasi objek sumbu x saja. Format fungsi curve() adalah sebagai berikut:
curve(expr, from = NULL, to = NULL, add = FALSE)Catatan:
expr: persamaan matematika
from dan to: nilai awal dan akhir (maksimum atau minimum)
add: nilai logik yang menentukan apakah kurva perlu ditambahkan kedalam kurva sebelumnya.
Berikut adalah contoh visualisasi menggunakan fungsi curve():
par(mfrow=c(1,2),
# mengatur margin grafik
mar=c(4,4,1.5,1.5),
# mengatur margin sumbu
mex=0.8,
# arah tick sumbu koordinat
tcl=0.3)
# Grafik kiri
curve(expr=x^2*exp(-x/2),
from=0, to=10)
# Grafik kanan
plot(x, y, pch=19, cex=0.7,
xlab="Waktu (detik)",
ylab="Sinyal Intensitas")
curve(expr=x^2*exp(-x/2),
from=0, to=10, add=TRUE)
Visualisasi menggunakan fungsi curve (sebelah kiri) dan visualisasi menggunakan fungsi plot dan curve (sebelah kanan)
Visualisasi Lainnya
Visualisasi lainnya yang sering digunakan antara lain: histogram, density plot, bar plot, dan box plot.
Bar Plot
Barplot pada R dapat dibuat menggunakan fungsi barplot(). Untuk lebih memahaminya berikut disajikan contoh barplot menggunakan dataset VADeaths. Untuk memuatnya jalankan sintaks berikut:
VADeaths## Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54 11.7 8.7 15.4 8.4
## 55-59 18.1 11.7 24.3 13.6
## 60-64 26.9 20.3 37.0 19.3
## 65-69 41.0 30.9 54.6 35.1
## 70-74 66.0 54.3 71.1 50.0Contoh bar plot untuk variabel Rural Male disajikan pada Gambar berikut :
par(mfrow=c(1,2))
barplot(VADeaths[, "Rural Male"], main="a")
barplot(VADeaths[, "Rural Male"], main="b", horiz=TRUE)
a. bar plot vertikal; b. bar plot horizontal
par(mfrow=c(1,1))Kita dapat mengubah warna pada masing-masing bar, baik outline bar maupun box pada bar. Selain itu kita juga dapat mengubah nama grup yang telah dihasilkan sebelumnya. Berikut sintaks untuk melakukannya dan output yang dihasilkan pada Gambar berikut :
barplot(VADeaths[, "Rural Male"],
# ubah warna ouline menjadi steelblue
border="steelblue",
# ubah wana box
col= c("grey", "yellow", "steelblue", "green", "orange"),
# ubah nama grup dari A sampai E
names.arg = LETTERS[1:5],
# ubah orientasi menajadi horizontal
horiz=TRUE)
Kustomisasi bar plot
Untuk bar plot dengan multiple group, tersedia dua pengaturan posisi yaitu stacked bar plot(menunjukkan proporsi penyusun pada masing-masing grup) dan grouped bar plot(melihat perbedaan individual pada masing-masing grup).
# staked
barplot(VADeaths,
col = c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan",
"lavender", "cornsilk"),
legend = rownames(VADeaths))
Stacked bar plot
# grouped
barplot(VADeaths,
col = c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan",
"lavender", "cornsilk"),
legend = rownames(VADeaths), beside = TRUE)
Grouped bar plot
Histogram dan Density Plot
Fungsi hist() dapat digunakan untuk membuat histogram pada R. Secara sederhana fungsi tersebut didefinisikan sebagai berikut:
hist(x, breaks="Sturges")Catatan:
x: vektor numerik
breaks: breakpoints antar sel histogram.
Pada dataset trees akan dibuat histogram variabel Height. Untuk melakukannya jalankan sintaks berikut:
hist(trees$Height)hist(trees$Height) Output yang dihasilkan disajikan pada Gambar berikut :
Histogram
Density plot pada R dapat dibuat menggunakan fungsi density(). Berbeda dengan fungsi hist(), fungsi ini tidak langsung menghasilkan grafik densitas. Fungsi density() hanya menghitung kernel densitas pada data. Densitas yang telah dihitung selanjutnya diplotkan menggunakan fungsi plot(). Berikut adalah sintaks dan output yang dihasilkan pada Gambar berikut :
# menghitung kernel density
dens <- density(trees$Height)
# plot densitas dengan outline merah
plot(dens,col="red")
Density plot
Kita juga dapat menambahkan grafik densitas pada histogram sehingga mempermudah pembacaan pada histogram. Untuk melakukannya kita perlu mengubah kernel histogram dari frekuensi menjadi density dengan menambahkan argumen freq=FALSE pada fungsi hist(). Selanjutnya tambahkan fungsi polygon() untuk memplotkan grafik densitas. Berikut adalah sintak dan output yang dihasilkan pada Gambar dibwah ini :
# menghitung kernel density
dens <- density(trees$Height)
# histogram
hist(trees$Height, freq=FALSE, col="steelblue")
# tambahkan density plot
polygon(dens, border="red")
Density plot dan histogram
Box plot
Box plot pada R dapat dibuat menggunakan fungsi boxplot(). Berikut adalah sintaks untuk membuat boxplot variabel Sepal.Lenght pada dataset iris dan output yang dihasilkan pada Gambar dibawah ini :
boxplot(iris$Sepal.Length)
Boxplot variabel Sepal.Length
Boxplot juga dapat dibuat berdasarkan variabel factor. Hal ini berguna untuk melihat perbedaan ditribusi data pada masing-masing grup. Pada sintaks berikut dibuat boxplot berdasarkan variabel Species. Output yang dihasilkan disajikan pada Gambar berikut :
boxplot(iris$Sepal.Length~iris$Species)
Boxplot berdasarkan variabel species
Kita juga dapat mengubah warna outline dan box pada boxplot. Berikut adalah contoh sintaks yang digunakan untuk melakukannya dan output yang dihasilkan disajikan pada Gambar berikut :
boxplot(iris$Sepal.Length~iris$Species,
# ubah warna outline menjadi steelblue
border = "steelblue",
# ubah warna box berdasarkan grup
col= c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
Boxplot dengan warna berdasarkan spesies
Kita juga dapat membuat boxplot pada multiple group. Data yang digunakan untuk contoh tersebut adalah dataset ToothGrowth. Berikut adalah sintaks untuk memuat dataset tersebut:
# ubah variable dose menjadi factor
ToothGrowth$dose <- as.factor(ToothGrowth$dose)
# print
head(ToothGrowth)## len supp dose
## 1 4.2 VC 0.5
## 2 11.5 VC 0.5
## 3 7.3 VC 0.5
## 4 5.8 VC 0.5
## 5 6.4 VC 0.5
## 6 10.0 VC 0.5Contoh sintaks dan output boxplot multiple group disajikan pada Gambar berikut :
boxplot(len ~ supp*dose, data = ToothGrowth,
col = c("white", "steelblue"))
Boxplot multiple group