Advan – Data yang besar dan kompleks sering kali sulit dianalisis tanpa visualisasi yang baik. Salah satu teknik visualisasi yang banyak digunakan adalah scatter plot atau diagram pencar. Scatter plot memungkinkan analisis hubungan antara dua variabel, sehingga memudahkan untuk melihat pola, tren, atau kemungkinan korelasi antara keduanya. Dalam pengembangan data science dan visualisasi data, scatter plot menjadi alat yang sangat populer karena kesederhanaannya, tetapi juga karena kedalamannya dalam menampilkan berbagai informasi sekaligus.
R adalah salah satu software statistik yang kuat untuk menganalisis dan memvisualisasikan data. Dengan tambahan paket Plotly, R dapat menghasilkan visualisasi interaktif yang dapat diakses dan dianalisis lebih dalam. Plotly memungkinkan grafik yang dapat diperbesar, diklik, dan memberikan pengalaman lebih intuitif dalam memahami data.
Artikel ini akan memberikan panduan lengkap untuk membuat scatter plot interaktif menggunakan R dan paket Plotly. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, analisis data bisa dilakukan lebih efektif. Untuk memaksimalkan pengalaman analisis, penggunaan perangkat komputer dengan performa tinggi seperti Advan OnePC akan sangat membantu dalam mempercepat proses dan menghindari kendala teknis.
Persiapan untuk Membuat Scatter Plot di R dengan Plotly
Sebelum masuk ke tahap pembuatan scatter plot, ada beberapa langkah awal yang perlu disiapkan. Persiapan ini termasuk memastikan data dan paket Plotly sudah terpasang dengan benar.
1. Instalasi dan Panggilan Paket yang Dibutuhkan
Langkah pertama untuk membuat scatter plot interaktif di R adalah menginstal Plotly, sebuah paket yang memfasilitasi visualisasi data secara interaktif. Pastikan sudah memiliki R dan RStudio, kemudian lanjutkan dengan menginstal paket plotly sebagai berikut:
install.packages(“plotly”)
Setelah instalasi selesai, panggil paket Plotly ke dalam sesi R dengan perintah berikut:
Selain plotly, paket ggplot2 juga berguna untuk pengolahan data dan membangun dasar visualisasi yang nantinya bisa diintegrasikan dengan Plotly.
2. Persiapan Data untuk Scatter Plot
Data yang dibutuhkan untuk scatter plot interaktif ini harus memiliki setidaknya dua variabel numerik, misalnya variabel x dan y. Data bisa berasal dari berbagai sumber, seperti file CSV atau data frame dalam R. Jika data berada dalam file CSV, muat data ke R menggunakan kode berikut:
data <- read.csv(“path/to/your/data.csv”)
Pastikan data sudah sesuai format dan tidak ada nilai yang hilang pada variabel yang akan digunakan dalam scatter plot. Sekarang, setelah data dan paket siap, kita bisa mulai membuat scatter plot interaktif.
Baca juga Panduan Lengkap Analisis Regresi Logistik Menggunakan R
Langkah-langkah Membuat Scatter Plot Interaktif di R dengan Plotly
Berikut ini adalah panduan lengkap dan praktis untuk membuat scatter plot interaktif menggunakan Plotly di R. Langkah-langkah ini mencakup mulai dari pembuatan dasar scatter plot hingga penyesuaian interaksi dan tampilan.
1. Membuat Scatter Plot Dasar dengan Plotly
Langkah pertama dalam membuat scatter plot interaktif adalah membuat scatter plot dasar. Dengan Plotly, cukup gunakan fungsi plot_ly() untuk membuat scatter plot secara langsung. Berikut adalah contoh dasar:
fig <- plot_ly(data, x = ~x_variable, y = ~y_variable, type = ‘scatter’, mode = ‘markers’)
fig
Kode ini membuat scatter plot dari data dengan variabel x_variable pada sumbu X dan y_variable pada sumbu Y. Parameter type = ‘scatter’ menunjukkan bahwa visualisasi ini adalah scatter plot, dan mode = ‘markers’ memastikan bahwa titik-titik yang muncul berbentuk marker atau penanda pada scatter plot.
2. Menambahkan Label dan Warna pada Scatter Plot
Untuk memperjelas visualisasi, tambahkan label dan warna agar grafik lebih informatif. Misalnya, jika ada variabel kategori yang membedakan titik-titik pada scatter plot, gunakan variabel tersebut untuk memberi warna pada marker. Berikut contohnya:
fig <- plot_ly(data, x = ~x_variable, y = ~y_variable, type = ‘scatter’, mode = ‘markers’,
color = ~category_variable, text = ~paste(“Label:”, label_variable))
fig
Dengan color = ~category_variable, setiap kategori akan memiliki warna yang berbeda, sehingga pola dan tren antar kategori dapat dilihat dengan jelas. Parameter text memberikan keterangan saat pointer diarahkan ke titik tertentu. Ini menambah informasi tambahan seperti label pada masing-masing titik.
Baca juga Tutorial Uji Chi-Square untuk Data Kategori di R, untuk Pemula
Penyesuaian Lanjutan pada Scatter Plot Interaktif
Selain membuat scatter plot dasar, ada beberapa penyesuaian lanjutan yang dapat dilakukan untuk membuat visualisasi lebih interaktif dan menarik. Penyesuaian ini meliputi pengaturan tampilan marker, menambah judul, serta sumbu yang mudah dipahami.
1. Mengatur Ukuran dan Warna Marker
Mengubah ukuran dan warna marker dapat membantu memperjelas titik data pada scatter plot, terutama jika data memiliki banyak titik. Berikut adalah contohnya:
fig <- plot_ly(data, x = ~x_variable, y = ~y_variable, type = ‘scatter’, mode = ‘markers’,
marker = list(size = 10, color = ‘rgba(255, 182, 193, .9)’, line = list(color = ‘rgba(152, 0, 0, .8)’, width = 2)))
fig
Pengaturan layout() akan menampilkan judul “Scatter Plot Interaktif” di atas grafik, serta menamai sumbu X dengan “Variabel X” dan sumbu Y dengan “Variabel Y”.
3. Membuat Grafik Lebih Dinamis dengan Fitur Hover dan Zoom
Plotly juga menyediakan fitur zoom dan hover yang memudahkan pengguna untuk memperbesar area tertentu pada scatter plot dan melihat informasi tambahan. Fitur ini diaktifkan secara default pada scatter plot Plotly, jadi setelah menampilkan plot, fungsi hover dan zoom sudah bisa langsung digunakan.
Jika ingin melakukan lebih banyak penyesuaian, fungsi layout() juga dapat digunakan untuk mengatur tampilan lebih lanjut, seperti mengubah gaya teks pada hover atau menonaktifkan zoom jika tidak diperlukan.
Scatter plot interaktif adalah cara yang efektif untuk menganalisis hubungan antara dua variabel. Dengan bantuan paket Plotly di R, proses pembuatan scatter plot menjadi lebih menarik dan kaya fitur. Langkah-langkah di atas telah membahas cara membuat scatter plot interaktif mulai dari dasar hingga penyesuaian lebih lanjut seperti penambahan warna, label, hingga fitur hover dan zoom.
Jika ingin melakukan analisis data secara optimal, pastikan menggunakan perangkat komputer yang mendukung proses analisis. Advan OnePC adalah pilihan terbaik dengan performa yang mumpuni untuk menangani pekerjaan analisis data yang berat.***
Editor : Adita Febriyanti