Scatter plot adalah jenis grafik yang berguna dalam analisis data untuk melihat hubungan antara dua variabel numerik.
Artikel ini membahas pengertian scatter plot, fungsi dalam analisis data, cara membuat dan menginterpretasikannya, serta penutup yang merangkum manfaat utamanya.
Pengertian Scatter Plot
Scatter plot adalah grafik dua dimensi yang menampilkan titik-titik data berdasarkan dua variabel numerik. Setiap titik mewakili satu pengamatan, dengan satu variabel diplot pada sumbu X dan variabel lainnya pada sumbu Y.
Scatter plot biasa digunakan dalam analisis statistik dan eksplorasi data untuk mengidentifikasi korelasi, pola, atau outlier.
Misalnya, digunakan untuk melihat apakah ada hubungan antara tinggi badan dan berat badan, atau antara pendapatan dan pengeluaran.
Baca Juga: Sertifikasi Data Analyst
Fungsi Scatter Plot dalam Analisis Data
1. Menunjukkan Hubungan Antar Variabel
Scatter plot membantu melihat apakah dua variabel memiliki hubungan linear, non-linear, atau tidak memiliki korelasi sama sekali.
2. Mengidentifikasi Pola Data
Grafik ini memudahkan analis untuk mendeteksi pola seperti tren positif, tren negatif, atau hubungan kurva.
3. Menemukan Outlier
Scatter plot bisa menunjukkan data yang menyimpang dari pola umum, sehingga memudahkan untuk mendeteksi anomali.
4. Mendukung Pengambilan Keputusan
Dengan melihat hubungan antar variabel, scatter plot memberikan insight yang bisa digunakan dalam model prediktif atau perencanaan bisnis.
5. Visualisasi Data yang Sederhana
Scatter plot memberikan gambaran visual yang mudah dipahami bahkan oleh orang tanpa latar belakang statistik.
Cara Membuat dan Membaca Scatter Plot
1. Siapkan Data Numerik
Pilih dua variabel numerik yang ingin dianalisis. Misalnya, jumlah jam belajar dan nilai ujian.
2. Gunakan Tools Visualisasi
Scatter plot bisa dibuat dengan Excel, Google Sheets, Python (Matplotlib/Seaborn), atau software seperti Tableau dan Power BI.
3. Plot Data ke Grafik
- Variabel independen ditempatkan di sumbu X.
- Variabel dependen di sumbu Y.
Setiap titik menggambarkan satu pasang data.
4. Analisis Pola yang Muncul
- Jika titik-titik naik searah: korelasi positif.
- Jika turun: korelasi negatif.
- Jika tersebar tanpa arah: tidak ada korelasi.
- Titik yang jauh dari lainnya bisa menjadi outlier.
5. Tambahkan Garis Tren (Opsional)
Untuk membantu melihat arah korelasi, tambahkan garis tren atau regresi jika diperlukan.
Penutup
Scatter plot adalah alat sederhana namun sangat bermanfaat dalam analisis data. Grafik ini memudahkan identifikasi hubungan antar variabel, pola, dan anomali.
Dengan memahami dan menggunakan scatter plot secara efektif, analis data dapat membuat kesimpulan yang lebih tajam dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data yang lebih baik.
Leave a Comment