Visualisasi data sering kali menjadi jembatan utama untuk memahami angka-angka yang rumit.
Di antara berbagai jenis grafik yang digunakan dalam analisis data, scatter plot atau grafik sebar menjadi salah satu alat yang paling sering digunakan, khususnya saat kita ingin mengetahui bagaimana dua variabel saling berhubungan.
Dalam artikel ini, kita akan mengupas tuntas cara membaca scatter plot dalam data secara mudah dan menyenangkan.
Simak Juga : Sertifikasi Data Analyst
Memahami Apa Itu Scatter Plot
Sebelum kita mulai membacanya, penting untuk memahami dulu apa itu scatter plot. Scatter plot adalah grafik dua dimensi yang menampilkan titik-titik data berdasarkan dua variabel berbeda satu di sumbu horizontal (X) dan satu di sumbu vertikal (Y).
Setiap titik mewakili satu data observasi. Misalnya, jika kita ingin tahu hubungan antara durasi belajar dan nilai ujian, kita bisa menaruh durasi belajar di sumbu X dan nilai ujian di sumbu Y. Setiap murid akan menjadi satu titik di grafik tersebut.
Fungsi Scatter Plot dalam Analisis Data
Scatter plot bukan hanya sekadar gambar berisi titik-titik acak. Grafik ini adalah cermin dari hubungan antar dua variabel.
Dari pola titik-titik tersebut, kita bisa melihat apakah keduanya memiliki hubungan yang kuat, lemah, positif, negatif, atau bahkan tidak berkorelasi sama sekali.
Di dunia analisis data, scatter plot sering menjadi langkah awal untuk menjelajahi keterkaitan antar faktor sebelum akhirnya dilakukan analisis statistik lebih lanjut seperti regresi.
Menjelajahi Cara Membaca Scatter Plot dalam Data
Nah, sekarang kita mulai masuk ke pembahasan utama: bagaimana sebenarnya cara membaca scatter plot dalam data? Tidak perlu khawatir jika kamu belum terbiasa dengan grafik semacam ini.
Justru artikel ini hadir untuk membuat kamu nyaman memahami konsepnya. Sebelum kita menyelami bagian teknis, mari kita pahami dulu gambaran umum yang perlu kamu cari saat pertama kali melihat scatter plot.
1. Menentukan Sumbu X dan Y
Langkah pertama adalah mengenali dulu apa yang dimuat di masing-masing sumbu. Sumbu X biasanya menampilkan variabel bebas atau variabel input seperti usia, waktu, suhu, atau ukuran.
Sementara sumbu Y mewakili variabel respon atau output seperti pendapatan, tekanan darah, atau hasil ujian.
Mengetahui konteks dari kedua sumbu ini sangat penting karena seluruh interpretasi scatter plot akan bergantung pada pemahaman ini.
2. Mengamati Pola Titik yang Terbentuk
Setelah memahami isi sumbu X dan Y, lihatlah pola sebaran titik-titik dalam grafik tersebut.
Apakah titik-titik membentuk garis menaik dari kiri bawah ke kanan atas? Atau justru menurun dari kiri atas ke kanan bawah? Mungkin malah tidak membentuk pola sama sekali? Pola tersebut menunjukkan arah hubungan atau korelasi antar variabel.
Korelasi bisa bersifat positif, negatif, atau tidak ada sama sekali, dan ini bisa langsung terlihat hanya dengan mengamati pola visual titik.
3. Mengukur Kekuatan Hubungan Antar Variabel
Nah, setelah pola terlihat, saatnya kita melihat seberapa rapat titik-titik tersebut tersebar di sekitar garis imajiner yang menghubungkan mereka.
Jika titik-titik cenderung berkelompok rapat dalam satu arah, artinya hubungan antar variabel cukup kuat.
Sebaliknya, jika titik-titik menyebar jauh, maka hubungan antar variabel tergolong lemah.
Ini penting, karena tidak semua korelasi yang terlihat punya kekuatan yang cukup untuk diandalkan dalam analisis lanjutan.
4. Menyadari Kehadiran Outlier dalam Grafik
Dalam setiap kumpulan data, sering kali muncul satu atau dua titik yang berada jauh dari kelompok utama. Inilah yang disebut outlier.
Mereka mungkin terlihat seperti “titik nyasar”, tapi sebenarnya bisa mengandung informasi penting.
Bisa jadi itu adalah kesalahan input data, atau justru representasi kondisi unik yang layak ditelusuri lebih lanjut. Membaca scatter plot secara teliti berarti juga memperhatikan outlier, bukan mengabaikannya.
5. Mendeteksi Pola Non-Linear
Meskipun banyak scatter plot menunjukkan hubungan linier, jangan tutup mata terhadap kemungkinan munculnya pola non-linear.
Beberapa data justru menunjukkan hubungan berbentuk lengkungan seperti parabola, kurva eksponensial, atau logaritmik.
Dalam kasus seperti ini, kita perlu berpikir di luar analisis garis lurus dan mulai mempertimbangkan metode statistik yang bisa menangkap hubungan kompleks tersebut.
Studi Kasus Hubungan Antara Durasi Belajar dan Nilai Ujian
Sebelum kita melangkah ke bagian berikutnya, mari kita ambil satu contoh sederhana yang sering muncul di kehidupan sehari-hari.
Misalnya kita punya data tentang seberapa lama siswa belajar setiap hari dan nilai ujian mereka.
Kita ingin tahu apakah ada hubungan antara keduanya, dan scatter plot bisa membantu menjawabnya. Di sinilah kita akan menerapkan semua langkah yang sudah kita pelajari sebelumnya.
1. Memetakan Titik Berdasarkan Data
Pertama, kita letakkan durasi belajar (dalam jam) di sumbu X, dan nilai ujian di sumbu Y. Setiap siswa akan diwakili oleh satu titik, misalnya siswa A belajar 2 jam dan mendapat nilai 70, siswa B belajar 5 jam dan mendapat nilai 90, dan seterusnya.
2. Membaca Pola Visual
Setelah titik-titik diplot, terlihat bahwa semakin banyak siswa belajar, semakin tinggi pula nilai mereka.
Pola ini menunjukkan adanya korelasi positif artinya kedua variabel bergerak naik bersama-sama.
3. Mengidentifikasi Outlier
Namun, ada satu siswa yang belajar 6 jam tapi hanya mendapatkan nilai 60. Ini adalah outlier.
Mungkin ia sedang sakit saat ujian atau cara belajarnya kurang efektif. Data ini tidak bisa diabaikan begitu saja, dan perlu analisis lanjutan untuk mengetahui penyebabnya.
4. Melihat Bentuk Hubungan
Jika hubungan antara durasi belajar dan nilai ujian terlihat melengkung, misalnya nilai ujian naik tajam di awal tapi kemudian stagnan walaupun durasi belajar bertambah, bisa jadi hubungan ini bersifat non-linear. Ini berarti belajar lebih lama tidak selalu menjamin nilai ujian yang lebih tinggi.
Penutup
Scatter plot bukan sekadar grafik titik-titik acak. Dengan pemahaman yang baik, grafik ini bisa menjadi jendela awal untuk mengenali pola, tren, hingga anomali dalam data.
Mulai dari identifikasi variabel, pengamatan pola, pengukuran kekuatan korelasi, hingga deteksi outlier dan pola non-linear semua bisa dilakukan hanya dengan satu grafik sederhana. Kuncinya adalah melatih kepekaan mata dan logika berpikir terhadap bentuk-bentuk hubungan yang muncul.
Leave a Comment