Apa itu Scatter Plot?
Scatter plot adalah jenis grafik yang digunakan dalam statistik dan analisis data untuk menampilkan serta menganalisis hubungan antara dua variabel numerik.
Grafik ini terdiri dari serangkaian titik di dalam koordinat kartesius, di mana setiap titik mewakili satu observasi atau data point. Posisi horizontal setiap titik pada grafik menunjukkan nilai dari variabel independen (biasanya di-plot pada sumbu X), sedangkan posisi vertikalnya menunjukkan nilai dari variabel dependen (di-plot pada sumbu Y).
Pada praktiknya, scatter plot berguna untuk mengidentifikasi jenis hubungan yang mungkin ada antara dua variabel, seperti hubungan positif, negatif, atau tidak ada hubungan yang jelas (tidak berkorelasi).
Salah satu kekuatan utama dari scatter plot adalah kemampuannya untuk menunjukkan pola distribusi data secara visual. Misalnya, jika titik-titik data cenderung berkumpul di sekitar garis lurus yang menanjak dari kiri ke kanan, menunjukkan adanya korelasi positif. Artinya, kedua variabel cenderung meningkat bersamaan. Sebaliknya, jika titik-titik tersebut menurun dari kiri ke kanan, menunjukkan korelasi negatif, di mana satu variabel meningkat sementara yang lainnya menurun.
Dengan memvisualisasikan data secara grafis, scatter plot membantu mengidentifikasi tren, pola, dan anomali yang mungkin tidak langsung terlihat dari data mentah. Hal ini membantu analyst dalam membuat hipotesis yang lebih tepat tentang hubungan sebab akibat, atau untuk mengarahkan analisis lebih lanjut.
Penting untuk diingat bahwa scatter plot hanya menunjukkan hubungan korelasional dan tidak menentukan kausalitas. Dengan kata lain, meskipun dua variabel mungkin menunjukkan korelasi yang kuat, tidak dapat secara otomatis disimpulkan bahwa satu variabel menyebabkan perubahan pada variabel lain. Penyelidikan lebih lanjut diperlukan untuk menentukan hubungan sebab akibat.
Kapan Scatter Plot Digunakan dalam Visualisasi Data?
Scatter plot digunakan dalam visualisasi data untuk mengamati dan menunjukkan hubungan antara dua variabel numerik. Dirangkum dari berbagai sumber, penggunaan utama dari scatter plot adalah untuk:
- Mengidentifikasi hubungan korelasional: scatter plot membantu dalam mengidentifikasi apakah ada hubungan korelasional antara dua variabel. Hal ini dapat mencakup hubungan positif, negatif, kuat, lemah, linear, atau non-linear.
- Menganalisis pola data: scatter plot memungkinkan analyst untuk melihat pola dalam data secara keseluruhan, seperti pengelompokan data, adanya celah dalam data, atau titik outlier. Hal ini berguna untuk segmentasi data atau pengembangan buyer persona.
- Menguji hipotesis: scatter plot sering dipakai untuk menguji hipotesis tentang hubungan antara dua variabel, misalnya mencari penyebab potensial masalah.
- Menambahkan variabel ketiga: scatter plot dapat dimodifikasi dengan menambahkan variabel ketiga, yang bisa berupa kategori (seperti wilayah geografis dan jenis kelamin) atau nilai numerik. Penggunaan ini bisa dilakukan dengan mengubah warna atau ukuran titik dalam grafik.
- Menggunakan trendline: untuk melihat hubungan prediktif atau korelasional antara variabel, sering kali ditambahkan trendline ke dalam scatter plot. Trendline memberikan sinyal tambahan tentang seberapa kuat hubungan antara dua variabel tersebut.
- Analisis data multivariat: scatter plot juga berguna dalam analisis data multivariat, di mana lebih dari dua variabel dianalisis bersamaan.
Contoh Scatter Plot
Misalkan sebuah perusahaan ingin menganalisis hubungan antara pengeluaran iklan dan penjualan produk. Berikut data yang dimiliki:
Hasil scatter plot:
Titik-titik data akan terlihat pada grafik, misalnya, titik (10, 15) menunjukkan bahwa dengan pengeluaran iklan $10K, penjualan produk adalah 15 ribu unit.
Jika menggambar trendline melalui titik-titik ini, akan terlihat garis yang menanjak dari kiri bawah ke kanan atas, menunjukkan korelasi positif antara pengeluaran iklan dan penjualan produk.
Korelasi positif antara dua variabel seperti pengeluaran iklan dan penjualan produk hanya mengindikasikan kedua variabel tersebut bergerak dalam arah yang sama, tetapi tidak secara otomatis menyiratkan peningkatan pada satu variabel adalah penyebab langsung dari peningkatan pada variabel lainnya. Bisa jadi ada faktor lain yang memengaruhi kedua variabel ini, atau mungkin hubungan yang terlihat hanyalah kebetulan.
Untuk menentukan apakah ada hubungan sebab-akibat antara pengeluaran iklan dan penjualan produk, diperlukan analisis lebih lanjut. Analisis bisa berupa eksperimen terkontrol, analisis regresi, atau metode statistik lain yang dapat membantu menentukan apakah perubahan dalam satu variabel menyebabkan perubahan dalam variabel lain.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana cara membuat scatter plot?
- Pilih data: tentukan dua variabel yang ingin dibandingkan. Salah satu akan menjadi variabel independen (biasanya diplot pada sumbu X) dan yang lainnya variabel dependen (di-plot pada sumbu Y).
- Buat grafik: gunakan software pengolah data seperti Microsoft Excel, Google Sheets, atau alat visualisasi data lainnya. Masukkan data ke dalam tabel.
- Plot data:
#1 Dalam Excel: pilih data, kemudian pergi ke tab 'Insert' dan pilih 'Scatter' di bawah grup 'Charts'. Pilih jenis scatter plot yang diinginkan.
#2 Dalam Google Sheets: pilih data, klik 'Insert', lalu pilih 'Chart'. Dalam pengaturan chart, ubah tipe chart menjadi 'Scatter chart'.
- Atur sumbu dan skala: sesuaikan skala sumbu X dan Y agar sama dengan rentang data. Pastikan sumbu-sumbu ini dilabeli dengan jelas untuk memudahkan interpretasi.
- Tambahkan judul dan label: berikan judul yang jelas untuk scatter plot dan label di masing-masing sumbu. Hal ini penting untuk memberikan konteks kepada pembaca grafik.
- Tambahkan trendline (opsional): jika relevan, tambahkan trendline untuk menunjukkan hubungan umum antara dua variabel. Dalam Excel, klik pada salah satu titik data, kemudian pilih 'Add Trendline' dari menu yang muncul.
- Analisis dan interpretasi: setelah scatter plot dibuat, analisis pola yang muncul. Lihat apakah ada korelasi positif, negatif, atau tidak ada korelasi yang jelas antara variabel-variabel tersebut. Perhatikan juga adanya titik outlier.
- Penyesuaian visual: sesuaikan warna titik, ukuran, dan aspek visual lainnya untuk meningkatkan kejelasan dan estetika grafik.
- Simpan dan bagikan: simpan scatter plot dalam format yang sesuai dan bagikan dengan tim yang relevan.
