Memvisualisasikan data bukanlah sekadar tugas, melainkan seni.

Di era data yang serba cepat seperti saat ini, memahami cara mengkomunikasikan informasi dengan jelas dan menarik sangatlah penting.

Matplotlib Python muncul sebagai jembatan antara angka mentah dan pemahaman manusia, mengubah statistik yang awalnya rumit menjadi visualisasi menarik dan mudah dipahami. Matplotlib menawarkan “palet” yang kaya akan grafik, diagram, dan visualisasi interaktif, membuat data terasa lebih “hidup”.

Apa sebenarnya Matplotlib dan bagaimana cara penggunaanya? Cari tahu lebih lengkap di artikel berikut.

Apa itu Matplotlib?

Matplotlib adalah library yang digunakan dalam bahasa pemrograman Python untuk menciptakan visualisasi data dengan grafis yang menarik dan informatif. 

Seperti diketahui, visualisasi data merupakan aspek kunci dalam analisis karena bisa membantu memahami tren dan pola dalam data yang sedang kita kerjakan. Matplotlib menyediakan alat yang fleksibel dan mudah digunakan untuk menciptakan visualisasi tersebut.

Dengan Matplotlib, kamu dapat membuat grafik garis, scatter plot, histogram, dan banyak lainnya dari data yang dimiliki.

Misalnya, jika kamu memiliki data penjualan bulanan, kamu bisa menggunakan Matplotlib untuk menggambarkan tren penjualan dalam bentuk grafik. Alhasil, tren tersebut lebih mudah dilihat dan dipahami.

Salah satu kelebihan lain dari Matplotlib adalah kemudahan dalam penggunaan. Hanya dengan menggunakan beberapa baris kode sederhana, kamu bisa menciptakan visualisasi yang kompleks. Visualisasi ini nantinya akan membantumu mengkomunikasikan temuan analisis kepada orang lain.

Cara Mengimpor Modul Matplotlib

Agar bisa menggunakan Matplotlib, kamu perlu mengimpor modul Matplotlib ke dalam kode Python. Proses ini sangat sederhana dan bisa dilakukan dengan mudah.

Pertama, kamu harus memastikan Matplotlib sudah terinstal di sistem kamu. Jika belum, kamu bisa menginstalnya menggunakan perintah PIP:

Kemudian, kamu dapat mulai mengimpor modul Matplotlib ke dalam kode Python milikmu.

Ada beberapa cara untuk melakukan ini, tetapi cara yang paling umum adalah menggunakan perintah import untuk mengimpor matplotlib.pyplot.

Berikut contoh kodenya:

Dalam contoh tersebut, kita mengambil library matplotlib.pyplot. Programmer umumnya menyingkat nama fungsi ini sebagai plt agar memudahkan dalam pemanggilan di kemudian hari.

Sekarang, kamu sudah bisa menggunakan plt untuk mengakses semua fungsi dan fitur yang ada dalam modul matplotlib.pyplot.

Setelah modul diimpor, kamu bebas menggunakan berbagai alat dan fungsi yang disediakan untuk menciptakan grafik dan diagram yang akan membantumu dalam analisis data.

Cara Membuat Grafik Sederhana dengan Matplotlib

Berikut langkah-langkah membuat grafik garis menggunakan Matplotlib:

#1 Impor modul

Pertama, kamu perlu mengimpor modul Matplotlib. Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, kamu bisa melakukannya dengan baris kode berikut:

#2 Siapkan data

Selanjutnya, tentukan data yang ingin kamu plot.

Misalnya, kamu ingin membuat grafik garis yang menghubungkan titik-titik (1,2), (2,4), dan (3,6), kamu bisa menuliskan:

#3 Gunakan metode plot()

Metode plot() dipakai untuk menggambar grafik garis. Kamu dapat menggunakannya dengan cara berikut:

#4 Tampilkan grafik

Setelahnya, gunakan metode show() untuk menampilkan grafik yang telah kamu buat:

Kode lengkap untuk membuat grafik garis di atas adalah sebagai berikut:

Output dari kode tersebut akan menampilkan grafik garis yang menghubungkan titik-titik (1,2), (2,4), dan (3,6).

Jenis Grafik yang Dapat Dibuat dengan Matplotlib

Berikut beberapa jenis grafik yang bisa dibuat dengan Matplotlib:

Grafik garis (line graphs)

Grafik garis biasanya digunakan untuk menampilkan tren data sepanjang interval waktu. Gunakan metode plot() untuk membuat grafik ini.

Grafik batang (bar chart)

Bar chart berguna untuk membandingkan nilai individu di kategori yang berbeda. Kamu dapat menggunakan metode bar() untuk membuat grafik ini.

{{COMPONENT_IDENTIFIER}}

Grafik sebar (scatter plot)

Scatter plot dipakai untuk menampilkan hubungan antara dua variabel berkelanjutan. Penggunaanya dengan metode scatter().

Histogram

Histogram berfungsi untuk menampilkan distribusi data dalam rentang yang telah ditentukan. Untuk membuatnya, gunakan fungsi hist().

Pie chart

Pie chart menampilkan proporsi dari keseluruhan dalam kategori yang berbeda. Gunakan fungsi pie() untuk membuat grafik ini.

Box plot

Box plot dipakai untuk menampilkan ringkasan statistik data seperti median, kuartil, dan pencilan. Untuk membuatnya, gunakan fungsi boxplot().

Grafik kontur (contour plot):

Contour plot berguna untuk menampilkan kontur dari fungsi tiga dimensi. Gunakan metode contour() untuk membuat grafiknya.

Grafik 3D

Grafik 3D berfungsi untuk memvisualisasikan data dalam tiga dimensi. Untuk membuatnya, gunakan kode berikut.

Grafik area (area plot):

Area plot menampilkan kuantitas melalui area yang diisi. Pembuatannya bisa dengan menggunakan fungsi between().

Grafik hexbin

Grafik hexbin mirip dengan scatter plot, tetapi grafik ini menggunakan heksagon.

FAQ (Frequently Ask Question)

Apakah Matplotlib hanya bisa digunakan untuk data numerik?

Meskipun kebanyakan grafik di Matplotlib menggunakan data numerik, kamu tetap bisa membuat visualisasi dari data kategorikal, seperti grafik batang untuk membandingkan kategori berbeda.

Bagaimana cara menambahkan judul dan label sumbu pada grafik Matplotlib?

Untuk menambahkan judul dan label sumbu pada grafik Matplotlib, gunakan metode plt.title('Judul').

plt.xlabel('Label X') untuk label sumbu x dan plt.ylabel('Label Y') untuk label sumbu y.

Apakah Matplotlib kompatibel dengan Pandas?

Ya, Matplotlib sepenuhnya kompatibel dengan Pandas dan sering digunakan bersama-sama. Kamu dapat dengan mudah menggambarkan grafik langsung dari DataFrame Pandas.

Penutup

Sebagai library visualisasi, Matplotlib memungkinkan kita untuk mengubah data mentah menjadi informasi berharga melalui berbagai bentuk grafik dan diagram. Mulai dari grafik garis sederhana sampai visualisasi yang kompleks, Matplotlib membantu menyampaikan cerita di balik angka dengan cara yang intuitif dan mudah dipahami.