Cara menggunakan multiple bar chart html

Visualisasi lainnya yang sering digunakan antara lain: histogram, density plot, bar plot, dan box plot.

a.) Bar Plot

Bar plot atau bar chart adalah jenis plot yang direpresentasikan dengan bar atau batang, dimana panjang bar adalah representasi dari ukuran sebuah fitur atau variabel. Bar plot biasanya merepresentasikan jumlah data dari suatu kategori tertentu. Barplot pada R dapat dibuat menggunakan fungsi barplot(). Untuk lebih memahaminya berikut disajikan contoh barplot menggunakan dataset VADeaths. Untuk memuatnya jalankan sintaks berikut:

VADeaths

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

Contoh bar plot untuk variabel Rural Male disajikan pada Gambar 3.4:

par(mfrow=c(1,2))
barplot(VADeaths[, "Rural Male"], main="a")
barplot(VADeaths[, "Rural Male"], main="b", horiz=TRUE)

par(mfrow=c(1,1))

Kita dapat mengubah warna pada masing-masing bar, baik outline bar maupun box pada bar. Selain itu kita juga dapat mengubah nama grup yang telah dihasilkan sebelumnya. Berikut sintaks untuk melakukannya dan output yang dihasilkan pada Gambar 3.5:

barplot(VADeaths[, "Rural Male"],
# ubah warna ouline menjadi steelblue
border="steelblue",
# ubah wana box
col= c("grey", "yellow", "steelblue", "green", "orange"),
# ubah nama grup dari A sampai E
names.arg = LETTERS[1:5],
# ubah orientasi menajadi horizontal
horiz=TRUE)

Untuk bar plot dengan multiple group, tersedia dua pengaturan posisi yaitu stacked bar plot(menunjukkan proporsi penyusun pada masing-masing grup) dan grouped bar plot(melihat perbedaan individual pada masing-masing grup). Pada Gambar 3.6 dan Gambar 3.7 , disajikan kedua jenis bar plot tersebut.

# staked
barplot(VADeaths,
col = c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan",
"lavender", "cornsilk"),
legend = rownames(VADeaths))

# grouped
barplot(VADeaths,
col = c("lightblue", "mistyrose", "lightcyan",
"lavender", "cornsilk"),
legend = rownames(VADeaths), beside = TRUE)

b.) Histogram dan Density Plot

Histogram dan density plot merupakan cara Visualisasi data variabel numerik untuk melihat bentuk Distribusi datanya. Dengan menggunakan histogram atau density plot kita dapat melihat apakah Distribusi dari suatu data bersifat simetris atau tidak.

Fungsi hist() dapat digunakan untuk membuat histogram pada R. Secara sederhana fungsi tersebut didefinisikan sebagai berikut:

hist(x, breaks="Sturges")

Catatan :

• x : vektor numerik

• breaks : breakpoints antar sel histogram.

Pada dataset trees akan dibuat histogram variabel Height. Untuk melakukannya jalankan sintaks berikut :

hist(trees$Height)

Density plot pada R dapat dibuat menggunakan fungsi density(). Berbeda dengan fungsi hist(), fungsi ini tidak langsung menghasilkan grafik densitas. Fungsi density() hanya menghitung kernel densitas pada data. Densitas yang telah dihitung selanjutnya diplotkan menggunakan fungsi plot(). Berikut adalah sintaks dan output yang dihasilkan pada Gambar 3.9 :

# menghitung kernel density
dens <- density(trees$Height)
# plot densitas dengan outline merah
plot(dens,col="red")

Kita juga dapat menambahkan grafik densitas pada histogram sehingga mempermudah pembacaan pada histogram. Untuk melakukannya kita perlu mengubah kernel histigram dari frekuensi menjadi density dengan menambahkan argumen freq=FALSE pada fungsi hist(). Selanjutnya tambahkan fungsi polygon() untuk memplotkan grafik densitas. Berikut adalah sintak dan output yang dihasilkan pada Gambar 3.10:

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

c.) Box Plot

Boxplot merupakan ringkasan distribusi sampel yang disajikan secara grafis yang bisa menggambarkan bentuk distribusi data (skewness), ukuran tendensi sentral dan ukuran penyebaran (keragaman) data pengamatan. Box plot pada R dapat dibuat menggunakan fungsi boxplot(). Berikut adalah sintaks untuk membuat boxplot variabel Sepal.Lenght pada dataset iris dan output yang dihasilkan pada Gambar 3.11:

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

Boxplot juga dapat dibuat berdasarkan variabel factor. Hal ini berguna untuk melihat perbedaan ditribusi data pada masing-masing grup. Pada sintaks berikut dibuat boxplot berdasarkan variabel Species. Output yang dihasilkan disajikan pada Gambar 3.12:

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

Kita juga dapat mengubah warna outline dan box pada boxplot. Berikut adalah contoh sintaks yang digunakan untuk melakukannya dan output yang dihasilkan disajikan pada Gambar 3.13:

##       Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female
## 50-54       11.7          8.7       15.4          8.4
## 55-59       18.1         11.7       24.3         13.6
## 60-64       26.9         20.3       37.0         19.3
## 65-69       41.0         30.9       54.6         35.1
## 70-74       66.0         54.3       71.1         50.0

Kita juga dapat membuat boxplot pada multiple group. Data yang digunakan untuk contoh tersebut adalah dataset ToothGrowth. Berikut adalah sintaks untuk memuat dataset tersebut: