 |
| Box Plot dengan R |
Box plot atau plot kotak, istilah lain juga menyebutnya sebagai diagram Box dan Whisker merupakan salah satu bentuk visualisasi data untuk memperlihatkan sebarannya, apakah cenderung normal, menceng kanan atau menceng kiri (skewness). Diagram ini biasanya selain digunakan untuk melihat sebaran data juga untuk mendeteksi secara visual ada tidaknya pencilan di dalam data atau biasa kita sebut sebagai outlier.
Box plot sendiri dalam konfigurasi visualnya terdiri atas beberapa bagian, yaitu bagian nilai minimum sebagai batas bawah dan nilai maksimum sebagai batas atas sebaran data, kemudian ada pula kuartil bawah atau kuartil 1, median data atau kuartil 2 (kuartil tengah, desil 5, atau persentil 50), dan kuartil atas atau kuartil 3. Kuartil 1 dan 3 adalah garis batas bawah dan atas kotak (box) diagram tersebut dan garis tengahnya merupakan median data. Supaya lebih mudah, ada baiknya kita berikan visualnya terlebih dahulu sebagaimana keterangan tersebut.
 |
| Bagian-bagian box plot |
Bagaimana lantas pengaplikasiannya di R? Setidaknya ada 2 cara yang akan kita pelajari bersama dalam unggahan kali ini. Cara pertama adalah dengan menggunakan fungsi boxplot() yang tertanam di R secara standar, dan kedua adalah dengan memanfaatkan package ggplot2 yang merupakan versi terbaru dari package ggplot yang kita awali dengan instal dan aktifkan terlebih dahulu package tersebut. Setelah itu, data yang kita pakai adalah data kualitas udara yang dapat kita aktifkan dengan fungsi data("airquality") kemudian kita cek sekilas datanya dengan fungsi head(). Secara lebih lengkap, yuk kita praktikkan segera dengan beberapa code berikut:
Code:
data("airquality")
#Menampilkan 6 baris data teratas
head(airquality)
#Mengattach data agar lebih praktis
#attach bermanfaat agar kita dapat menggunakan nama variabel dalam datanya langsung tanpa perlu tanda ($)
attach(airquality)
Hasil:
Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1 41 190 7.4 67 5 1
2 36 118 8.0 72 5 2
3 12 149 12.6 74 5 3
4 18 313 11.5 62 5 4
5 NA NA 14.3 56 5 5
6 28 NA 14.9 66 5 6
Code:
#Box Plot Tunggal
#membuat Boxplot untuk variabel Ozon
boxplot(Ozone, main = "Box Plot Variabel Ozone", ylab = "Sebaran Data Variabel Ozon")
Hasil:
 |
| Visualisasi 1 |
Code:
#membuat Boxplotnya berwarna
boxplot(Ozone, main = "Box Plot Variabel Ozone",
col = "blue", ylab = "Sebaran Data Variabel Ozon")
Hasil:
 |
| Visualisasi 2 |
Code:
#Box Plot Majemuk (Banyak Variabel) berdasarkan Variabel tertentu
#Misal Sebaran Temperature menurut Bulan
boxplot(Temp~Month, main = "Sebaran Temperatur Menurut Bulan", xlab = "Bulan", ylab = "Temperatur")
Hasil:
 |
| Visualisasi 3 |
Code:
#Boxplot Majemuk dengan Border
boxplot(Temp~Month, main = "Sebaran Temperatur Menurut Bulan", xlab = "Bulan", ylab = "Temperatur (Derajat F)"
, col = "steelblue", border = "red") #Border ini adalah border boxplotnya
Hasil:
 |
| Visualisasi 4 |
Code:
#Box Plot dengan library ggplot2
library(ggplot2)
#Box Plot Tunggal
#Data harus disebutkan, meskipun sudah diattach kalau pakai ggplot2
ggplot(aes(y=Ozone), data = airquality) + geom_boxplot()
Hasil:
 |
| Visualisasi 5 |
Code:
#Box Plot Majemuk Sebaran Temperatur Menurut Bulan
ggplot(aes(x = as.character(Month), y = Temp), data = airquality) + geom_boxplot() #Warna putih
Hasil:
 |
| Visualisasi 6 |
Code:
#Memberi Identitas absis dan ordinatnya dan warna steelblue
ggplot(aes(x = as.character(Month), y = Temp), data = airquality) +
geom_boxplot(fill = "steelblue") + labs(title = "Sebaran Temperatur Menurut Bulan",
x = "Bulan", y = "Derajat (F)") #Warna steelblue dengan identitas judul
Hasil:
 |
| Visualisasi 7 |