Apa itu Boxplot? Pengertian, Contoh, hingga Cara Kerja

Warga Bimbingan, pasti udah nggak asing lagi dengan data, kan? Nah, salah satu cara untuk memahami data dengan lebih mudah adalah menggunakan boxplot. Boxplot adalah grafik yang membantu kamu visualisasikan sebaran data dengan cara yang simpel. 

Bayangin deh, kamu bisa tahu median, kuartil, hingga outlier dalam sekejap tanpa harus membaca angka satu per satu.

Kenapa boxplot penting buat kamu yang pengen masuk ke dunia data science? Boxplot bisa memberikan gambaran visual yang jelas tentang distribusi data kamu. Gampang banget buat dipahami, apalagi buat yang baru mulai belajar analisis data.

Makanya, kalau kamu pengen menjadi data scientist atau ahli analisis data, boxplot adalah alat yang wajib banget dipahami. Yuk, simak terus artikel ini supaya kamu makin ahli dalam mengolah data!

Baca Juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik

Apa itu Boxplot?

Boxplot adalah jenis grafik yang digunakan untuk menggambarkan distribusi data secara visual dengan menunjukkan nilai-nilai penting seperti median, kuartil, dan outlier. 

Grafik ini terdiri dari sebuah kotak yang menggambarkan interkuartil range (IQR) antara kuartil pertama (Q1) dan kuartil ketiga (Q3), serta garis di dalam kotak yang mewakili median.

Sementara itu, whiskers yang ada di kedua sisi kotak menunjukkan rentang data yang tidak dianggap sebagai outlier, sedangkan titik di luar whiskers dianggap sebagai data yang ekstrim atau outlier. 

Boxplot sangat berguna untuk membandingkan distribusi data antar kelompok atau variabel secara visual.

Fungsi Boxplot

Fungsi boxplot itu buat ngebantu kamu ngeliat distribusi data dengan cara yang simpel dan jelas. Berikut 4 fungsi utama boxplot.

1. Menunjukkan Median

Boxplot bisa nunjukin nilai tengah dari data. Jadi, kamu bisa langsung lihat di mana letak pusat sebaran data. Gampang banget, kan?

2. Penyebaran Data

Lewat kotaknya, kamu bisa lihat rentang antara kuartil pertama (Q1) dan kuartil ketiga (Q3), yang ngebantu kamu ngerti seberapa lebar data tersebar. Semakin lebar kotaknya, semakin variatif datanya.

3. Menandai Outlier

Boxplot juga bakal nunjukin data yang jauh dari nilai normal, alias outlier, dengan titik di luar whiskers. Nah, ini penting buat ngecek kalau ada data yang aneh atau nggak biasa.

4. Membandingkan Grup

Kalau kamu punya beberapa data, boxplot bisa ngebandingin distribusi tiap grup. Cukup liat perbedaan panjang kotak dan whiskers, kamu udah bisa paham perbedaan antar grup.

Kapan Menggunakan Boxplot?

Sumber: Freepik

Boxplot sangat berguna di berbagai situasi ketika Warga Bimbingan perlu menganalisis data. Simak beberapa kondisi spesifik saat boxplot sangat diperlukan!

1. Saat Ingin Memahami Variabilitas Data

Boxplot menunjukkan sebaran data, memungkinkan kamu untuk melihat seberapa besar variasi dan adanya outlier. Hal ini membantu dalam memahami simetri atau asimetri data yang ada.

2. Membandingkan Distribusi antar Kelompok

Boxplot efektif untuk membandingkan distribusi antar beberapa kelompok atau set data. Dibandingkan dengan histogram atau density plot, boxplot membutuhkan lebih sedikit ruang dan mudah dipahami.

3. Analisis Data Eksploratif

Sering digunakan dalam analisis data eksploratif, boxplot memberi gambaran awal tentang distribusi data. Langkah ini membantumu menemukan tren, anomali, atau karakteristik unik dalam data.

4. Studi Outlier

Boxplot memudahkan dalam menemukan outlier, yaitu data yang jauh dari mayoritas. Menemukan outlier sangat penting untuk memutuskan apakah nilai-nilai tersebut perlu dipertimbangkan atau dikecualikan.

5. Saat Menggunakan Analisis Data Multivariat

Dalam analisis data multivariat, boxplot bisa dipakai untuk membandingkan distribusi beberapa variabel sekaligus. Ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang hubungan antar variabel.

6. Saat Ada Data Tidak Normal

Jika data tidak normal atau sampelnya kecil, boxplot berguna untuk menggambarkan distribusinya. Hal ini memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang data tanpa harus bergantung pada distribusi normal.

7. Saat Ingin Mengambil Keputusan

Dalam konteks bisnis, boxplot dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan. Dengan boxplot, kamu bisa langsung melihat variasi dan kecenderungan dalam data, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan.

Baca Juga: Apa yang Dipelajari di Data Science & Data Analyst? Cek Yuk!

Cara Kerja Boxplot

Cara kerja boxplot cukup sederhana nih, Warga Bimbingan. Tapi, memberikan banyak informasi dalam satu visualisasi. Berikut penjelasan tentang bagaimana boxplot bekerja.

1. Membagi Data dengan Kuartil

Boxplot membagi data menjadi empat bagian menggunakan kuartil. Kuartil pertama (Q1) berada di 25% data terendah, kuartil kedua (Q2) adalah median atau nilai tengah, dan kuartil ketiga (Q3) berada di 75% data tertinggi.

Kotak yang ada di boxplot menggambarkan rentang antara Q1 dan Q3, yang disebut sebagai Interquartile Range (IQR).

2. Whiskers dan Rentang Data

Di luar kotak, terdapat dua garis (whiskers) yang menunjukkan rentang data di luar IQR, yaitu data yang berada dalam jarak 1,5 kali IQR dari Q1 dan Q3. Jika ada data yang lebih jauh dari whiskers, itu dianggap sebagai outlier dan ditandai dengan titik terpisah.

3. Menandai Outlier

Outlier adalah data yang jauh berbeda dari mayoritas data lainnya, yang terletak di luar whiskers. Boxplot menandai outlier ini sebagai titik terpisah di luar garis whiskers, membantu kamu mengidentifikasi data yang tidak biasa.

4. Visualisasi Distribusi Data

Melalui boxplot, kamu bisa langsung melihat distribusi data, seperti apakah data terdistribusi simetris atau condong ke salah satu sisi. Jika median lebih dekat ke Q1 atau Q3, berarti distribusinya tidak simetris atau skewed.

Baca Juga: 5 Contoh Portfolio Data Science Terbaik & Cara Membuat

Yuk, Mulai Analisis Data dengan Boxplot Sekarang!

Boxplot adalah alat yang sangat berguna untuk memahami distribusi data dengan cara yang simpel dan efisien. Kalau kamu ingin lebih dalam lagi belajar tentang analisis data, yuk, gabung di Bootcamp Data Science & Data Analysis dibimbing.id!

Di sini, kamu bakal dibimbing langsung oleh mentor berpengalaman dengan silabus terlengkap, praktek nyata buat portofolio, dan kesempatan gratis mengulang kelas. Udah ada 96% alumni yang sukses mendapatkan pekerjaan dan 840+ hiring partner siap bantu kamu mencari peluang karier. 

Kalau ada pertanyaan seperti, "Apa bedanya Data Science dan Data Analysis?" atau "Apakah Bootcamp di dibimbing.id cocok untuk pemula?", konsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi!