Panduan Matplotlib Python: Pengertian dan Contohnya
Irhan Hisyam Dwi Nugroho
•
24 May 2025
•
537
Di dunia programming, visualisasi data sangat penting untuk memahami informasi dengan cepat dan jelas. Matplotlib Python adalah library populer yang digunakan untuk membuat berbagai grafik dan visualisasi data di Python.
Warga Bimbingan, kalian mungkin sudah sering dengar tentang Matplotlib tapi belum paham cara pakainya.
Tenang, MinDi akan jelaskan pengertian, fungsi, dan contoh penggunaannya dengan cara mudah supaya kalian bisa langsung praktik.
Apa itu Matplotlib Python?
Matplotlib Python adalah sebuah pustaka (library) yang digunakan untuk membuat berbagai jenis grafik dan visualisasi data dalam bahasa pemrograman Python.
Library ini sangat populer karena kemampuannya yang fleksibel dan mudah digunakan oleh pemula maupun profesional.
Dengan Matplotlib, kamu bisa membuat grafik garis, batang, lingkaran, scatter, dan banyak lagi sesuai kebutuhan analisis data.
Visualisasi yang jelas dan interaktif dari Matplotlib membantu memudahkan pemahaman data secara visual.
Baca juga : Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik di 2025
Fungsi Matplotlib
Warga Bimbingan, matplotlib python adalah library serbaguna yang bantu buat grafik dan analisis data jadi lebih mudah. Yuk, simak fungsi utamanya!
1. Membuat Berbagai Jenis Grafik
Matplotlib memungkinkan kamu membuat berbagai jenis grafik seperti grafik garis, batang, lingkaran, dan scatter plot.
Fleksibilitas ini membuatnya cocok untuk banyak kebutuhan visualisasi data. Dengan berbagai pilihan grafik, kamu bisa menyesuaikan tampilan sesuai jenis data yang ingin dianalisis.
2. Mempermudah Analisis Data
Visualisasi data dengan grafik memudahkan kamu memahami pola dan tren dalam data yang kompleks.
Daripada melihat angka-angka mentah, grafik memberikan gambaran visual yang lebih intuitif. Ini sangat membantu saat membuat laporan atau presentasi data.
3. Mendukung Kustomisasi yang Fleksibel
Matplotlib menyediakan banyak opsi untuk mengubah tampilan grafik, mulai dari warna, jenis garis, hingga label dan legenda.
Kamu bisa mengatur hampir semua aspek visual agar sesuai kebutuhan atau estetika. Kustomisasi ini membuat grafik tidak hanya informatif tapi juga menarik dilihat.
4. Integrasi dengan Library Python Lain
Matplotlib mudah diintegrasikan dengan library Python lainnya seperti NumPy dan Pandas. Ini membuat proses pembuatan grafik dari data yang sudah diolah jadi lebih efisien. Kombinasi ini sangat populer di kalangan data scientist dan analis data.
Baca juga : Panduan Cara Belajar Python untuk Data Scientist, Lengkap!
Cara Menggunakan Matplotlib
Sumber: Canva
Warga Bimbingan, setelah tahu fungsi Matplotlib, saatnya kita praktek langsung! Cara menggunakan Matplotlib cukup sederhana, apalagi kalau kalian sudah familiar dengan Python. Yuk, simak langkah-langkah dasar berikut ini.
1. Instalasi Matplotlib
Sebelum menggunakan Matplotlib, pastikan sudah terpasang di lingkungan Python kamu. Instalasi bisa dilakukan dengan mudah menggunakan pip:
pip install matplotlib |
Ini akan mengunduh dan menginstal pustaka Matplotlib secara otomatis.
2. Import Modul Utama
Setelah instalasi, kamu harus mengimpor modul pyplot yang paling sering dipakai untuk membuat grafik.
import matplotlib.pyplot as plt |
Modul ini menyediakan fungsi-fungsi utama untuk membuat dan mengatur grafik.
3. Membuat Grafik Sederhana
Kamu bisa mulai membuat grafik dengan fungsi plt.plot() dan menampilkannya dengan plt.show().
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) plt.title("Grafik Sederhana") plt.xlabel("X Axis") plt.ylabel("Y Axis") plt.show() |
Kode ini akan membuat grafik garis sederhana dari data yang diberikan dan menampilkannya di jendela baru.
4. Menyimpan Grafik ke File
Jika ingin menyimpan grafik yang dibuat ke file gambar, gunakan fungsi plt.savefig() sebelum plt.show().
plt.savefig("grafik.png") plt.show() |
Ini akan menyimpan grafik sebagai file PNG di folder kerja kamu.
Baca juga : Panduan Analisis Data dengan Python Pandas, Mudah Dipelajari
Contoh Sederhana Penggunaan Matplotlib
Warga Bimbingan, Matplotlib menyediakan berbagai jenis grafik yang bisa kamu gunakan untuk menampilkan data dengan cara yang berbeda. Yuk, MinDi jelaskan beberapa jenis grafik populer yang sering dipakai di Matplotlib!
1. Grafik Garis (Line Plot)
Grafik garis digunakan untuk menunjukkan perubahan data dari waktu ke waktu atau hubungan antar variabel.
Dengan fungsi plt.plot(), kamu bisa membuat grafik garis yang sederhana dan jelas. Grafik ini cocok untuk data yang bersifat kontinu. Contohnya:
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) plt.title("Grafik Garis") plt.show() |
Hasil Matplotlib python:
2. Grafik Batang (Bar Chart)
Grafik batang cocok untuk membandingkan beberapa kategori data. Kamu bisa menggunakan fungsi plt.bar() untuk membuat grafik ini.
Grafik batang memudahkan pembaca dalam melihat perbedaan nilai antar kategori, Contohnya:
labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [10, 24, 36, 18] plt.bar(labels, values) plt.title("Grafik Batang") plt.show() |
Hasil Matplotlib python:
3. Grafik Lingkaran (Pie Chart)
Grafik lingkaran digunakan untuk menunjukkan proporsi atau persentase bagian dari keseluruhan.
Fungsi plt.pie() akan membantumu membuat grafik lingkaran yang informatif. Grafik ini sering dipakai untuk visualisasi distribusi data. Contohnya:
sizes = [30, 20, 25, 25] labels = ['Bagian 1', 'Bagian 2', 'Bagian 3', 'Bagian 4'] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.title("Grafik Lingkaran") plt.show() |
Hasil Matplotlib python:
4. Grafik Sebar (Scatter Plot)
Grafik sebar berguna untuk melihat hubungan atau pola antara dua variabel numerik. Dengan plt.scatter(), kamu bisa memplot titik-titik data yang memperlihatkan korelasi atau penyebaran data. Ini sangat membantu dalam analisis statistik dan eksplorasi data. Contohnya:
x = [5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11] y = [99, 86, 87, 88, 100, 86, 103, 87, 94, 78] plt.scatter(x, y) plt.title("Grafik Sebar") plt.show() |
Hasil Matplotlib python:
Baca juga : Panduan Memilih Bootcamp Data Analyst untuk Karier Impianmu
Kelebihan Matplotlib
Sumber: Canva
Warga Bimbingan, Matplotlib Python adalah library yang mudah digunakan dan punya banyak kelebihan yang membuatnya jadi pilihan utama untuk visualisasi data di Python. Yuk, MinDi jelaskan empat keunggulan utamanya!
1. Kompatibel dengan Berbagai Platform
Matplotlib bisa dijalankan di berbagai sistem operasi seperti Windows, macOS, dan Linux. Ini memudahkan pengguna dari berbagai platform untuk membuat visualisasi data tanpa kendala. Fleksibilitas ini sangat membantu dalam proyek lintas sistem.
2. Dokumentasi Lengkap dan Komunitas Besar
Matplotlib memiliki dokumentasi yang sangat lengkap dan mudah dipahami, baik untuk pemula maupun pengguna tingkat lanjut.
Selain itu, komunitas penggunanya yang besar selalu aktif membantu di forum dan media sosial. Ini membuat belajar dan memecahkan masalah jadi lebih cepat.
3. Fleksibel untuk Visualisasi Tingkat Lanjut
Matplotlib menyediakan banyak opsi kustomisasi, mulai dari warna, jenis garis, hingga layout kompleks.
Kamu bisa membuat visualisasi sederhana hingga grafik interaktif dan multilayer. Fleksibilitas ini membuatnya cocok untuk berbagai kebutuhan, dari analisis data dasar sampai presentasi profesional.
4. Integrasi dengan Library Python Lain
Matplotlib mudah diintegrasikan dengan library populer lain seperti NumPy, Pandas, dan Seaborn.
Integrasi ini mempercepat proses analisis data dan visualisasi secara langsung dari data yang sudah diolah. Kombinasi ini sangat disukai para data scientist dan analis data di berbagai bidang.
Ingin Jadi Data Scientist Profesional?
Setelah memahami dasar Matplotlib dan visualisasi data, saatnya kamu tingkatkan skill dengan belajar lebih dalam!
Yuk, ikuti Bootcamp Data Science di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar teknik analisis data, visualisasi dengan Matplotlib dan library Python lainnya, serta pemodelan data dari mentor berpengalaman.
Dengan kurikulum praktis dan aplikatif, kamu siap menghadapi tantangan dunia data nyata. Plus, didukung oleh lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di bidang data science makin terbuka lebar!
Jadi, tunggu apa lagi? Daftar sekarang di sini dan mulai perjalananmu menjadi Data Scientist profesional! #BimbingSampeJadi!
Referensi
Tags
Irhan Hisyam Dwi Nugroho
Irhan Hisyam Dwi Nugroho is an SEO Specialist and Content Writer with 4 years of experience in optimizing websites and writing relevant content for various brands and industries. Currently, I also work as a Content Writer at Dibimbing.id and actively share content about technology, SEO, and digital marketing through various platforms.
