Scatter Plot: Pengertian, Fungsi, Cara Membuat, dan Contoh

Dalam dunia analisis data yang terus berkembang, visualisasi data menjadi salah satu alat penting untuk memahami dan menyampaikan informasi dengan lebih efektif. Salah satu teknik visualisasi yang sering digunakan adalah scatter plot.

Mungkin Warga Bimbingan sudah pernah mendengar istilah ini, tetapi belum sepenuhnya memahami apa itu scatter plot dan bagaimana cara menggunakannya. 

Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang scatter plot, mulai dari pengertian, fungsi, langkah-langkah cara membuatnya, hingga contoh penerapannya dalam analisis data.

Baca juga: 8 Siklus Pengolahan Data, Tipe, dan Contohnya, Lengkap!

Apa itu Scatter Plot?

Scatter plot adalah jenis diagram yang digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel. Setiap titik dalam scatter plot merepresentasikan pasangan data dari dua variabel tersebut, dengan sumbu horizontal (X) dan sumbu vertikal (Y) sebagai acuan.

Tujuan utama scatter plot adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, atau hubungan antara dua variabel. Misalnya, Warga Bimbingan dapat melihat apakah ada hubungan positif, negatif, atau tidak ada hubungan sama sekali antara variabel-variabel tersebut.

Scatter plot sering digunakan dalam analisis data karena mampu memberikan gambaran visual yang mudah dipahami. Ini sangat berguna dalam berbagai bidang seperti penelitian, bisnis, dan ilmu data untuk menemukan wawasan dari data yang kompleks.

Baca juga: Pie Chart Adalah: Pengertian, Fungsi, Kelebihan, dan Contoh

Fungsi Scatter Plot

Sumber: Canva

Halo Warga Bimbingan! Setelah tahu apa itu scatter plot, sekarang saatnya kita bahas fungsi pentingnya. 

Scatter plot bukan cuma grafik biasa, lho! Ini adalah salah satu alat visualisasi data yang punya banyak manfaat untuk membantu kamu memahami hubungan antar data. Yuk, cek beberapa fungsi scatter plot berikut ini:

1. Mengidentifikasi Hubungan Antar Variabel

Scatter plot mempermudah melihat hubungan antara dua variabel. Misalnya, kamu ingin tahu apakah ada hubungan antara jumlah jam belajar dengan nilai ujian. 

Dari scatter plot, kamu bisa melihat apakah semakin lama belajar, nilai semakin tinggi (hubungan positif), semakin rendah (hubungan negatif), atau tidak ada pola sama sekali. Fungsi ini sangat berguna untuk memahami korelasi data secara cepat.

2. Melihat Pola atau Tren

Scatter plot membantu mendeteksi pola data, misalnya apakah data menunjukkan tren tertentu. Tren ini bisa berupa garis naik, turun, atau data yang menyebar acak tanpa pola. Misalnya, jika kamu sedang menganalisis data penjualan, scatter plot dapat membantu kamu melihat apakah penjualan meningkat seiring dengan kenaikan biaya pemasaran. Ini memberikan gambaran visual yang mempermudah interpretasi.

3. Mendeteksi Data Outlier

Outlier adalah data yang menyimpang dari pola umum, dan scatter plot sangat efektif untuk mendeteksinya. 

Misalnya, saat kamu menganalisis data tinggi badan dan berat badan, outlier bisa berupa seseorang dengan berat badan yang jauh lebih rendah atau tinggi dibandingkan rata-rata pola data. Deteksi outlier ini penting untuk memastikan data kamu akurat dan relevan untuk analisis lebih lanjut.

4. Mempermudah Visualisasi Data Kompleks

Jika data kamu penuh angka yang sulit dimengerti, scatter plot menyederhanakannya menjadi titik-titik visual yang mudah dipahami. Grafik ini membantu kamu langsung "melihat" hubungan antar data tanpa harus menganalisis angka satu per satu. 

Dengan begitu, scatter plot sangat membantu dalam menyampaikan informasi kepada orang lain, terutama yang tidak terlalu akrab dengan angka.

5. Mendukung Pengambilan Keputusan

Informasi visual dari scatter plot mempermudah proses pengambilan keputusan berbasis data. Misalnya, jika scatter plot menunjukkan hubungan positif antara pemasaran dan peningkatan penjualan, kamu bisa memutuskan untuk meningkatkan anggaran pemasaran. 

Fungsi ini menjadikan scatter plot alat penting dalam menyusun strategi dan membuat keputusan yang lebih akurat.

Baca juga: Enkripsi Adalah: Pengertian, Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya

Cara Membuat Scatter Plot

Sumber: Canva

Halo Warga Bimbingan! Setelah tahu apa itu scatter plot dan fungsinya, sekarang waktunya belajar cara membuatnya. Tenang aja, bikin scatter plot itu nggak seribet kelihatannya kok. 

Bisa membuatnya dengan langkah-langkah sederhana, baik secara manual maupun menggunakan software seperti Excel, Python, atau tools lainnya. Yuk, ikuti langkah-langkah mudah berikut ini:

1. Persiapkan Data yang Akan Digunakan

Langkah pertama adalah memastikan kamu punya data dua variabel yang ingin dianalisis. Misalnya, data jumlah jam belajar (sumbu X) dan nilai ujian (sumbu Y). 

Pastikan data kamu rapi dan terstruktur, misalnya dalam bentuk tabel, supaya lebih mudah diolah.

2. Pilih Alat untuk Membuat Scatter Plot

Kamu bisa membuat scatter plot secara manual dengan kertas grafik, tapi lebih praktis jika menggunakan software seperti Excel, Google Sheets, atau Python. 

Misalnya, di Excel, cukup masukkan data ke dalam tabel dan gunakan fitur "Insert Scatter Plot."

3. Plot Data ke Grafik

Masukkan data kamu ke dalam grafik dengan menempatkan variabel pertama di sumbu X dan variabel kedua di sumbu Y. 

Misalnya, jam belajar di sumbu X dan nilai ujian di sumbu Y. Titik-titik akan muncul di grafik, menunjukkan hubungan antar data.

4. Tambahkan Label dan Judul

Agar grafik lebih mudah dipahami, tambahkan label untuk sumbu X dan Y sesuai variabel yang dianalisis. 

Jangan lupa beri judul scatter plot yang menjelaskan hubungan yang sedang kamu analisis, misalnya "Hubungan Jam Belajar dan Nilai Ujian."

5. Analisis dan Interpretasikan Pola Data

Setelah scatter plot selesai, amati pola data yang terbentuk. Apakah titik-titik membentuk garis naik, turun, atau tersebar acak? 

Dari sini, kamu bisa mulai menarik kesimpulan tentang hubungan antara dua variabel tersebut.

Baca juga: 10 Tugas Data Analyst untuk Sukses dalam Dunia Kerja

Contoh Scatter Plot dengan Excel

Halo Warga Bimbingan! Supaya lebih mudah memahami cara membuat scatter plot, yuk kita langsung coba bikin dengan Excel. 

Saya juga akan kasih contoh data dummy yang gampang dipahami. Data ini bisa kamu pakai untuk latihan!

Contoh Data Dummy (Hubungan Jam Belajar dan Nilai Ujian):

Langkah Membuat Scatter Plot di Excel:

1. Input Data ke Excel

1. Buka Excel dan masukkan data dummy ke dalam dua kolom. Kolom pertama (X) untuk "Jam Belajar," dan kolom kedua (Y) untuk "Nilai Ujian."

2. Pilih Data untuk Grafik

1. Blok seluruh data (termasuk header, seperti "Jam Belajar" dan "Nilai Ujian").

3. Masukkan Scatter Plot

1. Klik tab Insert di menu Excel.
2. Pilih opsi Scatter Plot (biasanya ada ikon grafik dengan titik-titik).

4. Atur Grafik

1. Excel akan otomatis membuat scatter plot berdasarkan data kamu.
2. Tambahkan judul grafik, misalnya: "Hubungan Jam Belajar dan Nilai Ujian."
3. Tambahkan label pada sumbu X (Jam Belajar) dan sumbu Y (Nilai Ujian).

5. Analisis Grafik

Amati pola titik pada scatter plot. Dalam contoh ini, titik-titik akan membentuk garis naik, menunjukkan hubungan positif antara jam belajar dan nilai ujian.

Contoh Gambar Scatter Plot dengan Excel

Cara Membaca Scatter Plot​

Untuk membaca scatter plot, perhatikan pola titik-titik pada grafik. Jika titik membentuk garis naik seperti ini, berarti ada hubungan positif—semakin banyak jam belajar (X), semakin tinggi nilai ujian (Y). 

Semakin rapat titik-titik, semakin kuat hubungan antara kedua variabel. Cari juga outlier atau titik yang jauh menyimpang dari pola, karena itu bisa menunjukkan faktor lain yang memengaruhi data. 

Kesimpulannya, scatter plot ini menunjukkan hubungan positif yang cukup kuat antara jam belajar dan nilai ujian.

Baca juga: 5 Contoh Pekerjaan Data Analyst beserta Jenis dan Gaji

Mau Jago Data Science? Kuasai Skill untuk Karier Cemerlang!

Warga Bimbingan, setelah memahami pengertian, fungsi, cara membuat, dan contoh scatter plot, saatnya kamu melangkah lebih jauh ke dunia Data Science!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Science di dibimbing.id! Belajar langsung dari mentor ahli dengan kurikulum komprehensif: mulai dari pemrograman Python, analisis data, visualisasi, hingga machine learning. Materi praktis, mudah dipahami, dan berbasis proyek nyata!

Bangun portofolio profesional, dapatkan bimbingan karier, dan bergabung dengan 700+ hiring partner kami. 90% alumni telah berhasil bekerja di bidang data dan teknologi!

Jadi, tunggu apa lagi? Mulai perjalananmu sekarang! Kalau ada pertanyaan, hubungi kami disini—tim kami siap membantu.

Gabung dan raih masa depan cerahmu bersama #BimbingSampeJadi Data Scientist Handal!

Referensi:

1. Scatter-plot [Buka]
2. Understanding and Using Scatter Plots [Buka]