Cara Mudah Membuat Grafik Cantik di R 

 

Sumber: https://unsplash.com/photos/black-and-silver-laptop-computer-IrRbSND5EUc 

Visualisasi data adalah bagian penting dalam analisis data, karena grafik dapat membantu menyampaikan informasi lebih jelas dibandingkan tabel. Salah satu package paling populer di R untuk membuat grafik yang bagus dan fleksibel adalah ggplot2. Package ini mengikuti konsep Grammar of Graphics, yang memungkinkan kita membangun grafik secara bertahap dan terstruktur. 

Dalam tutorial ini, kita akan belajar cara cepat dan mudah membuat berbagai jenis grafik cantik di R menggunakan ggplot2. Mulai dari grafik sederhana hingga visualisasi yang lebih rapi dan modern. 

Instalasi dan Loading 

Pastikan package ggplot2 sudah terinstal. Jika belum, maka perlu instalasi package ggplot2 dengan cara berikut. 

install.packages(“ggplot2”) 

Kemudian load package ggplot2 berikut. 

library(ggplot2) 

Dasar Grafik dengan package ggplot2 

Stuktur dasar untuk membuat grafik dengan package ggplot2 sebagai berikut.  

1. ggplot() yaitu membuat kanvas kosong 
2. aes() yaitu menentukan variabel (aesthetic mapping) 
3. geom_ yaitu menentukan tipe grafik yang akan dibuat, misalnya geom_point(), geom_line(), dan lain-lain.

Import Data 

Data yang digunakan pada artikel ini adalah data yang tersedia di RStudio. Data yang digunakan adalah data iris. Dataset ini berisi ukuran kelopak dan mahkota bunga dari tiga spesies iris yaitu setosa, versicolor, dan virginica. Berikut ini cara load data iris dan menampilkan 6 data terakhir. 

data(iris)
tail(iris) 

##     Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
## 145          6.7         3.3          5.7         2.5 virginica
## 146          6.7         3.0          5.2         2.3 virginica
## 147          6.3         2.5          5.0         1.9 virginica
## 148          6.5         3.0          5.2         2.0 virginica
## 149          6.2         3.4          5.4         2.3 virginica
## 150          5.9         3.0          5.1         1.8 virginica 

Membuat Grafik Dasar 

1. Histogram 

Histogram digunakan untuk memvisalisasikan bentuk distribusi dari suatu variabel. Grafik ini digunakan untuk satu variabel numerik. Misalkan kita ingin membuat histogram dari panjang kelopak. 

ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) +
  geom_histogram(bins = 20) 

 

2. Boxplot 

Boxplot digunakan untuk mengetahui penyebaran data dan ada tidaknya outliers pada suatu variabel. Grafik ini digunakan untuk satu variabel numerik. Misalkan kita ingin membuat boxplot dari lebar kelopak. 

ggplot(iris, aes(Sepal.Width)) +
  geom_boxplot() 

 

Titik-titik yang ada pada grafik di atas menunjukkan bahwa terdapat outliers pada variabel lebar kelopak. Outlier terletak pada nilai yang rendah dan nilai yang tinggi. Untuk mengetahui berapakah nilai yang termasuk outlier dapat menggunakan fungsi berikut. 

boxplot(iris$Sepal.Width)$out 

## [1] 4.4 4.1 4.2 2.0 

Selain menggunakan satu variabel, histogram juga dapat digunakan untuk mengetahui penyebaran data dari dua variabel yang numerik dan kategorik. Misalnya pada data iris, kita ingin mengetahui penyebaran data pada variabel lebar kelopak untuk setiap jenis spesies bungan iris. 

ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length)) +
  geom_boxplot() 

 

3. Scatter Plot 

Scatter plot digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel numerik. Misal kita ingin mengetahui pola hubungan antara panjang dan lebar kelopak bunga iris. 

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
  geom_point() 

 

Menambahkan Tema dan Warna pada Grafik 

Pada Scatter Plot antara panjang dan lebar kelopak bunga iris jika ditambahkan informasi Spesies pada grafik tersebut, maka kita bisa tambahkan tema dan warnanya. Hal ini digunakan untuk membedakan antar spesies. 

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
  theme_minimal() 

 

Faceting 

Faceting adalah teknik untuk membagi visualisasi data menjadi beberapa bagian berdasarkan satu atau lebih variabel kategorik. Misalkan kita akan membuat Scatter Plot antara panjang dan lebar kelopak bungan iris berdasarkan variabel Spesies. 

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ Species) 

 

Kesimpulan 

Membuat grafik cantik di R sangat mudah dengan package ggplot2. Hanya dengan beberapa baris kode, kita bisa menghasilkan visualisasi yang rapi, modern, dan informatif. Dengan memahami struktur dasar pada package ggplot2 yang meliputi aes, geom, theme, dan facet maka kita sudah bisa untuk membuat berbagai jenis grafik. 

Penulis: Syarifah Diana Permai, S.Si., M.Si.

Referensi: 

https://ggplot2.tidyverse.org/