Scatter plot adalah jenis grafik yang digunakan dalam statistik dan analisis data untuk menampilkan serta menganalisis hubungan antara dua variabel numerik. Grafik ini terdiri dari serangkaian titik di dalam koordinat kartesius, di mana setiap titik mewakili satu observasi atau data point.
Pada praktiknya, scatter plot berguna untuk mengidentifikasi jenis hubungan yang mungkin ada antara dua variabel, seperti hubungan positif, negatif, atau tidak ada hubungan yang jelas (tidak berkorelasi). Salah satu kekuatan utama dari scatter plot adalah kemampuannya untuk menunjukkan pola distribusi data secara visual.
Mengidentifikasi Hubungan Korelasional
Scatter plot membantu dalam mengidentifikasi apakah ada hubungan korelasi antara dua variabel. Jika titik-titik data terlihat berada di sekitar garis yang menanjak, maka dapat diinterpretasikan sebagai hubungan positif antara dua variabel. Sebaliknya, jika titik-titik data terlihat berada di sekitar garis yang menurun, maka dapat diinterpretasikan sebagai hubungan negatif antara dua variabel.
Contoh: Pengeluaran Iklan dan Penjualan Produk
Berikut adalah contoh menggunakan scatter plot untuk mengidentifikasi hubungan antara pengeluaran iklan dan penjualan produk:
Hasil scatter plot:
Titik-titik data akan terlihat pada grafik, misalnya, titik (10, 15) menunjukkan bahwa dengan pengeluaran iklan $10K, penjualan produk adalah 15 ribu unit.
Jika menggambar trendline melalui titik-titik ini, akan terlihat garis yang menanjak dari kiri bawah ke kanan atas, menunjukkan korelasi positif antara pengeluaran iklan dan penjualan produk.
Korelasi Positif
Korelasi positif antara dua variabel seperti pengeluaran iklan dan penjualan produk hanya mengindikasikan kedua variabel tersebut bergerak dalam arah yang sama, tetapi tidak secara otomatis menyiratkan peningkatan pada satu variabel adalah penyebab langsung dari peningkatan pada variabel lainnya. Bisa jadi ada faktor lain yang memengaruhi kedua variabel ini, atau mungkin hubungan yang terlihat hanyalah kebetulan.
Untuk menentukan apakah ada hubungan sebab-akibat antara pengeluaran iklan dan penjualan produk, diperlukan analisis lebih lanjut. Analisis bisa berupa eksperimen terkontrol, analisis regresi, atau metode statistik lain yang dapat membantu menentukan apakah perubahan dalam satu variabel menyebabkan perubahan dalam variabel lain.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana cara membuat scatter plot?
- Pilih data: Tentukan dua variabel yang ingin dibandingkan. Salah satu akan menjadi variabel independen (biasanya diplot pada sumbu X) dan yang lainnya variabel dependen (di-plot pada sumbu Y).
- Buat grafik: Gunakan software pengolah data seperti Microsoft Excel, Google Sheets, atau alat visualisasi data lainnya. Masukkan data ke dalam tabel.
- Plot data:
- Dalam Excel: Pilih data, kemudian pergi ke tab 'Insert' dan pilih 'Scatter' di bawah grup 'Charts'. Pilih jenis scatter plot yang diinginkan.
- Dalam Google Sheets: Pilih data, klik 'Insert', lalu pilih 'Chart'. Dalam pengaturan chart, ubah tipe chart menjadi 'Scatter chart'.
- Atur sumbu dan skala: Sesuaikan skala sumbu X dan Y agar sama dengan rentang data. Pastikan sumbu-sumbu ini dilabeli dengan jelas untuk memudahkan interpretasi.
- Tambahkan judul dan label: Berikan judul yang jelas untuk scatter plot dan label di masing-masing sumbu. Hal ini penting untuk memberikan konteks kepada pembaca grafik.
- Tambahkan trendline (opsional): Jika relevan, tambahkan trendline untuk menunjukkan hubungan umum antara dua variabel. Dalam Excel, klik pada salah satu titik data, kemudian pilih 'Add Trendline' dari menu yang muncul.
- Analisis dan interpretasi: Setelah scatter plot dibuat, analisis pola yang muncul. Lihat apakah ada korelasi positif, negatif, atau tidak ada korelasi yang jelas antara variabel-variabel tersebut. Perhatikan juga adanya titik outlier.
- Penyesuaian visual: Sesuaikan warna titik, ukuran, dan aspek visual lainnya untuk meningkatkan kejelasan dan estetika grafik.
- Simpan dan bagikan: Simpan scatter plot dalam format yang sesuai dan bagikan dengan tim yang relevan.
Dengan demikian, scatter plot dapat membantu Anda memahami hubungan antara dua variabel numerik dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.