Pada lab report ini, saya memilih untuk fokus pada peristiwa sejarah yang terkait dengan pengembangan scatterplot modern. Saya tertarik pada visualisasi data ini karena saya sering menemui dalam karier akademik saya. Banyak penelitian yang menggunakan statistik sering menggunakan scatterplot untuk menunjukkan hubungan antara dua atau lebih variabel. Visualisasi ini sangat bermanfaat karena memudahkan pengertian trend data dengan cepat dan mudah.
Sebelum kita masuk ke dalam detail tentang timeline dan cara saya membuatnya, apa itu scatterplot? Scatterplot adalah diagram yang menggunakan ruang koordinat Kartesius (Gambar 1) untuk menunjukkan nilai dua atau lebih variabel dalam dataset.
Gambar 1. Ruang koordinat Kartesius
Contoh scatterplot dan jenis hubungan yang dapat diwakili dapat ditemui pada Gambar 2.
Gambar 2. Jenis hubungan yang dapat diwakili menggunakan scatterplot
Timeline Materials
Untuk memulai proyek ini, saya melakukan pencarian eksploratif di Google dengan kata kunci "scatterplots" dan "sejarah scatterplots". Pencarian-pencarian ini mengarahkan saya ke referensi berikut:
Chen, C. H., Härdle, W. K., & Unwin, A. (Eds.). (2007). Handbook of data visualization. Berlin, Germany: Springer.
Friendly, M., & Denis, D. (1983). The early origins and development of the scatterplot. Journal of the History of the Behavioral Sciences, 41(2), 103–130.
D Kopf. (2018, March 31). A brief history of the scatter plot—data visualization’s greatest invention [blog post]. Retrieved from http://www.spring.org.uk/the1sttransport
Wainer, H. (2004). Nobody’s perfect. Visual Revelations, 17(2), 51-54.
Untuk membuat timeline saya menggunakan bahan berikut:
Timeline JS: Alat sumber terbuka yang dibangun oleh Northwestern University's Knight Lab untuk membuat dan menghasilkan timeline.
Google Sheets: Spreadsheet online yang digunakan untuk memasukkan semua informasi timeline dan gambar sebelum dikonversikan menjadi format timeline.
Google Images: Mesin pencarian gambar yang digunakan untuk menemukan gambar relevan untuk timeline.
Youtube: Platform video hosting yang digunakan untuk menghasilkan video 3D scatterplot pada slide judul timeline.
Membuat Timeline
Setelah mengumpulkan bahan referensi dan mengidentifikasi titik sejarah tertentu, saya menambahkan informasi tersebut dan URL gambar/video ke dalam Google Sheet (Gambar 3).
Gambar 3. Sejarah Scatterplots spreadsheet
Setelah spreadsheet selesai, saya unggah URL spreadsheet ke generator Timeline JS yang menghasilkan timeline ini. Timeline ini termasuk slide judul dengan video 3D scatterplot dan lima titik sejarah:
Title: Slide judul yang termasuk video 3D scatterplot dan pengantar singkat tentang timeline.
1600: Pembuatan ruang koordinat Kartesius adalah titik awal, karena itu dasar dari mana scatterplot dibuat. Titik ini termasuk informasi dan gambar ruang koordinat Kartesius serta hubungannya dengan scatterplot.
1686: Plot bivariabel Edmund Halley dan kurva teorinya tentang tekanan atmosfer dan ketinggian data diterbitkan. Ini diyakini sebagai contoh pertama plot bivariabel pada ruang koordinat Kartesius. Titik ini termasuk gambar kurva teoritis Halley.
1833: Scatterplot modern pertama kali muncul dalam penelitian tentang orbit bintang ganda Inggris, John Frederick W. Herschel. Visualisasi ini diyakini sebagai contoh pertama individu data yang diplot pada ruang koordinat Kartesius. Pada titik ini, saya memiliki gambar John Herschel.
1886: Francis Galton menggunakan scatterplot untuk mempopulerkan visualisasi dengan masyarakat ilmiah. Titik ini termasuk informasi lebih lanjut tentang penggunaan Galton dan gambar diagram korrelasi yang diolahnya untuk data ketinggian orang tua dan anak.
1906: Dalam tahun-tahun sebelumnya, scatterplot biasanya disebut sebagai "scatter diagram"; Karl Pearson, matematikawan terkenal, diyakini dengan mendeskripsikan visualisasi sebagai scatterplot. Titik ini termasuk gambar Pearson.
Dengan demikian, timeline yang saya buat menunjukkan sejarah pembuatan scatterplot dari awal mula hingga saat ini. Dalam perjalanan panjangnya, scatterplot telah menjadi alat penting dalam statistika dan analisis data, serta membantu para ilmuwan untuk memahami dan menjelaskan fenomena yang terjadi di dunia.