Scatter plot adalah salah satu jenis diagram data yang paling populer digunakan dalam analisis data statistik. Diagram ini dapat membantu memahami hubungan antara dua variabel, termasuk korelasi positif, negatif, atau tidak ada korelasi yang jelas.

Variabel ketiga: scatter plot dapat dimodifikasi dengan menambahkan variabel ketiga

Scatter plot dapat dimodifikasi dengan menambahkan variabel ketiga, yang bisa berupa kategori (seperti wilayah geografis dan jenis kelamin) atau nilai numerik. Penggunaan ini bisa dilakukan dengan mengubah warna atau ukuran titik dalam grafik.

Menggunakan trendline

Trendline adalah garis yang ditambahkan ke dalam scatter plot untuk menunjukkan hubungan umum antara dua variabel. Trendline memberikan sinyal tambahan tentang seberapa kuat hubungan antara dua variabel tersebut.

Analisis data multivariat: scatter plot juga berguna dalam analisis data multivariat

Scatter plot juga berguna dalam analisis data multivariat, di mana lebih dari dua variabel dianalisis bersamaan. Dalam kasus ini, scatter plot dapat membantu memahami hubungan antara beberapa variabel.

Contoh Scatter Plot

Misalkan sebuah perusahaan ingin menganalisis hubungan antara pengeluaran iklan dan penjualan produk. Berikut data yang dimiliki:

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.

Analisis lebih lanjut

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

• 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:               #1 Dalam Excel: pilih data, kemudian pergi ke tab 'Insert' dan pilih 'Scatter' di bawah grup             'Charts'. Pilih jenis scatter plot yang diinginkan.            #2 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 pengguna.
• Menggunakan trendline: tambahkan trendline ke dalam scatter plot untuk menunjukkan hubungan umum antara dua variabel.

Dengan menggunakan scatter plot, kita dapat memahami hubungan antara dua variabel dan menentukan apakah ada korelasi positif, negatif, atau tidak ada korelasi yang jelas. Selain itu, scatter plot juga berguna dalam analisis data multivariat dan dapat membantu kita membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.