=====================================================

Penggunaan diagram untuk visualisasikan set data yang memiliki lebih dari tiga variabel disebut sebagai multivariate visualization. Salah satu contoh visualisasi multivariabel adalah scatterplot, yaitu grafik atau diagram matematis yang menampilkan set data sebagai kumpulan titik menggunakan koordinat Kartesius, biasanya terdefinisi oleh sumbu horizontal dan vertikal. Masing-masing titik pada grafik mewakili dua variabel, x dan y, yang dihitung secara independent untuk membentuk pasang bivariate (xi, yi). Hubungan fungsi antara x dan y tidak diperlukan. Tujuan scatterplot adalah menemukan (jika ada) hubungan antara variabel-variabel yang ditampilkan.

Masalah dalam Visualisasi Multivariabel

Visualisasi multivariabel menghadapi dua jenis masalah. Pertama, chart dan diagram yang biasa digunakan untuk visualisasikan data tidak dapat menampilkan lebih dari tiga dimensi. Kedua, scatterplot tradisional hanya dapat menampilkan hubungan antara dua variabel.

Penggunaan Scatterplot

Scatterplot dapat digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara lebih dari dua variabel dengan cara berikut:

1. Variasi 3D: Scatterplot 3D dapat digunakan untuk memvisualisasikan data dengan tiga atau lebih variabel.
2. Proyeksi: Data dapat di-projeksikan ke dalam ruang yang lebih rendah dimensi, seperti dari 4D ke 3D.
3. Klastering: Data dapat dikelompokkan menjadi kategori berdasarkan nilai variabel-variabel yang ditampilkan.

Contoh

Beberapa contoh penggunaan scatterplot untuk visualisasikan data multivariabel antara lain:

• Miller (1995) menggunakan scatterplot 3D untuk memvisualisasikan data dengan tiga variabel.
• Valiati et al. (2005) menggunakan proyeksi untuk memvisualisasikan data dengan empat variabel.
• Demiralp et al. (2014) menggunakan klastering untuk memvisualisasikan data dengan lima variabel.

Referensi

Beberapa referensi yang relevan antara lain:

• Miller, J. (1995). Earliest known uses of some of the words of mathematics. http://jeff560.tripod.com/mathword.html
• Valiati, E.A.R. (2005). Taxonomia de Tarefas para Técnicas de Visualização de Informações Multidimensionais. Porto Alegre, PPGC/UFRGS.
• Pillat et al. (2005). Experimental study on evaluation of multidimensional information visualization techniques. In Proceedings of the 2005 Latin American conference on Human-computer interaction, ACM.
• Demiralp et al. (2014). Learning perceptual kernels for visualization design. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph., 20(12), 1933–1942.

Dengan demikian, scatterplot dapat digunakan sebagai salah satu cara untuk memvisualisasikan data multivariabel dan membantu dalam menemukan hubungan antara variabel-variabel yang ditampilkan.