5 Keuntungan Menggunakan Visualisasi Box Plot, Lebih Ringkas!
Box plot atau Box-Plot merupakan visualisasi data grafis berbentuk box (kotak). Box plot digunakan untuk memperlihatkan perbedaan antara populasi tanpa mengharuskan asumsi distribusi statistik yang mendasar. Keunggulan dari box plot terletak pada kapasitasnya untuk memberikan gambaran visual yang singkat tentang sebaran data, menampilkan kuartil utama, median, dan outlier tanpa bergantung pada asumsi distribusi normal.
Dengan begitu, box plot sangat berguna dalam menyajikan informasi tentang variabilitas data, membantu dalam pemahaman struktur data, dan memfasilitasi perbandingan distribusi antar kelompok atau kategori secara visual. Selain itu, box plot juga ampuh digunakan sebagai alat eksplorasi data yang efektif sehingga dapat membantu peneliti atau data analyst dalam mengidentifikasi pola atau anomali yang mungkin terkandung dalam dataset mereka. Yuk, mari bahas lebih lanjut mengenai keuntungan yang dapat diperoleh melalui penggunaan box plot dalam visualisasi data!
1. Satu visualisasi berisi lima informasi penting
Box plot merupakan metode penyajian data yang dikembangkan oleh matematikawan dan statistikawan Amerika Serikat, John Tukey, pada 1977. Tukey mengadopsi konsep Haemer yang menyatakan bahwa range chart seharusnya mencakup lebih banyak informasi selain hanya menunjukkan rentang data. Box plot yang dihasilkan oleh John Tukey justru sangat efektif karena dalam satu plot saja bisa menampilkan lima ukuran statistik utama.
Lima kriteria ini di antaranya adalah nilai median, juga dikenal sebagai nilai tengah atau kuartil kedua (Q2), nilai terkecil atau nilai minimum, nilai terbesar atau nilai maksimum, kuartil pertama (Q1) atau nilai bawah dan kuartil ketiga (Q3) atau nilai atas. Lima ukuran statistik utama juga memberikan cara yang cepat dan ringkas untuk merangkum seluruh set data dan dibentuk melalui satu plot. Box plot dapat disajikan baik secara vertikal maupun horizontal yang bisa kamu pilih sesuai dengan kebutuhan analisis.
2. Membantu dalam mengklasifikasikan nilai statistik berdasarkan pembagian setiap garis pada plot
Visualisasi box plot juga memudahkan analis data mengamati setiap bagian yang ada di dalam badan plot. Agar lebih jelas, berikut adalah penjelasan setiap bagiannya. Pertama-tama, ujung paling atas kotak menunjukkan nilai kuartil ketiga (Q3), sementara ujung paling bawah kotak menunjukkan nilai kuartil pertama (Q1). Garis di dalam kotak merepresentasikan nilai median atau kuartil kedua (Q2) dari kumpulan data tersebut. Jika posisi nilai median tidak tepat di tengah kotak, hal ini menunjukkan ketidaksimetrisan (skewed) dari sebaran data. Apabila garis kuartil kedua mendekati garis kuartil ketiga, data disebut sebagai positive skewed or positively skewed. Sebaliknya, jika mendekati garis kuartil pertama disebut sebagai negative skewed.
Wilayah di dalam kotak mencerminkan lokasi 50 persen data pengamatan. Ruang di antara garis kuartil pertama, kuartil kedua, dan kuartil ketiga menggambarkan rentang antar kuartil. Garis di bagian atas dan bawah kotak dikenal sebagai whiskers yang memanjang dari kotak untuk menunjukkan sebaran data hingga nilai minimum dan maksimum. Panjang whiskers sendiri setara dengan 1,5 kali panjang rentang antar kuartil. Data yang berada di luar 1,5 kali panjang rentang antar kuartil disebut sebagai outlier. Jika melampaui tiga kali panjang rentang antar kuartil, data tersebut dianggap sebagai data ekstrim
3. Lebih mudah dalam mengidentifikasi pusat data
Box plot memberikan ilustrasi yang jelas mengenai sebaran data sekaligus membantu pengguna untuk mengetahui pusat data. Garis dalam kotak menunjukkan nilai median, sedangkan batas kotak ditentukan oleh kuartil pertama dan ketiga. Dengan cara ini, secara visual kamu dapat dengan mudah menentukan area di mana sebagian besar data terkonsentrasi dan mendapatkan pemahaman yang cepat tentang nilai-nilai pusatnya.
4. Mengetahui derajat penyebaran suatu data
Derajat penyebaran data dapat dilihat dari tinggi dan panjang box plot. Tinggi box plot memberikan informasi tentang seberapa padat atau tersebar data, sementara panjang kotak menggambarkan tingkat penyebaran atau keragaman data pengamatan. Penampang box plot, yaitu jarak antara kuartil pertama dan kuartil ketiga, digunakan untuk menilai kesimetrisan sebaran data. Letak median di dalam kotak dan panjang whisker yang memanjang dari box plot memberikan informasi tambahan tentang tingkat kesimetrisan distribusi data tersebut. Dengan memperhatikan semua elemen ini, pengguna dapat mendapatkan pemahaman yang lebih lengkap tentang karakteristik dan pola sebaran data yang diamati.
5. Alat pembanding beberapa set data
Box plot merupakan suatu visualisasi grafis yang dapat menjadi alat pembanding pada beberapa set data yang ada. Hal ini memungkinkan kita untuk membandingkan distribusi data antar kelompok atau kategori dengan meletakkan beberapa box plot secara berdampingan. Selain itu, keberadaan visualisasi box plot juga memberikan gambaran yang jelas tentang perbedaan karakteristik data di antara kelompok set data yang tersedia.
Setelah memahami penjelasan tentang box plot, kini kamu tentu telah memahami jika penggunaannya sangat menguntungkan bagi seorang analis data dalam merumuskan kesimpulan berdasarkan lima kriteria statistik utama. Box plot memberikan gambaran yang intuitif dan mudah dipahami tentang distribusi data. Hal itu membuatnya sangat berguna untuk eksplorasi data awal.
Tak sekadar visualisasi biasa, box plot merupakan grafis yang ampuh digunakan untuk menggambarkan set data dari berbagai perspektif, mulai dari sebaran data, kesimetrisan data, hingga penyajian hasil yang efektif berdasarkan prinsip-prinsip statistik seperti ukuran pemusatan dan penyebaran data. Yuk, mulai aplikasikan box plot untuk mempercantik visualisasi data kamu!
