Cara membaca boxplot berguna untuk mengetahui informasi apa saja yang terdapat diberikan di dalamnya. Kotak diagram garis atau boxplot merupakan salah satu bentuk visualisasi data yang memuat beberapa informasi penting dari himpunan data. Penggunaan boxplot memiliki tujuan yang sama seperti tujuan umum dari visualisasi data atau penyajian grafis lainnya. Di mana penggunaan boxplot dapat memberikan infromasi detail mengenai distribusi nilai-nilai data pengamatan.
Setidaknya ada lima informasi nilai penting yang diperoleh dari cara membaca boxplot yaitu ukuran tendensi sentral yang meliputi nilai minimum, kuartil bawah (Q1), median (Me = Q2), dan kuartil atas (Q3), dan nilai maksimum. Cara membaca boxplot dapat juga memberikan gambaran kesimetrisan data pengamatan distribusi data (skewness) dan ukuran penyebaran (keragaman) data. Bloxplot juga memuat outlier atau data pencilan yaitu data dengan sifat berbeda (terlalu besar/kecil) dari suatu himpunan data.
Baca Juga: Penyajian Data Berbentuk Ogive Positif dan Negatif
Penyajian bloxpot dapat diberikan dalam dua cara yaitu secara horizontal dan vertikal. Namun bentuk yang paling sering digunakan pada umumnya adalah bloxplot vertikal.
Bloxplot vertikal memiliki satuan variabel kualitatif pada sumbu horizontal dan satuan variabel kuantitatif pada sumbu vertikal. Boxplot horizontal memiliki satuan variabel kuantitatif pada sumbu horizontal dan satuan variabel kualtitatif pada sumbu vertikal.
Baca Juga: Simpangan Rata-Rata, Ragam, dan Simpangan Baku
Ringkasnya, cara membaca boxplot digunakan untuk mendapatkan informasi dari data yang ada sehingga dapat dengan cepat menyimpulkan karakteristik data. Lalu bagaimana cara membaca boxplot? Apa saja informasi yang dapat diperoleh dari cara membaca boxplot? Cari tahu lebih lanjut jawabannya melalui ulasan cara membaca bloxpot di bawah.
Table of Contents
Apa Itu Boxplot?
Kenali apa saja bagian-bagian dari boxplot menjadi tahapan penting sebagai bahasan awal cara membaca boxplot. Box and Whisker Plot atau yang lebih sering disebut Boxplot adalah penyajian grafis berbentuk box (kotak) dan whisker (ekor/kumis).
Bagian utama dari boxplot adalah kotak yang merupakan bidang untuk menyajikan Inner Quartile Range (IQR). Dalam bagian kotak memuat 50% nilai data pengamatan. Panjang kotak sama dengan jangkauan kuartil dalam yaitu selisih kuartil atas (Q3) dengan kuartil bawah (Q1). Panjang kotak menunjukkan bagaimana penyebaran data. Di mana semakin panjang kotak mewakili kondisi data yang semakin menyebar.
Bagian berikutnya adalah garis ke arah atas dan bawah (pada boxplot vertikal) atau kanan dan kiri (pada boxplot horizontal). Garis tersebut merupakan perpanjang dari box (kotak) yang disebut whisker.
Panjang whisker selalu ≤ 1,5 × IQR yang pengukurannya dimulai dari masing-masing ujung kotak bagian bawah dan atas. Pengukuran whisker sampai nilai minimum/maksimum dari nilai daya yang bukan termasuk outlier.
Pada boxplot vertikal, garis di bawah kotak merupakan whisper bawah dan garis di atas kotak merupakan whisper atas.
Data pada whisker merupakan data dengan nilai yang lebih rendah atau lebih tinggi dari IQR. Whisker bawah memuat nilai yang lebih rendah dari data-data dalam IQR. Whisker atas memuat nilai-nilai yang lebih tinggi dari data-data dalam IQR.
Nilai yang berada di atas dan bawah whisker disebut dengan outlier dan ekstrim. Nilai outlier adalah data yang terletak lebih dari 1,5 × panjang kotak (IQR) diukur dari Q3 (Upper Quartile: UQ) atau Q1 (Lower Quartile: LQ). Sedangkan nilai ekstrim adalah nilai-nilai yang terletak lebih dari 3 × panjang kotak (IQR) yang diukur dari UQ (atas kotak) dan LQ (bawah kotak).
Baca Juga: Rumus Variansi dan Contoh Cara Menghitungnya
Cara Membaca Boxplot
Nilai-nilai yang termuat pada boxplot antara lain meliputi nilai minimum, kuartil bawah (Q1), kuartil tengah (Q2) atau median (Me), kuartil atas (Q3), dan nilai maksimum. Cara membaca boxplot secara umum mengikuti keterangan nilai-nilai pada boxplot berikut.
Boxplots dapat digunakan untuk penyebaran/keragaman data pengamatan serta sebagai deteksi awal ada atau tidaknya data pencilan. Panjang kotak menggambarkan tingkat penyebaran data, dengan ketentuan semakin panjang berarti data semakin menyebar.
Selain itu, cara membaca boxplot juga berguna untuk melihat tingkat kesimetrisan data pengamatan melalui letak median dan panjang whisker. Hubungan data simetris dan tidak simetris dengan bentuk boxplot sesuai dengan ketentuan-ketentuan berikut.
Data simetris (berdistribusi normal) ditunjukkan oleh boxplot dengan garis median berada di tengah kotak. Selain itu data simetris juga ditunjukkan oleh panjang whisker bawah sama dengan panjang whisker bawah, serta tidak terdapat nilai outlier dan ekstrim.
Data miring (tidak simetris) ditunjukkan oleh boxplot dengan letak garis median tidak berada di tengah kotak. Data miring juga ditandai dari panjang whisker tidak sama antara atas-bawah atau kanan-kiri. Whisker atas lebih panjang dan terdapat outlier di bagian atas menandakan data cenderung miring ke kanan (positive skewness). Whisker bawah lebih panjang dan terdapat outlier di bagian bawah menandakan data cenderung miring ke kiri (negative skewness).
Baca Juga: Perbedaan Statistik Deskriptif dan Inferensial
Cara Membuat Boxplot
Bloxpot dapat dibuat secara manual namun pada umumnya dibuat melalui aplikasi lunak seperti excel, SPSS, python, dan lain sebagainya. Cara membuat boxplot secara manual dapat dilakukan dengan mencari lima nilai terlebih dahulu. Selanjutnya yang perlu dilakukan adalah membuat visualisasi berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan.
Sebagai contoh, beberapa bloxpot di bawah dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dengan library seaborn.
Data yang digunakan adalah data bunga iris yang memiliki tiga jenis spesies yaitu Iris-setosa, Iris -versicolor, dan Iris-virginica. Ketiga jenis spesies bunga iris tersebut dikelompokkan atau dibedakan berdasarkan sepal length (panjang sepal), sepal width (lebar sepal), petal length (panjang patal), dan petal width (lebar petal).
Demikianlah tadi ulasan cara membuat dan membaca boxplot yang merupakan salah satu bentuk cara visualisasi data. Terima kasih sudah mengunjungi idschool(dot)net, semoga bermanfaat!
Baca Juga: Rumus dan Cara Menghitung Desil/Persentil Data Kelompok
mksh informasinya…. sangat rinci dan bagus penjelasannya. sangat bermanfaat
Halo Soesi, terima kasih juga atas kunjungan dan komentarnya.