Grafik Kotak-Kotak Disebut Apa? Box Plot adalah Jawabannya!

Pernahkah sahabat DQLab melihat grafik berbentuk kotak dengan garis memanjang di bagian atas dan bawahnya? Grafik ini konon sering muncul dalam hasil analisis statistik menggunakan SPSS, R, Python, maupun Excel. Banyak orang menyebutnya sebagai grafik kotak-kotak, tetapi sebenarnya grafik tersebut memiliki nama resmi, yaitu Box Plot atau Box-and-Whisker Plot.

Box plot merupakan salah satu jenis visualisasi data yang sangat berguna untuk memahami persebaran data secara cepat. Grafik ini dapat menunjukkan nilai tengah (median), rentang data, hingga keberadaan data pencilan (outlier) hanya dalam satu tampilan. Box plot menggambarkan distribusi atau sebaran data berdasarkan lima nilai penting (five-number summary) yaitu nilai minimum, kuartil pertama (Q1), median (Q2), kuartil ketiga (Q3), nilai maksimum. Berikut adalah penjelasan lebih lanjut soal grafik kotak-kotak ini sahabat DQLab!

1. Kenapa Box Plot disebut Grafik Kotak-Kotak?

Istilah grafik kotak-kotak berasal dari bentuk visualnya yang terdiri atas sebuah kotak di tengah dengan garis yang memanjang ke atas dan bawah. Dalam dunia statistik, bentuk tersebut memiliki arti tertentu. Secara umum, bagian-bagian box plot terdiri atas:

• Kotak (Box) menunjukkan rentang antara kuartil pertama (Q1) dan kuartil ketiga (Q3).

• Garis di dalam kotak menunjukkan nilai median.

• Whisker (garis memanjang) menunjukkan jangkauan data yang masih dianggap normal.

• Titik di luar whisker menunjukkan outlier atau data pencilan.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Fungsi Box Plot

Box plot memiliki berbagai fungsi dalam analisis statistik, antara lain:

• Box plot membantu mengetahui apakah data tersebar secara sempit atau luas.

• Median ditampilkan melalui garis horizontal di dalam kotak sehingga mudah diketahui tanpa melakukan perhitungan manual.

• Salah satu keunggulan utama box plot adalah kemampuannya menampilkan data pencilan. Outlier biasanya muncul sebagai titik yang berada di luar whisker.

• Peneliti sering menggunakan beberapa box plot sekaligus untuk membandingkan distribusi data antar kelompok seperti nilai siswa dari beberapa kelas, pendapatan masyarakat di beberapa daerah, harga komoditas pada berbagai provinsi, dan hasil eksperimen antara kelompok kontrol dan perlakuan.

3. Contoh Penggunaan Box Plot

Box plot telah digunakan secara luas di berbagai bidang karena mampu menyajikan informasi mengenai distribusi data dengan cepat. Dalam dunia pendidikan, boxplot sering dimanfaatkan untuk membandingkan nilai ujian antar kelas atau antar kelompok siswa. Di bidang kesehatan, grafik ini membantu peneliti melihat persebaran tekanan darah, kadar gula darah, atau hasil pemeriksaan medis lainnya sehingga data yang tidak biasa dapat segera dikenali. Sementara itu, dalam bidang ekonomi dan bisnis, box plot digunakan untuk membandingkan pendapatan, penjualan, maupun harga produk di berbagai wilayah. Pada sektor pertanian, grafik ini juga sering digunakan untuk menganalisis variasi harga komoditas antar provinsi atau membandingkan hasil panen dari beberapa daerah.

4. Kelebihan Box Plot

Salah satu keunggulan utama box plot adalah kemampuannya merangkum informasi penting dari sekumpulan data dalam satu grafik yang sederhana. Hanya dengan melihat box plot, seseorang dapat mengetahui posisi median, tingkat penyebaran data, dan keberadaan outlier tanpa harus membaca seluruh data mentah. Grafik ini juga sangat efektif untuk membandingkan beberapa kelompok data secara bersamaan sehingga perbedaan karakteristik antar kelompok dapat terlihat dengan jelas. Selain itu, box plot dapat digunakan pada kumpulan data yang berukuran besar dan telah didukung oleh berbagai perangkat lunak statistik seperti SPSS, R, Python, Minitab, maupun Microsoft Excel.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

5. Kekurangan Box Plot

Meskipun memiliki banyak kelebihan, box plot juga mempunyai beberapa keterbatasan. Grafik ini hanya menampilkan ringkasan distribusi data sehingga tidak memperlihatkan setiap nilai observasi secara detail. Akibatnya, pola distribusi tertentu seperti adanya dua puncak distribusi (bimodal) atau bentuk distribusi yang kompleks, tidak selalu dapat terlihat dengan jelas. Selain itu, jika jumlah data yang dianalisis sangat sedikit, informasi yang ditampilkan box plot menjadi kurang representatif sehingga interpretasinya perlu dilakukan dengan hati-hati. Oleh karena itu, box plot sering dipadukan dengan grafik lain dalam beberapa penelitian, seperti histogram atau violin plot agar karakteristik data dapat dipahami secara lebih komperehensif.

Jadi, kalau kamu bertanya “grafik kotak-kotak disebut apa?”, jawabannya adalah Box Plot atau Box-and-Whisker Plot. Grafik ini digunakan untuk menampilkan persebaran data berdasarkan nilai minimum, kuartil, median, dan maksimum, sekaligus mendeteksi outlier dengan cepat.

Box plot merupakan salah satu visualisasi data yang paling penting dalam statistik karena mampu menyajikan informasi distribusi data secara ringkas tetapi tetap informatif. Oleh karena itu, grafik ini banyak digunakan oleh mahasiswa, peneliti, analis data, hingga praktisi di berbagai bidang untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

FAQ

1. Grafik kotak-kotak disebut apa?

Grafik kotak-kotak disebut Box Plot atau Box-and-Whisker Plot. Grafik ini digunakan untuk menampilkan distribusi data berdasarkan nilai minimum, kuartil, median, dan maksimum, serta membantu mengidentifikasi outlier.

2. Apa fungsi Box Plot dalam analisis data?

Fungsi utama box plot adalah menunjukkan persebaran data, melihat nilai median, membandingkan distribusi antar kelompok, dan mendeteksi data pencilan (outlier) secara visual.

3. Apa perbedaan Box Plot dan histogram?

Box plot merangkum distribusi data menggunakan lima nilai utama (minimum, Q1, median, Q3, dan maksimum), sedangkan histogram menampilkan frekuensi data dalam bentuk batang. Box plot lebih efektif untuk membandingkan beberapa kelompok, sementara histogram lebih baik untuk melihat bentuk distribusi data secara keseluruhan.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

DQLab Data Science belajar data science Python Data Scientist Data Analytics Big Data