{"id":2897,"date":"2023-07-20T04:57:58","date_gmt":"2023-07-20T04:57:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/"},"modified":"2023-07-20T04:57:58","modified_gmt":"2023-07-20T04:57:58","slug":"biplot-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/","title":{"rendered":"Cara membuat biplot di r untuk memvisualisasikan hasil pca"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Analisis komponen utama<\/strong> (PCA) adalah teknik pembelajaran mesin <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/pembelajaran-yang-diawasi-vs.-tanpa-pengawasan\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">tanpa pengawasan<\/a> yang berupaya menemukan komponen utama yang menjelaskan sebagian besar variasi dalam kumpulan data.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk memvisualisasikan hasil PCA pada suatu dataset tertentu, kita dapat membuat <strong>biplot<\/strong> , yaitu plot yang menampilkan setiap observasi dalam suatu dataset pada bidang yang dibentuk oleh dua komponen utama pertama.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat menggunakan sintaks dasar berikut di R untuk membuat biplot:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform PCA<\/span>\nresults &lt;- princomp(df)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create biplot to visualize results of PCA<\/span>\nbiplot(results)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh: Cara membuat biplot di R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk contoh ini, kita akan menggunakan dataset R bawaan yang disebut <strong>USArrests<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of <em>USArrests<\/em> dataset<\/span>\nhead(USArrests)\n\n           Murder Assault UrbanPop Rape\nAlabama 13.2 236 58 21.2\nAlaska 10.0 263 48 44.5\nArizona 8.1 294 80 31.0\nArkansas 8.8 190 50 19.5\nCalifornia 9.0 276 91 40.6\nColorado 7.9 204 78 38.7\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat menggunakan kode berikut untuk melakukan PCA dan memvisualisasikan hasilnya dalam biplot:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#perform PCA\n<\/span>results &lt;- princomp(USArrests)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#visualize results of PCA in biplot\n<\/span>biplot(results)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-25283 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biplot1.jpg\" alt=\"\" width=\"448\" height=\"449\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sumbu x menampilkan komponen utama pertama, sumbu y menampilkan komponen utama kedua, dan <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/pengamatan-dalam-statistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">observasi<\/a> individual dari kumpulan data ditampilkan di dalam grafik dengan keempat variabel ditampilkan dalam warna merah.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Perhatikan bahwa ada beberapa argumen yang dapat kita gunakan pada fungsi <strong>biplot<\/strong> untuk mengubah tampilan plot.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita dapat menggunakan kode berikut untuk mengubah warna, ukuran font, batas sumbu, judul plot, judul sumbu, dan ukuran panah di plot:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create biplot with custom appearance\n<\/span>biplot(results,\n       col=c(' <span style=\"color: #ff0000;\">blue<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">red<\/span> '),\n       cex=c(1, 1.3),\n       xlim=c(-.4, .4),\n       main=' <span style=\"color: #ff0000;\">PCA Results<\/span> ',\n       xlab=' <span style=\"color: #ff0000;\">First Component<\/span> ',\n       ylab=' <span style=\"color: #ff0000;\">Second Component<\/span> ',\n       expand= <span style=\"color: #008000;\">1.2<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-25284\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biplot2.jpg\" alt=\"biplot di R\" width=\"443\" height=\"463\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Biplot ini sedikit lebih mudah dibaca dibandingkan biplot sebelumnya.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anda dapat menemukan daftar lengkap argumen yang dapat Anda gunakan untuk mengubah tampilan biplot <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/stats\/versions\/3.6.2\/topics\/biplot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">di sini<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutorial berikut memberikan informasi tambahan tentang analisis komponen utama:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/pembelajaran-yang-diawasi-vs.-tanpa-pengawasan\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pengenalan singkat tentang pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/analisis-komponen-utama-di-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Analisis Komponen Utama di R: Contoh Langkah-demi-Langkah<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Analisis komponen utama (PCA) adalah teknik pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang berupaya menemukan komponen utama yang menjelaskan sebagian besar variasi dalam kumpulan data. Untuk memvisualisasikan hasil PCA pada suatu dataset tertentu, kita dapat membuat biplot , yaitu plot yang menampilkan setiap observasi dalam suatu dataset pada bidang yang dibentuk oleh dua komponen utama pertama. Kita [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil PCA - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil analisis komponen utama.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil PCA - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil analisis komponen utama.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-20T04:57:58+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biplot1.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/\",\"name\":\"Cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil PCA - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-20T04:57:58+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-20T04:57:58+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Tutorial ini menjelaskan cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil analisis komponen utama.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara membuat biplot di r untuk memvisualisasikan hasil pca\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil PCA - Statorials","description":"Tutorial ini menjelaskan cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil analisis komponen utama.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil PCA - Statorials","og_description":"Tutorial ini menjelaskan cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil analisis komponen utama.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-20T04:57:58+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biplot1.jpg"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/","name":"Cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil PCA - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-20T04:57:58+00:00","dateModified":"2023-07-20T04:57:58+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Tutorial ini menjelaskan cara membuat biplot di R untuk memvisualisasikan hasil analisis komponen utama.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/biplot-r\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara membuat biplot di r untuk memvisualisasikan hasil pca"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2897"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2897"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2897\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2897"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2897"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2897"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}