{"id":479,"date":"2023-07-29T18:53:48","date_gmt":"2023-07-29T18:53:48","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/"},"modified":"2023-07-29T18:53:48","modified_gmt":"2023-07-29T18:53:48","slug":"fungsi-jitter-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/","title":{"rendered":"Cara menggunakan fungsi jitter di r untuk point cloud"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Tutorial ini menjelaskan kapan dan bagaimana menggunakan fungsi <strong>jitter<\/strong> di R untuk point cloud.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kapan menggunakan jitter<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Plot sebar<\/strong> sangat baik untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel kontinu. Misalnya, diagram sebar berikut membantu kita memvisualisasikan hubungan antara tinggi dan berat badan untuk 100 atlet:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define vectors of heights and weights\n<\/span>weights &lt;- runif(100, 160, 240) \nheights &lt;- (weights\/3) + rnorm(100)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data frame of heights and weights\n<\/span>data &lt;- as.data.frame(cbind(weights, heights))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of data frame\n<\/span>head(data)\n\n# weights heights\n#1 170.8859 57.20745\n#2 183.2481 62.01162\n#3 235.6884 77.93126\n#4 231.9864 77.12520\n#5 200.8562 67.93486\n#6 169.6987 57.54977\n<span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot of heights vs weights\n<\/span>plot(data$weights, data$heights, pch = 16, col = 'steelblue')<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun, terkadang kita ingin memvisualisasikan hubungan antara variabel kontinu dan variabel lain <em>yang hampir<\/em> kontinu.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita memiliki kumpulan data berikut yang menunjukkan jumlah permainan yang dimulai seorang pemain bola basket dalam 10 pertandingan pertama suatu musim beserta rata-rata poinnya per permainan:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame<\/span>\ngames_started &lt;- sample(1:10, 300, TRUE)\npoints_per_game &lt;- 3*games_started + rnorm(300)\ndata &lt;- as.data.frame(cbind(games_started, points_per_game))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of data frame\n<\/span>head(data)\n\n# games_started points_per_game\n#1 9 25.831554\n#2 9 26.673983\n#3 10 29.850948\n#4 4 12.024353\n#5 4 11.534192\n#6 1 4.383127<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Poin per permainan<\/em> merupakan variabel kontinu, namun <em>permainan yang dimulai<\/em> merupakan variabel diskrit. Jika kita mencoba membuat scatterplot dari kedua variabel tersebut, maka akan terlihat seperti ini:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create scatterplot of games started vs average points per game\n<\/span>plot(data$games_started, data$points_per_game, pch = 16, col = 'steelblue')<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dari diagram sebar ini kita dapat mengatakan bahwa <em>permainan dimulai<\/em> dan <em>rata-rata poin per permainan<\/em> memiliki hubungan yang positif, namun agak sulit untuk melihat poin individu dalam plot karena banyak di antaranya yang tumpang tindih.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dengan menggunakan fungsi <strong>Jitter<\/strong> , kita dapat menambahkan beberapa &#8220;noise&#8221; ke <em>kumpulan variabel sumbu X yang dilempar<\/em> sehingga kita dapat melihat masing-masing titik pada plot dengan lebih jelas:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#add jitter to <em>games started\n<\/em><\/span>plot( <span style=\"color: #800080;\">jitter<\/span> (data$games_started), data$points_per_game, pch = 16, col = 'steelblue')<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Secara opsional, kita dapat menambahkan argumen numerik ke jitter untuk menambahkan lebih banyak noise pada data:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#add jitter to <em>games started\n<\/em><\/span>plot( <span style=\"color: #800080;\">jitter<\/span> (data$games_started, <span style=\"color: #800080;\">2<\/span> ), data$points_per_game, pch = 16, col = 'steelblue')<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun, kita harus berhati-hati untuk tidak menambahkan terlalu banyak jitter, karena hal ini dapat terlalu merusak data asli:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong>plot( <span style=\"color: #800080;\">jitter<\/span> (data$games_started, <span style=\"color: #800080;\">20<\/span> ), data$points_per_game, pch = 16, col = 'steelblue')<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Jittering memberikan tampilan data yang lebih baik<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ketidakstabilan sangat berguna ketika salah satu level variabel diskrit memiliki nilai lebih banyak daripada level lainnya.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, dalam kumpulan data berikut, terdapat tiga ratus pemain bola basket yang memulai 2 dari 5 pertandingan pertama musim ini, namun hanya sekitar 100 pemain yang memulai 1, 3, 4, atau 5 pertandingan:<br \/><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong>games_started &lt;- sample(1:5, 100, TRUE)\npoints_per_game &lt;- 3*games_started + rnorm(100)\ndata &lt;- as.data.frame(cbind(games_started, points_per_game))\n\ngames_twos &lt;- rep(2, 200)\npoints_twos &lt;- 3*games_twos + rnorm(200)\ndata_twos &lt;- as.data.frame(cbind(games_twos, points_twos))\nnames(data_twos) &lt;- c('games_started', 'points_per_game')\n\nall_data &lt;- rbind(data, data_twos)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ketika kita memvisualisasikan jumlah permainan yang dimainkan relatif terhadap rata-rata poin per permainan, kita dapat mengatakan bahwa ada lebih banyak pemain yang telah memainkan 2 permainan, namun sulit untuk mengatakan secara pasti <em>berapa banyak pemain lain<\/em> yang telah memainkan 2 permainan:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong>plot(all_data$games_started, all_data$points_per_game, pch = 16, col = 'steelblue')<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun, setelah kita menambahkan jitter ke variabel <em>awal permainan<\/em> , kita dapat melihat berapa banyak pemain tambahan yang memulai 2 permainan:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong>plot( <span style=\"color: #800080;\">jitter<\/span> (all_data$games_started), all_data$points_per_game,\n     pch=16, col='steelblue')<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sedikit meningkatkan jumlah jitter akan menunjukkan perbedaan ini lebih jauh lagi:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong>plot( <span style=\"color: #800080;\">jitter<\/span> (all_data$games_started, <span style=\"color: #800080;\">1.5<\/span> ), all_data$points_per_game,\n     pch=16, col='steelblue')<\/strong><\/pre>\n<h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Jitter untuk visualisasi saja<\/strong><\/span><\/p>\n<\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Seperti disebutkan sebelumnya, jittering menambahkan gangguan acak pada data, yang dapat bermanfaat saat kita ingin memvisualisasikan data dalam point cloud. Dengan menggunakan fungsi jitter, kita bisa mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang hubungan mendasar yang sebenarnya antara dua variabel dalam kumpulan data.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun, ketika menggunakan analisis statistik seperti regresi, tidak masuk akal untuk menambahkan gangguan acak ke variabel dalam kumpulan data, karena hal ini akan berdampak pada hasil analisis.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jadi jitter hanya dimaksudkan untuk digunakan untuk visualisasi data, bukan untuk analisis data.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tutorial ini menjelaskan kapan dan bagaimana menggunakan fungsi jitter di R untuk point cloud. Kapan menggunakan jitter Plot sebar sangat baik untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel kontinu. Misalnya, diagram sebar berikut membantu kita memvisualisasikan hubungan antara tinggi dan berat badan untuk 100 atlet: #define vectors of heights and weights weights &lt;- runif(100, 160, 240) [&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 menggunakan fungsi Jitter di R untuk scatterplot - Statologi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan fungsi jitter di R untuk menghasilkan scatterplot yang lebih mudah dan nyaman dibaca.\" \/>\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\/fungsi-jitter-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara menggunakan fungsi Jitter di R untuk scatterplot - Statologi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan fungsi jitter di R untuk menghasilkan scatterplot yang lebih mudah dan nyaman dibaca.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T18:53:48+00:00\" \/>\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=\"3 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/\",\"name\":\"Cara menggunakan fungsi Jitter di R untuk scatterplot - Statologi\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T18:53:48+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T18:53:48+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan fungsi jitter di R untuk menghasilkan scatterplot yang lebih mudah dan nyaman dibaca.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara menggunakan fungsi jitter di r untuk point cloud\"}]},{\"@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 menggunakan fungsi Jitter di R untuk scatterplot - Statologi","description":"Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan fungsi jitter di R untuk menghasilkan scatterplot yang lebih mudah dan nyaman dibaca.","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\/fungsi-jitter-r\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara menggunakan fungsi Jitter di R untuk scatterplot - Statologi","og_description":"Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan fungsi jitter di R untuk menghasilkan scatterplot yang lebih mudah dan nyaman dibaca.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-29T18:53:48+00:00","author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"3 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/","name":"Cara menggunakan fungsi Jitter di R untuk scatterplot - Statologi","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-29T18:53:48+00:00","dateModified":"2023-07-29T18:53:48+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan fungsi jitter di R untuk menghasilkan scatterplot yang lebih mudah dan nyaman dibaca.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/fungsi-jitter-r\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara menggunakan fungsi jitter di r untuk point cloud"}]},{"@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\/479"}],"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=479"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/479\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=479"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=479"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=479"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}