fbpx

Top 10 R Library untuk Visualisasi Data

1 Maret 2022

Dalam suatu perusahaan, ada berbagai macam jenis data yang perlu diolah. Data-data tersebut biasanya disimpan dalam platform yang berbeda. Dengan kondisi tersebut, pengolahan data tentu menjadi hal yang sangat rumit untuk dilakukan. Belum lagi, ada karyawan di divisi lain yang kurang paham tentang hasil olahan data yang Anda buat.

Maka dari itu, perlu adanya visualisasi data agar data lebih mudah dipahami. R library hadir sebagai alat visualisasi data terbaik setelah Python. Bersama R, Anda tidak perlu kebingungan saat ingin menyampaikan data-data perusahaan. Berikut adalah beberapa R library yang tersedia untuk visualisasi data.

R library untuk Visualisasi Data

Sebagian besar data scientist dan ahli memilih untuk menggunakan R setelah Python dan 81.9% pemanfaatan R digunakan untuk pemodelan statistik. Di bawah ini adalah sepuluh rekomendasi R library terbaik yang berguna untuk visualisasi data.

1. ggplot2

Library pertama untuk visualisasi data dalam R adalah ggplot2. GGPLOT2 juga dikenal sebagai the grammar of graphics. Library ini menjadi perangkat visualisasi data yang paling banyak digunakan sebab bisa digunakan secara gratis dan mudah untuk digunakan. Pengguna hanya perlu memasukkan sedikit informasi dan sisanya akan dikerjakan oleh GGPLOT2. Paket ini mampu memvisualisasikan data serta membuat grafik.

2.  Plotly

Berikutnya ada paket R library yang tak kalah menarik, yaitu Plotly. Plotly merupakan paket lengkap yang menyediakan beraneka ragam kebutuhan visualisasi data Anda, mulai dari histogram, heatmaps, grafik tiga dimensi, dan lain sebagainya. Semua fasilitas desain yang ada dalam Plotly bisa diakses secara gratis. Selain itu, Plotly juga bersifat open source. Jika ingin menampilkan visualisasi data saat presentasi, Anda bisa menampilkannya melalui aplikasi web, seperti Dash dan Jupyter Notebooks, atau bisa menyimpannya dalam bentuk HTML. Plotly dikenal interaktif yang mana menjadi keunggulannya

3. ColourPicker

Berikutnya ada R library dari ColourPicker. Paket yang satu ini cukup berbeda dari sebagian besar library lainnya karena bisa memberikan kebebasan kustomisasi pada pengguna. Dengan ColourPicker, Anda bisa menentukan color palette, mengubah opacity, dan sebagainya. Pengguna juga bisa menemukan color palette yang tepat lewat tambahan aplikasi, seperti Plot Color Helper.

4. ggvis

Paket berikutnya untuk R yang bisa digunakan sebagai alat visualisasi data adalah ggvis. Paket ini didesain dengan menggabungkan beberapa kelebihan dari ggplot2 dan Shiny. Sehingga, ggvis lahir sebagai alat visualisasi data yang mampu sajikan berbagai grafik dan bagan interaktif secara berlapis-lapis agar analisis data bisa lebih mendalam. ggvis unggul dalam pembuatan raster graphic untuk web serta grafik vektor.

5. ggforce

Terakhir, ggforce adalah bentuk pengembangan dari paket visualisasi data sebelumnya, yakni ggplot2. Lahir sebagai pembaruan dari ggplot2, ggforce memberikan pengalaman dan inovasi yang lebih mendalam untuk tampilkan visualisasi data. Pengembangan ggforce meliputi skala, faset, statistik, dan transformasi lainnya. Paket ini memungkinkan Anda untuk memberikan sorotan pada data di grafik tertentu.

6. Ggraph

Dikenal sebagai versi extension dari Ggplot2, Ggraph biasanya digunakan untuk memvisualisasikan struktur data relasional seperti grafik, jaringan, dan trees. Dalam melakukan visualisasi data, R library satu ini mengandalkan tiga komponen utama, yaitu layout, nodes, dan edges. Layout menunjukkan bagaimana nodes ditempatkan pada plots, sedangkan nodes adalah entitas yang terhubung dalam struktur relasional. Beda lagi dengan edges yang mengacu pada hubungan di antara entitas dalam struktur relasional tersebut.

 7. Quantmod

R library selanjutnya adalah Quantmod. Paket ini banyak digunakan untuk memvisualisasikan kerangka finansial dan perdagangan trading. Selain itu, paket ini juga mempermudah kinerja pemodelan karena tidak menimbulkan masalah ganda yang berulang seputar manajemen data dan visualisasi. Quantmod juga bisa dipasang pada sistem Windows maupun MacOS.

8. Esquisse

Jika merasa masih pemula dalam hal data, Anda bisa menggunakan Esquisse. Paket ini didesain agar ramah bagi para pemula dan bisa digunakan untuk kustomisasi bentuk visual sesuai keinginan pengguna. Tak sebatas membuat plot, di sini Anda juga bisa menggambar grafik, kurva, dan lain sebagainya. Bentuk visualisasi data yang telah Anda buat juga bisa dieskpor menjadi file PNG atau langsung dimuat dalam materi presentasi di PowerPoint. Ingin buat ulang visualisasi data? Tinggal input ulang kodenya! Mudah, bukan?

9. RGL

RGL adalah salah satu R library yang memiliki keunggulan dalam menciptakan bentuk-bentuk visual tiga dimensi. Paket ini bisa digunakan untuk membuat kubus, balok, elipsoid, poligon, dan masih banyak lagi lainnya. Pengguna juga bisa mengkreasikan penampilan dari bentuk-bentuk tersebut, seperti mengatur warna, pencahayaan, efek, tekstur, dan lainnya. Setelah bentuk visual selesai, Anda bisa menyimpannya dalam berbagai format, mulai dari WebGL, obj, stl, png, svg, hingga postscript.

10. Lattice

Selanjutnya ada Lattice yang menjadi paket R library dengan kemampuan mengolah multivarian data. Paket ini bisa menggambarkan bagaimana hubungan antarvariabel, sehingga memudahkan orang lain untuk memahami keterkaitan data yang beragam tersebut. Semua kecanggihan yang dimiliki oleh Lattice tentu dilengkapi dengan sistem otomatis yang semakin mempermudah kerja Anda. Jika ingin memperluas kemampuan Lattice, gunakan juga LatticeExtra.

Kesimpulan 

Itulah sepuluh rekomendasi R library yang bisa Anda gunakan untuk keperluan visualisasi data. Visualisasi data adalah hal penting lain dalam dunia data science. Pahami lebih lanjut tentang data science maupun visualisasi data bersama Algoritma Data Science School. Di sana, terdapat berbagai macam kelas yang disediakan untuk individu maupun korporat. Informasi lebih lengkap mengenai Algoritma Data Science School, klik di sini.

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment needs to be approved.

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Dalam suatu perusahaan, ada berbagai macam jenis data yang perlu diolah. Data-data tersebut biasanya disimpan dalam platform yang berbeda. Dengan kondisi tersebut, pengolahan data tentu menjadi hal yang sangat rumit untuk dilakukan. Belum lagi, ada karyawan di divisi lain yang kurang paham tentang hasil olahan data yang Anda buat.

Maka dari itu, perlu adanya visualisasi data agar data lebih mudah dipahami. R library hadir sebagai alat visualisasi data terbaik setelah Python. Bersama R, Anda tidak perlu kebingungan saat ingin menyampaikan data-data perusahaan. Berikut adalah beberapa R library yang tersedia untuk visualisasi data.

R library untuk Visualisasi Data

Sebagian besar data scientist dan ahli memilih untuk menggunakan R setelah Python dan 81.9% pemanfaatan R digunakan untuk pemodelan statistik. Di bawah ini adalah sepuluh rekomendasi R library terbaik yang berguna untuk visualisasi data.

1. ggplot2

Library pertama untuk visualisasi data dalam R adalah ggplot2. GGPLOT2 juga dikenal sebagai the grammar of graphics. Library ini menjadi perangkat visualisasi data yang paling banyak digunakan sebab bisa digunakan secara gratis dan mudah untuk digunakan. Pengguna hanya perlu memasukkan sedikit informasi dan sisanya akan dikerjakan oleh GGPLOT2. Paket ini mampu memvisualisasikan data serta membuat grafik.

2.  Plotly

Berikutnya ada paket R library yang tak kalah menarik, yaitu Plotly. Plotly merupakan paket lengkap yang menyediakan beraneka ragam kebutuhan visualisasi data Anda, mulai dari histogram, heatmaps, grafik tiga dimensi, dan lain sebagainya. Semua fasilitas desain yang ada dalam Plotly bisa diakses secara gratis. Selain itu, Plotly juga bersifat open source. Jika ingin menampilkan visualisasi data saat presentasi, Anda bisa menampilkannya melalui aplikasi web, seperti Dash dan Jupyter Notebooks, atau bisa menyimpannya dalam bentuk HTML. Plotly dikenal interaktif yang mana menjadi keunggulannya

3. ColourPicker

Berikutnya ada R library dari ColourPicker. Paket yang satu ini cukup berbeda dari sebagian besar library lainnya karena bisa memberikan kebebasan kustomisasi pada pengguna. Dengan ColourPicker, Anda bisa menentukan color palette, mengubah opacity, dan sebagainya. Pengguna juga bisa menemukan color palette yang tepat lewat tambahan aplikasi, seperti Plot Color Helper.

4. ggvis

Paket berikutnya untuk R yang bisa digunakan sebagai alat visualisasi data adalah ggvis. Paket ini didesain dengan menggabungkan beberapa kelebihan dari ggplot2 dan Shiny. Sehingga, ggvis lahir sebagai alat visualisasi data yang mampu sajikan berbagai grafik dan bagan interaktif secara berlapis-lapis agar analisis data bisa lebih mendalam. ggvis unggul dalam pembuatan raster graphic untuk web serta grafik vektor.

5. ggforce

Terakhir, ggforce adalah bentuk pengembangan dari paket visualisasi data sebelumnya, yakni ggplot2. Lahir sebagai pembaruan dari ggplot2, ggforce memberikan pengalaman dan inovasi yang lebih mendalam untuk tampilkan visualisasi data. Pengembangan ggforce meliputi skala, faset, statistik, dan transformasi lainnya. Paket ini memungkinkan Anda untuk memberikan sorotan pada data di grafik tertentu.

6. Ggraph

Dikenal sebagai versi extension dari Ggplot2, Ggraph biasanya digunakan untuk memvisualisasikan struktur data relasional seperti grafik, jaringan, dan trees. Dalam melakukan visualisasi data, R library satu ini mengandalkan tiga komponen utama, yaitu layout, nodes, dan edges. Layout menunjukkan bagaimana nodes ditempatkan pada plots, sedangkan nodes adalah entitas yang terhubung dalam struktur relasional. Beda lagi dengan edges yang mengacu pada hubungan di antara entitas dalam struktur relasional tersebut.

 7. Quantmod

R library selanjutnya adalah Quantmod. Paket ini banyak digunakan untuk memvisualisasikan kerangka finansial dan perdagangan trading. Selain itu, paket ini juga mempermudah kinerja pemodelan karena tidak menimbulkan masalah ganda yang berulang seputar manajemen data dan visualisasi. Quantmod juga bisa dipasang pada sistem Windows maupun MacOS.

8. Esquisse

Jika merasa masih pemula dalam hal data, Anda bisa menggunakan Esquisse. Paket ini didesain agar ramah bagi para pemula dan bisa digunakan untuk kustomisasi bentuk visual sesuai keinginan pengguna. Tak sebatas membuat plot, di sini Anda juga bisa menggambar grafik, kurva, dan lain sebagainya. Bentuk visualisasi data yang telah Anda buat juga bisa dieskpor menjadi file PNG atau langsung dimuat dalam materi presentasi di PowerPoint. Ingin buat ulang visualisasi data? Tinggal input ulang kodenya! Mudah, bukan?

9. RGL

RGL adalah salah satu R library yang memiliki keunggulan dalam menciptakan bentuk-bentuk visual tiga dimensi. Paket ini bisa digunakan untuk membuat kubus, balok, elipsoid, poligon, dan masih banyak lagi lainnya. Pengguna juga bisa mengkreasikan penampilan dari bentuk-bentuk tersebut, seperti mengatur warna, pencahayaan, efek, tekstur, dan lainnya. Setelah bentuk visual selesai, Anda bisa menyimpannya dalam berbagai format, mulai dari WebGL, obj, stl, png, svg, hingga postscript.

10. Lattice

Selanjutnya ada Lattice yang menjadi paket R library dengan kemampuan mengolah multivarian data. Paket ini bisa menggambarkan bagaimana hubungan antarvariabel, sehingga memudahkan orang lain untuk memahami keterkaitan data yang beragam tersebut. Semua kecanggihan yang dimiliki oleh Lattice tentu dilengkapi dengan sistem otomatis yang semakin mempermudah kerja Anda. Jika ingin memperluas kemampuan Lattice, gunakan juga LatticeExtra.

Kesimpulan 

Itulah sepuluh rekomendasi R library yang bisa Anda gunakan untuk keperluan visualisasi data. Visualisasi data adalah hal penting lain dalam dunia data science. Pahami lebih lanjut tentang data science maupun visualisasi data bersama Algoritma Data Science School. Di sana, terdapat berbagai macam kelas yang disediakan untuk individu maupun korporat. Informasi lebih lengkap mengenai Algoritma Data Science School, klik di sini.

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya
The last comment needs to be approved.