Hati-Hati Membaca (Grafik) Data

Sering kali kita menemukan data yang ditampilkan dalam bentuk grafik. Memang, dengan melihat grafik, kita jadi lebih mudah untuk memahami info yang diberikan dari data tersebut daripada hanya melihat sekumpulan angka. Misalnya kita dapat membandingkan beberapa objek, memperhatikan korelasi antara beberapa parameter, dsb. Namun, kadang kita harus teliti dalam membaca grafik tersebut. Jika tidak seksama, bisa jadi persepsi kita ‘tertipu’, seperti pada contoh-contoh berikut.

Misalnya saya mengambil data tinggi badan dari 5 orang bernama Adi, Budi, Cindi, Dedi, dan Edi. Lalu hasilnya saya tampilkan dalam grafik berikut:

barchart1

Saat melihat grafik tersebut, terlihat seolah-olah tingginya Dedi sekitar tiga kali lipat dari Cindi, dan tingginya Edi hampir setengah dari Dedi. Padahal jika diperhatikan dengan seksama, kisaran dari nilai yang ditampilkan (di sumbu-y) yaitu 150-185, tidak dimulai dari 0. Jadi saat melihat grafik, perhatikan range datanya.

Sekarang perhatikan grafik berikut.

barchart2

Dengan data yang sama, kali ini range-nya sudah di-update dimulai dari 0. Terlihat ketinggiannya mirip-mirip, tidak ada selisih yang signifikan. Apakah benar begitu? Eitz, setelah dilihat lagi di sumbu-y ternyata grafik ini menggunakan skala yang logaritmik (dalam hal ini 4^n). Memang, pada beberapa kasus, skala seperti ini banyak digunakan terutama jika kisaran datanya sangat besar dan nilainya eksponensial. Oleh karena itu, saat melihat grafik perhatikan juga scaling datanya.

Kali ini saya ingin menyajikan datanya dalam bentuk pie-chart  (diagram lingkaran), hasilnya seperti ini:

piechart

Terlihat bahwa bagian yang berwarna hijau terlihat mendominasi. Padahal jika dilihat nilainya, justru bagian tinggi badan Cindi ini yang paling rendah. ‘Ilusi’ semacam ini biasa terjadi terutama jika pie-chart dibuat dalam bentuk 3D. Jadi saat melihat grafik pie-chart (terutama yang pie-nya bukan lingkaran bulat), lihat juga nilainya.

Grafik-grafik di atas murni dibuat menggunakan Excel, tidak ada sabotase. Jadi tentu ada banyak grafik di luaran sana yang juga berpotensi menimbulkan salah persepsi jika tidak teliti (entah disengaja atau tidak).

Seringkali pula data yang diberikan tidak detail, hanya sebatas rata-rata (mean) dan varian (variance). Misal dari data sebelumnya, mean=171,2 dan var=65,2. Apakah data seperti ini sudah bisa mewakili keseluruhan data? Belum tentu!!

Anscombe s quartet

Sebagai contoh perhatikan Anscombe’s quartet di atas. Keempat grafik menampilkan kumpulan data dengan mean dan variance yang serupa, tapi ternyata persebaran datanya bisa macam-macam kan? Jadi misal saat kamu sekolah pernah mendapat nilai 6, sedangkan rata-rata di kelas adalah 8, tidak perlu galau. Siapa tahu teman-temanmu yang lain mendapat 5. Hanya saja ada 1 anak kurang ajar jenius yang dapat nilai 100, hahaha…

Data never lie. People do.

 

Advertisements

2 comments on “Hati-Hati Membaca (Grafik) Data

  1. Pingback: Hati-Hati Membaca (Grafik) Data | | di Magelang

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s