Dalam bidang statistik dan visualisasi data, terdapat beragam istilah yang terdengar serupa, namun terkadang menimbulkan pertanyaan. Salah satunya terkait perbedaan whisker plot dan box plot. Banyak sumber menyebut keduanya sebagai hal yang sama. Namun, apakah benar-benar identik? Mari kita ulas lebih lanjut untuk mendapatkan jawaban yang lebih akurat.
Perbedaan Whisker Plot dan Box Plot
Seperti kita ketahui, visualisasi memegang peran penting sebagai penghubung atau penjelas maksud dari data yang tersaji. Pasalnya, keberadaan data mentah sering kali terlalu kompleks untuk pengguna pahami secara langsung. Oleh sebab itu, perlu alat bantu yang mampu menyajikan informasi dengan ringkas serta intuitif.
Salah satu bentuk visualisasi yang umum digunakan adalah box plot, sebagian orang menyebutnya sebagai whisker plot. Metode ini populer karena kemampuannya menyajikan sebaran data praktis melalui lima nilai utama. Termasuk minimum, kuartil pertama, median, kuartil ketiga dan nilai maksimum.
Kendati demikian, meskipun box plot dan whisker plot sering dianggap identik, ternyata hal tersebut memunculkan pertanyaan menarik. Beberapa orang bertanya apakah kedua istilah ini benar-benar merujuk pada hal yang sejenis?
Jika ya, mengapa ada dua sebutan berbeda? Sedangkan jika tidak, apakah ada perbedaan konsep atau fungsi di antara keduanya?
Pada praktiknya, box plot dan whisker plot merujuk pada bentuk grafik yang sama. Mereka merupakan satu kesatuan yakni box-and-whisker plot. Hanya saja, penggunaannya bisa berbeda-beda tergantung konteks. Untuk membantu memperjelas bagaimana ini dapat berbeda kita perlu membedah berdasarkan sejumlah aspek berikut ini.
Perbedaan dalam Penyebutan atau Istilah
Aspek pertama dari perbedaan whisker plot dan box plot adalah penyebutannya. Box Plot merupakan istilah formal yang lazim pengguna pakai pada konteks akademik dan profesional. Khususnya yang berkaitan dengan bidang statistik atau penelitian ilmiah.
Nama tersebut sering muncul dalam buku-buku teks statistika maupun berbagai artikel ilmiah. Penggunaannya dianggap lebih tepat secara terminologis sekaligus memberikan kesan yang kredibel. Ini seperti menunjukkan pemahaman dengan standar akademik, serta keakuratan dalam penyampaian konsep statistik.
Di sisi lain, kata whisker plot merupakan bentuk penyebutan yang cenderung informal. Biasanya populer di kebutuhan non-akademik. Misalnya dalam percakapan sehari-hari, materi ajar populer, ataupun tutorial online. Tujuannya untuk menjelaskan konsep statistik secara sederhana dan mudah dipahami, terutama bagi para pemula.
Dengan demikian, jika ingin menggunakannya dalam konteks yang bersifat akademik atau profesional, sebutan box plot lebih dianjurkan. Mengingat mereka dianggap tepat dan memiliki bobot lebih tinggi daripada memilih menyebut kata whisker plot.
Fokus Penyajian Data
Ketika proses penyajian data menggunakan grafik distribusi, perbedaan box plot dan whisker plot tidak hanya dalam penyebutan. Lebih dari itu, ini juga berbeda pada fokus yang ingin penyaji data sampaikan.
Sebagai contoh, box plot menekankan struktur keseluruhan dari suatu grafik. Termasuk box yang merepresentasikan rentang interkuartil (IQR), garis tengah untuk menunjukkan median, serta whiskers hingga ke titik-titik pencilan (outlier). Fokus utama dalam box plot adalah memberikan gambaran menyeluruh. Terutama perihal penyebaran data, dengan perhatian khusus pada IQR dan median sebagai indikator pemusatan maupun keragaman informasi.
Sebaliknya, istilah whisker plot lebih menyoroti bagian dari whiskers saja. Dimana whisker adalah garis-garis yang menunjukkan rentang data normal dari Q1 – 1,5 IQR hingga Q3 + 1,5 IQR. Penekanannya cenderung pada nilai-nilai ekstrim dan sejauh mana data menyimpang dari pusat distribusi.
Pada beberapa kasus, whisker plot bahkan digunakan untuk menyampaikan rentang data secara umum. Biasanya tanpa menguraikan posisi Q1 dan Q3 secara detail. Dengan begitu, meskipun keduanya menggambarkan jenis grafik serupa, perbedaan fokus saat penyajian data ini mampu mencerminkan sudut pandang berbeda. Hal tersebut dapat membantu pembaca memahami karakteristik distribusi data secara mudah dan cepat.
Penggunaan di Bahasa Pemrograman Statistik
Perbedaan yang ketiga dari whisker dan box plot dapat kita lihat pada penggunaannya di bahasa pemrograman statistik. Sebagai contoh, pada bahasa pemrograman statistik seperti R atau Python, istilah box plot jauh lebih umum digunakan daripada whisker plot.
Hampir semua fungsi maupun perintah bawaan dalam pustaka statistik serta visualisasi menggunakan istilah box plot. Terutama untuk menghasilkan grafik khusus. Misalnya, di R terdapat fungsi “box plot” yang secara eksplisit menyebut “box” sebagai komponen utama grafik.
Begitu pula di Python, pustaka seperti Matplotlib dan Seaborn menyediakan fungsi “box plot” guna menampilkan distribusi data. Hal tersebut menunjukkan bahwa dalam pemrograman statistik, box plot telah menjadi standar teknis yang baku.
Sebaliknya, penggunaan nama whisker plot terbilang jarang. Bahkan hampir tidak pernah muncul sebagai nama fungsi atau istilah resmi dalam dokumentasi bahasa pemrograman. Kata “whisker” memang kerap muncul sebagai bagian dari penjelasan komponen box plot. Menjelaskan mengenai garis yang menjulur dari box sekaligus menunjukkan rentang dari data normal. Hanya saja, bukan sebagai istilah utama.
Baca juga: Apa Itu Scatter Plot? Fungsi & Cara Membacanya dalam Data
Manfaat Whisker Plot dan Box Plot
Anggapan yang menyebut whisker dan box plot berbeda tentu tidak perlu menjadi masalah besar. Terlebih keduanya sama-sama memiliki fungsi atau manfaat yang sejenis. Berikut ini beberapa fungsinya dalam statistik dan analisis data.
- Grafiknya memberikan gambaran jelas tentang bagaimana data tersebar, dari nilai minimum hingga maksimum di rentang wajar.
- Membantu mengidentifikasi nilai tengah dan kuartil untuk memudahkan pembaca memahami pusat maupun rentang distribusi data.
- Titik-titik di luar whiskers menunjukkan pencilan atau outlier yang seringkali penting pada saat melakukan analisis lanjutan.
- Dalam satu grafik, kita bisa menyusun beberapa box plot berdampingan, memudahkan perbandingan antar kelompok atau variabel.
- Meski bentuknya sederhana, grafik ini menyampaikan banyak informasi statistik tanpa perlu membaca angka-angka secara rinci. Sehingga jauh lebih informatif.
Langkah Membaca Whisker Plot dan Box Plot
Setelah memahami sejumlah perbedaan dan manfaatnya, penting juga mengetahui cara membaca box plot atau whisker plot ini. Meskipun pada awalnya terlihat rumit, sebenarnya proses membaca grafiknya cukup mudah.
Pertama, bagian kotak atau box menggambarkan rentang interkuartil atau jarak antara Q1 dan Q3. Umumnya mencakup sekitar 50% data di tengah distribusi. Di dalam kotak tersebut, terdapat garis tengah yang menunjukkan median atau nilai tengah (Q2) dari seluruh data.
Selanjutnya, whiskers yang menjulur keluar dari kotak ke arah nilai minimum dan maksimum data menggambarkan rentang data wajar. Tanpa memasukkan pencilan atau outlier. Pencilan adalah titik-titik yang terletak di luar whiskers dan biasanya memiliki tanda khusus seperti lingkaran atau bintang.
Batas pencilan muncul berdasarkan perhitungan Q1 minus 1,5 kali rentang interkuartil atau Q3 plus 1,5 kali rentang interkuartil. Terakhir, posisi median di dalam kotak serta panjang whiskers yang seimbang atau tidak akan memberikan indikasi. Misalnya median yang berada di tengah dan whiskers relatif sama panjang, distribusi data hasilnya simetris. Sedangkan ketidakseimbangan menunjukkan distribusi skewed alias.
Baca juga: Fungsi dan Manfaat Visualisasi Data dengan Matplotlib
Penutup
Itulah penjelasan mengenai perbedaan whisker plot dan box plot yang sejatinya tidak terlalu signifikan. Meski begitu, memahaminya tetap penting. Terutama bagi yang kerap bekerja dengan data. Sehingga nantinya tidak terjadi kesalahpahaman dalam interpretasi visualisasi statistik.
Memahami perbedaan whisker plot dan box plot membantu Anda memilih metode visualisasi data yang paling sesuai untuk analisis. Keduanya sama-sama berguna untuk memahami distribusi dan outlier dalam dataset. Dengan layanan Cloud VPS ideal untuk data scientist atau analis yang membutuhkan server fleksibel untuk menjalankan aplikasi analisis data.
