Statistical Graphics & Data Visualization

Menggambarkan distribusi data, khususnya untuk menggambarkan keragaman data antar Kabupaten / Kota dapat kita lakukan dengan menggunakan simbol Bubble Plot. Di mana besar kecilnya data dapat dibedakan melalui radius masing-masing nilai tiap Kabupaten / Kota.

Untuk kasus berikut ini, kita akan mencoba menggambarkan distribusi Angka Buta Huruf Propinsi Jawa Timur pada Tahun 1998. Script yang digunakan adalah sebagai berikut:

## Penggunaan bubble plot dalam plot peta Jawa Timur
## Oleh : Unung Istopo H
## 20 Juni 2005

# Load dasar Map Jatim
source("/home/unung/work/MapSource/LibraryRequire.R")

library(maptools)

read.shape("/home/unung/work/MapSource/jatim.shp") -> jatim
read.csv("http://www.enciety.com/edm/manajemen/data/DATA%20ANGKA%20BUTA%20HURUF%20PENDUDUK%20UMUR%2010TH%20KE%20ATAS-BPS-TH2003-%20(Persen)%20-JATIM.csv") -> data

data[1:37,3] -> data
cbind(urut[,3:4],data) -> data.new
data.new[order(data.new[,2]),] -> data

now <- date()

plot(jatim,fg="grey89",main=paste("Bubble Plot Mapping","n","Distribusi Prosentase Angka Buta Huruf di Jawa Timur 1998"),xlab=paste("Generated by Enciety Data Mining -",now),ylab="")

par(new=T)

x <- c(1:37)
y <- c(1:37)
for (i in 1:37) {
   (jatim$Shapes[[i]]$bbox[1]+jatim$Shapes[[i]]$bbox[3])/2 -> x[i]
   (jatim$Shapes[[i]]$bbox[2]+jatim$Shapes[[i]]$bbox[4])/2 -> y[i]
}

for (i in 1:37){
   symbols(x[i],y[i],circles=data[i,3]/275,bg="red",fg="yellow",xlim=c(attributes(jatim$Shapes)$minbb[1],attributes(jatim$Shapes)$maxbb[1]),ylim=c(attributes(jatim$Shapes)$minbb[2],attributes(jatim$Shapes)$maxbb[2]),inches=F,add=T)
}

par(new=T)
legend.x <- c(112,112.5,113,113.5,114,114.5,115)
legend.y <- c(-9,-9,-9,-9,-9,-9,-9)
legend.data <- c(10,15,20,25,30,35,40)
for (i in 1:7){
   symbols(legend.x[i],legend.y[i],circles=legend.data[i]/275,bg="red",fg="yellow",xlim=c(attributes(jatim$Shapes)$minbb[1],attributes(jatim$Shapes)$maxbb[1]),ylim=c(attributes(jatim$Shapes)$minbb[2],attributes(jatim$Shapes)$maxbb[2]),inches=F,add=T)
}
text(legend.x,legend.y+0.2,c("10 %","15 %","20 %","25 %","30 %","35 %","40 %"))

Hasilnya adalah sebagai berikut :

Sumber Data : BPS, Generated by : Enciety Data Mining

Salam,

Unung Istopo H