Tutorial R : Visualisasi Koefisien Korelasi dengan "corrplot"

Koefisien korelasi yang dihasilkan dari analisis korelasi merupakan suatu informasi yang penting terkait dengan hubungan beberapa peubah-peubah yang diamati. Beberapa artikel mengenai analisis korelasi telah dibahas pada laman ini sebagai berikut:

Saat melakukan analisis korelasi, terkadang jumlah variabel atau peubah yang digunakan sangat banyak. Hal ini akan menyebabkan interpretasi menjadi sulit dilakukan. Salah satu cara yang dapat digunakan adalah dengan memanfaatkan Package "corrplot" pada R.

1. Persiapan Package

Beberapa package yang dibutuhkan pada tutorial ini adalah sebagai berikut. Silahkan install terlebih dahulu jika belum tersedia menggunakan perintah:

install.packages("readxl")
install.packages("corrplot")

2. Persiapan Data

Tutorial pada artikel ini menggunakan data contoh berikut : Data Contoh "corrplot" atau klik Menu Data Contoh, pilih contoh data nomor 53. Silahkan unduh data tersebut, kemudian simpan dengan mudah pada drive perangkat PC/Laptop. Kemudian import data dengan perintah berikut:

library(readxl)
df_cor <- read_excel("D:/Contoh Data corrplot.xlsx")
View(df_cor)

Data contoh yang digunakan memiliki 20 peubah yang saling berkorelasi. Oleh karena itu, penggunaan "corrplot" akan sangat membantu dalam hal interpretasi koefisien korelasi.

3. Penggunaan "corrplot"

Setelah data diimport, tahap selanjutnya adalah menyusun matriks korelasi (metode "pearson") menggunakan perintah berikut:

#Menyusun Matriks Korelasi
mat_cor <- cor(df_cor, method = "pearson")
mat_cor

Hasil yang diperoleh menggunakan perintah analisis korelasi default "cor" adalah sebuah matriks yang berisi koefisien korelasi berukuan 20x20. Matriks yang terlalu besar ini tentunya akan mempersulit interpretasi. Selanjutnya adalah menerapkan perintah "corrplot" berdasarkan luaran perintah "cor" menggunakan perintah berikut:

#Menerapkan Perintah "corrplot"
library(corrplot)
corrplot(mat_cor)

Hasil perintah "corrplot" lebih mudah untuk dipahami. Berdasarkan hasil tersebut, semakin biru warna lingkaran maka semakin besar korelasi positif (+). Dan semakin merah warna lingkaran maka semakin besar korelasi negatif (-). Selain itu, perintah "corrplot" dapat dimodifikasi sebagai berikut dan lain sebagainya.

corrplot(mat_cor, method='number')

corrplot(mat_cor, method="pie")

corrplot(mat_cor, method = "color", type = "lower", col = colorRampPalette(c("red", "yellow", "white", "blue","green"))(100),tl.col = "black", tl.srt = 45)

Informasi lainnya mengenai Package "corrplot" dapat diperoleh pada tautan berikut:

Tutorial R : Visualisasi Koefisien Korelasi dengan "corrplot"

0 Response to "Tutorial R : Visualisasi Koefisien Korelasi dengan "corrplot""

Post a Comment