TL;DR
Histogram nunjukin sebaran satu variabel angka dengan cara ngelompokkin nilainya ke rentang yang disebut bin, dan batangnya nempel karena sumbu X-nya kontinu. Bar chart bandingin nilai antar kategori yang terpisah, dan batangnya berjarak. Aturan cepatnya: kalau sumbu X-mu berisi angka yang bisa dibagi, itu histogram. Kalau isinya nama, itu bar chart.
Histogram nunjukin sebaran satu variabel angka. Bar chart bandingin nilai antar kategori. Dua-duanya pakai batang, dan di situ kemiripannya berhenti.
Kelihatannya sepele. Tapi salah pilih bikin kamu jawab pertanyaan yang salah.
Contoh: bos nanya "berapa sih belanja rata-rata pelanggan kita?" Kamu kasih bar chart omzet per kota. Angkanya bener semua, tapi gak ada satu pun yang jawab pertanyaannya.
Yang dia butuh histogram.
Bedanya ada di jenis data yang masuk sumbu X.
| Aspek | Histogram | Bar chart |
|---|---|---|
| Sumbu X | Angka kontinu (dibagi jadi bin) | Kategori terpisah |
| Sumbu Y | Frekuensi: berapa banyak nilai jatuh di bin itu | Nilai apa pun: omzet, jumlah, rata-rata |
| Batang | Nempel, gak ada celah | Berjarak |
| Urutan | Wajib ngikutin urutan angka | Bebas: sering diurutin dari tinggi ke rendah |
| Data yang dibutuhin | Data mentah (satu baris per observasi) | Data yang udah diagregasi |
| Pertanyaan yang dijawab | "Sebarannya kayak gimana?" | "Mana yang paling besar?" |
Aturan cepat yang bisa kamu pakai besok: kalau sumbu X-mu berisi angka yang bisa dibagi dua, itu histogram. Kalau isinya nama, itu bar chart.
Umur 27 tahun bisa dibagi jadi 27,5. Itu angka kontinu → histogram.
Kota "Bandung" gak bisa dibagi jadi setengah Bandung. Itu kategori → bar chart.
Karena celah itu punya arti.
Di histogram, sumbu X-nya garis angka yang menyambung. Bin Rp 0-20.000 nyambung langsung ke bin Rp 20.000-40.000. Gak ada nilai yang "gak masuk mana-mana" di antara keduanya.
Kalau kamu kasih celah antar batang, kamu diam-diam bilang: "gak ada data di rentang ini." Padahal ada.
Kebalikannya di bar chart. Kota Bandung dan kota Surabaya itu dua hal yang berdiri sendiri. Gak ada yang "di antara Bandung dan Surabaya." Jarak antar batang jujur nunjukin itu.
Kesalahan ini kelihatan kecil, tapi orang yang ngerti chart bakal langsung nangkep kamu salah pilih.
Dataset toko_berkah punya 8.400 transaksi kelontong Bandung selama 12 minggu.
Rata-rata belanja per struk: Rp 51.145.
Angka itu betul, dan hampir gak berguna.
Begitu aku bikin histogram total_belanja dengan lebar bin Rp 20.000, bentuknya ternyata punya dua puncak, bukan satu:
Rata-rata Rp 51.145 itu jatuh persis di lembah, di rentang yang justru paling jarang kejadian.
Artinya: gak ada "pelanggan rata-rata" di toko ini. Yang ada dua tipe pelanggan yang beda perilakunya.
Bar chart gak akan pernah nunjukin ini, karena bar chart cuma bisa nampilin satu angka per kategori. Rata-rata nyembunyiin dua puncak jadi satu angka yang salah mewakili keduanya.
Keputusan yang keluar dari histogram itu: paket bundling ditaruh di rentang Rp 60.000-80.000, buat narik pelanggan puncak pertama naik ke puncak kedua. Setelah 4 minggu, transaksi di rentang itu naik dari 610 ke 890.
Kalau kamu mau bikin bin-nya sendiri lewat SQL:
SELECT
FLOOR(total_belanja / 20000) * 20000 AS bin_bawah,
COUNT(*) AS frekuensi
FROM toko_berkah
GROUP BY 1
ORDER BY 1;FLOOR yang ngerjain pembagian bin-nya. Detail fungsinya ada di halaman FLOOR, dan COUNT buat ngitung frekuensinya.
Bin kelebaran. Kalau aku pakai lebar bin Rp 100.000, dua puncak tadi lebur jadi satu gundukan. Polanya hilang, dan kesimpulanku jadi "sebarannya normal." Salah total.
Bin kekecilan. Lebar bin Rp 2.000 bikin histogramnya jadi sisir bergerigi. Tiap gundukan kecil kelihatan penting, padahal itu cuma noise.
Cara ngecek yang aman: coba 3 lebar bin berbeda. Kalau polanya tetap muncul di ketiganya, itu pola beneran. Kalau berubah-ubah, jangan percaya.
Panduan lebih dalam soal pemilihan bin ada di dokumentasi hist Matplotlib, termasuk metode otomatis kayak Freedman-Diaconis.
Ngurutin bin dari tinggi ke rendah. Ini dosa terbesar. Histogram yang diurutin dari batang tertinggi bukan histogram lagi. Dia jadi gambar yang gak punya arti. Bentuk sebaran itu seluruh isi pesannya.
Di bar chart, ngurutin dari tinggi ke rendah justru bagus. Beda tujuan, beda aturan.
Pakai histogram kalau pertanyaannya:
Pakai bar chart kalau pertanyaannya:
Pola yang gampang diinget: histogram jawab "gimana bentuknya", bar chart jawab "mana yang menang".
Kalau kamu butuh lihat sebaran di beberapa kategori sekaligus, histogram dan bar chart dua-duanya gak cukup. Yang kamu butuh box plot, atau heatmap kalau dimensinya dua.
Karena sumbu X-nya beda jenis. Histogram punya sumbu X berupa angka yang menyambung, jadi bin 0 sampai 20 ribu nyambung langsung ke bin 20 ribu sampai 40 ribu. Batang yang nempel nunjukin gak ada celah nilai di antaranya. Bar chart punya sumbu X berupa kategori yang berdiri sendiri, kayak nama kota. Jarak antar batang nunjukin gak ada urutan atau kesinambungan.
Gak boleh. Urutan histogram harus ngikutin urutan angkanya, dari bin terkecil ke terbesar. Kalau kamu urutin dari tinggi ke rendah, bentuk sebarannya rusak dan grafiknya jadi bohong. Di bar chart, ngurutin dari tinggi ke rendah justru dianjurkan, karena kategori gak punya urutan alami dan pembaca lebih gampang baca peringkatnya.
Gak ada angka pasti, tapi patokan yang biasa dipakai antara 10 sampai 30 bin. Terlalu sedikit bin bikin polanya kehalusan dan puncak ganda kesembunyi. Terlalu banyak bin bikin grafiknya berisik dan tiap gundukan kecil kelihatan penting. Coba beberapa lebar bin, dan pilih yang polanya stabil di beberapa pilihan. Kalau polanya berubah drastis tiap ganti bin, jangan percaya polanya.
Buat bar chart, kamu udah punya angka jadi per kategori, tinggal Insert lalu Column Chart. Buat histogram, Excel yang ngitung sendiri berapa banyak nilai jatuh di tiap bin. Pilih data angka mentahmu, terus Insert lalu Statistic Chart lalu Histogram. Kamu bisa atur lebar bin lewat Format Axis. Bedanya: bar chart butuh data yang udah diagregasi, histogram butuh data mentah.
Tergantung datanya. Kalau kamu punya umur mentah tiap orang dan kamu mau lihat sebarannya, itu histogram. Kalau kamu udah punya kelompok umur baku dari sumber lain, misalnya kategori umur dari BPS, dan lebarnya gak sama rata, itu lebih tepat digambar sebagai bar chart dengan label rentangnya. Yang penting jangan bikin batangnya nempel kalau lebar kelompoknya beda-beda.
Sumbu X angka berarti histogram, sumbu X nama berarti bar chart. Histogram jawab "gimana bentuk sebarannya", bar chart jawab "mana yang paling besar". Rata-rata bisa bohong kalau sebarannya punya dua puncak, cuma histogram yang bakal ngasih tau kamu.
Kasus toko_berkah tadi contohnya. Rata-rata Rp 51.145 jatuh di rentang yang paling jarang kejadian. Kalau cuma lihat angka rata-rata, kamu bakal ngambil keputusan buat pelanggan yang gak ada.
Mau lanjut belajar milih chart? Baca panduan pilih chart yang tepat, terus mampir ke glossary distribution biar istilah sebaran datanya beneran nyantol.
Mau praktek langsung? Mulai latihan SQL gratis
Latihan interaktif, langsung di browser.
Dashboard penjualan yang rapi bisa kamu bikin cuma pakai Google Sheets, tanpa Looker Studio, tanpa add-on, tanpa bayar apa pun. Ini urutan 6 langkahnya, lengkap dengan rumusnya.
Dashboard buat mantau angka yang berubah tiap hari. Laporan buat jawab satu pertanyaan sekali dan tuntas. Salah pilih, kerjaanmu kebuang.
Delapan KPI keuangan yang beneran dibuka CFO tiap bulan, rumusnya, dan cara nyusunnya jadi satu dashboard yang kebaca dalam 90 detik.