Scatter Plot: Cara Baca Hubungan Antar Dua Variabel
TL;DR
Scatter plot adalah grafik yang naruh dua variabel numerik di sumbu X dan Y, lalu ngeplot tiap data sebagai satu titik. Bentuk sebaran titiknya nunjukin apakah kedua variabel bergerak bareng (korelasi positif), berlawanan (korelasi negatif), atau nggak ada hubungan sama sekali. Scatter plot juga chart paling cepat buat nemuin outlier, tapi korelasi yang keliatan di situ bukan bukti sebab-akibat.
Scatter plot adalah grafik yang naruh dua variabel numerik di sumbu X dan Y, terus ngeplot tiap baris data sebagai satu titik.
Gunanya satu: ngelihat apakah dua angka itu punya hubungan. Diskon naik, penjualan ikut naik nggak? Umur pelanggan makin tua, belanjaannya makin gede nggak?
Chart ini kelihatan sederhana, tapi paling sering disalahbaca. Di bawah ini cara bacanya yang bener, plus jebakan yang bikin banyak orang salah ambil keputusan.
Apa itu scatter plot?
Scatter plot (diagram pencar) adalah chart yang nunjukin hubungan antara dua variabel numerik. Sumbu X buat variabel pertama, sumbu Y buat variabel kedua, dan tiap titik mewakili satu data.
Contoh: kamu punya 200 transaksi. Sumbu X = besarnya diskon, sumbu Y = jumlah barang terbeli. Tiap transaksi jadi satu titik. Dari sebaran 200 titik itu, kamu bisa lihat apakah diskon gede bikin orang beli lebih banyak.
Bedanya sama line chart: line chart nunjukin perubahan sepanjang waktu, scatter plot nunjukin hubungan antar dua ukuran. Waktu nggak wajib ada di scatter plot.
Gimana cara baca scatter plot?
Ada 4 hal yang kamu cari, urut dari yang paling penting.
1. Arah
Titiknya naik dari kiri bawah ke kanan atas? Itu korelasi positif — X naik, Y ikut naik.
Turun dari kiri atas ke kanan bawah? Korelasi negatif — X naik, Y malah turun.
Berantakan tanpa arah jelas? Kemungkinan besar nggak ada hubungan linier.
2. Kekuatan
Titiknya nempel rapat di sekitar satu garis? Hubungannya kuat.
Titiknya nyebar jauh tapi masih agak miring? Hubungannya lemah — ada kecenderungan, tapi banyak pengecualian.
3. Bentuk
Nggak semua hubungan berbentuk garis lurus. Kadang titiknya bikin lengkungan: naik terus melandai, atau naik terus turun lagi.
Ini penting. Kalau kamu cuma ngukur korelasi pakai angka tanpa lihat scatter plot-nya, hubungan lengkung bakal kebaca "nggak ada korelasi" padahal ada.
4. Outlier
Titik yang sendirian jauh dari gerombolan. Ini yang paling sering jadi temuan berharga — bisa transaksi salah input, bisa juga pelanggan istimewa yang perlu kamu pelajari.
Pola korelasi yang perlu kamu kenali
| Pola | Bentuk titik | Contoh |
|---|---|---|
| Korelasi positif kuat | Naik, rapat di satu garis | Jumlah barang vs total belanja |
| Korelasi positif lemah | Naik, tapi nyebar | Umur pelanggan vs nilai transaksi |
| Korelasi negatif | Turun dari kiri atas | Harga vs jumlah terjual |
| Nggak ada korelasi | Gumpalan acak | Nomor antrean vs nilai belanja |
| Non-linier | Lengkung atau U | Diskon vs margin total |
| Bergerombol | 2-3 kumpulan terpisah | Belanja grosir vs eceran dalam satu chart |
Pola "bergerombol" itu sinyal bagus. Artinya data kamu sebenarnya terdiri dari dua kelompok berbeda yang perlu dianalisis terpisah.
Contoh kasus: diskon vs margin di toko_berkah
Aku ambil dataset toko_berkah dari ngulikdata — UMKM retail dengan 6.240 transaksi selama 2025.
Pertanyaannya: apakah diskon gede bikin margin total naik? Logikanya masuk akal — diskon narik lebih banyak pembeli, jumlah terjual naik, margin total ikut naik walaupun margin per unit turun.
Sumbu X = persentase diskon (0% sampai 40%). Sumbu Y = margin rupiah per transaksi.
Hasilnya bukan garis lurus, tapi lengkung:
- Diskon 0-15%: margin per transaksi naik dari rata-rata Rp14.200 ke Rp21.800. Jumlah barang per transaksi naik dari 2,1 jadi 3,4.
- Diskon 15-25%: margin mentok di sekitar Rp22.000. Naiknya jumlah barang nggak nutup turunnya margin per unit.
- Diskon di atas 25%: margin anjlok ke rata-rata Rp9.600. Orang beli lebih banyak, tapi toko rugi tipis di tiap barang.
Titik baliknya ada di sekitar 18% diskon. Di atas itu, tiap tambahan diskon malah ngurangin cuan.
Kalau aku cuma ngitung angka korelasi tanpa gambar scatter plot-nya, hasilnya bakal mendekati nol — dan kesimpulannya salah: "diskon nggak ngaruh ke margin". Padahal ngaruh banget, cuma bentuknya lengkung.
Ini alasan kenapa scatter plot wajib dilihat sebelum nyimpulin apa-apa dari angka korelasi.
Gimana cara bikin scatter plot?
Google Sheets
- Blok dua kolom angka. Kolom kiri jadi sumbu X, kolom kanan jadi sumbu Y.
- Klik Insert → Chart.
- Di panel Chart type, pilih Scatter chart.
- Buat garis tren: tab Customize → Series → centang Trendline.
Looker Studio
Tambah chart, pilih tipe Scatter. Isi Dimension dengan kolom identitas (misal id_produk), lalu isi Metric X dan Metric Y dengan dua angka yang mau kamu bandingin.
Detail konfigurasinya ada di dokumentasi resmi Looker Studio.
Excel
Blok data → Insert → Charts → Scatter (X, Y). Buat garis tren, klik kanan salah satu titik → Add Trendline.
Kesalahan umum baca scatter plot
Nyimpulin sebab-akibat dari korelasi. Ini nomor satu. Es krim dan kasus tenggelam sama-sama naik pas musim panas, tapi es krim nggak bikin orang tenggelam. Ada variabel ketiga yang nyetir keduanya. Kalau mau buktiin sebab-akibat, kamu butuh eksperimen atau A/B test.
Narik kesimpulan dari 8 titik. Data sedikit gampang keliatan berpola padahal cuma kebetulan. Minimal 30 titik sebelum kamu berani bilang "ada hubungan".
Buang outlier tanpa dicek dulu. Titik nyempil itu bisa jadi salah input, bisa juga pelanggan korporat yang belanja 50 juta sekali order. Yang kedua justru info paling berharga di dataset kamu.
Maksa garis lurus di data lengkung. Kayak kasus diskon tadi. Lihat bentuknya dulu, baru pilih model.
Titik numpuk sampai jadi gumpalan hitam. Kalau datamu lebih dari 5.000 baris, turunin opacity titik jadi 30% atau ganti ke heatmap. Lebih lanjut soal milih chart, cek panduan jenis chart visualisasi data.
FAQ
Kapan harus pakai scatter plot, bukan bar chart?
Pakai scatter plot kalau kamu mau lihat hubungan antara dua angka, misal diskon versus jumlah terjual. Pakai bar chart kalau mau bandingin nilai antar kategori, misal omzet per kota. Patokannya: dua sumbu numerik berarti scatter plot, satu sumbu kategori berarti bar chart.
Apa artinya kalau titiknya berantakan tanpa pola?
Artinya dua variabel itu kemungkinan besar nggak berhubungan secara linier. Ini temuan yang berguna, bukan kegagalan. Kalau kamu nyangka diskon ningkatin penjualan tapi scatter plot-nya berantakan, asumsi kamu perlu diuji lagi. Kadang polanya ada tapi bentuknya lengkung.
Berapa banyak data minimal buat bikin scatter plot?
Minimal sekitar 30 titik biar polanya bisa dipercaya. Di bawah itu, sebaran titiknya gampang keliatan berpola padahal kebetulan. Kalau titiknya lebih dari 5.000, titik bakal numpuk jadi gumpalan — turunin opacity atau ganti ke heatmap.
Apa bedanya korelasi sama sebab-akibat?
Korelasi cuma bilang dua angka bergerak bareng. Sebab-akibat bilang yang satu bikin yang lain berubah. Scatter plot cuma bisa nunjukin korelasi. Buat buktiin sebab-akibat kamu butuh eksperimen atau A/B test. Baca juga definisi korelasi di glossary.
Gimana cara bikin scatter plot di Google Sheets?
Blok dua kolom angka, kolom kiri jadi sumbu X dan kolom kanan jadi sumbu Y. Klik Insert lalu Chart, dan pilih Scatter chart di panel Chart type. Buat nambah garis tren, buka tab Customize, masuk ke Series, centang Trendline.
Yang perlu dibawa pulang
Tiga poin:
- Scatter plot jawab satu pertanyaan: apakah dua angka ini bergerak bareng?
- Lihat bentuknya sebelum percaya angka korelasi. Hubungan lengkung sering kebaca "nggak ada korelasi" padahal ada.
- Korelasi bukan bukti sebab-akibat. Titik yang naik bareng belum tentu saling nyebabin.
Mau langsung praktek? Buka data penjualan kamu, ambil kolom harga dan jumlah terjual, bikin scatter plot-nya. Lima menit, dan kamu bakal nemu pola yang selama ini nggak keliatan di tabel.
Lanjut baca cara bikin dashboard Looker Studio buat masukin scatter plot kamu ke laporan yang beneran dipakai orang.
Mau praktek langsung? Mulai latihan SQL gratis
Latihan interaktif, langsung di browser.
Artikel Terkait
Cara Membuat Dashboard di Google Sheets Tanpa Tools Tambahan
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 vs Laporan: Bedanya dan Kapan Bikin yang Mana
Dashboard buat mantau angka yang berubah tiap hari. Laporan buat jawab satu pertanyaan sekali dan tuntas. Salah pilih, kerjaanmu kebuang.
KPI Keuangan: Metrik yang Dibaca CFO Setiap Bulan
Delapan KPI keuangan yang beneran dibuka CFO tiap bulan, rumusnya, dan cara nyusunnya jadi satu dashboard yang kebaca dalam 90 detik.