Lewati ke konten utama

Tutorial PCH di R

Dalam tutorial ini, pelajari tentang plot character (PCH) di R.
Diperbarui 28 Sep 2026  · 5 mnt Baca

Jelajahi bersama AI

ChatGPTClaudePerplexity

Plot character atau pch adalah argumen standar untuk menentukan karakter yang akan dipetakan pada sejumlah fungsi R.

Teks penjelas dapat ditambahkan ke plot dalam beberapa bentuk berbeda, termasuk label sumbu, judul, legenda, atau teks yang ditambahkan langsung pada plot. Fungsi grafik dasar di R biasanya membuat label sumbu secara default, meskipun ini dapat ditimpa melalui argumen xlab() yang memungkinkan kita memberikan label sumbu-x sendiri dan ylab() yang memungkinkan kita memberikan label sumbu-y sendiri.

Beberapa fungsi grafik dasar juga menyediakan judul default, tetapi ini juga dapat ditimpa seperti yang terlihat di sini:

library(MASS)
par(mfrow = c(1, 2))
plot(density(geyser$waiting))
plot(density(geyser$waiting), main = "Estimated density: \n Old Faithful waiting times")
Tutorial PCH di R

Plot di sebelah kiri menggunakan judul default yang dikembalikan oleh fungsi density, yang memberi tahu kita bahwa plot dibuat oleh fungsi ini menggunakan opsi bawaannya dan juga memberikan spesifikasi R untuk variabel yang kerapatannya sedang kita plot. Pada plot sebelah kanan, judul default ini ditimpa dengan menentukan argumen opsional main. Perhatikan bahwa dengan menyertakan karakter return, backslash n, kita membuat judul dua baris dalam string karakter ini.

text() Function

Seperti fungsi lines dan points, text adalah fungsi grafis tingkat rendah yang memungkinkan kita menambahkan teks penjelas ke plot yang sudah ada. Untuk melakukan ini, kita harus menentukan nilai untuk x dan y, yaitu koordinat pada plot tempat teks harus muncul, serta labels, sebuah vektor karakter yang menentukan teks yang akan ditambahkan.

text(x, y, adj)
Tutorial PCH di R

Secara default, teks yang ditambahkan ke plot dipusatkan pada nilai x yang ditentukan, tetapi argumen opsional adj dapat digunakan untuk memodifikasi perataannya.

Perlu dicatat bahwa argumen adj pada fungsi text() menentukan penempatan horizontal teks, dan dapat mengambil nilai apa pun antara 0 (rata kiri) dan 1 (rata kanan). Bahkan, argumen ini dapat mengambil nilai di luar rentang tersebut. Artinya, membuat nilai ini negatif menyebabkan teks mulai di sebelah kanan posisi x yang ditentukan. Demikian pula, membuat adj lebih besar dari 1 menyebabkan teks berakhir di sebelah kiri posisi x.

library(MASS)
plot(UScereal$fibre)
text(5, 28, "<-- Outliers [left-justified text at (5, 28)]", adj = 0)
text(65, 23, "[Right-justified text at (65, 23)]", adj = 1, col = "red")
text(5, 28, "[Centered text (default) at (31, 18)]", col = "blue")
Tutorial PCH di R

Font, Orientasi, dan Fitur Teks Lainnya

Di bawah ini kita melihat beberapa cara tampilan teks yang ditambahkan dapat diubah melalui argumen opsional pada fungsi text. Secara default, teks dibuat secara horizontal melintasi halaman, tetapi ini dapat diubah dengan argumen srt, yang menentukan sudut orientasi terhadap sumbu horizontal.

Berikutnya, teks berwarna merah miring ke atas sebagai hasil dari penentuan srt sebagai nilai positif 30 derajat, sedangkan teks berwarna hijau miring ke bawah dengan menentukan srt sama dengan -45.

Kita juga dapat menentukan warna teks dengan argumen col, dan teks merah menunjukkan bahwa kita dapat mengubah ukuran teks dengan argumen cex. Dengan menentukan cex = 1.2, kita menentukan teks 20% lebih besar dari normal.

Karakteristik teks lain yang dimodifikasi dalam contoh ini adalah jenis huruf (font), yang diatur oleh argumen font. Nilai default adalah font = 1, yang menentukan teks normal, sementara font = 2 menentukan huruf tebal, font = 3 menentukan huruf miring, dan font = 4 menentukan huruf tebal dan miring sekaligus.

library(MASS)
plot(Boston$rad)

# "Inner city" with adjusted colour and rotation
text(350, 24, adj = 1, "Inner city? -->", srt = 30, font = 2, cex = 1.2, col = "red")

# "Suburbs" with adjusted colour and rotation
text(100, 15, "Suburbs? -->", srt = -45, font = 3, col = "green")

title("Text with varying orientations, fonts, sizes & colors")
Tutorial PCH di R

Mengatur Posisi, Ukuran, dan Font Teks

Pada contoh berikut, Anda akan:

  • Membuat plot MPG.city vs. Horsepower dari data frame Cars93, dengan data direpresentasikan sebagai lingkaran kosong (pch default).
  • Membuat variabel index3 menggunakan fungsi which() yang mengidentifikasi nomor baris yang memuat semua mobil dengan 3 silinder.
  • Menggunakan fungsi points() untuk melapiskan lingkaran solid, pch = 16, di atas semua titik dalam plot yang mewakili mobil 3 silinder.
  • Menggunakan fungsi text() dengan variabel Make seperti sebelumnya untuk menambahkan label di sebelah kanan mobil 3 silinder, tetapi kini gunakan adj = 0.2 untuk memindahkan label lebih ke kanan, gunakan argumen cex untuk memperbesar ukuran label sebesar 20 persen, dan gunakan argumen font untuk membuat label tebal miring.
# Plot MPG.city vs. Horsepower as open circles
plot(Cars93$Horsepower, Cars93$MPG.city)

# Create index3, pointing to 3-cylinder cars
index3 <- which(Cars93$Cylinders == 3)

# Highlight 3-cylinder cars as solid circles
points(Cars93$Horsepower[index3],
       Cars93$MPG.city[index3],
       pch = 16)

# Add car names, offset from points, with larger bold text
text(Cars93$Horsepower[index3],
     Cars93$MPG.city[index3],
     Cars93$Make[index3],
     adj = -0.2, cex = 1.2, font = 4)

Saat kita menjalankan kode di atas, akan dihasilkan keluaran berikut:

Tutorial PCH di R

Coba sendiri.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang menambahkan teks ke plot, silakan lihat video dari kursus kami Data Visualization in R.

Konten ini diambil dari kursus DataCamp Data Visualization in R oleh Ronald Pearson.

Topik
R
Data Science
Visualisasi Data

Kursus R

{count, plural, one {Kursus} other {Kursus}}

Pengantar R

{hours} jam
3.1M
Kuasai dasar analisis data di R, termasuk vectors, lists, dan data frames, lalu praktikkan R dengan data sets nyata.
Lihat DetailRight Arrow
Mulai Kursus
Lihat SelengkapnyaRight Arrow
Terkait

{count, plural, one {blog} other {blogs}}

Tutorial Korelasi di R

Dapatkan pengenalan dasar-dasar korelasi di R: pelajari lebih lanjut tentang koefisien korelasi, matriks korelasi, plotting korelasi, dan sebagainya.
David Woods's photo

David Woods

13 mnt

{count, plural, one {blog} other {blogs}}

Spaghetti Plot dan Jalur Badai

Temukan alasan mengapa Anda sebaiknya (tidak) menggunakan spaghetti plot untuk menyampaikan ketidakpastian jalur prediksi badai serta dampaknya terhadap interpretasi.
Hugo Bowne-Anderson's photo

Hugo Bowne-Anderson

13 mnt

{count, plural, one {blog} other {blogs}}

40 Pertanyaan Wawancara DBMS Teratas di 2026

Kuasai pertanyaan wawancara basis data, dari konsep SQL dasar hingga skenario desain sistem tingkat lanjut. Panduan mendalam ini mencakup semua yang Anda perlukan untuk sukses di wawancara DBMS dan meraih peran berikutnya.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

15 mnt

{count, plural, one {blog} other {blogs}}

12 Alternatif ChatGPT Terbaik yang Bisa Anda Coba pada 2026

Artikel ini menyajikan daftar alternatif ChatGPT yang akan meningkatkan produktivitas Anda.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

14 mnt

Lihat SelengkapnyaLihat Selengkapnya