Visualisasi Data dengan Python
Lima belas pelajaran membuat grafik dari data Toko Nusantara dengan matplotlib: memilih jenis grafik sesuai pertanyaan, Figure dan Axes, judul dan legenda, lima jenis grafik, grafik dari DataFrame pandas, warna dan label nilai, beberapa grafik dalam satu gambar, sampai menyimpan PNG untuk laporan. Setiap latihan dinilai dari isi grafiknya — tinggi batang, data garis, judul — bukan dari kemiripan gambar.
15 pelajaran · ±198 menit · gratis sampai selesai
Materinya gratis sampai selesai. Pelajaran pertama bisa dicoba tanpa akun; pelajaran berikutnya butuh akun supaya progres, draft kode, dan sertifikatmu tersimpan.
Bawa pulang keterampilannya
Yang akan kamu bisa setelah kelas ini
- Memilih jenis grafik yang menjawab pertanyaan: tren, perbandingan, sebaran, hubungan, atau proporsi.
- Membuat grafik garis, batang, histogram, pencar, dan lingkaran dengan Figure dan Axes matplotlib.
- Melengkapi grafik dengan judul, label sumbu, legenda, warna penanda, dan label nilai.
- Menggambar ringkasan DataFrame pandas, menyusun beberapa panel, dan menyimpan grafik sebagai PNG.
Untuk siapa
Orang yang sudah bisa menulis kode Python dasar dan ingin menyajikan angka penjualan, absensi, atau nilai dalam bentuk grafik.
Prasyarat
Python dari Nol, Analisis Data dengan Python (modul 3 memakai groupby pandas)
Alat yang perlu disiapkan
- Browser modern di komputer. Python dan matplotlib dimuat sekali (±24 MB, ±29 MB bila pandas ikut) lalu tersimpan di cache.
Tempat berlatih
Coba, periksa, lalu lanjutkan.
Visualisasi Data dengan Python punya 45 latihan yang menyatu dengan 15 pelajaran. Jawaban diperiksa langsung di halaman materi dan petunjuk dibuka bertahap saat kamu membutuhkannya.
Mulai dari pelajaran pertama
Pertanyaan menentukan jenis grafik · 13 menit
Buka tempat berlatihPelajaran pertama dapat dicoba tanpa akun. Masuk agar progres dan jawabanmu tersimpan.
Kurikulum
3 modul · 15 pelajaran · ±198 menit
Pelajaran boleh dibuka langsung; tidak ada urutan yang dikunci.
Pertanyaan yang sering muncul
- Apakah perlu memasang Python atau Jupyter?
- Tidak. Python dan matplotlib berjalan di browser lewat Pyodide. Grafik yang dibuat kodemu tampil langsung di bawah editor, dan tidak ada data yang dikirim ke server kami selain hasil test.
- Bagaimana grafik dinilai kalau bentuknya bisa berbeda-beda?
- Yang diperiksa isi grafiknya: data pada garis, tinggi atau lebar batang, jumlah potongan lingkaran, teks judul dan label, serta berkas yang disimpan. Warna bawaan dan ukuran huruf tidak dinilai kecuali soal memintanya.
- Kenapa tidak memakai seaborn atau plotly?
- matplotlib adalah dasar yang dipakai pandas dan seaborn untuk menggambar, dan hanya matplotlib yang ikut di-host di situs ini. Setelah paham Figure dan Axes, perintah seaborn tinggal dipelajari sebagai lapisan di atasnya.
Diadaptasi dari
- Software Carpentry — Plotting and Programming in Python (episode Plotting) oleh Software Carpentry dan para kontributornya, lisensi CC-BY-4.0. Perubahan: Urutan episode 09-plotting (grafik garis sederhana, label sumbu, grafik dari DataFrame, scatter, menyimpan gambar) diadaptasi dan ditulis ulang dalam Bahasa Indonesia; dataset gapminder diganti data penjualan Toko Nusantara; gaya pyplot diganti gaya Figure/Axes; latihan diubah menjadi test assert yang membaca objek Axes.
- Data Carpentry — Data Analysis and Visualization in Python for Ecologists oleh Data Carpentry dan para kontributornya, lisensi CC-BY-4.0. Perubahan: Gagasan episode visualisasi — meringkas DataFrame dulu lalu menggambar hasil ringkasannya, serta beberapa panel dalam satu gambar — dipakai ulang dengan matplotlib dan pandas, bukan plotnine; data survei hewan diganti transaksi penjualan.
- Microsoft — Data Science for Beginners (bagian 3, Data Visualization) oleh Microsoft dan para kontributornya, lisensi MIT. Perubahan: Pembagian pelajaran 09–13 (kuantitas, distribusi, proporsi, hubungan, grafik yang bermakna) dijadikan kerangka modul dua; tabel pemilihan jenis grafik dan bagian grafik menyesatkan ditulis ulang dengan contoh Indonesia; seaborn tidak dipakai.
- Kaggle learntools — Data Visualization oleh Kaggle dan para kontributornya, lisensi Apache-2.0. Perubahan: Bentuk latihan bertahap (membuat grafik, lalu memeriksa isinya secara otomatis) diadaptasi; pemeriksa seaborn diganti test assert atas objek Axes matplotlib dan dataset diganti data Indonesia.
Setelah kelas ini
Jalur yang memuat kelas ini
Revisi materi terakhir: 2026-09-26. Laporan kesalahan bisa dikirim dari setiap halaman pelajaran.