# Nakafa Framework: LLM

URL: /id/subject/high-school/11/mathematics/statistics/scatter-diagram
Source: https://raw.githubusercontent.com/nakafaai/nakafa.com/refs/heads/main/packages/contents/subject/high-school/11/mathematics/statistics/scatter-diagram/id.mdx

Output docs content for large language models.

---

import { ScatterDiagram } from "@repo/design-system/components/contents/scatter-diagram";

export const metadata = {
  title: "Diagram Pencar atau Diagram Scatter",
  description: "Buat diagram pencar untuk memvisualisasikan hubungan antar dua variabel. Identifikasi pola korelasi positif, negatif, dan tanpa korelasi dari titik data.",
  authors: [{ name: "Nabil Akbarazzima Fatih" }],
  date: "04/30/2025",
  subject: "Statistika",
};

## Apa Itu Diagram Pencar?

Diagram Pencar (Scatter Diagram) itu seperti peta yang menunjukkan hubungan antara dua jenis data. Misalnya, kita mau lihat hubungan antara lama waktu belajar (sumbu X) dengan nilai ujian (sumbu Y).

Setiap titik di diagram mewakili satu pasangan data (misalnya, data satu siswa). Dengan melihat pola titik-titiknya, kita bisa mengerti hubungannya.

### Kapan Diagram Pencar Digunakan?

Diagram Pencar paling cocok dipakai kalau kita ingin:

- Melihat apakah ada **hubungan (korelasi)** antara **dua variabel numerik (angka)**. (Contoh: hubungan antara tinggi badan dan berat badan, atau lama belajar dan nilai.)
- Melihat **pola** dari hubungan tersebut (apakah positif, negatif, atau tidak ada pola).

Ini berbeda dengan diagram lain:

- **Diagram Batang:** Bagus untuk membandingkan jumlah atau nilai antar **kategori** (misal: jumlah siswa per kelas).
- **Diagram Garis:** Bagus untuk melihat **tren** data seiring **waktu** atau urutan tertentu (misal: perubahan suhu harian).
- **Diagram Lingkaran (Pie Chart):** Bagus untuk menunjukkan **proporsi** atau bagian dari keseluruhan (misal: persentase jenis buah favorit).

Jadi, kalau fokus utamamu adalah **melihat hubungan antara dua set angka**, diagram pencar adalah pilihan yang tepat!

## Contoh Diagram Pencar dan Pola Korelasi

Mari kita lihat beberapa contoh diagram pencar dengan pola yang berbeda:

### Korelasi Positif

Kalau titik-titik cenderung naik dari kiri bawah ke kanan atas, itu artinya ada **korelasi positif**. Semakin besar nilai X, nilai Y juga cenderung semakin besar.

<ScatterDiagram
  title="Hubungan Lama Belajar (Jam) dan Nilai Ujian"
  description="Semakin lama belajar, nilai ujian cenderung semakin tinggi, meskipun tidak selalu sempurna."
  xAxisLabel="Lama Belajar (Jam)"
  yAxisLabel="Nilai Ujian"
  datasets={[
    {
      name: "Siswa",
      color: "var(--chart-1)",
      points: [
        { x: 1, y: 60 },
        { x: 1.5, y: 68 },
        { x: 2, y: 65 },
        { x: 2.5, y: 75 },
        { x: 3, y: 72 },
        { x: 3.5, y: 80 },
        { x: 4, y: 85 },
        { x: 4, y: 82 },
        { x: 4.5, y: 90 },
        { x: 5, y: 88 },
        { x: 5.5, y: 95 },
        { x: 6, y: 92 },
      ],
    },
  ]}
/>

### Korelasi Negatif

Kalau titik-titik cenderung turun dari kiri atas ke kanan bawah, itu artinya ada **korelasi negatif**. Semakin besar nilai X, nilai Y malah cenderung semakin kecil.

<ScatterDiagram
  title="Hubungan Usia Mobil (Tahun) dan Harga Jual (Puluh Juta)"
  description="Semakin tua usia mobil, harga jualnya cenderung semakin rendah."
  xAxisLabel="Usia Mobil (Tahun)"
  yAxisLabel="Harga Jual (Puluh Juta Rupiah)"
  datasets={[
    {
      name: "Mobil Bekas",
      color: "var(--chart-2)",
      points: [
        { x: 1, y: 25 },
        { x: 2, y: 22 },
        { x: 2, y: 23 },
        { x: 3, y: 20 },
        { x: 4, y: 18 },
        { x: 4, y: 19 },
        { x: 5, y: 15 },
        { x: 6, y: 14 },
        { x: 7, y: 12 },
        { x: 8, y: 10 },
      ],
    },
  ]}
/>

### Tidak Ada Korelasi (dengan 2 Grup)

Kalau titik-titiknya tersebar acak tanpa pola yang jelas, itu artinya **tidak ada korelasi** atau korelasinya sangat lemah. Kita juga bisa menampilkan grup yang berbeda dalam satu diagram.

<ScatterDiagram
  title="Hubungan Tinggi Badan (cm) dan Waktu Lari 100m (detik) untuk Dua Sekolah"
  description="Tidak ada korelasi antara tinggi badan dan kecepatan lari, dengan data dari dua sekolah berbeda."
  xAxisLabel="Tinggi Badan (cm)"
  yAxisLabel="Waktu Lari 100m (detik)"
  xAxisDomain="min-max"
  datasets={[
    {
      name: "Sekolah A",
      color: "var(--chart-3)", // Warna untuk Sekolah A
      points: [
        { x: 165, y: 13.5 },
        { x: 170, y: 13.1 },
        { x: 172, y: 13.8 },
        { x: 175, y: 12.9 },
        { x: 178, y: 13.3 },
        { x: 180, y: 12.8 },
        { x: 182, y: 13.6 },
      ],
    },
    {
      name: "Sekolah B",
      color: "var(--chart-5)", // Warna untuk Sekolah B
      points: [
        { x: 168, y: 13.9 },
        { x: 171, y: 13.0 },
        { x: 174, y: 13.5 },
        { x: 176, y: 13.2 },
        { x: 179, y: 12.7 },
        { x: 181, y: 14.0 },
        { x: 185, y: 13.1 },
      ],
    },
  ]}
/>

Jadi, dengan melihat arah sebaran titik-titik pada diagram pencar, kita bisa mendapatkan gambaran awal tentang bagaimana dua variabel saling berhubungan, bahkan untuk grup data yang berbeda sekalipun.
