=== MEMULAI R

rm(list=ls()) # Menghapus semua dataset dan variabel
graphics.off() # Menutup semua grafiks'

=== MEMANGGIL DATA

setwd("D:/kerja things")
aset <- read.csv("Aset.csv", sep=',')
aset <- data.frame(aset)
str(aset)
## 'data.frame':    25 obs. of  3 variables:
##  $ Tahun: int  2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 ...
##  $ Bank : chr  "Mandiri" "Mandiri" "Mandiri" "Mandiri" ...
##  $ Aset : int  1202252094 1318246335 1429334484 1355555571 1570332063 1296898292 1416758840 1610065344 1678097734 1865639010 ...

== MENGUBAH TIPE DATA

aset$Tahun <- as.numeric(aset$Tahun)
aset$Bank <- as.factor(aset$Bank)
aset$Aset <- as.numeric(aset$Aset)
str(aset)
## 'data.frame':    25 obs. of  3 variables:
##  $ Tahun: num  2018 2019 2020 2021 2022 ...
##  $ Bank : Factor w/ 5 levels "BCA","BNI","BRI",..: 5 5 5 5 5 3 3 3 3 3 ...
##  $ Aset : num  1.20e+09 1.32e+09 1.43e+09 1.36e+09 1.57e+09 ...

== PERBANDINGAN PERTUMBUHAN ASET PADA 5 BANK TERBESAR DI INDONESIA

library(ggplot2)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.2
linechart <- ggplot(data=aset, aes(x = Tahun,  y= Aset,  color=Bank, group=Bank)) + geom_line() + 
  labs(tittle="Pertumbuhan Jumlah Aset Tahun 2018-2022", x="Bank", y="Jumlah Aset (juta rupiah)")

print(linechart)

== PERBANDINGAN RATA-RATA ASET PADA 5 BANK TERBESAR DI INDONESIA

p1 <- aggregate(x=list(Aset=aset$Aset), FUN=mean, by = list(Bank=aset$Bank))
#Plot grafik bar chart
barchart <- ggplot(data=p1, aes(x= Bank, y=Aset, fill=Bank, label=Aset)) +
  geom_bar(stat = "identity") + 
  labs(tittle="Rata-rata Aset Tahun 2018-2022", x="Bank", 
       y="Rata-rata Aset (juta rupiah)") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle=45,vjust = 0.5), 
        plot.title = element_text(hjust=0.5)) + 
  geom_text(position = position_dodge(1.2))
barchart
## Warning: `position_dodge()` requires non-overlapping x intervals

=== MEMANGGIL DATA

setwd("D:/kerja things")
digibank <- read.csv("digibank.csv", sep=',')
digibank <- data.frame(digibank)
str(digibank)
## 'data.frame':    15 obs. of  4 variables:
##  $ Tahun           : int  2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 ...
##  $ Bank            : chr  "Mandiri" "Mandiri" "Mandiri" "Mandiri" ...
##  $ Jumlah_Transaksi: num  1602 1249 1074 1224 1994 ...
##  $ Volume_Transaksi: num  705 925 1203 1640 2435 ...

== MENGUBAH TIPE DATA

digibank$Tahun <- as.numeric(digibank$Tahun)
digibank$Bank <- as.factor(digibank$Bank)
digibank$Jumlah_Transaksi <- as.numeric(digibank$Jumlah_Transaksi)
digibank$Volume_Transaksi <- as.numeric(digibank$Volume_Transaksi)
str(digibank)
## 'data.frame':    15 obs. of  4 variables:
##  $ Tahun           : num  2018 2019 2020 2021 2022 ...
##  $ Bank            : Factor w/ 3 levels "BCA","BRI","Mandiri": 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 ...
##  $ Jumlah_Transaksi: num  1602 1249 1074 1224 1994 ...
##  $ Volume_Transaksi: num  705 925 1203 1640 2435 ...

== PLOT PERTUMBUHAN DIGITAL BANKING PADA 3 BANK TERBESAR DI INDONESIA

line1 <- ggplot(data=digibank, aes(x = Tahun,  y= Jumlah_Transaksi,  
                                   color=Bank, group=Bank)) + 
  geom_line() + 
  labs(tittle="Pertumbuhan Jumlah Transaksi Digital Banking Tahun 2018-2022", 
       x="Bank", y="Jumlah Transaksi (juta)")
line1 

line2 <- ggplot(data=digibank, aes(x = Tahun,  y= Volume_Transaksi,  
                                   color=Bank, group=Bank)) + 
  geom_line() + 
  labs(tittle="Pertumbuhan Volume Transaksi Digital Banking Tahun 2018-2022", 
       x="Bank", y="Volume Transaksi (triliun)")
line2

=== MEMANGGIL DATA

setwd("D:/kerja things")
digital_banking <- read.csv("digital banking.csv", sep=',')
digital_banking <- data.frame(digital_banking)
str(digital_banking)
## 'data.frame':    30 obs. of  4 variables:
##  $ Tahun : int  2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 ...
##  $ Bank  : chr  "Mandiri" "Mandiri" "Mandiri" "Mandiri" ...
##  $ Segmen: chr  "Jumlah Transaksi (juta)" "Jumlah Transaksi (juta)" "Jumlah Transaksi (juta)" "Jumlah Transaksi (juta)" ...
##  $ Jumlah: num  1602 1249 1074 1224 1994 ...

== MENGUBAH TIPE DATA

digital_banking$Tahun <- as.numeric(digital_banking$Tahun)
digital_banking$Bank <- as.factor(digital_banking$Bank)
digital_banking$Segmen <- as.factor(digital_banking$Segmen)
digital_banking$Jumlah <- as.numeric(digital_banking$Jumlah)
str(digital_banking)
## 'data.frame':    30 obs. of  4 variables:
##  $ Tahun : num  2018 2019 2020 2021 2022 ...
##  $ Bank  : Factor w/ 3 levels "BCA","BRI","Mandiri": 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 ...
##  $ Segmen: Factor w/ 2 levels "Jumlah Transaksi (juta)",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Jumlah: num  1602 1249 1074 1224 1994 ...

== PERBANDINGAN TRANSAKSI DIGITAL BANKING PADA 3 BANK TERBESAR DI INDONESIA

p2 <- aggregate(x=list(Jumlah=digital_banking$Jumlah), 
               FUN=sum, 
               by = list(Bank=digital_banking$Bank,
                         Segmen=digital_banking$Segmen))

#Plot grafik
barplot <- ggplot(data=p2, aes(x = Bank, y=Jumlah, 
                               fill=Segmen, label = Jumlah)) + 
  geom_bar(stat="identity", position="dodge") + 
  labs(title="Transaksi Digital Banking Berdasarkan Jenis Segmen pada Tahun 2018-2022", 
       x="Bank", y="Transaksi") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle=45,vjust = 0.5), 
        plot.title = element_text(hjust=0.5)) + 
  geom_text(position = position_dodge(1))
barplot + facet_wrap( ~ Segmen, ncol=1)