Pada tugas ini, saya menggunakan dataset selain Iris, yaitu mtcars. Dataset ini memuat informasi tentang performa kendaraan.
# Memuat dataset swiss
data <- mtcars
head(data)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1Dataset mtcars berisi data spesifikasi teknis dan performa 32 mobil dengan kolom-kolom sebagai berikut: mpg (efisiensi bahan bakar dalam mil per galon), cyl (jumlah silinder mesin), disp (volume silinder dalam inci kubik), hp (tenaga kuda maksimum), drat (rasio gigi penggerak belakang), wt (berat kendaraan dalam ribu pon), qsec (waktu akselerasi untuk menempuh 1/4 mil dalam detik), vs (bentuk mesin: 0 untuk V-shaped, 1 untuk straight), am (jenis transmisi: 0 untuk otomatis, 1 untuk manual), gear (jumlah gigi transmisi), dan carb (jumlah karburator), sehingga memungkinkan untuk menganalisis efisiensi bahan bakar, performa mesin, serta perbedaan karakteristik antar mobil.
library(dplyr)## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.4.2##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionsummary_data <- data %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(Mean_mpg = mean(mpg))
summary_data## # A tibble: 3 × 2
## cyl Mean_mpg
## <dbl> <dbl>
## 1 4 26.7
## 2 6 19.7
## 3 8 15.1# Mengurutkan berdasarkan mpg secara menurun
arranged_data <- data %>%
arrange(desc(mpg))
head(arranged_data)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
## Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
## Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
## Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
## Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
## Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2# Memfilter mobil dengan mpg lebih besar dari 20
filtered_data <- data %>%
filter(mpg > 20)
head(filtered_data)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
## Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2# Menambahkan kolom baru untuk konversi mpg ke km/l (1 mpg = 0.425144 km/l)
mutated_data <- data %>%
mutate(km_per_l = mpg * 0.425144)
head(mutated_data)## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb km_per_l
## Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 8.928024
## Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 8.928024
## Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 9.693283
## Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 9.098082
## Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 7.950193
## Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 7.695106# Memilih kolom tertentu (mpg, cyl, hp)
selected_data <- data %>%
select(mpg, cyl, hp)
head(selected_data)## mpg cyl hp
## Mazda RX4 21.0 6 110
## Mazda RX4 Wag 21.0 6 110
## Datsun 710 22.8 4 93
## Hornet 4 Drive 21.4 6 110
## Hornet Sportabout 18.7 8 175
## Valiant 18.1 6 105# Menghitung rata-rata hp untuk mobil dengan mpg > 20
combined_data <- data %>%
filter(mpg > 20) %>%
summarise(Mean_hp = mean(hp))
combined_data## Mean_hp
## 1 88.5