1 Persiapan

1.1 Install dan panggil Library yang akan digunakan

# install.packages("esquisse") 
# install.packages("fastmap")
# install.packages("gapminder")

# Memuat package
library(ggplot2)
library(fastmap)
library(esquisse)
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(gapminder)

2 Data Gapminder

2.1 Filter dan pengolahan data

Data yang digunakan adalah data rata-rata harapan hidup (lifeExp) untuk setiap benua pada tahun 2007

life_exp_2007 <- gapminder %>%
  filter(year == 2007) %>%      # Filter data 2007
  group_by(continent) %>%       # Filter data benua
  summarise(lifeExp = mean(lifeExp)) %>%   # Hitung rata-rata harapan hidup
  arrange(lifeExp) %>%          # Mengurutkan data dari yang terkecil - terbesar
  mutate(continent = factor(continent, levels = continent))

3 Visualisasi

Visualisasi bar plot rata-rata harapan hidup untuk setiap benua pada tahun 2007

ggplot(life_exp_2007, aes(x = continent, y = lifeExp, fill = continent)) +
  geom_col() +
  labs(
    title = "Rata-rata Harapan Hidup per Benua (2007)",
    x = "Benua",
    y = "Harapan Hidup"
  ) +
  ylim(0,100)+
  theme_minimal()

4 Interpretasi

Grafik menunjukkan rata-rata harapan hidup pada tahun 2007 di lima benua, dengan urutan dari yang terendah hingga tertinggi. Afrika memiliki rata-rata harapan hidup terendah, sedangkan Oceania tertinggi. Pola ini membantu audiens memahami distribusi data secara terurut berdasarkan tingkat harapan hidup.