Install Dan Load Libraries

Beberapa library yang perlu di download dan dibawah ini untuk load library tersebut

Input Data

Data diinput dari Microsoft Excel, berikut adalah datanya:

# Import Data
setwd("D:/DATA ARIL/RStudio")
data <- read_excel("data_tren_penggunaan_ai.xlsx")
head(data)
## # A tibble: 6 × 8
##   Industri   `Jenis Pekerjaan` `Tingkat Penggunaan AI` `Respon terhadap AI`
##   <chr>      <chr>             <chr>                   <chr>               
## 1 Manufaktur Software Engineer Rendah                  Negatif             
## 2 Keuangan   Analis Keuangan   Tinggi                  Positif             
## 3 Teknologi  Data Scientist    Sedang                  Negatif             
## 4 Teknologi  Dosen             Tinggi                  Positif             
## 5 Teknologi  Analis Keuangan   Rendah                  Positif             
## 6 Pendidikan Analis Keuangan   Sedang                  Positif             
## # ℹ 4 more variables: `Lama Bekerja (tahun)` <dbl>,
## #   `Frekuensi Penggunaan AI per Minggu` <dbl>,
## #   `Efisiensi Kerja Sebelum AI` <dbl>, `Efisiensi Kerja Sesudah AI` <dbl>

Pie Chart

Dibawah ini adalah hasil visualisasi data untuk Pie Chart

# 1. Pie Chart
pie_chart <- ggplot(data, aes(x = "", fill = Industri)) +
  geom_bar(width = 1) +
  coord_polar("y", start = 0) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Distribusi Industri") +
  theme(axis.text.x = element_blank())

pie_chart

Bar Chart

Visualisasi data untuk Bar Chart

# 2. Bar Chart
bar_chart <- ggplot(data, aes(x = `Tingkat Penggunaan AI`, fill = `Tingkat Penggunaan AI`)) +
  geom_bar() +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Distribusi Tingkat Penggunaan AI", x = "Tingkat Penggunaan AI", y = "Frekuensi")

bar_chart

Dot Plot

Hasil visualisasi data untuk diagram titik (dot plot)

# 3. Dot Plot
dot_plot <- ggplot(data, aes(x = `Lama Bekerja (tahun)`, y = `Efisiensi Kerja Sebelum AI`)) +
  geom_point(color = "maroon4", size = 2) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Dot Plot: Lama Bekerja vs. Efisiensi Sebelum AI", x = "Lama Bekerja (tahun)", y = "Efisiensi Sebelum AI")

dot_plot

Stem And Leaf Plot

Berikut adalah visualisasi data untuk stem and leaf plot

# 4. Stem and Leaf Plot (Not recommended for R Markdown)
# stem(data$`Lama Bekerja (tahun)`)

Histogram

Visualisasi data untuk histogram

# 5. Histogram
histogram <- ggplot(data, aes(x = `Frekuensi Penggunaan AI per Minggu`)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, fill = "darkolivegreen1", color = "black", alpha = 0.7) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Histogram: Frekuensi Penggunaan AI per Minggu", x = "Frekuensi", y = "Jumlah Individu")

histogram

Boxplot

Dibawah ini adalah visualisasi data untuk boxplot

# 6. Boxplot
boxplot_data <- ggplot(data, aes(y = `Lama Bekerja (tahun)`)) +
  geom_boxplot(fill = "lightyellow", alpha = 0.6) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Boxplot: Lama Bekerja dalam Tahun", y = "Lama Bekerja (tahun)")

boxplot_data

Density Plot

Berikut adalah visualisasi data density plot

# 7. Density Plot
density_plot <- ggplot(data, aes(x = `Efisiensi Kerja Sesudah AI`)) +
  geom_density(fill = "mistyrose", alpha = 0.5) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Density Plot: Efisiensi Kerja Sesudah AI", x = "Efisiensi", y = "Density")

density_plot

Semua Plot

Dibawah ini adalah seluruh dari visualisasi data (selururh plot) yang dibuat sebelumnya:

# Menampilkan semua plot
grid.arrange(pie_chart, bar_chart, dot_plot, histogram, boxplot_data, density_plot, ncol = 2)