korban <- c(10,12,4,16,8)
negara <- c("US", "UK", "Australia", "Germany", "France")
persen <- round((korban / sum(korban)) * 100)
data.frame(korban, negara, persen)
## korban negara persen
## 1 10 US 20
## 2 12 UK 24
## 3 4 Australia 8
## 4 16 Germany 32
## 5 8 France 16
label <- paste(negara, persen, "%") # menambahkan persentase ke pie chart
pie(korban, labels = label, col = rainbow(length(label)),
main = "Pie Chart Korban Tsunami")
Dari hasil visualisasi tersebut dapat dijelaskan bahwa negara Jerman
merupakan negara yang paling banyak korban terdampak bencana Tsunami
dengan jumlah korban sebanyak 32%. Sedangkan paling sedikit korban
terdampak bencana Tsunami yaitu Australia dengan jumlah korban sebanyak
8%
barplot(korban, col="green",main="Barplot korban Tsunami",names.arg = negara)
Dari hasil visualisasi tersebut dapat dijelaskan bahwa negara Jerman
merupakan negara yang paling banyak korban bencana Tsunami, disusul
dengan negara Inggris di posisi kedua korban bencana Tsunami yang paling
banyak. Sedangkan negara Australia merupakan negara yang paling sedikit
korban bencana Tsunami ## Diagram Titik (Dot Plots)
data("mtcars")
head(mtcars)
## 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 1
dotchart(mtcars$mpg,cex = 0.7, main = "Jarak tempuh kendaraan per liter", xlab = "Jarak tempuh (km) per Liter")
stem(mtcars$mpg, scale = 2)
##
## The decimal point is at the |
##
## 10 | 44
## 12 | 3
## 14 | 3702258
## 16 | 438
## 18 | 17227
## 20 | 00445
## 22 | 88
## 24 | 4
## 26 | 03
## 28 |
## 30 | 44
## 32 | 49
hist(mtcars$mpg, breaks = 9, main = "Histogram Jarak Tempuh Kendaraan per Liter", col = "blue", xlab = "Jarak tempuh per Liter")