Untitled

Install dan load library

Library yang di instal adalah:

library(ggplot2)
library(readxl)
library(ggthemes)
library(gridExtra)

Import Data

Menginput data dari microsoft excel dengan mencantumkan letak dokumen dan nama dokumenya

setwd("C:/Users/linda rahmasari/OneDrive/Documents/campus/Semester 2/Ar statis")
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>

1. Pie Chart

visualisasi data menggunakan pie chart yang berisi tentang tren penggunaan ai. Ada 5 bidang yang masuk dalam visualisa pie chart yaitu:Kesehatan, Keuangan, Manufaktur, Pendidikan dan Teknologi.

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

2. Bar Chart

visualisasi menggunakan Bar chart yang berisi tentang tren penggunaan ai. pada visualisasi ini diurutkan berdasarkan tingkat penggunanya. Pada Bar chart ini berisi 3 kelas yaitu: Rendah, Sedang, Tinggi.

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

3. Dot Plot

visualisasi menggunakan Dot plot yang berisi tentang tren penggunaan ai. pada visualisasi ini diurutkan berdasarkan lama berkerja dan efisiensi sebelum ai. Pada Dot plot ini terdapat sebuah sebuah grafik yang berisi sumbu X dan sumbu Y. Dimana sumbu x: Lama Bekerja dan sumbu Y: Efisiensi Sebelum AI.

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

dot_plot

4. Stem and Leaf Plot

asil visualisasi data Tren Penggunaan AI dengan menggunakna stem and Leaf pllts disajikan sebagai berikut:

stem(data$`Lama Bekerja (tahun)`)

## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##   0 | 11123344
##   0 | 5778889
##   1 | 4
##   1 | 7889
##   2 | 011233444
##   2 | 9

5. Histogram

visualisasi menggunakan Histogram yang berisi tentang tren penggunaan ai. pada visualisasi ini diurutkan berdasarkan frekuensi penggunaan ai per minggu. Pada Histogram ini berisi jumlah individu dan frekuensi.

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

histogram

6. Boxplot

visualisasi menggunakan Boxplot yang berisi tentang tren penggunaan ai. pada visualisasi ini diurutkan berdasarkan lama bekerja dalam tahun.

boxplot_data <- ggplot(data) +
  geom_boxplot(aes(y = `Lama Bekerja (tahun)`, fill = "lama bekerja (tahun"), alpha = 0.6) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Boxplot: Lama Bekerja dalam tahun", fill = "Kondisi")

boxplot_data

7. Density Plot

visualisasi menggunakan Density Plot yang berisi tentang tren penggunaan ai. pada visualisasi ini diurutkan berdasarkan efisiensi kerja sesudah ai. Pada Density Plot ini berisi destiny dan efisiensi.

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

Menampilkan semua plot

akan menampilkan semua yang sudah kita buat diatas.

grid.arrange(pie_chart, bar_chart, dot_plot, histogram, boxplot_data, density_plot, ncol = 2)