library(knitr)

title: “Tugas Bintel Week 12” author: “Alfina Zakiya Y” date: “2025-05-25” output: html_document —

Business Intelligence

Nama : Alfina Zakiya Yuliananda

NRP : 5006221025

Tujuan dan Deskripsi Data

Tujuan : Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh yang diberikan oleh AQI (Air Quality Index) dengan jumlah kasus yang terjadi pada tiap kota Deskripsi Data :
● Kota: Nama kota ● Provinsi: Nama provinsi ● AQI: Indeks Kualitas Udara (Air Quality Index) ● Kasus: Jumlah kasus penyakit pernapasan per 1000 penduduk ● Penduduk: Jumlah penduduk

A. Visualisasi dengan Lattice dan LatticeExtra

library(lattice)
library(readr)

## Warning: package 'readr' was built under R version 4.3.3

Data <- read_csv("C:/Users/ASUS/Downloads/Data Indeks Kualitas Udara di Indonesia.csv")
xyplot (AQI~Kasus, Data)

xyplot (AQI~Kasus|factor(Kota), Data)

xyplot (AQI~Kasus|factor(Kota), Data, layout=c(5,2), aspect = 1, 
        panel=function(x,y,...){
          panel.lmline(x,y)
          panel.xyplot(x,y,...) })

xyplot(AQI~Kasus|factor(Kota), Data, layout = c(5, 2), aspect = 1, 
       panel = function(...) {
         panel.xyplot(...)
         panel.abline(h = 100, lty = "dashed")
         panel.text(max(Data$Kasus, na.rm = TRUE) * 0.9, 100, 
                    "Batas aman AQI", adj = c(1, 0), cex = 0.5)
       })

Interpretasi : 1. Visualisasi keseluruhan antara Kasus (Y) vs AQI (X) : dari visualisasi dapat dilihat jika persebarannya tersebar secara acak 2. Visualisasi antara Kasus (Y) vs AQI (X) berdasarkan tiap kota : Visualisasi persebarannya diklasifikan berdasarkan tiap kotanya, dapat dilihat jika persebaran kasusnya rata di setiap kota 3. Visualisasi antara Kasus (Y) vs AQI (X) berdasarkan tiap kota dan ditambahkan garis regresi pada masing masing kota menggunakan “panel.lmline” 4. Visualisasi antara Kasus (Y) vs AQI (X) berdasarkan tiap kota dan ditambahkan garis batas AQI pada level normal (100) pada masing masing kota menggunakan “panel.abline” dengan anotasi “Batas aman AQI)

B. Visualisasi dengan ggplot2

library(ggplot2)
ggplot(data = Data)+geom_point(mapping = aes(x=AQI,y=Kasus))

ggplot(data = Data)+geom_point(mapping = aes(x=AQI,y=Kasus, color = Provinsi))

ggplot(data = Data)+geom_bar(mapping = aes(x=Kota, fill = Kota))

ggplot(data = Data, mapping = aes(x=AQI, y= Provinsi)) + geom_boxplot() + coord_flip()

ggplot(data = Data, mapping = aes(x=AQI, y= Provinsi, fill = Kota)) + geom_boxplot()

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.