Data Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Bali

Data jumlah tenaga kesehatan menurut kabupaten/kota di provinsi Bali pada tahun 2022. Sumber data berasal dari website BPS Bali.

# Library yang dibutuhkan
library(sf)
## Warning: package 'sf' was built under R version 4.3.3
## Linking to GEOS 3.11.2, GDAL 3.8.2, PROJ 9.3.1; sf_use_s2() is TRUE
library(terra)
## Warning: package 'terra' was built under R version 4.3.3
## terra 1.8.29
library(tmap)
## Warning: package 'tmap' was built under R version 4.3.3
library(readxl)
library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:terra':
## 
##     intersect, union
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(stringr)
## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.3.3
# Baca file shapefile (*.shp)
geo <- st_read("D:/KULIAH/BINTEL/Bali_ADMIN_BPS.shp")
## Reading layer `Bali_ADMIN_BPS' from data source 
##   `D:\KULIAH\BINTEL\Bali_ADMIN_BPS.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 9 features and 6 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 114.4316 ymin: -8.84919 xmax: 115.7125 ymax: -8.061396
## Geodetic CRS:  WGS 84
# Baca data pertumbuhan ekonomi
datakuis2 <- read_excel("D:/KULIAH/BINTEL/Pertumbuhan PDRB_Ekonomi Kabupaten_Kota di Provinsi Bali.xlsx", 
                        sheet = "Sheet2")

# Normalisasi nama kabupaten/kota agar bisa digabungkan
geo$Kabupaten <- str_trim(toupper(geo$Kabupaten))
datakuis2$Place <- str_trim(toupper(datakuis2$Place))

# Cek nama yang belum cocok
setdiff(geo$Kabupaten, datakuis2$Place)
## character(0)
# Gabungkan data shapefile dengan data excel berdasarkan nama kabupaten
geo <- merge(geo, datakuis2, by.x = "Kabupaten", by.y = "Place", all.x = TRUE)

# Pastikan kolom Pertumbuhan dan Time bertipe numerik
geo$Pertumbuhan <- as.numeric(geo$Pertumbuhan)
geo$Time <- as.numeric(geo$Time)

# Filter data untuk tahun 2022 (pasca pandemi)
geo2022 <- geo %>% filter(Time == 2022)

# Set pengaturan tmap
tmap_options(check_and_fix = TRUE)

# Tampilkan peta pertumbuhan ekonomi 2022
qtm(geo2022, 
    fill = "Pertumbuhan", 
    text = "Kabupaten", 
    text_size = 0.3, 
    title = "Pertumbuhan PDRB Prov Bali Pasca Pandemi 2022")

Pertumbuhan ekonomi Provinsi Bali tahun 2022 menunjukkan ketimpangan antarwilayah. Kota Denpasar dan Kabupaten Badung mencatat pertumbuhan tertinggi (8–10%) karena didorong pemulihan sektor pariwisata. Kabupaten Gianyar juga mengalami pertumbuhan cukup tinggi (6–8%). Sementara itu, wilayah lain seperti Jembrana, Buleleng, Karangasem, dan Tabanan hanya tumbuh 2–6%, karena lebih bergantung pada sektor pertanian. Hal ini mencerminkan bahwa pemulihan ekonomi pasca pandemi lebih cepat terjadi di daerah berbasis pariwisata.