df_mahasiswa <- read.csv("df_mahasiswa.csv")

head(df_mahasiswa)

##   X id_mahasiswa jenis_kelamin jam_belajar_per_hari frekuensi_login_lms
## 1 1       MHS001             L                    4                   1
## 2 2       MHS002             P                    4                   2
## 3 3       MHS003             P                    2                   6
## 4 4       MHS004             P                    5                   3
## 5 5       MHS005             L                    3                   2
## 6 6       MHS006             L                    3                   7
##   motivasi_belajar  ipk
## 1               82 3.12
## 2               73 3.45
## 3               71 3.07
## 4               98 3.43
## 5               81 2.83
## 6               61 3.10

str(df_mahasiswa)

## 'data.frame':    55 obs. of  7 variables:
##  $ X                   : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ id_mahasiswa        : chr  "MHS001" "MHS002" "MHS003" "MHS004" ...
##  $ jenis_kelamin       : chr  "L" "P" "P" "P" ...
##  $ jam_belajar_per_hari: int  4 4 2 5 3 3 1 3 2 1 ...
##  $ frekuensi_login_lms : int  1 2 6 3 2 7 7 4 6 5 ...
##  $ motivasi_belajar    : int  82 73 71 98 81 61 44 69 44 46 ...
##  $ ipk                 : num  3.12 3.45 3.07 3.43 2.83 3.1 2.98 3.08 2.82 2.93 ...

data <- df_mahasiswa

table(data$jenis_kelamin)

## 
##  L  P 
## 32 23

aggregate(ipk ~ jenis_kelamin, data, max)

##   jenis_kelamin  ipk
## 1             L 3.89
## 2             P 3.69

data[data$motivasi_belajar == max(data$motivasi_belajar), "id_mahasiswa"]

## [1] "MHS054"

max_login <- max(data$frekuensi_login_lms)


mahasiswa_login_tertinggi <- data[data$frekuensi_login_lms == max_login, ]


mahasiswa_login_tertinggi$ipk_tinggi <- mahasiswa_login_tertinggi$ipk > 3.5

mahasiswa_login_tertinggi[, c("id_mahasiswa", "frekuensi_login_lms", "ipk", "ipk_tinggi")]

##    id_mahasiswa frekuensi_login_lms  ipk ipk_tinggi
## 6        MHS006                   7 3.10      FALSE
## 7        MHS007                   7 2.98      FALSE
## 17       MHS017                   7 3.06      FALSE
## 18       MHS018                   7 3.89       TRUE
## 22       MHS022                   7 3.69       TRUE
## 31       MHS031                   7 3.22      FALSE
## 33       MHS033                   7 3.11      FALSE
## 41       MHS041                   7 3.73       TRUE
## 44       MHS044                   7 3.15      FALSE
## 55       MHS055                   7 3.21      FALSE

data$kelompok_jam_belajar <- ifelse(data$jam_belajar_per_hari >= 4, ">=4 jam", "<4 jam")


rata_rata_ipk <- tapply(data$ipk, data$kelompok_jam_belajar, mean)


print(rata_rata_ipk)

##   <4 jam  >=4 jam 
## 2.935357 3.405185

mahasiswa_ipk_tertinggi <- data[data$ipk == max(data$ipk), ]

mahasiswa_ipk_tertinggi[, c("id_mahasiswa", "motivasi_belajar")]

##    id_mahasiswa motivasi_belajar
## 18       MHS018               92

filtered <- subset(data, ipk > 3.5 & motivasi_belajar > 85)


jumlah <- table(filtered$jenis_kelamin)


print(paste0("L = ", ifelse("L" %in% names(jumlah), jumlah["L"], 0)))

## [1] "L = 4"

print(paste0("P = ", ifelse("P" %in% names(jumlah), jumlah["P"], 0)))

## [1] "P = 1"