library(readxl)library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, uniondf_mahasiswa <- read_excel("df_mahasiswa.xlsx")
df_mahasiswa <- as.data.frame(df_mahasiswa)
df_mahasiswa## id_mahasiswa jenis_kelamin jam_belajar_per_hari frekuensi_login_lms
## 1 MHS001 L 4 1
## 2 MHS002 P 4 2
## 3 MHS003 P 2 6
## 4 MHS004 P 5 3
## 5 MHS005 L 3 2
## 6 MHS006 L 3 7
## 7 MHS007 P 1 7
## 8 MHS008 L 3 4
## 9 MHS009 P 2 6
## 10 MHS010 L 1 5
## 11 MHS011 L 1 1
## 12 MHS012 P 1 2
## 13 MHS013 P 2 6
## 14 MHS014 L 4 2
## 15 MHS015 L 1 2
## 16 MHS016 L 5 1
## 17 MHS017 L 2 7
## 18 MHS018 L 5 7
## 19 MHS019 L 5 2
## 20 MHS020 L 3 1
## 21 MHS021 L 1 6
## 22 MHS022 P 4 7
## 23 MHS023 L 4 4
## 24 MHS024 P 5 4
## 25 MHS025 L 3 1
## 26 MHS026 L 4 6
## 27 MHS027 L 2 3
## 28 MHS028 P 2 6
## 29 MHS029 L 2 2
## 30 MHS030 P 5 3
## 31 MHS031 P 2 7
## 32 MHS032 L 1 2
## 33 MHS033 P 1 7
## 34 MHS034 P 5 4
## 35 MHS035 L 4 1
## 36 MHS036 P 3 1
## 37 MHS037 L 4 6
## 38 MHS038 L 4 1
## 39 MHS039 P 1 1
## 40 MHS040 L 4 2
## 41 MHS041 L 5 7
## 42 MHS042 P 4 6
## 43 MHS043 P 4 5
## 44 MHS044 P 2 7
## 45 MHS045 P 5 2
## 46 MHS046 L 1 3
## 47 MHS047 L 4 5
## 48 MHS048 L 5 4
## 49 MHS049 P 4 5
## 50 MHS050 P 2 4
## 51 MHS051 L 4 6
## 52 MHS052 L 4 4
## 53 MHS053 L 3 4
## 54 MHS054 L 5 4
## 55 MHS055 P 2 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
## 7 44 2.98
## 8 69 3.08
## 9 44 2.82
## 10 46 2.93
## 11 56 2.64
## 12 35 2.71
## 13 59 3.11
## 14 81 3.31
## 15 44 2.90
## 16 90 3.46
## 17 52 3.06
## 18 92 3.89
## 19 84 3.09
## 20 73 2.73
## 21 47 2.96
## 22 72 3.69
## 23 83 3.54
## 24 81 3.61
## 25 70 2.65
## 26 89 3.32
## 27 59 2.94
## 28 53 3.14
## 29 48 2.89
## 30 87 3.40
## 31 71 3.22
## 32 39 2.66
## 33 46 3.11
## 34 87 3.56
## 35 91 3.13
## 36 66 2.95
## 37 68 3.67
## 38 90 3.29
## 39 52 2.52
## 40 80 3.17
## 41 90 3.73
## 42 73 3.05
## 43 91 3.29
## 44 63 3.15
## 45 96 3.33
## 46 43 2.49
## 47 82 3.13
## 48 92 3.70
## 49 73 3.22
## 50 57 3.05
## 51 92 3.65
## 52 88 3.30
## 53 80 3.29
## 54 100 3.41
## 55 71 3.21head(df_mahasiswa)## id_mahasiswa jenis_kelamin jam_belajar_per_hari frekuensi_login_lms
## 1 MHS001 L 4 1
## 2 MHS002 P 4 2
## 3 MHS003 P 2 6
## 4 MHS004 P 5 3
## 5 MHS005 L 3 2
## 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 3.10str(df_mahasiswa)## 'data.frame': 55 obs. of 6 variables:
## $ id_mahasiswa : chr "MHS001" "MHS002" "MHS003" "MHS004" ...
## $ jenis_kelamin : chr "L" "P" "P" "P" ...
## $ jam_belajar_per_hari: num 4 4 2 5 3 3 1 3 2 1 ...
## $ frekuensi_login_lms : num 1 2 6 3 2 7 7 4 6 5 ...
## $ motivasi_belajar : num 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 ...##Missing Value
colSums(is.na(df_mahasiswa))## id_mahasiswa jenis_kelamin jam_belajar_per_hari
## 0 0 0
## frekuensi_login_lms motivasi_belajar ipk
## 0 0 0jumlah_mahasiswa <- table(df_mahasiswa$jenis_kelamin)
jumlah_mahasiswa##
## L P
## 32 23aggregate(ipk ~ jenis_kelamin, data = df_mahasiswa, mean)## jenis_kelamin ipk
## 1 L 3.158125
## 2 P 3.176957#Perempuan memperoleh rata-rata IPK tertinggi
#ID Mahasiswa dengan motivasi belajar tertinggi
motivasi_tertinggi <- which.max(df_mahasiswa$motivasi_belajar)
id_motivasi <- df_mahasiswa$id_mahasiswa[motivasi_tertinggi]
print (id_motivasi)## [1] "MHS054"#Freq LMS tertinggi = IPK tertinggi? IPK Tinggi > 3.5
login_freq_max <- max(df_mahasiswa$frekuensi_login_lms)
login_lms_max <- filter(df_mahasiswa, frekuensi_login_lms == login_freq_max)
login_lms_max <- mutate(login_lms_max, ipk_tinggi = ipk > 3.5)
print(login_lms_max)[, c("id_mahasiswa", "frekuensi_login_lms", "ipk", "ipk_tinggi")]## id_mahasiswa jenis_kelamin jam_belajar_per_hari frekuensi_login_lms
## 1 MHS006 L 3 7
## 2 MHS007 P 1 7
## 3 MHS017 L 2 7
## 4 MHS018 L 5 7
## 5 MHS022 P 4 7
## 6 MHS031 P 2 7
## 7 MHS033 P 1 7
## 8 MHS041 L 5 7
## 9 MHS044 P 2 7
## 10 MHS055 P 2 7
## motivasi_belajar ipk ipk_tinggi
## 1 61 3.10 FALSE
## 2 44 2.98 FALSE
## 3 52 3.06 FALSE
## 4 92 3.89 TRUE
## 5 72 3.69 TRUE
## 6 71 3.22 FALSE
## 7 46 3.11 FALSE
## 8 90 3.73 TRUE
## 9 63 3.15 FALSE
## 10 71 3.21 FALSE## id_mahasiswa frekuensi_login_lms ipk ipk_tinggi
## 1 MHS006 7 3.10 FALSE
## 2 MHS007 7 2.98 FALSE
## 3 MHS017 7 3.06 FALSE
## 4 MHS018 7 3.89 TRUE
## 5 MHS022 7 3.69 TRUE
## 6 MHS031 7 3.22 FALSE
## 7 MHS033 7 3.11 FALSE
## 8 MHS041 7 3.73 TRUE
## 9 MHS044 7 3.15 FALSE
## 10 MHS055 7 3.21 FALSE#Dari hasil analisis bisa disimpulkan bahwa mahasiswa dengan frekuensi login LMS tertinggi tidak semua memiliki IPK > 3.5
data_analisis <- df_mahasiswa %>%
mutate(jam_belajar = ifelse(jam_belajar_per_hari >= 4, "Tinggi (>= 4 jam", "Rendah (< 4 jam)"))
ipk_ratarata <- data_analisis %>%
group_by(jam_belajar)%>%
summarise(ipk_ratarata = mean (ipk, na.rm = TRUE))
print(ipk_ratarata)## # A tibble: 2 × 2
## jam_belajar ipk_ratarata
## <chr> <dbl>
## 1 Rendah (< 4 jam) 2.94
## 2 Tinggi (>= 4 jam 3.41#ID Mahasiswa: IPK tertinggi dengan nilai motivasinya
ipk_tertinggi <- df_mahasiswa %>%
filter(ipk == max(ipk, na.rm = TRUE)) %>%
select(id_mahasiswa, ipk, motivasi_belajar) %>%
arrange(desc(ipk))
print(ipk_tertinggi)## id_mahasiswa ipk motivasi_belajar
## 1 MHS018 3.89 92#L & P = IPK > 3.5 & motivasi belajar > 85
mahasiswa <- df_mahasiswa %>%
filter(ipk > 3.5 & motivasi_belajar > 85)
jumlah_akhir <- mahasiswa %>%
count(jenis_kelamin)
print(jumlah_akhir)## jenis_kelamin n
## 1 L 4
## 2 P 1