UTS

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, union

df <- read.csv("data_kesehatan.csv")

kelamin <- df |>
  group_by(jenis_kelamin) |>
  summarise(jumlah = n())

kelamin

## # A tibble: 2 × 2
##   jenis_kelamin jumlah
##   <chr>          <int>
## 1 Laki-laki        108
## 2 Perempuan         92

tinggi_mean <- df |>
  group_by(jenis_kelamin) |>
  summarise(rata_tinggi = mean(tinggi_badan))
tinggi_mean

## # A tibble: 2 × 2
##   jenis_kelamin rata_tinggi
##   <chr>               <dbl>
## 1 Laki-laki            171.
## 2 Perempuan            160.

sakit <- df |>
  select(id, skor_kesehatan) |>
  arrange(skor_kesehatan) |>
  head(n = 5)

sakit

##    id skor_kesehatan
## 1  49       45.44594
## 2  11       48.51474
## 3  70       53.51686
## 4 193       54.22224
## 5 176       57.96087

asc_gula_darah <- df |>
  select(id, gula_darah) |>
  arrange(gula_darah) |>
  head(n=3)

asc_gula_darah

##    id gula_darah
## 1   5   49.01314
## 2  92   52.45186
## 3 190   56.02153

BMI: berat badan/tingg badan

bmi <- df |>
  mutate(bmi = berat_badan/((tinggi_badan / 100)^2))

obes <- bmi |>
  filter(bmi >30) |>
  summarise(mean(skor_kesehatan))

obes

##   mean(skor_kesehatan)
## 1             74.92593