UTS PSD

data_kesehatan <- read.csv("data_kesehatan.csv")
data_laki <- subset(data_kesehatan, jenis_kelamin == "Laki-laki")
rata_rata_tinggi <- mean(data_laki$tinggi_badan, na.rm = TRUE)
print(paste("Rata-rata tinggi badan laki-laki:", rata_rata_tinggi))

## [1] "Rata-rata tinggi badan laki-laki: 171.021544039084"

data_kesehatan <- read.csv("data_kesehatan.csv")
data_sehat <- subset(data_kesehatan, 
                      gula_darah < 110 & 
                      kolesterol < 200 & 
                      tekanan_sistolik < 130 & 
                      tekanan_diastolik < 85)

jumlah_sehat <- nrow(data_sehat)
print(paste("Jumlah responden sehat:", jumlah_sehat))

## [1] "Jumlah responden sehat: 48"

data_kesehatan <- read.csv("data_kesehatan.csv")
data_terurut <- data_kesehatan[order(data_kesehatan$skor_kesehatan), ]
skor_terendah <- head(data_terurut, 5)
print(skor_terendah[ , c("id", "umur", "jenis_kelamin", "skor_kesehatan")])

##      id umur jenis_kelamin skor_kesehatan
## 49   49   32     Perempuan       45.44594
## 11   11   68     Perempuan       48.51474
## 70   70   41     Laki-laki       53.51686
## 193 193   69     Laki-laki       54.22224
## 176 176   50     Laki-laki       57.96087

data_kesehatan <- read.csv("data_kesehatan.csv")
data_kesehatan$kelompok_umur <- cut(data_kesehatan$umur,
                                    breaks = c(-Inf, 29, 50, Inf),
                                    labels = c("< 30 Tahun", "30-50 Tahun", "> 50 Tahun"),
                                    right = TRUE) # right=TRUE berarti interval (29, 50]
hasil <- aggregate(skor_kesehatan ~ kelompok_umur, 
                   data = data_kesehatan, 
                   FUN = mean)
print(hasil)

##   kelompok_umur skor_kesehatan
## 1    < 30 Tahun       90.37880
## 2   30-50 Tahun       89.35499
## 3    > 50 Tahun       89.53153

data_kesehatan <- read.csv("data_kesehatan.csv")
nilai_min_gula <- min(data_kesehatan$gula_darah, na.rm = TRUE)
gula_terendah <- subset(data_kesehatan, gula_darah == nilai_min_gula)
print(gula_terendah[ , c("id", "umur", "jenis_kelamin", "gula_darah")])

##   id umur jenis_kelamin gula_darah
## 5  5   67     Perempuan   49.01314

data_kesehatan <- read.csv("data_kesehatan.csv")
data_kesehatan$BMI <- data_kesehatan$berat_badan / (data_kesehatan$tinggi_badan / 100)^2
data_obesitas <- subset(data_kesehatan, BMI > 30)
rata_rata_skor <- mean(data_obesitas$skor_kesehatan, na.rm = TRUE)
print(paste("Rata-rata skor kesehatan responden obesitas:", rata_rata_skor))

## [1] "Rata-rata skor kesehatan responden obesitas: 74.9259252203082"