Analisis Curah Hujan di Beberapa Kota Indonesia

Dataset

# Data set
kota <- c("Jakarta","Bandung","Surabaya","Medan","Padang","Palembang",
          "Denpasar","Mataram","Makassar","Manado","Balikpapan","Pontianak")

pulau <- c("Jawa","Jawa","Jawa","Sumatera","Sumatera","Sumatera",
           "Bali","Nusa Tenggara","Sulawesi","Sulawesi","Kalimantan","Kalimantan")

curah_hujan <- c(320,280,150,290,410,260,200,120,240,350,300,330)

hari_hujan <- c(18,20,10,19,23,17,14,9,16,21,18,20)

data_hujan <- data.frame(kota,pulau,curah_hujan,hari_hujan)

data_hujan

##          kota         pulau curah_hujan hari_hujan
## 1     Jakarta          Jawa         320         18
## 2     Bandung          Jawa         280         20
## 3    Surabaya          Jawa         150         10
## 4       Medan      Sumatera         290         19
## 5      Padang      Sumatera         410         23
## 6   Palembang      Sumatera         260         17
## 7    Denpasar          Bali         200         14
## 8     Mataram Nusa Tenggara         120          9
## 9    Makassar      Sulawesi         240         16
## 10     Manado      Sulawesi         350         21
## 11 Balikpapan    Kalimantan         300         18
## 12  Pontianak    Kalimantan         330         20

Pie Chart

table_pulau <- table(data_hujan$pulau)

persen <- round(table_pulau/sum(table_pulau)*100,1)

label <- paste(names(table_pulau), persen, "%")

pie(table_pulau,
    labels = label,
    col = c("skyblue","orange","green","pink","purple","yellow"),
    main = "Distribusi Kota Berdasarkan Pulau")

Interpretasi:
Pie chart menunjukkan distribusi kota berdasarkan pulau di Indonesia.
Pulau Jawa dan Sumatera memiliki jumlah kota yang lebih banyak dibandingkan pulau lainnya.

---

Bar Chart

barplot(data_hujan$curah_hujan,
        names.arg=data_hujan$kota,
        col="skyblue",
        main="Curah Hujan di Beberapa Kota",
        ylab="Curah Hujan (mm)")

Interpretasi:
Bar chart menunjukkan perbandingan curah hujan antar kota.
Kota Padang dan Manado memiliki curah hujan yang relatif lebih tinggi dibandingkan kota lainnya.

---

Histogram

hist(data_hujan$curah_hujan,
     col="lightgreen",
     main="Histogram Curah Hujan",
     xlab="Curah Hujan (mm)")

Interpretasi:
Histogram menunjukkan distribusi data curah hujan pada beberapa kota di Indonesia.
Sebagian besar kota memiliki curah hujan pada kisaran 200–350 mm.

---

Density Plot

plot(density(data_hujan$curah_hujan),
     main="Density Plot Curah Hujan")

Interpretasi:
Density plot menunjukkan pola distribusi curah hujan secara lebih halus sehingga dapat terlihat kecenderungan penyebaran data.

---

Boxplot

boxplot(curah_hujan ~ pulau,
        data=data_hujan,
        col="orange",
        main="Perbandingan Curah Hujan Antar Pulau")

Interpretasi:
Boxplot menunjukkan perbandingan distribusi curah hujan antar pulau.
Beberapa pulau memiliki variasi curah hujan yang lebih tinggi dibandingkan pulau lainnya.

---

Statistik Deskriptif

# Fungsi untuk mencari modus
modus <- function(x){
  uniq <- unique(x)
  uniq[which.max(tabulate(match(x, uniq)))]
}

# Mean
mean(data_hujan$curah_hujan)

## [1] 270.8333

# Median
median(data_hujan$curah_hujan)

## [1] 285

# Modus
modus(data_hujan$curah_hujan)

## [1] 320

# Kuartil
quantile(data_hujan$curah_hujan)

##    0%   25%   50%   75%  100% 
## 120.0 230.0 285.0 322.5 410.0

# Q1
quantile(data_hujan$curah_hujan,0.25)

## 25% 
## 230

# Q3
quantile(data_hujan$curah_hujan,0.75)

##   75% 
## 322.5

# Range
range(data_hujan$curah_hujan)

## [1] 120 410

# Varians
var(data_hujan$curah_hujan)

## [1] 6935.606

# Standar Deviasi
sd(data_hujan$curah_hujan)

## [1] 83.28029

---

Inferensia / Kesimpulan

Berdasarkan analisis data curah hujan pada beberapa kota di Indonesia, dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan tingkat curah hujan di setiap kota. Kota Padang dan Manado menunjukkan curah hujan yang relatif lebih tinggi dibandingkan kota lainnya. Selain itu, distribusi data menunjukkan bahwa sebagian besar kota memiliki curah hujan pada kisaran menengah.