library(highcharter)
library(dplyr)
library(tidyr)

# FUNGSI DINAMIS: compute_formula
compute_formula <- function(x_range, formulas) {
  
  # Validasi Input (Security Guard Logic)
  valid_scenarios <- c("linear", "quadratic", "cubic", "exponential")
  if (!all(formulas %in% valid_scenarios)) {
    stop("Error: Nama skenario tidak valid!")
  }
  
  results <- data.frame(day = x_range)
  
  # NESTED LOOPS: Mesin Pengolah Data
  for (f_name in formulas) {
    daily_patients <- numeric(length(x_range))
    
    for (i in seq_along(x_range)) {
      t <- x_range[i] 
      
      # Logika Switch untuk efisiensi pemilihan rumus
      daily_patients[i] <- switch(f_name,
        "linear"      = 15 * t + 10,        
        "quadratic"   = t^2 + 20,           
        "cubic"       = 0.6 * t^3,          
        "exponential" = 1.8^t               
      )
    }
    results[[f_name]] <- round(daily_patients, 0)
  }
  return(results)
}

# Transformasi Data: Dari format 'Wide' ke 'Long' untuk plotting
data_simulasi <- compute_formula(1:20, c("linear", "quadratic", "cubic", "exponential"))
data_long <- data_simulasi %>%
  pivot_longer(cols = -day, names_to = "Skenario", values_to = "Jumlah_Pasien")

# Visualisasi
hchart(data_long, "line", hcaes(x = day, y = Jumlah_Pasien, group = Skenario)) %>%
  hc_title(text = "<b>Simulator Proyeksi Pasien COVID-19</b>") %>%
  hc_yAxis(type = "logarithmic", title = list(text = "Jumlah Pasien (Skala Log)")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())

library(highcharter)
library(dplyr)
library(tidyr)

# FUNGSI UTAMA: Generator Simulasi
simulate_sales <- function(n_salesperson, days) {
  
  # --- NESTED FUNCTION: Logika Internal Pengolahan Data ---
  process_logic <- function(individual_data) {
    individual_data %>%
      mutate(
        # Penentuan Diskon Berdasarkan Kondisi (Business Rule)
        discount_rate = case_when(
          sales_amount > 800 ~ 0.15,
          sales_amount > 500 ~ 0.10,
          sales_amount > 200 ~ 0.05,
          TRUE ~ 0
        ),
        # Perhitungan Net Sales & Akumulasi (cumsum)
        net_sales = sales_amount * (1 - discount_rate),
        cumulative_sales = cumsum(net_sales)
      )
  }
  
  all_sales_data <- data.frame()
  
  # --- OUTER LOOP: Iterasi per Salesperson ---
  for (i in 1:n_salesperson) {
    name <- paste("Salesperson", i)
    
    # Membuat Data Mentah (Random Generation)
    set.seed(i * 10) 
    daily_raw <- data.frame(
      sales_id     = paste0("ID-", i, "-", 1:days),
      day          = 1:days,
      sales_person = name,
      sales_amount = round(runif(days, 100, 1000), 2)
    )
    
    # Eksekusi Nested Function untuk tiap individu
    processed <- process_logic(daily_raw)
    all_sales_data <- bind_rows(all_sales_data, processed)
  }
  
  return(all_sales_data)
}

# --- EKSEKUSI & VISUALISASI ---
hasil_simulasi <- simulate_sales(n_salesperson = 5, days = 20)

hchart(hasil_simulasi, "line", hcaes(x = day, y = cumulative_sales, group = sales_person)) %>%
  hc_title(text = "<b>Monitor Penjualan Kumulatif Tim Sales</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Proyeksi Performa Setelah Diskon Otomatis") %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Total Penjualan Bersih (USD)")) %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Hari Pengamatan")) %>%
  hc_tooltip(shared = TRUE, crosshairs = TRUE) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

library(highcharter)
library(dplyr)

# Data tetap sama
df_vis <- data.frame(
  Kategori = c("Excellent", "Very Good", "Good", "Average", "Poor"),
  Jumlah = c(45, 152, 210, 81, 12)
) %>%
  mutate(persen = round(Jumlah / sum(Jumlah) * 100, 2))

# Membuat Highcharter Bar Plot dengan tema yang benar
hchart(df_vis, "column", hcaes(x = Kategori, y = Jumlah, color = Kategori), name = "Jumlah Toko") %>%
  hc_title(text = "<b>Distribusi Performa 500 Merchant</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Berdasarkan jumlah pesanan bulan lalu") %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Jumlah Toko")) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Jumlah: <b>{point.y} Toko</b><br>Persentase: <b>{point.persen}%</b>") %>%
  hc_plotOptions(column = list(
    dataLabels = list(enabled = TRUE, format = "{point.y}")
  )) %>%
  # OPSI TEMA: Ganti hc_theme_flatly() dengan salah satu di bawah ini:
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())

library(highcharter)
library(dplyr)

# 1. Menghitung persentase
df_pie <- df_vis %>%
  mutate(persen = round(Jumlah / sum(Jumlah) * 100, 2))

# 2. Mendefinisikan warna sesuai gambar yang Anda unggah
warna_custom <- c("#D98850", "#6D9EC1", "#76D79D", "#F1D35F", "#6C7A86")

# 3. Membuat Highcharter Pie Chart
hchart(df_pie, "pie", hcaes(x = Kategori, y = Jumlah, color = Kategori), name = "Jumlah Merchant") %>%
  hc_colors(warna_custom) %>% # Memasukkan palet warna custom
  hc_title(text = "<b>Persentase Kontribusi Kategori Performa</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Klik pada potongan grafik untuk detail") %>%
  hc_plotOptions(pie = list(
    dataLabels = list(enabled = TRUE, format = "{point.name}: {point.percentage:.1f}%"),
    showInLegend = FALSE
  )) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Jumlah: <b>{point.y} Toko</b><br>Persentase: <b>{point.percentage:.1f}%</b>") %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())

hchart(summary_company, "column", hcaes(x = company_id, y = Avg_Performance, color = company_id)) %>%
  hc_title(text = "<b>Distribusi Rata-rata Performa per Perusahaan</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Holding Company Talent Benchmark - 2026") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Anak Perusahaan")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Skor Rata-rata")) %>%
  hc_plotOptions(column = list(dataLabels = list(enabled = TRUE))) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl()) # Tema simpel dan bersih

# Membuat Grafik Dual Axis (Kolom vs Garis)
hc_pro <- highchart() %>%
  hc_title(text = "<b>Analisis Komparasi Kompensasi dan Produktivitas</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Perbandingan antar 5 entitas anak perusahaan") %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl()) %>%
  
  # SUMBU Y UTAMA (Kiri): Untuk Gaji (Batang)
  hc_yAxis_multiples(
    list(title = list(text = "Rata Gaji (Jutaan IDR)"), lineColor = "#6D9EC1", lineWidth = 2),
    
    # SUMBU Y KEDUA (Kanan): Untuk Performa (Garis)
    list(title = list(text = "Skor Performa"), opposite = TRUE, lineColor = "#D98850", lineWidth = 2)
  ) %>%
  
  hc_xAxis(title = list(text = "Anak Perusahaan")) %>%
  
  # SERI 1: Bar Chart untuk Rata-rata Gaji
  hc_add_series(summary_company, "column", hcaes(x = company_id, y = Avg_Salary, color = company_id), name = "Avg Salary", yAxis = 0) %>%
  
  # SERI 2: Line Chart untuk Rata-rata Performa
  hc_add_series(summary_company, "line", hcaes(x = company_id, y = Avg_Performance), name = "Avg Performance", yAxis = 1, color = "#1a1a1a") %>%
  
  # Tooltip Gabungan
  hc_tooltip(shared = TRUE, crosshairs = TRUE)

hc_pro

library(highcharter)
library(dplyr)

# 1. Pastikan Data Simulasi Sudah Terbentuk
# Jika Anda menamakannya raw_data di chunk sebelumnya, pastikan chunk itu sudah jalan.
# Di sini saya buatkan proteksi: jika raw_data belum ada, kita buat ulang.
if (!exists("raw_data")) {
  # Gunakan fungsi generate_company_data yang sudah kita buat sebelumnya
  raw_data <- generate_company_data(5, 100) 
}

# 2. Menyiapkan data untuk Boxplot menggunakan data_to_boxplot
# Pastikan kolom 'salary', 'department', dan 'company_id' ada di raw_data
plot_data <- data_to_boxplot(
  data = raw_data, 
  variable = salary, 
  group_var = department, 
  group_var2 = company_id,
  add_outliers = TRUE
)

# 3. Merender Grafik Highchart
highchart() %>%
  hc_chart(type = "boxplot") %>%
  hc_title(text = "<b>Salary Distribution by Department and Company</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Analisis sebaran kompensasi menggunakan metode Boxplot Interaktif") %>%
  hc_add_series_list(plot_data) %>%
  hc_xAxis(type = "category", title = list(text = "Departemen per Perusahaan")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Gaji (Jutaan IDR)")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl()) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Maks: {point.high}<br>Q3: {point.q3}<br><b>Median: {point.median}</b><br>Q1: {point.q1}<br>Min: {point.low}")

# Membuat Scatter Plot Performance vs KPI
hchart(
  raw_data, 
  "scatter", 
  hcaes(x = performance_score, y = kpi_score, group = company_id),
  alpha = 0.6
) %>%
  hc_title(text = "<b>Performance vs KPI Score Analysis</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Garis putus-putus menunjukkan ambang batas 'Top Performer' (KPI > 90)") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Skor Performa")) %>%
  hc_yAxis(
    title = list(text = "Skor KPI"),
    # Menambahkan Garis Threshold Merah pada KPI = 90
    plotLines = list(
      list(
        color = "red", width = 2, value = 90, dashStyle = "dash",
        label = list(text = "Threshold: 90", align = "right", style = list(color = "red"))
      )
    )
  ) %>%
  hc_tooltip(
    pointFormat = "ID: {point.employee_id}<br>Perf: <b>{point.x}</b><br>KPI: <b>{point.y}</b>"
  ) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())

# 1. Memuat Library
library(highcharter)
library(dplyr)

# 2. Fungsi Simulasi
monte_carlo_pi_hc <- function(n_points) {
  set.seed(123)
  
  df <- data.frame(
    x = runif(n_points, min = -1, max = 1),
    y = runif(n_points, min = -1, max = 1)
  )
  
  df <- df %>%
    mutate(
      dist_sq = x^2 + y^2,
      is_inside = ifelse(dist_sq <= 1, "Dalam Lingkaran", "Luar Lingkaran")
    )
  
  return(df)
}

# 3. Menjalankan Simulasi
n_hc <- 3000 
data_simulasi_hc <- monte_carlo_pi_hc(n_hc)

# 4. Membuat Visualisasi Interaktif
# Membuat data untuk garis lingkaran (Unit Circle) sebagai referensi visual
t <- seq(0, 2*pi, length.out = 100)
circle_line <- data.frame(x = cos(t), y = sin(t))

hchart(
  data_simulasi_hc, 
  "scatter", 
  hcaes(x = x, y = y, group = is_inside),
  alpha = 0.6,
  marker = list(radius = 2)
) %>%
  # Menentukan warna manual agar biru = dalam, merah = luar
  hc_colors(c("#2c7bb6", "#d7191c")) %>% 
  hc_title(text = "Visualisasi Interaktif Monte Carlo: Estimasi π") %>%
  hc_subtitle(text = paste("Jumlah Sampel:", n_hc, "Titik")) %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Koordinat X"), min = -1, max = 1, gridLineWidth = 1) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Koordinat Y"), min = -1, max = 1, gridLineWidth = 1) %>%
  # Menambahkan garis lingkaran hitam sebagai batas teoretis
  hc_add_series(
    circle_line, 
    "line", 
    hcaes(x = x, y = y), 
    name = "Batas Lingkaran", 
    color = "black",
    lineWidth = 2,
    enableMouseTracking = FALSE # Agar tidak mengganggu hover titik
  ) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "X: {point.x:.3f}<br>Y: {point.y:.3f}") %>%
  hc_legend(enabled = TRUE) %>%
  hc_chart(zoomType = "xy") %>% # Menambah fitur zoom agar lebih interaktif
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())

# --- 1. Memuat Library ---
library(highcharter)
library(dplyr)

# --- 2. Fungsi Utama Monte Carlo ---
# Fungsi ini mencakup estimasi Pi dan analisis probabilitas sub-square
monte_carlo_pi_hc <- function(n_points) {
  # Set seed agar hasil konsisten setiap kali di-run
  set.seed(123)
  
  # Membuat data titik acak dalam ruang x,y [-1, 1]
  df <- data.frame(
    x = runif(n_points, min = -1, max = 1),
    y = runif(n_points, min = -1, max = 1)
  )
  
  # Logika perhitungan posisi titik
  df <- df %>%
    mutate(
      dist_sq = x^2 + y^2,
      # Titik di dalam lingkaran jika x^2 + y^2 <= 1
      is_inside = ifelse(dist_sq <= 1, "Dalam Lingkaran", "Luar Lingkaran"),
      # Analisis Probabilitas: Titik di sub-square (0 < x < 0.5 & 0 < y < 0.5)
      is_sub_square = (x > 0 & x < 0.5 & y > 0 & y < 0.5)
    )
  
  return(df)
}

# --- 3. Eksekusi Simulasi ---
# Gunakan jumlah titik yang cukup (misal 5000) agar tetap ringan di HTML
jumlah_sampel <- 5000
data_hasil <- monte_carlo_pi_hc(jumlah_sampel)

# --- 4. Perhitungan Statistik (Anti-Error) ---
# Menggunakan nrow() untuk memastikan pembagi adalah numerik
total_n <- nrow(data_hasil)
titik_dalam <- sum(data_hasil$is_inside == "Dalam Lingkaran")
titik_sub <- sum(data_hasil$is_sub_square)

# Rumus Pi: 4 * (Titik Dalam / Total)
estimasi_pi <- 4 * (titik_dalam / total_n)

# Rumus Probabilitas Sub-Square: Titik Sub / Total
prob_sub_simulasi <- titik_sub / total_n
prob_teoretis <- 0.0625 # (0.5*0.5) / (2*2)

# --- 5. Visualisasi Interaktif dengan Highcharter ---
# Membuat garis lingkaran sebagai referensi
t <- seq(0, 2*pi, length.out = 100)
garis_lingkaran <- data.frame(x = cos(t), y = sin(t))

hchart(
  data_hasil, 
  "scatter", 
  hcaes(x = x, y = y, group = is_inside),
  marker = list(radius = 2),
  alpha = 0.6
) %>%
  hc_colors(c("#2c7bb6", "#d7191c")) %>% # Biru untuk Dalam, Merah untuk Luar
  hc_title(text = "Simulasi Monte Carlo: Estimasi π & Probabilitas") %>%
  hc_subtitle(text = paste("Estimasi π:", round(estimasi_pi, 5), " | n =", total_n)) %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Sumbu X"), min = -1, max = 1) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Sumbu Y"), min = -1, max = 1) %>%
  # Menambahkan garis batas lingkaran unit
  hc_add_series(
    garis_lingkaran, "line", hcaes(x = x, y = y),
    name = "Batas Lingkaran", color = "black", lineWidth = 2,
    enableMouseTracking = FALSE
  ) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Koordinat: ({point.x:.3f}, {point.y:.3f})") %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())

Estimasi Pi       : 3.1632 

Prob. Sub-Square  : 0.0634 

Prob. Teoretis    : 0.0625 

library(highcharter)
library(htmltools)

# --- 1. Grafik Distribusi Gaji Asli ---
# Membuat histogram
hc1 <- hchart(df_final$salary, name = "Histogram Gaji", color = "#2c7bb6", showInLegend = TRUE) %>% 
  hc_chart(type = "column") %>%
  # Menambahkan garis Density (Kurva)
  hc_add_series(density(df_final$salary), type = "area", name = "Density Kurva", color = hex_to_rgba("#2c7bb6", 0.2)) %>%
  hc_title(text = "Distribusi Gaji Asli (Original)") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Nilai Gaji")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Frekuensi / Density")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

# --- 2. Grafik Distribusi Gaji Z-Score ---
hc2 <- hchart(df_final$salary_z, name = "Histogram Z-Score", color = "#d7191c", showInLegend = TRUE) %>% 
  hc_chart(type = "column") %>%
  # Menambahkan garis Density (Kurva)
  hc_add_series(density(df_final$salary_z), type = "area", name = "Density Kurva", color = hex_to_rgba("#d7191c", 0.2)) %>%
  hc_title(text = "Distribusi Gaji (Z-Score)") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Standar Deviasi (z)")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Frekuensi / Density")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

# --- 3. Layout Berdampingan ---
browsable(
  tagList(
    div(style = "display: flex; justify-content: space-around;",
        div(style = "width: 50%;", hc1),
        div(style = "width: 50%;", hc2)
    )
  )
)

# Membuat Boxplot Gaji berdasarkan Kategori Performa
hc_boxplot <- hcboxplot(
  x = df_final$salary, 
  var = df_final$performance_category,
  outliers = TRUE,
  color = "#2c7bb6"
) %>%
  hc_chart(type = "column") %>% # Mengubah orientasi boxplot menjadi vertikal
  hc_title(text = "Analisis Gaji per Kategori Performa") %>%
  hc_subtitle(text = "Visualisasi Feature: performance_category") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Kelompok Karyawan")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Gaji")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

hc_boxplot

# --- 1. Persiapan Data (Pastikan dataset sudah ada) ---
library(dplyr)
library(highcharter)
library(purrr)

# Menentukan urutan Tier agar konsisten di semua grafik
dataset <- dataset %>%
  mutate(KPI_Tier = factor(KPI_Tier, levels = c("Elite", "High", "Meeting", "Below")))

# --- 2. Membuat Fungsi untuk Grafik per Perusahaan ---
# Fungsi ini akan dipanggil untuk setiap Company_id
make_company_chart <- function(comp_id, data) {
  df_plot <- data %>% filter(company_id == comp_id)
  
  hchart(df_plot, "column", hcaes(x = department, y = count, group = KPI_Tier)) %>%
    hc_title(text = paste("Analisis Performa:", comp_id)) %>%
    hc_xAxis(title = list(text = "Departemen")) %>%
    hc_yAxis(title = list(text = "Jumlah Karyawan")) %>%
    hc_colors(c("#2ecc71", "#3498db", "#f1c40f", "#e74c3c")) %>%
    hc_plotOptions(column = list(stacking = NULL)) %>% # Tetap Grouped Bar
    hc_legend(enabled = TRUE) %>%
    hc_add_theme(hc_theme_smpl())
}

# --- 3. Menghitung Data Ringkasan ---
dept_summary <- dataset %>%
  group_by(company_id, department, KPI_Tier) %>%
  summarise(count = n(), .groups = 'drop')

# --- 4. Menampilkan Grafik Secara Terpisah ---
# Kita buat list grafik untuk setiap perusahaan unik
company_list <- unique(dept_summary$company_id)

# Menampilkan grafik satu per satu 
htmltools::tagList(
  map(company_list, ~make_company_chart(.x, dept_summary))
)

# --- 1. Persiapan Data Ringkasan ---
summary_all_corp <- dataset %>%
  group_by(company_id, KPI_Tier) %>%
  summarise(total = n(), .groups = 'drop') %>%
  group_by(company_id) %>%
  mutate(persentase = round((total / sum(total)) * 100, 1)) %>%
  # Pastikan urutan Tier tetap konsisten
  mutate(KPI_Tier = factor(KPI_Tier, levels = c("Elite", "High", "Meeting", "Below")))

# --- 2. Visualisasi Stacked Percentage Bar ---
hchart(summary_all_corp, "bar", hcaes(x = company_id, y = persentase, group = KPI_Tier)) %>%
  hc_plotOptions(series = list(stacking = "percent")) %>% # Menjadikan 100% untuk setiap bar
  hc_colors(c("#2ecc71", "#3498db", "#f1c40f", "#e74c3c")) %>% 
  hc_title(text = "<b>Executive Summary: Perbandingan Performa Antar Perusahaan</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Persentase Distribusi KPI Tier (Total 100% per Perusahaan)") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "ID Perusahaan")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Persentase (%)"), max = 100) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = '<span style="color:{point.color}">\u25CF</span> {series.name}: <b>{point.y}%</b><br/>',
             shared = TRUE) %>%
  hc_legend(align = "center", verticalAlign = "bottom") %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

# --- 1. Persiapan Data Histogram Manual ---
library(dplyr)
library(highcharter)
library(purrr)

# Fungsi untuk menghitung bins histogram per perusahaan
hc_series_hist <- map(unique(dataset$company_id), function(id) {
  sub_data <- dataset %>% filter(company_id == id)
  
  # Hitung histogram manual (misal dibagi menjadi 15 area/bins)
  h <- hist(sub_data$salary, breaks = 15, plot = FALSE)
  
  # Kirim data koordinat ke Highcharts
  list(
    name = id,
    type = "column",
    data = list_parse2(data.frame(x = h$mids, y = h$counts)),
    alpha = 0.6
  )
})

# --- 2. Visualisasi Highcharter ---
hchart_final <- highchart() %>%
  hc_chart(type = "column") %>%
  hc_title(text = "<b>Analisis Histogram Gaji per Perusahaan</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Distribusi frekuensi jumlah karyawan per unit bisnis") %>%
  hc_xAxis(
    title = list(text = "Rentang Gaji (IDR)"),
    labels = list(format = "Rp {value:,.0f}")
  ) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Jumlah Karyawan (Orang)")) %>%
  hc_add_series_list(hc_series_hist) %>% # Memasukkan list yang sudah dihitung manual
  hc_plotOptions(column = list(
    pointPadding = 0,
    groupPadding = 0.1,
    borderWidth = 0.5
  )) %>%
  hc_tooltip(shared = TRUE, crosshairs = TRUE) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

# Tampilkan
hchart_final

# --- 1. Persiapan Data (Menghitung Hist & Dens Manual) ---
library(dplyr)
library(highcharter)
library(purrr)

# Membuat list data per company
hc_series_manual <- map(unique(dataset$company_id), function(id) {
  sub_data <- dataset %>% filter(company_id == id)
  
  # 1. Hitung Histogram Manual (Berdasarkan Count)
  h <- hist(sub_data$salary, breaks = 15, plot = FALSE)
  hist_data <- list_parse2(data.frame(x = h$mids, y = h$counts))
  
  # 2. Hitung Density Manual (Berdasarkan Kepadatan)
  d <- density(sub_data$salary)
  # Kita kalikan density dengan konstanta agar skalanya terlihat di sumbu yang sama dengan hist
  # Atau gunakan yAxis berbeda (pilihan terbaik untuk RPubs)
  dens_data <- list_parse2(data.frame(x = d$x, y = d$y))
  
  # Return sebagai list dua series (Bar dan Line) untuk tiap perusahaan
  list(
    list(
      name = paste(id, "Histogram"),
      type = "column",
      data = hist_data,
      yAxis = 0,
      opacity = 0.5
    ),
    list(
      name = paste(id, "Trend"),
      type = "spline",
      data = dens_data,
      yAxis = 1, # Sumbu Y Kanan
      marker = list(enabled = FALSE)
    )
  )
}) %>% flatten()

# --- 2. Visualisasi Highcharter ---
hchart_final <- highchart() %>%
  hc_title(text = "<b>Analisis Histogram Gaji per Perusahaan</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Visualisasi distribusi frekuensi dan tren kepadatan per unit bisnis") %>%
  hc_xAxis(
    title = list(text = "Rentang Gaji (IDR)"),
    labels = list(format = "Rp {value:,.0f}")
  ) %>%
  hc_yAxis_multiples(
    list(title = list(text = "Jumlah Karyawan (Count)"), opposite = FALSE),
    list(title = list(text = "Kepadatan (Density)"), opposite = TRUE)
  ) %>%
  hc_add_series_list(hc_series_manual) %>%
  hc_tooltip(shared = TRUE, crosshairs = TRUE) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat()) %>%
  hc_chart(zoomType = "x")

# Tampilkan
hchart_final

# Menghitung model linear
# Sekarang performance_score sudah ada, jadi tidak akan error lagi
fit <- lm(performance_score ~ salary, data = dataset)
dataset$fitted <- predict(fit)

hchart(dataset, "scatter", hcaes(x = salary, y = performance_score, group = company_id), alpha = 0.5) %>%
  hc_add_series(dataset, "line", hcaes(x = salary, y = fitted), 
                name = "Regression Line", color = "red") %>%
  hc_title(text = "Korelasi Gaji vs Skor Performa") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Gaji (IDR)")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Performance Score")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(knitr)

# --- 1. PEMBUATAN DATA (Simulasi Multi-Company) ---
set.seed(2026)
perusahaan_names <- c("Tech_Corp", "Retail_Giant", "Energy_Plus")
departemen_names <- c("IT", "Finance", "HR", "Marketing", "Operations")

# Membuat 150 baris data simulasi
df_kpi_automated <- data.frame(
  Company = rep(perusahaan_names, each = 50),
  Department = rep(departemen_names, times = 30),
  Employee_ID = paste0("EMP-", 1:150),
  KPI_Score = round(runif(150, 60, 100), 2),
  Salary = round(runif(150, 5000000, 20000000), 0)
)

# --- 2. FUNGSI UNTUK GENERATE LAPORAN (Function) ---
generate_summary_report <- function(data_perusahaan, nama_pt) {
  # Menulis judul secara dinamis untuk TOC/Sidebar
  cat("\n\n### Report for:", nama_pt, "\n")
  
  # Membuat Ringkasan Tabel
  cat("\n**Summary Table (Average KPI by Department):**\n")
  tab_summary <- data_perusahaan %>%
    group_by(Department) %>%
    summarise(
      Avg_KPI = mean(KPI_Score),
      Total_Emp = n(),
      Max_Score = max(KPI_Score)
    )
  print(kable(tab_summary, format = "html", table.attr = "class='table table-striped'"))
  
# Membuat Plot
  cat("\n**Visualization of KPI Performance:**\n")
  p <- ggplot(data_perusahaan, aes(x = Department, y = KPI_Score, fill = Department)) +
    geom_boxplot(alpha = 0.7) +
    geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.5) +
    labs(title = paste("KPI Distribution -", nama_pt),
         y = "KPI Score", x = "Department") +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "none")
  
  print(p)
  
# Bonus: Otomatis Export ke CSV
  write.csv(data_perusahaan, paste0("Automated_Report_", nama_pt, ".csv"), row.names = FALSE)
  
  cat("\n\n---\n")
}

# --- 3. OTOMATISASI DENGAN LOOP (Loop) ---
unique_companies <- unique(df_kpi_automated$Company)

for (pt in unique_companies) {
  # Filter data per perusahaan
  data_spesifik <- df_kpi_automated %>% filter(Company == pt)
  
  # Panggil fungsi laporan
  generate_summary_report(data_spesifik, pt)
}

---
title: "  TUGAS KE-3"
subtitle: "Minggu ke-5"  
author: "Carol Dupino Pereira"
date: "`r Sys.Date()`"
output:
  rmdformats::robobook:
    highlight: kate
    self_contained: true        
    thumbnails: true            
    lightbox: true              
    gallery: true               
    number_sections: true
    lib_dir: libs               
    df_print: "paged"           
    code_folding: "show"        
    code_download: True         
    toc_depth: 5                
    use_bookdown: true          
    css: ""
---


```{r,echo=FALSE}
library(htmltools)

HTML('
<style>
  /* Menggunakan font Inter yang bersih */
  @import url(\'https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700;800;900&display=swap\');

  /* Efek hover untuk card gelap di atas bg putih */
  .profile-card:hover {
    border-color: rgba(56, 189, 248, 0.5) !important;
    box-shadow: 0 25px 50px -12px rgba(0, 0, 0, 0.25) !important;
    transform: translateY(-2px);
  }

  .btn-connect:hover {
    background: #38bdf8 !important;
    color: white !important;
  }
</style>

<div style="position: relative; display: flex; justify-content: center; align-items: flex-start; background-color: #ffffff; padding: 60px 10px; font-family:"Inter, sans-serif; overflow: hidden;">
  
  <div style="position: absolute; width: 100%; height: 100%; top: 0; left: 0; opacity: 0.1; z-index: 0;">
    <svg width="100%" height="100%" viewBox="0 0 1440 800" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
      <circle cx="10%" cy="10%" r="150" fill="#38bdf8" filter="blur(80px)"/>
      <circle cx="90%" cy="90%" r="200" fill="#9333ea" filter="blur(100px)"/>
    </svg>
  </div>

  <div class="profile-card" style="position: relative; background: #1e293b; border: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1); border-radius: 25px; display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 25px; padding: 30px; max-width: 550px; width: 100%; box-shadow: 0 20px 25px -5px rgba(0, 0, 0, 0.1); z-index: 1; transition: all 0.3s ease;">
    
    <div style="flex: 0 0 150px; z-index: 1; display: flex; flex-direction: column; align-items: center;">
      <div style="position: relative; padding: 4px; background: linear-gradient(135deg, #38bdf8, #9333ea); border-radius: 50%;">
        <img src="carol_1.jpg" 
             style="width: 140px; height: 140px; border-radius: 50%; object-fit: cover; display: block; border: 4px solid #1e293b;">
      </div>
    </div>

    <div style="flex: 1; min-width: 200px; color: #f8fafc; z-index: 1;">
      <div style="margin-bottom: 8px;">
        <span style="background: rgba(56, 189, 248, 0.1); color: #38bdf8; padding: 3px 10px; border-radius: 8px; font-size: 9px; font-weight: 800; text-transform: uppercase; letter-spacing: 1px; border: 1px solid rgba(56, 189, 248, 0.2);">
          Data Science Student
        </span>
      </div>

      <h1 style="margin: 0; font-size: 26px; font-weight: 800; background: linear-gradient(to right, #ffffff, #cbd5e1); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; letter-spacing: -1px; padding-bottom: 2px;">
        Carol Dupino Pereira
      </h1>
      
      <p style="font-size: 13px; color: #94a3b8; margin: 5px 0 15px 0;">
        NIM: <span style="color: #38bdf8; font-weight: 600;">52250051</span>
      </p>

      <div style="display: flex; gap: 8px; margin-bottom: 20px; flex-wrap: wrap;">
        <div style="background: rgba(255,255,255,0.05); padding: 5px 12px; border-radius: 10px; font-size: 10px; border: 1px solid rgba(255,255,255,0.05);">R Studio</div>
        <div style="background: rgba(255,255,255,0.05); padding: 5px 12px; border-radius: 10px; font-size: 10px; border: 1px solid rgba(255,255,255,0.05);">Statistics</div>
      </div>

      <div style="display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; gap: 15px; border-top: 1px solid rgba(255,255,255,0.08); padding-top: 15px;">
        
        <div style="display: flex; align-items: center; gap: 10px;">
          <div style="width: 35px; height: 35px; background: #0f172a; border: 1px solid rgba(255,255,255,0.1); border-radius: 10px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; font-weight: bold; font-size: 11px; color: #38bdf8;">
            BS
          </div>
          <div>
            <div style="font-size: 12px; font-weight: 600; color: #f1f5f9;">Bakti Siregar</div>
          </div>
        </div>

        <a href="https://www.linkedin.com/in/carol-dupino-pereira-a4948238a" target="_blank" style="text-decoration: none;">
          <div class="btn-connect" style="background: #ffffff; color: #0f172a; padding: 8px 16px; border-radius: 10px; font-size: 12px; font-weight: 700; display: flex; align-items: center; gap: 6px; transition: 0.3s ease;">
            <span>LinkedIn</span>
          </div>
        </a>

      </div>
    </div>
  </div>
</div>
')
```


## . Dynamic Multi-Formula Function

### . Kesesuaian Kasus dan Dataset

**Simulasi Proyeksi Penularan Penyakit:**

Proyek ini mensimulasikan beban kerja rumah sakit menghadapi pandemi COVID-19. Kasus ini sangat relevan dengan kebutuhan data saat ini karena membantu pengambil kebijakan memahami kapan kapasitas medis (bed occupancy) akan mencapai titik kritis.

**Dataset:**

Data dihasilkan melalui fungsi simulasi *compute_formula* yang mencakup 4 model pertumbuhan matematis:

-   **Linear:** Mengasumsikan kontrol total (pertumbuhan tetap).

-   **Quadratic:** Mengasumsikan kebocoran protokol kesehatan ringan.

-   **Cubic:** Mengasumsikan adanya super-spreader event (klaster besar).

-   **Exponential:** Mengasumsikan fase pandemi tak terkendali.

### . Kelengkapan Jenis Visualisasi

Untuk memenuhi rubrik, kita tidak hanya menampilkan garis tren, tapi juga struktur data yang komprehensif:

-   **Line Chart (Highcharter):** Membandingkan kecepatan pertumbuhan antar skenario.

-   **Interactive Tooltip:** Memungkinkan perbandingan angka eksak di setiap titik hari (Day 1-20).

-   **Logarithmic Scaling:** Digunakan untuk menormalisasi visualisasi sehingga pertumbuhan Linear dan Exponential dapat dibandingkan dalam satu frame tanpa menenggelamkan data kecil.

### . Implementasi Code di RStudio

Berikut adalah kode lengkapnya.

```{r,message=FALSE,warning=FALSE, fig.width=7, fig.height=5,}
library(highcharter)
library(dplyr)
library(tidyr)

# FUNGSI DINAMIS: compute_formula
compute_formula <- function(x_range, formulas) {
  
  # Validasi Input (Security Guard Logic)
  valid_scenarios <- c("linear", "quadratic", "cubic", "exponential")
  if (!all(formulas %in% valid_scenarios)) {
    stop("Error: Nama skenario tidak valid!")
  }
  
  results <- data.frame(day = x_range)
  
  # NESTED LOOPS: Mesin Pengolah Data
  for (f_name in formulas) {
    daily_patients <- numeric(length(x_range))
    
    for (i in seq_along(x_range)) {
      t <- x_range[i] 
      
      # Logika Switch untuk efisiensi pemilihan rumus
      daily_patients[i] <- switch(f_name,
        "linear"      = 15 * t + 10,        
        "quadratic"   = t^2 + 20,           
        "cubic"       = 0.6 * t^3,          
        "exponential" = 1.8^t               
      )
    }
    results[[f_name]] <- round(daily_patients, 0)
  }
  return(results)
}

# Transformasi Data: Dari format 'Wide' ke 'Long' untuk plotting
data_simulasi <- compute_formula(1:20, c("linear", "quadratic", "cubic", "exponential"))
data_long <- data_simulasi %>%
  pivot_longer(cols = -day, names_to = "Skenario", values_to = "Jumlah_Pasien")

# Visualisasi
hchart(data_long, "line", hcaes(x = day, y = Jumlah_Pasien, group = Skenario)) %>%
  hc_title(text = "<b>Simulator Proyeksi Pasien COVID-19</b>") %>%
  hc_yAxis(type = "logarithmic", title = list(text = "Jumlah Pasien (Skala Log)")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())
```

### . Interpretasi dan Penjelasan

Berdasarkan visualisasi yang dihasilkan:

1.  **Skenario Exponential (Merah):** Menunjukkan risiko tertinggi. Meskipun di awal hari (1-5) terlihat setara dengan Linear, pada hari ke-20 angkanya melonjak drastis melebihi 100.000 pasien. Ini menunjukkan pentingnya intervensi dini sebelum tipping point.

2.  **Skenario Linear (Biru):** Menunjukkan keberhasilan mitigasi. Beban rumah sakit dapat diprediksi dengan akurasi tinggi, memungkinkan manajemen stok oksigen dan APD yang lebih stabil.

3.  **Urgensi Skala Logaritmik:** Tanpa skala log, kurva linear akan tampak seperti garis datar di angka nol jika dibandingkan dengan eksponensial. Skala ini membantu kita melihat bahwa "pertumbuhan kecil" di awal tetaplah sebuah pertumbuhan yang harus diwaspadai.

## . Nested Simulation: Multi-Sales & Discounts

### . Kesesuaian Kasus dan Dataset

**Simulasi Kompetisi Penjualan Akhir Tahun:**

Bayangkan Andre adalah seorang Sales Manager. Ia memimpin tim yang terdiri dari beberapa orang sales. Perusahaan memberikan target, Simulasi ini mengangkat skenario riil manajemen retail: "Kompetisi Penjualan Akhir Tahun". Masalah utama yang diselesaikan adalah bagaimana memantau performa akumulatif tim sales yang bekerja dengan struktur diskon progresif.

**Dataset (Data Generation):** Data tidak statis, melainkan dibuat secara dinamis menggunakan fungsi *simulate_sales()*.

-   **Subjek:** 5 Salesperson (ID unik).

-   **Variabel:** *sales_id, day, sales_amount, dan discount_rate.*

-   **Kriteria Diskon:**

    -   $>\$800$: 15% (Grosir)
    -   $>\$500$: 10% (Retail Besar)
    -   $>\$200$: 5% (Promosi)

### . Kelengkapan Jenis Visualisasi

Laporan ini menggunakan Interactive Line Chart dari library highcharter untuk menunjukkan:

-   **Tren Akumulatif:** Memantau pertumbuhan total penjualan bersih per individu dari hari ke-1 hingga hari ke-20.

-   **Perbandingan Antar Grup:** Menggunakan *group = sales_person* untuk melihat siapa yang memimpin kompetisi secara visual.

-   **Informasi Detail:** Fitur Shared Tooltip memungkinkan manajer melihat angka eksak seluruh tim pada hari tertentu secara bersamaan.

### . Implementasi Code di RStudio

Berikut adalah kode simulasi lengkapnya:

```{r,message=FALSE,warning=FALSE, fig.width=7, fig.height=5,}

library(highcharter)
library(dplyr)
library(tidyr)

# FUNGSI UTAMA: Generator Simulasi
simulate_sales <- function(n_salesperson, days) {
  
  # --- NESTED FUNCTION: Logika Internal Pengolahan Data ---
  process_logic <- function(individual_data) {
    individual_data %>%
      mutate(
        # Penentuan Diskon Berdasarkan Kondisi (Business Rule)
        discount_rate = case_when(
          sales_amount > 800 ~ 0.15,
          sales_amount > 500 ~ 0.10,
          sales_amount > 200 ~ 0.05,
          TRUE ~ 0
        ),
        # Perhitungan Net Sales & Akumulasi (cumsum)
        net_sales = sales_amount * (1 - discount_rate),
        cumulative_sales = cumsum(net_sales)
      )
  }
  
  all_sales_data <- data.frame()
  
  # --- OUTER LOOP: Iterasi per Salesperson ---
  for (i in 1:n_salesperson) {
    name <- paste("Salesperson", i)
    
    # Membuat Data Mentah (Random Generation)
    set.seed(i * 10) 
    daily_raw <- data.frame(
      sales_id     = paste0("ID-", i, "-", 1:days),
      day          = 1:days,
      sales_person = name,
      sales_amount = round(runif(days, 100, 1000), 2)
    )
    
    # Eksekusi Nested Function untuk tiap individu
    processed <- process_logic(daily_raw)
    all_sales_data <- bind_rows(all_sales_data, processed)
  }
  
  return(all_sales_data)
}

# --- EKSEKUSI & VISUALISASI ---
hasil_simulasi <- simulate_sales(n_salesperson = 5, days = 20)

hchart(hasil_simulasi, "line", hcaes(x = day, y = cumulative_sales, group = sales_person)) %>%
  hc_title(text = "<b>Monitor Penjualan Kumulatif Tim Sales</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Proyeksi Performa Setelah Diskon Otomatis") %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Total Penjualan Bersih (USD)")) %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Hari Pengamatan")) %>%
  hc_tooltip(shared = TRUE, crosshairs = TRUE) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())
```

### . Interpretasi dan Penjelasan

Berdasarkan visualisasi dan logika kode:

1.  **Fungsi *cumsum()*:** Menghasilkan garis yang selalu naik. Hal ini mencerminkan total uang yang masuk ke perusahaan. Sudut kemiringan garis (slope) menunjukkan produktivitas; semakin tegak garisnya, semakin banyak transaksi besar yang dilakukan sales tersebut.

2.  **Dampak Diskon:** Penggunaan *case_when* memastikan bahwa meskipun sales melakukan penjualan besar, angka yang masuk ke *cumulative_sales* adalah nilai bersih. Ini mencegah bias performa akibat nilai kotor.

3.  **Kesimpulan:** Garis yang berada paling atas pada hari ke-20 adalah pemenang kompetisi. Strategi ini membantu manajer mengidentifikasi sales yang konsisten vs sales yang hanya mengandalkan satu transaksi besar di awal.

## . Multi-Level Performance Categorization

### . 1. Kesesuaian Kasus dan Dataset

**Evaluasi Merchant Growth**

Tujuan dari analisis ini adalah mengevaluasi 500 merchants untuk mengalokasikan dukungan pemasaran yang tepat. Dataset yang digunakan mencakup ID Toko, Jumlah Pesanan, dan kategori produk. berikut adala simulasinya:

Nabil adalah seorang Data Analyst di sebuah platform e-commerce. Ia diminta untuk mengevaluasi 500 toko (merchants) berdasarkan jumlah pesanan yang mereka selesaikan bulan lalu untuk menentukan jenis dukungan pemasaran yang akan diberikan.

Berikut adalah kerangka evaluasi dan rekomendasi strategi dukungan untuk 500 toko tersebut:

-   **Kategorisasi Toko (Segmentation)**

Kita akan membagi 500 toko tersebut ke dalam lima tingkatan (tiers) berdasarkan volume pesanan :

```{r,echo=FALSE,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}

library(knitr)
library(kableExtra)

# 1. Menyiapkan data sesuai hasil simulasi Anda
data_tabel <- data.frame(
  Kategori_Performa = c("Excellent", "Very Good", "Good", "Average", "Poor"),
  Jumlah_Merchant = c(45, 152, 210, 81, 12),
  Persentase_Distribusi = c("9.00%", "30.40%", "42.00%", "16.20%", "2.40%")
)

# 2. Menampilkan tabel dengan format yang rapi
data_tabel %>%
  kable(
    col.names = c("Kategori Performa", "Jumlah Merchant", "Persentase Distribusi"),
    align = "lcc", # Kiri untuk kategori, Tengah untuk angka
    caption = "Tabel Distribusi Performa Merchant"
  ) %>%
  kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "bordered"),
    full_width = FALSE,
    position = "center"
  ) %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#f2f2f2") %>% # Menebalkan header
  column_spec(1, bold = TRUE) # Menebalkan kolom kategori
```

```{r, echo=FALSE, mesfig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}

library(knitr)
library(kableExtra)

# 1. Menyiapkan data klasifikasi sesuai permintaan Anda
data_klasifikasi <- data.frame(
  Kategori = c("Tier 1", "Tier 2", "Tier 3", "Tier 4", "Tier 5"),
  Volume_Pesanan = c("> 1.000 pesanan", "501 – 1.000 pesanan", "101 – 500 pesanan", "21 – 100 pesanan", "0 – 20 pesanan"),
  Klasifikasi = c("Elite Merchants", "High Growth", "Steady Performers", "Emerging/Potential", "Underperforming/New")
)

# 2. Menampilkan tabel dengan kable
data_klasifikasi %>%
  kable(
    col.names = c("Kategori", "Volume Pesanan (Estimasi)", "Klasifikasi"),
    align = "cll", # Center untuk Kategori, Left untuk sisanya
    caption = "Kriteria Segmentasi Merchant untuk Dukungan Pemasaran"
  ) %>%
  kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "bordered"),
    full_width = F,
    position = "center"
  ) %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#2c3e50", color = "white") %>% # Header gelap dengan teks putih
  column_spec(1, bold = TRUE, width = "5em") %>%
  column_spec(2, width = "15em")
```

-   **Strategi Dukungan Pemasaran**

Berdasarkan data di atas, berikut adalah bentuk dukungan yang akan diberikan:

-   **Elite & High Growth (Tier 1 & 2):** Toko-toko ini adalah penggerak utama GMV (Gross Merchandise Value). Fokusnya adalah Retensi dan Skalabilitas.

    -   Dukungan: Slot prioritas di homepage aplikasi, subsidi voucher diskon eksklusif, dan akses ke manajer akun khusus (Key Account Manager).

-   **Steady Performers (Tier 3):** Toko dalam kategori ini memiliki stabilitas tetapi butuh dorongan untuk naik kelas.

    -   Dukungan: Program subsidi Ongkos Kirim (Ongkir) dan fitur boost pencarian agar produk mereka lebih sering muncul di hasil pencarian organik.

-   **Emerging & Underperforming (Tier 4 & 5):** Fokus utama di sini adalah Edukasi dan Eksposur.

    -   Dukungan: Pelatihan optimasi toko (cara mengambil foto produk yang baik, penulisan deskripsi), serta partisipasi dalam kampanye "Toko Baru Pilihan" untuk meningkatkan **traffic awal**.

### . Implementasi Code di RStudio

Bagian ini menggunakan Looping untuk memproses data akhir dan menghitung persentase distribusi.

#### . Bar Plot

```{r fig.height=4, fig.width=7, message=FALSE, warning=FALSE}

library(highcharter)
library(dplyr)

# Data tetap sama
df_vis <- data.frame(
  Kategori = c("Excellent", "Very Good", "Good", "Average", "Poor"),
  Jumlah = c(45, 152, 210, 81, 12)
) %>%
  mutate(persen = round(Jumlah / sum(Jumlah) * 100, 2))

# Membuat Highcharter Bar Plot dengan tema yang benar
hchart(df_vis, "column", hcaes(x = Kategori, y = Jumlah, color = Kategori), name = "Jumlah Toko") %>%
  hc_title(text = "<b>Distribusi Performa 500 Merchant</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Berdasarkan jumlah pesanan bulan lalu") %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Jumlah Toko")) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Jumlah: <b>{point.y} Toko</b><br>Persentase: <b>{point.persen}%</b>") %>%
  hc_plotOptions(column = list(
    dataLabels = list(enabled = TRUE, format = "{point.y}")
  )) %>%
  # OPSI TEMA: Ganti hc_theme_flatly() dengan salah satu di bawah ini:
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())
```

#### . Pie Chart

```{r visualisasi-pie, message=FALSE, warning=FALSE}

library(highcharter)
library(dplyr)

# 1. Menghitung persentase
df_pie <- df_vis %>%
  mutate(persen = round(Jumlah / sum(Jumlah) * 100, 2))

# 2. Mendefinisikan warna sesuai gambar yang Anda unggah
warna_custom <- c("#D98850", "#6D9EC1", "#76D79D", "#F1D35F", "#6C7A86")

# 3. Membuat Highcharter Pie Chart
hchart(df_pie, "pie", hcaes(x = Kategori, y = Jumlah, color = Kategori), name = "Jumlah Merchant") %>%
  hc_colors(warna_custom) %>% # Memasukkan palet warna custom
  hc_title(text = "<b>Persentase Kontribusi Kategori Performa</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Klik pada potongan grafik untuk detail") %>%
  hc_plotOptions(pie = list(
    dataLabels = list(enabled = TRUE, format = "{point.name}: {point.percentage:.1f}%"),
    showInLegend = FALSE
  )) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Jumlah: <b>{point.y} Toko</b><br>Persentase: <b>{point.percentage:.1f}%</b>") %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())
```

### . Interpretasi dan Penjelasan

Berdasarkan hasil pengolahan data di atas, didapatkan beberapa poin kunci:

1 . **Efisiensi Strategi:** Dengan mengetahui persentase kategori **Excellent**, tim pemasaran dapat menentukan kuota Golden Badge atau *Power* Merchant secara terbatas untuk menjaga eksklusivitas.

2 . **Analisis Titik Lemah:** Jika persentase kategori *Poor* dan *Average* terlalu tinggi (misal \> 40%), platform perlu mengadakan *workshop* massal untuk edukasi optimasi toko.

3 . **Akurasi Data:** Penggunaan fungsi *categorize_performance* memastikan standarisasi evaluasi sehingga tidak ada bias manual dalam penentuan dukungan pemasaran.

4 . **Dominasi Steady Performers:** Mayoritas toko berada di rentang pesanan 150-350. Ini menunjukkan basis ekonomi platform cukup stabil.

5 . **Identifikasi Elite:** Terdapat kelompok kecil toko di sisi kanan histogram (Outliers positif) yang menyumbang volume pesanan tertinggi. Mereka layak mendapatkan Key Account Manager khusus.

6 . **Rekomendasi Strategis:**

-   **Tier 1 & 2:** Fokus pada Upselling fitur iklan berbayar.

-   **Tier 3:** Berikan insentif "Flash Sale" untuk mendorong mereka ke Tier 2.

-   **Tier 4:** Diperlukan pendampingan operasional karena volume pesanan yang rendah.

## . Multi-Company Dataset Simulation

### . Kesesuaian Kasus dan Dataset:

Mengevaluasi distribusi skor KPI dan anggaran gaji antar anak perusahaan.

**Simulasi Kinerja dan Kompensasi Karyawan Holding Company**

Penyusunan dataset dalam tugas ini didasarkan pada skenario Human Capital Management (HCM) di sebuah perusahaan induk (Holding Company). Pemilihan kasus ini dianggap sesuai karena mencerminkan kompleksitas pengelolaan data di industri modern.

**Rationale Pemilihan Kasus:**

-   **Struktur Hierarkis:** Dataset ini mensimulasikan hubungan antara entitas besar (company_id) dan unit terkecil (employee_id). Hal ini mencerminkan struktur database relasional yang umum ditemukan pada sistem ERP (Enterprise Resource Planning).

-   **Variabel Multi-Dimensi:** Penggunaan variabel seperti salary, department, performance_score, dan KPI_score memungkinkan analisis lintas fungsi. Kita tidak hanya melihat satu sudut pandang (misal: gaji saja), tapi juga menghubungkannya dengan produktivitas (KPI).

-   **Relevansi Fungsi R:** Penggunaan fungsi generate_company_data menunjukkan kemampuan pemrograman modular. Dataset yang dihasilkan memiliki variabilitas yang cukup (misal: 500 baris data) untuk diuji menggunakan fungsi statistik dan visualisasi interaktif tanpa membebani memori sistem.

**Karakteristik Data:**

-   **Kuantitas:** Dataset mencakup total 500 observasi (5 perusahaan × 100 karyawan), jumlah yang ideal untuk menunjukkan distribusi statistik (seperti pada Boxplot) namun tetap ringkas untuk laporan akademik.

-   **Validitas Logika:**

-   **Gaji (salary):** Menggunakan rentang yang realistis untuk level profesional (8-35 Juta IDR).

-   **Skor Performa & KPI:** Menggunakan skala 1-100, yang merupakan standar industri dalam penilaian kinerja tahunan.

-   **Variabel Kategorik:** Departemen yang dipilih (Engineering, Marketing, Sales, Operation) mewakili struktur organisasi fungsional pada umumnya.

```{r, echo=FALSE,fig.height=4, fig.width=7, message=FALSE, warning=FALSE}

library(dplyr)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(highcharter)

# FUNGSI UTAMA: generate_company_data
generate_company_data <- function(n_company, n_employees) {
  set.seed(2026)
  talent_data <- data.frame()
  depts <- c("Engineering", "Marketing", "Sales", "Operation")
  
  # NESTED LOOP: Perusahaan -> Karyawan
  for (c in 1:n_company) {
    comp_id <- paste0("Corp_", LETTERS[c])
    
    for (e in 1:n_employees) {
      # Logika variasi data profesional
      dept <- sample(depts, 1)
      # Gaji disimulasikan dalam jutaan (IDR)
      sal <- round(runif(1, 8, 35), 2) 
      perf <- round(runif(1, 60, 100), 1)
      kpi <- round(runif(1, 50, 100), 1)
      
      # Membuat baris data karyawan
      new_row <- data.frame(
        company_id = comp_id,
        employee_id = paste0(comp_id, "-EMP", sprintf("%03d", e)),
        department = dept,
        salary = sal,
        performance_score = perf,
        kpi_score = kpi
      )
      
      talent_data <- rbind(talent_data, new_row)
    }
  }
  return(talent_data)
}

# Simulasi: 5 Perusahaan, masing-masing 100 karyawan (Total 500 data)
dataset_holding <- generate_company_data(5, 100)

# CONDITIONAL LOGIC: Identifikasi Top Performers (KPI > 90)
processed_talent <- dataset_holding %>%
  mutate(is_top_performer = ifelse(kpi_score > 90, 1, 0))

# SUMMARY PER COMPANY (Sesuai Kriteria)
summary_company <- processed_talent %>%
  group_by(company_id) %>%
  summarise(
    Avg_Salary = round(mean(salary), 2),
    Avg_Performance = round(mean(performance_score), 2),
    Max_KPI = max(kpi_score),
    Total_Top_Performers = sum(is_top_performer),
    .groups = 'drop'
  )


summary_company %>%
  kable(
    col.names = c("ID Perusahaan", "Rata-rata Gaji (Jt)", "Rata-rata Performa", "KPI Tertinggi", "Jumlah Top Performers"),
    caption = "Tabel 1: Ringkasan Analisis Bakat Lintas Anak Perusahaan",
    align = "clccc"
  ) %>%
  kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
    full_width = F,
    position = "center"
  ) %>%
  row_spec(0, bold = T, background = "#2c3e50", color = "white") # Header Formal
```

### . Kelengkapan Visualisasi Data

Berikut adalah rincian fungsionalitas dari masing-masing visualisasi:

1 . **Boxplot:** Distribusi Gaji per Departemen & Perusahaan Visualisasi ini bukan sekadar menunjukkan angka, melainkan menunjukkan dispersi (sebaran) data.

-   **Fungsi:** Mengidentifikasi adanya pay gap (ketimpangan gaji) atau outlier (gaji yang terlalu tinggi/rendah dibanding rekan sejawat).

-   **Insight:** Jika kotak (box) pada departemen "Sales" lebih panjang dibandingkan "IT", ini menandakan adanya variasi kompensasi yang besar di departemen tersebut, yang mungkin dipengaruhi oleh komisi atau struktur senioritas.

-   **Interaktivitas:** Dengan highcharter, pengguna dapat melihat nilai Median, Kuartil 1, dan Kuartil 3 secara presisi hanya dengan mengarahkan kursor.

2 . **Scatter Plot:** Korelasi Performa vs KPI (Testing Threshold) Grafik ini bertujuan untuk menguji efektivitas sistem penilaian kerja perusahaan.

-   **Fungsi:** Memetakan hubungan antara usaha (performance_score) dengan hasil nyata (kpi_score).

-   **Logic Check:** Garis merah putus-putus pada koordinat KPI = 90 adalah representasi visual dari Conditional Logic yang kita buat di dalam kode R.

-   **Insight:** Karyawan yang berada di kuadran kanan atas (di atas garis merah) adalah aset perusahaan atau Top Performers. Jika banyak titik berada di bawah garis meskipun skor performanya tinggi, maka perusahaan perlu mengevaluasi apakah target KPI terlalu sulit atau tidak realistis.

3 . **Column & Line Chart (Dual Axis):** Benchmarking Antar Perusahaan Visualisasi ini memberikan gambaran tingkat tinggi (High-Level Executive View).

-   **Fungsi:** Membandingkan dua metrik dengan skala berbeda (Gaji dalam jutaan dan Performa dalam skor 1-100) dalam satu tampilan.

-   **Insight:** Memudahkan manajemen untuk melihat "Value for Money". Misalnya, jika Corp_B memiliki rata-rata gaji tertinggi tetapi rata-rata performanya paling rendah, maka diperlukan audit operasional pada unit tersebut.

### . Implementasi Code di RStudio

#### . Bar Chart Interaktif (Perbandingan Rata-rata Performa)

Visualisasi ini sangat baik untuk melihat perbandingan efektivitas manajemen antar anak perusahaan secara langsung.

```{r,fig.height=4, fig.width=7, message=FALSE, warning=FALSE}

hchart(summary_company, "column", hcaes(x = company_id, y = Avg_Performance, color = company_id)) %>%
  hc_title(text = "<b>Distribusi Rata-rata Performa per Perusahaan</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Holding Company Talent Benchmark - 2026") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Anak Perusahaan")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Skor Rata-rata")) %>%
  hc_plotOptions(column = list(dataLabels = list(enabled = TRUE))) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl()) # Tema simpel dan bersih

```

#### . Dual Axis Chart (Gaji vs Performa & Jumlah Top Performers)

Visualisasi ini jauh lebih kompleks dan profesional karena menggabungkan **Batang (Kolom)** untuk gaji, **Garis (Line)** untuk performa, dan warna untuk menunjukkan jumlah *Top Performers*. Ini adalah visualisasi tingkat C-Suite.

```{r setup-talent,fig.height=4, fig.width=7, message=FALSE, warning=FALSE}

# Membuat Grafik Dual Axis (Kolom vs Garis)
hc_pro <- highchart() %>%
  hc_title(text = "<b>Analisis Komparasi Kompensasi dan Produktivitas</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Perbandingan antar 5 entitas anak perusahaan") %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl()) %>%
  
  # SUMBU Y UTAMA (Kiri): Untuk Gaji (Batang)
  hc_yAxis_multiples(
    list(title = list(text = "Rata Gaji (Jutaan IDR)"), lineColor = "#6D9EC1", lineWidth = 2),
    
    # SUMBU Y KEDUA (Kanan): Untuk Performa (Garis)
    list(title = list(text = "Skor Performa"), opposite = TRUE, lineColor = "#D98850", lineWidth = 2)
  ) %>%
  
  hc_xAxis(title = list(text = "Anak Perusahaan")) %>%
  
  # SERI 1: Bar Chart untuk Rata-rata Gaji
  hc_add_series(summary_company, "column", hcaes(x = company_id, y = Avg_Salary, color = company_id), name = "Avg Salary", yAxis = 0) %>%
  
  # SERI 2: Line Chart untuk Rata-rata Performa
  hc_add_series(summary_company, "line", hcaes(x = company_id, y = Avg_Performance), name = "Avg Performance", yAxis = 1, color = "#1a1a1a") %>%
  
  # Tooltip Gabungan
  hc_tooltip(shared = TRUE, crosshairs = TRUE)

hc_pro
```

#### . Boxplot: Distribusi Gaji per Departemen & Perusahaan

```{r,fig.height=4, fig.width=7, message=FALSE, warning=FALSE}
library(highcharter)
library(dplyr)

# 1. Pastikan Data Simulasi Sudah Terbentuk
# Jika Anda menamakannya raw_data di chunk sebelumnya, pastikan chunk itu sudah jalan.
# Di sini saya buatkan proteksi: jika raw_data belum ada, kita buat ulang.
if (!exists("raw_data")) {
  # Gunakan fungsi generate_company_data yang sudah kita buat sebelumnya
  raw_data <- generate_company_data(5, 100) 
}

# 2. Menyiapkan data untuk Boxplot menggunakan data_to_boxplot
# Pastikan kolom 'salary', 'department', dan 'company_id' ada di raw_data
plot_data <- data_to_boxplot(
  data = raw_data, 
  variable = salary, 
  group_var = department, 
  group_var2 = company_id,
  add_outliers = TRUE
)

# 3. Merender Grafik Highchart
highchart() %>%
  hc_chart(type = "boxplot") %>%
  hc_title(text = "<b>Salary Distribution by Department and Company</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Analisis sebaran kompensasi menggunakan metode Boxplot Interaktif") %>%
  hc_add_series_list(plot_data) %>%
  hc_xAxis(type = "category", title = list(text = "Departemen per Perusahaan")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Gaji (Jutaan IDR)")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl()) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Maks: {point.high}<br>Q3: {point.q3}<br><b>Median: {point.median}</b><br>Q1: {point.q1}<br>Min: {point.low}")
```

#### . Scatter Plot: Korelasi Performa vs KPI (Testing Threshold)

```{r,fig.height=4, fig.width=7, message=FALSE, warning=FALSE}
# Membuat Scatter Plot Performance vs KPI
hchart(
  raw_data, 
  "scatter", 
  hcaes(x = performance_score, y = kpi_score, group = company_id),
  alpha = 0.6
) %>%
  hc_title(text = "<b>Performance vs KPI Score Analysis</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Garis putus-putus menunjukkan ambang batas 'Top Performer' (KPI > 90)") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Skor Performa")) %>%
  hc_yAxis(
    title = list(text = "Skor KPI"),
    # Menambahkan Garis Threshold Merah pada KPI = 90
    plotLines = list(
      list(
        color = "red", width = 2, value = 90, dashStyle = "dash",
        label = list(text = "Threshold: 90", align = "right", style = list(color = "red"))
      )
    )
  ) %>%
  hc_tooltip(
    pointFormat = "ID: {point.employee_id}<br>Perf: <b>{point.x}</b><br>KPI: <b>{point.y}</b>"
  ) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())
```

### . Implementasi dan Penjelasan

Pada bagian ini, dilakukan simulasi data berskala besar untuk menguji kemampuan pemrosesan data menggunakan struktur perulangan dan logika kondisional dalam bahasa R.

#### . Algoritma Pembangkit Data (Function & Nested Loops)

Implementasi dimulai dengan pembuatan fungsi generate_company_data. Fungsi ini menggunakan struktur Nested Loops (perulangan bersarang) untuk menciptakan hierarki data yang realistis.

-   **Loop Luar (Outer Loop):** Berjalan sebanyak n_company untuk menentukan identitas unik setiap anak perusahaan (Subsidiary).

-   **Loop Dalam (Inner Loop):** Berjalan sebanyak n_employees untuk setiap perusahaan, menghasilkan atribut spesifik karyawan seperti salary, department, performance_score, dan KPI_score.

-   **Penggabungan Data:** Menggunakan fungsi rbind() untuk menyatukan baris data individu ke dalam satu data frame besar secara dinamis.

#### . Penerapan Aturan Bisnis (Conditional Logic)

Sesuai instruksi, diimplementasikan logika kondisional untuk menyaring talenta terbaik perusahaan. Karyawan yang memiliki **KPI_score \> 90** akan ditandai sebagai **"Top Performer"**. Logika ini mensimulasikan sistem penilaian otomatis yang umum digunakan di departemen HR modern untuk menentukan kelayakan bonus atau promosi.

#### . Ringkasan Eksekutif (Data Aggregation)

Menggunakan pipe operator (\>) dari paket **dplyr**, data mentah diolah menjadi ringkasan per perusahaan yang mencakup:

-   **Avg Salary:** Rata-rata kompensasi untuk analisis anggaran.

-   **Avg Performance:** Tolok ukur produktivitas kolektif.

-   **Max KPI:** Skor tertinggi yang dicapai, berguna untuk benchmarking antar unit bisnis.

## . Monte Carlo Simulation: Pi & Probability

### . Kesesuaian Kasus dan Dataset

Dalam simulasi ini, kita tidak menggunakan dataset eksternal, melainkan **generative dataset** yang dibuat secara algoritmik. Kasus yang diangkat adalah penentuan nilai konstanta matematik $\pi$ menggunakan metode stokastik. Titik-titik acak dihasilkan dalam ruang dua dimensi $x, y \in [-1, 1]$.

#### . Logika Matematika

Bayangkan sebuah lingkaran dengan jari-jari $r$ yang berada di dalam persegi dengan sisi $2r$.

-   Luas Lingkaran: $A_c = \pi r^2$

-   Luas Persegi: $A_s = (2r)^2 = 4r^2$

-   Rasio: $\frac{A_c}{A_s} = \frac{\pi r^2}{4r^2} = \frac{\pi}{4}$

Maka, nilai $\pi$ dapat diestimasi dengan:

$$\pi \approx 4 \times \frac{\text{Jumlah titik di dalam lingkaran}}{\text{Total titik}}$$

### . Implementasi Kode R

```{r,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}
# 1. Memuat Library
library(highcharter)
library(dplyr)

# 2. Fungsi Simulasi
monte_carlo_pi_hc <- function(n_points) {
  set.seed(123)
  
  df <- data.frame(
    x = runif(n_points, min = -1, max = 1),
    y = runif(n_points, min = -1, max = 1)
  )
  
  df <- df %>%
    mutate(
      dist_sq = x^2 + y^2,
      is_inside = ifelse(dist_sq <= 1, "Dalam Lingkaran", "Luar Lingkaran")
    )
  
  return(df)
}

# 3. Menjalankan Simulasi
n_hc <- 3000 
data_simulasi_hc <- monte_carlo_pi_hc(n_hc)

# 4. Membuat Visualisasi Interaktif
# Membuat data untuk garis lingkaran (Unit Circle) sebagai referensi visual
t <- seq(0, 2*pi, length.out = 100)
circle_line <- data.frame(x = cos(t), y = sin(t))

hchart(
  data_simulasi_hc, 
  "scatter", 
  hcaes(x = x, y = y, group = is_inside),
  alpha = 0.6,
  marker = list(radius = 2)
) %>%
  # Menentukan warna manual agar biru = dalam, merah = luar
  hc_colors(c("#2c7bb6", "#d7191c")) %>% 
  hc_title(text = "Visualisasi Interaktif Monte Carlo: Estimasi π") %>%
  hc_subtitle(text = paste("Jumlah Sampel:", n_hc, "Titik")) %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Koordinat X"), min = -1, max = 1, gridLineWidth = 1) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Koordinat Y"), min = -1, max = 1, gridLineWidth = 1) %>%
  # Menambahkan garis lingkaran hitam sebagai batas teoretis
  hc_add_series(
    circle_line, 
    "line", 
    hcaes(x = x, y = y), 
    name = "Batas Lingkaran", 
    color = "black",
    lineWidth = 2,
    enableMouseTracking = FALSE # Agar tidak mengganggu hover titik
  ) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "X: {point.x:.3f}<br>Y: {point.y:.3f}") %>%
  hc_legend(enabled = TRUE) %>%
  hc_chart(zoomType = "xy") %>% # Menambah fitur zoom agar lebih interaktif
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())
```

```{r,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}
# --- 1. Memuat Library ---
library(highcharter)
library(dplyr)

# --- 2. Fungsi Utama Monte Carlo ---
# Fungsi ini mencakup estimasi Pi dan analisis probabilitas sub-square
monte_carlo_pi_hc <- function(n_points) {
  # Set seed agar hasil konsisten setiap kali di-run
  set.seed(123)
  
  # Membuat data titik acak dalam ruang x,y [-1, 1]
  df <- data.frame(
    x = runif(n_points, min = -1, max = 1),
    y = runif(n_points, min = -1, max = 1)
  )
  
  # Logika perhitungan posisi titik
  df <- df %>%
    mutate(
      dist_sq = x^2 + y^2,
      # Titik di dalam lingkaran jika x^2 + y^2 <= 1
      is_inside = ifelse(dist_sq <= 1, "Dalam Lingkaran", "Luar Lingkaran"),
      # Analisis Probabilitas: Titik di sub-square (0 < x < 0.5 & 0 < y < 0.5)
      is_sub_square = (x > 0 & x < 0.5 & y > 0 & y < 0.5)
    )
  
  return(df)
}

# --- 3. Eksekusi Simulasi ---
# Gunakan jumlah titik yang cukup (misal 5000) agar tetap ringan di HTML
jumlah_sampel <- 5000
data_hasil <- monte_carlo_pi_hc(jumlah_sampel)

# --- 4. Perhitungan Statistik (Anti-Error) ---
# Menggunakan nrow() untuk memastikan pembagi adalah numerik
total_n <- nrow(data_hasil)
titik_dalam <- sum(data_hasil$is_inside == "Dalam Lingkaran")
titik_sub <- sum(data_hasil$is_sub_square)

# Rumus Pi: 4 * (Titik Dalam / Total)
estimasi_pi <- 4 * (titik_dalam / total_n)

# Rumus Probabilitas Sub-Square: Titik Sub / Total
prob_sub_simulasi <- titik_sub / total_n
prob_teoretis <- 0.0625 # (0.5*0.5) / (2*2)

# --- 5. Visualisasi Interaktif dengan Highcharter ---
# Membuat garis lingkaran sebagai referensi
t <- seq(0, 2*pi, length.out = 100)
garis_lingkaran <- data.frame(x = cos(t), y = sin(t))

hchart(
  data_hasil, 
  "scatter", 
  hcaes(x = x, y = y, group = is_inside),
  marker = list(radius = 2),
  alpha = 0.6
) %>%
  hc_colors(c("#2c7bb6", "#d7191c")) %>% # Biru untuk Dalam, Merah untuk Luar
  hc_title(text = "Simulasi Monte Carlo: Estimasi π & Probabilitas") %>%
  hc_subtitle(text = paste("Estimasi π:", round(estimasi_pi, 5), " | n =", total_n)) %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Sumbu X"), min = -1, max = 1) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Sumbu Y"), min = -1, max = 1) %>%
  # Menambahkan garis batas lingkaran unit
  hc_add_series(
    garis_lingkaran, "line", hcaes(x = x, y = y),
    name = "Batas Lingkaran", color = "black", lineWidth = 2,
    enableMouseTracking = FALSE
  ) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = "Koordinat: ({point.x:.3f}, {point.y:.3f})") %>%
  hc_add_theme(hc_theme_smpl())
```

```{r,echo = FALSE,comment=""}
cat("Estimasi Pi       :", estimasi_pi, "\n")
cat("Prob. Sub-Square  :", prob_sub_simulasi, "\n")
cat("Prob. Teoretis    :", prob_teoretis, "\n")
```

### . Interpretasi dan Penjelasan

Berdasarkan hasil simulasi di atas, kita dapat menghitung nilai estimasi:

-   **Estimasi Nilai** $\pi$: Dari $10.000$ titik, mari kita hitung proporsinya.

$$\pi \approx 4 \times \frac{\text{Titik di Dalam}}{\text{Total Titik}}$$ jika hasil menunjukkan $3.1412$, maka error dibandingkan nilai asli ($\approx 3.14159$) sangat kecil.

-   **Analisis Probabilitas Sub-Square:** Selain $\pi$, kita menghitung probabilitas titik jatuh di area spesifik (sub-square).mendefinisikan Sub-Square pada area:

    -   $0 < x < 0.5$

    -   $0 < y < 0.5$

**Perhitungan Teoretis:**

-   **Luas Sub-Square:** $L_{sub} = 0.5 \times 0.5 = 0.25$

-   **Luas Total Ruang Sampel:** Karena $x$ dan $y$ bergerak dari $-1$ ke $1$, maka panjang sisi persegi total adalah $2$.$L_{total} = 2 \times 2 = 4$

-   **Probabilitas Teoretis (**$P$):

$$P(\text{Titik} \in \text{Sub-Square}) = \frac{L_{sub}}{L_{total}} = \frac{0.25}{4} = 0.0625$$

Artinya, secara statistik, hanya 6.25% dari total titik yang dihasilkan yang akan jatuh ke dalam kotak hijau putus-putus di kuadran pertama tersebut.

-   **Distribusi Spasial:** Titik biru (di dalam) dan merah (di luar) membentuk pola lingkaran sempurna yang dibatasi oleh garis hitam (Unit Circle).

-   **Konvergensi:** Semakin banyak titik yang kita tambahkan, kerapatan titik akan semakin presisi mengisi ruang lingkaran, sehingga error estimasi $\pi$ akan semakin mengecil (Hukum Bilangan Besar).

Simulasi ini membuktikan bahwa pendekatan Monte Carlo dapat mengestimasi konstanta matematika melalui rasio geometris. Dengan menggunakan $10.000$ sampel, nilai $\pi$ yang diperoleh adalah r estimasi_pi, yang menunjukkan konvergensi terhadap nilai parameter asli. Selain itu, analisis pada sub-area $0.5 \times 0.5$ menghasilkan probabilitas r prob_sub, yang sangat mendekati nilai teoretis $0.0625$. Hal ini memvalidasi bahwa distribusi titik yang dihasilkan oleh fungsi runif() bersifat Uniform (tersebar merata) di seluruh ruang sampel.

## . Data Transformation & Feature Engineering

### . Kesesuaian Kasus dan Dataset

Dalam analisis data profesional, sering kali kita menghadapi variabel dengan satuan yang berbeda jauh (misal: Gaji dalam jutaan vs Pengalaman dalam satuan tahun). Hal ini dapat menyebabkan bias pada model statistik. Dataset simulasi ini mencakup 100 observasi karyawan untuk mendemonstrasikan teknik normalisasi dan pembuatan fitur baru.

```{r,echo=FALSE}
# Memuat library
library(highcharter)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

# --- 1. Persiapan Dataset ---
set.seed(456)
df_raw <- data.frame(
  id = 1:100,
  salary = rgamma(100, shape = 2, scale = 2000) + 1500,
  experience = rnorm(100, mean = 7, sd = 3)
) %>%
  mutate(experience = pmax(0, experience)) # Mencegah nilai negatif

# --- 2. Fungsi Normalisasi & Z-Score dengan Loop ---
# Fungsi Min-Max Normalization
normalize_columns <- function(df) {
  num_cols <- names(df)[sapply(df, is.numeric) & names(df) != "id"]
  for (col in num_cols) {
    min_val <- min(df[[col]], na.rm = TRUE)
    max_val <- max(df[[col]], na.rm = TRUE)
    df[[paste0(col, "_norm")]] <- (df[[col]] - min_val) / (max_val - min_val)
  }
  return(df)
}

# Fungsi Z-Score Standardization
z_score_columns <- function(df) {
  num_cols <- names(df)[sapply(df, is.numeric) & !grepl("_norm|id", names(df))]
  for (col in num_cols) {
    df[[paste0(col, "_z")]] <- (df[[col]] - mean(df[[col]])) / sd(df[[col]])
  }
  return(df)
}

# --- 3. Feature Engineering ---
df_final <- df_raw %>%
  normalize_columns() %>%
  z_score_columns() %>%
  mutate(
    performance_category = case_when(
      experience > 10 ~ "Senior",
      experience > 5  ~ "Mid-Level",
      TRUE            ~ "Junior"
    ),
    salary_bracket = cut(salary, breaks = 3, labels = c("Low", "Medium", "High"))
  )
```

```{r, echo=FALSE,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}
# 1. Pastikan library kableExtra sudah terinstall: install.packages("kableExtra")
library(knitr)
library(kableExtra)
library(dplyr)

# 2. Menyiapkan data (misal menampilkan 100 baris)
df_tabel_full <- df_final %>%
  select(id, salary, salary_norm, salary_z, experience, performance_category, salary_bracket) %>%
  head(100) # Mengambil 100 baris sesuai permintaan

# 3. Membuat tabel dengan scroll bar vertikal
df_tabel_full %>%
  kable(
    caption = "Tabel 1: Hasil Data Transformation dan Feature Engineering (100 Baris)",
    digits = 3,
    col.names = c("ID", "Gaji Asli", "Gaji (Norm)", "Gaji (Z)", "Experience", "Kategori", "Bracket"),
    format = "html" # Harus HTML agar scroll berfungsi
  ) %>%
  kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
    full_width = TRUE
  ) %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "400px") # KUNCI: Membuat box yang bisa di-scroll ke bawah
```

### . Kelengkapan Jenis Visualisasi

Kita akan membandingkan distribusi sebelum dan sesudah transformasi menggunakan visualisasi statis (ggplot2) dan interaktif (highcharter).

### . Implementasi Code di RStudio

#### . Perbandingan Distribusi

Visualisasi ini menunjukkan bahwa transformasi mengubah skala sumbu tanpa mengubah bentuk distribusi data.

```{r, fig.height=5, fig.width=10, message=FALSE,warning=FALSE}

library(highcharter)
library(htmltools)

# --- 1. Grafik Distribusi Gaji Asli ---
# Membuat histogram
hc1 <- hchart(df_final$salary, name = "Histogram Gaji", color = "#2c7bb6", showInLegend = TRUE) %>% 
  hc_chart(type = "column") %>%
  # Menambahkan garis Density (Kurva)
  hc_add_series(density(df_final$salary), type = "area", name = "Density Kurva", color = hex_to_rgba("#2c7bb6", 0.2)) %>%
  hc_title(text = "Distribusi Gaji Asli (Original)") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Nilai Gaji")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Frekuensi / Density")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

# --- 2. Grafik Distribusi Gaji Z-Score ---
hc2 <- hchart(df_final$salary_z, name = "Histogram Z-Score", color = "#d7191c", showInLegend = TRUE) %>% 
  hc_chart(type = "column") %>%
  # Menambahkan garis Density (Kurva)
  hc_add_series(density(df_final$salary_z), type = "area", name = "Density Kurva", color = hex_to_rgba("#d7191c", 0.2)) %>%
  hc_title(text = "Distribusi Gaji (Z-Score)") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Standar Deviasi (z)")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Frekuensi / Density")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

# --- 3. Layout Berdampingan ---
browsable(
  tagList(
    div(style = "display: flex; justify-content: space-around;",
        div(style = "width: 50%;", hc1),
        div(style = "width: 50%;", hc2)
    )
  )
)
```

#### . Analisis Kategori

Melihat distribusi gaji berdasarkan fitur baru **performance_category**.

```{r,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}
# Membuat Boxplot Gaji berdasarkan Kategori Performa
hc_boxplot <- hcboxplot(
  x = df_final$salary, 
  var = df_final$performance_category,
  outliers = TRUE,
  color = "#2c7bb6"
) %>%
  hc_chart(type = "column") %>% # Mengubah orientasi boxplot menjadi vertikal
  hc_title(text = "Analisis Gaji per Kategori Performa") %>%
  hc_subtitle(text = "Visualisasi Feature: performance_category") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Kelompok Karyawan")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Gaji")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

hc_boxplot
```


### . Interpretasi dan Penjelasan

- **Gaji Asli:** Menunjukkan rentang nilai yang sangat luas (ribuan), yang sulit dibandingkan langsung dengan variabel lain (seperti masa kerja).
- **Gaji Z-Score:** Setelah transformasi, distribusi data tetap memiliki bentuk yang sama (puncak dan kemiringan tetap), namun sumbu X sekarang berpusat pada **0**.

- **Normalisasi Min-Max:** Berhasil mengubah rentang salary dan experience menjadi skala $[0, 1]$. Ini sangat penting jika kita ingin menggunakan algoritma berbasis jarak (seperti KNN atau Clustering) agar satu fitur tidak mendominasi fitur lainnya.

- **Z-Score Standardization:** Menghasilkan rata-rata $0$ dan standar deviasi $1$. Terlihat pada grafik bahwa meskipun skalanya berubah, "bentuk" atau sebaran datanya tetap konsisten dengan data asli.

- **Feature Engineering:** Fitur performance_category memberikan konteks tambahan. Melalui Boxplot, kita dapat menyimpulkan secara cepat apakah karyawan Senior cenderung memiliki gaji yang lebih tinggi dibandingkan Junior, yang membantu dalam pengambilan keputusan manajemen SDM.

- **Kesimpulan:** Standardisasi ini memastikan bahwa variabel `salary` memiliki bobot yang adil saat diproses bersama variabel lain. Penggunaan kurva densitas membantu kita memvalidasi bahwa tidak ada perubahan bentuk distribusi yang ekstrem akibat proses normalisasi manual menggunakan *loop*.


## . Mini Project: Company KPI Dashboard & Simulation

### . Persiapan Data (Kesesuaian Kasus & Dataset)

Analisis ini menggunakan dataset simulasi yang dirancang khusus untuk merepresentasikan struktur organisasi modern di 7 perusahaan (multi-company environment). Kasus yang diangkat adalah 'Optimalisasi Human Capital: Hubungan Kompensasi dengan Performa Karyawan'. Dataset mencakup variabel krusial seperti Gaji (Salary), Skor KPI, Departemen, dan ID Perusahaan. Hal ini sangat relevan dengan kebutuhan divisi HR Analytics dalam menentukan apakah standar penggajian di setiap perusahaan sudah efektif dalam mendorong produktivitas karyawan.




```{r,echo=FALSE ,message=FALSE, warning=FALSE}

library(tidyverse)
library(highcharter) # Pastikan highcharter juga di-load di sini

set.seed(42)
dataset <- map_df(1:7, function(id) {
  n_emp <- sample(50:200, 1)
  tibble(
    employee_id = paste0("EMP-", id, "-", 1:n_emp),
    company_id = paste0("Corp_", id),
    salary = round(runif(n_emp, 5e6, 2e7), 0),
    # TAMBAHKAN BARIS INI:
    performance_score = round(runif(n_emp, 1, 5), 2), 
    KPI_score = sample(40:100, n_emp, replace = TRUE),
    department = sample(c("IT", "Sales", "HR", "Marketing", "Product"), n_emp, replace = TRUE)
  )
})

# Tambahkan kolom KPI_Tier
dataset <- dataset %>%
  mutate(KPI_Tier = case_when(
    KPI_score >= 85 ~ "Elite",
    KPI_score >= 70 ~ "Solid",
    TRUE ~ "Others"
  ))
```


```{r ,echo=FALSE}
library(knitr)
library(kableExtra)

# Sekarang summarise akan mengenali 'dataset'
company_table <- dataset %>%
  group_by(company_id) %>%
  summarise(
    `Jumlah Karyawan` = n(),
    `Rata-rata Gaji` = paste0("Rp ", format(round(mean(salary), 0), big.mark = ",")),
    `Rata-rata KPI` = round(mean(KPI_score), 2),
    `Persentase Elite (%)` = round((sum(KPI_Tier == "Elite") / n()) * 100, 1)
  ) %>%
  arrange(desc(`Rata-rata KPI`))

# Menampilkan tabel
kable(company_table, caption = "Tabel 1: Ringkasan Performa per Perusahaan") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
```

```{r,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE, echo=FALSE}
# Membuat Tabel 10 Karyawan Terbaik (Sample)
top_10_table <- dataset %>%
  filter(KPI_Tier == "Elite") %>%
  select(employee_id, company_id, department, KPI_score, salary) %>%
  arrange(desc(KPI_score)) %>%
  head(10)

# Menampilkan tabel detail
kable(top_10_table, caption = "Tabel 2: Daftar 10 Karyawan dengan Performa Tertinggi (Elite Tier)") %>%
  kable_styling(full_width = F) %>%
  column_spec(4, bold = T, color = "white", background = "#2ecc71") # Highlight Skor KPI
```

### . Kelengkapan Jenis Visualisasi

Laporan ini menyajikan 4 pilar visualisasi utama untuk memberikan gambaran komprehensif:

- **Tabel Statistik (Kable):** Memberikan data presisi mengenai rata-rata gaji dan persentase karyawan 'Elite'.

- **Grouped Bar Chart & Stacked Percentage:** Menganalisis distribusi Tier performa (Elite, Solid, Others) baik secara per-departemen maupun per-perusahaan.

- **Histogram Manual:** Mengidentifikasi struktur pengeluaran gaji di setiap perusahaan untuk melihat kesenjangan pendapatan.

- **Scatter Plot dengan Regression Line:** Melakukan analisis prediktif untuk melihat korelasi antara besaran gaji dengan skor performa nyata di lapangan."

### . Implementasi Code di RStudio

#### . Histogram Grouped Bar Chart dengan Identitas Perusahaan

```{r,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}

# --- 1. Persiapan Data (Pastikan dataset sudah ada) ---
library(dplyr)
library(highcharter)
library(purrr)

# Menentukan urutan Tier agar konsisten di semua grafik
dataset <- dataset %>%
  mutate(KPI_Tier = factor(KPI_Tier, levels = c("Elite", "High", "Meeting", "Below")))

# --- 2. Membuat Fungsi untuk Grafik per Perusahaan ---
# Fungsi ini akan dipanggil untuk setiap Company_id
make_company_chart <- function(comp_id, data) {
  df_plot <- data %>% filter(company_id == comp_id)
  
  hchart(df_plot, "column", hcaes(x = department, y = count, group = KPI_Tier)) %>%
    hc_title(text = paste("Analisis Performa:", comp_id)) %>%
    hc_xAxis(title = list(text = "Departemen")) %>%
    hc_yAxis(title = list(text = "Jumlah Karyawan")) %>%
    hc_colors(c("#2ecc71", "#3498db", "#f1c40f", "#e74c3c")) %>%
    hc_plotOptions(column = list(stacking = NULL)) %>% # Tetap Grouped Bar
    hc_legend(enabled = TRUE) %>%
    hc_add_theme(hc_theme_smpl())
}

# --- 3. Menghitung Data Ringkasan ---
dept_summary <- dataset %>%
  group_by(company_id, department, KPI_Tier) %>%
  summarise(count = n(), .groups = 'drop')

# --- 4. Menampilkan Grafik Secara Terpisah ---
# Kita buat list grafik untuk setiap perusahaan unik
company_list <- unique(dept_summary$company_id)

# Menampilkan grafik satu per satu 
htmltools::tagList(
  map(company_list, ~make_company_chart(.x, dept_summary))
)
```


#### . Visualisasi Ringkasan: Proporsi Performa per Perusahaan

```{r ,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}
# --- 1. Persiapan Data Ringkasan ---
summary_all_corp <- dataset %>%
  group_by(company_id, KPI_Tier) %>%
  summarise(total = n(), .groups = 'drop') %>%
  group_by(company_id) %>%
  mutate(persentase = round((total / sum(total)) * 100, 1)) %>%
  # Pastikan urutan Tier tetap konsisten
  mutate(KPI_Tier = factor(KPI_Tier, levels = c("Elite", "High", "Meeting", "Below")))

# --- 2. Visualisasi Stacked Percentage Bar ---
hchart(summary_all_corp, "bar", hcaes(x = company_id, y = persentase, group = KPI_Tier)) %>%
  hc_plotOptions(series = list(stacking = "percent")) %>% # Menjadikan 100% untuk setiap bar
  hc_colors(c("#2ecc71", "#3498db", "#f1c40f", "#e74c3c")) %>% 
  hc_title(text = "<b>Executive Summary: Perbandingan Performa Antar Perusahaan</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Persentase Distribusi KPI Tier (Total 100% per Perusahaan)") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "ID Perusahaan")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Persentase (%)"), max = 100) %>%
  hc_tooltip(pointFormat = '<span style="color:{point.color}">\u25CF</span> {series.name}: <b>{point.y}%</b><br/>',
             shared = TRUE) %>%
  hc_legend(align = "center", verticalAlign = "bottom") %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())
```

#### . Analisis Histogram Gaji per Perusahaan

```{r,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}

# --- 1. Persiapan Data Histogram Manual ---
library(dplyr)
library(highcharter)
library(purrr)

# Fungsi untuk menghitung bins histogram per perusahaan
hc_series_hist <- map(unique(dataset$company_id), function(id) {
  sub_data <- dataset %>% filter(company_id == id)
  
  # Hitung histogram manual (misal dibagi menjadi 15 area/bins)
  h <- hist(sub_data$salary, breaks = 15, plot = FALSE)
  
  # Kirim data koordinat ke Highcharts
  list(
    name = id,
    type = "column",
    data = list_parse2(data.frame(x = h$mids, y = h$counts)),
    alpha = 0.6
  )
})

# --- 2. Visualisasi Highcharter ---
hchart_final <- highchart() %>%
  hc_chart(type = "column") %>%
  hc_title(text = "<b>Analisis Histogram Gaji per Perusahaan</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Distribusi frekuensi jumlah karyawan per unit bisnis") %>%
  hc_xAxis(
    title = list(text = "Rentang Gaji (IDR)"),
    labels = list(format = "Rp {value:,.0f}")
  ) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Jumlah Karyawan (Orang)")) %>%
  hc_add_series_list(hc_series_hist) %>% # Memasukkan list yang sudah dihitung manual
  hc_plotOptions(column = list(
    pointPadding = 0,
    groupPadding = 0.1,
    borderWidth = 0.5
  )) %>%
  hc_tooltip(shared = TRUE, crosshairs = TRUE) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())

# Tampilkan
hchart_final
```
```{r , fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}
# --- 1. Persiapan Data (Menghitung Hist & Dens Manual) ---
library(dplyr)
library(highcharter)
library(purrr)

# Membuat list data per company
hc_series_manual <- map(unique(dataset$company_id), function(id) {
  sub_data <- dataset %>% filter(company_id == id)
  
  # 1. Hitung Histogram Manual (Berdasarkan Count)
  h <- hist(sub_data$salary, breaks = 15, plot = FALSE)
  hist_data <- list_parse2(data.frame(x = h$mids, y = h$counts))
  
  # 2. Hitung Density Manual (Berdasarkan Kepadatan)
  d <- density(sub_data$salary)
  # Kita kalikan density dengan konstanta agar skalanya terlihat di sumbu yang sama dengan hist
  # Atau gunakan yAxis berbeda (pilihan terbaik untuk RPubs)
  dens_data <- list_parse2(data.frame(x = d$x, y = d$y))
  
  # Return sebagai list dua series (Bar dan Line) untuk tiap perusahaan
  list(
    list(
      name = paste(id, "Histogram"),
      type = "column",
      data = hist_data,
      yAxis = 0,
      opacity = 0.5
    ),
    list(
      name = paste(id, "Trend"),
      type = "spline",
      data = dens_data,
      yAxis = 1, # Sumbu Y Kanan
      marker = list(enabled = FALSE)
    )
  )
}) %>% flatten()

# --- 2. Visualisasi Highcharter ---
hchart_final <- highchart() %>%
  hc_title(text = "<b>Analisis Histogram Gaji per Perusahaan</b>") %>%
  hc_subtitle(text = "Visualisasi distribusi frekuensi dan tren kepadatan per unit bisnis") %>%
  hc_xAxis(
    title = list(text = "Rentang Gaji (IDR)"),
    labels = list(format = "Rp {value:,.0f}")
  ) %>%
  hc_yAxis_multiples(
    list(title = list(text = "Jumlah Karyawan (Count)"), opposite = FALSE),
    list(title = list(text = "Kepadatan (Density)"), opposite = TRUE)
  ) %>%
  hc_add_series_list(hc_series_manual) %>%
  hc_tooltip(shared = TRUE, crosshairs = TRUE) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat()) %>%
  hc_chart(zoomType = "x")

# Tampilkan
hchart_final
```

#### . Scatter Plot Korelasi Gaji vs Skor Performa

```{r,fig.height=4, fig.width=7,message=FALSE, warning=FALSE}
# Menghitung model linear
# Sekarang performance_score sudah ada, jadi tidak akan error lagi
fit <- lm(performance_score ~ salary, data = dataset)
dataset$fitted <- predict(fit)

hchart(dataset, "scatter", hcaes(x = salary, y = performance_score, group = company_id), alpha = 0.5) %>%
  hc_add_series(dataset, "line", hcaes(x = salary, y = fitted), 
                name = "Regression Line", color = "red") %>%
  hc_title(text = "Korelasi Gaji vs Skor Performa") %>%
  hc_xAxis(title = list(text = "Gaji (IDR)")) %>%
  hc_yAxis(title = list(text = "Performance Score")) %>%
  hc_add_theme(hc_theme_flat())
```

### . Interpretasi dan Penjelasan Hasil


**A. Analisis Distribusi Performa**

Berdasarkan grafik Executive Summary, kita dapat melihat bahwa setiap perusahaan memiliki proporsi 'Elite Tier' yang berbeda. Perusahaan dengan rata-rata KPI tertinggi cenderung memiliki sebaran departemen yang lebih merata dalam hal pencapaian target.

**B. Analisis Struktur Gaji (Histogram)**

Grafik Histogram Gaji menunjukkan bagaimana kebijakan pengupahan diterapkan. Jika sebuah perusahaan memiliki histogram yang condong ke kanan (gaji tinggi) namun tidak diikuti dengan dominasi 'Elite Tier' di grafik performa, maka perusahaan tersebut perlu mengevaluasi kembali sistem insentifnya karena gaji tinggi tidak otomatis menghasilkan performa tinggi.

**C. Korelasi Gaji vs Performa (Scatter Plot)**

Garis regresi berwarna merah pada grafik Scatter Plot menunjukkan tren hubungan antara kompensasi dan hasil kerja.

  - Jika garis naik tajam: Artinya kenaikan gaji sangat efektif meningkatkan performa.

  - Jika garis cenderung datar: Artinya ada faktor lain di luar gaji (seperti budaya kerja atau fasilitas) yang lebih mempengaruhi performa karyawan di 7 perusahaan tersebut.
  
  
## . Automated Report Generation (Bonus)


### . Analisis dan Interpretasi Laporan Otomatis


Bagian ini memberikan penjelasan mendalam mengenai temuan utama dari laporan otomatis yang dihasilkan untuk setiap perusahaan.

```{r echo= FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}

library(dplyr)
library(DT)

#LANGKAH 1: BUAT DATANYA

set.seed(2026)
perusahaan_names <- c("Tech_Corp", "Retail_Giant", "Energy_Plus")
departemen_names <- c("IT", "Finance", "HR", "Marketing", "Operations")

# Membuat dataset simulasi 150 baris
df_kpi_automated <- data.frame(
  Company = rep(perusahaan_names, each = 50),
  Department = rep(departemen_names, times = 30),
  Employee_ID = paste0("EMP-", 1:150),
  KPI_Score = round(runif(150, 60, 100), 2),
  Salary = round(runif(150, 5000000, 20000000), 0)
)

# LANGKAH 2: TAMPILKAN TABEL
datatable(
  df_kpi_automated, 
  extensions = 'Buttons',
  options = list(
    pageLength = 10,
    autoWidth = TRUE,
    dom = 'Bfrtip',
    buttons = c('copy', 'csv', 'excel', 'pdf')
  ),
  caption = "Master Data KPI Seluruh Perusahaan (Semua Data)",
  colnames = c("Nama Perusahaan", "Departemen", "ID Karyawan", "Skor KPI", "Gaji (IDR)")
)
```

```{r}
#| results: asis
#| echo: true
#| message: false
#| warning: false



library(dplyr)
library(ggplot2)
library(knitr)

# --- 1. PEMBUATAN DATA (Simulasi Multi-Company) ---
set.seed(2026)
perusahaan_names <- c("Tech_Corp", "Retail_Giant", "Energy_Plus")
departemen_names <- c("IT", "Finance", "HR", "Marketing", "Operations")

# Membuat 150 baris data simulasi
df_kpi_automated <- data.frame(
  Company = rep(perusahaan_names, each = 50),
  Department = rep(departemen_names, times = 30),
  Employee_ID = paste0("EMP-", 1:150),
  KPI_Score = round(runif(150, 60, 100), 2),
  Salary = round(runif(150, 5000000, 20000000), 0)
)

# --- 2. FUNGSI UNTUK GENERATE LAPORAN (Function) ---
generate_summary_report <- function(data_perusahaan, nama_pt) {
  # Menulis judul secara dinamis untuk TOC/Sidebar
  cat("\n\n### Report for:", nama_pt, "\n")
  
  # Membuat Ringkasan Tabel
  cat("\n**Summary Table (Average KPI by Department):**\n")
  tab_summary <- data_perusahaan %>%
    group_by(Department) %>%
    summarise(
      Avg_KPI = mean(KPI_Score),
      Total_Emp = n(),
      Max_Score = max(KPI_Score)
    )
  print(kable(tab_summary, format = "html", table.attr = "class='table table-striped'"))
  
# Membuat Plot
  cat("\n**Visualization of KPI Performance:**\n")
  p <- ggplot(data_perusahaan, aes(x = Department, y = KPI_Score, fill = Department)) +
    geom_boxplot(alpha = 0.7) +
    geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.5) +
    labs(title = paste("KPI Distribution -", nama_pt),
         y = "KPI Score", x = "Department") +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "none")
  
  print(p)
  
# Bonus: Otomatis Export ke CSV
  write.csv(data_perusahaan, paste0("Automated_Report_", nama_pt, ".csv"), row.names = FALSE)
  
  cat("\n\n---\n")
}

# --- 3. OTOMATISASI DENGAN LOOP (Loop) ---
unique_companies <- unique(df_kpi_automated$Company)

for (pt in unique_companies) {
  # Filter data per perusahaan
  data_spesifik <- df_kpi_automated %>% filter(Company == pt)
  
  # Panggil fungsi laporan
  generate_summary_report(data_spesifik, pt)
}
```


#### . Analisis Distribusi Performa

Melalui grafik Boxplot yang dihasilkan secara otomatis, kita dapat mengamati beberapa poin kunci:


 - Rentang Konsistensi: Lebar kotak (Interquartile Range) menunjukkan seberapa konsisten performa karyawan di departemen tersebut. Kotak yang lebih pendek menandakan standar performa yang merata, sedangkan kotak yang panjang menunjukkan adanya kesenjangan kompetensi yang lebar.

 - Identifikasi Outlier: Titik-titik di luar garis whisker menunjukkan adanya karyawan dengan performa luar biasa (Elite Tier) atau karyawan yang membutuhkan pembinaan khusus karena skor KPI yang jauh di bawah rata-rata departemen.

 - Perbandingan Antar Departemen: Kita dapat melihat departemen mana yang secara konsisten mencapai target lebih tinggi (misalnya: Departemen IT seringkali memiliki median KPI lebih tinggi dibandingkan HR pada simulasi ini).

