# Memuat paket yang diperlukan untuk koneksi database dan visualisasi
library(DBI)
library(ggplot2)
library(scales)
library(odbc)

Pendahuluan

Laporan ini menyajikan banyaknya nilai disetiap negara nordic meliputi (denmark,finland,norway,sweden) # Koneksi Database dan Pengambilan Data Langkah pertama adalah membangun koneksi antara RStudio dan database MySQL menggunakan fungsi dbConnect()

con <- DBI::dbConnect(odbc::odbc(),
                      Driver    = "MySQL ODBC 8.0 ANSI Driver", 
                      Server    = "127.0.0.1",
                      Database  = "classicmodels",
                      UID       = "root",
                      PWD       = "tata230207",
                      Port      = 3306)

Setelah koneksi terjalin, kita menggunakan blok kode SQL untuk mendapatkan banyaknya nilai pesanan di negara Nordic. Simpan data hasil kueri data dalam suatu data frame R.

# Mendapatkan data yang diperlukan
query1 = "SELECT o.ordernumber, country, SUM(quantityordered*priceeach) as total_value
FROM orders o
JOIN orderdetails od ON o.orderNumber=od.orderNumber
JOIN customers c ON o.customerNumber=c.customerNumber
WHERE country IN ('Denmark','Finland','Norway','Sweden')
GROUP BY o.orderNumber;"
dt1 <- dbGetQuery(con, query1)

dt1
##    ordernumber  country total_value
## 1        10103   Norway    50218.95
## 2        10105  Denmark    53959.21
## 3        10112   Sweden     7674.94
## 4        10141  Finland    29716.86
## 5        10151  Finland    32723.04
## 6        10155  Finland    37602.48
## 7        10158   Norway     1491.38
## 8        10161  Denmark    36164.46
## 9        10167   Sweden    44167.09
## 10       10181 Norway      55069.55
## 11       10188 Norway      29954.91
## 12       10238  Denmark    28211.70
## 13       10239  Finland    16212.59
## 14       10247  Finland    28394.54
## 15       10256  Denmark     4710.73
## 16       10284 Norway      32260.16
## 17       10289 Norway      12538.01
## 18       10291   Sweden    48809.90
## 19       10299  Finland    34341.08
## 20       10301 Norway      36798.88
## 21       10309   Norway    17876.32
## 22       10314  Denmark    53745.34
## 23       10320   Sweden    16799.03
## 24       10325   Norway    34638.14
## 25       10326   Sweden    19206.68
## 26       10327  Denmark    20564.86
## 27       10334   Sweden    23014.17
## 28       10363  Finland    45785.34
## 29       10373  Finland    46770.52
## 30       10377  Finland    23602.90
## 31       10389   Sweden    27966.54
## 32       10406  Denmark    21638.62

Visualisasi banyaknya item tiap product scale

Kita menggunakan library ggplot2 untuk membuat histogram. Fungsi geom_histogram() digunakan untuk melihat distribusi frekuensi nilai pesanan.

# Membuat barchart untuk banyaknya item tiap product scale

ggplot(dt1, aes(x = total_value)) +
  geom_histogram(aes(fill=after_stat(count)),
                 bins = 15, color="white") +
  stat_bin(bins = 15, geom = "text", 
            aes(label = after_stat(count)), vjust = -0.5) +
  scale_fill_gradient(low='lightblue', high='darkblue')+
  scale_x_continuous(labels = label_dollar())+
  scale_y_continuous(expand = expansion(c(0,0.15)))+
  theme_minimal() +
  labs(title = "Distribusi Nilai Pesanan di negara Nordic",
       subtitle = "Negara : Denmark, Finland, Norway, Swede ",
       x = "Nilai Pesanan (USD)",
       y = "Frekuensi") +
  theme(legend.position = "none")