Pendahuluan

Laporan ini dibuat untuk menganalisis data kepadatan penduduk kelurahan di DKI Jakarta tahun 2013 menggunakan visualisasi data dengan package ggplot2. Visualisasi yang digunakan meliputi scatter plot, bar chart, dan boxplot untuk melihat pola hubungan serta distribusi data.

Import Library

Bagian ini digunakan untuk memanggil library yang dibutuhkan dalam proses analisis data dan visualisasi.

# Memanggil library
library(ggplot2)
library(dplyr)

Import Data

Pada bagian ini dilakukan import data kepadatan kelurahan DKI Jakarta tahun 2013.

data_dki <- read.csv(
  "C:/Users/elsal/Downloads/dkikepadatankelurahan2013.csv",
  sep = ";"
)

# Menampilkan data awal
head(data_dki)
##   TAHUN        NAMA.PROVINSI NAMA.KABUPATEN.KOTA  NAMA.KECAMATAN NAMA.KELURAHAN
## 1  2013 PROVINSI DKI JAKARTA  KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU UTR    P. PANGGANG
## 2  2013 PROVINSI DKI JAKARTA  KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU UTR      P. KELAPA
## 3  2013 PROVINSI DKI JAKARTA  KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU UTR     P. HARAPAN
## 4  2013 PROVINSI DKI JAKARTA  KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU SLT P. UNTUNG JAWA
## 5  2013 PROVINSI DKI JAKARTA  KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU SLT      P. TIDUNG
## 6  2013 PROVINSI DKI JAKARTA  KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU SLT        P. PARI
##   LUAS.WILAYAH..KM2. KEPADATAN..JIWA.KM2.
## 1               0.91                 6779
## 2               3.76                 1705
## 3               3.59                  628
## 4               0.59                 3625
## 5               1.57                 3084
## 6               1.39                 1968

Melihat Struktur Data

Bagian ini digunakan untuk melihat struktur variabel pada dataset.

str(data_dki)
## 'data.frame':    267 obs. of  7 variables:
##  $ TAHUN               : int  2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 ...
##  $ NAMA.PROVINSI       : chr  "PROVINSI DKI JAKARTA" "PROVINSI DKI JAKARTA" "PROVINSI DKI JAKARTA" "PROVINSI DKI JAKARTA" ...
##  $ NAMA.KABUPATEN.KOTA : chr  "KAB.ADM.KEP.SERIBU" "KAB.ADM.KEP.SERIBU" "KAB.ADM.KEP.SERIBU" "KAB.ADM.KEP.SERIBU" ...
##  $ NAMA.KECAMATAN      : chr  "KEP. SERIBU UTR" "KEP. SERIBU UTR" "KEP. SERIBU UTR" "KEP. SERIBU SLT" ...
##  $ NAMA.KELURAHAN      : chr  "P. PANGGANG" "P. KELAPA" "P. HARAPAN" "P. UNTUNG JAWA" ...
##  $ LUAS.WILAYAH..KM2.  : num  0.91 3.76 3.59 0.59 1.57 1.39 2.58 1.26 1.12 1.14 ...
##  $ KEPADATAN..JIWA.KM2.: int  6779 1705 628 3625 3084 1968 1350 14584 18987 14465 ...

Mengubah Nama Variabel

Nama variabel diubah agar lebih mudah dibaca dan digunakan dalam proses visualisasi.

colnames(data_dki) <- c(
  "Tahun",
  "Prov",
  "Kab",
  "Kec",
  "Kel",
  "Luas",
  "Kepadatan"
)

# Melihat hasil perubahan nama variabel
names(data_dki)
## [1] "Tahun"     "Prov"      "Kab"       "Kec"       "Kel"       "Luas"     
## [7] "Kepadatan"
head(data_dki)
##   Tahun                 Prov                Kab             Kec            Kel
## 1  2013 PROVINSI DKI JAKARTA KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU UTR    P. PANGGANG
## 2  2013 PROVINSI DKI JAKARTA KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU UTR      P. KELAPA
## 3  2013 PROVINSI DKI JAKARTA KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU UTR     P. HARAPAN
## 4  2013 PROVINSI DKI JAKARTA KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU SLT P. UNTUNG JAWA
## 5  2013 PROVINSI DKI JAKARTA KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU SLT      P. TIDUNG
## 6  2013 PROVINSI DKI JAKARTA KAB.ADM.KEP.SERIBU KEP. SERIBU SLT        P. PARI
##   Luas Kepadatan
## 1 0.91      6779
## 2 3.76      1705
## 3 3.59       628
## 4 0.59      3625
## 5 1.57      3084
## 6 1.39      1968

A. Scatter Plot Luas Wilayah dan Kepadatan Penduduk

Visualisasi berikut menunjukkan hubungan antara luas wilayah dan kepadatan penduduk pada setiap kelurahan di DKI Jakarta.

Berdasarkan scatter plot, terlihat bahwa terdapat hubungan negatif antara luas wilayah dan kepadatan penduduk. Semakin besar luas suatu kelurahan, maka kepadatan penduduk cenderung semakin rendah. Sebaliknya, wilayah dengan luas yang kecil memiliki tingkat kepadatan yang lebih tinggi.

Hal ini dapat dilihat dari banyaknya titik yang terkonsentrasi pada luas wilayah kecil namun memiliki kepadatan tinggi hingga mencapai lebih dari 75.000 jiwa/km². Sedangkan wilayah dengan luas yang besar cenderung memiliki kepadatan di bawah 25.000 jiwa/km².

Grafik ini menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah padat penduduk di DKI Jakarta berada pada area yang relatif sempit.

B. Bar Chart Jumlah Data Berdasarkan Kabupaten/Kota

Visualisasi berikut menunjukkan jumlah data kelurahan pada setiap kabupaten/kota di DKI Jakarta.

Grafik batang menunjukkan jumlah data kelurahan pada masing-masing kabupaten/kota di DKI Jakarta tahun 2013.

Jakarta Selatan dan Jakarta Timur memiliki jumlah data terbanyak dibandingkan wilayah lainnya, sedangkan Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu memiliki jumlah data paling sedikit.

Hal ini menunjukkan bahwa wilayah Jakarta Selatan dan Jakarta Timur memiliki jumlah kelurahan yang lebih banyak sehingga data yang tercatat juga lebih besar. Sementara Kepulauan Seribu memiliki cakupan wilayah administrasi yang lebih kecil.

C. Bar Chart Jumlah Data Berdasarkan Kecamatan

Visualisasi berikut menunjukkan persebaran jumlah data pada setiap kecamatan di DKI Jakarta.

Grafik batang kecamatan menunjukkan persebaran jumlah data pada setiap kecamatan di DKI Jakarta.

Terlihat bahwa beberapa kecamatan memiliki jumlah data lebih banyak dibandingkan kecamatan lainnya. Kecamatan seperti Tambora memiliki jumlah data tertinggi, sedangkan beberapa kecamatan lain memiliki jumlah data yang relatif lebih sedikit.

Perbedaan jumlah data ini menunjukkan bahwa setiap kecamatan memiliki jumlah kelurahan yang berbeda-beda. Kecamatan dengan jumlah kelurahan lebih banyak akan menghasilkan data yang lebih banyak pula.

Selain itu, grafik memperlihatkan bahwa persebaran data antar kecamatan cukup bervariasi dan tidak merata.

D. Boxplot Kepadatan Penduduk per Kabupaten/Kota

Visualisasi berikut menunjukkan distribusi kepadatan penduduk pada masing-masing kabupaten/kota di DKI Jakarta.

Boxplot menunjukkan distribusi kepadatan penduduk pada masing-masing kabupaten/kota di DKI Jakarta.

Jakarta Pusat dan Jakarta Barat memiliki median kepadatan yang cukup tinggi dibandingkan wilayah lainnya. Sementara Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu memiliki tingkat kepadatan paling rendah.

Selain itu, terdapat beberapa outlier pada Jakarta Barat, Jakarta Pusat, dan Jakarta Timur. Outlier tersebut menunjukkan adanya kelurahan dengan tingkat kepadatan yang sangat tinggi dibandingkan wilayah lain dalam kabupaten/kota yang sama.

Variasi kepadatan penduduk paling besar terlihat pada Jakarta Utara dan Jakarta Barat karena rentang boxplot yang cukup lebar. Hal ini menunjukkan bahwa kepadatan penduduk di wilayah tersebut lebih beragam.

E. Bar Chart Jumlah Data Berdasarkan Provinsi

Visualisasi berikut menunjukkan jumlah data berdasarkan provinsi.

Grafik provinsi menunjukkan bahwa seluruh data berasal dari satu provinsi yaitu Provinsi DKI Jakarta.

Karena dataset hanya mencakup wilayah DKI Jakarta tahun 2013, maka hanya terdapat satu batang pada grafik dengan jumlah data keseluruhan sekitar lebih dari 250 data.

Grafik ini menegaskan bahwa penelitian atau analisis hanya difokuskan pada wilayah administrasi DKI Jakarta.

Kesimpulan

Berdasarkan hasil visualisasi data, kepadatan penduduk di DKI Jakarta tahun 2013 cenderung lebih tinggi pada wilayah dengan luas yang kecil. Selain itu, jumlah data kelurahan berbeda pada setiap kabupaten/kota dan kecamatan, menunjukkan adanya perbedaan struktur administrasi wilayah.

Distribusi kepadatan penduduk juga menunjukkan adanya variasi yang cukup besar antar wilayah, terutama pada Jakarta Barat dan Jakarta Utara. Analisis ini memberikan gambaran mengenai kondisi persebaran kepadatan penduduk di DKI Jakarta tahun 2013.