Tugas 2 Komputasi Statistika

# Gambar 3.1
simpan=read.table("data3.1.csv", header=TRUE, sep=";", dec=",")
simpan

# Gambar 3.2
plot(simpan[2:3], main="Pendapatan dan Pengeluaran per-Bulan, dalam Jutaan Rupiah")

# Gambar 3.3
Pendapatan=simpan$pendapatan
Pengeluaran=simpan$pengeluaran
plot(Pendapatan, Pengeluaran)

# Gambar 3.4
library(ggplot2)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.5.3

PENDAPATAN=simpan$pendapatan
PENGELUARAN=simpan$pengeluaran

qplot(PENDAPATAN, PENGELUARAN,
      main="Pendapatan dan Pengeluaran per-Bulan, dalam Jutaan",
      xlab="Pendapatan per-Bulan",
      ylab="Pengeluaran per-Bulan")

## Warning: `qplot()` was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

# Gambar 3.5
jenis=simpan$jeniskelamin

qplot(PENDAPATAN, PENGELUARAN,
      main="Pendapatan dan Pengeluaran per-Bulan, dalam Jutaan",
      xlab="PENDAPATAN",
      ylab="PENGELUARAN",
      color=jenis)

# Gambar 3.6
qplot(PENDAPATAN, PENGELUARAN,
      main="Pendapatan dan Pengeluaran per-Bulan, dalam Jutaan",
      xlab="PENDAPATAN",
      ylab="PENGELUARAN",
      color=jenis,
      shape=jenis)

# Gambar 3.7
library(ggplot2)

ggplot(simpan, aes(pendapatan, pengeluaran)) +
  geom_point()

# Gambar 3.8
ggplot(simpan,aes(pendapatan, pengeluaran)) +
  geom_point(aes(color=jenis, shape=jenis))

# Gambar 3.9
# Menyimpan grafik ke dalam variabel grafik
grafik <- ggplot(simpan,aes(pendapatan, pengeluaran)) +
  geom_point(aes(color=jenis, shape=jenis))

# Mengubah warna
grafik +
  scale_colour_manual(values=c("blue","orange"))

# Gambar 3.10
# Mengubah bentuk titik
grafik +
  scale_shape_manual(values=c(16,5))

# Gambar 3.11
# Mengubah warna dan bentuk sekaligus
grafik +
  scale_colour_manual(values=c("blue","orange")) +
  scale_shape_manual(values=c(5,5))

# Gambar 3.12
# Membagi grafik berdasarkan jenis kelamin
grafik +
  facet_grid(. ~ jeniskelamin)

# Gambar 3.13
# Membagi grafik berdasarkan jenis kelamin
# sekaligus mengatur warna
grafik +
  facet_grid(. ~ jeniskelamin) +
  scale_colour_manual(values=c("blue","orange"))

# Gambar 3.14
grafik +
  geom_vline(xintercept=2.5)

# Gambar 3.15
grafik +
  geom_vline(xintercept=2.5) +
  geom_vline(xintercept=5)

# Gambar 3.16
grafik +
  geom_vline(xintercept=1:5)

# Gambar 3.17
grafik +
  geom_vline(xintercept=c(2.5,5,7.5))

# Gambar 3.18
grafik +
  geom_vline(
    xintercept=c(2.5,5,7.5),colour="green",linetype="longdash")

# Gambar 3.19
grafik +
  geom_vline(
    xintercept=c(2.5,5,7.5),
    colour="green",
    linetype="longdash"
  ) +
  geom_hline(
    yintercept=c(2,4,6),
    colour="red",
    linetype="longdash"
  )

# Gambar 3.20
simpan=read.table("data3.2.csv",header=TRUE, sep=";", dec=",")
simpan

# Gambar 3.21
Tahun=simpan$tahun

Jumlah_A=simpan$jenis.barang.A
Jumlah_B=simpan$jenis.barang.B
Jumlah_C=simpan$jenis.barang.C

# Menampilkan masing-masing jumlah
Jumlah_A

## [1]  90 110 115 130 140 155 160

# Gambar 3.22
Jumlah_B

## [1]  85  90 105 110 120 125 130

# Gambar 3.23
Jumlah_C

## [1] NA NA NA NA NA NA NA

# Gambar 3.24
plot(Tahun,Jumlah_A)

# Gambar 3.25
plot(Tahun,Jumlah_A,type="o")

# Gambar 3.26
plot(Tahun,Jumlah_A,type="o",col="blue")

# Gambar 3.27
plot(Tahun,Jumlah_A,type="o",col="green")

# Gambar 3.28
plot(Tahun,Jumlah_A,type="o",col="red")
plot(Tahun,Jumlah_A,type="o",col="red")
lines(Tahun,Jumlah_B,type="o",col="blue")

# Gambar 3.29
plot(Tahun,Jumlah_A,
     type="o",
     col="red",
     ylim=c(70,180))

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="o",
      col="blue")

# Gambar 3.30
plot(Tahun,Jumlah_A,
     type="o",
     col="red",
     ylim=c(40,180))

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="o",
      col="blue")

lines(Tahun,Jumlah_C,
      type="o",
      col="green")

# Gambar 3.31
plot(Tahun,Jumlah_A,
     type="o",
     col="red",
     ylim=c(40,180))

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="o",
      pch=22,
      lty=2,
      col="blue")

lines(Tahun,Jumlah_C,
      type="o",
      col="green")

# Gambar 3.32
plot(Tahun,Jumlah_A,
     type="o",
     pch=22,
     lty=2,
     col="red",
     ylim=c(40,180))

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="o",
      pch=22,
      lty=2,
      col="blue")

lines(Tahun,Jumlah_C,
      pch=22,
      lty=2,
      type="p",
      col="green")

# Gambar 3.33
plot(Tahun,Jumlah_A,
     type="p",
     pch=22,
     lty=2,
     col="red",
     ylim=c(40,180))

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="p",
      pch=22,
      lty=2,
      col="blue")

lines(Tahun,Jumlah_C,
      pch=22,
      lty=2,
      type="p",
      col="green")

# Gambar 3.34
plot.new()

plot(Tahun,Jumlah_A,
     type="o",
     col="red",
     ylim=c(40,180))

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="o",
      col="blue")

lines(Tahun,Jumlah_C,
      type="o",
      col="green")

title(
  main="Data Penjualan Barang A, B, C, dari Tahun 2001-2007",
  col.main="red",
  font.main=4
)

# Gambar 3.35
Total=Jumlah_A

plot.new()

plot(Tahun,Total,
     type="o",
     col="red",
     ylim=c(40,180),
     lty=23)

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="o",
      col="blue",
      lty=23)

lines(Tahun,Jumlah_C,
      type="o",
      col="green",
      lty=23)

legend(
  2001,160,
  c("Jenis Barang A",
    "Jenis Barang B",
    "Jenis Barang C"),
  cex=0.8,
  col=c("red","blue","green"),
  lty=30
)

title(
  main="Penjualan Barang A, B, C, dari Tahun 2001-2007",
  col.main="red",
  font.main=4
)

# Gambar 3.36
Total=Jumlah_A

plot.new()

plot(Tahun,Total,
     type="o",
     col="red",
     ylim=c(40,180),
     lty=23)

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="l",
      col="blue",
      lty=23)

lines(Tahun,Jumlah_C,
      type="o",
      col="green",
      lty=23)

legend(
  2001,160,
  c("Jenis Barang A",
    "Jenis Barang B",
    "Jenis Barang C"),
  cex=0.8,
  col=c("red","blue","green"),
  lty=30
)

title(
  main="Penjualan Barang A, B, C, dari Tahun 2001-2007",
  col.main="red",
  font.main=4
)

# Gambar 3.37
Total=Jumlah_A

plot.new()

plot(Tahun,Total,
     type="o",
     col="red",
     ylim=c(40,180),
     lty=23)

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="o",
      col="blue",
      lty=23)

lines(Tahun,Jumlah_C,
      type="o",
      col="green",
      lty=23)

legend(
  2001,160,
  c("Jenis Barang A",
    "Jenis Barang B",
    "Jenis Barang C"),
  cex=0.8,
  col=c("red","blue","green"),
  lty=30
)

title(
  main="Penjualan Barang A, B, C, dari Tahun 2001-2007",
  col.main="red",
  font.main=4
)

# Gambar 3.38
Total=Jumlah_A

plot.new()

plot(
  Tahun,Total,
  type="o",
  col="red",
  ylim=c(40,180),
  lty=23
)

axis(
  at=2001:2007,
  side=1,
  labels=c("A","B","C","D","E","F","G")
)

lines(
  Tahun,Jumlah_B,
  type="o",
  col="blue",
  lty=23
)

lines(
  Tahun,Jumlah_C,
  type="o",
  col="green",
  lty=23
)

legend(
  2001,160,
  c("Jenis Barang A",
    "Jenis Barang B",
    "Jenis Barang C"),
  cex=0.8,
  col=c("red","blue","green"),
  lty=30
)

title(
  main="Penjualan Barang A, B, C, dari Tahun 2001-2007",
  col.main="red",
  font.main=4
)

# Gambar 3.39
Total=Jumlah_A

plot.new()

plot(
  Tahun,Total,
  type="o",
  col="red",
  ylim=c(40,180),
  lty=23
)

axis(
  at=2001:2007,
  side=1,
  labels=c(
    "Tahun 1",
    "Tahun 2",
    "Tahun 3",
    "Tahun 4",
    "Tahun 5",
    "Tahun 6",
    "Tahun 7"
  )
)

lines(
  Tahun,Jumlah_B,
  type="o",
  col="blue",
  lty=23
)

lines(
  Tahun,Jumlah_C,
  type="o",
  col="green",
  lty=23
)

legend(
  2001,160,
  c("Jenis Barang A",
    "Jenis Barang B",
    "Jenis Barang C"),
  cex=0.8,
  col=c("red","blue","green"),
  lty=30
)

title(
  main="Penjualan Barang A, B, C, dari Tahun 2001-2007",
  col.main="red",
  font.main=4
)

# Gambar 3.40
Total=Jumlah_A

plot(
  Tahun,Total,
  type="o",
  col="red",
  ylim=c(40,180)
)

axis(
  at=2001:2007,
  side=1,
  labels=c(
    "Tahun 1",
    "Tahun 2",
    "Tahun 3",
    "Tahun 4",
    "Tahun 5",
    "Tahun 6",
    "Tahun 7"
  )
)

lines(Tahun,Jumlah_B,
      type="o",
      col="blue",
      lty=23)

lines(Tahun,Jumlah_C,
      type="o",
      col="green",
      lty=23)

legend(
  2001,160,
  c("Jenis Barang A",
    "Jenis Barang B",
    "Jenis Barang C"),
  cex=0.8,
  col=c("red","blue","green"),
  lty=30
)

title(
  main="Penjualan Barang A, B, C, dari Tahun 2001-2007",
  col.main="red",
  font.main=4
)

# Gambar 3.41
simpan=read.table("data3.3.csv",header=TRUE, sep=";", dec=",")
simpan

# Gambar 3.42
Tahun=simpan$tahun
Jumlah_A=simpan$jenis.barang.A

# Grafik batang sederhana
barplot(Jumlah_A,Tahun)

# Gambar 3.43
barplot(
  Jumlah_A,Tahun,
  main="Penjualan Barang Jenis A dari Tahun 2001-2007",
  xlab="Tahun",
  ylab="Jumlah Barang yang Terjual",
  names.arg=c(
    "2001","2002","2003",
    "2004","2005","2006","2007"
  )
)

# Gambar 3.44
barplot(
  Jumlah_A,Tahun,
  main="Penjualan Barang Jenis A dari Tahun 2001-2007",
  xlab="Tahun",
  ylab="Jumlah Barang yang Terjual",
  names.arg=c(
    "2001","2002","2003",
    "2004","2005","2006","2007"
  ),
  border="blue"
)

# Gambar 3.45
barplot(
  Jumlah_A,Tahun,
  main="Penjualan Barang Jenis A dari Tahun 2001-2007",
  xlab="Tahun",
  ylab="Jumlah Barang yang Terjual",
  names.arg=c(
    "2001","2002","2003",
    "2004","2005","2006","2007"
  ),
  border="red"
)

# Gambar 3.46
barplot(
  Jumlah_A,Tahun,
  main="Penjualan Barang Jenis A dari Tahun 2001-2007",
  xlab="Tahun",
  ylab="Jumlah Barang yang Terjual",
  names.arg=c(
    "2001","2002","2003",
    "2004","2005","2006","2007"
  ),
  border="green",
  density=c(10,20,30,40,50,60,70)
)

# Gambar 3.47
library(ggplot2)

ggplot(
  data=simpan,
  aes(x=Tahun,y=Jumlah_A)
) + geom_bar(stat="identity")

# Gambar 3.48
ggplot(
  data=simpan,
  aes(x=Tahun,y=Jumlah_A)
) +
  geom_bar(
    stat="identity",
    fill="darkblue"
  )

# Gambar 3.49
ggplot(
  data=simpan,
  aes(x=Tahun,y=Jumlah_A)
) +
  geom_bar(
    stat="identity",
    fill=heat.colors(7)
  )

# Gambar 3.50
simpan=read.table("data3.4.csv",header=TRUE, sep=";", dec=",")
simpan

# Gambar 3.51
frekuensi=c(90,10,25,75)


# Grafik hubungan jenis kelamin dan hobi
barplot(
  t(matrix(
    frekuensi,
    ncol=2,
    byrow=TRUE,
    dimnames=list(
      c("Laki-Laki","Perempuan"),
      c("Olahraga","Memasak")
    )
  )),
  main="Hubungan antara Jenis Kelamin dan Hobi",
  xlab="Jenis Kelamin",
  col=c("darkblue","orange"),
  beside=TRUE,
  ylim=c(0,150),
  legend.text=TRUE,
  args.legend=list(x="topright")
)

# Gambar 3.52
frekuensi2=c(2,12,16,6)

barplot(
  frekuensi2,
  ylim=c(0,20),
  main="Jumlah Mahasiswa yang Memperoleh Nilai A, B, C, dan D, untuk Matakuliah Matematika 1",
  names.arg=c("A","B","C","D"),
  ylab="Jumlah Mahasiswa",
  xlab="Nilai Mahasiswa",
  cex.names=0.8,
  col=c("green","yellow","orange","red")
)

# Gambar 3.53
dat=data.frame(
  jenis_kelamin=factor(
    c("Laki-Laki","Perempuan"),
    levels=c("Laki-Laki","Perempuan")
  ),
  total=c(20,70)
)
dat

# Gambar 3.54
library(ggplot2)


# Grafik dasar
ggplot(
  data=dat,
  aes(x=jenis_kelamin,y=total)
) +
  geom_bar(stat="identity")

# Gambar 3.55
ggplot(
  data=dat,
  aes(
    x=jenis_kelamin,
    y=total,
    fill=jenis_kelamin
  )
) +
  geom_bar(stat="identity")

# Gambar 3.56
ggplot(
  data=dat,
  aes(
    x=jenis_kelamin,
    y=total,
    fill=jenis_kelamin
  )
) +
  geom_bar(stat="identity") +
  guides(fill=FALSE)

## Warning: The `<scale>` argument of `guides()` cannot be `FALSE`. Use "none" instead as
## of ggplot2 3.3.4.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

# Gambar 3.57
ggplot(
  data=dat,
  aes(
    x=jenis_kelamin,
    y=total,
    fill=jenis_kelamin
  )
) +
  geom_bar(stat="identity") +
  xlab("Jenis Kelamin") +
  ylab("Jumlah Mahasiswa") +
  ggtitle("Universitas XYZ")

# Gambar 3.58
dat=data.frame(
  jenis_kelamin=factor(
    c(
      "Laki-Laki",
      "Laki-Laki",
      "Perempuan",
      "Perempuan"
    )
  ),
  hobi=factor(
    c(
      "Olahraga",
      "Memasak",
      "Olahraga",
      "Memasak"
    ),
    levels=c("Olahraga","Memasak")
  ),
  total=c(80,20,40,60)
)

dat

# Gambar 3.59
ggplot(
  data=dat,
  aes(
    x=hobi,
    y=total,
    fill=jenis_kelamin
  )
) +
  geom_bar(stat="identity") +
  xlab("Hobi Mahasiswa") +
  ylab("Jumlah Mahasiswa") +
  ggtitle("Universitas XYZ") +
  geom_text(
    aes(y=total/1.3,label=total),
    position="stack"
  )

# Gambar 3.60
ggplot(
  data=dat,
  aes(
    x=hobi,
    y=total,
    fill=jenis_kelamin
  )
) +
  geom_bar(
    stat="identity",
    position=position_dodge()
  ) +
  xlab("Hobi Mahasiswa") +
  ylab("Jumlah Mahasiswa") +
  ggtitle("Universitas XYZ")

# Gambar 3.61
ggplot(
  data=dat,
  aes(
    x=hobi,
    y=-total,
    fill=jenis_kelamin
  )
) +
  geom_bar(
    stat="identity",
    position=position_dodge()
  ) +
  xlab("Hobi Mahasiswa") +
  ylab("Jumlah Mahasiswa") +
  ggtitle("Universitas XYZ") +
  geom_text(
    aes(y=total/4,label=total),
    position=position_dodge(width=1)
  )

# Gambar 3.62
simpan=read.table("data3.5.csv",header=TRUE, sep=";", dec=",")
simpan

# Gambar 3.63
pie(
  simpan$Jumlah,
  labels=simpan$Produk,
  main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D"
)

# Gambar 3.64
pie(
  simpan$Jumlah,
  labels=simpan$Produk,
  main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D",
  col=heat.colors(4)
)

# Gambar 3.65
pie(
  simpan$Jumlah,
  labels=simpan$Jumlah,
  main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D",
  col=heat.colors(4)
)


# Membuat warna
colors=heat.colors(4)


# Legenda
legend(
  1,0.5,
  c(
    "Produk A",
    "Produk B",
    "Produk C",
    "Produk D"
  ),
  cex=0.8,
  fill=colors
)

# Gambar 3.66
pie(
  simpan$Jumlah,
  labels=simpan$Jumlah,
  main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D",
  col=c(
    "darkblue",
    "orange",
    "yellow",
    "red"
  )
)

colors=c(
  "darkblue",
  "orange",
  "yellow",
  "red"
)

legend(
  1,0.5,
  c(
    "Produk A",
    "Produk B",
    "Produk C",
    "Produk D"
  ),
  cex=0.8,
  fill=colors
)

# Gambar 3.67
Persen=round(
  simpan$Jumlah/sum(simpan$Jumlah)*100,
  4
)

Persen=paste(Persen,"%",sep="")


pie(
  simpan$Jumlah,
  labels=Persen,
  main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D",
  col=c(
    "darkblue",
    "orange",
    "yellow",
    "red"
  )
)

colors=c(
  "darkblue",
  "orange",
  "yellow",
  "red"
)

legend(
  1,0.5,
  c(
    "Produk A",
    "Produk B",
    "Produk C",
    "Produk D"
  ),
  cex=0.8,
  fill=colors
)

# Gambar 3.68
Jumlah=simpan$Jumlah
Produk=simpan$Produk

library(ggplot2)

pie=ggplot(
  simpan,
  aes(x="",y=Jumlah,fill=Produk)
) +
  geom_bar(
    width=1,
    stat="identity"
  ) +
  coord_polar("y",start=0)

pie

# Gambar 3.69
library(ggplot2)
library(grid)

blank_theme=theme(
  axis.title.x=element_blank(),
  axis.title.y=element_blank(),
  axis.text.x=element_blank(),
  axis.text.y=element_blank(),
  panel.border=element_blank(),
  panel.grid=element_blank(),
  axis.ticks=element_blank(),
  plot.title=element_text(size=14,face="bold")
)


# Menampilkan jumlah pada diagram
library(scales)

pie +
  blank_theme +
  geom_text(
    aes(
      y=Jumlah/4 +
        c(0,cumsum(Jumlah)[-length(Jumlah)]),
      label=Jumlah
    ),
    size=5
  )

# Gambar 3.70
pie +
  blank_theme +
  geom_text(
    aes(
      y=Jumlah/4 +
        c(0,cumsum(Jumlah)[-length(Jumlah)]),
      label=Jumlah
    ),
    size=5
  ) +
  scale_fill_manual(
    values=c(heat.colors(4))
  )

# Gambar 3.71
Persen=round(
  simpan$Jumlah/sum(simpan$Jumlah)*100,
  2
)

Persen=paste(Persen,"%",sep="")


# Menampilkan persentase
pie +
  blank_theme +
  geom_text(
    aes(
      y=Jumlah/4 +
        c(0,cumsum(Jumlah)[-length(Jumlah)]),
      label=Persen
    ),
    size=5
  ) +
  scale_fill_manual(
    values=c(heat.colors(4))
  )

# Gambar 3.72
simpan=read.table("IQ.csv",header=TRUE, sep=";", dec=",")
simpan

# Gambar 3.73
simpan_skor_IQ=simpan$IQ

# Histogram sederhana
hist(simpan_skor_IQ)

# Gambar 3.74
hist(
  simpan_skor_IQ,
  col="lightblue"
)

# Gambar 3.75
hist(
  simpan_skor_IQ,
  col="darkblue",
  ylim=c(0,40),
  main="Contoh Histogram",
  ylab="Frekuensi"
)

# Gambar 3.76
hist(
  simpan_skor_IQ,
  col="orange",
  ylim=c(0,40),
  main="Contoh Histogram",
  ylab="Frekuensi",
  breaks=c(90,100,110,120)
)

# Gambar 3.77
hist(
  simpan_skor_IQ,
  col=heat.colors(6),
  ylim=c(0,30),
  main="Contoh Histogram",
  ylab="Frekuensi",
  breaks=c(
    90,95,100,105,110,115,120
  ),
  xlim=c(90,125)
)

# Gambar 3.78
hist(
  simpan_skor_IQ,
  col=heat.colors(6),
  ylim=c(0,30),
  main="Contoh Histogram",
  ylab="Frekuensi",
  breaks=c(
    90,93,96,99,102,
    105,108,111,114,117,120
  ),
  xlim=c(90,125)
)

# Gambar 3.79
hist(
  simpan_skor_IQ,
  breaks=6,
  col=heat.colors(6),
  ylim=c(0,30),
  main="Contoh Histogram",
  ylab="Frekuensi",
  xlim=c(90,125)
)

# Gambar 3.80
hist(
  simpan_skor_IQ,
  breaks=c(90,117,120),
  ylim=c(0,50),
  xlim=c(90,125),
  main="Contoh Histogram",
  col=heat.colors(2)
)

# Gambar 3.81
hist(
  simpan_skor_IQ,
  breaks=c(90,117,120),
  ylim=c(0,80),
  xlim=c(90,125),
  main="Contoh Histogram",
  col=heat.colors(2),
  freq=TRUE
)

## Warning in plot.histogram(r, freq = freq1, col = col, border = border, angle =
## angle, : the AREAS in the plot are wrong -- rather use 'freq = FALSE'

# Gambar 3.82
hist(
  simpan_skor_IQ,
  breaks=c(90,92,97,117,120),
  ylim=c(0,80),
  xlim=c(90,125),
  main="Contoh Histogram",
  col=heat.colors(4),
  freq=TRUE
)

## Warning in plot.histogram(r, freq = freq1, col = col, border = border, angle =
## angle, : the AREAS in the plot are wrong -- rather use 'freq = FALSE'

# Gambar 3.83
ggplot(
  data=simpan,
  aes(IQ)
) +
  geom_histogram(
    breaks=c(
      90,95,100,105,110,115,120
    ),
    col="darkblue",
    fill=heat.colors(6)
  )

# Gambar 3.84
ggplot(
  data=simpan,
  aes(IQ)
) +
  geom_histogram(
    breaks=c(
      90,95,100,105,110,115,120
    ),
    col="red",
    aes(fill=after_stat(count))
  ) +
  labs(title="Contoh Histogram") +
  labs(x="IQ",y="Jumlah") +
  xlim(c(90,125)) +
  ylim(c(0,20)) +
  scale_fill_gradient(
    "count",
    low="green",
    high="red"
  )

## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_bar()`).

# Gambar 3.85
library(ggplot2)

ggplot(
  data=simpan,
  aes(IQ)
) +
  geom_histogram(
    breaks=c(
      90,93,96,99,102,105,
      111,114,115,120
    ),
    col="darkblue",
    fill=heat.colors(9),
    aes(fill=after_stat(count))
  ) +
  labs(title="Contoh Histogram") +
  labs(x="IQ",y="Jumlah") +
  xlim(c(90,125)) +
  ylim(c(0,20)) +
  scale_fill_gradient(
    "count",
    low="white",
    high="darkblue"
  )