################################################################################
# TUGAS : STATISTIK SOSIAL #
# NAMA : MAULIDA SYIFA #
# NIM : 2502056010 #
################################################################################
################################### BAB 2 ######################################
#FUNGSI DASAR DALAM R#
#Menyimpan Data dalam Variabel (Fungsi c)#
simpan = c (10, 20, 40, 15, 40)
simpan
## [1] 10 20 40 15 40
#Mengeksekusi Kode R#
simpan = c (10, 20, 40, 15, 40)
simpan
## [1] 10 20 40 15 40
simpan = c (1000, 2000, 3000, 4000, 5000)
simpan
## [1] 1000 2000 3000 4000 5000
#Mengakses Nilai Data dalam Variabel secara Individual#
simpan = c (10, 20, 40, 15, 40)
simpan[3]
## [1] 40
simpan = c (10, 20, 40, 15, 40)
simpan[4]
## [1] 15
simpan[c(1, 3, 4)]
## [1] 10 40 15
simpan[2:4]
## [1] 20 40 15
#Mengubah Nilai Data dalam Variabel#
simpan = c (10, 20, 40, 15, 40)
simpan
## [1] 10 20 40 15 40
simpan[3] = 100
simpan [4] = 10000
simpan
## [1] 10 20 100 10000 40
#Menghapus Nilai Data dalam Variabel#
NILAI = c (10, 40, 45, 30, 80)
NILAI
## [1] 10 40 45 30 80
NILAI = NILAI[-3]
NILAI
## [1] 10 40 30 80
NILAI = NILAI [-4]
NILAI
## [1] 10 40 30
NILAI = NILAI [c (-1, -3)]
NILAI
## [1] 40
#Penggunaan Operator > (Lebih Besar Dari)#
NILAI = c (100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
NILAI
## [1] 100 95 70 80 25 60 80 60 55 90
NILAI[NILAI>80]
## [1] 100 95 90
#Penggunaan Operator < (Lebih Kecil Dari)#
NILAI = c (100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
NILAI
## [1] 100 95 70 80 25 60 80 25 60 80 60 55 90
NILAI[NILAI<70]
## [1] 25 60 25 60 60 55
#Penggunaan Operator & (Dan)#
NILAI = c (100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
NILAI
## [1] 100 95 70 80 25 60 80 60 55 90
NILAI[NILAI>60&NILAI<80]
## [1] 70
#Penggunaan Operator / (Atau)#
NILAI = c (100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
NILAI
## [1] 100 95 70 80 25 60 80 60 55 90
NILAI[NILAI>80 | NILAI <30]
## [1] 100 95 25 90
#Lebih Lanjut Penggunaan Operator < (Lebih Kecil Dari)#
NILAI = c (100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
NILAI
## [1] 100 95 70 80 25 60 80 60 55 90
NILAI = NILAI[NILAI<75]
NILAI
## [1] 70 25 60 60 55
#Lebih Lanjut Penggunaan Operator > (Lebih Besar Dari)
NILAI = c (100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
NILAI
## [1] 100 95 70 80 25 60 80 60 55 90
NILAI = NILAI [NILAI>90]
NILAI
## [1] 100 95
#Contoh Sederhana Penggunaan dari Bahasa Pemrograman R#
fungsi = function(x)
{
for (i in 1 : length(x))
{
if (x[i]<65)
{
x[i]=x[i]+10;
}
print(x[i])
}
}
A = c (100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
fungsi (A)
## [1] 100
## [1] 95
## [1] 70
## [1] 80
## [1] 35
## [1] 70
## [1] 80
## [1] 70
## [1] 65
## [1] 90
#Jenis Data R#
mode(1000)
## [1] "numeric"
simpan = c (1000)
mode(simpan)
## [1] "numeric"
mode("HALO")
## [1] "character"
simpan = c ("HALO")
mode(simpan)
## [1] "character"
d = c (F)
d
## [1] FALSE
a=c (T)
a
## [1] TRUE
mode(d)
## [1] "logical"
mode(a)
## [1] "logical"
kuadrat = function(x)
{
print(x*x)
}
A = c (4)
kuadrat (A)
## [1] 16
mode(kuadrat)
## [1] "function"
#Operator Penjumlahan +, Pengurangan -, Perkalian*, Pembagian /, Pangkat ^, Sisa%%#
A = c (1, 2, 3)
B = c (4, 5, 6)
C = A + B
C
## [1] 5 7 9
A = c (1, 2, 3)
B = 2 + A
B
## [1] 3 4 5
A = c (2, 4, 6)
B = c (1, 3, 5)
B - A
## [1] -1 -1 -1
A = c (4, 8, 12)
A * 0.5
## [1] 2 4 6
A = c (4, 8, 12)
B = c (2, 2, 2)
A / B
## [1] 2 4 6
A = c (3, 6, 1)
B = c (2, 2, 0)
A ^ B
## [1] 9 36 1
A = c (5, 2, 7)
B = c (3, 2, 6)
C = A %% B
C
## [1] 2 0 1
#Fungsi Length#
A = c (100, 70, 80, 55, 80, 70, 80)
length(A)
## [1] 7
#Fungsi Sort#
A = c (70, 80, 50, 25, 100, 60)
sort (A)
## [1] 25 50 60 70 80 100
#Fungsi diff#
A = c (100, 50, 70, 80, 60)
diff(A)
## [1] -50 20 10 -20
#Fungsi sum#
A = c (50, 60, 70, 80)
sum(A)
## [1] 260
#Fungsi sqrt#
a = sqrt (81)
a
## [1] 9
b = sqrt (a)
b
## [1] 3
#Fungsi max dan min#
A = c (10, 25, 90, 75, 95, 57)
max (A)
## [1] 95
min (A)
## [1] 10
#Fungsi exp#
exp (1)
## [1] 2.718282
exp (2)
## [1] 7.389056
#Fungsi pi#
pi
## [1] 3.141593
#Fungsi options#
options(digits = 3)
pi
## [1] 3.14
options(digits = 10)
pi
## [1] 3.141592654
#Fungsi seq#
seq(from = 1, to = 10)
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
seq(from = 2, to = 0.5, length.out = 4)
## [1] 2.0 1.5 1.0 0.5
panggil = function(x, y, z)
{
a = x;
print(a);
for (i in x : z)
{
a = a + y;
if (a>z)
{
break;
}
print(a);
}
}
panggil(2, 3, 30)
## [1] 2
## [1] 5
## [1] 8
## [1] 11
## [1] 14
## [1] 17
## [1] 20
## [1] 23
## [1] 26
## [1] 29
##cara lain##
seq(2, 30, 3)
## [1] 2 5 8 11 14 17 20 23 26 29
#Fungsi table#
A = c (10, 10, 30, 10, 30, 10, 10, 40, 40, 70, 90, 70, 80, 60, 60, 90)
table (A)
## A
## 10 30 40 60 70 80 90
## 5 2 2 2 2 1 2
table (A) / length (A)
## A
## 10 30 40 60 70 80 90
## 0.3125 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.0625 0.1250
hasil = c ("ya", "tidak", "ya", "ya", "ya", "ya", "tidak", "ya", "tidak", "ya")
table (hasil)
## hasil
## tidak ya
## 3 7
table (hasil) / length(hasil)
## hasil
## tidak ya
## 0.3 0.7
#Fungsi factor#
A = c ("ikan", "ikan", "udang", "ikan", "udang", "ikan", "ikan", "udang")
factor(A)
## [1] ikan ikan udang ikan udang ikan ikan udang
## Levels: ikan udang
A = c ("sarjana", "diploma", "sarjana", "pengangguran", "sarjana", "diploma", "diploma", "pengangguran")
factor(A)
## [1] sarjana diploma sarjana pengangguran sarjana
## [6] diploma diploma pengangguran
## Levels: diploma pengangguran sarjana
#Fungsi barplot#
A = c (10, 10, 10, 10, 20, 20, 30, 30, 30, 30, 30, 30)
barplot(table (A))
barplot(table (A) / length (A))
#Fungsi plot#
A = c (10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 30, 30, 40)
table(A)
## A
## 10 20 30 40
## 5 3 2 1
nilai = c (10, 20, 30, 40)
frekuensi = c (5, 3, 2, 1)
plot(nilai, frekuensi)
A = c (10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 30, 30, 40)
plot (table(A))
################################### BAB 3 ######################################
#MENYAJIKAN DATA DALAM GRAFIK#
#Memplot Data dalam R (Scatter Plot)#
simpan=read.table("data3.1.csv.csv",header=TRUE,sep=",") #membaca data
simpan
## jeniskelamin pendapatan pengeluaran
## 1 laki-laki 1 0.5
## 2 laki-laki 2 0.9
## 3 laki-laki 3 1.1
## 4 laki-laki 4 2.0
## 5 laki-laki 5 4.0
## 6 laki-laki 6 5.0
## 7 laki-laki 7 6.2
## 8 laki-laki 8 5.5
## 9 laki-laki 9 5.8
## 10 laki-laki 10 4.5
## 11 perempuan 1 0.7
## 12 perempuan 2 1.4
## 13 perempuan 3 2.8
## 14 perempuan 4 3.3
## 15 perempuan 5 4.3
## 16 perempuan 6 5.0
## 17 perempuan 7 6.7
## 18 perempuan 8 5.9
## 19 perempuan 9 5.7
## 20 perempuan 10 8.0
plot(simpan[2:3], main="Pendapatan dan Pengeluaran per-Bulan, dalam Jutaan Rupiah")
pendapatan = simpan$pendapatan
pengeluaran = simpan$pengeluaran
plot(pendapatan, pengeluaran)
library(ggplot2)
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 per session.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
library(ggplot2)
jenis=simpan$jeniskelamin
qplot(PENDAPATAN, PENGELUARAN, main = "Pendapatan dan Pengeluaran per-Bulan, dalam Jutaan",
xlab = "Pendapatan", ylab = "Pengeluaran", colour = jenis)
qplot(PENDAPATAN, PENGELUARAN, main = "Pendapatan dan Pengeluaran per-Bulan, dalam Jutaan",
xlab = "Pendapatan", ylab = "Pengeluaran", colour = jenis, shape = jenis)
library(ggplot2)
ggplot(simpan, aes(pendapatan, pengeluaran)) + geom_point()
ggplot(simpan, aes(pendapatan, pengeluaran)) + geom_point(aes(color = jenis, shape = jenis))
grafik <- ggplot(simpan, aes(pendapatan, pengeluaran)) + geom_point(aes(color = jenis, shape = jenis))
grafik + scale_colour_manual(values = c ("blue", "orange"))
grafik + scale_shape_manual(values = c (16, 5))
grafik + facet_grid(.~jeniskelamin)
grafik + geom_vline(xintercept = 2.5)
grafik + geom_vline(xintercept = 2.5) + geom_vline(xintercept = 5)
grafik + geom_vline(xintercept = 1 : 5)
grafik + geom_vline(xintercept = c (2.5, 5, 7.5), colour = "green", linetype = "longdash")
grafik + geom_vline(xintercept = 2.5, 5, 7.5, colour = "green", linetype = "longdash") + geom_hline(yintercept = c (2, 4, 6), colour = "red", linetype = "longdash")
## Warning: `geom_vline()`: Ignoring `mapping` because `xintercept` was provided.
## Warning: `geom_vline()`: Ignoring `data` because `xintercept` was provided.
#Menyajikan Data dengan Grafik Garis
simpan = read.table("data3.2.csv",header = TRUE, sep=",") #membaca data
simpan
## tahun jenis.barang.A jenis.barang.B jenis.barang.C
## 1 2001 90 85 50
## 2 2002 110 90 55
## 3 2003 115 105 60
## 4 2004 130 110 65
## 5 2005 140 120 75
## 6 2006 155 125 80
## 7 2007 160 130 85
Tahun = simpan$tahun
Jumlah_A = simpan$jenis.barang.A
Jumlah_B = simpan$jenis.barang.B
Jumlah_C = simpan$jenis.barang.C
Jumlah_A
## [1] 90 110 115 130 140 155 160
Jumlah_B
## [1] 85 90 105 110 120 125 130
Jumlah_C
## [1] 50 55 60 65 75 80 85
plot(Tahun,Jumlah_A)
plot(Tahun,Jumlah_A, type="o")
plot(Tahun,Jumlah_A, type="o", col="blue")
plot(Tahun,Jumlah_A, type="o", col="green")
plot(Tahun,Jumlah_A, type="o", col="red")
lines(Tahun,Jumlah_B, type="o", col="blue")
plot(Tahun,Jumlah_A, type="o", col="red", ylim=c(70,180))
lines(Tahun,Jumlah_B, type="o", col="blue")
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")
plot(Tahun,Jumlah_A, type="o", col="red", ylim=c(40, 180))
lines(Tahun, Jumlah_B, type="o", pch=22, col="blue")
lines(Tahun,Jumlah_C, type="o", col="green")
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")
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, pch=22, lty=2, type="o", col="green")
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")
plot(Tahun,Jumlah_A, type="o", 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="l", col="green")
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)
Total = Jumlah_A
plot.new()
plot(Tahun,Total, 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)
Total = Jumlah_A
plot.new()
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180))
lines(Tahun, Jumlah_B, type="o", col="blue")
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"), pch=21)
title(main="Penjualan Barang A, B, C dari Tahun 2001-2007", col.main="red",font.main=4)
Total = Jumlah_A
plot.new()
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180))
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)
Total = Jumlah_A
plot.new()
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180))
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)
Total = Jumlah_A
plot.new()
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180))
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)
Total = Jumlah_A
plot.new()
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180), lty=23)
lines(Tahun, Jumlah_B, type="s", 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)
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)
Total = Jumlah_A
plot.new()
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180))
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)
Total = Jumlah_A
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180), xaxt="n")
axis(at=2001:2007, side=1, labels = c("A","B","C","D","E","F","G"))
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)
Total = Jumlah_A
plot.new()
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180))
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)
Total = Jumlah_A
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180), xaxt="n")
axis(at=2001:2007, side=1, labels = c("A","B","C","D","E","F","G"))
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)
Total = Jumlah_A
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180), xaxt="n")
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="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)
Total = Jumlah_A
plot(Tahun,Total, type="o", col="red", ylim=c(40, 180), xaxt="n")
axis(at=2001:2007, side=3, labels = c("Tahun 1","Tahun 2","Tahun 3","Tahun 4","Tahun 5","Tahun 6","Tahun 7"))
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)
#Menyajikan Data dengan Grafik Batang (Bagian Pertama)#
simpan=read.table("data3.3.csv", header = TRUE, sep = ",") #membaca data
simpan
## tahun jenis.barang.A
## 1 2001 90
## 2 2002 110
## 3 2003 115
## 4 2004 130
## 5 2005 140
## 6 2006 155
## 7 2007 160
Tahun=simpan$tahun
Jumlah_A=simpan$jenis.barang.A
barplot(Jumlah_A,Tahun)
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"))
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")
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")
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))
library(ggplot2)
ggplot(data=simpan, aes(x=Tahun, y=Jumlah_A)) + geom_bar(stat = "identity")
ggplot(data=simpan, aes(x=Tahun, y=Jumlah_A)) + geom_bar(stat = "identity", fill="darkblue")
ggplot(data=simpan, aes(x=Tahun, y=Jumlah_A)) + geom_bar(stat = "identity", fill=heat.colors(7))
#Menyajikan Data dengan Grafik Batang (Bagian Kedua)
simpan=read.table("data3.4.csv", header = TRUE, sep = ",") #membaca data
simpan
## Jenis.Kelamin Hobi Jumlah
## 1 Laki-laki Olahraga 90
## 2 Laki-laki Memasak 10
## 3 Perempuan Olahraga 25
## 4 Perempuan Memasak 75
frekuensi=c(90, 10, 25, 75)
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"))
frekuensi2=c(2, 12, 16, 6)
barplot(frekuensi2, ylim=c(0,20), main="Jumlah Mahasiswa yang Memperoleh Nilai A, B, C, 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"))
dat = data.frame(
jenis_kelamin=factor(c("Laki-laki", "Perempuan"), levels = c ("Laki-laki", "Perempuan")), total=c(20, 70))
dat
## jenis_kelamin total
## 1 Laki-laki 20
## 2 Perempuan 70
library(ggplot2)
ggplot(data = dat, aes(x=jenis_kelamin, y=total)) + geom_bar(stat = "identity")
ggplot(data = dat, aes(x=jenis_kelamin, y=total, fill=jenis_kelamin)) + geom_bar(stat = "identity")
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 per session.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
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")
dat = data.frame(jenis_kelamin=factor(c("Laki-laki", "Laki-laki", "Perempuan", "Perempuan")), hobi=factor(c("Olahraga", "Memasak")), levels=c("Olahraga", "Memasak"), total=c(80, 20, 40, 60))
dat
## jenis_kelamin hobi levels total
## 1 Laki-laki Olahraga Olahraga 80
## 2 Laki-laki Memasak Memasak 20
## 3 Perempuan Olahraga Olahraga 40
## 4 Perempuan Memasak Memasak 60
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"))
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")
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))
#Menyajikan Data dengan Diagram Lingkaran#
simpan=read.table("data3.5.csv", header = TRUE, sep = ",") #membacadata
simpan
## Produk Jumlah
## 1 A 12
## 2 B 5
## 3 C 8
## 4 D 20
pie(simpan$Jumlah,labels=simpan$Produk, main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D")
pie(simpan$Jumlah,labels=simpan$Produk, main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D", col=heat.colors(4))
pie(simpan$Jumlah,labels=simpan$Jumlah, main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D", col=heat.colors(4))
colors=heat.colors(4)
legend (1, 0.5, c ("Produk A", "Produk B", "Produk C", "Produk D"), cex = 0.8, fill=colors)
pie(simpan$Jumlah,labels=simpan$Jumlah, main="Data Penjualan Produk A, B, C, dan D" ,
col = c ("darkblue", "orange", "yellow", "red"))
colors=c("darkblue", "orange", "yellow", "red")
legend (1, 0.5, c ("Produk A", "Produk B", "Produk C", "Produk D"), cex = 0.8, fill=colors)
Persen=round(simpan$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)
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
library(ggplot2)
library(grid)
library(gridExtra)
blank_theme = theme(
axis.title.x=element_blank(),
axis.title.y=element_blank(),
panel.border=element_blank(),
panel.grid=element_blank(),
axis.ticks=element_blank(),
plot.title=element_text(size=14, face = "bold")
)
library(scales)
pie + blank_theme +
geom_text(
aes(
y = Jumlah/4 + c(0, cumsum(Jumlah)[-length(Jumlah)]),
label = Jumlah
),
size = 5
) +
scale_fill_manual(values = heat.colors(4))
Persen <- round(simpan$Jumlah/sum(simpan$Jumlah) * 100, 2)
Persen <- paste(Persen, "%", sep = "")
pie + blank_theme +
geom_text(
aes(
y = Jumlah/4 + c(0, cumsum(Jumlah)[-length(Jumlah)]),
label = Persen
),
size = 5
) +
scale_fill_manual(values = heat.colors(4))
#Menyajikan Data dengan Histogram#
simpan = read.csv("IQ.csv", header = TRUE)
simpan
## IQ
## 1 111
## 2 111
## 3 111
## 4 111
## 5 111
## 6 111
## 7 111
## 8 110
## 9 110
## 10 110
## 11 110
## 12 110
## 13 110
## 14 110
## 15 112
## 16 112
## 17 112
## 18 112
## 19 112
## 20 112
## 21 112
## 22 113
## 23 113
## 24 113
## 25 113
## 26 113
## 27 114
## 28 114
## 29 114
## 30 114
## 31 115
## 32 115
## 33 115
## 34 116
## 35 116
## 36 117
## 37 90
## 38 91
## 39 92
## 40 92
## 41 93
## 42 93
## 43 93
## 44 94
## 45 94
## 46 94
## 47 94
## 48 95
## 49 95
## 50 95
## 51 95
## 52 95
## 53 95
## 54 96
## 55 96
## 56 96
## 57 96
## 58 97
## 59 97
## 60 97
## 61 97
## 62 97
## 63 98
## 64 98
## 65 98
## 66 101
## 67 101
## 68 101
## 69 102
## 70 102
## 71 103
## 72 104
simpan_skor_IQ = simpan$IQ
hist(simpan_skor_IQ)
hist(simpan_skor_IQ, col = "lightblue")
hist(simpan_skor_IQ, col = "darkblue", ylim = c (0, 40), main = "Contoh Histogram", ylab = "Frekuensi")
hist(simpan_skor_IQ, col = "orange", ylim = c (0, 40), main = "Contoh Histogram", ylab = "Frekuensi", breaks = c (90, 100, 110, 120))
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))
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))
hist(simpan_skor_IQ, breaks = 6, col = heat.colors(6), ylim = c (0, 30), main = "Contoh Histogram",
ylab = "Frekuensi", xlim = c (90, 125))
hist(simpan_skor_IQ, breaks = c (90, 117, 120), ylim = c (0, 50), xlim = c (90, 125), main = "Contoh Histogram",
col = heat.colors(2))
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'
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'
ggplot(data = simpan, aes(IQ)) + geom_histogram(breaks = c (90, 95, 100, 105, 110, 115, 120), col = "darkblue",
fill = heat.colors(6))
ggplot(data = simpan, aes(IQ)) + geom_histogram(breaks = c (90, 95, 100, 105, 110, 115, 120), col = "red",
aes(fill =..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: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `after_stat(count)` instead.
## This warning is displayed once per session.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_bar()`).
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 =..count..)) + labs (title = "Contoh Histogram") + labs (x = "IQ", y = "Jumlah") + xlim (c (90, 125)) + ylim (c (0, 20)) + scale_fill_gradient("count",
low = heat.colors(9), high = heat.colors(9))
