#poison
set.seed(0123)
y=rpois(n=10,lambda=4)
print(y)
## [1] 3 6 3 6 7 1 4 7 4 4
# 1. Bangkitkan data sesuai permintaan Anda
set.seed(0123)
y <- rpois(n = 10, lambda = 4)
print(y)
## [1] 3 6 3 6 7 1 4 7 4 4
# 2. Membuat tabel frekuensi dari data y
tabel_y <- table(y)
# 3. Membuat grafik batang (barplot) dari data acak tersebut
barplot(tabel_y,
col = "salmon",
main = "Grafik Frekuensi Data Poisson (n=10, lambda=4)",
xlab = "Nilai Y",
ylab = "Frekuensi (Jumlah Muncul)",
border = "black")
# 1. Bangkitkan data sesuai permintaan Anda
set.seed(0123)
y <- rpois(n = 10, lambda = 4)
print(y)
## [1] 3 6 3 6 7 1 4 7 4 4
# 2. Membuat tabel frekuensi dari data y
tabel_y <- table(y)
# 3. Membuat diagram lingkaran (pie chart)
pie(tabel_y,
col = rainbow(length(tabel_y)),
main = "Diagram Lingkaran Data Poisson (n=10, lambda=4)",
labels = paste("Nilai", names(tabel_y), "(", tabel_y, "x)"))
z=rbinom(n=10, size=1, prob=0.3)
print(z)
## [1] 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1
# 1. Jalankan kode data Anda
set.seed(123) # Tambahkan seed opsional agar konsisten (bisa dilepas jika tidak perlu)
z <- rbinom(n = 10, size = 1, prob = 0.3)
print(z)
## [1] 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0
# 2. Membuat tabel frekuensi dari data z
tabel_z <- table(z)
# 3. Membuat Grafik Diagram Batang (Barplot)
barplot(tabel_z,
col = c("tomato", "skyblue"),
main = "Diagram Batang Data Bernoulli (n=10, prob=0.3)",
xlab = "Nilai Z (0 = Gagal, 1 = Sukses)",
ylab = "Frekuensi (Jumlah Muncul)",
ylim = c(0, max(tabel_z) + 2),
names.arg = c("0 (Gagal)", "1 (Sukses)"))
# --- ATAU JIKA INGIN DIAGRAM LINGKARAN (PIE CHART) ---
# 4. Membuat Diagram Lingkaran (Pie Chart)
pie(tabel_z,
col = c("green", "skyblue"),
main = "Diagram Lingkaran Data Bernoulli (n=10, prob=0.3)",
labels = c(paste("0 (Gagal):", tabel_z[1], "kali"),
paste("1 (Sukses):", tabel_z[2], "kali")))
# 1. Mengatur seed agar hasil acak konsisten
set.seed(123)
# 2. Membangkitkan data acak multinomial
# n = 1 (1 kali eksperimen)
# size = 30 (total 30 sampel/objek yang diamati)
# prob = peluang untuk 3 kategori (misal: Kategori A=0.2, B=0.5, C=0.3)
hasil_multi <- rmultinom(n = 1, size = 30, prob = c(0.2, 0.5, 0.3))
# Berikan nama pada kategori agar mudah dibaca di grafik
rownames(hasil_multi) <- c("Kategori A", "Kategori B", "Kategori C")
print(hasil_multi)
## [,1]
## Kategori A 5
## Kategori B 14
## Kategori C 11
# Mengubah bentuk matriks hasil menjadi vektor biasa untuk grafik
data_grafik <- as.vector(hasil_multi)
names(data_grafik) <- c("Kategori A", "Kategori B", "Kategori C")
# ==========================================
# 3. MEMBUAT GRAFIK BATANG (BARPLOT)
# ==========================================
barplot(data_grafik,
col = c("coral", "skyblue", "lightgreen"),
main = "Grafik Batang Data Multinomial (Size=30)",
xlab = "Kategori",
ylab = "Frekuensi (Jumlah)",
ylim = c(0, max(data_grafik) + 5),
border = "yellow")
# ==========================================
# 4. MEMBUAT DIAGRAM LINGKARAN (PIE CHART)
# ==========================================
pie(data_grafik,
col = c("red", "blue", "green"),
main = "Diagram Lingkaran Data Multinomial (Size=30)",
labels = paste(names(data_grafik), "\n(", data_grafik, " item)"))
# 1. Mengatur seed agar hasil acak konsisten
set.seed(123)
# 2. Parameter Multinomial
n_sampel <- 50 # Total sampel orang yang diambil
prob_kategori <- c(0.2, 0.3, 0.35, 0.15) # Peluang SD, SMP, SMA, Kuliah
nama_kategori <- c("SD", "SMP", "SMA", "Kuliah")
# 3. Membangkitkan data acak multinomial (1 kali pengambilan sebanyak 50 sampel)
hasil_simulasi <- rmultinom(n = 1, size = n_sampel, prob = prob_kategori)
# Memberikan nama kategori pada hasil
rownames(hasil_simulasi) <- nama_kategori
print("Hasil Simulasi Jumlah Orang per Jenjang Pendidikan:")
## [1] "Hasil Simulasi Jumlah Orang per Jenjang Pendidikan:"
print(hasil_simulasi)
## [,1]
## SD 8
## SMP 18
## SMA 17
## Kuliah 7
# Mengubah matriks menjadi vektor untuk keperluan grafik
data_grafik <- as.vector(hasil_simulasi)
names(data_grafik) <- nama_kategori
# ==========================================
# 4. MEMBUAT GRAFIK BATANG (BARPLOT)
# ==========================================
barplot(data_grafik,
col = c("tomato", "orange", "skyblue", "limegreen"),
main = "Simulasi Sebaran Pendidikan Terakhir (n = 50)",
xlab = "Jenjang Pendidikan",
ylab = "Jumlah Orang (Frekuensi)",
ylim = c(0, max(data_grafik) + 5),
border = "black")
# ==========================================
# 5. MEMBUAT DIAGRAM LINGKARAN (PIE CHART)
# ==========================================
pie(data_grafik,
col = c("tomato", "orange", "skyblue", "limegreen"),
main = "Diagram Lingkaran Pendidikan Terakhir (n = 50)",
labels = paste(names(data_grafik), "\n(", data_grafik, " orang)"))
# 1. Mengatur seed agar hasil konsisten
set.seed(123)
# 2. Membuat tabel kontingensi (Matriks data)
# Baris = Tingkat Pendidikan (SD, SMP, SMA, Kuliah)
# Kolom = Jenis Pekerjaan (Petani, Karyawan, Wiraswasta)
data_matrix <- matrix(
c(10, 3, 2, # SD: Petani, Karyawan, Wiraswasta
8, 9, 4, # SMP: Petani, Karyawan, Wiraswasta
5, 15, 8, # SMA: Petani, Karyawan, Wiraswasta
2, 10, 18), # Kuliah: Petani, Karyawan, Wiraswasta
nrow = 4, byrow = TRUE
)
# Memberikan nama baris dan kolom
rownames(data_matrix) <- c("SD", "SMP", "SMA", "Kuliah")
colnames(data_matrix) <- c("Petani", "Karyawan", "Wiraswasta")
print("Tabel Kontingensi Data:")
## [1] "Tabel Kontingensi Data:"
print(data_matrix)
## Petani Karyawan Wiraswasta
## SD 10 3 2
## SMP 8 9 4
## SMA 5 15 8
## Kuliah 2 10 18
# ==========================================
# 3. MEMBUAT DIAGRAM BATANG BERGRUP
# ==========================================
barplot(data_matrix,
beside = TRUE, # TRUE membuat batang berjajar ke samping (tidak bertumpuk)
col = c("tomato", "orange", "skyblue", "limegreen"),
main = "Gabungan Tingkat Pendidikan & Jenis Pekerjaan",
xlab = "Jenis Pekerjaan",
ylab = "Jumlah Orang (Frekuensi)",
ylim = c(0, max(data_matrix) + 5),
legend.text = rownames(data_matrix), # Menampilkan keterangan warna (legend)
args.legend = list(x = "topright", title = "Pendidikan")) # Posisi legend
