1. Latar Belakang & Sumber Data

Bidang yang dipilih: Ekonomi dan Kesehatan (Pembangunan Manusia).

Data yang digunakan adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM) tahun 2024 untuk 38 provinsi di Indonesia. IPM adalah indeks komposit yang mengukur pembangunan manusia dari tiga dimensi, yaitu umur panjang dan hidup sehat (kesehatan), pengetahuan (pendidikan), dan standar hidup layak (ekonomi).

Sumber data: Badan Pusat Statistik (BPS) Republik Indonesia.

Alasan memilih data ini: IPM merupakan indikator resmi dan kredibel (dirilis BPS setiap tahun) yang mencerminkan tiga dimensi pembangunan manusia sekaligus, yaitu kesehatan, pendidikan, dan ekonomi (daya beli). Data ini mencakup seluruh provinsi di Indonesia, tersedia lengkap, dan mudah diverifikasi. Nilai IPM dapat dianalisis sebagai data numerik (nilai IPM) sekaligus dikelompokkan menjadi data kategorik (status pembangunan manusia), sehingga relevan untuk latihan visualisasi data kategorik dan numerik.

2. Input Data

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(knitr)

# Data IPM 2024 (sumber: BPS, via OpenData Aceh; sama dengan file)
ipm <- data.frame(
  Provinsi = c("Aceh", "Sumatra Utara", "Sumatra Barat", "Riau", "Jambi", "Sumatra Selatan",
           "Bengkulu", "Lampung", "Kepulauan Bangka Belitung", "Kepulauan Riau",
           "DKI Jakarta", "Jawa Barat", "Jawa Tengah", "DI Yogyakarta", "Jawa Timur",
           "Banten", "Bali", "Nusa Tenggara Barat", "Nusa Tenggara Timur",
           "Kalimantan Barat", "Kalimantan Tengah", "Kalimantan Selatan",
           "Kalimantan Timur", "Kalimantan Utara", "Sulawesi Utara", "Sulawesi Tengah",
           "Sulawesi Selatan", "Sulawesi Tenggara", "Gorontalo", "Sulawesi Barat",
           "Maluku", "Maluku Utara", "Papua Barat", "Papua Barat Daya", "Papua Selatan",
           "Papua", "Papua Tengah", "Papua Pegunungan"),
  IPM = c(75.36, 75.76, 76.43, 75.67, 74.36, 73.84, 74.91, 73.13, 74.55, 79.89, 84.15,
           74.92, 73.87, 81.62, 75.35, 76.35, 78.63, 73.10, 69.14, 71.19, 74.28, 75.19,
           78.79, 73.41, 75.68, 72.24, 75.18, 73.62, 72.01, 70.46, 73.40, 71.84, 67.69,
           69.65, 68.86, 73.83, 60.25, 54.43)
)

stopifnot(nrow(ipm) == 38) 


ipm <- ipm %>%
  mutate(Status = case_when(
    IPM >= 80 ~ "Sangat Tinggi",
    IPM >= 70 ~ "Tinggi",
    IPM >= 60 ~ "Sedang",
    TRUE ~ "Rendah"
  )) %>%
  mutate(Status = factor(Status, levels = c("Rendah", "Sedang", "Tinggi", "Sangat Tinggi")))

kable(head(ipm, 5))
Provinsi IPM Status
Aceh 75.36 Tinggi
Sumatra Utara 75.76 Tinggi
Sumatra Barat 76.43 Tinggi
Riau 75.67 Tinggi
Jambi 74.36 Tinggi

Variabel dalam data ini:

3. Visualisasi Data Kategorik

Diagram Batang — Jumlah Provinsi Menurut Status Pembangunan Manusia

ggplot(ipm, aes(x = Status, fill = Status)) +
  geom_bar() +
  geom_text(stat = "count", aes(label = after_stat(count)), vjust = -0.4) +
  scale_fill_manual(values = c("Rendah" = "#d73027", "Sedang" = "#fc8d59",
                               "Tinggi" = "#4575b4", "Sangat Tinggi" = "#1a9850")) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) +
  labs(title = "Jumlah Provinsi Menurut Status Pembangunan Manusia (2024)",
       x = "Status Pembangunan Manusia", y = "Jumlah Provinsi") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

Interpretasi: Sebagian besar provinsi di Indonesia (30 dari 38 provinsi) berada pada status Tinggi, dengan nilai IPM antara 70,46 sampai 79,89. Dua provinsi (DKI Jakarta dengan IPM 84,15 dan DI Yogyakarta dengan IPM 81,62) mencapai status Sangat Tinggi. Lima provinsi berstatus Sedang, yaitu Nusa Tenggara Timur (69,14), Papua Barat (67,69), Papua Barat Daya (69,65), Papua Selatan (68,86), dan Papua Tengah (60,25). Satu provinsi, Papua Pegunungan (54,43), berstatus Rendah. Ini menunjukkan bahwa mayoritas provinsi sudah berstatus Tinggi, tetapi seluruh provinsi berstatus Sedang dan Rendah berada di kawasan timur Indonesia (Papua dan NTT), sehingga kesenjangan antarwilayah masih perlu mendapat perhatian.

4. Visualisasi Data Numerik

Histogram — Distribusi Nilai IPM Antarprovinsi

ggplot(ipm, aes(x = IPM)) +
  geom_histogram(binwidth = 2.5, boundary = 50, closed = "left",
                 fill = "steelblue", color = "white") +
  geom_vline(xintercept = c(60, 70, 80), linetype = "dashed", color = "grey40") +
  scale_x_continuous(breaks = seq(50, 85, 5)) +
  labs(title = "Distribusi Nilai IPM 38 Provinsi di Indonesia (2024)",
       x = "Nilai IPM", y = "Jumlah Provinsi",
       caption = "Garis putus-putus = batas status pembangunan manusia (60, 70, dan 80)") +
  theme_minimal()

Interpretasi: Nilai IPM 38 provinsi berkisar dari 54,43 (Papua Pegunungan) sampai 84,15 (DKI Jakarta), dengan median 74,08 dan rata-rata 73,50. Distribusi menumpuk di kisaran 70–80 (30 dari 38 provinsi), dengan bar tertinggi pada interval 72,5–75 yang memuat 13 provinsi. Rata-rata yang sedikit lebih rendah dari median menandakan distribusi menjulur ke kiri. Ekor kiri ini diisi oleh provinsi dengan IPM di bawah 70, yaitu empat provinsi pada interval 67,5–70, serta Papua Tengah (60,25) dan Papua Pegunungan (54,43) yang terpisah jauh dari kelompok lainnya, menunjukkan kesenjangan pembangunan yang cukup lebar. Di sisi kanan, hanya DKI Jakarta (84,15) dan DI Yogyakarta (81,62) yang melampaui 80.

5. Kesimpulan

Secara umum, IPM nasional Indonesia pada tahun 2024 mencapai 75,02 (kategori tinggi), naik 0,63 poin dari 74,39 pada tahun 2023 menurut BPS. Data provinsi dari file Excel menunjukkan 32 dari 38 provinsi sudah berstatus Tinggi atau Sangat Tinggi (diagram batang), dan nilai IPM sebagian besar provinsi terkumpul di kisaran 70–80 (histogram). Namun, kedua visualisasi memperlihatkan kesenjangan yang cukup nyata: enam provinsi masih berstatus Sedang atau Rendah, dan seluruhnya berada di wilayah timur Indonesia, yaitu Nusa Tenggara Timur serta lima provinsi di Papua. Provinsi dengan IPM terendah adalah Papua Pegunungan (54,43) dan Papua Tengah (60,25), sedangkan yang tertinggi adalah DKI Jakarta (84,15). Hal ini mengindikasikan perlunya perhatian pembangunan manusia yang lebih merata, khususnya di wilayah timur Indonesia.