Nama:

Kelas:

NIM:

Anggota Kelompok:

  1. AISKA PUTRI QIRANI [3337260107]
  2. LUTFIAH RAHMA KHOLIDA [3337260132]
  3. SAYLA DWI NATASYA [3337260166]
  4. SUBESTIAN BUTAR BUTAR [337260036]

1. Pendahuluan & Sumber Data

1.1 Sumber Data

Data yang digunakan dalam analisis ini diperoleh dari data proyeksi Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia mengenai Jumlah Penduduk Perempuan menurut Kabupaten/Kota dan Kelompok Umur Tahun 2026.

Link Data: https://www.bps.go.id/id/statistics-table/2/Mjc5MiMy/jumlah-penduduk-perempuan-menurut-kabupaten-kota-dan-kelompok-umur.html / Repository: Badan Pusat Statistik (BPS)

1.2 Alasan Pemilihan Data

Pemilihan topik kependudukan perempuan di Provinsi Banten didasari oleh pentingnya perencanaan kebijakan publik yang berbasis gender dan struktur usia. Dengan memahami sebaran umur penduduk perempuan di 8 kabupaten/kota se-Provinsi Banten, pemerintah maupun akademisi dapat merancang program kesehatan reproduksi, pendidikan, ketenagakerjaan, hingga perlindungan sosial secara lebih tepat sasaran.

2. Preparation & Cleaning Data

# Load library
library(readxl)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

# Membaca data Excel
df_raw <- read_excel(file.choose(), col_names = FALSE)

# Extract data khusus 8 Kabupaten/Kota di Provinsi Banten (Baris 286 sampai 293)
banten_data <- df_raw[286:293, 1:18]
colnames(banten_data) <- c("Kabupaten_Kota", "Total", "0-4", "5-9", "10-14", "15-19", 
                           "20-24", "25-29", "30-34", "35-39", "40-44", "45-49", 
                           "50-54", "55-59", "60-64", "65-69", "70-74", "75+")

# Konversi tipe data numerik & penambahan variabel kategorik Tipe_Wilayah
banten_clean <- banten_data %>%
  mutate(across(Total:`75+`, as.numeric)) %>%
  mutate(Tipe_Wilayah = if_else(grepl("^Kota", Kabupaten_Kota), "Kota", "Kabupaten"))

# Menampilkan ringkasan tabel data Banten
knitr::kable(banten_clean[, c("Kabupaten_Kota", "Tipe_Wilayah", "Total")], 
             caption = "Tabel Total Penduduk Perempuan per Wilayah Banten (2026)")
Tabel Total Penduduk Perempuan per Wilayah Banten (2026)
Kabupaten_Kota Tipe_Wilayah Total
Pandeglang Kabupaten 659723
Lebak Kabupaten 719415
Tangerang Kabupaten 1702234
Serang Kabupaten 852425
Kota Tangerang Kota 983913
Kota Cilegon Kota 229819
Kota Serang Kota 370791
Kota Tangerang Selatan Kota 705788

3. Visualisasi Data Kategorik & Interpretasi

3.1 Distribusi Tipe Wilayah di Provinsi Banten

ggplot(banten_clean, aes(x = Tipe_Wilayah, fill = Tipe_Wilayah)) +
  geom_bar() +
  scale_fill_manual(values = c("#2b5c8f", "#d95f02")) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Perbandingan Jumlah Kabupaten dan Kota di Provinsi Banten",
       x = "Tipe Wilayah",
       y = "Jumlah Wilayah",
       fill = "Tipe Wilayah")

Interpretasi Grafik 3.1: Grafik batang di atas menunjukkan pembagian administratif Provinsi Banten yang berimbang secara kuantitas kategorik, yaitu terdiri dari 4 Kabupaten (Pandeglang, Lebak, Tangerang, Serang) dan 4 Kota (Kota Tangerang, Kota Cilegon, Kota Serang, Kota Tangerang Selatan).

3.2 Total Penduduk Perempuan per Kabupaten/Kota

ggplot(banten_clean, aes(x = reorder(Kabupaten_Kota, Total), y = Total, fill = Tipe_Wilayah)) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  scale_fill_manual(values = c("#2b5c8f", "#e6ab02")) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Total Penduduk Perempuan per Kabupaten/Kota di Banten (2026)",
       x = "Kabupaten / Kota",
       y = "Jumlah Penduduk Perempuan (Jiwa)",
       fill = "Tipe Wilayah")

Interpretasi Grafik 3.2: Dari visualisasi di atas, Kabupaten Tangerang menjadi wilayah dengan jumlah penduduk perempuan terbanyak di Provinsi Banten (melebihi 1,7 juta jiwa), disusul oleh Kota Tangerang dan Kabupaten Serang. Sementara itu, Kota Cilegon memiliki jumlah penduduk perempuan terendah di Banten (sekitar 229 ribu jiwa).

4. Visualisasi Data Numerik & Interpretasi

4.1 Histogram Distribusi Total Penduduk Perempuan

ggplot(banten_clean, aes(x = Total)) +
  geom_histogram(bins = 5, fill = "#2ca25f", color = "white", alpha = 0.8) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Distribusi Frekuensi Total Penduduk Perempuan Wilayah Banten",
       x = "Total Penduduk Perempuan",
       y = "Frekuensi (Jumlah Wilayah)")

Interpretasi Grafik 4.1: Histogram menunjukkan bahwa mayoritas wilayah di Provinsi Banten memiliki total penduduk perempuan berkisar antara 200.000 hingga 1.000.000 jiwa. Terdapat pola right-skewed kecil di mana Kabupaten Tangerang menjadi nilai amatan terbesar di sisi kanan distribusi.

4.2 Boxplot Distribusi Penduduk per Kelompok Umur

# Transformasi data ke format long untuk analisis kelompok umur
banten_long <- banten_clean %>%
  pivot_longer(cols = `0-4`:`75+`, names_to = "Kelompok_Umur", values_to = "Jumlah")

ggplot(banten_long, aes(x = Kelompok_Umur, y = Jumlah)) +
  geom_boxplot(fill = "#9ebcda", color = "#8856a7") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  labs(title = "Boxplot Sebaran Jumlah Penduduk Perempuan Berdasarkan Kelompok Umur",
       x = "Kelompok Umur",
       y = "Jumlah Penduduk (Jiwa)")

Interpretasi Grafik 4.2: Boxplot memvisualisasikan rentang interkuartil (IQR) serta median jumlah penduduk perempuan pada tiap kelompok usia. Terlihat bahwa pada kelompok usia produktif (seperti usia 10-14 hingga 35-39), variasi dan nilai median jumlah penduduk relatif lebih tinggi dibandingkan dengan kelompok usia lanjut (65+).

4.3 Tren Demografi Piramida Usia (Line Chart)

# Menghitung rerata jumlah penduduk per kelompok umur di Banten
avg_age <- banten_long %>%
  group_by(Kelompok_Umur) %>%
  summarise(Rerata = mean(Jumlah))

ggplot(avg_age, aes(x = factor(Kelompok_Umur, levels = unique(banten_long$Kelompok_Umur)), y = Rerata, group = 1)) +
  geom_line(color = "#e41a1c", size = 1.2) +
  geom_point(color = "#e41a1c", size = 3) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  labs(title = "Tren Rerata Penduduk Perempuan Banten Berdasarkan Kelompok Umur",
       x = "Kelompok Umur",
       y = "Rerata Jumlah (Jiwa)")

Interpretasi Grafik 4.3: Garis tren menunjukkan struktur demografi tipe ekspansif menuju stasioner, di mana proporsi penduduk perempuan usia muda hingga produktif (0–44 tahun) masih sangat dominan. Terjadi penurunan tajam jumlah penduduk pada kelompok usia lansia (60+ tahun).

5. Kesimpulan

  1. Struktur Wilayah: Provinsi Banten memiliki keseimbangan wilayah secara administratif (4 Kabupaten dan 4 Kota).

  2. Konsentrasi Penduduk: Wilayah Tangerang Raya (Kabupaten Tangerang, Kota Tangerang, dan Kota Tangerang Selatan) mendominasi jumlah penduduk perempuan di Banten.

  3. Bonus Demografi: Mayoritas penduduk perempuan berada pada kelompok usia produktif (15–64 tahun), yang menjadi modal penting pembangunan ekonomi daerah.