nama kelompok: Azzam Putra Raihan, Garren Handoko, Nabihan Ahza
nim: 3337260075, 3337260121, 3337260143
Tugas ini disusun untuk memenuhi tugas pertemuan 3, Mata Kuliah Statistika prodi Informatika 2026 di kelas B26.
CSV : https://drive.google.com/file/d/1F4lITQpoR6NFH7g7W1IZ87ey-GR2jKdI/view?usp=drive_link
Pemilihan topik ini didasari oleh data-terutama Covid-19 yang tergolong lengkap, terstruktur, dan mudah untuk diproses.
top10_covid <- cleaned_data %>%
arrange(desc(Confirmed_cases)) %>%
head(10)
ggplot(top10_covid, aes(x = reorder(Province_name, Confirmed_cases), y = Confirmed_cases)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "10 Provinsi dengan Kasus COVID-19 Terkonfirmasi Terbanyak",
x = "Nama Provinsi",
y = "Jumlah Kasus Terkonfirmasi") +
theme_minimal()
Grafik di atas menampilkan 10 provinsi di Indonesia dengan jumlah kasus COVID-19 tertinggi. Data diurutkan secara menurun sehingga provinsi dengan jumlah kasus terbanyak berada di daerah DKI Jakarta.
ggplot(cleaned_data, aes(x = Confirmed_cases, y = Death_cases)) +
geom_point(color = "red", size = 3, alpha = 0.7) +
geom_smooth(method = "lm", color = "blue", se = FALSE) +
labs(title = "Hubungan antara Kasus Terkonfirmasi dan Kasus Meninggal",
subtitle = "Data COVID-19 Tingkat Provinsi di Indonesia",
x = "Jumlah Kasus Terkonfirmasi",
y = "Jumlah Kasus Meninggal") +
theme_minimal()
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Scatter plot di atas menunjukkan hubungan linear positif antara jumlah kasus COVID-19 terkonfirmasi dan jumlah kasus meninggal di tingkat provinsi. Arah garis regresi (garis biru) menandakan bahwa semakin tinggi akumulasi kasus positif di suatu daerah, secara signifikan berbanding lurus dengan peningkatan jumlah kasus kematian.
Berdasarkan hasil analisis dan visualisasi data COVID-19 tingkat provinsi di Indonesia, dapat disimpulkan bahwa penyebaran kasus positif terpusat secara signifikan pada DKI Jakarta dan wilayah Pulau Jawa.Analisis regresi menunjukkan adanya korelasi positif yang kuat antara jumlah kasus terkonfirmasi dan angka kematian. Semakin tinggi tingkat penularan di suatu provinsi, semakin tinggi jumlah kasus meninggalnya.