Tugas Pendalaman Materi - Indeks Masyarakat Digital Indonesia (IMDI) Menurut Provinsi Tahun 2022

Source Data

Link Data: https://data.komdigi.go.id/opendata/dataset/indeks-masyarakat-digital-indonesia-imdi-tahun-2022-2023

Sumber Data: Satu Data Komdigi

Alasan Pemilihan: Karena Data ini mengukur tingkat kompetensi dan keterampilan masyarakat dalam penggunaan teknologi digital, baik dalam kehidupan sehari-hari maupun terkait pekerjaannya.

Persiapan dan Input Data

library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

data_excel <- read_excel("Indeks-Masyarakat-Digital-Indonesia-(IMDI)-Menurut-Provinsi-Tahun-2022.xlsx")
top10_data <- read_excel("Indeks-Masyarakat-Digital-Indonesia-(IMDI)-Menurut-Provinsi-Tahun-2022.xlsx") %>%
  arrange(desc(Indeks)) %>%
  head(10)
DT::datatable(data_excel)

Visualisasi Kategorik

ggplot(data = top10_data, mapping = aes(x = reorder(Provinsi, Indeks), y = Indeks)) + 
  geom_col(fill = "#F54927") + 
  
  geom_text(
    aes(label = sprintf("%.2f", Indeks)), 
    hjust = -0.2,                             
    color = "#000",                        
    fontface = "bold",                        
    size = 4
  ) +
  
  coord_flip() +
  
  labs(title ="10 Provinsi dengan IMDI tertinggi",x = NULL, y = "Indeks") +
  
  scale_y_continuous(limits = c(0, max(top10_data$Indeks) * 1.15)) +
  
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.y = element_text(face = "bold", size = 10),
    panel.grid.major.y = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank()
  )

Peringkat & Pemeringkatan: Penggunaan reorder(Provinsi, Indeks) dan coord_flip() bertujuan menyusun peringkat provinsi dari nilai terendah di bawah hingga nilai tertinggi di paling atas. Hal ini memudahkan pembaca untuk langsung mengidentifikasi provinsi dengan kesiapan dan masyarakat digital terbaik di Indonesia pada tahun 2022.

Ketepatan Nilai: Penambahan geom_text dengan format sprintf(“%.2f”, Indeks) menampilkan angka persis di ujung setiap batang. Ini memberikan kejelasan informasi tanpa perlu menebak-nebak posisi nilai pada sumbu X.

Dominasi wilayah: Secara kontekstual, top 10 IMDI umumnya didominasi oleh provinsi-provinsi di Pulau Jawa dan pusat-pusat pertumbuhan ekonomi regional (seperti DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Jawa Barat, Bali, dll.). Hal ini mencerminkan tingginya ketersediaan infrastruktur digital, literasi digital masyarakat, serta adopsi teknologi di sektor ekonomi lokal pada wilayah-wilayah tersebut.

Visualisasi Numerik

df_clean <- read_excel("Indeks-Masyarakat-Digital-Indonesia-(IMDI)-Menurut-Provinsi-Tahun-2022.xlsx")

ggplot(df_clean, aes(x = Indeks)) +
  # Garis poligon
  geom_freqpoly(binwidth = 3, color = "#F54927", linewidth = 1) +
  # Titik-titik pada tiap bin/interval
  geom_point(stat = "bin", binwidth = 3, color = "#F54927", size = 3) +
  
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Poligon Frekuensi Indeks Masyarakat Digital Indonesia (IMDI) Tahun 2022",
    x = "Indeks IMDI",
    y = "Frekuensi (Jumlah Provinsi)"
  ) +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 12),
    axis.title = element_text(face = "bold"),
    panel.grid.minor = element_blank()
  )

Sebaran dan Pemusatan Data (Data Distribution): Sumbu X menunjukkan rentang skor IMDI, sedangkan sumbu Y menunjukkan jumlah provinsi (frekuensi) pada rentang skor tersebut. Dengan kelompok lebar pita (binwidth) sebesar 3 poin:

• Puncak Grafik (Modus): Titik tertinggi pada poligon menunjukkan rentang nilai IMDI yang paling banyak dimiliki oleh provinsi-provinsi di Indonesia (rata-rata/kemampuan digital nasional mayoritas).

Simetris vs Kemiringan (Skewness):

• Jika puncak grafik cenderung bergeser ke arah kiri (skor rendah), berarti mayoritas provinsi masih memiliki indeks digital di bawah rata-rata (positive skewness / kesenjangan digital tinggi).

• Jika puncak grafik berada di tengah dan membentuk bel (normal distribution), berarti tingkat masyarakat digital provinsi di Indonesia terdistribusi secara merata di tingkat sedang.

Tingkat Kesenjangan Digital (Digital Divide): Jarak antara batas nilai paling kiri (provinsi dengan IMDI terendah) dan paling kanan (provinsi dengan IMDI tertinggi) memperlihatkan seberapa lebar jurang digital antar-wilayah di Indonesia pada tahun 2022.

Kesimpulan

• Ketimpangan Digital: Terdapat jurang (gap) yang cukup jelas antara kelompok 10 provinsi teratas dengan mayoritas provinsi lainnya di Indonesia.

• Fokus Kebijakan: Hasil poligon frekuensi dapat dijadikan acuan oleh kementerian/pemerintah daerah untuk menentukan provinsi mana saja yang berada pada interval skor rendah agar mendapatkan prioritas intervensi infrastruktur dan pelatihan literasi digital.