TM.Komstat_KevinFabianKurniawan

#TM 2 Komputasi Statistika
# Membaca data IKLH dari file TXT
data <- read.table(file.choose(), header = TRUE, sep = "\t", dec = ".", stringsAsFactors = FALSE)
data

##                Provinsi  IKLH
## 1                  ACEH 79.66
## 2        SUMATERA UTARA 73.96
## 3        SUMATERA BARAT 74.76
## 4                  RIAU 70.77
## 5                 JAMBI 73.97
## 6      SUMATERA SELATAN 72.69
## 7              BENGKULU 73.45
## 8               LAMPUNG 73.11
## 9  KEP. BANGKA BELITUNG 72.80
## 10            KEP. RIAU 75.05
## 11          DKI JAKARTA 56.39
## 12           JAWA BARAT 66.09
## 13          JAWA TENGAH 69.46
## 14        DI YOGYAKARTA 68.44
## 15           JAWA TIMUR 71.24
## 16               BANTEN 62.54
## 17                 BALI 75.02
## 18  NUSA TENGGARA BARAT 73.18
## 19  NUSA TENGGARA TIMUR 75.00
## 20     KALIMANTAN BARAT 74.05
## 21    KALIMANTAN TENGAH 74.80
## 22   KALIMANTAN SELATAN 75.59
## 23     KALIMANTAN TIMUR 76.63
## 24     KALIMANTAN UTARA 79.95
## 25       SULAWESI UTARA 76.26
## 26      SULAWESI TENGAH 79.74
## 27     SULAWESI SELATAN 75.70
## 28    SULAWESI TENGGARA 80.14
## 29            GORONTALO 78.50
## 30       SULAWESI BARAT 76.33
## 31               MALUKU 78.59
## 32         MALUKU UTARA 79.94
## 33          PAPUA BARAT 83.75
## 34     PAPUA BARAT DAYA 83.07
## 35                PAPUA 80.32
## 36        PAPUA SELATAN 79.78
## 37         PAPUA TENGAH 81.62
## 38     PAPUA PEGUNUNGAN 81.91

length(data$IKLH)

## [1] 38

mean(data$IKLH)

## [1] 75.11184

median(data$IKLH)

## [1] 75.035

range(data$IKLH)

## [1] 56.39 83.75

max(data$IPM)-min(data$IKLH)

## Warning in max(data$IPM): no non-missing arguments to max; returning -Inf

## [1] -Inf

max(data$IKLH)

## [1] 83.75

min(data$IKLH)

## [1] 56.39

var(data$IKLH)

## [1] 30.93973

sd(data$IKLH)

## [1] 5.562349

quantile(data$IKLH)

##      0%     25%     50%     75%    100% 
## 56.3900 73.1275 75.0350 79.7200 83.7500

#Visualisasi Data 38 Provinsi
library(ggplot2)
data$Provinsi <- reorder(
  data$Provinsi,
  data$IKLH
)

ggplot(data, aes(x = Provinsi, y = IKLH)) +
  geom_col(fill = "lightgreen", color = "black") +
  coord_flip() +
  geom_text(
    aes(label = sprintf("%.2f", IKLH)),
    hjust = -0.1,
    size = 3
  ) +
  labs(
    title = "Indeks Kualitas Lingkungan Hidup Menurut Provinsi",
    x = "Provinsi",
    y = "Nilai IKLH"
  ) +
  theme_minimal() +
  ylim(0, max(data$IKLH) + 5)

#Visualisasi data Provinsi Pulau Kalimantan
data_kalimantan <- read.table(file.choose(), header = TRUE, sep = "\t", dec = ".",stringsAsFactors = FALSE)

ggplot(data_kalimantan, aes(x = Provinsi, y = IKLH)) +
  geom_col(
    fill = "lightgreen",
    color = "black"
  ) +
  geom_text(
    aes(label = sprintf("%.2f", IKLH)),
    vjust = -0.3,
    size = 4
  ) +
  labs(
    title = "Indeks Kualitas Lingkungan Hidup Provinsi di Pulau Kalimantan",
    x = "Provinsi",
    y = "Nilai IKLH"
  ) +
  theme_minimal()