Data = read.table(file.choose(), header = TRUE, sep = "\t", check.names = FALSE)
Data
## PROVINSI PDRB Per Kapita ADHB 2025
## 1 Aceh 45.770
## 2 Sumatera Utara 78.310
## 3 Sumatera Barat 59.549
## 4 Riau 176.385
## 5 Jambi 92.786
## 6 Sumatera Selatan 80.663
## 7 Bengkulu 52.305
## 8 Lampung 55.009
## 9 Kepulauan Bangka Belitung 75.323
## 10 Kepulauan Riau 172.459
## 11 DKI Jakarta 367.687
## 12 Jawa Barat 59.865
## 13 Jawa Tengah 50.824
## 14 DI Yogyakarta 55.039
## 15 Jawa Timur 80.856
## 16 Banten 74.673
## 17 Bali 72.658
## 18 Nusa Tenggara Barat 33.667
## 19 Nusa Tenggara Timur 25.837
## 20 Kalimantan Barat 56.984
## 21 Kalimantan Tengah 84.730
## 22 Kalimantan Selatan 70.577
## 23 Kalimantan Timur 208.331
## 24 Kalimantan Utara 208.210
## 25 Sulawesi Utara 75.235
## 26 Sulawesi Tengah 131.643
## 27 Sulawesi Selatan 78.748
## 28 Sulawesi Tenggara 72.031
## 29 Gorontalo 47.477
## 30 Sulawesi Barat 46.654
## 31 Maluku 33.652
## 32 Maluku Utara 97.262
## 33 Papua Barat 139.213
## 34 Papua Barat Daya 61.624
## 35 Papua 84.305
## 36 Papua Selatan 64.928
## 37 Papua Tengah 107.566
## 38 Papua Pegunungan 19.111
length(Data$PDRB)
## [1] 38
mean(Data$PDRB)
## [1] 89.41963
median(Data$PDRB)
## [1] 73.6655
range(Data$PDRB)
## [1] 19.111 367.687
max(Data$PDRB)-min(Data$PDRB)
## [1] 348.576
max(Data$PDRB)
## [1] 367.687
min(Data$PDRB)
## [1] 19.111
var(Data$PDRB)
## [1] 4241.058
sd(Data$PDRB)
## [1] 65.1234
quantile(Data$PDRB)
## 0% 25% 50% 75% 100%
## 19.1110 55.0165 73.6655 90.7720 367.6870
library(ggplot2)
Data <- read.delim(file.choose(), header = TRUE, check.names = FALSE)
Data
## PROVINSI PDRB Per Kapita ADHB 2025
## 1 Aceh 45.770
## 2 Sumatera Utara 78.310
## 3 Sumatera Barat 59.549
## 4 Riau 176.385
## 5 Jambi 92.786
## 6 Sumatera Selatan 80.663
## 7 Bengkulu 52.305
## 8 Lampung 55.009
## 9 Kepulauan Bangka Belitung 75.323
## 10 Kepulauan Riau 172.459
## 11 DKI Jakarta 367.687
## 12 Jawa Barat 59.865
## 13 Jawa Tengah 50.824
## 14 DI Yogyakarta 55.039
## 15 Jawa Timur 80.856
## 16 Banten 74.673
## 17 Bali 72.658
## 18 Nusa Tenggara Barat 33.667
## 19 Nusa Tenggara Timur 25.837
## 20 Kalimantan Barat 56.984
## 21 Kalimantan Tengah 84.730
## 22 Kalimantan Selatan 70.577
## 23 Kalimantan Timur 208.331
## 24 Kalimantan Utara 208.210
## 25 Sulawesi Utara 75.235
## 26 Sulawesi Tengah 131.643
## 27 Sulawesi Selatan 78.748
## 28 Sulawesi Tenggara 72.031
## 29 Gorontalo 47.477
## 30 Sulawesi Barat 46.654
## 31 Maluku 33.652
## 32 Maluku Utara 97.262
## 33 Papua Barat 139.213
## 34 Papua Barat Daya 61.624
## 35 Papua 84.305
## 36 Papua Selatan 64.928
## 37 Papua Tengah 107.566
## 38 Papua Pegunungan 19.111
nama_kolom <- colnames(Data)[2]
Data$PDRB_Juta <- as.numeric(gsub("\\.", "", Data[[nama_kolom]])) / 1000
ggplot(Data, aes(x = reorder(PROVINSI, PDRB_Juta), y = PDRB_Juta)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "navy", color = "white", width = 0.7) +
coord_flip() +
labs(
title = "PDRB per Kapita ADHB per Provinsi Tahun 2025",
x = "Provinsi",
y = "PDRB per Kapita (Juta Rp)"
) +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.y = element_text(size = 8),
plot.title = element_text(face = "bold", size = 12, hjust = 0.5)
)
ggplot(Data, aes(x = "", y = PDRB_Juta)) +
geom_boxplot(fill = "purple") +
labs(title = "Box Plot PDRB per Kapita ADHB Per Provinsi Tahun 2025", x = "", y = "PDRB per Kapita (Juta Rp)") +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
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
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.6.0
## ✔ lubridate 1.9.5 ✔ tibble 3.3.1
## ✔ purrr 1.2.2 ✔ tidyr 1.3.2
## ✔ readr 2.2.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(ggplot2)
Data_Kalimantan <- Data %>%
filter(str_starts(toupper(PROVINSI), "KALIMANTAN")) %>%
mutate(PDRB = .[[2]] / 1000)
ggplot(Data_Kalimantan, aes(x = PROVINSI, y = PDRB, fill = PROVINSI)) +
geom_col() +
labs(
title = "PDRB Pulau Kalimantan Tahun 2025",
x = "Provinsi",
y = "PDRB per Kapita (Juta Rupiah)"
) +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
legend.position = "none"
)
