TM.Komstat_Aluna Nailatul Izzah

library(readxl)

Data <- read_excel(file.choose())
Data

## # A tibble: 38 × 2
##    Provinsi                  laju_pertumbuhan_2025
##    <chr>                                     <dbl>
##  1 Aceh                                       1.37
##  2 Sumatera_Utara                             1.37
##  3 Sumatera_Barat                             1.41
##  4 Riau                                       1.34
##  5 Jambi                                      1.28
##  6 Sumatera_Selatan                           1.12
##  7 Bengkulu                                   1.3 
##  8 Lampung                                    1.18
##  9 Kepulauan_Bangka_Belitung                  1.34
## 10 Kepulauan_Riau                             1.48
## # ℹ 28 more rows

length(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 38

mean(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 1.289474

median(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 1.34

range(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 0.23 2.67

max(Data$laju_pertumbuhan_2025) -
min(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 2.44

max(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 2.67

min(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 0.23

var(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 0.1470321

sd(Data$laju_pertumbuhan_2025)

## [1] 0.3834477

quantile(Data$laju_pertumbuhan_2025)

##     0%    25%    50%    75%   100% 
## 0.2300 1.1350 1.3400 1.4475 2.6700

library(ggplot2)

ggplot(Data, aes(x = laju_pertumbuhan_2025)) +
  geom_histogram(
    binwidth = 0.2,
    fill = "pink",
    color = "black"
  ) +
  labs(
    title = "Distribusi Laju Pertumbuhan Penduduk Indonesia Tahun 2025",
    x = "Laju Pertumbuhan Penduduk (%)",
    y = "Frekuensi"
  ) +
  theme_classic() +
  theme(
    plot.title = element_text(
      hjust = 0.5,
      face = "bold"
    )
  )

ggplot(Data, aes(x="", y=laju_pertumbuhan_2025)) +
  geom_boxplot(fill="skyblue") +
  labs(
    title="Box Plot Laju Pertumbuhan Penduduk Indonesia Tahun 2025",
    x="",
    y="Laju Pertumbuhan Penduduk (%)"
  ) +
  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(ggplot2)

Data_Kalimantan <- Data %>%
  filter(Provinsi %in% c(
    "Kalimantan_Barat",
    "Kalimantan_Tengah",
    "Kalimantan_Selatan",
    "Kalimantan_Timur",
    "Kalimantan_Utara"
  ))

Data_Kalimantan

## # A tibble: 5 × 2
##   Provinsi           laju_pertumbuhan_2025
##   <chr>                              <dbl>
## 1 Kalimantan_Barat                    1.33
## 2 Kalimantan_Tengah                   1.35
## 3 Kalimantan_Selatan                  1.26
## 4 Kalimantan_Timur                    2.67
## 5 Kalimantan_Utara                    1.39

ggplot(Data_Kalimantan,
       aes(
         x = Provinsi,
         y = laju_pertumbuhan_2025,
         fill = Provinsi
       )) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(
    title = "Laju Pertumbuhan Penduduk Provinsi di Pulau Kalimantan Tahun 2025",
    x = "Provinsi",
    y = "Laju Pertumbuhan Penduduk (%)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(
      angle = 45,
      hjust = 1
    ),
    plot.title = element_text(
      hjust = 0.5,
      face = "bold"
    ),
    legend.position = "none"
  )

TM.Komstat_Aluna Nailatul Izzah

Aluna Nailatul Izzah

2026-09-28