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"
    )
  )