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"
)
)
