library(readr)
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)
library(plotly)
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
library(DT)
library(ggthemes)

File ini berisi template untuk mejawab pertanyaan 5W+1H saat briefing Capstone Data Visualization sebagai langkah awal sebelum membuat Dashboard. Silakan Bapak/Ibu mengisi jawaban di bawah.

File ini tidak akan dinilai namun Bapak/Ibu WAJIB disubmit ke dalam classroom pada hari H briefing Capstone Data Visualization.

disaster <- read_csv("data/disasternew3.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
##   .default = col_double(),
##   fema_declaration_string = col_character(),
##   state = col_character(),
##   declaration_type = col_character(),
##   declaration_date = col_datetime(format = ""),
##   incident_type = col_character(),
##   declaration_title = col_character(),
##   incident_begin_date = col_datetime(format = ""),
##   incident_end_date = col_datetime(format = ""),
##   designated_area = col_character(),
##   usa_state = col_character()
## )
## See spec(...) for full column specifications.

What

Tentukan tujuan atau informasi yang ingin ditampilkan dalam dashboard

Jawab

Tujuan yang ingin dicapai atau informasi yang ingin disampaikan:

  • Bencana apa yang sering muncul di setiap kota di us
  • Penyebaran tipe bencana di us
  • Melihat pola bencana dari tahun 2010-2020 di kota kota us

Who

Untuk siapa dashboard ini dibuat? Siapa target pembaca dari dashboard ini?

Jawab

Untuk pembelajaran kalangan warga umum di us, untuk melihat pola bencana bencana yang terjadi pada bulan tertentu di setiap daerah, beserta melihat lamanya bencana yang terjadi pertahunnya

Why

Apakah data yang dibuat relevan atau sesuai dengan tujuan? Mengapa?

Jawab

Data yang digunakan mengandung attribute yang sesuai dengan tujuan yang ingin di capain, seperti attribute jenis bencana, daerah mana yang terkena bencana dan apa bencenanya, tanggal dan waktu terjadinya bencana, data diambil dari https://www.kaggle.com/headsortails/us-natural-disaster-declarations?select=us_disaster_declarations.csv

When

Apakah data yang digunakan masih up to date atau masih relevan dengan kondisi sekarang? Apakah ada informasi tentang tanggal update terakhir dari data tersebut?

Jawab

Data yang digunakan masih ter-update sampai tahun 2019 akhir, sehingga data yang di gunakan masih relevan

head(disaster)

How

Bagaimana Bapak/Ibu menggunakan visualisasi untuk menjawab tujuan yang telah disebutkan?

Buat plot yang akan dimasukkan ke dalam dashboard. Boleh dalam bentuk ggplot maupun plotly.

Jawab

Plot untuk menjawab tujuan pertama

p2 <- disaster %>% 
        filter(declaration_type == "DR") %>% 
        ggplot(aes(x= as.factor(year), y = disaster_length)) +
        geom_boxplot(aes(fill=declaration_type))+
        labs(caption = "source: Youtube",
             x = "Year",
             y = "Disaster Length (number of days)"
        )
        ggplotly(p2)

Plot kedua

p6 <- disaster %>% 
        filter(incident_type == "Hurricane") %>% 
        group_by(state) %>% 
        summarise(average = mean(disaster_length)) %>% 
        arrange(average) %>% 
        ggplot(aes(x = average, y = reorder(state,average))) +
        geom_col(aes(fill = average),show.legend = F) +
        theme_pander() +
        labs(caption = "source: Youtube",
             x = "Days",
             y = "US State"
        )
## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
      ggplotly(p6)

Where

Bagaimana desain layout atau tata letak dashboard yang akan dibuat?

Jawab

Contoh penulisan layout.

Tab atau halaman pertama

Menu 1 - Leaflet map yang akan menampilkan tipe bancana di tiap negara bagian di us, dan dapat di filter berdasarkan tahun dan tipe bencananya

Menu 2

-Box plot penyebaran data tipe deklarasi bencana tiap tahunnya
-Bar chart yang berisi rata-rata lamanya bencana yang terdai di setiap negara bagian berdasrkan tipe bencana

Menu 3 - Raw Dataset