Algoritma & Struktur Data
~ Ujian Tengah Semester ~
| Kontak | : \(\downarrow\) |
| brigita.melantika@student.matanauniversity.ac.id | |
| https://www.instagram.com/brgt_tiaraem/ | |
| RPubs | https://rpubs.com/brigitatiaraem/ |
Kasus 1
Asumsikan Anda telah mengumpulkan beberapa kumpulan data dari perusahaan ABC Property seperti yang dapat kita lihat pada tabel berikut:
Id <- (1:10000)
Marketing_Name <- rep(c("Angel","Sherly","Vanessa","Irene","Julian",
"Jeffry","Nikita","Kefas","Siana","Lala",
"Fallen","Ardifo","Kevin","Juen","Jerrel",
"Imelda","Widi","Theodora","Elvani","Jonathan",
"Sofia","Abraham","Siti","Niko","Sefli",
"Bene", "Diana", "Pupe", "Andi", "Tatha",
"Endri", "Monika", "Hans", "Debora","Hanifa",
"James", "Jihan", "Friska","Ardiwan", "Bakti",
"Anthon","Amry", "Wiwik", "Bastian", "Budi",
"Leo","Simon","Matius","Arry", "Eliando"), 200)
Work_Exp <- rep(c(1.3,2.4,2.5,3.6,3.7,4.7,5.7,6.7,7.7,7.3,
5.3,5.3,10,9.3,3.3,3.3,3.4,3.4,3.5,5.6,
3.5,4.6,4.6,5.7,6.2,4.4,6.4,6.4,3.5,7.5,
4.6,3.7,4.7,4.3,5.2,6.3,7.4,2.4,3.4,8.2,
6.4,7.2,1.5,7.5,10,4.5,6.5,7.2,7.1,7.6),200)
City <- sample(c("Jakarta","Bogor","Depok","Tengerang","Bekasi"),10000, replace = T)
Cluster <- sample(c("Victoria","Palmyra","Winona","Tiara", "Narada",
"Peronia","Lavesh","Alindra","Sweethome", "Asera",
"Teradamai","Albasia", "Adara","Neon","Arana",
"Asoka", "Primadona", "Mutiara","Permata","Alamanda" ), 10000, replace=T)
Price <- sample(c(7000:15000),10000, replace = T)
Date_Sales <- sample(seq(as.Date("2018/01/01"), by = "day", length.out = 1000),10000, replace = T)
Advertisement <- sample(c(1:20), 10000, replace = T)
Data <- data.frame(Id,
Marketing_Name,
Work_Exp,
City,
Cluster,
Price,
Date_Sales,
Advertisement)
library(DT)
datatable(Data)Soal 1
Kategorikan variabel Harga pada dataset di atas menjadi tiga kelompok sebagai berikut:
- \(\text{High} > 12000\)
- \(10000 \le \text{Medium} \le 12000\)
- \(\text{Low} < 10000\)
Tetapkan ke dalam variabel baru yang disebut Kelas dengan menggunakan fungsi kontrol If, else if, dan else.
R
library(DT)
datatable(Data)
kategori = Vectorize(function(Price)
{
if (Price>12000){
print('High')}
else if (Price>=10000 & Price<=12000){
print('Medium')}
else{
print('Low')}
})
Data$Kelas = kategori(Data$Price) datatable(Data)Soal 2
Kategorikan variabel Harga pada dataset di atas menjadi enam kelompok sebagai berikut:
- Booking_fee nya 5 % jika \(\text{Price} < 8000\)
- Booking_fee nya 6 % jika \(8000 \le \text{Price} < 9000\)
- Booking_fee nya 7 % jika \(9000 \le \text{Price} < 10000\)
- Booking_fee nya 8 % jika \(10000 \le \text{Price} < 11000\)
- Booking_fee nya 9 % jika \(11000 \le \text{Price} < 13000\)
- Booking_fee nya 10 % jika \(13000 \le \text{Price} \le 15000\)
Tetapkan ke dalam variabel baru yang disebut Booking_fee dengan menggunakan fungsi kontrol If, else if, dan else.
R
Data$Booking_fee <- ifelse(Data$Price >= 13000,
Data$Price*0.1,
ifelse(Data$Price>=11000,
Data$Price*0.09,
ifelse(Data$Price>=10000,
Data$Price*0.08,
ifelse(Data$Price>=9000,
Data$Price*0.07,
ifelse(Data$Price>=8000,
Data$Price*0.06,
Data$Price*0.05)))))
library(DT)
library(dplyr)subset(Data, select = c(6, 10)) %>% datatable()Soal 3
Menurut kumpulan data akhir yang telah Anda buat pada soal no 2, saya berasumsi bahwa Anda telah bekerja sebagai pemasaran di perusahaan ABC Property, bagaimana Anda dapat mengumpulkan semua informasi tentang penjualan Anda dengan menggunakan pernyataan for.
R
library(dplyr)
for (i in "Sherly"){
My_Sales <- filter(Data, Marketing_Name==i)
}
library(DT)
datatable(My_Sales)Soal 4
Jika Anda akan mendapatkan bonus 2% dari Booking fee per unit sebagai pemasaran dan juga mendapatkan bonus tambahan 1% jika Anda telah bekerja di perusahaan ini selama lebih dari 3 tahun. Silakan hitung total bonus dengan menggunakan pernyataan if, for, dan break.
R
Data$Bonus <-((0.02+
ifelse(Data$Work_Exp>3,
0.01,
0))
* Data$Booking_fee)
library(DT)
library(dplyr)
subset(Data, select = c(10, 11)) %>% datatable()Soal 5
Pada bagian ini, Anda diharapkan dapa membuat fungsi yang dapat menjawab setiap penyataan dibawah ini dengan melibatkan setiap fungsi kontrol yang dipelajari pada pertemuan 7.
Siapa nama marketing pemasaran terbaik?
Kota dan Cluster mana yang paling menguntungkan?
Hitung total biaya iklan Anda, jika Anda harus membayarnya $4 setiap kali iklan.
Hitung rata-rata biaya iklan untuk setiap marketing di Perusahaan tersebut.
Hitung Total Pendapatan (dalam Bulanan)
Siapa nama marketing pemasaran terbaik?
R
library(dplyr)
library(tidyverse)Marketing_Sales <- aggregate(Price ~ Marketing_Name,
data = Data,
sum)
Marketing_Terbaik <- Marketing_Sales[
order(Marketing_Sales$Price,
decreasing = T),] %>%
head (1) %>%
print()## Marketing_Name Price
## 25 Jeffry 2261180- Kota dan Cluster mana yang paling menguntungkan?
library(dplyr)
City_Cluster <- aggregate(Price ~ City + Cluster,
data = Data,
sum)
City_Cluster_Menguntungkan <- City_Cluster [
order(City_Cluster$Price, decreasing = T),] %>%
head(1)%>%
print()## City Cluster Price
## 62 Bogor Permata 1444394- Hitung total biaya iklan Anda, jika Anda harus membayarnya $4 setiap kali iklan.
Data$Advertisement <- as.numeric(Data$Advertisement)
Data$Advertisement_Cost <- Data$Advertisement * 4
Total_Biaya_Iklan <- sum(Data$Advertisement_Cost)
paste("The total cost was", Total_Biaya_Iklan)## [1] "The total cost was 416360"- Hitung rata-rata biaya iklan untuk setiap marketing di Perusahaan tersebut.
Marketing_Rata2_Biayaiklan <- aggregate(Advertisement_Cost ~ Marketing_Name,
data = Data,
mean)
library(DT)
datatable(Marketing_Rata2_Biayaiklan)- Hitung Total Pendapatan (dalam Bulanan)
library(dplyr)
Data$Revenue <- Data$Booking_fee + Data$Price
Monthly_Revenue <- Data %>%
separate(Date_Sales, c("Year", "Month", "Day"), sep = "-") %>%
select(Year, Month, Revenue)
Total_Monthly_Revenue <- aggregate(Revenue ~ Year+Month,Monthly_Revenue, sum)
Total_Monthly_Revenue <- Total_Monthly_Revenue[order(Total_Monthly_Revenue$Year, decreasing = F),]
library(DT)
datatable(Total_Monthly_Revenue)Kasus 2
Misalkan Anda memiliki proyek riset pasar untuk mempertahankan beberapa pelanggan potensial di perusahaan Anda. Mari kita asumsikan Anda bekerja di perusahaan asuransi ABC. Untuk melakukannya, Anda ingin mengumpulkan kumpulan data berikut:
- Marital_Status : menetapkan status perkawinan acak (“Ya”, “Tidak”)
- Address : berikan alamat acak (JABODETABEK)
- Work_Location : menetapkan lokasi kerja secara acak (JABODETABEK)
- Age : menetapkan urutan angka acak (dari 19 hingga 60)
- Academic : menetapkan tingkat akademik acak (“J.School”, “H.School”, “Sarjana”, “Magister”, “Phd”)
- Job : 10 pekerjaan acak untuk setiap tingkat akademik
- Grade : 5 nilai acak untuk setiap Pekerjaan
- Income : tetapkan pendapatan yang mungkin untuk setiap Pekerjaan
- Spending : tetapkan kemungkinan pengeluaran untuk setiap Pekerjaan
- Number_of_children: menetapkan nomor acak di antara 0 dan 10 (sesuai dengan status perkawinan)
- Private_vehicle : menetapkan kemungkinan kendaraan pribadi untuk setiap orang (“Mobil”, “sepeda motor”, “Umum”)
- Home : “Sewa”, “Milik”, “Kredit”
Soal 1
Tolong berikan saya kumpulan data tentang informasi 50000 pelanggan yang mengacu pada setiap variabel di atas!
R
Marital_Status <- sample(c("yes","no"),50000, replace = T)
Address <- sample(c("Jakarta","Bogor", "Depok", "Tangerang", "Bekasi"),50000, replace = T)
Work_Location <- sample(c("Jakarta", "Bogor", "Depok", "Tangerang", "Bekasi"),50000, replace = T)
Age <- sample(19:60,50000,replace = T)
Academic <- sample(c("J.School","H.School","Undergraduate","Master","PhD"),50000,T)
Job <- ifelse (Academic=="J.School",
sample(c("Office Boy/Office Girl", "Pemelihara Anjing", "ART", "Buruh Pabrik", "Ojek Online", "Security", "Packing Barang","Pelayan Restoran", "Kasir", "Sopir")),
ifelse(Academic=="H.School",
sample(c("Asisten Administrasi", "Marketing","Drafter", "Guru Les", "Operator Labotarium", "Polisi","Data Entry", "Teknisi Listrik",
"Customer Service", "ABK")),
ifelse(Academic=="Undergraduate",
sample(c("Guru", "Pilot","Akuntan", "Nakhoda",
"Software Developer", "Masinis",
"Arsitektur", "PNS",
"Data Analyst", "Dokter")),
ifelse(Academic=="Master",
sample(c("Aktuaris", "Dosen",
"Data Scientist", "Dokter Spesialis",
"Computer Science & Engineering", "Enterpreneur",
"Notaris", "Biomedical Engineering",
"Psikolog", "Technology Management")),
sample(c("CEO", "Hakim", "Researcher", "Manager",
"Senior Marketing Profesional", "Anggota Dewan",
"Menteri", "Neuroscientist",
"Rektor", "Direktur"))
))))
Grade <- sample(1:5 ,50000,replace = T)
Salary_function <- function(x){
J.School <- sample(c(500000:2000000))
H.School <- sample(c(2000000:4000000))
Undergraduate <- sample(c(4000000:10000000))
Master <- sample(c(10000000:20000000))
PhD <- sample(c(20000000:50000000))
Basic_Salary<-ifelse(x=="J.School",
J.School,
ifelse(x=="H.School",
H.School,
ifelse(x=="Undergraduate",
Undergraduate,
ifelse(x=="Master",
Master,
PhD))))
}
Income <- Salary_function(Academic)
Spending <- 0.8*Income
Number_of_Children <- ifelse(Marital_Status=="yes",
sample(c(0:10)),
0)
Private_Vehicle <- sample(c('Car','Motorcycle','Public'),50000,replace = T)
Home <- sample(c("Sewa", "Milik", "Kredit"),50000, replace = T)
Asuransi_ABC <- data.frame(Marital_Status,
Address,
Work_Location,
Age,
Academic,
Job,
Grade,
Income,
Spending,
Number_of_Children,
Private_Vehicle,
Home)
library(DT)
datatable(Asuransi_ABC)Soal 2
Ringkasan Statistik penting seperti apa yang bisa Anda dapatkan dari kumpulan data Anda?
R
summary(Asuransi_ABC)## Marital_Status Address Work_Location Age
## Length:50000 Length:50000 Length:50000 Min. :19.00
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.:29.00
## Mode :character Mode :character Mode :character Median :40.00
## Mean :39.51
## 3rd Qu.:50.00
## Max. :60.00
## Academic Job Grade Income
## Length:50000 Length:50000 Min. :1.000 Min. : 500031
## Class :character Class :character 1st Qu.:2.000 1st Qu.: 2498031
## Mode :character Mode :character Median :3.000 Median : 6972230
## Mean :2.992 Mean :12288188
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:17597697
## Max. :5.000 Max. :49998801
## Spending Number_of_Children Private_Vehicle Home
## Min. : 400025 Min. : 0.000 Length:50000 Length:50000
## 1st Qu.: 1998425 1st Qu.: 0.000 Class :character Class :character
## Median : 5577784 Median : 0.000 Mode :character Mode :character
## Mean : 9830550 Mean : 2.511
## 3rd Qu.:14078158 3rd Qu.: 5.000
## Max. :39999041 Max. :10.000#yang penting adalah pengeluaran, pemasukan, Home.
#Spending karena mempengaruhi pemasukan perusahaan ( Jika terlalu boros)
#Income karena harus menyetarakan pemasukan pelanggan dengan biaya asuransinya
#Home karena kalau rumahnya milik tidak ada tanggungan lain ,
#Jika sewa atau kredit akan mempengaruhi pembayaran asuransiSoal 3
Menurut perhitungan dan analisis Anda, pelanggan mana yang potensial untuk Anda pertahankan?
R
kategori <- Vectorize(function(Income)
{
if (Income > 4000000){
print('Yes')}
else {
print('No')}
})
Asuransi_ABC$dipertahankan <- kategori(Asuransi_ABC$Income)subset(Asuransi_ABC, select = c(8, 13)) %>% datatable()Referensi
- ref 1
- ref 2
- ref 3
---
title: "Algoritma & Struktur Data"
subtitle: "~ Ujian Tengah Semester ~"
author: "Brigita Tiara EM"
date:  "`r format(Sys.Date(), '%B %d, %Y')`"
output:
  rmdformats::robobook:   # https://github.com/juba/rmdformats
    self_contained: true
    thumbnails: true
    lightbox: true
    gallery: true
    lib_dir: libs
    df_print: "paged"
    code_folding: "show"
    code_download: yes
    css: "style.css"

---

```{r include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(class.source = "nocopy",
                      class.output = "nocopy",
                      message = F,
                      warning = F)
```

<br>

<img style="float: right; margin: 0px 100px 0px 0px; width:25%" src="fotopribadi.jpg"/> 

|
:---- |:----
**Kontak**| **: $\downarrow$**
Email| brigita.melantika@student.matanauniversity.ac.id
Instagram | https://www.instagram.com/brgt_tiaraem/ 
RPubs  | https://rpubs.com/brigitatiaraem/ 

***

# Kasus 1 

Asumsikan Anda telah mengumpulkan beberapa kumpulan data dari perusahaan `ABC Property` seperti yang dapat kita lihat pada tabel berikut: 

```{r, message=F}
Id             <- (1:10000)
Marketing_Name <- rep(c("Angel","Sherly","Vanessa","Irene","Julian",
                        "Jeffry","Nikita","Kefas","Siana","Lala",
                        "Fallen","Ardifo","Kevin","Juen","Jerrel",
                        "Imelda","Widi","Theodora","Elvani","Jonathan",
                        "Sofia","Abraham","Siti","Niko","Sefli",
                        "Bene", "Diana", "Pupe", "Andi", "Tatha",
                        "Endri", "Monika", "Hans", "Debora","Hanifa",
                        "James", "Jihan", "Friska","Ardiwan", "Bakti",
                        "Anthon","Amry", "Wiwik", "Bastian", "Budi",
                        "Leo","Simon","Matius","Arry", "Eliando"), 200)
Work_Exp       <- rep(c(1.3,2.4,2.5,3.6,3.7,4.7,5.7,6.7,7.7,7.3,
                        5.3,5.3,10,9.3,3.3,3.3,3.4,3.4,3.5,5.6,
                        3.5,4.6,4.6,5.7,6.2,4.4,6.4,6.4,3.5,7.5,
                        4.6,3.7,4.7,4.3,5.2,6.3,7.4,2.4,3.4,8.2,
                        6.4,7.2,1.5,7.5,10,4.5,6.5,7.2,7.1,7.6),200)
City           <- sample(c("Jakarta","Bogor","Depok","Tengerang","Bekasi"),10000, replace = T)
Cluster        <- sample(c("Victoria","Palmyra","Winona","Tiara", "Narada",
                           "Peronia","Lavesh","Alindra","Sweethome", "Asera",
                           "Teradamai","Albasia", "Adara","Neon","Arana",
                           "Asoka", "Primadona", "Mutiara","Permata","Alamanda" ), 10000, replace=T)
Price          <- sample(c(7000:15000),10000, replace = T)
Date_Sales     <- sample(seq(as.Date("2018/01/01"), by = "day", length.out = 1000),10000, replace = T)
Advertisement  <- sample(c(1:20), 10000, replace = T)
Data           <- data.frame(Id, 
                             Marketing_Name,
                             Work_Exp,
                             City,
                             Cluster,
                             Price,
                             Date_Sales,
                             Advertisement)
library(DT)
datatable(Data)
```

## Soal 1 {.tabset .tabset-pills}

Kategorikan variabel `Harga` pada dataset di atas menjadi tiga kelompok sebagai berikut:

* $\text{High} > 12000$
* $10000 \le \text{Medium} \le 12000$
* $\text{Low} < 10000$

Tetapkan ke dalam variabel baru yang disebut `Kelas` dengan menggunakan fungsi kontrol `If`, `else if`, dan `else`.

### R

```{r echo=T, results='hide'}
library(DT)
datatable(Data)

kategori = Vectorize(function(Price)
{
  if (Price>12000){                            
    print('High')}                              
  else if (Price>=10000 & Price<=12000){        
    print('Medium')}                            
  else{                                         
    print('Low')}                               
})
Data$Kelas = kategori(Data$Price) 
```
```{r}
datatable(Data)
```


## Soal 2 {.tabset .tabset-pills}

Kategorikan variabel `Harga` pada dataset di atas menjadi enam kelompok sebagai berikut:

* Booking_fee nya 5 % jika $\text{Price} < 8000$
* Booking_fee nya 6 % jika $8000 \le \text{Price} < 9000$
* Booking_fee nya 7 % jika $9000 \le \text{Price} < 10000$
* Booking_fee nya 8 % jika $10000 \le \text{Price} < 11000$
* Booking_fee nya 9 % jika $11000 \le \text{Price} < 13000$
* Booking_fee nya 10 % jika $13000 \le \text{Price} \le 15000$

Tetapkan ke dalam variabel baru yang disebut `Booking_fee` dengan menggunakan fungsi kontrol `If`, `else if`, dan `else`.

### R

```{r}
Data$Booking_fee <- ifelse(Data$Price >= 13000,
                           Data$Price*0.1,
                           ifelse(Data$Price>=11000,
                                  Data$Price*0.09,
                                  ifelse(Data$Price>=10000,
                                         Data$Price*0.08,
                                         ifelse(Data$Price>=9000,
                                                Data$Price*0.07,
                                                ifelse(Data$Price>=8000,
                                                       Data$Price*0.06,
                                                       Data$Price*0.05)))))
library(DT)
library(dplyr)
```

```{r}
subset(Data, select = c(6, 10)) %>% datatable()
```


## Soal 3 {.tabset .tabset-pills}

Menurut kumpulan data akhir yang telah Anda buat pada soal no 2, saya berasumsi bahwa Anda telah bekerja sebagai pemasaran di perusahaan `ABC Property`, bagaimana Anda dapat mengumpulkan semua informasi tentang penjualan Anda dengan menggunakan pernyataan `for`. 

### R

```{r}
library(dplyr)
for (i in "Sherly"){
  My_Sales <- filter(Data, Marketing_Name==i)
}
library(DT)
datatable(My_Sales)
```

## Soal 4 {.tabset .tabset-pills}

Jika Anda akan mendapatkan bonus 2% dari `Booking fee` per unit sebagai pemasaran dan juga mendapatkan bonus tambahan 1% jika Anda telah bekerja di perusahaan ini selama lebih dari 3 tahun. Silakan hitung total bonus dengan menggunakan pernyataan `if, for, dan break`.  

### R

```{r}
    Data$Bonus <-((0.02+ 
                ifelse(Data$Work_Exp>3,
                       0.01,
                       0))
              * Data$Booking_fee)
library(DT)
library(dplyr)
subset(Data, select = c(10, 11)) %>% datatable()
```

## Soal 5 {.tabset .tabset-pills}

Pada bagian ini, Anda diharapkan dapa membuat fungsi yang dapat menjawab setiap penyataan dibawah ini dengan melibatkan setiap fungsi kontrol yang dipelajari pada pertemuan 7.

* Siapa nama marketing pemasaran terbaik?
* Kota dan Cluster mana yang paling menguntungkan?
* Hitung total biaya iklan Anda, jika Anda harus membayarnya $4 setiap kali iklan.
* Hitung rata-rata biaya iklan untuk setiap marketing di Perusahaan tersebut.
* Hitung Total Pendapatan (dalam Bulanan) 

* Siapa nama marketing pemasaran terbaik?

### R

```{r}
library(dplyr)
library(tidyverse)
```

```{r}
Marketing_Sales <- aggregate(Price ~ Marketing_Name, 
                            data = Data, 
                            sum)
Marketing_Terbaik <- Marketing_Sales[
  order(Marketing_Sales$Price, 
        decreasing = T),] %>% 
  head (1) %>% 
  print()
```

* Kota dan Cluster mana yang paling menguntungkan?

```{r}
library(dplyr)
City_Cluster <- aggregate(Price ~ City + Cluster, 
                          data = Data, 
                          sum)
City_Cluster_Menguntungkan <- City_Cluster [
  order(City_Cluster$Price, decreasing = T),] %>%
  head(1)%>%
  print()
```
* Hitung total biaya iklan Anda, jika Anda harus membayarnya $4 setiap kali iklan.

```{r}
Data$Advertisement <- as.numeric(Data$Advertisement)
Data$Advertisement_Cost <- Data$Advertisement * 4
Total_Biaya_Iklan <- sum(Data$Advertisement_Cost)
paste("The total cost was", Total_Biaya_Iklan)
```

* Hitung rata-rata biaya iklan untuk setiap marketing di Perusahaan tersebut.

```{r}
Marketing_Rata2_Biayaiklan <- aggregate(Advertisement_Cost ~ Marketing_Name, 
                           data = Data,
                           mean)
library(DT)
datatable(Marketing_Rata2_Biayaiklan)
```

* Hitung Total Pendapatan (dalam Bulanan) 

```{r}
library(dplyr)
Data$Revenue <- Data$Booking_fee + Data$Price
Monthly_Revenue <- Data %>% 
  separate(Date_Sales, c("Year", "Month", "Day"), sep = "-") %>%
  select(Year, Month, Revenue)
Total_Monthly_Revenue <- aggregate(Revenue ~ Year+Month,Monthly_Revenue, sum)
Total_Monthly_Revenue <- Total_Monthly_Revenue[order(Total_Monthly_Revenue$Year, decreasing = F),]
library(DT)
datatable(Total_Monthly_Revenue)
```


# Kasus 2

Misalkan Anda memiliki proyek riset pasar untuk mempertahankan beberapa pelanggan potensial di perusahaan Anda. Mari kita asumsikan Anda bekerja di perusahaan asuransi ABC. Untuk melakukannya, Anda ingin mengumpulkan kumpulan data berikut:

* **Marital_Status**    : menetapkan status perkawinan acak ("Ya", "Tidak")
* **Address**           : berikan alamat acak (JABODETABEK) 
* **Work_Location**     : menetapkan lokasi kerja secara acak (JABODETABEK) 
* **Age**               : menetapkan urutan angka acak (dari 19 hingga 60) 
* **Academic**          : menetapkan tingkat akademik acak ("J.School", "H.School", "Sarjana", "Magister", "Phd") 
* **Job**               : 10 pekerjaan acak untuk setiap tingkat akademik  
* **Grade**             : 5 nilai acak untuk setiap Pekerjaan 
* **Income**            : tetapkan pendapatan yang mungkin untuk setiap Pekerjaan  
* **Spending**          : tetapkan kemungkinan pengeluaran untuk setiap Pekerjaan 
* **Number_of_children**: menetapkan nomor acak di antara 0 dan 10 (sesuai dengan status perkawinan)
* **Private_vehicle**   : menetapkan kemungkinan kendaraan pribadi untuk setiap orang ("Mobil", "sepeda motor", "Umum") 
* **Home**              : "Sewa", "Milik", "Kredit" 

## Soal 1 {.tabset .tabset-pills}

Tolong berikan saya kumpulan data tentang informasi 50000 pelanggan yang mengacu pada setiap variabel di atas! 

### R 

```{r}
Marital_Status <- sample(c("yes","no"),50000, replace = T)
Address <- sample(c("Jakarta","Bogor", "Depok", "Tangerang", "Bekasi"),50000, replace = T)
Work_Location <- sample(c("Jakarta", "Bogor", "Depok", "Tangerang", "Bekasi"),50000, replace = T)
Age <- sample(19:60,50000,replace = T)
Academic <- sample(c("J.School","H.School","Undergraduate","Master","PhD"),50000,T)
Job <- ifelse (Academic=="J.School",
               sample(c("Office Boy/Office Girl", "Pemelihara Anjing", "ART", "Buruh Pabrik", "Ojek                              Online", "Security", "Packing Barang","Pelayan Restoran", "Kasir", "Sopir")),
                      ifelse(Academic=="H.School",
                             sample(c("Asisten Administrasi", "Marketing","Drafter", "Guru Les",                                              "Operator Labotarium", "Polisi","Data Entry", "Teknisi Listrik",
                                      "Customer Service", "ABK")), 
                             ifelse(Academic=="Undergraduate",
                                    sample(c("Guru", "Pilot","Akuntan", "Nakhoda",
                                             "Software Developer", "Masinis",
                                             "Arsitektur", "PNS",
                                             "Data Analyst", "Dokter")), 
                                    ifelse(Academic=="Master", 
                                           sample(c("Aktuaris", "Dosen",
                                                    "Data Scientist", "Dokter Spesialis",
                                                    "Computer Science & Engineering", "Enterpreneur",
                                                    "Notaris", "Biomedical Engineering",
                                                    "Psikolog", "Technology Management")),
                                           sample(c("CEO", "Hakim", "Researcher", "Manager",
                                                    "Senior Marketing Profesional", "Anggota Dewan",
                                                    "Menteri", "Neuroscientist",
                                                    "Rektor", "Direktur"))
                                           ))))
Grade <- sample(1:5 ,50000,replace = T)
Salary_function <- function(x){
  J.School <- sample(c(500000:2000000))
  H.School <- sample(c(2000000:4000000))
  Undergraduate <- sample(c(4000000:10000000))
  Master <- sample(c(10000000:20000000))
  PhD <- sample(c(20000000:50000000))
  Basic_Salary<-ifelse(x=="J.School",
                       J.School,
                       ifelse(x=="H.School",
                              H.School,
                              ifelse(x=="Undergraduate",
                                     Undergraduate,
                                     ifelse(x=="Master",
                                            Master,
                                            PhD))))
  
}
Income <- Salary_function(Academic)

Spending <- 0.8*Income
Number_of_Children <- ifelse(Marital_Status=="yes",
                             sample(c(0:10)),
                             0)
Private_Vehicle <- sample(c('Car','Motorcycle','Public'),50000,replace = T)
Home <- sample(c("Sewa", "Milik", "Kredit"),50000, replace = T)
Asuransi_ABC <- data.frame(Marital_Status,
                       Address,
                       Work_Location,
                       Age,
                       Academic,
                       Job,
                       Grade,
                       Income,
                       Spending,
                       Number_of_Children,
                       Private_Vehicle,
                       Home)
library(DT)
datatable(Asuransi_ABC)
```


## Soal 2 {.tabset .tabset-pills}

Ringkasan Statistik penting seperti apa yang bisa Anda dapatkan dari kumpulan data Anda?

### R

```{r}
summary(Asuransi_ABC)
#yang penting adalah pengeluaran, pemasukan, Home. 
#Spending karena mempengaruhi pemasukan perusahaan ( Jika terlalu boros)
#Income karena harus menyetarakan pemasukan pelanggan dengan biaya asuransinya
#Home karena kalau rumahnya milik tidak ada tanggungan lain , 
#Jika sewa atau kredit akan mempengaruhi pembayaran asuransi
```

## Soal 3 {.tabset .tabset-pills}

Menurut perhitungan dan analisis Anda, pelanggan mana yang potensial untuk Anda pertahankan? 

### R

```{r echo=T, results='hide'}
kategori <- Vectorize(function(Income)
{
  if (Income > 4000000){
    print('Yes')}
  else {
    print('No')}
})
Asuransi_ABC$dipertahankan <- kategori(Asuransi_ABC$Income)
```
```{r}
subset(Asuransi_ABC, select = c(8, 13)) %>% datatable()
```



# Referensi

1.   ref 1
2.   ref 2
3.   ref 3




