VISDAT PROJECT

by Muhammad Nachnoer Novatron Fitra Arss

A. Input Data 

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.0.5
Data.Survey <- read_excel("C:/Users/falco/Downloads/Data Tugas 1 - Praktikum Visualisasi Data.xlsx")

B. Barchart

  1. Memangil package “ggplot2” 

    2. library(ggplot2)
    ## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.0.5

  2. Membuat Barchart 

    3. ggplot(Data.Survey, mapping=aes(x=`Hobi`, fill=`Domisili`))+geom_bar(position="stack", stat="count")+labs(title="Sebaran Hobi Responden Berdasarkan Domisilinya", x="Hobi", y="Jumlah Responden", fill="Domisili")+scale_fill_brewer(palette="Blues")+theme_dark()

    Interpretasi: Mayoritas responden berdomisili di Pulau Jawa dengan musik sebagai hobi yang paling banyak diminati, sedangkan yang paling sedikit peminatnya adalah ngoding. Namun, uniknya semua yang memiliki hobi ngoding berdomisili di Pulau Jawa. Olahraga dan traveling menjadi yang paling banyak digiati oleh responden yang berdomisili di Pulau Sumatra, sedangkan musik adalah yang paling sedikit. Selainnya memiliki hobi bermain games dengan jumlah terbanyak kembali diraih oleh responden yang berdomisili di Pulau Jawa.

C. Scatterplot

  1. Memanggil package “car” 

    2. library(car)
    ## Warning: package 'car' was built under R version 4.0.5
    ## Loading required package: carData
    ## Warning: package 'carData' was built under R version 4.0.5

  2. Membuat scaterplot dari peubah berat badan dengan lama istirahat responden 

    3. scatterplot(Data.Survey$`Berat Badan`, Data.Survey$`Berapa jam waktu yang dibutuhkan untuk istirahat dalam satu hari? (Dalam angka saja, contoh: 6)`,main="Eksplorasi Hubungan Berat Badan
dengan Lama Waktu Istirahat Responden",xlab="Berat Badan (kg)", ylab="Durasi Istirahat/hari (jam)", col="navyblue",cex.main=2.3, col.main="navyblue", font.main=7, cex.lab=1.3, font.lab=6, cex.main=1.6)

  3. Membuat model linear 

    4. z<-lm(Data.Survey$`Berapa jam waktu yang dibutuhkan untuk istirahat dalam satu hari? (Dalam angka saja, contoh: 6)`~Data.Survey$`Berat Badan`);z
    ## 
## Call:
## lm(formula = Data.Survey$`Berapa jam waktu yang dibutuhkan untuk istirahat dalam satu hari? (Dalam angka saja, contoh: 6)` ~ 
##     Data.Survey$`Berat Badan`)
## 
## Coefficients:
##               (Intercept)  Data.Survey$`Berat Badan`  
##                   7.46084                   -0.04633

    Interpretasi: Koefisien regresi yang bernilai negatif mengisyaratkan bahwa peubah berat badan dengan lama istirahat responden memiliki hubungan sebab-akibat yang linear negatif atau saling bertolak belakang. Sedangkan, intersep sebesar 7.5 jam merupakan dugaan lama waktu istirahat bagi responden yang memiliki bobot 0 kg. Namun, karena skala pengukuran bobot adalah rasio, dengan definisi nol mutlak adalah “tidak ada”, maka angka 7.5 jam dikatakan sebagai nilai dari lama waktu yang tidak bisa dijelaskan oleh model ini.

  4. Uji korelasi 

    5. cor.test(Data.Survey$`Berat Badan`,Data.Survey$`Berapa jam waktu yang dibutuhkan untuk istirahat dalam satu hari? (Dalam angka saja, contoh: 6)`, methode="pearson", alternative="two.sided")
    ## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  Data.Survey$`Berat Badan` and Data.Survey$`Berapa jam waktu yang dibutuhkan untuk istirahat dalam satu hari? (Dalam angka saja, contoh: 6)`
## t = -2.3159, df = 44, p-value = 0.02529
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.56578140 -0.04348524
## sample estimates:
##        cor 
## -0.3296222

    Interpretasi: Korelasi sebesar -0.33 mencirikan kedua peubah memiliki kekuatan hubungan yang tidak nol, walaupun cenderung negatif lemah. P-value sebesar 0.025 yang berarti kurang dari 0.05 dan nilai nol yang tidak tercakup pada selang 95% dari -0.67 sampai -0.04 (menolak H0), mengandung makna, bahwa tidak ada cukup bukti kaau peubah berat badan dan lama waktu istirahat responden tidak saling terikat, sehingga nilai korelasi tersebut siginifikan pada taraf nyata 5%.

    ```