Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa pada Tahun 2018

Pengertian Pivot

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Contoh : apabila kita mempunyai data yang diunduh dari sebuah database atau dibuat sendiri dengan jumlah ratusan, ribuan, atau bahkan ratusan ribu baris data, tentunya akan sulit untuk mengolah serta mendapatkan informasi secara cepat. Informasi yang dimaksud misalnya : Menampilkan data berdasarkan kriteria atau perhitungan tertentu, membandingkan antar field (kolom) satu dengan yang lainnya, menampilkan perulangan data, hubungan perulangan data pada suatu periode dan lain sebagainya. Selain itu bahasa pemrograman R juga menyediakan fitur provitdata. Berikut penerapan pivotdata inflow Uang Kartal di Pulau Jawa pada tahun 2018 menggunakan bahasa pemrograman R.

library(readxl)

## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2

datainflowjawa <- read_excel(path = "inflowdatajawa.xlsx")
datainflowjawa

## # A tibble: 6 x 13
##   Provinsi    Januari Februari Maret April   Mei   Juni   Juli Agustus September
##   <chr>         <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl>     <dbl>
## 1 DKI Jakarta  14425.    7527. 8601. 9796. 7787. 19528. 15011.   9228.     9997.
## 2 Jawa Barat   10508.    5620. 6050. 6479. 5531. 12534.  9793.   6546.     6878.
## 3 Jawa Tengah  10013.    5579. 5380. 6191. 4955. 13236. 11414.   6557.     6768.
## 4 Yogyakarta    2808.    1303. 1337. 1691. 1399.  3046.  2318.   1355.     1541.
## 5 Jawa Timur   13188.    7418. 6097. 7509. 6442. 15186. 12619.   8495.     7821.
## 6 Banten         506.     270.  318.  358.  178.   829.   698.    449.      420.
## # ... with 3 more variables: Oktober <dbl>, November <dbl>, Desember <dbl>

library(tidyverse)

## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.1.2

## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --

## v ggplot2 3.3.5     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.1.6     v dplyr   1.0.7
## v tidyr   1.1.3     v stringr 1.4.0
## v readr   2.0.1     v forcats 0.5.1

## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.1.2

## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa pada Bulan Januari-Oktober 2018

datalongerJawa <- datainflowjawa %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Bulan", values_to = "Kasus")
datalongerJawa

## # A tibble: 72 x 3
##    Provinsi    Bulan      Kasus
##    <chr>       <chr>      <dbl>
##  1 DKI Jakarta Januari   14425.
##  2 DKI Jakarta Februari   7527.
##  3 DKI Jakarta Maret      8601.
##  4 DKI Jakarta April      9796.
##  5 DKI Jakarta Mei        7787.
##  6 DKI Jakarta Juni      19528.
##  7 DKI Jakarta Juli      15011.
##  8 DKI Jakarta Agustus    9228.
##  9 DKI Jakarta September  9997.
## 10 DKI Jakarta Oktober   10160.
## # ... with 62 more rows

Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa berdasarkan Kasus

library(dplyr)
Jawa2 <- select(datalongerJawa, Provinsi, Kasus)
Jawa2

## # A tibble: 72 x 2
##    Provinsi     Kasus
##    <chr>        <dbl>
##  1 DKI Jakarta 14425.
##  2 DKI Jakarta  7527.
##  3 DKI Jakarta  8601.
##  4 DKI Jakarta  9796.
##  5 DKI Jakarta  7787.
##  6 DKI Jakarta 19528.
##  7 DKI Jakarta 15011.
##  8 DKI Jakarta  9228.
##  9 DKI Jakarta  9997.
## 10 DKI Jakarta 10160.
## # ... with 62 more rows

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Jawa Timur pada Bulan Januari - Desember 2018

library(dplyr)
JawaTimurup4 <- datalongerJawa %>%
    filter(Provinsi == 'Jawa Timur') %>%
    select('Provinsi', 'Bulan', 'Kasus')
JawaTimurup4

## # A tibble: 12 x 3
##    Provinsi   Bulan      Kasus
##    <chr>      <chr>      <dbl>
##  1 Jawa Timur Januari   13188.
##  2 Jawa Timur Februari   7418.
##  3 Jawa Timur Maret      6097.
##  4 Jawa Timur April      7509.
##  5 Jawa Timur Mei        6442.
##  6 Jawa Timur Juni      15186.
##  7 Jawa Timur Juli      12619.
##  8 Jawa Timur Agustus    8495.
##  9 Jawa Timur September  7821.
## 10 Jawa Timur Oktober    8462.
## 11 Jawa Timur November   7774.
## 12 Jawa Timur Desember   5423.

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Jawa Timur pada Bulan Maret 2018

JawaTimurup5 <- datalongerJawa %>%
  filter(Provinsi == 'Jawa Timur', Bulan == 'Maret') %>%
 select('Provinsi', 'Bulan', 'Kasus')
JawaTimurup5

## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi   Bulan Kasus
##   <chr>      <chr> <dbl>
## 1 Jawa Timur Maret 6097.

Visualisasi Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Provinsi

ggplot(data = datalongerJawa, mapping = aes(x = Bulan, y = Kasus)) +
  geom_point() +
  facet_wrap( ~ Provinsi) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Visualisasi Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Bulan

ggplot(data = datalongerJawa, mapping = aes(x = Provinsi, y = Kasus)) +
  geom_point() +
  facet_wrap( ~ Bulan) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa pada Tahun 2018

Najah Muchsin Sanin

21 Februari 2022

Dosen Pengampu : Prof. Dr. Suhartono, M.Kom

Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Jurusan : Teknik Informatika