Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Fakultas : Sains dan Teknologi

Jurusan : Teknik Informatika

Mata Kuliah : Linier Algebra

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 Sulawesi menggunakan bahasa pemrograman R.

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2
dataoutflowjawa <- read_excel(path = "dataoutflowpulaujawa.xlsx")
dataoutflowjawa
## # A tibble: 5 x 13
##      No Provinsi  `2011` `2012` `2013` `2014` `2015` `2016` `2017` `2018` `2019`
##   <dbl> <chr>      <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
## 1     1 Jawa Bar~ 20782. 28895. 23067. 40857. 47063. 49405. 53825. 61358. 6.17e4
## 2     2 Jawa Ten~ 19975. 28493. 29529. 39110. 46840. 53659. 62761. 69368. 7.24e4
## 3     3 Yogyakar~  7538.  9486.  9708. 13171. 14080. 13013. 16810. 20357. 2.14e4
## 4     4 Jawa Tim~ 35217. 44489. 36665. 53931. 63585. 74491. 93396. 97995. 1.06e5
## 5     5 Banten        0      0      0      0      0      0   2113.  4047. 1.10e4
## # ... with 2 more variables: `2020` <dbl>, `2021` <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   1.0.8
## v tidyr   1.2.0     v stringr 1.4.0
## v readr   2.1.2     v forcats 0.5.1
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'forcats' 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 Outflow Uang Kartal Pulau Jawa Pada Tahun 2011 sampai tahun 2021

datalongerjawa<- dataoutflowjawa %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongerjawa
## # A tibble: 60 x 3
##    Provinsi   Tahun  Kasus
##    <chr>      <chr>  <dbl>
##  1 Jawa Barat No        1 
##  2 Jawa Barat 2011  20782.
##  3 Jawa Barat 2012  28895.
##  4 Jawa Barat 2013  23067.
##  5 Jawa Barat 2014  40857.
##  6 Jawa Barat 2015  47063.
##  7 Jawa Barat 2016  49405.
##  8 Jawa Barat 2017  53825.
##  9 Jawa Barat 2018  61358.
## 10 Jawa Barat 2019  61692.
## # ... with 50 more rows

##Pivot Data Outflow Uang Kartal Di Pulau Jawa Berdasarkan Kasus

library(dplyr)
jawabarat2 <- select(datalongerjawa, Provinsi, Kasus)
jawabarat2
## # A tibble: 60 x 2
##    Provinsi    Kasus
##    <chr>       <dbl>
##  1 Jawa Barat     1 
##  2 Jawa Barat 20782.
##  3 Jawa Barat 28895.
##  4 Jawa Barat 23067.
##  5 Jawa Barat 40857.
##  6 Jawa Barat 47063.
##  7 Jawa Barat 49405.
##  8 Jawa Barat 53825.
##  9 Jawa Barat 61358.
## 10 Jawa Barat 61692.
## # ... with 50 more rows

Kasus Data Outflow Uang Kartal di Jawa Barat Periode 2011-2021

library(dplyr)
jawabarat3 <- datalongerjawa %>%
    filter(Provinsi == 'Jawa Barat') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
jawabarat3
## # A tibble: 12 x 3
##    Provinsi   Tahun  Kasus
##    <chr>      <chr>  <dbl>
##  1 Jawa Barat No        1 
##  2 Jawa Barat 2011  20782.
##  3 Jawa Barat 2012  28895.
##  4 Jawa Barat 2013  23067.
##  5 Jawa Barat 2014  40857.
##  6 Jawa Barat 2015  47063.
##  7 Jawa Barat 2016  49405.
##  8 Jawa Barat 2017  53825.
##  9 Jawa Barat 2018  61358.
## 10 Jawa Barat 2019  61692.
## 11 Jawa Barat 2020  57235.
## 12 Jawa Barat 2021  34763.

w ## Kasus Data Outflow Uang Kartal di Jawa Barat Tahun 2020

jawabarat4 <- datalongerjawa %>%
  filter(Provinsi == 'Jawa Barat', Tahun == '2020') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
jawabarat4
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi   Tahun  Kasus
##   <chr>      <chr>  <dbl>
## 1 Jawa Barat 2020  57235.

Visualisasi Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Provinsi

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

Visualisasi Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Priode

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

Referensi

https://www.bi.go.id/id/fungsi-utama/sistem-pembayaran/pengelolaan-rupiah/default.aspx

https://rpubs.com/suhartono-uinmaliki/861286