Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Fakultas : Sains dan Teknologi
Jurusan : Teknik Informatika
Mata Kuliah : Linier Algebra
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 Sumatera pada tahun 2019 menggunakan bahasa pemrograman R.
library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2
inflowkalimantan <- read_excel(path = "data inflow kalimantan.xlsx")
inflowkalimantan
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()
longkalimantan<- inflowkalimantan %>%
pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
longkalimantan
library(dplyr)
kaltim1 <- select(longkalimantan, Provinsi, Kasus)
kaltim1
library(dplyr)
kalut1 <- longkalimantan %>%
filter(Provinsi == 'Kalimantan Utara') %>%
select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
kalut1
kalut2 <- longkalimantan %>%
filter(Provinsi == 'Kalimantan Utara', Tahun == '2021') %>%
select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
kalut2
ggplot(data = longkalimantan, mapping = aes(x = Tahun, y = Kasus)) +
geom_point() +
facet_wrap( ~ Provinsi) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))
ggplot(data = longkalimantan, mapping = aes(x = Provinsi, y = Kasus)) +
geom_point() +
facet_wrap( ~ Tahun) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))