Najah Muchsin Sanin

28 Februari 2022

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

Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Jurusan : Teknik Informatika

0.1 Pengertian Manipulasi Data

Manipulasi data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan proses modifikasi struktur data agar lebih mudah dibaca. Misalnya, Anda dapat mengurutkan data berdasarkan abjad. Sehingga pemilik dapat segera menerima informasi yang bermanfaat. Berikut manipulasi data inflow uang kartal di pulau Kalimantan.

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2
datainflowKalimantan <- read_excel(path = "inflowdataKalimantan.xlsx")
datainflowKalimantan
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()

0.1.1 Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan pada Tahun 2019

kalimantanFebruari <- select(datainflowKalimantan,'Provinsi', '2019')
kalimantanFebruari

0.1.2 Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa Tanpa Tahun 2019

kalimantannonFebruari <- select(datainflowKalimantan, -'2019')
kalimantannonFebruari

0.1.3 Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan pada Tahun 2018-2021

kalimantan1821 <- datainflowKalimantan %>% select('Provinsi', '2018', '2019', '2021')
kalimantan1821

0.1.4 Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan dengan Mengganti 2015 menjadi tahun 2015

Kalimantanrename <- datainflowKalimantan %>% rename('Tahun 2015' = '2015')
head(Kalimantanrename)

0.1.5 Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan Provinsi Kalimantan Barat pada Tahun 2012-2016

kalimantanBarat <- datainflowKalimantan %>%
    filter(Provinsi == 'Kalimantan Barat') %>%
    select( 'Provinsi', '2012','2013', '2014','2015', '2016',)
kalimantanBarat

0.1.6 Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan Provinsi Kalimantan Selatan pada Tahun 2017-2020

Kalimantanup1 <- datainflowKalimantan %>%
  filter(Provinsi == 'Kalimantan Selatan') %>%
  select( 'Provinsi', '2017', '2018','2019','2020')
Kalimantanup1

0.1.7 Struktur Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan

str(datainflowKalimantan)
## tibble [5 x 12] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Provinsi: chr [1:5] "Kalimantan Barat" "Kalimantan Tengah" "Kalimantan Selatan" "Kalimantan Timur" ...
##  $ 2011    : num [1:5] 5221 6850 5126 12337 0
##  $ 2012    : num [1:5] 5698 7741 5580 14426 0
##  $ 2013    : num [1:5] 6011 15421 5046 18451 0
##  $ 2014    : num [1:5] 6764 8346 6265 17398 0
##  $ 2015    : num [1:5] 8486 10190 6755 16514 0
##  $ 2016    : num [1:5] 9402 10131 7424 15221 0
##  $ 2017    : num [1:5] 11132 11695 9544 16525 1507
##  $ 2018    : num [1:5] 12278 13040 8476 17724 2471
##  $ 2019    : num [1:5] 13768 12891 9228 18596 3096
##  $ 2020    : num [1:5] 13501 12518 8222 14993 2826
##  $ 2021    : num [1:5] 6958 7071 5192 9110 1960
str(datainflowKalimantan %>% group_by(Provinsi))
## grouped_df [5 x 12] (S3: grouped_df/tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Provinsi: chr [1:5] "Kalimantan Barat" "Kalimantan Tengah" "Kalimantan Selatan" "Kalimantan Timur" ...
##  $ 2011    : num [1:5] 5221 6850 5126 12337 0
##  $ 2012    : num [1:5] 5698 7741 5580 14426 0
##  $ 2013    : num [1:5] 6011 15421 5046 18451 0
##  $ 2014    : num [1:5] 6764 8346 6265 17398 0
##  $ 2015    : num [1:5] 8486 10190 6755 16514 0
##  $ 2016    : num [1:5] 9402 10131 7424 15221 0
##  $ 2017    : num [1:5] 11132 11695 9544 16525 1507
##  $ 2018    : num [1:5] 12278 13040 8476 17724 2471
##  $ 2019    : num [1:5] 13768 12891 9228 18596 3096
##  $ 2020    : num [1:5] 13501 12518 8222 14993 2826
##  $ 2021    : num [1:5] 6958 7071 5192 9110 1960
##  - attr(*, "groups")= tibble [5 x 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##   ..$ Provinsi: chr [1:5] "Kalimantan Barat" "Kalimantan Selatan" "Kalimantan Tengah" "Kalimantan Timur" ...
##   ..$ .rows   : list<int> [1:5] 
##   .. ..$ : int 1
##   .. ..$ : int 3
##   .. ..$ : int 2
##   .. ..$ : int 4
##   .. ..$ : int 5
##   .. ..@ ptype: int(0) 
##   ..- attr(*, ".drop")= logi TRUE
jawaup3 <- datainflowKalimantan %>%
    group_by(Provinsi)
jawaup3
datainflowKalimantan %>%
    filter(Provinsi == 'Kalimantan Timur') %>%
    count('2010', sort = TRUE)
Kalimantanup2 <- datainflowKalimantan %>%
    mutate('2011' = datainflowKalimantan$'2012'/2)
Kalimantanup2

0.1.8 Visualisasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimanta pada Tahun 2021

ggplot(data = datainflowKalimantan, mapping = aes(x = Provinsi, y = `2021`)) +
  geom_point()