Pivot dan Visualisasi Data Outflow Uang Kartal di Pulau Sumatera Tahun 2011

Pengertian Pivot

PivotTable merupakan fitur yang ada di program MS. Excel yang fungsinya untuk membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi data, serta mempresentasikannya. Dengan PivotTable menjadikan kegiatan anda dengan menggunakan ms. Excel lebih powerful seperti merangkum data dalam jumlah yang besar dengan waktu yang singkat. Selain itu juga efektif untuk memanipulasi layout data dari yang anda butuhkan.Berikut ini akan saya sajikan contoh penerapan pivot dalam outflow uang kartal di Pulau Sumatera tahun 2011 - 2020 :

library(readxl)

dataoutflowsumatera <- read_excel(path = "C:/Users/DELL LATITUDE 7280/Documents/KULIAH/SEMESTER 2/LINEAR ALGEBRA/Pivot/OutflowSumatera.xlsx")
dataoutflowsumatera

## # A tibble: 11 x 12
##    Provinsi       `2011` `2012` `2013` `2014` `2015` `2016` `2017` `2018` `2019`
##    <chr>           <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
##  1 Sumatera       80092. 85235. 1.03e5 1.02e5 1.09e5 1.22e5 1.34e5 1.36e5 1.53e5
##  2 Aceh            6338.  6378. 2.33e4 8.63e3 9.64e3 1.13e4 1.18e4 1.14e4 1.31e4
##  3 Sumatera Utara 22176. 22495. 1.92e4 2.64e4 2.79e4 3.20e4 3.52e4 3.69e4 4.41e4
##  4 Sumatera Barat  5300.  6434. 6.51e3 7.06e3 7.47e3 9.20e3 1.08e4 8.45e3 9.46e3
##  5 Riau           12434. 13014. 1.55e4 1.52e4 1.58e4 1.76e4 1.81e4 1.79e4 1.93e4
##  6 Kep. Riau       5819.  6966. 8.75e3 1.01e4 9.80e3 1.01e4 1.07e4 1.26e4 1.26e4
##  7 Jambi           5217.  5013. 6.30e3 8.36e3 8.32e3 7.77e3 8.43e3 8.46e3 9.20e3
##  8 Sumatera Sela~ 14524. 15600. 1.27e4 1.34e4 1.35e4 1.58e4 1.70e4 1.79e4 1.91e4
##  9 Bengkulu        2561.  2959. 6.49e3 4.58e3 4.85e3 5.16e3 5.45e3 5.50e3 6.84e3
## 10 Lampung         5724.  6376. 4.57e3 8.34e3 9.95e3 1.04e4 1.34e4 1.37e4 1.56e4
## 11 Kep. Bangka B~     0      0  0      3.22e2 2.00e3 2.68e3 2.75e3 2.74e3 4.17e3
## # ... with 2 more variables: `2020` <dbl>, `2021` <dbl>

library(tidyverse)

## -- 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

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

Kasus Data Outflow Uang Kartal di Pulau Sumatera pada Tahun 2011 - 2020

datalongerSumatera <- dataoutflowsumatera %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongerSumatera

## # A tibble: 121 x 3
##    Provinsi Tahun   Kasus
##    <chr>    <chr>   <dbl>
##  1 Sumatera 2011   80092.
##  2 Sumatera 2012   85235.
##  3 Sumatera 2013  103288.
##  4 Sumatera 2014  102338.
##  5 Sumatera 2015  109186.
##  6 Sumatera 2016  121992.
##  7 Sumatera 2017  133606.
##  8 Sumatera 2018  135676.
##  9 Sumatera 2019  153484.
## 10 Sumatera 2020  140589.
## # ... with 111 more rows

Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Sumatera berdasarkan Kasus

library(dplyr)
Sumatera2 <- select(datalongerSumatera, Provinsi, Kasus)
Sumatera2

## # A tibble: 121 x 2
##    Provinsi   Kasus
##    <chr>      <dbl>
##  1 Sumatera  80092.
##  2 Sumatera  85235.
##  3 Sumatera 103288.
##  4 Sumatera 102338.
##  5 Sumatera 109186.
##  6 Sumatera 121992.
##  7 Sumatera 133606.
##  8 Sumatera 135676.
##  9 Sumatera 153484.
## 10 Sumatera 140589.
## # ... with 111 more rows

Kasus Data Outflow Uang Kartal di Kepulauan Riau Periode 2011 - 2020

library(dplyr)
KepRiauup2 <- datalongerSumatera %>%
    filter(Provinsi == 'Kep. Riau') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
KepRiauup2

## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi  Tahun  Kasus
##    <chr>     <chr>  <dbl>
##  1 Kep. Riau 2011   5819.
##  2 Kep. Riau 2012   6966.
##  3 Kep. Riau 2013   8747.
##  4 Kep. Riau 2014  10122.
##  5 Kep. Riau 2015   9803.
##  6 Kep. Riau 2016  10068.
##  7 Kep. Riau 2017  10749.
##  8 Kep. Riau 2018  12597.
##  9 Kep. Riau 2019  12644.
## 10 Kep. Riau 2020   8461.
## 11 Kep. Riau 2021   5128.

Kasus Data Outflow Uang Kartal di Kepulauan Riau pada Tahun 2019

KepRiauup3 <- datalongerSumatera %>%
  filter(Provinsi == 'Kep. Riau', Tahun == '2019') %>%
  select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
KepRiauup3

## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi  Tahun  Kasus
##   <chr>     <chr>  <dbl>
## 1 Kep. Riau 2019  12644.

Visualisasi Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Sumatera Berdasarkan Provinsi

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

Pivot dan Visualisasi Data Outflow Uang Kartal di Pulau Sumatera Tahun 2011 - 2021

Hamidah Lutfiyanti Maharani