Pengertian Pivot

Pivot adalah sebuah proses untuk menampilkan dan mengganalisa data secara singkat dan ringkas dalam jumlah yang besar dalam bentuk dan orientasi yang berbeda serta mampu melakukan kalkulasi pada setiap item yang dibutuhkan dengan menggunakan cara perhitungan sesuai kebutuhan dengan waktu yang singkat.

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2
pivotinflowsulawesi <- read_excel(path = "D:/Matkul Sem2/Linear Algebra/pivot inflow sulawesi.xlsx")
pivotinflowsulawesi
## # 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 Sulampua      25056. 31011. 63774. 41607.  4.03e4 45737. 44126. 52672. 60202.
##  2 Sulawesi Uta~  5671.  6635. 21646.  7374.  6.29e3  7266.  7044.  7781.  7809.
##  3 Sulawesi Ten~  1563.  1885.  1520.  3000.  2.59e3  2665.  2806.  3701.  4042.
##  4 Sulawesi Sel~ 10593. 13702. 17770. 19384.  1.96e4 21043. 18803. 21894. 24749.
##  5 Sulawesi Ten~   659.   964.  6093.  2256.  2.38e3  3491.  3618.  3632.  4390.
##  6 Sulawesi Bar~     0      0      0      0   4.92e1   536.   746.   606.   542.
##  7 Gorontalo         0      0      0      0   0          0      0   1088.  1983.
##  8 Maluku Utara    586.   633. 10273.  1006.  1.01e3  1259.  1339.  1530.  1924.
##  9 Maluku         1273.  1147.  4341.  1781.  1.79e3  2367.  2484.  3210.  4056.
## 10 Papua          4710.  6047.  2131.  6794.  6.10e3  6291.  6353.  8076.  9259.
## 11 Papua Barat       0      0      0     11.7 5.18e2   818.   933.  1153.  1448.
## # ... 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  3.1.4     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 '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()

Pivot Data inflow Uang Kartal di Pulau sulawesi, Papua, dan Maluku pada tahun 2011-2021

datalongersulawesi2 <- pivotinflowsulawesi %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongersulawesi2
## # A tibble: 121 x 3
##    Provinsi Tahun  Kasus
##    <chr>    <chr>  <dbl>
##  1 Sulampua 2011  25056.
##  2 Sulampua 2012  31011.
##  3 Sulampua 2013  63774.
##  4 Sulampua 2014  41607.
##  5 Sulampua 2015  40309.
##  6 Sulampua 2016  45737.
##  7 Sulampua 2017  44126.
##  8 Sulampua 2018  52672.
##  9 Sulampua 2019  60202.
## 10 Sulampua 2020  52812.
## # ... with 111 more rows

Pivot Data inflow Uang Kartal didasarkan dari kasus pada Pulau sulawesi, Papua, dan Maluku

library(dplyr)
sulawesi12 <- select(datalongersulawesi2, Provinsi, Kasus)
sulawesi12
## # A tibble: 121 x 2
##    Provinsi  Kasus
##    <chr>     <dbl>
##  1 Sulampua 25056.
##  2 Sulampua 31011.
##  3 Sulampua 63774.
##  4 Sulampua 41607.
##  5 Sulampua 40309.
##  6 Sulampua 45737.
##  7 Sulampua 44126.
##  8 Sulampua 52672.
##  9 Sulampua 60202.
## 10 Sulampua 52812.
## # ... with 111 more rows

Kasus Data inflow Uang Kartal di Provinsi Maluku pada tahun 2011-2021

library(dplyr)
sulawesi13 <- datalongersulawesi2  %>%
    filter(Provinsi == 'Maluku') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
sulawesi13 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi Tahun Kasus
##    <chr>    <chr> <dbl>
##  1 Maluku   2011  1273.
##  2 Maluku   2012  1147.
##  3 Maluku   2013  4341.
##  4 Maluku   2014  1781.
##  5 Maluku   2015  1790.
##  6 Maluku   2016  2367.
##  7 Maluku   2017  2484.
##  8 Maluku   2018  3210.
##  9 Maluku   2019  4056.
## 10 Maluku   2020  2909.
## 11 Maluku   2021  2795.

Kasus Data inflow Uang Kartal di Provinsi Maluku pada Tahun 2021

sulawesi14 <- datalongersulawesi2 %>%
  filter(Provinsi == 'Maluku', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
sulawesi14
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi Tahun Kasus
##   <chr>    <chr> <dbl>
## 1 Maluku   2021  2795.

Kasus Data inflow Uang Kartal di Provinsi Papua pada tahun 2011-2021

library(dplyr)
sulawesi13 <- datalongersulawesi2  %>%
    filter(Provinsi == 'Papua') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
sulawesi13 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi Tahun Kasus
##    <chr>    <chr> <dbl>
##  1 Papua    2011  4710.
##  2 Papua    2012  6047.
##  3 Papua    2013  2131.
##  4 Papua    2014  6794.
##  5 Papua    2015  6099.
##  6 Papua    2016  6291.
##  7 Papua    2017  6353.
##  8 Papua    2018  8076.
##  9 Papua    2019  9259.
## 10 Papua    2020  9556.
## 11 Papua    2021  8509.

Kasus Data inflow Uang Kartal di Provinsi Papua pada Tahun 2021

sulawesi14 <- datalongersulawesi2 %>%
  filter(Provinsi == 'Papua', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
sulawesi14
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi Tahun Kasus
##   <chr>    <chr> <dbl>
## 1 Papua    2021  8509.

Visualisasi Pivot Data inflow Uang Kartal di pulau sulawesi dan Nusa Tenggara Berdasarkan Provinsi

ggplot(data = datalongersulawesi2, mapping = aes(x = Tahun, y = Kasus)) +
  geom_point() +
  facet_wrap( ~ Provinsi) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Visualisasi Pivot Data inflow Uang Kartal di pulau sulawesi Berdasarkan Tahun

ggplot(data = datalongersulawesi2, mapping = aes(x = Provinsi, y = Kasus)) +
  geom_point() +
  facet_wrap( ~ Tahun) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Refensi

1.https://en.wikipedia.org/wiki/Pivot_table#:~:text=Pivot%20tables%20are%20a%20technique%20in%20data%20processing.,to%20helping%20businesses%20or%20individuals%20make%20educated%20decisions.

2.https://www.kitalulus.com/seputar-kerja/pivot-table-adalah

3.https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi-keuangan/ssp/indikator-pengedaran-uang.aspx