Pengertian Pivot Table

pivot table adalah ringkasan data yang dikemas dalam tabel interaktif agar memudahkan dan membantu kamu untuk membuat laporan dan menganalisisnya dengan melihat perbandingan data yang kamu miliki.

Singkatnya, gunanya pivot table adalah untuk merangkum, mengelompokkan, mengeksplorasi, mempresentasikan, menghitung, dan menganalisa data.

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2
dataoutflowbalinusra <- read_excel(path = "outflow tahunan.xlsx")
dataoutflowbalinusra
## # A tibble: 4 x 12
##   Provinsi `2011` `2012` `2013` `2014` `2015` `2016` `2017` `2018` `2019` `2020`
##   <chr>     <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
## 1 Bali Nu~ 16424. 19421. 29399. 23391. 26728. 31941. 34160. 37260. 38680. 31224.
## 2 Bali      8912. 10782.  7248. 13104. 14471. 18140. 17822. 20434. 20654. 14323.
## 3 Nusa Te~  3819.  4379. 10628.  5620.  6728.  8149.  8770.  9271. 10288.  8546.
## 4 Nusa Te~  3693.  4260. 11524.  4668.  5530.  5652.  7569.  7555.  7738.  8356.
## # ... with 1 more variable: 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()

Kasus Data outflow Uang Kartal di Pulau Bali nusra pada periode 2011-2021

datalongerbalinusra <- dataoutflowbalinusra %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongerbalinusra
## # A tibble: 44 x 3
##    Provinsi   Tahun  Kasus
##    <chr>      <chr>  <dbl>
##  1 Bali Nusra 2011  16424.
##  2 Bali Nusra 2012  19421.
##  3 Bali Nusra 2013  29399.
##  4 Bali Nusra 2014  23391.
##  5 Bali Nusra 2015  26728.
##  6 Bali Nusra 2016  31941.
##  7 Bali Nusra 2017  34160.
##  8 Bali Nusra 2018  37260.
##  9 Bali Nusra 2019  38680.
## 10 Bali Nusra 2020  31224.
## # ... with 34 more rows

Pivot Data outflow Uang Kartal di Pulau Bali nusra Berdasarkan Kasus

library(dplyr)
balinusra2 <- select(datalongerbalinusra, Provinsi, Kasus)
balinusra2
## # A tibble: 44 x 2
##    Provinsi    Kasus
##    <chr>       <dbl>
##  1 Bali Nusra 16424.
##  2 Bali Nusra 19421.
##  3 Bali Nusra 29399.
##  4 Bali Nusra 23391.
##  5 Bali Nusra 26728.
##  6 Bali Nusra 31941.
##  7 Bali Nusra 34160.
##  8 Bali Nusra 37260.
##  9 Bali Nusra 38680.
## 10 Bali Nusra 31224.
## # ... with 34 more rows

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Bali Periode 2011-2021

library(dplyr)
bali <- datalongerbalinusra  %>%
    filter(Provinsi == 'Bali') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
bali 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi Tahun  Kasus
##    <chr>    <chr>  <dbl>
##  1 Bali     2011   8912.
##  2 Bali     2012  10782.
##  3 Bali     2013   7248.
##  4 Bali     2014  13104.
##  5 Bali     2015  14471.
##  6 Bali     2016  18140.
##  7 Bali     2017  17822.
##  8 Bali     2018  20434.
##  9 Bali     2019  20654.
## 10 Bali     2020  14323.
## 11 Bali     2021   6531.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Bali Barat Tahun 2021

bali1 <- datalongerbalinusra %>%
  filter(Provinsi == 'Bali', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
bali1
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi Tahun Kasus
##   <chr>    <chr> <dbl>
## 1 Bali     2021  6531.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Nusa Tenggara Barat Tengah Periode 2011-2021

library(dplyr)
ntb <- datalongerbalinusra  %>%
    filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Barat') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
ntb 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi            Tahun  Kasus
##    <chr>               <chr>  <dbl>
##  1 Nusa Tenggara Barat 2011   3819.
##  2 Nusa Tenggara Barat 2012   4379.
##  3 Nusa Tenggara Barat 2013  10628.
##  4 Nusa Tenggara Barat 2014   5620.
##  5 Nusa Tenggara Barat 2015   6728.
##  6 Nusa Tenggara Barat 2016   8149.
##  7 Nusa Tenggara Barat 2017   8770.
##  8 Nusa Tenggara Barat 2018   9271.
##  9 Nusa Tenggara Barat 2019  10288.
## 10 Nusa Tenggara Barat 2020   8546.
## 11 Nusa Tenggara Barat 2021   5222.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Nusa Tenggara Barat Tengah Tahun 2021

ntb1 <- datalongerbalinusra %>%
  filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Barat', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
ntb1
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi            Tahun Kasus
##   <chr>               <chr> <dbl>
## 1 Nusa Tenggara Barat 2021  5222.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Nusa Tenggara Timur Periode 2011-2021

library(dplyr)
ntt <- datalongerbalinusra  %>%
    filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Timur') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
ntt 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi            Tahun  Kasus
##    <chr>               <chr>  <dbl>
##  1 Nusa Tenggara Timur 2011   3693.
##  2 Nusa Tenggara Timur 2012   4260.
##  3 Nusa Tenggara Timur 2013  11524.
##  4 Nusa Tenggara Timur 2014   4668.
##  5 Nusa Tenggara Timur 2015   5530.
##  6 Nusa Tenggara Timur 2016   5652.
##  7 Nusa Tenggara Timur 2017   7569.
##  8 Nusa Tenggara Timur 2018   7555.
##  9 Nusa Tenggara Timur 2019   7738.
## 10 Nusa Tenggara Timur 2020   8356.
## 11 Nusa Tenggara Timur 2021   3472.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2021

ntt1 <- datalongerbalinusra %>%
  filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Timur', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
ntt1
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi            Tahun Kasus
##   <chr>               <chr> <dbl>
## 1 Nusa Tenggara Timur 2021  3472.

Visualisasi Pivot Data outflow Uang Kartal di pulau Bali nusra Berdasarkan Provinsi

ggplot(data = datalongerbalinusra, 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 Bali nusra Berdasarkan Tahun

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